Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Министерство науки и образования Республики Казахстан
Талдыкорганский политехнический колледж
Курсовая работа
По предмету:
«Моделирование производственных и экономических процессов»
На тему:
«Решение задач нелинейного программирования»
г. Талдыкорган 2007 г.
Введение
Математическое программирование занимается изучение экстремальных задач и поиском методов их решения. Задачи математического программирования формулируются следующим образом: найти экстремум некоторой функции многих переменных f (x1, x2,…, xn) при ограничениях gi (x1, x2,…, xn) bi, где gi – функция, описывающая ограничения, а bi – действительное число, i = 1,…, m. Функция f называется функцией цели (целевой функцией).
В общем, виде задача нелинейного программирования состоит в определении максимального (минимального) значения функции f(x1, x2, …, xn) при условии, что ее переменные удовлетворяют соотношениям:
где f и g –некоторые известные функции n переменных, а bi –заданные числа.
В результате решения задачи будет определена точка Х*= (x1*, x2*, …, xn*), координаты которой удовлетворяют соотношениям и такая, что для всякой другой точки Х= (x1, x2, …, xn), удовлетворяющей условиям, выполняется неравенство f (x1*, x2*, …, xn*) ≥ f (x1, x2, …, xn) [f (x1*, x2*, …, xn*) ≥ f (x1, x2, …, xn)].
Если f и gi –линейные функции, то задача является задачей линейного программирования.
Соотношения образуют систему ограничений и включают в себя условия не отрицательности переменных, если такие условия имеются. Условия неотрицательности переменных могут быть заданы и непосредственно.
В евклидовом пространстве Еn система ограничений определяет область решений задачи. В отличие от задачи линейного программирования она не всегда является выпуклой.
Если определена область допустимых решений, то нахождение решения задачи сводится к определению такой точки этой области, через которую проходит гиперповерхность наивысшего (наименьшего) уровня: f (x1, x2, …, xn) = h. Указанная точка может находиться как на границе области допустимых решений, так и внутри неё.
Процесс нахождения решения задачи нелинейного программирования с использованием ее геометрической интерпретации включает следующие этапы:
Или приводят задачу нелинейного программирования к задаче линейного программирования и решают нижеизложенными способами.
Задача является задачей линейного программирования, а следовательно, ее решение можно найти известными методами: 1) графический; 2) табличный (прямой, простой) симплекс – метод; 3) метод искусственного базиса; 4) модифицированный симплекс – метод; 5) двойственный симплекс – метод.
. Табличный симплекс-метод
Для его применения необходимо, чтобы знаки в ограничениях были вида «меньше либо равно», а компоненты вектора b – положительны.
Алгоритм решения сводится к следующему:
1. Приведение системы ограничений к каноническому виду путём введения дополнительных переменных для приведения неравенств к равенствам.
2. Если в исходной системе ограничений присутствовали знаки» равно "или" больше либо равно», то в указанные ограничения добавляются искусственные переменные, которые так же вводятся и в целевую функцию со знаками, определяемыми типом оптимума.
. Формируется симплекс – таблица.
. Рассчитываются симплекс – разности.
. Принимается решение об окончании либо продолжении счёта.
. При необходимости выполняются итерации.
. На каждой итерации определяется вектор, вводимый в базис, и вектор, выводимый из базиса. Таблица пересчитывается по методу Жордана – Гаусса или каким-нибудь другим способом.
2. Метод искусственного базиса
Данный метод решения применяется при наличии в ограничении знаков «равно» больше либо равно» меньше либо равно и является модификацией табличного метода. Решение системы производится путём ввода искусственных переменных со знаком, зависящим от типа оптимума, т.е. для исключения из базиса этих переменных последние вводятся в целевую функцию с большими отрицательными коэффициентами, а в задачи минимизации – с положительными. Таким образом, из исходной задачи получается новая задача.
Если в оптимальном решении – задачи нет искусственных переменных, это решение есть оптимальное решение исходной задачи. Если же в оптимальном решении – задачи хоть одна из искусственных переменных будет отлична от нуля, то система ограничений исходной задачи несовместна и исходная задача неразрешима.
3. Модифицированный симплекс-метод
В основу данной разновидности симплекс-метода положены такие особенности линейной алгебры, которые позволяют в ходе решения задачи работать с частью матрицы ограничений. Иногда метод называют методом обратной матрицы.
В процессе работы алгоритма происходит спонтанное обращение матрицы ограничений по частям, соответствующим текущим базисным векторам. Указанная способность делает весьма привлекательной машинную реализацию вычислений вследствие экономии памяти под промежуточные переменные и значительного сокращения времени счёта. Способность хороша для ситуаций, когда число переменных n значительно превышает число ограничений m.
В целом, метод отражает традиционные черты общего подхода к решению задач линейного программирования, включающего в себя канонизацию условий задачи, расчёт симплекс – разностей, проверку условий оптимальности, принятие решений о коррекции базиса и исключение Жордана – Гаусса. Особенности заключаются в наличии двух таблиц – основной и вспомогательной, порядке их заполнения и некоторой специфичности расчётных формул.
Зная оптимальный план этой задачи, на основе соотношений получаем оптимальный план исходной задачи.
Таким образом, процесс нахождения решения задачи нелинейного программирования включает следующие этапы:
Используя соотношения, определяют оптимальный план исходной задачи и находят максимальное значение целевой функции нелинейной задачи.
Первый этап: Получение задания к курсовой работе
1. Все числовые данные, касающиеся предполагаемых производственных и экономических процессов, берутся на основе шестизначного шифра:
9 5 5 8 7 2
Под каждую цифру записываются буквы a, b, c, d, e, f в следующем виде:
9 5 5 8 7 2
а b c d e f
из последней строки таблицы индивидуальных заданий находим столбцы соответствующие буквам a, b, c, d, e, f. Тогда числовыми данными, необходимыми для выполнения данной курсовой работы, будут данные находящиеся в а –том столбце в строке 9, b –том столбце в строке 5, c –том столбце в строке 5, d –том столбце в строке 8, e –том столбце в строке 7и f –том столбце в строке 2.
По таблице исходных заданий для любого варианта заданий по столбцу а исполнитель получает вариант выполняемого задания. В моем случае для цифры 9 соответствует вариант 9.
На некотором заводе производится три вида продукта и при этом расходуется два вида ресурсов. Производственная функция каждого вида продукта на предприятии опишется равенствами:
где Сi и - постоянные величины, i = 1, 2, 3;
X1 –трудовые ресурсы в человеко-днях;
Х2 –денежно-материальные средства, в тенге;
Уi –получаемый продукт
Х1 = а1х1 + b1x2 + c1x3
Х2 = а2х1 + b2x2 + c2x3
Найти все неотрицательные базисные решения и определить оптимальный план F = y1 + y2 + y3.
Известно, что продукт для производства j –того вида затрачивается aij единиц i –того ресурса. Эти затраты даются в таблицах 3.9.1. –.9.10
Последующие числовые данные берутся только из таблицы исходных данных выбранного варианта задания т.е. из таблицы №3.9.11.
2. По столбцу таблицы №3.9.11 для строки 8 исходной таблицей затрат единиц ресурса, будет таблица №3.9.4 т.е. следующая таблица:
|
Продукты ресурсы |
1 |
2 |
3 |
|
I |
8 |
4 |
6 |
|
II |
160 |
240 |
200 |
3. По столбцу c –на 3 строке находим с1=6, α1=0,6
. По столбцу d –на 5 строке определяем с2=5, α2=0,5
. По столбцу e – по 4 строке установим, что с3=8, α3=0,4.
. И наконец по столбцу f – в 1 строке найдем Тчел.дней =1000, Птенге = 280000
Для производства имеются трудовые ресурсы Тчел.дней и денежно-материальные средства Птенге.
Требуется найти оптимальный план выпуска продукции, при котором выпускаемый продукт будет наибольшим.
Второй этап –составление математической модели задачи
1. На основании полученных в первом этапе исходных данных и описания заданного производственного процесса составляется следующая таблица:
|
Продукты ресурсы |
1 |
2 |
3 |
|
|
I |
8 |
4 |
6 |
1000 |
|
II |
160 |
240 |
200 |
280000 |
Через Х1 обозначим ресурсы I вида.
Через Х2 обозначим ресурсы II вида.
. Обращаясь к условиям задачи, определяем все возможные ограничения, объединяя их в систему ограничений.
Х1 + 4Х2 + 6Х3 ≤ 1000
Х1+ 200Х2 + 160Х3 ≤ 280000
Таким образом, получили задачу нелинейного программирования. Такие задачи называются задачами нелинейного программирования.
Решение задач нелинейного программирования осуществляется приведением их к задачам линейного программирования.
Для решения задачи линейного программирования применяется симплекс –метод.
Третий этап –выбор метода решения полученной математической задачи
Решение
1. Для решения задач линейного программирования симплекс –методом задача приводиться к каноническому виду:
8Х1 + 4Х2 + 6Х3 + Х4= 1000
Х1+ 200Х2 + 160Х3 + Х5= 280000
. Составляем таблицу и определяем все неотрицательные базисные решения системы.
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х4 |
8 |
4 |
6 |
1 |
0 |
1000 |
|
Х5 |
240 |
200 |
160 |
0 |
1 |
280000 |
А) Нашли некоторое неотрицательное базисное решение: Х4 =1300, Х5 = 190000. По заданию продолжаем искать базисные решения. Разрешающим элементом выбираем в 1 строке – Х2. Соответственно вся строка делится на 8, а все остальные элементы находятся по правилу прямоугольника.
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х4 |
8 |
4 |
6 |
1 |
0 |
1000 |
|
Х5 |
240 |
200 |
160 |
0 |
1 |
280000 |
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х2 |
¾ |
1 |
½ |
1/8 |
0 |
325/2 |
|
Х5 |
90 |
0 |
60 |
-25 |
1 |
157500 |
Б) Нашли некоторое неотрицательное базисное решение: Х2 =325/2, Х5 =157500. По заданию продолжаем искать базисные решения. Разрешающим элементом выбираем в 1 строке –Х1. Соответственно вся строка делится на 3/4, а все остальные элементы находятся по правилу прямоугольника.
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х2 |
¾ |
1 |
½ |
1/8 |
0 |
325/2 |
|
Х5 |
90 |
0 |
60 |
-25 |
1 |
157500 |
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х1 |
1 |
4/3 |
2/3 |
1/6 |
0 |
650/3 |
|
Х5 |
0 |
-120 |
0 |
-40 |
1 |
138000 |
В) Нашли некоторое неотрицательное базисное решение: Х1 =650/3, Х5 =138000. По заданию продолжаем искать базисные решения. Разрешающим элементом выбираем в 1 строке –Х3. Соответственно вся строка делится на 2/3, а все остальные элементы находятся по правилу прямоугольника.
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х1 |
1 |
4/3 |
2/3 |
1/6 |
0 |
650/3 |
|
Х5 |
0 |
-120 |
0 |
-40 |
1 |
138000 |
|
Базисные переменные |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
Свободный член |
|
Х3 |
3/2 |
2 |
1 |
1/4 |
0 |
325 |
|
Х5 |
0 |
-120 |
0 |
-40 |
1 |
138000 |
Г) Нашли некоторое неотрицательное базисное решение: Х5 =138000, Х3 =325. Найдены все неотрицательные базисные решения.
2. Находим получаемый продукт.
Х1= 6*0+8*0+4*0=0
Х2=240*0+200*0+160*0=0
У1=3*00,4*00,6=0
У2=5*00,5*00,5=0
У3=8*00,6*00,4=0
F1=0+0+0=0
Х1= 6*0+8*325/2+4*0=1300
Х2=240*0+200*325/2+160*0=32500
У1=3*13000,4*325000,6=26904,728
У2=5*13000,5*325000,5=32500
У3=8*13000,6*325000,4=37688,542
F2=26904,728 +32500 +37688,542 = 97093,27
Х1= 6*650/3+8*0+4*0=1300
Х2=240*650/3+200*0+160*0=52000
У1=3*13000,4*520000,6=35699,794
У2=5*13000,5*520000,5=41109,610
У3=8*13000,6*520000,4=45483,862
F3= 35699,794+ 41109,610+ 45483,862= 122263,266
Х1= 6*0+8*0+4*325=1300
Х2=240*0+200*0+160*325=52000
У1=3*13000,4*520000,6=35699,794
У2=5*13000,5*520000,5=41109,610
У3=8*13000,6*520000,4=45483,862
F3= 35699,794+ 41109,610+ 45483,862= 122263,266
F1 < F2
F2 < F3
F3 = F4
Ответ: Fmax= 122263,266
2.1. Берем каждый неотрицательный элемент первой строки и делим на свободный член первой строки.
.2. Находим среди всех деленных элементов минимальный.
.3. Берем каждый неотрицательный элемент второй строки и делим на свободный член второй строки.
.4. Находим среди всех деленных элементов минимальный.
.5. Берем каждый неотрицательный элемент n-ой строки и делим на свободный член n-ой строки.
.6. Находим среди всех деленных элементов минимальный.
.7. Берем минимальные элементы первой, второй и n-ой строки и среди них находим минимальный (это и будет разрешающий элемент). При условии если минимальные элементы строк совпадают, берется элемент первой строки.
. Вычисляем всю таблицу методом прямоугольника относительно разрешающего элемента:
В индексе разрешающей строки присвоить индекс
4. Повторяем процедуру вычисления с 2 пункта.
. В конечном результате находим все неотрицательные базисные решения. Подставляем значения и находим получаемый продукт.
6. Находим все F.
. Выбираем наибольшую из них, которая будет являться оптимальным планом выпуска продукции.
Private Sub Form_Load()
Left = (Screen. Width – Width) \ 2
Top = (Screen. Height – Height) \ 2
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
Unload Form1
Load Form2
Form2. Show
End Sub
‘Объявление переменных
Public a As Integer
Public b As Integer
Public c As Integer
Public d As Integer
Public e As Integer
Public f As Integer
Public aa As Integer
Public ab As Integer
Public ac As Integer
Public ad As Integer
Public ae As Integer
Public af As Integer
Public ba As Integer
Public bb As Integer
Public bc As Integer
Public bd As Integer
Public be As Integer
be = Text17. Text
bf = Text18. Text
ca = Text19. Text
cb = Text20. Text
cc = Text21. Text
cd = Text22. Text
ce = Text23. Text
cf = Text24. Text
X1 = Text25. Text
X2 = Text26. Text
X3 = Text27. Text
‘Проверка выполнения равенств
If a*x1+aa*x2+ba*x3=ca Then «Равенство выполняется» Else «Равенство не выполняется»
If b*x1+ab*x2+bb*x3=cb Then «Равенство выполняется» Else «Равенство не выполняется»
If c*x1+ac*x2+bc*x3=cc Then «Равенство выполняется» Else «Равенство не выполняется»
If d*x1+ad*x2+bd*x3=cd Then «Равенство выполняется» Else «Равенство не выполняется»
If e*x1+ae*x2+be*x3=ce Then «Равенство выполняется» Else «Равенство не выполняется»
F= f*x1+af*x2+bf*x3
If F<fmin Then «Решение не выполняется» Else «Решение выполняется, план является оптимальным»
Text28. Visible = True
Text29. Visible = True
End Sub
Private Sub Command2_Click()
‘очистка текстовых окон для следующего ввода данных
Text1. Text = «»
Text2. Text = «»
Text3. Text = «»
Text4. Text = «»
Text5. Text = «»
Text6. Text = «»
Text7. Text = «»
Text8. Text = «»
Text9. Text = «»
Text10. Text = «»
Text11. Text = «»
Text12. Text = «»
Text13. Text = «»
Text14. Text = «»
Text15. Text = «»
Text16. Text = «»
Text17. Text = «»
Text18. Text = «»
Text19. Text = «»
Text20. Text = «»
Text22. Text = «»
Text23. Text = «»
Text24. Text = «»
Text25. Text = «»
Text26. Text = «»
Text27. Text = «»
Text28. Visible = False
Text29. Visible = False
End Sub
Private Sub Command3_Click()
‘показать справку
Unload Form2
Load Form3
Form3. Show
End Sub
Private Sub Command4_Click()
Unload Form2
End Sub
Private Sub Form_Load()
Left = (Screen. Width – Width) \ 2
Top = (Screen. Height – Height) \ 2
‘подготовка текстовых окон к вводу данных при запуске рабочего окна
Text1. Text = «»
Text2. Text = «»
Text3. Text = «»
Text4. Text = «»
Text5. Text = «»
Text6. Text = «»
Text7. Text = «»
Text8. Text = «»
Text9. Text = «»
Text10. Text = «»
Text11. Text = «»
Text12. Text = «»
Text13. Text = «»
Text14. Text = «»
Text15. Text = «»
Text16. Text = «»
Text17. Text = «»
Text18. Text = «»
Text19. Text = «»
Text20. Text = «»
Text21. Text = «»
Text22. Text = «»
Text23. Text = «»
Text24. Text = «»
Text25. Text = «»
Text26. Text = «»
Text27. Text = «»
End Sub
Private Sub Form_Load()
Left = (Screen. Width – Width) \ 2
Top = (Screen. Height – Height) \ 2
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
Unload Form3
Load Form2
Form2. Show
End Sub
Результат использования программы
Ввод начальных коэффициентов
Полученное решение
Конечный результат
Список используемой литературы
7
ca– – 031302– 955872
cb
8
9
ca– – 031302– 955872
cb
11
ca– – 031302– 955872