Практическое применение метода нелинейного программирования при решении конкретной задачи - Реферативно-прикладное исследование применения экономико-математических методов в решении задач производства (метод нелинейного программирования)
В начале пятилетнего периода работы предприятию выделена сумма в C руб. для приобретения нового оборудования. Стоимость одного комплекта оборудования составляет 10 тыс. руб. Приобретенное оборудование сразу же вступает в строй и может участвовать в производственном процессе. Использование одного комплекта оборудования обеспечивает предприятию за один год прибыль в размере 4 тыс. руб. В конце каждого года предприятие может выделить некоторую долю б (0 ?б ?1) прибыли на расширение производственных мощностей, т. е. на приобретение дополнительно некоторого количества комплектов оборудования, которое будет использоваться в последующие годы. Требуется так планировать расширение производства, чтобы прибыль за пятилетие была максимальной.
Рассматриваемый здесь процесс носит ясно выраженный многошаговый характер. Решением на каждом шаге (в каждом году) является выбранное наилучшим образом значение параметра б - доли прибыли, отчисляемой на приобретение дополнительного оборудования. Пусть бI (i=1, ..., 5) - доля отчисления в i-м году; mI - количество комплектов оборудования, используемых в производстве i-м году; цI - фактическая прибыль предприятия в i-м году.
Производственный процесс будет формально описан, если к началу каждого года будет указано количество комплектов действующего оборудования и суммарная прибыль, накопленная к этому моменту.
В первый год в производстве будет занято
M1=c/10000 (3.1)
Комплектов оборудования. Если бы отчислений от прибыли не предполагалось, то она составила бы 4000m1 руб. Но по условию задачи некоторая доля прибыли б1, т. е. б1 (4000 m1) руб., должна быть направлена на расширение производства, поэтому фактическая прибыль за первый год составит
Ц1=4000m1(1-б1), (3.2)
Где 0 ? б1 ?1. На отчисленные средства будет приобретено б1 (4000m1)/10000=0,4б1M1 комплектов оборудования. Во второй год в производстве будет занято
M2=m1+0,4б1M1= m1(1+0,4б1) (3.3)
Комплектов, а фактическая прибыль в этом году составит
Ц2=4000m2-б2(4000m2)=4000(1-б2)m2, (3.4)
0 ? б2 ?1,
Где б2(4000m2) - часть прибыли, отчисляемая на расширение производства. Аналогично получаем
Для третьего года
M3=(1+0,4б2)m2, (3.5)
Ц3=4000(1- б3)m3; 0 ? б3 ?1; (3.6)
Для четвертого года
M4=(1+0,4б3)m3, (3.7)
Ц4=4000(1- б4)m4; 0 ? б4 ?1; (3.8)
Для пятого года
M5=(1+0,4б4)m4, (3.9)
Ц5=4000(1- б5)m5; 0 ? б5 ?1. (3.10)
Суммарную фактическую прибыль предприятия за пятилетку обозначим через f (б1; б2; б3; б4; б5). Наша цель найти такие б1*; б2*; б3*; б4*; б5*, при которых f достигает наибольшего значения.
В соответствии с процедурой метода динамического программирования, основанной на принципе оптимальности, можно, двигаясь от последнего года к предшествующим, построить последовательно оптимальную стратегию отчислений. Для этого обозначим через f (1), f (1-2), f (1-3), f (1-4) суммарную прибыль соответственно за 1-й год; за 1-й и 2-й годы; за 1, 2 и 3-й годы; за 1, 2, 3 и 4-й годы.
Пусть к началу пятого года состояние производственного процесса характеризуется величинами m5 и f (1-4). Тогда прибыль f за пятилетие можно выразить так: f=f(1-4)+ц5, а с учетом (3.10) f=f(1-4)+4000(1-б5)m5=: f=f(1-4)+4000m5 - 4000б5M5. (3.11)
Из (3.11) видно, что f достигает максимума при б5=0. Это и есть оптимальное решение (условное) на последнем шаге рассматриваемого пятишагового процесса. Итак, б5*=0. При этом условии из (3.11) получаем
F = f (1-4)+4000m5. (3.12)
Оптимизируем теперь предпоследний шаг, т. е. переходим к началу четвертого года, когда состояние производственного процесса характеризуется величинами m4 и f (1-3). Прибыль за четыре первых года равна
F (1-4)= f(1-3)+ц4. (3.13)
Принимая во внимание условное оптимальное решение б5*=0, принятое для пятого года, используем равенство (3.12), которое с учетом равенств (3.13), (3.9) и (3.8) преобразуем следующим образом:
F=f(1-3)+8000m4-2400б4M4. (3.14)
Для выбора оптимального решения на данном шаге воспользуемся принципом оптимальности: выбор б4 будем производить на основе равенства (3.14), в котором нашло отражение условное оптимальное решение, выбранное ранее для последнего шага. Из (3.14) видно, что чем больше значение б4, тем меньше величина целевой функции f. Следовательно, для достижения максимума f надо взять наименьшее допустимое значение б4. Таковым является б4*=0. Это и есть условное оптимальное решение, обеспечивающее оптимальное завершение процесса планирования. При б4*=0 целевая функция f, описывающая суммарную прибыль, равна
F=f(1-3)+8000m4. (3.15)
Теперь перейдем к началу третьего года, характеризующегося величинами m3 и f(1-2). Учитывая очевидное равенство f(1-3)=f(1-2)+ц3 и используя равенства (3.15), а затем (3.6) и (3.7), исходя из ранее принятых условных оптимальных решений, получаем
F=f(1-2)+12000m3-800б3M3. (3.16)
Пользуясь принципом оптимальности, определяем условное оптимальное решение для третьего года. Анализируя с этой целью (3.16), убеждаемся, что наибольшее значение f достигается при б3*=0. Тогда из (3.16) имеем
F=f(1-2)+12000m3. (3.17)
Продолжая продвигаться к началу процесса, замечаем, что в начале второго года производственный процесс характеризуется величинами m2 и f(1). По аналогии с предыдущим можно записать: f(1-2)= f(1)+ ц2. Используя (3.17), только что полученное равенство, (3.5) и (3.4), находим
F=f(1)+16000m2+800б2M2. (3.18)
Из равенства (3.18) видно, что условно-оптимальным на втором году будет решение б2*=1, так как при нем f достигает максимума. Тогда из (3.18) получаем
F=f(1)+16800m2. (3.19)
Остается проанализировать пятый от конца шаг, т. е. первый год планового периода. Из (3.2) ясно, что
F(1)=ц1=4000(1-б1)m1. (3.20)
Чтобы обеспечить оптимальное продолжение процесса, необходимо, основываясь на принципе оптимальности, использовать результаты предшествующей оптимизации, выраженные равенством (3.19). Учитывая (3.20) и (3.3), получаем
F=20800m1+2720б1M1. (3.21
Из (3.21) видно, что условно-оптимальным решением на первом году будет б1*=1, так как при этом f достигает максимума:
F*=23520m1. (3.22)
Таким образом, найдены условно-оптимальные решения на всех пяти шагах (годах), определены выражения для соответствующих им максимальных прибылей (3.12), (3.15), (3.17) и (3.22). Остается проследить развитие процесса в прямом направлении и прочитать оптимальную стратегию: б1*=б2*=1; б3*=б4*=б5*=0. Из (3.22) и (3.1) получаем f*=2,352c.
Похожие статьи
-
Динамическое программирование Динамическое программирование -- один из разделов оптимального программирования, в котором процесс принятия решения и...
-
Большое число экономических и планово-производственных задач связано с распределением каких-либо, как правило, ограниченных ресурсов (сырья, рабочей...
-
Основные понятия теории экономико-математического моделирования Кибернетический подход к исследованию экономико-математических систем Обычно...
-
Это раздел математического программирования, изучающий методы решения таких экстремальных задач, в которых результаты (эффективность) возрастают или...
-
При решении экономических задач часто анализировать ситуации, в которых сталкиваются интересы двух или более конкурирующих сторон, преследующих различные...
-
Для достижения поставленной цели предприятию требуются материалы, оборудование, энергия, рабочая сила и другие ресурсы. Каждое предприятие такими...
-
В разделе 1 курсовой работы требуется: Определить количество закупаемого заданным филиалом фирмы сырья у каждого АО, (xj), максимизируя прибыль филиала....
-
Иногда необходимо управлять сложными комплексами взаимосвязанных работ, направленных на достижение определенных целей. Примерами таких комплексов в...
-
Основные понятия и обозначения Динамическое программирование как самостоятельная дисциплина сформировалась в пятидесятых годах двадцатого века. Большой...
-
Из перечисленного обзора типов ММ, составляющих предмет ИСО, можно выделить следующие особенности ММ ИСО [3]. - Системный подход, заставляющий...
-
Ограничение чувствительность задача программирование Вариации правых частей ограничений приводят к изменению области допустимых решений ЗЛП, в действии...
-
Исходная задача: При ограничениях: Двойственной является следующая задача: При ограничениях: Число неизвестных в двойственной задаче равно 2....
-
Задача о загрузке рюкзака (задача о ранце) - Метод динамического программирования для решения задач
Постановка задачи. Пусть имеются N видов грузов с номерами. Единица груза j-го вида имеет все aJ. Если груз j-го вида берется в количестве xJ, то его...
-
Системы массового обслуживания -- это такие системы, в которые в случайные моменты времени поступают заявки на обслуживание, при этом поступившие заявки...
-
Некоторые особенности решения задач нелинейного программирования - Экономико-математические методы
Для решения ЗНП существенно знать: 1) выпукло или не выпукло множество допустимых решений задачи; 2) является ли целевая функция выпуклой или вогнутой...
-
Модели линейного программирования. Основные определения Еще одним классом задач экономико-математического моделирования являются задачи линейного...
-
Во многих экономических моделях исследования операций зависимости между постоянными и переменными факторами лишь в первом приближении можно считать...
-
Модели теории игр. Основные определения и термины В разных областях целенаправленной деятельности, например при разработке и эксплуатации АСУ, часто...
-
Вариации коэффициентов целевой функции ЗЛП приводят к изменению направления вектора градиента. Так как при этом не затрагивается допустимое множество, то...
-
Экономико-математические методы и моделирование в землеустройстве позволяют решать большой круг задач, связанных с оптимизацией территориальной...
-
Тема, с которой мы сегодня ознакомимся это "Применение матриц при решении экономических задач." Рассмотрим как с помощью матриц можно решать...
-
Теория: Применяется, как правило, для задач линейного программирования, содержащих не более 2 переменных. Суть геометрического метода сводится к...
-
Календарный производственный программирование однооперационный Все существующие методы решения задач календарного планирования3 по степени достижения...
-
Метод дихотомии требует менее всего итераций цикла для получения корней уравнения с заданной точностью. Если расчет ведется без помощи ЭВМ, то это...
-
Как известно решение задач симплексным методом применяется очень часто. Это связано с тем, что симплексный метод подходит для решения широкого круга...
-
Анализ комплексных расходов позволяет выявить дополнительные резервы снижения затрат на производство продукции [16], повышения эффективности...
-
Введение - Решение оптимизационных экономических задач методами линейного программирования
Линейное программирование является составной частью раздела математики, который изучает методы нахождения условного экстремума функции многих переменных...
-
Постановка задачи применительно для КУП "СПЕЦКОММУНТРАНС": двум погрузчикам разной мощности, это автомобили ТО 28 и ТО 49, за 23 часа нужно погрузить на...
-
Изучение теоретических вопросов анализа чувствительности оптимального решения ЗЛП к вариациям некоторых параметров задачи и введению нового ограничения....
-
Наиболее ранним способом формализации экономико-математических и ТС является представление физических явлений с помощью систем дифференциальных...
-
Теория игр исследует оптимальные стратегии в ситуациях игрового характера. К ним относятся ситуации, связанные с выбором наивыгоднейших производственных...
-
Необходимость введения нового ограничения может возникнуть, например, когда первоначально для сокращения затрат машинного времени некоторые интуитивно...
-
Важным этапом изучения явлений предметов процессов является их классификация, выступающая как система соподчиненных классов объектов, используемая как...
-
Пусть имеется оптимизационная задача вида: (1) (2) (3) - задан(4) Здесь предполагается, что FJ(xJ,yJ)>0 для всех допустимых значений xJ,yJ. В этом случае...
-
Процессы, основанные на микробиологической ферментации, разработаны и для получения ряда других органических кислот. Среди них -- глюконовая кислота и ее...
-
Линейное программирование, Общая задача линейного программирования - Экономико-математические методы
Термин "линейное программирование" впервые появился в 1951 г. в работах американских ученых (Дж. Данциг, Т. Купманс), а первые исследования по линейному...
-
Алгоритм использует в качестве исходных данных документы, содержащие следующие сведения: X A, k,j, i - измеряемые показатели научной работы; X A, TG,...
-
Необходимо найти минимальное значение целевой функции F = 4x1+18x2 > min, при системе ограничений: X1+4x2?14(1) X1+6x2?15(2) X1+x2?5(3)...
-
Несмотря на требование линейности функций критериев и ограничений, в рамки линейного программирования попадают многочисленные задачи распределения...
-
В зависимости от содержания задачи может быть два случая: когда ребра графа G единичной длины; когда ребра графа произвольной длины. Для каждого из этих...
Практическое применение метода нелинейного программирования при решении конкретной задачи - Реферативно-прикладное исследование применения экономико-математических методов в решении задач производства (метод нелинейного программирования)