Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ - (контрольная)
Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ - (контрольная)
Дата добавления: март 2006г.
Министерство Образования, Молодежи и Спорта Республики Молдова
Академия Экономических Знаний Молдовы
Факультет Бухгалтерского учета и аудита
Кафедра Экономической Кибернетики и Информатики
Отчет по лабораторной работе №1
по предмету:
“Исследование операций”
по теме:
“Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ”
Выполнили: студенты CON-954 f/f группы
Инюточкин Сергей
Стоянов Сергей
Проверил: доктор экономики, почетный профессор Польской АН В. П. Зубрицкий
Кишинев 1998
Содержание
Глава 1. Задание______________________________________________3 1. 1 Цель работы __________________________________________3 1. 2 Требования к выполнению работы________________________3 1. 3 Условия работы________________________________________3
Глава 2. Решение задач на ЭВМ с использованием пакета LINDO___5 2. 1 Краткая характеристика пакета LINDO____________________5 2. 2 Ход выполнения задания на ЭВМ с пакетом LINDO_________5
Выводы______________________________________________________11
Список используемой литературы______________________________12 Глава I. Задание.
Цель лабораторной работы.
ЦЕЛЬ - научиться:
самостоятельно разрабатывать математические модели задач по определению оптимальных планов производства продукции для предприятий и фирм; решать полученные математические задачи на ЭВМ с использованием пакетов прикладных программ решения задач линейного программирования; проводить содержательный послеоптимизационный анализ полученного решения, включая и вопросы чувствительности оптимального плана к изменению коэффициентов целевой функции и правых частей ограничений.
1. 2 Требования к выполнению работы:
сформулировать свой вариант задачи и написать ее экономико-математическую модель;
составить двойственную задачу;
решить задачу на ПЭВМ по составленной экономико-математической модели, используя пакет решения задач линейного программирования. Привести результаты решения задачи на ЭВМ; проанализировать полученные результаты решения задачи, а именно: какой смысл имеет полученный план и значение целевой функции; как используются данные в условии задачи ресурсы;
выписать оптимальное решение двойственной задачи и объяснить, какой экономический смысл имеет каждая оптимальная оценка; проанализировать каждое ограничение задачи, используя решение двойственной задачи;
оформить письменный отчет по лабораторной работе, включающей все вышеуказанные пункты задания и список использованной литературы.
1. 3 Условия задачи
В состав рациона кормления на стойловый период дойных коров входит 9 видов кормов. В таблице 1. 3. 1 приводятся необходимые данные о кормах. Для обеспечения намечаемой продуктивности стада необходимо, чтобы в рационе кормления содержалось не менее (14, 5+0, 1N) кг кормовых единиц, (1750+N) г перевариваемого протеина, (110+N) г кальция, (45+0, 1N) г фосфора, (660+0, 1N) мг каротина и (18+0, 1N) кг сухого вещества. В качестве дополнительных условий даны следующие соотношения для отдельных групп кормов в рационе: концентратов (кукуруза, жмых и комбикорм)– 5-20%, грубых кормов (стебли кукурузы, сено люцерновое, сено суданки) – 15-35%, силоса – 35-60%, корнеплодов (свекла сахарная и кормовая) –10-20%. Определить рацион кормления животных по критерию минимальной себестоимости. N– порядковый номер фамилии студента по журналу =8.
Таблица 1. 3. 1 Содержание питательных веществ в 1 кг корма и его себестоимость.
Питательные вещества
Кукуруза
Жмых
Стебли кукурузы
Сено люцерны
Сено суданки
Силос кукурузы
Свекла сахарная
Свекла кормовая
Комби-корм
Кормовые единицы, кг
1, 34
1, 9
0, 37
0, 49
0, 52
0, 2
0, 26
0, 12
0, 9
Перевариваемый протеин, г
78
356
14
116
65
19
12
9
112
Кальций, г
0, 7
5, 9
6, 2
17, 7
5, 7
1, 5
0, 5
0, 4
15
Фосфор, г
3, 1
9, 1
1
2, 2
2, 3
0, 5
0, 4
13
--
Каротин, мг
4
2
5
45
15
15
--
--
--
Сухое вещество
0, 87
0, 87
0, 8
0, 85
0, 85
0, 26
0, 24
0, 12
0, 87
Себестоимость,
лей/кг
0, 43+
0, 01N
0, 65
0, 01N
0, 05+
0, 01N
0, 25+
0, 01N
0, 3+
0, 01N
0, 8
0, 01N
0, 15+
0, 01N
0, 14+
0, 01N
0, 75
0, 01N
Глава 2. Ход выполнения задания на ПЭВМ с использованием пакета LINDO
2. 1 Краткое описание пакета LINDO
Пакет LINDO представляет собой прикладную программу, предназначенную для решения различных задач линейного программирования и анализа полученных результатов.
Данная программа позволяет пользователям работать с исходными данными, практически не изменяя их, что очень удобно для неопытных пользователей, на которых рассчитана данная программа. Программа позволяет получить хороший анализ результатов в удобной форме. Однако при всех достоинствах, пакет имеет и недостатки: отсутствие на экране информации на румынском или русском языках и очень неудобный интерфейс, не позволяющий следить за ходом ввода данных и выполнения работы. Хотя возможность просмотра и исправления введенных данных предусмотрена, но она неудобна пользователю.
Необходимые для работы с пакетом команды описаны в пункте 2. 2
2. 2 Ход выполнения задания на ПЭВМ с использованием пакета LINDO
1. Напишем экономико-математическую модель данной производственной задачи. Обозначим через xj(j=1, 8) количество производимой продукции. Кроме того, т. к. объем ресурсов для оборудования дается в часах, а производительность оборудования в м¤/час, то необходимо перейти к соизмеримости.
Таким образом, задача сводится к нахождению оптимального плана производства продукции каждого вида с целью получения максимальной прибыли.
ЗЛП будет выглядеть так:
Целевая функция:
min Z = 0. 51x1+0. 57x2+0. 13x3+0. 33x4+0. 38x5+0. 72x6+0. 23x7+0. 22x8+0. 67x9
при ограничениях:
1. 34x1+ 1. 9x2+0. 37x3+0. 49x4+0. 52x5+ 0. 2x6+0. 26x7+0. 12x8+ 0. 9x9 >=15. 3 78x1+ 356x2+ 14x3+ 116x4+ 65x5+ 19x6+ 12x7+ 9x8+ 112x9 >=1758 0. 7x1+ 5. 9x2+ 6. 2x3+17. 7x4+ 5. 7x5+ 1. 5x6+ 0. 5x7+ 0. 4x8+ 15x9 >=118 3. 1x1+ 9. 1x2+ x3+ 2. 2x4+ 2. 3x5+ 0. 5x6+ 0. 4x7+ 13x8 >=45. 8 4x1+ 2x2+ 5x3+ 45x4+ 15x5+ 15x6 >=660. 8 0. 87x1+0. 87x2+ 0. 8x3+0. 85x4+0. 85x5+0. 26x6+0. 24x7+0. 12x8+0. 87x9 >=18. 8 x1+ x2+ x9 >=5
x1+ x2+ x9 x3+ x4+ x5>=15
x3+ x4+ x5 x6 >=35
x6 x7+ x8 >=10
x7+ x8 Xj >= 0
Экономико-математическая модель состоит из целевой функции, системы ограничений и условия неотрицательности переменных xj.
Двойственной к данной задаче является следующая:
Целевая функция:
max F = 15. 3y1+1758y2+118y3+45. 8y4+660. 8y5+18. 8y6+5y7-20y8+15y9-35y10+ 35y11-60y12+10y13-20y14
при ограничениях:
1. 34y1+ 78y2+ 0. 7y3+3. 1y4+ 4y5+0. 87y6+y7-y8
Данные задачи составляют пару двойственных задач. Решение прямой задачи дает оптимальный план минимизации расходов на рацион кормления, а решение двойственной задачи– оптимальную систему оценок питательной ценности используемых кормов.
3. Для решения прямой задачи воспользуемся пакетом LINDO.
Пакет установлен на диске Е: в каталоге \LINDO. Для его загрузки активизируем данный каталог и находим файл с именем lindo. exe.
Вначале необходимо ввести целевую функцию F. Для этого после двоеточия (: ) набираем слово max и после пробела вводим целевую функцию. После знака вопроса набираем ST и вводим ограничения. В конце набираем END.
Для просмотра всей задачи используют команду LOOK ALL, а для просмотра строки LOOK < n="" строки="">.
При необходимости можно произвести редактирование той или иной строки путем набора команды ALT < n="" строки=""> и изменять либо значения переменных (VAR), либо правых частей (RHS), либо направление оптимизации с max на min и наоборот. Решение производится вводом команды GO, а для проведения послеоптимизационного анализа после (? ) нажимают Y.
После введения задачи и набора команды GO получаем следующие результаты: OBJECTIVE FUNCTION VALUE
32, 1779200
VARIABLE
VALUE
REDUCED COST
x1
3. 943977
0
x2
1. 056023
0
x3
13. 927200
0
x4
1. 072801
0
x5
0
0. 193695
x6
35
0
x7
0
0. 009258
x8
10
0
x9
0
0. 169071
ROW
SLACK OF SURPLUS
DUAL PRICES
2
5. 870109
0
3
0
0. 000247
4
52. 828530
0
5
139. 823500
0
6
0
0. 004369
7
7. 903641
0
8
0
0. 473236
9
15
0
10
0
0. 104691
11
20
0
12
0
0. 649760
13
25
0
14
0
0. 217775
15
10
0
Nо. ITERATIONS = 12
4. Из полученного решения исходит, что минимальные затраты на составление рациона питания, содержащего все необходимые элементы составляют 32, 18 денежных единиц. То есть целевая функция:
min Z = 0. 51*3, 943977+0. 57*1, 056023+0. 13*13, 9272+0. 33*1, 072801+ +0. 72*35+0. 22*10=32, 17792
Оптимальный рацион питания:
Х = (3, 943977; 1, 056023; 13, 927200; 1, 072801; 0; 35; 0; 10; 0)
то есть в рацион войдет:
Кукурузы –3, 943977 кг
Жмыха – 1, 056023 кг
Стеблей кукурузы – 13, 9272 кг
Сена люцерны – 1, 072801 кг
Силоса кукурузы – 35 кг
Свеклы кормовой – 10 кг
Остальные корма (сено суданки, свекла сахарная и комбикорм) в рацион не вошли.
5. Оптимальным планом двойственной задачи является следующий:
Y=(0; 0. 000247; 0; 0; 0, 004369; 0; 0, 473236; 0; 0, 104691; 0; 0, 64976; 0; 0, 217775; 0)
При этом целевая функция достигает своего максимального значения:
max F = 1758*0, 000247+660. 8*0, 004369+5*0, 473236+15*0, 104691+ 35*0, 64976+10*0, 217775=32, 17792
Таким образом мы получили решение прямой двойственной задач, значения целевых функций которых равны:
Z(X)=F(Y)=32, 17792
6. Проанализируем каждое ограничение двойственной задачи, подставляя вместо Y значения двойственных оценок
78*0. 000247 +4*0. 004369+1*0. 473236 =0. 5099 356*0. 000247+2*0. 004369+1*0. 473236 =0. 5699 14*0. 000247 +5*0. 004369+1*0. 104691 =0. 12999 116*0. 000247+45*0. 004369+1*0. 104691 =0. 3299 65*0. 000247 +15*0. 004369+1*0. 104691 =0. 18628 19*0. 000247 +15*0. 004369+1*0. 64976 =0. 71998
12*0. 000247 +1*0. 217775 =0. 2207
Из полученных данных видно, что все ресурсы используются оптимально, кроме сена суданки и комбикорма, которые вообще не вошли в рацион.
7. Для проведения анализа устойчивости оптимального плана прямой задачи при изменении коэффициентов целевой функции воспользуемся следующими данными, полученными с помощью ПЭВМ. Для этого в ответ на запрос RANGE вводим YES. Результы получим в следующем виде:
RANGES IN WHICH THE BASIS IS UNCHANGED:
OBJ COEFFICIENT RANGES
VARIABLE
CURRENT
ALLOWABLE
ALLOWABLE
COEF
INCREASE
DECREASE
x1
0. 51
0. 07
0. 381798
x2
0. 57
0. 485098
0. 07
x3
0. 13
0. 177986
0. 093040
x4
0. 33
0. 761069
0. 177986
x5
0. 38
INFINITY
0. 193695
x6
0. 72
INFINITY
0. 649760
x7
0. 23
INFINITY
0. 009258
x8
0. 22
0. 009258
0. 217775
x9
0. 67
INFINITY
0. 169071
Как видно коэффициенты Cj при Xj в целевой функции могут изменяться таким образом:
0, 128202 < c1="">< 0,="">
0, 5 < c2="">< 1,="">
0, 03696 < c3="">< 0,="">
0, 152014 < c4="">< 1,="">
0, 186305 < c5=""><>
0, 07024 < c6=""><>
0, 220742 < c7=""><>
0, 002225 < c8="">< 0,="">
0, 500929 < c9=""><>
Если коэффициенты целевой функции лежат соответственно в заданных диапазонах, то оптимальный план прямой задачи остается без изменений.
Соответственно оптимальный план двойственной задачи будет устойчив при изменении правых частей ограничений, заложенных в следующей таблице.
ROW
CURRENT
ALLOWABLE
ALLOWABLE
RHS
INCREASE
DECREASE
2
15. 3
5. 870109
INFINITY
3
1758
1116. 54
298. 960100
4
118
52. 828530
INFINITY
5
45. 8
139. 823500
INFINITY
6
660. 8
117. 2392
43. 69926
7
18. 8
7. 903641
INFINITY
8
5
4. 409440
3. 181932
9
20
INFINITY
15
10
15
8. 567274
9. 957481
11
35
INFINITY
20
12
35
2. 886976
15. 53039
13
60
INFINITY
25
14
10
10
10
15
20
INFINITY
10
Выводы.
На основе проведенной лабораторной работы можно сделать следующий вывод: полученное решение прямой задачи является оптимальным, то есть ферма, используя данный рацион минимизирует его себестоимость, при этом питательная ценность рациона находится в пределах норм.
Список использованной литературы:
А. Ф. Гамецкий, Д. И. Соломон Лабораторный практикум по курсу "Исследование операций" (для экономических специальностей), Кишинев, 1995. Конспект лекций по предмету “Исследование операций” доктора экономики В. П. Зубрицкого
