100
Постановка задачи.
Обозначим:
x
1
и
x
2
количество первого и второ-
го изделий. Целевая функция:
Z
= 4
x
1
+5
x
2
→ max. Ограничение по макси-
мальному времени 12 часов:
x
1
+ 3
x
2
≤ 12. Ограничение по материалу: 4
x
1
+
+ 3
x
2
≤ 24. Требование неотрицательности:
x
1
≥ 0;
x
2
≥ 0.
Математическая
модель выглядит следующим образом:
Z
= 4
x
1
+ 5
x
2
→ max;
x
1
+ 3
x
2
≤ 12;
4
x
1
+ 3
x
2
≤ 24;
x
1
≥ 0;
x
2
≥ 0.
Построение графика ограничений
. Процедура
построения графика
ограничений:
− заменить знаки неравенства знаками равенства для преобразования
ограничений в уравнения прямых линий:
x
1
+ 3
x
2
=12; 4
x
1
+ 3
x
2
=24;
− провести прямые линии на графике в осях координат
x
1
–
x
2
;
− подставить
x
1
= 0 и
x
2
= 0;
− ограничить область возможных решений первым сектором;
− заштриховать область, которая удовлетворяет ограничениям.
Целевая функция – это семейство параллельных линий на графике.
Каждая из них представляет различное значение прибыли, но
каждая
линия в отдельности отражает значения х
1
и x
2
, дающие одинаковую при-
быль. На графике (рис. 4.9) показаны линии: 4
x
1
+ 5
x
2
= 20; 4
x
1
+ 5
x
2
= 40 и
4
x
1
+ 5
x
2
= 60. Линии 4
x
1
+ 5
x
2
=60 и 4
x
1
+ 5
x
2
= 40 лежат за пределами воз-
можных решений и не могут быть оптимальными решениями проблемы
.
Рис. 4.9. Графический метод оптимизации (пример 1)
Линия 4
x
1
+ 5
x
2
= 20
имеет точки, лежащие в пределах области воз-
можных решений, но
очевидно, что они не отражают максимальной при-
были. Прибыль увеличивается по мере удаления от начала координат и до-
стигает максимального значения в точке А пересечения двух ограничений.
Координаты точки пересечения ограничений определяются из совместного
решения уравнений ограничений, которые имеют следующий математиче-
ский вид:
Электронный
архив
УГЛТУ
101
1
3
43
3
∙
х
х
=
12
24
,
отсюда
=
∙
∙
∙
∙
= 4;
=
∙
∙
∙
∙
=
.
Подставляя
эти значения в целевую функцию, получим максималь-
ную прибыль
:
4 ∙ 4 + 5
8
3
= 29,35 руб.
Область возможных решений в графическом
линейном программи-
ровании представляет собой многоугольник. Решение любой задачи будет
находиться в одной из узловых точек этого многоугольника. Оптимальное
значение целевой функции определяется по наибольшему значению в этих
узловых точках.
Задачи графической минимизации похожи на задачи максимизации,
но область возможных решений находится вне многоугольника, а не внут-
ри его.
В
Достарыңызбен бөлісу: