Реферат: Математические методы в организации транспортного процесса
Название: Математические методы в организации транспортного процесса Раздел: Рефераты по математике Тип: реферат |
Пояснительная записка. Тема: Математические методы в организации транспортного процесса. Раздел: Вычислительная математика. Назначение: Курсовая работа. Формат: WinWord. Автор: Калинкин Степан; E-mail: stepan12@chat.ru Использование: 2001 - Северо-Западный Государственный Заочный Технический Университет - Санкт-Петербург Кафедра информатики и вычислительной математики; Преподаватель: Петухова Наталья Михайловна Оценка: 4 (хорошо). Примечания: Работа содержит две транспортных задачи с подробным описанием их решения. СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ __________________________________________________ Содержание. 1. Задача № 2…………………………………………………………3 2. Задача № 3…………………………………………………………7 3. Список литературы……………………………………………...12 ЗАДАЧА 2 Вариант – 18
Требуется перевезти товары с трёх складов в четыре магазина. Данные о наличии товаров на складе, спрос на него в магазинах, а также стоимости перевозки единицы груза между складами и магазинами приведены в таблице. Составить план перевозки, чтобы затраты были минимальными.
Пусть X ij – количество деталей, отправленных со склада i в магазин j, а C ij – стоимость перевозки одной детали со склада i в магазин j. Очевидно, что X ij > 0 и C ij > 0. В силу ограничений на возможность поставки товара со склада и спрос в магазинах величина X ij должна удовлетворять следующим условиям: X 11 + X 12 + X 13 + X 14 = 25 X 21 + X 22 + X 23 + X 24 = 45 (1) X 31 + X 32 + X 33 + X 34 = 30 X 11 + X 21 + X 31 = 30 X 12 + X 22 + X 32 = 10 (2) X 13 + X 23 + X 33 = 30 X 14 + X 24 + X 34 = 30 Общая стоимость перевозок равна:
Z = C ij X ij = 21* X 11 + 36* X 12 + 28* X 13 + 21* X 14 + 25* X 21 +35* X 22 + 26* X 23 + 25* X 24 + 23* X 31 + 21* X 32 + 27* X 33 + 21* X 34,
т.е. Z = C ij X ij. (3) Необходимо определить такие неотрицательные значения переменных X ij, которые удовлетворяют ограничениям (1) и (2) и обращают в минимум целевую функцию Z (3). В такой постановке задача является транспортной задачей линейного программирования. Необходимым и достаточным условием разрешимости транспортной задачи является условие баланса:
S i = M j
Где, S i = X ij – cуммарное количество деталей на складах;
M j = X ij – суммарное количество деталей, требуемое в магазинах.
В данной задаче S i = M j = 100, Следовательно, задача с балансом.
Решение задачи состоит из двух этапов:
Определение допустимого решения методом наименьшей стоимости. На основе исходной таблицы построим вспомогательную таблицу (в верхнем правом углу каждой клетки будем записывать стоимости перевозки). Введём в таблицу вспомогательную строку и столбец для записи остатков.
Определим наименьшую стоимость перевозки: X 14 = min (25, 30) = 25 X 32 = min (30, 10) = 10 X 34 = min (20, 5) = 5 X 31 = min (15, 15) = 15 X 21 = min (45, 15) = 15 X 23 = min (30, 30) = 30 Стоимость перевозки Z = 25*21 + 25*15 + 30*26 + 15*23 + 10*21 + 5*21 = 2340 усл. ед. Последовательное улучшение допустимого решения методом потенциалов. Выберем вспомагательные переменные U i и V j, обращающие в нули коэффициенты при базисных переменных, то есть C ij – U i – V j = 0 (4) Такие переменные называются потенциалами. Выполним следующие действия: 1. Для всех X ij > 0 (т. е. для всех занятых клеток) составим потенциальные уравнения: C 14 – U 1 – V 4 = 0 21 – U 1 – V 4 = 0 C 21 – U 2 – V 1 = 0 25 – U 2 – V 1 = 0 C 23 – U 2 – V 3 = 0 26 – U 2 – V 3 = 0 (5) C 31 – U 3 – V 1 = 0 23 – U 3 – V 1 = 0 C 32 – U 3 – V 2 = 0 21 – U 3 – V 2 = 0 C 34 – U 3 – V 4 = 0 21 – U 3 – V 4 = 0 Для определения m + n потенциалов необходимо, чтобы было m + n – 1 уравнений (где m – число строк, n – число столбцов). Тогда одному из потенциалов можно присвоить любое значение, например равное нулю, а значения других потенциалов получить, решая систему уравнений (5). Для данной задачи m + n – 1 = 6 и число занятых клеток равно 6.
U 1 = -2 U 2 = 0 U 3 = -2 V 1 = 25 V 2 = 23 V 3 = 26 V 4 = 23
V 1 = 25; U 1 = -2; V 2 = 23; U 2 = 0; V 3 = 26; U 3 = -2. V 4 = 23; Занесём данные в таблицу выше.
G ij = C ij – S ij, где S ij = U i + V j. G 11 = C 11 – U 1 – V 1; G 11 = 27 – (-2) – 25 = 4; G 12 = C 12 – U 1 – V 2; G 12 = 36 – (-2) – 23 = 15; G 13 = C 13 – U 1 – V 3; G 13 = 28 – (-2) – 26 = 4; (6) G 22 = C 22 – U 2 – V 2; G 22 =35 – 0 – 23 = 12; G 24 = C 24 – U 2 – V 4; G 24 = 25 – 0 – 23 = 2; G 33 = C 33 – U 3 – V 3; G 33 = 27 – (-2) – 26 = 3. Отрицательных невязок нет, значит найденный план (см. таблицу выше) оптимален и значение целевой функции является минимальным. Таким образом, минимальная стоимость перевозок Z равна 2340 усл. ед. и достигается при объёмах перевозок: X 14 = 25, X 21 = 15, X 23 = 30, X 31 = 15, X 32 = 10, X 34 = 5. ЗАДАЧА 3
Фирма должна наладить перевозку продуктов с базы в 7 магазинов. Сеть дорог, связывающая базу и магазины между собой, а также длины участков дороги между каждой парой соседних пунктов представлены на рисунке. Определить кратчайшие пути от базы до каждого из магазинов. Х 4
Х 1 Х 7 Х 5
Х 3 Х 2
Х 8 Х 6
Пусть G(A, U) – граф, где A – множество вершин, означающих объекты (базу – вершина 1, а магазины – вершины 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), U – множество рёбер, означающих возможную связь между двумя вершинами. Каждому ребру поставлено в соответствие некоторое число L ij (i, j = 1, 2,…, 8 – вес ребра (расстояние между двумя вершинами). Задача отыскания кратчайшего пути из вершины i в вершину j заключается в минимизации целевой функции:
Y = L i X ij , где X ij = 1, если путь проходит из вершины i в вершину j, X ij = 0, в противном случае. Данная функция определяет длину между заданной начальной и конечной вершинами. При этом должны выполняться следующие условия:
(X ij – X ji) = 0, i = 2, 3,…,m – 1 (т. е. для любой вершины i, исключая начальную и конечную, число путей, входящих в эту вершину, равно чису путей, выходящих из неё);
(X 1j – X j1) = 1. (т. е. в последнюю вершину входит на один путь больше, чем выходит);
(X mj – X jm) = 1. (т. е. количество путей, входящих в вершину 1, превышает на единицу число путей, выходящих из неё). Необходимо определить такие значения X ij, равные 0 или 1, которые доставят минимум целевой функции Y при соблюдении условий, заданных ограничениями. Данная задача является задачей о кратчайшем пути и может бытьрешена индексно – матричным методом.
Составим матрицу весов графа, представленного на рисунке. Эле-мент L ij этой матрицы равен весу ребра, если вершины i и j связаны между собой ребром, и бесконечности – в противном случае. Диагональные элементы также равны бесконечности, так как граф без петель. Для наглядности в матрицу весов бесконечности записывать не будем, оставляя соответствующие им клетки пустыми. Добавим к составленной таким образом матрице нулевую строку инулевой столбец, в которые будем записывать соответственно индексы столбцов и строк U i и V j (U i – расстояние от вершины 1 до вершины i, V j – расстояние от вершины 1 до вершины j). Тогда матрица весов будет иметь вид, представленный в таблице ниже.
Для вычисления индексов выполним следующие действия:
соответствующие места индексов столбцов V j и строк U i , т. е. V 2 = 8, V 3 = 10, V 4 = 10, V 7 = 12, U 2 = V 2 = 8, U 3 = V 3 = 10, U 4 = V 4 = 10, U 7 = V 7 = 12 (смотрите таблицу ниже)
V 5, V 6 и V 8. Для этого в каждом столбце, соответсвующем неизвестному индексу V j, просмотрим заполненные клетки и вычислим недостающие индексы по формуле V j = U i + L ij, если для них известны индексы U i. Для столбца, соответствующего индексу V 5, этими элементами будут L 4, 5 = 16 и L 7, 5 = 25. Значения U 4 и U 7 известны: U 4 = 10, U 7 = 12. Следовательно, V 5 = min(U 4 + L 4, 5 = 10 + 16 = 26; U 7 + L 7, 5 = 12 + 25 = 37) = 26. Для столбца, соответствующего индексу V 6, ими будут L 2, 6 = 7, L 3, 6 = 17, L 7, 6 = 18. Значения индексов U 2, U 3, U 7 известны: U 2 = 8, U 3 = 10, U 7 = 12. Следовательно, V 6 = min(U 2 + L 2, 6 = 8 + 7 = 15; U 3 + L 3, 6 = 10 + 17 = 27; U 7 + L 7, 6 = 12 + 18 = 30) = 15. Для столбца, соответствующего индексу V 8, ими будут L 5, 8 = 17, L 6, 8 = 13, L 7, 8 = 19. Значения индексов U 5, U 6, U 7 известны: U 5 = 26, U 6 = 15, U 7 = 12. Следовательно, V 8 = min(U 5 + L 5, 8 = 26 + 17 = 43; U 6 + L 6, 8 = 15 + 13 = 28; U 7 + L 7, 8 = 12 + 19 = 31) = 28. Запишем их в строку V i (смотрите таблицу ниже).
оптимальность, т. е. выполнение условия L ij >= V j – U i для каждой заполненной клетки матрицы.
Для всех заполненных клеток условие L ij >= V j – U i соблюдается. Полученное решение является оптимальным. Следовательно, минимальными расстояниями от вершины 1 до всех остальных будут: V 2 = 8, V 3 = 10, V 4 = 10, V 5 = 26, V 6 = 15, V 7 = 12, V 8 = 28. Определим кратчайший путь от вершины 1 до вершины 5. Для этого в столбце 5 найдём элемент, значение которого равно разности индексов столбца и строки L ij = V j – U i : L 4, 5 = V 5 – U 4 = 26 – 10. L 4, 5 – последнее звено пути и, соответственно, вершина 4 – предпоследняя. И далее, в столбце 4 определим: L 1, 4 = V 4 – U 1 = 10 – 0 = 10. L 1, 4 – первое звено пути, так как вершина 1 является начальной фиксированной. Таким образом, имеем минимальный путь от вершины 1 до вершины 5, проходящий через вершины 1, 4, 5, длина которого равна 26. ----
СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ __________________________________________________ КАФЕДРА ИНФОРМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ КУРСОВАЯ РАБОТА ПО ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ Выполнил: Студент 2 курса заочного отделения Калинкин Степан Валерьевич Факультет: ЭМиАТ Специальность: 1502 Зачётная книжка: № 96 – 0084 __________________________________________________ САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2001 |