- •7.080401 «Інформаційні управляючі системи та технології»
- •Математичні методи дослідження операцій у будівництві: б12 Навчальний посібник. – к: кнуба, 2006. – 107 с.
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж.
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж.
- •7.5. Сепарабельне програмування.
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять
- •1. Загальні визначення, класифікація моделей і методів
- •1.1. Загальні визначення дослідження операцій
- •1.2. Приклади постановок задач лінійного програмування та їх геометрична інтерпретація Задача про рекламу
- •Задача про бетонно-розчинний вузол (брв)
- •1.3. Основні етапи та класифікація моделей та методів дослідження операцій
- •Контрольні запитання
- •2. Лінійне програмування
- •Розглянемо приклад розв’язання задачі лінійного програмування:
- •2.1. Графічний метод розв’язання задач лінійного програмування
- •2.2. Алгоритм зведення до канонічного вигляду задач лінійного програмування
- •2.3. Метод симплекс-таблиць
- •2.4. Двоїста задача лінійного програмування
- •Отримавши результат – вектор y, можна на базі описаної системи знайти вектор X. Для розв’язання прямої задачі потрібно:
- •2.5. Алгоритм розрахунку псевдоплану для двоїстого симплекс-методу
- •3*10 – Розмірність задачі см.
- •2.6. Двоїстий симплекс-метод
- •Контрольні запитання
- •3. Задачі спеціального лінійного програмування
- •Задача призначення (про розподілення обладнання). Між чотирма кар’єрами потрібно розподілити п’ять екскаваторів таким чином, щоб їх виробітка була максимальною.
- •3.2. Задача про призначення
- •Алгоритм угорського методу задачі призначення має такі етапи.
- •3.3. Методи пошуку опорного рішення транспортної задачі
- •Метод Північно–Західного Кута (мпзк) має такі етапи:
- •Метод мінімального елемента (мме) має такі етапи:
- •3.4. Метод потенціалів транспортної задачі
- •Примітка. Цільова функція має постійно покращуватися (крім випадку, коли спрямовуючий елемент рівний ). Контроль правильності розрахунку має завжди дорівнювати:
- •Розглянемо алгоритм розв’язання задач методом потенціалів.
- •3.5. Угорський метод транспортної задачі
- •3.6. Різновиди транспортної задачі та їх використання
- •Контрольні запитання
- •4. Задачі цілочислового лінійного програмування
- •4.1. Загальне визначення цілочислового лінійного програмування
- •4.2. Класифікація методів розв’язання задач цілочислового лінійного програмування
- •Розв’язавши графічно, одержимо:
- •4.3. Метод відтинаючих площин
- •У комп’ютерній програмі стратегія реалізується таким чином.
- •Контрольні запитання
- •5. Динамічне програмування
- •5.1. Загальні визначення та алгоритм динамічного програмування
- •До особливостей розв’язку задач дп можна віднести.
- •5.2. Задача про інвестиції
- •5.3. Задача розрахунку траєкторії літака
- •5.4. Задача про рюкзак (завантаження транспортного засобу)
- •5.5. Задача прогнозування термінів ремонту будівельних конструкцій
- •Контрольні запитання
- •6. Методи аналізу мереж та потокове програмування
- •6.1. Загальні визначення потокового програмування
- •6.2. Способи представлення мереж
- •6.3. Типові задачі оптимізації на мережах
- •1. Задача визначення найкоротшого шляху в мережі:
- •6.4. Задача про найкоротший шлях для орієнтованих та біорієнтованих мереж. Алгоритми Дейкстра 1 та 2
- •6.5. Задача про найкоротший шлях для багатополюсних мереж. Алгоритм Флойда
- •6.6. Задача про мінімальний остов
- •6.7. Задача про максимальний потік для однополюсних мереж. Алгоритм Дейкстра 4
- •6.8. Задача про максимальний потік для багатополюсних мереж. Мінімальний розріз. Алгоритм Гоморі-Ху
- •Контрольні запитання
- •7. Розв’язання задач нелінійного програмування
- •7.1. Загальні визначення нелінійного програмування
- •7.2. Правило множників Лагранжа
- •7.3. Узагальнене правило Лагранжа
- •7.4. Умова Куна-Такера
- •7.5. Сепарабельне програмування. Метод кусочно-лінійної апроксимації
- •7.6. Загальна класифікація задач нелінійного програмування
- •8. Розв’язання багатокритеріальних задач
- •8.1. Основні визначення та моделі багатокритеріальних задач
- •8.2. Загальний алгоритм складання розкладу занять з використанням методів дослідження операцій
- •8.3. Класифікація методів технічного пошуку рішень
- •8.4. Моделювання гнучкості для забезпечення властивості бути керованим
- •Список літератури
5.4. Задача про рюкзак (завантаження транспортного засобу)
Необхідно завантажити транспортний засіб (судно, літак, вагон, вантажний автомобіль) або рюкзак вантажоємністю, наприклад, G = 20 т наявними речами з вагою gi та вартістю vi таким чином, щоб сумарна вартість вантажу була максимальною. Дані про вагу gi та вартість vi речей наведені в таблиці. Математична модель задачі така:
цілі числа.
де xj – кількість завантажених речей j.
Річ |
Вага, т |
Вартість, тис.грн |
Максимальна кількість, шт |
1 |
3 |
30 |
6 (|20/3|) |
2 |
5 |
60 |
4 (|20/5|) |
3 |
9 |
80 |
2 (|20/9|) |
1-а ітерація (використання x1, x2)
Перша ітерація включає перебір всіх можливих варіантів x1 та x2 з метою визначення займаної ваги та вартості. Потім необхідно скласти підсумкову таблицю ітерації, впорядкувавши записи за зростанням ваги з вибором найкращих вартісних показників з першої таблиці. Ці показники знадобляться при доданні потрібної ваги з x1 та x2 в наступній ітерації.
Вага, т |
Вартість, тис.грн |
x1 |
x2 |
|
Вага, т |
Вартість, тис.грн |
x1 |
x2 |
0 3 6 9 12 15 18 |
0 30 60 90 120 150 180 |
0 1 2 3 4 5 6 |
0 0 0 0 0 0 0 |
|
0-2 3-4 5-7 8-9 10-12 13-14 15-17 18-20 |
0 30 60 90 120 150 180 210 |
0 1 0 1 0 1 0 1 |
0 0 1 1 2 2 3 3 |
5 8 11 14 17 20 |
60 90 120 150 180 210 |
0 1 2 3 4 5 |
1 1 1 1 1 1 |
|
||||
|
|
|
|
|||||
10 13 16 19 |
120 150 180 210 |
0 1 2 3 |
2 2 2 2 |
|
|
|
|
|
15 18 |
180 210 |
0 1 |
3 3 |
|
|
|
|
|
2-а ітерація (використання x1, x2, x3)
Друга ітерація полягає в поступовому збільшенні x3 від 0 до 2 та заповненні вагового резерву значеннями з підсумкової таблиці першої ітерації (адже вони є оптимальними для x1 та x2). Складання підсумкової таблиці аналогічне.
Вага, т |
Вартість, тис.грн. |
x1 |
x2 |
x3 |
|
Вага, т |
Вартість, тис.грн. |
x1 |
x2 |
x3 |
0 3 5 8 10 13 15 18 |
0 30 60 90 120 150 180 210 |
0 1 0 1 0 1 0 1 |
0 0 1 1 2 2 3 3 |
0 0 0 0 0 0 0 0 |
|
0-2 3-4 5-7 8-9 10-12 13-14 15-17 18-20 |
0 30 60 90 120 150 180 210 |
0 1 0 1 0 1 0 1 |
0 0 1 1 2 2 3 3 |
0 0 0 0 0 0 0 0 |
9 12 14 17 19 |
80 110 140 170 200 |
0 1 0 1 0 |
0 0 1 1 2 |
1 1 1 1 1 |
|
|
|
|
|
|
18 |
160 |
0 |
0 |
2 |
|
|
|
|
|
|
Відповідь: x1 = 1, x2 = 3, x3 = 0 з вартістю 210 тис.грн.
