- •Исследование операций в транспортных системах
- •6.070101 «Транспортные технологии»
- •Содержание
- •Введение
- •Лекция 1 исторические предпосылки возникновения дисциплины «исследование операций». Основные термины. Отличительные особенности
- •1.1. История развития научного направления «исследование операций»
- •1.2 Назначение дисциплины
- •1.3. Базовая терминология
- •1.4.1. Системный подход
- •1.4.2. Использование комплексных научных коллективов
- •1.4. Отличительные особенности исо
- •Лекция 2 операционные проекты и постановка операционных задач
- •2.1. Разработка операционных моделей
- •2.2. Поиск приемлемого плана исследований
- •2.3. Операционные проекты
- •2.4. Классы операционных задач
- •2.5. Постановка задач и определение целей
- •2.5.1. Постановка задачи.
- •2.5.2. Определение целей
- •2.5.3. Классификация задач
- •Лекция 3 транспортная задача линейного программирования
- •3.1. Формулировка задачи
- •3.2.Нахождение опорного решения методом «северо-западного угла»
- •3.3. Нахождение опорного решения методом «минимального элемента»
- •Лекция 4 Алгоритм циклических преобразований опорного решения транспортной задачи
- •4.1. Описание алгоритма однократного замещения
- •4.2. Метод «северо-западного угла»
- •4.2.1. Алгоритм решения
- •4.3. Метод «потенциалов»
- •4.3.1. Алгоритм решения
- •Лекция 5 теория графов. Сетевое планирование
- •5.1. Основы теории графов
- •5.2. Особенности и постановка задач сетевого планирования
- •Лекция 6 Методика построения и оптимизации сетевых моделей
- •6.1. Алгоритм графоаналитического метода построения сетевых моделей
- •6.2. Методика оптимизации сетевых моделей
- •Лекция 7 вероятностные модели исследования операций. Дискретная случайная величина. Непрерывная случайная величина
- •7.1. Терминология
- •7.2. Принципы исследования систем с помощью вероятностных моделей
- •7.3. Дискретная случайная величина
- •7.4. Непрерывная случайная величина
- •Лекция 8 Моделирование систем массового обслуживания
- •8.1. Постановка задач
- •8.2. Классификация систем массового обслуживания
- •8.3. Исследование характеристик потоков
- •8.3.1. Входящий поток
- •8.3.2. Выходящий поток
- •8.4. Принципы реализации модели
- •Лекция 9 имитационные модели массового обслуживания
- •9.1. Постановка задачи
- •9.2. Разработка модели
- •9.3. Графоаналитическая модель имитации обслуживания.
- •Лекция 10 Динамическое программирование
- •10.1. Особенности применения динамического программирования
- •10.2. Алгоритм реализации метода
- •10.3. Методика решения задач на основе принципа оптимальности Беллмана
- •Лекция 11 Теория игр и принятие решений
- •11.1. Общее представление о теории игр
- •11.2. Стратегии. Нормальная форма игры
- •11.3. Ситуации равновесия
- •11.4. Антагонистические игры. Игры с нулевой суммой
- •11. 5. Нормальная форма
- •11.6. Теорема о минимаксе
- •11.7. Другие виды игр
- •Лекция 12 экспертные методы принятия решений
- •12.1. Общая информация о методах экспертных оценок
- •12.2. Общая схема экспертизы
- •12.3. Задача оценивания
- •12.4. Подготовка экспертизы
- •12.5. Методы обработки экспертной информации
- •12.5.1. Начальные операции
- •12.5.2. Классификация методов
- •Лекция 13 Основы прогнозирования
- •13.1. Общее описание алгоритма прогнозирования
- •13.2. Прогнозная экстраполяция
- •13.3. Выбор формы кривой (тренда)
- •Лекция 14 реализация принципов и методов исо в сфере транспорта
- •14.1. Оценка возможностей.
- •14.2. Определение эффективности решения
- •14.3. Характеристика задач исо, направленных на решение проблем транспорта
- •Список рекомендованной литературы Основная
- •Дополнительная
- •Информационные ресурсы
Лекция 4 Алгоритм циклических преобразований опорного решения транспортной задачи
План
4.1. Описание алгоритма однократного замещения
4.2. Метод «северо-западного угла»
4.2.1. Алгоритм решения
4.3. Метод «потенциалов»
4.3.1. Алгоритм решения
4.1. Описание алгоритма однократного замещения
Распределительная таблица фактически является матрицей, с которой можно проводить преобразования и получать новые опорные решения используя метод однократного замещения Жордана-Гаусса, сущность которого сводится к назначению другой базисной переменной, вместо одной из свободных.
При таком замещении свободная переменная объявляется базисной и подлежит определению, а некоторая базисная (безразлично какая) становится свободной. В математике доказано, что в каждом опорном решении задачи линейного программирования, размещённом в распределительной таблице, можно построить цикл, (и притом только один), однократного замещения одной свободной переменной на одну базисную переменную. При этом продуцируется новый опорный план с новым значением целевой функции. Матрица «единичных стоимостей», обеспечивает общий расчёт затрат по любому полученному решению. То есть она обеспечивает оценку решения записанного в таблице.
При целенаправленном преобразовании начальной таблицы-матрицы можно достигать как минимизации затрат. Рассмотрим методику названного алгоритма.
Циклом называют набор клеток, в котором две и только две клетки расположены в одной строке или в одном столбце, причём, последняя клетка столбца образует первую клетку строки, и так далее, вплоть до замыкания цепочки в цикле (см. рис. 4.1).
Рис. 4.1. Схема циклического преобразования
Целевая функция при этом равна Z0= 1130
С каждым опорным решением можно провести циклическое преобразование, которое всегда начинается в одной из свободных клеток, затем проходит только через занятые клетки, и заканчивается на исходной клетке.
Число вариантов таких преобразований равно числу свободных клеток. Число занятых клеток всегда должно быть равно рангу системы.
Приводим пример проведения циклического преобразования со свободной клеткой 4-1 (координаты клеток определяются номерами индексов переменных). Построим «от неё» схему цикла однократного замещения, изобразив его в таблице найденного ранее исходного («нулевого») варианта опорного решения.
В свободной клетке (4-4) размещаем +λ1 (первая нечётная порядковая клетка). Протягиваем далее от неё стрелку до занятой клетки (4-4), где будет размещаться - λ2 ... далее поступаем аналогичным образом, чередуя положительные и отрицательные значения λm , размещённые в угловых клетках, согласно последовательности построения цикла. Заметим, что индексы фиксируют только порядковое расположение λ, и к его численному значению никакого отношения не имеет. Численное значение λ определяется после построения цикла. Правила построение циклов всегда обеспечивают равное количество отрицательных и положительных по знаку значений λm..
Для выполнения очередного циклического преобразования достаточно выбрать клетку, которая, в построенном начальном цикле, имеет наименьшее, (по абсолютной величине), значение переменной, и находится в углу цикла со знаком «минус». В нашем примере это клетка 1-1 (рис. 4.2.).
3начение величины λ определяем (см. рис 4.2) следующим образом:
1) выберем в углах цикла клетку, с наименьшим размером корреспонденции, это будет клетка (1-1) с корреспонденцией λ11= 10;
2) выполним одно преобразование однократного замещения;
3) определим оценку клетки: О4-1 = +4 -4 +7-4+7-2+3-1 = 21-11 = +10
4) далее, можно определить ΔZ1 = λ · О1 = (+10)· (+10) = 100.
5) делаем вывод, что выбранная клетка (4-1) не обеспечивает уменьшение целевой функции Z. (Z1 >Z0), и от преобразования с ней надо отказаться. Выбираем следующую клетку... и так далее, пока не найдём клетку с отрицательной оценкой.
Z1 = 1230; λ = + 10; О4-1 = +10
Рис. 4.2. Табличная матрица после преобразования № 1
