- •Численные методы решения задач строительства
- •Часть 1
- •Предисловие
- •В ведение
- •Общие сведения о вычислительном эксперименте и математическом моделировании
- •Численные методы.
- •Погрешности вычислений
- •Понятия точности, устойчивости и сходимости при численном решении
- •1.1. Матрицы и векторы.
- •1.2. Матрицы специального вида
- •Глава 1 Основные понятия матричного исчисления
- •1.3. Действия над матрицами
- •1.4. Нормы матрицы и вектора
- •1.5. Функции ms Excel для операций над матрицами
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 2. Численные методы решения нелинейных уравнений
- •2.1. Первый этап. Отделение корней
- •Второй этап. Этап уточнения корня
- •Iteration (итерация)- повторение, ре-зультат повторного применения какой-либо математической операции.
- •Метод половинного деления (бисекции)
- •Метод хорд
- •Метод Ньютона (метод касательных)
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Реализация численных методов решения нелинейных уравнений средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий:
- •2.3.1. Решение нелинейных уравнений с использованием надстройки «Подбор параметра»
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •3.2. Прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.2.1. Метод Гаусса
- •3.2.2. Метод прогонки
- •Алгоритм метода прогонки
- •3.3. Итерационные методы решения систем линейных алгебраических уравнений
- •3.3.1. Метод Якоби (простых итераций)
- •3.3.2. Метод Гаусса – Зейделя.
- •3.3.3. Условия сходимости итерационного процесса
- •3.5. Устойчивость решения слау относительно исходных данных (или обусловленность задач и вычислений)
- •3.6. Примеры решения слау с использованием электронных таблиц ms Excel
- •3.6.1. Реализация метода Гаусса
- •Последовательность действий
- •Прямой ход метода Гаусса.
- •3.6.2. Решение слау с помощью надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий:
- •3.6.3. Реализация метода Якоби средствами приложения ms Excel
- •Последовательность действий
- •3.6.4. Реализация метода прогонки средствами приложения Excel
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 4. Численное интегрирование
- •Алгоритм метода половинного шага.
- •4.1. Квадратурные формулы прямоугольников
- •4.2. Квадратурная формула трапеций
- •4.3. Квадратурная формула Симпсона
- •4.4. Реализация методов численного интегрирования средствами приложения Ms Excel
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Г лава 5. Аппроксимация
- •5.1. Задачи аппроксимации
- •5.2. Интерполирование функций
- •5.2.1. Постановка задачи интерполирования
- •5.2.2. Интерполяционная формула Лагранжа
- •5.3. Среднеквадратичное приближение функций
- •5.3.1. Постановка задачи
- •5.3.2. Метод наименьших квадратов
- •5.3.3. Линейная эмпирическая формула (линейная регрессия)
- •5.3.4. Коэффициент корреляции
- •5.3.5. Квадратичное (параболическое) приближение
- •5.3.6. Эмпирические формулы с двумя параметрами (метод выравнивания)
- •5.4. Решение задач аппроксимации с помощью электронных таблиц Excel
- •5.4.1. Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов с использованием надстройки «Поиск решения»
- •Последовательность действий
- •5.4.2. Построение линейной эмпирической формулы с использованием встроенных функций линейн и тенденция
- •Последовательность действий
- •Последовательность действий
- •Контрольные вопросы
- •Глава 6. Численные методы оптимизации
- •6.1. Общие сведения
- •6.1.1. Математическая модель задачи оптимизации
- •6.1.2. Классификация задач математического программирования
- •6.2. Постановка задачи оптимального проектирования
- •6.3. Задачи линейного программирования
- •6.3.1. Общая постановка задачи
- •6.3.2. Геометрический смысл системы линейных неравенств
- •Случай n проектных параметров.
- •6.3.3. Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •Последовательность действий:
- •6.3.4. Симплекс-метод решения задач линейного программирования
- •Примеры задач линейного программирования в сфере проектирования и управления строительным производством
- •6.4.1. Задача об оптимальном плане выпуска продукции
- •6.4.2. Задача об оптимальном раскрое материалов (о минимизации отходов)
- •6.4.3. Задача о планировании смен на предприятии
- •6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
- •6.4.5. Транспортная задача
- •Задача о назначениях (проблема выбора)
- •6.5. Решение задач оптимизации с помощью ms Excel
- •6.5.1. Решение задачи планирования производства
- •Последовательность действий:
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •6.5.2. Решение транспортной задачи
- •Последовательность действий:
- •Глава 1 16
- •Глава 2. 27
- •Глава 3. 51
- •Глава 4. 86
- •Глава 5. 100
- •Глава 6. 125
6.4.4. Задача о покрытии местности при строительстве объектов
При планировании строительства производственных, социальных и др. объектов всегда стоит задача правильного их размещения, то есть возникает так называемая задача о покрытии. Эта задача является частным случаем рассмотренных выше задач о раскрое и планировании (в ней bi=1; aij{0,1} ).
Постановка задачи. Для строительства гидроэлектростанций могут быть использованы пять мест Vj (j=1,2,…,5). Каждая ГЭС Vj могла бы обслужить (аij=1) или не обслужить (аij=0) некоторые из четырех регионов Li (i=1,2,…,4). Заданы расходы на строительство каждой ГЭС Vj , равное Сj (у.е.). После сооружения минимального количества электростанций, каждый из четырех регионов должен быть «покрыт» хотя бы один раз. Найти наиболее дешевое «покрытие» всех регионов. |
В качестве управляемых переменных примем xj (j=1,2,…,5), причем xj=1, если в месте Vj построена ГЭС, и xj=0 в противном случае.
Математическая модель задачи получается такая же, как и в задаче оптимального раскроя (6.23) – (6.25), но с условием, что bi=1 (i=1,2,…,4) и с дополнительным условием «xj=0 или xj=1» при j=1,2,…,5).
Возможны следующие варианты задачи:
Заданы расходы на строительство Vj, равные сj, и ищется наиболее дешевое «покрытие» всех местностей. Целевая функция в этом случае имеет вид:
Можно потребовать также k-кратное покрытие. В этом случае bi = k.
6.4.5. Транспортная задача
Это еще одна типичная и очень важная задача линейного программирования.
Постановка задачи. В n пунктах отправления (склады, заводы и т.п.) A1, A2,.., An имеется (или производится) некоторый однородный продукт в количествах a1, a2,.., an. Необходимо доставить этот продукт в m пунктов назначения B1, B2,.., Bm в количествах b1, b2,.., bm. Стоимость перевозки единицы груза из пункта Ai в пункт Bj равна cij. Заметим, что стоимость – это условное понятие, которое может означать расстояние, тариф, расход топлива, время и т.д. Количество перевозимого груза из пункта Ai в пункт Bj обозначим через xij (i=1,2,..,n; j=1,2,..,m). Задача заключается в определении таких величин xij , при которых стоимость перевозок будет минимальной. |
Условия задачи можно записать компактно в виде таблицы (двойной матрицы):
Таблица
B Ai |
b1 |
b2 |
… |
bm |
a1 |
c11 x11 |
c12 x12 |
….. |
c1m x1m |
a2 |
c21 x21 |
c22 x22 |
….. |
c2m x2m |
… |
… |
… |
… |
…. |
an |
cn1 xn1 |
cn2 xn2 |
… |
cnm xnm |
Cовокупность
чисел xij,
т.е. матрицу Х
= [xij]
будем называть матрицей
перевозок
или планом
перевозки,
а матрицу С=[cij]
– матрицей
транспортных
издержек (затрат).
Сформулируем математическую модель транспорт-ной задачи.
Транспортная задача заключается в отыскании среди допустимых планов оптимального, т.е. такого, по которому общая стоимость перевозок будет минимальна, т.е
План является допустимым, если числа xij удовлетворяют следующим естественным ограничениям:
Поскольку грузы предполагается перевозить только в одном направлении – из пунктов отправления в пункты назначения, то на переменные накладываются условия неотрицательности переменных:
в которых первые m равенств означают, что из каждого пункта производства Ai вывозится весь произведенный продукт. Последние n равенства означают, что каждый пункт потребления полностью удовлетворяется.
Транспортную задачу в приведенной формулировке (6.26) – 6.28) называют закрытой (или замкнутой) транспортной задачей, в отличие от открытой, в которой
Пример 6.8. Построить математическую модель транспортной задачи.
На трех цементных заводах производится цемент одной и той же марки в количествах соответственно 100, 130, 170 тонн. Цемент следует доставить на четыре ЖБК, потребляющих его соответственно в количествах 150, 120, 80, 50 тонн. Стоимости (у.е.) перевозок одной тонны продукта с i-го (i=1,2,3) завода на j-й (j=1,2,3,4) ЖБК приведены в табл.
Спланировать перевозки так, чтобы их стоимость была минимальной.
Проектные параметры: xij–количество (т) продукта, перевозимого с i-го (i=1,2,3) завода на j-й (j=1,2,3,4) ЖБК.
Условия задачи записываем в виде таблицы.
Цемент-ные заводы |
Стоимость перевозки (у.е.) Количество . перевозимого продукта (т) |
Объем производ-ства (т) |
|||
ЖБК-1 |
ЖБК-2 |
ЖБК-3 |
ЖБК-4 |
||
№1 |
3 x11 |
5 x12 |
7 x13 |
11 x14 |
100 |
№2 |
1 x21 |
4 x22 |
6 x23 |
3 x24 |
130 |
№3 |
5 x31 |
8 x32 |
12 x33 |
7 x34 |
170 |
Объем потребления |
150 |
120 |
80 |
50 |
|
Тогда целевая функция (общая стоимость перевозок) имеет вид:
Zmin =3x11+5x12+7х13+11х14+x21+4x22+6x23+3x24+5x31+8x32+12x33+7x34.
Ограничения записываем из условия, что вывозится весь произведенный на каждом заводе цемент (первые три) и что каждый ЖБК полностью обеспечивается цементом:
x11 +x12 +х13+х14=150,
x21 +x22 +x23+x24=130,
x31 +x32.+x33+x34=170,
x11 +x21 +х31=150,
x12 +x22 +x32=120,
x13 +x23.+x33=80,
x14 +x24.+x34=50,
xij0 (i=1,2,3; j=1,2,3,4).
Решение данной транспортной задачи с использованием приложения Microsoft Excel приведено в подразделе 6.5.

j