- •Новочеркасск 2008 Содержание
- •Тема №1 Модели и моделирование.
- •Погрешности численных методов.
- •Тема №2 Аппроксимация функций.
- •Интерполяционная формула Лагранжа.
- •Сплайны
- •Сплайны третьей степени
- •Метод наименьших квадратов
- •Метод половинного деления.
- •Тема №3 Решение нелинейных уравнений.
- •Метод простых итераций.
- •Метод Хорд
- •Метод Ньютона (касательных).
- •Тема №4 Решение систем линейных уравнений.
- •1) Прямые
- •2) Итерационные
- •Метод Гаусса.
- •Метод прогонки.
- •Уточнение решения (итерационный метод).
- •Метод Гаусса-Зейделя.
- •Тема №5 Решение систем не линейных уравнений.
- •Простой Итерации
- •Метод Ньютона для систем уравнений.
- •Метод возмущения параметров.
- •Тема №6 Численное интегрирование.
- •Метод прямоугольников.
- •Метод трапеции
- •Метод Симпсона.
- •Метод Гаусса.
- •Метод Монте-Карло.
- •Метод Монте-Карло для вычисления кратных интегралов.
- •Тема №7 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений (оду).
- •Метод Эйлера.
- •Модифицированный метод Эйлера.
- •Метод Рунге – Кутта.
- •Метод Рунге-Кутта для решения систем оду
- •Метод Рунге-Кутта для оду высших порядков.
- •Метод стрельбы.
- •Метод конечных разностей (мкр) (метод сеток).
- •Тема №8 Решение дифференциальных уравнений с частными производными.
- •Уравнение теплопроводности.
- •Явная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- •Неявная разностная схема для уравнения теплопроводности.
- •Тема №9 Задачи оптимизации.
- •Метод половинного деления.
- •Метод золотого сечения.
- •Метод покоординатного подъёма (спуска).
- •Метод градиентного подъёма (спуска).
- •Метод наискорейшего подъёма.
- •Тема №10 Задания для самостоятельной проработки. Транспортная задача.
- •Задача о ресурсах.
- •Волновое уравнение.
- •Уравнение Лапласа.
Задача о ресурсах.
В распоряжении бригады имеются следующие ресурсы: 300 кг металла, 100 м2 стекла, 160 чел.-ч. (человеко-часов) рабочего времени. Бригаде поручено изготовлять два наименования изделий: А и Б. Цена одного изделия А 1 тыс. р., для его изготовления необходимо 4 кг металла, 2 м2 стекла и 2 чел.-ч. рабочего времени. Цена одного изделия Б 1.2 тыс. р., для его изготовления необходимо 5 кг металла, 1 м2 стекла и 3 чел.-ч. рабочего времени. Требуется так спланировать объем выпуска продукции, чтобы ее стоимость была максимальной.
Сначала сформулируем
задачу математически. Обозначим
через
количество изделий А и Б, которое
необходимо запланировать (т. е. это
искомые величины). Имеющиеся ресурсы
сырья и рабочего времени зададим в
виде ограничений-неравенств:

Полная стоимость запланированной к производству продукции выражается формулой
![]()
Таким образом, мы
имеем задачу линейного программирования,
которая состоит в определении
оптимальных значений проектных
параметров
являющихся целыми неотрицательными
числами, удовлетворяющих линейным
неравенствам и дающих максимальное
значение линейной целевой функции.
Введём дополнительные
переменные
,
такие, чтобы при их прибавлении к левым
частям соотношений неравенства
превращались в равенства. Тогда
ограничения примут вид

При этом очевидно, что
,
,
.
Заметим, что введение дополнительных
неизвестных не повлияло на вид целевой
функции, которая зависит только от
параметров
.Фактически
будут указывать остатки ресурсов, не
использованные в производстве.
Выразим
через свободные переменные
.
Получим

В качестве опорного решения возьмем такое, которое соответствует нулевым значениям свободных параметров:
![]()
Этому решению соответствует нулевое значение целевой функции
![]()
Положим
,
и будем увеличивать переменную
до тех пор,
пока переменные
остаются
положительными. Отсюда следует, что
можно увеличить
до значения
= 50, поскольку при большем его значении
переменная х4 станет отрицательной.
Таким образом, полагая
= 50, х2 = 0, получаем новое
решение
![]()
Значение целевой функции при этом будет равно
![]()
Новое решение лучше, поскольку значение целевой функции уменьшилось по сравнению с предыдущим.
Следующий шаг начнем
с выбора нового базиса. Примем ненулевые
переменные
в качестве базисных, а нулевые переменные
в качестве свободных.
Получим
Выражение для целевой функций запишем через свободные параметры. Получим
![]()
Отсюда следует, что
значение
целевой функции
по сравнению с предыдущей можно
уменьшить за счет увеличения х2
поскольку коэффициент при этой переменной
в отрицательный. При этом увеличение
недопустимо,
поскольку это привело бы к возрастанию
целевой функции; поэтому пусть
=0.
Быстрее всех нулевого значения достигнет
переменная
при х2 = 30. Дальнейшее увеличение
х2 поэтому невозможно. Следовательно,
получаем новое опорное решение,
соответствующее значениям х2
= 30,
=
0 и тогда
![]()
При этом значение целевой функции равно
![]()
П
окажем,
что полученное решение является
оптимальным.
Для проведения следующего шага
ненулевые переменные
,
,
,
нужно принять в качестве базисных, а
нулевые переменные х4, х5
— в качестве
свободных переменных. В этом случае
целевую функцию можно записать в
виде
Поскольку
коэффициенты при
,
положительные,
то при увеличении
этих параметров целевая функция
возрастает. Следовательно,
=71
является
оптимальным.
Таким образом, ответ на поставленную задачу об использовании ресурсов следующий: для получения максимальной суммарной стоимости продукции при заданных ресурсах необходимо запланировать изготовление изделий А в количестве 35 штук и изделий Б в количестве 30 штук. Суммарная стоимость продукции равна 71 тыс. р. При этом все ресурсы стекла и рабочего времени будут использованы, а металла останется 10 кг.
