Транспортная задача система линейных уравнений (5 видео)

Решение транспортной задачи

Первым этапом решения транспортной задачи является определение ее типа (открытая или закрытая, или иначе сбалансированная или не сбалансированная). Приближенные методы (методы нахождения опорного плана) позволяют на втором этапе решения за небольшое число шагов получить допустимое, но не всегда оптимальное, решение задачи. К данной группе методов относятся методы:

вычеркивания (метод двойного предпочтения);
северо-западного угла;
минимального элемента;
аппроксимации Фогеля.

Содержание

Опорное решение транспортной задачи
Транспортная задача. Методы решения
1. Математическая постановка транспортной задачи.
2. Определение опорного плана. Предварительные сведения
3. Метод северно-западного угла
4. Метод минимального элемента
5. Метод аппроксимации Фогеля
6. Метод потенциалов
7. Метод дифференциальных рент
Транспортная задача линейного программирования
🔍 Видео

Видео:Транспортная задача (закрытая, с циклом). Метод потенциалов - подробно и понятноСкачать

Опорное решение транспортной задачи

Приближенные методы решения транспортной задачи.
Метод вычеркивания (метод двойного предпочтения). Если в строке или столбце таблицы одна занятая клетка, то она не может входить в какой-либо цикл, так как цикл имеет две и только две клетки в каждом столбце. Следовательно, можно вычеркнуть все строки таблицы, содержащие по одной занятой клетке, затем вычеркнуть все столбцы, содержащие по одной занятой клетке, далее вернуться к строкам и продолжить вычеркивание строк и столбцов. Если в результате вычеркивания все строки и столбцы будут вычеркнуты, значит, из занятых клеток таблицы нельзя выделить часть, образующую цикл, и система соответствующих векторов условий является линейно независимой, а решение опорным. Если же после вычеркиваний останется часть клеток, то эти клетки образуют цикл, система соответствующих векторов условий линейно зависима, а решение не является опорным.
Метод «северо-западного угла» состоит в последовательном переборе строк и столбцов транспортной таблицы, начиная с левого столбца и верхней строки, и выписывании максимально возможных отгрузок в соответствующие ячейки таблицы так, чтобы не были превышены заявленные в задаче возможности поставщика или потребности потребителя. На цены доставки в этом методе не обращают внимание, поскольку предполагается дальнейшая оптимизация отгрузок.
Метод «минимального элемента». Отличаясь простотой данный метод все же эффективнее чем, к примеру, метод Северо-западного угла. Кроме того, метод минимального элемента понятен и логичен. Его суть в том, что в транспортной таблице сначала заполняются ячейки с наименьшими тарифами, а потом уже ячейки с большими тарифами. То есть мы выбираем перевозки с минимальной стоимостью доставки груза. Это очевидный и логичный ход. Правда он не всегда приводит к оптимальному плану.
Метод «аппроксимации Фогеля». При методе аппроксимации Фогеля на каждой итерации по всем столбцам и по всем строкам находят разность между двумя записанными в них минимальными тарифами. Эти разности записывают в специально отведенных для этого строке и столбце в таблице условий задачи. Среди указанных разностей выбирают минимальную. В строке (или в столбце), которой данная разность соответствует, определяют минимальный тариф. Клетку, в которой он записан, заполняют на данной итерации.

Видео:Транспортная задача (открытая, без цикла). Метод потенциалов - подробно и понятноСкачать

Транспортная задача. Методы решения

Транспортная задача, это специальный вид задачи линейного программирования. Для решения транспортной задачи можно использовать методы решения задач линейного программирования, однако ввиду специфического вида задачи, были построены алгоритмы специально для решения этой задачи. Для решения транспортной задачи в онлайн режиме с подробными пояснениями пользуйтесь калькулятором транспортная задача онлайн.

Содержание
1. Математическая постановка транспортной задачи
2. Определение опорного плана. Предварительные сведения
3. Метод северно-западного угла
4. Метод минимального элемента
5. Метод аппроксимации Фогеля
6. Метод потенциалов
7. Метод дифференциальных рент

Видео:Транспортная задача (Симплекс метод)Скачать

1. Математическая постановка транспортной задачи.

Общая постановка транспортной задачи заключается в определении оптимального плана перевозок некоторого однородного груза из пунктов отправления A₁, A₂. A_m в пункты назначения B₁, B₂. B_n. Критерий оптимальности берется минимальная стоимость перевозки или минимальное время доставки груза.

Рассмотрим транспортную задачу, где в качестве критерия оптимальности взята минимальная стоимость перевозок всего груза. Обозначим через С_ij тарифы перевозки единицы груза из пункта отправления i в пункт назначения j. Обозначим через A_i запасы груза i-м пункте отправления, а через B_j потребности груза j-м пункте назначения, а через X_j количество единиц груза переводимого из пункта отправления i в пункт назначения j.

Тогда математическая модель транспортной задачи состоит в определении минимального значения функции

Транспортная задача система линейных уравнений

(1.1)

(1.2)

(1.3)

(1.4)

Поскольку удовлетворяется условия (1.2)−(1.4), то обеспечивается доставка необходимого количества груза в каждый из пунктов назначения, вывоз груза из всех пунктов отправления, а также исключаются обратные перевозки.

Определение 1. Любое неотрицательное решение X_ij=∥x_ij∥ (i=1. m; j=1. n) систем (1.2) и (1.3) называется допустимым планом транспортной задачи.

Определение 2. План при котором функция (1.1) принимает минимальное значение, называется оптимальным планом транспортной задачи.

Если сумма груза у поставщиков равно общей сумме потребностей в пунктах назначения:

(1.5)

то модель транспортной задачи называется закрытой (или сбалансированной ). Если (1.5) не удовлетворяется, то модель транспортной задачи называется открытой (или несбалансированной ).

Теорема 1. Для разрешимости транспортной задачи необходимо и достаточно, чтобы выполнялось условие (1.5).

В случае превышения запаса над потребностью, т.е. при

вводится фиктивный (n+1)-ый пункт назначения с потребностью

Соответствующие тарифы считаются равными нулю: c _{i n+1}=0 (i=1. m). После этих преобразований получим закрытую модель транспортной задачи.

Аналогично, при вводится фиктивный (m+1) пункт отправления с грузом а тарифы полагаются равными нулю: c _{m+1 j} =0 (j=1. n). После этих преобразований получим закрытую модель транспортной задачи.

Мы будем рассматривать закрытую модель транспортной задачи. Если же модель транспортной задачи является открытой, то с помощью вышеизложенных преобразований строим закрытую модель транспортной задачи.

Обычно данные транспортной задачи записывают в виде таблицы:

Число переменных X_ij равно mn, где m число пунктов отправнения , а n число пунктов назначения. Число уравнений в (1.2) и (1.3) равно m+n. Так как мы рассматриваем закрытую модель транспортной задачи (выполняется равенство (1.5)), то число линейно независимых уравнений равно m+n−1. Следовательно опорный план транспортной задачи может иметь не более m+n−1 отличных от нуля неизвестных.

Если в опорном плане количество отличных от нуля компонентов равно в точности m+n−1, то опорный план называется невырожденным, а если меньше − то вырожденным.

Для решения транспортной задачи сначала определяется начальный опорный план, а затем определяется оптимальный план путем улучшения текущего опорного плана.

Для определения начального опорного плана существует несколько методов. Мы рассмоьтрим три метода. Метод северно-западного угла, метод минимального элемента и метод аппроксимации Фогеля.

Видео:Метод Крамера за 3 минуты. Решение системы линейных уравнений - bezbotvyСкачать

2. Определение опорного плана. Предварительные сведения

Опорный план транспортной задачи находим следующим образом. На каждом шаге в таблице условий задачи заполняем одну клетку, которая называется занятой. Обозначим через K_ij клетку, где i -номер пункта отправления (строка), j-номер пункта назначения (столбец). Клетку K_ij заполняем так, чтобы удовлетворялись полностью потребности пункта назначения j, либо обеспечивался полный вывоз груза из пункта отправления i.

В первом случае временно исключаем из рассмотрения столбец j и изменяем запас груза пункта отправления i. Во втором случае временно исключаем из рассматрения строку i и изменяем потребность груза пункта назначения j. Далее повторяем процедуру с таблицей условий с исключенной строкой или столбцом.

В m+n−1-ом шаге получаем задачу с одним пунктом отправления и одним пунктом назначения. Остается свободной одна клетка. Запасы оставшегося пункта отправления будут равны потребностям пункта назначения. Заполнив эту клетку заканчиваем m+n−1-ый шаг и получаем опорный план.

Если на некотором шаге (но не на последнем) потребности очередного пункта назначения равны запасам пункта отправления, то временно исключаем из рассмотрения либо столбец, либо строку (только одно из двух). Тогда либо запасы данного пункта отправления, либо потребности данного пункта назначения считаем равным нулю. Этот нуль при очередном шаге записываем в очередную заполняемую клетку. Данный подход обеспечивает ровно m+n−1 занятых клеток, что обеспечивает возможность проверки полученного опорного плана на оптимальность и нахождение оптимального плана.

Для нахождения опорного плана транспортной задачи в онлайн режиме тремия методами с подробными пояснениями пользуйтесь калькулятором транспортная задача онлайн.

Видео:Транспортная задача для чайников по шагам за 15 минут. Применение транспортной задачи в экономикеСкачать

3. Метод северно-западного угла

При нахождении опорного плана транспортной задачи методом северно-западного угла, заполнене клеток таблицы условий начинают с верхней левой клетки K₁₁ поэтому метод и называется «метод северно западного угла»).

Рассмотрим метод на конкретном примере.

Пример 1. На три базы A₁, A₂, A₃ поступил очередной груз в количествах равных 140, 160, 120 ед. Этот груз требуется перевезти в четыре пунктов назначения B₁, B₂, B₃, B₄ в количествах 150, 90, 100, 80. Тарифы перевозок представлена матрицей

Найти план перевозок даной транспортной задачи методом северно-западного угла.

Решение. Запишем все данные в таблицу условий:

Наличие груза у поставщиков равно: ∑A_i=140+160+120=420.

Общая потребность в грузе в пунктах назначения равна: ∑B_j=150+90+100+80=420.

∑A_i=∑B_j. Модель транспортной задачи является закрытой. Следовательно она разрешима.

Найдем опорный план задачи методом северно-западного угла.

A₁≤B₁. Следовательно в клетку (A₁, B₁ ) помещаем число min(A₁, B₁)=140. Запасы пункта A₁ полностью исчерпаны. Поэтому исключаем из рассмотрения строку A₁ и будем считать потребности пункта B₁ равными 150−140=10.

A₂>B₁. Следовательно в клетку (A₂, B₁) помещаем число min(A₂, B₁)=10. Потребности пункта B₁ полностью удовлетворены. Поэтому исключаем из рассмотрения столбец B₁ и будем считать запасы пункта A₂ равными 160−10=150.

Таким образом, продолжая процедуру в m+n−1-ом шаге получим:

Запишем полученный опорный план:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Видео:Транспортная задачаСкачать

4. Метод минимального элемента

В отличие от метода северно-западного угла, в методе минимального элемента выбор пунктов отправления и пунктов назначения производится ориентируясь на тарифы перевозок, т.е. в каждом шаге нужно выбрать клетку с минимальным тарифом перевозок. Если таких клеток несколько, то выбираем один из них. Надо отметить, что при данном методе определения заполняемой клетки, стоимость перевозок как правило бывает меньше, чем при методе северно западного угла. Поэтому целесообразно начальный опорный план найти методом минимального элемента.

Рассмотрим метод минимального элемента на примере.

Пример 2. Найти опорный план транспортной задачи представленной в таблице условий ниже методом минимального элемента:

Число пунктов отправления m=3, а число пунктов назначения n=4. Следовательно опорный план задачи определяется числами, стоящими в m+n−1=3+4−1=6 заполненых клетках таблицы. Тарифы перевозок единицы груза из кажного пункта отправления во все пункты назначения задаются матрицей

Наличие груза у поставщиков равно: .

Общая потребность в грузе в пунктах назначения равна: .

Модель транспортной задачи является закрытой. Следовательно она разрешима.

Минимальный тариф равный 1 находится в клетке (A₁, B₃). Поэтому заполняем эту клетку.

A₁>B₃. Следовательно в клетку (A₁, B₃) помещаем число 70. Потребности пункта B₃ полностью удовлетворены. Поэтому исключаем из рассмотрения столбец B₃ и будем считать запасы пункта A₁ равными 150−70=80.

Минимальный тариф равный 1 находится в клетке (A₂, B₄). Поэтому заполняем эту клетку.

A₂>B₄. Следовательно в клетку (A₂, B₄) помещаем число 40. Потребности пункта B₄ полностью удовлетворены. Поэтому исключаем из рассмотрения столбец B₄ и будем считать запасы пункта A₂ равными 100−40=60.

Таким образом, продолжая процедуру в m+n−1-ом шаге получим:

Запишем полученный опорный план:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Видео:Cимплексный метод решения задачи линейного программирования (ЗЛП)Скачать

5. Метод аппроксимации Фогеля

Суть метода аппроксимации Фогеля заключается в следующем. Для каждой строки и для каждого столбца находим разности между двумя записанными в них минимальными тарифами. Полученные разности записываем в специально отведенные для этого столбце и в строке в таблице условий задачи.

Среди указанных разностей выбираем максимальную. В строке (или в столбце), которой данная разность соответствует, определяем минимальный тариф. Клетку, в которой он записан заполняем на данной итерации.

Если минимальный тариф одинаков для нескольких клеток данной строки (столбца), то для заполнения выбираем ту клетку, которая соответствует наибольшей разности между двумя минимальными тарифами в данном столбце (строке).

Применение метода аппроксимации фогеля позволяет получить либо опорный план, близкий к оптимальнму, либо сам оптимальный план.

Рассмотрим метод аппроксимации Фогеля на примере 2, рассмотренной выше.

Пример 3. Найти опорный план транспортной задачи представленной в таблице условий ниже методом аппроксимации Фогеля:

Наличие груза у поставщиков равно: .

Общая потребность в грузе в пунктах назначения равна: .

Модель транспортной задачи является закрытой. Следовательно она разрешима.

Для каждой строки A_i найдем разности между двумя минимальными тарифами, записанными в данной строке и поместим их в соответствующем дополнительном столбце.

В строке 1 минимальный тариф равен 1, а следующий за ним равен 2, разность между ними 2−1=1. В строке 2 минимальный тариф равен 1, а следующий за ним равен 3, разность между ними 3−1=2. В строке 3 минимальный тариф равен 3, а следующий за ним равен 3, разность между ними 3−3=0.

Для каждого столбца B_j найдем разности между двумя минимальными тарифами, записанными в данном столбце и поместим их в соответствующей дополнительной строке.

Вычислив все разности выберем наибольшую из них. В данном случае наибольшая разница равна 2. В этом столбце минимальный тариф равен 1 и находится в пересечении строки A ₁ и столбца B₃. Следовательно заполняем эту клетку.

A₁>B₃. Следовательно в клетку помещаем число 70. Потребности пункта B₃ полностью удовлетворены. Поэтому исключаем из рассмотрения столбец B₃ и будем считать запасы пункта A₁ равными 150−70=80.

В столбце 1 минимальный тариф равен 2, а следующий за ним равен 3, разность между ними 3−2=1. В столбце 2 минимальный тариф равен 3, а следующий за ним равен 4, разность между ними 4−3=1. В столбце 3 минимальный тариф равен 1, а следующий за ним равен 3, разность между ними 3−1=2. В столбце 4 минимальный тариф равен 1, а следующий за ним равен 2, разность между ними 2−1=1. В строке 1 минимальный тариф равен 2, а следующий за ним равен 2, разность между ними 2−2=0. В строке 2 минимальный тариф равен 1, а следующий за ним равен 3, разность между ними 3−1=2. В строке 3 минимальный тариф равен 3, а следующий за ним равен 4, разность между ними 4−3=1.

Вычислив все разности выберем наибольшую из них. В данном случае наибольшая разница равна 2. В этой строке минимальный тариф равен 1 и находится в пересечении строки A₂ и столбца B₄. Следовательно заполняем эту клетку.

A₂>B₄. Следовательно в клетку помещаем число 40. Потребности пункта B₄ полностью удовлетворены. Поэтому исключаем из рассмотрения столбец B₄ и будем считать запасы пункта A₂ равными 100−40=60.

Таким образом, продолжая процедуру в m+n−1-ом шаге получим:

Запишем полученный опорный план:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Для определения оптимального плана транспортной задачи разработано нескольно методов. Мы расмотрим метод потенциалов и метод дифференциальных рент.

Видео:Графический метод решения задачи линейного программирования (ЗЛП)Скачать

6. Метод потенциалов

Процедура нахождения оптимального плана транспортной задачи имеет два этапа. На первом этапе находят опорной план транспортной задачи. Далее последовательно улучшают найденный опорный план до получения оптимального плана.

Для онлайн решения задачи методом потенциалов пользуйтель калькулятором транспортная задача онлайн.

При применении этих методов получаем m+n−1 занятых клеток в исходном плане. Отметим, что в некоторых клетках могут стоять нули. Полученный план следует проверить на оптимальность.

Теорема. Если для некоторого опорного плана (i=1. m; j=1. n) транспортной задачи существуют такие числа α₁, α₁, . α_m, β₁, β₂, . β_n, что

для всех i=1. m; j=1. n, то − оптимальный план транспортной задачи.

Определение 6.1. Числа α_i и β_j (i=1. m; j=1. n) называются потенциалами пунктов отправления и пунктов назначения, соответственно.

Вышеизложенная теорема позволяет построить алгоритм нахождения оптимального плана транспортной задачи.

Алгоритм состоит в следующем. Предположим, что одним из рассмотренных выше методов найден опорный план транспортной задачи. Для каждого из пунктов отправления и назначения определяют потенциалы α_i и β_j (i=1. m; j=1. n) из системы уравнений

(6.1)

где с_ij − тарифы транспортной задачи в заполненных клетках.

Так как число заполненных клеток равно m+n−1, то система (6.1) с m+n неизвестными содержит m+n−1 уравнений. Для решения данной задачи одно из неизвестных можно сделать равным нулю и найти остальные неизвестные. После этого, для свободных клеток определяем числа

Если среди чисел α_ij нет положительных, то найденный опорный план является оптимальным. Если же для некоторой свободной клетки α_ij>0, то данный опорный план не является оптимальным и необходимо перейти к новому опорному плану. Для этого рассматривают все свободные клетки, для которых α_ij>0 и среди данных чисел выбирают максимальное. Клетку с данным числом следует заполнить.

Надо учитывать, что при заполнении данной клетки необходимо изменить объем поставок в нескольких других клетках.

Определение 6.2. Циклом в таблице условий транспортной задачи называется ломанная линия, вершины которой расположены в занятых клетках таблицы, а звеня расположены вдоль строк и столбцов. В каждой вершине цикла встречается два звена, одно из которых находится в строке, а другой в столбце.

Если ломаннная линия, образующая цикл, самопересекается, то место пересечения не является вершиной. Некоторые циклы представлены на рисунке Рис.6.1.

При правильном строении опорного плана для любой свободной клетки можно построить только один цикл. После построения цикла следует перейти к новому опорному плану. Для этого в каждой из клеток, находящихся на вершине цикла записывают определенный знак «+» или «−» . В свободной клетке записывают знак «+» и поочередно проходя по циклу записывают знаки «−» и «+». Назовем клетки с записанными в них знаками плюсовыми и минусовыми.

Далее в свободную клетку переносят меньшее из чисел x_ij, находящихся в минусовых клетках. Это число прибавляют к числам, стоящим в плюсовых клетках а вычисляют из чисел, стоящих в минусовых клетках. Клетка, которая была свободной, становится занятой, а минусовая клетка с минимальным из чисел x_ij, находящихся в минусовых клетках считается свободным.

В результате вышеуказанных перемещений груза по циклу, получим новый опорный план транспортной задачи. Описанный переход от одного опорного плана транспортной задачи к другому опорному плану называется сдвигом по циклу пересчета .

При сдвиге по циклу пересчета число занятых клеток не изменяется и равно m+n−1. Если в минусовых клетках имеется два и более одинаковых минимальных числа x_ij, то освобождают только одину, о остальные оставляют занятыми с нулевыми значениями.

Далее полученный опорный план проверяют на оптимальность. Для этого определяют потенциалы пунктов отправления и назначения и находят числа α_ij=β_j−α_i−c_ij для всех свободных клеток. Если среди них не окажется положительный, то получен оптимальный план. Если же среди них есть положительный, то нужно перейти к новому опорному плану. После конечнего числа шагов получяют оптимальный план.

Таким образом алгоритм нахождения оптимального плана содержит следующие этапы:

1. Нахождение опорного плана. При этом число заполненных клеток должно быть равным m+n−1.

2. Нахождение потенциалов α_i и β_j (i=1. m; j=1. n) пунктов отправления и назначения соответственно.

3. Определение числа α_ij для каждой свободной клетки. Если среди α_ij нет положительных, то получен оптимальный план транспортной задачи. Если же они имеются, то делается переход к новому опорному плану.

4. Выбор максимального среди положительных чисел α_ij . Определение свободной клетки, которую нужно заполнить. Построение цикла пересчета для выбранной свободной клетки. Сдвиг по циклу пересчета.

5. Проверка полученного опорного плана на оптимальность, т.е. переход к пункту 2.

Отметим, что в некотором шаге опорный план может стать вырожденным. Чтобы избежать зацикливания следует преобразовать вырожденный план в невыроженный путем замены соответствующий нулевых элементов опорного плана на сколь угодно малыми положительными числами δ и решить задачу. После решения, в оптимальном плане нужно заменить δ нулем.

Рассмотрим метод потенциалов на примере.

Пример 6.1. Решить транспортную задачу, заданную в таблице условий методом потенциалов:

Решение. Найдем сначала опорный план с помощью одного из методов описанного выше. Пусть это будет метод минимального элемента. Тогда после m+n−1 шагов получим следующую таблицу с опорным планом:

Опорный план имеет следующий вид:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Проверяем полученный опорный план на оптимальность. Для этого находим потенциалы пунктов отправления и назначения. Для заполненных клеток составляем систему из 6 уравнений с 7 неизвестными:

Полученные числа заключаем в рамки и записываем их в соотвестствующие клетки таблицы:

Среди чисел α_ij есть положительные. Следовательно данный опорный план не является оптимальным. Наибольшее положительное число 2 находится в пересечении строки A₁ и столбца B₂. Для данной свободной клетки строим цикл пересчета. Для этого вставим в эту клетку знак «+» а остальные клетки цикла поочередно знаки «−» и «+».

Наименьшее из чисел в минусовых клетках равно 80. Клетка, в которой находится это число становится свободной. В новой таблице другие числа получаются так. Числам, находящимся в плюсовых клетках добавляется 80, а из чисел, находящихся в минусовых клентках вычитается это число.

Опорный план имеет следующий вид:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Полученные числа заключаем в рамки и записываем их в соотвестствующие клетки таблицы:

Среди чисел α_ij есть положительные. Следовательно данный опорный план не является оптимальным. Наибольшее положительное число 2 находится в пересечении строки A₂ и столбца B₂. Для данной свободной клетки строим цикл пересчета. Для этого вставим в эту клетку знак «+» а остальные клетки цикла поочередно знаки «−» и «+».

Наименьшее из чисел в минусовых клетках равно 20. Клетка, в которой находится это число становится свободной. В новой таблице другие числа получаются так. Числам, находящимся в плюсовых клетках добавляется 20, а из чисел, находящихся в минусовых клентках вычитается это число.

Опорный план имеет следующий вид:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Среди чисел α_ij нет положительных. Следовательно данный опорный план является оптимальным.

Ответ. Оптимальный план имеет следующий вид:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Видео:Метод ПОТЕНЦИАЛОВ. Транспортная задачаСкачать

7. Метод дифференциальных рент

При нахождении решения транспортной задачи методом дифференциальных рент сначала распределяем часть груза наилучшим образом между пунктами назначения и получаем так называемое условно оптимальное распеделение . На последующих итерациях уменьшаем общий объем нераспределенных поставок. Для решения транспортной задачи методом дифференциальных рент в онлайн режиме с подробными пояснениями пользуйтесь калькулятором метод дифференциальных рент онлайн.

Начальное распределение груза определяется следующим образом. Для каждого столбца определяем минимальный тариф и заключаем в квадрат. Клетки с тарифами в квадратах заполняем максимально возможными числами. В результате получим некоторое распределение поставок груза в пункты назначения. Это распределение в общем случае не удовлетворяет ограничениям транспортной задачи. Далее шаг за шагом нужно постепенно сокращать нераспределенные поставки груза так, чтобы общая стоимисть перевозки оставалась минимальным. Для этого определяем избыточные и недостаточные строки.

Определение 7.1. Строки, соответствующие пунктом отправления, запасы которых полностью распределены а среди пунктов назначения, связанные с этим распределением есть неудовлетворенные потребности называются недостаточными или отрицательными .

Определение 7.2. Строки, запасы которых не распределены полностью называются избыточными или положительными .

После определения недостаточных и избыточных строк, в дополнительном столбце записываем величину избытка или недостатка. Избыток записывается со знаком «+», а недостаток со знаком «-«.

В случае избытка для данной строки в дополнительном столбце записываем разность между запасом груза данного пункта отправления и суммой всех поставок данной строки. Если же данная строка недостаточная, то определяем общий объем поставок, которая недостает для удовлетворения всех потребностей пунктов назначения, связанных с данным распределением груза.

После определения избыточных и недостаточных строк, для каждого столбца находим разности между числом в квадрате и ближащим к нему тарифом, записанным в избыточной строке. Если число в квадрате стоит в избыточной строке, то разность не определяем. Все разности записываем в дополнительной строке. Среди этих разностей находим наимельшее. Это число называется промежуточной рентой . Далее переходим к новой таблице. Эта таблица получается из предыдущей таблицы прибавлением промежуточной ренты к соответствующим тарифам, стоящим в недостаточных строках. Остальные элементы оставляем прежними. Все клетки новой таблицы считем свободными и начинаем их заполнять. В новой таблице число заполненных клеток на одну больше, чем в предыдущей таблице. Эта клетка находится в столбце с промежуточной рентой.

Так как число заполненных клеток больше, чем столбцов, то при заполнении следует соблюдать специальное правило, которое состоит в следующем.

Выбираем некоторый столбец (строку), в котором имеется одна клетка с помещенным в ней квадратом. Эту клетку заполняем и исключаем из рассмотрения данный столбец (строку). После этого берем некоторую строку (столбец), в котором имеется одна клетка с помещенным в ней квадратом. Эту клетку заполняем и исключаем из рассмотрения данную строку (столбец). Продолжая так, после конечного числа шагов заполняем все клетки, в которых помещены квадраты с записанными в них числами.

Если удается распределить весь груз в пунктах отправления между пунктами назначения, то получаем оптимальный план. В противном случае переходим к новой таблице. Для этого находим извыточные и недостаточные строки, прмежуточную ренту и на основе этого строим новую таблицу.

При определении избыточности или недостаточности строк могут возникнуть трудности когда ее нераспределенный остаток равен нулю. Этот вопрос мы рассмотрим ниже на конкретном примере.

После конечного числа итераций распределенный остаток станет равным нулю. В результате получим оптимальный план данной транспортной задачи.

Пример. Найти решение транспортной задачи представленной в таблице условий методом дифференциальных рент:

Решение. Число пунктов отправления m=3, а число пунктов назначения n=4. Следовательно опорный план задачи определяется числами, стоящими в m+n−1=3+4−1=6 заполненых клетках таблицы. Тарифы перевозок единицы груза из каждого пункта отправления во все пункты назначения задаются матрицей

Наличие груза у поставщиков равно:

Общая потребность в грузе в пунктах назначения равна:

. Модель транспортной задачи является закрытой. Следовательно она разрешима.

Найдем оптимальный план транспортной задачи методом дифференциальных рент.

В каждом из столбцов таблицы находим минимальные тарифы и заключаем в рамки. Если в каком-либо столбце окажется несколько одинаковых минимальных тарифов, то выбираем какой-нибудь из них, причем неважно какой. Заполняем клетки, в которых стоят указанные числа. Сначала находим те столбцы (строки) в которых есть только одна клетка для заполнения. Заполнив ее, исключаем из рассмотрения данный столбец (строку) и переходим к заполнению следующей клетки.

В результате заполнения отмеченных клеток получен условно оптимальный план.

После получения условно оптимального плана определяем избыточные и недостаточные строки. Строка A₁ является недостаточной, поскольку запасы пункта отправления A₁ распределены полностью, а потребности пункта назначения B₁ удовлетворены частично. При этом величина недостатка равна 20. Строка A₃ является недостаточной, поскольку запасы пункта отправления A₃ распределены полностью, а потребности пункта назначения B₂ удовлетворены частично. При этом величина недостатка равна 20. Строка A₂ является избыточным, поскольку запасы пункта отправления A₂ распределены не полностью. При этом величина избытка этой строки равна 40.

Нераспределенный остаток равен 40. Суммарный объем поставок равен 150.

После определения избыточных и недостаточных строк, по каждому из столбцов находим разности между минимальными тарифами, записанными в избыточных строках, и тарифами, стоящими в заполненных клетках.

В столбце 1 минимальный тариф в избыточных строках равно 4 а число стоящее в рамке равно 2. Cледовательно, разность для данного столбца равна 4−2=2. В столбце 2 минимальный тариф в избыточных строках равно 3 а число стоящее в рамке равно 2. Cледовательно, разность для данного столбца равна 3−2=1. Для столбца 3 разность не определена, так как число, записанное в рамке в данном столбце находится в положительной строке. Для столбца 4 разность не определена, так как число, записанное в рамке в данном столбце находится в положительной строке.

Избыточные и недостаточные оценки помещаем в дополнительный столбец, а разности в дополнительную строку:

Выбираем наименьшую из найденных разностей, которая является промежуточной рентой. В данном случае промежуточная рента равна 1 и находится в столбце B2. Далее переходим к следующей таблице. В этой таблице в строках (являющихся избыточными) переписываем соответствующие тарифы из предыдущей таблицы, а тарифы недостаточных строках получаются в результате прибавления к ним величину промежуточной ренты, т.е. 1.

В каждом из столбцов таблицы находим минимальные тарифы и заключаем в рамки. Заполняем клетки, в которых стоят указанные числа. Сначала находим те столбцы (строки) в которых есть только одна клетка для заполнения. Заполнив ее, исключаем из рассмотрения данный столбец (строку) и переходим к заполнению следующей клетки.

В результате заполнения отмеченных клеток получен условно оптимальный план.

Нераспределенный остаток равен 20. Суммарный объем поставок равен 170.

Избыточные и недостаточные оценки помещаем в дополнительный столбец.

Определяем положительность или отрицательность нулевой строки A2. Для этого запасы этой строки увеличиваем на 1 и снова заполняем таблицу. Если суммарный объем поставок не изменится, то строка положительная, в противном случае − отрицательная.

Суммарный объем поставок не изменился (170). Следовательно строка A₂ избыточна (положительна).

В столбце 1 минимальный тариф в избыточных строках равно 4 а число стоящее в рамке равно 3. Cледовательно, разность для данного столбца равна 4−3=1. Для столбца 2 разность не определена, так как число, записанное в рамке в данном столбце находится в положительной строке. Для столбца 3 разность не определена, так как число, записанное в рамке в данном столбце находится в положительной строке. Для столбца 4 разность не определена, так как число, записанное в рамке в данном столбце находится в положительной строке.

Выбираем наименьшую из найденных разностей, которая является промежуточной рентой. В данном случае промежуточная рента равна 1 и находится в столбце B1. Далее переходим к следующей таблице. В этой таблице в строках (являющихся избыточными) переписываем соответствующие тарифы из предыдущей таблицы, а тарифы недостаточных строках получаются в результате прибавления к ним величину промежуточной ренты, т.е. 1.

В результате заполнения отмеченных клеток получен условно оптимальный план. После получения условно оптимального плана определяем избыточные и недостаточные строки.

Посмотрев на таблицу выше мы видим, что избыточных и недостаточных строк нет. Нераспределенный остаток равен 0. Суммарный объем поставок равен 190. Все имеющие запасы распределены в соответствии фактическими потребностями пунктов назначения. Следовательно получен оптимальный план.

Оптимальный план имеет следующий вид:

При этом плане стоимость перевозок вычисляется так:

Видео:Транспортная задача. Линейное программирование. Часть 1Скачать

Транспортная задача линейного программирования

Транспортная задача линейного программирования относится к перечню классических задач, решаемых в практике деятельности людей. Эта задача методами классической математики не решается. В задаче необходимо отыскивать экстремум целевой функции. В задаче целевая функция – линейная. Ограничения на переменные (их может быть очень много) описываются также линейными зависимостями. Казалось бы чего проще. Но как раз ограничения и порождают трудности, связанные не просто с поиском max и min при отсутствии ограничений, а с необходимостью учета таких ограничений. Искать требуется не просто экстремум, а условный экстремум. Методы решения задачи позволяют учитывать особенности структуры задачи и даже отказаться от симплексного метода решения в чистом виде.

I. Основные параметры, термины и обозначения

Для ощущения масштаба задачи приведу парочку изображений того, что рассматривается в транспортной задаче линейного программирования.

Все суда на одной карте в режиме онлайн

Зеленый цвет — пассажирские суда, желтые — грузовые, розовый — частные яхты, оранжевый — танкеры и др. Аналогичная картина наблюдается и для авиационных перевозок, перевозок по железной дороге или автотранспортом. Изображения получены в начальном периоде Пандемии короновируса, что привело к огромным пробкам в узостях мирового Океана (Панамский, Суэцкий и др. каналы). Танкеры отправили отстаиваться на рейде, экипажам судов на берег сойти не разрешалось. Это форс-мажорные обстоятельства, которые в теории должны рассматриваться и учитываться специальным образом, что пока к сожалению перевозчиков не сделано.

Все самолеты мира в режиме онлайн

В теории в тексте задачи Хичкока ничего не говорится о равенстве имеющегося общего запаса судов в портах отправления и общей потребности в судах в портах прибытия (назначения). Если такого равенства нет, то система ограничений несовместна. В случае равенства

транспортная задача называется «сбалансированной». Задачи, в которых условие баланса не задано, должны быть приведены к «сбалансированному» виду. Это можно выполнить использованием «фиктивных» перевозок. Рассматриваем два случая:

Поэтому ранг системы равен не n+m, а n+m – 1, т.е с mn неизвестными. Общее число опорных планов равно числу сочетаний из mn по n+m – 1.. Применение симплекс метода для решения задачи возможно, но требует большого объема вычислений уже при n и m ≈ 10 -15. Заметим также, что каждая неизвестная входит лишь в два уравнения системы (матрица коэффициентов системы ограничений имеет в каждой строке и каждом столбце только два ненулевых элемента). Более того, транспортная задача всегда имеет допустимое решение. Все сказанное вызвало потребность попытаться учесть специфику задачи и создать метод ее решения более простой, чем симплекс метод. Такие методы были найдены и получили названия метода потенциалов и распределительного метода. Это разновидности симплексного метода. Они удобно реализуются, если условие задачи представлено в виде таблиц.

ТАБЛИЦА 1 — Вид данных транспортной задачи линейного программирования

Метод содержит три последовательных этапа:

Формирование опорного плана;

Проверка опорного плана на оптимальность;

Переход к новому опорному плану, если предыдущий не оптимален.

Рисунок 1 — Структурно-логическая схема алгоритма метода потенциалов

II. Формирование опорного плана перевозок

Рассмотрим способ получения начального опорного плана транспортной задачи, названный способом северо-западного (С-З) угла. Способ заключается в заполнении ячеек таблицы m×n значениями переменной x_ij, таким образом, чтобы удовлетворялись условия задачи. При этом план решения Х[m, n] может быть и не оптимальным, но обязательно должен быть допустимым.

В этом способе формируют опорный план, двигаясь по таблице: сверху вниз по строкам и слева направо вдоль строки. Начинают с левого верхнего угла (ячейки), куда вписывают значение x₁₁ =min<a₁, b₁>.Первые строка и столбец из рассмотрения далее исключаются.

Затем, если a₁ > b₁, то определяется остаток (a₁ – b₁) продукта на первом пункте отправления и его запас реализуется на 2-м пункте назначения. Остаток потребностей 2-го пункта назначения удовлетворяется за счет 2-го пункта отправления, остатки которого направляются в 3-й пункт назначения и т.д. Ниже метод будет иллюстрирован числовым примером.

Пример 1. Построение опорного плана методом Северо-Западного угла

Заданы значения: m = 3, n = 4; a₁ = 60, a₂ = 80, a₃ =100, b₁ = 40,b₂ = 60, b₃ = 80, b₄ = 60. Слева в таблице приведены d_ij удельные стоимости перевозок; справа — В_ij стоимости совместно с предложениями a_i и потребностями b_{j .}

Требуется найти план Х [m,n] перевозок, удовлетворяющий условиям на целевую функцию Q и переменные х_ij задачи Q.

РЕШЕНИЕ Построить исходный опорный план способом северо-западного угла. Строим симплексную таблицу: Таблица 3. Опорный план задачи

В таблице способом северо-западного угла получен опорный план. Базисные переменные (их число = 6): x₁₁ = 40, x₁₂= 20, x₂₂= 40, x₂₃= 40, x₃₃= 40, x₃₄= 60. Свободные переменные: x₁₃= x₁₄= x₂₁= x₂₄= x₃₁= x₃₂= 0 (их число равно 6).

Ячейки таблицы, соответствующие базисным переменным, называют базисными, остальные – свободными. Далее в алгоритме будем следовать идее симплекс метода. Суммарная стоимость перевозок Q, соответствующая плану Х[m,n], получает представление

Q = d₁₁∙x₁₁ + d₁₂∙x₁₂ + d₂₂∙x₂₂ + d₂₃ ∙x₂₃+ d₃₃ ∙x₃₃+ d₃₄ ∙x₃₄ = = 5∙40 + 2∙20 + 10∙40 + 2∙40 + 8∙40 + 5∙60 = 200+40+400 + 80 + 320+ 300 = 1340 ед

Коэффициенты d_ij называются фиктивными или косвенными стоимостями; их выражают через косвенные величины α и β, d’_ij = α_i +β_j . Здесь параметры α_i и ( — β_j ), по аналогии с механикой называют потенциалами i-го пункта отправления и j-го пункта прибытия. Значения потенциалов определяется из системы линейных уравнений: α_i + β_j = d_ij

Каждому из таких уравнений соответствует какая-либо базисная переменная х_ij Система уравнений с потенциалами содержит m+n неизвестных потенциалов, число же уравнений равняется числу базисных ячеек таблицы, т.е. (m + n – 1). Следовательно, один из потенциалов можно задать произвольно, положив его равным, например, нулю.

Решая далее систему уравнений для потенциалов, находим значения потенциалов строк и столбцов, все фиктивные стоимости d_ij и коэффициенты γ_ij. Если для всех свободных клеток γ_rs ≤ 0, то перевод в базис любой свободной переменной не уменьшит значения целевой функции и, следовательно, выбранный опорный план не является оптимальным. Если же некоторые γ_rs >0, то данный план можно улучшить путем перевода в базис свободной переменной, соответствующей max γ_rs, а также путем исключения из базиса, принадлежащей ему переменной, первой обращающейся в нуль. Переход к новому опорному плану и поиск оптимального плана рассмотрим на примере. Другой способ формирования опорного плана предложен Фогелем. Этот способ при первом чтении можно пропустить, так как дальше он в тексте не используется.

Пример 2. Способ аппроксимации Фогеля

В большинстве случаев этот способ дает опорный план наиболее близкий к оптимальному. Удобен для матриц большой размерности. Используется концепция штрафов, взимаемых за выбор не самого оптимального с точки зрения транспортных издержек маршрута. Штраф по каждой строке и каждому столбцу определяется из анализа маршрутов с различными показателями издержек (как разность двух различных уровней транспортных издержек). Первой заполняется клетка матрицы (таблицы), в которой фиксируется самый крупный штраф. После заполнения клетки штрафы пересчитываются и так до тех пор, пока все ресурсы не будут распределены. Исходные данные для этого примера заполняют таблицу слева вверху.

Этапы алгоритма: 1. Вычисление разностей в каждой строке и в каждом столбце между наименьшей стоимостью и ближайшей к ней по величине. Разности по строкам записываются справа в столбце разностей, разности по столбцам – внизу в строке разностей. Например, для строк А₁ разность равна А₁В₂ – А₁В₃ = 38 – 24 = 14 и т. д.

ТАБЛИЦА 2 — Метод Фогеля для получения опорного плана транспортной задачи

2. Поиск из всех разностей, как по строкам, так и по столбцам максимальный. В нашем примере максимальная разность равна 38 и находится в строке А₂. Обведем максимальную разность рамкой.

3. Размещение в клетку, где находится наименьшая стоимость (А₂В₂ = 18) (строка с наибольшей разностью), максимально возможного количества ресурсов. Оно равно 20, т.е. всему ресурсу отправителя А₂. Поскольку все ресурсы отправителя А₂ исчерпаны, строку А₂ исключаем из дальнейших расчетов, для чего отметим все клетки этой строки точками.

4. Вычисление разностей столбцам и строкам, не принимая во внимание стоимость в клетках, имеющих ресурсы и клетках с точкой (исключенную строку или столбец) и определение максимальной разности в строке или столбце (В₃ = 76).

5. Поиск минимального элемента в строке или в столбце с максимальной разностью (А₁В₃ = 24) и размещения в данную клетку максимально возможного количества ресурса, возвращение к этапу №4 и т.д. Окончательно

ЦФ Q=23∙19 + 7∙3 + 20∙18 + 2∙10 + 14∙24 + 1∙100 +3∙48 = = 437 + 21 + 360 + 20 +3 36 + 100 + 272 =1546 ед. Это значение соответствует опорному плану Фогеля.

III. Транспортная задача линейного программирования

Как основной метод решения транспортной задачи – используется метод потенциалов. Ни симплексный метод, ни распределительный метод здесь не рассматриваются. У них имеются свои плюсы и минусы, но объем изложения достаточно велик. Возможно этому позднее я уделю внимание и время, но пока отвечаю на пожелание читателя Хабра.

Пример 3 — Транспортная задача. Метод потенциалов

Исходные данные задачи удобно представить двумя матрицами.

ТАБЛИЦА — Исходные данные

Требуется найти план Х [m,n] перевозок, удовлетворяющий условиям на целевую функцию Q и переменные х_ij задачи

Решение задачи:

1. Формирование начального опорного плана способом Северо-Западного угла.

Базисные n + m – 1 = 3 + 4 – 1 = 6 переменные:
x₁₁ =70, x₁₂ = 20, x₂₂ = 10, x₂₃ = 20, x₂₄ = 0, x₃₄ = 40.
Остальные переменные nm – n + m – 1 = 12 – 6 = 6 свободные:
x₁₃ = x₁₄ = x₂₁ = x₂₄ = x₃₁= x₃₂ = 0 .
Суммарная стоимость перевозок для опорного плана получает представление:
Q = d₁₁ ∙x₁₁ + d₁₂∙x₁₂ + d₂₂∙x₂₂ + d₂₃∙x₂₃+ d₂₄∙x₂₄+ d₃₄∙x₃₄ =
=2∙70 + 3∙20 + 3∙10 + 1∙20 + 2∙0 + 2∙40 = 140 + 60 + 30 + 20 + 0 +80 = 330 ед.

2. Проверка опорного плана на оптимальность

Является ли найденный опорный план оптимальным? Ответ может быть получен после составления и решения системы уравнений для потенциалов. Определим систему уравнений для потенциалов и вычислим их значения:

α₁ + β₁ = d₁₁ = 2;
α₁ + β₂ = d₁₂ = 3;
α₂ + β₂ = d₂₂ = 3;
α₂ + β₃ = d₂₃ = 1;
α₂ + β₄ = d₂₄ = 2;
α₃ + β₄ = d₃₄ = 2.

Каждое из этих значений соответствует одной базисной ячейке. Одну из неизвестных в системе можно задавать произвольно. Пусть β₁ = 0. Тогда после решения системы получены значения потенциалов: α₁= 2, α₂= 2, α₃= 2, β₁ =0, β₂=1, β₃ =–1, β₄ =0,

Формируем матрицу фиктивных стоимостей D'[m, n] и матрицу Г [m, n].

Выделяем в Г [m, n] свободные ячейки, содержащие γ_rs. Проверяем наличие положительных переменных γ_i,j > 0. Так как в матрице (в свободных ячейках) имеем γ₃₂ = 2 > 0, то исходный опорный план может быть улучшен, он не является оптимальным.

3. Переход к новому (улучшенному) опорному плану

Переменную x₃₂ =x следует ввести в базис. Обозначим ее предварительно через x без индексов. С учетом того, что х должна быть положительна х > 0. Найдем значение max x при условии сохранения баланса перевозок. Для этого воспользуемся начальным опорным планом. Будем добавлять переменную х в ячейки таблицы так, чтобы сохранялись условия баланса перевозок

Модификация начального опорного плана

Обозначим ее предварительно через x без индексов. С учетом того, что х должна быть положительна х > 0. Найдем значение max x при условии сохранения баланса перевозок. Для этого воспользуемся начальным опорным планом. Будем добавлять переменную х в ячейки таблицы так, чтобы сохранялись условия баланса перевозок Очевидно, что наибольшее x определяется теми x_ij в базисных клетках, из которых этот х вычитается. Следовательно, x₁₁ = min<х₂₂, х₃₄> = = 10. При x >10 перевозка х₂₂ становится отрицательной. Переменную х₂₂ исключаем из базиса и переводим ее в разряд свободных переменных. Далее повторяются рекурсивно три пункта алгоритма.

Получаем из модифицированного плана новый опорный план

В нем объемы перевозок распределены иначе чем в начальном опорном плане.

Новый опорный план

Суммарная стоимость перевозок для этого опорного плана получает представление:
Q = d₁₁ ∙x₁₁ + d₁₂∙x₁₂ + d₂₃∙x₂₃ + d₃₂∙x₃₂ + d₂₄∙x₂₄+ d₃₄∙x₃₄ =
=2∙70 + 3∙20 + 2∙10 + 1∙20 + 1∙10 + 2∙30 = 140 + 60 + 20 + 20 + 10 + 60 = 310 ед. Затраты на перевозки при этом плане уменьшились на 330 – 310 = 20 ед.

Является ли найденный опорный план оптимальным? Ответ может быть получен после составления и решения системы уравнений для потенциалов.

2. Проверка опорного плана на оптимальность

Определим систему уравнений для потенциалов и вычислим их значения:
α₁ + β₁ = d₁₁ = 2;
α₁ + β₂ = d₁₂ = 3;
α₂ + β₃ = d₂₃ = 1;
α₂ + β₄ = d₂₄ = 2;
α₃ + β₂ = d₃₂ = 1;
α₃ + β₄ = d₃₄ = 2.

Каждое из этих значений соответствует одной базисной ячейке. Одну из неизвестных в системе можно задавать произвольно. Пустьα₁ = 0. Тогда после решения системы получены значения потенциалов: α₁= 0, α₂= – 2, α₃= –2, β₁ =2, β₂=3, β₃ = 3, β₄ =4.

Формируем матрицу фиктивных стоимостей D'[m, n] и матрицу Г [m, n].

Свободные ячейки матрицы Г [m, n] содержат γ_i,j > 0 (γ₁₄ = 1>0). План не оптимален.

3. Переход к новому (улучшенному) опорному плану

Из свободных переменных с x_ij > 0, выбираем одну x₁₄ для введения ее в базис. Обозначим ее как и ранее через x без индексов. С учетом того, что х должна быть положительна х > 0. Найдем значение max x при условии сохранения баланса перевозок. Для этого воспользуемся очередным опорным планом. Будем добавлять переменную х в ячейки таблицы так, чтобы сохранялись условия баланса перевозок

модифицированный план

Очевидно, что наибольшее x определяется теми x_ij в базисных клетках, из которых этот х вычитается. Следовательно, x₁₁ = min<х₁₂, х₃₄> = = 20. При х₁₂ >20 перевозка х₁₂ становится отрицательной. Переменную х₁₂ исключаем из базиса и переводим ее в разряд свободных переменных. Переходим к новой итерации

1. Получаем из модифицированного плана новый опорный план.

В нем объемы перевозок распределены иначе чем в предшествующем опорном плане.

Суммарная стоимость перевозок для этого опорного плана получает представление:
Q = d₁₁ ∙x₁₁ + d₁₄∙x₁₄ + d₂₃∙x₂₃ + d₃₂∙x₃₂ + d₂₄∙x₂₄+ d₃₄∙x₃₄ =
=2∙70 + 3∙20 + 1∙20 + 2∙10 + 1∙30 + 2∙10 = 140 + 60 + 20 + 20 + 30 + 20 = 290 ед. Затраты на перевозки при этом плане уменьшились на 310 – 290 = 20 ед. Является ли найденный опорный план оптимальным? Ответ может быть получен после составления и решения системы уравнений для потенциалов.

2. Проверка опорного плана на оптимальность

Определим систему уравнений для потенциалов и вычислим их значения:
α₁ + β₁ = d₁₁ = 2;
α₁ + β₄ = d₁₄ = 3;
α₂ + β₃ = d₂₃ = 1;
α₂ + β₄ = d₂₄ = 2;
α₃ + β₂ = d₃₂ = 1;
α₃ + β₄ = d₃₄ = 2. Каждое из этих значений соответствует одной базисной ячейке. Одну из неизвестных в системе можно задавать произвольно. Пусть β₁ = 0. Тогда после решения системы получены значения потенциалов: α₁= 2, α₂= 2, α₃= 2, β₁ =0, β₂=1, β₃ =–1, β₄ =0.

Формируем матрицу фиктивных стоимостей D'[m, n] и матрицу Г [m, n].

При переходе к новому опорному плану проверяем наличие положительных свободных переменных γ_i,j >0. Но таких переменных не оказалось. Отсюда следует вывод, что полученный последним модифицированный план является оптимальным и ему соответствует значение линейной формы
Q’= 2∙70 + 3∙20 + 1∙20 + 2∙10 + 1∙30 + 2∙10 = 290.

Заключение

Вся теория исследования операций с позиций математики решает неклассические задачи оптимизации целевых функций. Отличие от классики в том, что те ограничения на переменные, которые исследователи вынуждены накладывать в рамках моделей, созданы и вызваны реальностью. Отыскивать требуется экстремумы функций при многих ограничениях, так называемые условные экстремумы. Классика не позволяет этого делать. Взятие производных и приравнивание их нулю «не видит» ограничений. Лучшее, что там имеется это функция Лагранжа, но ее использование также весьма ограничено. Транспортные задачи – частный, но важный случай в исследовании операций. Надеюсь, что читатель разобравшись в приведенных примерах, лучше стал понимать логику задачи и сумеет самостоятельно постигать интересующие его вопросы по другим публикациям в учебниках и журнальных статьях.

Ваулин А. Е. Методы цифровой обработки данных.– СПб.: ВИККИ им. А. Ф. Можайского, 1993.– 106 с.

Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и трудно решаемые задачи. М.: Мир, 1982.

Корбут А.А., Финкельштейн Ю. Ю. Дискретное программирование М. Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1969.

Макаров И. М. и др. Теория выбора и принятия решений.– М.: Наука, 1982.– 328 с.

Пфанцагль И. Теория измерений. – М.: Наука, 1988.–384 с.

Таха Х. А. Введение в исследование операций. 7-е изд. М.: Изд. дом «Вильямс», 2005.

Фишберн П. С. Теория полезности для принятия решений. – М.: Наука,1978. –352 с.

🔍 Видео

Решение системы линейных уравнений с двумя переменными способом подстановки. 6 класс.Скачать

Решение системы уравнений методом ГауссаСкачать

ПОСМОТРИ это видео, если хочешь решить систему линейных уравнений! Метод ПодстановкиСкачать

Матричный метод решения систем уравненийСкачать

Система линейных уравнений. Общее решение. Метод ГауссаСкачать

Решение транспортных задачСкачать

Решение транспортной задачи закрытого типа Поиском решенийСкачать

Система линейных уравнений. Метод обратной матрицы. Матричный метод.Скачать

Cистемы уравнений. Разбор задания 6 и 21 из ОГЭ. | МатематикаСкачать

Система уравнений. Метод алгебраического сложенияСкачать