Файл: Решение студентом учебной задачи о загрузке оборудования и последующее комментирование полученных в процессе решения отчетов и результатов.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.12.2023
Просмотров: 37
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Аннотация
В данной предметно-аналитической справке представлено решение студентом учебной задачи о загрузке оборудования и последующее комментирование полученных в процессе решения отчетов и результатов.
-
Постановка задачи
Для уборки урожая с трёх полей разного рельефа фермер может использовать любые из трех комбайнов. По его оценкам производительности комбайнов и затраты на их работу на разных полях – разные (см. таблицу). Как составить оптимальный план работы комбайнов при ограниченных ресурсах времени?
Комбайны | Производительность (га/час) | Затраты (€ в час) | Ресурсы времени (час) | ||
поле А | поле Б | поле В | |||
«Дон» | 5 | 5 | 6 | 16 | 36 |
«Кубань» | 5 | 6 | 4 | 18 | 24 |
«Неман» | 7 | 8 | 6 | 20 | 15 |
Площадь поля (га) | 150 | 120 | 180 | | |
-
Математическая модель задачи
Управляющие переменные: часов – работает i-й комбайн на j-м поле.
=1 – «Дон»; =2 – «Кубань»; =3 – «Неман».
=1 – «Поле А»; =2 – «Поле Б»; =3 – «Поле В».
Целевая функция – суммарные затраты (€ в час):
→min
- слева: кол-во убранных га поля А, справа: его площадь
- аналогично, но про поле Б
- аналогично, но про поле В
Ограничения по количеству убранных гектаров:
Везде используем равенства, так как нужно полностью убрать все поля, а «лишних» гектаров нет.
- ограничение на время работы комбайна «Дон»
- ограничение на время работы комбайна «Кубань»
- ограничение на время работы комбайна «Неман»
Ограничения на время работы каждого из комбайнов:
Используем нестрогие неравенства, так как имеем возможность израсходовать либо все ресурсы, либо меньшее количество.
Таким образом, имеем следующую математическую модель:
→min
-
Решение задачи
1.3.1 Рабочий лист
Для поиска оптимального плана
обеспечивающего минимальное значение суммарных затрат при выполнении ограничений на время работы комбайнов и ограничений по количеству убранных га, используем программу «Поиск решения» в Excel.
В качестве исходных данных задаем единичные значения управляющих переменных .
Для вычисления левых частей трех равенств в системе ограничений используем функцию «СУММПРОИЗВ» (на рабочем листе – количество убранных га); для вычисления левых частей трех неравенств в системе ограничений используем функцию «СУММ» (на рабочем листе – время работы комбайнов).
1.3.2 Параметры поиска решения
Запустив надстройку «Поиск решения» получим следующий результат:
1.3.3 Решение задачи
Оптимальный план работы каждого комбайна на конкретном поле (час):
Минимальные суммарные затраты составят
Комбайны «Дон» и «Неман» полностью израсходуют при этом имеющиеся у них в запасе ресурсы времени, а комбайн «Кубань» затратит 23 часа из 24 возможных.
-
Расшифровка отчетов
1.4.1 Единственность решения
Представляется целесообразным начать комментирование отчетов с ответа на вопрос «Является ли данное оптимальное решение единственным?». Обратимся к отчетам по результатам и устойчивости.
В отчете по устойчивости (1.4.2) заметим, что каждому нулевому окончательному значению соответствует ненулевое значение приведённой стоимости (выделено цветом).
1.4.2 Отчёт по устойчивости
1.4.3 Отчет по результатам
Также, обращаясь к данным отчетам (1.4.2 и 1.4.3), можно сказать, что каждому нулевому допуску для ограничений соответствует ненулевое значение теневой цены (выделено цветом).
Исходя из вышесказанного, делаем вывод, что задача имеет единственное решение.
1.4.3 Эксперимент 1 (устойчивость)
Будем менять целевой коэффициент при (производительность, измеренная в га/час). Допустимый диапазон изменения этого коэффициента – (8,8; 18). Изменим целевой коэффициент с 16 на 17,9. Получим тот же самый оптимальный план:
При этом целевая функция изменится на величину равную произведению величины изменения коэффициента и окончательного значения соответствующей переменной
, т.е.: 1,9*6=11,4. Следовательно значение целевой функции составит: 1290+11,4=1301,4. Что подтверждается экспериментом.
Теперь изменим целевой коэффициент с 17,9 до 18,1, то есть выйдем за пределы допустимого диапазона изменения коэффициента. Получим решение, отличное от исходного. Оптимальный план изменился:
1.4.4 Эксперимент 2 (чувствительность)
Будем менять количество га, которые необходимо убрать на поле А (по условию задачи: 150 га). Допустимый диапазон изменения лежит в интервале (135; 155). Предположим, что нужно убрать 135,1 га. Изменение значения целевой функции составит величину равную произведению значения теневой цены (отчет по устойчивости) на величину изменения, т.е. новое значение целевой функции составит: 1290-14,9*3,6=1236,36. Это подтверждается экспериментом:
В результате эксперимента оптимальный план изменился, но структура плана не поменялась: соответствующим нулевым компонентам исходной матрицы соответствуют нулевые значения компонент в полученной матрице, а положительным – положительные.
Заметим также, что и структура допусков (значений балансовых переменных) осталась неизменной: положительные допуски остаются положительными, а нулевые допуски – нулевыми.
Исходные значения Значения, полученные в результате эксперимента
Теперь предположим, что с поля А нужно убрать 134,9 га. Получим следующий результат:
Заметим, что после введения данного ограничения оптимальный план и его структура изменились. В полученной матрице , в исходном же решении значение данной переменной было равно 0.
Эксперимент 3 (принудительное ограничение)
Зададим следующее условие: время работы комбайна «Неман» на поле Б не должно быть меньше 2 часов, то есть . Добавим соответствующее ограничение в список, уже имеющийся в диалоговом окне «Поиска решений». При этом мы можем спрогнозировать изменение оптимального значения целевой функции: оно будет равно произведению значения приведённой стоимости (отчёт 1.4.2) и величины изменения переменной (в нашем случае исходное значение , а теперь , то есть величина составит 2-0=2). Т.е. новое оптимальное значение целевой функции составит: 1290+2*1,2=1292,4.
Получим следующий результат:
Наш прогноз подтверждён результатами эксперимента. Имеем новый оптимальный план в соответствии с введённым ограничением.