Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто

  • 30% recurring commission
  • Выплаты в USDT
  • Вывод каждую неделю
  • Комиссия до 5 лет за каждого referral

Задача№1

Необходимо найти максимальное значение целевой функции F = 4X1+5X2 → max, при системе ограничений:

10x1+5x2≤310

(1)

5x1+4x2≤120

(2)

3x1+13x2≤250

(3)

x1≥0

(4)

x2≥0

(5)

Построим область допустимых решений, т. е. решим графически систему неравенств. Для этого построим каждую прямую и определим полуплоскости, заданные неравенствами (полуплоскости обозначены штрихом).

Рис1.

Границы области

Обозначим границы области многоугольника решений.

Рис2. - Решение задач линейного программирования графическим методом

Целевая функция F(x) → max

Рассмотрим целевую функцию задачи F = 4X1+5X2 → max.
Построим прямую, отвечающую значению функции F = 0: F = 4X1+5X2 = 0. Будем двигать эту прямую параллельным образом. Поскольку нас интересует максимальное решение, поэтому двигаем прямую до последнего касания обозначенной области. На графике эта прямая обозначена пунктирной линией.

Рис3. - Пример решения графическим методом

Равный масштаб

Рис4. - Линейное программирование


Пересечением полуплоскостей будет являться область, которая представляет собой многоугольник, координаты точек которого удовлетворяют условию неравенствам системы ограничений задачи.

Прямая F(x) = const пересекает область в точке C. Так как точка C получена в результате пересечения прямых (2) и (3), то ее координаты удовлетворяют уравнениям этих прямых:
5x1+4x2≤120
3x1+13x2≤250
Решив систему уравнений, получим: x1 = 10.566, x2 = 16.7925
Откуда найдем максимальное значение целевой функции:
F(X) = 4*10.566 + 5*16.7925 = 126.23

Задача№2

Необходимо найти минимальное значение целевой функции F = 59X1+11X2 → min, при системе ограничений:

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

x1+3x2≥9

(1)

5x1+2x2≥9

(2)

2x1+8x2≥8

(3)

3x1+4x2≥49

(4)

x1≥0

(5)

x2≥0

(6)

Построим область допустимых решений, т. е. решим графически систему неравенств. Для этого построим каждую прямую и определим полуплоскости, заданные неравенствами (полуплоскости обозначены штрихом).

Рис1.

Границы области

Обозначим границы области многоугольника решений.

Рис2. - Решение задач линейного программирования графическим методом

Целевая функция F(x) → min

Рассмотрим целевую функцию задачи F = 59X1+11X2 → min.
Построим прямую, отвечающую значению функции F = 0: F = 59X1+11X2 = 0. Будем двигать эту прямую параллельным образом. Поскольку нас интересует минимальное решение, поэтому двигаем прямую до первого касания обозначенной области. На графике эта прямая обозначена пунктирной линией.

Рис3. - Пример решения графическим методом

Равный масштаб

Рис4. - Линейное программирование


Область допустимых значений неограниченна.
3x1+4x2≥49
=
Решив систему уравнений, получим: x1 = 0, x2 = 12.25
Откуда найдем значение целевой функции:
F(X) = 59*0 + 11*12.25 = 134.75

Задача№3

Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов

1

2

3

4

Запасы

1

2

5

8

5

226

2

8

2

4

2

240

3

2

4

3

6

84

4

2

4

3

5

70

Потребности

292

170

111

40

Проверим необходимое и достаточное условие разрешимости задачи.

∑a = 226 + 240 + 84 + 70 = 620

∑b = 292 + 170 + 111 + 40 = 613

Занесем исходные данные в распределительную таблицу.

1

2

3

4

5

Запасы

1

2

5

8

5

0

226

2

8

2

4

2

0

240

3

2

4

3

6

0

84

4

2

4

3

5

0

70

Потребности

292

170

111

40

7

Этап I. Поиск первого опорного плана.

1. Используя метод наименьшей стоимости, построим первый опорный план транспортной задачи.

1

2

3

4

5

Запасы

1

2[226]

5

8

5

0

226

2

8

2[170]

4[23]

2[40]

0[7]

240

3

2[66]

4

3[18]

6

0

84

4

2

4

3[70]

5

0

70

Потребности

292

170

111

40

7

В результате получен первый опорный план, который является допустимым, так как все грузы из баз вывезены, потребность магазинов удовлетворена, а план соответствует системе ограничений транспортной задачи.

2. Подсчитаем число занятых клеток таблицы, их 8, а должно быть m + n - 1 = 8. Следовательно, опорный план является невырожденным.

Значение целевой функции для этого опорного плана равно:

F(x) = 2*226 + 2*170 + 4*23 + 2*40 + 0*7 + 2*66 + 3*18 + 3*70 = 1360

Этап II. Улучшение опорного плана.

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui, vi. по занятым клеткам таблицы, в которых ui + vi = cij, полагая, что u1 = 0.

v1=2

v2=1

v3=3

v4=1

v5=-1

u1=0

2[226]

5

8

5

0

u2=1

8

2[170]

4[23]

2[40]

0[7]

u3=0

2[66]

4

3[18]

6

0

u4=0

2

4

3[70]

5

0

Опорный план является оптимальным, так все оценки свободных клеток удовлетворяют условию ui + vi <= cij.

Минимальные затраты составят:

F(x) = 2*226 + 2*170 + 4*23 + 2*40 + 0*7 + 2*66 + 3*18 + 3*70 = 1360

Задача№4

Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8