Разделы презентаций


ТЕМА 3 ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ 1. Классические задачи линейного

Содержание

2. Классические задачи линейного программированияЦелевая функция и ограничения линейны

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1ТЕМА 3 ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ
1. Классические задачи линейного программирования
2. Специальные задачи

линейного программирования
3. Нелинейные модели
4. Динамические модели
5. Графические модели

ТЕМА 3 ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ1. Классические задачи линейного программирования2. Специальные задачи линейного программирования3. Нелинейные модели4. Динамические модели5. Графические

Слайд 2 2. Классические задачи линейного программирования










Целевая функция и

ограничения линейны

2. Классические задачи линейного программированияЦелевая функция и ограничения линейны

Слайд 3В зависимости от вида целевой функции f и ограничений можно

выделить несколько типов задач линейного программирования:

1. общая линейная задача,
2.

специальные задачи линейного программирования
2.1. транспортная задача,
2.2. задача о назначениях.
В зависимости от вида целевой функции f и ограничений можно выделить несколько типов задач линейного программирования:1. общая

Слайд 4Задача оптимального использования ресурсов
В распоряжении предприятия имеется определённое количество

ресурсов нескольких видов.

Предприятие может выпускать

однотипные изделия нескольких видов.

Задана информация о количестве единиц каждого ресурса, необходимых для производства одного изделия каждого вида, и доходах, получаемых предприятием от единицы каждого вида товаров.

Требуется найти такой план выпуска продукции, при котором общая выручка от реализации будет максимальной.

Задача оптимального использования ресурсов В распоряжении предприятия имеется определённое количество ресурсов нескольких видов.    Предприятие

Слайд 7
Задача о составлении рациона (технологическая задача)
Необходимо составить такой дневной

рацион, имеющий минимальную стоимость, в котором содержание каждого вида питательных

веществ было бы не менее установленного предела.



Пусть
x j — число единиц корма j-го вода;
b i — необходимый минимум содержания в рационе питательного
вещества S i,
а ij — число единиц питательного вещества S i, в единице корма j-го вида,
с i — стоимость единицы корма j-го вида
Задача о составлении рациона (технологическая задача)Необходимо составить такой дневной рацион, имеющий минимальную стоимость, в котором содержание

Слайд 8Тогда модель задачи будет иметь вид:

f(x) = c1 x1 +

c2x2 + … + cn xn → min



a11 x1

+ a12 x2 + … + a1n xn ≥ b1

a11 x1 + am2 x2 + … + amn xn ≥ bт

…................................................

xi ≥ 0, i = 1 ÷ n

Тогда модель задачи будет иметь вид:f(x) = c1 x1 + c2x2 + … +  cn xn

Слайд 9Методы решения задач линейного программирования:

1. Графичский метод
2. Симплекс метод
3. С

помощью Excel
4. С помощью Mathcard

Методы решения задач линейного программирования:1. Графичский метод2. Симплекс метод3. С помощью Excel4. С помощью Mathcard

Слайд 102. Специальные задачи линейного программирования

2.1. Траспортная задача











2. Специальные задачи линейного программирования2.1. Траспортная задача

Слайд 12Алгоритм решения транспортной задачи состоит из 4 этапов:

Этап 1. Представление

данных в форме стандартной таблицы и поиск любого допустимого распределения

ресурсов.

Допустимым называется такое распределение ресурсов, которое позволяет удовлетворить весь спрос в пунктах назначения и вывезти весь запас продуктов из пунктов производства

Этап 2. Проверка полученного распределения ресурсов на оптимальность.
Алгоритм решения транспортной задачи состоит из 4 этапов:Этап 1. Представление данных в форме стандартной таблицы и поиск

Слайд 13Этап 3. Если полученное распределение ресурсов не является оптимальным, то

ресурсы перераспределяются, снижая стоимость траспортировки

Этап 4. Повторная проверка оптимальности полученного

распределения ресурсов

Этап 3. Если полученное распределение ресурсов не является оптимальным, то ресурсы перераспределяются, снижая стоимость траспортировкиЭтап 4. Повторная

Слайд 14Методы поиска допустимого распределения:

1. Метод минимальной стоимости
2. Метод северо-западного угла
3.

Метод Фогеля


Методы поиска допустимого распределения:1. Метод минимальной стоимости2. Метод северо-западного угла3. Метод Фогеля

Слайд 15Метод Фогеля.
Основан на «штрафной стоимости». Штрафная стоимость для каждой строки

и столбца — разность между наиболее дешевым маршрутом и следующим

за ним с точки зрения критерия минимизации стоимости перевозок.
Суть метода состоит в минимизации штрафов.
Алгоритм метода Фогеля:
1. Вычислить значения штрафной стоимости для каждой строки и столба
2. Выбрать строку или столбец с наибольшим значением штрафной стоимости, и в клетку с наименьшим значением стоимости перевозки для данной строки и столбца помещается наибольшее количество продукта.
3. Провести корректировку итоговых значений по строкам и столбцам таблицы
4. В строках или столбцах, где предложение или спрос равны нулю ставится прочерк
5. Произвести возврат к шагу 1 и пересчитать штрафные стоимости без учета клеток, где указаны перевозки, или клеток, где стоит прочерк
Метод Фогеля.Основан на «штрафной стоимости». Штрафная стоимость для каждой строки и столбца — разность между наиболее дешевым

Слайд 162.2. Задача о назначениях
Особенность задачи о назначениях:

1. Число пунктов

производства равно числу пунктов назначения. Транспортная таблица имеет форму квадрата

2.

В каждом пункте назначения объем потребности равен 1. Величина предложения каждого пункта производства равна 1
2.2. Задача о назначениях Особенность задачи о назначениях:1. Число пунктов производства равно числу пунктов назначения. Транспортная таблица

Слайд 17Алгоритм решения задачи о назначении (Венгерский метод)
Этап 1:
1.1. Формализация проблемы

в виде транспортной таблицы по аналогии с решением транспортной задачи

1.2.

В каждой строке таблицы найти наименьший элемент и вычесть его из всех элементов данной строки

1.3. Повторить эту процедуру для столбцов

Алгоритм решения задачи о назначении (Венгерский метод)Этап 1:1.1. Формализация проблемы в виде транспортной таблицы по аналогии с

Слайд 18Этап 2
2.1. Найти строку, содержащую только 1 нулевое значение стоимости,

и в клетку, соответствующую данному значению, поместить 1 элемент. Если

такие строки отсутствуют, допустимо начать с любого нулевого значения стоимости

2.2. Зачеркнуть оставшиеся нулевые значения данного столбца

2.3. Повторять п.2.1 и 2.2 до тех пор, пока продолжение описанной процедуры окажется невозможным

Этап 22.1. Найти строку, содержащую только 1 нулевое значение стоимости, и в клетку, соответствующую данному значению, поместить

Слайд 19Этап 3
3.1. Провести минимальное число прямых через строки и столбцы

матрицы (не по диагоналям) таким образом, чтобы они проходили через

все нули, содержащиеся в таблице
3.2. Найти наименьший среди элементов, через которые не проходит ни одна из проведенных прямых.
3.3. Вычесть его из всех элементов, через которые не проходят прямые
3.4. Прибавить найденный элемент ко всем элементам таблицы, которые лежат на пересечении проведенных ранее прямых
3.5. Все элементы матрицы, через которые проходит только одна прямая, оставить без изменения
Этап 33.1. Провести минимальное число прямых через строки и столбцы матрицы (не по диагоналям) таким образом, чтобы

Слайд 20
Пример решения задачи о назначениях
Некоторая компания имеет 4 сбытовые базы

и 4 заказа, которые необходимо доставить потребителям. Каждое складское помещение

может разместить 1 заказ. Расстояние между складами и потребителями указаны в таблице. Как следует распределить заказы по сбытовым базам, чтобы общая дальность транспортировки была минимальной








Пример решения задачи о назначенияхНекоторая компания имеет 4 сбытовые базы и 4 заказа, которые необходимо доставить потребителям.

Слайд 213. Нелинейные модели
Нелинейное программирование (НП) представляет собой раздел в

теории математического программирования, предметом которого является изучение экстремальных задач с

нелинейными целевыми функциями и ограничениями.
В инженерной практике под нелинейным программированием обычно понимают методы формализации и решения задач параметрической оптимизации нелинейных целевых (критериальных) функций в условиях нелинейных функциональных ограничений.


3. Нелинейные модели Нелинейное программирование (НП) представляет собой раздел в теории математического программирования, предметом которого является изучение

Слайд 23Алгоритм решения задачи НП Графическим методом
Шаг 1. На плоскости х1Ох2

строят область допустимых решений, определенную ограничениями. Если область пуста, т.

е. ограничения несовместны, то задача не имеет решения. В противном случае переходят к шагу 2.
Шаг 2. Строят линии уровня функции f(x1, x2) = C, где С - некоторая константа. Переход к шагу 3.
Шаг 3. Определяют направление возрастания (при максимизации), убывания (при минимизации) функции f .
Шаг 4. Находят точку области допустимых решений, через которую проходит линии уровня f(x1, x2) = C, с наибольшим (при максимизации), наименьшим (при минимизации) значением С или устанавливают неограниченность функции на области допустимых решений.
Шаг 5. Определяют значения x1, x2 для точки, найденной на шаге 4, и величину функции f в этой точке.


Алгоритм решения задачи НП Графическим методомШаг 1. На плоскости х1Ох2 строят область допустимых решений, определенную ограничениями. Если

Слайд 24Пример решения задачи НП графическим методом
Решить задачу нелинейного программирования



Пример решения задачи НП графическим методомРешить задачу нелинейного программирования

Слайд 25Алгоритм метода множителей Лангранжа
Шаг 1.



Алгоритм метода множителей ЛангранжаШаг 1.

Слайд 26Пример решения задачи методом Лангранжа




Пример решения задачи методом Лангранжа

Слайд 27Пример решения задачи методом Лангранжа




Пример решения задачи методом Лангранжа

Слайд 28Пример решения задачи методом Лангранжа




Пример решения задачи методом Лангранжа

Слайд 29 Методы поиска экстремального значения ЦФ
Группа 1.Градиентные методы
1)

метод градиента
2) метод наискорейшего пуска
3) Метод сопряженных градиентов
4) метод проектирования

градиента

Группа 2. Методы прямого поиска
1) метод Гаусса-Зайделя;
2) метод вращения координат
3) метод конфигураций
4) метод случайного поиска


Методы поиска экстремального значения ЦФ Группа 1.Градиентные методы 1) метод градиента2) метод наискорейшего пуска3) Метод сопряженных

Слайд 30 5. Динамические модели
Динамическое модели — это модели позволяющие решать

задачи оптимизации управления динамическими системами, и представить процесс оптимизации в

виде последовательности отдельных этапов (шагов).

Основу динамических моделей составляет принцип оптимальности, утверждающий, что каков бы ни был путь достижения некоторого состояния системы, последующие решения должны принадлежать оптимальной траектории для оставшейся части пути, начинающейся с этого состояния.




5. Динамические моделиДинамическое модели — это модели позволяющие решать задачи оптимизации управления динамическими системами, и представить

Слайд 32Основные этапы составления динамической модели

Основные этапы составления динамической модели

Слайд 33Основные этапы составления динамической модели

Основные этапы составления динамической модели

Слайд 34Этапы решения задач динамического программирования

Этапы решения задач динамического программирования

Слайд 35Пример задачи динамического программирования

Пример задачи динамического программирования

Слайд 36Пример задачи динамического программирования

Пример задачи динамического программирования

Слайд 37Пример задачи динамического программирования

Пример задачи динамического программирования

Слайд 38Сетевая модель - пример динамической модели в теории управления

Сетевая модель - пример динамической модели в теории управления

Слайд 39Сетевая модель представляет собой план выполнения некоторого комплекса взаимосвязанных работ

(операций), заданного в форме сети, изображение которой называется сетевым графиком

Основное

назначение Сетевого планирования и управления (СПУ):
- формирование календарного плана реализации комплекса работ;
- принятие эффективных решений в процессе выполнения этого плана

Сетевая модель представляет собой план выполнения некоторого комплекса взаимосвязанных работ (операций), заданного в форме сети, изображение которой

Слайд 40Пример решения задачи. Для заданного сетевого графика рассчитать все параметры

событий и работ, определить критический путь и его длину











Пример решения задачи. Для заданного сетевого графика рассчитать все параметры событий и работ, определить критический путь и

Слайд 41Параметры событий сетевого графика








Критический путь образуют следующие события:
0 → 3

→ 5 → 6 → 9 → 10 → 11.


Его продолжительность составляет 61 день



Параметры событий сетевого графикаКритический путь образуют следующие события:0 → 3 → 5 → 6 → 9 →

Слайд 42Параметры работ сетевого графика

Параметры работ сетевого графика

Слайд 45 Графики
1. Диаграммы круговые 2. Гистограммы

3. Линейные




4. Лепестковые









Графики1. Диаграммы круговые   2. Гистограммы   3. Линейные4. Лепестковые

Слайд 46 Схемы

блок-схемы



Схемы блок-схемы

Слайд 47 Схемы

схемы-расположений



Схемы схемы-расположений

Слайд 48 Схемы

схемы-производства



Схемы схемы-производства

Слайд 49 Схемы
схемы-производства



Схемысхемы-производства

Слайд 50Графы

Графы

Слайд 51Графы

Графы

Слайд 52Графы

Графы

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика