- •Э.О. Салминен, л.Э. Еремеева, т.С. Антонова, н.А. Тюрин, в.Н. Язов
- •Введение
- •1. Расчетно - графическая работа логистический анализ
- •Изменение структуры водного транспорта леса
- •Изменение объемов плотового сплава
- •Расчет параметров для системы нормальных уравнений
- •Вычисление значений yx
- •2. Лабораторная работа. Прогнозирование развития материалопотока лесопромышленного предприятия
- •2.1. Методы прогнозирования
- •2.2. Пример прогнозирования развития материального потока.
- •2.2.1. Прогнозирование развития методом наименьших квадратов.
- •Данные зависимости спроса от времени по методу наименьших квадратов с учетом погрешности с вероятностями 0,95 и 0,98.
- •2.2.2. Применение метода Чебышева для прогнозирования спроса.
- •Варианты заданий.
- •3. Лабораторная работа прогноз развития транспортных средств лесопромышленного предприятия
- •3.1. Прогнозирование развития транспортных средств леспромхоза.
- •3.2. Пример прогнозирования развития транспортных средств лесопромышленного предприятия.
- •3.3. Варианты заданий.
- •4. Лабораторная работа формирование оптимальных грузопотоков в лесопромышленном комплексе
- •Транспортная задача линейного программирования
- •4.1. Общая постановка транспортной задачи.
- •4.2. Общий алгоритм решения транспортной задачи
- •4.3. Методы построения начального плана
- •Исходные данные для решения транспортной задачи линейного программирования (рабочая таблица).
- •Построение опорного плана методом северо-западного угла.
- •Построение опорного плана по методу минимального элемента.
- •4.5. Проверка решения на оптимальность
- •4.6. Переход от неоптимального решения к лучшему.
- •Результат решения после первой итерации.
- •Результат решения после второй итерации.
- •Альтернативное решение.
- •4.7. Решение транспортной задачи на эвм.
- •4.8. Варианты заданий.
- •Исходные данные для решения транспортной задачи.
- •Исходные данные для решения транспортной задачи.
- •5. Лабораторная работа оптимальное распределение технологического оборудования лесопромышленных предприятий
- •5.1. Описание алгоритма венгерского метода.
- •5.2. Пример решения транспортной задачи венгерским методом.
- •5.3. Алгоритм венгерского метода при определении минимальных
- •5.4. Решение транспортной задачи венгерским методом на эвм.
- •5.5. Варианты заданий.
- •Исходные данные для решения транспортной задачи венгерским методом.
- •6. Лабораторная работа. Определение месторасположения деревообрабатывающего предприятия
- •6.1. Определение месторасположения предприятия.
- •6.2. Пример определение месторасположения деревообрабатывающего предприятия
- •6.3. Варианты заданий:
- •Исходные данные для решения задачи.
- •Исходные данные для решения задачи.
- •7. Лабораторная работа. Микрологистическая система планирования mpr-1
- •7.1. Планирование потребности в материалах.
- •7.2. Разработка микрологистической системы планирования производства mrp I.
- •Исходные данные для решения задачи.
- •Пример решения mrp I.
- •7.3. Варианты заданий:
- •Исходные данные для решения задачи.
- •8. Лабораторная работа. Определение границ рынка лесопродукции
- •8.1. Определение границ рынка.
- •8.2. Пример определение границ рынка.
- •8.3. Варианты заданий:
- •Исходные данные для решения задачи.
- •Лабораторная работа. Управление запасами на складе лесопродукции
- •9.1. Управление запасами на складе лесопродукции
- •9.2. Пример управления запасами на складе.
- •9.3. Варианты заданий:
- •Исходные данные для решения задачи.
- •Содержание
- •2.Лабораторная работа. Прогнозирование
Построение опорного плана методом северо-западного угла.
Поставщики и их мощности, тыс.куб. м. |
Потребители и их спрос, тыс.куб.м. |
Остатки по строкам итерации | ||||||||||
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 | |||
450 |
400 |
200 |
350 | |||||||||
А1 |
300
|
6 300 |
8
|
7 |
10 |
0 |
|
|
|
|
| |
А2 |
600
|
4 150 |
7 400 |
6 50 |
8 |
|
450 |
50 |
0 |
|
| |
А3 |
500
|
9 |
8 |
5 150 |
12 350 |
|
|
|
|
350 |
0 | |
Остатки по столбцам |
Итерации |
1 |
150 |
|
|
|
| |||||
2 |
0 |
|
|
| ||||||||
3 |
|
0 |
|
| ||||||||
4 |
|
|
150 |
| ||||||||
5 |
|
|
0 |
| ||||||||
6 |
|
|
|
0 |
В итоге получили некоторое возможное решение. Проверка сумм ∑Xij по строкам и столбцам показывает на допустимость такого плана распределения поставок и отсутствие арифметических ошибок.
Вычислим значение целевой функции. Для этого перемножим удельные стоимости доставки на соответствующие объемы и найдем сумму
Рассмотрим еще один способ составления начального плана - способ минимального элемента.
Способ минимального элемента несколько сложнее, но позволяет отыскать начальное решение очень близкое к оптимальному, а иногда и оптимальное.
Сущность его заключается в следующем.
В матрице стоимостей отыскивается клетка с минимальным значением Cij и в эту клетку записывается поставка Xij =min (ai bj). Если матрица содержит несколько одинаковых минимальных значений Cij, то выбирают любое одно.
После этого вычеркивается строка или столбец. Если ai> bj, вычеркивают столбец, при ai < bj вычеркивают строку.
Далее процесс (итерации, шаги) повторяют до тех пор, пока не будут распределены все поставки.
Если матрица большая и в уме не удержать нераспределенные мощности и спрос на шагах в процессе распределения на части значений ai и bj, в конце каждого шага остаточные величины записывают.
Рабочая таблица имеет форму, приведенную в табл. 4.3.
Таблица 4.3.
Построение опорного плана по методу минимального элемента.
Поставщики и их мощности, тыс.куб. м. |
Потребители и их спрос, тыс.куб.м. |
Нераспределенные мощности на шагах | ||||||||||
В1 |
В2 |
В3 |
В4 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 | |||
450 |
400 |
200 |
350 | |||||||||
А1 |
300
|
6
|
8
|
7 |
10 300 |
300 |
300 |
300 |
300 |
0 |
| |
А2 |
600
|
4 450 |
7 150 |
6
|
8 |
150 |
150 |
0 |
|
|
| |
А3 |
500
|
9 |
8 250 |
5 200 |
12 50 |
500 |
300 |
300 |
50 |
50 |
0 | |
Неудовлетворенный спрос на шагах
|
1 |
0 |
400 |
200 |
350 |
950 |
|
|
|
|
| |
2 |
|
400 |
0 |
350 |
|
750 |
|
|
|
| ||
3 |
|
250 |
|
350 |
|
|
600 |
|
|
| ||
4 |
|
0 |
|
350 |
|
|
|
350 |
|
| ||
5 |
|
|
|
50 |
|
|
|
|
50 |
| ||
6 |
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
0 |
Распределение поставок по методу минимального элемента выполняется в следующей последовательности.
Шаг 1. Находим минимальное значение стоимости Cij. В нашем случае это будет C21 = 4. В эту клетку таблицы записываем возможную поставку, т. е. минимальную из А2 и В1, Сравнивая А2 = 600 и В1 = 450, записываем в клетку Х21 поставку 450. Вычисляем нераспределенные мощности поставщиков и неудовлетворенный спрос потребителей.
Потребитель В1 — удовлетворен полностью, во вспомогательной части таблицы проставляем 0, а столбец в дальнейших расчетах не рассматриваем.
Потребитель В2 неудовлетворен, его спрос остался равным 400, что и записываем во вспомогательной части таблицы.
Потребитель В3 — неудовлетворен, спрос остался — 200.
Потребитель В4 — неудовлетворен, спрос —350.
Поставщик А1 — мощность его не распределена, остаток нераспределенной мощности, равный 300, записываем во вспомогательной части таблицы справа.
Поставщик А2 — часть мощности распределена потребителю В1 но осталась нераспределенной мощность 600—450 = = 150, что и записываем во вспомогательную часть таблицы, как нераспределенную мощность на первом шаге.
Поставщик А3 — мощность его не распределена и записываем результат нераспределенной мощности 500.
Сумма нераспределенных мощностей и неудовлетворенного спроса по результатам первой итерации (шага) равна 950, что и записываем в итоге и это является проверкой того, что нет арифметических ошибок.
Шаг 2. Находим минимальное значение стоимости Cij без вычеркнутого столбца В1 это значение С33 =5. Записываем в эту клетку возможную поставку-минимум из А3 = 500 и В3=200, min=200, записываем нераспределенные мощности и неудовлетворенный спрос на этом шаге и их сумму, равную 750, и вычеркиваем из дальнейшего рассмотрения столбец у которого спрос удовлетворен.
Шаг 3. Минимальный элемент А2В2 = 7. В эту клетку записываем минимальное значение из нераспределенной мощности А2=150 и спроса В2=400, min=150. В результате третьего шага мощность поставщика А2 исчерпана, а сумма нераспределенных мощностей и неудовлетворенного спросаосталась равной 600. Продолжая аналогично, доводим распределение до конца,
Шаг 4. Минимальное Cij из оставшихся имеют клетки А1В2 и А3В2 — выбираем А3В2. Записываем сюда поставку 250 как минимум из значений остатка потребителя В2 и поставщика А3 и так далее.
Результат распределения по методу минимального элемента показан в табл. 4.3.
Вычисляем значение целевой функции полученного начального решения:
R= 10* 300 + 4 *450 + 7 *150 + 8 *250 + 5*200+ 12*50 = 9450 тыс. руб.
Видим, что это решение более целесообразное, чем полученное методом северо-западного угла. Но это не значит, что полученное решение оптимальное.