Критерий оптимальности выполнен и задача решена если все коэффициенты индексной строки
. Если хотя бы один коэффициент индексной строки < 0, то решение не оптимально, его можно улучшить построением другого решения.Для построения нового решения требуется:
1. среди < 0 коэффициентов индексной строки выбрать наибольшее по абсолютной величине. Столбец в котором находится выбранный коэффициент – разрешающий.
2. для всех элементов разрешающего столбца имеющих одинаковые знаки со значением
находятся разрешающие коэффициенты3. среди всех разрешающих коэффициентов выбирают наименьший, ему соответствует разрешающая строка и переменная выводимая из базиса.
4. на пересечении разрешающей строки и разрешающего столбца находится разрешающий элемент
5. происходит пересчет симплексной таблицы
· меняется одна базисная переменная
· находятся элементы разрешающей строки
· коэффициенты системных ограничений при базисных переменных образуют единичную матрицу
· все остальные клетки симплексной таблицы, включая индексную строку, находятся по правилу прямоугольника
Каждому новому решению задачи соответствует один итерационный процесс и одна симплексная таблица.
3.Исследование задач выбора производственного решения
При образовании предприятия основным вопросом является, что производить. Определившись с примерным направлением производства и ассортиментом необходимо просчитать, основываясь на статистики или на данных работающих в данной отрасли предприятий, наиболее рентабельный вид продукта используя теорию игр.
Предприятию, производящему изделия из водоотталкивающих тканей, необходимо принять решение о производстве зонтов, плащей, туристических палаток и сумок в зависимости от того, будет ли погода умеренной или дождливой. Доходы от реализации при каждом из состояний погоды, в млн. у.е. составили:
Таблица 3.1.
дождливая | умеренная | |
зонты | 1,05 | 0,96 |
плащи | 1,3 | 1,02 |
палатки | 0,8 | 0,9 |
сумки | 1 | 1,2 |
Необходимо принять решение о вложении денежных средств в производство той продукции, которая обеспечит наибольшую возможную прибыль.
Поиск решения с помощью минимаксного критерия.
Составляется платежная матрица:
Таблица 3.2.
F1 | F2 | ||
Е1 | 1,05 | 0,96 | 0,96 |
Е2 | 1,3 | 1,02 | 1,02 |
Е3 | 0,8 | 0,9 | 0,8 |
Е4 | 1 | 1,2 | 1 |
1,3 | 1,2 |
Получаем что нижняя чистая цена игры
= max = 1.02,а верхняя чистая цена игры
= min = 1.2Таким образом получаем, что α ≠ β следовательно седловая точка отсутствует. Согласно ММ-критерию следует проводить полную проверку, т.к. упростить платежную матрицу нельзя, потому что нет доминируемых стратегий. Вообще, в играх с природой нельзя отбрасывать те или иные состояния природы, поскольку она может реализовать любое свое состояние независимо, выгодно оно предприятию или нет.
Критерий Байеса – Лапласа.
В нашей задаче
. Средние выигрыши помещены в столбце .Таблица 3.3.
F1 | F2 | ||
Е1 | 1,05 | 0,96 | 1,005 |
Е2 | 1,3 | 1,02 | 1,16 |
Е3 | 0,8 | 0,9 | 0,85 |
Е4 | 1 | 1,2 | 1,1 |
Оптимальной по Байесу-Лапласу является чистая стратегия Е2. В интересах объективности можно найти средние значения
вероятностей, определенных квалифицированными экспертами для каждого состояния на основе их субъективного опыта.Т.о. критерий Байеса-Лапласа более оптимистичен, чем минимаксный критерий, однако он предполагает большую информированность и достаточно длительную реализацию.
Критерий Сэвиджа.
В играх с природой нельзя что либо предсказать, т.к. она может реализовать любое состояние.
Перейдем к матрице рисков, она позволяет понять преимущество одной стратегии перед другой.
Таблица 3.4.
F1 | F2 | ||
Е1 | 0,25 | 0,24 | 0,25 |
Е2 | 0 | 0,18 | 0,18 |
Е3 | 0,5 | 0,4 | 0,5 |
Е4 | 0,3 | 0 | 0,3 |
Выбираем стратегию Е2, с минимальной величиной риска.
Из показаний критериев видно, что наиболее прибыльным для предприятия будет производство зонтов, при любых погодных условиях.
Не менее важной и сложной задачей предприятия является определение необходимого объема выпускаемой продукции, особенно если наименований несколько. В подобных случаях используют симплексный метод.
Предприятие производит 3 вида продукции: А1, А2, А3, используя сырьё двух типов. Известны затраты сырья каждого типа на единицу продукции, запасы сырья на планируемый период, а также прибыль от единицы продукции каждого вида.
Таблица 3.5.
Сырье | Затраты сырья на единицу продукции | Запас сырья | ||
А1 | А2 | А3 | ||
I | 3,5 | 7 | 4,2 | 1400 |
II | 4 | 5 | 8 | 2000 |
Прибыль от ед.прод. | 1 | 3 | 3 |
Необходимо определить сколько изделий каждого вида необходимо произвести, чтобы получить максимум прибыли.
Составим математическую модель задачи. Пусть x1, х2, х3 соответственно – количество единиц продукции А1, А2, А3, которую производит предприятие. По смыслу задачи эти переменные неотрицательны.
Тогда f(x1, x2, x3) = x1 + 3 x2 + 3 x3 – совокупная прибыль от продажи произведенной продукции, которую требуется максимизировать.
Подсчитаем затраты сырья:
Сырье 1-го типа: 3,5 х1 + 7 х2 + 4,2 х3, по условию затраты не превосходят 1400,
Сырье 2-го типа: 4 х1 + 5 х2 + 8 х3, по условию затраты не превосходят 2000.
Пришли к задаче линейного программирования:
f(x1, x2, x3) = x1 + 3 x2 + 3 x3 → max,
3,5 х1 + 7 х2 + 4,2 х3 ≤ 1400,
4 х1 + 5 х2 + 8 х3 ≤ 2000,
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0.
Преобразуем первое ограничение:
3,5 х1 + 7 х2 + 4,2 х3 ≤ 1400, (поделим на 7)
0,5 х1 + 1 х2 + 0,6 х3 ≤ 200, (умножим на 10)
5 х1 + 10 х2 + 6 х3 ≤ 2000.
Получили задачу:
f(x1, x2, x3) = x1 + 3 x2 + 3 x3 → max,
5 х1 + 10 х2 + 6 х3 ≤ 2000,
4 х1 + 5 х2 + 8 х3 ≤ 2000,
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0.
Решим данную задачу симплекс-методом. Введем дополнительные переменные х4, х5 для приведения задачи к каноническому виду:
f(x1, x2, x3) = x1 + 3 x2 + 3 x3 → max,
5 х1 + 10 х2 + 6 х3 + х4 = 2000,
4 х1 + 5 х2 + 8 х3 + х5 = 2000,
x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, x3 ≥ 0, x4 ≥ 0, x5 ≥ 0.
В качестве опорного плана выберем Х=(0, 0, 0, 2000, 2000). Составим симплекс-таблицу:
Таблица 3.6.
Базис | План | х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | δ ij |
х4 | 2000 | 5 | 10 | 6 | 1 | 0 | 200 |
х5 | 2000 | 4 | 5 | 8 | 0 | 1 | 400 |
f | 0 | -1 | -3 | -3 | 0 | 0 |
В последней оценочной строке есть отрицательные оценки, поэтому нужно делать шаг симплекс-метода. Выбираем столбец с наименьшей оценкой, а затем разрешающий элемент – по наименьшему отношению свободных членов к коэффициентам столбца (отношения записаны в последнем столбце). Результат шага запишем в таблицу (разрешающий элемент будем выделять жирным). Аналогично будем повторять шаги, пока не придем к таблице с неотрицательными оценками.
Таблица 3.7.
Базис | План | х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | δ ij |
х2 | 200 | 1/2 | 1 | 3/5 | 1/10 | 0 | 1000/3 |
х5 | 1000 | 3/2 | 0 | 5 | -1/2 | 1 | 1000/5 |
f | 600 | 1/2 | 0 | -6/5 | 3/10 | 0 |
Таблица 3.8.
Базис | План | х1 | х2 | х3 | х4 | х5 | δ ij |
х4 | 80 | 8/25 | 1 | 0 | 4/25 | -3/25 | 200 |
х3 | 200 | 3/10 | 0 | 1 | -1/10 | 1/5 | 400 |
f | 840 | 43/50 | 0 | 0 | 9/50 | 6/25 |
В последнем плане строка f не содержит отрицательных значений, план x1 = 0, x2 = 80, x3 = 200оптимален, целевая функция принимает максимальное значение 840(совокупная прибыль).
Дадим экономическую интерпретацию оптимального плана. Согласно этому плану необходимо произвести 0 единиц продукции типа А1, 80 единиц продукции типа А2, 200 единиц продукции типа А3.