КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Текущий вес рюкзака определяется выражением
(5) Текущий вес рюкзака в силу (2) удовлетворяет неравенству £ B. (6) Очевидно ограничения (4) – (6) эквивалентны ограничению (2), поэтому вместо модели (1) – (3) можно рассматривать модель (1), (3) – (6). Здесь ограничение (6) выводит эту модель за рамки модели (4) – (7) из предыдущей лекции. Для сведения задачи к общему виду задач динамич. программирования, запишем (6) с учетом (5): . Отсюда следует: , или окончательно с учетом (3): (7) В результате исходная модель (1) – (3) свелась к эквивалентной модели вида (8) (9) (10) (11) Задача (8)-(11) является частным случаем общей задачи динамического программирования, в которой . Здесь ограничение (9) является рекуррентным и отражает процесс загрузки рюкзака, а неравенство (10) задает область возможных значений . Рассмотрим решение задачи (8)-(11) методом динамического программирования: 1 шаг. Вычисляется величина (12). В результате решения серии задач максимизации получаем точки максимума и значения . S-тый шаг (). Вычисляются величины (13) В результате решения серии задач максимизации, получаем и . При s=1 решается только одна задача на максимум, т.к. значение - задано. Для определения безусловных точек максимума, т.е. решения исходной задачи, проводим обратное движение алгоритма: . Отсюда: . Далее: . И так далее . Причем есть максимальное значение целевой функции. Наличие условия целочисленности переменных xj и упрощает решение задачи. В этом случае . Здесь [] указывает на то, что берется целая часть числа. Если не целые, то . Пример: Постановка задачи: Имеется свободный капитал в размере 4 млн. у.е. Этот капитал может быть распределен между 4-мя предприятиями, причем распределение осуществляется только целыми частями (0, 1, 2, 3 или 4 млн. у.е.). Прибыль, получаемая каждым предприятием при инвестировании в него определенной суммы, указана в таблице.
Требуется распределить инвестиции между предприятиями из условия максимальной общей прибыли. Построение ММ. Обозначим: хj - количество капиталовложений, выделенных j -тому предприятию (). Тогда прибыль, записанная в таблице, можно обозначить как Fj(xj) (). Например, F1(0)=0; F1(1)=10; F1(2)=17 и т.д..... F2(0)=0; F2(1)=11; F4(4)=35. Тогда математическая модель примет вид: хj≥ 0 – целые, () Данная модель является частным случаем задачи о загрузке рюкзака, где N=4, В=4, аj =1 (). Введя новую переменную yj - израсходованные средства до выделения капиталовложений j -тому предприятию, приведем исходную модель к виду ЗДП: ; () y1= 0; ; () Решение задачи проведем в соответствии с алгоритмом динамического программирования:
Дата добавления: 2014-01-11; Просмотров: 290; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |