Студопедия

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)

Оптимальное исследование рынка. Рассмотрим ситуацию, когда требуется распределить m работ (или исполнителей) по n станкам




Задача о назначениях

 

Рассмотрим ситуацию, когда требуется распределить m работ (или исполнителей) по n станкам. Работа i (i = 1,..., m), выполняемая на станке j (j = 1,..., n), связана с затратами cij. Задача состоит в таком распределении работ по станкам (одна работа выполняется на одном станке), которое соответствует минимизации суммарных затрат.

Эту задачу можно рассматривать как частный случай транспортной задачи. Здесь работы представляют «исходные пункты», а станки – «пункты назначения». Предложение в каждом исходном пункте равно 1, т.е. ai = 1 для всех i. Аналогично спрос в каждом пункте назначения равен 1, т.е. bj = 1 для всех j. Стоимость «перевозки» (прикрепления) работы i к станку j равна cij. Если какую-либо работу нельзя выполнять на некотором станке, то соответствующая стоимость cij берется равной очень большому числу. Матрица стоимостей C определяется следующим образом:

 

станки

виды работ

 

Прежде чем решать такую задачу, необходимо ликвидировать дисбаланс, добавив фиктивные работы или станки в зависимости от начальных условий. Поэтому без потери общности можно положить m = n.

Пусть xij = 0, если j -я работа не выполняется на i -ом станке,

xij = 1, если j -я работа выполняется на i -ом станке.

Таким образом, решение задачи может быть записано в виде двумерного массива
X = (xij). Допустимое решение называется назначением. Допустимое решение строится путем выбора одного элемента в каждой строке матрицы X = (xij) и одного элемента в каждом столбце этой матрицы. Для заданного значения n существует n! допустимых решений.

Теперь задача будет формулироваться следующим образом:

;

;

;

 

Ограничения первой группы необходимы для того, чтобы каждая работа выполнялась один раз. Ограничения второй группы гарантируют, что каждому станку будет приписана одна работа.

Для иллюстрации задачи о назначениях рассмотрим таблицу с тремя работами и тремя станками.

 

    Станки
         
Виды работ        
       
       

 

Специфическая структура задачи о назначениях позволяет использовать эффективный метод для ее решения.

Примечание. Оптимальное решение задачи не изменится, если из любой строки или столбца матрицы стоимостей вычесть произвольную постоянную величину.

Приведенное замечание показывает, что если можно построить новую матрицу с нулевыми элементами и эти нулевые элементы или их подмножество соответствуют допустимому решению, то такое решение будет оптимальным:

 

С Þ Þ = .

0 0 2

 

Оптимальное назначение:

остальные ,

5 + 12 + 13 = 30.

К сожалению, не всегда удается определить решение так просто.

 

Венгерский алгоритм

 

Шаг 1. Редукция строк и столбцов.

Цель данного шага состоит в получении максимально возможного числа нулевых элементов в матрице стоимостей. Для этого из всех элементов каждой строки вычитают минимальный элемент соответствующей строки, а затем из всех элементов каждого столбца полученной матрицы вычитают минимальный элемент соответствующего столбца. В результате получают редуцированную матрицу стоимостей и переходят к поиску назначений.

Шаг 2. Определение назначений.

а) Найти строки, содержащие ровно один невычеркнутый нулевой элемент.
В каждой такой строке произвести назначение, соответствующее невычеркнутому нулевому элементу. В каждом столбце, в котором было произведено назначение, вычеркнуть все невычеркнутые ранее нулевые элементы. Строки рассматриваются в порядке возрастания их номеров.

б) Найти столбцы, содержащие ровно один невычеркнутый нулевой элемент.
В каждом таком столбце произвести назначение, соответствующее невычеркнутому нулевому элементу. В каждой строке, в которой было произведено назначение, вычеркнуть все невычеркнутые ранее нулевые элементы. Столбцы рассматриваются в порядке возрастания их номеров.

в) Выполнять пункты а) и б) до тех пор, пока не будет вычеркнуто максимально возможное число нулевых элементов. Если построенное назначение полное, то оно является оптимальным.

Если некоторые нули остались невычеркнутыми, то можно попытаться найти полное назначение.

Если нельзя найти полного назначения, то необходимо провести дальнейшую модификацию матрицы стоимостей, т.е. перейти к шагу 3.

Шаг 3. Модификация редуцированной матрицы.

Для редуцированной матрицы стоимостей:

а) вычислить число нулей в каждой невычеркнутой строке и каждом невычеркнутом столбце;

б) вычеркнуть строку или столбец с максимальным числом нулей;

в) выполнять пункты а) и б) до тех пор, пока не будут вычеркнуты все нули;

г) из всех невычеркнутых элементов вычесть минимальный невычеркнутый элемент и прибавить его к каждому элементу, расположенному на пересечении двух линий.

Перейти к шагу 2.

Примечания

1) Если число линий, необходимое для того, чтобы вычеркнуть нулевые элементы, равно числу строк (столбцов), то существует полное назначение.

2) Если исходная задача является задачей максимизации, то все элементы матрицы стоимостей следует умножить на (–1) и сложить их с достаточно большим числом так, чтобы матрица не содержала отрицательных элементов. Затем задачу следует решать как задачу минимизации.

 

Пример 6.7. Покажем работу венгерского алгоритма на примере задачи о назначениях со следующей матрицей стоимостей:

.

Итерация 1.

Шаг 1. Редукция строк и столбцов.

Значения минимальных элементов строк 1, 2, 3 и 4 равны 2, 4, 11 и 4 соответственно. Вычитая из элементов каждой строки соответствующее минимальное значение, получим следующую матрицу:

.

 

Значения минимальных элементов столбцов 1, 2, 3 и 4 равны 0, 0, 5 и 0 соответственно. Вычитая из элементов каждого столбца соответствующее минимальное значение, получим следующую матрицу:

= .

Шаг 2. Поиск допустимого решения, для которого все назначения имеют нулевую стоимость.

а) Строки 1, 2 и 4 содержат по одному невычеркнутому нулю. Рассматривая эти строки в порядке возрастания их номеров, произведем вначале назначение, соответствующее элементу (1,1), и вычеркнем нулевой элемент (4,1). Затем произведем назначение, соответствующее элементу (2,2). Строка 4 не может быть использована, поскольку нулевой элемент (4,1) был вычеркнут.

б) Столбцы 3 и 4 содержат по одному невычеркнутому нулю. Рассматривая эти столбцы в порядке возрастания их номеров, мы можем произвести третье назначение, соответствующее элементу (3,3). В столбце 4 назначение невозможно, так как мы произвели назначение, соответствующее элементу (3,3). После выполнения данного шага матрица стоимостей имеет следующий вид:

.

 

Таким образом, ни одно полное назначение не может быть получено, и необходимо провести дальнейшую модификацию редуцированной матрицы стоимостей.

Шаг 3. Модификация редуцированной матрицы.

= .

 

а) Число нулей в строках 1, 2, 3 и 4 равно 1, 1, 2 и 1 соответственно. Для столбцов соответствующие величины равны 2, 1, 1 и 1.

б) Максимальное число нулей, по два, содержат строка 3 и столбец 1. Выбираем строку 3 и вычеркиваем все ее элементы горизонтальной линией.

в) Число невычеркнутых нулей в строках 1, 2 и 4 равно 1, 1 и 1 соответственно. Для столбцов соответствующие значения равны 2, 1, 0, и 0. Поэтому мы должны выбрать столбец 1 и вычеркнуть его вертикальной линией. После этого останется только один невычеркнутый нуль – элемент (2,2). Поэтому можно вычеркнуть либо строку 2, либо столбец 2. Вычеркивая строку 2 горизонтальной линией, получаем следующую матрицу:

 

.

г) Значение минимального невычеркнутого элемента равно 2. Вычитая его из всех невычеркнутых элементов и складывая его со всеми элементами, расположенными на пересечении двух линий, получаем новую матрицу стоимостей:

.

Итерация 2.

Шаг 2. Выполняя вновь процедуру построения допустимого решения нулевой стоимости, получаем следующее оптимальное решение:

.

 

Оптимальное назначение:

остальные ,

9 + 4 + 11 + 4 = 28.

 

Пример 6.8. Задача размещения производства.

Компания разрабатывает план выпуска трех новых видов продукции. Предположим, что компания владеет пятью предприятиями и что на трех из них должны производиться новые виды продукции – по одному виду на одно предприятие. Ниже указаны издержки производства и сбыта единицы продукции.

 

1. Издержки производства единицы продукции (руб.):

 

Вид продукции Предприятие
         
           
           
           

 


2. Издержки сбыта единицы продукции (руб.):

 

Вид продукции Предприятие
         
           
           
           

 

Плановый объем годового производства, который позволил бы удовлетворить спрос, и плановая стоимость единицы продукции каждого вида следующие:

 

Вид продукции Плановый объем производства Плановая стоимость (руб.)
     
     
     

Общие издержки на единицу продукции складываются из издержек производства и издержек сбыта. Поскольку продажная цена единицы каждого вида продукции известна, то можно вычислить прибыль на единицу продукции:

 

Вид продукции Предприятие
         
    –18 –3    
    –69   –20 –45
           

 

Умножая прибыль, приходящуюся на единицу продукции, на годовой объем сбыта, можно получить общую годовую прибыль, соответствующую каждой паре «вид продукции-предприятие». Данные величины (в тыс. руб.) приведены в следующей таблице:

 

Вид продукции Предприятие
         
    –630 –105    
    –11040   –3200 –7200
           

 

Если прибыль рассматривать как отрицательные затраты, то исходная задача максимизации может быть сведена к минимизационной задаче о назначениях. Для того чтобы матрица стоимостей не содержала отрицательных элементов, сложим каждый элемент матрицы с числом 5760 и введем два вида фиктивной продукции (4 и 5), которой соответствует нулевая прибыль. В результате будет получена следующая матрица:

 

Вид продукции Предприятие
         
  –525     –1050 –245
  –5600   –5760    
  –1080 –918 –1242 –594 –918

 

Вид продукции Предприятие
         
           
           
           
           
           

 

           
           
Þ С =          
           
           

Итерация 1.

Шаг 1.

=

Шаг 2.

 

Шаг 3.

 


Итерация 2.

Шаг 2. Воспользуемся замечанием 1. Тогда получим:

 

Оптимальное решение данной задачи следующее: производство первого вида продукции назначается предприятию 4, второго вида – предприятию 1, третьего вида – предприятию 3, четвертого вида – предприятию 2, пятого вида – предприятию 5. Очевидно, что 2 последних назначения являются фиктивными. Суммарная годовая прибыль, соответствующая данному решению, равна 1050 + 5600 + 1242 = 7892 (тыс. руб).

 

Группе, исследующей рынок, требуется получить данные из n различных мест.
В ее распоряжении имеется n дней, и она предполагает провести по одному дню в каждом месте, проведя по аj опросов, j = 1, …, n. Вероятность успешного опроса в каждом месте задается матрицей Р. Элемент матрицы рij характеризует вероятность успешного опроса в течении i- го дня в j -ом месте, i = 1, …, n.

Определить время проведения опросов, при котором общее число опросов максимально.

Сведем данную задачу к задаче о назначениях.

Введем величину rij = pijaj, показывающую число успешных опросов в j -ом месте в течение i- го дня.

 

1, если в i- й день опрос проводится в j -ом месте;

xij =

0, в противном случае.

 

Математическая модель задачи имеет следующий вид:

 

;

xij Î {0;1}, i = 1,…, n; j = 1,…, n.

 

Функция F характеризует суммарное число успешных опросов. Ее нужно максимизировать. Первое и второе ограничения соответствуют тому, что в течение одного дня можно находиться только в одном месте. Для расчета модели венгерским методом надо перейти к противоположной функции

 

и в соответствующей таблице записывать значения rij с противоположным знаком.

 




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 430; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.069 сек.