Решение симплекс методом в эксель. Пример решения задачи симплексным методом в Excel
≤ = ≥ |
≤ = ≥ |
≤ = ≥ |
×
Предупреждение
Очистить все ячейки?
Закрыть Очистить
Инструкция ввода данных. Числа вводятся в виде целых чисел (примеры: 487, 5, -7623 и т.д.), десятичных чисел (напр. 67., 102.54 и т.д.) или дробей. Дробь нужно набирать в виде a/b, где a и b (b>0) целые или десятичные числа. Примеры 45/5, 6.6/76.4, -7/6.7 и т.д.
Симплекс метод
Примеры решения ЗЛП симплекс методом
Пример 1. Решить следующую задачу линейного программирования:
 |
Правая часть ограничений системы уравнений имеет вид:
Запишем текущий опорный план:
 |
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор x
при 
. min
(40:6, 28:2)=20/3 соответствует строке 1. Из базиса выходит вектор x
3 . Сделаем исключение Гаусса для столбца x
2 , учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 1. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 2, 3, 4 со строкой 1, умноженной на -1/3, 1/6, 1/2, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор x
1 . Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем 
при 
. min(44/3:11/3, 62/3:5/3)=4 соответствует строке 2. Из базиса выходит вектор x
4 . Сделаем исключение Гаусса для столбца x
1 , учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 2. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 1, 3, 4 со строкой 2, умноженной на 1/11, -5/11, 9/11, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.
Симплекс таблица примет следующий вид:
Текущий опорный план является оптимальным, так как в строках 4 под переменными 
нет отрицательных элементов.
Решение можно записать так: 
.
Значение целевой функции в данной точке: F
(X
)=
.
Пример 2. Найти максимум функции
Р е ш е н и е.
Базисные векторы x 4 , x 3 , следовательно, все элементы в столбцах x 4 , x 3 , ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.
Обнулим все элементы столбца x 4 , кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 3 со строкой 1, умноженной на 4. Обнулим все элементы столбца x 3 , кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 3 со строкой 2, умноженной на 1.
Симплекс таблица примет вид:
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательный элемент (-11), следовательно в базис входит вектор x
2 . Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем 
при 
. Все следовательно целевая функция неограничена сверху. Т.е. задача линейного программирования неразрешима.
Примеры решения ЗЛП методом искусственного базиса
Пример 1. Найти максимум функции
Р е ш е н и е. Так как количество базисных векторов должен быть 3, то добавляем искусственное переменное, а в целевую функцию добавляем это переменное, умноженное на −M, где M, очень большое число:
 |
Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:
Базисные векторы следовательно, все элементы в столбцах ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.
Обнулим все элементы столбца кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 3, умноженной на -1.
Симплекс таблица примет вид:
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-5), следовательно в базис входит вектор Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем 
при 
соответствует строке 3. Из базиса выходит вектор Сделаем исключение Гаусса для столбца учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 3. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строку 5 со строкой 3, умноженной на 1. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.
Симплекс таблица примет следующий вид:
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-3), следовательно в базис входит вектор Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем 
при 
соответствует строке 1. Из базиса выходит вектор x
2 . Сделаем исключение Гаусса для столбца x
1 , учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 1. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 2, 3, 4 со строкой 1, умноженной на 3/2, -1/10, 3/2, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.
Симплекс таблица примет следующий вид:
Данный опорный план не является оптимальным, так как в последней строке есть отрицательные элементы. Самый большой по модулю отрицательный элемент (-13/2), следовательно в базис входит вектор x
3 . Определяем, какой вектор выходит из базиса. Для этого вычисляем 
при 
соответствует строке 3. Из базиса выходит вектор x
5 . Сделаем исключение Гаусса для столбца x
3 , учитывая, что ведущий элемент соответствует строке 3. Обнулим все элементы этого столбца, кроме ведущего элемента. Для этого сложим строки строки 1, 2, 4 со строкой 3, умноженной на 5/3, 25/9, 65/9, соответственно. Далее делим строку с ведущим элементом на ведущий элемент.
Симплекс таблица примет следующий вид:
Текущий опорный план является оптимальным, так как в строках 4−5 под переменными нет отрицательных элементов.
Решение исходной задачи можно записать так:
Пример 2. Найти оптимальный план задачи линейного программирования:
Матрица коэффициентов системы уравнений имеет вид:
Базисные векторы x 4 , x 5 , x 6 , следовательно, все элементы в столбцах x 4 , x 5 , x 6 , ниже горизонтальной линии должны быть нулевыми.
Обнулим все элементы столбца x 4 , кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 4 со строкой 1, умноженной на -1. Обнулим все элементы столбца x 5 , кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 2, умноженной на -1. Обнулим все элементы столбца x 6 , кроме ведущего элемента. Для этого сложим строку 5 со строкой 3, умноженной на -1.
Симплекс таблица примет вид:
В строке 5 элементы, соответствующие переменным x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 неотрицательны, а число находящийся в пересечении данной строки и столбца x 0 отрицательнo. Тогда исходная задача не имеет опорного плана. Следовательно она неразрешима.
. Алгоритм симплекс-метода
Пример 5.1. Решить следующую задачу линейного программирования симплекс-методом:
Решение:
I итерация:
х3 , х4 , х5 , х6 х1 ,х2 . Выразим базисные переменные через свободные:
Приведем целевую функциюк следующему виду:
На основе полученной задачи сформируем исходную симплекс-таблицу:
Таблица 5.3
Исходная симплекс-таблица
Оценочные отношения |
||||
Согласно определению базисного решения свободные переменные равны нулю, а значения базисных переменных – соответствующим значениям свободных чисел, т.е.:
3 этап: проверка совместности системы ограничений ЗЛП.
На данной итерации (в таблице 5.3) признак несовместности системы ограничений (признак 1) не выявлен (т.е. нет строки с отрицательным свободным числом (кроме строки целевой функции), в которой не было бы хотя бы одного отрицательного элемента (т.е. отрицательного коэффициента при свободной переменной)).
На данной итерации (в таблице 5.3) признак неограниченности целевой функции (признак 2) не выявлен (т.е. нет колонки с отрицательным элементом в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел), в которой не было бы хотя бы одного положительного элемента).
Так как найденное базисное решение не содержит отрицательных компонент, то оно является допустимым.
6 этап: проверка оптимальности.
Найденное базисное решение не является оптимальным, так как согласно признаку оптимальности (признак 4) в строке целевой функции не должно быть отрицательных элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Следовательно, согласно алгоритму симплекс-метода переходим к 8 этапу.
Так как найденное базисное решение допустимое, то поиск разрешающей колонки будем производить по следующей схеме: определяем колонки с отрицательными элементами в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел). Согласно таблице 5.3, таких колонок две: колонка «х1 » и колонка «х2 ». Из таких колонок выбирается та, которая содержит наименьший элемент в строке целевой функции. Она и будет разрешающей. Колонка «х2 » содержит наименьший элемент (–3) в сравнении с колонкой «х1
Для определения разрешающей строки находим положительные оценочные отношения свободных чисел к элементам разрешающей колонки, строка, которой соответствует наименьшее положительное оценочное отношение, принимается в качестве разрешенной.
Таблица 5.4
Исходная симплекс-таблица
В таблице 5.4 наименьшее положительное оценочное отношение соответствует строке «х5 », следовательно, она будет разрешающей.
Элемент, расположенный на пересечение разрешающей колонки и разрешающей строки, принимается в качестве разрешающего. В нашем примере – это элемент , который расположен на пересечении строки «х5 » и колонки «х2 ».
Разрешающий элемент показывает одну базисную и одну свободную переменные, которые необходимо поменять местами в симплекс-таблице, для перехода к новому «улучшенному» базисному решению. В данном случае это переменные х5 и х2 , в новой симплекс-таблице (таблице 5.5) их меняем местами.
9.1. Преобразование разрешающего элемента.
Разрешающий элемент таблицы 5.4 преобразовывается следующим образом:
Полученный результат вписываем в аналогичную клетку таблицы 5.5.
9.2. Преобразование разрешающей строки.
Элементы разрешающей строки таблицы 5.4 делим на разрешающий элемент данной симплекс-таблицы, результаты вписываются в аналогичные ячейки новой симплекс-таблицы (таблицы 5.5). Преобразования элементов разрешающей строки приведены в таблице 5.5.
9.3. Преобразование разрешающей колонки.
Элементы разрешающей колонки таблицы 5.4 делим на разрешающий элемент данной симплекс-таблицы, а результат берется с обратным знаком. Полученные результаты вписываются в аналогичные ячейки новой симплекс-таблицы (таблицы 5.5). Преобразования элементов разрешающей колонки приведены в таблице 5.5.
9.4. Преобразование остальных элементов симплекс-таблицы.
Преобразование остальных элементов симплекс-таблицы (т.е. элементов не расположенных в разрешающей строке и разрешающей колонке) осуществляется по правилу «прямоугольника».
К примеру, рассмотрим преобразование элемента, расположенного на пересечении строки «х3 » и колонки «», условно обозначим его «х3 ». В таблице 5.4 мысленно вычерчиваем прямоугольник, одна вершина которого располагается в клетке, значение которой преобразуем (т.е. в клетке «х3 »), а другая (диагональная вершина) – в клетке с разрешающим элементом. Две другие вершины (второй диагонали) определяются однозначно. Тогда преобразованное значение клетки «х3 » будет равно прежнему значению данной клетки минус дробь, в знаменателе которой разрешающий элемент (из таблицы 5.4), а в числителе произведение двух других неиспользованных вершин, т.е.:
«х3 »: .
Аналогично преобразуются значения других клеток:
«х3 х1 »: ;
«х4
»: 
;
«х4 х1 »: ;
«х6
»: 
;
«х6 х1 »: ;
«»: 
;
«х1
»: 
.
В результате данных преобразований получили новую симплекс- таблицу (таблица 5.5).
II итерация:
1 этап: составление симплекс-таблицы.
Таблица 5.5
Симплекс-таблица II итерации
Оценочные отношения |
||||
| ||||
|
|
2 этап: определение базисного решения.
В результате проведенных симплекс-преобразований получили новое базисное решение (таблица 5.5):
Как видно, при данном базисном решении значение целевой функции =15, что больше чем при предыдущем базисном решении.
Не совместность системы ограничений в соответствии с признаком 1 в таблице 5.5 не выявлена.
4 этап: проверка ограниченности целевой функции.
Неограниченность целевой функции в соответствии с признаком 2 в таблице 5.5 не выявлена.
5 этап: проверка допустимости найденного базисного решения.
Найденное базисное решение в соответствии с признаком 4 не оптимальное, так как в строке целевой функции симплекс-таблицы (таблица 5.5) содержится отрицательный элемент: –2 (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Следовательно, переходим к 8 этапу.
8 этап: определение разрешающего элемента.
8.1. Определение разрешающей колонки.
Найденное базисное решение допустимое, определяем колонки с отрицательными элементами в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел). Согласно таблице 5.5, такой колонкой является только одна колонка: «х1 ». Следовательно, ее принимаем в качестве разрешенной.
8.2. Определение разрешающей строки.
Согласно полученным значениям положительных оценочных отношений в таблице 5.6, минимальным является отношение, соответствующее строке «х3 ». Следовательно, ее принимаем в качестве разрешенной.
Таблица 5.6
Симплекс-таблица II итерации
Оценочные отношения |
||||
3/1=3 – min |
||||
9 этап: преобразование симплекс-таблицы.
Преобразования симплекс-таблицы (таблицы 5.6) выполняются аналогично, как и в предыдущей итерации. Результаты преобразований элементов симплекс-таблицы приведены в таблице 5.7.
III итерация
По результатам симплекс-преобразований предыдущей итерации составляем новую симплекс-таблицу:
Таблица 5.7
Симплекс-таблица III итерации
Оценочные отношения |
||||
| ||||
|
|
2 этап: определение базисного решения.
В результате проведенных симплекс-преобразований получили новое базисное решение (таблица 5.7):
3 этап: проверка совместности системы ограничений.
Не совместность системы ограничений в соответствии с признаком 1 в таблице 5.7 не выявлена.
4 этап: проверка ограниченности целевой функции.
Неограниченность целевой функции в соответствии с признаком 2 в таблице 5.7 не выявлена.
5 этап: проверка допустимости найденного базисного решения.
Найденное базисное решение в соответствии с признаком 3 допустимое, так как не содержит отрицательных компонент.
6 этап: проверка оптимальности найденного базисного решения.
Найденное базисное решение в соответствии с признаком 4 не оптимальное, так как в строке целевой функции симплекс-таблицы (таблица 5.7) содержится отрицательный элемент: –3 (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается). Следовательно, переходим к 8 этапу.
8 этап: определение разрешающего элемента.
8.1. Определение разрешающей колонки.
Найденное базисное решение допустимое, определяем колонки с отрицательными элементами в строке целевой функции (кроме колонки свободных чисел). Согласно таблице 5.7, такой колонкой является только одна колонка: «х5 ». Следовательно, ее принимаем в качестве разрешенной.
8.2. Определение разрешающей строки.
Согласно полученным значениям положительных оценочных отношений в таблице 5.8, минимальным является отношение, соответствующее строке «х4 ». Следовательно, ее принимаем в качестве разрешенной.
Таблица 5.8
Симплекс-таблица III итерации
Оценочные отношения |
||||
5/5=1 – min |
||||
9 этап: преобразование симплекс-таблицы.
Преобразования симплекс-таблицы (таблицы 5.8) выполняются аналогично, как и в предыдущей итерации. Результаты преобразований элементов симплекс-таблицы приведены в таблице 5.9.
IV итерация
1 этап: построение новой симплекс-таблицы.
По результатам симплекс-преобразований предыдущей итерации составляем новую симплекс-таблицу:
Таблица 5.9
Симплекс-таблица IV итерации
Оценочные отношения |
||||
| –(–3/5)=3/5 | |||
–(1/5)=–1/5 | ||||
| –(9/5)=–9/5 | |||
|
| –(–3/5)=3/5 |
2 этап: определение базисного решения.
В результате проведенных симплекс-преобразований получили новое базисное решение, согласно таблице 5.9 решение следующее:
3 этап: проверка совместности системы ограничений.
Не совместность системы ограничений в соответствии с признаком 1 в таблице 5.9 не выявлена.
4 этап: проверка ограниченности целевой функции.
Неограниченность целевой функции в соответствии с признаком 2 в таблице 5.9 не выявлена.
5 этап: проверка допустимости найденного базисного решения.
Найденное базисное решение в соответствии с признаком 3 допустимое, так как не содержит отрицательных компонент.
6 этап: проверка оптимальности найденного базисного решения.
Найденное базисное решение в соответствии с признаком 4 оптимальное, так как в строке целевой функции симплекс-таблицы (таблица 5.9) нет отрицательных элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается).
7 этап: проверка альтернативности решения.
Найденное решение является единственным, так как в строке целевой функции (таблица 5.9) нет нулевых элементов (свободное число данной строки при рассмотрении данного признака не учитывается).
Ответ: оптимальное значение целевой функции рассматриваемой задачи =24, которое достигается при.
Пример 5.2. Решить вышеприведенную задачу линейного программирования при условии, что целевая функция минимизируется:
Решение:
I итерация:
1 этап: формирование исходной симплекс-таблицы.
Исходная задача линейного программирования задана в стандартной форме. Приведем ее к каноническому виду путем введения в каждое из ограничений-неравенств дополнительной неотрицательной переменной, т.е.
В полученной системе уравнений примем в качестве разрешенных (базисных) переменные х3 , х4 , х5 , х6 , тогда свободными переменными будут х1 ,х2 . Выразим базисные переменные через свободные.
Урок 1. Решение задачи линейного программирования в Excel с помощью надстройки "Поиск решения"
Экономико-математические методы и модели. Задача распределения ресурсов. Классический пример и решения задачи линейного программирование. Описание как пользоваться надстройкой Поиск решения в Excel. Условие задачи здесь - , еще примеры решения задач по ЭМММ -#ЭМММ #Excel #Матпрограммирование #ПоискРешения #Easyhelp
Решение задачи линейного программирования при помощи надстройки Поиск решения
Использование надстройки Поиск решения для решения задач линейного программирования. Поставьте класс, если видео оказалось Вам полезно.Простая задача линейного программирования №2. Симплекс-метод для поиска максимума.
Решение простой задачи линейного программирования симплекс-методом для поиска максимума. Для более детального пояснения доступны субтитры.
.
Простая задача линейного программирования №1. Симплекс-метод для поиска минимума.
Решение простой задачи линейного программирования симплекс-методом для поиска минимума. Для дополнительного пояснения доступны субтитры.
- Простая задача линейного программирования №3. Симплекс-метод для поиска минимума.
- Решение задачи линейного программирования алгоритмом двойственного симплекс-метода
- Решения прямой, двойственной задач ЛП, построение двойственной задачи ЛП.
- Решение задачи линейного программирования с неоднотипными неравенствами симплекс-методом
- Задача линейного программирования с системой уравнений
Лекция 2: Задача линейного программирования. Задача о ресурсах
Рассматривается решение задачи линейного программирования симплекс-методом.Лекция и тесты в НОУ ИНТУИТ
Линейное программирование
Решение задачи линейного программирования с помощью Поиск решения MS ExcelТекстовый материал на сайте находится по адресу:
Урок 2. Решение двойственной задачи линейного программирования в Excel
Анализ устойчивости для прямой и двойственной задач линейного программирования в Excel. Условие задачи смотрите здесь - , еще примеры решений задач здесь -#Excel #матпрограммирование #easyhelp
Симплекс-метод Excel VBA (Решение задачи линейного программирования с помощью макросов)
Демонстрация работы макроса в Excel. Решение задачи линейного программирования Симплекс-методом.Заказать макрос - [email protected]
Решение лабораторных работ в Excel на заказ
Симплексный метод решения задач линейного програмирования
линейное программирование. Симплексная таблица. Разрешающий элемент. Разрешающая строка. Разрешающий столбец. Симплексное отношениеГрафический метод решения задач оптимизации.
Программа, реализующая симплекс-метод
Программа доступна по ссылке ниже:Решение транспортной задачи в Excel с помощью надстройки "Поиск решения"
Задача линейного программирования. Транспортная задача. Решение в Excel, анализ устойчивости. Условие задачи здесь - , еще примеры решения задач по мат.программированию здесь -#excel #матпрограммирование #ТранспортнаяЗадача #ЛинейноеПрограммирование #ПоискРешения #easyhelp #АнализУстойчивости
Двойственный метод
Методы оптимизации 12. Линейное программирование, симплекс-метод
Вирішуємо симплекс-метод вручну
Вирішуємо симплекс-метод вручнуПростая задача линейного программирования №3. Симплекс-метод для поиска минимума.
Очень подробное решение простой задачи линейного программирования симплекс-методом для поиска минимума.Простая задача линейного программирования №1. Симплекс-метод для поиска минимума.
- Простая задача линейного программирования №2. Симплекс-метод для поиска максимума.
- Решение задачи линейного программирования алгоритмом двойственного симплекс-метода
- Решения прямой, двойственной задач ЛП, построение двойственной задачи ЛП.
- Решение задачи линейного программирования с неоднотипными неравенствами симплекс-методом
- Задача линейного программирования с системой уравнений
Решение задачи линейного программирования графическим методом
Построив в предыдущем видеоуроке модель задачи линейного программирования, необходимо найти ее решение. Одним из самых распространенных методов оптимизации является графический метод. Он может использоваться, если число неизвестных переменных Х не превышает двух. К достоинствам метода относится его простота, к недостаткам - точность полученного решения зависит от того, насколько правильно мы соблюдали масштаб при построении. Наш видеоурок научит вас этому.Если данное видео принесло вам реальную пользу и вы хотите отблагодарить автора:
WMR: R370550256930
WMZ: Z939960413056
В нашей подборке вы можете найти больше видеоуроков по работе с электронными таблицами Microsoft Excel:
Еще больше других обучающих видеоуроков вы сможете найти на нашем сайте:
Решение задач линейного программирование с помощью Excel
Задачи оптимизации, задачи линейного программирования, динамическое программирование - решение с помощью электронных таблицДля решения задач линейного программирования симплекс-методом в среде MS Excel заполняются ячейки исходными данными в режиме чисел и формулами математической модели.
MS Excel позволяет получить оптимальное решение без ограничения размерности системы неравенств целевой функции.
Решим задачу о выпускаемых изделиях симплекс-методом применяя надстройку «Поиск решения» в MS Excel.
1. Заполните таблицу Excel в режиме чисел (рис.1)
2. Заполните таблицу Excel в режиме формул (рис.2)
Рис.1 Таблица в режиме чисел
Рис.1 Таблица в режиме формул
Здесь: В9:С9 – результат (оптимальное количество изделий каждого вида);
В6:С6 – коэффициенты целевой функции;
В10 – значение целевой функции;
В3:С5 – коэффициенты ограничений;
D12:D14 – правая часть ограничений;
B12:B14 – вычисляемые (фактические) значения левой части ограничений.
Решим задачу с помощью команды Данные/Поиск решения. На экране появляется диалоговое окно Поиск решения.
В поле Установить целевую функция будет показана ссылка на активную ячейку, т.е. на В10. Причем эта ссылка абсолютная. В секции Равной устанавливаем переключатель Максимальному (минимальному) значению в зависимости от целевой функции. Ограничения устанавливаются с помощью кнопки Добавить, которая вызывает диалоговое окно их ввода Добавление ограничения.
В поле ввода Ссылка на ячейку: указывается адрес ячейки, содержащей формулу левой части ограничения. Затем выбирается из списка знак соотношения. В поле Ограничение указывается адрес ячейки, содержащей правую часть ограничения. Щёлкаем на кнопку Добавить и повторяем до следующего ограничения. После ввода всех ограничений нажимаем ОК.
Так как все переменные несут условия неотрицательности, то их положительность задается через кнопку Параметры в окне диалога Поиск решения. После щелчка по ней, на экране окно Параметры поиска решения.
Устанавливаем флажок Сделать переменные без ограничений неотрицательными и выбрать Метод решения Поиск решения линеных задач симплекс-методом. Щёлкаем на кнопке Найти решение.
Excel предъявит окно Результаты поиска решения с сообщением о том, что решение найдено, или о том, что не может найти подходящего решения.
Если вычисления оказались успешными, Excel предъявит следующее окно итогов. Их можно сохранить или отказаться. Кроме того, можно получить один из трёх видов отчётов (Результаты, Устойчивость, Пределы), позволяющие лучше осознать полученные результаты, в том числе, оценить их достоверность.
После найденного решения, в ячейках В9:С9 появится оптимальное количество изделий каждого вида.
При сохранении отчета выберите – Отчет по результатам (рис.3).
Из отчета видно, что ресурс 1 не используется полностью на 150 кг, а ресурс 2 и 3 используется полностью.
В результате получен оптимальный план, при котором изделий 1 вида необходимо выпустить в количестве 58 шт., а изделий 2 вида в количестве 42 шт. При этом прибыль от их реализации максимальная и составляет 4660 тыс.руб.
Рис.3 Отчет по результатам
1. Со станции формирования ежедневно отправляются пассажирские и скорые поезда, составленные из плацкартных, купейных и мягких вагонов. Число мест в плацкартном вагоне – 54, в купейном – 36, в мягком – 18. В таблице указаны состав поезда каждого типа и количество имеющихся в парке вагонов различного типа. Определить число скорых и пассажирских поездов, которые необходимо формировать ежедневно, чтобы число перевозимых пассажиров было максимальным.
Решение транспортных задач
Транспортными задачами называются задачи определения оптимального плана перевозок груза из данных пунктов отправления в заданные пункты потребления.
| b 1 | b 2 | … | b k | … | b g | |
| a 1 | } |