Московский Государственный Колледж
Информационных Технологий
Курсовой проект
по предмету
« Языки программирования и разработка программного обеспечения » на тему :
« Минимизация стоимостей перевозок »
Работу выполнил
Работу проверили студент группы П-407
Преподаватели
Чубаков А.С.
Капустина Р.Н.
Токарев С.Б.
1998 г.
КР. 2203 81 - 21
ВВЕДЕНИЕ
Развитие современного общества характеризуется повышением технического
уровня , усложнением организационной структуры производства , углублением
общественного разделения труда , предъявлением высоких требований к
методам планирования и хозяйственного руководства. В этих условиях только
научный подход к руководству к экономической жизни общества позволит
обеспечить высокие темпы развития народного хозяйства. В настоящие время
новейшие достижения математики и современной вычислительной техники находят
все более широкие применение в экономических исследованиях и планированияx.
Этому способствует развитие таких разделов математики . как математическое
программирование , теория игр , теория массового обслуживания , а так же
бурное развитие быстродействующей электронно - вычислительной техники.
Одной из основных ставится задача создания единой системы оптимального
планирования и управление народным хозяйством на базе широкого применения
математических методов в электронно - вычислительной техники в экономике.
Решение экстремальных экономических задач можно разбить на три этапа :
1. Построение экономико - математической задачи.
2. Нахождение оптимального решения одним из математических методов.
3. Промышленное внедрение в народное хозяйство.
Построение экономическо - математической модели состоит в создании
упрощенной математической модели , в которой в схематичной форме отражена
структура изучаемого процесса. При этом особое внимание должно быть уделено
отражении в модели всех существенных особенностей задачи и учет всех
ограничивающих
условий , которые могут повлиять на результат. Затем определяется цель
решения , выбирается критерий оптимальности и дают математическую
формулировку задачи.
Составными частями математического программирования являются линейное ,
нелинейное и динамическое программирование. При исследовании в большинстве
случаев имеют место задачи нелинейного программирования , аппроксимация их
линейными задачами вызвана только тем , что последние хорошо изучены.
Динамическое программирование как самостоятельная дисциплина
сформулировалась в пятидесятых годах нашего века. Большой вклад в ее
развитие внес американский математик Р. Бельман. Дальнейшие развитие
динамическое программирование получило
в трудах зарубежных ученых Робертса , Ланга и др.
В настоящие время оно в основном развивается в планировании приложений к
различным родам многоэтапным процессам.
КР. 2203 81 – 21
2. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Производственное предприятие имеет в своем составе три филиала которые
производят однородную продукцию
соответственно в количествах , равных 50 , 30 и 10 единиц. Эту продукцию
получают четыре потребителя , расположенных в разных
местах. Их потребности соответственны равны 30 , 30 , 10 и 20 единиц.
Тарифы перевозов единицы продукции от каждого филиалов соответствующим
потребителям задаются матрицей :
1 2 4 1
Сij = 2 3 1 5
3 2 4 4
Составить такой план прикрепления получателе продукции к ее поставщикам , при котором общая стоимость перевозок будет минимальной.
КП. 2203 81 - 21
2.МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
2. Математическая модель задачи
Имеется: m (i=1,2,…,m) – филиалы.
Ai – количество единиц продукции «i» филиала. n (j=1,2,…,n) – потребители
Bj – потребности «j» потребителя
Cij – стоимость перевозки 1 условной единицы продукции от «i» филиала к «j» потребителю
Ограничения:
1. Балансовое ограничение.
Предполагается, что сумма всех запасов (ai) равна сумме всех заявок (bj):
2. Ресурсное ограничение.
Суммарное количество груза, направленного из каждого пункта отправления во
все пункты назначения должно быть равно запасу груза в данном пункте. Это
даст m – условий равенств: или
3. Плановое ограничение.
Суммарное количество груза, доставляемого в каждый пункт назначения изо
всех пунктов отправления должно быть равно заявке (bj) поданной данным
пунктом. Это даст нам n – условий равенств:
КП. 2203 81 - 21
или
4. Реальность плана перевозок.
Перевозки не могут быть отрицательными числами:
5. Требуется составить такой план перевозок, при котором все заявки
были бы выполнены и при этом общая стоимость всех перевозок была бы
минимальна, поэтому целевая функция или критерий эффективности:
КП. 2203 81 – 21
3.ВЫБОР МЕТОДА РЕАЛИЗАЦИИ ПРОДУКЦИИ.
ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МЕТОДА.
Симплекс - метод является универсальным и применяется для решения любых
задач.
Однако существуют некоторые частные типы задач линейного программирования ,
которые в силу некоторых особенностей своей структуры допускают решение
более
простыми методами. К ним относится транспортная задача.
Распределительный метод решения транспортной задачи обладает одним
недостатком :
нужно отыскивать циклы для всех свободных клеток и находить их цены. От
этой
трудоемкой работы нас избавляет специальный метод решения транспортной
задачи , который называется методом потенциалов. Он позволяет автоматически
выделять циклы с отрицательной ценой и определять их цены.
В отличии от общего случая ОЗЛП с произвольными ограничениями и
минимизированной функцией , решение транспортной задачи всегда существует.
Общий принцип определения оптимального плана транспортной задачи методом
потенциалов аналогичен принципу решения задачи линейного программирования
симплекс - метода ,. а именно : сначала находят опорный план транспортной
задачи , а затем его улучшают до получения оптимального плана. Далее будет
рассматриваться сам метод потенциалов.
Решение транспортной задачи , как и любой другой задачи линейного
программирования начинается с нахождения опорного решения , или , как мы
говорим опорного плана. Для его нахождения созданы специальные методы ,
самым распространенным из них считается метод северо - западного угла.
Определение значений xi,j начинается с левой верхней клетки таблицы.
Находим значения x1,1 из соотношения x11 = min(a1,b1(.
Если ai < b1 то x11=a1 , строка i=1 исключается из дальнейшего рассмотрения
, а потребность первого потребителя b1 уменьшается на величину a1.
Если a1>b1 , то x11=b1 , столбец j=1 исключается из дальнейшего
рассмотрения , а наличие груза у первого поставщика a1 уменьшается на
величину b1.
Если a1=b1 , то x11=a1=b1 , строка i=1 и столбец j=1 исключаются из
дальнейшего рассмотрения.
Данный вариант приводит к вырождению исходного плана.
Затем аналогичные операции проделывают с оставшийся частью таблицы ,
начиная с его северо - западного угла. После завершения оптимального
процесса необходимо провести проверку полученного плана на вырожденность.
Если количество заполненных клеток равно m + n -1 , то план является
невырожденным. Если план вырожденный , т.е количество заполненных клеток
стало меньше m + n -1 , то незаполненные клетки с минимальными стоимостями
перевозок заполняются нулями , чтобы общие количество заполненных клеток
стало равным m + n -1.
Транспортная задача с неправильным балансом называется открытой моделью .
Чтобы ее решить , необходимое сбалансировать. Достигается это следующим
образом:
Когда еai >еbj это транспортная задача с избытком запасов.
еxijеai , то такая задача называется – транспортная задача с избытком
запаса. Эту задачу можно свести к обычной задаче с правильным балансом ,
если ввести фиктивный пункт отправления Aф , приписав ему фиктивный запас
aф =еbj - еai . Добавляем фиктивную строку , где Cфi= 0 ( j=1,n).
Стоимости будут равны нулю . это значит , что часть заявок cфj останутся
неудовлетворенными. Среди них могут оказаться те потребности , которые
необходимо обязательно удовлетворить. Для этого вводим коэффициент:
R=еai : еbj и каждый запас bj умножаем на этот коэффициент. Таким образом
задача сведена к транспортной задаче с правильным балансом.
Построенный выше исходный план можно довести до оптимального с помощью
метода потенциалов.
Каждому поставщику Ai поставим в соответствии некоторые числа ai ,
называемые потенциалом , а каждому потребителю Bj – число bj.
Для каждой независимой клетки , т.е для каждой независимой переменной
рассчитываются так называемые косвенные тарифы ( Cўij) по формуле
Cўij= ai + bj. А для заполненных клеток , т.е базисных переменных Cўij
=Cij.
Проверяем полученный план на оптимальность. Если для каждой независимой
клетки выполняется условие Cўij - Cij Cij , то следует
приступить к улучшению плана.
Для правильного перемещения перевозок , чтобы не нарушить ограничений ,
строится цикл , т.е замкнутый путь , соединяющий выбранную свободную клетку
с той же самой , и проходящий через заполненные клетки. Цикл строится
следующим образом.
Вычеркиваются все строки и столбцы , содержащие ровно одну заполненную
клетку (выбранная при этом клетка считается заполненной). Все остальные
заполненные клетки составляют и лежат в его углах. Направление построения
цикла ( по часовой стрелке или против ) несущественно.
В каждой клетки цикла , начиная со свободной , проставляются поочередно
знаки
І + І и І - І . В клетках со знаком І - І выбирается минимальная
величина. Новый базисный план начинается путем сложений выбранной величины
с величинами , стоящих в клетках цикла со знаком І + І и вычитанием этой
величины из величины , стоящей в клетке со знаком І - І . Выбранная
минимальная величина будет соответствовать перемененной выводимой из
базиса.
КП. 2203 81 - 21
Значения переменных включенных в цикл , после описанной корректировки ,
переносятся в новую таблицу.
Все остальные переменные записываются в новую таблицу без изменения.
Осуществляется переход к шагу один. Дальше подсчитывается значение целевой
функции
F = ее Cij· cij min.
Метод потенциалов обеспечивает монотонное убывание значений целевой функции и позволяет за конечное число шагов найти его минимум.
КР. 2203 81 - 21
5.КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ЭВМ И ЕГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.
Слово « компьютер »означает « вычислитель » , т.е устройство для
вычислений.
Это связано с тем , что первые компьютеры создавались как устройства для
вычислений , грубо говоря , усовершенствованные , арифметические
арифмометры. Принципиальное отличие компьютеров от арифмометров и других
счетных устройств состояло в том , что арифмометры могли выполнять лишь
отдельные вычислительные операции(сложение , вычитание , умножение ,
деление и др.) , а компьютеры позволяли проводить без участия человека
сложные последовательные вычислительные операции по заранее заданной
инструкции - программе. Кроме того , для хранения данных , промежуточных и
итоговых результатов вычислений компьютеры содержат память.
Компьютер - это универсальный прибор для переработки информации. Но сам по
себе компьютер является просто ящиком с набором электронных схем. Он не
обладает знаниями ни в одной области своего применения. Все эти знания
сосредоточены в выполняемых на компьютере программах. Для того , чтобы
компьютер мог осуществить определенные действия , необходимо составить для
компьютера программу , т.е точную и пол=дробную последовательность
инструкций на понятном компьютере языке , как надо правильно обрабатывать
информацию. Меняя программы для компьютера , можно привести его в рабочие
место бухгалтера ил конструктора , статистика или агронома , редактировать
документ или играть в игры. Поэтому для эффективного использования
компьютера необходимо знать назначение и свойства необходимые при работе с
ним программ.
Программы . работающие на компьютеры можно разделить на три категории : n Прикладные программы , непосредственно обеспечивающие выполнение необходимых пользователям работ : редактирование текстов , рисование картинок , обработку информационных массивов и т.д. n Системные программы , выполняющие различные вспомогательные функции , например создание копий используемой информации , проверку работоспособности устройств компьютера и т.д. Огромную роль среди всех системных программ играет операционная система - программа , управляющая компьютером , запускающая все другие программы и выполняющая для них различные сервисные функции. n Инструментальные системы (системы программирования ) , обеспечивающие создание новых программ для компьютера.
КР. 2203 81 - 21
6.ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА ЯЗЫКА
В 1992 году фирма Borland International выпустила два пакета
программирования , основанные на использовании языка Паскаль - Borland
Pascal 7.0 и Turbo Pascal 7.0. Система программирования Turbo Pascal ,
разработанная американской корпорацией Borland
остается одной из самых популярных систем программирования в мире. Этому
способствует , с одной стороны , простота лежащего в ее основе языка
программирования Паскаль , а с другой - труд и талант сотрудников Borland
во главе с идеологом и создателем Turbo Pascal Андерсом Хейлсбергом ,
приложившим немало усилий к ее совершенствованию. Придуманный швейцарским
ученым Никласом Виртом как средство для обучения студентов программированию
, язык Паскаль стараниями А. Хейлсберга превратилась в мощною современною
профессиональную систему программирования , которой по плечу любые задачи -
от создания простых программ , предназначенных для решения несложных
вычислительных задач , до разработки сложнейших реляционных систем
управления базами данных. Появление Windows и инструментальных средств
Borland Pascal with Object и Delphi для разработки программ в среде Windows
лишний раз показало , какие поистине не исчерпывающие возможности таит он в
себе : и Borland Pascal , и используемый в Delphi язык Object Pascal
основываются на Турбо Паскале и развивают его идеи.
Пакет Turbo Pascal включает в себя как язык программирования - одно из
расширений языка Паскаль для ЭВМ типа IBM , так и среду , предназначенную
для написания , отладки и запуска программ.
Язык характеризуется расширенными возможностями по сравнению со стандартом
, хорошо развитой библиотекой модулей , позволяющей использовать
возможности операционной системы , создавать оверлейные структуры ,
организовывать ввод - вывод , формировать графические изображения и т.д.
среда программирования позволяет создавать тексты программ . компилировать
их , находить и справлять ошибки , компоновать программы из отдельных
частей . включая стандартные модули , отлаживать и выполнять отлаженную
программу. Пакет представляет пользователю большой объем справочной
информации , позволяет применять объектное - ориентированное
программирование , обладает встроенным ассемблером , имеет инструментальное
средство для создания интерактивных программ - Turbo Vision и т.д.
КР. 2203 81 - 21
7.РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ТЕСТА ДЛЯ НАПИСАНИЯ И ОТЛАДКИ ПРОГРРАММЫ.
| | | | | | | |
| |B1 |B2 |B3 |B4 |ai |ai |
| |1 |2 |0 |4 | | |
|A1 |1 |2 |4 |1 |50 |0 |
| | | | | | | |
| |30 |20 | | | | |
|A2 |2 |3 |1 |5 | | |
| |2 |3 |1 |5 |30 |1 |
| | | | | | | |
| | |10 |10 |10 | | |
|A3 |1 |2 |0 |4 | | |
| |3 |2 |4 |4 |10 |0 |
| | | | | | | |
| | | | |10 | | |
|заявки | | | | | | |
|bj |30 |30 |10 |20 |90 | |
| Bj | | | | | | |
| |1 |2 |0 |4 | | |
1,2 1,4
10
2,2 2,4
| |B1 |B2 |B3 |B4 |ai |ai |
| |1 |2 |0 |1 | | |
|A1 |1 |2 |4 |1 |50 |0 |
| | | | | | | |
| |30 |10 | |10 | | |
| |2 |3 |1 |2 | | |
|A2 |2 |3 |1 |5 |30 |1 |
| | | | | | | |
| | |20 |10 | | | |
| |4 |5 |3 |4 | | |
|A3 |3 |2 |4 |4 |10 |3 |
| | | | | | | |
| | | | |10 | | |
|bj | | | | | | |
| |30 |30 |10 |20 |90 | |
| | | | | | | |
|Bj |1 |2 |0 |1 | | |
1,1 1,4
10
3,1 3,4
КР. 2203 81 - 21
| | | | | | | |
| |B1 |B2 |B3 |B4 |ai |ai |
| |1 |2 |0 |1 | | |
|A1 |1 |2 |4 |1 |50 |0 |
| | | | | | | |
| |20 |10 | |20 | | |
| |2 |3 |1 |2 | | |
|A2 |2 |3 |1 |5 |30 |1 |
| | | | | | | |
| | |20 |10 | | | |
| |3 |4 |2 |3 | | |
|A3 |3 |2 |4 |4 |10 |2 |
| | | | | | | |
| |10 | | | | | |
| | | | | | | |
|bj |30 |30 |10 |20 |90 | |
| | | | | | | |
|Bj |1 |2 |0 |1 | | |
1,1 1,2
10
3,1 3,2
| | | | | | | |
| |B1 |B2 |B3 |B4 |ai |ai |
| |1 |-1 |-3 |1 | | |
|A1 |1 |2 |4 |1 |50 |0 |
| |30 | | |20 | | |
| |5 |3 |1 |5 | | |
|A2 |2 |3 |1 |5 |30 |4 |
| | |20 |10 | | | |
| |4 |2 |0 |4 | | |
|A3 |3 |2 |4 |4 |10+E |3 |
| | |10 | |E | | |
| | | | | | | |
|bj |30 |30 |10 |20+E |90+E | |
| | | | | | | |
|Bj |1 |-1 |-3 |1 | | |
1,1 1,2
10
2,1 2,2
КР. 2203 81 - 21
| | | | | | | |
| |B1 |B2 |B3 |B4 |ai |ai |
| |1 |2 |0 |1 | | |
|A1 |1 |2 |4 |1 |50 |0 |
| |10 |20 | |20 | | |
| |2 |3 |1 |2 | | |
|A2 |2 |3 |1 |5 |30 |1 |
| |20 | |10 | | | |
| |1 |2 |0 |1 | | |
|A3 |3 |2 |4 |4 |10 |0 |
| | |10 | | | | |
| | | | | | | |
|bj |30 |30 |10 |20 |90 | |
| | | | | | | |
|Bj |1 |2 |0 |1 | | |
Fmin=1·10 +2·20 +2·10 +1·10 +2·20 +20*1 = 140
Найден оптимальный план перевозок , равный 140.
КР. 2203 81 – 21
8.АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
В процессе решения транспортной задачи методом потенциалов было получено
решение , которое является оптимальным , потому , что для каждой
независимой клетки выполняется критерий оптимальности плана транспортной
задачи :
Cўij –Cij