Дробно-линейное программирование относится к нелинейному программированию, так как имеет целевую функцию, заданную в нелинейном виде.
Задача дробно-линейного программирования в общем виде записывается следующим образом:
при ограничениях:
где cj, dj, bi, aij — постоянные коэффициенты и djxj ≠0.
Данная задача довольно трудная, решение которой выходит за рамки данного курса математики. Укажем для любознательных алгоритм решения таких задач.
1. Находится область допустимых решений.
2. Определяется угловой коэффициент k и устанавливаем направление поворота целевой функции.
3. Находится точка max(min) целевой функции или устанавливаем неразрешимость задачи.
Математическая модель задачи дробно-линейного программирования может быть использована для определения рентабельности затрат на производство изделий, рентабельности продаж, затрат в расчете на рубль выпускаемой продукции, себестоимости изделий.
Рассмотрим использование дробно-линейного программирования для нахождения себестоимости изделий.
Пример 6. Для производства двух видов изделий А и В предприятие использует три типа технологического оборудования. Каждое из изделий должно пройти обработку на каждом из типов оборудования. Время обработки каждого из изделий, затраты, связанные с производством одного изделия, даны в табл. 28.1
Оборудование I и III типов предприятие может использовать не более 26 и 39 ч соответственно, оборудование II типа целесообразно использовать не менее 4 ч.
Определить, сколько изделий каждого вида следует изготовить предприятию, чтобы средняя себестоимость одного изделия была минимальной.
Решение. Пусть x 1 — количество изделий вида А, которое следует изготовить предприятию, x 2 — количество изделий вида В. Общие затраты на их производство составят (2 х 1 + 3 x 2) тыс. р., а средняя себестоимость одного изделия будет равна
Математическая модель задачи примет вид
при ограничениях:
Δ АВС — область допустимых решений
Найдем x 2: L = (2 x 1 + 3 x 2) / (x 1 + x 2), 2 x 1 + 3 х 2 = Lx 1 + Lx 2, x 2 (3 - L) = x 1(L - 2),
Угловой коэффициент прямой равен k = (L - 2)/(3 — l), тогда
Так как dk/dL > 0, то функция k = (L - 2)/(3 - L) возрастает. Это соответствует вращению прямой против часовой стрелки. Следовательно, в точке С (рис.) целевая функция будет иметь наименьшее значение (глобальный минимум).
Найдем координаты точки С. Решая систему, получим С (3, 1),
опт = (3, 1), L =9/4.
Следовательно, предприятию следует выпускать 3 изделия вида А и 1 изделие вида В. При этом средняя себестоимость одного изделия будет минимальной и равной 2,25 тыс. р.
Задачу дробно-линейного программирования можно свести к задаче линейного программирования и решить симплексным методом.
Метод множителей Лагранжа
Дана задача нелинейного программирования
при ограничениях:
Предположим, что функции f (x 1, х 2 ,..., xп) и gi(x 1, x 2,..., xп) непрерывны вместе со своими первыми частными производными.
Ограничения заданы в виде уравнений, поэтому для решения задачи воспользуемся методом отыскания условного экстремума функции нескольких переменных.
Для решения задачи составляется функция Лагранжа
где λ i — множители Лагранжа.
Пояснения. Функция Лагранжа есть сумма целевой функции и ограничений, умноженных на множитель, который будет получен при решении системы составленной из частных производных функции Лагранжа
Затем определяются частные производные:
Приравняв к нулю частные производные, получим систему
Решая систему, получим множество точек, в которых целевая функция L может иметь экстремальные значения. Следует отметить, что условия рассмотренной системы являются необходимыми, но недостаточными. Поэтому не всякое полученное решение определяет точку экстремума целевой функции. Применение метода бывает оправданным, когда заранее предполагается существование глобального экстремума, совпадающего с единственным локальным максимумом или минимумом целевой функции.
Пример 8. Найти точку условного экстремума функции
Ограничения:
Решение. Составим функцию Лагранжа:
Пояснения. Для составления функции Лагранжа запишем ограничения в виде: q1=x1-x2-2 и q2=x2+2x3-4. Функция Лагранжа есть сумма целевой функции и ограничений, умноженных на множитель, который будет получен при решении системы составленной из частных производных функции Лагранжа.
Найдем частные производные функции Лагранжа по переменным x 1, x 2, x 3, λ1, λ2. Приравняв к нулю полученные выражения, решим систему
λ1 = - x 2, λ2 = - x 2/2,
х 1 = -2, x 2 = -4, x 3 = 4, L = -8.
Определим характер экстремума, изменяя полученные значения переменных.
Измененные значения должны удовлетворять заданной системе ограничений.
Возьмем х 1 > -2, например x 1 = -1, тогда из системы ограничений получим х 2 = -3, x 3 = 7/2, L = -15/2.
Возьмем х 1 < -2, например х 1 = -3, тогда получим х 2 = -5, x 3 = 9/2, L = -15/2.
Следовательно, L = -8 — минимальное значение функции.
Ответ. Точка экстремума х 1 = -2, x 2 = -4, x 3 = 4, максимальное значение функции L = -8.
Пример 9. Мукомольный комбинат реализует муку двумя способами: в розницу через магазин и оптом через торговых агентов.
При продаже x 1 кг муки через магазин расходы на реализацию составляют х 12 руб., а при продаже x 2 кг муки посредством торговых агентов — х 22 руб.
Определить, сколько килограммов муки следует продавать каждым способом, чтобы затраты на реализацию были минимальными, если в сутки выделяется для продажи 5 000 кг муки.
Решение. Составим математическую модель задачи.
Найдем минимум суммарных расходов
Ограничения:
Для расчета модели используем метод множителей Лагранжа. Составим функцию Лагранжа
Найдем частные производные функции F по x 1, x 2 и λ, приравняем их к нулю, получим систему уравнений, решив ко которую, получим: λ = -5 000, x 1 = 2 500, x 2 = 2 500, L = 12 500 000 руб.
Давая х 1 значения больше и меньше 2500, находим L и из определения экстремума функции получаем, что L при х 1 = x 2 = 2 500 достигает минимума.
Для получения минимальных расходов необходимо расходовать в сутки через магазин и торговых агентов по 2 500кг муки, при этом расходы на реализацию составят 12 500 000 руб.
Практические занятия.
Используя графический метод, найти глобальные экстремумы функций.
1.. L =x 1 + 2 x 2 при ограничениях: | 2. L = x 1 + 3 x 2 при ограничениях: |
3. L = (x 1 - 6)2 + (x 2 - 2)2 при ограничениях: | 4. L = (x 1 — 3)2 + (x 2 — 4)2 при ограничениях: |
5. L = (x 1 - 4)2 + (x 2 - 3)2 при ограничениях: | 6. L = (x 1 - 3)2 + (x 2 — 2)2 при ограничениях: |
7. L = (x 1 — 2)2 + (x 2 — l)2 при ограничениях: | L = x 12 + x 22 при ограничениях: |
Используя метод множителей Лагранжа, найти точку условного экстремума
12. L = 2 х 1 х 3 – х 2 х 3 при ограничениях: | 13. L = х 1 х 2 + x 2 x 3, при ограничениях: |
L =x 1 x 2 + х 2 х 3 при ограничениях: | 15. L = 2 x 1 — x 2 + х 3 при ограничениях: |
16. Фирма реализует автомобили двумя способами: через розничную и оптовую торговлю. При реализации х 1 автомобилей в розницу расходы на реализацию составляют 4 x 1 + х 12 р., а при продаже x 2 автомобилей оптом — х 22 р.
Найти оптимальный способ реализации автомобилей, минимизирующий суммарные расходы, если общее число предназначенных для продажи автомобилей составляет 200 шт.
***
Найти глобальные максимум и минимум дробно-линейных функций.
9. L = (2 x 1 - x 2) / (x 1 + x 2) при ограничениях: | 10. L = (3 x 1 - x 2)/(x 1 + x 2) при ограничениях: |
11. L = (3 x 1 + 7 x 2 )/(x l + х 2 ) при ограничениях: |