АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Формулировка проблемы

Читайте также:
  1. Аналитическая формулировка второго закона
  2. Б. Формулировка короллария об индивидуальности
  3. ГЛОБАЛЬНЫЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ. НООСФЕРА.
  4. Демографическое постарение населения. Социально-гигиеническое значение проблемы.
  5. Значение, принципы и организация лечебного питания. Пути коррекции патогенетических блоков болезни. Нанотехнологии в пищевых производствах: перспективы и проблемы.
  6. Математическая формулировка задачи конвективного теплообмена
  7. Медицинская психология: понятие, предмет и проблемы.
  8. Обобщенная формулировка задании
  9. Обобщенная формулировка задачи
  10. Обобщенная формулировка задачи
  11. Обобщенная формулировка задачи
  12. Обобщенная формулировка задачи

Найти оптимальную величину заказа. Исходные данные определены, решение – стандартное.

График поиска оптимальной величины заказа (материалов, сырья, оборудования по одному критерию – минимуму затрат).

Оптимизация величины заказа

Б
Расходы А+Б

А
Оптимальная величина заказа Величина заказа

А – закупочные расходы.

Б – расходы хранения

25. Линейное программирование. Решение проблемы синхронного планирования

Модели линейного программирования применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей.

Пример: Графическое решение проблемы синхронного планирования с помощью линейного программирования.

0 375 500 1000 Х2.

Предприятие, производящее продукты 1 и 2, состоит из подразделений А и Б.

Производственное подразделение (А) может изготовлять оба продукта в количестве, рассчитываемом в соответствии с ограничениями, заданными как

Х1 + 2 Х2 ≤ 1000,

А сбытовое подразделение (Б) может продавать их в количестве, определяемом в соответствии с ограничениями, заданными как

25Х1 + 10Х2 ≤ 10 000,

где Х1 – количество продукта 1;

Х2 – количество продукта 2.

Единичная прибыль составляет 300 марок – для продукта 1 и 200 марок – для продукта 2, из чего следует, что общая прибыль определяется как

П = 300Х1 + 200Х2.

Объем производства обоих продуктов должен определяться таким образом, чтобы прибыль предприятия была максимальной; следовательно, ее целевая функция выглядит как П = 300Х1 + 200Х2 → max.

Заштрихованный четырехугольник означает комбинации количества обоих продуктов, которые обоими подразделениями могут быть произведены и проданы (реализованы) и, следовательно, ведут к согласованному оптимальному плану. Прямая А – «граница изготовления», а прямая Б – «граница сбыта» в соответствии с вышеупомянутыми ограничениями.

В области этих возможных комбинаций количества продуктов комбинация количеств, обеспечивающих максимальную прибыль, находится как раз там, где параллельно смещенная прямая функция прибыли П еще касается области возможностей. В нашем случае это точка Z (с координатами: Х1 = 250; Х2 = 375). Повышение значений функции прибыли отражает соотношение объемов производства обоих продуктов.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)