🗊Презентация Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №1Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №2Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №3Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №4Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №5Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №6Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №7Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №8Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №9Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №10Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №11Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №12Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №13Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №14Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №15Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №16Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №17Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №18Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №19Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №20Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №21Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №22Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №23Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №24Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №25

Содержание

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины. Доклад-сообщение содержит 25 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1





Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины
Описание слайда:
Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины

Слайд 2





История 
    Математическое программирование возникло в 30-е годы XX века. Венгерский математик Б.Эгервари в 1931 году решил задачу, называемую проблемой выбора. Американский ученый Г.У. Куй обобщил этот метод, после чего он получил название венгерского метода. В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.
Описание слайда:
История Математическое программирование возникло в 30-е годы XX века. Венгерский математик Б.Эгервари в 1931 году решил задачу, называемую проблемой выбора. Американский ученый Г.У. Куй обобщил этот метод, после чего он получил название венгерского метода. В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.

Слайд 3





       В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.
       В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.
Описание слайда:
В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые. В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.

Слайд 4





Математическое программирование-
это математическая дисциплина, в которой разрабатываются методы отыскания экстремальных значений целевой функции среди множества ее возможных значений, определяемых ограничениями.
Описание слайда:
Математическое программирование- это математическая дисциплина, в которой разрабатываются методы отыскания экстремальных значений целевой функции среди множества ее возможных значений, определяемых ограничениями.

Слайд 5





    Исследование различных процессов обычно начинается с их моделирования, т.е. отражения реального процесса через математические соотношения.
    Исследование различных процессов обычно начинается с их моделирования, т.е. отражения реального процесса через математические соотношения.
Описание слайда:
Исследование различных процессов обычно начинается с их моделирования, т.е. отражения реального процесса через математические соотношения. Исследование различных процессов обычно начинается с их моделирования, т.е. отражения реального процесса через математические соотношения.

Слайд 6





    Математическое программирование включает в себя такие разделы математики как линейное, нелинейное и динамическое программирование. Сюда же обычно относят стохастическое программирование, теорию игр, теорию массового обслуживания, теорию управления запасами и некоторые другие.
    Математическое программирование включает в себя такие разделы математики как линейное, нелинейное и динамическое программирование. Сюда же обычно относят стохастическое программирование, теорию игр, теорию массового обслуживания, теорию управления запасами и некоторые другие.
Описание слайда:
Математическое программирование включает в себя такие разделы математики как линейное, нелинейное и динамическое программирование. Сюда же обычно относят стохастическое программирование, теорию игр, теорию массового обслуживания, теорию управления запасами и некоторые другие. Математическое программирование включает в себя такие разделы математики как линейное, нелинейное и динамическое программирование. Сюда же обычно относят стохастическое программирование, теорию игр, теорию массового обслуживания, теорию управления запасами и некоторые другие.

Слайд 7





Этапы Составление математической модели экономической задачи:
выбор переменных задачи;
составление системы ограничений;
выбор целевой функции.
Описание слайда:
Этапы Составление математической модели экономической задачи: выбор переменных задачи; составление системы ограничений; выбор целевой функции.

Слайд 8





Переменными задачи называются величины x1, x2, х3,..., xn, которые полностью характеризуют экономический процесс. Их обычно записывают в виде вектора X=(x1, x2, x3,…., xn)
Переменными задачи называются величины x1, x2, х3,..., xn, которые полностью характеризуют экономический процесс. Их обычно записывают в виде вектора X=(x1, x2, x3,…., xn)
Система ограничений включает в себя систему уравнений и неравенств, которым удовлетворяют переменные задачи и которые следуют из ограниченности ресурсов или других экономических или физических условий, например, положительности переменных и т.п.
Целевой функцией называют функцию переменных задачи, которая характеризует качество выполнения задачи и экстремум которой требуется найти.
Описание слайда:
Переменными задачи называются величины x1, x2, х3,..., xn, которые полностью характеризуют экономический процесс. Их обычно записывают в виде вектора X=(x1, x2, x3,…., xn) Переменными задачи называются величины x1, x2, х3,..., xn, которые полностью характеризуют экономический процесс. Их обычно записывают в виде вектора X=(x1, x2, x3,…., xn) Система ограничений включает в себя систему уравнений и неравенств, которым удовлетворяют переменные задачи и которые следуют из ограниченности ресурсов или других экономических или физических условий, например, положительности переменных и т.п. Целевой функцией называют функцию переменных задачи, которая характеризует качество выполнения задачи и экстремум которой требуется найти.

Слайд 9


Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №9
Описание слайда:

Слайд 10





     Допустимым решением (планом) задачи линейного программирования называется любой n-мерный вектор X=(X1, X2,...,Xn), удовлетворяющий системе ограничений и условиям неотрицательности.
     Допустимым решением (планом) задачи линейного программирования называется любой n-мерный вектор X=(X1, X2,...,Xn), удовлетворяющий системе ограничений и условиям неотрицательности.
     Множество допустимых решений (планов) задачи образует область допустимых решений (ОДР).
     Оптимальным решением (планом) задачи линейного программирования называется такое допустимое решение (план) задачи, при котором целевая функция достигает экстремума.
Описание слайда:
Допустимым решением (планом) задачи линейного программирования называется любой n-мерный вектор X=(X1, X2,...,Xn), удовлетворяющий системе ограничений и условиям неотрицательности. Допустимым решением (планом) задачи линейного программирования называется любой n-мерный вектор X=(X1, X2,...,Xn), удовлетворяющий системе ограничений и условиям неотрицательности. Множество допустимых решений (планов) задачи образует область допустимых решений (ОДР). Оптимальным решением (планом) задачи линейного программирования называется такое допустимое решение (план) задачи, при котором целевая функция достигает экстремума.

Слайд 11





Задача 1: 
        Для производства продукции 2-х видов А и В используется материал трех сортов. Данные о затратах сырья на производство единицы продукции, запасах сырья и прибыли от реализации единицы продукции приведены в таблице:
Описание слайда:
Задача 1: Для производства продукции 2-х видов А и В используется материал трех сортов. Данные о затратах сырья на производство единицы продукции, запасах сырья и прибыли от реализации единицы продукции приведены в таблице:

Слайд 12





Решение: 

Решим прямую задачу линейного программирования симплексным методом, с использованием симплексной таблицы.
Определим максимальное значение целевой функции F(X) = 4x1+6x2 при следующих условиях-ограничений.
4x1+x2≤196
8x1+7x2≤552
5x1+9x2≤567
Описание слайда:
Решение: Решим прямую задачу линейного программирования симплексным методом, с использованием симплексной таблицы. Определим максимальное значение целевой функции F(X) = 4x1+6x2 при следующих условиях-ограничений. 4x1+x2≤196 8x1+7x2≤552 5x1+9x2≤567

Слайд 13





Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных (переход к канонической форме).
В 1-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x3. В 2-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x4. В 3-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x5. 
4x1+x2+x3 = 196
8x1+7x2+x4 = 552
5x1+9x2+x5 = 567
Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных (переход к канонической форме).
В 1-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x3. В 2-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x4. В 3-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x5. 
4x1+x2+x3 = 196
8x1+7x2+x4 = 552
5x1+9x2+x5 = 567
Описание слайда:
Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных (переход к канонической форме). В 1-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x3. В 2-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x4. В 3-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x5.  4x1+x2+x3 = 196 8x1+7x2+x4 = 552 5x1+9x2+x5 = 567 Для построения первого опорного плана систему неравенств приведем к системе уравнений путем введения дополнительных переменных (переход к канонической форме). В 1-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x3. В 2-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x4. В 3-м неравенстве смысла (≤) вводим базисную переменную x5.  4x1+x2+x3 = 196 8x1+7x2+x4 = 552 5x1+9x2+x5 = 567

Слайд 14





Матрица коэффициентов A = a(ij) этой системы уравнений имеет вид:
Матрица коэффициентов A = a(ij) этой системы уравнений имеет вид:
                                      A =
Описание слайда:
Матрица коэффициентов A = a(ij) этой системы уравнений имеет вид: Матрица коэффициентов A = a(ij) этой системы уравнений имеет вид: A =

Слайд 15





Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.
Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.
В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x2, так как это наибольший коэффициент по модулю.
Необходимо определение новой свободной переменной.
Вычислим значения Di по строкам как частное от деления: bi / ai2
и из них выберем наименьшее:
min (196 : 1 , 552 : 7 , 567 : 9 ) = 63
Следовательно, 3-ая строка является ведущей.
Разрешающий элемент равен (9) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.
Описание слайда:
Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты. Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты. В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x2, так как это наибольший коэффициент по модулю. Необходимо определение новой свободной переменной. Вычислим значения Di по строкам как частное от деления: bi / ai2 и из них выберем наименьшее: min (196 : 1 , 552 : 7 , 567 : 9 ) = 63 Следовательно, 3-ая строка является ведущей. Разрешающий элемент равен (9) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.

Слайд 16





Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x5 в план 1 войдет переменная x2.
Строка, соответствующая переменной x2 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x5 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x2 записываем нули.
Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x2 и столбец x2. Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.
Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x5 в план 1 войдет переменная x2.
Строка, соответствующая переменной x2 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x5 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x2 записываем нули.
Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x2 и столбец x2. Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.
Описание слайда:
Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x5 в план 1 войдет переменная x2. Строка, соответствующая переменной x2 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x5 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x2 записываем нули. Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x2 и столбец x2. Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника. Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x5 в план 1 войдет переменная x2. Строка, соответствующая переменной x2 в плане 1, получена в результате деления всех элементов строки x5 плана 0 на разрешающий элемент РЭ=9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x2 записываем нули. Таким образом, в новом плане 1 заполнены строка x2 и столбец x2. Все остальные элементы нового плана 1, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Слайд 17





Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ.
НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ
СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (9), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.
Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ.
НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ
СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (9), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.
Описание слайда:
Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ. НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (9), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ. Для этого выбираем из старого плана четыре числа, которые расположены в вершинах прямоугольника и всегда включают разрешающий элемент РЭ. НЭ = СЭ - (А*В)/РЭ СТЭ - элемент старого плана, РЭ - разрешающий элемент (9), А и В - элементы старого плана, образующие прямоугольник с элементами СТЭ и РЭ.

Слайд 18


Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19





Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.
Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты.
В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x1, так как это наибольший коэффициент по модулю.
Вычислим значения Di по строкам как частное от деления: bi / ai1
и из них выберем наименьшее:
min (133 : 34/9 , 111 : 41/9 , 63 : 5/9 ) = 27
Следовательно, 2-ая строка является ведущей.
Разрешающий элемент равен (41/9) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.
Описание слайда:
Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты. Текущий опорный план неоптимален, так как в индексной строке находятся отрицательные коэффициенты. В качестве ведущего выберем столбец, соответствующий переменной x1, так как это наибольший коэффициент по модулю. Вычислим значения Di по строкам как частное от деления: bi / ai1 и из них выберем наименьшее: min (133 : 34/9 , 111 : 41/9 , 63 : 5/9 ) = 27 Следовательно, 2-ая строка является ведущей. Разрешающий элемент равен (41/9) и находится на пересечении ведущего столбца и ведущей строки.

Слайд 20





Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x4 в план 2 войдет переменная x1.
Строка, соответствующая переменной x1 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=41/9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x1 записываем нули.
Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x1 и столбец x1. Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.
Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x4 в план 2 войдет переменная x1.
Строка, соответствующая переменной x1 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=41/9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x1 записываем нули.
Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x1 и столбец x1. Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.
Описание слайда:
Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x4 в план 2 войдет переменная x1. Строка, соответствующая переменной x1 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=41/9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x1 записываем нули. Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x1 и столбец x1. Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника. Формируем следующую часть симплексной таблицы. Вместо переменной x4 в план 2 войдет переменная x1. Строка, соответствующая переменной x1 в плане 2, получена в результате деления всех элементов строки x4 плана 1 на разрешающий элемент РЭ=41/9. На месте разрешающего элемента получаем 1. В остальных клетках столбца x1 записываем нули. Таким образом, в новом плане 2 заполнены строка x1 и столбец x1. Все остальные элементы нового плана 2, включая элементы индексной строки, определяются по правилу прямоугольника.

Слайд 21





Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:
Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:
Описание слайда:
Представим расчет каждого элемента в виде таблицы: Представим расчет каждого элемента в виде таблицы:

Слайд 22


Определение и содержание математического программирования как математической дисциплины, слайд №22
Описание слайда:

Слайд 23





Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи.
Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи.
Оптимальный план можно записать так:
x1 = 27, x2 = 48
F(X) = 4•27 + 6•48 = 396
Описание слайда:
Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи. Среди значений индексной строки нет отрицательных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи. Оптимальный план можно записать так: x1 = 27, x2 = 48 F(X) = 4•27 + 6•48 = 396

Слайд 24





Задача 2: 
    В районе имеются четыре ткацкие фабрики, выпускающие ткань определенного артикула. Для ее выпуска требуется два вида пряжи. По плану району отпускается 6000 и 4000 усл. ед. этих видов пряжи. В таблице приведен расход в единицу времени на каждой фабрике каждого вида пряжи и данные, характеризующие производительность (количество, ткани, изготовляемое на каждой фабрике в единицу времени).
Описание слайда:
Задача 2: В районе имеются четыре ткацкие фабрики, выпускающие ткань определенного артикула. Для ее выпуска требуется два вида пряжи. По плану району отпускается 6000 и 4000 усл. ед. этих видов пряжи. В таблице приведен расход в единицу времени на каждой фабрике каждого вида пряжи и данные, характеризующие производительность (количество, ткани, изготовляемое на каждой фабрике в единицу времени).

Слайд 25





Спасибо за внимание!
Описание слайда:
Спасибо за внимание!



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию