1. Для виробництва фарб двох видів підприємство використовує два види сировини: А та Б. Норми витрат та максимальні добові витрати сировини кожного виду, а також питомий прибуток від продажу 1т фарби кожного виду наведені в табл. 1.
Таблиця 1
Вивчення ринку збуту виявило, що добовий попит на фарбу другого виду ніколи не перевищує попиту на фарбу першого виду більше, ніж на 1 т, а попит на фарбу другого виду не буває більшим 2 т на добу. Яку кількість фарби кожного виду має виробляти підприємство, щоб сумарний прибуток від реалізації був максимальним?
Для прикладу, що розглядається, математична модель матиме наступну структуру:
Змінні: x1, x2 – добовий обсяг виробництва фарби, відповідно першого та другого видів, у тоннах.
Цільова функція: Позначивши загальний прибуток через Z, можна подати цільову функцію у вигляді такої формули:
Z= З x 1+2 x 2 ® max
Обмеження: В даній задачі передбачено два види обмежень: на запас сировини та на обсяг можливого збуту. Крім того, неявне обмеження полягає в тому, що обсяги виробництва продукції не можуть приймати від’ємні значення. Таким чином, щоб виключити недопустимі розв’язки, будемо вимагати виконання умов невід’ємності змінних.
В цілому, математичну модель можна записати наступним чином. Визначити добові обсяги виробництва (x1 та x2 ) фарби 1 і фарби 2 (у тонах), такі, що забезпечать максимум сумарного прибутку:
Z= 3x1+2x2 ® maxцільова функція)
Дана модель є лінійною, оскільки всі функції, що містяться в нійобмеження й цільова функція), лінійні. Лінійність передбачає наявність у функції двох властивостей: пропорційності та адитивності.
1. Пропорційність означає, що внесок кожної змінної до цільової функції та загальний обсяг споживання ресурсів є прямо пропорційними величині цієї змінної. Якщо ж, наприклад, підприємство надасть покупцеві знижку, продаючи фарбу першого виду при обсязі закупівлі вище 2 т по ціні на 0,5 тис. г.о. меншій, то питомий прибуток (коефіцієнт цільової функції при x1) дорівнюватиме 3 тис. г.о. при x1 <2 т і 2,5 тис. г.о. при x1і2. Пропорційність між прибутком підприємства та величиною x1 у цьому випадку порушиться.
2. Адитивність полягає в тому, що цільова функція являє собою суму внесків від різних змінних. Аналогічно ліва частина кожного обмеження – це сума витрат, в якій кожна складова є пропорційною величині відповідної змінної. Якщо, наприклад, фірма виготовляє два конкуруючих товари, і збільшення збуту одного з них сприяє зниженню обсягів реалізації другого, то модель не матиме властивості адитивності.
Підсумовуючи все сказане в даному параграфі, зауважимо, що лінійне програмування являє собою теоретичний апарат модельного дослідження, спрямованого на відшукання найкращого способу розподілу обмежених ресурсів за декількома взаємозалежними по меті і використанню ресурсів видами виробничої діяльності. ЛП знайшло широке застосування при розв’язанні багатьох практичних задач організаційно-економічного керування.
Список використаної літератури
Балашевич В.А. Основы математического програмирования. - М.: Высшая школа, 1985.
Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое програмирование. - М.: Высшая школа, 1978.
Математичне програмування / Укладач І.П. Момот.- Хмельницький, ХТІ, 1992.
Степанюк В.Б. Методи математичного програмування.- К.: Вища школа, 1977.
Цегелик Г.Г. Лінійне програмування.- Львів: Світ, 1995.