МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів
Контакти
Тлумачний словник Авто Автоматизація Архітектура Астрономія Аудит Біологія Будівництво Бухгалтерія Винахідництво Виробництво Військова справа Генетика Географія Геологія Господарство Держава Дім Екологія Економетрика Економіка Електроніка Журналістика та ЗМІ Зв'язок Іноземні мови Інформатика Історія Комп'ютери Креслення Кулінарія Культура Лексикологія Література Логіка Маркетинг Математика Машинобудування Медицина Менеджмент Метали і Зварювання Механіка Мистецтво Музика Населення Освіта Охорона безпеки життя Охорона Праці Педагогіка Політика Право Програмування Промисловість Психологія Радіо Регилия Соціологія Спорт Стандартизація Технології Торгівля Туризм Фізика Фізіологія Філософія Фінанси Хімія Юриспунденкция |
|
|||||||||||||||||||||||||||
Показники вирощування сільськогосподарських культур
Критерієм оптимальності є максимізація прибутку. Нехай: х1 – шукана площа посіву озимої пшениці, га; х2 – шукана площа посіву цукрових буряків, га.
Задача лінійного програмування: (8) за умов: x1 + x2 ≤ 20; (9) 5x1 + 25x2 ≤ 270; (10) 2x1 + 8x2 ≤ 80; (11) x2 ≥ 5; (12) x1 ≥ 0, x2 ≥ 0. (13)
Рис. 2. Область допустимих розв’язків задачі 4. Основні властивості розв’язків задачі лінійного програмування Властивість 1. Множина всіх планів задачі лінійного програмування опукла. Властивість 2. Якщо ЗЛП має оптимальний план, то екстремального значення цільова функція набуває в одній із вершин її багатогранника розв’язків. Якщо ж цільова функція набуває екстремального значення більш як в одній вершині цього багатогранника, то вона досягає його і в будь-якій точці, що є лінійною комбінацією таких вершин. Властивість 3. Якщо відомо, що система векторів A1,A2,…,Ak (k ≤ n) у розкладі A1x1 +A2x2 + … + Anxn = A0, X ≥ 0 лінійно незалежна і така, що A1x1 + A2x2 + … + Akxk = A0, де всі xj≥0, то точка X=(x1,x2,…,xk,0,…,0) є кутовою точкою багатогранника розв’язків. Властивість 4. Якщо X=(x1,x2,…,xn) – кутова точка багатогранника розв’язків, то вектори в розкладі A1x1+A2x2+…+Anxn=A0, X ≥ 0, що відповідають додатним xj, є лінійно незалежними.
Отже, якщо цільова функція ЗЛП обмежена на багатограннику розв’язків, то: 1) існує така кутова точка багатогранника розв’язків, в якій цільова функція ЗЛП досягає свого оптимального значення; 2) кожний опорний план відповідає кутовій точці багатогранника розв’язків.
Тому для розв’язання задачі лінійного програмування необхідно досліджувати лише кутові точки багатогранника (опорні плани), не включаючи до розгляду внутрішні точки множини допустимих планів. 5. Графічний метод розв’язування ЗЛП Задача. Знайти екстремум (максимум, мінімум) функції: (14) за умов: (15) . (16) - система (15) за умов (16) сумісна і багатокутник її розв’язків обмежений. Розв’язати ЗЛП графічно означає знайти таку вершину багатокутника розв’язків, у результаті підстановки координат якої в (14) лінійна цільова функція набуває найбільшого (найменшого) значення. Алгоритм графічного методу розв’язування ЗЛП: 1. Будуємо прямі, рівняння яких дістаємо заміною в обмеженнях задачі (15) знаків нерівностей на знаки рівностей. 2. Визначаємо півплощини, що відповідають кожному обмеженню задачі. 3. Знаходимо багатокутник розв’язків ЗЛП. 4. Будуємо вектор , що задає напрям зростання значення цільової функції задачі. 5. Будуємо пряму с1х1+с2х2=const, перпендикулярну до вектора . 6. Рухаючи пряму с1х1 + с2х2 = const в напрямку вектора (для задачі максимізації) або в протилежному напрямі (для задачі мінімізації), знаходимо вершину багатокутника розв’язків, де цільова функція набирає екстремального значення. 7. Визначаємо координати точки, в якій цільова функція набирає максимального (мінімального) значення, і обчислюємо екстремальне значення цільової функції в цій точці. Рис. 3 Рис. 4 Рис. 5 Рис. 6 Рис. 7 Рис. 8 Рис. 9 Читайте також:
|
||||||||||||||||||||||||||||
|