скачать рефераты

МЕНЮ


Математичні методи та моделі в управлінні аграрним виробництвом

Для початку роботи з програмою необхідно натиснути кнопку (Рис.1)"Розпочати роботу".

Рис.1. - Загальний вигляд вікна комп’ютерної програми "Комплексна (багатокритеріальна) оцінка технічних та технологічних систем"


Після появи вікна "Кількісні параметри задачі" (Рис.2) ввести кількість аналізуємих МА та кількість критеріїв і натиснути кнопку "Продовжити роботу".

Рис.2. - Загальний вигляд вікна “Кількісні параметри задачі"


Після появи вікна "Вихідні дані для вибору систем" (Рис.3) ввести дані щодо складу МА та значення прийнятих критеріїв, після чого ввести, в залежності від напрямку покращення критеріїв ідеалізований варіант МА.


Рис.3. - Загальний вигляд вікна "Вихідні дані для вибору систем"


Далі вводиться порядок домінування критеріїв і натиснувши кнопки "Критерії ввести" та "Обчислити показник відстані до цілі" відкриваємо вікно "Ранжування систем" (Рис.4), де подається відстань до цілі та ранжування машинних агрегатів у залежності від прийнятих критеріїв та порядку іх домінування.


Рис.4. - Загальний вигляд вікна "Ранжування систем"


Для збереження одержаної інформації в персональному комп’ютері натиснути кнопку "Зберегти", для виводу інформації на принтер натиснути кнопку "Друкувати".


6. Оптимізація використання комплексів машин

Загальні положення про лінійні оптимізаційні моделі

У практиці обґрунтування інженерних рішень важливе місце займають оптимізаційні задачі з використанням детермінованих моделей.

Кожна технічна система функціонує для досягнення певної мети, а ступінь її досягнення і вся сукупність операцій, що відбувається в системі мають кількісну міру, тобто можуть бути описані математично.

Структура оптимізаційної моделі в загальному випадку включає цільову функцію F (x), яку необхідно мінімалізувати або максималізувати, обмеження hk (х) у вигляді рівнянь, обмеження gj (x) у вигляді нерівностей, а також область S допустимих значень незалежних змінних хі. Наприклад, якщо оптимізація передбачає мінімізацію цільової функції F (x), то математичну модель в загальному вигляді можна записати так:


F (x) = f (x1, x2,..., xn) ® min; (1.1)

hk (x) = 0,k = 1, 2,..., k; (1.2)

gj (x) ³ 0,g = 1, 2,..., j; (1.3)

xiH £ xi £ xib, i = 1, 2,..., N;


де xiH, xib - відповідно нижнє і верхнє значення і-ої змінної.

Оптимізаційні моделі можна класифікувати відповідно до вигляду функцій (1.1 - 1.3) та розмірності вектора х, тобто числом N змінних.

Задачу умовної оптимізації, в яких функції hk (x) і gj (x) є лінійними, входять у клас задач з лінійними обмеженнями. Якщо і цільова функція в них лінійна, то такі задачі відносяться до лінійного програмування.

Стандартна форма задач лінійного програмування

Серед методів багатомірної оптимізації з обмеженнями особливе місце займає лінійне програмування. Це пояснюється широким колом задач, що можуть бути зведені до лінійних моделей, а також розвинутим математичним і програмним забезпеченням методу лінійного програмування.

Задача лінійного програмування у стандартній формі має вигляд:

Z = C1x1 + C2x2 + + Cnxn ® min

приa11x1 + a12x2 + + a1nxn = b1 (1.4)

am1х1 + am2x2 + + amnxn = bm

x1 ³ 0,x2 ³ 0,…xn ³ 0 (1.5)

b1 ³ 0,b2 ³ 0,…bm ³ 0


де

n

-

число незалежних змінних;

m

-

число обмежень;

ai, Ci

-

числові коефіцієнти при змінних хі.

Застосування загальних методів розв’язання задач лінійного програмування потребує зведення математичних моделей до певного однотипного вигляду.

Обмеження (1.4 - 1.5) можуть бути задані у вигляді нерівностей та рівнянь.

При цьому в нерівностях ліва і права частини можуть бути зв’язані знаками £ і ³.

Змінні, що входять у математичну модель, можуть бути додатними або не мати обмежень у знаку. Це народжує певну різноманітність математичних моделей, які можуть бути зведені до стандартної форми лінійних моделей, яка передбачає, що всі обмеження записуються у формі рівнянь з додатною правою частиною, значення всіх змінних моделі є додатними; цільову функцію потрібно мінімізувати або максимізувати.

Будь-яку лінійну модель можна звести до стандартної форми, використовуючи наступні прийоми.

Зведення нерівності до рівняння здійснюється шляхом введенням додаткової змінної, абсолютне значення якої дорівнює різниці між правою і лівою частинами. Ця змінна додається до лівої частини якщо має місце нерівність типу £.

Якщо вихідне обмеження є нерівністю типу ³, то додаткова змінна віднімається від лівої частини.

Значення правої частини рівняння повинно бути додатнім (не від’ємним). Якщо ця вимога не задовольняється, то ліву і праву частини рівняння множать на - 1.

Методика оптимізації використання комплексів машин методом лінійного програмування

Більшість технологічних операцій рільництва може бути виконана з використанням агрегатів на базі різних тракторів. Отже різні агрегати на виконанні однакових робіт мають різні техніко-експлуатаційні показники, що можуть істотно відрізнятися.

Тобто при обґрунтуванні складу комплексів машин є можливість вибирати різні варіанти використання сільськогосподарської техніки при виконанні однієї і тієї ж технологічної операції.

Оптимальним буде той варіант, який забезпечить мінімальні затрати ресурсів на виконання заданого обсягу робіт.

У загальному вигляді задачу оптимального використання комплексів машин можна сформулювати наступним чином:

у заданий календарний період (D днів) необхідно виконати певне число (m) технологічних, навантажувальних або транспортних операцій обсягом Fi (i=1, 2, …, m) (табл.4).

Для цього використовують n видів агрегатів j-го складу.

Годинна продуктивність j-го машинного агрегату (j=1, 2, …, n) становить Wij.

Прямі експлуатаційні витрати на виконання i-тої операції j-м машинним агрегатом складають Cij, витрати палива на одиницю роботи на виконання i‑тої технологічної операції j-м агрегатом складають Gij.

Кількість агрегатів кожного складу дорівнює naj.

Тривалість зміни у період, що планується, становить - Тзм.

Коефіцієнт змінності при виконанні операцій становить kзм.

Таблиця 4

Вихідні дані задачі

Механізована робота

Обсяг робіт,

F,

га.

Машинний агрегат

Продуктивність, Wij, га/год. / Прямі експлуатаційні затрати, Сij, грн/га. / Витрати палива, Gij, кг/га

1

2

3

n

Навантаження МД

F1

W11/C11/G11

W12/C12 /G12

W13/C13/G13

…/…/…

W1n/C1n /G1n

Транспортування МД

F2

W21/C21/G21

W22/C22 /G22

W23/C23/G23

…/…/…

W2n/C2n /G2n

Внесення МД

F3

W31/C31/G31

W32/C32 /G32

W33/C33/G33

…/…/…

W3n/C3n /G3n

Оранка

F4

W41/C41/G41

W42/C42 /G42

W43/C43/G43

…/…/…

W4n/C4n /G4n

…/…/…

і-та операція

Fm

Wm1/Cm1/Gm1

Wm2/Cm2 /Gm2

Wm3/Cm3/Gm3

… / …/…

Wmn/Cmn /Gmn


Необхідно знайти оптимальний план розподілу обсягу робіт за окремими агрегатами, який забезпечив би мінімальні затрати ресурсів (затрат праці Hij, витрати палива Gij, прямих експлуатаційних затрат Cij) на виконання всього обсягу робіт.

Побудову математичної моделі проводимо виходячи з того, що змінною величиною буде обсяг робіт Хij, що виконується всіма агрегатами j-го складу на і-тій операції за період D днів, а через Z - суму затрат ресурсів (затрат праці, витрати палива, прямих експлуатаційних затрат) на виконання всього обсягу робіт.

Цільову функцію виразимо залежністю:

при мінімізації затрат праці



при мінімізації витрати палива



при мінімізації прямих експлуатаційних затрат



Згідно з умовою задачі потрібно визначити такі значення Хij, щоб величина Z була мінімальною.

Можливі значення Хij будуть мати цілий ряд обмежень.

Зокрема Хij буде обмежене, в першу чергу, областю додатніх чисел, тобто



Друге обмеження стосується виконання повного обсягу робіт щодо кожної технологічної, навантажувальної або транспортної операції. Оскільки при виконанні і-тої операції можуть бути задіяні декілька складів агрегатів, то їх загальний виробіток Fi повинен дорівнювати:


Виробіток технологічних агрегатів дорівнює

Xij = xij, га.


Виробіток навантажувальних агрегатів дорівнює

Xij = H·xij, т.


Виробіток транспортних агрегатів дорівнює

Xij = H·S·xij, т·км.


Трете обмеження стосується не перевищення тракторами j-го складу наявного фонду часу Фj в заданому періоді, тобто загальний час використання тракторів j-го виду за D днів неповинен перевищувати фонду їх робочого часу Фj:

Тj ≤ Фj.


Час роботи агрегатів j-го типу на і-тій операції складає:



Так як трактори j-го типу можуть використовуватись при виконанні декількох операцій, то загальні затрати часу агрегатами цього типу в період D, будуть дорівнювати:



Фонд робочого часу Фj тракторів j-го виду за D днів становить

Фj = D·kзм·kп·Тзм·пj;


де

kn

-

коефіцієнт, що враховує частку сприятливих для виконання операції днів.

Тоді третє обмеження можна записати у вигляді



Математичне формулювання задачі набуде вигляду:

знайти оптимум цільової функції


Z (x) =f (H,G, C) → opt


при наступних обмеженнях:


I.

II.

III.


Запишемо в розгорненому вигляді математичну модель задачі.

Цільова функція, як загальна величина затрат ресурсів для виконання всього обсягу робіт (по всіх) виконаних комплексом машин, буде дорівнювати:

при оптимізації затрат праці



при оптимізації витрати палива



при оптимізації прямих експлуатаційних затрат



при умовах:


де


Рішення даної задачі математичного програмування дозволяє оптимізувати використання комплексів машин.

Методика рішення задачі лінійного програмування графічним методом (для двохмірної оптимізації)

Рішення задачі лінійного програмування графічним методом (для двохмірної оптимізації) здійснюється наступним чином:

Визначають область допустимих рішень. Для цього в усіх обмеженнях почергово прирівнюють до нуля змінні X1 та X2 і знаходять відповідне значення іншої змінної. Ці значення будуть відповідати точкам перетину граничної прямої обмежень з осями координат X1 та X2.

Визначають напрям поширення області допустимих рішень відносно граничних прямих. Це встановлюють підставляючи в нерівності довільні значення X1 та X2. Якщо при цих значеннях умова обмеження задовольняється, то точка з координатами (X1і; X2і) знаходиться у півплощині допустимих рішень. Зручно задавати X1і = X2і = 0 і за умовою обмеження встановлювати приналежність початку координат до області допустимих рішень. Напрямок поширення півплощини допустимих рішень позначають штрихуванням. Область допустимих рішень знаходиться за сукупністю всіх обмежень. Якщо будь-яке з обмежень не впливає на область допустимих рішень, то воно є зайвим.

Положення прямої цільової функції Z знаходять довільним наданням її значення, при якому пряма перетинає в межах рисунка осі координат, відсікаючи на них відрізки Z/C1 і Z/C2. Проводячи плоскопаралельне переміщення прямої цільової функції в напрямку області допустимих рішень, знаходять точку або лінію на її межі, що відповідає оптимальному рішенню. При знаходженні максимуму цільової функції ця точка (лінія) буде знаходитись на верхній межі області допустимих рішень, а при пошуку мінімуму - на нижній.

Розв’язавши рівняння цільової функції з даними оптимальними значеннями X1 та X2 знаходять оптимальне значення цільової функції Z.


Рис.5. - Рішення задачі лінійного програмування графічним методом

Приклад побудови математичної моделі задачі оптимального використання комплексів машин з метою мінімізації прямих експлуатаційних затрат на виконання всього обсягу робіт методом лінійного програмування

Умови задачі:

У господарстві за 5 днів планується провести культивацію на площі 500 га.

На виконання цієї роботи може бути виділено:

1 агрегатТ-150К+КШУ-12;

3 агрегатиМТЗ-80+КПС-4.

Роботи проводяться в 1 зміну.

Відомі годинна продуктивність Wij кожного агрегату, а також відповідні прямі експлуатаційні затрати Сіj (табл.5).

Потрібно знайти варіант оптимального використання цих агрегатів, забезпечивши мінімум прямих експлуатаційних затрат при виконанні всього обсягу робіт.


Таблиця 5

Вихідні дані задачі

Показники

Т-150К+КШУ-12

МТЗ-80+КПС-4

W, га/год.

9,4

2,2

C, грн. /га.

3,8

6,4


Побудову математичної моделі проводимо виходячи з того, що змінною величиною буде площа Хj, яку повинен обробити j-й машинний агрегат.


Таблиця 6. Розподіл агрегатів за обсягом робіт.

Обсяг робіт, га

Площа обробітку агрегатами

Т-150К+КШУ-12

МТЗ-80+КПС-4

500

X1

X2


Цільову функцію запишемо у вигляді виразу:

Z = 3,8 X1 + 6,4 X2 ® min;


при наступних умовах:

Xij ³ 0; i = 1; j = 1, 2;

X1 + X2 = 500;

0,106 X1 £ 35;

0,455 X2 £ 105.


Рішення задачі (див. Рис.60) дає наступні результати:


X1 = 330,2 га;

X2 = 169,8 га;

Zmin = 2341,51 грн.


Це означає, що агрегат на базі трактора Т-150К виконує культивацію на площі 330,2 га.

Агрегати на базі трактора МТЗ-80 виконують культивацію на площі 169,8 га.

Фонд робочого часу трактора Т-150К використовується повністю, а фонд робочого часу тракторів МТЗ-80 недовикористовується на 27,8 години, тобто вони можуть бути в даний проміжок часу зайняті на інших роботах.


Рис.6. - Графічний розв’язок задачі

Приклади задач оптимального використання МТА з метою мінімізації прямих експлуатаційних затрат на виконання всього обсягу робіт

Приклад 1.

Умови задачі:

Згідно плану механізованих робіт у господарстві за 10 днів планується провести:

▪ внесення мінеральних добрив на площі 240 га;

▪ оранку на площі 240 га;

▪ культивацію на площі 190 га;

▪ сівбу зернових на площі 360 га;

▪ сівбу кукурудзи на площі 280 га;

▪ сівбу цукрових буряків на площі 130 га.

На виконання всього комплексу робіт може бути виділено з відповідним набором с. /г. машин:

1 тракторК-701;

1 тракторТ-150К;

4 тракториМТЗ-80.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5


Copyright © 2012 г.
При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.