Extras din curs
Din m feluri de materii prime M_(i ) (i∈[1,m]), disponibile in cantitati b_(i ) (i∈[1,m]), se preconizeaza a se realiza n tipuri de produse P_(j ) (j∈[1,n]), care necesita consumurile specifice a_(ij ) (i∈[1,m],j∈[1,n]). Beneficiul obtinut pentru fiecare unitate de produs este c_(j ) (j∈[1,n]). Sa se determine ce cantitate trebuie sa se fabrice din fiecare produs astfel incat beneficiul total sa fie maxim.
Daca se noteaza necunoscutele (variabilele) cu x_j ,j∈[1,n], atunci
z=∑_(j=1)^n▒〖c_j x_j 〗
reprezinta expresia beneficiului total care trebuie sa fie maxim. Conditia (restrictia):
a_i1 x_1+a_i2 x_2+⋯+a_in x_n≤b_i
se impune pentru ca materia prima M_(i )este disponibila in cantitatea limitata b_(i )si tot ceea ce se consuma pentru fabricarea cantitatilor x_j de produse P_(j )nu poate sa depaseasca disponibilul. In functie de semnificatia practica a variabilelor se stabileste si semnul acestora.
Daca in locul beneficiilor unitae se cunosc costurile unitare, atunci z reprezinta costul total care trebuie sa fie minim.
Coeficientii a_(ij ) (i∈[1,m],j∈[1,n]) se numesc consumuri specifice sau coeficienti tehnologici.
Daca se noteaza c=〖(c_1 c_2 c_n)〗^T, b=〖(b_1 b_2 b_m)〗^T, x=〖(x_1 x_2 x_n)〗^T, 〖A(a_ij)〗_█(i=1,m@j=1,n) atunci modelul matematic al problemei se scrie vectorial astfel:
{█(maxim f(x_1 x_2 x_n )=∑_(j=1)^n▒〖c_j x_j 〗@Ax≤b@x≥0)┤
Cunoasterea marimilor x_j reprezinta scopul final intr-o problema de planificare a productiei.
In aceste conditii, din resursa totala s-u consumat in total cantitatea ∑_(j=1)^n▒〖a_ij x_j 〗, costul total al materiei prime consumate este α_i ∑_(j=1)^n▒〖a_ij x_j 〗.
Rezolvarea unei probleme de acest tip se poate face prin utilizarea rutinei linprog continuta in Optimization Toolbox al lui Matlab.
Fie sistemul:
{█((max(3x_1+4x_2))¦(x_1+4x_2≤28)@(3x_1+x_2≤21)¦(x_1+x_2≤10)@(x_1≥0)¦(x_2≥0))┤
unde f, x, b, beq, lb si ub sunt vectori si A si Aeq sunt matrici.
Sintaxa este:
[x, fval, exitflag, output, lambda] = linprog(f, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options)
Preview document
Conținut arhivă zip
- Algoritmi genetici.docx