Работа выполнена на отлично,автор выполнил в срок.Заказываю у этого автора не в первый раз,все быстро и качественно.Рекомендую
Подробнее о работе
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
ВВЕДЕНИЕ
Линейное программирование – направление математики, изучающее методы решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными и линейным критерием оптимальности.
В 1939 году Леонид Витальевич Канторович опубликовал работу «Математические методы организации и планирования производства», в которой сформулировал новый класс экстремальных задач с ограничениями и разработал эффективный метод их решения, таким образом были заложены основы линейного программирования.
К математическим задачам линейного программирования относят исследования конкретных производственно-хозяйственных ситуаций, которые в том или ином виде интерпретируются как задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов.
Экономико-математическая модель любой задачи линейного программирования включает: целевую функцию, оптимальное значение которой (максимум или минимум) требуется отыскать; ограничения в виде системы линейных уравнений или неравенств; требование неотрицательности переменных.
Цель курсовой работы на основе имеющихся данных по некоторому предприятию, производящему разные виды продукции, построить математическую модель задачи нахождения оптимальной производственной программы, найти это оптимальное решение с использованием MS Excel и провести анализ и исследование найденного решения.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ЗАДАНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 6
1.1 Геометрическое решение ЗЛП 6
1.2 Симплексный метод решения 7
1.3 Транспортная задача. Метод потенциалов 8
1.4 Математическая модель задачи 9
1.5 Двойственность в линейном программировании 10
1.6 Линейное программирование в Excel 12
2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ 13
2.1 Формирование математической модели задачи 13
2.2 Решение задачи в Microsoft Excel 14
2.3 Анализ устойчивости оптимального решения задачи 17
2.4 Анализ оптимального решения задачи с учетом контрактных обязательств 19
2.5 Анализ оптимального решения задачи с учетом ограничения спроса на шайбы и гайки 21
2.6 Анализ оптимального решения задачи с учетом введения нового вида продукции «пружины» 22
2.7 Анализ оптимального решения задачи с учетом фасовки в тару 24
ВЫВОД 26
Список использованной литературы 27
ВЫВОД
На основе имеющихся данных по некоторому предприятию, производящему разные виды продукции, построена математическая модель задачи нахождения оптимальной производственной программы, найдено это оптимальное решение с использованием MS Excel и проведен анализ и исследование найденного решения.
Решено 6 задач.
1. При производстве 13,26 т шайб, 4,19 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1779 у.е.
2. При увеличении ресурса Сырье на 4 т. значение целевой функции увеличится на 9 у.е. (1788-1779), при увеличении ресурса Оборудование на 14,25 т., значение целевой функции выросло на 19 у.е. (1798-1779). С увеличения запасов ресурса Оборудование и следует начинать, а ресурс Электроэнергия можно снизить на 4т.
3. С учетом контрактных обязательств при производстве 8,35 т шайб, 6,28 т гаек и 0,7 т болтов месячная прибыль достигнет максимума и составит 1772 у.е., что на 7у.е. меньше исходной оптимальной программы.
4. В условиях ограничения спроса на изделия при производстве 0,12 т шайб, 9,82 т гаек и 1,88 т болтов месячная прибыль достигнет максимума и составит 1760 у.е. Прибыль уменьшилась на 19 у.е.(1779 - 1760).
5. При производстве 13,26 т шайб, 4,19 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1779 у.е., т.е. ввод нового вида продукции не повлиял на оптимальную программу выпуска.
6. В условиях расфасовки при производстве 15 т шайб, 3 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1770 у.е., т.е. расфасовка продукции в тару снижает прибыли на 9 у.е. (1779-1770).
1. Замков, О.О. Математические методы в экономике: Учебник./ О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных - М.:МГУ им. Ломоносова, ДИС, 2007.
2. Фомин, Г.П. Методы и модели линейного программирования коммерческой деятельности, М.: Финансы и статистика, 2010. – 128 с.
3. Б.Я. Курицкий. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2007.- 384 с.
4. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В. Федосеев и др.; Под ред. В.В. Федосеева М.: ЮНИТИ, 1999. 391 с.
5. Багриновский, К.А. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика): Учебн. пособие./ Багриновский, К.А., Матюшок В.М. М.: Изд-во РУДН, 2009. 183 с.
6. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. М.: «Дело и Сервис», 2009. 432 с.
7. Хазанова, Л.Э. Математическое моделирование в экономике: Учебн. пособие. М.: Изд-во "Бек", 2008. 141 с.
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
ВВЕДЕНИЕ
Линейное программирование – направление математики, изучающее методы решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными и линейным критерием оптимальности.
В 1939 году Леонид Витальевич Канторович опубликовал работу «Математические методы организации и планирования производства», в которой сформулировал новый класс экстремальных задач с ограничениями и разработал эффективный метод их решения, таким образом были заложены основы линейного программирования.
К математическим задачам линейного программирования относят исследования конкретных производственно-хозяйственных ситуаций, которые в том или ином виде интерпретируются как задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов.
Экономико-математическая модель любой задачи линейного программирования включает: целевую функцию, оптимальное значение которой (максимум или минимум) требуется отыскать; ограничения в виде системы линейных уравнений или неравенств; требование неотрицательности переменных.
Цель курсовой работы на основе имеющихся данных по некоторому предприятию, производящему разные виды продукции, построить математическую модель задачи нахождения оптимальной производственной программы, найти это оптимальное решение с использованием MS Excel и провести анализ и исследование найденного решения.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
ЗАДАНИЕ 4
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ 6
1.1 Геометрическое решение ЗЛП 6
1.2 Симплексный метод решения 7
1.3 Транспортная задача. Метод потенциалов 8
1.4 Математическая модель задачи 9
1.5 Двойственность в линейном программировании 10
1.6 Линейное программирование в Excel 12
2. РАСЧЕТНАЯ ЧАСТЬ 13
2.1 Формирование математической модели задачи 13
2.2 Решение задачи в Microsoft Excel 14
2.3 Анализ устойчивости оптимального решения задачи 17
2.4 Анализ оптимального решения задачи с учетом контрактных обязательств 19
2.5 Анализ оптимального решения задачи с учетом ограничения спроса на шайбы и гайки 21
2.6 Анализ оптимального решения задачи с учетом введения нового вида продукции «пружины» 22
2.7 Анализ оптимального решения задачи с учетом фасовки в тару 24
ВЫВОД 26
Список использованной литературы 27
ВЫВОД
На основе имеющихся данных по некоторому предприятию, производящему разные виды продукции, построена математическая модель задачи нахождения оптимальной производственной программы, найдено это оптимальное решение с использованием MS Excel и проведен анализ и исследование найденного решения.
Решено 6 задач.
1. При производстве 13,26 т шайб, 4,19 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1779 у.е.
2. При увеличении ресурса Сырье на 4 т. значение целевой функции увеличится на 9 у.е. (1788-1779), при увеличении ресурса Оборудование на 14,25 т., значение целевой функции выросло на 19 у.е. (1798-1779). С увеличения запасов ресурса Оборудование и следует начинать, а ресурс Электроэнергия можно снизить на 4т.
3. С учетом контрактных обязательств при производстве 8,35 т шайб, 6,28 т гаек и 0,7 т болтов месячная прибыль достигнет максимума и составит 1772 у.е., что на 7у.е. меньше исходной оптимальной программы.
4. В условиях ограничения спроса на изделия при производстве 0,12 т шайб, 9,82 т гаек и 1,88 т болтов месячная прибыль достигнет максимума и составит 1760 у.е. Прибыль уменьшилась на 19 у.е.(1779 - 1760).
5. При производстве 13,26 т шайб, 4,19 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1779 у.е., т.е. ввод нового вида продукции не повлиял на оптимальную программу выпуска.
6. В условиях расфасовки при производстве 15 т шайб, 3 т гаек месячная прибыль достигнет максимума и составит 1770 у.е., т.е. расфасовка продукции в тару снижает прибыли на 9 у.е. (1779-1770).
1. Замков, О.О. Математические методы в экономике: Учебник./ О.О. Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных - М.:МГУ им. Ломоносова, ДИС, 2007.
2. Фомин, Г.П. Методы и модели линейного программирования коммерческой деятельности, М.: Финансы и статистика, 2010. – 128 с.
3. Б.Я. Курицкий. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2007.- 384 с.
4. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебн. пособие для вузов / В.В. Федосеев и др.; Под ред. В.В. Федосеева М.: ЮНИТИ, 1999. 391 с.
5. Багриновский, К.А. Экономико-математические методы и модели (микроэкономика): Учебн. пособие./ Багриновский, К.А., Матюшок В.М. М.: Изд-во РУДН, 2009. 183 с.
6. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. М.: «Дело и Сервис», 2009. 432 с.
7. Хазанова, Л.Э. Математическое моделирование в экономике: Учебн. пособие. М.: Изд-во "Бек", 2008. 141 с.
Купить эту работу vs Заказать новую | ||
---|---|---|
0 раз | Куплено | Выполняется индивидуально |
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что
уровень оригинальности
работы составляет не менее 40%
|
Уникальность | Выполняется индивидуально |
Сразу в личном кабинете | Доступность | Срок 1—6 дней |
660 ₽ | Цена | от 500 ₽ |
Не подошла эта работа?
В нашей базе 145280 Курсовых работ — поможем найти подходящую