Xij>=0, i=1,…..m j=1,….n (23)

где - количество товара, перевозимого с I-го склада в J-ый пункт. Иными словами, требуется так организовать перевозки продукта со складов в пункты потребления, чтобы при полном удовлетворении потребностей минимизи­ровать суммарные транспортные расходы. Заметим, что условие ( ) является необходимым и достаточным для существования решения транспортной задачи.

Лист

Кп-км-п-44-2203-99

4. Анализ задачи или модели.

4.1 Определение опорного плана транспортной задачи

Для решения транспортной задачи разработано несколько методов, каждый из которых отличается от другого методом заполнения матрицы перевозок. Существуют два типа транспортной задачи: открытая и закрытая. Транспортная задача называется открытой если сумма запасов товара на складах отличается от суммы потребностей товаров у магазинов. Транспортная задача называется закрытой , если сумма запасов товара на складах равняется сумме потребностей магазинов. Решение существует только для закрытой транспортной задачи, поэтому если транспортная задача открытая , то ее надо привести к закрытому типу. Для этого в случае , если запас товара на складах превышает потребность магазинов, то вводят фиктивного потребителя, который выбирает весь избыток товара. В случае же, если существует дефицит товара, т.е. потребность магазинов больше, чем запас товаров на складах, то вводят фиктивного поставщика, с фиктивным запасом товара на складе. В обоих случаях в матрице тарифов перевозок |C| данному складу или магазину проставляется нулевая цена перевозки.

Метод минимального элемента

Алгоритм метода минимального элемента состоит в следующем.

Просматривается вся матрица тарифов перевозок, и из нее выбирается позиция с наименьшим значением тарифа C, затем просматриваются значения наличия запасов на складе A и потребности у потребителя B, затем в данную клетку записывается величина D=MIN(A,B). Из запасов соответствующего склада и потребностей магазина вычитается величина D . Если запас товара на складе исчерпан, то эта строка исключается из дальнейшего рассмотрения. Если потребность магазина в товаре удовлетворена полностью, то этот столбец исключается из дальнейшего рассмотрения. Может быть случай , когда одновременно исключаются и строка и столбец, этот случай называется вырожденным. В дальнейшем весь процесс повторяется до тех пор , пока не будет исчерпан весь запас товаров на складах и не будет удовлетворена потребность всех магазинов. По полученной матрице перевозок вычисляется целевая функция задачи Z.

Лист

Кп-км-п-44-2203-99

Метод Фогеля

Метод состоит в следующем. Просматриваются все строки и столбцы матрицы тарифов, вычисляется разность между двумя наименьшими элементами в строке или в столбце. Затем из всех этих разностей выбирается строка или столбец с максимальной разность. В выбранной строке или столбце , как и в методе минимального элемента, заполняется клетка с наименьшим значением тарифа. Затем обнулявшаяся строка или столбец исключаются из рассмотрения и весь процесс повторяется до полного исчерпания запаса товаров на складах. По полученной матрице перевозок вычисляется целевая функция Z.

Метод двойного предпочтения

В начальной своей стадии этот метод похож на метод минимального элемента , но для столбцов. Просматривается первый столбец матрицы тарифов, в нем находится наименьший элемент. Затем проверяется , минимален ли этот элемент в своей строке. Если элемент минимален в своей строке, то по методу минимального элемента в эту клетку заносится значение D=MIN(A,B),

соответствующие запас и потребность уменьшаются на эту величину. Обнулившаяся строка или столбец исключаются из рассмотрения и процесс повторяется, начиная с первого неисключенного столбца. Если найденный минимальный элемент не минимален в своей строке, то происходит переход к следующему столбцу и так до тех пор, пока не будет найден такой элемент. По полученной матрице перевозок вычисляется целевая функция Z. Этот метод требует интенсивных операции обмена с памятью , поэтому более громоздок по сравнению с остальными и требует больших вычислительных ресурсов.

Как и любая задача линейного программирования, необходимо построить первоначальный опорный план для решения задачи. Одним из методов построения исходного опорного плана является так называемый метод «северо-западного» угла.

Лист

Кп-км-п-44-2203-99

Метод северо-западного угла

Метод состоит в следующем. Просматривается матрица тарифов перевозок C , начиная с левого верхнего угла (клетки). В эту клетку записывается величина D=MIN(A,B). Она вычитается из запасов и потребностей соответствующего склада и магазина. Обнулившаяся строка или столбец исключаются из рассмотрения, затем процесс опять повторяется для левой верхней клетки оставшейся матрицы и так до тех пор пока весь запас товаров не будет исчерпан. Полученный опорный план не оптимален, поэтому его дальнейшее решение продолжают одним из вышерассмотренных методов.

Лист

Кп-км-п-44-2203-99

2. Предмодельный анализ.

2.1 Анализ существующих аналогов и подсистем

Программное обеспечение для решения задач линейного программирования и в частности, транспортной задачи разработано уже в конце 60-ых – начале 70-ых годов и было реализовано как пакет программ – библиотек. Данный пакет задач был реализован на таких алгоритмических языках как Алгол, Фортран. В западных разработках в основном применялся алгоритмический язык Кобол. С появлением персональных компьютеров данный пакет был перемещен на ПК, с учетом особенностей реализации трансляторов вышеперечисленных языков на ПК. Также дополнительно были реализованы пакеты программ, в основном усилиями вузов на языках Паскаль, Си. Перенос программного обеспечения на ПК открыл новые возможности в решении задач линейного программирования и наглядного отображения результатов вычислении, что отсутствовало на больших вычислительных системах – мэйнфреймах.

Ход вычислении и его результаты, особенно для многомерных задач с большим числом переменных можно было наглядно отобразить на мониторе. Кроме того появление интерактивных программ, программ , в ход которых человек- оператор мог активно вмешаться, корректировать промежуточные результаты , изменить методику расчетов, значительно облегчал и ускорял разработку нового программного обеспечения.

С развитием аппаратного обеспечения совершенствовалось и программное обеспечение. Алгоритмические языки тоже совершенствовались согласно потребностям экономики, науки и т.д.