ЗАДАЧА №2
Построить сетевую модель ремонта Вашей квартиры
а) определить критический путь
б) рассчитать поздние сроки окончания и начала событий
в) рассчитать ранние сроки окончания и начала событий
г) рассчитать резервы событий
Решение:
1. Делаем ремонт двухкомнатной квартиры улучшенной планировки: жилая комната, детская, кухня, ванна, туалет и коридор.
2. Необходимо сделать:
• сменить обои во всех помещениях;
• покрасить окна;
• в зале и коридоре сделать подвесные потолки с рассеяным светом
• в оттальных помещениях потолок покрывается краской КЧ
• покрасить входную дверь;
• постелить по всей квартире линолиум
3. Строим таблицу ремонта и сетевой график
4."Четырехсекторным" методом рассчитываем параметры сетевого графика и определяем "критический путь".
5. Расчитываем параметры сетевого графика и резервы времени
ЗА ДАЧА 1
Условие задачи:
В табице приведены показатели коэффициентов прямых затрат и
объемы конечных продуктов трех взаимосвязанных отраслей
Рассчитать:
1) Валовые выпуски отраслей
2) объемы межотраслевых поставок
3) матрицу полных затрат итерационным методом, ограничившись
уровнем косвенных затрат третьего порядка
Произво-дящие отрасли Коэффициенты прямых затрат Потребляющие отрасли Конечный продукт Yi
1 2 3
1 0,2 0,1 0,005 100
2 0,15 0,1 0,25 100
3 0,3 0,05 0,1 200
Р е ш е н и е
1. Валовый выпуск отраслей находим по формуле:
X = ( E - A )-1 * Y ( 1 )
1.1 Найдем матрицу ( E - A )
(E-А) 0,8 -0,1 -0,005
-0,15 0,9 -0,25
-0,3 -0,05 0,9
1.2 Найдем элементы обратной матрицы ( E - A )-1
?? 0,615613 детерминант матрицы (Е-А)
Алгебраические дополнения каждого элемента матрицы (Е-А):
a11= 0,80
a12= 0,21
a13= 0,28
a21= 0,09
a22= 0,72
a23= 0,07
a31= 0,03
a32= 0,20
a33= 0,71
1.3 Искомая матрица :
Y
(E-A)-1= 1,299519 0,1462 0,04792
100
0,341124 1,1671 0,3261 100
0,454832 0,1137 1,1452 200
1.4 определим валовый выпуск продукции в каждой отрасли
по формуле X=(E-А)-1*Y
Х1= 154,16
Х2= 216,04
Х3= 285,89
2. Найдем объемы межотраслевых поставок
xij=aij*Xj, где Xj - валовый продукт j отрасли, а aij - прямые затраты
матрица межотраслевых поставок:
30,83 15,42
0,77
Мij= 32,41 21,60 54,01
85,77 14,29 28,59
3) Найдем полные затраты итерационным методом
Как известно, чтобы получить матрицу косвенных затрат первого
порядка надо матрицу прямых затрат Аij умножить саму на себя
Каждый элемент матрицы косвенных затрат первого порядка можно
найти по формуле: aij(1)=? aik*akj
0,0565
0,0303 0,0265
Аij(1)= 0,12 0,0375 0,05075
0,0975 0,04 0,024
Чтобы получить матрицу косвенных затрат второго порядка, нужно
матрицу прямых затрат умножить справа на матрицу косвенных затрат
первого порядка
Аij(2)= Аij * Аij(1)
Каждый элемент матрицы косвенных затрат второго порядка можно
найти по формуле: aij(2)=? aik*akj(1)
Итак матрица косвенных затрат второго порядка:
0,023788 0,01 0,0105
Аij(2)= 0,04485 0,0183 0,01505
0,0327 0,015 0,01289
матрица косвенных затрат третьего порядка:
0,009406 0,0039 0,00367
Аij(3)= 0,016228 0,0071 0,0063
0,012649 0,0054 0,01289
Матрица полных затрат :
Sij=
0,289694 0,1442 0,04566
0,331078 0,1629 0,3221
0,442849 0,1104 0,14978
Ремонт. Задача 2
Работа Содержание работы Длитель-ность, часы
Кухня
0-1 Удаление старых обоев 4
1-2 Оклейка кафельной плиткой 40
0-2 Окраска оконных рам 4
2-3 Потолок покрывается краской КЧ 2
3-4 Оклейка обоями 10
Зал
0-5 Удаление старых обоев в жилой комнате, подготовка стен(затираем неровности, покрываем клеем) 8
5-6 Работа с электропроводкой 10
0-7 Подготовка (удаление старой краски, шлифовка) и окраска оконных рам 20
6-7 Изготовление подвесного потолка 40
7-12 Оклейка обоями 15
Детская комната
0-8 Удаление старых обоев в детской 5
8-9 Потолок покрывается краской КЧ 2
0-9 Окраска оконных рам 4
9-10 Оклейка обоями 12
Ванная и туалет
0-11 Красим ванную 10
11-12 Красим туалет 8
Коридор
12-13 Удаление старых обоев 4
6-13 Работа с электропроводкой 5
13-14 Изготовление подвесного потолка 30
14-15 Оклейка обоями 15
15-16 Покраска входной двери
Линолиум по всей квартире
7-16 Линолиум в зале 16
10-16 Линолиум в детской 12
4-16 Линолиум в кухне 12
16-17 Линолиум в коридоре 16
Таблица ко 2 задаче
Параметры сетевого графика и резерв
i j tij Tjран Tiран Tjпозд Tiпозд tij tij tij tij Rij
раннее начало раннее окончание позднее окончание позднее начало резерв
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0 1 4 4 0 62 0 0 4 62 58 58
1 2 40 44 4 102 62 4 44 102 62 58
0 2 4 44 0 102 0 0 4 102 98 58
2 3 2 46 44 104 102 44 46 104 102 58
3 4 10 56 46 114 104 46 56 114 104 58
4 16 12 126 56 126 114 56 68 126 114 0
0 5 8 8 0 8 0 0 8 8 0 0
5 6 10 18 8 18 8 8 18 18 8 0
0 7 20 58 0 58 0 0 20 58 38 0
6 7 40 58 18 58 18 18 58 58 18 0
6 13 5 77 18 77 18 18 23 77 72 0
7 12 15 73 58 73 58 58 73 73 58 0
7 16 16 126 58 126 58 58 74 126 110 0
0 8 5 5 0 100 0 0 5 100 95 95
0 9 4 7 0 102 0 0 4 102 98 95
8 9 2 7 5 102 100 5 7 102 100 95
9 10 12 19 7 114 102 7 19 114 102 95
10 16 12 126 114 126 114 114 126 126 114 0
0 11 10 10 0 65 0 0 10 65 55 55
11 12 8 73 10 73 65 10 18 73 65 0
12 13 4 77 73 77 73 73 77 77 73 0
13 14 30 107 77 107 77 77 107 107 77 0
14 15 15 122 107 122 107 107 122 122 107 0
15 16 4 126 122 126 122 122 126 126 122 0
16 17 16 142 126 142 126 126 142 142 126 0
Задача 3
х1 х2
0 50
0,1 26,11
0,2 18,48
0,3 12,93
0,4 8,411
0,5 4,529
0,6 1,088
0,7 -2,02
График №3
Задача 4.
Условие задачи.
Задана следующая экономическая ситуация. Завод выпускает изделия двух
типов А и В. При этом используется сырье четырех видов. Расход
сырья каждого вида на изготовление еденицы продукции и запасы сырья
заданы в таблице
Изделия Сырье
1 2 3 4
А 2 1 0 2
В 3 0 1 1
Запасы сырья 21 4 6 10
Выпуск изделия А приносит 3 денежные еденицы, В - 2 денежные единицы.
Составить план производства, обеспечивающий максимальную
прибыль
а) составьте матиматическую модель задачи;
б) поясните смысл целевой функции и ограничении
Решение:
а) Математическая модель
2x1+3x2
x1
x2+
2x1+ x2
x1 >=0
x2 >=0
б) Суммарный расход каждого вида сырья на весь выпуск не должен
превышать заданного ограничения.
Валовая реализация (сумма объемов реализации по каждому виду
продукции в денежном выражении) должна стремиться при заданных
условиях к максиму
в) Решать будем симплекс методом
преобразуем неравенства в равенства, для этого введем четыре
дополнительные переменные
2x1+3x2+ x3 =21
x1 + x4 =4
x2 +x5 =6
2x1+x2+ x6 =10
f=3x1+2x2+0*x3+0*x4+0*x5+0*x6 -> max
перепишем в виде систем 0 уравнений
0= 21-(2x1+3x2+x3)
0= 4-( x1 + x4)
0= 6-( x2+ х5)
0=10-(2х1+х2+ х6)
f=0-(-3x1-2x2-0*x3-0*x4-0*x5-0*x6)
Система уравнений может быть записана в виде векторного равенства
0=В - (А1х1+А2х2+А3х3+А4х4+А5х5+А6х6)
В - свободные члены
А1…А6 коэффициенты при переменных х1…х6
Линейная форма имеет вид : f=c1x1+c2x2+c3x3+c4x4+c5x5+c6x6
Векторы А3,А4, А5,А6 составляют базис
Составляем первую симплекс таблицу
Базисный вектор Коэф.лин. формы с вектор св. член b b/a 3 A1 2 A2 0 A3 0 A4 0 A5 0 A6
А3 0 21 10,5 2 3 1 0 0 0
A4
0 4 4 1 0 0 1 0 0
A5 0 6 0 0 1 0 0 1 0
A6 0 10 5 2 1 0 0 0 1
индексная строка fj-сj 0 -3 -2
Решение: х1=0,х2=0,х3=21,х4=4,х5=6,х6=10
f=0
Так как в индексной строке есть отрицательные элементы -решение не
является оптимальным.
A1 вводим в базис вместо вектора А4
Базисный вектор Коэф.лин. формы с вектор св. член b b/a 3 A1 2 A2 0 A3 0 A4 0 A5 0 A6
A3 0 13 4 1/3 0 3 1 -2 0 0
A1 3 4 0 1 0 0 1 0 0
А5 0 6 6 0 1 0 0 1 0
A6
0 2 2 0 1 0 -2 0 1
индексная строка fj-сj 0 -2 0 3 0 0
Решение: х1=4,х2=0,х3=13,х4=0,х5=6,х6=2
f=12
Так как в индексной строке есть отрицательные элементы -решение не
является оптимальным.
A2 вводим в базис вместо вектора А6
Базисный вектор Коэф.лин. формы с вектор св. член b b/a 8 A1 7 A2 6 A3 0 A4 0 A5 0 A6
A3
0 7 1 3/4 0 0 1 4 0 -3
A1 3 4 4 1 0 0 1 0 0
А5 0 4 2 0 0 0 2 1 -1
A2 2 2 -1 0 1 0 -2 0 1
индексная строка fj-сj 0 0 0 -1 0 2
Решение: x1=4, x2=2; x3=7; x4=0;x5=4;x6=0
f=12
Так как в индексной строке есть отрицательные элементы -решение не
является оптимальным.
A4 вводим в базис вместо вектора А3
Базисный вектор Коэф.лин. формы с вектор св. член b b/a 8 A1 7 A2 6 A3 0 A4 0 A5 0 A6
A4 0 1 3/4 0 0 1/4 1 0 - 3/4
A1 3 2 1/4 1 0 - 1/4 0 0 3/4
А5 0 1/2 0 0 - 1/2 0 1 1/4
A2 2 5 1/2 0 1 1/2 0 0 -1 1/2
индексная строка fj-сj 0 0 1/4 0 0 1 1/4
Решение: x1=2,25, x2=5,5; x3=0; x4=1 3/4;x5=1/2;x6=0
f=17,75
В индексной строке нет отрицательных элементов, следовательно
дальнейшее увеличение значения линейной формы невозможно мы получили
оптимальную программу
Максимальная прибыль достигается при изготовлении первого вида
продукции 2,25 у.е., а второго 5,5 у.е.
Так как нам не было задано условие целочисленности, такие значения
допустимы, например в качестве условных едениц - тысячи тонн.
ЗАДАЧА 5
Наити максимум функции F при заданных ограничениях
F = x1+2x2 ->max
3x1+x2 >=3 (1)
3x1-x2
x1-x2 >=3 (3)
x1>=0 (4)
x2>=0 (5)
Решить графическим методом
Решение
1.Из условия знакоположительности - первой допустимой областью
решения является первая четверть декартовой системы координат
2. Построим области допустимых значений, для этого построим линии
для каждого из уравнений
3x1+x2 =3
3x1-x2 =0
x1-x2 =3
и линию для функции f
x1+2x2 =0
3. Наидем область допустимых значений
4. Как видно на графике области допустимых значений для
ограничении (1),(2) и (3) не пересекаются, значит система не имеет
допустимых решений. Ограничения противоречивы.
5.Для того чтобы система была решаема, она должна быть например
такой F = x1+2x2 ->max
3x1+x2
3x1-x2
x1-x2
x1>=0
x2>=0
Тогда область допустимых решений - треугольник АВС
И функция F достигает максимума в точке С (0;3) и F=6
Уравнения значения
x1 x2
для уравнения 3x1+x2=3 0 3
2 -3
для уравнения 3x1-x2=0 0 0
2 6
для уравнения x1-x2=3 0 -3
5 2
для уравнения x1+2x2=0 0 0
(линия функции) 5 -2,5
Диаграмма к 5
ЗАДАЧА 6
Имеются следующие данные об урожайности зерновых культур Y (в ц/га)
количестве осадков Х1 (в см) выпавших в вегетационный период
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Yi 23 24 27 27 32 31 33 35 34 32
Xi 25 27 30 35 36 38 39 41 42 45
Требуется :
а)Определить параметры уравнения регрессии;
б) определить коэффициент парной корреляции и проверить его
статическую надежность
1. Количественные оценки связи между величинами случайного процесса
устанавливает регрессионный анализ. Связи между переменными могут
линейные и нелинейные. В простейшем случае значения Y выражаются в
виде линейной зависимости :
Y =a + bX,
где a и b - коэффициенты регрессии.
Наиболее часто для расчетов коэффициентов применяют метод
наименьших квадратов.
2. По методу наименьших квадратов произведем расчет коэффициентов
уравнения регрессии
из системы уравнении
sum(Yi)= n*A + B sum(Xi)
sum(XiYi) = A* sum(Xi) + B*sum(Xi2))
имеем
А = sum(Yi) * sum(Xi2) - sum(XiYi) * sum(Xi)
n* sum(Xi2)- (sum(Xi) 2)
B = n*sum(XiYi) - sum(Xi)* sum(Yi)
n*sum(Xi2)- (sum(Xi))2
A=S2*S3-S4*S1 B=n*S4-S1*S2,
n*S3-S1*S1 n*S3-S1*S1
где S1=SUM(Xi) S2=SUM(Yi) S3=SUM(Xi2)
S4=SUM(XiYi)
n - общее число замеров, в нашем случае это 10
2.В результате расчета получено уравнение регрессии:
Y= 8,917+0,583*Х
3.Подставив значения X в уравнение найдем Y расчетное.
4.По значениям экспериментальным и теоретическим строим графики.
5. Связь между двумя случайными величинами, которая определяется с
некоторой вероятностью, называется корреляционной. Для
количественной оценки линейной корреляции используется коэффициент
парной корреляции
r = 10*S4-S1*S2
(10*S3-S12)*(10*S5-S22)
S5=SUM(Yi2)
r= 0,9104
По таблице Чеддока найдём тесноту связи между двумя явлениями, связь
"очень тесная"
6.Качество уравнений регрессии оценивают по его прогнозирующей
способности. Уравнения хорошо прогнозируют(т.е. адекватно описывают)
экспериментальные данные, если расхождения между экспериментальными
и расчетными данными находятся в допустимых пределах.
Для проверки адекватности уравнения найдем среднюю относительную
ошибку прогнозирования E:
E=100 *SUM |Yэi - Ypi|
10 Yэi
где Yэi -экспериментальное, Ypi - расчетное значение
Е= 4,434%
Это сравнительно большое значение ошибки прогнозирования при
полученном выше значении r.
Внимательно посмотрим на значения отклонений между фактическими и
расчетными значениями Y. Почти непрерывный рост уражайности
после 8 года сменяется спадом. 10 год дает самый большой прирост
ошибки прогнозирования.
По всей видимости, для описания зависимости, лучше подошло бы
не уравнение прямой, а уравнение параболлы, так как после достижения
определенного уровня осадков урожайность начинает падать (много воды -
это тоже плохо для урожая) см. последние значения Х и Y
В 4 год также сравнительно большое расхождение, это может быть
вызванно тем, что урожайность зерновых зависит не только от
количества осадков, но и от многих других факторов, например от
количества теплых дней. Просто было холодно.
i X Y X2 XY Yрасч Y2 (Y-Yрасч) Y
1 25 23 625 575 23,5 529 0,0217
2 27 24 729 648 24,67 576 0,0279
3 30 27 900 810 26,42 729 0,0215
4 35 27 1225 945 29,33 729 0,0863
5 36 32 1296 1152 29,92 1024 0,0650
6 38 31 1444 1178 31,08 961 0,0026
7 39 33 1521 1287 31,67 1089 0,0403
8 41 35 1681 1435 32,83 1225 0,0620
9 42 34 1764 1428 33,42 1156 0,0171
10 45 32 2025 1440 35,17 1024 0,0991
? 358 298 13210 10898 298 9042 0,4434
среднее 35,8 29,8
Коэффициенты регрессии:
b 0,583
a 8,917
Уравнение регрессии: Y= 8,917+0,583*Х
Коэффициент парной корреляции:
ЧИСЛИТ 2296
ЗНАМЕН 2522
R 0,91
Средняя относительная ошибка прогнозирования:
E= 4,43439
Диаграмма6
25 23 23,5
27 24 24,67
30 27 26,42
35 27 29,33
36 32 29,92
38 31 31,08
39 33 31,67
41 35 32,83
42 34 33,42
45 32 35,17