Автор работы: Мирошниченко Вячеслав, 9 класс, МБОУ СОШ 1 х.Маяк. Руководитель: Будко Любовь Фёдоровна, учитель математики.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Математические методы и модели организации операций Задачи линейного программирования.
Advertisements

Метод наименьших квадратов X00,511,52 Y-3-202,57,5.
Оптимальный план производства Математические методы в теории управления, продвинутый курс Направление менеджмент, магистерская программа «Управление проектами»,
LOGO Примеры задач линейного программирования. Для изготовления двух видов продукции Р1 и Р2 используют четыре вида ресурсов: S1, S2, S3 и S4. Задача.
Линейное программирование Математика-наука о математических моделях.
Решение задач дробно- линейного программирования графическим методом.
С железнодорожных станций А и В нужно развезти грузы на склады 1, 2 и 3. На станции А весь груз можно погрузить на 80 машин, а на станции В – на 100 машин.
Тема: Подбор параметра выполняется с помощью команды меню ДАННЫЕ/АНАЛИЗ «ЧТО-ЕСЛИ»/ ПОДБОР ПАРАМЕТРА Функция Подбор параметра позволяет получить требуемое.
Примеры задач линейного программирования. Для изготовления двух видов продукции Р 1 и Р 2 используют четыре вида ресурсов: S1, S2, S3 и S4. Задача об.
Прямая и двойственная задачи и их решение симплекс-методом Лекции 8, 9.
Уровни и градиент ЦФ + Область допустимых решений (альтернатив)
Математика Экономико-математические методы Векслер В.А., к.п.н.
1 Математические методы Математические методы Теоретический учебный материал по дисциплине.
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ. Задача о планированиии производства Фабрика выпускает 3 вида изделий: изделие А, изделие В, изделие С. Прибыль от продажи 1.
Решение задач оптимизации Каплина Т.В.Решение задач оптимизации Каплина Т.В.
Задачи линейного программирования. Задача Требуется составить план выпуска двух видов изделий на трёх участках цеха, чтобы получить максимальную прибыль.
ТЕМА 2. Статическая оптимизация 2.1. Общая постановка задачи математического программирования 2.2. Задача линейного программирования и методы ее решения.
Задачи оптимизации Среди прикладных задач, решаемых с помощью математики, выделяются так называемые задачи оптимизации. Среди них: – транспортная задача.
Задачи линейного программирования Теория систем и системный анализ.
Решение транспортной задачи в среде Excel Лекция 12.
Транксрипт:

Автор работы: Мирошниченко Вячеслав, 9 класс, МБОУ СОШ 1 х.Маяк. Руководитель: Будко Любовь Фёдоровна, учитель математики.

изучить приёмы графического решения неравенств и систем неравенств с двумя переменными, рассмотреть применение их для решения задач практического содержания

1. Исследовать приёмы графического решения неравенств и систем неравенств с двумя переменными. 2. Рассмотреть решение задач на оптимизацию.

1 0 х у y=-x+1 y=x 2 +2 x 2 +y 2 =9 (0;3) (-3;0)

1 0 х у Х=5 У=Х У=-3-Х (х + у 3)(х-у )х(5 ) (6;4)(6;4) D 7D 7 D 6D 6 D 5D 5 D 4D 4 D 1 D 3D 3 D 2D >0,

1 0 х у y=x+6 y= -2x+2,5 (4;2)(4;2) D 4D 4 D 1 D 3D 3 D 2D 2 (2 y + x -5)( xy-6 )+ 4 0, 2 3

Задача : Рассчитать размеры бассейна, длиной 4,5 м, глубиной не менее 1 м и не более 1,5 м, сечением 7,5 м 2, чтобы на облицовку стен и дна пошло наименьшее количество плитки. при которых целевая функция S(x;y)=9 х+2 ху+4,5 у – принимает наименьшее значение. Итак, надо найти такие решения системы

1 0 х у y=5 y=7,5 x=1 x=1,5 y=7,5/x А В п/п Координаты точек Значение целевой функции 1.А(1;7,5)57,5 2. ( 1,1; ) 54,9 3. (1,2 ; ) 53,3 4. (1,3; ) 52,2 5. (1,4; )51,6 6.В( 1,5;5)51 Размеры бассейна: 1,5 м и 5 м

Задача: Осенне-зимний рацион крупного рогатого скота (КРС) состоит из сена и концентратов. На одну голову КРС суточная норма каротина 5 ед., а кормовых 32 ед. Содержание каротина в 1 кг сена 0 ед., а кормовых 4 ед. В 1 кг концентратов каротина 1 ед., кормовых 3 ед.. Цена 1 кг сена 10 руб., а 1 кг концентратов 30 руб. Составить оптимальный суточный рацион для откорма крупного рогатого скота, имеющий наименьшую стоимость. Итак, надо найти такие решения системы при которых целевая функция М(х;у)=10 х+30 у принимает наименьшее значение.

1 0 х у y=5 y=0 x=0 B A 4x+3y=32 п/п Координаты точки Значение целевой функции 4В(0; )320 5(1; )290 6(2; 8)260 7(3; )230 8(4; )200 9А(4,25;5)192,5 10(5;5)200 11(6;5)210 12(7;5)220 оптимальный рацион: 4,25 кг сена и 5 кг концентратов

Задача: Небольшая фабрика изготовляет два вида макарон: «ракушки» и спагетти. Для производства макарон используются два сорта муки: высшего сорта и первого сорта. Максимально возможные суточные запасы этих продуктов составляют 6 и 8 т соответственно. Расходы муки высшего и первого сорта на 1 т соответствующих макарон и максимально возможный запас приведены в таблице: Суточный спрос на спагетти не превышает 2-х тонн и, кроме того, не превышает спроса на «ракушку» более, чем на одну тонну. Оптовые цены: 3000 руб за тонну «ракушек» и 2000 руб. за тонну спагетти. Какое количество макарон каждого вида должна производить фабрика, чтобы доход от реализации продукции был максимальным? Продукт Расход муки на тонну макарон Максимально возможный запас «Ракушка»Спагетти Мука высшего сорта 126 Мука первого сорта 218

при которых целевая функция S(x;y)= 3000 х у принимает наибольшее значение Итак, надо найти такие решения системы

x+2y=6 y=0 x=0 y=2 y-x= x+y=8 A BC D E 1 0 х у

вводим обозначения для неизвестных; составляем формулу целевой функции; с учётом условия задачи составляем систему уравнений и неравенств (математическую модель задачи); графически находим область решения системы; находим координаты особых точек и значение целевой функции в каждой из этих точек; из всех значений целевой функции выбираем оптимальное; если особых точек много, то для упрощения вычислений можно ввести направляющий вектор, который показывает «вход» и «выход» из области решения; находим значение целевой функции в точке «входа» или «выхода».