@natgru2001

natgru2001

Ambitny

Metodą graficzną rozwiązać zagadanienie optymalizacji liniowej:F(x1,x2)=x1-x2 -> max-2x1+x2 <(równe) 5-x1+4x2 >(równe)62x1+3x2>(równe) 65x1+2x2<(równe) 36x1 >(równe) 0x2 >(równe) 0
Answer
Ktoś wie jak się za to zabrać?Metodą graficzną rozwiązać zagadanienie optymalizacji liniowej:F(x1,x2)=x1-x2 -> max-2x1+x2 <(równe) 5-x1+4x2 >(równe)62x1+3x2>(równe) 65x1+2x2<(równe) 36x1 >(równe) 0x2 >(równe) 0Zależy mi na dokładnych obliczeniach i rozrysowaniu, a nie na samej odpowiedzi
Answer
Ktoś wie jak się za to zabrać?Metodą graficzną rozwiązać zagadanienie optymalizacji liniowej:F(x1,x2)=x1-x2 -> max-2x1+x2 <(równe) 5-x1+4x2 >(równe)62x1+3x2>(równe) 65x1+2x2<(równe) 36x1 >(równe) 0x2 >(równe) 0
Answer
Pomoże ktoś? Aby rozwiązać zagadnienie optymalizacji liniowej graficznie, możemy skorzystać z metody nazywanej programowaniem liniowym graficznym. Poniżej przedstawiam kroki do rozwiązania tego zagadnienia: Przekształć funkcję celu: Funkcję celu możemy przekształcić, aby uzyskać postać umożliwiającą rysowanie na wykresie. W tym przypadku mamy do czynienia z funkcją: F(x1 ,x2 )=x1 −x2 Maxymalizujemy tę funkcję, więc możemy skorzystać z linii poziomej dla różnych wartości F. Narysuj ograniczenia: Narysujemy linie reprezentujące każde z ograniczeń, a także dodamy obszar ograniczony przez nierówności. Linie dla −2x1 +x2 =5 Linie dla −x1 +4x2 =6 Linie dla 2x1 +3x2 =6 Linie dla 5x1 +2x2 =36 Oś X i Y dla x1 ≥0 i x2 ≥0 Zaznacz obszar dopuszczalny: Zaznacz obszar, który spełnia wszystkie warunki ograniczeń. Obszar ten będzie przecinaniem się wszystkich obszarów ograniczonych przez nierówności. Znajdź punkt optymalny: Zlokalizuj punkt, w którym linie równości funkcji celu styczne są do obszaru dopuszczalnego. Punkt ten będzie punktem optymalnym. Sprawdź wartość funkcji celu w punkcie optymalnym: Ostatecznie, oblicz wartość funkcji celu w punkcie optymalnym, aby uzyskać maksymalną wartość funkcji. Należy pamiętać, że ta metoda jest praktyczna tylko w przypadku problemów optymalizacji liniowej z dwoma zmiennymi. W przypadku większej liczby zmiennych zaleca się korzystanie z bardziej zaawansowanych metod numerycznych, takich jak Simplex czy metody gradientowe.
Answer

Life Enjoy

" Life is not a problem to be solved but a reality to be experienced! "

Get in touch

Social

© Copyright 2013 - 2024 KUDO.TIPS - All rights reserved.