Метод проб и ошибок и графический метод в определении оптимального решения
МЕТОД ПРОБ И ОШИБОК. Этот метод очень прост. Оптимальное решение может быть найдено в результате перебора координат углов области возможных решений.
1. Выбираем некоторую угловую точку и вычисляем суммарную маржинальную прибыль. Как видно на графике, область возможных решений имеет пять угловых точек. Полезно одновременно использовать уравнения для проверки координат. Например, точку (-4 =72, В = 96) найдем решением двух соответствующих неравенств как системы уравнений:
1,5 • А + 2,0 • В = 300 (ДЕ);(1)
1,0 • А + 0,5 • В = 120 (ДЕ).(2)
Умножая уравнение (2) на 1,5, получим
1,5 • А + 0,75 • В = 180 (ДЕ). (3)
Вычитая уравнение(3)из уравнения(1), имеем
1,25 • В = 120 (ДЕ);
В = 120:1,25 = 96 (ДЕ).
Подставляя значение В в уравнение (2), получим:
1,0 • А + 0,5 •96 = 120 (ДЕ);
А = 120-48 = 72 (ДЕ).
Зная значения А и В, можем рассчитать суммарную маржинальную прибыль (СМП):
СМП = 200 ДЕ • 72 + 250 ДЕ • 96 = 34 400 ДЕ.
2. Двигаемся от одной угловой точки к другой и сравниваем СМП в данной точке с аналогичной величиной в каждой из ранее рассмотренных точек. Данные этих вычислений от угла к углу следующие:
Оптимальная структура продукции составляет 72 мотора для снегоходов и 96 лодочных моторов.
Следует отметить, что метод проб и ошибок, а также графический метод полезны в случае двух или, возможно, трех переменных. Для решения проблемы линейного программирования со многими переменными эти методы непрактичны. Стандартные программные пакеты для персональных компьютеров реализуют в этом случае симплекс-метод, который представляет собой итеративный пошаговый процесс. Он начинается выбором одного возможного решения с последующим замещением его, если результат можно улучшить. Этот перебор продолжается до тех пор, пока дальнейшее улучшение перестает быть возможным.
Таким образом находят оптимальное решение.
ГРАФИЧЕСКИЙ МЕТОД. Согласно данному методу оптимальное решение должно находиться в одной из уголовых точек области возможных решений. Почему? Изучим все возможные комбинации, которые дадут одинаковую маржинальную прибыль, равную, скажем, 10 000 ДЕ. Другими словами,имеем
200ДЕ •А = 250ДЕ • В = 10000 ДЕ.
Это множество значений при маржинальной прибыли, равной 10 000 ДЕ, представлено прямой пунктирной линией через точки (А = 50; В = 0) и (А = 0; В = 40). Множества при других равных суммарных маржинальных прибылях могут быть представлены линиями, параллельными указанной линии. На графике мы видим три таких линии. Суммарная маржинальная прибыль увеличивается вместе с тем, как линии удаляются от первоначальной. Оптимальная линия есть самая дальняя от первоначальной линия, которая включает возможное решение. Эта точка есть угловая точка с координатами (А =72; В = 96). Вообще говоря, оптимальное решение для проблемы максимизации находится в угловой точке, где пунктирная линия пересекает крайнюю точку области возможных решений.
Угол наклона целевой функции (пунктирной линии, представляющей равную СМП) может быть найден из уравнения
СМП=200ДЕ•А+250ДЕ•В.
Для нахождения угла наклона (величины изменения В в результате одной добавочной единицы А) это уравнение следует разделить на коэффициент при переменной В и затем перенести В в левую часть уравнения:
СМП 200ДЕ
250 ДЕ = 250 ДЕ • А + В;
Угол наклона целевой функции отрицателен и равен 200 ДЕ/ 250 ДЕ, или 4/5.
Графический подход обеспечивает очень простой и наглядный способ нахождения оптимального решения в модели ЛП, хотя его применение ограничено двумя продуктами в целевой функции (так как решение может быть представлено на двухмерном графике).
Резюме
Линейное программирование является наиболее популярным методом моделирования в принятии управленческих решений в случае, когда необходимо оптимизировать использование данного множества ограниченных ресурсов. Модель линейного программирования часто рассматривается как расширение моделей «затраты — объем — прибыль» и моделей распределения ресурсов в условиях многопродуктовых производств. Мы рассмотрели два метода нахождения оптимального решения — метод проб и ошибок и графический метод. Оба они позволяют понять, каким образом в модели линейного программирования выбирается оптимальное решение. Для использования этой модели на практике, когда есть большое количество продуктов и значительное число ограничений, следует применять методы, реализованные в стандартных компьютерных программах.
Приложение 1. Хозяйственная ситуация