Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 27 апреля 2026 09:19

Логистика. ключевые слова: поставки, транспорт

Ответ нейросети

27 апреля 2026 09:19

Задача по логистике: поставки и транспортная задача Цель: Понять принцип решения и уметь применять пошаговый метод к типичной задаче.

Что такое транспортная задача

  • Есть несколько поставщиков (источников) i = 1..m с доступным запасом a_i.
  • Есть несколько потребителей (пунктов назначения) j = 1..n с спросом b_j.
  • Стоимость перевозки единицы продукции из поставщика i в пункт назначения j — c_ij.
  • Нужно определить, сколько именно x_ij единиц перевозить от i к j, чтобы минимизировать общую стоимость и удовлетворить все потребности.

Математическая модель (общая)

  • Переменные: x_ij ≥ 0 для всех i, j.
  • Цель: минимизировать суммарную стоимость min sum_i sum_j c_ij * x_ij
  • Ограничения:
    • Для каждого поставщика i: sum_j x_ij ≤ a_i (часто равенство, если суммарный запас равен суммарному спросу)
    • Для каждого потребителя j: sum_i x_ij ≥ b_j (часто равенство, если планируется полностью удовлетворить спрос)
  • Примечание: если суммарный запас не равен суммарному спросу, добавляют «поглотитель» (буфер) или принимают неиспользованный запас/недостачу как отдельную переменную.

Пример (наглядно) Пусть:

  • 2 поставщика: S1 и S2
    • запасы: a1 = 35, a2 = 20
  • 3 потребителя: D1, D2, D3
    • спросы: b1 = 15, b2 = 25, b3 = 15
  • Стоимости перевозки (цены за ед.): матрица c_ij
    • from S1: to D1 = 8, to D2 = 6, to D3 = 10
    • from S2: to D1 = 9, to D2 = 4, to D3 = 7
  1. Поставим задачу и решим начальное (простое) решение NW-угловым методом (North-West Corner)
  • Идем по углу слева сверху: сначала от S1 к D1.
    • x11 = min(a1, b1) = min(35, 15) = 15
    • Осталось: a1 = 20, b1 = 0
  • Перейдем к следующему столбцу D2, оставаясь в строке S1:
    • x12 = min(a1, b2) = min(20, 25) = 20
    • Осталось: a1 = 0, b2 = 5
  • Переключаемся на следующую строку S2, столбец D2:
    • x22 = min(a2, b2) = min(20, 5) = 5
    • Осталось: a2 = 15, b2 = 0
  • Двигаемся к D3 в той же строке S2:
    • x23 = min(a2, b3) = min(15, 15) = 15
    • Осталось: a2 = 0, b3 = 0

Итог распределения:

  • x11 = 15 (S1 → D1)
  • x12 = 20 (S1 → D2)
  • x22 = 5 (S2 → D2)
  • x23 = 15 (S2 → D3) Все запасы и спросы удовлетворены.

Стоимость такого решения:

  • 15 * c11 = 15 * 8 = 120
  • 20 * c12 = 20 * 6 = 120
  • 5 * c22 = 5 * 4 = 20
  • 15 * c23 = 15 * 7 = 105 Итого: 120 + 120 + 20 + 105 = 365
  1. Проверка на оптимальность и улучшение (можно без глубокого вычисления, но для понимания полезно) Чтобы убедиться, что решение оптимально, можно применить метод MODI (u-v) или хотя бы метод Веллера (Vogel) для более качественного начального решения и проверить, есть ли клетки с отрицательным экономическим выигрышем (критерий оптимальности).

Идея простая:

  • Вычисляются потенциалы u_i и v_j для уже занятых клеток так, чтобы c_ij = u_i + v_j.
  • Затем по незакрытым клеткам оцениваются «мотивы» для перераспределения. Если для какой-нибудь незанятой клетки c_ij > u_i + v_j, можно уменьшить общую стоимость, перераспределив груз, и текущее решение не является оптимальным.

Для данного примера NW-решение почти наверняка уже близко к оптимальному. По ручной проверке можно попробовать альтернативные маршруты (например, перераспределить часть объема между S1 и S2 к D2 и D3) и сравнить стоимость. В приведенном примере альтернативы дают стоимость как минимум 380, то есть NW-решение оказалось наилучшим среди рассмотренных простых вариантов.

  1. Как применять на практике
  • Сформулируйте матрицу затрат c_ij, запасы a_i и требования b_j.
  • Проведите начальное решение (NW_corner или Least Cost). Это быстро дает допустимое решение.
  • Применяйте оптимизационные шаги (MODI или другие методы) для доведения до оптимального:
    • Подсчитать u_i и v_j по занятым клеткам.
    • Найти незаполненную клетку с наибольшей разницей (c_ij − (u_i + v_j)).
    • Если такая разница положительна, можно перераспределить груз по замкнутому контуру и уменьшить общую стоимость.
  • Проверяйте равенство сумм запасов и спросов, корректируйте при необходимости.

Полезные советы

  • Если у вас есть конкретная задача (числа, матрица цен, запасы и требования), пришлите их — я пройду через полный расчет пошагово и покажу итоговую оптимальную раскладку.
  • В реальности учитывайте еще и ограничения: транспортные лимиты по каждому маршруту, сроки поставки, сроки погрузочно-разгрузочные работы, наличие оставшихся запасов и др.
  • Для больших задач удобно использовать специализированные инструменты: линейное программирование (LP) пакеты, или же функции в Excel (Solver) для транспортной задачи.

Если хотите, напишите ваши конкретные данные задачи (числа по поставкам, спросам и матрицу расходов) — сделаю детальное решение по ним с пояснениями на каждом шаге.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

логистика. ключевые слова: поставки, транспорт
Задача по логистике: поставки и транспортная задача Цель: Понять принцип решения и уметь применять пошаговый метод к типичной задаче. Что такое транспортная задача - Есть несколько поставщиков (источников) i = 1..m с доступным запасом a_i. - Есть несколько потребителей (пунктов назначения) j = 1..n с спросом b_j. - Стоимость перевозки единицы продукции из поставщика i в пункт назначения j — c_ij. - Нужно определить, сколько именно x_ij единиц перевозить от i к j, чтобы минимизировать общую стоимость и удовлетворить все потребности. Математическая модель (общая) - Переменные: x_ij ≥ 0 для всех i, j. - Цель: минимизировать суммарную стоимость min sum_i sum_j c_ij * x_ij - Ограничения: - Для каждого поставщика i: sum_j x_ij ≤ a_i (часто равенство, если суммарный запас равен суммарному спросу) - Для каждого потребителя j: sum_i x_ij ≥ b_j (часто равенство, если планируется полностью удовлетворить спрос) - Примечание: если суммарный запас не равен суммарному спросу, добавляют «поглотитель» (буфер) или принимают неиспользованный запас/недостачу как отдельную переменную. Пример (наглядно) Пусть: - 2 поставщика: S1 и S2 - запасы: a1 = 35, a2 = 20 - 3 потребителя: D1, D2, D3 - спросы: b1 = 15, b2 = 25, b3 = 15 - Стоимости перевозки (цены за ед.): матрица c_ij - from S1: to D1 = 8, to D2 = 6, to D3 = 10 - from S2: to D1 = 9, to D2 = 4, to D3 = 7 1) Поставим задачу и решим начальное (простое) решение NW-угловым методом (North-West Corner) - Идем по углу слева сверху: сначала от S1 к D1. - x11 = min(a1, b1) = min(35, 15) = 15 - Осталось: a1 = 20, b1 = 0 - Перейдем к следующему столбцу D2, оставаясь в строке S1: - x12 = min(a1, b2) = min(20, 25) = 20 - Осталось: a1 = 0, b2 = 5 - Переключаемся на следующую строку S2, столбец D2: - x22 = min(a2, b2) = min(20, 5) = 5 - Осталось: a2 = 15, b2 = 0 - Двигаемся к D3 в той же строке S2: - x23 = min(a2, b3) = min(15, 15) = 15 - Осталось: a2 = 0, b3 = 0 Итог распределения: - x11 = 15 (S1 → D1) - x12 = 20 (S1 → D2) - x22 = 5 (S2 → D2) - x23 = 15 (S2 → D3) Все запасы и спросы удовлетворены. Стоимость такого решения: - 15 * c11 = 15 * 8 = 120 - 20 * c12 = 20 * 6 = 120 - 5 * c22 = 5 * 4 = 20 - 15 * c23 = 15 * 7 = 105 Итого: 120 + 120 + 20 + 105 = 365 2) Проверка на оптимальность и улучшение (можно без глубокого вычисления, но для понимания полезно) Чтобы убедиться, что решение оптимально, можно применить метод MODI (u-v) или хотя бы метод Веллера (Vogel) для более качественного начального решения и проверить, есть ли клетки с отрицательным экономическим выигрышем (критерий оптимальности). Идея простая: - Вычисляются потенциалы u_i и v_j для уже занятых клеток так, чтобы c_ij = u_i + v_j. - Затем по незакрытым клеткам оцениваются «мотивы» для перераспределения. Если для какой-нибудь незанятой клетки c_ij > u_i + v_j, можно уменьшить общую стоимость, перераспределив груз, и текущее решение не является оптимальным. Для данного примера NW-решение почти наверняка уже близко к оптимальному. По ручной проверке можно попробовать альтернативные маршруты (например, перераспределить часть объема между S1 и S2 к D2 и D3) и сравнить стоимость. В приведенном примере альтернативы дают стоимость как минимум 380, то есть NW-решение оказалось наилучшим среди рассмотренных простых вариантов. 3) Как применять на практике - Сформулируйте матрицу затрат c_ij, запасы a_i и требования b_j. - Проведите начальное решение (NW_corner или Least Cost). Это быстро дает допустимое решение. - Применяйте оптимизационные шаги (MODI или другие методы) для доведения до оптимального: - Подсчитать u_i и v_j по занятым клеткам. - Найти незаполненную клетку с наибольшей разницей (c_ij − (u_i + v_j)). - Если такая разница положительна, можно перераспределить груз по замкнутому контуру и уменьшить общую стоимость. - Проверяйте равенство сумм запасов и спросов, корректируйте при необходимости. Полезные советы - Если у вас есть конкретная задача (числа, матрица цен, запасы и требования), пришлите их — я пройду через полный расчет пошагово и покажу итоговую оптимальную раскладку. - В реальности учитывайте еще и ограничения: транспортные лимиты по каждому маршруту, сроки поставки, сроки погрузочно-разгрузочные работы, наличие оставшихся запасов и др. - Для больших задач удобно использовать специализированные инструменты: линейное программирование (LP) пакеты, или же функции в Excel (Solver) для транспортной задачи. Если хотите, напишите ваши конкретные данные задачи (числа по поставкам, спросам и матрицу расходов) — сделаю детальное решение по ним с пояснениями на каждом шаге.