Amaliy matematika va informatika ta’lim yo’nalishi 2-oliy ta’lim 4-bosqish talabasi

Amaliy matematika va informatika ta’lim yo’nalishi 2-oliy ta’lim 4-bosqish talabasi


AMALIY MATEMATIKA VA INFORMATIKA TA’LIM YO’NALISHI

2-OLIY TA’LIM 4-BOSQISH TALABASI

411-GURUH TALABASI

BARAKAYEV SHAROFIDDINING

AMALIY MASALALARNI MATEMATIK MODELLASHTIRISH

FANIDAN TAYYORLAGAN
MUSTAQIL ISHI

1. Chiziqli programmalash masalalari.
Ishlab chiqarish jarayonidagi moddiy va iqtisodiy bog'lanishlarni hisobga olgan holda maqsadga muvofiq keladigan eng maqbul rejani tanlash masalasining matematik ifodasi ilmiy va o'quv adabiyotlarida chiziqli programmalash atamasi bilan ifodalanadi. Bunday masalalarning matematik ifodasini keltirib chiqarishda odatda ishlab chiqarish jarayoni bilan bog'liq bo'lgan barcha resurslar, narxnavolar, ishlab chiqarish normativlari hamda masala mohiyatiga ko'ra maqsad funksiyasini tuziladi. Agar muammo harajatlar bilan bog'liq bo'lsa bu harajatlarni ifodalovchi maqsad funksiyasining eng kichik qiymatini, agar maqsad funksiyasi ishlab chiqarishdan keladigan daromadni ifodalasa bu funksiyani eng katta qiymatini topish talab qilinadi.
Aksariyat hollarda ishlab chiqarish resurslari va ishlab chiqarish kuchlari, ularning imkoniyatlarini ifodalovchi shartlar, hamda harajat yoki daromadni ifodalovchi maqsad funksiyalari chiziqli funksiyalar bilan ifodalanganligi uchun bu turdagi masalalar chiziqli programmalash masalalari deb ataladi. Bu yerda programmalash so'zi dasturlash ma'nosida emas rejalashtirish ma'nosida ishlatiladi. Keyinchalik ko'riladi, masala yechimi ham optimal reja shaklida ifodalanadi.
Chiziqli programmalash usullari ishlab chiqarishning barcha sohalarida keng va samarali tatbiq qilib kelinayapti. Axborot texnologiyalarining rivojlanishi, kompyuterlarning imkoniyat va tezliklarining jadal o'sishi esa chiziqli programmalash masalalarining tatbiqini kengayishi hamda yanada mukammalashishiga yo'l ochayapti. Chiziqli programmalash masalalarining matematik ifodasi sodda bo'lsada uni yechishda funksiya maksimum, minimumlarini topishga mo'ljallangan an'anaviy usullarni tatbiq qilib bo'maydi. Bu yerda asosiy muammo – masala shartlariga bog'liq tarzda mumkin bo'lgan yechimlar sohasini (MBES) ni topishdan iborat bo'ladi. Optimal reja (OP) ham ana shu MBESdan izlanishi kerak.
Yuqorida keltirilgan mulohazalarni oydinlashtirish uchun oddiy bir masalani ko'rib chiqamiz. Faraz qilaylik, kichik korxona meva sharbatlarini chiqaradigan bo'lsin. Korxonada 30kg olcha, 45kg olma, 12kg shakar bor. Korxona ikki xil turdagi meva sharbatlarini chiqaradi. 1 – tur meva sharbatining bir bankasiga 0,1kg olcha, 0,5kg olma, 0,1 kg shakar solinsin. 2 – tur meva sharbatining bir bankasiga 0,3kg olcha, 0,2kg olma, 0,1kg shakar solinsin. Agar 1 banka 1 – tur sharbat narxi 1000so'm, 2 – tur meva sharbati 1400so'm tursa, korxona har bir tur meva sharbatidan qanchadan ishlab chiqarganda korxonaning meva sharbatlarini sotishdan tushgan daromadi eng katta bo'ladi?
Masalaning matematik ifodasini tuzish uchun masala shartlariga ko'ra kelib chiqadigan munosabatlarni hosil qilishimiz kerak. Avvalo masala shartiga ko'ra topilishi kerak bo'lgan 1 – va 2 – tur meva sharbatlarining noma'lum sonini x₁ , x₂ deb belgilaymiz. Bu holda 1 – , 2 – va 3 – tur xomashyo (olcha, olma, shakar) sarflarini hisoblab bu sarflar korxonadagi bor bo'lgan xomashyo zaxiralaridan ortmasligini talab qilamiz. Xususan olcha sarfi bo'yicha har bir banka 1 – tur meva sharbatiga 0,1kg olcha , 2 – tur meva sharbatiga esa 0,3kg olcha solinadigan bo'lsa mos ravishda x₁ banka 1 – tur , x₂ banka 2 – tur meva sharbatlariga jami x₁ × 0,1 + x₂ × 0,3 kg olcha sarflanadi. Bu esa korxonada bor bo'lgan 30kg olchadan ortmasligi kerak. Demak olchalar bo'yicha qo'yiladigan shart
0,1 x₁ + 0,3x₂ ≤ 30
ko'rinishini oladi. Xuddi shunday mulohazalarga ko'ra olma va shakar sarfi bo'yicha korxona imkoniyatlaridan kelib chiqqan holda
0,5 x₁ + 0,2x₂ ≤ 45 0,1 x₁ + 0,1x₂ ≤ 12
ko'rinishdagi shartlarni hosil qilamiz. Meva sharbatlarini sotishdan tushadigan daromad esa keltirilgan narxlarga ko'ra jami
L( x₁ , x₂ ) = 1000 x₁ + 1400x₂
bo'lar ekan. Bu yerda L( x₁ , x₂ ) maqsad funksiyasi bo'lib, shunday ishlab chiqarish rejasini tanlash kerakki , bu reja avvalo resurslar bo'yicha shartlarga mos kelsin va maqsad funksiyasining eng katta qiymatini keltirib chiqarsin. Shunday qilib keltirilgan iqtisodiy masala quyidagicha ifodalanar ekan
0,1x₁ + 0,3x₂ ≤ 30 (1.1)
0,5 x1 + 0,2x2 ≤ 45


^ 0,1x₁ + 0,1x₂ ≤ 12
L( x₁ , x₂ ) = 1000 x₁ + 1400x₂ → max (1.2)
Keltirilgan (1.1) cheklashlar (shartlar)ga ko'ra (2) maqsad funksiyasining maksimumini toping. Bu masala chiziqli programmalash masalasining (ChPM) tipik namunasi sifatida qaralishi mumkin.Ko'rinib turibdiki, (1.1) shartlarda ham (1.2) maqsad funksiyasida ham x₁ , x₂ noma'lumlar birinchi darajalari bilan qatnashadi. Bu hol ChPM atamasining kelib chiqishiga sabab bo'lgan. Avval qayd etib o'tganimizdek, (1.1) – (1.2) masalani yechishda an'anaviy ekstremumlarni topish usullarini tatbiq qilib bo'lmaydi. Haqiqatdan ham ekstremumlarning mavjud
bo'lish zaruriy sharti ^∂L ₌ 0; ^∂L ₌ 0
∂x₁ ∂x₂
bu yerda bajarilmaydi. Buning asosiy sababi bu masalada an'anaviy optimizatsiya masalalaridan farqli funksiyaning lokal ekstremumlari emas global ekstremumi, ya'ni eng katta yoki eng kichik qiymatlarini topish talab qilinadi. Bu qiymatlar, ya'ni Sup L(x₁ , x₂ ) va inf L(x₁ , x₂ ) lar esa, agar mavjud bo'lsa faqat MBES chegaralarida bo'lar ekan. Buni keltirilgan masalaning geometrik tahlilidan ko'rishimiz mumkin. Keyinchalik umumiy holda ham ChPMlar uchun MBES qabariq soha bo'lishi va uning uchun optimal yechim shu qabariq soha uchlaridan birortasida bo'lishini misollarda tahlil qilamiz.
Chiziqli programmalash masalasining yechimini topishda geometrik usul. Geometrik tahlilni (1.1) – (1.2) masala misolida olib boramiz. (1.1) shartlarning har biri OX₁X₂ koordinat tekisligini to'g'ri chiziq bo'ylab ikki bo'lish va ulardan shartga mos keladigan bittasini tanlashni ifodalaydi. Tahlilni soddalashtirish uchun (1.1) shartlarning hammasini mos ravishda 30;45;12ga bo'lib yozamiz.
^300x₁ ⁺ 100x₂ ^≤ 1
 x1 + x2 ≤ 1
 90 225

 x1 + x 2 ≤ 1

_120 120
L( x₁ , x₂ ) = 1000 x₁ + 1400x₂ max
MBESni topish uchun hosil bo'lgan shartlardagi to'g'ri chiziqlarni chizamiz va ulardan pastki qismini olamiz. Natijada OABCD beshburchak shaklidagi soha hosil bo'ladi (1 – rasm).



shartlariga mos mumkin bo'lgan yechimlaridan birini ifodalaydi. Bu yerda biz maqsad funksiyasining biror qiyamatiga mos keladigan rejalar (yechimlar)ga mos nuqtalar to'plamini ko'rib chiqamiz. Masalan L( x₁ , x₂ ) = 70000 bo'ladigan nuqtalar to'plami 1000 x₁ + 1400 x₂ = 70000 tenglama bilan ifodalanadi. Bu tenglamaning ikki tarafini 70000ga bo'lib yuboramiz va ^x1 ₊ ^x2 ₌1 ko'rinishdagi tenglamani
70 50
hosil qilamiz. Bu OX₁X₂ koordinat tekisligida M₁(70;0) va M₂(0;50) nuqtalardan o'tuvchi to'g'ri chiziq tenglamasi bo'lib, 1 – rasmda uning grafigi punktir chiziq bilan ifodalangan. L( x₁ , x₂ ) funksiyaning qiymati orttirilsa, masalan L( x₁ , x₂ ) = 140000 deb olinsa unga mos grafik avvalgisiga parallel bo'lib yuqoriroqdan, ya'ni M₃(140;0) va M₄(0;100) nuqtalardan o'tgan to'g'ri chiziq hosil bo'ladi. Bu to'g'ri chiziqlarning MBESga taaluqli har bir nuqtasining koordinatalari (1.1) – (1.2) masalaning yechimlarini ifodalaydi. Masalan, N₁ nuqtada L(N₁) = 70000, N₂ nuqtada esa L(N₂) = 140000 bo'ladi. Maqsad funksiyasining

L( x₁ , x₂ ) = const tartibda olingan grafiklari o'zaro parallel to'g'ri chiziqlardan iborat bo'lar ekan. Maqsad funksiyasining qiymati ortgan sari bu to'g'ri chiziq yuqorilab boraveradi. Bora – bora MBESdan chiqib ketishi mumkin. Xususan berilgan misolda maqsad funksiyasining grafigi MBESdan oxiri C nuqtadan o'tgan holida chiqib ketadi. Ana shu holat, ya'ni C nuqta koordinatalari (1.1) – (1.2) masala yechimini, optimal rejani berar ekan deyishga asos bo’ladi. (1.1) shartlarga mos tengsizliklarni juft-jufti bilan tenglik sifatida olib sistema qilib yechib C, B nuqtalar koordinatalarini topish mumkin. Masala shartlari va 1 – rasmdan kelib chiqqan holda A(100;0), B(70;50), C(30;90), D(0;100) ekanligini ko'ramiz. Chizmada ko'rilganidek MBES qabariq sohadan iborat bo'lib, bu holat barcha ChPMlar uchun o'rinli bo'lgan holatdir. Maqsad funksiyasi grafigi ham to'g'ri chiziq bo'lganligi uchun uni oshirish parallel ko'chirishdan iborat bo'ladi va maqsad funksiyasining maksimal qiymati MBES uchlaridan birida ya'ni maqsad funksiyasining grafigi MBESdan chiqib ketish arafasida o'tgan nuqtasida bo'lar ekan. Bu esa optimal reja, ya'ni ChPMlar yechimini topish uchun umumiy qoida tavsiya qilishga imkoniyat beradi.

ChPMlarni yechishda avvalo MBESni ifodalovchi qabariq soha topiladi va uning uchlarida maqsad funksiyasini hisoblanadi. Bu qiymatlardan eng kattasiga mos keluvchi nuqta koordinatalari izlanayotgan yechim – optimal rejani beradi. Bu qoidani yuqorida ko'rilgan masalaga tatbiq qilamiz. Maqsad funksiyasi (MF) L ₌ (x₁ , x₂ ) = 1000 x₁ + 1400x₂ bo'lib MBES uchlari A(100;0)
B(70;50), C(30;90), D(0;100) dagi qiymatlarini L_A , L_B , L_C , L_D deb belgilasak £_A= 100000, £_B=140000, £_C=156000, £_D= 140000.
Bu qiymatlarni taqqoslash natijasida optimal reja C(30;90) nuqtada ekanligiga ishonch hosil qilamiz. Bu natija 1 – rasmdagi chizmaga ham mos keladi, ya'ni MF grafigini parallel ko'chirishda bu grafik MBESdan C nuqta orqali chiqib ketishi ko'rinib turibdi. Bu keltirilgan grafik usul ikki noma'lumli masalalarda juda qulay bo'lish bilan birga ko'plab umumiy qoida va tavsiyalar ham ishlab chiqishga imkoniyat beradi.
Optimal rejaning iqtisodiy tahlili
Yuqorida keltirilgan (1.1) – (1.2) masalaning topilgan yechimini tahlil qilamiz. Optimal reja C(30;90) nuqtada bo'lib, bu nuqtada x₁ = 30; x₂ = 90 va £_C=156000 ekanligini ko'rdik. Chizmadan (1 – rasm) ko'rinadiki, C nuqtada 1,3-homashyo to'liq sarflanadi, 2-homashyo esa ortib qolar ekan, chunki 2-homashyoga mos to'g'ri chiziq C nuqtadan o'tmaydi. Optimal reja qiymatlarini homashyo sarfi funksiyalariga qo'yib ham bunga ishonch hosil qilamiz.