У моєму випадку всі три ресурсу є дефіцитними, тобто використовуються повністю. Тому можна побажати виробникові робити запаси даних ресурсів для безупинного виробництва продукції. p> У стовпці Shadow Price - тіньові ціни - двоїсті оцінки, показують, на яку величину зміниться оптимальне значення цільової функції при збільшенні на одиницю правій частині відповідного обмеження, тоді як інші дані незмінні (наприклад, при додаванні одиниці відповідного ресурсу). Крім того, тіньова ціна - це максимальна ціна, яку варто платити за додаткову кількість дефіцитного ресурсу, щоб придбання було вигідним, або мінімальна ціна його продажу. Тіньова ціна відмінна від нуля тільки для пов'язаних обмежень. Загалом, за отриманими даними я роблю такий висновок що:
1) При збільшенні запасу ресурсу R1 на одну одиницю моя загальна виручка збільшиться на 1,2857
2) При збільшенні запасу ресурсу R2 на одну одиницю моя загальна виручка збільшиться на 2,6190
3) При збільшенні запасу ресурсу R3 на одну одиницю моя загальна виручка збільшиться на 2,4762
У шпальтах Allowable Min. RHS і Allowable Мах. RHS - межі інтервалів стійкості, то є межі зміни правих частин обмежень (запасів ресурсів), при яких незмінні відповідні тіньові ціни і в оптимальному рішенні зберігається колишній набір ненульових змінних (асортимент продукції). У моєму прикладі такими інтервалами будуть: для 1-го ресурсу - [511,6667; 686,6667], для 2-го - [112,500; 243,7500], для 3-го - [335,000; 597,500]. Це означає, що оптимальний план виробленої продукції не зміниться доти, поки запаси/параметри конкретного ресурсу не вийдуть за рамки його обмежень. p> Після знаходження рішення стало доступним меню Results. З його допомогою можна дізнатися, скільки ітерацій і часу роботи процесора витрачено на пошук рішення. Було вироблено 5 ітерацій. Задача була вирішена за 0,015 секунди (див. рис. 4)
В
Рис. 4. br/>
Після цього була зроблена спроба пошуку альтернативного рішення, але його не виявилося.
3.2 Графічний аналіз чутливості
Якщо вибрано графічний метод рішення, то побудоване графічне зображення можна використовувати для аналізу чутливості моделі. Аналіз моделей на чутливість - це процес, реалізований після отримання оптимального рішення. У рамках такого аналізу виявляється чутливість оптимального рішення до певних змін вихідної моделі.
По осі Х обраний продукт А, по осі У обраний продутий В.Я вводила різні зміни параметрів і спостерігала за появою обмежувальних ліній. За допомогою цього методу можна з'ясувати, як вплине зміна кількості продукції на оптимальне рішення. Жирна біла крапка показує перетин обраних параметрів, поточну оптимальну точку. Вгорі графіка відзначені наступні позначення за кольорами: примушений - constraint; реальний - objective Funkcion; реально здійсненний план на полі - feasible Area (на графіку відсутня).
В
В
