Giáo trình mô đun Toán kinh tế - Nghề: Khai thác vận tải

CC HÀNG HI VIT NAM  
TRƯỜNG CAO ĐẲNG HÀNG HI I  
GIÁO TRÌNH  
MÔ ĐUN: TOÁN KINH TẾ  
NGH: KHAI THÁC VN TI  
TRÌNH ĐỘ: CAO ĐNG  
(Ban hành kèm theo Quyết định số.....QĐ/ ngày......tháng........năm....của  
...........)  
Hi Phòng – Năm 2018  
1
 
TUYÊN BBN QUYN  
Tài liu này thuc loi sách giáo trình nên các ngun thông tin có thể được  
phép dùng nguyên bn hoc trích dùng cho các mục đích về đào tạo và tham kho.  
Mi mục đích khác mang tính lệch lc hoc sdng vi mục đích kinh doanh  
thiếu lành mnh sbnghiêm cm.  
1
LỜI NÓI ĐẦU  
Toán kinh tế là môn khoa hc nhm vn dng toán hc trong phân tích các  
mô hình kinh tế để từ đó hiểu rõ hơn các nguyên tắc và các quy lut kinh tế ca  
nn kinh tế thị trường. Toán kinh tế cung cp cho các Nhà Qun lý các kiến thc  
để hcó thvn dng vào vic ra các quyết định sn xut.  
Nhằm đáp ứng yêu cu ging dy, nghiên cu và hc tp ca cán bgiáo  
viên và sinh viên ngành khai thác vn ti, Khoa Kinh tế - Trường Cao đẳng Hàng  
hải I đã biên soạn cun Giáo trình Toán kinh tế. Giáo trình này cũng là tài liệu  
cho các đọc gicó chuyên ngành vKhai thác vn tải cũng như các lĩnh vực có  
liên quan tham khảo như: ngoại thương, vận chuyển…  
Mặc dù đã rất cgng tuy nhiên trong quá trình biên son không tránh khi  
nhng thiếu sót. Rt mong sự đóng góp ý kiến của đồng nghiệp và các đọc giả để  
chúng tôi tiếp tc cp nht và hiu chnh cho Giáo trình Toán kinh tế hoàn thin  
hơn trong những ln tái bn sau.  
Nhóm biên son xin trân trọng cám ơn./.  
Hi phòng, tháng 3 năm 2018  
Nhóm biên son  
1. Chbiên: ThS. Trnh Ngc Thu Hà  
2
 
MC LC  
Trang  
3
 
4
DANH MC CHVIT TT VÀ KÍ HIU  
Chữ viết tắt  
Giải thích  
BTQHL  
Bài toán quy hoch li  
BTQHTP  
BTQHTT  
QHTT  
Bài toán quy hoạch toàn phương  
Bài toán quy hoch tuyến tính  
Quy hoch tuyến tính  
QLKD  
Qun lý kinh doanh  
5
 
DANH MC CÁC BNG  
Sbng  
2.1  
Tên bng  
Trang  
32  
Các bảng đơn hình giải BTQHTT  
Bảng đơn hình giải BTQHTT  
2.2  
35  
2.3  
Bảng đơn hình giải BTQHTT  
Bảng đơn hình giải BTQHTT  
Bng vn ti  
38  
2.4  
41  
3.1  
58  
6
 
DANH MC CÁC HÌNH  
Shiu  
hình  
2.1  
Tên hình, sơ đồ  
Trang  
Phương pháp giải đồ thbài toán quy hoch tuyến tính  
Sơ đồ khi gii bài toán QHTT  
Quy tc hình chnht  
29  
31  
34  
59  
59  
90  
90  
90  
90  
90  
91  
91  
92  
2.2  
2.3  
3.1  
3.2  
4.1  
4.2  
4.3  
4.4  
4.5  
4.6  
4.7  
4.8  
Dây  
Vòng (chu trình)  
Skin  
Skin khi công  
Skiện thông thường  
Skin kết thúc  
Công vic  
Những điều không được phép khi lập sơ đồ mng  
Các công vic có tính cht ging nhau  
Các công vic có tính cht khác nhau  
7
 
GIÁO TRÌNH MÔN HỌC/ MÔ ĐUN  
Tên môn học/mô đun: TOÁN KINH TẾ  
Mã số mô đun: MĐ 6840101.16  
Vtrí, tính cht ca mô đun:  
- Vị trí: Là mô đun khoa học cơ sở trong ni dung chương trình đào tạo  
ca nghkhai thác vn tải, được btrí ging dy sau khi hc các môn chung và  
học cùng các môn cơ sở ca ngh.  
- Tính chất: Là mô đun cung cp cho sinh viên nhng kiến thức cơ bản về  
xây dng, gii các mô hình toán trong sn xut, khai thác vn ti.  
- Ý nghĩa và vai trò của môn học/mô đun: Là cơ sở để hc các môn  
chuyên môn ca ngh.  
Mc tiêu môn học/mô đun:  
- Kiến thức: Trình bày được  
+ Khái niệm, cấu trúc và phân loại các mô hình toán kinh tế;  
+ Nêu được các bước cơ bản trong từng phương pháp mô hình;  
+ Trình bày được phương pháp phân tích so sánh tĩnh;  
- Kỹ năng:  
+ Phân tích được một số mô hình kinh tế phổ biến;  
+ Thiết lập các mô hình cân bằng và mô hình tối ưu tuyến tính, bài toán  
vận tải...  
+ Ứng dụng bảng cân đối liên ngành trong phân tích và dự báo kinh tế;  
+ Tính toán được một số bài toán tối ưu tuyến tính; bài toán vận tải..  
- Năng lực tchvà trách nhim: Cn cù, năng động tiếp thu kiến thc,  
làm đꢀy đủ các bài kim tra, bài tp tho lun mà giáo viên yêu cu.  
Ni dung môn hc:  
8
Bài 1: BÀI TOÁN TỐI ƯU TỔNG QUÁT VÀ NG DNG  
Mã bài: MĐ 6840101.16.01  
Gii thiu:  
Tối ưu hóa, được khởi nguồn như một ngành của Toán học, có rất nhiều  
ứng dụng hiệu quả và rộng rãi trong quy hoạch tài nguyên, thiết kế chế tạo máy,  
điều khiển tự động, quản trị kinh doanh, kiến trúc đô thị, công nghệ thông tin,  
logistics, khai thác vận tải… trong việc tạo nên các hệ hỗ trợ ra quyết định trong  
quản lý và phát triển các hệ thống lớn. Chính vì vậy, các lĩnh vực của Tối ưu hóa  
ngày càng trở nên đa dạng, mang nhiều tên gọi khác nhau như Quy hoạch toán  
học, Điều khiển tối ưu, Vận trù học, Lý thuyết trò chơi… Hiện nay, bài Tối ưu  
hóa được đưa vào giảng dạy trong nhiều chương trình đào tạo cao đẳng, đại học  
cho các ngành khoa học cơ bản, kỹ thuật – công nghệ, kinh tế – quản lý, sinh  
học, khai thác vận tải, logistics…  
Bài 1 của giáo trình giới thiệu tổng quan và ngắn gọn bài toán tối ưu tổng  
quát và phân loại các bài toán tối ưu cơ bản, cũng như giới thiệu một số ví dụ và  
mô hình tối ưu phát sinh trong thực tế.  
Mục tiêu:  
- Trình bày được bài toán tối ưu tổng quát;  
- Phân loại được các bài toán tối ưu;  
- Lập được mô hình tối ưu cho mt stình hung phát sinh trong thc tế;  
Nội dung chính:  
1. Bài toán tối ưu tổng quát và phân loại  
1.1. Bài toán tối ưu tổng quát  
Tối ưu hóa là một trong những lĩnh vực kinh điển ca toán hc có nh  
hưởng đến hu hết các lĩnh vực khoa hc công nghvà kinh tế – xã hi. Trong  
thc tế, vic tìm gii pháp tối ưu cho một vấn đề nào đó chiếm mt vai trò hết  
sc quan trọng. Phương án tối ưu là phương án hợp lý nht, tt nht, tiết kim  
chi phí, tài nguyên, ngun lc mà li cho hiu qucao.  
Ví d1. Tìm x D = [ 2,2, 1,8] R1 sao cho f(x) = x3 3x + 1 →  
Max.  
Bài toán tối ưu trên có dạng cực đại hoá được giải như sau: Cho f’(x) = 3x2  
– 3 = 0, ta có các điểm ti hn là x = 1 và x = +1. Xét giá trhàm sf(x) ti các  
điểm ti hn vừa tìm được và ti các giá trx = –2,2 và x = 1,8 (các điểm đꢀu  
mút của đoạn [2,2, 1,8]), ta có f(2,2) = 3,048 , f(1)= 3, f(1) = 1, f(1,8) =  
9
     
1,432. Vy giá trx cn tìm là x = 1. Kết qucủa bài toán được minh hotrên  
hình 1.1.  
Hình 1.1. Đồ thhàm f(x)  
Cho hàm số f: D Rn → R. Bài toán tối ưu tổng quát có dạng: Max (Min)  
f(x), với x ∈ ⊂ Rn. Như vậy, cần tìm điểm x = (x1, x2, ..., xn) D Rn sao cho  
hàm mục tiêu f(x) đạt được giá trị lớn nhất đối với bài toán Max – cực đại hoá  
(giá trị bé nhất đối với bài toán Min – cực tiểu hoá).  
Điểm x = (x1, x2, ..., xn) D Rn được gọi là phương án khả thi (hay  
phương án chấp nhận được hoặc phương án, nếu nói vắn tắt) của bài toán tối ưu:  
Max (Min) f(x), với x D Rn. Miền x được gọi là miền ràng buộc. Các toạ  
độ thành phꢀn của điểm x được gọi là các biến quyết định, còn x cũng được gọi  
là véc tơ quyết định.  
Xét bài toán cực đại hoá: Max f(x), với x D Rn. Điểm x* = (x1 , x,  
2
..., x) Rn được gọi là điểm tối ưu (hay phương án tối ưu) toàn cục nếu x* ∈  
n
D và f(x*) f(x), x D. Điểm Rn được gọi là điểm tối ưu (hay phương án  
tối ưu) địa phương nếu x D và tồn tại một lân cận Nε đủ nhỏ của điểm x sao  
cho f( x ) f(x), x Nε D.  
Đối với bài toán cực tiểu hoá Min f(x), với x D Rn, điểm x* Rn  
được gọi là điểm tối ưu (hay phương án tối ưu) toàn cục nếu x* D và f(x*) ≤  
f(x), x D. Điểm x Rn được gọi là điểm tối ưu (hay phương án tối ưu) địa  
phương nếu x D và tồn tại một lân cận Nε đủ nhỏ của điểm x sao cho f( x ) ≤  
f(x), x Nε D.  
Dễ thấy, mọi phương án tối ưu toàn cục cũng là phương án tối ưu địa  
phương, trong khi đó một phương án tối ưu địa phương không nhất thiết là  
phương án tối ưu toàn cục. Trên hình I.1, điểm x = 1 chỉ là phương án tối ưu địa  
phương khi xét bài toán cực tiểu hoá.  
10  
Ví dụ 2. Xét bài toán tối ưu sau: Max f (x) = 8x 1 + 6x2 , với điều kiện ràng  
buộc x D = { (x1, x2) R2: 4x1 + 2x2 60; 2x1 + 4x2 48, x1 0, x2 0}.  
Bài toán tối ưu trên đây còn được gọi là bài toán quy hoạch tuyến tính.  
Người ta đã chứng minh được rằng mọi phương án tối ưu địa phương của bài  
toán quy hoạch tuyến tính cũng đồng thời là phương án tối ưu toàn cục.  
1.2. Phân loại các bài toán tối ưu  
Các bài toán tối ưu, cũng còn được gọi là các bài toán quy hoạch toán học,  
được chia ra thành các lớp sau:  
– Bài toán quy hoạch tuyến tính (BTQHTT),  
– Bài toán tối ưu phi tuyến hay còn gọi là bài toán quy hoạch phi tuyến  
(BTQHPT), bao gồm cả bài toán quy hoạch lồi (BTQHL) và bài toán quy hoạch  
toàn phương (BTQHTP),  
– Bài toán tối ưu rời rạc, bài toán tối ưu nguyên và hỗn hợp nguyên.  
– Bài toán quy hoạch động,  
– Bài toán quy hoạch đa mục tiêu,  
– Bài toán quy hoạch ngẫu nhiên mờ ..  
Các phương pháp toán học giải các lớp bài toán tối ưu tổng quát như nêu  
trên đây được gọi là các phương pháp tối ưu toán học (hay các phương pháp quy  
hoạch toán học).  
2. Ứng dụng bài toán tối ưu giải quyết các vấn đề thực tế  
2.1. Phương pháp mô hình hoá toán học  
Nhiều vấn đề phát sinh trong thực tế có thể giải được bằng cách áp dụng  
các phương pháp tối ưu toán học. Tuy nhiên, điểm mấu chốt ở đây là từ bài toán  
thực tế cꢀn xây dựng được một mô hình tối ưu thích hợp dựa vào các dạng bài  
toán tối ưu đã biết. Sau đó cꢀn áp dụng phương pháp tối ưu toán học và quy  
trình tính toán thích hợp để tìm ra lời giải cho mô hình đã đặt ra  
Các bước cꢀn thiết tiến hành khi áp dụng phương pháp mô hình hoá toán  
học có thể được phát biểu một cách khái quát như sau:  
– Bước 1: Trước hết phải khảo sát bài toán thực tế và phát hiện vấn đề cꢀn  
giải quyết.  
– Bước 2: Phát biểu các điều kiện ràng buộc và mục tiêu của bài toán dưới  
dạng định tính. Sau đó lựa chọn các biến quyết định các ẩn số và xây dựng mô  
hình định lượng còn gọi là mô hình toán học.  
– Bước 3: Thu thập dữ liệu và lựa chọn phương pháp toán học thích hợp để  
giải quyết mô hình trên. Trong trường hợp mô hình toán học là mô hình tối ưu,  
cꢀn lựa chọn phương pháp tối ưu thích hợp để giải mô hình.  
11  
     
– Bước 4: Xác định quy trình giải thuật toán. Có thể giải mô hình bằng  
cách tính toán thông thường trên giấy. Đối với các mô hình lớn, bao gồm nhiều  
biến và nhiều điều kiện ràng buộc cꢀn tiến hành lập trình và giải mô hình trên  
máy tính để tìm ra phương án thỏa mãn mô hình.  
– Bước 5: Đánh giá kết quả tính toán. Trong trường hợp phát hiện thấy có  
kết quả bất thường, cꢀn xem xét nguyên nhân, kiểm tra và chỉnh sửa lại mô hình  
hoặc dữ liệu đꢀu vào hoặc quy trình giải thuật toán chương trình máy tính.  
– Bước 6: Kiểm chứng các kết quả tính toán trên thực tế. Nếu các kết quả  
thu được được coi là hợp lý, phù hợp với thực tế hay được các chuyên gia đánh  
giá là có hiệu quả hơn so với các phương án trước đây thì cꢀn tìm cách triển khai  
phương án tìm được trên thực tế.  
Rõ ràng rằng để giải quyết các vấn đề phát sinh từ các bài toán thực tế cꢀn  
có được sự hợp tác chặt chẽ giữa các chuyên gia trong lĩnh vực chuyên môn, các  
chuyên gia Toán, Toán ứng dụng và các chuyên gia Tin học, kỹ sư lập trình.  
Điều này là đặc biệt cꢀn thiết khi giải quyết các bài toán cho các hệ thống lớn.  
Việc thiết lập được một mô hình hợp lý, phản ánh được bản chất của bài toán  
thực tế đồng thời khả thi về phương diện tính toán luôn vừa mang tính khoa học  
thuꢀn túy, vừa có tính nghệ thuật. Các thuật ngữ sau thường gặp khi áp dụng  
phương pháp mô hình hoá toán học:  
– Toán ứng dụng (Applied Mathematics).  
– Vận trù học (Operations Research viết tắt là OR).  
– Khoa học quản lý (Management Science viết tắt là MS).  
– Ứng dụng máy tính (Computer Applications).  
– Mô hình tối ưu (Optimization Models)…  
2.2. Một số ứng dụng của bài toán tối ưu  
Những năm gꢀn đây, nhiều bài toán thực tế được giải quyết bằng phương  
pháp mô hình hóa toán học rất thành công. Trong số các mô hình toán học đã  
được áp dụng có nhiều mô hình tối ưu, được giải quyết thông qua các bài toán  
tối ưu kinh điển. Trong trường hợp hàm mục tiêu cũng như tất cả các ràng buộc  
đều là các hàm tuyến tính, thì bài toán tối ưu là BTQHTT. BTQHTT có thể giải  
được bằng một số phương pháp tối ưu quen biết (như phương pháp đơn hình,  
phương pháp đơn hình cải biên hay các phương pháp điểm trong). BTQHTT đã  
và đang được sử dụng rộng rãi trong quy hoạch tài nguyên, quản lý sử dụng đất  
cũng như nhiều lĩnh vực của quản lý, kinh tế và quản trị kinh doanh.  
Trong trường hợp hoặc hàm mục tiêu hoặc một trong số các ràng buộc là  
phi tuyến, chúng ta có BTQHPT. Trong các mô hình tối ưu dựa trên BTQHPT  
nói chung, và trong các mô hình tối ưu trong lĩnh vực kinh tế nói riêng, lời giải  
12  
 
tối ưu toàn cục có một ý nghĩa quan trọng. Chẳng hạn trong doanh nghiệp sản  
xuất, với trữ lượng nguyên vật liệu và đơn đặt hàng các sản phẩm ta có thể xây  
dựng hàm mục tiêu tối đa hóa sản lượng sản xuất. Các bài toán tối ưu toàn cục  
cũng có thể nảy sinh trong phân bổ vốn đꢀu tư, lập tiến độ sản xuất… Bài toán  
đặt ra là phải tìm được lời giải tối ưu toàn cục. Có rất nhiều phương pháp giải  
các lớp bài toán tối ưu phi tuyến riêng biệt, nhưng chưa có phương pháp nào tỏ  
ra hữu hiệu cho mọi bài toán tối ưu phi tuyến, đặc biệt là cho các bài toán với  
một số hay tất cả các biến quyết định nhận các giá trị nguyên.  
Sau đây là các ví dụ minh hoạ một số ứng dụng của bài toán tối ưu.  
Ví dụ 3. Bài toán lp kế hoch sn xuất trong điều kin tài nguyên  
hn chế  
Nhân dp tết trung thu, 1 xí nghip mun sn xut 3 loi bánh: Đậu xanh,  
thp cm, bánh do nhân đậu xanh. Để sn xut 3 loi bánh này, xí nghip phi  
có đường, đậu, bt, trng, mt, lạp xưởngGissố đường có thchun bị  
được là 500kg, đậu là 300kg, các nguyên liu khác mun có bao nhiêu cũng  
được. Lượng đường, đậu và stin lãi khi bán 1 chiếc bánh mi loi cho trong  
bng:  
Bánh  
Bánh đậu xanh  
Bánh thp cm  
Bánh do  
Nguyên liu  
Đường: 500kg  
Đậu: 300kg  
Lãi:  
0.06kg  
0.08kg  
2 ngàn  
0.04kg  
0
1.7 ngàn  
0.07kg  
0.04kg  
1.8 ngàn  
Cn lp kế hoch sn xut mi loi bánh bao nhiêu cái để không bị động  
về đường, đậu và tng slãi thu được là ln nht (nếu sn sut ra bao nhiêu  
cũng bán hết)  
Gii:  
Phân tích:  
- Bước 1: Kho sát bài toán và phát hin vấn đề cn gii quyết:  
Vấn đề cn gii quyết là lp kế hoch sn xuất để tng số lãi thu được  
là ln nht  
- Bước 2: Phát biểu các điều kin ràng buc và mc tiêu ca bài toán  
x ;x ;x  
Gi  
lꢀn lượt là số lưng bánh đậu xanh, thp cm, bánh do cn  
1 2 3  
sn xut  
1. Điều kin ca n: x 0,i 1,3  
.
i
2. Tng số đường: 0.06x 0.04x 0.07x  
3
1
2
13  
Tng số đậu:  
Tng tin lãi:  
0.08x 0.x 0.04x  
3
1
2
2x 1.7x 1.8x  
3
1
2
Ta cmô hnh toán hc ca bài toán:  
1
f
x
2x1 1.7x2 1.8x3 max  
0,06x 0,04x 0,07x 500  
1
2
3
2
   
0,08x1 0.x2 0,04x3 300  
3
   
xj 0, j 1.3  
Mô hnh toán học dưới dng ma trn:  
Ma trn ràng buc:  
0,06 0,04 0,07  
A   
0,08  
0
0,04  
500  
300  
B   
x  
véc tơ số hng tdo.  
x ;x ;x  
là véc tơ ẩn s.  
1 2 3  
x  
x ;x ;x  
Mt véc tơ  
tha (2) và(3) gi là 1 phương án ca bài toán.  
1 2 3  
x   
x ;x ;x  
Một phương án  
tha (1) gi là 1 phương án tối ưu của bài  
1 2 3  
toán.  
Mô hình bài toán trên chính là quy hoch tuyến tính  
c bước 3, 4, 5, 6: sẽ được hướng dn các bài hc sau  
Ví dụ 4. Bài toán xác định khẩu phần thức ăn:  
Gisử để sinh sng trong một ngày đêm mỗi người cn ít nht 70g protit,  
30g lipit, 240g gluxit. Hàm lượng các chất dinh dưỡng có trong 1g thức ăn A và  
B được cho trong bng sau:  
Thức ăn  
Chất dinh dưỡng  
A
B
Protit  
Lipit  
0,1  
0,1  
0,7  
0,2  
0,1  
0,6  
Gluxit  
Biết giá ca mi g thức ăn A và B tương ứng là 4 (nghìn đồng) và 6 (nghìn  
đồng). Hãy xác định khối lượng thức ăn cꢀn mua (tiết kim chi phí mà vẫn đảm  
bo dinh dưỡng). Yêu cu: Lp mô hình bài toán.  
Gii:  
- Bước 1: Kho sát bài toán và phát hin vấn đề cn gii quyết:  
14  
Vấn đề cn gii quyết là xác định khối lượng thức ăn cꢀn mua vi chi phí  
thp nht mà vẫn đảm bảo dinh dưỡng.  
Bước 2: Phát biểu các điều kin ràng buc và mc tiêu ca bài toán  
* Mô hình bài toán:  
- Gi x1, x2 là số g tương ứng thức ăn A và B  
x1, x2 ≥ 0  
- Theo khối lượng mua cꢀn tìmta có hàmlượng các chất dinh dưỡng như sau:  
Protit: 0,1 x1 + 0,2 x2 ≥ 70 (g)  
Lipit: 0,1 x1 + 0,1 x2 ≥ 30 (g)  
Gluxit: 0,7 x1 + 0,6 x2 ≥ 240 (g)  
Dấu “≥” là do lượng chất dinh dưỡng yêu cꢀu không dưới mc ti thiu  
cn thiết.  
- Tng chi phí theo khối lượng mua cn tìm: f(x) = 4x1 + 6x2  
Mô hình bài toán:  
min (đ)  
Tìm x1, x2 sao cho f(x) = 4 x1 + 6 x2  
x1, x2 ≥ 0  
min với các điều kin:  
0,1 x1 + 0,2 x2 ≥ 70  
0,1 x1 + 0,1 x2 ≥ 30  
0,7 x1 + 0,6 x2 ≥ 240  
Bài toán có cấu trúc như trên gọi là bài toán QHTT  
Các bước 3, 4, 5, 6: sẽ được hướng dn các bài hc sau  
Ví dụ 5. Bài toán phân bổ vốn đầu tư:  
Có 3 xí nghip may cùng có thsn xut áo vét và qun. Do trình độ công  
nhân, tài tchc, mc trang bkthutkhác nhau, nên hiu qucủa đồng vn  
các xí nghip cũng khác nhau. Ga sử đꢀu tư 1000$ vào mi xí nghip thì cui  
kta có kết quả  
Xí nghip 1: 35 áo 45 qun.  
Xí nghip 2: 40 áo 42 qun.  
Xí nghip 3: 43 áo 30 qun.  
Lượng vi và sgicông cn thiết để sn xut 1 áo hoc 1 qun (gi là  
sut tiêu hao nguyên liu và lao động) được cho bng sau:  
15  
XN  
1
2
3
Sn phm  
Áo vét  
Qun  
3.5m  
2.8m  
20h 4m  
10h 2.6m  
16h 3.8m  
12h 2.5m  
18h  
15h  
Tng svi và giờ công lao động có thể huy động được cho c3 xí  
nghip là 10.000m và 52.000 gicông.  
Theo hp đồng kinh doanh thì cui kphi có ti thiu 1500 bqun áo.  
Do đặc điểm hàng hóa, nếu lbchcó qun là dbán.  
Hãy lp kế hoch đꢀu tư vào mi xí nghip bao nhiêu vốn để :  
- Hoàn thành kế hoch sn phm.  
- Không khó khăn về tiêu th.  
- Không bị động vvi và tiêu th.  
- Tng svốn đꢀu tư nhỏ nht là điều ni bt cn quan tâm.  
Phân tch:  
- Bước 1: Kho sát bài toán và phát hin vấn đề cn gii quyết:  
Vấn đề cn gii quyết là lp kế hoạch đꢀu tư sao cho tổng vốn đꢀu tư là  
thp nht.  
- Bước 2: Phát biu các điều kin ràng buc và mc tiêu ca bài toán  
x ;x ;x  
1) Gi  
nghip.  
Ta có:  
lꢀn lượt là số đơn vị vốn đꢀu tư (1000 $) vào mi xí  
1 2 3  
x 0, j 1,3  
j
35x 40x 43x  
,
3
2)Tng số áo ca 3 XN:  
1
2
45x 42x 30x  
,
3
3)Tng squn ca 3 XN:  
1
2
Để không khó khăn về tiêu ththì:  
45x 42x 30x 35x 40x 43x 10x 2x 13x 0  
1
2
3
1
2
3
1
2
3
35x 40x 43x  
,
3
4)Tng sbqun áo = Tng số áo ca 3 XN:  
5) Tng smét vi ca 3 xí nghip (dùng để may áo và qun):  
1
2
3.535x 440x 3.843x  
3
1
2
2.845x 2.642x 2.530x  
3
1
2
248.5x  
269.2x 238.4x  
2 3  
1
16  
6) Tng sgicông ca 3 xí nghip:  
2035x 1640x 1843x  
3
1
2
1045x 1242x 1530x  
3
1
2
1150x  
1144x 1224x  
2 3  
1
x x x  
3
7) Tng svốn đẩu tư( đơn vị: 1000$):  
1
2
Mô hình toán hc  
1
f
x x x x min  
1 2 3  
10x 2x 13x 0  
1
2
3
35x 40x 43x 1500  
1
2
3
2
248.5x 269.2x 238.4x 10000  
1
2
3
1150x 1144x 1224x 52000  
1
2
3
3 x 0, j 1,3  
j
Mô hình toán học dưới dng ma trn:  
10  
35  
2
13  
0
40  
43  
1500  
A   
, B   
248.5 269.2 238.4  
1150 1144 1224  
10000  
52000  
Bài toán có cấu trúc như trên gọi là bài toán QHTT  
Các bước 3, 4, 5, 6: sẽ được hướng dn các bài hc sau  
Ví dụ 6. Bài toán lꢀp tiến độ sản xuất:  
Mt XN sn xut 4 loi sn phm A, B, C, D vi các sliệu được cho  
trong bng:  
Loi sn phm  
Các yếu tsn xut  
A
B
C
D
Thi gian chy máy (h/sp)  
Thi gian lp máy (h/sp)  
2
1
1
3
2,5  
2,5  
5
0
Chi phí lưu kho (ngày/sp)  
30  
80  
25  
48  
10  
72  
60  
48  
Li nhuận (1000 đ/sp)  
Xí nghip có quthi gian chy máy là 120h, quthi gian lp máy là  
160h, svn tối đa có thể dành cho bo qun hàng hoá là 5 (triệu đồng). Ngoài  
17  
ra, dự đoán số lượng A và C tối đa có thể tiêu thụ tương ứng là 20 và 16 đơn vị  
sn phm. Sn phm B và D có thtiêu thkhông hn chế và có ít nhất 10 đơn  
vsn phm D sn xut ra thomãn yêu cu hợp đồng đã được ký kết.  
Hãy lập mô hình bài toán xác định kế hoch sn xut tối ưu.  
Gii:  
- Bước 1: Kho sát bài toán và phát hin vấn đề cn gii quyết:  
Vấn đề cn gii quyết là lp kế hoch sn xut sao cho li nhuận thu được  
là tối đa  
- Bước 2: Phát biểu các điều kin ràng buc và mc tiêu ca bài toán  
* Mô hình bài toán:  
- Gi x1, x2, x3, x4 là ssn phẩm tương ứng A, B, C, D cn sn xut ra.  
Ssn phm không âm  
- Các yếu tsn xut:  
+ Thi gian chy máy:  
xj  
0 (j =  
1,4  
)
2x1 + x2 + 2,5 x3 + 5 x4 120 (h)  
+ Thi gian lp máy:  
x1 + 3x2 + 2,5 x3 160 (h)  
+ Chi phí lưu kho:  
50x1 + 25x2 + 10 x3 + 60 x4 5000 (nghìn)  
- x1 20 (đơn vị sp)  
x3 160 (đơn vị sp)  
x4  
10 (đơn vị sp)  
- Tng li nhun trong sn xut:  
f(x) = 80x1 + 48x2 + 72 x3 + 46 x4  
max (nghìn đồng)  
Các bước 3, 4, 5, 6: sẽ được hướng dn các bài hc sau  
Ví dụ 7. Bài toán vꢀn tải:  
Mt xí nghip cn vn chuyn cá t3 kho (A1, A2, A3) đến 4 ca hàng (B1,  
B2, B3, B4) vi các chi phí vn chuyển tương ứng được cho trong bng sau:  
18  
Tải về để xem bản đầy đủ
pdf 98 trang yennguyen 26/03/2022 7240
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Giáo trình mô đun Toán kinh tế - Nghề: Khai thác vận tải", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfgiao_trinh_mo_dun_toan_kinh_te_nghe_khai_thac_van_tai.pdf