SlideShare a Scribd company logo
Задачи оптимизации раскроя
• Задача оптимального раскроя состоит в том, чтобы выбрать один или
несколько способов раскроя материала и определить, какое количество
материала следует раскраивать, применяя каждый из выбранных
способов.
Задачи такого типа возникают в металлургии и машиностроении, лесной,
лесообрабатывающей, легкой промышленности.
• Благодаря работам в области оптимального раскроя основоположника
теории ЛП лауреата Нобелевской премии академика Л.В. Канторовича
задачу оптимального раскроя можно назвать классической прикладной
оптимизационной задачей.
Этапы решения задачи
оптимального раскроя
На первом этапе определяются
рациональные способы раскроя материала.
На втором этапе решается задача
линейного программирования для
определения интенсивности использования
рациональных способов раскроя.
1. Определение рациональных способов
раскроя материала
• В задачах оптимального раскроя
рассматриваются так называемые
рациональные (оптимальные по Парето)
способы раскроя. Предположим, что из
единицы материала можно изготовить
заготовки нескольких видов.
Способ раскроя единицы материала
называется рациональным (оптимальным по
Парето), если увеличение числа заготовок
одного вида возможно только за счет
сокращения числа заготовок другого вида.
2. Определение интенсивности использования
рациональных способов раскроя.
• Модель А раскроя с минимальным расходом материалов:
, где k = 1,…,q (1)
(2)
xji ≥ 0, где j=1,…,n; i=1,…,p (3)
• xji - количество единиц j-го материала, раскраиваемых по i-му способу (интенсивность
использования способа раскроя);
• ajik — количество (целое число) заготовок вида к, полученных при раскрое единицы j-го материала i-
м способом;
• bк — число заготовок вида k в комплекте, поставляемом заказчику;
• j - индекс материала, j = 1,..., n;
k - индекс вида заготовки, k = 1, ..., q;
i - индекс способа раскроя единицы материала, i = 1,..., р;
• Здесь (1) - целевая функция (минимум количества используемых материалов);
(2) - система ограничений, определяющих количество заготовок,
необходимое для выполнения заказа;
(3) - условия неотрицательности переменных.
Модель В раскроя с минимальными отходами:
(4)
, где k = 1,…,q (5)
xji ≥ 0, где j=1,…,n; i=1,…,p (6)
• cji— величина отхода, полученного при раскрое единицы j-ro материала по i-
му способу;
• Здесь (4) - целевая функция (минимум отходов при раскрое материалов);
(5) - система ограничений, определяющих количество заготовок,
необходимое для выполнения заказа;
(6) - условия неотрицательности переменных.
Пример решения задачи
• Продукция бумажной фирмы выпускается в виде бумажных рулонов стандартной
ширины - по 2 метра. По специальным заказам потребителей фирма поставляет
рулоны и других размеров, для чего производится разрезание стандартных
рулонов. Типичные заказы на рулоны нестандартных размеров приведены в табл.
• Из материала определенного размера необходимо выкроить m = 3 видов деталей
i-го вида в количестве bi (150,200, 300) штук. Эти детали могут выкраиваться n=6
способами. При j-м варианте раскроя единицы материала выкраивается aij
деталей i-го вида, а стоимость отходов при данном способе раскроя равна cj.
• Задача – свести отходы к минимуму.
• Обозначим через xj – количество единиц материала, раскраиваемых j-м способом.
ЭММ задачи:
Заказ
Ширина
рулона (м)
Количество
рулонов
1 0,5 150
2 0,7 200
3 0,9 300
• Рассмотрим все возможные варианты раскроя стандартного рулона, соответствующие данные в табл.:
• Определим переменные:
Xj - количество стандартных рулонов, разрезаемых по варианту j, j =1, 2, 3,4,5, 6.
Ограничения непосредственно связаны с требованием обеспечить изготовление требуемого количества
нестандартных рулонов. Используя данные табл., получим:
2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5= 150 - количество рулонов шириной 0,5 м,
X1 + Х2 + 2 Х5 = 200 - количество рулонов шириной 0,7 м,
X1 + Х3 + 2 Х6 =300 - количество рулонов шириной 0,9 м.
• Таким образом, ЭММ выражения для суммарной величины потерь бумаги (отходы) (в м) имеет вид:
min f(x) = 0,4 X1 + 0,3Х2 + 0,1Х3 + 0,1Х5 + 0,2Х6.
при ограничениях:
2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5 = 150
Х2 + Х2 + 2 Х5 = 200
Х2 + Х3 + 2 Х6 = 300
• Или 2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5 >= 150
Х2 + Х2 + 2 Х5 >= 200
Х2 + Х3 + 2 Х6 >= 300
Ширина
рулона(
м)
Варианты раскроя рулона Минималь
ное
количество
рулонов
1 2 3 4 5 6
0,5 0 2 2 4 1 0 150
0,7 1 1 0 0 2 0 200
0,9 1 0 1 0 0 2 300
Отходы
в м
0,4 0,3 0,1 0 0,1 0,2 -
• В соответствии с ограничениями у нас выходит 2 решения, представленных ниже. В
обоих случаях мы минимизировали отходы, но в первом решении мы установили
жесткое ограничение на количество получаемых рулонов после раскроя, т.е.
«лишние» рулоны приравниваются к отходам, заказ должен быть выполнен точно
заданным параметрам. В связи с этим мы получили 41м отходов.
• Во втором решении наша задача максимально минимизировать отходы, а «лишние»
рулоны допустимы, главное, выполнить минимальные нормы заказа. Сделаем
предпосылку, что оставшиеся рулоны пойдут на следующий цикл производства в
будущем. В итоге мы имеем 40м отходов, но у нас имеет перепроизводство рулонов 1го
типа (по 0,5м) в количестве 1034 шт. при заданном уровне в 150 шт.
Источники:
• Математические методы и модели для менеджмента -
Глухов, Медников, Коробко Уч. Пос. 2005 -528с
• Дубина А.Г., Орлова С.С., Шубина И.Ю., Хромов А.В. Excel
для экономистов и менеджеров. - СПб.: Питер, 2004. - 295с.
• http://math.semestr.ru/

More Related Content

Featured

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
ThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
marketingartwork
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
Skeleton Technologies
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Kurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
SpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Lily Ray
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
Rajiv Jayarajah, MAppComm, ACC
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
Christy Abraham Joy
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
Vit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
MindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
GetSmarter
 

Featured (20)

How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 

Задачи оптимизации раскроя

  • 2. • Задача оптимального раскроя состоит в том, чтобы выбрать один или несколько способов раскроя материала и определить, какое количество материала следует раскраивать, применяя каждый из выбранных способов. Задачи такого типа возникают в металлургии и машиностроении, лесной, лесообрабатывающей, легкой промышленности. • Благодаря работам в области оптимального раскроя основоположника теории ЛП лауреата Нобелевской премии академика Л.В. Канторовича задачу оптимального раскроя можно назвать классической прикладной оптимизационной задачей.
  • 3. Этапы решения задачи оптимального раскроя На первом этапе определяются рациональные способы раскроя материала. На втором этапе решается задача линейного программирования для определения интенсивности использования рациональных способов раскроя.
  • 4. 1. Определение рациональных способов раскроя материала • В задачах оптимального раскроя рассматриваются так называемые рациональные (оптимальные по Парето) способы раскроя. Предположим, что из единицы материала можно изготовить заготовки нескольких видов. Способ раскроя единицы материала называется рациональным (оптимальным по Парето), если увеличение числа заготовок одного вида возможно только за счет сокращения числа заготовок другого вида.
  • 5. 2. Определение интенсивности использования рациональных способов раскроя. • Модель А раскроя с минимальным расходом материалов: , где k = 1,…,q (1) (2) xji ≥ 0, где j=1,…,n; i=1,…,p (3) • xji - количество единиц j-го материала, раскраиваемых по i-му способу (интенсивность использования способа раскроя); • ajik — количество (целое число) заготовок вида к, полученных при раскрое единицы j-го материала i- м способом; • bк — число заготовок вида k в комплекте, поставляемом заказчику; • j - индекс материала, j = 1,..., n; k - индекс вида заготовки, k = 1, ..., q; i - индекс способа раскроя единицы материала, i = 1,..., р; • Здесь (1) - целевая функция (минимум количества используемых материалов); (2) - система ограничений, определяющих количество заготовок, необходимое для выполнения заказа; (3) - условия неотрицательности переменных.
  • 6. Модель В раскроя с минимальными отходами: (4) , где k = 1,…,q (5) xji ≥ 0, где j=1,…,n; i=1,…,p (6) • cji— величина отхода, полученного при раскрое единицы j-ro материала по i- му способу; • Здесь (4) - целевая функция (минимум отходов при раскрое материалов); (5) - система ограничений, определяющих количество заготовок, необходимое для выполнения заказа; (6) - условия неотрицательности переменных.
  • 7. Пример решения задачи • Продукция бумажной фирмы выпускается в виде бумажных рулонов стандартной ширины - по 2 метра. По специальным заказам потребителей фирма поставляет рулоны и других размеров, для чего производится разрезание стандартных рулонов. Типичные заказы на рулоны нестандартных размеров приведены в табл. • Из материала определенного размера необходимо выкроить m = 3 видов деталей i-го вида в количестве bi (150,200, 300) штук. Эти детали могут выкраиваться n=6 способами. При j-м варианте раскроя единицы материала выкраивается aij деталей i-го вида, а стоимость отходов при данном способе раскроя равна cj. • Задача – свести отходы к минимуму. • Обозначим через xj – количество единиц материала, раскраиваемых j-м способом. ЭММ задачи: Заказ Ширина рулона (м) Количество рулонов 1 0,5 150 2 0,7 200 3 0,9 300
  • 8. • Рассмотрим все возможные варианты раскроя стандартного рулона, соответствующие данные в табл.: • Определим переменные: Xj - количество стандартных рулонов, разрезаемых по варианту j, j =1, 2, 3,4,5, 6. Ограничения непосредственно связаны с требованием обеспечить изготовление требуемого количества нестандартных рулонов. Используя данные табл., получим: 2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5= 150 - количество рулонов шириной 0,5 м, X1 + Х2 + 2 Х5 = 200 - количество рулонов шириной 0,7 м, X1 + Х3 + 2 Х6 =300 - количество рулонов шириной 0,9 м. • Таким образом, ЭММ выражения для суммарной величины потерь бумаги (отходы) (в м) имеет вид: min f(x) = 0,4 X1 + 0,3Х2 + 0,1Х3 + 0,1Х5 + 0,2Х6. при ограничениях: 2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5 = 150 Х2 + Х2 + 2 Х5 = 200 Х2 + Х3 + 2 Х6 = 300 • Или 2Х2 + 2 Х3 + 4 Х4 + Х5 >= 150 Х2 + Х2 + 2 Х5 >= 200 Х2 + Х3 + 2 Х6 >= 300 Ширина рулона( м) Варианты раскроя рулона Минималь ное количество рулонов 1 2 3 4 5 6 0,5 0 2 2 4 1 0 150 0,7 1 1 0 0 2 0 200 0,9 1 0 1 0 0 2 300 Отходы в м 0,4 0,3 0,1 0 0,1 0,2 -
  • 9. • В соответствии с ограничениями у нас выходит 2 решения, представленных ниже. В обоих случаях мы минимизировали отходы, но в первом решении мы установили жесткое ограничение на количество получаемых рулонов после раскроя, т.е. «лишние» рулоны приравниваются к отходам, заказ должен быть выполнен точно заданным параметрам. В связи с этим мы получили 41м отходов. • Во втором решении наша задача максимально минимизировать отходы, а «лишние» рулоны допустимы, главное, выполнить минимальные нормы заказа. Сделаем предпосылку, что оставшиеся рулоны пойдут на следующий цикл производства в будущем. В итоге мы имеем 40м отходов, но у нас имеет перепроизводство рулонов 1го типа (по 0,5м) в количестве 1034 шт. при заданном уровне в 150 шт.
  • 10. Источники: • Математические методы и модели для менеджмента - Глухов, Медников, Коробко Уч. Пос. 2005 -528с • Дубина А.Г., Орлова С.С., Шубина И.Ю., Хромов А.В. Excel для экономистов и менеджеров. - СПб.: Питер, 2004. - 295с. • http://math.semestr.ru/