Последовательность вычислений при решении задачи оптимизации, поставленной в п. 2.1., сводится к следующему.
Находим координаты (
) точки
- встречи линии пересечения плоскостей ограничений и координатой плоскости
= 0, решая систему уравнений:
+
=
;
+
=
.
Поскольку векторы (
,
), (
,
) линейно независимы, решение существует и может быть представлено в виде:
= 0;
=
;
=
.
Проверяем выполнение предположения о неотрицательных объемах производства. Если хотя бы одно из найденных решений отрицательно, т.е.
< 0 или
< 0, точка
= (
) не может служить оптимальной производственной программой предприятия. В этом случае полагаем доход предприятия равным нулю,
= 0. В противном случае следует найти значение целевой функции в этой точке:
=
+
.
Находим координаты (
) точки
- встречи линии пересечения плоскостей ограничений и координатой плоскости
= 0, - решая систему уравнений:
+
=
;
+
=
.
Поскольку векторы (
,
), (
,
) линейно независимы, решение существует и может быть представлено в виде:
=
;
= 0;
=
.
Проверяем выполнение предположения о неотрицательных объемах производства. Если хотя бы одно из найденных решений отрицательно, т.е.
< 0 или
< 0, точка
= (
) не может служить оптимальной производственной программой предприятия. В этом случае полагаем доход предприятия равным нулю,
= 0. В противном случае следует найти значение целевой функции в этой точке:
=
+
.
Находим координаты (
) точки
- встречи линии пересечения плоскостей ограничений и координатой плоскости
= 0, решая систему уравнений:
+
=
;
+
=
.
Поскольку векторы (
,
), (
,
) линейно независимы, решение существует и может быть представлено в виде:
=
;
=
;
= 0.
Проверяем выполнение предположения о неотрицательных объемах производства. Если хотя бы одно из найденных решений отрицательно, т.е.
< 0 или
< 0, точка
= (
) не может служить оптимальной производственной программой предприятия. В этом случае полагаем доход предприятия равным нулю,
= 0. В противном случае следует найти значение целевой функции в этой точке:
=
+
.
Отметим, что приведенные выше выражения для решений систем линейных уравнений, вытекают из теоремы Крамера. При выполнении работы можно воспользоваться любым другим методом решения систем, в том числе методом Гаусса последовательного исключения переменных.
Для нахождения оптимальной производственной программы необходимо из найденных решений выбрать такое, которое обеспечивает наибольший доход предприятию.
Расположим полученные значения целевой функции
,
,
в порядке возрастания 0
. Возможны следующие варианты.
Если
>
, то оптимальной является производственная программа:
(
=
,
=
=
).
Если
=
>
, то оптимальной является любая производственная программа, соответствующая точкам отрезка, расположенного между граничными точками
и
. Условимся в этом случае указывать только два граничных решения:
(
=
,
=
=
);
(
=
,
=
=
).
Если
=
=
> 0, то также имеется множество оптимальных производственных программ, позволяющих предприятию получить одинаковый наибольший возможный доход. Условимся в этом случае указывать три граничных решения (два из которых совпадают):
(
=
,
=
=
);
(
=
,
=
=
);
(
=
,
=
=
).
По существу задачи оптимизации производственной программы в окончательном решении следует опустить дробную часть (мантиссу) в значениях объемов производства.
В заключении следует рассчитать доход предприятия от реализации оптимальной производственной программы:
=
+
+
.






