Multiple SolutionsAs discussed earl

Multiple Solutions
As discussed earlier in this chapter, the optimal solution of the LP model is found at the extreme point of the feasible area. This approach assumes that the slope of the iso-profit/iso-cost line of the objective function is different from the slope of the line representing any of the binding constraints. However, when the objective function has the same slope as a binding constraint, then the last point of contact of the objective function with the feasible area is not a single point. In that case, the LP model has an infinite number of solutions. Assume that the contribution coefficient for the DRCs in the Rolls Bakery example has changed from $400 to $200. The new objective function will be:
Max Z = 200x1 + 300x2
The line representing the new objective function now has the same slope (200/300) as the first constraint (10/15). As a result, this line is parallel to the binding constraint, as shown in Figure 2-4.

Kết quả (Việt) 1:

Nhiều giải phápNhư được thảo luận trước đó trong chương này, các giải pháp tối ưu của các mô hình LP tìm thấy tại điểm cực của vùng khả thi. Cách tiếp cận này giả định rằng độ dốc của dòng tiêu chuẩn iso-lợi nhuận/iso-chi phí của hàm mục tiêu là khác nhau từ độ dốc của dòng đại diện cho bất kỳ của những hạn chế ràng buộc. Tuy nhiên, khi hàm mục tiêu có cùng một độ dốc là một hạn chế ràng buộc, sau đó điểm cuối cùng của số liên lạc của hàm mục tiêu với khu vực khả thi không phải là một điểm duy nhất. Trong trường hợp đó, các mô hình LP có một số lượng vô hạn của giải pháp. Giả sử hệ số đóng góp cho DRCs trong ví dụ cuộn bánh đã thay đổi từ $400 đến $200. Hàm mục tiêu mới sẽ:Max Z = 200 x 1 + 300 x 2Các dòng đại diện cho hàm mục tiêu mới bây giờ có cùng một độ dốc (200/300) như các hạn chế đầu tiên (10/15). Kết quả là, dòng này là song song với hạn chế ràng buộc, như minh hoạ trong hình 2-4.

Kết quả (Việt) 2:

Nhiều giải pháp
Như đã thảo luận trước đó trong chương này, các giải pháp tối ưu của mô hình LP được tìm thấy tại các điểm cực của khu vực có tính khả thi. Cách tiếp cận này giả định rằng độ dốc của đường iso lợi nhuận / iso-chi phí của hàm mục tiêu là khác nhau từ các độ dốc của đường đại diện cho bất kỳ của những hạn chế ràng buộc. Tuy nhiên, khi hàm mục tiêu có độ dốc giống như một hạn chế ràng buộc, sau đó là điểm cuối cùng của liên lạc của hàm mục tiêu với các khu vực có tính khả thi không phải là một điểm duy nhất. Trong trường hợp đó, các mô hình LP có vô số các giải pháp. Giả sử rằng hệ số đóng góp cho TĐC huyện trong ví dụ Rolls Bakery đã thay đổi từ $ 400 đến $ 200. Hàm mục tiêu mới sẽ là:
Max Z = 200x1 + 300x2
Các dòng đại diện cho hàm mục tiêu mới bây giờ có độ dốc tương tự (200/300) như các hạn chế đầu tiên (10/15). Kết quả là, dòng này là song song với chế ràng buộc, như thể hiện trong hình 2-4.