UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II2013 Marks
Q4.

Question 4

एक हल्की धातु कम्पनी दो उत्पादों A और B का निर्माण करती है। प्रत्येक उत्पाद के लिए दो प्रक्रमण अनुभागों L और M में से गुजरना आवश्यक होता है। दोनों अनुभागों में मशीनों की खासी संख्या उपलब्ध है। उत्पाद A की एक इकाई को L में प्रक्रमण काल के 2 घंटों और M में 1 घंटे की आवश्यकता होती है। उत्पाद B की एक इकाई को प्रक्रमण के लिए L में 1 घंटे और M में 4 घंटों की आवश्यकता होती है। अनुभाग L में उपलब्ध कुल समय 6000 घंटे हैं जबकि अनुभाग M में वही 10000 घंटे हैं। उत्पाद A के लिए निवल मुनाफा प्रति इकाई ₹ 3.50 है और उत्पाद B के लिए प्रति इकाई ₹5.00 है। कम्पनी कुल निवल मुनाफे का अधिकतमीकरण चाहती है।

How to Approach

यह प्रश्न रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming) पर आधारित है, जो प्रबंधन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण तकनीक है। इसे हल करने के लिए, हमें पहले समस्या को गणितीय रूप में व्यक्त करना होगा, फिर उद्देश्य फलन (Objective Function) और बाधाओं (Constraints) को परिभाषित करना होगा। इसके बाद, ग्राफिकल विधि या सिम्प्लेक्स विधि (Simplex Method) का उपयोग करके अधिकतम लाभ की गणना की जा सकती है। उत्तर में स्पष्ट रूप से उद्देश्य फलन, बाधाएं, और अंतिम समाधान को दर्शाना आवश्यक है।

Model Answer

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Introduction

रैखिक प्रोग्रामिंग एक गणितीय तकनीक है जिसका उपयोग सीमित संसाधनों के साथ किसी उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए किया जाता है। यह प्रबंधन, अर्थशास्त्र, और इंजीनियरिंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में निर्णय लेने में सहायक होती है। वर्तमान प्रश्न में, एक हल्की धातु कंपनी दो उत्पादों A और B के उत्पादन के माध्यम से अपने कुल लाभ को अधिकतम करना चाहती है, जिसके लिए सीमित संसाधन (अनुभाग L और M में मशीन समय) उपलब्ध हैं। इस समस्या को रैखिक प्रोग्रामिंग के माध्यम से हल किया जा सकता है, जिससे कंपनी को उत्पादन का इष्टतम मिश्रण निर्धारित करने में मदद मिलेगी।

समस्या का गणितीय निरूपण

मान लीजिए:

  • x = उत्पाद A की इकाइयों की संख्या
  • y = उत्पाद B की इकाइयों की संख्या

उद्देश्य फलन (Objective Function): कंपनी का कुल लाभ अधिकतम करना है, जो निम्न प्रकार से व्यक्त किया जा सकता है:

Z = 3.50x + 5.00y (अधिकतमीकरण के लिए)

बाधाएं (Constraints):

  • अनुभाग L के लिए: 2x + y ≤ 6000
  • अनुभाग M के लिए: x + 4y ≤ 10000
  • गैर-नकारात्मकता बाधाएं: x ≥ 0, y ≥ 0

ग्राफिकल विधि से समाधान

इस समस्या को ग्राफिकल विधि से हल करने के लिए, हमें पहले बाधाओं को ग्राफ पर प्लॉट करना होगा। फिर, हम व्यवहार्य क्षेत्र (Feasible Region) की पहचान करेंगे, जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करता है। अंत में, हम व्यवहार्य क्षेत्र के कोने के बिंदुओं (Corner Points) पर उद्देश्य फलन का मूल्यांकन करेंगे और वह बिंदु ढूंढेंगे जो अधिकतम लाभ प्रदान करता है।

बाधाओं का ग्राफिकल निरूपण

2x + y = 6000 को ग्राफ पर एक रेखा के रूप में दर्शाया जा सकता है। इसी प्रकार, x + 4y = 10000 को भी ग्राफ पर एक रेखा के रूप में दर्शाया जा सकता है। व्यवहार्य क्षेत्र इन रेखाओं और x ≥ 0, y ≥ 0 द्वारा सीमित क्षेत्र होगा।

कोने के बिंदु और उद्देश्य फलन का मूल्यांकन

व्यवहार्य क्षेत्र के कोने के बिंदु निम्नलिखित होंगे:

  • (0, 0)
  • (3000, 0)
  • (0, 2500)
  • प्रतिच्छेदन बिंदु: 2x + y = 6000 और x + 4y = 10000 को हल करने पर, हमें x = 1600 और y = 2800 प्राप्त होता है।

अब, हम इन बिंदुओं पर उद्देश्य फलन Z = 3.50x + 5.00y का मूल्यांकन करेंगे:

बिंदु (x, y) Z = 3.50x + 5.00y
(0, 0) 0
(3000, 0) 10500
(0, 2500) 12500
(1600, 2800) 5600 + 14000 = 19600

अधिकतम लाभ बिंदु (1600, 2800) पर प्राप्त होता है, जहां Z = 19600 है।

निष्कर्ष

कंपनी को अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए उत्पाद A की 1600 इकाइयां और उत्पाद B की 2800 इकाइयां बनानी चाहिए। इस उत्पादन मिश्रण से कंपनी को ₹ 19600 का अधिकतम लाभ होगा। यह समाधान रैखिक प्रोग्रामिंग की शक्ति को दर्शाता है, जो सीमित संसाधनों के साथ इष्टतम निर्णय लेने में मदद करता है।

Conclusion

इस समस्या का समाधान रैखिक प्रोग्रामिंग के माध्यम से किया गया, जिससे कंपनी को अपने लाभ को अधिकतम करने के लिए उत्पादन का इष्टतम मिश्रण निर्धारित करने में मदद मिली। यह तकनीक विभिन्न उद्योगों में संसाधन आवंटन और निर्णय लेने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। भविष्य में, कंपनी उत्पादन प्रक्रिया को और अधिक अनुकूलित करने के लिए अन्य उन्नत तकनीकों, जैसे कि पूर्णांक प्रोग्रामिंग (Integer Programming) का उपयोग कर सकती है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming)
रैखिक प्रोग्रामिंग एक गणितीय तकनीक है जिसका उपयोग रैखिक संबंधों के अधीन एक उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए किया जाता है।
उद्देश्य फलन (Objective Function)
उद्देश्य फलन एक गणितीय अभिव्यक्ति है जिसे रैखिक प्रोग्रामिंग समस्या में अधिकतम या न्यूनतम किया जाना है।

Key Statistics

भारत में विनिर्माण क्षेत्र का सकल घरेलू उत्पाद (GDP) में योगदान 2022-23 में लगभग 17% था।

Source: राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय (NSO), भारत सरकार

वैश्विक रैखिक प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर बाजार का आकार 2023 में लगभग 10.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और 2028 तक 15.2 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।

Source: मार्केट रिसर्च रिपोर्ट (2023)

Examples

एयरलाइन रूट ऑप्टिमाइजेशन

एयरलाइंस अपने विमानों के मार्गों को अनुकूलित करने और ईंधन लागत को कम करने के लिए रैखिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करती हैं।

Frequently Asked Questions

रैखिक प्रोग्रामिंग की सीमाएं क्या हैं?

रैखिक प्रोग्रामिंग की कुछ सीमाएं हैं, जैसे कि यह केवल रैखिक संबंधों को संभाल सकता है और सभी वास्तविक दुनिया की समस्याओं को रैखिक रूप में व्यक्त नहीं किया जा सकता है।