UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202015 Marks
Q15.

विज्ञापन आवंटन: अनुकूलतम समाधान

एक राज्य जन स्वास्थ्य विभाग ने कोरोनावायरस सर्वव्यापी महामारी की जानकारी के लिए ₹ 40,00,000 विज्ञापन के लिए आबंटित किए हैं । दो प्रकार के विज्ञापन उपयोग किए जाएँगे : रेडियो और समाचार-पत्र । प्रत्येक रेडियो विज्ञापन पर लागत ₹ 20,000 और पहुँच 3000 लोगों तक अनुमान लगाया गया है । प्रत्येक समाचार-पत्र पर विज्ञापन लागत ₹ 50,000 और पहुँच 7000 लोगों तक अनुमान लगाया गया है । जन स्वास्थ्य विभाग विज्ञापन अभियान की योजना बनाते समय, ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक पहुँचने की कोशिश करेंगे, परन्तु उन लोगों ने निर्णय लिया है कि कम-से-कम 10 विज्ञापन, प्रत्येक प्रकार के, उपयोग किए जाएँगे । साथ ही, रेडियो विज्ञापनों की संख्या कम-से-कम समाचार-पत्र विज्ञापनों की संख्या के बराबर हो । प्रत्येक प्रकार के कितने विज्ञापनों का उपयोग किया जाए ? यह कितने लोगों तक पहुँच पाएँगे ? अनुकूलतम (इष्टतम) समाधान निकालिए जो सभी आवश्यकताओं को सबसे अच्छी तरह से सन्तुष्ट करता है ।

How to Approach

यह प्रश्न रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming) पर आधारित है, जो प्रबंधन और संचालन अनुसंधान (Operations Research) का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। इसे हल करने के लिए, हमें पहले समस्या को गणितीय रूप में व्यक्त करना होगा, फिर बाधाओं (constraints) और उद्देश्य फलन (objective function) को परिभाषित करना होगा। इसके बाद, ग्राफिक विधि या सिम्प्लेक्स विधि (Simplex method) का उपयोग करके इष्टतम समाधान (optimal solution) ज्ञात किया जा सकता है। उत्तर में सभी बाधाओं का स्पष्ट उल्लेख और इष्टतम समाधान की व्याख्या आवश्यक है।

Model Answer

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Introduction

कोविड-19 महामारी के दौरान जन स्वास्थ्य जागरूकता फैलाना एक महत्वपूर्ण चुनौती थी। सीमित संसाधनों के साथ अधिकतम लोगों तक पहुंचने के लिए, सरकारों और स्वास्थ्य विभागों को प्रभावी विज्ञापन रणनीतियों की आवश्यकता थी। इस संदर्भ में, रैखिक प्रोग्रामिंग एक शक्तिशाली उपकरण है जो संसाधनों का अनुकूलन करने और सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने में मदद करता है। यह प्रश्न एक विशिष्ट परिदृश्य प्रस्तुत करता है जहां एक राज्य जन स्वास्थ्य विभाग को रेडियो और समाचार-पत्र विज्ञापनों के माध्यम से अधिकतम लोगों तक पहुंचने के लिए एक योजना बनानी है, जबकि कुछ बाधाओं का पालन करना है।

समस्या का गणितीय निरूपण

मान लीजिए:

  • x = रेडियो विज्ञापनों की संख्या
  • y = समाचार-पत्र विज्ञापनों की संख्या

उद्देश्य फलन (Objective Function):

अधिकतम Z = 3000x + 7000y (अधिकतम लोगों तक पहुंचना)

बाधाएं (Constraints):

  • 20000x + 50000y ≤ 4000000 (कुल विज्ञापन बजट)
  • x ≥ 10 (कम से कम 10 रेडियो विज्ञापन)
  • y ≥ 10 (कम से कम 10 समाचार-पत्र विज्ञापन)
  • x ≤ y (रेडियो विज्ञापनों की संख्या समाचार-पत्र विज्ञापनों की संख्या से कम या बराबर)
  • x, y ≥ 0 (गैर-नकारात्मकता बाधा)

बाधाओं का सरलीकरण

बजट बाधा को सरल बनाया जा सकता है:

2x + 5y ≤ 400

ग्राफिक विधि से समाधान

अब हम ग्राफिक विधि का उपयोग करके इस समस्या को हल करेंगे। सबसे पहले, हम बाधाओं को ग्राफ पर प्लॉट करेंगे और फिर संभव क्षेत्र (feasible region) की पहचान करेंगे। संभव क्षेत्र वह क्षेत्र है जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करता है। फिर, हम उद्देश्य फलन के समोच्च रेखाओं (contour lines) को प्लॉट करेंगे और संभव क्षेत्र में उस बिंदु को ढूंढेंगे जहां उद्देश्य फलन अधिकतम होता है।

बाधाओं को रेखाओं के रूप में प्लॉट करने पर:

  • 2x + 5y = 400
  • x = 10
  • y = 10
  • x = y

संभव क्षेत्र के कोने बिंदु (corner points) हैं:

  • A (10, 10)
  • B (10, 72) - यह बिंदु 2x + 5y ≤ 400 को संतुष्ट नहीं करता है।
  • C (100, 10) - यह बिंदु x ≤ y को संतुष्ट नहीं करता है।
  • D (10, 10)
  • E (x,y) जहाँ x=y और 2x+5y=400, इसलिए 7x=400, x=57.14, y=57.14 (लगभग)
  • F (x,y) जहाँ x=10 और x=y, इसलिए x=10, y=10
  • G (x,y) जहाँ y=10 और 2x+5y=400, इसलिए 2x=350, x=175 (यह x≥10 को संतुष्ट करता है, लेकिन x≤y को नहीं)

संभव क्षेत्र के कोने बिंदु हैं: (10, 10), (10, 72) (अमान्य), (57.14, 57.14), (10,10)।

अब, हम उद्देश्य फलन Z = 3000x + 7000y का मान प्रत्येक कोने बिंदु पर ज्ञात करेंगे:

बिंदु x y Z = 3000x + 7000y
A (10, 10) 10 10 3000(10) + 7000(10) = 100000
E (57.14, 57.14) 57.14 57.14 3000(57.14) + 7000(57.14) = 571400

चूंकि 2x + 5y ≤ 400 है, इसलिए (57.14, 57.14) बिंदु मान्य नहीं है। हमें एक ऐसा बिंदु खोजना होगा जो सभी बाधाओं को संतुष्ट करे।

यदि हम x = y लेते हैं, तो 2x + 5x = 400, जिससे 7x = 400, x = 57.14 और y = 57.14 होता है। चूंकि x और y पूर्णांक होने चाहिए, इसलिए हम x = 57 और y = 57 लेते हैं। लेकिन 2(57) + 5(57) = 400 से थोड़ा अधिक है। इसलिए, हमें x और y के मानों को समायोजित करना होगा।

x = 50 और y = 50 लेने पर, 2(50) + 5(50) = 350 ≤ 400। Z = 3000(50) + 7000(50) = 500000।

x = 55 और y = 55 लेने पर, 2(55) + 5(55) = 385 ≤ 400। Z = 3000(55) + 7000(55) = 550000।

x = 56 और y = 56 लेने पर, 2(56) + 5(56) = 392 ≤ 400। Z = 3000(56) + 7000(56) = 560000।

x = 57 और y = 56 लेने पर, 2(57) + 5(56) = 394 ≤ 400। Z = 3000(57) + 7000(56) = 567000।

x = 57 और y = 57 लेने पर, 2(57) + 5(57) = 400। Z = 3000(57) + 7000(57) = 570000।

इसलिए, इष्टतम समाधान x = 57 और y = 57 है, जिससे 570000 लोगों तक पहुंचा जा सकता है।

Conclusion

इस समस्या का इष्टतम समाधान 57 रेडियो विज्ञापन और 57 समाचार-पत्र विज्ञापन का उपयोग करना है, जिससे कुल 570,000 लोगों तक पहुंचा जा सकता है। यह समाधान सभी बाधाओं को संतुष्ट करता है और अधिकतम लोगों तक पहुंचने के उद्देश्य को पूरा करता है। जन स्वास्थ्य विभाग को इस रणनीति को लागू करने पर विचार करना चाहिए ताकि महामारी के दौरान जागरूकता बढ़ाई जा सके। रैखिक प्रोग्रामिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके, सीमित संसाधनों का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है और सार्वजनिक स्वास्थ्य लक्ष्यों को प्राप्त किया जा सकता 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 बाधाओं के एक सेट के तहत एक रैखिक उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए किया जाता है।
संभव क्षेत्र (Feasible Region)
संभव क्षेत्र एक ऐसा क्षेत्र है जो रैखिक प्रोग्रामिंग समस्या में सभी बाधाओं को संतुष्ट करता है।

Key Statistics

2020 में, भारत सरकार ने कोविड-19 जागरूकता अभियान पर लगभग ₹600 करोड़ खर्च किए।

Source: प्रेस सूचना ब्यूरो (PIB), 2020

भारत में 2023 में विज्ञापन खर्च लगभग ₹1.34 लाख करोड़ था।

Source: TAM Media Research, 2023

Examples

कोका-कोला कंपनी

कोका-कोला कंपनी ने अपने वितरण नेटवर्क को अनुकूलित करने और परिवहन लागत को कम करने के लिए रैखिक प्रोग्रामिंग का उपयोग किया।

Frequently Asked Questions

क्या रैखिक प्रोग्रामिंग हमेशा सबसे अच्छा समाधान प्रदान करता है?

रैखिक प्रोग्रामिंग एक इष्टतम समाधान प्रदान करता है यदि समस्या की बाधाएं और उद्देश्य फलन रैखिक हों। यदि समस्या गैर-रैखिक है, तो अन्य अनुकूलन तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता हो सकती है।

Topics Covered

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