UPSC MainsMANAGEMENT-PAPER-II202410 Marks
Read in English
Q1.

रैखिक प्रोग्रामिंग (लिनियर प्रोग्रामिंग) समस्या में सिम्प्लेक्स विधि के इस्तेमाल के लिए आवश्यक शर्तों को समझाइए।

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमें सिम्प्लेक्स विधि की मूलभूत अवधारणाओं और उसकी उपयोगिता की शर्तों को स्पष्ट करना होगा। उत्तर में, रैखिक प्रोग्रामिंग की परिभाषा, सिम्प्लेक्स विधि का परिचय, और फिर उन विशिष्ट शर्तों को सूचीबद्ध करना शामिल होना चाहिए जो इस विधि को लागू करने के लिए आवश्यक हैं। उदाहरणों का उपयोग करके अवधारणाओं को स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है। उत्तर को संरचित तरीके से प्रस्तुत करना, जैसे कि शर्तों को वर्गीकृत करना, पठनीयता बढ़ाएगा।

Model Answer

0 min read

Introduction

रैखिक प्रोग्रामिंग (Linear Programming) एक गणितीय तकनीक है जिसका उपयोग सीमित संसाधनों के तहत किसी उद्देश्य फलन (Objective Function) को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए किया जाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों जैसे उत्पादन, परिवहन, वित्त और विपणन में निर्णय लेने में सहायक है। सिम्प्लेक्स विधि (Simplex Method) रैखिक प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली विधियों में से एक है। यह एक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है जो संभावित समाधानों की खोज करती है जब तक कि इष्टतम समाधान (Optimal Solution) नहीं मिल जाता। सिम्प्लेक्स विधि का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए कुछ विशिष्ट शर्तों का पालन करना आवश्यक है, जिनका विवरण आगे प्रस्तुत किया गया है।

सिम्प्लेक्स विधि के उपयोग के लिए आवश्यक शर्तें

सिम्प्लेक्स विधि का उपयोग करने से पहले, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि समस्या कुछ विशिष्ट शर्तों को पूरा करती है। इन शर्तों को निम्नलिखित श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है:

1. समस्या का स्वरूप (Nature of the Problem)

  • रैखिक संबंध (Linearity): समस्या में सभी संबंध रैखिक होने चाहिए। इसका मतलब है कि उद्देश्य फलन और बाधाएं (Constraints) सभी चरों (Variables) के रैखिक संयोजन होने चाहिए। उदाहरण के लिए, x2 या xy जैसे गैर-रैखिक पद स्वीकार्य नहीं हैं।
  • निश्चितता (Certainty): समस्या के सभी पैरामीटर (Parameters) निश्चित होने चाहिए। अनिश्चितता या संभाव्यता (Probability) को शामिल करने वाली समस्याओं को सिम्प्लेक्स विधि से सीधे हल नहीं किया जा सकता।
  • एकल उद्देश्य (Single Objective): समस्या में केवल एक ही उद्देश्य होना चाहिए जिसे अधिकतम या न्यूनतम किया जाना है। यदि कई उद्देश्यों को ध्यान में रखना है, तो उन्हें एक एकल उद्देश्य फलन में संयोजित करने की आवश्यकता होगी।

2. बाधाएं (Constraints)

  • समानता या असमानता (Equality or Inequality): बाधाएं समानता (=) या असमानता (≤ या ≥) के रूप में व्यक्त की जा सकती हैं।
  • गैर-नकारात्मकता (Non-Negativity): सभी चर गैर-नकारात्मक होने चाहिए, यानी x ≥ 0। यह वास्तविक दुनिया की समस्याओं में संसाधनों की सीमाओं को दर्शाता है।
  • पूर्ण बाधाएं (Complete Constraints): समस्या में सभी महत्वपूर्ण बाधाएं शामिल होनी चाहिए। किसी भी महत्वपूर्ण बाधा को छोड़ देने से गलत समाधान मिल सकता है।

3. समस्या का मानकीकरण (Standardization of the Problem)

  • मानक रूप (Standard Form): सिम्प्लेक्स विधि को लागू करने से पहले, समस्या को मानक रूप में परिवर्तित करना आवश्यक है। मानक रूप में, उद्देश्य फलन को अधिकतम किया जाता है, और सभी बाधाएं समानता के रूप में व्यक्त की जाती हैं।
  • अतिरिक्त चर (Slack/Surplus Variables): असमानता बाधाओं को समानता में बदलने के लिए अतिरिक्त चरों (Slack variables ≤ बाधाओं के लिए और Surplus variables ≥ बाधाओं के लिए) को जोड़ा जाता है।
  • कृत्रिम चर (Artificial Variables): यदि प्रारंभिक बुनियादी समाधान (Initial Basic Solution) उपलब्ध नहीं है, तो कृत्रिम चरों को जोड़ा जाता है।

4. बुनियादी व्यवहार्यता (Basic Feasibility)

  • व्यवहार्य समाधान (Feasible Solution): समस्या में कम से कम एक व्यवहार्य समाधान होना चाहिए, यानी बाधाओं को संतुष्ट करने वाला चरों का एक सेट।
  • असीमित समाधान (Unbounded Solution): समस्या में असीमित समाधान नहीं होना चाहिए, यानी उद्देश्य फलन को असीमित रूप से बढ़ाया या घटाया नहीं जा सकता।
  • चक्रीयता (Cycling): सिम्प्लेक्स विधि में चक्रीयता से बचना चाहिए, जहां पुनरावृत्तियों का एक चक्र बनता है और कोई इष्टतम समाधान नहीं मिलता।

उदाहरण: एक कंपनी दो प्रकार के उत्पाद, A और B बनाती है। उत्पाद A बनाने में 2 घंटे श्रम और 1 किलोग्राम सामग्री लगती है, जबकि उत्पाद B बनाने में 3 घंटे श्रम और 2 किलोग्राम सामग्री लगती है। कंपनी के पास प्रति सप्ताह 12 घंटे श्रम और 7 किलोग्राम सामग्री उपलब्ध है। यदि उत्पाद A से लाभ ₹3 प्रति इकाई और उत्पाद B से लाभ ₹5 प्रति इकाई है, तो कंपनी को अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए प्रत्येक उत्पाद की कितनी इकाइयां बनानी चाहिए?

इस समस्या को रैखिक प्रोग्रामिंग के रूप में तैयार किया जा सकता है और सिम्प्लेक्स विधि का उपयोग करके हल किया जा सकता है, बशर्ते कि उपरोक्त सभी शर्तें पूरी हों।

Conclusion

संक्षेप में, सिम्प्लेक्स विधि एक शक्तिशाली उपकरण है जिसका उपयोग रैखिक प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है। हालांकि, इस विधि का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि समस्या रैखिक हो, बाधाएं स्पष्ट रूप से परिभाषित हों, और समस्या को मानक रूप में परिवर्तित किया जा सके। इन शर्तों का पालन करके, हम इष्टतम समाधान प्राप्त कर सकते हैं और संसाधनों का कुशलतापूर्वक उपयोग कर सकते हैं।

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)
एक गणितीय तकनीक जो सीमित संसाधनों के तहत किसी उद्देश्य फलन को अधिकतम या न्यूनतम करने के लिए उपयोग की जाती है।
उद्देश्य फलन (Objective Function)
एक गणितीय समीकरण जो उस मात्रा को दर्शाता है जिसे अधिकतम या न्यूनतम किया जाना है, जैसे कि लाभ, लागत, या उत्पादन।

Key Statistics

2022 में, वैश्विक रैखिक प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर बाजार का आकार लगभग $10.8 बिलियन था और 2028 तक $16.3 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, जो 2023-2028 के दौरान 7.1% की CAGR से बढ़ रहा है।

Source: Market Research Future (2023)

भारत में, रैखिक प्रोग्रामिंग का उपयोग कृषि, विनिर्माण, और सेवा क्षेत्रों में व्यापक रूप से किया जाता है। 2021 में, भारत में रैखिक प्रोग्रामिंग सॉफ्टवेयर बाजार का आकार लगभग $250 मिलियन था।

Source: Industry Analysis Report (2021)

Examples

परिवहन समस्या

एक कंपनी के पास तीन कारखाने हैं और चार गोदाम हैं। प्रत्येक कारखाने में उत्पादन क्षमता सीमित है, और प्रत्येक गोदाम की मांग अलग-अलग है। कंपनी को न्यूनतम लागत पर कारखानों से गोदामों तक माल का परिवहन करने की आवश्यकता है। इस समस्या को रैखिक प्रोग्रामिंग और सिम्प्लेक्स विधि का उपयोग करके हल किया जा सकता है।

Frequently Asked Questions

सिम्प्लेक्स विधि कब विफल हो सकती है?

सिम्प्लेक्स विधि तब विफल हो सकती है जब समस्या में व्यवहार्य समाधान नहीं होता है, या जब उद्देश्य फलन असीमित होता है। इसके अतिरिक्त, चक्रीयता की स्थिति में भी सिम्प्लेक्स विधि विफल हो सकती है।

Topics Covered

EconomicsMathematicsLinear ProgrammingOptimizationOperations Research