- •Введение
- •Глава 1. Оптимизационные экономико-математические модели
- •1.1. Общая задача оптимизации. Примеры задач линейного программирования
- •1.1.1. Задача оптимального использования ресурсов (задача о коврах)
- •Экономико-математическая модель задачи
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.2. Графический метод решения задач линейного программирования
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.3. Технология решения задач линейного программирования с помощью надстройки поиск решения в среде excel
- •1.3.1. Общие сведения о работе с табличным процессором Excel
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.4. Двойственность в задачах линейного программирования. Анализ полученных оптимальных решений
- •Решение
- •Содержание отчета по результатам
- •Содержание отчета по устойчивости
- •Решение
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.5. Специальные задачи линейного программирования
- •1.5.1. Задачи целочисленного программирования
- •Экономико-математическая модель задачи
- •Решение задачи целочисленного программирования с помощью средства Excel Поиск решения
- •1.5.2. Транспортная задача и ее реализация в среде Excel
- •Применение транспортных моделей к решению некоторых экономических задач
- •Решение
- •1.31. Диалоговое окно Результаты поиска решения
- •1.5.3. Задача о назначениях
- •Экономико-математическая модель задачи
- •1.6. Возможные ошибки при вводе условий задач линейного программирования
- •Глава 2. Балансовые модели
- •2.1. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса (модель Леонтьева)
- •2.2. Межотраслевые балансовые модели в анализе экономических показателей
- •Решение
- •2.3. Модель международной торговли (линейная модель обмена)
- •Решение
- •2.4. Модель неймана
- •Вопросы и задачи для самостоятельного решения
- •Глава 3. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических процессов с использованием временных рядов
- •3.1. Основные понятия и определения
- •3.1.1. Требования к исходной информации
- •3.1 .2. Этапы построения прогноза по временным рядам
- •2. Построение моделей
- •3. Оценка качества построенных моделей
- •4. Построение точечных и интервальных прогнозов
- •Установка Пакета анализа
- •Решение
- •Решение задачи с помощью Пакета анализа Excel
- •Решение
- •3.3. Анализ временных рядов с помощью инструмента мастер диаграмм
- •Построение линий тренда
- •График временного ряда Индекс потребительских расходов
- •Решение
- •Вопросы и задачи для самостоятельного решения
- •Глава 4. Аудиторная работа «Решение задач линейного программирования с использованием Microsoftt Excel»
- •4.1. Руководство к выполнению аудиторной работы
- •4.2. Инструкция по использованию Microsoft Excel при решении задач линейного программирования
- •2) В окне Поиск решения запустить задачу на решение;
- •3) В окне Результат выбрать формат вывода решения.
- •4.3. Порядок выполнения работы
- •Задание 1
- •Задание 2
- •Примерные вопросы на защите работы
- •Приложение 1
- •Василий Васильевич леонтьев
- •5 Августа 1906 г. - 5 февраля 1999 г.
- •Леонид Витальевич канторович
- •19 Января 1912 г. - 7 апреля 1986 г.
- •Оглавление
- •Глава 1. Оптимизационные экономико-математические модели
- •Глава 2. Балансовые модели
- •Глава 3. Методы и модели анализа и прогнозирования экономических процессов с использованием временных рядов
- •Глава 4. Аудиторная работа «решение задач линейного программирования с использованием microsoft excel»
Решение
1. Экономико-математическая модель исходной задачи.
Пусть Xi - объем выпускаемой продукции в филиале i. Целевая функция задачи имеет вид: f(X) = 83Xl + 89Х2 + 95Х3 + 98Х4 → min.
Ограничения: Х1 + Х2 + Х3 + Х4 ≥ 300 (тыс. шт.),
120Х1 + 80Х2 + 50Х3 + 40X4 ≤ 18 (млн. руб.),
Х1,2,3,4 ≥ 0.
В табличном виде их можно записать следующим образом:
|
83 |
89 |
95 |
98 |
|
Y1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
300 000 |
Y2 |
120 |
80 |
50 |
40 |
18 000 000 |
2. Экономико-математическая модель двойственной задачи.
Пусть Y1 - двойственная оценка выпускаемой продукции, которая может быть ценой изделия; Y2 - двойственная оценка капитальных вложений, которая может быть представлена как коэффициент эффективности капитальных вложений. Тогда
g(Y)=300000Y1 + 18000000Y2 → max,
1∙Y1 + 120∙Y2 ≤ 83,
1∙Y1 + 80∙Y2 ≤ 89,
1∙Y1 + 50∙Y2 ≤ 95,
1∙Y1 + 40∙Y2 ≤ 98.
3. Для определения оптимального плана двойственной задачи воспользуемся соотношениями второй теоремы двойственности.
Если какое-либо ограничение исходной задачи выполняется как строгое неравенство, то соответствующая двойственная оценка равна нулю,
т.е. если , то Yi = 0, i = 1, ..., m.
Подставляя значения вектора Х в ограничения исходной задачи, получим:
0 + 100000 + 200000 + 0 = 300 000,
120∙0 + 80∙100 000 + 50∙200 000 + 4∙0 = 18 000000.
Двойственные оценки Y1 и Y2 могут принимать любые значения. Если какая-либо переменная исходной задачи входит в оптимальный план, то соответствующее ограничение двойственной задачи выполняется как строгое равенство: если Xj > 0, то .
В нашей задаче Х2 = 100 000 > 0 и Х3 = 200000 > 0, поэтому второе и третье ограничения двойственной задачи обращаются в уравнения, решая которые найдем Y1 и Y2:
1∙Y1 + 50∙Y2 = 95, Y1 = 105 - средняя цена изделия,
1∙Y1+80∙Y2 = 89, Y2 = -0,2- двойственная оценка капитальных вложений.
Тогда 105 = 95 + 50∙0,2 = 105, 105 = 89 + 80∙0,2 = 105.
Во втором и в третьем филиалах выпускать новые изделия целесообразно, так как затраты на его освоение и выпуск не превышают цену изделия. Проверим выполнение первой теоремы двойственности:
g(Y) = 300000∙Y1 + 18000000∙Y2 = 300000∙105 + 18000000∙(-0,2) = 279000000,
f(Х) = 83∙X1 + 89∙Х2 + 95∙Х3 + 98∙Х4 = 83∙0 + 89∙100000 + 95∙200000 + 98∙0 = 279000000
Полученные оптимальные планы говорят о том, что в первом и четвертом филиалах размещать заказы по выпуску новых изделий невыгодно (Х1 = 0 и Х4 = 0), так как затраты на производство единицы изделия в этих филиалах больше цены изделия:
Y1 = 105; Y2 = -0,2;
1∙Y1 + 120∙Y2 = 83; 105 + 120∙(-0,2) ≤ 83; 105 ≤ 83 + 24 = 107;
1∙Y1 + 40∙Y2 ≤ 98; 105 + 40∙(-0,2) ≤ 98; 105 ≤ 98 + 8 = 106.
Задачи для самостоятельного решения
Задача 1.1. Решите следующую задачу ЛП графическим способом:
f(Х) = - 2Хl - Х2 → min (mах),
2Xl + 4Х2 ≤ 16,
2Xl + 4Х2 ≤ 16,
-4Хl + 2Х2 ≤ 8,
Хl + 3Х2 ≥ 9,
6Хl + 5Х2 = 30, Xl,X2 ≥ 0.
Задача 1.2. Решите графическим способом задачу ЛП, связанную с распределением ресурсов: f(Х) = 2Хl + 4Х2 → mах (прибыль), при ограничениях:
Х1 + 2Х2 ≤ 5 (ресурс 1),
Х1 + Х2 ≤ 4 (ресурс 2),
X1 ≥ 0, Х2 ≥ 0.
1. Определите статус каждого ресурса (дефицитный, недефицитный).
2. Найдите максимальный интервал изменения запасов ресурса 1, в пределах которого текущее решение остается допустимым.
3. Выполните задание пункта 2 применительно к ресурсу 2.
4. Для пунктов 2 и 3 определите соответствующее изменение оптимальных значений целевой функции.
5. Найдите максимальный интервал изменения удельной прибыли для переменной Х1, в пределах которого полученное решение остается оптимальным.
6. Выполните задание пункта 5 применительно к переменной Х2.
Задача 1.3. Инвестор, располагающий суммой в 300 тыс. руб., может вложить свой капитал в акции автомобильного концерна А и строительного предприятия В. Чтобы уменьшить риск, акций А должно быть приобретено по крайней мере в два раза больше, чем акций В, причем последних можно купить не более чем на 100 тыс. руб. Дивиденды по акциям А составляют 8% в год, по акциям В - 10%. Какую максимальную прибыль можно получить в первый год?
Задача 1.4. Фирма производит два популярных безалкогольных напитка - «Лимонад» и «Тоник». Фирма может продать всю произведенную продукцию, однако объем производства ограничен количеством основного ингредиента и производственной мощностью оборудования. Для производства 1 л «Лимонада» требуется 0,02 час работы оборудования, а для производства 1 л «Тоника» 0,04 час. Расход специального ингредиента составляет 0,01 и 0,04 кг на 1 л «Лимонада» и «Тоника» соответственно. Ежедневно в распоряжении фирмы имеется 24 час времени работы оборудования и 16кг специального ингредиента. Доход фирмы составляет 0,10 руб. за 1 л «Лимонада» и 0,30 руб. за 1 л «Тоника». Сколько продукции каждого вида следует производить ежедневно, если цель фирмы состоит в максимизации ежедневного дохода?