- •4. Запишите структурную таблицу и поясните уравнение межотраслевого баланса для межотраслевой экономики; укажите экономический смысл входящих в уравнение величин.
- •6. Дайте определение и приведите пример продуктивной матрицы, обоснуйте продуктивность приведённой матрицы.
- •14. Задача о диете.
- •15. Задача об использовании ресурсов
- •Транспортная задача
- •21. Сформулируйте и докажите теорему о существовании решения задачи линейного программирования в случае ограниченной целевой функции
- •23. Сформулируйте и докажите теорему о достижимости оптимального решения на выпуклой линейной комбинации оптимальных угловых точек.
- •24. В чем состоит графический метод решения задачи лп в случае
- •30. Опираясь на алгоритм графического метода, постройте злп с
- •31.Опираясь на алгоритм графического метода, постройте злп на
- •32. Каковы основные предпосылки для применения симплекс-
- •33. 34. Изложите и обоснуйте алгоритм решения задачи линейного программирования симплекс-методом.
- •35. Как по симпплекс-таблице можно сказать:
- •36. Как по симплекс-таблице задачи линейного программирования можно сказать: а) допустимое решение оптимально; б) есть альтернативное решение. Приведите примеры.
- •37. Является ли симплекс-таблица для злп на минимум окончательной? Ответ обоснуйте. Найдите решение злп или сделайте вывод о неразрешимости задачи.
- •38. Является ли симплекс-таблица для злп на минимум окончательной? Ответ обоснуйте. Найдите решение злп или сделайте вывод о неразрешимости задачи.
- •42. Является ли симплекс-таблица для злп на максимум окончательной? Ответ обоснуйте. Найдите решение злп или сделайте вывод о неразрешимости задачи.
- •43. Является ли симплекс-таблица для злп на максимум окончательной? Ответ обоснуйте. Найдите решение злп или сделайте вывод о неразрешимости задачи.
- •44. Является ли симплекс-таблица для злп на максимум окончательной? Ответ обоснуйте. Найдите решение злп или сделайте вывод о неразрешимости задачи.
- •45. Как найти допустимый базис в злп? Алгоритм метода искусственного базиса.
- •46. Всегда ли можно найти допустимый базис в задаче линейного программирования?
- •47. Теорема о конечности симплекс-метода для невырожденной задачи лп.
- •49. Постановка взаимно-двойственных задач. Поясните (можно на примере) экономическую суть понятия двойственности.
- •51. Сформулируйте основную теорему двойственности для симметричных задач. Какой критерий оптимальности решения вытекает из этой теоремы?
- •52. Сформулируйте и докажите теорему равновесия для двойственных задач.
- •53 Какие двойственные задачи линейного программирования назы-
- •57. Сформулируйте и докажите критерий разрешимости транспортной задачи.
- •59. Опишите схему решения транспортной задачи методом потенциалов. Приведите пример.
- •60. Сформулируйте определения следующих понятий: свободная
- •Обоснуйте метод потенциалов с помощью основных теорем двойственности.
- •Постановка задачи о кратчайшем пути. Приведите пример.
- •63)Алгоритм Дейкстры поиска кратчайшего маршрута на графе.
- •64)Применим ли алгоритм Дейкстры поиска кратчайшего пути в
- •65.Постановка задачи о максимальном потоке в сети.
- •66.Алгоритм Форда-Фалкерсона решения задачи о максимальном потоке в сети. Приведите пример.
64)Применим ли алгоритм Дейкстры поиска кратчайшего пути в
случае отрицательных длин ребер? Ответ обоснуйте.
Алгори́тм Де́йкстры (Dijkstra’s algorithm) — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским ученым Э. Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшее расстояние от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса.
2
1
3
2
3
-2
Алгоритм Дейкстры:
d(1)=0 => y=1; d(2)=∞, d(3)=∞;
d(2)=min {d(2); d(1)+d(1,2)}=min{∞; 0+3}=3
d(3)=min {d(3); d(1)+d(1,3)}=min{∞; 0+2}=2
A(3)=2-min => d(3)=2 – окончательная, но это не правильно.
Рассмотрим другой способ решения задачи:
Пересчет оценок производится по всем вершинам. Если оценка, ранее объявленная окончательной, получает меньшее значение, то окончательные оценки уменьшаются.
Условие окончания: все вершины имеют окончательные оценки и не меняются при очередном пересчете.
-
d(1)=0 => d(2)=∞, d(3)=∞; y=1 – окончательная.
-
d(2)=min {d(2); d(1)+d(1,2)}=3
-
d(3)=2 – min – окончательная.
-
d(1)=min {d(1); d(3)+d(3,1)}= min{0;2+∞}=0
d(2)=min {d(2); d(3)+d(3,2)}=3
получаем:
d(3)=2 - окончательная;
d(1)=0 - окончательная;
d(2)=3 => y=2
-
d(1)=min {d(1); d(2)+d(2,1)}=min{0;3+∞}=0
d(3)=min {d(3); d(2)+d(2,3)}= min{2;3+(-2)}=1 – окончательная.
Итого:
d(1)=0; d(2)=3; d(3)=1.
y=3 – из него нет путей, значит оценки не изменятся.
Окончательный ответ: минимальный путь из 1 в 3 это {(1,2),(2,3)}.
65.Постановка задачи о максимальном потоке в сети.
Перед тем, как перейти непосредственно к задаче о максимальном потоке, рассмотрим сопутствующие определения.
Сетью называется ориентированный граф , каждому ребрукоторого поставлено в соответствие число , называемое пропускной способностью ребра. В случаеполагаем
В графе выделены две вершины: источник s и сток t. граф связен, то есть
Пусть дана сеть, пропускная способность которой задается функцией c.
Потоком в сети G назовем функцию, обладающую следующими свойствами:
-
Ограничение, связанное с пропускной способностьюдля всех u, v из V.
-
Кососимметричность для всех u, v из V.
-
Сохранение потока для всех u, v из V-{s,t}
Величина потока определяется как сумма потоков по всем ребрам выходящим из истока.
Дан ориентированный граф. Будем рассматривать его ка сеть труб, по которым некоторое вещество движется от источника к стоку. Веса на ребрах – пропускная способность трубы.
Задача о максимальном потоке.
Требуется найти максимально возможнуюскорость производства (и потребления) вещества, при которой его еще можно доставить от истока к стоку при данных пропускных способностях труб. Или - для данной сети G с истоком s и стоком t найти поток максимальной величины.
66.Алгоритм Форда-Фалкерсона решения задачи о максимальном потоке в сети. Приведите пример.
-
Обнуление всехдля данной сети
-
Поиск - множество узлов , в который можно будет перейти из узла по ребру с
(ребят, смотрите чтобы этот вопрос начинался с новой страницы, иначе все сбивается)
Выбор
Возврат к шагу 2
-
«Определение остаточной сети»
Максимальный поток:
4.
Поиск узла из списка доступных. «Откат назад»
-
Поток в сети
при найденных путях
Пример решения задачи с помощью алгоритма Форда-Фалкерсона:
Зададим с известными
Обнулим все сети
Перейдем по ребру , т.к. она имеет
Перейдем по ребру , т.к. она имеет
Перейдем по ребру , т.к. невозможно сделать шаг по из-за того, что
-
п
Максимальный поток пути:
Приступим к 2 шагу. Перейдем по ребру , т.к. она имеет
От вершины 3 возможно пройти по ребру , т.к. текущий поток в ребре больше в отличие от ребра
Перейдем к вершине 2, т.к. она является единственной не посещенной для вершины 1
По аналогичной причине движемся к сети
Максимальный поток пути:
Вернемся к вершине 3, т.к. исследование вершин в «глубину» не окончено
Возможно сделать шаг напрямую к стоку сети
Максимальный поток пути:
Начнем новый шаг: перейдем к вершине 2
Идет исследование вершин в «глубину», значит перейдем к вершине , т.к. текущий поток по ребру
Вершина – посещенная, значит, имеем единственный возможный путь по ребру
Движемся к , т.к. отсутствуют другие непосещенные вершины
Максимальный поток пути:
Следующий шаг: выберем дугу , т.к. она ближе к насыщению, чем дуга . По дуге движение невозможно
Перейдем к вершине 2
Завершаем путь в стоке сети
Максимальный поток пути:
Выполним последний шаг для насыщения ребра
Завершаем путь в вершине
Максимальный поток пути:
Получаем итоговую транспортную сеть
-
Выпишем все рассмотренные пути:
Максимальный поток сети: