- •1.1 Понятие и классификация экономико-математических моделей
- •1.2. Примеры типовых экономико-математических моделей
- •Модуль 2. Сетевые модели в планировании и управлении
- •2.1. Элементы и правила построения сетевой модели
- •2.3. Алгоритм расчета параметров детерминированной сетевой модели
- •2.3. Диаграмма затрат ресурсов и ее оптимизация
- •2.4. Сетевые модели в условиях полной неопределенности
- •2.5. Вопросы для самоконтроля
- •2.6. Тесты. Сетевые модели
- •2.7. Практикум
- •Модуль 3. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса «затраты – выпуск»
- •Модель «Затраты–Выпуск». Открытая модель Леонтьева
- •3.2. Замкнутая модель Леонтьева
- •3.3. Динамическая модель Леонтьева
- •3.4. Матричные модели предприятий, фирм
- •3.5. Вопросы для самоконтроля
- •3.6. Тесты. Балансовые модели
- •3.7. Практикум
- •1. Матрица внутрифирменных связей:
- •2. Матрица распределения чистой продукции:
- •3. Матрица затрат ресурсов (фонд заработной платы, материалы, э/энергия, износ оборудования):
- •Модуль 4. Методы и модели линейного программирования
- •4.1. Математическая модель общей задачи линейного программирования
- •4.2. Симплекс - метод решения задач линейного программирования
- •4.3. Двойственность в линейном программировании
- •4.4. Решение задач линейного программирования средствами excel
- •4.5. Вопросы для самоконтроля
- •4.6. Тесты. Линейное программирование
- •4.7. Практикум
- •Модуль 5. Транспортные задачи линейного программирования
- •5.1. Постановка и математическая модель транспортной задачи
- •Математическая модель тз:
- •5.2. Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов
- •5.3. Транспортная задача с ограничениями на пропускную способность
- •5.4. Метод потенциалов для задачи Td
- •5.5. Вопросы для самоконтроля
- •5.6 Тесты. Транспортные задачи
- •5.7. Практикум
- •Модуль 6. Динамическое программирование
- •6.1. Оптимальное распределение ресурсов
- •6.2. Задача о замене оборудования
- •6.3. Применение динамического программирования в вопросах перспективного планирования.
- •6.4. Выбор оптимальных маршрутов методом динамического программирования
- •6.5. Вопросы для самоконтроля
- •6.6. Тесты. Динамическое программирование
- •6.7. Практикум
- •Задание 4. Выбор оптимальных маршрутов и инцидентных цепей
- •7.1. Постановка и геометрический смысл общей задачи нелинейного программирования
- •7.2. Метод множителей Лагранжа
- •7.3. Градиентные методы
- •7.4. Метод Франка-Вулфа
- •7.5. Метод штрафных функций
- •7.6. Метод наискорейшего спуска
- •7.7. Вопросы для самоконтроля
- •7.8. Практикум
- •Рекомендуемая литература
- •Содержание
- •Математические методы и модели в экономике
- •Издательство
- •625000, Г. Тюмень, ул. Володарского, 38
- •625039, Г. Тюмень, ул. Киевская, 52
6.3. Применение динамического программирования в вопросах перспективного планирования.
Динамическое программирование представляет собой математический аппарат, позволяющий осуществлять оптимальное планирование многошаговых управляемых процессов. Изучив этот раздел математического программирования, специалист имеет возможность правильно, дальновидно спланировать деятельность предприятия, фирмы и т.д.
Например, цель работы – рассмотреть задачу строительства объектов для удовлетворения некоторой потребности с минимальными затратами. На современном этапе, в условиях рынка, важно знать – как удовлетворить эту потребность. Нужно ли расширять старое предприятие или строить новое? А если строить новое, то какой мощности? Возникает несколько вариантов. Осуществляя последовательный перебор решений, получим оптимальный вариант удовлетворения потребности при минимальных затратах. Для осуществления рационального перебора решений необходимо вывести функциональное уравнение Беллмана. В качестве примера рассмотрим задачу.
На авторемонтном предприятии (АРП) действует один «низкий» пост, но в связи с увеличением автомобильного парка, с каждым годом увеличивается соответственно и потребность в техническом обслуживании (ТО). Для того, чтобы удовлетворить потребность населения в ТО 100 тыс. обслуживаний в год, необходимо расширить старый имеющийся пост или построить новые посты: «высокий», «универсальный», «напольный» или расширить старый пост и построить некоторые новые.
Рассчитать минимальное количество рабочих для выполнения ТО автомобилей на АРП, если известно количество занятых людей на постах (табл. 6.8).
Таблица 6.8
Исходная информация
Количество обслужи ваний /тыс. в год/ Виды постов |
10 |
20 |
30 |
40 |
50 |
1.Низкий |
- |
20 |
25 |
30 |
35 |
2.Высокий |
- |
10 |
15 |
20 |
30 |
3.Напольный |
- |
15 |
20 |
25 |
40 |
4.Универсальный |
10 |
13 |
16 |
20 |
25 |
Решение
Укажем возможные варианты:
0 вариант - удовлетворение потребности в обслуживании автомобилей только за счёт расширения действующего поста.
i-тый вариант состоит в удовлетворении потребности за счёт расширения действующего и строительства новых трёх постов. (i=0,1,2,3)
Выведем функцию Беллмана.
ƒi(х) - минимальное количество рабочих, которые должны выполнить х обслуживаний по i-ому варианту. При этом αi(х) - количество обслуживаний, которое выполняет i -тый пост. Обозначим φi(х)- количество рабочих, выполняющих обслуживание на i -том посту.
Предположим, что fi(х) известно, тогда вычислим fi+1(х)
Пусть i+1 пост выполняет t обслуживаний , тогда количество занятых рабочих на этом посту равно φ i+1(t). На долю остальных постов останется х - t обслуживаний.
Согласно принципа оптимальности следует спланировать обслуживание таким образом, чтобы количество рабочих было минимальным, т.е. ƒi(х-t). Таким образом, общее количество рабочих составит φ i+1(t)+ ƒi(х-t).
При удовлетворении всех потребностей на ТО автомобилей следует выбирать t таким образом, чтобы эта сумма была минимальной, т.е.
(6.13)
Это есть функциональное уравнение Беллмана. Остается найти значения f0, f1, f2, f3.
Составляем рабочую таблицу. Для этого подсчитаем функции Беллмана
Таблица 6.9
Расчетная матрица
Кол-во обслуж. х (тыс. в год) |
Исходная информация |
f0(х) |
0(х) тыс. в год |
f1(х) |
1(х) тыс. в год |
f2(х) |
2(х) тыс. в год |
f3(х) |
3(х) тыс. в год |
|||
φ0(х) |
φ1(х) |
φ2(х) |
φ3(х) |
|||||||||
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
10 |
- |
- |
- |
10 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
10 |
10 |
20 |
20 |
10 |
15 |
13 |
20 |
20 |
10 |
20 |
10 |
0 |
10 |
0 |
30 |
25 |
15 |
20 |
16 |
25 |
30 |
15 |
30 |
15 |
0 |
15 |
0 |
40 |
30 |
20 |
25 |
20 |
30 |
40 |
20 |
40 |
20 |
0 |
20 |
0,40 |
50 |
35
|
30 |
40 |
25 |
35 |
50 |
30 |
50 |
30 |
0 20 30 |
25 |
50 |
60 |
- |
- |
- |
- |
- |
60 |
40 |
20 30 40 |
35 |
20 30 40 |
25 |
50 |
70 |
- |
- |
- |
- |
- |
70 |
45 |
20 30 40 |
40 |
30 40 |
35 |
40 |
80 |
- |
- |
- |
- |
- |
80 |
50 |
30 40 |
45 |
40 |
40 |
40 50 |
90 |
- |
- |
- |
- |
- |
90 |
55 |
40 |
55 |
0,40 |
45 |
50 |
100 |
- |
- |
- |
- |
- |
100 |
65 |
50 |
65 |
0 30 40 20 |
55 |
40 50 |
ƒ0(х)= φ 0(t), 0 ≤ t ≤ 100
.
Результаты расчета представлены в рабочей таблице 6.9. Прочерк в таблице следует понимать как «невыгодно».
Итак, получили ƒ3(100)=55,т.е. для удовлетворения потребности в 100 тысячах обслуживаний в год необходимо иметь минимум 55 рабочих.
При этом универсальный пост может выполнять α3(100)=40 либо 50 тыс. обслуживаний в год. Выбираем любой вариант. Пусть универсальный пост выполняет 40 тысяч обслуживаний, тогда 100-40=60. α2(60)=20 либо 30, либо 40. Выбираем из них любой вариант. Пусть напольный пост выполняет 30 тыс. обслуживаний, тогда 60-30=30 и α1(30)=30 тыс.
Один из вариантов ответа приведем в таблице 6.10
Таблица 6.10
Результаты расчета
Виды постов |
Кол-во обслуживаний (тыс. в год) |
Самоконтроль |
Кол-во рабочих |
||
1. Универсальный 2. Напольный 3. Высокий 4. Низкий |
40 30 30 0 |
20 15 20 - |
Σ=55