- •1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- •2. Сутність економіко-математичної моделі.
- •3. Необхідність використання математичного моделювання економічних процесів.
- •4. Етапи математичного моделювання
- •5. Сутність адекватності економіко-математичних моделей.
- •7. Способи перевірки адекватності економіко-математичних моделей.
- •8. Поняття адаптації та адаптивних систем.
- •9. Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •10. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- •11. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- •12. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- •13. Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- •14. Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- •16. Знаходженння розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- •17. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- •18. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- •19. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- •20. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- •21. Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- •22. Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції.
- •23. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •26. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •27. Метод Гоморі.
- •28. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •29. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- •30. Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- •31. Поняття про опуклі функції. Геометрична інтерпретація задачі опуклого програмування на площині.
- •32. Сідлова точка та необхідні і достатні умови її існування. Теорема Куна-Таккера.
- •33.Квадратична функція та її властивості.
- •34.Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •35.Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування та їх класифікація.
- •36.Метод Франка-Вульфа. Алгоритм розв’язування задачі нелінійного програмування.
- •37. Математична постановка задачі динамічного програмування, її економічний зміст. Принцип оптимальності Беллмана.
- •38. Основні рекурентні співвідношення розв’язування задач динамічного програмування.
- •39. Методи розв’язування задач динамічного програмування. Основні кроки алгоритму розв’язування задачі динамічного програмування.
- •40. Основні поняття теорії ігор. Гра двох гравців з нульовою сумою, правила гри, ціна гри, пара оптимальних стратегій для двох осіб.
- •41. Платіжна матриця. Основна теорема теорії ігор. Принцип мінімаксу.
- •42. Гра в чистих стратегіях. Поняття сідлової точки і її знаходження.
- •43. Гра 2х2 в змішаних стратегіях. Алгоритм розв’язування задачі.
- •44. Зведення гри двох осіб до задачі лінійного програмування.
- •1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- •2. Сутність економіко-математичної моделі.
7. Способи перевірки адекватності економіко-математичних моделей.
Значна роль у перевірці адекватності моделей належить логічному аналізу, в тому числі й засобами самого математичного моделювання. Адекватність моделей оцінюється шляхом дослідження властивостей залишкової компоненти, тобто розбіжностей, розрахованих по моделі рівнів і фактичних спостережень. Перевірка адекватності параметричної моделі закону розподілу спостережним даним частіше всього здійснюється за допомогою критеріїв узгодження типу х2 Пірсона або непараметричних критеріїв типу Колмогорова, типу ω2 і Ω2 Мізеса. Взагалі адекватність визначається багатьма способами, такими наприклад є метод «залишків», синтез Фішера-Тропша, метод Монте-Карло та ін. Існує також статистична оцінка дисперсії адекватності.
8. Поняття адаптації та адаптивних систем.
Адаптація -здатність системи знаходити цілеспрямоване пристосування щодо поводження в складних середовищах, а також сам процес такого пристосування. Адаптивні системи зазвичай описуються в термінах мети. Адаптація до середовища, що характеризується високою невизначеністю, дає змогу системі забезпечувати досягнення деяких суттєвих цілей в умовах недостатньої апріорної інформації про середовище. В адаптивних системах обов’язковим є наявність зворотнього зв’язку між виходом об’єкта керування і регулятором через необхідність неперервного визначення характеристик об’єкта керування. Використання принципів адаптації забезпечує досягнення ефективного компромісу між якістю керування і стійкістю системи. Адаптація в економічних системах проявляється в здатності системи зберігати у процесі розвитку суттєві параметри незмінними в певних межах їх варіювання, попри різноманітні впливи навколишнього середовища. Адаптивність економічної системи визначається двома видами адаптації-пасивною (з можливістю саморегуляції) і активною(організація активного здійснення управління).Окрім цього розрізняють параметричну і структурну адаптацію. Параметрична пов’язана з корекцією, пристосуванням параметрів моделі. За структурної адаптації підтримується процедура переходу від однієї альтернативної моделі до іншої. Значна роль у перевірці адекватності моделей належить логічному аналізу, зокрема і засобами самого математичного моделювання. Оцінюючи сучасний стан проблеми адекватності моделей в економіці, необхідно визнати, що створення конструктивної комплексної методики верифікації моделей залишається одним із найактуальніших завдань економіко-математичних досліджень.
9. Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування.
Математичне моделювання є основою оптимізаційних методів тамоделей.Молеллю називають матеріальний або ідеальний обєкт, який створюється для вивчення вихідного обєкта і який відображає найістотніші якості і параметру оригіналу.
Математична модель – це сукупність співвідношень – рівнянь, нерівностей, логічних умов, операторів, тощо, що визначають характеристики стану обєкта, а через них і вихідні знач. параметрів реакції в системі від знач. параметрів обєкта оригінала вихідних дій, початкових та граничних умов і часу. При цьому мат.мод. врахов. лише ті властивості, які являють інтерс з точки зору цілей і задач конкретних досліджень.
Вся сукупність дій повязаних з побудовою аналізу і інших опер., що проводяться з мат.моделями наз. математичним моделюванням
Приклад економічної зад з викор. моделей та методів мат. програмування. Фірма спеціалізується на виготовленні та реалізації електроплит і морозильних камер. Припустимо, що збут продукції необмежений, проте обсяги ресурсів (праці та основних матеріалів) обмежені. Завдання полягає у визначенні такого плану виробництва продукції на місяць, за якого виручка була б найбільшою. Задача про «дієту» (або про суміш): деякий раціон складається з кількох видів продуктів. Відомі вартість одиниці кожного компонента, кількість необхідних організму поживних речовин та потреба в кожній речовині, вміст в одиниці кожного продукту кожної поживної речовини. Необхідно знайти оптимальний раціон — кількість кожного виду продукту, що враховує вимоги забезпечення організму необхідною кількістю поживних речовин. Критерій оптимальності — мінімальна вартість раціону.
Транспортна задача: розглядається певна кількість пунктів виробництва та споживання деякої однорідної продукції (кількість пунктів виробництва та споживання не збігається). Відомі обсяги виготовленої продукції в кожному пункті виробництва та потреби кожного пункту споживання. Також задана матриця, елементи якої є вартістю транспортування одиниці продукції з кожного пункту виробництва до кожного пункту споживання. Необхідно визначити оптимальні обсяги перевезень продукції, за яких були б найкраще враховані необхідності вивезення продукції від виробників та забезпечення вимог споживачів.
Критерії оптимальності: мінімальна сумарна вартість перевезень, мінімальні сумарні витрати часу.
Задача комівояжера: розглядається кілька міст. Комівояжеру необхідно, починаючи з міста, в якому він перебуває, обійти, не буваючи ніде двічі, всі міста і повернутися в початкове. Відома матриця, елементи якої — вартості пересування (чи відстані) між всіма попарно пунктами подорожі. Знайти оптимальний маршрут.
Критерій оптимальності: мінімальна сумарна вартість (відстань) пересування по маршруту.
Ще існують такі види ек. задач: 1.Задача оптимального розподілу капіталовкладень. 2.Задача про призначенн. 3.Задача оптимального розподілу виробничих потужностей.