- •Экономико-математические методы и моделирование в городском кадастре
- •Экономико-математические методы и моделирование в городском кадастре
- •1. Моделирование как инструмент специалиста городского кадастра
- •2. Общие сведения о эмм
- •3. Применение распределительного метода для решения градостроительных задач
- •Алгоритм метода апроксимации (на min):
- •Задача № 1
- •Табличная форма записи исходных данных
- •Табличное представление исходных данных задачи
- •Не менее половины площадей зоопарков должны быть размещены на третьем участке
- •2) Площади парков на четвертом участке должны быть не более 300 га
- •Определение опорного решения методом аппроксимации
- •Формирование окончательного решения задачи
- •Окончательное решение задачи
- •Задача № 2
- •Озимые на зеленый корм необходимо выращивать на землях пятой категории
- •Табличное представление исходных данных задачи после учета дополнительных условий и требования сбалансированности
- •Определение опорного решения методом аппроксимации
- •Формирование окончательного решения задачи
- •Окончательное решение задачи
- •Задача.
- •Имеются следующие исходные данные.
- •7. Примеры градостроительных задач.
- •6. Система экономико-математических моделей, решаемых симплекс- методом
- •X1 , x2 , x3 ,... , xn - переменные величины;
- •Постановка задачи
- •Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования
- •Вычислительные процедуры симплекс-метода
- •Геометрическая интерпретация задачи лп
- •2.1.10. Решение задач линейного программирования средствами excel
- •Решение транспортной задачи
- •7. Анализ в задачах симплексного типа
- •8. Пример решения задачи линейного программирования симплекс-методом с помощью ms Excel
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •9. Понятие и стадии экономико-статистического моделирования. Производственные функции. Моделирование как метод научного познания
- •10. Применение производственных функций в городском кадастре.
- •11. Пример использования производственных функций для решения эконометрических задач с помощью ms Excel
- •Анализ исходных данных.
- •Построение модели.
- •Анализ качества модели.
- •Оценка на отсутствие автокорреляции (критерий Дарвина Уотсона).
- •Корреляционный анализ.
- •Проверка статистической значимости коэффициента корреляции с учётом t статистики.
- •Анализ коэффициентов регрессии.
- •Прогноз на основании модели.
- •12. Использование поисковых серверов интернет для нахождения информации по экономико-математическим методам и моделированию.
- •Список основных поисковых систем
- •13. Задание на межсессионный период
2.1.10. Решение задач линейного программирования средствами excel
Постановка транспортной задачи
Требуется составить план перевозок однородного груза таким образом, чтобы общая стоимость перевозок была минимальной.
Исходная информация:
аi — количество единиц груза в i- м пункте отправления (i = );
bj — потребность в j- м пункте назначения (j= ) в единицах груза;
cij— стоимость перевозки единицы груза из i- го пункта в j-й.
Обозначим через xij планируемое количество единиц груза для перевозки из i-ого пункта в j- й.
В принятых обозначениях:
—общая (суммарная) стоимость перевозок;
— количество груза, вывозимого из i- го пункта;
— количество груза, доставляемого в j- й пункт.
В простейшем случае должны выполняться следующие условия:
, i = ,
, j= ,
.
Математическая модель задачи выглядит следующим образом.
Целевая функция имеет вид:
.
ЦФ представляет суммарную стоимость перевозок.
Ограничения имеют вид:
,
,
.
Согласно уравнениям ограничений модели количество вывезенного груза должно быть равно количеству принятого.
Решение транспортной задачи
Три поставщика одного и того же продукта располагают в планируемый период следующими запасами этого продукта: первый- 120 условных единиц, второй- 100 и третий 80 единиц. Этот продукт должен быть перевезен к трем потребителям, спросы которых соответственно равны 90, 90 и 120 условных единиц. Приведенная ниже таблица содержит показатели затрат, связанных с перевозкой продукта из i-ro пункта отправления в j-й пункт потребления.
Требуется перевезти продукт с минимальными затратами.
Поставщики |
Потребители и их спрос их спрос |
Запасы |
||
А |
Б |
В |
||
I |
7 |
6 |
4 |
120 |
II |
3 |
8 |
5 |
100 |
III |
2 |
3 |
7 |
80 |
Спрос |
90 |
90 |
120 |
|
Математическая модель задачи выглядит следующим образом.
Целевая функция имеет вид:
7·х11+6·х12+4·х13+3·х21+8·х22+5·х23+2·х31+3·х32+7·х33 → min,
Ограничения имеют вид:
х11+х12+х13=120,
х21+х22+х23=100,
х31+х32+х33=80,
х11+х21+х31=90,
х12+х22+х32=90,
х13+х23+х33=120,
.
Искомые значения хij находятся в блоке ячеек B4:D6. Адрес данного блока входит в поле ввода. Изменяя ячейки в окне «Поиск решения» (показано на рис. 2.4). Требования к ограничениям по спросу и запасам представлены соответственно в ячейках B7:D7 и Е4:Е6. Коэффициенты ЦФ, означающие затраты на доставку, расположены в блоке ячеек B12:D14.
Формулы целевой функции и ограничений находятся соответственно в ячейке F8 и ячейках B8:D8 (ограничения по спросу), F4:F6 (ограничения по запасам) (см. рис. 2.4 и 2.6). Вид электронной таблицы в режиме отображения формул представлен на рис. 2.5.
Рис. 2.4. Окно "поиск решения"
Первая запись в группе Ограничения (см. рис. 2.4) представляет ограничения по нижней границе хij. Вторая и третья записи выражают ограничения по уровню спроса и запасов соответственно.
Р ис. 2.5. Окно «поиск решения»
Р езультаты поиска решения представлены на рис. 2.6.
Рис. 2.6. Окно «результаты поиска решения»