- •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
Не менее половины площадей зоопарков должны быть размещены на третьем участке
, для выполнения этого условия и должны быть уменьшены на 450. Определяем измененные значения A3 и B3:
A3/=A3-450=900-450=450
B3/=B3-450=1600-450=1150
2) Площади парков на четвертом участке должны быть не более 300 га
На данном этапе решения учесть данное условия не представляется возможным, данное ограничение учитывается после получения оптимального решения. В результате учета дополнительных условий получим следующую таблицу.
Табличное представление исходных данных задачи после учета дополнительных условий и требования сбалансированности
№ п./п. |
Объекты |
Посещаемость по участкам (тыс. чел.) |
Площадь объектов, га i. |
|||
I |
II |
III |
IV |
|||
1 |
Стадионы |
44
|
42 |
45 |
40 |
240 |
2 |
Парки |
43
|
40 |
42 |
42 |
1304 |
3 |
Зоопарки |
29
|
26 |
24 |
27 |
450 |
4 |
Диснейленды |
67
|
62 |
65 |
61 |
150 |
5 |
Лодочная станции |
22
|
19 |
17 |
19 |
250 |
6 |
Лыжные базы |
43
|
40 |
42 |
41 |
800 |
7
|
Фиктивный |
0 |
0 |
0 |
0 |
2460 |
|
Площади участков, га |
2104 |
1700 |
1150 |
700 |
5654 5654 |
Запись ЭММ в расширенном виде с конкретным технолого-экономическими показателями
Граничные условия
а) по строкам исходной матрицы:
X11+X12+X13+X14=240
X21+X22+X23+X24=1304
X31+X32+X33+X34=450
X41+X42+X43+X44=150
X51+X52+X53+X54=250
X61+X62+X63+X64=800
X71+X72+X73+X74=2460
б) по столбцам исходной матрицы:
X11+X21+X31+X51+X61+X71=2104
X12+X22+X32+X52+X62+X71=1700
X13+X23+X33+X53+X63+X71=1150
X14+X24+X34+X54+X64+X71=700
в) балансовое условие: , после проведенных преобразований оно автоматически выполняется.:
г) условие неотрицательности переменных:
.
Целевая функция задачи:
Необходимо найти такой план распределения объектов по участкам, т.е. такие значения величин (i=1,2,3,5,6,7; j=1,2,3,4), чтобы посещаемость была максимальной.
Z=44X11+42X12+45X13+40X14+43X21+40X22+42X23+42X24+29X31+26X32+24X33+27X34+67X41+62X42+65X43+61X44+22X51+19X52+17X53+19X54+43X61+40X62+42X63+41X64
Определение опорного решения методом аппроксимации
i j
|
1 |
2 |
3 |
4 |
Ai |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
|
1 |
44
|
42 |
45 240 |
40 |
240 0 |
1 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
2 |
43 454 |
40 |
42 850 |
42 |
1304 850 0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
|
|
3 |
29 450 |
26 |
24 |
27 |
450 0 |
2 |
2 |
2 |
2 |
|
|
|
|
|
4 |
67 150 |
62 |
65 |
61 |
150 0 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
22 250 |
19 |
17 |
19 |
250 0 |
3 |
3 |
3 |
|
|
|
|
|
|
6 |
43 800 |
40 |
42 |
41 |
800 0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
|
|
|
|
7 |
0
|
0 1700 |
0 60 |
0 700 |
2460 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
Bj |
2104 1954 1704 1254 454
|
1700 |
1150 910 60 |
700 |
5654
5654 |
|
||||||||
1 |
24 |
20 |
20 |
19 |
|
|||||||||
2 |
1 |
2 |
3 |
1 |
||||||||||
3 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||||||||||
4 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||||||||||
5 |
0 |
0 |
0 |
1 |
||||||||||
6 |
43 |
40 |
42 |
42 |
||||||||||
7 |
|
40 |
42 |
42 |
||||||||||
8 |
|
0 |
0 |
0 |
||||||||||
|
|
|
|
|
Проверка опорного решения на выполнение граничных условий
а) по строкам:
1.240=240
2. 454+850=1304
3.450=450
4. 150=150
5. 250=250
6. 800=800
7.1700+60+700=2460
б) по столбцам:
1. 454+450+150+250+800=2104
2. 1700=1700
3. 240+850+60=1150
4. 700=700
Проверка на число занятых клеток.
;10=10, т.е. решение верное и невырожденное.
Вычисление значения целевой функции.
Z= 45*240+43*454+42*850+29*450+67*150+22*250+43*800=129022
Проверка опорного решения на оптимальность: при решении задачи на максимум план оптимален, если для всех свободных клеток .
Вычислим потенциалы. За первый потенциал возьмем =67, все остальные потенциалы вычисляем для занятых клеток по формуле . Для свободных клеток вычисляем оценки . Результаты расчетов заносим в таблице.
Потенциалы и оценки для опорного решения задачи
№ |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
113 |
112 |
112 |
112 |
|
1
|
67 |
44 - |
42 - |
45 240 |
40 - |
2 |
70 |
43 454 |
40 - |
42 850 |
42 0 |
3 |
84 |
29 450 |
26 - |
24 - |
27 - |
4 |
46 |
67 150 |
62 - |
65 - |
61 - |
5 |
91 |
22 250 |
19 - |
17 - |
19 - |
6 |
70 |
43 800 |
40 - |
42 - |
41 - |
7 |
112 |
0 -
|
0 1700 |
0 60 |
0 700 |
Так как оценки всех незанятых клеток , полученное решение оптимально. Необходимо отметить, что существует альтернативное оптимальное решение, т.к. потенциалы некоторых клеток равны нулю. По желанию заказчика работ решение может быть изменено, но значение целевой функции останется максимальным
Формализованное представление оптимального решения задачи приведено в таблице. Это не окончательное решение, т.к. в нем не учтены дополнительные условия и присутствует фиктивная строка.
i j
|
1 |
2 |
3 |
4 |
Ai |
1 |
44
|
42 |
45 240 |
40 |
240
|
2 |
43 454 |
40 |
42 850 |
42 |
1304
|
3 |
29 450 |
26 |
24 |
27 |
450
|
4 |
67 150 |
62 |
65 |
61 |
150
|
5 |
22 250 |
19 |
17 |
19 |
250
|
6 |
43 800 |
40 |
42 |
41 |
800
|
7 |
0
|
0 1700 |
0 60 |
0 700 |
2460 |
Bj |
2104
|
1700 |
1150
|
700 |
5654
5654 |