
- •Раздел 1. Общие понятия экономико-математического моделирования 6
- •Раздел 2. Линейные оптимизационные экономико-математические
- •Раздел 1
- •1.1. Понятие модели и процесса моделирования
- •1.2. Классификация моделей
- •1.3. Основные этапы математического моделирования
- •1.4. Особенности математического моделирования экономических систем
- •Раздел 2
- •2.1. Основные линейные оптимизационные задачи и их решение в среде excel
- •2.2. Многопродуктовая транспортная задача
- •2.3. Задача распределения кредита предприятиям с целью получения максимальной прибыли по процентам
- •2.4. Задача о назначениях и ее решение с помощью алгоритма венгерского метода
- •2.5. Задача коммивояжера (о переналадках оборудования) и ее решение с помощью алгоритма литтла
- •Раздел 3
- •3.1. Матричная модель планирования в. Леонтьева
- •3.2. Задача о нахождении равновесных цен на товары
- •3.3. Задача о максимизации суммарного конечного потребления товаров
- •Раздел 4
- •4.1. Общие принципы динамического программирования
- •Принцип оптимальности Беллмана
- •Уравнение Беллмана. Решение исходной задачи
- •4.2. Задача о кратчайшем расстоянии и ее решение методом динамического программирования
- •4.3. Задача о распределении средств и ее решение методом динамического программирования
- •4.4. Задача о замене оборудования и ее решение методом динамического программирования
- •Раздел 5
- •5.1. Основные элементы системы массового обслуживания (смо)
- •5.2. Расчет вероятностей состояний смо
- •5.3. Основные характеристики работы смо
- •Раздел 6
- •6.1. Понятие об игровых моделях
- •6.2. Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры
- •6.3. Решение игр в смешанных стратегиях
- •6.4. Приведение матричной игры к задаче линейного программирования
- •6.5. Статистические игры
- •А) Случай известных априорных вероятностей qj состояний природы
- •Б) Случай неизвестных априорных вероятностей состояний природы
- •Раздел 7
- •7.1. Основные понятия теории управления запасами
- •7.2. Модель уилсона
- •7.3. Модель с конечной интенсивностью поступления заказа
- •7.4. Некоторые многономенклатурные модели
- •7.5. Страховой запас
- •Раздел 8
- •8.1. Сетевые графики и правила их построения
- •8.2. Расчет временных параметров сетевого графика
- •8.3. Оптимизация сетевого графика по времени
- •8.4. Оптимизация сетевого графика по ресурсам
- •Алгоритм оптимизации комплекса работ по распределению ресурсов
- •8.5. Оптимизационные задачи сетевого планирования по стоимости
- •Алгоритм оптимизации комплекса работ по стоимости
- •Вопросы к зачету
- •8. Общие принципы динамического программирования.
- •Литература
1.2. Классификация моделей
В настоящее время существует несколько подходов к моделированию, которые условно можно объединить в две большие группы: материальное (“овеществленное”, предметное) и абстрактное (мысленное или теоретическое или идеальное) моделирование. В связи с этим и модели делят на две группы: материальные (натурные, физические) и абстрактные.
Физическая модель представляет собой увеличенный или уменьшенный материальный аналог исходного объекта, допускающий исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на исходный объект на основе теории подобия.
К примерам физических моделей можно отнести макеты в архитектуре, модели судов в судостроении и др. Следует отметить, что именно с натурных моделей судов в середине XIX века моделирование стало развиваться как научная дисциплина, а сами модели активно использоваться при проектировании новых технических устройств. Середина XIX века связана в судостроении с окончанием эпохи парусных судов и началом эпохи парового флота. Оказалось, что использование паровых машин требует принципиального изменения конструкции судов. В первую очередь это осознали строители военных кораблей. Как известно, в условиях морского сражения время жизни судна зависит главным образом от его маневренности и скорости. Для парусных судов в результате многовекового опыта были выработаны оптимальные сочетания формы корпуса и парусов. Учитывая, что строительство одного крейсера занимало несколько лет, а его стоимость была весьма значительной, можно понять стремление судостроителей найти более быстрый и дешевый (по сравнению с традиционным методом проб и ошибок) способ поиска оптимальных параметров судна. Выход был найден в моделировании. Протягивая в бассейнах небольшие модели будущих судов и измеряя силу сопротивления, были найдены рациональные решения, как по форме корпуса судна, так и по мощности силовой установки.
В абстрактных моделях достигнутое знание отражается опосредованно, с помощью специальных элементов, внешне не сходных со свойствами исходного объекта. Примерами абстрактных моделей являются так называемые знаковые модели. При их построении используются различные знаковые изображения: схемы, графики, чертежи, иероглифы, наборы символов, включающие также совокупность законов и правил, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми элементами. В качестве примеров таких моделей можно назвать любой язык. Например, язык устного и письменного человеческого общения, алгоритмический язык, язык химических формул, язык живописи и язык нот для записи музыки. Моделирование с помощью математических соотношений также является примером знакового моделирования и называется математическим моделированием.
Математической моделью будем называть некоторую совокупность математических символов, обозначений, понятий и соотношений между ними, служащую для приближенного описания свойств исходного объекта.
Отметим особые качества математических моделей, позволяющие занять им важнейшее место среди абстрактных моделей. К таким качествам можно отнести: краткость и строгость; отсутствие двусмысленности истолкования при описании свойств исходного объекта; отражение преимущественно количественных свойств и характеристик исходного объекта, что позволяет применять математическое моделирование практически к любым объектам и многие другие.
Бурное развитие математического моделирования и многообразие областей их использования привело к появлению огромного количества моделей самого разного типа, не поддающихся единой классификации. Представляется возможным подразделить математические модели на различные классы в зависимости: а) от сложности объекта моделирования; б) от оператора модели (подмодели); в) от входных и выходных параметров; г) от способа исследования модели; д) от цели моделирования.