
- •Сутність поняття “модель”. Особливості математичної моделі
- •Сутність методології математичного моделювання. Узагальнена схема математичного моделювання
- •Особливості і принципи математичного моделювання
- •Поняття економіко-математичної моделі. Узагальнена схема процесу математичного моделювання економічних процесів.
- •Особливості процесу математичного моделювання економічних систем. Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •Практичні завдання економіко-математичного моделювання. Роль математичних методів в економіці.
- •Охарактеризуйте основні етапи економіко-математичного моделювання. Етапи економіко-математичного моделювання
- •8 Основні засади щодо класифікації економіко-математичних моделей. Наведіть приклади та дайте відповідні пояснення.
- •9. Сутність аналітичного та комп’ютерного моделювання.
- •10. Роль прикладних економіко-математичних досліджень.
- •11. Взаємозв’язкок валідації, верифікації та забезпечення довіри до моделі.
- •12. Постановка задачі економіко-математичного моделювання. Сутність понять: «параметри», «змінні», «цільова функція», «система обмежень».
- •14. Предмет математичного програмування. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •15. Багатокритеріальна оптимізація економічних систем. Навести відповідні формули.
- •16. Класифікація задач математичного програмування
- •17. Постановка транспортної задачі та методи її розвязання
- •18. Алгоритм розв’язання транспортної задачі методом потенціалів
- •20. Методи побудови першого опорного плану транспортної задачі: мінімальної вартості; апроксимації Фогеля
- •21. Економічна постановка та математична модель задачі лінійного програмування. Основні поняття задачі лінійного програмування
- •22. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування. Навести відповідні формули.
- •24. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування
- •25 Алгоритм графічного методу розв’язування задач лінійного програмування
- •27.Умова оптимальності розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом. Алгоритм симплексного методу. Навести відповідні формули Оптимальний розв’язок. Критерій оптимальності плану
- •28 Метод штучного базису. Ознака оптимальності плану із штучним базисом. Навести відповідні формули Метод штучного базису (самостійна робота)
- •29 Алгоритм розв’язання розширеної задачі лінійного програмування. Навести відповідні формули
- •31. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі. Навести відповідні формули
- •32. Економічна інтерпретація прямої задачі лінійного програмування. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок
- •33. Перша теорема двоїстості, її економічна інтерпретація. Навести відповідні формули
- •35.Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування. Навести відповідні формули см вопр 33,34.
- •37. Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей
- •Основні властивості розв’язків задачі лінійного програмування
- •38. Оцінка рентабельності продукції. Доцільність введення нової продукції. Навести відповідні формули
- •42.Цілочислове програмування. Приклади застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом. Навести відповідні формули.
- •43. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування
- •44.Загальна характеристика методів розв’язування задач цілочислового програмування
- •46. Методи відтинання. Метод Гоморі. Навести відповідні формули.
- •47. Комбінаторні методи. Метод гілок і меж. Навести відповідні формули.
- •48. Наближені методи розв’язання задачі цілочислового лінійного програмування. Метод вектора спаду.
- •49. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •50.Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- •51. Основні труднощі розв’язування задач нелінійного програмування
- •52. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум. Визначення типу екстремуму. Навести відповідні формули.
- •53. Метод множників Лагранжа пошуку умовного екстремуму функції. Економічна інтерпретація множників Лагранжа. Навести відповідні формули.
- •54. Визначення типу екстремуму. Матриця Гессе. Навести відповідні формули.
- •55. Сідлова точка та необхідні умови її існування. Навести відповідні формули.
- •56. Визначення опуклої та угнутої функції. Теорема Куна-Таккера. Навести відповідні формули.
- •Теорема Куна-Таккера
- •57. Необхідні та достатні умови існування оптимального плану задачі опуклого програмування.
- •58. Квадратична форма та її властивості.
- •59. Постановка задачі квадратичного програмування та її математична модель.
- •60 Метод розв’язування задач квадратичного програмування
- •61. Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування. Метод Франка-Вульфа розв’язування задачі нелінійного програмування. Навести відповідні формули.
- •62. Загальна постановка задачі динамічного програмування. Умови застосування моделі динамічного програмування.
- •63. Принцип оптимальності Беллмана. Багатокроковий процес прийняття рішень.
- •64. Основні етапи складання математичної моделі задачі динамічного програмування.
- •65 Етапи рішення задачі динамічного програмування
- •66. Загальна математична постановка задачі стохастичного програмування
- •67. Особливості математичної постановки задач стохастичного програмування
- •68 Основні поняття теорії ігор
- •Матричні ігри двох осіб Якщо у грі беруть участь два гравці, то така гра називається парною (грою двох осіб). Часто у грі беруть участь багато сторін.
- •69 Зведення матричної гри до задачі лінійного програмування
28 Метод штучного базису. Ознака оптимальності плану із штучним базисом. Навести відповідні формули Метод штучного базису (самостійна робота)
У попередніх параграфах розглядався випадок, коли система обмежень задачі лінійного програмування містила одиничну матрицю порядку m. Проте більшість задач не можна звести до потрібного вигляду. В такому разі застосовується метод штучного базису.
Розглянемо задачу лінійного програмування:
(4.22)
(4.23)
(4.24)
Задача
подана в канонічному вигляді і система
обмежень (4.23) не містить одиничної
матриці. Отримати одиничну матрицю
можна, якщо до кожного рівняння в системі
обмежень задачі додати одну змінну
.
Такі змінні називають штучними.
(Не обов’язково кількість введених
штучних змінних має дорівнювати m.
Їх необхідно вводити лише в ті рівняння
системи обмежень, які не розв’язані
відносно базисних змінних.) Допустимо,
що система рівнянь (4.23) не містить
жодного одиничного вектора, тоді штучну
змінну вводять у кожне рівняння:
(4.25)
У результаті додавання змінних у рівняння системи (4.23) область допустимих розв’язків задачі розширилась. Задачу з системою обмежень (4.25) називають розширеною, або М-задачею. Розв’язок розширеної задачі збігатиметься з розв’язком початкової лише за умови, що всі введені штучні змінні в оптимальному плані задачі будуть виведені з базису, тобто дорівнюватимуть нулеві. Тоді система обмежень (4.25) набуде вигляду (4.23) (не міститиме штучних змінних), а розв’язок розширеної задачі буде розв’язком і задачі (4.22)-(4.24).
Згідно з симплексним методом до базису вводять змінні, які покращують значення цільової функції. Для даної задачі на максимум вони мають його збільшувати. Отже, для того, щоб у результаті процедур симплексних перетворень виключалися з базису штучні змінні, потрібно ввести їх у цільову функцію з від’ємними коефіцієнтами. Тобто цільова функція набуде вигляду:
(У разі розв’язання задачі на відшукання мінімального значення цільової функції вводять коефіцієнти, які є досить великими числами. Цільова функція тоді має вигляд:
.
Припускається,
що величина М
є
досить великим числом. Тоді якого б
малого значення не набувала відповідна
коефіцієнту штучна змінна
,
значення цільової функції
буде від’ємним для задачі на максимум
та додатним для задачі на мінімум і
водночас значним за модулем. Тому
процедура симплексного методу одразу
вилучає відповідні змінні з базису і
забезпечує знаходження плану, в якому
всі штучні змінні
.
Якщо
в оптимальному плані розширеної задачі
існує хоча б одне значення
,
то це означає, що початкова задача не
має розв’язку, тобто система обмежень
несумісна.
Для розв’язання розширеної задачі за допомогою симплексних таблиць зручно використовувати таблиці, оцінкові рядки яких поділені на дві частини-рядки. Тоді в (m+2)-му рядку записують коефіцієнти з М, а в (m+1)-му – ті, які не містять М. Вектор, який підлягає включенню до базису, визначають за (m+2)-м рядком. Ітераційний процес по (m+2)-му рядку проводять до повного виключення всіх штучних змінних з базису, потім процес визначення оптимального плану продовжують за (m+1)-им рядком.
Взаємозв’язок між розв’язками початкової та розширеної задач лінійного програмування не є очевидним і визначається такою теоремою.
Теорема
4.1.
Якщо
в оптимальному плані
розширеної
задачі штучні змінні
,
то план
є оптимальним планом початкової задачі.