37. Аналіз розв’язків лінійних економіко-математичних моделей

Аналіз лінійної економіко-математичної моделі на чутливість дає широкий спектр динамічної інформації про визначений оптимальний план і змогу дослідити вплив можливих змін на результати господарської діяльності.

Побудована економіко-математична модель може бути використана для імітації процесу виробництва. Це дає змогу перевірити:

1) за яких умов оптимальний план є стійким;

2) чи є вигідним додаткове залучення ресурсів;

3) як зміниться ефективність виробництва в разі загострення конкуренції на ринку збуту (оцінити виправданість у цій ситуації зниження цін на продукцію);

4) доцільність виробництва нової продукції;

5) як вплине на ефективність діяльності підприємства порушення споживачами продукції попередніх угод, наприклад, їх відмова від частини або всієї продукції. Як має виробник за цих обставин змінити план виробництвом продукції, щоб уникнути втрат, пов’язаних із надвиробництвом відповідного виду продукції.

Зауважимо, що дослідження планів, отриманих за економіко-математичними моделями, на стійкість, а також оцінювання ситуацій мають виконуватися в передплановому періоді.

Вектор Х = (х₁, х₂, …, х_n), координати якого задовольняють систему обмежень та умови невід’ємності змінних, називається допустимим розв’язком (планом) задачі лінійного програмування.

Допустимий план Х = (х₁, х₂, …, х_n) називається опорним планом задачі лінійного програмування, якщо він задовольняє не менше, ніж m лінійно незалежних обмежень системи у вигляді рівностей, а також обмеження щодо невід’ємності змінних.

Опорний план Х = (х₁, х₂, …, х_n), називається невиродженим, якщо він містить точно m додатних змінних, інакше він вироджений.

Опорний план , за якого цільова функція досягає масимального (чи мінімального) значення, називається оптимальним розв’язком (планом) задачі лінійного програмування.

Основні властивості розв’язків задачі лінійного програмування

Властивість 1. (Теорема 3.1) Множина всіх планів задачі лінійного програмування опукла.

Властивість 2. (Теорема 3.2) Якщо задача лінійного програмування має оптимальний план, то екстремального значення цільова функція набуває в одній із вершин її багатогранника розв’яз­ків. Якщо ж цільова функція набуває екстремального значення більш як в одній вершині цього багатогранника, то вона досягає його і в будь-якій точці, що є лінійною комбінацією таких вершин.

Властивість 3. (Теорема 3.3) Якщо відомо, що система векторів A₁, A₂, …, A_k (k≤n) у розкладі A₁x₁ +A₂x₂ + … + A_nx_n = A₀, X≥0 лінійно незалежна і така, що

A₁x₁ + A₂x₂ + … + A_kx_k = A₀,

де всі x_j ≥ 0, то точка X = (x₁, x₂, …, x_k, 0, …, 0) є кутовою точкою багатогранника розв’язків.

Властивість 4. (Теорема 3.4) Якщо X = (x₁, x₂, …, x_n) – кутова точка багатогранника розв’язків, то вектори в розкладі A₁x₁ + + A₂x₂ + … + A_nx_n = A₀, X ≥ 0, що відповідають додатним x_j, є лінійно незалежними.

Наслідок 1. Оскільки вектори мають розмірність m, то кутова точка багатокутника розв’язків має не більше, ніж m додатних компонентів .

Наслідок 2. Кожній кутовій точці багатокутника розв’язків відповідає лінійно незалежних векторів системи .

висновок,якщо функціонал задачі лінійного програмування обмежений на багатограннику розв’язків, то:

-існує така кутова точка багатогранника розв’язків, в якій лінійний функціонал досягає свого оптимального значення;

-кожний опорний план відповідає кутовій точці багатогранника розв’язків.

Тому для розв’язання задачі лінійного програмування необхідно досліджувати лише кутові точки багатогранника (опорні плани), не включаючи до розгляду внутрішні точки множини допустимих планів.