
- •1. Случайная величина (св), классификация св: непрерывная и дискретная св. Экономические примеры.
- •2. Полное описание св: закон распределения, функция распределения и плотность распределения св.
- •3. Основные свойства функции распределения и плотности распределения св.
- •4. Числовые характеристики св: математическое ожидание, дисперсия, асимметрия и эксцесс.
- •5. Основные свойства математического ожидания и дисперсии.
- •6. Основные распределения св (краткий обзор).
- •7. Биноминальное распределение св. Числовые характеристики биноминального распределения. Функция распределения биноминального распределения.
- •8. Пуассоновское распределение: функция распределения Пуассоновского распределения. Числовые характеристики Пуассоновского распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •9. Равномерное распределение св на отрезке [a, b]. Функция распределения равномерного распределения. Числовые характеристики равномерного распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •10. Показательное распределение св. Функция распределения показательного распределения. Числовые характеристики показательного распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •11. Нормальное распределение св. Функция распределения нормального распределения. Числовые характеристики нормального распределения: математическое ожидание и дисперсия.
- •12. Предельные теоремы теории вероятностей. Неравенство Чебышева. Теорема Чебышева.
- •13. Теорема я. Бернулли. Центральная предельная теорема а.М.Ляпунова (формулировка).
- •14. Основные категории и задачи математической статистики.
- •15. Вариационные ряды: дискретные и интервальные. Аналитическое и геометрическое описание вр.
- •16. Оценивание параметров распределения случайных величин. Требования, предъявляемые к оценкам.
- •17. Точечные и интервальные оценки параметров распределения случайных величин.
- •18. Метод максимального правдоподобия (Фишере) точечного оценивания параметров распределения случайных величин. Примеры.
- •19. Метод моментов (Пирсона) точечного оценивания параметров распределения случайных величин. Примеры.
- •24. Критерии Фишера и Стьюдента проверки статистических гипотез. Примеры.
- •25. Функции предложения и функции спроса, равновесная цена и равновесный объём. Примеры.
- •Законы спроса и предложения
- •Равновесный объем
- •29. Общая постановка задачи линейного программирования (злп). Графическое решение двумерных злп.
- •30. Многомерные задачи злп. Понятие о симплекс- методе.
- •31. Специальные злп. Транспортная задача.
- •32. Основные понятия и определения математической теории игр. Антагонистическая игра (игра с нулевой суммой).
- •33. Минимаксная стратегия игры. Верхняя и нижняя цена игры. Определение оптимальных стратегий.
- •34. Теорема фон-Неймана о существовании оптимального решения конечной матричной игры.
- •35. Теорема фон-Неймана об активных стратегиях. Методы упрощения платежной матрицы.
- •36. Решение игр в чистых стратегиях и седловые точки матрицы игры.
- •37. Аналитическое решение игры (2 × 2), графическое решение игр вида (2 X n) и (n X 2).
- •38. Приведение матричной игры к злп.
- •39. Игры с природой. Постановка задачи. Математическая модель.
- •3. Коэффициент напряженности работ
31. Специальные злп. Транспортная задача.
Под названием «транспортная задача» объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Формулировка транспортной задачи. Однородный груз сосредоточен у k поставщиков в объемах a1, а2,..., аk. Данный груз необходимо доставить и потребителям в объемах b1, b2, ..., bn. Известны сij i= 1, 2, ..., k и j = 1, 2, ..., n — стоимости перевозки единицы груза от каждого i-го поставщика каждому j-му потребителю. Требуется составить такой план перевозок, при котором запасы всех поставщиков будут вывезены полностью, запросы всех потребителей полностью удовлетворены и суммарные затраты на перевозку всех грузов минимальны. Исходные данные транспортной задачи обычно записываются в таблицу –
|
b1 |
b2 |
… |
bn |
a1 |
с11 |
с12 |
|
с1n |
a2 |
с21 |
… |
|
с2n |
… |
… |
… |
… |
… |
ak |
сk1 |
… |
… |
сkn |
Исходные данные задачи могут быть представлены также в виде вектора запасов поставщиков А = (a1, а2,..., аk), вектора запросов потребителей В= (b1, b2, ..., bn) и матрицы стоимостей C={сij}
В транспортных
задачах под поставщиками и потребителями
понимаются различные промышленные и
сельскохозяйственные предприятия,
заводы, фабрики, склады, магазины и т.д.
Однородными считаются грузы, которые
могут быть перевезены одним видом
транспорта. Под стоимостью перевозок
понимаются тарифы, расстояния, время,
расход топлива и т.п.
|
a1 |
a2 |
… |
an |
b1 |
x11 |
x12 |
|
x1n |
b2 |
x21 |
… |
|
x2n |
… |
… |
… |
… |
… |
bk |
xk1 |
… |
… |
xkn |
или
Так
как произведение cijxij.
определяет затраты на перевозку груза
от i-го
поставщика j-му
потребителю, то суммарные затраты на
перевозку всех грузов равны
.
По условию задачи требуется обеспечить
минимум суммарных затрат. Следовательно,
целевая функция задачи имеет вид:
Система
ограничений задачи состоит из двух
групп уравнений. Первая группа из k
уравнений описывает тот факт, что запасы
всех k
поставщиков вывозятся полностью:
Вторая
группа из n
уравнений выражает требование полностью
удовлетворить запросы всех n
потребителей:
Учитывая
условие неотрицательности объемов
перевозок, математическую модель задачи
можно записать так:
В
рассмотренной модели транспортной
задачи предполагается, что суммарные
запасы поставщиков равны суммарным
запросам потребителей, т.е.
Такая задача называется задачей с
правильным балансом, а ее модель —
закрытой. Если же это равенство не
выполняется, то задача называется
задачей с неправильным балансом, а ее
модель — открытой.
Математическая
формулировка транспортной задачи
такова: найти переменные X=(xij
)
задачи удовлетворяющие системе
ограничений:
условиям
неотрицательности
и
обеспечивающие минимум целевой функции.