
- •1.Предмет, метод и примеры задач математического программирования.
- •2.Понятие модели и моделирования.
- •3.Свойства, требования и задачи моделирования.
- •4.Виды моделей по формам представления и внешним размерам.
- •5.Основные этапы процесса моделирования.
- •10.Вэ.Виды эксперимента (натуральный, лабораторный, вычислительный).
- •16. Злп. Целевая функция и ее оптимизация.
- •6.Классификация математических моделей по зависимости от времени, по отраслям знаний. Примеры задач.
- •7.Экономико-математические модели. Примеры моделей. Взаимосвязь моделирования и техники.
- •8.Вычислительный эксперимент. Характеристика вэ.
- •9. Основные этапы вэ. Сфера применения.
- •11.Компьютерное моделирование: постановка задачи, огрубление исходного процесса, формализация, разработка алгоритма и написание программы.
- •12.Компьютерное моделирование: получение результата на эвм, анализ результата, уточнение модели.
- •13. Задача линейного программирования. Сферы применения линейного моделирования.
- •20. Двойственная злп. Теорема двойственности.
- •14. Основные понятия, определения, общий вид задачи линейного программирования.
- •15. Канонический вид злп. Оптимальный и допустимый планы.
- •17. Злп. Алгоритм графического метода решения злп.
- •18. Злп. Суть симплексного метода решения задачи.
- •21. Двойственная задача. Интерпретация двойственных задач с экономической точки зрения.
- •19. Злп. Базисные и свободные переменные симплекс-метода, разрешающий элемент. Симплексная таблица.
- •22. Правила составления двойственных задач.
- •23. Транспортная задача. Общие понятия, определения, математическая формулировка.
- •24. Общий алгоритм решения тз. Метод "северо-западного угла"
- •30.Построение остового дерева. Алгоритм Прима.
- •25.Тз с нарушенным балансом. Метод минимальных элементов.
- •26. Тз. Метод потенциалов.
- •27.Применение ит excel,для решение тз.
- •28.Графовые модели. Основные понятия и определения.
- •31.Построение остового дерева. Алгоритм Краскала.
- •29. Графовые модели. Способы задания графа.
- •32.Задачи о нахождении кратчайших путей в графе. Алгоритм Дейкстры.
- •49.Алгоритм выполнения условной оптимизации ,безусловной оптимизации.
- •33.Задачи о нахождении кратчайших путей в графе. Алгоритм Флойда.
- •34.Потоки в сетях. Основные понятия и определения.
- •43. Алгоритм нумерации событий.
- •35.Потоки в сетях. Задача о максимальном потоке и минимальном разрезе.
- •36.Потоки в сетях. Алгоритм Форда-Фалкерсона.
- •37.Потоки в сетях. Задачи с множеством истоков и стоков.
- •38. Сетевая модель. Основные понятия и определения.
- •39. Сетевая модель. Сферы применения, использования.
- •40. Правило построения сетевых моделей.
- •42. Сетевая модель. Расчет временных параметров.
- •44. Дискретное программирование. Задача целочисленного программирования.
- •50. Динамическое программирование. Принцип оптимальности Беллмона.
- •53.Вычисление площади произвольной фигуры методом Монте-Карло.
- •51. Имитационное моделирование. Метод Монте-Карло, область применения
- •48.Простешие задачи,решаемые методом динамическим программировании.
- •52.Метод Монте-Карло. Сущность, оценка погрешности, область применения.
- •54.Элементы теории матричных игр. Основные понятия и определения.
- •41. Сетевая модель. Алгоритм ранжирования событий.
- •55. Элементы теории матричных игр. Цена игры, стратегии
- •56.Игры с природой. Основные понятия и определения.
- •57. Игры с природой. Критерий Вальце и Гульвица.
- •58. Игры с природой. Критерии максимума и Сэвиджа.
- •59. Mathcad. Общий обзор.
- •60. Mathcad. Правила работы и вычислений.
1.Предмет, метод и примеры задач математического программирования.
Предметом математического программирования является класс задач на экстремум (max, min) функции со многими неизвестными и системы ограничений на область изменения этих неизвестных. Сюда относятся экономические, производные и другие многовариантные задачи.
Методом математического программирования является метод математического моделирования реальных процессов.
Чтобы найти наилучшее решение многовариантной задачи необходимо:
1.Словестно изложить суть задачи с указанием всех известных и неизвестных параметров, ограничительных условий и цели решения.
2.На основании постановки задачи и математической модели сформировать абстрактное отображение реального процесса в виде математических уравнений и неравенств. Математическая модель включает целевую функцию и систему ограничений.
3.Реализовать математическую модель одним из множества методов математического программирования.
4.Разработать и отладить программу реализации, разработанного на ЭВМ.
5.Осуществить верификацию.
Примеры задач: задача раскроя материалов.
2.Понятие модели и моделирования.
Под моделью понимается такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Любая модель строится и исследуется при определенных допущениях, гипотезах. Модель является результатом отображения одной структуры на другую.
Моделирование-это процесс, который позволяет осуществлять перенос информации от реальной системы к модели и наоборот. Модель всегда строиться с определенной целью, которая оказывает влияние на то, какие свойства объективного явления оказываются существенными, а какие-нет.
3.Свойства, требования и задачи моделирования.
Свойства:-целенаправленность-модель имеет цель.
-конечность-модель отражает оригинал лишь в конечном числе его отношений и кроме того ресурсы моделирования конечны.
-упрощенность-модель отображает только существенные стороны объекта и должна быть проста для исследования и воспроизведения.
-приблизительность-действительность отображается моделью грубо или приблизительно.
-адекватность-модель должна успешно описывать моделируемую систему.
-наглядность-обозримость основных свойств, отношений.
-доступность и технологичность - для исследования или воспроизведения.
-инфомативность-модель должна содержать достаточную информацию о системе.
-сохранение информации, содержащейся в оригинале.
-полнота-в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования.
-устойчивость-модель должна описывать устойчивое поведение системы, если даже вначале является неустойчивой.
-целостность-модель реализует систему как единое целое.
-замкнутость-модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений.
-адаптивность-модель может быть приспособленной к различным входным параметрам.
-эволюционируемость-возможность развития моделей.
Требования: Модель всегда строиться с определенной целью, которая оказывает влияние на то, какие свойства объективного явления оказываются существенными, а какие-нет. Она является результатом отображения одной структуры на другую.
Задачи:-модель должна быть понятной и доступной для понимания;
-должны быть определены
наилучшие способы управления при заданных целях и задачах.