
- •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.
29. Графовые модели. Способы задания графа.
Графом G(V,E) называется совокупность двух множеств - непустого множества V- множества вершин и множества E-двухэлементных подмножеств множества V.
Степень вершины- кол-во ребер, инцидентных этой вершине.
Маршрут- чередующаяся последовательность вершин и ребер графа V0,L1,V1,L2....Lk,Vk, в которой любые два соседних элемента инцидентны.
Цепь- такая последовательность ребер графа, при которой любые два соседних ребра имеют общую вершину.
Цепь наз-ся циклом, если начальная вершина совпадает с конечной.
Полустепень исхода- кол-во дуг, исходящих из вершины Ei.
Полустепень захода- кол-во дуг, входящих в вершину Ei.
Дерево- связный граф без цикла.
Остов- дерево, содержащее все вершины графа.
Минимальное охватывающее дерево- охватывающее дерево минимального веса.Способы задания графов:
Графы принято изображать рисунками, состоящими из точек, называемыми вершинами, и линий, называемыми дугами, соединяющими две вершины графа.
Форма дуг несущественна, важен только сам факт соединения вершин. Дуги могут пересекаться, но точки пересечения не являются вершинами графа.
Если дуги имеют направление (ориентацию), отмеченное стрелкой, то такие графы называются ориентированными или орграфами. Дуга в орграфе, имеющая направление от вершины vi к вершине vј , называется выходящейиз вершины vi и заходящей в вершину vj. При этом вершина vi называется началом дуги, а vj – ее концом.
Дуга, выходящая из вершины и входящая в нее, называется петлей.
Дуги орграфа называются параллельными, если они соединяют две одинаковые вершины графа и имеют одно направление.
Дуги орграфа называются противоположными, если они соединяют две одинаковые вершины графа и противоположно направлены.
32.Задачи о нахождении кратчайших путей в графе. Алгоритм Дейкстры.
С помощью алгоритма Дейкстры мы ищем минимальное расстояние от одной вершины графа ко всем остальным.
Начинается алгоритм с того, что каждой вершине мы присваиваем метки.Метка вершины, из которой мы ищем расстояние полагается равной нулю, метки остальных вершин- бесконечности.(это отражает, что расстояния от начальной до других вершин пока неизвестно)Все вершины графа помечаются как непосещенные. В метках используются два числа.(первое- номер вершины, из которой пришли в данную, второе- расстояние от начальной вершины до данной).
Если все вершины посещены- алгоритм завершает работу, в противном случае из его непосещенных вершин выбирается вершина U, имеющая минимальную метку.Рассматриваем всевозможные маршруты, в которых U является предпоследним пунктом.(т. е. рассматриваем соседей вершины U).Для каждого соседа рассмотрим новую длину пути, равную сумме текущей метки и длине ребра. Если полученная длина меньше, то заменяем в соседней вершине метку.Рассмотрев всех соседей, пометим вершину U как посещенную, повторим шаг.