- •1.Загальна задача лінійного програмування.
- •2.Графічний метод розв’язування злп.
- •3.Симплексний метод: ідея, вимогита умови оптимальності.
- •9.Транспортна задача: особливості, типи, математична модель.
- •6.Двоїста пара задач: типи та алгоритм перетворення.
- •7.Теореми двоїстості.
- •8.Розв’язування двоїстої задачі.
- •10.Умови оптимальності в тз, її обґрунтування.
- •11.Тз: види виродженої задачі.
- •14.Метод потенціалів в тз
- •45.Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена).
- •12.Методи будування базисних планів при розв’язуванні тз.
- •15.Динамічне програмування: мат. Моде-ль та її види.
- •14.Метод потенціалів в тз.
- •47. Метод визначення гетеро- за тестом Гольфельда-Квандта.
- •16.Метод динамічного програмування: властивості, переваги, недоліки.
- •13.Альтернативний оптимум в тз
- •19.Розв’язування задач методом динамічного програмування.
- •20.Задача про призначення: її модель та алгоритм.
- •21.Задача про кільцевий маршрут: модуль та розв’язування.
- •22.Угорський метод.
- •24.Задача про максимальний потік: модель та алгоритм.
- •25.Задача про найкоротшу відстань: модель та алгоритм.
- •26.Загальна економетрична модель та її постановка.
- •27.Вимоги та етапи будування економетричної моделі.
- •28.Специфікація економетричної моделі.
- •46.Метод визначення гетероскедастичності за μ-критерієм.
- •30.Метод найменших квадратів.
- •31.Передумови застосування мнк.
- •33.Оцінка тісноти зв’язку між змінними рівнянь регресії.
- •34.Стандартні похибки при оцінці параметрів моделі.
- •35.Оцінка значущості зв’язку між змінними моделі.
- •37.Стат. Критерії перевірки значущості зв’язку між змінними моделі.
- •38.Поняття мультиколінеарності, її негативність, наслідки та ознаки
- •40.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Пірсона.
- •41.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Стьюдента.
- •42.Визначення мультиколінеарності за допомогою критерія Фішера.
- •39.Напрямки усунення мульт-.
- •43.Алгоритм Феррара-Глобера для виявлення мульт- (загальна частина).
- •44.Гетероскедастичність та її вплив на оцінки параметрів моделі.
- •48.Визначення гетероскедастичності за тестом Спірмана.
- •50.Автокореляція: зміст, причини виникнення та її наслідки.
- •51.Методи визначення автокореляції.
- •Графічний метод розв’язування злп.
3.Симплексний метод: ідея, вимогита умови оптимальності.
Симплексний метод є універсальним методом для розв’язування задачі лінійного програму-вання. Він базується на розв’язуванні системи рівнянь методом Д.Гауса. Щоб знайти опти-мальний варіант використовується ідеї цілес-прямованого пошуку,тобто наступний варіант краще попереднього. Для цього використову-ється оціночні коефіцієнти по кожній змінній задачі Jj. Коефіцієнти Jj характеризують поведінку кожної змінної. За допомогою Jj знаходиться оптимальний розв’язок. Опт. розв’язок моделі вважається наступним:
1.Якщо
, то всі коефіцієнти
.
2.Якщо
,
то всі коефіцієнти
.
Симплексний метод потребує виконання
таких умов:1.Математична
модель яка відпо-відає умовам є
стандартною формою:1)Усі
праві частині обмежень мають бути не
від’єм-ними
2)Усі
обмеження мають бути строгими рівняннями.
Для цього в кожне обмеження вводиться
додаткові змінні, які балансують ліву
та праву частину обмеження
;
Додаткові змінні мають економічний
зміст дефіцит або залишок ресурсів,
тобто в оптимальному варіанті вони
приймають деякі значення. Щоб додаткові
зміні не впливали не величину цільової
функції вони вводяться до нею з нульовими
коефіцієнтами.
;
3)Сукупних
базисних змінних повинно скла-дати
одиничний базис. Якщо обмеження типу
«
»,
то такий базис складається автоматично
при перетворенні обмежень до строгих
рівня-нь. Якщо «
»,
то такий базис не існує, тому що
коефіцієнти при додаткових змінних
дорівнюють -1.
Щоб скласти одиничний базис у цьому
випадку необхідно крім додаткової
змінної треба ввести штучну змінну з
коефіці-єнтом +1.Штучна
змінна не має економічного характеру,
тому в оптимальному варіанті така
змінна має мати нульове значення. Для
цього всі штучні змінні вводяться до
цільової функції з великими коефіцієнтами
М
знак
якого протилежний напрямку цільової
функції. Якщо
, то +М; Якщо
,
то -М; Якщо «=», то необхідно ввести
тільки штучну змінну.
4.СМ: алгоритм розв’язування
Кожний
допустимий розв’язок відображає-ться
симплексною таблицею. Таблиця.
Два рядка зверху відображають цільову
функцію: 2-ї – перелік змінних; 1-ї –
оціночні коефіціє-нти. В основних рядках
записуються обмеже-ння моделі за
допомогою коефіцієнтів Aij. Три лівих
стовбця – базис: 3-ї - записується праві
частини відповідних обмежень; 2-ї –
записую-ться змінні які формують
одиничний базис; 1-ї – записуються
оціночні коефіцієнти з цільо-вої функції
при базисних змінних. Кожна збу-дована
симплексна таблиця відповідає
допус-тимому розв’язку, який знаходиться:
1)Всі базисні змінні дорівнюють
відповідним зна-ченням
(
);
2)Інші змінні що не увійшли до базису
дорівнюють нулю. Для аналізу одержаного
розв'язку на оптимальні-сть використання
оціночні коефіцієнти Jj, які записуються
в останньому рядку, вони знахо-дяться
так:
Якщо
одержаний варіант не оптимальний, то
потрібно намалю-вати наступну таблицю
згідно з алгоритмом симплексного
методу. Алгоритм перетворен-ня: 1)В
останньому рядку Jj, яка більш всього
порушує умови оптимальності, така
оцінка показує Jk – ключовий стовбець.
2)Знаход-ження
ключового рядка ik. Для цього по кож-ному
рядку знаходиться симплексне віднош-ення
,
для всіх не від'ємних (Аij>0); Мінімальне
відношення відповідає ключову рядку.
3)На
перетині ik та jk знаходиться доз-воляючий
елемент
.
Якщо
не існує, то цільова функція має не
обмежене значення. 4)Знаходження
елементів нової симплексної таблиці
за допомогою формул перетворень методу
Жордана – Гауса:
4.1.Усі елементи ключової строки
;
4.2.
.
5)Складання
нової сукупності базисних змінних.
Змінна
становиться
на місце
(.6)Аналіз
одержаного варіанта на оптимальність.
Оптимальне рішення буде, тоді коли всі
штучні змінні вийдуть з басизу.
