
- •1.Понятие модели, моделирования, изоморфизм, гомоморфизм, цель, подобие и его виды.
- •2.Область применения метода экспертных оценок, его суть.
- •3.Понятие имитационного моделирования. Система массового обслуживания.
- •4.Классификационные признаки и виды моделирования производственных систем.
- •5.Область применения маи, его суть.
- •6.Планирование имитационных экспериментов. Функция отклика и оптимизации по градиенту, полный и неполный ф-ый экспиремент.
- •7.Этапы моделирования производственных систем:
- •8.Модель прогноз. Тенденций. Интерполяция, аппроксимация и экстраполяция. Параметры уравнения тренда и коэффициент парной корреляции.
- •9.Область применения сетей Петри. Основные элементы модели. Правила срабатывания переходов.
- •10. Системный подход к моделированию.
- •11.Понятие производственная система. Свойство эмерджентности.
- •12. Структура производственной сис-мы.
- •13. Суть и матем. Выражение для выбора оптимальной модели структур при графовом и матричном моделир-и структур.
- •4.1. Графовое моделирование структур производственных систем
- •14. Метод «Монте-Карло». Модель упр-я запасами.
- •15. Кибернетический подход. Понятие «обратной связи».
- •17.Модель оптимально планирования производства. Графический метод отыскания экстремума в линейных моделях математического программирования.
17.Модель оптимально планирования производства. Графический метод отыскания экстремума в линейных моделях математического программирования.
Критерий оптимальности – некоторый показатель, имеющий экономическое содержание, который является формализацией цели управления и выражается в виде целевой функции через факторы модели
Критерий оптимальности – это смысловое содержание целевой функции.
Система ограничений определяет пределы, которые ограничивают область допустимых решений и фиксируют основные внешние и внутренние свойства объекта. Ограничения определяют область протекания процесса, пределы изменения параметров и характеристик объекта.
Математическая формализация системы ограничений – уравнение связи представляется в виде системы уравнений и неравенств:
где
-
целевая функция; xj
– управляемые переменные,
;
gi
– формализованное представление системы
ограничений,
;
bi
– некоторые действительные числа
(ограничения по плану, ресурсам и др.).
Решение экономико-математической модели – это совокупность значений переменных, которая удовлетворяет системе ограничений (уравнениям связи). Оптимальным решением является такое, при котором функция цели достигает своего экстремального значения (min или max)
Геометрический
подход к решению задач линейного
программирования
Геометрический метод решения задач ЛП имеет весьма ограниченное применение и главным образом используется для наглядной иллюстрации существа подобных задач.
В этой связи отметим, что если система ограничений задачи ЛИ задана в виде системы линейных неравенств с двумя переменными или в виде системы линейных уравнений, В которой число переменных на две больше, чем число уравнений, то такая задача может быть решена геометрически.
Если размерность задачи линейного программирования позволяет представить область определения переменных в виде многоугольника, расположенного в первом квадранте системы координат, то экстремум целевой функции находится в одной из его вершин, а ее координаты соответствуют оптимальному решению.
Нахождение оптимального решения графическим способом:
Приравнять функцию цели
к какому-либо числу и построить эту линию.
Отыскать вектор-нормаль, его координаты – частная производная от функции цели. Провести линию уровня перпендикулярно вектору-нормали. Двигать эту линию.
Проверить значение целевой функции в точке пересечения линий, для этого решить систему уравнений из соответствующих выражений, полученные значения подставить в целевую функцию.
- вектор-нормаль, перпендикулярен линии уровня
Область допустимых решений