- •Лекція 1 «Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки»
- •1.1 Економіка як об’єкт моделювання
- •1.2 Узагальнена схема математичного моделювання
- •1.3 Основні принципи побудови математичної моделі
- •1.4 Класифікація економіко-математичних моделей
- •1.5 Роль прикладних економіко-математичних досліджень
- •Лекція 2 «Оптимізаційні економіко-математичні моделі»
- •2.1 Постановка задачі економіко-математичного моделювання
- •2.2 Класифікація задач математичного програмування
- •Лекція 3 «Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування»
- •3.1 Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування
- •3.2 Форми запису задач лінійного програмування
- •3.3 Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування
- •3.4 Основні властивості розв’язків задачі лінійного програмування
- •3.5 Графічний метод розв’язування задач лінійного програмування
- •Лекція 4 «Симплексний метод розв’язування задач лінійного програмування»
- •4.1 Загальні аспекти застосування симплекс-методу
- •4.2 Початковий опорний план
- •4.3 Перехід від одного опорного плану до іншого
- •4.4 Оптимальний розв’язок. Критерій оптимальності плану
- •4.5 Розв’язування задачі лінійного програмування симплексним методом
- •4.6 Метод штучного базису (самостійна робота)
- •Лекція 5 «Теорія двоїстості»
- •5.1. Економічна інтерпретація прямої та двоїстої задач лінійного програмування
- •5.2 Правила побудови двоїстих задач
- •5.3 Основні теореми двоїстості та їх економічний зміст
- •5.4 Приклади застосування теорії двоїстості для знаходження оптимальних планів прямої та двоїстої задач (самостійна робота)
- •Лекція 6 «Цілочислове програмування»
- •6.1 Економічна і математична постановка цілочислової задачі лінійного програмування
- •6.2 Геометрична інтерпретація розв’язків цілочислових задач лінійного програмування на площині
- •6.3 Загальна характеристика методів розв’язування цілочислових задач лінійного програмування
- •6.4 Методи відтинання. Метод Гоморі
- •6.5 Комбінаторні методи. Метод гілок та меж
- •Лекція 7 «Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем»
- •7.1 Економічна і математична постановка задачі нелінійного програмування
- •7.2 Геометрична інтерпретація задачі нелінійного програмування
- •7.3 Основні труднощі розв’язування задач нелінійного програмування
- •7.4. Класичний метод оптимізації. Метод множників Лагранжа
- •7.4.1 Умовний та безумовний екстремуми функції
- •7.4.2 Метод множників Лагранжа
- •7.5 Необхідні умови існування ої точки
- •7.6 Теорема Куна-Таккера
- •7.6.1 Опуклі й вогнуті функції
- •7.7 Опукле програмування
- •8.1 Загальна постановка задачі динамічного програмування
- •10.2 Складання математичної моделі динамічного програмування
- •10.3 Етапи рішення задачі динамічного програмування
- •10.4 Приклад задачі динамічного програмування : оптимальний розподіл інвестицій
- •Лекція 9 «Стохастичне програмування»
- •9.1 Загальна математична постановка задачі стохастичного програмування
- •9.2 Особливості математичної постановки задач стохастичного програмування
- •9.3 Приклади економічних задач стохастичного програмування
- •9.3 Приклади економічних задач стохастичного програмування
- •10.1 Основні поняття теорії ігор
- •10.2 Матричні ігри двох осіб
- •10.3 Зведення матричної гри до задачі лінійного програмування
Лекція 5 «Теорія двоїстості»
5.1. Економічна інтерпретація прямої та двоїстої задач лінійного програмування
Кожна задача лінійного програмування пов’язана з іншою, так званою двоїстою задачею.
Економічну інтерпретацію кожної з пари таких задач розглянемо на прикладі виробничої задачі (п.2.2.1).
Пряма задача:
(5.1)
за умов:
(5.2)
. (5.3)
Необхідно
визначити, яку кількість продукції
кожного j-го
виду
необхідно виготовляти в процесі
виробництва, щоб максимізувати загальну
виручку від реалізації продукції
підприємства. Причому відомі: наявні
обсяги ресурсів –
;
норми витрат і-го
виду ресурсу на виробництво одиниці
j-го
виду продукції –
,
а також
– ціни реалізації одиниці j-ої
продукції.
Розглянемо
тепер цю саму задачу з іншого погляду.
Допустимо, що за певних умов доцільно
продавати деяку частину чи всі наявні
ресурси. Необхідно визначити ціни
ресурсів. Кожному ресурсу
поставимо у відповідність його оцінку
.
Умовно
вважатимемо, що
– ціна одиниці і-го
ресурсу.
На
виготовлення одиниці j-го
виду продукції витрачається згідно
з моделлю (5.1)—(5.3) m
видів ресурсів у кількості відповідно
.
Оскільки ціна одиниці і-го
виду ресурсу дорівнює
,
то загальна вартість ресурсів, що
витрачаються на виробництво одиниці
j-го
виду продукції, обчислюється у такий
спосіб:
.
Продавати ресурси доцільно лише за умови, що виручка, отримана від продажу ресурсів, перевищує суму, яку можна було б отримати від реалізації продукції, виготовленої з тих самих обсягів ресурсів, тобто:
.
Зрозуміло, що покупці ресурсів прагнуть здійснити операцію якнайдешевше, отже, необхідно визначити мінімальні ціни одиниць кожного виду ресурсів, за яких їх продаж є доцільнішим, ніж виготовлення продукції. Загальну вартість ресурсів можна виразити формулою:
.
Отже, в результаті маємо двоїсту задачу:
(5.4)
за умов:
(5.5)
(5.6)
Тобто
необхідно визначити, які мінімальні
ціни можна встановити для одиниці
кожного і-го
виду ресурсу
,
щоб продаж ресурсів був доцільнішим,
ніж виробництво продукції.
Зауважимо, що справжній зміст величин – умовні ціни, що виражають рівень «цінності» відповідного ресурсу для даного виробництва. Англійський термін «shadow prices» у літературі перекладають як «оцінка» або «тіньова, неявна ціна». Академік Л.В.Канторович назвав їх об’єктивно обумовленими оцінками відповідного ресурсу.
Задача
(5.4)-(5.6) є двоїстою або спряженою до задачі
(5.1)-(5.3), яку називають прямою (основною,
початковою). Поняття двоїстості є
взаємним. По суті мова йде про одну і ту
ж задачу, але з різних поглядів. Дійсно,
не важко переконатися, що двоїста задача
до (5.4)-(5.6) збігається з початковою. Тому
кожну з них можна вважати прямою, а іншу
– двоїстою. Симетричність
двох таких
задач очевидна. Як у прямій, так і у
двоїстій задачі використовують
один набір початкових даних:
,
;
.
Крім того, вектор обмежень початкової
задачі стає вектором коефіцієнтів
цільової функції двоїстої задачі і
навпаки, а рядки матриці А
(матриці коефіцієнтів при змінних з
обмежень прямої задачі) стають стовпцями
матриці коефіцієнтів
при змінних в обмеженнях двоїстої
задачі. Кожному обмеженню початкової
задачі відповідає змінна двоїстої і
навпаки.
Початкова постановка задачі та математична модель може мати вигляд як (5.1)-(5.3), так і (5.4)-(5.6). Отже, як правило, кажуть про пару спряжених задач лінійного програмування.
