- •Экзаменационные вопросы по теории принятия решений
- •Задача линейного программирования (злп): содержательная постановка, примеры задач лп; этапы решения задачи; формальная постановка.
- •Формы записи злп: общая, симметричная, каноническая, матричная, векторная. Переход к канонической форме.
- •Геометрическая интерпретация и графическое решение злп для двух переменных: постановка, понятие выпуклого многогранника области допустимых решений, геометрическая интерпретация целевой функции.
- •Общий алгоритм графического решения злп, варианты решения злп. Онализ оптимального решения на чувствительность.
- •Геометрическая интерпретация злп с n переменными: выпуклость множества планов злп. Этапы решения злп.
- •Симплексный метод решения злп: общая идея, построение начального опорного плана. Условие, при выполнении которого план является опорным. Переход к новому опорному плану
- •Симплексные таблицы. Условия оптимальности опорного плана. Алгоритм перехода к не худшему опорному плану.
- •Симплексные преобразования: признаки единственности целевой функции; вырожденной злп.
- •Двойственные злп: математические модели прямой и двойственной задач, взаимосвязи между ними. Свойства двойственных оценок (4 свойства).
- •Двойственная задача лп со смешанными ограничениями. Критерий оптимальности двойственных задач. Экономический смысл двойственных оценок.
- •Транспортная задача. Формальная модель тз. Типы тз и их свойства.
- •Задание ограничений.
- •Методы построения опорного плана для решения тз: методы северо - западного угла, минимального тарифа, метод Фогеля.
- •Решение тз методом потенциалов.
- •Открытая тз. Решение тз при наложении ограничений. Другие типы задач, сводимые к транспортным (например, распределительная и др.).
- •IV. Задание ограничений.
- •Модель двухиндексной общей рз
- •Теоретическая часть
- •Модель задачи о назначениях
- •Постановка задачи динамического программирования (дп). Основные принципы дп. Функциональные уравнения Беллмана.
- •Решение задачи распределения ресурсов методом динамического программирования: интерпретация уравнений Беллмана для двух предприятий; погружение в пространство задач.
- •Алгоритм решения задачи распределения ресурсов методом дп: прямой и обратный пути.
- •Принятие решений в условиях неопределенности и риска. Игры: типы и их характеристика. Матричная игра с нулевой суммой. Чистые стратегии и их свойства. Игры с седловой точкой.
- •Игра с седловой точкой
- •Смешанные стратегии игры и их свойства. Доминирование стратегий. Условие оптимальности смешанной стратегии.
- •Формальные определения
- •Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •Статистические игры: постановка задачи; критерии оптимизации стратегий принятия решений - Байеса, Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица.
- •Задача о планировании мощности предприятия: постановка, платежная матрица, матрица рисков, поиск оптимальной стратегии.
- •Многокритериальные задачи: постановка, граница и множество Парето, математическая модель. Примеры.
- •Сетевое планирование и управления (спу). Сетевой график и его свойства. Основные понятия спу: критический путь, ранние и поздние сроки свершения событий.
- •Сетевое планирование и управления (спу). Расчет резервов времени событий и работ: полный резерв времени работы; свободный резерв времени работы.
- •Полный резерв времени работы; свободный резерв времени работы.(все одинаково. Кроме 2 строчек. Их пометила {}. Их только в 40)
- •Линейный график комплекса работ: критический путь, ранние и поздние сроки свершения событий; полные резервы времени работ. Задача оптимизации графика выполнения работ при ограниченных ресурсах.
Симплексный метод решения злп: общая идея, построение начального опорного плана. Условие, при выполнении которого план является опорным. Переход к новому опорному плану
+
Симплексные таблицы. Условия оптимальности опорного плана. Алгоритм перехода к не худшему опорному плану.
Является методом целенаправленного перебора опорных решений задачи ЛП. Позволяет за конечное число шагов найти оптимальное решение или установить, что такое отсутствует.
Приведем к каноническому виду:
Заполним симплекс-матрицу:
-
- х1
- x2
…
…
xn
Θ=min
Y1
a11
a12
…
a1j
…
a1n
b1
b1/a1j
Y2
a21
a22
…
a2j
…
a2n
b2
b2/a2j
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Yi
ai1
ai2
…
aij
…
ain
bi
bi/aij
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Ym
am1
am2
…
amj
…
amn
bm
bm/amj
Z
-c1
-c2
…
-cj
…
cn
1 столбец таблицы – базовые переменные, 1 строка свободные переменные, последняя строка – строка целевой функции(индексная)
Является ли план опорным?
План является
опорным, если в нем значения перемнных
неотрицательны (bi
Является ли план оптимальным?
Для того, чтобы план был оптимальным необходимо и достаточно, чтобы все коэффициенты индексной строки были неотрицательны.
Если не оптимальный, то переходим к новому опорному плану:
Выбираем max элемент из индексной строки – соответствующий ему столбец ведущий
Выбираем min элемент из столбца индексного отношения (последний столбец) – соответствующая ему строка – ведущая.
На их пересечении – ведущий элемент.
Базовая переменная, отвечающая строке ведущего элемента должна быть переведена в свободные переменные, а свободная в базовые. Строится новая таблица, содержащая новое название базовых переменных.
-
- х1
- x2
…
…
xn
B’
Y1
-a1j/aij
Y2
-a2j/aij
…
…
Xj
ai1/aij
ai2/aij
…
1/aij
…
ain/aij
bi/aij
…
…
Ym
-anj/aij
Z’
cj/aij
Остальные элементы:
Новый элемент = старый элемент – (элемент ведущей строки ведущего столбца * элемент ведущего столбца ведущей строки)/ведущий элемент.
Является план оптимальным? Нет -> переход к новому опорному плану согласно алгоритму.
