
- •2. История развития методов оптимизации в экономике.
- •3. Основные понятия и обозначения в линейном программировании.
- •4. Классификация задач математического программирования.
- •5. Переход от исходной задачи линейного программирования к канонической. Экономический смысл дополнительных переменных.
- •6. Графическое решение задачи линейного программирования с двумя переменными.
- •7 . Возможные варианты графического решения b
- •8. Определения n-мерного пространства.
- •9. Фундаментальная теорема линейного программирования для ограниченной области допустимых решений.
- •10. Алгоритм симпликсного методы в полных таблицах.
- •12. Метод искусственного базиса. М-задача и ее решение.
- •13. Теоремы м-метода. Определение решения основной задачи по решению м-задачи.
- •14. Постановка и правила записи двойственной задачи.
- •15. Экономический смысл двойственной задачи и двойственных оценок.
- •16. Свойства двойственных задач (теоремы двойственности). Графический метод решения двойственной задачи.
- •17. Запись оптимального решения прямой и двойственной задач.
- •18. Анализ оптимального решения с помощью коэффициентов последней симпликсной таблицы и двойственных оценок ограничений.
- •19. Решение задач линейного программирования в приложении ms Excel «Поиск решения».
- •20. Постановка и математическая запись транспортной задачи.
- •21. Методы получения исходного опорного решения в транспортной задаче.
- •22. Метод потенциалов при решении транспортной задачи.
- •23. Открытая транспортная задача и возможность ее решения.
- •24. Блокировки перевозок и ограничения пропускной способности в транспортных задачах. Совместный учет производственных и транспортных затрат.
- •25. Решение транспортной задачи на max целевой функции.
- •26. Задача о «назначениях». Венгерский метод решения задач на минимум.
- •27. Задача о «назначениях». Венгерский метод решения задач на максимум.
- •28. Задача целочисленного программирования и ее решения.
- •29. Алгоритм метода Гомори для решения задач целочисленного программирования.
- •30. Понятие о методе ветвей и границ для решения задачи целочисленного программирования.
- •31. Постановка задачи параметрического программирования.
- •32. Последовательность решения задачи с параметром в целевой функции.
- •33. Описание динамического процесса управления. Примеры экономических задач, представленных в терминах динамического программирования.
- •34. Особенности многошаговых задач, решаемых методом динамического программирования. Принцип оптимальности р. Беллмана.
- •35. Схема решения задачи о распределении средств методом динамического программирования.
- •36. Классификация задач нелинейного программирования. Задачи на безусловный экстремум.
- •38. Общая задача выпуклого программирования. Методы решения задач выпуклого программирования.
- •39. Задача дробно-линейного программирования. Решение задач симплексным методом.
- •Алгоритм решения
- •40. Особенности решения задачи дробно-линейного программирования графическим методом. Возможные варианты графического решения. Асимптотическое решение.
38. Общая задача выпуклого программирования. Методы решения задач выпуклого программирования.
39. Задача дробно-линейного программирования. Решение задач симплексным методом.
Дробно-линейное программирование относится к нелинейному программированию, так как имеет целевую функцию, заданную в нелинейном виде.
Задача дробно-линейного программирования в общем виде записывается следующим образом:
при ограничениях:
где cj,
dj,
bi, aij
— постоянные коэффициенты и
djxj
≠ 0.
Алгоритм решения
1. Находим область допустимых решений.
2. Определяем угловой коэффициент k и устанавливаем направление поворота целевой функции.
3. Находим точку max(min) целевой функции или устанавливаем неразрешимость задачи.
Решение задач симплексным методом:
Задачу дробно-линейного программирования можно свести к задаче линейного программирования и решить симплексным методом.
Обозначим
при условии
и введем новые переменные уj = y0xj.
Тогда задача примет вид
при ограничениях:
После нахождения оптимального решения полученной задачи, используя вышеуказанные соотношения, найдем оптимальное решение исходной задачи дробно-линейного программирования.
40. Особенности решения задачи дробно-линейного программирования графическим методом. Возможные варианты графического решения. Асимптотическое решение.
Асимптотические разложения заданных и искомых функций широко распространены при применении аналитических методов построения решения. Обычно это — разложения по целым (иногда целым и полуцелым) положительным или отрицательным степеням независимой переменной либо параметра, входящего в уравнение. Такие разложения используются как для вычисления значений решения, так и для исследования его поведения; в частности, асимптотические формулы, о которых говорилось в п. 1, обычно получаются, если в асимптотическом разложении оставить 1 — 2 первых члена