
- •Тема 1. Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки.
- •Тема 2. Оптимізаційні економіко-математичні моделі.
- •Тема лекції: Математичне моделювання. Економічна та математична постановка матричних та оптимізаційних задач
- •Предмет математичного моделювання.
- •Класификація економіко – математичних моделей. Формальна класіфикація моделей.
- •Задачі математичного програмування.
- •4. Класифікація методів математичного програмування.
- •5. Задачі планування та організації виробництва.
- •5.1. Задача про максимальну рентабельність підприємства.
- •5.2. Задача про завантаження обладнання
- •6. Модель міжгалузевого балансу „Витрати - випуск”.
- •Коефіціети прямих та побічних витрат.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 2.Загальна задача лінійного програмування та деякі зметодів її розв’язування
- •Тема лекції: Основні теореми та властивості задач лінійного програмування (лп).
- •1. Загальна форма задачі лінійного програмування (лп).
- •2. Основні теореми та властивості задачі лп.
- •3. Графічний метод розв’язання задач мп.
- •Алгоритм знаходження розв’язку задачі мп графічним методом.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач.
- •Тема лекції: Вирішення задач лп симплекс-методом. Двоїста задача лп.
- •1. Представлення задач лп в матричній та векторній формі.
- •2. Симплексний метод розв’язання задач лп. Теоретичні основи симплекс-метода.
- •3. Метод штучної бази.
- •4. Двоїста задача лп.
- •Двоїста задача
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Тема лекції: Транспортна задача
- •1 Економічна та математична моделі транспортної задачі.
- •2 Основні теореми транспортної задачі.
- •3. Метод північно-західного кута (діагональний.)
- •5. Метод потенціалів.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 5. Цілочислове програмування
- •Тема 6.Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем
- •Тема лекції: Узагальнення задачі лінійного програмування.
- •Задачі цілочислового програмування.
- •2. Метод Гоморі.
- •3. Параметричне лінійне програмування.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Тема лекції: Економічний ризик: ігрові моделі. Матричні ігри
- •1. Постановка задач теорії ігор з нульовою сумою.
- •Задачі з сідловою точкою. Задачі в чистих стратегіях.
- •Ігри в мішаних стратегіях. Основна теорема теорії ігор.
- •Зведення задач теорії ігор до задач лп.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 7. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем
- •Тема лекції: Задача дробово-лінійного програмування
- •Постановка задачі дробово-лінійного програмування.
- •2. Приведення задачі дробово-лінійного програмування до задачі лінійного програмування.
- •3. Розв’янання задач дробово-лінійного програмування.
- •4. Графічне розв’язання задачі дробово-лінійного програмування.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем Лекція 8 Тема лекції: Задачі нелінійного програмування
- •1. Постановка задачі пошуку екстремуму функції.
- •2. Властивості опуклих множин і опуклих функцій
- •Необхідні та достатні умови безумовного екстремуму функції. Необхідні умови першого порядку
- •Необхідні умови екстремуму функції другого порядку
- •Достатні умови екстремуму
- •Перевірка виконання умов функції на екстремум.
- •Критерій Сильвестра перевірки достатніх умов екстремуму.
- •Умовний екстремум при обмеженнях типу рівність.
- •Стратегія вирішення задачі
- •Необхідні умови екстремуму першого порядку при обмеженнях типу рівність.
- •Питання для самоконтролю.
- •Тема 8. Система показників кількісного оцінювання ступеня ризику
- •Тема лекції: Економічний ризик
- •1. Поняття ризику. Причини виникнення, класифікація ризику.
- •3. Кількісні методи оцінки ризиків
- •4. Статистичні ігри
- •Питання для самоконтролю.
Задачі з сідловою точкою. Задачі в чистих стратегіях.
Розглянемо парну гру:
Приклад 1.Задана
платіжна матриця А парної гри з нульовою
сумою: А=
.
Знайти
ціну гри, сідлову точку гри.
Приклад 2.
.Задана платіжна матриця А парної гри
з нульовою сумою: А=
.
Знайти
верхнью та нижню ціну гри.
Ігри в мішаних стратегіях. Основна теорема теорії ігор.
Якщо немає сідловок точки, то гра ведеться в мішаних стратегіях, тобто розглядається не вибір можливої стратегії, а ймовірність з котрою обирається ця стратегія. Мішана стратегія визначається сукупністю ймовірностей різних стратегій.
Нехай гравець А для визначення своєї мішаної стратегії використав метод випадкового вибіру.
Нехай х1 – ймовірність вибору 1-ої стратегії;
х2 - ймовірність вибору 2-ої стратегії;
…………………………………………………
xm - ймовірність вибору m-ої стратегії.
Означення 1.
Мішаною стратегією гравця А називається
упорядкований набір m
чисел х1,
х2,
….., xm,
які задовольняють умовам:
0≤xi≤1,
i=
=1.
Мішані
стратегії гравців А та В позначають
=(x1,x2,
…, xm),
=(y1,y2,…,yn).
Всяка матрична гра з нульовою сумою має оптимальне рішення в мішаних стратегіях, при цьому відхилятися гравцям від цих стратегій не вигідно.
Теорема. О методі знаходження рішення.
Для того, щоб число ν було ціною гри, а Х* та Y* - оптимальними стратегіями, необхідно та достатньо, щоб виконувались умови:
j=
i=
Визначення оптимальних стратегій та ціни гри створюють процес знаходження рішення гри.
Теорема 2. Якщо один з гравців використовує мішану оптимальну стратегію, то його виграш дорівнює ціні гри ν незалежно від того, з якими частотами буде використовувати другий гравець стратегії, які вийшли до оптимальної стратегії( в тому числі і чисті стратегії).
Розглянемо гру з
платіжною матрицею 2х2:
A=
.
Якщо сідлової точки нема, рішення гри є мішані стратегії =(х1,х2) та =(y1,y2) стратегії гравців А та В, для котрих ймовірністі xi yi відмінні від нуля, звуться активними.
Стратегію гравця
А шукаємо по формулі ХА=
,
де Х=(х1,х2),
=(
ν, ν).
До даної системи рівнянь додаємо норміровочне рівняння х1+х2=1.
Для гравця В:
де Y=
,
=
.
Розв’язавши систему рівнянь знайдемо оптимальні стратегії гравців та ціну гри ν.
Наслідок. Для того, щоб х*, була оптимальною мішаною стратегією матричнох гри з матрицею А та ціною гри ν, необхідно та достатньо, щоб виконувались наступні нерівності:
j=
Аналогічно для гравця В: Для того, щоб у* була оптимальною мішаною стратегією матричної гри з матрицею А та ціною гри ν, необхідно та достатньо, щоб виконувались наступні нерівності:
i=
Таким чином, для розв’язування гри необхідно визначити стратегії, що задовольняють вишенаведані системи обмежень та умови нормування:
0,
=1,
i=
,
,
=1,
j=
.
Цей наслідок дозволяє сформулювати для розв’язання гри пару задач лінійного програмування.
Зведення задач теорії ігор до задач лп.
Якщо один з гравців застосовує свою оптимальну стратегію х*, то інший не може покращити своє становище, тобто для оптимальної стратегії справедливі співвідношення:
j=
,
xi≥0,
=1,
i=
за умов
ν→Мах.
Перетворимо цю
задачу, здійснивши підстановку pi=
,
і отримаємо
→Min,тому
що
ν→Мах.
Таким чином, маємо задачу ЛП, розв’язуючи яку, отримаємо значення pi, за допомогою яких шляхом оберної підстановки визначимо оптимальні значення ймовірностей, що складають оптимальну мішану стратегію.
А здійснивши
підстановку qj=
і враховуючи, що гравець В прагне
мінімізувати програш, отримаємо пару
двоїстих задач ЛП, розв’язання яких
дозволить визначити оптимальні стратегії
гравців А та В:
.
Таким чином, процедура розв’язування гри двох осіб є наступною:
Розраховуємо нижню та верхню ціну гри; якщо вони рівні між собою, то гра розв’язана.
Спрощуємо гру шляхом виключення домінованих стратегій.
Формулюємо пару задач ЛП, розв’язавши одну з яких, встановлюємо оптимальну мішану стратегію одного з гравців (зручніше гравця В).
За розв’язком прямої задачі знаходимо розвязок двоїстої задачі.
Шляхом оберненої підстановки визначемо оптимальні стратегії для спрощеної гри та доповнюємо їх домінованими чистими стратегіями з ймовірністю використання, що рівні нулю.