
- •Розділ 1. Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки
- •Тема 1. Економіка як об’єкт моделювання
- •Тема 2. Моделювання як метод наукового пізнання
- •Тема 3. Економіко-математичне моделювання
- •Тема 1. Сутність та елементи класифікації оптимізацій них задач
- •Тема 2. Лінійні оптимізаційні моделі економіки.
- •Стандартна форма канонічного вигляду злп
- •Форми запису злп. Основні означення
- •Тема 3. Методи розв’язування злп
- •2.3.1. Графоаналітичний метод розв’язування злп
- •2. 3.2 Поняття симплексного методу (см)
- •Побудова початкового опорного плану.
- •Оцінка оптимальності опорного плану.
- •2.3.3 Алгоритм симплексного методу.
- •Метод штучного базису (м-метод).
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних оптимізаційних задач Поняття двоїстості
- •Властивості розв’язків двоїстих пар задач
- •Двоїстий симплексний метод
- •Економічна інтерпретація симплексного метода. Економіко-математичний аналіз результатів розв’язку злп.
- •Тема 5. Транспортна задача
- •2.5.1. Постановка й математична модель транспортної задачі
- •Економічна постановка та математична модель закритої транспортної задачі
- •Економічні постановки та математичні моделі відкритих транспортних задач
- •Метод потенціалів
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних процесів Постановка задачі дискретного лінійного програмування
- •Методи відсікання
- •Класичні методи оптимізації
- •Визначник цієї матриці
- •Узагальнений метод множників Лагранжа
- •Опукле програмування
- •Задача опуклого програмування. Теорема Куна-Таккера
- •Поняття задачі квадратичного програмування
- •Розділ 3. Балансові моделі економіки
- •3.1. Теорія загальної рівноваги
- •3.2. Загальна схема міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції
- •3.2.1. Класифікація мгб
- •3.2.2. Загальна схема та економіко-математична модель мгб виробництва та розподілу продукції
- •3.2.3. Характеристика основних розділів мгб виробництва та розподілу продукції
- •3.2.4. Характеристика основних параметрів мгб виробництва та розподілу продукції
- •Методи складання мгб на плановий період
- •3.3. Модифікації міжгалузевого балансу виробництва та розподілу продукції
- •3.3.1. Міжгалузевий трудовий баланс
- •3.3.2. Міжгалузевий баланс виробництва та розподілу основних виробничих фондів
- •Розділ 4. Економіко-статистичні моделі Тема 1. Прогнозування
- •4.1.Сутність та значення економічного прогнозування
- •4.1.1. Часові ряди та їх показники динаміки
- •4.1.2. Методи згладжування часових рядів
- •4.1.3. Аналітичні методи згладжування динамічних рядів
- •Тема 2. Виробничі функції
- •4.2. Означення виробничої функції та її властивості
- •4.2.1. Економічні показники, обчислювані за допомогою виробничої функції
- •4.2.2. Зауваження з приводу коефіцієнту a функції Кобба-Дугласа
- •4.2.3. Побудова виробничої функції за емпіричними даними
- •Розділ 5. Моделювання економічного ризику
- •5.1. Ризик як економічна категорія. Об'єкт, суб'єкт, джерело ризику
- •Система постулатів стосовно ризику як економічної категорії
- •Концептуальні засади й аксіоматика ризикології
- •Невизначеність та ризик. Причини виникнення невизначеності та ієрархія її видів
- •Конфліктність, альтернативність, багатокритеріальність та багатоцільовість
- •Процес прийняття економічних рішень з урахуванням ризику
- •Аналіз ризикованості підприємства на підставі показників фінансового стану
- •Ризикотвірні чинники
- •Загальні засади класифікації ризику
- •Політичний ризик
- •Підприємницький ризик
- •Виробничий ризик
- •Фінансовий ризик
- •Інноваційний ризик
- •5.2. Основні підходи до кількісного аналізу ризику
- •Метод аналогій
- •Аналіз чутливості
- •Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •Аналіз ризику можливих збитків
- •Загальні підходи до кількісного оцінювання ступеня ризику
- •Імовірність як один із підходів до оцінювання ступеня ризику
- •Інгредієнт економічного показника
- •Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •5.3. Ризик та елементи теорії корисності Концепція корисності. Пріоритети та їх числове відображення
- •Поняття лотереї. Корисність за Нейманом. Сподівана корисність
- •Різне ставлення до ризику та функція корисності
- •Криві байдужості
- •Функція корисності з інтервальною нейтральністю до ризику
- •5.4. Основні засади управління економічним ризиком. Принципи управління ринком
- •Основні способи управління ризиком
- •Узагальнена процедура управління економічним ризиком
- •Прийняття рішень з урахуванням ризику
- •Використання експерименту як чинника зниження ризику
- •5.5 Елементи теорії портфеля Сутність диверсифікації на прикладі моделі Марковіца
- •Визначення характеристик портфеля цінних паперів
- •Портфель з багатьох видів цінних паперів
- •Включення в портфель безризикових цінних паперів
- •Ринкова модель (однофакторна модель Шарпа формування норми прибутку)
- •Оцінювання систематичного та несистематичного ризиків
- •5.6. Моделювання економічного ризику на базі концепції теорії гри Теоретико-ігрова модель та її основні компоненти
- •Функціонал оцінювання
- •Матриця ризику
- •Класифікація інформаційних ситуацій
- •Прийняття рішень у полі першої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень у полі другої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень у полі третьої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень у полі четвертої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень у полі п 'ятої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень у полі шостої інформаційної ситуації
- •Прийняття рішень, оптимальних за Парето
- •5.7.Ієрархічні моделі оцінювання економічного ризику та обґрунтування прийняття багатоцільових рішень Загальна ієрархічна модель та етапи її побудови
- •Теоретико-ігровий підхід до побудови багатоцільової моделі
- •Концептуальні проблеми розв 'язання багатоцільових і багатокритеріальних задач
- •Одноцільова багатокритеріальна модель обґрунтування прийняття рішень у полі однієї інформаційної ситуації
- •Обґрунтування прийняття рішень у полі кількох інформаційних ситуацій
- •Багатоцільова багатокритеріальна модель обґрунтування прийняття рішень у полі кількох інформаційних ситуацій
- •5.8 Запаси та резерви як способи зниження ступеня ризику Структура та види резервів і запасів
- •Резервування грошових засобів на покриття випадкових витрат
- •Моделі оптимізації ступеня ризику та деякі стратегії формування запасів і резервів
- •5.9 Вартість, час та ризик Вартість і час
- •Модель рівноваги ринку капіталів (сарм)
- •Вплив ризику та інфляції на величину сподіваної норми відсотка (дисконту)
Метод штучного базису (м-метод).
Метод штучного базису використовують для розв’язування ЗЛП, у яких серед відповідних векторів немає ортонормованого базису.
У цьому разі в кожне з рівнянь уводять невід’ємну змінну з коефіцієнтом 1. Вона називається штучною, а вектор, що їй відповідає, який, очевидно, буде ортом, також називається штучним.
Отже, якщо задано ЗЛП
; (2.48)
(2.49)
. (2.50)
то після введення штучних змінних повна система обмежень набував вигляду
(2.51)
. (2.52)
Очевидно, що отримана система нерівносильна початковій (2.49)-(2.50). Однак якщо ця система має розв’язки, в яких штучні змінні дорівнюють нулю, то перші п, їх компонент будуть розв'язком системи (2.49)-(2.50), тобто планом ЗЛП (2.48)-(2.50). Зокрема, якщо буде знайдено оптимальний розв’язок нової задачі, в якому штучні змінні дорівнюють нулю, то перші п, компонент цього плану є оптимальним планом початкової задачі (це буде доведено далі). Таким чином, з'являється така схема розв’язання.
Штучні змінні за смислом свого введення є базисними, тобто всі вони або деякі з них додатні. Для того щоб вони дорівнювали нулю, достатньо перетворити їх у вільні, тобто вивести вектори з базису. З цією метою штучні змінні вводять у цільову функцію з умовними коефіцієнтами М, де М – нескінченно велике число (число, більше від будь-якого іншого, з яким його доводиться зрівнювати):
; (2.53)
У цьому випадку доти, доки всі штучні змінні не обнуляться, значення ZM буде нескінченно великим, тобто відповідні плани не будуть оптимальними. Крім того, коефіцієнти в цільовій функції гарантують те, що штучні вектори не вводитимуть у базис, якщо на попередніх ітераціях вони були виведені з базису.
Задача (2.51)-(2.53) називається розширеною або M-задачею відносно початкової задачі (2.48)-(2.50). Зв’язок між розв'язками цих задач установлює така теорема.
Теорема 2.14 Якщо в оптимальному плані М задачі всі штучні змінні дорівнюють нулю, то набір решти змінних є оптимальним планом початкової задачі. Значення цільової функції при цьому збігаються.
Зауваження. Раніше було доведено, що М-задача не може мати розв’язку, в якому хоча б одна штучна змінна більша від нуля. Однак розв’язуючи її CM, зокрема, на ЕОМ, коли як М вибирають велике, але скінченне число, формально, якщо оцінки всіх коефіцієнтів недодатні, процедуру припиняють. Цей випадок, а також випадок необмеженості цільової функції (існує вектор з додатною оцінкою, компоненти якого недодатні) інтерпретуються як неможливість виведення з базису всіх штучних векторі рів, тобто відсутні плани початкової ЗЛП: K ¹ Æ, ЗЛП нерозв’язувана.
Задача. Розв’язати ЗЛП М-методом.
Оскільки
в першому рівнянні є змінна
,
якої немає в решти, перше рівняння ділимо
на 2. У другому обмеженні введемо додаткову
змінну
.
У третьому рівнянні відсутня змінна,
аналогічна
у першому, тому введемо штучну змінну
.
У четвертому обмеженні введемо додаткову
змінну x7
із знаком “-” і штучну змінну
.
Дістанемо М-задачу
Ортонормований
базис утворюють вектори
,
,
,
.
Отже, початковий опорний план має вигляд
Розв’яжемо задачу СМ. Єдина відмінність розв’язку М-задачі від розв’язку звичайних ЗЛП полягає в тому, що в рядку оцінок окрім чисел фігурує число М.
Перша симплексна таблиця має вигляд:
Б |
СБ |
|
2 |
-1 |
2 |
4 |
0 |
М |
0 |
М |
|
2 |
3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
2 |
3 |
1 |
|
1 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
- |
|
3 |
|
0 |
8 |
0 |
2 |
-1 |
-2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
- |
4 |
- |
|
М |
18 |
0 |
5 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
18 |
|
18 |
|
М |
20 |
0 |
3 |
4 |
2 |
0 |
0 |
-1 |
1 |
10 |
2 |
5 |
|
38М+6 |
0 |
8М+2 |
5М |
3М-5 |
0 |
0 |
-М |
0 |
30М-50 |
12М+2 |
15М |
Оскільки
оцінки векторів
,
і
більші від 0, план
неоптимальний. Зазначимо, що оцінка
більша від 0, оскільки М- нескінченно
велике число, і якщо коефіцієнт при М
додатний, то в процесі віднімання
будь-якого числа результат буде додатним.
Введемо
в базис вектор
.
Його оцінка, зважаючи на коефіцієнт при
М менша від
та
,
однак у процесі пошуку величин
стає очевидним, що вектор
увійде в базис замість штучного вектору
,
а саме цього треба добиватися в першу
чергу. Для спрощення системи розрахунків
дещо відійшли від симплексних процедур
зміни базису.
Друга таблиця має вигляд:
Б |
СБ |
|
2 |
-1 |
2 |
4 |
0 |
М |
0 |
М |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
2 |
8 |
1 |
|
2 |
0 |
0 |
0 |
- |
|
- |
|
0 |
28 |
0 |
5 |
3 |
0 |
1 |
0 |
-1 |
1 |
- |
|
М |
8 |
0 |
|
-1 |
0 |
0 |
1 |
|
|
16 |
|
4 |
10 |
0 |
|
2 |
1 |
0 |
0 |
|
|
- |
|
8М+56 |
0 |
|
-М+10 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
Новий
план
також неоптимальний. Введемо в базис
вектор
,
хоча його оцінка менша, ніж у
,
проте очевидно, що він витиснить із
базису останній штучний вектор
.
Третя таблиця:
Б |
СБ |
|
2 |
-1 |
2 |
4 |
0 |
М |
0 |
М |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
2 |
12 |
1 |
3 |
|
0 |
0 |
|
0 |
0 |
4 |
|
0 |
44 |
0 |
12 |
1 |
0 |
1 |
2 |
0 |
0 |
|
|
0 |
16 |
0 |
7 |
-2 |
0 |
0 |
2 |
1 |
-1 |
|
|
4 |
18 |
0 |
5 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
|
96 |
0 |
27 |
5 |
0 |
0 |
|
0 |
-М |
|
План
неоптимальний, однак головним є те, що
штучні змінні в ньому
,
тобто отримано план початкової ЗЛП.
Оцінки векторів
і
від’ємні, оскільки в них входить «-М»
і процедура СМ не вимогатиме введення
їх у базис.
Четверта таблиця:
Б |
СБ |
|
2 |
-1 |
2 |
4 |
0 |
М |
0 |
М |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
2 |
|
1 |
0 |
|
0 |
0 |
|
|
|
|
|
0 |
|
0 |
0 |
|
0 |
1 |
|
|
|
|
|
-1 |
|
0 |
1 |
|
0 |
0 |
|
|
|
- |
|
4 |
|
0 |
0 |
|
1 |
0 |
|
|
|
|
|
|
0 |
0 |
|
0 |
0 |
|
|
|
|
План
неоптимальний. Введемо в базис
і виводимо
:
П’ята таблиця:
Б |
СБ |
|
2 |
-1 |
2 |
4 |
0 |
М |
0 |
М |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
2 |
|
|
0 |
1 |
0 |
0 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
0 |
0 |
0 |
1 |
|
|
|
|
|
-1 |
|
|
1 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
|
4 |
|
|
0 |
0 |
1 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
В останній таблиці отримано оптимальний план
;
.
Відкинувши штучні змінні, дістанемо розв’язок початкової задачі:
;
.
Зауваження.
В ході побудови М-задачі для ЗЛП з максимізацією функції, штучні змінні вводять у систему обмежень так само, як і в задачах мінімізації, а в цільову функцію вони входять з коефіцієнтами “–М”, що перешкоджає досягненню максимуму.