- •Вопрос 1. Дискретная матричная модель воспроизводства населения.
- •Вопрос 2. Критерий выбора оптимальной стратегии в условиях полной неопределенности (игры с природой)
- •Вопрос 3.Метод имитационного моделирования (мим) применительно к задачам систем управления запасами.
- •Вопрос 4. Потребительские изокванты и их свойства. Задача потребительского выбора и ее графическая интерпретация. Норма замены благ
- •Вопрос 5. Понятие m-продуктовой n-факторной производственной системы. Линейная оптимизационная модель Канторовича и её применение при анализе затраты - выпуск
- •Вопрос 6. Нелинейные модели потребления. Потребительский спрос. Эластичность спроса и предложения. Спрос как функция цены.
- •Вопрос 7. Экономическое содержание двойственности. Способы получения и практическое использование оценок ресурсов и их св-ва: оценка как мера влияния на функционал.
- •1. Оценка – мера дефицитности ресурсов и продукции.
- •2. Оценка – мера влияния ограничения на функционал модели.
- •3.Оценка – средство определения эффективности технологических способов производства.
- •4.Оценка – средство балансировки затрат и результатов.
- •Вопрос 8. Производственная функция предприятия. Способы моделирования. Практическое значение в задачах анализа и прогнозирования рыночной деятельности предприятия.
- •Вопрос 9. Экономический рост. Модель р.Солоу.
- •Вопрос 10. Предельная эффективность и нормы замещения факторов (благ) в моделях производства и потребления. Связь предельных характеристик факторов (благ) с их рыночной стоимостью
- •Модель производства (min издержек)
- •Модель потребления (max полезности)
- •Вопрос 11. Методы многоуровневой оптимизации. Центральная задача в методе Корнаи-Липтака. Экономическое содержание двойственных оценок в этой задаче.
- •I предприятие II предприятие
- •Вопрос 12. Индекс Гиттинса последовательности доходов: стохастическая модель со случайными доходами. Экономическая интерпретация.
- •Вопрос 13.Модель компенсированного бюджета. Предпосылки построения. Общий вид модели. Функция Лагранжа. Экономическое содержание множителей Лагранжа.
- •Вопрос 14. Структурные уравнения модели л.Клейна.
- •Вопрос 15. Методы оценки параметров в регрессионных моделях и критерии проверки их качества.
- •Метод наименьших квадратов (мнк)
- •Метод максимального правдоподобия
- •Вопрос 16. Эконометрические модели с нестандартными ошибками
- •Обобщенный метод наименьших квадратов
- •Обобщенный метод максимального правдоподобия
- •Метод инструментальных переменных
- •Вопрос 17. Аналитическое решение и графическое представление игры 2x2. Возможности и перспективы применения теории игр при решении соц-экон задач.
- •Вопрос 18. Траектория равновесного роста. Траектория Дж. Фон Неймана.
- •Модель Солоу.
- •Траектория Неймана.
- •Вопрос 19. Модель экономического равновесия. Предпосылки построения. Функция избыточного спроса и ее использование в модели л. Вальраса.
- •Имеется f фирм
- •Имеется r потребителей
- •Вопрос 20. Методы снижения размерности многомерного признакового пространства
- •Вопрос 21. Динамическая модель в. Леонтьева как система линейных дифференциальных уравнений.
- •Вопрос 22. Метод потенциалов для решения стандартной транспортной задачи.
- •Вопрос 23. Модели межрегиональной миграции. Гравитационные модели миграции. Факторы, учитываемые в этих моделях. Понятия и показатели притягательности регионов.
- •Факторные модели оценки показателей миграции
- •Гравитационные модели миграции
- •Вопрос 24. Методы стохастической многокритериальной оптимизации
- •Оптимизация основного частного критерия
- •Методы компенсации
- •Методы порогов сравнимости
- •Вопрос 25. Модель факторного анализа, критерии качества структуры модели. Использование результатов факторного анализа в регрессионных моделях
- •Для определения коэффициентов модели фа
- •Определение факторных нагрузок:
- •Вычисление факторного отображения;
- •Вращение факторного пространства
- •Вопрос 26. Формулировка задачи Больца. Принцип максимума как распространение метода множителей Лагранжа на решение задачи Больца.
- •Вопрос 27. Основные понятия теории линейного программирования. Теоретические основы симплекс-метода.
- •Вопрос 28. Статическая межотраслевая модель в. Леонтьева. Основные соотношения.
- •Сумма элементов матрицы a по любому из столбцов меньше единицы, то есть (т.К. И )
- •Вопрос 29. Робастное статистическое оценивание
- •Выявление грубых ошибок.
- •2.Дисперсионный критерий Граббса
- •4. Обобщенный e-критерий Титьена-Мура.
- •Устойчивое оценивание
- •Метод Хубера.
- •Критерий Хоттелинга
- •Вопрос 30. Основные понятия системного анализа. Свойств систем. Особенности сложных систем. Классификация методов моделирования. Иерархия моделей. Методы формализоанногопредсавления систем.
- •Основные понятия.
- •Свойства системы
- •Понятие сложной системы
- •Методы моделирования.
- •Иерархия моделей (проблема принятия решений)
- •Вопрос 31. Постановка классической задачи вариационного исчисления (задача Лагранжа)
- •Вопрос 32. Прямые методы оптимизации решений при многих критериях.
- •Оптимизация основного частного критерия
- •Методы компенсации
- •Методы порогов сравнимости
Вопрос 26. Формулировка задачи Больца. Принцип максимума как распространение метода множителей Лагранжа на решение задачи Больца.
Динамическаязадача – задача распределения ограниченных ресурсов для достижения комплекса конкурирующих целей на протяжении некоторого промежутка времени от начального момента до конечного.
управляющие параметры – нек-е переменные величины.
Мн-во управления – мн-во ф-ций времени
Задача в выборе управляющих параметров как функций времени, принадлежащих множеству управлений.
Выбранные функции времени определяют вид функции времени некоторых других переменных, с помощью которых описывается поведение системы. Эти переменные называют фазовыми координатами.
Значения фазовых координат в каждый момент времени выбираются таким образом, чтобы максимизировать заданный целевой функционал, зависящий от фазовых координат и управляющих параметров (и те, и другие рассматриваются как функции времени).
Функции времени для управляющих параметров и для фазовых координат связаны с помощью системы дифференциальных уравнений, называемых уравнениями движения. Задача, представленная в указанной форме, называется задачей управления.
Времяt
измеряется как непрерывная
величина. Предполагается, что t
изменяется в некотором фиксированном
промежутке: от начального момента t0,
который обычно известен, до конечного
момента t1,
который часто требуется определить.
Следовательно, время задано на
промежутке
.
Фазовые коор-ты:
Состояние системы в любой момент времени
t
из указанного промежутка характеризуется
с помощью n
вещественных чисел
,
,
…,
,
называемых фазовыми
координатами.
Фазовый вектор: Составленный из фазовых координат n-мерный вектор-столбец
x
(t)
=
,можно
геометрически интерпретировать как
точку в n-мерном
евклидовом пространстве En.
Фазовая траектория:
Каждая фазовая
координата
считается непрерывной функцией времени,
поэтому фазовая
траектория{x
(t)}
= {x
(t)
}
представляет собой непрерывную вектор-функцию времени, значениями которой в каждый момент времени t из указанного промежутка являются фазовые векторы.Представляет собой некоторую кривую, состоящую из точек пространства En. Началом этой кривой является фиксированное начальное состояниеx (t0) = x0, а окончанием – конечное состояниекоторое во многих задачах требуется определитьx (t1) = x1,
Выборы (решения),
которые нужно осуществлять в каждый
данный момент времени t
из указанного интервала, характеризуются
с помощью r
вещественных чисел
,
,
…,
,
называемых управляющими
параметрами.
Управляющий в-р: Составленный из управляющих параметров r-мерный вектор-столбец
u
(t)
=
,
называемый управляющим
вектором,
геометрически как точка в Er.
Управлением («траекторией управления») называется функция
{u
(t)}
= {u
(t)
}.
управление представляет собой кусочно-непрерывную функцию времени. Управление представляет собой некоторую кривую, состоящую из точек пространства, причем эта кривая непрерывна всюду, за исключением, возможно, некоторого конечного числа точек разрыва второго рода.
Предполагается, что возможные значения управляющих параметров удовлетворяют некоторым ограничениям. Управляющий вектор в каждый момент времени из интервала должен принадлежать некоторому фиксированному непустому подмножеству Ω r-мерного евклидова пространства множеству управлений
u
(t)
.
(11.1.8)
Управление должно
принадлежать указанному множеству
управлений, т.е.{u
(t)}
. Фазовая
траектория {x
(t)}
определяется из уравнений
движения,
т.е. из системы дифференциальных
уравнений, в которых скорость изменения
каждой фазовой координаты представлена
в виде функции фазовых координат,
управляющих параметров и времени
(t)
= f
(x
(t),
u
(t),
t),
или в развернутом виде
Предполагается,
что каждая из заданных n
функций
является непрерывно дифференцируемой.
Целевой функционал, максимум которого требуется найти, представляет собой отображение управлений (функций времени) на точки вещественной прямой.
J
= J{u
(t)}
=
(x
(t),
u (t),
t)dt
+ F
(x1,
t1).
Задача Больца.
Принцип максимума применяется к общей задаче управления, имеющей вид
=
(x,
u, t)dt
+ F
(x1,
t1)
= f (x, u, t),
x (t0) = x0,
x (t1) = x1,
{u (t)} .
Здесь I (…), F (..) и f (…) – заданные непрерывно дифференцируемые функции;
t0, x0 – фиксированные параметры;
t1 или x1 – фиксированные параметры
Траектория управления {u (t)} должна принадлежать фиксированному множеству управлений U, причем u (t) – кусочно-непрерывная функция времени, значения которой должны принадлежать некоторому фиксированному множеству Ω, являющемуся непустым компактным подмножеством пространства Er.
При решении задач методом Лагранжа вводят множители Лагранжа для каждого ограничения, затем строят Лагранжиан и ищется максимум по исходным переменным и минимум по новым переменным. Принцип максимума - распространение метода множителей Лагранжа на задачи динамической оптимизации (задачи управления).
при решении задачи с помощью принципа максимума сначала вводятся n сопряженных переменных y (t) и определяется ф-я Гамильтона H (x, u, y, t) = I (x, u, t) + yf (x, y, t).
Затем отыскиваются функции {u (t)}, {у (t)} и {x (t)}, удовлетворяющие следующим условиям:
(x,
u,
y,
t)
при всех t,
,
,
x
(t0)
= x0 (14.1.29)
,
.
Эти условия необходимы для существования локального максимума. Форма искомого решения, т.е. оптимального управления, очень часто может быть найдена непосредственно в результате максимизации гамильтониана.
