
- •1. Экономико-математическая модель (эмм). Понятие, пример, общая классификация эмм
- •2. Общая задача линейного программирования, основные элементы и понятия
- •3. Общая запись оптимизационной эмм (задача оптимального программирования). Основные элементы и понятия
- •4. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •5. Особые случаи решения злп графическим методом
- •6. Каноническая форма записи злп. Способы приведения злп к каноническому виду
- •7. Экономический смысл основных и дополнительных переменных в канонической форме задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов
- •8. Решение систем линейных уравнений методом Жордана - Гаусса. Общее решение, частное, базисные и опорные решения слу
- •9. Основные свойства задачи линейного программирования. Основы симплекс-метода: общая схема алгоритма метода
- •10. Алгоритм симплексного метода с естественным базисом
- •11. Алгоритм симплексного метода с искусственным базисом
- •12. Особые случаи решения злп симплексным методом
- •13. Правило построения двойственной задачи, математическая запись. Теоремы двойственности и их использование для анализа оптимальных решений
- •14. Экономический смысл задачи, двойственной к задаче оптимального использования ресурсов
- •15. Экономическая интерпретация злп: задача об оптимальном использовании ограниченных ресурсов, двойственная задача и ее экономическое содержание
- •16. Двойственные оценки в злп, интервалы устойчивости двойственных оценок. Свойства двойственных оценок и их использование для анализа оптимальных решений
- •17. Двойственные оценки как мера влияния ограничений на целевую функцию
- •18. Постановка и экономико-математическая модель открытой транспортной задачи
- •19. Постановка и экономико-математическая модель закрытой транспортной задачи
- •20. Задача о назначениях, постановка и экономико-математическая модель
- •21. Задачи дискретной (целочисленной) оптимизации, пример
- •22. Экономико-математическая модель межотраслевого стоимостного баланса (модель Леонтьева)
- •23. Коэффициенты прямых и полных материальных затрат, связь между ними, методы расчета
- •24. Матрица прямых материальных затрат, ее продуктивность. Признаки продуктивности
- •25. Определение объемов валовой и конечной продукции по модели Леонтьева
- •26. Матрица коэффициентов полных материальных затрат, способы ее определения
- •27. Структура временных рядов экономических показателей
- •28. Требования, предъявляемые к исходной информации при моделировании экономических процессов на основе временных рядов
- •29. Основные этапы построения моделей экономического прогнозирования
- •30. Выявление и устранение аномальных наблюдений во временных рядах
- •31. Предварительный анализ временных рядов. Проверка наличия тренда
- •32. Предварительный анализ временных рядов. Сглаживание временных рядов
- •33. Предварительный анализ временных рядов. Вычисление количественных характеристик развития экономических процессов
- •34. Построение моделей кривых роста. Оценка параметров кривых роста с помощью метода наименьших квадратов (мнк)
- •35. Временной ряд, тренд, трендовая модель. Получение трендовой модели средствами Excel
- •36. Оценка качества моделей прогнозирования. Проверка адекватности и оценка точности
- •37. Оценка адекватности модели кривой роста
- •38. Оценка точности моделей кривой роста, выбор наилучшей кривой роста
- •39. Прогнозирование на основе кривой роста
- •40. Производственные функции: понятие, общая классификация и формальные свойства
- •41. Назначение и область применения сетевых моделей. Основные элементы сетевой модели
- •42. Имитационное моделирование, основные понятия и примеры применения
- •43. Основные понятия теории игр, игры с природой
- •44. Основные понятия о системах массового обслуживания, примеры их применения
7. Экономический смысл основных и дополнительных переменных в канонической форме задачи об оптимальном использовании ограниченных ресурсов
П
ланом,
или допустимым решением, КЗЛП называется
вектор =(х1,х2,…,хn),
удовлетворяющий условиям. Если все
компоненты базисного решения системы
ограничений КЗЛП неотрицательны, то
такое решение называется опорным
решением или опорным планом. Число
положительных компонент опорного плана
не может превышать m.
Опорный план называется невырожденным,
если он содержит m
положительных компонент, в противном
случае он называется вырожденным.
Оптимальным планом или оптимальным
решений ЗЛП называется план, доставляющий
наибольшее (наименьшее) значение
линейной функции f
()= с1х1+с2х2+…+сnхn
max
(min).
Множество всех планов ЗЛП ( если они
сущ) явл выпуклым многогранником. Каждой
угловой (крайней) точке многогранника
решений соответствует опорный план
(неотрицательные базисные решения
системы уравнений КЗЛП). Каждый опорный
план определяется системой m
линейно независимых векторов, сод в
данной системе из n
векторов 1,
2,..,n.
Если сущ оптимальный план, то сущ такая
угловая точка многогранника решений,
в которой линейная функция достигает
своего наибольшего (наименьшего)
значения. Для отыскания оптимального
плана достаточно исследовать только
опорные планы. Верхняя граница количества
опорных планов, сод в задаче, определяется
кол-вом сочетаний
.
8. Решение систем линейных уравнений методом Жордана - Гаусса. Общее решение, частное, базисные и опорные решения слу
Алгоритм решения систем уравнений методом Жордана -Гаусса состоит из ряда однотипных шагов, на каждом из которых производятся действия в следующем порядке:
Проверяется, не является ли система несовместной. Если система содержит противоречивое уравнение, то она несовместна.
Проверяется возможность сокращения числа уравнений. Если в системе содержится тривиальное уравнение, его вычеркивают.
Если система уравнений является разрешенной, то записывают общее решение системы и если необходимо - частные решения.
Если система не является разрешенной, то в уравнении, не содержащем разрешенной неизвестной, выбирают разрешающий элемент и производят преобразование Жордана с этим элементом.
Далее заново переходят к пункту 1
Пример Решить систему уравнений методом Жордана-Гаусса.
Найти: два общих и два соответствующих базисных решения
Решение:
Вычисления приведены в нижеследующей таблице:
Справа от таблицы изображены действия над уравнениями. Стрелками показано к какому уравнению прибавляется уравнение с разрешающим элементом, умноженное на подходящий множитель.
В первых трех строках таблицы помещены коэффициенты при неизвестных и правые части исходной системы. Результаты первого преобразования Жордана с разрешающим элементом равным единице приведены в строках 4, 5, 6. Результаты второго преобразования Жордана с разрешающим элементом равным (-1) приведены в строках 7, 8, 9. Так как третье уравнение является тривиальным, то его можно не учитывать.
Равносильная
система
с разрешенными неизвестными Х1
и Х2
имеет вид:
Теперь
можем записать Общее
решение:
Приравниваем свободные переменные Х3 и Х4 нулю и получаем: Х1 = -3+0+0 = -3, Х2 = 4-2*0-3*0 = 4.
Базисное решение: Хб1 = (-3,4,0,0)
Для того чтобы найти второе общее и соответствующее ему базисное решение, в полученной разрешенной системе в каком-либо уравнении необходимо выбрать какой-либо другой разрешающий элемент. (дело в том, что линейное уравнение может содержать несколько общих и базисных решений). Если разрешенная система уравнений, равносильная исходной системе содержит n неизвестных и m уравнений, то число общих и соответствующих базисных решений исходной системы равно числу сочетаний n и m. Количество сочетаний можно вычислить по формуле:
В нашем случае выбран разрешающий элемент (-1) в первом уравнении при x3 (строка 7). Далее производим преобразование Жордана. Получаем новую разрешенную систему (строки 10,11) c новыми разрешенными неизвестными Х2 и Х3:
Записываем второе общее решение:
И соответствующее ему базисное решение: Хб2= (0, -2, 3, 0)
Ответы:
Общее решение:
Базисное решение: Хб1 = (-3,4,0,0)
Общее решение:
Базисное решение: Хб2= (0, -2, 3, 0)