- •Тема 1. Предмет, методи і завдання дисципліни. Класифікація задач. Лабораторне заняття №1
- •Задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 3.
- •Задача 4.
- •Задача 5.
- •Задача 6.
- •Тема 1. Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки.
- •Тема 2. Оптимізаційні економіко-математичні моделі. Лабораторне заняття №2
- •Постановка задачі:
- •Порядок розв’язання:
- •Задача 1
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №3.
- •Геометрична інтерпретація злп
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №4.
- •Постановка завдання:
- •Приклад1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №7.
- •Алгоритм розв’язування задач лп з використанням процедури «Пошук рішення»
- •Задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 3.
- •Задача 4.
- •Задача 5.
- •Задача 6.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №8.
- •Побудова початкового опорного плану транспортної задачі.
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №9.
- •Метод потенціалів
- •Задача 1
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №10.
- •Постановка завдання:
- •Задача 1
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач. Лабораторне заняття №11.
- •Постановка завдання:
- •Приклад 1
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач.
- •Приклад1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Лабораторне заняття № 13. Мкр 1.
- •Тема 6.Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №14
- •Тема 5. Цілочислове програмування. Лабораторне заняття №15.
- •Геометрична інтерпретація розв’язків цілочислових задач лінійного програмування на площині
- •Задача 1
- •Тема 5. Цілочислове програмування. Лабораторне заняття №16.
- •Постановка завдання:
- •Метод Гоморі
- •Приклад1.
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №17.
- •Геометрична інтерпретація задачі дробово-лінійного програмування
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №18.
- •Постановка завдання:
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Приклад 1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Тема 6. Елементи теорії ігор. Лабораторне заняття № 20.
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Приклад 1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Задача 6
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №22.
- •Постановка завдання:
- •Необхідні та достатні умови безумовного екстремуму функції. Необхідні умови першого порядку
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №23.
- •Постановка завдання:
- •Стратегія вирішення задачі
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №24.
- •Лабораторне заняття №25. Мкр 2.
- •Тема 8. Система показників кількісного оцінювання ступеня ризику. Лабораторне заняття №26.
Тема 5. Цілочислове програмування. Лабораторне заняття №15.
Тема заняття: Розв’язання цілочислових задач математичного програмування.
Мета: сформувати вміння та навички розв’язання цілочислових задач математичного програмування графічним методом.
Методичні рекомендації: Вивчити лекцію №5 та ознайомиться з наступною літературою [1 с. 242-256], [2 с. 158-165], [3 с. 170-195], [4 с. 175-192].
Геометрична інтерпретація розв’язків цілочислових задач лінійного програмування на площині
Для знаходження оптимального розв’язку цілочислових задач застосовують спеціальні методи. Найпростішим з них є знаходження оптимального розв’язку задачі як такої, що має лише неперервні змінні, з дальшим їх округленням. Такий підхід є виправданим тоді, коли змінні в оптимальному плані набувають досить великих значень у зіставленні їх з одиницями вимірювання. Нехай, наприклад, у результаті розв’язування задачі про поєднання галузей у сільськогосподарському підприємстві отримали оптимальне поголів’я корів – 1235,6. Округливши це значення до 1236, не припустимося значної похибки. Проте за деяких умов такі спрощення призводять до істотних неточностей. Скажімо, множина допустимих розв’язків деякої нецілочислової задачі лінійного програмування має вигляд, зображений на рис.1.
Рисунок 1.
Максимальне
значення функціонала для даної задачі
знаходиться в точці В.
Округлення дасть таке значення
оптимального плану
(точка D
на рис.1). Очевидно, що точка D
не може бути розв’язком задачі, оскільки
вона навіть не належить
множині допустимих розв’язків
(чотирикутник ОАВС),
тобто
відповідні значення змінних не
задовольнятимуть систему обмежень
задачі.
Зауважимо, що геометрично множина допустимих планів будь-якої лінійної цілочислової задачі являє собою систему точок з цілочисловими координатами, що знаходяться всередині опуклого багатокутника допустимих розв’язків відповідної нецілочислової задачі. Отже, для розглянутого на рис.1 випадку множина допустимих планів складається з дев’яти точок (рис.2), які утворені перетинами сім’ї прямих, що паралельні осям Ох1 та Oх2 і проходять через точки з цілими координатами 0, 1, 2.
Рисунок 2
Для
знаходження цілочислового оптимального
розв’язку пряму, що відповідає цільовій
функції, пересуваємо у напрямку вектора
нормалі
до перетину з кутовою точкою утвореної
цілочислової сітки. Координати цієї
точки і є оптимальним цілочисловим
розв’язком задачі. У нашому прикладі
оптимальний цілочисловий розв’язок
відповідає точці М
(
).
Очевидно, особливість геометричної інтерпретації цілочислової задачі у зіставленні зі звичайною задачею лінійного програмування полягає лише у визначенні множини допустимих розв’язків. Областю допустимих розв’язків загальної задачі лінійного програмування є опуклий багатогранник, а вимога цілочисловості розв’язку приводить до такої множини допустимих розв’язків, яка є дискретною і утворюється тільки з окремих точок. Якщо у разі двох змінних розв’язок задачі можна відшукати графічним методом, тобто, використовуючи цілочислову сітку, можна досить просто знайти оптимальний план, то в іншому разі необхідно застосовувати спеціальні методи.
