- •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.
Задача 1
Розв’язати задачі цілочислового програмування методом Гоморі та з використанням процедури «Пошук рішення»:
1.1.
;
1.2.
.
Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №17.
Тема заняття: Розв’язання задач дробово-лінійного програмування.
(Графічний метод).
Мета: сформувати вміння та навички розв’язання задач дробово-лінійного програмування графічним методом.
Методичні рекомендації: Вивчити лекцію №5 та ознайомиться з наступною літературою [2 с. 183-208], [3 с. 252-294].
Геометрична інтерпретація задачі дробово-лінійного програмування
У разі, коли задача дробово-лінійного програмування містить лише дві змінні, для її розв’язування зручно скористатися графічним методом.
Нехай маємо таку задачу:
(1)
за умов:
(2)
,
(3)
Спочатку, як і для звичайної задачі лінійного програмування будуємо геометричне місце точок системи нерівностей (2), що визначає деякий багатокутник допустимих розв’язків.
Допустимо,
що
,
і цільова функція набуває деякого
значення:
.
Після елементарних перетворень дістанемо:
або
.
(4)
Останнє рівняння описує пряму, що обертається навколо початку системи координат залежно від зміни значень х1 та х2.
Розглянемо кутовий коефіцієнт нахилу прямої (4), що виражає цільову функцію:
.
(5)
Отже, кутовий коефіцієнт являє собою функцію від Z. Для визначення умов зростання (спадання) функції (5) дослідимо зміну знака її похідної:
(6)
Використовуючи формулу (6), можна встановити правила пошуку максимального (мінімального) значення цільової функції:
якщо
,
то функція (5) є зростаючою, і за збільшення
значення Z
(значення цільової функції) кутовий
коефіцієнт нахилу прямої (4) також
збільшується. Тобто у разі, якщо
,
для відшукання точки максимуму необхідно
повертати пряму, що описує цільову
функцію, навколо початку системи
координат у напрямку проти годинникової
стрілки;якщо
,
то функція (5)
є спадною і за збільшення значення Z
(значення цільової функції) кутовий
коефіцієнт нахилу прямої (4) буде
зменшуватись. Тому у разі, якщо
,
для відшукання точки максимуму необхідно
повертати пряму, що описує цільову
функцію, навколо початку системи
координат у напрямку за годинниковою
стрілкою.
При розв’язуванні задачі дробово-лінійного програмування графічним методом можливі такі випадки:
багатокутник розв’язків задачі обмежений і максимальне та мінімальне значення досягаються у його кутових точках;
багатокутник розв’язків задачі необмежений, однак існують кутові точки, в яких досягаються максимальне та мінімальне значення цільової функції;
багатокутник розв’язків задачі необмежений і досягається лише один із екстремумів;
багатокутник розв’язків задачі необмежений, точки екстремумів визначити неможливо.
Розв’яжіть графічно задачу дробово-лінійного програмування:
за умов:
.
Розв’язання. Побудуємо на площині область допустимих розв’язків задачі. Маємо трикутник АВС.
Рис.1
Цільова функція задачі являє собою пряму, що обертається навколо початку системи координат (на рис.1 позначена пунктиром). Отже, залежно від напрямку обертання точками максимуму та мінімуму будуть А і С.
Скористаємося правилами визначення максимального та мінімального значень цільової функції. Перевіримо умову
,
тобто
для будь-якого значення Z
функція
є
спадною, отже, зі зростанням Z
кутовий коефіцієнт нахилу прямої, що
виражає цільову функцію, зменшуватиметься,
а тому відповідну пряму потрібно обертати
навколо початку координат за годинниковою
стрілкою.
Виконуючи зазначений порядок дій, маємо: С — точка максимуму, а точка А є точкою мінімуму цієї задачі.
