- •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 дробово-лінійного програмування графічним методом
1.1.
1.2.
;
1.3.
Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №18.
Тема заняття: Розв’язання задач дробово-лінійного програмування.
Мета: сформувати вміння та навички розв’язання задач дробово-лінійного програмування.
Методичні рекомендації: Вивчити лекцію №5 та ознайомиться з наступною літературою [2 с. 183-208], [3 с. 252-294].
Постановка завдання:
Розв’язуючи економічні задачі, часто за критерій оптимальності беруть показники рентабельності, продуктивності праці тощо, які математично подаються дробово-лінійними функціями. Загальну економіко-математичну модель у цьому разі записують так:
за умов
,
.
Припускають, що знаменник цільової функції в області допустимих розв’язків системи обмежень не дорівнює нулю.
Алгоритм розв’язування задачі дробово-лінійного програмування передбачає зведення її до задачі лінійного програмування. Щоб виконати таке зведення, позначимо
,
зробимо заміну змінних
.
і запишемо економіко-математичну модель:
за умов
,
,
.
Дістали задачу лінійного програмування, яку можна розв’язати симплексним методом. Нехай оптимальний план
Оптимальні значення x0j знайдемо за формулою
.
Приклад 1.Розв’язати задачу дробово-лінійного програмування симплексним методом:
за умов
Розв’язування. Зведемо початкову задачу до задачі лінійного програмування згідно з розглянутими раніше правилами.
Позначимо
.
Введемо нові змінні:
,
.
Дістанемо задачу лінійного програмування:
за умов
Розв’яжемо задачу симплексним методом. У перше та останнє обмеження введемо штучні змінні y6, та y7.
Маємо оптимальний розв’язок перетвореної задачі:
,
,
,
.
Знайдемо
оптимальний розв’язок початкової
задачі, враховуючи, що
:
;
;
;
;
.
Отже,
,
.
Задача 1
Розв’язати задачі дробово-лінійного програмування симплекс-методом, результатами обчислень перевірити за допомогою процедури «Пошук рішення»:
1.1.
1.2.
;
1.3.
;
ДОДАТКОВІ ЗАВДАННЯ:
Задача 2
Розв’язати задачі дробово-лінійного програмування симплекс-методом, результатами обчислень перевірити за допомогою процедури «Пошук рішення»:
2.1.
2.2.
;
.
Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
ЛАБОРАТОРНЕ ЗАНЯТТЯ №19.
Тема заняття: Розв’язання задач теорії ігор.
Знаходження сідлової точки. Відбір домінуючих стратегій.
Мета: сформувати вміння та навички розв’язання задач теорії ігор, знаходження сідлової точки та відбору домінуючих стратегій.
Методичні рекомендації: Вивчити лекцію №6 та ознайомиться з наступною літературою [3 с. 224-250], [4 с. 239-251].
Постановка задачі теорії ігор:
В умовах ринкової економіки дедалі частіше виникають конфліктні ситуації, коли два або більше колективи (індивідууми) мають протилежні цілі та інтереси, причому результат дій кожної зі сторін залежить від дій супротивника.
На практиці будують моделі конфліктних ситуацій, які називають іграми. Для розв’язування таких задач застосовують математичний апарат теорії ігор.
Зауважимо, що учасники ігрової ситуації не завжди мають протилежні цілі. Наприклад, дві фірми, які надають однакові послуги, об’єднуються з метою спільного протистояння більшому супернику. Часто однією зі сторін гри є природні процеси чи явища, наприклад погодні, тобто маємо гру людини та погоди. Погодою людина практично не керує, але вона має пристосуватися до її постійних змін.
Характерною особливістю ігрової ситуації є взаємодія протилежних (не завжди) інтересів двох чи більше «розумних» суперників, кожний з яких намагається оптимізувати свої рішення. Існує багато різних ігор, серед яких найпоширеніші стратегічні. У таких іграх джерелом невизначеності є відсутність інформації про його стратегію. Кожна протидіюча сторона (гравці) мають можливість вибору одного (або кількох) варіантів дій — стратегій. Стратегією гравця називають план, за яким він здійснює вибір у будь-якій можливій ситуації, і володіючи будь-якою фактично можливою інформацією.
Ігри будуються за певними правилами й відбуваються в результаті певної кількості ходів. Ходом теорії ігор називають вибір однієї з можливих, визначених правилами гри дій і реалізацію цієї дії. Кожному ходові гравців відповідає певний виграш (програш), який вони одержують (сплачують).
Завдання кожного гравця — знайти оптимальну стратегію, яка за багаторазового повторення гри забезпечує йому максимально можливий середній виграш.
Якщо у грі беруть участь два гравці, то така гра називається парною (грою двох осіб). Часто у грі беруть участь багато сторін.
Найчастіше розглядається гра з двома гравцями, в яких виграші однієї сторони дорівнюють програшу іншої, а сума виграшів обох сторін дорівнює нулю, що в теорії ігор називають грою двох осіб з нульовою сумою. Ці ситуації є типовими у практичній діяльності менеджерів, маркетологів, спеціалістів рекламних служб, які щоденно приймають рішення в умовах гострої конкуренції, неповноти інформації тощо. Основною метою розв’язування задач цього класу є розробка рекомендацій щодо вибору оптимальних стратегій дії конфліктуючих сторін із застосуванням методичних підходів теорії ігор.
Отже, маємо два гравці А і В (гра двох осіб з нульовою сумою). Кожний гравець обирає одну з можливих стратегій:
гравець
А — стратегії
,
гравець В — стратегії
.
Результати (плата) за всіма можливими варіантами гри задаються, як правило, спеціальними функціями (що залежать від стратегій гравців) у вигляді платіжної матриці.
Нехай
(Аі;
Вj)
— виграш гравця А,
;
— виграш
гравця В,
.
Оскільки
гра з нульовою сумою, то
.
Тоді
в разі
маємо
.
Отже,
мета гравця А максимізувати
,
а гравця В — її мінімізувати. Нехай
,
тобто маємо матрицю
,
рядки якої відповідають стратегіям Аі, а стовпці — стратегіям Вj.
Матриця А називається платіжною, а також матрицею гри. Елемент цієї матриці aij — виграш гравця А, якщо він вибрав стратегію Ai, а гравець В — стратегію Bj.
Із багатьох критеріїв, які пропонуються теорією гри для вибору раціональних варіантів рішень, найпоширенішим (песимістичним) є критерій мінімаксу-максиміну. Сутність його полягає ось у чому.
Нехай
гравець А вибрав стратегію Аі.
Тоді в найгіршому випадку він отримає
виграш, що дорівнює
.
Якщо навіть гравець
В знає його стратегію, гравець А має
діяти так, щоб максимізувати свій
мінімальний виграш:
.
Таку стратегію гравця А називають максимінною, а розмір його гарантованого виграшу — нижньою ціною гри.
Стратегія,
яка забезпечує цей виграш, називається
максимінною
і позначається
.
Гравець
В, який програє суми в розмірі елементів
платіжної матриці, навпаки, має обрати
стратегію, що мінімізує його максимально
можливий програш за всіма варіантами
дій гравця А. Стратегію гравця В називають
мінімаксною
і позначають
.
Розмір його програшу — верхня
ціна гри:
.
Оптимальний розв’язок цієї задачі досягається тоді, коли жодній стороні не вигідно змінювати обрану стратегію, оскільки суперник може у відповідь обрати іншу стратегію, яка дасть йому кращий результат. Якщо
,
тобто
,
то гра називається цілком
визначеною.
Цілком визначені ігри називаються
іграми
із сідловою точкою.
У цій ситуації оптимальним для обох
гравців є вибір чистих стратегій —
максимінної для гравця А і мінімаксної
для В. Адже, якщо один із гравців додержує
оптимальної стратегії, то для іншого
відхилення від його оптимальної стратегії
не може бути вигідним. Якщо гра не має
сідлової точки, тобто
і
,
то максимінно-мінімаксні стратегії не
є оптимальними: кожна зі сторін може
поліпшити свій результат, обираючи
інший підхід. Оптимальний розв’язок
такої гри знаходять, застосовуючи
змішані
стратегії,
які є певними комбінаціями початкових
чистих стратегій.
Імовірності (або частоти) вибору кожної стратегії задаються відповідними векторами.
Для
гравця А:
,
де
;
Для
гравця В:
,
де
.
Очевидно,
що
,
;
,
.
Розглянемо гру, в якій є сідлова точка.
