- •Математические методы и модели в экономике
- •Введение
- •1. Экономико-математическое моделирование и его этапы
- •2. Методы линейного программирования
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Постановка задачи линейного программирования и свойства ее решений
- •2.3. Графический способ решения злп
- •2.4. Симплексный метод решения злп
- •2.5. Теория двойственности
- •2.6. Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •2.7. Основные виды экономических задач, сводящихся к злп
- •2.8. Транспортная задача
- •3. Метод динамического программирования
- •3.1. Основные понятия и обозначения
- •3.2. Алгоритм реализации метода
- •4. Методы теории игр
- •4.1. Основные понятия. Игры в чистых стратегиях
- •4.2. Решение игр в смешанных стратегиях
- •4.3. Игры с природой
- •5. Сетевое планирование и управление
- •5.1. Сетевая модель и ее элементы
- •5.2. Числовые характеристики сетевого графика
- •5.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •6. Моделирование производства и потребления
- •6.1. Производственные функции и их характеристики
- •6.2. Линейная и Кобба-Дугласа производственные функции
- •6.3. Целевая функция потребления
- •7. Модель межотраслевого баланса
- •8. Моделирование экономических систем с помощью случайных процессов
- •8.1. Случайные процессы и их классификация
- •8.2. Потоки событий
- •8.3. Марковский случайный процесс с дискретным состоянием
- •8.4. Процессы гибели и размножения
- •9. Элементы теории массового обслуживания
- •9.1. Классификация моделей массового обслуживания
- •9.2. Одноканальная смо с отказами
- •9.3. Одноканальная смо с ожиданием и ограниченной очередью
- •9.4. Одноканальная смо с ожиданием и неограниченной очередью
- •Решение. Параметр потока обслуживания μ и приведенная интенсивность потока автомобилей определены в предыдущем примере:
- •9.5. Многоканальная смо с отказами
- •9.6. Многоканальная смо с ожиданием
- •Задания для самостоятельного решения
- •Список литературы
- •394030, Воронеж, ул. Карла Маркса, 67
2.3. Графический способ решения злп
Геометрическая интерпретация экономических задач дает возможность наглядно представить их структуру, выявить особенности и открывает пути исследования более сложных свойств. ЗЛП с двумя переменными всегда можно решить графически. Однако уже в трехмерном пространстве такое решение усложняется, а в пространствах, размерность которых больше трех, графическое решение, вообще говоря, невозможно. Случай двух переменных не имеет особого практического значения, однако его рассмотрение проясняет свойства ОЗЛП, приводит к идее ее решения, делает геометрически наглядными способы решения и пути их практической реализации.
Пусть дана задача
,
(2.11)
(2.12)
.
(2.13)
Дадим геометрическую
интерпретацию элементов этой задачи.
Каждое из ограничений (2.12), (2.13) задает
на плоскости
некоторую
полуплоскость. Полуплоскость — выпуклое
множество. Но пересечение любого числа
выпуклых множеств является выпуклым
множеством. Отсюда следует, что область
допустимых решений задачи (2.11)–(2.13) есть
выпуклое множество.
Перейдем к геометрической
интерпретации целевой функции. Пусть
область допустимых решений ЗЛП —
непустое множество, например многоугольник
(рис. 2.1).
Рис. 2.1
Выберем произвольное
значение целевой функции
.
Получим
.
Это уравнение прямой линии. В точках
прямой NМ
целевая функция сохраняет одно и то же
постоянное значение
.
Считая в равенстве (2.11)
параметром, получим уравнение семейства
параллельных прямых, называемых линиями
уровня целевой функции (линиями
постоянного значения).
Найдем частные производные
целевой функции по
и
:
,
(2.14)
.
(2.15)
Частная производная
(2.14) (так же как и (2.15)) функции показывает
скорость ее возрастания вдоль данной
оси. Следовательно,
и
—
скорости возрастания
соответственно вдоль осей
и
.
Вектор
называется градиентом функции. Он
показывает направление наискорейшего
возрастания целевой функции:
.
Вектор
указывает направление наискорейшего
убывания целевой функции. Его называют
антиградиентом.
Вектор
перпендикулярен к прямым
семейства
.
Из геометрической интерпретации элементов ЗЛП вытекает следующий порядок ее графического решения.
С учетом системы ограничений строим область допустимых решений
.Строим вектор наискорейшего возрастания целевой функции — вектор градиентного направления.
Проводим произвольную линию уровня .
При решении задачи на максимум перемещаем линию уровня в направлении вектора
так, чтобы она касалась области допустимых
решений в ее крайнем положении (крайней
точке). В
случае решения задачи на минимум линию
уровня
перемещают в антиградиентном направлении.Определяем оптимальный план
и экстремальное значение целевой
функции
.
Пример 2.2.
Найти максимум
функции
,
при ограничениях:
Строим прямую
по двум точкам (
),
(
).
Она делит плоскость на две полуплоскости.
Точка с координатами (0,0), удовлетворяет
первому неравенству, поэтому данное
неравенство определяет полуплоскость,
содержащую начало координат. Аналогично
определяем полуплоскости, задаваемые
остальными неравенствами. (На рис. 2.1
штриховка указывает ту полуплоскость,
которая определяется данным неравенством.)
Далее построим линию
уровня для
и вектор-градиент
Передвигаем линию уровня в направление вектора-градиента до тех пор, пока она имеет общие точки с многоугольником решений. Точка C принадлежит линии уровня, соответствующей наибольшему значению уровня, при котором линия уровня имеет общие точки с многоугольником решений.
Координаты точки C определяются как решение системы
~
откуда
.
.
Итак, максимальное
значение целевой функции равно 24,
достигается это значение при
.
Замечание. Геометрическое решение можно дать, если задача сформулирована в форме основной и число свободных переменных равно двум.
