
- •Нелинейные методы и модели в экономике.
- •Глава 6. Постановки знп и основные определения…………………………..3
- •Глава 7. Задача одномерной оптимизации…………………………………….13
- •Глава 8. Графический метод решения знп…………………………………...33
- •Глава 6. Постановки задачи нелинейного программирования (знп) и основные определения.
- •6.1. Задача нелинейного программирования (знп) и ее постановки.
- •6.2. Основные определения.
- •6.3. Классификация знп.
- •6.4. Классическая оптимизация.
- •Глава 7. Методы одномерной оптимизации
- •Постановка задачи. Основные понятия
- •7.2. Поиск отрезка, содержащего точку максимума Алгоритм Свенна
- •Методы нулевого порядка.
- •Дихотомический поиск (метод деления отрезка пополам)
- •Метод золотого сечения
- •Метод дск-Пауэлла
- •7.4. Методы первого порядка.
- •Метод средней точки
- •Метод хорд (секущих)
- •Метод кубической аппроксимации
- •7.5. Методы второго порядка. Метод Ньютона-Рафсона
- •Итерация 1
- •Глава 8. Графический метод решения знп.
- •8.1. Алгоритм графического метода решения знп
- •8.2. Решение примеров.
- •Выпуклые и вогнутые функции
- •Глава 9. Выпуклый анализ
- •9.1. Определения
- •9.2. Свойства вогнутых (выпуклых) функций
- •9.3. Критерии вогнутости (выпуклости) гладких функций
- •9.4. Экстремальные свойства вогнутых (выпуклых) функций
- •9.5. Сильно вогнутые (выпуклые) функции
- •9.5.1. Определение. Примеры
- •9.5.2. Свойства сильно вогнутых (выпуклых) функций
- •9.5.3. Критерии сильной вогнутости (выпуклости)
- •9.5.4. Экстремальные свойства сильно вогнутых (выпуклых) функций
- •Глава 10. Выпуклое программирование
- •10.1. Постановка задачи
- •10.2. Функция Лагранжа. Седловая точка функции Лагранжа, условия ее существования Определение 10.1. Функция , (10.10)
- •10.3. Достаточные условия оптимальности
- •10.4. Условия регулярности выпуклого множества
- •10.5. Теорема Куна-Таккера. Общий случай
- •10.6. Теорема Куна-Таккера. Случай линейных ограничений
- •Глава 11. Квадратичное програмирование.
- •11.1. Постановка задачи квадратичного программирования (зкп)
- •11.2. Применение теории Куна-Таккера к решению зкп.
- •11.3. Решение задач.
- •Глава 12. Методы безусловной оптимизации
- •12.1. Постановка задачи
- •. Методы нулевого порядка (прямого поиска)
- •Метод Хука-Дживса
- •Алгоритм метода Хука-Дживса, использующий одномерный поиск
- •Метод покоординатного спуска
- •Первый вариант
- •Второй вариант
- •Методы первого и второго порядков
- •Градиентные методы. Метод скорейшего спуска – метод Коши
- •Метод Ньютона
- •Модифицированный метод Ньютона
- •Методы, использующие сопряженные направления
- •Определение сопряженных направлений
- •Оптимизация квадратичной функции. Конечная сходимость алгоритмов, использующих сопряженные направления
- •12.4.4. Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла Метод Дэвидона-Флетчера-Пауэлла (дфп) принадлежит к классу квазиньютоновских методов, в которых направление поиска задаётся в виде
- •Алгоритм метода дфп
- •Итерация 1
- •Шаг 2. Вычислим , тогда .
- •Шаг 2.Вычислим , тогда .
- •12.4.5. Метод сопряжённых градиентов Флетчера-Ривса
- •Алгоритм метода Флетчера-Ривса
- •Глава 13. Методы условной оптимизации
- •13.1. Постановка задачи. Классификация методов
- •Общая схема методов условной оптимизации
- •Шаг 1. Выбрать ( -я итерация) – возможное направление подъёма функции в точке . Если такого направления нет, то полагаем и идем на выход. В противном случае перейти к шагу 2.
- •13.2. Методы возможных направлений
- •13.2.1. Метод Зойтендейка
- •Пример 13.2
- •Итерация 3
- •13.2.2. Метод Топкиса-Вейнотта
- •Пример 13.3
- •Итерация 1
- •Алгоритм метода Топкиса-Вейнотта
- •13.2.3. Метод Франка-Вульфа
- •Алгоритм метода Франка-Вульфа
- •Шаг 5. Находим шаг в направлении новой точки . Решение этой задачи (одномерной): .
- •Шаг 3. Так как , переходим к шагу 4.
- •Шаг 5. Решаем задачу: .
- •2.1. Постановки злп
- •3.1. Определение двойственной задачи
- •3.5. Анализ решения из и дз на основе отчетов ms Excel
- •4.1. Постановки транспортной задачи
- •4.4 Опорный план тз. Алгоритм нахождения исходного плана
- •4.5. Метод потенциалов решения транспортной задачи
- •4.6. Задача о назначениях
- •5.2. Метод ветвей и границ решения задач целочисленного программирования
- •5.3. Задача коммивояжера
13.2.3. Метод Франка-Вульфа
Пусть решается следующая задача:
(13.19)
при условиях
,
,
,
.
(13.20)
Отметим, что система ограничений этой задачи содержит только линейные неравенства. Это является основой для замены в окрестности исследуемой точки нелинейной целевой функции линейной, благодаря чему решения исходной задачи сводится к последовательному решению задач линейного программирования.
Алгоритм метода Франка-Вульфа
Начальный этап. Выбрать , , .
Основной этап.
Шаг 1. Определить .
Шаг 2. Решается задача:
(13.21)
-
решение этой задачи.
Шаг
3. Если
,
то
-
задача решена.
Шаг
4. Выбираем направление
.
Шаг 5. Находим (величина шага в направлении ), решая задачу одномерной оптимизации: .
Шаг
6. Положить
.
Определить
.
Шаг
7. Если
,
то задача решена, в противном случае
положить
и перейти к шагу 1.
Очевидно, что эту процедуру можно интерпретировать как метод возможных направлений. В самом деле, алгоритм Франка-Вульфа предусматривает, что исследуемые точки не выходят за пределы области допустимых решений задачи, а направление является возможным на каждой итерации метода.
Пример 13.5. Найти максимум функции
(13.22)
при условиях
.
(13.23)
Начальный
этап. Выбираем
начальную точку
,
,
,
.
Основной этап.
Итерация 1
Шаг
1. Определяем
.
Шаг 2. Решаем задачу:
,
;
фактически решаем задачу
.
Оптимальный
план этой задачи
.
Шаг
3. Так как
,
переходим к шагу 4.
Шаг
4. Выбираем
.
Шаг 5. Находим шаг в направлении новой точки . Решение этой задачи (одномерной): .
Шаг 6. Находим новую точку:
.
.
Шаг
7. Так как
,
то
и перейти к шагу 1.
Итерация 2
Шаг
1.
.
Шаг
2. Решаем вспомогательную задачу:
.
Решением является
.
Шаг 3. Так как , переходим к шагу 4.
Шаг
4. Выбираем
.
Шаг 5. Решаем задачу: .
Шаг
6. Положить
.
.
Шаг
7. Так как
,
то
и перейти к шагу 1.
Итерация 3
Шаг
1.
.
Шаг
2. Решаем вспомогательную задачу:
.
Решением является
.
Шаг
3. Так как
,
переходим к шагу 4.
Шаг
4. Выбираем
.
Шаг
5. Решаем задачу:
.
.
Решение
задачи
.
Шаг
6. Положить
.
.
Шаг
7.Так как
,
то
и задача решена.
Замечание.
Задав меньшее значение
,
можно было, выполнив дополнительные
итерации, ещё ближе подойти к точке
максимального значения целевой функции
(очевидно, что это точка
).
Ход решения задачи проиллюстрирован на рисунке 13.9.
Рис. 13.9. Метод Франка-Вульфа
Рассмотренные методы возможных направлений имеют две особенности – гарантированная сходимость для невыпуклых задач и допустимость получаемых точек. В качестве основных недостатков следует отметить медленную сходимость и неспособность удовлетворительно решать задачи с нелинейными ограничениями в виде равенств, так как у таких ограничений отсутствует допустимая внутренняя область.
В задаче выбора направлений берутся направления градиентного подъема. Кроме того, требование возможности выбираемого направления может приводить к отклонению от направления скорейшего подъема, что может в принципе уменьшить скорость приближения к решению. Таким образом, скорость сходимости в методах возможных направлений не выше, чем в градиентных методах безусловной оптимизации.
Следует отметить также, что недостатком методов возможных направлений является необходимость решения подзадач линейного программирования.
Практикум
«Линейные модели и методы в экономике»
Составить математическую модель задачи.
1. Компания «АВС» имеет возможность рекламировать свою продукцию по местному телевидению, общенациональному телевидению и по радио. Бюджет на рекламу ограничен 10 000 долларов в месяц. Одна минута рекламного времени на радио стоит 15 дол., на местном телевидении – 300 долларов, на общенациональном телевидении – 1000 долларов. Компания предполагает, что реклама на радио по времени должна превышать рекламу на местном телевидении не менее, чем в два раза. Вместе с тем известно, что нерационально использовать более 400 минут рекламы на радио в месяц. Исследования показывают, что реклама на национальном телевидении в 35 раз эффективнее рекламы на радио, а реклама на местном телевидении – в 25 раз эффективнее рекламы на радио. Разработайте оптимальный рекламный бюджет.
X1 – объем средств, выделенных на радио-рекламу (дол.)
X2 – объем средств, выделенных на рекламу по местному телевидению (дол.)
X3 – объем средств, выделенных на рекламу по национальному телевидению (дол.)
Х1+25Х2+35Х3→max
X1+X2+X3→min
X1+X2+X3≤10 000
10X1-X2≥0
X1≤6000
X1,X2,X3≥0
2. Банк «Moneybank», предоставляющий полный набор банковских услуг, находится в процессе формирования портфеля кредитов объемом 12 миллионов долларов. В следующей таблице представлены возможные типы банковских кредитов:
Тип кредита |
Ставка процента |
Вероятность невозвращения долга |
Кредиты физическим лицам |
0,140 |
0,10 |
Кредиты на покупку автомобилей |
0,130 |
0,07 |
Кредиты на покупку жилья |
0,120 |
0,03 |
Сельскохозяйственные |
0,125 |
0,05 |
Коммерческие |
0,100 |
0,02 |
Невозвращенные долги должны вычитаться из возможного дохода.
Конкурентная борьба вынуждает банк не менее 40% капитала помещать в сельскохозяйственные и коммерческие кредиты.
Для содействия строительной индустрии своего региона банк планирует вложить в кредиты на покупку жилья не менее 50% от общей суммы кредитов физическим лицам, на покупку автомобилей и жилья. Банк также поддерживает государственную политику, указывающую, что отношение невозвращаемых долгов ко всей сумме кредитов не должно превышать 0,04.
Сформировать оптимальный портфель кредитов.
X1 – объем кредитов физическим лицам (дол.)
X2 – объем кредитов на покупку автомобилей (дол.)
X3 – объем кредитов на покупку жилья (дол.)
X4 – объем сельскохозяйственных кредитов (дол.)
X5 – объем коммерческих кредитов (дол.)
0,04X1+0,06X2+0,08X3+0,12X4+0,08X5→max
X1+X2+X3+X4+X5≤ 12
X4+X5≥4,8
X3≥0,5(X1+X2+X3)
0,06X1+0,03X2-0,01X3+0,01X4-0,02X5≤0
X1,X2, X3,X4, X5≥0
3. Фабрика «Двери» получила заказ на производство дверных блоков, рассчитанный на 3 месяцев. В течении этого срока надо поставить 100, 250, 190 дверных блоков ежемесячно. Стоимость блоков в разные месяцы может быть различной, в зависимости от стоимости трудовых затрат, материалов и фурнитуры. Фабрика подсчитала, что стоимость продукции на следующие 3 месяцев составит 150 дол., 145 дол., 155 дол за один дверной блок.
Учитывая изменения стоимости, фабрика может производить больше дверей, чем необходимо, и использовать ранее произведенную продукцию для покрытия потребностей следующих месяцев.
Однако хранение одного дверного блока стоит 8 дол. в месяц, причем начисления за хранения происходят в конце каждого месяца.
Определите оптимальную временную схему производства.
Xij – количество дверей, произведенных в j–м месяце для i-го месяца
150X11+145X22+155X33+158X21+153X32+166X31→min
X11=100
X21+X22=250
X31+X32+X33=190
X11,X21, X22,X31,X32, X33≥0
4. Производственная фабрика АВС заключила контракт с сетью магазинов компьютерных товаров на поставку 1500 компьютерных мышек и 1200 клавиатур еженедельно. Работая в одну смену, компания АВС не может выполнить этот заказ, поэтому вынуждена ввести сверхурочные смены и воспользоваться услугами субподрядчиков, в результате чего возрастает стоимость продукции.
Найдите оптимальную схему производства каждого вида продукции.
Продукция |
Тип производства |
Еженедельные производственные возможности (шт.) |
Себестоимость единицы продукции (дол.) |
Компьютерная мышь |
Обычный |
0-550 |
12.00 |
Использование сверхурочных |
551-800 |
14.50 |
|
Использование субподрядчиков |
801-∞ |
16.00 |
|
Клавиатура |
Обычный |
0-620 |
10.00 |
Использование сверхурочных |
621-900 |
12.00 |
|
Использование субподрядчиков |
901-∞ |
15.00 |
X11 – количество компьютерных мышек, произведенных обычным способом
X12 – количество компьютерных мышек, произведенных с использованием сверхурочных
X13 – количество компьютерных мышек, произведенных с использованием суподрядчиков
X21 – количество компьютерных клавиатур, произведенных обычным способом
X22 – количество компьютерных клавиатур, произведенных с использованием сверхурочных
X23 – количество компьютерных клавиатур, произведенных с использованием суподрядчиков
12X11+14,5X12+16X13+10X21+12X22+15X23→min
X11+X12+X13=1500
X21+X22+X23=1200
X11≤550
X12≤250
X21≤620
X22≤280
X11,X12, X13,X21,X22, X23≥0
5. Менеджер по ценным бумагам намерен разместить 100000 ф. ст. капитала таким образом, чтобы получать максимальные годовые проценты с дохода. Его выбор ограничен четырьмя возможными объектами инвестиций: А, В, С и D. Объект А позволяет получать 6% годовых, объект В — 8% годовых, объект С— 10%, а объект D — 9% годовых. Для всех четырех объектов степень риска и условия размещения капитала различны. Чтобы не подвергать риску имеющийся капитал, менеджер принял решение, что не менее половины инвестиций необходимо вложить в объекты А и В. Чтобы обеспечить ликвидность, не менее 25% общей суммы капитала нужно поместить в объект D. Учитывая возможные изменения в политике правительства, предусматривается, что в объект С следует вкладывать не более 20% инвестиций, тогда как особенности налоговой политики требуют, чтобы в объект А было вложено не менее 30% капитала. В проект А должно быть вложено по крайней мере в 2 раза больше, чем в проект С. Найдите оптимальные объемы инвестиций.
X1 – объем инвестиций в объект А (ф.ст.)
X2 – объем инвестиций в объект B (ф.ст.)
X3 – объем инвестиций в объект C (ф.ст.)
X4 – объем инвестиций в объект D (ф.ст.)
0,06X1+0,088X2+0,1X3+0,09X4→max
X1+X2+X3+X4+X5=100 000
X1+X2≥50 000
X4≥25 000
X3≤20 000
X1≥30 000
X1≥2X3
X1,X2, X3,X4≥0
6. Администрация компании "Nemesis Company", осуществляя рационализаторскую программу корпорации, приняла решение о слиянии двух своих заводов в Аббатс-филде и Берчвуде. Предусматривается закрытие завода в Аббатсфилде и за счет этого — расширение производственных мощностей предприятия в Берчвуде. На настоящий момент распределение рабочих высокой и низкой квалификации, занятых на обоих заводах, является следующим:
Квалификация рабочих |
Аббатсфилд |
Берчвуд |
Высокая Низкая |
200 300 |
100 200 |
Итого |
500 |
300 |
В то же время после слияния завод в Берчвуде должен насчитывать 240 рабочих высокой и 320 рабочих низкой квалификации.
После проведения всесторонних переговоров с привлечением руководителей профсоюзов были выработаны следующие финансовые соглашения:
1. Все рабочие, которые попали под сокращение штатов, получат выходные пособия следующих размеров:
Квалифицированные рабочие - 2000 ф. ст.;
Неквалифицированные рабочие - 1500 ф. ст.
2. Рабочие завода в Аббатсфилде, которые должны будут переехать, получат пособие по переезду в размере 2000 ф. ст.
3. Во избежание каких-либо преимуществ для рабочих Берчвудского завода доля бывших рабочих завода в Аббатсфилде на новом предприятии должна совпадать с долей бывших рабочих Берчвудского завода.
Требуется построить модель линейного программирования, в которой определяется, как осуществить выбор работников нового предприятия из числа рабочих двух бывших заводов таким образом, чтобы минимизировать общие издержки, связанные с увольнением и переменой места жительства части рабочих.
7. Три распределительных центра поставляют автомобили трем дилерам. Автомобили от распределительных центров к дилерам перевозятся на трейлерах, и стоимость перевозок пропорциональна расстоянию между пунктами отправления и назначения и не зависит от степени загрузки трейлера.
В таблице приведены расстояния между распределительными центрами и дилерами, а также соответствующие величины спроса и предложения, выраженные в количестве автомобилей.
Составьте оптимальный план перевозок.
-
Центры
Дилеры
Предложение
1
2
3
1
100
150
200
400
2
50
100
60
200
3
40
90
100
150
Спрос
100
200
150
Хij- количество автомобилей, перевезенных из центра i к дилеру j
100X11+150X12+200X13+50X21+100X22+60X23+40X31+90X32+100X23→min
X11+X12+X13≤400
X21+X22+X23≤200
X31+X32+X33≤150
X11+X21+X31=100
X12+X22+X32=200
X13+X23+X33=150
X11,X12, X13,X21,X22, X23, X31,X32, X33≥0
8. Фирма занимается составление диеты, содержащей по крайней мере 20 единиц белков, 30 единиц углеводов, 10 единиц жиров и 40 единиц витаминов. Как дешевле всего достичь этого при указанных в таблице ценах на 1 кг( или 1л) имеющихся продуктов?
|
Хлеб |
Соя |
Сушеная рыба |
Фрукты |
Молоко |
Белки |
2 |
12 |
10 |
1 |
2 |
Углеводы |
12 |
0 |
0 |
4 |
3 |
Жиры |
1 |
8 |
3 |
0 |
4 |
Витамины |
2 |
2 |
4 |
6 |
2 |
Цена |
12 |
36 |
32 |
18 |
10 |
X1 – объем хлеба, включаемого в диету (кг)
X2 – объем сои, включаемого в диету (кг)
X3 – объем сушеной рыбы, включаемого в диету (кг)
X4 – объем фрукты, включаемого в диету (кг)
X5 – объем молока, включаемого в диету (л)
12X1+36X2+32X3+18X4+10X5→min
2X1+12X2+10X3+X4+2X5 ≥20
12X1+4X4+3X5 ≥30
X1+8X2+3X3+ 4X5 ≥10
12X1+36X2+32X3+18X4+10X5 ≥40
X1,X2, X3,X4, X5≥0
9. В пекарне для выпечки 4 видов хлеба используются мука двух сортов, маргарин и яйца. Имеющееся оборудование позволяет переработать в сутки не более 250 кг муки I сорта, 200 кг муки II сорта, 60 кг маргарина и 1380 штук яиц.
Наименование продукта |
Нормы |
расхода на 1 кг |
хлеба |
по видам |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
Мука I(кг) |
0,5 |
0,5 |
0 |
0 |
Мука II(кг) |
0 |
0 |
0,5 |
0,5 |
Маргарин (кг) |
0,125 |
0 |
0 |
0,125 |
Яйцо(шт) |
2 |
1 |
1 |
1 |
Прибыль |
14 |
12 |
5 |
6 |
Определить суточный план выпечки хлеба, максимизирующий прибыль, при условии, что весь запас яиц должен быть исчерпан полностью.
X1 – объем выпекаемого хлеба 1 вида (кг)
X2 – объем выпекаемого хлеба 1 вида (кг)
X3 – объем выпекаемого хлеба 1 вида (кг)
X4 – объем выпекаемого хлеба 1 вида (кг)
14X1+12X2+5X3+6X4→max
0,5X1+0,5X2≤250
0,5X3+0,5X4≤200
0,125X1+0,125X4≤60
2X1+X2+X3+ X4 ≤ 1380
X1,X2, X3,X4≥0
10. Фирма, специализирующаяся на производстве полуфабрикатов, выпускает три различных продукта, каждый из которых получается путем определенной обработки картофеля. Фирма может закупить картофель у четырех различных поставщиков. При этом объемы продуктов 1, 2, 3 (в тоннах), которые можно получить из одной тонны картофеля первого поставщика, отличаются от объемов, получаемых из того же количества картофеля других поставщиков. Соответствующие показатели приведены в таблице
Продукт |
Поставщик 1 |
Поставщик 2 |
Поставщик 3 |
Поставщик 4 |
План выпуска продукции (т) |
1 2 3 |
0.2 0.2 0.3 |
0.3 0.4 0.3 |
0,4 0,5 0,5 |
0,7 0,5 0,6 |
100 200 150 |
Стоимость сырья |
5 |
6 |
8 |
10 |
|
Какое количество картофеля следует купить у каждого из поставщиков, чтобы затраты были минимальные, а план был выполнен или перевыполнен?
X1 – количество картофеля, купленного у 1 поставщика (кг)
X2 – количество картофеля, купленного у 2 поставщика (кг)
X3 – количество картофеля, купленного у 3 поставщика (кг)
X4 – количество картофеля, купленного у 4 поставщика (кг)
5X1+6X2+8X3+10X4→min
0,2X1+0,3X2+0,4X3+0,7X4≤ 100
0,2X1+0,4X2+0,5X3+0,5X4≤ 200
0,3X1+0,3X2+0,5X3+0,6X4≤ 150
X1,X2, X3,X4≥0