
- •1.Визначення моделі.
- •2.Причини, що зумовлюють необхідність моделювання.
- •4.Визначення лінійного програмування.
- •5.Визначення динамічного програмування.
- •7.Що таке адекватність функції?
- •Класифікація математичного моделювання за видом економічних задач та відповідно до окремих розділів математики.
- •9. Стандартна форма запису задач лп.
- •10. Канонічна форма запису задачі лп.
- •11.Геометрична інтерпретація задачі лп.
- •12. Геометрична інтерпретація задачі нелінійного програмування.
- •13. Математична постановка задачі лп.
- •14.Перетворення математичного запису задачі лп для застосування симплекс методу.
- •15. Формули, які складають основу реалізації симплексного методу.
- •16. Економічна інтерпретація розв’язку задачі лп отриманого симплексним методом.
- •17. Яким чином з математичної постановки задачі лп скласти двоїсту задачу?
- •18. Необхідні і достатні умови для оптимального розв’язку двоїстої задачі
- •19. Теореми двоїстості, які дозволяють знайти розв’язок прямої задачі лп
- •20. Формула приросту цільової функції двоїстої задачі та її складові.
- •21. Формули, які складають основу реалізації двоїстого симплексного методу .
- •23.Яким чином скласти додаткове обчислення до задачі лп, щоб отримати цілочисловий розв’язок.
- •24. Загальний математичний запис транспортної задачі.
- •25.Загальний математичний запис задачі про призначення.
- •26.Загальний математичний запис транспортної задачі з пунктом перевалу.
- •27.З якої умови починають розв’язок транспортної задачі?
- •28.Умова якою перевіряють на оптимальність базові плани транс. Задачі.
- •29. Умова за якою визначають потенціали для базисних планів транспортної задачі.
- •30. Метод диференціальних рент.
- •31. Суть методу потенціалів.
- •32.В чому полягає перевага методу диференціальних рент над методом потенціалів?
- •34. Яка умова взята за основу при математичному формуванні Транспортної задачі?
- •35. Приведення стандартних форм запису лп до канонічних.
- •36. Основні перетворення при застосуванні методу множників Лагранжа.
- •37. Умови Куна-Такера для задач нелінійного програмування.
- •38. Теорема Куна-Такера.
- •39. Чого досягається застосовуючи множники Лагранжа в системі нелінійних рівнянь.
- •40. Необхідна і достатня умова для перевірки на оптимальність розв’язку задачі нелінійного програмування.
- •41. Що таке градієнт функції в градієнтних методах розв’язку задач нелінійного програмування.
- •42. Основна термінологія задач динамічного програмування.
- •45.Суть задачі динамічного програмування.
- •48.Суть задачі розподілу ресурсів в динамічній постановці.
- •50. Суть стохастичної задачі для динамічної постановки.
- •51. Математичні перетворення задачі динамічного програмування у диференційованій та стохастичній постановці.
- •52.Метод визначення коефіцієнтів рівняння регресії. 53.Яка формула відображає суть методу найменших квадратів. Разом.
- •54.Умова для застосування поліноміальних рівнянь одно факторної регресії для вирівнювання ряду динаміки.
- •55.Як вибрати степінь поліменіарності.
- •56.Вбудовані функції в програмі MathCad для розрахунку коефіцієнтів однофакторної регресії.
- •57,58 Статичні критерії для перевірки достовірності однофакторної регресійної моделі.
- •59. Формула емпіричної оцінки коефіцієнта факторної кореляції.
- •60. Математичний запис багатофакторного множинного поняття регресії.
- •61. Статистичні критерії та їх формули за якими виконують перевірку рівняння множинної регресії.
- •62. Що таке мультиколеніарність та як її визначати?
- •Що таке стійкість розв’язку при визначенні коефіцієнтів рівняння множинної регресії.
- •Як оцінюють адекватність рівняння множинної регресії
- •Як розраховують істотність, суттєвість рівняння множинної регресії?
- •Якщо в рівнянні множинної регресії присутні 3 і більше факторів, який метод вибору з цих факторів для включення в дане рівняння застосовують?
- •(Визначення моделей з ризику. 68. Поняття якими оперують в моделях ризику та не визначеності.). Разом.
48.Суть задачі розподілу ресурсів в динамічній постановці.
Нехай в результаті
поділу ресурсів х на величину у, х-у
величина g(у)набуває
одного із значень
при
зменшенні величини у до зменш
та
при
ймовірності
при зменшенні величини у до значення
.Функція
набуває
таких значення
-йм.даних
функцій , якщо їхні аргументи зменш. до
відповідних значень
-деякийкоеф.
Поскільки дані події незалежно виникають з йм. та то справедливий закон розподілу ресурсів в табличному вигляді .
кількість ресурсів |
|
|
|
|
ймовірність |
|
|
|
|
Має місце дискретний закон розподілу даної йм.
рівняння прибутку матиме вигляд:
49.Суть
задачі заміни обладнання.
Нехай
вартість продукції , що виробляється
за рік на 1 обладнання і для tp,
-
річнівитрати на обслуговування данного
обладнання ,
залишковавартістьобладнання
,р- вартість нового обладнання . Визначаємо
цикли заміниобладнання на період часу
N,таким
чином щоб прибуток за даний період від
використання даного обладнання був
макс.Прибуток дискретна функція
положення даної задачі:
-якщо продовжувати
експлуатацію обладнання
р., то прибуток склад. із суми прибутків
на n
–му етапі і n-1
етап .При цьому вік обладнання буде t+1
-наN- муетапі прибуток можна отримати як різницю r(t)-l(t)
-Позначивши прибуток
на
n-му
етапі матимемо 1 функціональне рівняння
-ЯкщоN
етапі обладнання замінити новим , то
прибуток буде визначатися за формулою
.
Також прибутком отриманим на попередніх N-1 етапах для обладнання вік якого 0+1 рівняння прибутку є таким
розрах. викон. по 2 р-ні відразу , при заміні обладнання час t.При цьому якщо величина прибутку за рівняння (1) більша або більше рівна величина прибутку з рівняння (2) то треба працювати на старому обладнанні . В інших випадках обладнання треба замінити
-Вартість
продукції що виражається на новому
обладнанні
-експлуатаційні
витрати лянового обладнання 0+1 рік за
N-1періодірозрахунку.
50. Суть стохастичної задачі для динамічної постановки.
Повернувшись
до наведеної в першому розділі класифікації
задач математичного програмування,
переконаємося, що в попередніх розділах
досить детально були розглянуті основні
види математичних моделей, які мають
детермінований характер. Головною
умовою побудови та використання
детермінованих моделей є припущення
про те, що всі початкові параметри задачі
мають бути чітко визначеними. З погляду
економіки така умова означає, що на
етапі постановки задачі абсолютно
точною є інформація стосовно всіх
параметрів
моделі. Однак загальновідомо, що
економічні системи функціонують
і розвиваються за умов невизначеності,
тобто досить важко, а іноді і неможливо,
мати точні значення деяких параметрів
математичної моделі, особливо коли
прогнозується розвиток процесів у
майбутньому. Фактичні значення можуть
суттєво відрізнятися від тих, які були
взяті за основу при побудові математичних
моделей та визначенні оптимальних
планів, що породжує ризик прийнятих
рішень. Невизначеність може бути різного
ступеня залежно від того, яку інформацію
ми маємо про досліджуваний процес чи
явище. Якщо відомий розподіл відповідних
параметрів, то для прийняття рішень
використовують методи стохастичного
програмування, суть яких полягає в тому,
що відшукуючи оптимальне рішення
,
тобто значення керованих змінних,
необхідно враховувати
також вплив ряду випадкових чинників
,
керувати якими немає можливості.
Наприклад, у разі планування діяльності
сільськогосподарських підприємств є
можливість точно передбачати площі
посівів сільськогосподарських культур,
рівні внесення добрив, поголів’я тварин
(керовані змінні), але кінцевий результат
діяльності у значній мірі залежить
також від погодних умов, податкової та
кредитної політики тощо (некеровані
змінні).
Умовні екстремальні задачі, в яких параметри умов або складові розв’язку — випадкові величини, є предметом стохастичного програмування.
У стохастичному програмуванні частіше, ніж в інших розділах математичного програмування, значні труднощі виникають не лише за розроблення методів розв’язування задач, а також у разі їх постановки. Адже у постановці кожної задачі мають відображатися особливості прийняття рішень за умов невизначеності. Постановка задачі стохастичного програмування істотно залежить від її цільових засад та інформаційної структури.