- •Основы математики и ее приложения в экономическом образовании
- •Предисловие
- •Введение
- •1.2. Вещественные числа и их свойства
- •1.3. Числовая прямая (числовая ось) и множества на ней
- •1.4. Грани числовых множеств
- •1.5. Абсолютная величина числа
- •Глава 2. Предел последовательности
- •2.1. Числовые последовательности
- •2.2 Применение в экономике
- •Глава 3. Функции одной переменной
- •3.1. Понятие функции
- •3.2. Предел функции
- •3.3. Теоремы о пределах функций
- •3.4. Два замечательных предела
- •3.5. Бесконечно малые и бесконечно большие функции
- •3.6. Понятие непрерывности функции
- •3.7. Непрерывность элементарных функций
- •3.8. Понятие сложной функции
- •3.9. Элементы аналитической геометрии на плоскости
- •Глава 4. Основы дифференциального исчисления
- •4.1. Понятие производной
- •4.2. Понятие дифференциала функции
- •4.3. Правила дифференцирования суммы, произведения и частного
- •4.4. Таблица производных простейших элементарных функций
- •4.5. Дифференцирование сложной функции
- •4.6. Понятие производной n-го порядка
- •Глава 5. Применение производных в исследовании функций
- •5.L. Раскрытие неопределенностей
- •5.2. Формула Маклорена
- •5.3. Исследование функций и построение графиков
- •5.4. Применение в экономике
- •Глава 6. Неопределенный интеграл
- •6.1. Первообразная и неопределенный интеграл
- •6.2. Основные свойства неопределенного интеграла
- •6.3. Таблица основных неопределенных интегралов
- •6.4. Основные методы интегрирования
- •Глава 7. Определенный интеграл
- •7.1. Условия существования определенного интеграла
- •7.2. Основные свойства определенного интеграла
- •7.3. Основная формула интегрального исчисления
- •7.4. Основные правила интегрирования
- •7.5. Геометрические приложения определенного интеграла
- •7.6. Некоторые приложения в экономике
- •7.7. Несобственные интегралы
- •Глава 8. Функции нескольких переменных
- •8.1. Евклидово пространство Em
- •8.2. Множества точек евклидова пространства Еm
- •8.3. Частные производные функции нескольких переменных
- •8.4. Локальный экстремум функции нескольких переменных
- •8.5. Применение в задачах экономики
- •Часть 2. Элементы теории обыкновенных дифференциальных уравнений
- •Глава 9. Дифференциальные уравнения первого порядка
- •9.1. Основные понятия
- •9.2. Уравнения с разделяющимися переменными
- •9.3. Неполные уравнения
- •9.4. Линейные уравнения первого порядка
- •Глава 10. Дифференциальные уравнения второго порядка
- •10.1. Основные понятия теории
- •10.2. Уравнения, допускающие понижение порядка
- •10.3. Линейные дифференциальные уравнения второго порядка с постоянными коэффициентами
- •10.4. Краевая задача для дифференциального уравнения второго порядка
- •Глава 11. Аппарат дифференциальных уравнений в экономике
- •11.1. Дифференциальные уравнения первого порядка
- •11.2. Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами)
- •Часть 3. Элементы линейной алгебры Глава 12. Векторы
- •12.1. Векторное пространство
- •12.2. Линейная зависимость векторов
- •12.3. Разложение вектора по базису
- •Глава 13. Матрицы
- •13.1. Матрицы и операции над ними Понятие матрицы
- •13.2. Обратная матрица
- •Глава 14. Определители
- •14.1. Операции над определителями и основные свойства
- •14.2. Ранг матрицы и системы векторов
- •Глава 15. Системы линейных алгебраических уравнений
- •15.1. Основные понятия
- •15.2. Методы решения систем линейных уравнений
- •15.3. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса
- •15.4. Геометрическая интерпретация системы линейных уравнений
- •15.5. Однородные системы линейных уравнений
- •Глава 16. Применение элементов линейной алгебры в экономике
- •16.1. Использование алгебры матриц
- •16.2. Модель Леонтьева многоотраслевой экономики
- •16.3. Линейная модель торговли
- •Часть 4. Элементы теории вероятностей Глава 17. Основные положения теории вероятностей
- •17.1. Основные понятия теории вероятностей
- •17.2. Теорема сложения вероятностей
- •17.3. Теорема умножения вероятностей
- •17.4. Обобщения теорем сложения и умножения
- •17.5. Схема независимых испытаний
- •Глава 18. Случайные величины
- •18.1. Случайные величины и законы их распределения
- •18.2. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •18.3. Система двух случайных величин
- •18.4. Непрерывные случайные величины
- •18.5. Основные распределения непрерывных случайных величин
- •18.6. Некоторые элементы математической статистики
- •Раздел II. Основы оптимального управления
- •Часть 5. Элементы линейного программирования
- •Глава 19. Элементы аналитической геометрии в n-мерном пространстве
- •19.1. Основные понятия и определения
- •19.2. Решение систем m линейных неравенств с двумя переменными
- •Глава 20. Графический метод
- •20.1. Постановка задачи
- •20.2. Алгоритм решения задач
- •20.3. Выбор оптимального варианта выпуска изделий
- •20.4. Экономический анализ задач с использованием графического метода
- •Глава 21. Симплексный метод
- •21.1. Общая постановка задачи
- •21.2. Алгоритм симплексного метода
- •21.3. Анализ эффективности использования производственного потенциала предприятия
- •21.4. Альтернативный оптимум
- •Глава 22. Двойственность в линейном программировании
- •22.1. Виды двойственных задач и составление их математических моделей
- •22.2. Основные теоремы двойственности
- •22.3. Решение двойственных задач
- •22.4. Экономический анализ задач с использованием теории двойственности
- •22.5. Стратегическое планирование выпуска изделий с учетом имеющихся ресурсов
- •Глава 23. Транспортная задача
- •23.1. Общая постановка задачи
- •23.2. Нахождение исходного опорного решения
- •23.3. Определение эффективного варианта доставки изделий к потребителю
- •23.4. Проверка найденного опорного решения на оптимальность
- •23.5. Переход от одного опорного решения к другому
- •23.6. Альтернативный оптимум в транспортных задачах
- •23.7. Вырожденность в транспортных задачах
- •23.8. Открытая транспортная задача
- •23.9. Определение оптимального варианта перевозки грузов с учетом трансформации спроса и предложений
- •23.10. Экономический анализ транспортных задач
- •23.11. Приложение транспортных моделей к решению некоторых экономических задач
- •23.12. Выбор оптимального варианта использования производственного оборудования
- •Глава 24. Целочисленное программирование
- •24.1. Общая формулировка задачи
- •24.2. Графический метод решения задач
- •24.3. Прогнозирование эффективного использования производственных площадей
- •24.4. Метод Гомори
- •Глава 25. Параметрическое линейное программирование
- •25.1. Постановка задачи
- •25.2. Линейное программирование с параметром в целевой функции
- •25.3. Определение диапазона оптимального решения выпуска продукции при изменении условий реализации
- •25.4. Транспортная параметрическая задача
- •25.5. Нахождение оптимальных путей транспортировки грузов при нестабильной загрузке дорог
- •Глава 26. Задача о назначениях
- •26.1. Постановка задачи
- •26.2. Алгоритм решения задачи
- •26.3. Планирование загрузки оборудования с учетом максимальной производительности станков
- •26.4. Выбор инвестиционных проектов в условиях ограниченности финансовых ресурсов
- •Глава 27. Задачи с несколькими целевыми функциями
- •27.1. Формулировка задачи
- •27.2. Математическая модель нахождения компромиссного решения
- •27.3. Определение оптимального выпуска продукции при многокритериальных экономических показателях
- •Часть 6. Элементы оптимального управления Глава 28. Нелинейное программирование
- •28.1. Общая постановка задачи
- •28.2. Графический метод
- •28.3. Дробно-линейное программирование
- •28.4. Метод множителей Лагранжа
- •Глава 29. Динамическое программирование
- •29.1. Постановка задачи
- •29.2. Некоторые экономические задачи, решаемые методами динамического программирования
- •Глава 30. Сетевые модели
- •30.1. Основные понятия сетевой модели
- •30.2. Минимизация сети
- •Часть 7. Принятие решений и элементы планирования Глава 31. Основные понятия теории игр
- •31.1. Графическое решение игр вида (2 X n) и (m X 2)
- •31.2. Решение игр (aij)mxn с помощью линейного программирования
- •31.3. Применение матричных игр в маркетинговых исследованиях
- •31.4. Сведение матричной игры к модели линейного программирования
- •31.5. Игры с "природой"
- •31.6. Определение производственной программы предприятия в условиях риска и неопределенности с использованием матричных игр
- •31.7. "Дерево" решений
- •Глава 32. Элементы системы массового обслуживания (смо)
- •32.1. Формулировка задачи и характеристики смо
- •32.2. Смо с отказами
- •32.3. Смо с неограниченным ожиданием
- •32.4. Смо с ожиданием и с ограниченной длиной очереди
- •32.5. Определение эффективности использования трудовых и производственных ресурсов в системах массового обслуживания
- •Глава 33. Некоторые модели управления запасами
- •33.1. Общая постановка задачи
- •33.2. Основная модель управления запасами
- •33.3. Модель производственных запасов
- •33.4. Модель запасов, включающая штрафы
- •33.5. Решение экономических задач с использованием моделей управления запасами
- •Часть 8. Практикум
- •2. Задачи на случайные величины
- •Ответы к упражнениям
- •Приложение
- •Литература
- •Глава 32. Элементы системы массового обслуживания (смо) 382
- •Глава 33. Некоторые модели управления запасами 391
- •Часть 8. Практикум 399
Глава 26. Задача о назначениях
26.1. Постановка задачи
Задача заключается в выборе такого распределения ресурсов по объектам, при котором минимизируется стоимость назначений. Предполагается, что каждый ресурс назначается ровно один раз и каждому объекту приписывается ровно один ресурс.
Возможные применения задачи о назначениях представлены в табл. 26.1.
Матрица стоимостей С имеет вид
где cij — затраты, связанные с назначением i-го ресурса на j-й объект, i = j = , где п — число объектов или ресурсов.
Обозначим:
Таким образом, решение задачи может быть записано в виде Х = (xij).
Допустимое решение называется назначением. Оно строится путем выбора ровно одного элемента в каждой строке матрицы X = (xij) и ровно одного элемента в каждом столбце этой матрицы.
Элементы cij матрицы С, соответствующие элементам xij = 1 матрицы X, будем отмечать кружками:
Математическая постановка задачи:
при ограничениях:
26.2. Алгоритм решения задачи
Задача о назначениях является частным случаем транспортной задачи, в которой ai = bj = 1. Поэтому ее можно решать алгоритмами транспортной задачи. Рассмотрим другой метод, который является более эффективным, учитывающим специфику математической модели. Этот метод называется венгерским алгоритмом. Он состоит из следующих шагов:
1) преобразования строк и столбцов матрицы;
2) определение назначения;
3) модификация преобразованной матрицы.
1-й шаг. Цель данного шага — получение максимально возможного числа нулевых элементов в матрице С. Для этого из всех элементов каждой строки вычитаем минимальный элемент соответствующей строки, а из всех элементов каждого столбца вычитаем минимальный элемент соответствующего столбца.
2-й шаг. Если после выполнения 1-го шага в каждой строке и каждом столбце матрицы С можно выбрать по одному нулевому элементу, то полученное решение будет оптимальным назначением.
3-й шаг. Если допустимое решение, состоящее из нулей, не найдено, то проводим минимальное число прямых через некоторые столбцы и строки так, чтобы все нули оказались вычеркнутыми. Выбираем наименьший невычеркнутый элемент. Этот элемент вычитаем из каждого невычеркнутого элемента и прибавляем к каждому элементу, стоящему на пересечении проведенных прямых.
Если после проведения 3-го шага оптимальное решение не достигнуто, то процедуру проведения прямых следует повторять до тех пор, пока не будет получено допустимое решение.
Пример.
Распределить ресурсы по объектам.
Решение. 1-й шаг. Значения минимальных элементов строк 1, 2, 3 и 4 равны 2, 4, 11 и 4 соответственно. Вычитая из элементов каждой строки соответствующее минимальное значение, получим
Значения минимальных элементов столбцов 1, 2, 3 и 4 равны 0, 0, 5, 0 соответственно. Вычитая из элементов каждого столбца соответствующее минимальное значение, получим
2-й шаг. Ни одно полное назначение не получено, необходимо провести модификацию матрицы стоимостей.
3-й шаг. Вычеркиваем столбец 1, строку 3, строку 2 (или столбец 2). Значение минимального невычеркнутого элемента равно 2:
Вычитаем его из всех невычеркнутых элементов и, складывая его со всеми элементами, расположенными на пересечении двух линий, получим
Ответ. Первый ресурс направляем на 3-й объект, второй — на 2-й объект, четвертый — на 1-й объект, третий ресурс — на 4-й объект. Стоимость назначения: 9 + 4 + 11 + 4 = 28.
Примечания. 1. Если исходная матрица не является квадратной, то нужно ввести фиктивные ресурсы или фиктивные объекты, чтобы матрица стала квадратной.
2. Если какой-либо ресурс не может быть назначен на какой-то объект, то соответствующая стоимость полагается равной достаточно большому числу М.
3. Если исходная задача является задачей максимизации, то все элементы матрицы С следует умножить на (—1) и сложить их с достаточно большим числом так, чтобы матрица не содержала отрицательных элементов. Затем задачу следует решать как задачу минимизации.
4. Если число линий, необходимое для того, чтобы вычеркнуть нулевые элементы, равно числу строк или столбцов (квадратной матрицы), то существует назначение нулевой стоимости.
