- •1. Об’єкт, предмет, завдання, цілі та структура курсу.
- •2.Моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів.
- •3. Основні характеристики економічної сис-ми як об’єкта моделювання
- •4. Етапи економіко-математичного моделювання
- •6. Економічна та математична постановка оптимізаційних задач
- •5. Kласифікації економіко-математичних моделей
- •7. Класифікація моделей і методів розв’язування задач математичного програмування
- •9. Історія розвитку та сучасний стан дослідження операцій.
- •8. Приклади економічних задач математичного програмування
- •10. Економічна та математична постановка задач лп
- •11. Цільова функція лп. Оптимальний план. Канонічна форма.
- •12.Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування
- •13.Симплексний метод розв’язування злп.Симплекс-таблиця та правила її заповнення.Алгоритм симплекс-методу.
- •15.Основна та двоїста задачі як пара взаємоспряжених злп.Правила побудови двоїстих задач
- •14.Сходимость симплекс-метода Метод искусственного базиса (м-метод)
- •16.Економічна інтерпрітація пари двоїстих задач.Основні теореми двоїстих задач та їх економічний зміст.
- •17.Післяоптимізаційний аналіз задач лінійного програмування. Аналіз лінійних моделей економічних задач
- •18.Оцінка рентабельності продукції, яка виробляється, і нової продукції.
- •21.Двоїстий симплекс-метод
- •19.Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •20. Приклад практичного використання двоїстих оцінок у аналізі економічної задачі
- •23. Метод потенціалів знаходження розв’язків транспортної задачі
- •25. Економічна і математична постановка цілочислової задачі лінійного програмування
- •26. Методи розв’язування цілочислових задач лп. Метод Гоморі. Метод гілок і меж
- •27. Економічна сутність і постановка та моделі окремих типів задач нелінійного програмування(нлп)
- •28. Задачі длп.Основні методи розв’язування задач длп
- •29. Метод множників Лагранжа
- •30.Опукле програмування.Необхідні та достатні умови існування сідлової точки.Теорема Куна-Таккера
- •31. Основні методи розвязування знлп
- •32. Квадратичне програмування
- •33. Загальна постановка здп
- •34. Методи динамічного програмування
- •35.Основні поняття теорії ігор. Приклади ігор. Прийняття рішень в умовах ризику. Ігри з нульовою сумою. Мішані стратегії в матричних іграх.
- •Нехай маємо скінченну матричну гру з платіжною матрицею
- •36.Зведення матричної гри до злп. Зведеня злп до матричної гри.
- •1. Об’єкт, предмет, завдання, цілі та структура курсу.
- •2. Моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів.
13.Симплексний метод розв’язування злп.Симплекс-таблиця та правила її заповнення.Алгоритм симплекс-методу.
симплекс-метод —
це ітераційна обчислювальна процедура,
яка дає змогу, починаючи з певного
опорного плану, за скінченну кількість
кроків отримати оптимальний план задачі
лінійного програмування
З розрахованих значень необхідно вибрати найменше
Тоді з базису
виключають i-ий
вектор, якому відповідає
.Перетином
напрямного стовпчика та напрямного
рядка визначається елемент симплексної
таблиці alk,
який називають розв’язувальним
елементом.
За допомогою елемента alk
і методу Жордана—Гаусса розраховують
нову симплексну таблицю, що визначатиме
наступний опорний план задачі.
Алгоритм розв’язування задачі лінійного програмування симплекс-методом складається з п’яти етапів:
1.Визначення початкового опорного плану задачі лінійного програмування.
2.Побудова симплексної таблиці.
3.Перевірка опорного
плану на оптимальність за допомогою
оцінок
.
Якщо всі оцінки задовольняють умову
оптимальності, то визначений опорний
план є оптимальним планом задачі. Якщо
хоча б одна з оцінок
не задовольняє умову оптимальності, то
переходять до нового опорного плану
або встановлюють, що оптимального плану
задачі не існує.
4.Перехід до нового опорного плану задачі здійснюється визначенням розв’язувального елемента та розрахунками елементів нової симплексної таблиці.
5.Повторення дій, починаючи з п. 3.
Далі ітераційний процес повторюють, доки не буде визначено оптимальний план задачі.
У разі застосування симплекс-методу для розв’язування задач лінійного програмування можливі такі випадки.
1. Якщо в оцінковому
рядку останньої симплексної таблиці
оцінка
відповідає вільній (небазисній) змінній,
то це означає, що задача лінійного
програмування має альтернативний
оптимальний план. Отримати його можна,
вибравши розв’язувальний елемент
у зазначеному стовпчику таблиці та
здійснивши один крок симплекс-методом.
2. Якщо при переході
у симплекс-методі від одного опорного
плану задачі до іншого в напрямному
стовпчику немає додатних елементів
,
тобто неможливо вибрати змінну, яка має
бути виведена
з базису, то це означає, що цільова
функція задачі лінійного програмування
є необмеженою й оптимальних планів не
існує.
3. Якщо для опорного
плану задачі лінійного програмування
всі оцінки
задовольняють умову оптимальності, але
при цьому хоча б одна штучна змінна є
базисною і має додатне значення, то це
означає, що система обмежень задачі
несумісна й оптимальних планів такої
задачі не існує.
15.Основна та двоїста задачі як пара взаємоспряжених злп.Правила побудови двоїстих задач
Кожна задача лінійного програмування пов’язана з іншою, так званою двоїстою задачею. утворюються одна з одної транспонуванням, тобто заміною рядків стовпчиками, а стовпчиків — рядками. що складається з коефіцієнтів при змінних у системі обмежень прямої задачі, і матриця коефіцієнтів у системі обмежень двоїстої задачі
Для побудови
двоїстої задачі необхідно звести пряму
задачу до стандартного виду. Вважають,
що задача лінійного програмування
подана у стандартному вигляді, якщо для
відшукання максимального значення
цільової функції всі нерівності її
системи обмежень приведені до виду «
»,
а для задачі на відшукання мінімального
значення — до виду «
».
Якщо пряма задача лінійного програмування подана в стандартному вигляді, то двоїста задача утворюється за такими правилами:
1. Кожному обмеженню прямої задачі відповідає змінна двоїстої задачі. Кількість невідомих двоїстої задачі дорівнює кількості обмежень прямої задачі.
2. Кожній змінній прямої задачі відповідає обмеження двоїстої задачі, причому кількість обмежень двоїстої задачі дорівнює кількості невідомих прямої задачі.
3. Якщо цільова функція прямої задачі задається на пошук найбільшого значення (max), то цільова функція двоїстої задачі — на визначення найменшого значення (min), і навпаки.
4. Коефіцієнтами при змінних у цільовій функції двоїстої задачі є вільні члени системи обмежень прямої задачі.
5. Правими частинами системи обмежень двоїстої задачі є коефіцієнти при змінних у цільовій функції прямої задачі.
6. Матриця що складається з коефіцієнтів при змінних у системі обмежень прямої задачі, і матриця коефіцієнтів у системі обмежень двоїстої задачі утворюються одна з одної транспонуванням, тобто заміною рядків стовпчиками, а стовпчиків — рядками.
