- •Содержание
- •2. Виды самостоятельной работы студентов по дисциплине
- •3. Рекомендации по организации самостоятельной работы студентов по темам дисциплины Тема 1. Введение. Предмет теории оптимальных решений. Люди и их роли в принятии решений. Альтернативы, критерии
- •1) Самостоятельное изучение теоретического материала по теме:
- •2) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 2. Исследование операций и его роль в принятии решений. Этапы операционного исследования и их содержание. Математическая модель и её виды. Классы операционных задач
- •Тема 3. Классические методы оптимизации. Одномерная безусловная и условная оптимизации. Многомерная безусловная и условная оптимизации
- •Часть 1. Классические методы оптимизации: Одномерная безусловная и условная оптимизации.
- •§1. Классические методы оптимизации.
- •Часть 2. Классические методы оптимизации: многомерная безусловная и условная оптимизации.
- •1) Изучение теоретического материала по теме:
- •§1. Классические методы оптимизации.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4. Общая теория многомерной безусловной и условной оптимизации
- •Часть 1. Многомерная безусловная оптимизация.
- •§2. Безусловный экстремум функций нескольких переменных.
- •Часть 2. Многомерная условная оптимизация.
- •§3. Условный экстремум функций нескольких переменных.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Численные методы безусловной оптимизации
- •Часть 1. Общие положения. Методы нулевого порядка.
- •§1. Общие положения.
- •§2. Методы нулевого порядка одномерной минимизации.
- •Часть 2. Методы первого и второго порядка.
- •§3. Методы первого и второго порядка.
- •Тема 6. Элементы численных методов задачи условной оптимизации выпуклого программирования
- •§4. Элементы численных методов задачи условной оптимизации выпуклого программирования.
- •Тема 7. Постановка задачи динамического программирования. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана. Задача распределения ресурсов
- •§1. Общая постановка задачи динамического программировании.
- •§2. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана.
- •§3. Задача о распределении средств между предприятиями.
- •Тема 8. Общая схема применения метода динамического программирования. Задачи замены оборудования и прокладки трубопровода
- •§4. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет.
- •§5. Задача о замене оборудования.
- •§6. Задача прокладки трубопровода.
- •Тема 9. Задача линейного программирования злп)
- •§1. Задача линейного программирования. Типичные задачи линейного программирования, их математические модели.
- •§2. Общая злп. Канонический злп.
- •§3. Теоретические основы решения злп. Геометрическая интерпретация злп. Идея аналитического решения.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •4) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 10. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •§3. Теоретические основы решения злп. Геометрическая интерпретация злп. Идея аналитического решения.
- •§4. Симплекс-метод решения злп.
- •Тема 11. Метод искусственного базиса. Целочисленная злп
- •Тема 12. Теория двойственности
- •§1. Теория двойственности.
- •Тема 13. Транспортная задача.
- •§3. Транспортная задача.
- •3) Самостоятельное решение примеров:
- •3) Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 14. Многоцелевая задача линейного программирования
- •§1. Многоцелевая задача линейного программирования.
- •Тема 15. Элементы теории игр
- •§2. Решение матричной игры.
- •Список рекомендуемой литературы
- •Приложение а. Варианты контрольных работ
- •Часть 1. Нелинейное программирование
- •Задание нп-1
- •Задание нп-2
- •Задание нп-3
- •Задание нп-4
- •Задание нп-5
- •Задание нп-6
- •Задание нп-7
- •Задание нп-8
- •Часть 2. Динамическое программирование Задание дп-1
- •Задание дп-2.
- •Задание дп-3
- •Часть 3. Линейное программирование
- •Задание лп-4
- •Задание лп-5
- •Задание лп-6
- •Часть 4. Некоторые применения линейного программирования Задание плп-1
- •Задание плп-2
- •Задание плп-3
- •Задание плп-4
- •Приложение б. Теоретические сведения
- •Глава 1. Модели динамического программирования
- •§1. Общая постановка задачи динамического программировании
- •§2. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •§3. Задача о распределении средств между предприятиями
- •§4. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на п лет
- •§5. Задача о замене оборудования
- •§6. Задача прокладки трубопровода
- •7. Упражнения
- •Глава 2. О многоцелевой задачей линейного программирования и теории матричных игр
- •§1. Многоцелевая задача линейного программирования
- •1.1. Постановка многоцелевой задачи линейного программирования.
- •§2. Решение матричной игры
- •2.1. Геометрический метод решения матричной игры.
- •2.2. Решение матричной игры сведением к задаче линейного программирования
- •2.3. Игры с «природой».
- •Приложение в. Титульный лист контрольной работы
§4. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на п лет
Прежде чем перейти к конкретным задачам, следует усвоить общую схему применения метода ДП.
Предположим, что все требования, предъявляемые к задаче методом ДП, выполнены. (Эти требования сформулированы в §1). Построение модели ДП и применение метода ДП для решения сводится к следующим моментам:
1. Выбирают способ деления процесса управления на шаги.
2. Определяют параметры состояния Sk и переменные управления Xk на каждом шаге.
3. Записывают уравнения состояний.
4. Вводят целевые функции k-го шага и суммарную целевую функцию.
5. Вводят в рассмотрение условные максимумы (минимумы) и условное оптимальное управление на м шаге: , .
6. Записывают основные для вычислительной схемы ДП уравнения Беллмана для и .
7. Решают последовательно уравнения Беллмана (условная оптимизация) и получают две последовательности функций: и .
8. После выполнения условной оптимизации получают оптимальное решение для конкретного начального состояния S0:
а) Zmах= (S0) и
б) по цепочке S0
…
оптимальное
управление:
=(
,
,
…,
).
Решая задачи, следует по возможности придерживаться этой схемы по крайней мере в начале изучения темы. Рассмотрим, как работает схема на примере задачи об оптимальном распределении ресурсов между двумя отраслями на п лет.
2. Планируется деятельность двух отраслей производства на п лет. Начальные ресурсы S0. Средства х, вложенные в I отрасль в начале года, дают в конце года прибыль f1(х) и возвращаются в размере q1(х)<х; аналогично для II отрасли функция прибыли равна f2(х), а возврата — q2(х) (q2(х)<х). В конце года все возвращенные средства заново перераспределяются между I и II отраслями, новые средства не поступают, прибыль в производство не вкладывается.
Требуется распределить имеющиеся средства S0 между двумя отраслями производства на п лет так, чтобы суммарная прибыль от обеих отраслей за п лет оказалась максимальной.
Необходимо:
а) построить модель ДП для задачи и вычислительную схему;
б) решить задачу при условии, что S0=10000 ед., п=4, f1(х)=0,6х, q1(х)=0,7x, f2(х)=0,5x, q2(х)=0,8х.
Решение. а) Процесс распределения средств между двумя отраслями производства разворачивается во времени, решения принимаются в начале каждого года, следовательно, осуществляется деление на шаги: номер шага — номер года. Управляемая система — две отрасли производства, а управление состоит в выделении средств каждой отрасли в очередном году. Параметры состояния к началу k-го года — Sk1 (k=1, 2, ..., п) — количество средств, подлежащих распределению. Переменных управления на каждом шаге две: хk — количество средств, выделенных I отрасли, и yk — II отрасли. Но так как все средства Sk1 распределяются, то yk=Sk1хk и поэтому управление на k-м шаге зависит от одной переменной хn, т.е. Хk(хk, Sk1хk).
Уравнения состояний
Sk=q1(хk)+q2(Sk1хk) (4.1)
выражают остаток средств, возвращенных в конце k-го года.
Показатель эффективности k-го шага — прибыль, полученная в конце k-го года от обеих отраслей:
f1(хk)+f2(Sk1хk) (4.2)
Суммарный показатель эффективности — целевая функция задачи — прибыль за п лет:
Z=
(хk)+f2(Sk1хk) (4.3)
Пусть (Sk1) — условная оптимальная прибыль за nk+1 лет, начиная с k-го года до n-го года включительно, при условии, что имеющиеся на начало k-го года средства Sk1 в дальнейшем распределялись оптимально. Тогда оптимальная прибыль за п лет Zmах= (S0).
Уравнения Беллмана имеют вид:
(Sn1)=
{f1(xn)+f2(Sn1хn)},
(4.4)
(Sk1)=
{f1(xk)+f2(Sk1хk)+
(Sk)},
(k=n1,
n2,
…, 2) (4.5)
б) Используем конкретные данные.
Уравнение состояний (4.1) примет вид:
Sk=0,7хk+0,8(Sk1хk) или Sk=0,8Sk10,1хk (4.6)
Целевая функция k-го шага (4.2)
0,6хk+0,5(Sk1хk)=0,1хk+0,5Sk1.
Целевая функция задачи
Z=
Sk1+0,1хk
(4.7)
Функциональные уравнения
(S3)=
{0,5S3+0,1х4},
(4.8)
(Sk1)= {0,1хk+0,5Sk1+ (Sk)}, (4.9)
Проводим условную оптимизацию.
IV шаг. Используем уравнение (4.8). Обозначим через Z4 функцию, стоящую в скобках, Z4=0,5S3+0,1х4; функция Z4 — линейная, возрастающая, так как угловой коэффициент 0,1 больше нуля. Поэтому максимум достигается на конце интервала [0; S3] (рис. 12.5). Следовательно, (S3)=0,6S3 при (S3)=S3.
III шаг. Уравнение:
(S2)= {0,1х3+0,5S2+0,6S3}.
Найдем S3 из уравнений состояний (4.6): S3=0,8S20,1х3 и, подставив его выражение в правую часть уравнения, получим
(S2)= {0,1х3+0,5S2+0,6(0,8S20,1х3)},
(S2)= {0,04х3+0,98S2}.
Как и в предыдущем случае, максимум достигается при х3=S2, т.е. (S2)=1,02S2 при (S2)=S2.
II ш а г. Из уравнения состояния: S2=0,8S10,1х2. Поэтому уравнение (4.8) при k=2 примет вид:
(S1)= {1,316S10,002x2}.
Линейная относительно x2 функция =1,316S10,002x2 убывает на отрезке [0; S1], и поэтому ее максимум достигается при x2=0: (S1)=1,316S1 при (S1)=0.
I шаг. S1=0,8S00,1х1. Уравнение (4.8) при k=1 имеет вид:
(S0)=
{1,5528S00,0316x1}.
Как и в предыдущем случае, максимум достигается в начале отрезка, т.е.
(S0)=1,5528S0 при (S0)=0.
На этом условная оптимизация заканчивается. Используя ее результат и исходные данные, получим Zmах= (10000), Zmах=15528.
=0,
=S0=10000
(все средства выделяются II отрасли)
=0,8100000,10=8000
=0,
=S1=8000
(все средства выделяются II отрасли)
=0,880000,10=6400
=6400,
=0
(все средства выделяются I отрасли)
=0,864000,16400=4480
=4480,
=0
(все средства выделяются I отрасли).
Оптимальная прибыль за 4 года, полученная от двух отраслей производства при начальных средствах 10000 ед., равна 15528 ед. при условии, что I отрасль получает по годам (0; 0; 6400; 4480), а II отрасль — соответственно (10000; 8000; 0; 0).
