- •Содержание
- •ВВЕДЕНИЕ
- •1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •1.1. Понятие математической модели. Математическая модель в задачах линейного программирования
- •1.2. Примеры задач линейного программирования
- •1.3. Графический метод решения задач линейного программирования
- •1.4. Приведение задач линейного программирования к стандартной форме
- •2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ СИМПЛЕКС-МЕТОДА
- •2.1. Пример задачи линейного программирования: задача планирования производства
- •2.2. Принцип работы симплекс-метода
- •2.3. Определение начального допустимого решения
- •2.5. Решение задач линейного программирования средствами табличного процессора Excel
- •2.6. Анализ оптимального решения на чувствительность
- •2.6.1. Статус ресурсов
- •2.6.2. Ценность ресурсов
- •2.6.3. Анализ на чувствительность к изменениям запасов ресурсов
- •2.6.4. Анализ на чувствительность к изменениям коэффициентов целевой функции
- •3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО БАЗИСА
- •3.1. Назначение и принцип работы методов искусственного базиса
- •3.2. Двухэтапный метод
- •3.3. Анализ оптимального решения на чувствительность
- •3.3.1. Анализ на чувствительность к изменениям правых частей ограничений “меньше или равно”
- •3.3.2. Анализ на чувствительность к изменениям правых частей ограничений “больше или равно”
- •3.3.3. Анализ на чувствительность к изменениям коэффициентов целевой функции
- •4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ЛИНЕЙНОГО ЦЕЛОЧИСЛЕННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •4.1. Назначение методов целочисленного программирования
- •4.2. Метод ветвей и границ
- •5. ТРАНСПОРТНЫЕ ЗАДАЧИ
- •5.1. Постановка задачи
- •5.2. Поиск допустимого решения
- •5.3. Поиск оптимального решения. Метод потенциалов
- •5.4. Транспортные задачи с неправильным балансом
- •5.5. Вырожденное решение
- •6. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ НЕЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •6.1. Постановка задачи нелинейного программирования
- •6.2. Примеры задач нелинейного программирования
- •6.4. Решение задач нелинейного программирования средствами табличного процессора Excel
- •7. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
- •7.1. Постановка задачи. Принцип работы метода динамического программирования
- •7.2. Примеры решения задач на основе метода динамического программирования
- •8. АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
- •8.1. Понятие системы массового обслуживания
- •8.2. Потоки заявок в СМО. Законы распределения интервалов времени между заявками и времени обслуживания
- •8.3. Типовой узел СМО. Классификация СМО
- •8.4. Параметры и характеристики СМО
- •8.5. Вероятности состояний СМО
- •8.6. Экономические характеристики СМО
- •8.7. Одноканальные СМО без ограничений на очередь
- •8.8. Многоканальные СМО без ограничений на очередь
- •8.9. СМО с ограничением на длину очереди
- •8.10. СМО без очереди
- •8.11. СМО с заявками с разным временем обслуживания
- •8.12. СМО с приоритетами
- •8.13. Многофазные СМО. Сети СМО
- •8.14. Замкнутые СМО
- •9.1. Понятия риска и неопределенности. Постановка задачи
- •9.2. Методы выбора решений в условиях риска и неопределенности
- •9.2.1. Выбор решений при известных вероятностях внешних условий. Критерий Байеса
- •9.2.2. Выбор решений при неизвестных вероятностях внешних условий
- •Литература
9.ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА
ИНЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
9.1.Понятия риска и неопределенности. Постановка задачи
Во многих случаях результат принятия решения зависит не только от самого решения, но и от некоторых внешних условий. Под внешними условиями понимаются любые факторы, на которые невозможно влиять (или возможность такого влияния ограничена): спрос на продукцию, действия конкурентов, при- родно-климатические факторы и т.д. Так как заранее точно неизвестны условия реализации решения, не могут быть заранее известны и его результаты: прибыль, затраты, сроки реализации решения и т.д.
Под неопределенностью понимается неполнота информации о внешних условиях, влияющих на результат принимаемого решения. Под риском понимается возможность каких-либо неблагоприятных последствий принятого решения: потери ресурсов, недополучения прибыли, возникновения дополнительных расходов, несвоевременного выполнения работ и т.д.
Задачи, связанные с принятием решений в условиях риска, возникают, например, при планировании производства. Результат принятого решения (например, прибыль от выпуска продукции) зависит не только от действий предприятия (т.е. от вида выпускаемой продукции, объема производства, качества продукции и т.д.), но и от внешних факторов (например, от спроса на продукцию, от наличия на рынке аналогичных видов продукции и т.д.). Очевидно, что внешние условия не могут быть точно известны заранее, и предприятие не может существенно влиять на них.
Имеется большое количество разнообразных формулировок задач, решаемых в условиях риска и неопределенности, и методов их решения.
Многие задачи, решаемые в условиях риска и неопределенности, могут быть сформулированы следующим образом. Требуется выбрать одно из M воз-
можных решений (альтернатив): A1, A2,..., AM. Известно, что каждое из решений может быть реализовано в одном из N вариантов внешних условий: B1B , B2B ,...,BNB . Для каждого из решений известны его последствия (выигрыши сторо-
ны, принимающей решение) в каждом из вариантов внешних условий: Eij, i=1,...,M, j=1,...,N. Эти выигрыши можно свести в таблицу, называемую матрицей выигрышей (или платежной матрицей). Такая матрица представляет собой математическую модель задачи. Общий вид матрицы выигрышей показан в табл.9.1.
Метод построения матрицы выигрышей полностью зависит от конкретных условий задачи.
Требуется выбрать наиболее эффективный вариант решения, т.е. одно из решений A1, A2,..., AМ.
128
Таблица 9.1
|
B1 |
B2 |
… |
BN |
|
B |
B |
B |
|
|
|
|
|
|
A1 |
E11 |
E12 |
… |
E1N |
A2 |
E21 |
E22 |
… |
E2N |
… |
… |
… |
… |
… |
AM |
EM1 |
EM2 |
… |
EMN |
Примечания:
1.В матрице выигрышей могут быть отрицательные элементы, соответствующие
убыткам.
2.В некоторых случаях вместо матрицы выигрышей используется матрица затрат.
Вэтом случае элемент Еij - это затраты, связанные с i-м решением в j-м варианте внешних условий.
Пример 9.1. Крупная фирма предполагает приобрести пакет акций одного из трех предприятий (П1, П2, П3). Прибыль, которую получит фирма от покупки акций, не может быть точно известна заранее, так как она зависит от того, как будет изменяться стоимость этих акций. Возможные величины прибыли фирмы от покупки акций предприятий (в млн ден.ед.) приведены в табл.9.2.
|
|
|
Таблица 9.2 |
Пакет |
Изменение стоимости акций |
||
акций |
Рост |
Стабильное |
Снижение |
|
|
состояние |
|
П1 |
10 |
6 |
-7 |
П2 |
6 |
4 |
-3 |
П3 |
8 |
3 |
-2 |
Величины в таблице обозначают следующее: если, например, фирма приобретет пакет акций предприятия П1, и их стоимость будет расти, то прибыль фирмы составит 10 млн ден.ед. Если стоимость акций предприятия П1 будет оставаться стабильной, то прибыль фирмы составит 6 млн ден.ед. В случае снижения стоимости акций фирма понесет убыток в размере 7 млн ден.ед.
Согласно имеющимся экспертным оценкам, возможны четыре сценария развития экономической ситуации (С1, С2, С3, С4):
•сценарий С1: стоимость акций предприятий П1 и П2 остается стабильной, стоимость акций предприятия П3 растет;
•сценарий С2: стоимость акций П1 снижается, П2 и П3 – растет;
•сценарий С3: стоимость акций П1 растет, П2 и П3 – снижается;
•сценарий С4: стоимость акций всех предприятий остается стабильной. Требуется определить, какой пакет акций следует приобрести фирме, что-
бы получить максимальную прибыль.
Данная задача решается в условиях риска и неопределенности, так как прибыль фирмы зависит не только от ее решения (т.е. от того, какой пакет ак-
129