- •1. Общая и основная задача линейного программирования (лп).
- •2.Формулы Эрланга систем массового обслуживания
- •1.Понятие плана. Выпуклость множества планов. Понятие опорного плана. Область допустимых решений задач лп.
- •Правила выбора разрешающего элемента при поиске опорного плана.
- •2.Теория графов Календарное планирование
- •3. Оценка потреб-
- •2. Оценка продол-
- •Расчленение
- •1.Двойственность и эквивалентность задач лп.
- •2.Матричные игры. Цена игры. Оптимальные стратегии
- •1.Стандартная (каноническая) задача (лп) и ее геометрическая интерпретация.
- •2.Матричные игры со смешанными стратегиями. Оптимальные стратегии
- •1.Оптимальный план. Достаточное условие существования оптимального плана..
- •2. Модель управления запасами.
- •1. Опорный план транспортной задачи. Метод «северо- западного угла». Метод минимального элемента. Метод северо-западного угла
- •Метод минимальной стоимости
- •2. Характеристики работы разомкнутых смо
- •1. Оптимальный план транспортной задачи. Метод потенциалов.
- •2. Системы массового обслуживания с ожиданием.
- •1.Модификация транспортной задачи.
- •2. Графический способ решения задачи лп
- •1. Основные понятия теории графов. Критический путь
- •2. Паутинная модель рынка.
- •1. Сетевые графики.
- •2. Теорема теории игр Неймана.
- •1.Метод наименьших квадратов. Система нормальных уравнений мнк
- •2. Имитационные модели.
- •1. Модель Леонтьева Многоотраслевой экономики (балансовый анализ).
- •2. Интерполирование опытных данных. Линейное интерполирование
- •1. Продуктивные модели Леонтьева.
- •2. Матричное решение задачи лп
- •1. Линейная модель обмена. Модель международной торговли.
- •2. Система массовое обслуживание с ограниченным временем ожиданием.
- •1. Модель равновесных цен. Балансовая модель.
- •2.Функции спроса и предложения. Равновесная цена.
- •1. Метод последовательного улучшения базисного плана. Симплекс метод.
- •2.Однофакторная линейная регрессионная модель
- •1. Финансовые операции и их эффективность. Виды начисления процентов на денежный вклад.
- •2. Локальная и интегральная теоремы Лапласа.
- •1. Кооперативные игры. Точка равновесия по Нэшу
- •2. Двойственность задач линейного программирования.. Двойственная задача линейного программирования.
1. Основные понятия теории графов. Критический путь
Во многих прикладных задачах изучаются системы связей между различными объектами. Объекты называются вершинами и отмечаются точками, а связи между вершинами называются дугами и отмечаются стрелками между соответствующими точками (рисунок 1.1).
Рисунок 1.1
Такие системы и образуют графы. Граф может изображать сеть улиц в городе: вершины графа – перекрестки, а дуги – улицы с разрешенным направлением движения (улицы могут быть с односторонним и двусторонним движением). В виде графов можно представить блок – схемы программ (вершины – блоки, а дуги – разрешенные переходы от одного блока к другому), электрические цепи, географические карты и молекулы химических соединений, связи между людьми и группами людей. Перейдем к точным определениям. граф структура компонент антибаза
Графом называется алгебраическая система G = (М, R), где R – двухместный предикатный символ. Элементы носителя М называются вершинами графа G, а элементы бинарного отношения R М2 – дугами. Таким образом, дугами являются пары вершин (a, b) R. При этом дуга (a, b) называется исходящей из вершины а и заходящей в вершину b.
Изображение графа G = (М, R) получается путем расположения различных точек на плоскости для каждой вершины a М, причем если (а, b) R, то проводится стрелка (дуга) из вершины а к вершине b.
Пример: Изображение графа G с множеством вершин М
{1,2,3,4} и множеством дуг R = {(1,1), (1,2), (2,3),(3, 4), (4,3), (4,1)} представлено на рисунке 1.1.
При задании графа для нас не имеет значения природа связи между вершинами а и b, важно только то, что связь существует и информация о связях содержится во множестве дуг R. Однако часто возникают ситуации, при которых такой информации оказывается недостаточно, например, в случаях, когда имеется несколько дуг, исходящих из вершины а и заходящих в вершину b, такие дуги называются кратными (рисунок 1.2). Тогда используется понятие мультиграфа.
Рисунок 1.2
Мулътиграфом G называется тройка (М, U, P), в которой М – множество вершин, U – множество дуг, а Р МUМ – трехместный предикат, называемый инцидентором и представляемый следующим образом: (a, u, b) P тогда и только тогда, когда дуга и исходит из вершины а и заходит в вершину b. Отметим, что любой граф можно представить в виде мультиграфа.
Граф G = (M, R) называется ориентированным (орграфом), если найдется дуга (а, b) R такая, что (b, а) R. Если же отношение R симметрично, т. е. из (а, b) R следует (b, а) R, то граф G называется неориентированным (неорграфом). Если одновременно пары (а, b) и (b, а) принадлежат R (рисунок 1.3, а), то информацию об этих дугах можно представить множеством [а, b] = {(а, b), (b, а)}, называемым ребром, которое соединяет вершины а и b. При этом вершины а и b называются концами ребра [а, b]. Ребра изображаются линиями (без стрелок), соединяющими вершины (рисунок 1.3, б).
Рисунок 1.3
Если в мультиграфе вместо дуг рассматриваются ребра, то мультиграф также называется неориентированным. Отметим, что если в орграфе G = (М, R) к каждой дуге (а, b) R добавить пару (b, а), то в результате образуется неорграф, который будем называть соответствующим данному орграфу G и обозначать через F(G).
Пример: Орграфу G, изображенному на рисунке 1.1, соответствует неорграф F(G), изображенный на рисунке 1.4.
Рисунок. 1.4
Информация о структуре графа может быть задана матрицей бинарного отношения. Пусть G = (М, R) – граф, в котором множество вершин имеет n элементов: М = {a1, a1, …, an}. Матрицей смежности АG = (Aij) графа G называется матрица порядка n, определенная следующим образом:
Если Аij = 1, то вершина аj называется последователем вершины аi, а аi – предшественником аj. Вершины аi и аj называются смежными, если Aij = 1 или Aji = 1.
Если G – мультиграф, то в матрице смежности AG элемент Аij по определению равен числу дуг, исходящих из вершины аi и заходящих в вершину аj (i, j {1, ..., n}).
Рисунок 1.5
Граф G, изображенный на рисунке 1.1.5, имеет матрицу смежности
Отметим, что если
G – неорграф, то матрица смежности AG
симметрична, т. е. не меняется при
транспонировании:
.
Петлей в графе G называется дуга, соединяющая вершину саму с собой. Если G – граф без петель, то в матрице смежности AG по главной диагонали стоят нулевые элементы:
Теорема 1. Графы изоморфны тогда и только тогда, когда их матрицы смежности получаются друг из друга одновременными перестановками строк и столбцов (т.е. одновременно с перестановкой i - й и j - й строк переставляются i - й и j - е столбцы).
Согласно этой теореме по матрице смежности граф восстанавливается однозначно с точностью до изоморфизма.
В графе G = (М, U, Р) дуга u U называется инцидентной вершине а М, если (а, u, b) Р или (b, u, а) Р для некоторого b М. Если М = {a1, ..., am}, U = {u1, ..., un}, то матрицей инцидентности BG = (Вij) мультиграфа G называется матрица размера m*n, определяемая по следующему правилу:
Рисунок. 1.6
Пример: Мультиграф G, изображенный на рисунке 1.6, имеет матрицу инцидентности
Мультиграфы G = (M, U, P) и G' = (M', U', P') называются изоморфными, если существуют биекции : М М' и : U U' такие, что (a, u, b) Р тогда и только тогда, когда ((a), (u), (b)) P’.
Аналогично теореме 1 справедлива
Теорема 2. Мультиграфы G и G' изоморфны тогда и только тогда, когда их матрицы инцидентности получаются друг из друга некоторыми перестановками строк и столбцов.
