
- •1) Методы принятия оптимальных решений. Математические модели операции: детерминированный случай, оптимизация решений в условиях неопределенности.
- •1) Детерминированный случай
- •2) Оптимизация решений в условиях неопределенности
- •2) Методы принятия оптимальных решений. Оценка операции по нескольким показателям.
- •3) Оценка операции по нескольким показателям.
- •3) Основная задача линейного программирования (озлп). Допустимые решения и оптимальное решение задачи лп.
- •4) Геометрическая интерпретация озлп.
- •Анализ положения l относительно одр.
- •Дадим геометрическую интерпретацию поиска оптимального решения.
- •Тогда (x1*, x2*, …, xn*) – оптимальное решение
- •Некоторые выводы
- •5) Задача лп с ограничениями-неравенствами. Переход от нее к основной задаче.
- •6) Симплекс-метод решения задачи лп.
- •7) Табличный алгоритм замены переменных.
- •8. Отыскание опорного решения задачи лп на основе табличного алгоритма замены переменных.
- •9. Отыскание оптимального решения задачи лп на основе табличного алгоритма замены переменных.
- •10. Метод динамического программирования (дп). Алгоритм решения задач управления состоянием организма в биотехнических системах. Основное рекуррентное уравнение дп.
- •11. Управление переходом организма из исходного в конечное состояние методом дп: использование ориентированного графа.
- •12. Управление переходом организма из исходного состояния в конечное в условиях неопределенности.
- •13. Игровые методы обоснования решений. Основные понятия теории игр. Платежная матрица.
- •14. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса. Решение игры в чистых стратегиях.
- •15. Решение игры в смешанных стратегиях.
- •16. Игры 2х2 и их решение.
- •17. Геометрическая интерпретация решений игры 2х2.
- •18. Решение игр 2хn.
- •19. Решение игр mх2.
- •20. Решение игр mxn.
- •3.2. Элементы теории статистических решений
4) Геометрическая интерпретация озлп.
Пусть имеется задача ЛП с n независимыми x1, x2, …, xn и m линейно-независимыми уравнениями, в которой n-m = 2.
Алгоритм решения:
1) Выбираем 2 свободные переменные (пусть x1 и x2).
2) Остальные переменные (базисные) выражаем через эти 2, используя метод Гаусса (последовательного исключения переменных).
3) Получаем m уравнений следующего вида:
m
штук уравнений
4)
В области свободных переменных (координаты
x1
и x2)
находим ОДР, для которой все базисные
переменные будут не отрицательными (хj
≥ 0, j
=
,
т.е.работает в 1 квадранте).
5) Для каждой базисной переменной проделываем следующее:
x3
= 0, (
= 0), т.е. приравниваем правую часть к нулю
и строим прямые.
– по одну сторону соответствующая базовая переменная будет ≥ 0, эту часть и заштриховываем;
– по другую сторону соответствующая базовая переменная будет < 0.
6) Совмещаем все положительные полуплоскости и получаем ОДР.
(Как правило, ОДР представляет собой выпуклый многоугольник и стороны его ограничивают область. Всякая ОДР удовлетворяет системе ограничений (*)).
7) Для нахождения оптимального решения, необходимо построить L и проанализировать ее положение относительно ОДР.
Анализ положения l относительно одр.
Рассмотрим задачу, нахождения оптимального решения, т.е. такого, решение которого обращает функцию L в минимум.
L
=
(**),
где xj
– элементы решения
k = n – m = 2 (свободные переменные)
Каждая базисная переменная выражена через свободные
Если
x1
и x2
–
свободные переменные, то базисные
переменные –
Дадим геометрическую интерпретацию поиска оптимального решения.
1) Выразим L через свободные переменные: L = γ0 + γ1*x1 + γ2*x2 (1)
Очевидно, что минимум L достигается при тех же значениях x1 и x2, что и для функции L’ = L – γ0 = γ1*x1 + γ2*x2
2) Придадим L’ некоторое постоянное значение: L’ = С.
Тогда γ1*x1 + γ2*x2 = С – уравнение прямой.
х2 = – (γ1 / γ2)* x1 + (С / γ2), т.е. угловой коэффициент = – (γ1 / γ2)
3) На самом деле, основная прямая определяется выражением L’ = 0 и проходит через начало координат. Её легко построить по двум точкам: (0;0) и (γ2; – γ1)
Положение основной прямой на плоскости Х1ОХ2 и направление уменьшения значения L’ будет зависеть от величин и знаков коэффициентов γ1 и γ2.
Если знаки γ1 и γ2 одинаковые, то прямая лежит во 2 и 4 квадрантах.
Зелеными стрелочками показано направление УМЕНЬШЕНИЯ L’.
(Для примера: если знаки γ1 и γ2 одинаковые (положительные), то
С = γ1*x1 + γ2*x2 и для уменьшения значения С нужно x1 и x2 уменьшать, т.е. двигать вниз)
4) Мысленно перемещаем и находим наиболее удаленную точку, в которой L’ минимальна. Эта точка должна принадлежать ОДР.
Найденная нами точка определяет оптимальное решение.
5) Опустим перпендикуляры на оси x1 и x2, таким образом найдем x1* и x2*. Подставим эти значения в выражения для базисных переменных и найдем полный набор все x3*, x4*, …, xn*
Тогда (x1*, x2*, …, xn*) – оптимальное решение
Lmin = γ0 + γ1*x1* + γ2*x2*
Пример (метода стр.13 – там условие не надо, а сразу на уравнения смотрим)
Выпишу из лекции некоторые вывода (вдруг в развернутом ответе она потребует)