- •Математика в экономике Учебное пособие
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Программа дисциплины Цели и задачи освоения учебной дисциплины
- •Содержание дисциплины
- •I. Линейное программирование
- •1.1. Общая задача линейного программирования Задачи математического и линейного программирования
- •Математические модели простейших экономических задач Задача использования ресурсов
- •Задача о составлении рациона питания
- •Каноническая форма задачи линейного программирования
- •Приведение общей задачи линейного программирования к канонической форме
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.2. Графический метод решения задач линейного программирования Задача с двумя переменными
- •Графический метод решения задач линейного программирования с п переменными
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.3. Основные положения о решении злп
- •Теоремы о взаимосвязи опорных решений и угловых точек области допустимых решений
- •1.4. Симплексный метод решения задач линейного программирования Симплекс-метод
- •Симплексные таблицы
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.5. Теория двойственности Виды математических моделей двойственных задач
- •Общие правила составления двойственных задач
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности
- •Задачи для самостоятельного решения
- •1.6. Транспортная задача линейного программирования
- •Формулировка транспортной задачи
- •Математическая модель транспортной задачи
- •Опорное решение транспортной задачи
- •Необходимое и достаточное условия разрешимости транспортной задачи
- •Метод вычеркивания
- •Методы построения начального опорного решения Метод северо-западного угла
- •Метод минимальной стоимости
- •Переход от одного опорного решения к другому
- •Распределительный метод
- •Метод потенциалов
- •Особенности решения транспортных задач с неправильным балансом
- •Алгоритм решения транспортной задачи методом потенциалов
- •Транспортная задача по критерию времени
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава II. Теория игр
- •2.1. Математические модели конфликтных ситуаций
- •2.2. Чистые и смешанные стратегии Основная теорема теории игр
- •Основная теорема теории игр
- •Геометрическая интерпретация игры 2x2, игры 2xп.
- •Общие методы решения конечных игр. Сведение их к задачам линейного программирования
- •Игры с «природой».
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава III. Теория массового обслуживания
- •3.1. Марковский случайный процесс
- •Понятие о марковском процессе
- •Потоки событий. Простейший поток.
- •Граф состоянии. Размеченный граф состояний
- •Уравнения Колмогорова для вероятностей состояния
- •Финальные вероятности состояний
- •3.2. Системы массового обслуживания
- •Смо с отказами
- •Смо с неограниченным ожиданием
- •Формулы для установившегося режима
- •Смо с ожиданием и с ограниченной длиной очереди
- •Формулы для установившегося режима
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава IV. Целочисленное программирование
- •4.1 Общая формулировка задачи целочисленного программирования Общая формулировка задачи
- •Графический метод решения задач
- •Прогнозирование эффективного использования производственных площадей
- •Метод Гомори
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава V. Нелинейное программирование
- •5.1. Задачи нелинейного программирования
- •Общая постановка задачи нелинейного программирования
- •Графический метод решения задач нелинейного программирования с двумя переменными
- •Задача с нелинейной целевой функцией и нелинейной системой ограничений
- •5.2. Метод множителей Лагранжа. Постановка задачи
- •Расчет экономико-математической модели при нелинейных реализациях продукции.
- •5.3. Дробно-линейное программирование Математическая модель задачи
- •Алгоритм решения.
- •Сведение экономико-математической модели дробно-линейного программирования к задаче линейного программирования
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава VI. Динамическое программирование
- •6.1. Постановка задачи динамического программирования
- •Некоторые экономические задачи, решаемые методами динамического программирования Оптимальная стратегия замены оборудования
- •Оптимальное распределение ресурсов
- •Распределение инвестиций для эффективного использования потенциала предприятия
- •Нахождение рациональных затрат при строительстве трубопроводов и транспортных артерий
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Глава VII. Сетевые модели
- •7.1. Основные понятия сетевой модели Основные понятия
- •Расчет временных параметров сетевого графика
- •Построение сетевого графика и распределение ресурсов
- •Учет стоимостных факторов при реализации сетевого графика
- •Обоснование привлекательности проекта по выпуску продукции
- •Минимизация сети
- •Алгоритм решения
- •Нахождение кратчайшего пути
- •Задача замены автомобильного парка
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Тест для самоконтроля
- •Список используемой литературы
- •Список рекомендуемой литературы Основная литература:
- •Дополнительная литература:
- •Ключ к тесту для самоконтроля
Первая теорема двойственности
Теоремы двойственности позволяют установить взаимосвязь между оптимальными решениями пары двойственных задач. Решив одну из пары двойственных задач, можно или найти оптимальное решение другой задачи, не решая ее, или установить его отсутствие. Возможны следующие случаи: 1) обе задачи из пары двойственных имеют оптимальные решения; 2) одна из задач не имеет решения ввиду неограниченности целевой функции, а другая — ввиду несовместности системы ограничений.
Теорема 5. Если одна из пары двойственных задач имеет оптимальное решение, то и двойственная к ней имеет оптимальное решение; причем значения целевых функций задач на своих оптимальных решениях совпадают. Если же одна из пары двойственных задач не имеет решения ввиду неограниченности целевой функции, то другая не имеет решения ввиду несовместности системы ограничений.
Доказательства теорем приводить не будем, убедимся в справедливости сформулированных теорем на примерах.
Пример 8. Для данной задачи составить двойственную, решить ее симплексным методом и, используя первую теорему двойственности, найти решение исходной задачи: F(X) = 6х1 +7х2+9 х3 →min,
Решение. Используя вторую симметричную пару двойственных задач, составляем задачу, двойственную к исходной:
Z(Y) =5у1 + 2у2 +4у3 → max,
Вводим неотрицательные дополнительные переменные у4, у5, у6 для приведения задачи к каноническому виду:
Z(Y) =5у1 + 2у2 +4у3+0у4+0у5 +0у6→ max,
Находим начальное опорное решение У1 = (0, 0, 0, 6, 7, 9) с базисом Б1= (А4, А5, А6). Решение задачи симплексным методом приведено в таблице.
↓5 ↓2 4 0 0 0
Б |
Сб |
А0 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
θ1 |
θ2 |
θ3 |
|
А4 |
0 |
6 |
1 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
6 |
6 |
6 |
|
А5 |
0 |
7 |
2 |
1 |
2 |
0 |
1 |
0 |
7/2 |
7 |
7/2 |
|
←А6 |
0 |
9 |
3 |
1 |
6 |
0 |
0 |
1 |
3 |
9 |
3/2 |
|
Δ j |
0 |
-5 |
-2 |
-4 |
0 |
0 |
0 |
θ2 |
|
|
||
А4 |
0 |
3 |
0 |
2/3 |
-1 |
1 |
0 |
-1/3 |
9/2 |
|
|
|
←А5 |
0 |
1 |
0 |
1/3 |
-2 |
0 |
1 |
-2/3 |
3 |
|
|
|
А1 |
5 |
3 |
1 |
1/3 |
2 |
0 |
0 |
1/3 |
9 |
|
|
|
Δ j |
15 |
0 |
-1/3 |
6 |
0 |
0 |
5/3 |
|
|
|
||
Б |
Сб |
А0 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
А6 |
max Z(Y)=16, Y*=(2,3,0), Б*=( А4, А2, А1) |
|||
А4 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
1 |
-2 |
1 |
||||
А2 |
2 |
3 |
0 |
1 |
-6 |
0 |
3 |
-2 |
||||
А1 |
5 |
2 |
1 |
0 |
4 |
0 |
-1 |
1 |
||||
Δ j |
16 |
0 |
0 |
4 |
0 |
1 |
1 |
|
|
|
||
Оптимальное решение двойственной задачи Y*=(2,3,0), его базис Б*=(А4, А2, А1), значение целевой функции max Z(Y)= Z(Y*)= 16. Оптимальное решение исходной задачи, двойственной к решенной, находим по формуле:
X* = C*D -1.
Матрица D -1 находится в последней симплексной таблице. Ее столбцы расположены под столбцами единичной матрицы, т.е. под единичными векторами А4, А5, А6, образующими базис начального опорного решения:
.
Координатами вектора С* являются коэффициенты целевой функции при базисных неизвестных оптимального решения у4, y2, y1. Данные коэффициенты записываются в том же порядке, в каком векторы-условия входят в базис оптимального решения, т.е. С* = (0, 2, 5).
Вычисляем
X*
= C*D
-1=
.
Оптимальное решение исходной задачи проще найти по формуле:
хi*=Δi* + сi*, i=l, 2,3.
Для этого необходимо к оценкам разложений векторов А4, А5, А6, входящих в базис начального опорного решения, по базису оптимального решения, т.е. к оценкам этих векторов в последней симплексной таблице, прибавить соответствующие коэффициенты целевой функции (в таблице они расположены в верхней строке над оценками) х1*=0+0=0, х2*=1+0=1, х3*= 1+0=1.
Ответ: min F(X) = 16 при X*= (0, 1, 1).
Пример 9. Найти решение данной задачи и двойственной к ней:
F(X) =х1-6х2+2х3 -x4+3x5→max,
Решение. Задача, двойственная к данной, имеет вид
Z(Y) =у1 + 11у2 +2у3 → min,
В данной паре двойственных задач легче решить исходную задачу, так как она имеет начальное опорное решение Х1= (0, 0, 1, 11, 2) с базисом Б1 = (A3, A4, A5) и ее без дополнительных преобразований можно решить симплексным методом. Решение исходной задачи приведено в таблице:
↓ 1 ↓-6 2 -1 3
Б |
Сб |
А0 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
θ1 |
θ2 |
ΔF1=8, ΔF2=1. |
А3 |
2 |
1 |
-2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
- |
1 |
|
А4 |
-1 |
11 |
2 |
3 |
0 |
1 |
0 |
11/2 |
11/3 |
|
←А5 |
3 |
2 |
1 |
-2 |
0 |
0 |
1 |
2 |
- |
|
Δ j |
-3 |
-4 |
-1 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
Б |
Сб |
А0 |
А1 |
А2 |
А3 |
А4 |
А5 |
|
|
|
А3 |
2 |
5 |
0 |
-3 |
1 |
0 |
2 |
|
|
|
←А4 |
-1 |
7 |
0 |
7 |
0 |
1 |
-2 |
|
|
|
А1 |
1 |
2 |
1 |
-2 |
0 |
0 |
1 |
|
|
|
Δ j |
5 |
0 |
-9 |
0 |
0 |
4 |
|
|
|
|
А3 |
2 |
8 |
0 |
0 |
1 |
3/7 |
8/7 |
max F(Y)=14, Y*=(4,1,8), Б*=( А3, А2, А1) |
||
А2 |
-6 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1/7 |
-2/7 |
|||
А1 |
1 |
4 |
1 |
0 |
0 |
2/7 |
3/7 |
|||
Δ j |
14 |
0 |
0 |
0 |
9/7 |
10/7 |
|
|
|
|
Оптимальным решением исходной задачи является вектор X*=(4, 1, 8), базис оптимального решения Б* =(А3, А2, А1) значение целевой функции max F(Y)= F(X*)= 14. Находим оптимальное решение двойственной задачи
Y*
= C*D
-1=
.
Данное решение можно найти уi* = Δi *+ci*,
у1* = 0+2 = 2, у2* =9/7 - 1 = 2/7, у*3 =10/7+3=31/7.
Таким образом, оптимальным решением двойственной задачи является вектор Y*= (2, 2/7,31/7), min Z(Y) = Z(Y*) = 14.
Ответ: max F(X) = 14 при X* = (4,1,8); min Z(Y) =14 при Y* = (2, 2/7, 31/7).
