- •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
Вторая теорема двойственности
Пусть имеется симметричная пара двойственных задач
Теорема 6. Для того чтобы допустимые решения Х= (х1, х2, ..., хп), Y=(y1, y2, ..., yт) являлись оптимальными решениями пары двойственных задач, необходимо и достаточно, чтобы выполнялись следующие равенства:
Иначе, если при подстановке оптимального решения в систему ограничений i-е ограничение исходной задачи выполняется как строгое неравенство, то i-я координата оптимального решения двойственной задачи равна нулю, и, наоборот, если i-я координата оптимального решения двойственной задачи отлична от нуля, то i-е ограничение исходной задачи удовлетворяется оптимальным решением как равенство.
Пример 10. Для данной задачи составить двойственную, решить ее графическим методом и, используя вторую теорему двойственности, найти решение исходной задачи:
F(X) = -2x1 + 2х2 + 10х3 + 4х4 + 2х5→ min,
Решение. Составим двойственную задачу: Z(Y) = 2у1 + 3у2→ max,
Решим эту задачу графическим методом. На рисунке 7 изображены область допустимых решений задачи, нормаль п = (2, 3) линий уровня, линии уровня 2у1 + 3у2 = с и оптимальное решение задачи Y* = (3, 4).
Рисунок 7
2у1=6 у1*=3, у2*=4.
Y *=(3,4).
Z(Y *)=2·3+3·4=18.
Подставим оптимальное решение Y *= (3, 4) в систему ограничений. Получим, что первое, второе и пятое ограничения выполняются как строгие неравенства:
По второй теореме
двойственности следует, что соответствующие
координаты оптимального решения
двойственной задачи, т.е. исходной
задачи, равны нулю: х1*
= х2*
= х5*=0.
Учитывая это, из системы ограничений
исходной задачи получим
Отсюда находим х3*= 1, х4* = 2. Окончательно записываем X*=(0,0,1,2,0).
Ответ: min F(X) = 18 при X* = (0, 0, 1, 2, 0).
Пример 11. Для данной задачи составить двойственную, решить ее графическим методом и, используя вторую теорему двойственности, найти решение исходной задачи:
F(X) = 5x1 + 3х2 + 4х3 -х4 → max,
Решение. Составляем двойственную задачу Z(Y) =3y1 + 3у2→min,
Решаем ее графическим методом (рисунок 8). Для этого строим область допустимых решений (ОДР), нормаль п =(3, 3), линии уровня 3у1+3у2=с. Перемещаем линии уровня до опорной прямой. Оптимальное решение (точку Y*) найдем, решая совместно уравнения прямых L1 и L2 соответствующих первому и третьему неравенствам. Таким образом, оптимальное решение Y*= (1,2), при котором min Z(Y) = 9.
Рисунок 8
Используем вторую теорему двойственности. Подставляем координаты оптимального решения двойственной задачи Y* = (1, 2) в систему ограничений:
Второе и четвертое ограничения выполняются как строгие неравенства, следовательно, вторая и четвертая координаты оптимального решения исходной задачи равны нулю: х2* = 0, х4* = 0. Учитывая это, первую и третью координаты оптимального решения X* находим при совместном решении уравнений-ограничений:
3х1 = 3 => х1* = 1, х3* = 1.
Ответ: max F(X) = 9 при X* = (1, 0, 1, 0). •
