- •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
Математическая модель транспортной задачи
Переменными (неизвестными) транспортной задачи являются хij, i=1,2,...,m, j= 1, 2, ..., п — объемы перевозок от каждого i-го поставщика каждому j -му потребителю. Эти переменные можно записать виде матрицы перевозок:
.
Так как произведение
сijхij
определяет затраты на перевозку груза
от i-го
поставщика j
-му потребителю, то суммарные затраты
на перевозку всех грузов равны
.
По условию задачи требуется обеспечить
минимум суммарных затрат. Следовательно,
целевая функция имеет вид:
F(X)= → min.
Система ограничений задачи состоит из двух групп уравнений. Первая группа из т уравнений описывает тот факт, что запасы всех т поставщиков вывозятся полностью:
,
i
=1, 2, ..., т.
Вторая группа из п уравнений выражает требование полностью удовлетворить запросы всех п потребителей:
,
j=
1, 2,..., п.
Учитывая условие неотрицательности объемов перевозок, математическую модель задачи можно записать так:
F(X)
=
→
min,
,
i=1,
2,..., т,
,
j=1,
2,..., п,
хij
≥
0, i
=1,2,..., т,
j=1,2,...,
п.
В рассмотренной модели транспортной задачи предполагается, что суммарные запасы поставщиков равны суммарным запросам потребителей, т.е.
=
.
Такая задача называется задачей с правильным балансом, а ее модель ― закрытой. Если же это равенство не выполняется, то задача называется задачей с неправильным балансом, а ее модель — открытой.
Математическая формулировка транспортной задачи такова: найти переменные задачи Х=(хij ), i =1, 2, ..., т, j= 1, 2,..., п, удовлетворяющие системе ограничений, условиям неотрицательности и обеспечивающие минимум целевой функции. Математическая модель транспортной задачи может быть записана и векторном виде. Для этого рассмотрим матрицу А системы уравнений-ограничений задачи:
х11 х12 … х1n x21 x22… x2n …xm1 xm2…xmn
Сверху над каждым столбцом матрицы указана переменная задачи, коэффициентами при которой являются элементы соответствующего столбца в уравнениях системы ограничений. Каждый столбец матрицы А, соответствующий переменной хij, является вектором-условием задачи и обозначается через Аij . Каждый вектор имеет всего т + п координат, и только две из них, отличные от нуля, равны единице. Первая единица вектора Аij, стоит на i-м месте, а вторая на (т +j)-м месте, т.е.
Номер
координаты
Обозначим через А0 вектор ограничений и представим систему ограничений задачи в векторном виде. Тогда математическая модель транспортной задачи запишется следующим образом:
F(X) = → min,
,
хij ≥ 0, i =1,2,..., т, j=1,2,..., п.
Пример 12. Составить математическую модель транспортной задачи, исходные данные которой приведены в таблице:
-
b
jai
20
30
40
40
3
5
7
50
4
6
10
Решение. Введем переменные задачи (матрицу перевозок):
.
Запишем матрицу стоимостей:
.
Целевая функция задачи равна сумме произведений всех соответствующих элементов матриц С и X:
F(X) =3х11+ 5х12 + 7х13 + 4х21 + 6х22 + 10х23.
Данная функция, определяющая суммарные затраты на все перевозки, должна достигать минимального значения.
Составим систему ограничений задачи. Сумма всех перевозок, стоящих в первой строке матрицы X, должна равняться запасам 1-го поставщика, а сумма перевозок во второй строке матрицы X — запасам 2-го поставщика:
х11 + х12 + х13 = 40, х21 + х22 + х23 = 50.
Это означает, что запасы поставщиков вывозятся полностью. Суммы перевозок, стоящих в каждом столбце матрицы X, должны быть равны запросам соответствующих потребителей:
х11+ х21 = 20,
х12+ х22 = 30,
х13+ х23 = 40.
Это означает, что запросы потребителей удовлетворяются полностью. Необходимо также учитывать, что перевозки не могут быть отрицательными:
хij ≥ 0, i =1,2,..., т, j=1,2,..., п.
Следовательно, математическая модель рассматриваемой задачи такова: найти переменные задачи, обеспечивающие минимум функции
F(X) =3х11+ 5х12 + 7х13 + 4х21 + 6х22 + 10х23
и удовлетворяющие системе ограничений
и условиям неотрицательности хij ≥ 0, i =1,2,..., т, j=1,2,..., п.
