- •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
Метод минимальной стоимости
Метод минимальной
стоимости прост, он позволяет построить
опорное решение, достаточно близкое к
оптимальному, так как использует матрицу
стоимостей транспортной задачи С
=(сij),
i=1,2,
…, т,
j
= 1,2, ..., п.
Как и метод
северо-западного угла, он состоит из
ряда однотипных шагов, на каждом из
которых заполняется только одна клетка
таблицы, соответствующая минимальной
стоимости
,
и исключается из рассмотрения только
одна строка (поставщик) или один столбец
(потребитель). Очередную клетку,
соответствующую
,
заполняют по тем же правилам, что и в
методе северо-западного угла. Поставщик
исключается из рассмотрения, если его
запасы использованы полностью. Потребитель
исключается из рассмотрения, если его
запросы удовлетворены полностью. На
каждом шаге исключается либо один
поставщик, либо один потребитель. При
этом если поставщик еще не исключен, но
его запасы равны нулю, то на том шаге,
когда данного поставщика требуется
поставить груз, в соответствующую клетку
таблицы заносится базисный нуль и лишь
затем поставщик исключается из
рассмотрения. Аналогично с потребителем.
Теорема 9. Решение транспортной задачи, построенное методом минимальной стоимости, является опорным.
Пример 14. Используя метод минимальной стоимости, построить начальное опорное решение транспортной задачи, исходные данные которой приведены в таблице:
b j ai |
40 |
60 |
80 |
60 |
60 |
1 |
3 |
4 |
2 |
80 |
4 |
5 |
8 |
3 |
100 |
2 |
3 |
6 |
7 |
Решение. Запишем отдельно матрицу стоимостей для того, чтобы удобнее было выбирать минимальные стоимости, вычеркивать строки и столбцы:
Среди элементов матрицы стоимости выбираем наименьшую стоимость с11=1, отмечаем ее кружочком. Это стоимость перевозки груза от 1-го поставщика 1-му потребителю. В соответствующую клетку (1,1) записываем максимально возможный объем перевозки х11 = min {a1, b1} = min {60, 40} = 40.
b j ai |
40 |
60 |
80 |
60 |
60 |
1 40 |
3
|
4 |
2 20 |
80 |
4 |
5 |
8 40 |
3 40 |
100 |
2 |
3 60 |
6 40 |
7 |
Запасы 1-го поставщика уменьшаем на 40, т.е. а'1=а1—b1=6040=20. Исключаем из рассмотрения 1-го потребителя, так как его запросы удовлетворены. В матрице С вычеркиваем 1-й столбец.
В оставшейся части матрицы С минимальной является стоимость с14 = 2. Максимально возможная перевозка, которую можно осуществить от 1-го поставщика 4-му потребителю, равна х14=min{a'1,b4}=min{20,60}=20. В соответствующую клетку таблицы записываем перевозку х14 = 20. Запасы 1-го поставщика исчерпаны, исключаем его из рассмотрения. В матрице С вычеркиваем первую строку. Запросы 4-го потребителя уменьшаем на 20, т.е. b'4 = b4— а'1= 60 — 20 = 40.
В оставшейся части матрицы С минимальная стоимость с24 = с32 = 3. Заполняем одну из двух клеток таблицы (2, 4) или (3, 2). Пусть в клетку (2, 4) записываем х24 = min {а2, b4} = min {80, 40} = 40. Запросы 4-го потребителя удовлетворены, исключаем его из рассмотрения, вычеркиваем четвертый столбец в матрице С. Уменьшаем запасы 2-го поставщика а'2= а2 - b4 = 80 - 40 = 40.
В оставшейся части матрицы С минимальная стоимость min{сij}=с32= =3. Записываем в клетку таблицы (3,2) перевозку х32=min{a3, b2}=min{100,60}=60. Исключаем из рассмотрения 2-го потребителя, а из матрицы С второй столбец. Вычисляем а'3= а3 — b2= 100 — 60 = 40.
В оставшейся части матрицы С минимальная стоимость min{сij}=с33=6. Записываем в клетку таблицы (3, 3) перевозку х33=min{a'3, b3} =min{40, 80}=40. Исключаем из рассмотрения 3-го поставщика, а из матрицы С третью строку. Определяем b'3 = b3 — а'3 = 80 — 40 = 40.
В матрице С остается единственный элемент с23 =8. Записываем в клетку таблицы (2, 3) перевозку х23 = 40.
Проверяем правильность построения опорного решения. Число занятых клеток таблицы равно N = т + п -1 = 3 + 4-1=6. Методом вычеркивания проверяем линейную независимость векторов-условий, соответствующих положительным координатам решения. Порядок вычеркивания показан на матрице X:
Решение является «вычеркиваемым» и, следовательно, опорным.
