- •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
Математические модели простейших экономических задач Задача использования ресурсов
Для изготовления нескольких видов продукции P1, Р2 , ..., Рп используют т видов ресурсов S1, S2, ..., Sm. Это могут быть различные материалы, электроэнергия, полуфабрикаты и т.п. Объем каждого вида ресурсов ограничен и известен (b1, b2, ..., bm ). Известно aij (i = 1,2, ..., т; j = 1,2, ..., п) — количество каждого i-го вида ресурса, расходуемого на производство единицы j-го вида продукции. Кроме того, известна прибыль, получаемая от реализации единицы каждого вида продукции (с1, с2, ..., сп). Условия задачи можно представить в виде таблице 1.
Таблица 1 – Представление исходных данных в таблице.
Вид ресурсов |
Объём ресурсов |
aij |
|||
P1 |
Р2 |
… |
Рп |
||
S1 |
b1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
S2 |
b2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Sm |
bm |
am1 |
am2 |
… |
a m n |
Прибыль |
с1 |
с2 |
… |
сп |
|
Пусть хj (j = 1,2, ..., п) — количество каждого вида продукции, которое необходимо произвести. Для первого ресурса имеет место неравенство-ограничение a11x1+ a12x2+…+ a1n xn≤ b1.
Аналогичные неравенства будут и для остальных видов ресурсов. Следует учитывать также, что все значения хj≥ 0, j=1, 2, ..., п.
Общая прибыль, получаемая от реализации всей продукции, может быть представлена как функция
F(X) = с1 х1 + с2 х2 + ... + сп хп.
Необходимо эту функцию максимизировать.
Таким образом, математическая модель задачи использования ресурсов запишется в виде
F(X) = с1 х1 + с2 х2 + ... + сп хп→max,
В более компактной форме целевую функцию и систему ограничений можно записать, используя знак суммирования,
max,
i=1,
2,
..., m,
Задача о составлении рациона питания
Требуется составить ежедневный рацион питания животного на основе имеющихся видов кормов так, чтобы общая стоимость использованных кормов была минимальной. При этом животное не должно получать менее определённого количества питательных веществ, например, таких, как жиры, углеводы, белки, витамины и т.п.
Каждый вид корма содержит разную комбинацию этих веществ. Известна цена единицы веса каждого корма.
Пусть имеется п различных кормов (продуктов) Р1, Р2, ..., Рп и перечень из т необходимых питательных веществ S1, S2, ..., Sm . Обозначим через аij содержание (в весовых единицах) i-го питательного вещества в единице j-го корма, а через bi минимальную суточную потребность животного в i-м веществе. Через хj обозначим количество каждого вида корма в ежедневном рационе. Очевидно, что хj ≥0.
Условия задачи можно представить в виде таблице 2.
Таблица 2 – Данные задачи.
Питательное вещество |
aij |
Суточная потребность |
|||
P1 |
Р2 |
… |
Рп |
||
S1 |
a11 |
a12 |
… |
a1n |
b1 |
S2 |
a21 |
a22 |
… |
a2n |
b2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Sm |
am1 |
am2 |
… |
a m n |
bm |
Стоимость 1 кг корма |
с1 |
с2 |
… |
сп |
- |
Для первого вида питательного вещества неравенство-ограничение примет вид a11x1+ a12x2+…+ a1n xn≥ b1.
Аналогичные неравенства будут и для остальных питательных веществ. Следует учитывать также, что все значения хj≥ 0, j=1, 2, ..., п.
Общие затраты на весь рацион питания животного можно найти на основе линейной функции
F(X) = с1 х1 + с2 х2 + ... + сп хп.
Необходимо эту функцию минимизировать.
Итак, математическая модель задачи составления рациона питания запишется в виде
F(X) = с1 х1 + с2 х2 + ... + сп хп→min,
Рассмотрим варианты составления математической модели для следующих задач.
Задача 1. (Планирование производства.)
Некоторое предприятие выпускает три типа продукции П1,П2,П3 двумя технологическими способами S1 и S2. Количество продукции j-гo вида (j = 1,2,3), произведенного i -м способом (i = 1,2) за единицу времени, задано таблице 3.
Необходимо так организовывать производство, чтобы получить наибольшую прибыль при реализации продукции по указанной стоимости.
Таблица 3 – Данные задачи.
Продукции Т.способ
П1
П2
П3
Лимит времени
S1
20
25
30
10
S2
30
20
15
8
Стоимость 1 ед. продукции
5
3
6
Математическая модель задачи
Обозначим через хi j — время, затраченное на изготовление продукции Пj (j = 1,2,3) i -м способом. Тогда план производства будет иметь вид:
-
S1
х11
х12
х13
S2
х21
х22
х23
При этом продукции 1-го вида будет выпущено 20х11+ 30х21, 2-го вида 25х12+20х22, 3-го вида 30х13+ 15х23. Стоимость всей продукции (обозначим ее за F) равна 5(20х11+ 30х21)+3(25х12+20х22)+6(30х13+ 15х23) и она должна быть максимальной. Но при этом есть ограничения по времени: х11+ х12 + х13 ≤10, х21+ х22 + х23 ≤8 и очевидно, все хi j ≥ 0.
Окончательно получаем математическую модель задачи
F=5(20х11+ 30х21)+3(25х12+20х22)+6(30х13+ 15х23) → max,
Задача 2. (Задача о смеси.)
Известно, что при правильном питании человек должен получать в день не менее 20 единиц витамина А, не менее 15 единиц витамина В. Содержание этих витаминов в одной единице каждого из продуктов П1, П2, П3 задано таблицей 4. Составить наиболее дешевый рацион питания. Все данные занесены в таблицу 4.
Таблица 4 – данные исходной задачи.
-
В
итаминыПродукты
А
В
Стоимость одной единицы Пi
П1
4
5
25
П2
5
2
30
П3
2
6
20
≥20
≥15
Математическая модель задачи
Пусть хi — количество продукта Пi, потребляемого в день (i=1,2,3), тогда стоимость всех продуктов (обозначим F) будет равна F=25х1 +30x2 + +20х3. При этом количество витамина А равно 4x1 + 5х2 + 2х3 , витамина В — 5x1 + 2х2 + 6х3, получаем математическую модель:
F=25х1 +30x2 +20х3 → min,
Задача 3. (О раскрое материала.)
Для изготовления некоторого изделия требуется 2 планки по 2 м, 3 — по 2,5 м и одна трехметровая. Для этого используют 100 досок по 7 м длиной. Как распилить доски, чтобы получить возможно большее число комплектов?
Математическая модель задачи
Рассмотрим возможные варианты распиливания досок.
Таблица 5 – Варианты распиливания досок.
-
№ варианта
Длина планки
1
2
3
4
5
6
2 м
3
2
2
1
0
0
2,5 м
0
1
0
2
1
0
3 м
0
0
1
0
1
2
Обозначим через хi— количество досок, распиленных i-м способом, тогда заготовок по 2 м получится 3x1+ 2х2 + 2х3 + х4, по 2,5 м — x2 + 2x4 + х5; по 3 м — х 3 + x5 + 2x6. Обозначим через к — число полученных изделий, тогда
3x1+
2х2
+ 2х3
+ х4
=
или 2(3x1+
2х2
+ 2х3
+ х4
)=к,
x2
+ 2x4
+ х5
=
или 3(x2
+ 2x4
+ х5
)=к,
х 3 + x5 + 2x6=к. Исключим к.
2(3x1+ 2х2 + 2х3 + х4 )= 3(x2 + 2x4 + х5 ) или 6x1+ х2 + 4х3 -4х4 -3х5 =0,
2(3x1+ 2х2 + 2х3 + х4 )= х 3 + x5 + 2x6 или 6x1+ 4х2 + 3х3 +2х4 -х5-2х6=0.
Окончательно получим математическую модель
к=х 3 + x5 + 2x6→ max,
все хi ≥0.
Мы видим, что различные экономические задачи приводят к одному и тому же типу математических задач. Задачи такого типа решаются методами линейного программирования.
