- •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
Тест для самоконтроля
1) Среди данных транспортных задач
1
Мощность поставщиков |
Мощность потребителей |
|||
22 |
34 |
41 |
28 |
|
50 |
10 |
7 |
6 |
8 |
37 |
5 |
6 |
5 |
4 |
38 |
8 |
7 |
6 |
7 |
2
Мощность поставщиков |
Мощность потребителей |
|||
25 |
34 |
44 |
20 |
|
41 |
10 |
7 |
6 |
8 |
48 |
5 |
6 |
5 |
4 |
38 |
8 |
7 |
6 |
7 |
3
Мощность поставщиков |
Мощность потребителей |
|||
32 |
34 |
40 |
22 |
|
31 |
10 |
7 |
6 |
8 |
37 |
5 |
6 |
5 |
4 |
38 |
8 |
7 |
6 |
7 |
4
Мощность поставщиков |
Мощность потребителей |
|||
32 |
34 |
59 |
22 |
|
31 |
10 |
7 |
6 |
8 |
37 |
5 |
6 |
5 |
4 |
38 |
8 |
7 |
6 |
7 |
Закрытыми являются…
4
1
2
3
2) Укажите, какой из разделов математики не входит в раздел высшей математики под названием «Математическое программирование»?
линейное программирование;
алгоритмизация и программирование;
нелинейное программирование;
динамическое программирование.
3) Построение математической модели экономической задачи не включает следующие этапы:
составление системы ограничений;
выбор целевой функции;
выбор метода вычисления данной задачи;
выбор переменных задачи.
4) Для данной целевой функции укажите систему ограничений F(X)=2x1+4x2→ max:
;
;
5) Симплексный метод решения задач линейного программирования - это…
метод позволяющий проверить, является ли данное решение экономической задачи опорным.
метод целенаправленного перебора опорных решений задачи линейного программирования. Он позволяет за конечное число шагов расчета либо найти оптимальное решение, либо установить, что оптимального решения не существует.
метод увеличения (уменьшения) значения целевой функции в точках линии уровня. Если линию уровня перемещать параллельно начальному положению в направлении нормали, то функция достигает максимального значения, в противоположном направлении - минимального.
метод, который позволяет построить опорное решение, достаточно близкое к оптимальному, так как использует матрицу стоимостей задачи. Он состоит из ряда однотипных шагов, на каждом из которых заполняется только одна клетка таблицы, соответствующая стоимости и исключается из рассмотрения только одна строка (поставщик) или один столбец (потребитель).
6) Указать не существующий цикл:
4
2
1
3
7) Какой из методов прикладной математики чаще других применяется при решении задач:
табличный.
симплексный;
графический;
аналитический;
8) Для данной целевой функции укажите систему ограничений F(X)=3x1+4x2→ max:
;
;
9) Укажите для данной задачи F(X)=2x1+4x2→min,
целевую функцию
двойственной к ней задачи:
Z(y)=12у1+9у2+12у3→min
Z(y)=12у1+9у2+12у3→mах
Z(х)=12х1+9х2+12х3→min
Z(y)=-12у1-9у2-12у3→min.
10) Теория игр представляет собой ….
математическую модель экономической задачи;
математическую обработку игровых ситуаций;
математическую теорию конфликтных ситуаций;
математическую интерпретацию различных комбинаций.
11) Если нижняя цена игры равна верхней, то ….
игра не имеет решения;
цена игры равна единице;
их общее значение называется чистой ценой игры;
цена игры называется минимаксной.
12)
Верхняя цена матричной игры, заданной
платежной матрицей
,
равна…
3
4
5
1
13) Нижняя цена матричной игры, заданной платежной матрицей равна…
1
4
3
5
14) Сетевая модель - это …
построение линий и графиков;
графическое изображение системы ограничений;
графическая интерпретация задачи математического программирования;
графическое изображение плана выполнения комплекса работ, состоящего из нитей и узлов, которые отражают логическую взаимосвязь всех операций.
15) Теория графов оперирует понятием….
работы;
событием;
пути;
графика.
16) Для сетевого графика, Изображенного на рисунке:
Длина критического пути равна…
16
18
15
49
17) Динамическое программирование — один из разделов оптимального программирования, в котором ……
программирование принятия решения и управления;
работа по принятию решения и управления может быть разбита на отдельные этапы (шаги);
решение и управление не может быть разбиты на отдельные этапы (шаги);
процесс принятия решения и управления может быть разбит на отдельные этапы (шаги).
18) Уравнение описывает N -стадийный процесс, а —
стадийный;
первый;
начальный;
одностадийный.
19) Условную оптимизацию проведем для всех узловых точек:
Тогда оптимальное решение получим:
опт= (в, в, в, с, с, в, в);
опт= (с, с, в, с, в, в, в);
опт= (в, с, в, с, в, в, с);
опт= (с, в, в, с, с, в, в).
20) На какие классы, с точки зрения методов, можно разделить задачи нелинейной оптимизации?
с глобальным и локальным оптимизмом;
безусловной и условной оптимизации;
безусловной и многокритериальной оптимизации;
с экстремумом и без экстремума.
21) Почему необходимо знать методы решения задач безусловной оптимизации, если они на практике встречаются крайне редко?
методы их решения хороши в теории;
методы их решения наглядны и позволяют лучше понять практическую задачу;
методы их решения служат основой для отыскания оптимизма практических задач;
методы их решения обладают хорошей сходимостью.
22) Для чего используется метод множителей Лагранжа при условной оптимизации?
для преобразования задачи условной оптимизации в задачу безусловной оптимизации;
для замены задачи условной оптимизации задачей безусловной оптимизации;
для преобразования задачи безусловной оптимизации в задачу условной оптимизации;
для замены задачи безусловной оптимизации задачей условной оптимизации.
23) Укажите функцию Лагранжа для следующей системы
24) При решении задач нелинейного программирования для целевой функции необходимо определить ……
глобальный максимум или глобальный минимум;
условный максимум или условный минимум;
оптимальное решение;
наибольшее значение или наименьшее значение.
