- •127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9.
- •Пояснительная записка
- •Алгоритм формирования компетенций студента в процессе самостоятельной работы
- •Методика подготовки студентов к семинарскому / практическому занятию
- •Требования к выступлению студента
- •2. Тематика и содержание семинаров и практических занятий
- •Раздел 1. Математические модели и оптимизация в экономике. Тема 1. Введение. Общее представление о статической задаче оптимизации
- •Раздел 2. Задача нелинейного программирования
- •Раздел III. Задача линейного программирования
- •Тема 5. Формулировка задачи линейного программирования (лп). Примеры задач лп. Стандартная (нормальная) и каноническая формы представления задачи лп и сведение к ним.
- •Раздел IV. Оптимизация в условиях неопределенности
- •Тема 7. Принятие решение при случайных параметрах. Вероятностная информация о параметрах. Принятие решений на основе математического ожидания. Случайность и риск. Учет склонности к риску.
- •Раздел V. Основные понятия многокритериальной оптимизации
- •Тема 9. Понятие лица, принимающего решение. Основные типы методов решения задач многокритериальной оптимизации. Методы аппроксимации паретовой границы.
- •Раздел VI. Оптимизация динамических систем
- •Тема 10. Динамические задачи оптимизации.
- •Методические указания и требования к самостоятельной рабоТе
- •1. Методические рекомендации по работе
- •С учебной и научной литературой
- •2. Методические рекомендации по выполнению реферата
- •Примерная тематика рефератов
- •3. Методические рекомендации по изучению содержания основных разделов дисциплины
- •Раздел I. Тема 1. Решить задачу линейного программирования графическим методом
- •Раздел I. Тема 2. Решить задачу целочисленного линейного программирования методом ветвей и границ, учитывая целочисленность переменных.
- •Раздел II. Тема 3. Решить методом ветвей и границ следующую задачу коммивояжера:
- •Раздел II. Тема 3. Решить транспортную задачу.
- •Раздел III. Задача линейного программирования
- •Тема 5. Формулировка задачи линейного программирования (лп).
- •Раздел IV. Тема 6. Симплексный метод решения задачи линейного программирования
- •Раздел IV. Тема 7. Теория двойственности. Двойственная задача к задаче планирования торговли. Решение задачи линейного программирования двойственным симплексным методом
- •Раздел V. Тема 8. Целочисленное программирование
- •Раздел V. Тема 9. Транспортная задача. Нахождение оптимального плана методом потенциалов
- •Решение типовых задач графический способ решения задачи линейного программирования типовой пример 1
- •Типовой пример 2
- •Двойственная задача линейного программирования
- •Анализ модели на чувствительность
- •Изменение условий задачи влияющих на допустимость решения.
- •Изменения условий задачи влияющих на оптимальность решения.
- •Тесты для самоконтроля Раздел I.
- •Вопрос 4. Как классифицируются решения по содержанию?
- •Раздел II.
- •Раздел 3
- •Раздел 4
- •Раздел 5
- •Раздел 6
- •Тема II
- •Тема III
- •Тема IV
- •Тема VI
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
- •Учебно-методические издания в электронном виде
- •Критерии оценки самостоятельной работы студентов
3. Методические рекомендации по изучению содержания основных разделов дисциплины
Раздел I. Тема 1. Решить задачу линейного программирования графическим методом
1.
при следующих ограничениях:
|
2.
при следующих ограничениях:
|
3.
при следующих ограничениях:
|
4.
при следующих ограничениях:
|
5.
при следующих ограничениях:
|
6.
при следующих ограничениях:
|
7.
при следующих ограничениях:
|
8.
при следующих ограничениях:
|
9.
при следующих ограничениях:
|
10.
при следующих ограничениях:
|
Раздел I. Тема 2. Решить задачу целочисленного линейного программирования методом ветвей и границ, учитывая целочисленность переменных.
-
Вариант 1.
Вариант 2.
max (2x1+3x2)
4x1+5x2 <= 20
x1+6x2 <= 12
0 <= x1 <= 5
0 <= x2 <= 4
max (x1+2x2)
3x1+7x2 <= 21
x1+x2 <= 4
0 <= x1 <= 4
0 <= x2 <= 3
Вариант 3.
Вариант 4.
max (x1+3x2)
3x1+4x2 <= 12
3x1+2x2 <= 6
0 <= x1 <= 4
0 <= x2 <= 2
max (4x1+x2)
2x1-3x2 <= 6
4x1+9x2 <= 18
0 <= x1 <= 2
0 <= x2 <= 3
Вариант 5.
Вариант 6.
max (3x1+x2)
4x1+3x2 <= 18
x1+2x2 <= 6
0 <= x1 <= 5
0 <= x2 <= 3
max (x1+2x2)
x1+x2 <= 5
3x1+8x2 <= 24
0 <= x1 <= 5
0 <= x2 <= 3
Вариант 7.
Вариант 8.
max (2x1+x2)
5x1+2x2 <= 30
3x1+8x2 <= 48
0 <= x1 <= 6
0 <= x2 <= 6
max (3x1-2x2)
2x1+3x2 <= 6
x1-2x2 <= 2
0 <= x1 <= 3
0 <= x2 <= 3
Вариант 9.
Вариант 10.
min (3x1+2x2)
2x1+x2 >=6
4x1+3x2 >=6
0 <= x1 <= 3
1 <= x2 <= 2
max (x1+2x2)
5x1+9x2 <= 45
x1+3x2 <= 12
0 <= x1 <= 9
0 <= x2 <= 4
