- •Предмет мор.
- •Этапы принятия решений и решения проблем (до 3 этапа вкл.).
- •Этапы принятия решений и решения проблем (4-7 этапы).
- •Классификация моделей.
- •Производные; производные сложных функций; правила дифференцирования.
- •Основные теоремы дифференциального исчисления.1
- •Применение интегрального исчисления в экономических задачах.2
- •Виды законов спроса. Метод наименьших квадратов.
- •Модель определения оптимальной цены при линейном законе спроса .
- •Модель определения оптимальной цены при логарифмическом законе спроса .
- •Модель определения оптимальной цены при экспоненциальном законе спроса .
- •Модель определения оптимальной цены при степенном законе спроса .
- •Анализ модельных допущений.
- •Поиск решений и подбор параметра в Excel.
- •Производственная функция Кобба-Дугласа.
- •Экстремумы функций двух переменных.3
- •Условный экстремум. Метод Лагранжа.4
- •Планирование и управление запасами: основные сведения и виды моделей.
- •Планирование и управление запасами: модель Уилсона.
- •Планирование и управление запасами: модель, учитывающая скидки.5
- •Планирование и управление запасами: вероятностная модель управления запасами.
- •Точка рыночного равновесия.6
- •Задачи математического программирования: основные сведения.
- •Модель оптимального распределения ресурсов: постановка задачи и формализация.
- •Модель оптимального распределения ресурсов: графическое решение задачи.
-
Экстремумы функций двух переменных.3
Точка М0 (х0 , у0 ) называется точкой максимума( минимума) функции z = f (x, y), если f (xo , yo) > f (x, y) или f (xo , yo) < f (x, y) для всех точек (х, у) из некоторой окрестности точки М0.
Точки максимума и минимума называются точками экстремума функции. Необходимые условия экстремума: Если М0 (х0 , у0 ) – точка экстремума функции z = f (x, y), то в этой точке частные производные первого порядка данной функции равны нулю или не существуют. Точки, принадлежащие области определения функции, в которых частные производные функции равны нулю или не существуют, называются стационарными (критическими) точками этой функции. Достаточные условия экстремума: Пусть в некоторой окрестности точки М0 (х0 , у0 ) , являющейся стационарной точкой функции z = f (x, y), эта функция имеет непрерывные частные производные до 3-го порядка включительно. Обозначим Тогда:
-
f (x, y) имеет в точке М0 максимум, если AC – B² > 0, A < 0;
-
f (x, y) имеет в точке М0 минимум, если AC – B² > 0, A > 0;
-
экстремум в критической точке отсутствует, если AC – B² < 0;
-
если AC – B² = 0, необходимо дополнительное исследование.
-
Условный экстремум. Метод Лагранжа.4
Рассмотрим функцию z=f(x,y) определенную и дифференцируемую в области G. Если аргументы функции f (х,у) в этой области связаны дополнительными условиями в виде φ (х,у) = 0(функция кривой в этой области), где функции φi имеют непрерывные частные производные, то уравнения называются уравнениями связи. Нужно найти экстремумы функции f(x,y) только среди тех ее значений, которые соответствуют точкам этой кривой(φ (х,у) = 0). Экстремум функции f (х,у) при выполнении этого условия называется условным экстремумом.
Способы нахождения условного экстремума:
1.из уравнения связи выражаем одну переменную и поставляем в другую
2.методом Лагранжа( исследуется на обычный экстремум функция Лагранжа).
Необходимые условия экстремума функции Лагранжа имеют вид
Из этой системы m+2 уравнений с m+2 неизвестными находят значения неизвестных х,у, ( ). Числа называются коэффициентами Лагранжа.
-
Планирование и управление запасами: основные сведения и виды моделей.
Модель управления запасами – это такая модель, которая позволяет найти оптимальный уровень запасов, минимизирующий суммарные затраты на покупку, оформление, доставку заказа, хранение товара, а так же убытки от его дефицита.
Типы моделей управления запасами:
Разнообразие моделей этого класса определяется характером спроса, который может быть:
-
Детерминированным (достоверно известным)
-
вероятностным (заданным с помощью плотности вероятности)
Детерминированный спрос может быть:
-
статистическим (интенсивность потребления неизменного времени)
-
динамическим (объём потребления меняется по времени, по тренду)
Вероятностный спрос может быть стационарным (плотность вероятности не меняется во времени) или не стационарным (плотность вероятности меняется во времени)