
- •1. Сущность математического моделирования экономических процессов
- •1.1. Понятие математической модели экономического процесса
- •1.2. Классификация математических моделей
- •1.3. Примеры построения математических моделей экономических задач
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Постановка задачи линейного программирования
- •2.2. Линейное программирование в экономике
- •2.3. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •2.4. Основная задача линейного программирования
- •2.5.Симплекс-метод
- •2.6.Пример расчета экономико-математической модели
- •2.7. Двойственная задача линейного программирования. Экономическая интерпретация
- •2.8. Целочисленное линейное программирование. Метод Гомори
- •3. Транспортная задача как пример специальной задачи линейного программирования
- •3.1.Построение транспортной модели
- •3.2. Сбалансированные и несбалансированные транспортные модели
- •3.3. Определение начального плана транспортировок. Методы "северо-западного" угла, минимального элемента, Фогеля
- •3.4.Оптимальный план транспортной задачи. Метод потенциалов
- •3.5. Экономические задачи, сводящиеся к транспортным моделям
- •3.6. Венгерский метод решения задачи о назначениях
- •3.7. Применение задачи о назначениях к решению экономических проблем
- •4. Нелинейное программирование
- •4.1. Постановка задачи нелинейного программирования
- •4.2 Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования. Графический метод решения
- •4.3. Метод множителей Лагранжа
- •4.4. Расчет экономико-математической модели при нелинейных затратах на производство
- •5. Динамическое программирование
- •5.1. Постановка задачи динамического программирования. Основные условия и область применения
- •5.2. Составление математической модели динамического программирования
- •5.3.Этапы решения задачи динамического программирования
- •5.4. Задача замены оборудования как задача динамического программирования
- •5.5. Оптимальное распределение инвестиций как задача динамического программирования
- •6. Модели систем массового обслуживания
- •6.1 Определение систем массового обслуживания
- •6.2 Классификация смо.
- •6.3. Параметры смо
- •6.4 Модели смо с отказами.
- •6.5 Модели смо с неограниченным временем ожидания
- •6.6 Модели замкнутых смо
- •7. Модели сетевого планирования и управления (спу)
5.2. Составление математической модели динамического программирования
Дополнительно введем следующие условные обозначения:
– состояние
процесса;
– множество
возможных состояний процесса перед
-м
шагом;
– выигрыш
с
-го
шага до конца процесса,
.
Можно определить следующие основные этапы составления математической модели задачи динамического программирования.
1. Разбиение задачи на шаги (этапы). Шаг не должен быть слишком мелким, чтобы не проводить лишних расчетов и не должен быть слишком большим, усложняющим процесс шаговой оптимизации.
Выбор переменных, характеризующих состояние
моделируемого процесса перед каждым шагом, и выявление налагаемых на них ограничений. В качестве таких переменных следует брать факторы, представляющие интерес для исследователя, например годовую прибыль при планировании деятельности предприятия.
Определение множества шаговых управлений
,
и налагаемых на них ограничений, т.е. области допустимых управлений X.
Определение выигрыша
(5.2.1)
который
принесет на
-м
шаге управление
,
если система перед этим находилась
в состоянииs.
5. Определение
состояния
,
в
которое переходит система из состояния
s
под
влиянием управления
,
(5.2.2)
где
–
функция перехода на
-м
шаге из состоянияs
в
состояние
.
6. Составление уравнения, определяющего условный оптимальный выигрыш на последнем шаге, для состояния s моделируемого процесса
(5.2.3)
7. Составление
основного функционального уравнения
динамического программирования,
определяющего условный оптимальный
выигрыш для данного состояния s
с
-гo
шага и до конца процесса через уже
известный условный оптимальный выигрыш
с (
)-го
шага до конца:
(5.2.4)
В
уравнении (5.2.4) в уже известную функцию
,
характеризующую
условный оптимальный выигрыш с (
)-го
шага до конца процесса, вместо состоянияs
подставлено
новое состояние
в
которое система переходит на
-м
шаге под влиянием управления
.
Заметим,
что структура модели динамического
программирования отличается от
статической модели линейного
программирования. Действительно, в
моделях линейного программирования
управляющие переменные – это одновременно
и переменные состояния моделируемого
процесса, а в динамических моделях
отдельно вводятся переменные управления
,
и переменные, характеризующие изменение
состоянияs
под
влиянием управления. Таким образом,
структура динамических моделей более
сложная, что естественно, так как в этих
моделях дополнительно учитывается
фактор времени.
5.3.Этапы решения задачи динамического программирования
После того как выполнены пункты 1–7, изложенные в предыдущем параграфе, и математическая модель составлена, приступают к ее расчету. Укажем основные этапы решения задачи динамического программирования.
Определение множества возможных состояний
для последнего шага.
Проведение условной оптимизации для каждого состояния
на последнем
-м шаге по формуле (5.2.3) и определение условного оптимального управления
,
Определение множества возможных состояний
для
-го шага,
.
Проведение условной оптимизации
-го шага,
для каждого состояния
по формуле (5.2.4) и определение условного оптимального управления
,
,
.
Определение начального состояния системы
, оптимального выигрыша
и оптимального управления
по формуле (5.2.4) при
=1. Это есть оптимальный выигрыш для всей задачи
.
Проведение безусловной оптимизации управления. Для проведения безусловной оптимизации необходимо найденное на первом шаге оптимальное управление
подставить в формулу (5.2.2) и определить следующее состояние системы
. Для измененного состояния найти оптимальное управление
, подставить в формулу (5.2.2.) и т.д. Для
-гo состояния
найти
и
и т.д.