- •Розділ 1. Методологічні основи дослідження операцій
- •1.1 Етапи дослідження операцій
- •1.2 Математичне моделювання. Загальна структура
- •1.3 Етапи математичного моделювання. Приклади
- •1.4 Розділи і класи задач дослідження операцій
- •1.5 Основні вимоги до математичних моделей і їх властивості
- •1.6 Формалізація принципів оптимального поводження в моделях прийняття рішення.
- •Розділ 2. Задачі лінійного програмування
- •2.1 Попередні відомості теорії лінійного програмування.
- •2.2 Графічна інтерпретація розв’язання задач лп
- •2.3 Змістовний опис симплекс-методу розв’язання задач лп
- •2.4 Знаходження початкового опорного плану
- •2.5 Знаходження оптимального плану
- •2.6 Застосування симплекс-таблиць
- •2.7 Метод штучної бази
- •2.8 Двоїсті (спряжені) задачі лінійного програмування
- •З другої групи умов доповняльної нежорсткості маємо
- •Розділ 3. Транспортні задачі (т-задачі)
- •3.1 Математична структура т-задач
- •3.2. Визначення початкового опорного плану т-задачі
- •3.3 Властивості опорних планів т-задач
- •3.4 Розв’язання т-задач методом потенціалів
- •3.6 Задача про оптимальні призначення
- •3.7 Задача про максимальний потік. Метод Форда-Фалкерсона
- •3.8 Задача про найкоротший шлях на мережi. Метод Мiнтi
- •Розділ 4. Дискретне програмування
- •4.1 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-1)
- •4.2 Задача частково дискретного лп. Метод Гоморi-2
- •4.3 Задача дискретного лп. Метод Гоморi-3
- •4.4 Задача частково дискретного лп. Метод Дальтона-Ллевелiна
- •4.5 Задача дискретного лп. Метод гілок I границь
- •Розділ 5. Нелінійне програмування. Безумовна однопараметрична оптимізація
- •5.1 Загальні відомості
- •5.2 Методи виключення інтервалів
- •Зауваження
- •5.3 Поліноміальна апроксимація
- •5.4 Методи оптимізації з використанням похідних
- •Розділ 6. Нелінійне програмування. Методи умовної оптимізації
- •6.1 Класична задача математичного програмування
- •6.2 Задача опуклого квадратичного програмування.
- •6.3. Метод Франка – Вулфа розв’язання задач квадратичного програмування (зкп)
- •Розділ 7. Теорія прийняття рішень
- •7.1. Теорія корисності і прийняття рішень
- •7.1.1. Прийняття рішень в умовах ризику
- •7.1.2. Критерій “очікуване значення – дисперсія”
- •7.1.3. Критерій граничного рівня.
- •7.2. Прийняття рішень в умовах невизначеності
- •7.2.1. Класичні критерії прийняття рішень
- •7.2.2. Похідні критерії
- •Розділ 8. Прийняття рішень в ігрових ситуаціях
- •8.1 Класифікація ігор
- •8.2 Розв’язання матричних ігор у чистих стратегіях
- •8.3 Змішане розширення матричної гри
- •8.4 Властивості розв’язку матричних ігор
- •8.5. Алгебраїчний метод розв’язання матричних ігор
- •8.6 Графічний метод розв’язання ігор 2nіm 2.
- •8.7 Матричний метод розв’язання ігор
- •8.8. Ітеративні методи розв’язання ігор
- •8.9. Метод послідовного наближення до ціни гри
- •Розділ 9. Нескінченні антагоністичні ігри
- •9.1. Визначення нескінченної антагоністичної гри
- •9.2 Ігри з опуклими функціями виграшів
- •Розділ 10. Безкоаліційні ігри
- •Розділ 11. Кооперативні ігри
- •11.1 Характеристика кооперативних ігор
- •11.2. Характеристичні функції ігор з малим числом гравців
- •Розділ 12. Вправи для самостійної роботи та для практичних і лабораторних занять
- •12.1. Побудова математичних моделей задач
- •12.2. Розв’язання задач лінійного програмування
- •12.3 Розв’язання транспортних задач
- •12.4 Розв’язання задач цілочислового програмування
- •12.5 Розв’язання задач нелінійного програмування
- •12.6 Розв’язання матричних ігор
- •12.7 Лабораторний практикум
- •Розділ 13. Контрольна робота для студентів заочної форми навчання
- •13.1 Правила вибору задач контрольної роботи
- •13.2 Варіанти завдань контрольної роботи
- •Література
- •1.1 Етапи дослідження операцій 5
З другої групи умов доповняльної нежорсткості маємо
Оптимальні значення змінних вихідної задачі знайдемо з рівнянь
Тобто, x2 = 4, x3 = 7. Оптимальний план вихідної задачі X* = (0, 4, 7, 0); L(X*)= 23.
Приклад 2.10. Критерій оптимальності плану ЗЛП.
Перевірити, чи буде план Х =(0,1,0,3) оптимальним планом для наведеної нижче задачі лінійного програмування.
Сформулюємо двоїсту задачу:
1 +2 min,
31 +2 1,
1 –22 4,
1 1, 2 –1,
Як наслідок другої теореми двоїстості маємо з умов додатності змінних x2 та x4, що друге та четверте обмеження двоїстої задачі мають виконуватися як рівності, тобто: Розв’язок цієї системи рівнянь 2 -1. Він задовольняє також перше й третє обмеження-нерівності двоїстої задачі. Умови ж другої теореми повністю задовольняються, що свідчить про оптимальність плану Х.
Розділ 3. Транспортні задачі (т-задачі)
3.1 Математична структура т-задач
Припустимо, що деякий однорідний продукт (вантаж), який зосереджено у m постачальників, по ai одиниць у кожного (), потрібно перевезтиn споживачам у кількості не менше як bi одиниць у кожному (). Відома вартість перевезення одиниці вантажу віді-го постачальника до j-го споживача cij. Необхідно знайти такий план перевезень продукції від постачальників до споживачів, за яким загальні витрати Z на транспортування були б мінімальними.
Для побудови математичної моделі такої задачі введемо матрицю плану перевезень X = (xij), елементи якої означають обсяг перевезень продукції від і-го постачальника до j-го споживача. Тоді для загальних транспортних витрат для обсягу продукції, що вивозиться від кожного постачальника і для обсягу продукції, яка надходить до кожного із споживачів можна записати такі вирази:
Наведена система формул описує математичну модель класичної транспортної задачі. Згідно з економічним змістом транспортної задачі значення всіх сталих коефіцієнтів моделі, а саме запаси продукції у постачальників, потреби в продукції кожного споживача і транспортні витрати не можуть бути від’ємними, тобто
.
За такими припущеннями Т-задача завжди має розв'язок за умови, що загальний обсяг продукції у постачальників не менший від загальної потреби споживачів (теорема про розв’язаність транспортної задачі):
Транспортна задача називається закритою коли виконується балансова умова і, у відповідності з вище вказаною теоремою, завжди має розв’язок. В інших відпадках транспортну задачу називають відкритою, при цьому можливі такі два випадки.
Загальний запас продукції в постачальників перевищує загальні потреби з боку споживачів:
У даному випадку, якщо ввести до розгляду додаткового (n+1)-го фіктивного споживача з потребою
одиниць продукції, то відкрита транспортна задача перетвориться на закриту. При цьому питомі вартості перевезень за фіктивними маршрутами вважають такими, що дорівнюють нулю.
2. Загальний запас продукції в постачальників менший від загальних потреб з боку споживачів:
У таких випадках може виникати інша задача: як оптимальним чином перевезти наявну продукцію (можливо і недостатню для задоволення потреб). Така нова задача може бути розв’язана введенням фіктивного (m+1) постачальника із запасом продукції am+1. При цьому, питомі вартості перевезень за фіктивними маршрутами вважаються рівними нулю, а обсяги перевезень xm+1,j за цими маршрутами розглядаються для відповідних споживачів як недопостачання продукції через її дефіцит.
Умови транспортної задачі зазвичай записуються у табличному вигляді, як це показано у табл. 3.1.
Таблиця 3.1
Пункти відправлення (ПВ) |
Пункти доставки (ПД) |
Запаси аі | ||||
B1 |
… |
Bk |
… |
Bn | ||
A1 |
c11 x11 |
… |
c1k x1k |
… |
C1n x1n |
a1 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Al |
cl1 xl1 |
… |
clk xlk |
… |
cln xln |
aL |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Am |
cm1 xm1 |
… |
cmk xmk |
… |
cmn xmn |
am |
Потреби bj |
B1 |
… |
bk |
… |
bn |
a |