- •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
Розділ 12. Вправи для самостійної роботи та для практичних і лабораторних занять
12.1. Побудова математичних моделей задач
12.1.1. Потрібно щонайкраще вкласти b доларів в акції трьох акціонерних підприємств (АП), не більш ніж по bi дол. у кожне. Ціни акцій відомі: c1, c2, c3; дивіденди складають: a1 > 0, a2 > 0, a3 = 0. Відомо також, що з імовірністю p ціна акції третього АП може вирости до кінця розрахункового періоду до величини c3* > c3. Який капітал слід вкласти в кожне АП, щоб отримати максимальний сумарний прибуток?
12.1.2. У морському порту є предмети (вантажі) n видів. Предмет j-го виду має масу aj і цінність cj. Потрібно завантажити корабель вантажопідйомністю b так, щоб цінність вантажу була найбільшою.
12.1.3. Під посів n культур відведено m земельних ділянок площею a1,...,an га. Середня врожайність j-ої культури на i-ділянці складає аij центнерів з га. Виторг за один центнер j-ої культури pj у.о. Яку площу на кожній ділянці слід віднести під кожну з культур, щоб отримати максимальний виторг, якщо за планом треба зібрати не менше bj центнерів j-ої культури?
12.1.4. Нафтопереробний завод має два сорти нафти: А - 10 од., В - 15 од. Під час переробці з нафти виходить бензин (Б) і мазут (М). Є три варіанти технологічного процесу переробки: I: 1 од. А + 2 од. В дає З од. Б + 2 од. М; II: 2 од. А + 1 од. В дає 1 од. Б + 5 од. М; III: 2 од. А + 2 од. В дає 1 од. Б + 2 од. М. Ціна мазуту - 1 дол. за одиницю, ціна бензину-10 дол. за одиницю. Знайти найвигідніший технологічний процес переробки нафти.
12.1.5. Для опалення будинку узимку час літом закуповується вугілля. Для нормальної зими потрібно 15 тонн вугілля, для м'якої зими досить 10, а для суворої – 20. Для м'якої, нормальної і суворої зими різні - відповідно 10, 15, 20 од. вартості за тонну. Влітку вугілля можна купити по 10 од. вартості за тонну. Або слід купувати улітку усе вугілля на зиму або тільки його частину, докупивши узимку відсутню частину, з огляду на те, що надлишок вугілля після зими зберегтися не може?
Відповіді:
12.1.1. a1x1 + a2x2 + p*x3 → max,
за обмежень:c1x1 ≤ b1,
c2x2 ≤ b2,
c1x1 ≤ b1,
c1x1 + c2x2 + c3x3 = b,
xj ≥ 0, j = 1,…,3...
де xj - кількість акцій i-го АП; р*=р (c3* - c3) - очікуваний доход від акцій 3-го АП.
12.1.2.
де xj - кількість предметів j-го виду, що завантажуються на корабель.
12.1.3.
xij ≥ 0 для всіх i, j,
де xij площа під j-ту культуру на i-ій ділянці.
12.1.4.
32х1 + 15х2 + 12х3 → max,
x1 + 2x2 + 2x3 ≤ 10,
2x1 + x2 + 2x4 ≤ 15,
xj ≥ 0, j=1,2,3 (цілі),
де xi.- кількість використання i-го варіанта технологічного процесу.
12.1.5.
- матрична гра (з природою). Оскільки сідлова точка є (3,3), те варто купити 20 тонн вугілля.
12.2. Розв’язання задач лінійного програмування
12.2.1. Графічним методом знайти розв’язок таких задач:
а) x1 + x2 → max б) 2x1 + x2 → max
3x1 – 2x2 ≤ 6, -x1 + x2 ≤ 2,
-x1 + 2x2 ≤ 4, x1 + 2x2 ≤ 7,
3x1 + 2x2 ≤ 12; 4x1 – 3x2 ≤ 6;
x1 ≥ 0; x1, x2 ≥ 0;
Відповіді:а) x* = (2,3); б) х* = (3,2); в) x* = (1,2); г) x* = (1,-2).
12.2.2. Звести наведені нижче задачі до канонічної форми з діагональною матрицею обмежень.
а) 8x1 – 2x2 – x3 → max, б) x1 + x3 – 7x4 + x5 → max
x1 + 3x2 + x3 ≤ 4, x1 – x2 + 6x4 – 2x5 = -7,
7x1 - x3 ≤ 16, x2 – x3 – 4x4 + 6x5 = 24,
2x1 – x2 – x3 = 2, x1 + x2 – x3 – 4x4 + 7x5 =32,
xj ≥ 0, j = 1,2,3 xj ≥ 0, j = 1,…,5
12.2.3. Розв’язати симплексом-методом наведені нижче задачі. В усіх задачах змінні невід'ємні.
1) |
x1 + x2 + x3 ® min, |
2) |
2 x1 + x2 x3 x4 ® min, |
|
x1 x4 2 x6 = 5, |
|
x1 + x2 + 2 x3 x4 = 2, |
|
X2 + 2 x4 3 x5 + x6 = 3, |
|
2 x1 + x2 3 x3 + x4 = 6, |
|
X3 + 2 x4 5 x5 + 6 x6 = 5; |
|
x1 + x2 + x3 + x4 = 7; |
3) |
x1 2x2 + 3x3 ® min, |
4) |
2x1 3x2 ® max, |
5) |
6 x1 + 4 x2 ® min, | ||
|
2x1 + 3x2 + 4x3 = 1, |
|
5x1 + 2x2 ³ 10, |
|
2 x1 + x2 ³ 3, | ||
|
2x1 + x2 + 3x3 = 2; |
|
x1 + 3x2 £ 12; |
|
x1 x2 £ 1; | ||
|
|
|
|
|
| ||
6) |
2 x1 4 x2 ® min, |
7) |
7 x1 + 5 x2 ® max, |
8) |
3 x1 + 2 x2 ® max, | ||
|
8 x1 5 x2 £ 16, |
|
7 x1 + 5 x2 ³ 7, |
|
4 x1 + 2 x2 ³ 12, | ||
|
x1 + 3 x2 ³ 2, |
|
7 x1 5 x2 ³ 35, |
|
x1 + 2 x2 £ 10, | ||
|
2 x1 + 7 x2 £ 9; |
|
x1 x2 £ 0; |
|
2 x1 + 2 x2 = 6; |
9) |
4 x1 + 5 x2 + 9 x3 + 11 x4 ® max, |
10) |
2 x1 + x2 x3 x4 ® min, |
|
x1 + x2 + x3 + x4 £ 15, |
|
x1 + x2 + 2 x3 x4 = 2, |
|
7 x1 + 5 x2 + 3 x3 + 2 x4 £ 80, |
|
2 x1 + x2 3 x3 + x4 = 6, |
|
3 x1 + 5 x2 + 10 x3 + 15 x4 £ 60; |
|
x1 + x2 + x3 + x4 = 7; |
11) |
4x1 + x2 2x3 x4 x5 ® min, |
12) |
x1 + 2 x2 + 3 x3 x4 ® max, |
|
x3 x4 + x5 = 1, |
|
x1 + 2 x2 + 3 x3 = 15, |
|
x2 + 2x4 x5 = 1, |
|
2 x1 + x2 3 x3 = 20, |
|
x1 + 2x2 + 2x5 = 4; |
|
x1 + 2 x2 + x4 = 10. |
Відповіді:
1) x* = (7.1; 0; 0; 1.3; 0; 0.4), L(x*) = 7.1.
2) x* = (0; 4.13; 0.25; 2.63), L(x*) = 1.25.
3) Розв’язку немає ( D = ).
4) x* = (12; 0), L(x*) = 24.
5) x* = (1.33; 0.33), L(x*) = 9.33.
6) x* = (0; 1.29), L(x*) = 5.14.
7) Розв’язку немає (цільова функція необмежена зверху).
8) x* = (3; 0), L(x*) = 9.
9) x* = (4.56; 0; 2.95; 0), L(x*) = 67.21.
10) x* = (0; 4.13; 0.25; 2.63), L(x*) = 1.25.
11) x* = (0; 0; 0.5; 1.5; 2), L(x*) = 4.5.
12) Розв’язку немає ( D = ).
12.2.4. Розв'язати двоїстим симплекс-методом задачі лінійного програмування, умови яких задаються нижче. В усіх задачах змінні невід'ємні.
1) |
6 x1 + 4 x2 ® min, |
2) |
2 x1 + 3 x2 ® min, |
3) |
6 x1 4 x2 ® max, |
|
2 x1 + x2 ³ 3, |
|
x1 + 5 x2 ³ 16, |
|
2 x1 + x2 ³ 3, |
|
x1 x2 £ 1, |
|
3 x1 + 2 x2 ³ 12, |
|
x1 2 x2 £ 2, |
|
x1 + 2 x2 ³ 1; |
|
2 x1 + 4 x2 ³ 16; |
|
3 x1 + 2 x2 ³ 1; |
4) |
6 x1 + 4 x2 ® min, |
5) |
7 x1 + x2 ® min, |
6) |
7 x1 + 10 x2 ® min, |
|
2 x1 + x2 ³ 3, |
|
x1 + x2 ³ 3, |
|
2 x1 + 28 x2 ³ 17, |
|
3 x1 + 2 x2 ³ 1, |
|
5 x1 + x2 ³ 5, |
|
x1 + 2 x2 ³ 3; |
|
x1 x2 ³ 6; |
|
x1 + 5 x2 ³ 5; |
|
x1 + 17 x2 ³ 19; |
7) |
x1 + x2 + 2 x3 ® min, |
8) |
15x1 33 x2 ® max, |
|
2 x1 x2 3 x3 + x4 = 3, |
|
3 x1 + 2 x2 ³ 6, |
|
x1 3 x2 4 x3 + x5 = 1; |
|
6 x1 + x2 ³ 6; |
9) |
x1 + 2 x2 ® min, |
10) |
78 x1 + 52 x2 ® min, |
11) |
5 x1 + 4 x2 ® min, |
|
2 x1 + x2 £ 18, |
|
6 x1 + 2 x2 9, |
|
x1 + x2 £ 6, |
|
x1 + 2 x2 ³ 14, |
|
10 x1 + 14 x2 13, |
|
2 x1 + x2 ³ 9, |
|
x1 2 x2 £ 10; |
|
11 x1 x2 ³ 6; |
|
3 x1 + x2 ³ 11. |
Відповіді:
1) x* = (1; 1), L(x*) = 10.
2) x* = (2; 3), L(x*) = 13.
3) x* = (1.5; 0), L(x*) = 9.
4) Розв’язку немає ( D = ).
5) x* = (0; 5), L(x*) = 5.
6) x* = (0; 1.5), L(x*) = 15.
7) x* = (0; 0; 1; 0; 3), L(x*) = 2.
8) x* = (2; 0), L(x*) = 30.
9) x* = (7.33; 3.33), L(x*) = 14.
10) x* = (0.96; 1.62), L(x*) = 159.12.
11) x* = (4.5; 0), L(x*) = 22.5.