
- •Математическое моделирование Учебное пособие
- •Донецк 2006
- •Содержание
- •Введение
- •1. Построение экспериментальных законов распределения
- •1.1. Общие положения
- •1.2. Статистические критерии согласия
- •Г) Критерий согласия Романовского
- •1.3. Построение закона Пуассона
- •1.4. Построение показательного закона
- •1.5. Построение нормального закона
- •2. Модели оптимизации
- •2.1. Принципы формирования моделей оптимизации
- •Задача производственного планирования
- •Задача оптимальной загрузки оборудования
- •Задача о смесях
- •Транспортная задача
- •2.2. Графический метод решения задачи линейного программирования
- •Алгоритм графического метода решения злп
- •2.3. Универсальный метод решения линейных задач оптимизации
- •Алгоритм симплекс-метода решения злп
- •Пример 2.3.1. Решить злп (2.2.1), (2.2.5) симплекс-методом.
- •Критерий оптимальности опорного плана
- •Переход к следующей симплекс-таблице осуществляют по правилам:
- •2.4. Двойственная задача линейного программирования
- •Свойства двойственных задач
- •2.5. Методы анализа конфликтных ситуаций с помощью матричных игр
- •Алгоритм принципа максимина (минимакса)
- •Решение. Этаматричная игра имеет размерность (3х4), т.Е. Игрок а имеет три стратегии, а игрок в – четыре. Запишем ее в нормальной форме.
- •Последовательность действий при решении игры
- •3. Регрессионный анализ
- •3.1. Однофакторные модели
- •3.1.1. Построение однофакторных моделей
- •3.1.2. Оценка качества моделей
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Построение доверительного интервала для прогнозного значения
- •Пример 3.1.Исследовать зависимость объема прибыли от количества торговых точек. Сделать прогноз в предположении, что количество торговых точек будет увеличено до 25.
- •Вспомогательная расчетная таблица
- •Пример 3.2.Исследовать зависимость показателяуи факторахс помощью логарифмической, степенной и полиномиальной регрессий.
- •3.1.3. Модели рядов динамики
- •3.2. Автокорреляция данных и остатков
- •3.2.1. Автокорреляция данных
- •Пример 3.4. Исследовать на автокорреляцию динамический ряд:
- •Вспомогательная таблица для расчета коэффициента автокорреляции
- •3.2.2. Автокорреляция остатков
- •Причины возникновения автокорреляции
- •Вспомогательная таблица для расчета d-статистики
- •С помощью формулы (3.2.2) найдем d -статистику:
- •3.3. Мультиколлинеарность
- •Причины возникновения мультиколлинеарности:
- •Методы исследования мультиколлинеарности
- •Меры по устранению мультиколлинеарности:
- •3.4. Множественная линейная регрессия
- •3.4.1. Построение множественной линейной регрессии
- •Расчет элементов коэффициента
- •3.4.2. Матричный подход
- •Построение корреляционной матрицы
- •Построение модели множественной линейной регрессии и ее анализ
- •3.4.4. Нелинейные модели
- •3.4.5. Эластичность
- •4.Экспертные оценки и элементы теории графов
- •4.1. Ранговая корреляция
- •4.1.1. Экспертное оценивание
- •4.1.2. Этапы работ в системе экспертных оценок
- •4.1.3. Метод ранговой корреляции
- •Вспомогательные расчеты
- •Б) Случай многих экспертов
- •4.2. Элементы сетевого планирования
- •Основные элементы сетевого графика
- •Основные требования к сетевой модели
- •5. Индивидуальные задания для самостоятельной работы студентов по курсу “математическое моделирование”
- •5.1. Задания к разделу “Построение законов распределения”
- •5.2. Задания к разделу “Математическое программирование”
- •5.3. Задания к разделу “Регрессионный анализ”
- •Задание 2.
- •Задание 3.
- •5.4. Задания к разделу “Экспертные оценки и элементы теории графов” Задание 1.
- •Значение критерия Пирсона
- •Критерий Колмогорова
- •Критерий Колмогорова
- •Квантили распределения Стьюдента
- •Коефициентов автокорреляции
- •Литература
- •Пеніна Галина Геннадіївна, канд. Екон. Наук, доцент
Задача оптимальной загрузки оборудования
Предприятию нужно выпустить продукции П1 по плану N1 единиц, продукции П2 – N2 единиц, и так далее, продукции Пk – Nk единиц. Продукция обрабатывается на взаимозаменяемом оборудовании В1, В2, …, Вт различной мощности. Также известны следующие величины: aij – норма времени на обработку единицы продукции i-го вида на оборудовании j-го вида; Аj – фонд времени оборудования j-го вида, сij – себестоимость обработки продукции i-го вида на оборудовании j-го вида. Спланировать выпуск продукции Пj, чтобы себестоимость ее была наименьшей и план выпуска продукции был выполнен.
Для построения экономико-математической модели условие задачи удобно представить в таблице 2.2.
Таблица 2.2
Вид оборудования |
Себестоимость обработки продукции i-го вида на оборудовании j-го вида |
Фонд времени оборудования | |||
Вид продукции | |||||
П1 |
П2 |
… |
Пk | ||
В1 |
а11 |
а12 |
… |
а1k |
А1 |
В2 |
а21 |
а22 |
… |
а2k |
А2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
Вт |
ат1 |
ат2 |
… |
атk |
Ат |
План выпуска продукции |
N1 |
N2 |
… |
Nk |
|
Обозначим хij – количество продукции i-го вида, которая обрабатывается на оборудовании j-го вида.
Фактические затраты времени на обработку всей продукции П1 на оборудовании В1 составят а11х11, на обработку всей продукции П2 на оборудовании В1 – а12х12, и, так далее, на обработку всей продукции Пk – а1пх1п. Общие затраты времени на обработку всей продукции на оборудовании В1 можно представить в виде суммы:
а11х11 + а12х12 + … + а1kх1k.
Поскольку фактические затраты времени не могут превышать отведенные фонды, то эта сумма не должна превышать А1, т.е.
а11х11
+ а12х12
+ … + а1kх1k
А1.
Проведя аналогичные рассуждения для всех оборудования, получим остальные неравенства системы ограничений:
а21х21
+ а22х22
+ … + а2kх2k
А2,
……………………………….
ат1хт1
+ ат2хт2
+ … + атkхтk
Ат.
Поскольку по условию задачи план должен быть выполнен, то имеем систему ограничений:
х11 + х21 + … + хm1 = N1.
х12 + х22 + … + хm2 = N2,
…………………………
х1т + х2т + … + хтk = Nk.
К системе ограничений также должны быть добавлены требования неотрицательности переменных хij, поскольку количество продукции любого вида не может быть отрицательным.
Общая себестоимость обрабатываемой продукции равна
z = c11х11+c12х12+…+c1kх1k+c21х21+c22х22+…+c2kх2k+…+cт1хт1+cт2хт2+…+cтkхтk.
Таким образом, задача заключается в нахождении таких переменных х1, х2, …, хп , которые удовлетворяют системе ограничений
и обращают функцию
себестоимости
в
минимум.
Задача о смесях
К таким задачам относится класс математических моделей, касающийся экономических проблем, связанных с изготовлением различных смесей (сплавов металлов, химических веществ, производства нефтепродуктов, рационов, диет и др.).
Фирма имеет возможность покупать т различных видов сырья и приготавливать различные виды смесей. Каждый вид сырья содержит разное количество питательных компонентов (ингредиентов). Продукция должна удовлетворять хотя бы минимальным требованиям с точки зрения полезности (питательности). Перед руководством фирмы стоит задача определить количество каждого i-го вида сырья, образующего смесь минимальной стоимости при соблюдении требований к общему расходу смеси и ее питательности.
Пусть хi – количество i-го вида сырья в смеси; т – количество видов сырья; п – количество ингредиентов в смеси; аij – количество ингредиента j-го вида, содержащегося в единице i-го вида сырья; bj – минимальное количество ингредиента j-го вида, содержащегося в единице смеси; сi – стоимость единицы сырья i-го вида; q – минимальный общий вес смеси, используемый фирмой.
Для построения экономико-математической модели условие задачи удобно представить в таблице 2.3.
Таблица 2.3
Вид ингредиента |
Количество ингредиента j-го вида, содержащегося в единице i-го вида сырья |
минимальное количество ингредиента | |||
Виды сырья | |||||
1 |
2 |
… |
п | ||
1 |
а11 |
а12 |
… |
а1п |
b1 |
2 |
а21 |
а22 |
… |
а2п |
b2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
т |
ат1 |
ат2 |
… |
атn |
bт |
Стоимость единицы сырья |
с1 |
с2 |
… |
сп |
|
В единице сырья первого вида содержится а11 единиц первого ингредиента, а во всем сырье первого вида этого ингредиента будет а11х1. Этого же ингредиента в единице сырья второго вида содержится а12 единиц, а во всем сырье второго вида этого ингредиента будет а12х2 и так далее, а1nхn – количество первого ингредиента в п-м виде сырья. Общее количество сырья первого вида, содержащегося во всех смесях равно
а11х1 + а12х2 + … + а1nхn.
Поскольку известно, что минимальное количество ингредиента первого вида, содержащегося в единице смеси, должно быть b1 , имеем следующее ограничение
а11х1
+ а12х2
+ … + а1nхnb1
.
Рассмотрим второй вид ингредиента. Необходимо учесть содержание этого ингредиента во всем количестве смеси первого сырья, второго и т.д. до п-го вида сырья. Суммируя отдельные значения количества единиц второго вида ингредиента во всех смесях, получим общее количество второго вида ингредиента. Она должно быть не меньше минимального количества ингредиента второго вида, содержащегося в единице смеси b2. Аналогично предыдущим рассуждениям, можно установить соотношения между содержанием ингредиента любого вида во всех смесях и минимальным количеством этого ингредиента в смеси. В результате придем к системе ограничений на питательность смеси:
|
а11х1
+ а12х2
+ … + а1nхn
а21х1
+ а22х2
+ … + а2nхn
……………………………….
ат1х1
+ ат2х2
+ … + атnхn
|
Переменные х1, х2, …, хn , представляющие собой количества ингредиента первого, второго и т.д., до п-го вида, не могут быть отрицательными. В случае, если какой-либо ингредиент не входит в состав смеси, то соответствующая переменная будет равно нулю. Таким образом, придем к системе ограничений на неотрицательность переменных
х1
0,х2
0,
…,хn
0.
В связи с тем, что известен минимальный общий вес смеси q, используемый фирмой, придем к ограничению на расход смеси
х1
+ х2
+ … + хn
q.
Зная, что цена единицы сырья первого вида с1, можем вычислить стоимость всего сырья первого вида – с1х1. Аналогично стоимость всего сырья второго вида – с2х2 и т.д., стоимость всего сырья п-го вида – сnхn. Суммарная стоимость всех видов сырья, используемых в приготовлении смеси, равна сумме всех этих стоимостей.
Таким образом задача о
смесях заключается в нахождении величин
,
,
…,хn
, удовлетворяющих
ограничениям
|
а11х1
+ а12х2
+ … + а1nхn
а21х1
+ а22х2
+ … + а2nхn
……………………………….
ат1х1
+ ат2х2
+ … + атnхn
х1
+ х2
+ … + хn
х1
|
и дают минимум целевой функции
z = с1х1 + с2х2 +…+ сnхn.