- •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
2.1. Принципы формирования моделей оптимизации
Процесс построения математической модели начинается с ответов на следующие вопросы:
Для определения каких величин должна быть построена модель, т.е. как идентифицировать переменные задачи?
Какие ограничения должны связывать переменные, чтобы выполнялись условия, характерные для моделируемой системы?
В чем состоит цель задачи, для достижения которой из всех допустимых значений переменных нужно выбрать те, которые будут соответствовать этой цели?
Рассмотрим некоторые общие модели и задачи.
Задача производственного планирования
Некоторый экономический объект (предприятие, цех, фирма) может производить п видов определенной продукции. В процессе производства используется т видов ресурсов (сырья). Применяемые технологии характеризуются нормами затрат сырья на единицу производимого продукта – aij – норма расхода сырья i-го вида на производство единицы продукции j-го вида. Известны ограничения на ресурсы, которые расходуются в процессе производства – bi – запас сырья i-го вида, а также доход от реализации единицы продукции j-го вида – сj. Определить план производства, который принесет наибольший суммарный доход экономическому объекту.
Для построения экономико-математической модели условие задачи удобно представить в таблице 2.1.
Таблица 2.1
Вид сырья |
Норма расхода сырья i-го вида на производство единицы продукции j-го вида |
Запас сырья | |||
Вид продукции | |||||
1 |
2 |
… |
п | ||
1 |
а11 |
а12 |
… |
а1п |
b1 |
2 |
а21 |
а22 |
… |
а2п |
b2 |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
т |
ат1 |
ат2 |
… |
атn |
bт |
Доход от единицы продукции |
с1 |
с2 |
… |
сп |
|
Обозначим через хj – количество продукции j-го вида.
В рамках описанных выше технологий на производство всей продукции первого вида расход сырья первого вида составит а11х1, на производство всей продукции второго вида – а12х2, и, так далее, на производство всей продукции п-го вида – а1пхп. Общие затраты сырья первого вида можно представить в виде суммы:
а11х1 + а12х2 + … + а1пхп.
Поскольку запасы сырья ограничены, то эта сумма не должна превышать величину запаса сырья первого вида – b1, т.е.
а11х1 + а12х2 + … + а1пхп b1.
Проведя аналогичные рассуждения для всех видов сырья, получим остальные неравенства системы ограничений:
а21х1 + а22х2 + … + а2пхп b2,
……………………………….
ат1х1 + ат2х2 + … + атпхп bт.
К системе ограничений также должны быть добавлены требования неотрицательности переменных х1, х2, … , хп, поскольку количество продукции любого вида не может быть отрицательным.
Доход, получаемый от реализации всей продукции первого вида равен с1х1, от реализации всей продукции второго вида – с2х2, и так далее, от реализации всей продукции п-го вида – спхп . Суммарный доход равен
с1х1 + с2х2 + … + спхп.
Таким образом, задача заключается в нахождении таких переменных х1, х2, …, хп , которые удовлетворяют системе ограничений
и обращают функцию дохода z = с1х1 + с2х2 + … + спхп в максимум.