
- •Модуль 1. Основи оптимізаційного моделювання в економіці практичне заняття 1 Тема. Матриці та визначники. Системи лінійних рівнянь
- •Основні теоретичні відомості:
- •Де |∆I| - визначник матриці , одержаної з матриці а заміною і –го стовпця на стовпець вільних членів в;
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 2 Тема. Балансові моделі.
- •Теоретичні відомості:
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 3 Тема. Модель «витрати-випуск» Леонтьєва. Розрахунок параметрів звітного балансу.
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 4
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття Тема. Розв’язок задач лінійного програмування. Задача планування виробництва
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 7
- •Теоретичні відомості:
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 9 Тема. Розв'язок обернених задач лінійного програмування
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 10 Тема. Поточна контрольна робота
- •Практичне заняття 11 Тема. Аналіз чутливості одноіндексних задач лінійного програмування
- •Теоретичні відомості:
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •1. «Отчет по результатам»
- •2. «Отчет по устойчивости»
- •Практичне заняття 12 Тема. Задачі про призначення
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Практичне заняття 13 Тема. Задачі цілочисельного програмування
- •Теоретичні відомості
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Порядок дій в Excel
- •Практичне заняття 14 Модульна контрольна робота 2
- •Практичне заняття 15 Тема. Динамічне програмування
- •Теоретичні відомості:
- •Методичні рекомендації до виконання завдань:
- •Перелік питань для підготовки до поточного модульного контролю Модуль 1. «Основи оптимізаційного моделювання в економіці»
- •Модуль 2. «Теорія оптимізації»
- •Література
Методичні рекомендації до виконання завдань:
Задача 1. Розв’язування задачи проводиться відповідно до такої послідовності етапів:
1. Побудова математичної моделі. Нехай x1 – кількість полиць моделі А, що виготовляється фірмою за тиждень, а x2 – відповідна кількість полиць моделі В. Цільова функція моделі – максимізація прибутку фірми від реалізації продукції. Математично вона записується так:
Z = 50x1 + 30x2 → max.
Обмеження математичної моделі враховують час роботи верстатів 1 і 2 для обробки продукції та попит на полиці різних моделей.
Обмеження на час роботи верстатів 1 і 2 набирають такого вигляду: для верстата 1
30x1
+ 15x2
2400
(хв.);
для верстата 2
12x1
+ 26x2
2160 (хв.).
Обмеження на попит набирають вигляду:
x1
– x2
30
іx2
80.
Отже, економіко-математична модель поставленої задачі має вигляд
2.
Розв’язання.
Замінимо знаки нерівностей на знаки
рівностей і побудуємо графіки відповідних
прямих (рис.
5.1). Кожна
з побудованих прямих поділяє площину
системи координат на дві півплощини.
Координати точок однієї задовольняють
розглянуту нерівність, а іншої – не
задовольняють. Щоб визначити необхідну
півплощину (на рис. 1 її напрям позначено
стрілкою), потрібно взяти будь-яку точку
та перевірити, чи задовольняють її
координати зазначене обмеження. Якщо
задовольняють, то півплощина, в якій
міститься вибрана точка, є геометричним
зображенням нерівності. У протилежному
випадку таким зображенням є інша
півплощина. Умова невід’ємності змінних
x1
0,x2
0
обмежує область допустимих планів
задачі першим квадрантом системи
координат. Переріз усіх півплощин
визначає область допустимих планів
задачі – шестикутникOABCDE.
Рисунок 5.1 – Визначення області допустимих планів
Поставлену задачу буде розв’язано, якщо ми відшукаємо таку вершину багатокутника OABCDE, в якій цільова функція Z набуває найбільшого значення.
Для
цього будуємо вектор
=
{50; 30}. Він задає напрям збільшення значень
цільової функції Z,
а вектор, протилежний йому, – напрям їх
зменшення.
Побудуємо лінію,
що відповідає, наприклад, значенню Z
= 0. Це буде
пряма 50x1
+ 30x2
= 0, яка перпендикулярна до вектора
і проходить
через початок координат. Оскільки маємо
визначити найбільше значення цільової
функції, то пересуваємо пряму 50x1
+ 30x2=
0 в напрямі вектора
доти, доки
не визначимо вершину багатокутника,
яка відповідає оптимальному плану
задачі. Останньою спільною точкою цієї
прямої та багатокутника OABCDE
є точка C.
Координати цієї точки визначають
оптимальний план задачі.
Координати точки С визначаються перетином прямих
Розв’язавши цю систему, дістанемо x1 = 50, x2 = 60. Отже, X = (50; 60); max Z = 50 50 + 30 60 = 4300.
Це означає, що коли фірма щотижня виготовлятиме 50 збірних книжкових полиць моделі А та 60 – моделі В, то вона отримає максимальний прибуток в 4300 у.о. При цьому тижневий фонд роботи верстатів 1 і 2 буде використано повністю.
Задача 2.
1. Проводимо пряму
(рис.5.2)
через точки з координатами:
х1 = 0; х2=16/(–5)=–3,2;
х1 = 2; х2=0;
Пряма ділить
площину на дві частини. Оскільки перше
обмеження задачі має вид
,
необхідно вибрати множину точок, яка
лежить по один бік від прямої. Правило
вибору: беремо будь-яку точку, яка
належить одній з множин, наприклад,
,
і підставляємо в обмеження. Якщо обмеження
виконується, тоді множина, якій належить
ця точка, буде допустимою.
Рисунок 5.2.
Графік
прямої
лінії
Точка
задовольняє умові
,
тоді цій нерівності задовольняють усі
точки множини, що лежать лівіше прямої
;
2) проводимо пряму
(рис.5.2)
через точки з координатами
х1 = 0; х2=0,667;
х1 = 2; х2=0;
Рисунок 5.3
– Графік прямої
Точка
не задовольняє умові
,
тоді цій нерівності задовольняють усі
точки, що лежать вище прямої
;
3) проводимо пряму
(рис.5.4):
Рисунок
5.4 – Графік прямої
Точка
задовольняє умові
,
тоді цій нерівності задовольняють усі
точки, що лежать нижче прямої
;
4) обмежуємо
допустиму область умовами
та
(рис.5.5).
Рисунок 5.5 – Визначення обмежень допустимої області
Отже, допустима
множина – перетин всіх множин, які
задовольняють обмеженням задачі, тобто
чотирикутник
.
Визначимо координати
вершин отриманого чотирикутника
,
як розв’язки відповідних систем лінійних
рівнянь:
;
;
;
.
Таким чином,
.
Лініями рівня
цільової функції
при різних значеннях
будуть сімейства паралельних прямих
із спільним вектором нормалі
.
Вектор нормалі – градієнт цільової
функції
.
Градієнтом функції
змінних
називається вектор, координатами якого
є частинні похідні функції
.
У нашому прикладі
.
Градієнт функції показує напрямок
найбільшого зростання значення функції.
Значення
буде зростати, якщо вказані прямі
переміщувати у напрямку градієнта.
Отже, в даній задачі оптимальне (найбільше)
значення цільової функції досягається
в точці
і дорівнює
.
Задача
3.
Побудуємо
прямі (рис. 5.6).
На рис. 5.6
допустима множина
не обмежена. Значення
ліній рівня функції
будуть
зменшуватись при переміщенні у напрямку,
протилежному градієнту. Очевидно, що
і задача не має оптимального розв’язку
(цільова функція не обмежена знизу).
Рисунок 5.6 – Графічний роз’вязок задачи
Питання для самоконтролю:
Назвіть основні етапи графічного розв’язування задач лінійного програмування?
Що графічно являє собою область допустимих планів?
Назвіть умови графічного розв’язання ЗЛП?