- •§ 1. Балансовые модели
- •1. Войти в excel
- •1. В первом столбце таблицы перечислены “чистые отрасли”, более или менее цельные, самостоятельные (энергетика, металлургия, машиностроение, оборонка, сельское хозяйство и т.Д.)
- •§ 3. Общая постановка задачи линейного программирования. Симплекс- метод
- •1. Множество решений системы (1) из § 2 является выпуклым многогранником (напомним, что выпуклое множество вместе с любыми двумя точками содержит все точки соединяющего их отрезка).
- •2. Вершины многогранника называются угловыми точками.
- •2. Приводим задачу к каноническому виду:
- •3. Составляем исходную симплекс-таблицу (заметим, что в разных учебных пособиях форма симплекс- таблицы различна!):
- •4. Проверяем опорное решение на оптимальность: если все элементы оценочной строки неотрицательны, то опорное решение оптимально. В нашем случае это не так.
- •1. Если в оценочной строке последней симплекс- таблицы все коэффициенты при балансовых переменных больше 0, то оптимальное решение единственно.
- •§ 4. Двойственные задачи (dual problem).
- •1. Построение математической модели:
- •§ 5. Транспортная задача (transportation
- •1. Вывести весь груз поставщиков (запасы)
- •2. Удовлетворить весь спрос потребителей
- •3. Минимизировать суммарные затраты.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •4. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •50 Изделий из Стокгольма в Лион
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •§ 6 Задача о назначениях (assignment problem).
- •1. Образовать таблицу затрат с.
- •§ 7 Задачи нелинейного программирования
- •§ 8 Игры двух лиц с нулевой суммой (theory of games).
- •1. Наличие двух игроков а и в, с противоположными целями. Поэтому игру и называют антагонистической.
- •2. Наличие у каждого игрока конечного числа ходов, называемых также чистыми стратегиями. Каждый игрок знает чистые стратегии соперника, но не знает какую чистую стратегию тот применит.
- •3. Игроки независимо выбирают чистые стратегии (ходы), после чего игра (партия) заканчивается и каждому игроку выплачивается выигрыш, причем сумма выигрышей равна нулю.
- •4. Все возможные выигрыши аij игрока а сосредоточены в платежной матрице:
- •2. Пусть игрок а обладает 4 чистыми стратегиями. Будут ли следующие векторы смешанными стратегиями?
- •2. Пусть игрок а имеет две чистых стратегии.
- •§ 10 Сведение матричных игр с нулевой суммой к задачам линейного программирования
- •§ 11. Итерационный метод (Брауна – Робинсона).
- •§ 12. Игры с природой (статистические решения)
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •2. Критерий Вальда
- •3. Критерий Гурвица
- •4. Критерий Сэвиджа
- •5. Критерий Лапласа
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •§ 13. Модели принятия решений с помощью деревьев решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Оптимизация 4-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •2. Оптимизация 3-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •3. Оптимизация 2-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •4. Оптимизация 1- го шага → табл.5
- •5. Обратный ход – окончательный оптимальный набор шаговых уравнений
- •80, Третьему- 40, четвертому - 40.
- •§ 15 Вероятностные модели
- •2. Формирование оптимального портфеля акций
- •1 3, 14, 23. Ясно, что точки 1 и 2 не доминируются другими. Они и образуютПарето - оптимальное множество. Среди них и нужно выбрать оптимальную.
- •1. Предоставить окончательный выбор лицу, принимающему решение (например, совету директоров).
- •2. Воспользоваться объединяющей взвешивающей формулой:
- •§ 17. Математическая модель управления запасами
- •1. В момент полного исчерпания запасов склада мгновенно поступает ранее заказанная партия запасов в количестве q.
- •2. С другой стороны со скоростью V ед. Запасов/ ед. Времени запасы отпускаются потребителям:
- •§ 18. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •§ 16. Дисперсионный анализ
- •1. Пусть х- случайная величина, определяющая результативный признак , в данном случае- производительность. Фактор а- методика обучения.
- •3. Подсчитываем факторную дисперсию:
- •4. Подсчитываем остаточную дисперсию:
- •5. Вычисляем значение критерия Фишера:
- •7. Находим число степеней свободы числителя (v1 ) и
- •§ 19. Имитационное моделирование (model simulation)
- •4. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •5. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •§ 19. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •1. Афанасьев м.Ю., Суворов б.Р. Исследование операций в экономике.-м.: Инфра-м, 2003.
3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
Находим клетку, в которой условие оптимальности нарушено в наибольшей степени. В нашем случае это клетка (1, 2). Далее
а) помечаем эту клетку знаком + и строим цикл, начинающийся и заканчивающийся в этой же клетке.
б) размечаем вершины цикла знаками - + - … считая от исходной клетки.
в) находим, по всем клеткам, помеченным знаком - наименьшую перевозку. Обозначим ее α. У нас α = 40.
г) двигаясь по циклу, прибавляем α к клеткам со знаком + и вычитаем ее из клеток со знаком -.
Получающийся “лишний нуль” стираем.
Результаты записываем в новую таблицу. (табл. 4)
Табл. 4
Потребитель
Поставщик |
1 (Берлин) |
2 (Лион) |
3 (Бирмин.) |
U |
1 (Стокгольм) |
30 _ 50 |
14
+ |
16
70 |
0 |
2 (Триест) |
18
40 |
8
|
22
|
-16 |
3 (Руан) |
12
+ 10 |
6 -
80 |
14
|
-18 |
V |
30 |
24 |
16 |
|
Табл. 5
Потребитель
Поставщик |
1 (Берлин) |
2 (Лион) |
3 (Бирмин.) |
U |
1 (Стокгольм) |
30
|
14
50 |
16
70 |
0 |
2 (Триест) |
18
40 |
8
|
22
|
-2 |
3 (Руан) |
12
60 |
6
30 |
14
|
-8 |
V |
20 |
14 |
16 |
|
Полученный опорный план вновь не оптимален-
нарушение в клетке (2,2).
Вновь строим цикл.
Табл. 6
Потребитель
Поставщик |
1 (Берлин) |
2 (Лион) |
3 (Бирмин.) |
U |
1 (Стокгольм) |
30
|
14
50 |
16
70 |
0 |
2 (Триест) |
18
40 - |
8
+ |
22
|
-2 |
3 (Руан) |
12
+ 60 |
6
30 |
14
|
-8 |
V |
20 |
14 |
16 |
|
α =30
Потребитель
Поставщик |
1 (Берлин) |
2 (Лион) |
3 (Бирмин.) |
U |
1 (Стокгольм) |
30
|
14
50 |
16
70 |
0 |
2 (Триест) |
18
10 |
8
30
|
22
|
-6
|
3 (Руан) |
12
90
|
6
|
14
|
-8 |
V |
24 |
14 |
16 |
|
Получен оптимальный план перевозок!
Fmin = 50*14 + 70*16 + 10*18 + 30*8 + 90*12 = 3320
х12 = 50
х13 = 70
х21 = 10
х22 = 30
х31= 90
Итак, оптимальный план выглядит так: