- •Содержание
- •Введение
- •Тема 1. Экономико-математические методы и модели и их классификация
- •1.1. Социально-экономические системы, методы их исследования и моделирования
- •1.2.Этапы экономико-математического моделирования, классификация экономико-математических моделей и методов
- •Примеры описательных моделей
- •Тема 2. Балансовый метод в экономике
- •2.1. Общие понятия балансового метода, принципиальная схема межпродуктового баланса
- •2.2. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса
- •2.3. Плановые расчеты на основе матричных моделей систем производства и распределения продукции
- •2.3.1. Методика расчета планового баланса по заданным валовым выпускам продукции Xiпл
- •2.3.2. Коэффициенты полных материальных затрат и методы их расчета
- •2.3.3. Методика расчета планового баланса по заданным плановым уровням конечной продукции Yiпл
- •2.4. Пример расчета планового баланса для трехотраслевой экономической системы
- •2.5. Использование балансового метода на предприятии
- •Тема 3. Математические методы сетевого планирования и управления
- •3.1. Основные понятия сетевой модели
- •Распределение (расслоение) вершин сетевого графика по рангам
- •3.2. Анализ сетевого графика и расчет его временных характеристик
- •3.2.1. Расчет временных характеристик событий
- •3.2.2. Расчет временных характеристик работ
- •3.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Вероятностные оценки продолжительности работ
- •3.4. Оптимизация сетевой модели
- •Краткая характеристика метода оптимизации
- •Тема 4. Классификация задач математического программирования и область их эффективного применения в экономике
- •4.1. Математическая постановка и структура задачи оптимизации
- •4.2. Краткая классификация методов математического программирования
- •Тема 5. Линейное программирование
- •5.1. Предмет линейного программирования
- •5.2. Построение оптимизационных моделей для решения экономических задач
- •5.3. Общая задача линейного программирования. Основные определения
- •5.4. Графический метод решения задач линейного программирования
- •I этап. Графическая интерпретация области допустимых решений
- •II этап. Графическая интерпретация целевой функции
- •III этап. Нахождение оптимального решения
- •5.5. Примеры решения задач линейного программирования графическим методом
- •5.6. Понятие о симплекс-методе озлп
- •5.7. Каноническая форма задач линейного программирования
- •5.8. Базисные решения задачи линейного программирования
- •5.9. Алгоритм симплекс-метода озлп
- •5.10.Примеры решения задач линейного программирования симплекс-методом
- •Тема 6. Двойственность в линейном программировании
- •6.1.Понятие двойственности. Построение двойственных задач и их свойства
- •6.2. Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности (теорема о дополняющей нежесткости)
- •6.3.Экономическая интерпретация двойственной задачи Пример 1. Задача оптимального использования ресурсов.
- •6.4.Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений
- •Свойство 1. Оценки как мера дефицитности ресурсов
- •Свойство 2. Оценки как мера влияния ограничений на функционал
- •Свойство 3. Оценки - инструмент определения эффективности отдельных вариантов (технологических способов) с позиций общего оптимума
- •Тема 7. Транспортная задача линейного программирования
- •7.1. Постановка транспортной задачи
- •Классическая постановка транспортной задачи
- •Модели транспортной задачи
- •7.2.Методы построения исходного плана
- •Метод северо-западного угла
- •Метод минимального элемента
- •7.3.Оптимизация исходного базисного плана перевозок. Метод потенциалов
- •Основные процедуры метода потенциалов
- •Алгоритм метода потенциалов
- •7.4. Пример решения транспортной задачи
- •7.5. Применение модели транспортной задачи при решении различных экономических задач
- •Тема 8. Модели и методы дискретного программирования
- •8.1. Постановка задачи дискретного программирования
- •Задача о назначении (проблема выбора, задача о женихах и невестах)
- •8.2.Краткая классификация математических моделей дискретного программирования
- •8.3.Методы решения задач дискретного программирования
- •8.3.1. Методы отсечения для решения полностью целочисленной задачи линейного программирования
- •8.3.2.Сущность метода ветвей и границ
- •Тема 9. Модели и методы динамического программирования
- •9.1. Моделирование процессов наилучшего распределения ресурсов методом динамического программирования
- •Итоговая таблица условно-оптимальных решений
- •Графики предельной и средней эффективности
- •Тема 10. О других моделях и методах математического программирования
- •10.1.Нелинейное программирование
- •10.2.Стохастическое программирование
- •Тема 11. Модели конфликтных ситуаций в теории игр
- •11.1.Основные понятия теории игр
- •11.2.Решение игры в чистых стратегиях
- •11.3.Решение игры без седловой точки
- •Графический способ решения матричной игры
- •11.4. Пример решения экономической задачи методами теории игр
- •Тема 12. Модели управления запасами
- •12.1. Основные понятия
- •12.2. Статические модели управления запасами Уилсона
- •12.2.1. Статическая модель без дефицита
- •12.2.2. Статическая модель с дефицитом
- •12.3. Модели со случайным спросом
- •Тема 13. Модели массового обслуживания
- •Литература
7.3.Оптимизация исходного базисного плана перевозок. Метод потенциалов
Построенный одним из описанных выше методов исходный план можно довести до оптимального с помощью симплекс-метода. В силу особенностей модели транспортной задачи (ограничения имеют вид равенств, каждая неизвестная входит только в два уравнения, коэффициенты при неизвестных - единицы) процесс ее решения симплекс-методом является громоздким. Поэтому для нахождения оптимального плана транспортной задачи созданы специальные методы, самым распространенным из которых считается метод потенциалов.
Какой же план поставок является оптимальным для транспортной задачи?
Оптимальным планом поставок {хij} называется такой план поставок, который:
1) сбалансирован с имеющимися запасами грузов у каждого поставщика и с заданными потребностями каждого потребителя;
2) имеет наименьшие транспортные расходы на доставку всех грузов по сравнению с другими планами поставок.
Условия сбалансированности (1) плана поставок, представленного в табличной форме, проверяются просто, а именно:
-
план полностью сбалансирован, если сумма поставок по каждой строке таблицы равна соответствующему запасу аi, а сумма поставок по каждому столбцу совпадает с соответствующей потребностью bj
Условие (2) проверяется с помощью следующего критерия оптимальности:
-
допустимый (т.е. сбалансированный) план поставок {хij} оптимален тогда и только тогда, когда существуют такие числа ui и vj, которые удовлетворяют условиям:
vj - ui = cij, если хij > 0 |
(5) |
|
|
vj - ui < cij, если хij = 0 |
(6) |
Числа ui, vj называются потенциалами поставщиков и потребителей, а метод поиска оптимально плана поставок, в котором используется сформулированный критерий оптимальности, называется методом потенциалов.
По методу потенциалов, исходя из некоторого начального опорного плана поставок необходимо построить конечную последовательность планов, сходящуюся к оптимальному плану.
Основные процедуры метода потенциалов
При построении опорного плана, например методом северо-западного угла, никак не учитывалась экономическая целесообразность намеченных поставок, поэтому такой план с точки зрения транспортных расходов на его реализацию может быть весьма далек от оптимального. Как правило, его можно значительно улучшить. Оптимизацию начального опорного плана следует осуществить методом потенциалов. На каждой итерации этого метода выполняются следующие процедуры:
1) вычисление потенциалов, согласованных с найденным опорным планом;
2) проверка плана на оптимальность с помощью потенциалов;
3) улучшение плана в случае его неоптимальности.
Рассмотрим алгоритм, реализующий этот метод.
Алгоритм метода потенциалов
Шаг 1. Вычисление потенциалов, согласованных с опорным планом поставок
Потенциалы ui поставщиков и vj потребителей находятся из уравнений вида .
Такие уравнения составляются для всех занятых поставками клеток таблицы, т.е. общее число уравнений в системе равно m+n-1, количество же неизвестных в системе равно m+n, т.е. на единицу больше числа уравнений.
Такая система имеет множество решений, отличающихся друг от друга на некоторую константу.
Для оптимизации годится любое решение. Для того, чтобы найти какую-нибудь систему потенциалов, согласованную с планом, достаточно произвольным образом зафиксировать значение одного из потенциалов. Обычно задают u1 и из системы уравнений однозначно определяют все остальные потенциалы. Чтобы значения vj и ui были положительными, рекомендуется брать ui > (cijmax - cijmin).
Значения потенциалов записывают справа и снизу таблицы против соответствующих строк и столбцов. Или добавляют к таблице столбец справа для потенциалов ui поставщиков и строку снизу для потенциалов vj потребителей:
При практическом определении потенциалов необязательно выписывать на каждой итерации соответствующую систему уравнений. Можно находить потенциалы непосредственно по таблице, не выписывая в явном виде систему.
Шаг 2. Проверка плана на оптимальность
Пусть определены потенциалы, согласованные с некоторым опорным планом. Они удовлетворяют условию (5) критерия оптимальности плана поставок в Т-задаче. Следовательно, для того чтобы узнать, оптимален ли анализируемый план или нет, нужно проверить, удовлетворяют ли эти потенциалы условию (6). Это равносильно проверке условий vj - ui < cij для свободных клеток.
Обозначим ij = vj - cij - ui. Тогда критерий оптимальности опорного плана поставок может быть сформулирован так:
-
опорный план поставок оптимален тогда и только тогда, когда потенциалы, согласованные с ним, удовлетворяют условию ij0, где (i, j) - свободные клетки таблицы.
Отсюда вытекает, что если для некоторой свободной клетки (i0, j0) величина i0j0 > 0, то план перевозок неоптимален и его можно улучшить. По своему экономическому смыслу величина ij характеризует то изменение в суммарных транспортных расходах, которое произойдет из-за осуществления единичной поставки i-м поставщиком j-му потребителю. Если ij > 0, то единичная поставка приведет к экономии транспортных расходов, если же ij < 0 - к увеличению их. Следовательно, если среди свободных направлений поставок нет экономящих транспортные расходы направлений, то полученный план оптимален.
Проверяем полученный план на оптимальность по критерию оптимальности плана транспортной задачи. Если для каждой незаполненной клетки выполняется условие ij 0, то план является оптимальным. В противном случае полученный план не оптимальный, и необходимо переходить к новому базисному плану путем перемещения перевозки в клетку, отвечающей условию max [ij > 0]. Если таких клеток более одной, то договоримся перемещать перевозку в первую по порядку. Выбранная клетка помечается в таблице. Переменная, стоящая в этой клетке, вводится в базис.
Шаг 3. Улучшение плана поставок
3.1. Среди положительных величин ij выбирается максимальная. Выбранную клетку (i, j) помечает знаком “” в центре клетки. Эта клетка в следующей таблице будет занята поставкой. Одновременно с занятием новой клетки происходит освобождение одной из занятых прежним планом клеток.
3.2. Для правильного перемещения перевозок, чтобы не нарушить ограничений, строится цикл, т.е. замкнутый путь, соединяющий выбранную незаполненную клетку с ней же самой и проходящий через заполненные клетки. Цикл строится следующим образом. Вычеркиваются все строки и столбцы, содержащие ровно одну заполненную клетку (выбранная клетка при этом считается заполненной). Все остальные заполненные клетки составляют цикл и лежат в его углах.
Циклом называется набор клеток таблицы, которые могут быть соединены замкнутой ломаной линией, удовлетворяющей следующим двум условиям:
1) любое звено ломаной находится либо в строке, либо в столбце таблицы;
2) никакие два ее звена не могут находится в одной строке или в одном столбце.
Замечание. После перевода незаполненной клетки в число заполненных количество заполненных клеток становится равным m+n. Для такого количества клеток всегда можно построить цикл, и он будет единственным. Направление построения цикла (по часовой стрелке или против) несущественно.
3.3. В угловой каждой клетке цикла, начиная с незаполненной, проставляются поочередно знаки “+” и “-”. В клетках со знаком “-” выбирается минимальная величина, которую обозначим через .
Переходим к новому плану поставок {хijнов} путем корректировки старого плана по следующим формулам:
(7) |
Корректировку плана лучше начинать с перераспределения поставок в клетках цикла, добавляя к поставкам в плюсовых клетках цикла величину Q и вычитая ее из поставок в минусовых клетках.
При этом рекомендуется обходить клетки цикла последовательно в одном направлении, начиная с новой занимаемой клетки, помеченной знаком “”.
Следует отметить, что если минимальная поставка находится одновременно в нескольких минусовых клетках цикла, то при переходе к новому опорному плану освобождается только одна из них, а остальные остаются занятыми нулевыми поставками.
На этом полностью заканчивается одна итерация метода оптимизации. Далее процесс продолжается аналогичным способом.
Шаг 1. Находим потенциалы, согласованные с новым планом.
Шаг 2. Проверяем новый план на оптимальность.
Если все ij 0, получен оптимальный план.
Если имеются ij > 0, идем на шаг 3. и т.д.