МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Экономический факультет Кафедра экономической информатики в.С. Громницкий

Методы оптимизации

Курс лекций

Записано и оформлено выпускницей экономического факультета Андреевой Екатериной Павловной

Рекомендовано методической комиссией экономического факультета для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 080801 «Прикладная информатика (в экономике)»

Нижний Новгород

2010

УДК 65.012.122 (075,8)

ББК Ув6я73

Г 87

Г87 Громницкий В.С. Методы оптимизации. Курс лекций: Учебное пособие – Нижний Новгород: Изд-во Нижегородского госуниверситета, 2010. – 104 с.

В пособии представлен материал по разделам прикладной математики, освоение которых необходимо для первоначального ознакомления с математическими методами принятия решений в экономико-управленческой сфере.

Приводится классификация задач принятия решений, дается понятие математического моделирования. Подробно излагаются методы линейного программирования, включая теорию двойственности и послеоптимизационный анализ. Даются основы нелинейного программирования.

Пособие предназначено для студентов экономического факультета университета, обучающихся по специальности «Прикладная информатика в экономике», может быть полезно для научных и практических работников, занимающихся вопросами моделирования и оптимизации экономических процессов.

Рецензент: доцент, к.э.н. Пчелинцев Александр Дмитриевич

ББК Ув6я73

© Громницкий В.С., 2010

© Нижегородский государственный

университет им. Н.И. Лобачевского, 2010

Содержание

Часть I. Линейное программирование 9

Часть II. Методы нелинейной оптимизации 81 Введение

Предлагаемый к изучению предмет является частью прикладной математики. Структуру изучаемой и смежных областей знаний можно представить в виде следующей схемы.

Общая теория систем сформировалась в последние десятилетия двадцатого века как дисциплина, изучающая общие свойства сложных систем различной природы.

Системный анализ – методология анализа сложных систем различной природы (экономических, технических, биологических, социальных). Он предполагает структуризацию системы, формулировку целей и анализ полученных подсистем с помощью математических методов.

Система – совокупность взаимосвязанных элементов. Она описывается некоторыми параметрами, среди которых выделяют исходные (), управляемые (A, B, C…) и выходные (). Задача анализа системы ставится как задача принятия решений, то есть задача выбора таких управляемых параметров, которые обеспечивают наилучшие показатели деятельности системы. Цели функционирования системы могут быть разные и обычно формулируются постановщиком задачи, лицом принимающим решения.

Исследование операций занимается изучением количественных методов анализа результатов целенаправленной человеческой деятельности с помощью экономико-математических методов.

Системы, не являющиеся результатом человеческой деятельности, изучаются в рамках общей теории систем другими специализированными дисциплинами. Примером такой дисциплины является математическая физика.

Математическая физика – наука, которая изучает поведение сплошных сред. К математической физике, в частности, относится механика жидкости, газа и твердых тел.