
- •1.Цель, задачи и разделы математического программирования
- •2.Экономико-математическая модель задачи математического программирования
- •3.Эмм задачи оптимального использования ресурсов
- •4.Эмм задачи составления рациона
- •5.Общая формулировка злп. Виды злп. Формы записи злп
- •6.Свойства злп с 2 переменными
- •7.Градиент и линии уровня цф
- •8.Определение точки оптимума на графике. Особые случаи.
- •9.Алгоритм графического метода решения злп с 2 переменными
- •10.Выпуклые множества в n-мерном пространстве
- •11.Свойства злп с п переменными
- •12.Базисное решение злп. Вырожденное базисное решение. Допустимое базисное решение
- •13.Симплексный метод. Основные аспекты
- •14.Критерий оптимальности решения злп при решении симплексным методом
- •15.Особые случаи симплексного метода
- •16.Алгоритм симплексного метода
- •17.Метод искусственного базиса. L - функция. L – задача
- •18. Теорема о l-функции и следствие из нее
- •19. Формулировка симметричных взаимно-двойственных злп
- •20. Свойства симметричных взаимно-двойственных злп
- •21. Алгоритм составления симметричной двойственной злп
- •22. Основное неравенство теории двойственности
- •23. Следствия из основного неравенства теории двойственности
- •24. 1 Теорема двойственности и ее экономический смысл
- •25. Теорема о соответствии компонент решений взаимно-двойственных злп
- •26. II теорема двойственности. Экономический смысл компонент взаимно- двойственных злп
- •27.Объективно-обусловленные оценки. Дефицитные и недефицитные ресурсы
- •28. III теорема двойственности (равновесия) и ее экономический смысл
- •29. Экономико-математическая модель транспортной задачи
- •30.Общая формулировка транспортной задачи.
- •31.Теорема (о ранге системы ограничений закрытой транспортной задачи) и следствие из нее. Открытая тз.
- •32. Оценка свободной клетки, ее экономический смысл, критерий оптимальности базисного распределения поставок
- •33.Теорема о потенциалах свободных клеток. Вычисление оценок свободных клеток методом потенциалов
- •Цель, задачи и разделы математического программирования
- •Экономико-математическая модель задачи математического программирования
7.Градиент и линии уровня цф
Градиент - вектор, который определяет направление наискорейшего роста функции, его координаты находятся как частные производные функции. Z(x) = C1*x1 + C2*x2, C = grad Z = (ðZ/ðx1; ðZ/ðx2) = (c1,c2)
Линия уровня ЦФ наз-ся линией, имеющей уравнение: Z(x)= const; с1*x1 + c2*x2 = const
ЛУ _|_ C (линия уровня перпендикулярна градиенту).
8.Определение точки оптимума на графике. Особые случаи.
ЛУ
перемещаем ||-но самой себе в направлении
вектора, если Z(x)
→max;
если Z(x)→min,
то в противоположном напр-нии до точки
выхода из ОДР, это и будет точка оптимума
(*)
a1*x1
+ a2*x2
= b
B=x1,
C=x2
- случай альтернативного оптимума
x*=α*x*1+(1-α)*
x*2;
α
€ [0; 1] ЛУ:
с1*x1
+ c2*x2=
const
Проверить а1/а2 = с1/с2
9.Алгоритм графического метода решения злп с 2 переменными
-
Построить область допустимых решений
-
Если область допустимых решений является пустым множеством, то задача не имеет решения ввиду несовместности системы ограничений
-
Если ОДР яв-ся непустым множеством, построить нормаль линии уровня n = (c1,c2) и одну из линий уровня, имеющую общие точки с этой областью
-
ЛУ переместить до опорной прямой в задаче на max в направлении нормали, в задаче на min – в противоположном направлении
-
Если при перемещении ЛУ по ОДР в направлении, соответствующем приближению к extr ЦФ, ЛУ уходит в бесконечность, то задача не имеет решения ввиду неограниченности ЦФ
-
Если ЗЛП имеет оптимальное решение то для его нахождения решить совместно уравнения прямых, ограничивающих область ОДР и имеющих общие точки с опорной прямой. Если ЦФ достигает экстремума в 2х точках, то задача имеет бесконечное множество решений. После нахождения оптимальных решений вычислить значения ЦФ на этих решениях
10.Выпуклые множества в n-мерном пространстве
Общим определяющим
свойством, которое отличает выпуклый
многоугольник от невыпуклого, является
то, что если взять любые две его точки
и соединить их отрезком, то весь отрезок
будет принадлежать этому многоугольнику.
Это свойство может быть принято за
определение выпуклого множества точек.
Множество точек называется выпуклым, если оно вместе с любыми двумя своими точками содержит весь отрезок, соединяющий эти точки. Выпуклые множества обладают важным свойством: пересечение (общая часть) любого числа выпуклых множеств есть выпуклое множество.
Точка множества называется внутренней, если в некоторой ее окрестности содержатся точки только данного множества.
Точка множества называется граничной, если в любой ее окрестности содержатся как точки, принадлежащие данному множеству, так и точки, не принадлежащие ему.
Особый интерес в задачах линейного программирования представляют угловые точки. Точка множества называется угловой (или крайней), если она не является внутренней ни для какого отрезка(отрезок-выпуклая лин комбинация), целиком принадлежащего данному множеству.
Для выпуклого множества угловые точки всегда совпадают с вершинами многоугольника (многогранника), в то же время для невыпуклого множества это не обязательно. Множество точек называется замкнутым, если включает все свои граничные точки. Множество точек называется ограниченным, если существует шар (круг) радиуса конечной длины с центром в любой точке множества, который полностью содержит в себе данное множество; в противном случае множество называется неограниченным.
Выпуклое замкнутое множество точек плоскости, имеющее конечное число угловых точек, называется выпуклым многоугольником, если оно ограниченное, и выпуклой многоугольной областью, если оно неограниченное.
внутренняя (точки М), граничная (точка N) и угловые (точки А, В, С, D, Е). Точка А - угловая, так как для любого отрезка, целиком принадлежащего многоугольнику, например, отрезка АР, она не является внутренней; точка А - внутренняя для отрезка KL, но этот отрезок не принадлежит целиком многоугольнику.