- •2. Примеры экономических задач.
- •4.Этапы решения экономических задач математическими методами.
- •5.Принципы построения экономико-математических моделей.
- •12.Критерий оптимальности в стандартном симплекс-методе
- •6. Построение экономико-математических моделей
- •7.Формы задач линейного программирования
- •17. Теоремы двойственности
- •3. Классификация моделей и задач в математическом программировании
- •Классификация моделей.
- •1.Предмет и задачи курса. Методы и область применения дисциплины.
- •9. Геометрическая интерпретация задач линейного программирования.
- •10. Алгоритм решения задач линейного программирования графическим методом.
- •11.Построение опорных планов в симплексном методе решения злр
- •13. Алгоритм симплекс-методу
- •8.Свойства задач линейного программирования.
- •16.Симметричные двойственные задачи
- •14 Вырожденность в задачах линейного программирования.
- •19.Оценки как мера дефицитности ресурсов в рентабельности отдельных видов продукции
- •20. Экономический смысл 3 теоремы двойственности
- •15. Симплекс метод с искусственным базисом
- •18.Задача рационального использования ресурсов. Экономический смысл ограничений двойственных задач, их переменных и их оптимальных решений
- •21. Модели транспортной задачи
- •22. Методы составления начальных опорных планов транспортной задачи
- •27. Решение злп с использованием пк.
- •28. Определение дефицитных видов ресурсов и убыточных видов продукции.
- •23. Методы потенциалов решения транспортной задачи
- •24. Тз с ограничениями на пропускные способности
- •29. Определение границ утойчивости двоственных оценок
- •25. Транспортная задача по критерию времени
- •26. Задача о назначениях
- •30. Постановка задачи целочисленного линейного программирования
- •30. Понятие об отдельных подклассах задач
- •34. Метод ветвей и границ
- •38. Метод множителей лагранжа
- •40. Выпуклое множество. Теорема куна-таккера
- •50.Качественный анализ риска
- •65. Проверка временного ряда на наличие тренда
- •55. Понятие доверительного интервала
- •56. Проверка гипотез
- •57. Точечный и интервальный прогноз
- •59.Система одновременных уравнений
- •60. Основные положения регрессионного анализа
- •66 Методы сглаживания и выравнивания динамических рядов.
- •54. Оценка ковариационной матрицы
- •63. Виды эконометрических моделей динамики
- •42. Игра как мате. Модель конфликта
- •37. Постановка задачи нелинейного программирования
- •53. Построение модели линейной регрессии
- •33. Метод гомори
- •47. Сведение матричных игр к злп
- •61. Линейная модель множественной регрессии
- •43. Матричные игры двух лиц
- •51. Способы количественной оценки рисков
- •52. Принятие решений в условиях риска
- •64.Тренд, виды трендов
- •49. Общая схема управления рисками
- •31. Условно-оптимальное решение
- •45. Решение матричных игр графическим способом
- •44. Доминирование строк и столбцов
- •46.Аналитический метод решения игр
- •35. Причины возникновения и примеры нелинейностей в оптимизационных экономических задачах
- •32. Составление дополнительных ограничений
11.Построение опорных планов в симплексном методе решения злр
1.)сначала ЗЛП должна быть приведена к каноническому виду; 2.)в правых частях - числа , если какое-то число в правой части меньше нуля, то левую и правую части соответствующего ограничения умножают на (-1); 3.)ри приведении ЗЛП к каноническому виду и наличии ограничения неравенства в левой части типа «» вводят неотрицательную дополнительные переменные с коэффициентом (+1); а при ограничении типа «» - с коэффициентом (-1); 4.)признаком возможности построения начального опорного плана служит наличие в каждом уравнении базисной переменной. Переменная является базисной, если она входит только в одно уравнение с коэффициентом «+1», система ограничений имеет базисный вид, если нет ограничения равенств, содержащих базисную переменную.
Пример:
, данная система не имеет базисного вида.
Пример построения:
, в 1-ое неравенство системы добавим , во второе -.
, т.к. каждое ограничение имеет базисную переменную, то система имеет базисный вид и возможно построение опорного плана.
Выразим базисные переменные через свободные -
.Передавая свободным переменным различные частные значения мы будем получать соответствующие частные решения системы. Нас же интересует базисное решение(угловые точки на чертеже), поэтому
13. Алгоритм симплекс-методу
Симплекс-метод – поетапна обчислювальна процедура, в основу якої покладено принцип послідовного поліпшення значень цільової функції переходом від одного опорного плану задачі лінійного програмування до іншого.
Алгоритм розв’язування задачі лінійного програмування симплекс-методом складається з п’яти етапів:
1.Визначення початкового опорного плану задачі лінійного програмування.
2.Побудова симплексної таблиці.
3.Перевірка опорного плану на оптимальність за допомогою оцінок ∆. Якщо всі оцінки задовольняють умову оптимальності, то визначений опорний план є оптимальним планом задачі. Якщо хоча б одна з оцінок ∆j не задовольняє умову оптимальності, то переходять до нового опорного плану або встановлюють, що оптимального плану задачі не існує.
4.Перехід до нового опорного плану задачі здійснюється визначенням розв’язувального елемента та розрахунками елементів нової симплексної таблиці.
5.Повторення дій, починаючи з п. 3.
Далі ітераційний процес повторюють, доки не буде визначено оптимальний план задачі.
У разі застосування симплекс-методу для розв’язування задач лінійного програмування можливі такі випадки.
1. Якщо в оцінковому рядку останньої симплексної таблиці оцінка ∆j відповідає вільній (небазисній) змінній, то це означає, що задача лінійного програмування має альтернативний оптимальний план. Отримати його можна, вибравши розв’язувальний елемент у зазначеному стовпчику таблиці та здійснивши один крок симплекс-методом.
2. Якщо при переході у симплекс-методі від одного опорного плану задачі до іншого в напрямному стовпчику немає додатних елементів aik, тобто неможливо вибрати змінну, яка має бути виведена з базису, то це означає, що цільова функція задачі лінійного програмування є необмеженою й оптимальних планів не існує.
3. Якщо для опорного плану задачі лінійного програмування всі оцінки ∆j (j=1,n) задовольняють умову оптимальності, але при цьому хоча б одна штучна змінна є базисною і має додатне значення, то це означає, що система обмежень задачі несумісна й оптимальних планів такої задачі не існує.