- •1. Предмет «омм» и задачи курса. Методы и область применения дисциплины.
- •2. Примеры экономических задач
- •5) Задача о рациональном использовании имеющихся мощностей;
- •6) Задача о назначениях
- •3. Классификация моделей и задач в математическом программировании
- •4. Этапы решения экономических задач математическими методами
- •5. Принципы построения экономико-математичеких моделей
- •6, Экономико-математические модели включают в себя систему ограничений, целевую функцию.
- •7, Общая и типовая задача в линейном программировании.
- •8, 1. Каждому опорному/базисному решению злп соответствует крайняя угловая точка выпуклого многогранника d, представляющего собой область допустимых решений задачи (*),и наоборот.
- •11. Построение опорных планов в симплексном методе решения здп.
- •12. Критерий оптимальности
- •15. Симплекс-метод с искусственным базисом.
- •16. Симметричные двойственные задачи и правила их построения.
- •17. Теоремы двойственности.
- •18. Теорема двойственности
- •21. Модели транспортной задачи
- •23.Метод потенциалов
- •26)Задача о назначениях.
- •27) Решение злп с использованием пк.
- •28)Определение дефицитных видов ресурсов и убыточных видов продукции.
- •29)Определение границ устойчивости двойственных оценок.
- •30) Экономические примеры, математическая постановка задачи целочисленного программирования.
- •32. Составление дополнительных ограничений
- •33.Метод Гомори
- •34.Метод ветвей и границ
- •35. Причины возникновения и примеры нелинейностей в оптимизационных экономических задачах
- •36 Квадратичное программирование
- •37. . Економічна постановка і математична модель задачі нелінійного програмування
- •5.10. Геометрична інтерпретація задачі нелінійного програмування
- •38. Множники Лагранжа
- •39.Необхідні умови існування сідлової точки
- •40,Теорема Куна-Таккера
- •41. Разница между глобальным и локальным оптимумом, точным и приближенным решением задачи.
- •Приближенные вычисления
- •Погрешности
- •Значащие цифры
- •Округление
- •Действия над приближенными числами
- •42. Игра как математическая модель конфликта.
- •43. Матричные игры двух лиц. Два игрока/две стратегии
- •Функция полезности
- •Игры с полной/неполной информацией
- •Формальное представление
- •44. Решение матричных игр: доминирование строк и столбцов.
- •45. Решение матричных игр: аффинные преобразования.
- •46. Решение матричных игр графическим способом.
- •47. Решение матричных игр аналитическим способом.
- •48. Сведение матричных игр к задаче линейного программирования.
- •49. Понятие о динамическом программировании.
- •50. Принцип Беллмана.
- •51. Понятие о стохастическом программировании. Классификация задач.
29)Определение границ устойчивости двойственных оценок.
1 Нахождение интервалов устойчивости двойственной оценки по отношению к изменениям ресурсов каждого типа
обратная матрицы В составленная из компонентов векторов ,, базиса, который определяет оптимальный план задачи взятых из столбцов векторов ,, образующий первоначальный единичный базис
=*=
если
Очевидно если это означает, что если количество ресурсов I типа будет увеличено в пределах 555,то несмотря на это оптимальным планом двойственной задачи остаётся план Y(0;5/2:1/2).
Далее если
если
если III тип ресурса принадлежит соответственно , а количество остальных ресурсов остается первоначальным, то двойственная задача имеет один и тот же план.
Если найдено решение задачи, то нетрудно провести анализ устойчивости двойственных оценок относительно изменений . Это, в свою очередь, позволяет:
1. проанализировать устойчивость оптимального плана задачи , относительно изменений свободных членов системы линейных уравнений
2. оценить степень влияния изменения , на максимальное значение целевой функции задачи , что дает возможность определить наиболее целесообразный вариант возможных изменений .
30) Экономические примеры, математическая постановка задачи целочисленного программирования.
Целочисленное программирование — разновидность математического программирования, подразумевающая, что искомые значения должны быть целыми числами.
Раздел математического программирования, в котором изучаются методы нахождения экстремумов функций в пространстве параметров, где все или некоторые переменные являются целыми числами.
Простейший метод решения задачи целочисленного программирования — сведение её к задаче линейного программирования с проверкой результата на целочисленность.
В математической модели задачи целочисленного программирования как целевая функция, так и функции в системе ограничений могут быть линейными, нелинейными и смешанными
.
32. Составление дополнительных ограничений
Составление дополнительного ограничения (сечения) и решение расширенной задачи обычным симплекс-методом. Дополнительное ограничение (сечение) отсекает нецелочисленные решения. Сечение обладает следующими двумя свойствами:
1) любое целочисленное решение ему удовлетворяет;
2) любое не целочисленное решение задачи ему не удовлетворяет.
Объясним, как составляется сечение.
Пусть выполнен этап 1;
– дробное число.
Рассмотрим i-е ограничение:
bi = xi +aim+lxm+1 +aim+2xm+2+…+ainxn .
Так как bi – дробное, а в правой части все переменные целые, хотя бы одно значение aij, должно быть дробным.
Возьмем дробную часть от левой и правой частей ограничения.
Обозначим через {r} дробную часть числа r.
Дробная часть суммы не превосходит суммы дробных частей слагаемых, поэтому
Дробная часть произведения не превосходит произведения целого на дробную часть, следовательно:
В результате имеем
Обозначим
Тогда из последнего неравенства получаем
Отняв от левой части неравенства дополнительную неотрицательную переменную, переходим к уравнению
При дополнении этого ограничения к исходной задаче мы по лучили задачу большей размерности.
Эту задачу решают обычным симплекс-методом, т. е.. переходя к этапу 1.
Если при решении задачи симплекс-методом имеется несколько дробных решений, то дополнительные ограничения следует составлять для значения, имеющего максимальную дробную часть.