- •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.
11. Построение опорных планов в симплексном методе решения здп.
Симплексный метод – это метод целенаправленного перебора опорных решений задачи. Этот метод позволяет за конечное число шагов расчёта найти оптимальное решение либо установить, что решения не существует. Содержание метода:
1)указать способ нахождения начального опорного решения;
2)указать способ перехода то одного опорного решения к другому, на котором значение целевой функции ближе к оптимальному;
3)задать критерий, который позволяет прекратить перебор решений на оптималном решении или сделать заключение об отсутствии решения.
Пусть имеется задача в канонической форме:
Z(x)=C1x1+C2x2+…+Cnxn → max (min)
a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2
. . .
am1x1+am2x2+…+amnxn=bm
xj≥0; j=1…n
bi≥0; i=1…m
Замечание. Если какая-либо правая часть отрицательная, то это уравнение нужно умножить на -1.
Любую задачу можно представить в векторной форме.
АХ=В, где называют решением или планом задачи.
Решение, удовлетворяющее всем ограничениям и условиям неотрицательности, называется допустимым. Множество всех допустимых решений образуют область допустимых решений (ОДР). Допустимое решение, доставляющее мин. или макс. целевой функции называется оптимальным решением. Матрица А, составленная из коэффициентов при неизвестных называется матрицей условий.
Вектор столбец А0= из свободных членов называется вектором правых частей.
Замечание. Нахождение оптимального решения может вызвать затруднение с перебором всех опорных решений когда задача имеет бесконечное множество решений или решение отсутствует. По этому вводят специальный параметр θ.
Построение начального опорного решения. Необходимо в каждом уравнении системы найти базисную переменную (которая входит только в одно уравнение с коэффициентом +1). Обозначаю базисную переменную хiб. х1б – базисная переменная первого уравнения и т.д. Составляется первая симплекс-таблица следующим образом.
Сб |
хб |
А0 |
C1 |
C2 |
… |
Cn |
θ |
х1 |
х2 |
… |
xn |
||||
С1б |
х1б |
b1 |
… |
|
|||
С2б |
х2б |
b2 |
… |
|
|||
… |
… |
… |
… |
… |
… |
… |
|
Сnб |
хnб |
|
… |
|
|||
Z1-C1 |
Z2-C2 |
… |
Zn-Cn |
|
Где Сiб коэффициент из целевой функции при соответствующей базисной переменной.
xjб – базисная переменная из соответствующего уравнения.
bi – свободные члены системы.
В верхнюю строчку над х выписывают все коэффициенты из целевой функции.
Последнюю строчку называют проверочной. Элементы, входящие в эту строку называются оценками переменных. Столбец А0 в результате показывает значение целевой функции начального опорного решения.