- •Оглавление:
- •1. Использование методов линейного программирования для целей оптимального распределения ресурсов
- •1.1. Оптимизация плана перевозок с использованием метода потенциалов
- •1.2. Оптимизация плана транспортной задачи с использованием метода потенциалов на сети
- •1.3. Обобщенная транспортная задача.
- •2. Применение методов математической статистики в экономических расчетах
- •2.1. Расчет параметров регрессионных моделей. Проверка надежности найденных статистических показателей и вариаций изменений
- •2.2. Расчет параметров парной корреляции
- •2.3. Выравнивание рядов распределений с проверкой гипотезы нормальности по критерию Пирсона на базе эмпирического ряда величин себестоимости железнодорожной перевозки.
- •2.4. Прогнозирование экономических показателей методом простого экспоненциального сглаживания
- •3. Общая задача линейного программирования и решение ее симплекс-методом
- •3.1 Модифицированный симплекс.
- •3.2 Решение задачи симплекс – методом с использованием искусственного базиса.
- •Список литературы
3.1 Модифицированный симплекс.
Имеется возможность выпуска 3 видов продукции (N1, N2, N3) на пяти типах машин(А, В, С, Д, Е). Сюда занесем значения коэффициентов функции цели, наименования неизвестных, массив значений коэффициентов затрат - выпуск.
|
|
10 |
8 |
9 |
12 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
||
|
N3 |
N2 |
N1 |
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
X5 |
X6 |
X7 |
X8 |
X9 |
|
2,5 |
0 |
0 |
4 |
2 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
2 |
0 |
2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
2 |
2 |
2 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
0 |
0 |
0 |
2 |
2 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
4,75 |
6 |
0 |
0 |
2 |
2 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
|
-10 |
-8 |
-9 |
-12 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
||
|
-10 |
4 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
6 |
|||
|
0 |
6,5 |
0,5 |
0 |
2,5 |
0 |
0 |
0 |
4,75 |
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Сi |
Рi |
Х0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
2 |
|
|
|
|
|
0 |
Х5 |
770 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
|
|
|
0 |
Х6 |
740 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
|
|
|
0 |
Х7 |
700 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
0 |
Х8 |
800 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
|
|
|
|
0 |
Х9 |
760 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
|
|
|
|
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Сi |
Рi |
Х0 |
4 |
2 |
2 |
2 |
0 |
|
|
|
|
|
0 |
Х5 |
390 |
1 |
0 |
0 |
0 |
-0,5 |
4 |
|
|
|
|
0 |
Х6 |
360 |
0 |
1 |
0 |
0 |
-0,5 |
2 |
|
|
|
|
0 |
Х7 |
700 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
|
|
|
|
0 |
Х8 |
420 |
0 |
0 |
0 |
1 |
-0,5 |
2 |
|
|
|
|
12 |
Х4 |
380 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,5 |
0 |
|
|
|
|
|
4560 |
0 |
0 |
0 |
0 |
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Сi |
Рi |
Х0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
Х1 |
97,5 |
0,25 |
0 |
0 |
0 |
-0,125 |
|
|
|
|
|
0 |
Х6 |
165 |
-0,5 |
1 |
0 |
0 |
-0,25 |
|
|
|
|
|
0 |
Х7 |
505 |
-0,5 |
0 |
1 |
0 |
0,25 |
|
|
|
|
|
0 |
Х8 |
225 |
-0,5 |
0 |
0 |
1 |
-0,25 |
|
|
|
|
|
12 |
Х4 |
380 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,5 |
|
|
|
|
|
|
5535 |
2,5 |
0 |
0 |
0 |
4,75 |
|
|
|
|
|