- •1.Економіко-математична модель. Класифікація моделей
- •2. Геометрична інтерпретація роз’язку цілочислових задач лінійного програмування.
- •4. Математичний інструмент, який використовується для побудови економіко-математ. Моделей.
- •6. Формула Тейлора. Матриця Гессе, її структура, та її використання для дослідження функцій на екстремум.
- •7. Системи нерівностей. Область допустимих розв’зків системи нерівностей.
- •8. Ознаки множинних розв’язків системи нерівностей, кутові точки.
- •9. Суть ідеї методу відтинання для задач цілочислового програмування.
- •10. Додатньо та від’ємно визначена матриця Гессе. Використання цих ознак матриці для дослідження функції на екстремум.
- •11. Загальний запис лінійної оптимізаційної моделі. Цільова функція та система обмежень.
- •12. Описати алгоритм розв’язання цілочислових задач лінійного програмування за методом Гоморі.
- •13. Метод приведеного градієнта (метод Якобі).
- •14. Допустимий план розв’язку задач лінійного програмування, опорний та оптимальний плани.
- •16. Матриця Якобі, матриця управління.
- •17. Векторно-математична форма запису задачі лінійного програмування.
- •18. Геометрична інтерпретація розвязку задач лінійного програмування на площині.
- •19. Градієнт функції
- •20. Основні властивості розв’язків задач лінійного програмування.
- •21. Геометрична інтерпретація лінійних оптимізаційних моделей на площині.
- •22. Описати алгоритм методу Гоморі розвязку задач цілочислового математичного програмування.
- •23. Симплексний метод розвязування задач лінійного програмування. Ідея методу.
- •24. Розвязування дробово-лінійної оптимізаційної задачі зведенням до задачі лінійного програмування.
- •25. Градієнтний метод. Ідея методу.
- •29. Окантована матриця Гессе, та її використання при розв'язку нелінійних задач.
- •30. Структура симплексної таблиці. Базисні та вільні вектори. Оцінковий рядок симплексної таблиці.
- •31. Приведення задачі дробово-лінійного програмування до оптимізаційної задачі лінійного програмування.
- •34. Цілочислові оптимізаційні моделі. Класифікація моделей цілочислової оптимізації.
- •35. Метод множників Лагранжа. Поняття абсолютного та умовного екстремуму функції.
- •36. Симплексний метод. Вибір напрямного стовпчика і рядка при здійсненні ітерації.
- •37. Загальний запис нелінійної оптимізаційної моделі.
- •39. Метод штучного базису. Суть базису.
- •40. Окантована матриця Гессе та її побудова.
- •43. Метод множників Лагранжа
- •44.Метод штучного базису
- •47.Нелінійні моделі. Визначення стац. Точок при викор. Методу множників Лагранжа
- •48.Правила побудови двоїстих задач
- •52. .Приведення дробово-лінійної оп-ної задачі до задачі лінійного програмування.
- •53. Сиплекс табл. Для задачі лінійного програм з штучним базисом
- •54. В яких випадках викор дроб-лін цільова ф-ція при розв’язуванні екон задач
- •56.Записати загальний запис моделі та записати економічний зміст коефіцієнтів моделі.
- •57.Описати алгоритм розвязання задач лінійного програмування симплексним методом.
- •58.Загальна структура симплексної таблиці при реалізації симплексного методу для задачі цілочислового програмування.
- •59.Градієнтний метод.Основна властівість градієнта.Ідея методу.
- •60. Загальний запис лінійної оптимізаційної задачі.Приведення моделі до канонічного вигляду.Описати економічний зміст кофіцієнтів.
- •60. Загальний запис лінійної оптимізаційної моделі. Приведення моделі до канонічного вигляду.Описати економічний зміст коефіцієнтів bj,cj,aij
- •61. Графічний метод розв’язання цілочислових задач лінійного програмування.
- •62. Визначення мін(макс) для цільової функції
- •64 Записати математичну модель оцінки рентабельності виготовленої продукції
- •65. Аналіз коефіцієнтів цільової функції cj, dj.
- •67. Пряма та двоїста задачі лінійного програмування. Визначення Lmin для двоїстої задачі по результатам симплексної таблиці прямої задачі.
- •68 Базисні та вільні вектори,базисні та вільні невідомі. Як визначити число базисних векторів по заданій матриці ∆
- •69. Загальний запис математичної моделі дробово-лінійної задачі приведення її до задачі лінійного програмування.
- •71.Чому дорівнюють .
- •72.Задачу в лінійному програмуванні в загальному вигляді привести до канонічного вигляду.Базисні і вільні зміні.Економічна інтерпретація коефіцієнтів моделі а,с,b.
- •73.Математичне програмування. Обєкт матем програмування. Визначення матем моделі.
- •75.Записати економіко-матем модель в загальному вигляді.
- •76.Окантована матриця Гесе. Достатні умови для ідентифікації екстремальних точок.
- •77. Базисні та вільні вектори. Визначення базисних векторів по заданій матриці ∆.
- •78. Визначення вільних векторів через базисні.
- •79. Що описує система обмежень задачі лінійного програмування Загальний запис економіко-математичної моделі.
- •80. Симплексний метод розв’язування задач лінійного програмування. Використання методу Жордана-Гаусса для визначення елементів аij симплексної таблиці.
- •81. Структура окантованої матриці н. Визначення матриць р, Рт, q. Використання матриці н для дослідження стаціонарних точок.
- •82. Економіко-математична модель. Правила, які потрібно дотримуватись при побудові такої моделі. Поняття адекватності економіко-математичної моделі.
- •83. Симлексна таблиця для задачі лінійного прорамування. Оцінючий та оцінючий стовпчик
- •Структура симплексної таблиці для розв’язку задач лінійного програмування
- •84. Метод відтинання. Метод Гоморі. Як отримати нерівність правильного відтинання
- •85. Записати загальний запис математичного програмування. Лінійні та нелінійні моделі.
- •86. Cтруктура матриць а та Ат
- •87.Дробово- лінійне програмування. Система обмежень. Яку інформацію містять
- •88. Градієнтний метод Франка-Вульфа
- •89. Метод приведеного градієнта(метод Якобі).
- •90 Загальні форми запису лінійних оптимізаційних задач
- •91. Цілочислове програмування. В яких випадках воно використовується. Геометричний розв’язок цілочислових задач на пощині.
- •92.Дати визначення допустимого плану. Область існування планів,оптимальний план
- •93. Цілочислове програмування. Визначення оптимального плану для цілочислової моделі графічним методом на площині.
- •1.Економіко-математична модель. Класифікація моделей.
- •2. Геометрична інтерпретація роз’язку цілочислових задач лінійного програмування.
- •3. Глобальний та умовний екстремуми цільової функції. Необхідна умова існування екстремуму.
- •214 Феф ми найкращі Дякую всім, хто приймав участь
75.Записати економіко-матем модель в загальному вигляді.
Залежності(цільова
функція і обмеження)утворюють
економіко-математичну модель ек системи.
Заг запис подається у вигляді: Ціольоав
ф-ція:
Системні
обмеження:
.
Коефіцієнти(с1,с2)-вартість одиниці виготовленої продукції при реалізації на ринку. Невідомі(х1,х2)-к-сть одиниць продукції певного виду. Коеф.(а11,а12..)-к-сть сировини певного виду,яка витрачається для виготовлення одиниці продукції. Коеф(b1,b2)-запаси певного сировини.Змінні(х1,х2)-наз допустимим планом.Розвязки системи обмежень-область існування планів.Опорний розвязок задачі, що задовольняє мах(мін) цільової ф=ції наз оптимальним планом.
76.Окантована матриця Гесе. Достатні умови для ідентифікації екстремальних точок.
Для розвязку задач нелінійного програмування при наявності обмежень викор.метод матриці Гесе.Для отримання остаточного резул-та будується окантована матриця Гесе:
де
О — матриця розмірністю
,
що складається з нульових елементів,Р
— матриця розмірністю
,
елементи якої визначаються так
— транспонована
матриця до Р розмірністю
,Q
— матриця розмірністю
виду
Визначники
окантованої матриці рахуються завжди
з 2-ого мінора! Якщо мінори утворюють
почергову знакозмінну, то шукана
точка-точка мах.Якщо ні-точка мин. Якщо
знак встановити неможливо(є 0), то точка
не є екстремумом,а ф-ція монотонно
зростаюча або монотонно спадна.
77. Базисні та вільні вектори. Визначення базисних векторів по заданій матриці ∆.
Визначені одиничні лінійно незалежні вектори утворюють базис, і змінні задачі, що відповідають їм, називають базисними, а всі інші змінні – вільними. Їх прирівнюють до нуля та з кожного обмеження задачі визначають значення базисних змінних. У такий спосіб отримують початковий опорний план задачі лінійного програмування.
78. Визначення вільних векторів через базисні.
Коли вектори одиничні та лінійно незалежні, то саме з них складається початковий базис у зазначеній системі векторів. Змінні задачі , що відповідають одиничним базисним векторам, називають базисними, а решту — вільними змінними задачі лінійного програмування. Прирівнюючи вільні змінні до нуля, з кожного обмеження задачі дістаємо значення базисних змінних.Оскільки додатні коефіцієнти відповідають лінійно незалежним векторам, то за означенням є опорним планом задачі і для цього початкового плану.
79. Що описує система обмежень задачі лінійного програмування Загальний запис економіко-математичної моделі.
Система обмежень описує внутрішні технологічні та економічні процеси функціонування й розвитку виробничо-економічної системи, а також процеси зовнішнього середовища, які на результат діяльності системи. Для економічних систем вирази Хj мають бути невід’мними.
Згідно з геометричною інтерпретацією задачі лінійного програмування кожне
і-те обмеження у визначає півплощину з граничною прямою аі1+аі2=ві (і=1,2,…,m). Системою обмежень графічно можна зобразити спільну частину, або переріз усіх зазначених півплощин, тобто множину точок, координати яких задовольняють всі обмеження задачі – багатокутник розв’язків.
Загальна
лінійна економіко-математична модель
економічних процесів та явищ — так
звана загальна задача лінійного
програмування подається у вигляді:
(2.1)за
умов:
(2.2)
(2.3) Отже, потрібно знайти значення змінних x1, x2, …, xn, які задовольняють умови (2.2) і (2.3), і цільова функція (2.1) набуває екстремального (максимального чи мінімального) значення.
