
- •1. Сутність поняття “модель”. Особливості математичної моделі.
- •3. Особливості і принципи математичного моделювання. Узагальнена схема математичного моделювання.
- •4. Поняття економіко-математичної моделі. Узагальнена схема процесу математичного моделювання економічних процесів. Особливості процесу математичного моделювання економічних систем.
- •5. Особливості економічних спостережень і вимірів.
- •6. Охарактеризуйте основні етапи економіко-математичного моделювання.
- •7. Сутність адекватності економіко-математичних моделей. Перевірка адекватності моделі.
- •8. Основні засади щодо класифікації економіко-математичних моделей. Наведіть приклади та дайте відповідні пояснення.
- •9. Сутність аналітичного та комп’ютерного моделювання.
- •10. Роль прикладних економіко-математичних досліджень.
- •11. «Павутиноподібна» модель. Гіпотези, що приймаються в моделі.
- •12. Стійка рівновага у «павутиноподібній» моделі. Умови існування стійкої рівноваги у «павутиноподібній» моделі.
- •13. Постановка задачі економіко-математичного моделювання. Сутність понять: «параметри», «змінні», «цільова функція», «система обмежень», «оптимальний план».
- •14. Предмет математичного програмування. Приклади економічних задач математичного програмування.
- •15. Багатокритеріальна оптимізація економічних систем.
- •16. Классифікація задач математичного програмування.
- •17. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- •18. Форми запису задачі лінійного програмування, охарактеризувати їх. Навести відповідні формули.
- •19. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування.
- •Перехід від одного опорного плану до іншого
- •21. Алгоритм графічного методу розв’язування задач лінійного програмування.
- •23. 24. Умова оптимальності розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом. Алгоритм симплексного методу. Навести відповідні формули.
- •25. Метод штучного базису. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- •26. Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі. Навести відповідні формули.
- •27. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- •28. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- •29. Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування. Навести відповідні формули.
- •30. Цілочислове програмування. Приклади застосування цілочислових задач в плануванні й управлінні виробництвом. Навести відповідні формули.
- •31. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- •32. Загальна характеристика методів розв’язування задач цілочислового програмування.
- •33. Сутність цілочислового програмування. Графічний метод розв’язування задач цілочислового програмування.
- •34. Методи відтинання. Метод Гоморі. Навести відповідні формули.
- •35. Комбінаторні методи. Метод гілок і меж. Навести відповідні формули.
- •36. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- •38. Основні труднощі розв’язування задач нелінійного програмування.
- •39. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- •40.41. Метод множників Лагранжа пошуку умовного екстремуму функції. Визначення типу екстремуму. Навести відповідні формули.
- •42. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум. Визначення типу екстремуму. Навести відповідні формули.
- •43. Поняття про опуклі функції
- •Опуклі й угнуті функції
- •44. Сідлова точка та необхідні умови її існування. Навести відповідні формули.
- •45. Градієнтні методи розв’язання задач нелінійного програмування. Метод Франка-Вульфа розв’язування задачі нелінійного програмування. Навести відповідні формули.
- •46. Постановка зад.Динам.Прогр. Та її геометрична інтерпретація
- •47.Принцип оптимальності та алгоритм динамічного програмування.
- •50.Основні поняття та завдання теорії ігор.
- •52.Геом.Інтерпретація гри 2х2
- •54. Зведення матричної гри до задачі лінійного програмування.
52.Геом.Інтерпретація гри 2х2
Найпростішим випадком скінченної гри є парна гра, коли у кожного учасника є дві стратегії.
Вj Ai |
B1 |
B2 |
A1 |
a11 |
a12 |
A2 |
a21 |
a22 |
Розглянемо випадок,
коли гра не має сідлової точки. Отже,
.
Необхідно знайти змішані стратегії та
ціну гри. Позначимо шукані значення
ймовірноcтей застосування «чистих»
стратегій гравця А через
,
а для гравця В — через
.
Згідно з основною
теоремою теорії ігор, якщо гравець А
притримується своєї оптимальної
стратегії, то виграш буде дорівнювати
ціні гри. Отже, якщо гравець А
притримуватиметься своєї оптимальної
стратегії
,
то:
(11.3)
Оскільки
,
то
.
Підставивши цей вираз у систему рівнянь
(11.3), отримаємо:
.
Розв’язавши дане
рівняння відносно невідомого
,
маємо:
, (11.4)
тоді:
=
. (11.5)
Провівши аналогічні
міркування стосовно гравця В,
маємо:
(11.6)
Оскільки
,
то
.
.
Розв’язавши це
рівняння відносно невідомого
,
маємо:
, (11.7)
тоді:
. (11.8)
Ціну гри
знаходять, підставлючи значення
(або
)
в будь-яке з рівнянь (11.3) або (11.6):
. (11
54. Зведення матричної гри до задачі лінійного програмування.
Якщо гра 2 n або m 2 може бути розв’язана геометрично, то у випадку гри 3 n (m 3) геометрична інтерпретація переходить у простір, що ускладнює як її побудову, так і сприйняття. У випадку ж, коли n > 3, m > 3, геометрична інтерпретація взагалі неможлива. Для розв’язування гри m × n використовують прийом зведення її до задачі лінійного програмування.
Нехай розглядається
парна гра зі стратегіями
для гравця А та стратегіями
для гравця В і платіжною матрицею
.
Необхідно знайти оптимальні змішані
стратегії
та
,
де
,
.
Знайдемо спочатку оптимальну стратегію гравця А. За основною теоремою теорії ігор така стратегія має забезпечити гравцеві виграш, не менший за ціну гри (поки що невідому величину) , за будь-якої поведінки гравця В.
Допустимо, що
гравець А застосовує свою оптимальну
стратегію, а гравець В — свою «чисту»
j-ту стратегію Bj, тоді
середній виграш гравця А
дорівнюватиме:
. (11.10)
За цих обставин виграш має бути не меншим, ніж ціна гри. Отже, для будь-якого значення j величина виду (11.10) має бути не меншою, ніж :
Розділивши всі обмеження на , отримаємо:
Позначивши
маємо:
.
Враховуючи умову,
що
,
отримуємо
.
Необхідно зробити виграш максимальним. Цього можна досягти, коли вираз набуватиме мінімального значення. Отже, врешті маємо звичайну задачу лінійного програмування.
Цільова функція:
за умов:
(11.12)
. (11.13)
Розв’язуючи цю
задачу симплексним методом, знаходимо
значення
а також величину
і значення
,
що є оптимальним розв’язком початкової
задачі. Отже, визначено змішану оптимальну
стратегію
для гравця А.
За аналогією можна записати задачу лінійного програмування для визначення оптимальної стратегії гравця В. З цією метою позначимо:
Маємо таку лінійну модель задачі:
за умов:
Очевидно, що задача лінійного програмування для гравця В є двоїстою до задачі гравця А, а тому оптимальний розв’язок однієї з них визначає також оптимальний розв’язок спряженої.
Розглянемо приклад застосування методів лінійного програмування для знаходження оптимального розв’язку гри.