- •Тема 1. Математическая модель задачи линейного программирования (злп)
- •1. Предмет математического программирования
- •2. Математическая модель мп
- •3. Основные типы задач мп:
- •4. Многокритериальная оптимизация
- •5. Основные понятия теории оптимизации
- •6. Постановка злп. Различные формы записи ее математической модели
- •Тема 2. Графический метод решения злп. Закономерности и общие свойства решения злп
- •1. Геометрическая интерпретация решения злп
- •2. Алгоритм решения злп графическим методом
- •3. Возможные случаи области допустимых решений при решении злп графическим методом:
- •4. Основные свойства решений злп:
- •5. Классификация решений злп
- •6. Решение злп с точки зрения линейной алгебры
- •Тема 3. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •1. Суть симплексного метода
- •2. Критерий оптимальности решения злп
- •3. Алгоритм основного симплекс-метода:
- •4. Алгоритм двойственного симплекс-метода:
- •5. Алгоритм смешанного симплекс-метода:
- •6. Особые случаи симплекс-метода:
- •Тема 4. Модифицированный симплекс-метод решения злп. Устойчивость оптимального решения злп
- •1. Обращенный базис и симплекс-множители
- •2. Модифицированный симплекс-метод
- •3. Устойчивость оптимального решения злп:
- •Тема 5. Двойственность в линейном программировании
- •1. Понятие двойственности и теневой цены
- •2. Правила построения двойственной злп
- •3. Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Тема 6. Элементы теории матричных игр
- •1. Основные понятия
- •2. Теоремы теории игр для парных матричных игр с нулевой суммой
- •3. Способы решения задач ти:
- •Тема 7. Матричные статистические игры
- •1. Понятие статистической игры
- •2. Критерии выбора оптимальной стратегии при решении статистической игры
- •3. Кооперативные игры
- •Тема 8. Транспортная задача (тз)
- •1. Постановка тз
- •2. Математическая модель тз
- •3. Решение тз методом потенциалов
- •4. Проверка плана на оптимальность
- •5. Цикл пересчета
- •6. Метод дифференциальных рент
- •7. Дополнительные ограничения тз
- •Тема 9. Дискретное программирование
- •1. Задача целочисленного линейного программирования
- •2. Метод Гомори
- •3. Метод ветвей и границ
- •Тема 10. Элементы нелинейного программирования
- •1. Постановка задачи нелинейного программирования
- •2. Метод множителей Лагранжа
- •3. Задача выпуклого программирования
- •4. Задача квадратического программирования
- •Тема 11. Метод динамического программирования
- •1. Общая постановка задачи динамического программирования
- •2. Принцип оптимальности. Функциональные уравнения Беллмана
- •3. Задача оптимального распределения инвестиций
- •4. Задача о замене оборудования
- •Тема 12. Программирование на сетях
- •1. Основные понятия теории графов
- •2. Экстремальное дерево графа
- •3. Матричные способы задания графов. Упорядочение элементов орграфа
- •4. Потоки на сетях. Постановка задачи о максимальном потоке
- •5. Разрез на сети. Теорема Форда-Фалкерсона. Алгоритм решения задачи о максимальном потоке
- •Тема 13. Планирование на сетях
- •1. Понятие сетевого графика
- •2. Основные параметры сг
- •3. Связь временных параметров сг
- •4. Алгоритм расчета параметров сг:
7. Дополнительные ограничения тз
Пусть при решении ТЗ требуется ограничить перевозки от поставщика к потребителю. Возможны ограничения следующих типов:
запрещенная поставка, то есть по каким-либо причинам поставка от i-того поставщика j-тому потребителю запрещена, то тариф этого пути предполагают сколь угодно большой величиной , и решают задачу обычным способом;
обязательная поставка:
а) – от i-того поставщика j-тому потребителю необходимо перевезти единиц продукции, соответствующую клетку сразу заполняют числом , сокращают запасы i-того поставщика и запросы j-того потребителя на величину обязательной поставки. При решении ТЗ эту клетку считают свободной, но с тарифом . После решения задачи в оптимальном решении следует увеличить объем перевозок на величину ;
б) . Аналогично пункту а), но остается прежним;
в) Необходимо вместо j-того потребителя с запросами ввести двух других потребителей. Один из них должен иметь запросы , а другой – . Стоимости перевозок для этих потребителей остаются прежними, за исключением тарифа . Затем решают задачу, а при записи ответа объединяют этих потребителей.
Педагогический комментарий. Данное лекционное занятие закладывает основы для формирования следующих профессиональных умений студентов-экономистов: умение выявлять проблемы экономического характера при анализе конкретных ситуаций, предлагать способы их решения и оценивать ожидаемые результаты; умение разрабатывать и обосновывать варианты эффективных производственно-технологических решений; умение ставить цель и формулировать задачи, связанные с профессиональной деятельностью, умение использовать для их решения методы изученных дисциплин; умение логически мыслить; умение совершенствовать составление оперативно-производственного плана с использованием инструментария математического программирования; умение эффективно управлять экономическими процессами и регулировать использование комплекса имеющихся ресурсов; умение оптимального распределения грузопотоков между поставщиками и потребителями.
Тема 9. Дискретное программирование
План лекции:
1. Задача целочисленного линейного программирования (ЗЦЛП)
2. Метод Гомори
3. Метод ветвей и границ
1. Задача целочисленного линейного программирования
Определение 9.1. Дискретное программирование – раздел математического программирования, изучающий экстремальные задачи, в которых на искомые переменные налагается условие дискретности, а область допустимых решений конечна.
Если управляющие переменные в ЗЛП определяют количество единиц неделимой продукции, то оптимальное решение должно быть получено в целых числах. Такие задачи называются ЗЦЛП. Целочисленное программирование является частным случаем дискретного.
К ЗЦЛП относится большое число экономических задач. Например, распределение производственных заказов между предприятиями, оптимальный раскрой материалов, определение загрузки оборудования, распределение транспортных средств по рейсам, задачи производства и реализации неделимой продукции.
ЗЦЛП может быть сформулировано следующим образом: найти максимум или минимум функции при условиях , .
В некоторых случаях последнее условие распространяется только на часть переменных. Такие задачи называют частично целочисленными.
Для решения ЗЦЛП разработаны специальные методы: метод сечений (метод Гомори) и метод ветвей и границ.