
- •1.Элементы комбинаторики: размещения, перестановки, сочетания.
- •2.Случайный эксперимент. Примеры.
- •3. Случайные события. Виды случайных событий.
- •6. Относительная частота.
- •7. Теорема сложения вероятностей. Привести пример.
- •8. Зависимые и независимые события.
- •9.Формула полной
- •10. Схема Бернулли. Формула Бернулли.
- •12. Локальная формула Муавра-Лапласа.
- •13. Интегральная формула
- •14. Случайная величина. Виды случайных величин.
- •15. Дискретная случайная величина. Ряд распределения.
- •17. Математическое ожидание дискретной св и его смысл.
- •18. Дисперсия дискретной случайной
- •20. Распределение Пуассона и его числовые
- •21. Непрерывные случайные величины.
- •25. Показательный закон распределения. Привести пример.
- •27. Система двух дискретных св. Функция распределения и её свойства.
- •28. Безусловные законы распределения составляющих системы св
- •29.Корреляционный момент и коэффициент корреляции. Свойства коэффициента корреляции.
- •30. Основные задачи математической статистики.
- •31. Генеральная и выборочная совокупности (гс и вс). Свойство репрезентативности выборки.
- •32. Статистический ряд, интервальный статистический ряд, статистическое распределение.
- •33. Полигон и гистограмма статистического ряда.
- •34. Эмпирическая функция распределения и её основные свойства.
- •35. Статистическая оценка неизвестных параметров распределения. Виды оценок.
- •36. Классификация точечных оценок (состоятельные, несмещённые, эффективные).
- •37.Выборочное среднее и свойство устойчивости среднего.
- •38. Выборочная оценка дисперсии. Несмещённая оценка дисперсии.
- •43. Эмпирическая линейная регрессия.
- •44. Примеры задач линейного программирования.
- •45. Общая и каноническая злп. Переход от общей задачи к канонической.
- •46. План злп, область допустимых планов, базисный
- •47. Графический метод решения злп.
- •48. Симплекс-метод решения злп: идея метода и построение первоначального базисного плана. Симплексная таблица.
- •49.Симплекс-метод решения злп: переход к новому плану.
- •50. Метод искусственного базиса (м-задача)
- •51. Транспортная задача. Математическая постановка задачи.
- •52. Условие разрешимости тз. Закрытая модель тз
- •53. Построение первоначального опорного плана тз
- •54. Условия оптимальности опорного плана. Метод потенциалов.
- •55. Циклы в транспортной задаче. Построение нового опорного плана.
- •56. Прямая и двойственная задачи.
- •57. Связь между решениями прямой и двойственной задачи (основные теоремы)
- •58. Геометрическая интерпретация двойственной задачи.
- •59. Нахождение решения двойственной задачи.
- •60. Экономическая интерпретация двойственных задач.
49.Симплекс-метод решения злп: переход к новому плану.
Выбрать свободную переменную, которую надо ввести в базис (выбор разрешающего столбца): это столбец, с минимальным значением Сj (пусть это k-й столбец)
Выбрать базисную переменную, которую надо вывести из базиса (выбор разрешающей строки): рассмотрим k-й столбец и все его элементы, которые больше нуля, т.е. Ai,k>0; для всех этих элементов находим отношение Bi/Ai,k и выбираем строку, которая соответствует минимальному значению этого отношения (пусть это i-я строка); соответствующая i-я переменная Xi выводится из базиса; при нескольких одинаковых отношениях берем любую строку; элемент Ai,k называется разрешающим элементом.
Пересчитать симплекс-таблицу: составляем новую симплекс-таблицу заменив в составе базисных переменных Xi на Xk; заполняем сначала новую k-ю строку, записывая в нее элементы старой i-ой строки, поделенные на разрешающий элемент; после заполнения k-ой строки заполняем оставшиеся строки; для этого k-ю строку умножаем последовательно на такие числа, чтобы после сложения ее с каждой строкой старой таблицы в k-ом столбце получить везде ноль (кроме единицы в k-ой строке).
50. Метод искусственного базиса (м-задача)
Метод искусственного базиса используется для нахождения допустимого базисного решения задачи линейного программирования, когда в условии присутствуют ограничения типа равенств. Рассмотрим задачу: max{F(x)=∑cixi|∑ajixi=bj, j=1,m; xi≥0}.
В ограничения и в функцию цели вводят так называемые «искусственные переменные» Rj следующим образом: ∑ajix+Rj=bj, j=1,m;F(x)=∑cixi-M∑Rj
При введении искусственных переменных в методе искусственного базиса в функцию цели им приписывается достаточно большой коэффициент M, который имеет смысл штрафа за введение искусственных переменных. В случае минимизации искусственные переменные прибавляются к функции цели с коэффициентом M. Введение искусственных переменных допустимо в том случае, если в процессе решения задачи они последовательно обращаются в нуль.
Симплекс-таблица, которая составляется в процессе решения, используя метод искусственного базиса, называется расширенной. Она отличается от обычной тем, что содержит две строки для функции цели: одна – для составляющей F = ∑cixi, , а другая – для составляющей M ∑Rj
51. Транспортная задача. Математическая постановка задачи.
Для построения математической модели задачи необходимо ввести m·n штук переменных
хij, i= 1,…, n, j= 1, …, m, каждая переменная хij обозначает объем перевозок из пункта Ai в пункт Вj. Набор переменных X = {xij} и будет планом, который необходимо найти, исходя из постановки задачи.
Ограничения задачи примут вид:
52. Условие разрешимости тз. Закрытая модель тз
Известно, что задача всегда имеет решение, если выполняется условие баланса
такую
задачу называют закрытой, Если условие
не выполняется – задача открытая. Если
задача открытая. То вводится фиктивный
пункт назначения или отправления, где
приравниваются запасы и потребности,
причем стоимость перевозок принимается
за ноль.