
- •Оглавление
- •1. Теорема Фробениуса-Перрона. Определение числа и вектора Фробениуса неотрицательной матрицы.
- •2. Вектор валового выпуска, вектор конечного потребления, матрица прямых затрат.
- •3. Уравнение межотраслевого баланса. Модель Леонтьева. Продуктивная матрица.
- •4. Первый и второй критерии продуктивности.
- •6. Докажите, что если неотрицательная квадратная матрица продуктивна, то ее число Фробениуса меньше 1.
- •7. Задача оптимизации. Допустимое множество. Целевая функция.
- •8. Оптимальное решение. Оптимальное множество. Задача линейного программирования (злп).
- •9. Примеры злп. Задача о банке, задача о диете, задача об использовании ресурсов.
- •10. Каноническая и стандартная формы злп. Приведение злп к стандартному и каноническому виду. Примеры.
- •11. Теоремы о существовании оптимального решения злп и о его достижимости в угловой точке в случае ограниченной целевой функции
- •12. Теорема о структуре множества оптимальных решений
- •13. Графический метод решения злп.
- •14. Симплекс-метод. Допустимый вид системы ограничений, допустимый базис, условие неотрицательности свободных членов.
- •15. Симплекс-таблица. Строка оценок. Условие оптимальности базисного решения. Условие неограниченности целевой функции. Условие существования альтернативного решения. Примеры.
- •16. Теорема о конечности симплекс-алгоритма (без доказательства).
- •17. Постановка взаимно-двойственных задач.
- •18. Основное неравенство для двойственных задач (с доказательством). Достаточный признак оптимальности.
- •19. Основная теорема двойственности. Критерий оптимальности (без доказательства).
- •20. Теорема равновесия (с доказательством).
- •21. Постановка транспортной задачи (тз).
- •22. Критерий разрешимости тз (с доказательством).
- •23. Методы построения начального опорного плана тз (метод северо-западного угла, метод минимального тарифа).
- •24. Метод потенциалов. Оценки свободных клеток. Перестановка по циклу. Условие оптимальности опорного плана.
- •25. Определение разностного уравнения порядка k . Общее решение разностного уравнения k -го порядка.
- •26. Линейное разностное уравнение k -ого порядка с постоянными коэффициентами. Теоремы об общем решении однородного и неоднородного линейного разностного уравнения (без доказательства).
- •27. Фундаментальный набор решений линейного разностного уравнения. Характеристическое уравнение. Определитель Казоратти.
- •28. Теорема о частном решении линейного неоднородного разностного уравнения (без доказательства).
- •29. Модель Самуэльсона-Хикса. Уравнение Хикса. Мультипликатор Кейнса.
- •30. Паутинная модель рынка.
- •31. Задача об определении текущей стоимости купонной облигации.
15. Симплекс-таблица. Строка оценок. Условие оптимальности базисного решения. Условие неограниченности целевой функции. Условие существования альтернативного решения. Примеры.
Строка оценок – последняя строка симплекс-таблицы (коэффициенты целевой функции)
Условие оптимальности базисного решении:
Все коэффициенты при свободных неизвестных в выражении для f неотрицательны
Условие неограниченности целевой функции:
Базисное решение является оптимальным, если все коэффициенты в строке оценок положительны (в задаче на max) или отрицательны (в задаче на min).
Если в задаче на
максимум (минимум) в строке оценок есть
отрицательный (положительный) элемент,
а в соответствующем ей столбце нет
положительных элементов, то ЗЛП
неразрешима и fmax=+
(fmin=-
).
Условие существования альтернативного решения:
Если в строке оценок в задаче на максимум (минимум) нет отрицательных (положительных) оценок, но при этом имеются свободные переменные, равные 0, то задача имеет как минимум одно альтернативное решение.
После выполнения подготовительного этапа заполняется начальная симплекс-таблица:
-
Б. н.
С. ч.
X1
…
Xr
Xr+1
…
Xp
…
Xn
X1
b1
1
…
0
a1 r+1
…
a1 p
…
a1 n
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Xq
bq
0
…
0
aq r+1
…
aq p
…
aq n
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Xr
br
0
…
1
ar r+1
…
ar p
…
ar n
f
c0
0
…
0
cr+1
…
cp
…
cn
aq p -> bi/aip -min
Здесь и ниже используются следующие сокращения:
1. Б.н. – базисные неизвестные.
2. С.ч. – свободные члены.
Таблица соответствует системе уравнений (1) с присоединенной целевой функцией (2). Последняя строка таблицы называется строкой оценок. Пусть решается задача о нахождении минимума функции f. Тогда цель дальнейших симплексных преобразований таблиц состоит в нахождении новых допустимых базисных решений, на которых значение целевой функции уменьшается (или не увеличивается). Алгоритм симплексных преобразований заключается в следующем.
а) Если в строке оценок среди чисел ck (k ≠ 0) имеется хотя бы одна положительная (например cp), а в соответствующем столбце (разрешающем столбце) хотя бы один положительный элемент, то решение может быть улучшено. Среди указанных положительных элементов столбца в качестве разрешающего элемента aip выбирается тот, которому отвечает минимальное отношение bi/aip. Если имеется несколько элементов с подобным свойством, то в качестве разрешающего выбирается любой из них. В таблице таким элементом является aqp. Далее над таблицей проводятся элементарные преобразования: переменная xp становится базисной, а xq – свободной. На новом базисном решении значение целевой функции не увеличивается, и снова анализируется строка оценок.
б) Если в строке оценок нет положительных чисел, то оптимальное решение найдено.
в) Если в строке оценок есть положительное число, а в соответствующем ей столбце нет положительных элементов, то задача ЛП не имеет решения. В задаче о нахождении минимума функции это обозначается так: min f = −∞.
г) Если в последней строке нет положительных оценок, но при этом имеются свободные переменные, равные нулю, то задача имеет, по крайней мере, одно альтернативное решение (чтобы его получить, следует сделать еще одно преобразование, выбрав разрешающий столбец с нулевой оценкой). Как правило, множество оптимальных решений совпадает с выпуклой оболочкой всех альтернативных (базисных) решений. Исключением является случай, когда в процессе перебора альтернативных решений возникает нулевая оценка, такая, что в соответствующем столбце нет положительных чисел.
При решении задачи о поиске максимума функции f алгоритм меняется только в том, что разрешающий столбец выбирается по отрицательной оценке в последней строке.