- •Введение
- •1Особенности моделирования экономических процессов
- •1.2.1Сущность процесса моделирования
- •1.3.1Характерные особенности математического моделирования в экономике
- •1.4.1Классификация математических моделей
- •1.5.1Этапы исследования экономических процессов
- •2Линейные математические модели
- •2.2.1Примеры постановок задач линейного программирования
- •2.3.1 Формы представления задач линейного программирования
- •Стандартная форма записи
- •Каноническая форма записи
- •Общая форма записи
- •2.4.1 Геометрический метод решения задач линейного программирования
- •2.5.1Модифицированный геометрический метод
- •2.6.1 Геометрический метод решения задач линейного программирования со многими переменными
- •2.7.1 Виды оптимальных решений
- •2.8.1 Основы анализа модели на чувствительность
- •2.9.1 Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •Алгоритм метода:
- •Ведущий столбец
- •Ведущая строка
- •2.10.1Особые случаи применения симплекс - метода
- •2.9.1.Вырожденность.
- •2.9.2.Зацикливание.
- •2.9.3.Альтернативные оптимальные решения
- •2.9.4. Неограниченные решения.
- •2.9.5. Отсутствие допустимых решений
- •2.11.1 Интерпретация симплекс-таблиц – анализ модели на чувствительность
- •Статус ресурсов
- •Ценность ресурсов
- •Максимальное изменение коэффициентов удельной прибыли (стоимости)
- •2.12.1 Искусственное начальное решение
- •2.9.1.Метод больших штрафов
- •Алгоритм метода:
- •2.9.2. Двухэтапный метод
- •2.9.3.Двойственный симплекс-метод
- •Алгоритм метода:
- •2.13.1Двойственная задача линейного программирования
- •Примеры формулировок двойственных задач.
- •Основная теорема теории двойственности
- •Список литературы
- •Приложение 1. Блок-схема симплекс-метода
- •Приложение 2. Блок-схема метода больших штрафов
- •П Ввод матрицы условий риложение 3. Блок-схема двойственного симплекс-метода
ТВедущий столбец
Ведущая строка
аблица 16
№ итер. |
Базис |
хЕ |
хI |
S1 |
S2 |
S3 |
S4 |
Значение |
Отношение |
Формула |
N=0 хE ввод., S2 искл. |
fур |
-3 |
-2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
S1 |
1 |
2 |
1 |
0 |
0 |
0 |
6 |
6:1=6 |
|
|
S2 |
2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
8 |
8:2=4 |
|
|
S3 |
-1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
не рассчит. |
|
|
S4 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
не рассчит. |
|
|
N=1 xI ввод., S1 искл. |
fур |
0 |
- |
0 |
|
0 |
0 |
12 |
|
fур= fур+3хЕ |
S1 |
0 |
|
1 |
- |
0 |
0 |
2 |
2: = |
S1= S1 -хЕ |
|
хE |
1 |
|
0 |
|
0 |
0 |
4 |
4: =8 |
хЕ= S2:2 |
|
S3 |
0 |
|
0 |
|
1 |
0 |
5 |
5: = |
S3= S3+хЕ |
|
S4 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
2 |
2:1=2 |
S4= S4 |
|
N=2 оптим план |
fур |
0 |
0 |
|
|
0 |
0 |
12 |
|
fур= fур+ хI |
xI |
0 |
1 |
|
- |
0 |
0 |
|
|
хI= S1: |
|
хE |
1 |
0 |
- |
|
0 |
0 |
|
|
хЕ=хE - хI |
|
S3 |
0 |
0 |
-1 |
1 |
1 |
0 |
3 |
|
S3= S3 - хI |
|
S4 |
0 |
0 |
- |
|
0 |
1 |
|
|
S4= S4-хI |
Оптимальный суточный план производства краски Е в количестве , краски I – , максимизирующий прибыль mах f = тыс. дол., причем S1=0; S2=0, т.е. продукты А и В расходуются полностью, остаточные переменные спроса S3=3; S4=2/3.
Пример 2. 8. 1.
Два механизма могут выполнить два вида земляных работ. В таблице 17 указаны ресурсы рабочего времени ti каждого из механизмов в машино-часах и их производительности λij в м3/ машино-час.
Таблица 17
Механизмы |
Производительность i-го механизма λij при выполнении j-ой работы. |
ti |
|
1 вид работы |
2 вид работы |
||
I |
20 (х11) |
10 (х12) |
330 |
II |
40 (х21) |
30 (х22) |
440 |
Требуется распределить временные ресурсы так, чтобы механизмы смогли выполнить максимальный объем работ, соблюдая при этом следующее соотношение объемов проделанной работы 1-го и 2-го вида: 2/4.
При данных условиях выгодно ли увеличение производительности I механизма при выполнении 2 вида работ до 20 м3/ машино-час?
Составим целевую функцию:
f = 20х11+10х12+40х21+30х22→mах
Ограничения по времени:
х 11+х12 ≤ 330
х21+х22 ≤ 440
Решим симплексным методом:
Распишем пропорцию и выразим х11:
80 х11+160 х21= 20 х12+60 х22 (:80)
х11= х12+ х22 -2 х21
Исходя из нового значения х11, запишем выражение для целевой функции:
f=20( х12+ х22 -2х21 )+ 10х12 +40х21+30х22 = 15х12 + 45х22→мах
Ограничения примут вид:
х12 + х22 - 2х21 + х1=330
х21 + х22 + х2=440
Таблица 18
№ итер. |
Базис |
х 12 |
х 21 |
х 22 |
х1 |
х2 |
Значе-ние |
Отнош |
Формула |
№ = 0 х2-искл. х22-ввод. |
f ур |
-15 |
0 |
-45 |
0 |
0 |
0 |
|
|
х1 |
5/4 |
-2 |
¾ |
1 |
0 |
330 |
440 |
|
|
х2 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
440 |
440 |
|
|
№ =1 х1–искл. х12-ввод. |
f ур |
-15 |
45 |
0 |
0 |
45 |
19800 |
|
fур= fур+45.х22 |
х1 |
5/4 |
-11/4 |
0 |
1 |
-3/4 |
0 |
0 |
х1=х1 – х22 .3/4 |
|
х22 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
440 |
440 |
х22 = х2 : 1 |
|
№ = 2 оптимум |
f ур |
0 |
12 |
0 |
12 |
36 |
19800 |
|
fур=fур+ 15.х22 |
х12 |
1 |
-11/5 |
0 |
4/5 |
-3/5 |
0 |
|
х12 = х1:5/4 |
|
х22 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
440 |
|
|
Симплекс-таблица оптимальна, т.к. все коэффициенты при fур неотрицательны. х11= . 0+ 440 -20=330
х12=0; х21=0; х22=440,
т.е. механизм I в течение 330 часов выполняет 1-ю работу, а механизм II в течение 440 часов выполняет 2-ю работу.
Если увеличить производительность механизма I при выполнении 2-го вида работ до 20 м3/машино-час, то оптимальный план был бы таков:
х11=0, х12=330, х21=440 и х22=0
max f =20.0+20 .330+40 .440+30.0=23200 (м3),
т.е. был бы выполнен больший объем работ, чем в исходной задаче.
Пример 2. 8. 2.
Стальные прутья длиной 110 см необходимо разрезать на заготовки длиной 45, 35 и 50 см. Требуемое количество заготовок данного вида составляет соответственно 40, 30 и 20 штук. Возможные варианты разреза и величина отходов при каждом из них приведены в табл.19.
Таблица 19
Длина заготовки, (см) |
Варианты разреза |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
45 |
2 |
1 |
1 |
‑ |
‑ |
‑ |
35 |
‑ |
1 |
‑ |
3 |
1 |
‑ |
50 |
‑ |
‑ |
1 |
‑ |
1 |
2 |
Величина отходов (см) |
20 |
30 |
15 |
5 |
25 |
10 |
Определить, сколько прутьев по каждому из возможных вариантов следует разрезать, чтобы получить не менее нужного количества заготовок каждого вида при минимальных отходах.
Математическая модель
Обозначим: хj (j=1, 2,..,6) – количество прутьев разрезаемых по j варианту
zi (i=1,..,3) – количество лишних заготовок длиной 45, 35 и 50 см соответственно.
f =20х1+30х2+15х3+5х4+25х5+10х6+45z1+35z2+50z3min
при ограничениях:
2 х1+х2+х3 -z1=40
х2+3х4+х5 -z2=30
х3+х5+2х6-z3=20
хj 0; zi0; j=1, 2,...,6; i=1,...,3
Так как переменные х1, х4 и х6 входят только в одно ограничение, то их можно взять за базисные, выразив их через небазисные переменные, подставим в f, получим:
х1=20 - х2 - х3+ z1
х4=10 - х2 - х5+ z2
х6=10 - х3- х5+ z3
f =400 -10х2 -10х3 + 10z1 + 30х2 +15х3+50 - х2 - х5 + z2 + 25х5+100 -5х3 -5x5 + 5z3 + 45z1 + 35z2 + 50z3 min
f =550+ х2+ х5+55z1+ z2+55z3 min
Все коэффициенты при небазисных переменных х2, х5, z1, z2 и z3 (равных нулю) положительны, и решается задача минимизации, следовательно переменные х2, х5, z1, z2 и z3 увеличивать не стоит.
min f =550 при плане Х*=(20; 0; 0; 10; 0; 10) при этом потерь за счет лишних заготовок не будет, т.е.zi=0 (i=1,..,3).