- •Введение в математическую экономику
- •1. Предмет и задачи математической экономики
- •2. Математическое моделирование экономических систем
- •3. Примеры экономических задач оптимизации и управления
- •4. Общая схема принятия решений. Виды и параметры экономических задач оптимизации и управления
- •5. Оптимальное поведение и его формализация в экономико-математических моделях
- •Тема 1. Элементы финансовой математики
- •1.1. Сущность финансовой математики
- •1.2. Основные категории, используемые в финансово–экономических расчетах
- •1.3. Фактор времени в финансово–экономических расчетах
- •1.4. Наращение
- •1.5. Дисконтирование
- •1.6. Номинальная и эффективная ставка
- •1.7. Эквивалентность процентных ставок
- •1.8. Сущность инфляции
- •1.9. Учет инфляции при расчете наращивания
- •1.10. Кредитные расчеты. Равные процентные выплаты
- •1.11. Погашение долга равными суммами
- •1.12. Равные срочные выплаты
- •1.13. Потребительский кредит
- •Тема 2. Оценка инвестиционных процессов
- •2.1. Особенности инвестиционных процессов
- •2.2. Чистый приведенный доход
- •2.3. Срок окупаемости
- •2.4. Внутренняя норма доходности
- •2.5. Построение оптимального портфеля
- •2.6. Моделирование финансовых рисков
- •2.7. Принципы определения цены
- •2.8. Простейший и классический процессы риска
- •Тема 3. Основы актуарной математики
- •3.1. Предмет актуарной математики
- •3.2. Использование решающего правила Байеса
- •3.3. Задача о разорении. Вероятность разорения
- •3.4. Сложные пуассоновские процессы
- •3.5. Неравенство Лундберга
- •3.6. Определение вероятности окончательного разорения в экспоненциальном случае
- •3.7. Влияние перестрахования на вероятность разорения. Задача о разорении и перестрахование
- •Тема 4. Задачи оптимизации и управления в экономике
- •4.1. Основные понятия исследования операций
- •4.2. Классификация задач исследования операций
- •4.3. Построение экономико-математической модели
- •4.4. Линейное программирование
- •4.5. Геометрический метод решения задачи линейного программирования
- •4.6. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •4.7. Транспортная задача линейного программирования
- •4.8. Задача коммивояжера и метод ветвей и границ
- •2) Построение нижних и верхних оценок минимального значения целевой функции.
- •3) Отсеивание вариантов.
- •4.9. Нелинейное программирование. Метод множителей Лагранжа
- •4.10. Задача выпуклого программирования
- •4.11. Понятие о параметрическом и стохастическом программировании
- •4.12. Общая постановка задачи динамического программирования
- •4.13. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •4.14. Задача о распределении средств между предприятиями
- •4.15. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет
- •Тема 5. Математические модели экономических процессов
- •5.1. Линейные модели экономики
- •5.2. Модель Леонтьева «Затраты-выпуск»
- •5.3. Планирование производства в динамике (модель Неймана «расширяющейся» экономики)
- •5.4. Математическая теория потребления. Формализация предпочтения потребителя при выборе товаров
- •5.5. Функция полезности как критерий оценки товаров
- •5.6. Предельный анализ и понятие эластичности в теории потребления
- •5.7. Оптимизационная модель задачи потребительского выбора. Уравнение Слуцкого
- •5.8. Математическая теория конкурентного равновесия
- •5.9. Рыночный спрос и рыночное предложение. Условия совершенной конкуренции. Модель Вальраса
4.14. Задача о распределении средств между предприятиями
Рассмотрим предложенную выше схему на конкретной задаче о распределении средств между предприятиями.
Планируется деятельность четырех промышленных предприятий (системы) на очередной год. Начальные средства: усл. ед. Размеры вложения в каждое предприятие кратны усл. ед. Средства x, выделенные k-му предприятию (k=1, 2, 3, 4), приносят в конце года прибыль . Функции заданы таблично (табл. 4.1). Принято считать, что:
прибыль не зависит от вложения средств в другие предприятия;
прибыль от каждого предприятия выражается в одних условных единицах;
суммарная прибыль равна сумме прибылей, полученных от каждого предприятия.
Определить, какое количество средств нужно выделить каждому предприятию, чтобы суммарная прибыль была наибольшей.
Таблица 4.1
x |
|
|
|
|
1 |
8 |
6 |
3 |
4 |
2 |
10 |
9 |
4 |
6 |
3 |
11 |
11 |
7 |
8 |
4 |
12 |
13 |
11 |
13 |
5 |
18 |
15 |
18 |
16 |
Решение. Обозначим через количество средств, выделенных k-му предприятию. (Нумерацию предприятий 1, 2, 3, 4 сохраняем в процессе решения неизменной.)
Суммарная прибыль равна
|
(4.18) |
Переменные x удовлетворяют ограничениям:
(4.19)
Требуется найти переменные , , , , удовлетворяющие системе ограничений (4.19) и обращающие в максимум функцию (4.18).
Особенности модели. Ограничения линейные, но переменные целочисленные, а функции заданы таблично, поэтому нельзя применить методы целочисленного линейного программирования.
Схема решения задачи методом ДП имеет следующий вид: процесс решения распределения средств можно рассматривать как 4-шаговый, номер шага совпадет с номером предприятия; выбор переменных , , , — управление соответственно на I, II, III, IV шагах. — конечное состояние процесса распределения — равно нулю, так как все средства должны быть вложены в производство, . Схема распределения показана на рис. 4.8.
Уравнения состояний в данной задаче имеют вид:
(4.20)
где — параметр состояния — количество средств, оставшихся после k-го шага, т.е. средства, которые остается распределить между оставшимися 4-k предприятиями.
Рис. 4.8
Введем в рассмотрение функцию — условную оптимальную прибыль, полученную от k-го, (k+1)-го, …, 4-го предприятий, если между ними распределялись оптимальным образом средства . Допустимые управления на k-м шаге удовлетворяют условию: (либо k-му предприятию ничего не выделяем, , либо не больше того, что имеем к k-му шагу, ).
Уравнения (4.13) и (4.16) имеют вид:
(а)
(б)
(в)
(г)
Последовательно решаем записанные уравнения, проводя условную оптимизацию (рис. 4.8) каждого шага.
IV шаг. В табл. 4.1 прибыли монотонно возрастают, поэтому все средства, оставшиеся к IV шагу, следует вложить в 4-е предприятие. При этом для возможных значений получим:
и
III шаг. Делаем все предположения относительно остатка средств к III шагу (т.е. после выбора и ). может принимать значения 0, 1, 2, 3, 4, 5 (например, , если все средства отданы 1-му и 2-му предприятиям, , если 1-е и 2-е предприятия ничего не получили, и т.д.). В зависимости от этого выбираем , находим и сравниваем для разных при фиксированном значения суммы . Для каждого наибольшее из этих значений есть — условная оптимальная прибыль, полученная при оптимальном распределении средств между 3-м и 4-м предприятиями. Оптимизация дана в табл. 4.2 при k=3. Для каждого значения и помешены в графах 5 и 6 соответственно.
II шаг. Условная оптимизация, согласно уравнению (в), проведена в табл. 4.2 при k=2. Для всех возможных значений значения и находятся в столбцах 8 и 9 соответственно; первые слагаемые в столбце 7 — значения , взяты из табл. 4.1, а вторые слагаемые взяты из столбца 5 табл. 4.2 при .
I шаг. Условная оптимизация (уравнение (г)) проведена в табл. 4.2 при k=1 для . Поясним решение подробно: если , то , прибыль, полученная от четырех предприятий при условии, что ед. средств между оставшимися тремя предприятиями будут распределены оптимально, равна ( взято из столбца 9 табл. 4.2 при ). Если , то . Суммарная прибыль при условии, что ед. средств между оставшимися тремя предприятиями будут распределены оптимально, равна ( взято из табл. 4.1, a — из столбца 9 табл. 12.2.) Аналогично
при , и
при , и
при , и
при , и
Сравнивая подчеркнутые числа, получим усл. ед. = при .
Используя уравнения (12.12), получим , а по табл. 4.2 в столбце 9 находим . Далее находим , а по табл. 4.2 в столбце 6 - . Наконец, и , т.е. .
Максимум суммарной прибыли равен 24 усл. ед. средств при условии, что 1-му предприятию выделено 1 усл. ед.; 2-му предприятию — 2 усл. ед.; 3-му предприятию — 1 усл. ед.; 4-му предприятию — 1 усл.ед.►
Замечание 1. Решение четырехмерной задачи 4.9 на определение условного экстремума сведено фактически к решению четырех одномерных задач: на каждом шаге определялась одна переменная x.
Замечание 2. На разобранной задаче 4.9 видно, что метод ДП безразличен к виду и способу задания функции: были заданы таблично, поэтому и и принимали дискретные значения, представленные в табл. 4.2.
Таблица 4.2
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 1 |
1 0 |
0+1=1 3+0=3 |
4 |
0 |
0+4=4 6+0=6 |
6 |
1 |
0+6=6 8+0=8 |
8 |
1 |
2 |
0 1 2 |
2 1 0 |
0+6=6 3+4=7 4+0=4 |
7 |
1 |
0+7=7 6+4=10 9+0=9 |
10 |
1 |
0+10=10 8+6=14 10+0=10 |
14 |
1 |
3 |
0 1 2 3 |
3 2 1 0 |
0+8=8 3+6=9 4+4=8 7+0=7 |
9 |
1 |
0+9=9 6+7=13 9+4=13 11+0=11 |
13 |
1 2 |
0+13=13 8+10=18 10+6=16 11+0=11 |
18 |
1 |
4 |
0 1 2 3 4 |
4 3 2 1 0 |
0+13=13 3+8=11 4+6=10 7+4=11 11+0=11 |
13 |
0 |
0+13=13 6+9=15 9+7=16 11+4=15 13+0=13 |
16 |
2 |
0+16=16 8+13=21 10+10=20 11+6=17 12+0=12 |
21 |
1 |
5 |
0 1 2 3 4 5 |
5 4 3 2 1 0 |
0+16=16 3+13=16 4+8=12 7+6=13 11+4=15 18+0=18 |
18 |
5 |
0+18=18 6+13=19 9+9=18 11+7=18 13+4=17 15+0=15 |
19 |
1 |
0+19=19 8+16=24 10+13=23 11+10=21 12+6=18 18+0=18 |
24 |
1 |
Замечание 3. Альтернативой между ДП для подобной дискретной задачи является метод перебора. Метод ДП предпочтительнее, так как на этапе условной оптимизации отбрасываются заведомо негодные варианты.
Замечание 4. Достоинством метода является возможность анализа решения на чувствительность к изменению и n.
Замечание 5. К недостаткам метода по-прежнему следует отнести возникновение технических трудностей при вычислениях в случае увеличения размерности. Если каждое управление будет зависеть от r переменных, а состояние — от р параметров, то на каждом шаге возникает rp-мерная задача оптимизации. (В задаче 12.1 r=1, p=1, т.е. решалась одномерная задача). Даже при реализации метода ДП на ЭВМ практически можно решать задачи для небольших r, p, n.