
- •Матрицы. Определители. Основные понятия.
- •Обратная матрица. Ранг матрицы.
- •Алгоритм нахождения ранга матрицы.
- •Системы линейных уравнений. Системы линейных неравенств.
- •Векторы. N – мерное линейное векторное пространство.
- •Скалярное, векторное, смешанное произведение векторов.
- •Квадратичные формы.
- •7.Кривые второго порядка на плоскости (окружность, эллипс).
- •Пусть и - фокусы эллипса. Начало системы координат расположим на середине отрезка . Ось направим вдоль этого отрезка, ось - перпендикулярно к этому отрезку (рис. 7.2).
- •8. Кривые второго порядка на плоскости (гипербола, парабола).
- •Комплексные числа. Алгебраическая форма записи.
- •10. Геометрическое изображение комплексных чисел. Тригонометрическая форма записи.
- •Многочлены и действия над ними.
- •Функции. Графики основных элементарных функций.
- •Способы задания функции.
- •Графики элементарных функций.
- •Линейная функция.
- •Квадратичная функция
- •Гипербола
- •Степенная функция с натуральным показателнм.
- •Функция .
- •Показательная функция
- •Логарифмическая функция
- •Предел функции.
- •Непрерывность в точке. Виды разрывов.
- •Производная, ее геометрический и физический смысл.
- •Дифференциал, его геометрический и механический смысл.
- •Теоремы о дифференцируемых функциях и их применение.
- •Выпуклость графика функции. Точки перегиба.
- •Первообразная функции. Неопределенный интеграл.
- •Понятие определенного интеграла. Геометрический смысл.
- •Комбинаторика. Понятие множества. Перестановки. Размещения. Сочетания.
- •Формула включений-исключений и ее применения к комбинаторике и теории чисел. Бином Ньютона.
- •Рекуррентные уравнения.
- •Производящие функции.
- •Булевые функции и их представление. Двоичная запись целых чисел.
- •Алгоритм перевода чисел из десятичной системы счисления в двоичную.
- •Перевод чисел из двоичной системы в десятичную.
- •Теория графов. Основные понятия теории графов.
- •Сущность и условия применимости теории вероятностей. Вероятностное пространство.
- •Действия со случайными событиями.
- •Вероятность события. Аксиоматическое определение вероятности.
- •Вероятность события. Классическое определение вероятности.
- •Случайные величины и способы их описания.
- •Модели законов распределения вероятностей, наиболее употребляемые в социально-экономических приложениях.
- •Цепи Маркова и их использование в моделировании социально-экономических процессов.
- •Задача линейного программирования в общем виде.
- •Виды злп и способы перехода от одного вида к другому.
- •Основные теоремы линейного программирования.
- •Симплекс-метод.
- •Метод искусственного базиса.
- •Алгоритм метода искусственного базиса.
- •Двойственность задач линейного программирования. Таблица соответствий.
- •Теоремы двойственности.
- •Критерии оптимальности.
- •Транспортная задача. Закрытая и открытая модели.
- •Теорема о существовании оптимального решения.
- •Целочисленные злп, графический метод решения в случае двух переменных.
- •Задачи о назначениях и о коммивояжере как частные случаи целочисленных злп.
- •Метод ветвей и границ.
- •Алгоритм метода ветвей и границ:
- •Стандартная задача нелинейного программирования.
- •Локальный экстремум. Необходимое и достаточное условия.
- •Глобальный и условный экстремумы
- •Множители Лагранжа.
- •Задача о потребительском выборе.
- •Выпуклые множества, выпуклые и вогнутые функции. Теорема Куна-Таккера.
- •Динамическое программирование. Общая постановка задачи.
- •Функции Беллмана. Уравнения Беллмана. Условно-оптимальные управления.
- •Условная оптимизация.
- •Безусловная оптимизация.
- •Принцип Беллмана для оптимальных путей.
- •I этап. Условная оптимизация.
- •II этап. Безусловная оптимизация.
- •Оптимальное распределение инвестиций как задача динамического программирования.
- •Теория игр. Игровые модели.
- •Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса.
- •Чистые стратегии. Седловая точка.
- •Решение игр в смешанных стратегиях.
- •Приведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •Биматричные игры. Равновесие Нэша. Оптимальность Парето.
- •60. Игра двух лиц, в которой одним из игроков является "природа"
Теоремы двойственности.
Рассмотрим стандартную задачу ЛП и двойственную к ней:
Таблица 37.1
-
Прямая задача (I)
Двойственная ей задача (II)
………………………
………
………
……………………………..
Пара двойственных задач (I) и (II) называется парой симметрических двойственных задач.
Не ограничивая общности, теорию двойственности можно рассматривать для пары симметрических задач, поскольку для любой задачи ЛП существует эквивалентная ей стандартная задача ЛП и поэтому теоремы, справедливые для пары симметрических двойственных задач, будут справедливы для пары общих двойственных задач.
Рассмотрим пару симметрических двойственных задач в матричной форме записи.
Таблица 37.2.
Прямая задача (I) |
Двойственная ей задача (II) |
|
|
Здесь
,
,
,
,
-
матрица из
строк и
столбцов,
-
транспонированная матрица. Введем
обозначения для допустимых областей
задачи (I) и (II).
,
Основное неравенство двойственности:
для
любых допустимых решений прямой задачи
и для любых допустимых решений двойственной
задачи
выполняется неравенство
.
Следствие
(достаточное
условие оптимальности):
если
для некоторых допустимых решений
и
выполняется равенство значений целевых
функций
,
то
,
-
оптимальные решения задачи (I) и (II)
соответственно.
Первая теорема двойственности: если одна из пары двойственных задач (I) и (II) разрешима, то разрешима и другая задача, причем оптимальные значения целевых функций прямой и двойственной задач совпадают.
,
(37.1)
где
,
оптимальные
планы задач (I) и (II) соответственно.
Вторая теорема двойственности:
чтобы
допустимые решения
,
пары двойственных задач (I) и (II) были
оптимальными необходимо и достаточно,
чтобы выполнялись условия:
1)
,
(37.2)
2)
.
(37.3)
Критерии оптимальности.
Первый критерий оптимальности:
Решение
оптимально
тогда и только тогда, когда существует
решение
такое,
что
.
(38.1)
Второй критерий оптимальности: чтобы допустимые решения , - пары двойственных задач (I) и (II) были оптимальны, необходимо и достаточно, чтобы выполнялись соотношения:
если
, то
; (38.2)
если
, то
; (38.3)
если
, то
; (38.4)
если
, то
. (38.5)
Пример: используя теоремы двойственности, решить двойственную задачу, если известно решение прямой задачи.
,
(38.6)
,
,
.
Пусть решение
задачи найдено одним из стандартных
методов:
,
.
Построим двойственную задачу:
,
(38.7)
,
,
.
По первой теореме двойственности задача разрешима, причем
.
Найдем оптимальный
план задачи
,
используя вторую теорему двойственности.
Подставим координаты вектора
в ограничения
задачи (38.6).
Получим
Следовательно,
неравенство
должно выполняться как равенство, то
есть
.
Далее, так как
,
,
то
,
.
Получаем систему линейных уравнений:
,
,
Планы
и
,
в силу второй теоремы двойственности,
являются оптимальными в задачах (38.6) и
(38.7) соответственно.