
- •1. Модель лп на max прибыли
- •2. Модель лп на min затрат
- •4. Допустимое решение задачи лп
- •3. Границы устойчивости для коэфф-тов цел.Ф-ции.
- •5. Модель двойственной задачи.
- •6. Взаимно-обусловленные двойственные оценки
- •7. Границы устойчивости двойственных оценок
- •8. Однопродуктовая модель оптимального смешения на min затрат.
- •9. Многопродуктовая модель оптимального смешения на max прибыли
- •10. Модель оптимального раскроя с min расходами материалов.
- •11. Модель оптимального раскроя с min отходами.
- •12. Модель оптимального раскроя с учетом комплектации
- •13. Рац. Способы раскроя
- •14. Модель транспортной задачи в открытом виде.
- •15. Замкнутая транспортная задача.
- •16. Модель транспортной задачи с ограничениями на пропускную способность
- •19. Модель задачи о назначениях в стандартной форме.
- •17. Модель транспортной задачи с запретами.
- •20. Модель max дохода
- •21. Модель минимизации цел фонда.
- •22. Издержки заказа в модели управления запасами.
- •24. Детерминированная модель оптимального размера заказа.
- •25. Модель с дефицитом. Max дефицит.
- •28. Модель с фиксированным временем выполнением заказа.
- •29. Точка восстановления запаса.
- •30. Модель с производством. Max уровень запасов.
- •31. Стратегич. Игры. Седловая точка. Нижняя и верхняя цена игры.
- •38. Вероятность завершения проекта в установленный срок.
- •32. Доминирование стратегий. Мат. Ожидание выигрыша.
- •33. Одноканальная модель массового обслуживания. Параметры моделей массового обслуживания.
- •35. Модель с ограниченной очередью. Абс. И отн. Попускная способность.
- •34. Многоканальная модель массового обслуживания. Условие, ограничивающее рост очереди.
- •37. Метод pert. Ожидаемое время выполнения проекта. Вариация времени выполнения работы проекта.
- •39. Анализ затрат pert/cost. Оценка удельных затрат на сокращение продолжительности работ.
- •41. Модель лп для игры двух лиц с нулевой суммой.
- •42. Принятие решений в условиях неопределенности.
- •43. Принятие решений в условиях риска. Ожидаемая стоимостная оценка альтернативы.
- •44. Дерево решений. Ожидаемая ценность достоверной инфо-и.
- •45. Целочисленная задача лп.
- •46. Моделирование логической взаимосвязи в задаче булевыми переменными.
- •Геометрический смысл
- •47. Понятие границы Парето.
- •48. Имитационное моделирование. Метод Монте-Карло.
1. Модель лп на max прибыли
Модель – условный образ
П=TR-TC=PQ-(FC+VC)
Max=max-min
Пусть n – количество выпускаемых видов продукции j=1…n
m – количество использумыз производтв. ресурсов i=1…m
xj – количество j-того произведенного продукта
aij – затраты i-тгог ресурса на ед-цу j-того продукта
Cj - прибыль за ед-цу продукции
bi - запасы i-того ресурса
Модель:
цел. ф-ция на max прибыли
ограничения на объем имеющихся ресурсов
- ограничения
(неотрицательность переменных)
2. Модель лп на min затрат
Модель – условный образ
П=TR-TC=PQ-(FC+VC)
Max=max-min
Пусть n – количество выпускаемых видов продукции j=1…n
m – количество используемых производтв. ресурсов i=1…m
xj – количество j-того произведенного продукта
aij – затраты i-тгог ресурса на ед-цу j-того продукта
Cj - прибыль за ед-цу продукции
bi - запасы i-того ресурса
Модель:
цел. ф-ция на max прибыли
ограничения на объем имеющихся ресурсов
- ограничения (неотрицательность переменных)
4. Допустимое решение задачи лп
Вектор х=(х1, х2,…,хn), компоненты xj которого удовлетворяют ограничениям
называют допустимым решением (планом) задачи ЛП. Совокупность всех допустимых планов – множество допустимых планов. Допустимое решение задачи ЛП, при к-ром цел. ф-ция
достигает своего max (min) значения – оптимальное решение задачи ЛП.
3. Границы устойчивости для коэфф-тов цел.Ф-ции.
Пусть n – количество выпускаемых видов продукции j=1…n
m – количество используемых производтв. ресурсов i=1…m
xj – количество j-того произведенного продукта
aij – затраты i-тгог ресурса на ед-цу j-того продукта
Cj - прибыль за ед-цу продукции
bi - запасы i-того ресурса
Модель:
цел. ф-ция на max прибыли
ограничения на объем имеющихся ресурсов
- ограничения (неотрицательность переменных)
Изменим значение правой части bi одного из ограничений.
Пусть bi’ – min значение правой части осн. ограничения, при к-ром решение y* двойств. задачи не изменится. Тогда bi’ – нижняя граница устойчивости (Lower Bound).
Пусть bi’’ – max значение правой части bi осн. ограничения задачи, при к-ром решение двойств. задачи у* не изменится. Тогда bi’’ – верхняя граница устойчивости (Upper Bound).
Изменим значение 1го коэфф-та cj цел. ф-ции.
Пусть сj’ – min значение коэфф-та цел. ф-ции, при к-ром оптимальное решение х* задачи не изменится. Тогда сj’ – нижняя граница устойчивости по коэфф-ту цел. ф-ции.
Пусть сj’’ – max значение коэфф-та цел. ф-ции, при к-ром оптимальное решение х* задачи не изменится. Тогда сj’’ – верхняя граница устойчивости по коэфф-ту цел. ф-ции.
5. Модель двойственной задачи.
Пусть n – количество выпускаемых видов продукции j=1…n
m – количество используемых производтв. ресурсов i=1…m
xj – количество j-того произведенного продукта
aij – затраты i-тгог ресурса на ед-цу j-того продукта
Cj - прибыль за ед-цу продукции
bi - запасы i-того ресурса
Модель:
цел. ф-ция на max прибыли
ограничения на объем ишомеющихся ресурсов
- ограничения (неотрицательность переменных)
Для каждой задачи ЛП сущ-ет двойственная задача.
y* оптимал. решения двойств. задачи – двойств. оценка (Dual Value) ограничения исходной задачи.