- •Задача линейного программирования, формулировка, математическая модель, алгоритм решения симплексным методом и в Excel. Постоптимизационный анализ решения задачи.
- •Двойственность в линейном программировании. Симметричная пара двойственных задач, правила составления, их экономическое содержание.
- •Двойственные оценки ресурсов и технологий. Математическая модель задачи определения двойственных оценок, их экономическое содержание.
- •Несимметричная пара двойственных задач, правила составления, её особенности.
- •Первая основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Вторая основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Третья основная теорема двойственности и её экономическая интерпретация.
- •Задача оптимального пополнения недостающих ресурсов на предприятии.
- •Применение метода динамического программирования при принятии решений об оптимальном распределений инвестиций.
- •Оптимизация плана распределения ресурсов между производственными подразделениями с помощью двойственных оценок при двухуровневой системе управления.
- •Задача целочисленного программирования. Решение методом Гомори, методом ветвей и границ, а также в Excel.
- •Многокритериальные задачи линейного программирования, решение методом последовательных уступок.
- •Векторы, действия над ними, линейная зависимость и независимость векторов, их линейная комбинация, базис.
- •Матрицы, их классификация, алгебра матриц.
- •Определители матриц их свойства и методы вычисления.
- •Метод динамического программирования, принцип оптимальности, параметр состояния, функция состояния, рекуррентные динамические соотношения.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, матрицы последствий и рисков.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Вальда.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Сэвиджа.
- •Принятие решений в условиях полной неопределённости, правило Гурвица.
- •Принятие решений в условиях частичной неопределённости, матрицы последствий и рисков.
- •Принятие решений с помощью дерева решений.
- •Риск как среднее квадратическое отклонение. Бейесовский подход к принятию решений, методы снижения рисков.
- •Матричные игры, основные понятия и определения, решение игры в чистых стратегиях.
- •Теорема об активных стратегиях, решение матричных игр в смешанных стратегиях.
- •Упрощение и геометрическая интерпретация решения матричных игр.
- •Сведение решения игры к решению пары взаимно двойственных задач линейного программирования.
- •Некооперативные биматричные игры, основные понятия и определения. Анализ биматричной игры в некооперативном варианте.
- •Кооперативные биматричные игры, оптимальность по Парето, переговорное множество, арбитражные схемы Нэша, функция Нэша.
- •Экспертные методы принятия решений.
Определители матриц их свойства и методы вычисления.
Определитель матрицы – det
A,
– n-го порядка, порождаемый
данной квадратной матрицей – алгебраическая
сумма всевозможных произведений, которые
можно составить из элементов матрицы,
беря по одному элементу из каждой строки
и каждого столбца матрицы; перед
произведением ставится «+» или «-» в
зависимости от того, будет ли перестановка
индексов столбцов в произведении четной
или нечетной, при этом предполагается,
что множители написаны в порядке
следования строк.
Вычисление:
n = 1
n = 2
n = 3
Минор матрицы
к элементу
квадратной матрицы А называется
определитель матрицы, полученной из
матрицы вычеркиванием i-той
строки и j-го столбца.
Алгебраическое дополнение матрицы А –
число
Определитель n-го порядка – число, равное сумме произведений элементов любого ряда (или строки, или столбца) на их соответствующее алгебраическое дополнение (разложение).
Свойства определителя:
При добавлении к любой строке (столбцу) линейной комбинации других строк (столбцов), определитель не изменится
Если две строки (столбца) совпадают, то определитель равен 0
Если две (Несколько) строк (столбцов) линейно зависимы, то определитель равен 0
Общий множитель элементов какого либо ряда определителя можно вынести за знак определителя
Если хотя бы один столбец (строка) нулевая, то определитель равен 0
Сумма произведений всех элементов любой строки на их алгебраическое дополнение равна определителю
Сумма произведений всех элементов любого ряда на алгебраическое дополнение соответствующих элементов ряда равна нулю
Определитель произведения квадратных матриц одинакового порядка равен произведению их определителей
Величина определителя не изменится, если все его строки заменить столбцами (транспонировать)
Если любые две строки или два столбца поменять местами, то определитель сменится на противоположный
Если две строки (столбца) пропорциональны, то определитель равен 0
Если к элементу любой строки (столбца) добавить соответствующие элементы другой строки (столбца) или умножить на общий множитель, то определитель не изменится
Определитель не поменяет своего значения, если матрицу определителя преобразовать по методу Ж-Г с разрешающим элементом 1.
Системы линейных алгебраических уравнений, основные определения и методы решения.
Система из m уравнений первой степени с n неизвестными может быть записана в виде:
Определению
подлежат
,
свободные члены -
,
заданы коэффициенты при неизвестных
.
Краткая запись СЛАУ:
Совокупность
чисел
,
…,
является решением СЛАУ, если они, будучи
подставлены в уравнение системы на
место соответствующих неизвестных,
обращают все уравнения в тождества.
СЛАУ называется совместной, если она имеет решения. Совместная система м.б. определенной (одно решение) и неопределенной (решений более одного). Система называется несовместной или противоречивой, если она не имеет решений.
Две СЛАУ являются эквивалентными или равносильными, если имеют одни и те же решения.
Матрица А из коэффициентов при неизвестных СЛАУ – матрица системы
Матрица
расширенная
матрица (с добавлением свободных членов)
Матрица неизвестных – Х. Матричная запись СЛАУ – АХ = В.
Элементарные преобразования СЛАУ:
Перестановка каких-либо двух уравнений системы
Умножение обеих частей одного уравнения на любое число, отличное от нуля
Прибавление к обеим частям одного уравнения соответствующих частей другого, умноженных на любое число.
Данные преобразования приводят систему в эквивалентную.
Решение методом Жордано-Гаусса (метод последовательного исключения неизвестных)
Составление
расширенной матрицы
Подвергая систему линейных алгебраических уравнений элементарным преобразованиям, можно исключить любую неизвестную из всех уравнений, кроме какого-нибудь одного уравнения. Последовательно исключаются из системы переменные по правилу прямоугольника:
Система преобразуется в новую СЛАУ уравнений, эквивалентную данной, притом число уравнений в новой системе может быть меньше, чем в исходной, так как в процессе преобразований могли появиться нуль-уравнения (все коэффициенты =0), которые можно исключить.
Процесс последовательного исключения неизвестных закончится либо тогда, когда мы придем к системе, содержащей только нуль-уравнения , что будет означать несовместность исследуемой системы, либо тогда, когда система примет вид:
Полученная система имеет базисные
переменные (
)
и свободные переменные. Отсюда мы можем
получить общее решение системы (выразить
базисные переменные через свободные),
базнисное решение (приравнять свободные
переменные к 0), частное решение (приравняв
свободные члены определенным числам).
