- •1. Задача оптимизации. Постановка задач математического и линейного программирования. Примеры задач оптимизации с экономическим содержанием.
- •2. Производственная функция. Однофакторные и многофакторные производственные функции. Примеры производственных функций.
- •3. Виды производственных функций. Изокванты. Приведите пример производственной функции и ее изоквант.
- •4. Функции полезности. Линии безразличия. Приведите пример функции полезности и укажите ее линии безразличия. Поясните, как найти оптимальный набор товаров при заданном бюджетном множестве.
- •5. Функция спроса и его эластичность. Как связаны эластичность спроса и эластичность выручки? Ответ обоснуйте.
- •6. Как определяются эластичный и неэластичный спрос? Как изменяется выручка при изменении цены в случае эластичного и неэластичного спроса? Ответ обоснуйте.
- •11. Как определяется предельная норма замещения набора из двух товаров? Постановка задачи об оптимальном наборе товара с данным уровнем полезности (с данной стоимостью) и ее решение.
- •8. Предельные величины в экономике. Предельные издержки и предельный доход. Связь с оптимизацией прибыли.
- •9. Предельная полезность. Как определяется предельная норма замещения ( ,…, ) товара товаром ? Приведите пример ее вычисления.
- •10. Функция полезности и предельная полезность. Что такое изоклина? Приведите пример ее вычисления.
- •13. Постановка взаимно-двойственных задач. Поясните (можно на примере) экономическую суть понятия двойственности.
- •15. Обоснуйте метод потенциалов с помощью основных теорем двойственности.
- •16. Метод искусственного базиса. Как на основании применения этого метода можно сделать вывод о существовании допустимого базиса? Приведите примеры.
- •17. Двойственный симплекс-метод. Псевдорешение. Предпосылки применения алгоритма двойственного симплекс-метода.
- •18. Постановка задачи целочисленного программирования. Примеры задач с экономическим содержанием.
- •19. Сформулируйте алгоритм метода гомори решения задач целочисленного программирования
- •20. Объясните геометрический смысл введения дополнительного ограничения в методе Гомори. Приведите пример.
- •21. Общая постановка задач многокритериальной оптимизации. Примеры задач с экономическим содержанием.
- •23. Дайте определения доминирования по Парето. Приведите примеры. Эффективное (недоминируемое) решение.
- •24. Дайте определение Парето-эффективной границы и приведите пример ее построения.
- •25. Основные методы решения задач многокритериальной оптимизации.
- •26. Предмет теории игр. Примеры игровых моделей в экономике.
- •27. Антагонистическая игра двух лиц с нулевой суммой. Платежная матрица.
- •28. Оптимальные стратегии игроков. Верхняя и нижняя цена игры и соотношение между ними.
- •29. Игра с седловой точкой. Решение игры в чистых стратегиях. Приведите примеры игр с седловой точкой.
- •31. Сведение матричной игры к задачам линейного программирования. Приведите примеры.
- •32. Матричная игра и взаимно двойственные задачи линейного программирования. Приведите примеры.
- •33. Постановка задачи динамического программирования. Состояния системы. Управление. Уравнение состояний. Поясните смысл отсутствия последействия в динамической системе.
- •34. Эффективность шага в задаче динамического программирования. Как оценивается эффективность всего процесса всего процесса в задаче динамического программирования? Поясните обозначения.
- •35. Дайте определение функций z (s) в в задаче динамического программирования. Поясните обозначения.
- •36. Запишите уравнения Беллмана для общей задачи динамического программирования. Поясните обозначения. В каком порядке их решают?
- •37. Непрерывная задача о распределении средств между предприятиями. Постановка задачи. Уравнения Беллмана.
- •38. Дискретная задача о распределении средств между предприятиями. Постановка задачи. Уравнения Беллмана.
- •39. Постановка задачи выпуклого программирования. Условие регулярности. Теорема Куна-Таккера.
13. Постановка взаимно-двойственных задач. Поясните (можно на примере) экономическую суть понятия двойственности.
Если задана общая задача ЛП
f (x) = c1x1+c2x2+c3x3 max
a11x1 +a12x2 +a13x3 <= b1,
a21x1 +a22x2 +a23x3 <= b2,
xi ≥ 0 i=1,2,3
то двойственной по отношению к ней будет:
(x)
= b1y1+b2y2
min
a11y1 +a21y1 ≥ c1,
a12y1 +a22y2 ≥ c2,
a13y1 +a23y3 ≥ c3,
y1 ≥ 0, y2 ≥ 0
Экономическую суть понятия двойственности можно пояснить на примере задачи об использовании ресурсов.
Т1,Т2,Т3 – товары S1,S2 – сырье
товары сырье |
S1 |
S2 |
Прибыль |
Т1 |
1 |
2 |
8 |
Т2 |
3 |
4 |
10 |
Т3 |
5 |
6 |
12 |
Запасы |
40 |
25 |
|
x1,x2,x3 – объем производства товаров Т1,Т2,Т3
t = 8x1+10x2+12x3 max
x1+3x2+5x3 ≤ 40
2x1+4x2+6x3 ≤ 25
xi ≥ 0
y1, y2 - цены ресурсов
y1+2y2≥ 8
3y1+4y2 ≥10
5y1+6y2 ≥12
yi ≥ 0 i=1,2
=40y1+25y2 min
14.Постановка транспортной задачи как задачи линейного программирования. Закрытая и открытая модель транспортной задачи. Приведите примеры.
A1,…Am – пункт производства
B1,…Bn – потребители
аi ≥ 0 запасы A1
bj ≥ 0 полезность B1
bij тарифы перевозок от A1 к B1
bij объем перевозок от A1 к B1
Требуется составить такой план перевозок, при котором спрос
всех потребителей был бы выполнен и при этом общая стоимость всех
перевозок была бы минимальна.
F= ∑_(i=1)^m▒〖∑_(j=1)^n▒〖c_(ij ) x_ij→L ∑_(i=1)^m▒〖x_ij=〗 b_(ij ,) j=1…n ∑_(j=1)^n▒〖x_ij=〗 a_(ij ,) i=1…m x_ij ≥ 0
X = x_ij план ТЗ
:
Fmin
= F(X*)
оптимальный план ТЗ
Транспортная задача называется задачей с правильным балансом(закрытая модель), если
∑_(i=1)^m▒а_(1 ) =∑_(j=1)^n▒b_ij . С неправильным балансом (открытая модель): ∑_(i=1)^m▒а_(1 ) ≠∑_(j=1)^n▒b_ij .
Пример:
Стоимость доставки единицы груза из каждого пункта отправления в соответствующие пункты назначения задана матрицей тарифов
|
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
Запасы |
A1 |
1 |
2 |
4 |
3 |
6 |
A2 |
4 |
3 |
8 |
5 |
8 |
A3 |
2 |
7 |
6 |
3 |
10 |
Потребности |
4 |
6 |
8 |
8 |
|
Проверим необходимое и достаточное условие разрешимости задачи.
|
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
B5 |
Запасы |
A1 |
1 |
2 |
4 |
3 |
0 |
6 |
A2 |
4 |
3 |
8 |
5 |
0 |
8 |
A3 |
2 |
7 |
6 |
3 |
0 |
10 |
Потребности |
4 |
6 |
8 |
8 |
2 |
|
Как видно, суммарная потребность груза в пунктах назначения меньше запасов груза на базах. Следовательно, модель исходной транспортной задачи является открытой. Чтобы получить закрытую модель, введем дополнительную (фиктивную) потребность, равным 2 (26-24). Тарифы перевозки единицы груза из базы во все магазины полагаем равны нулю.
