- •Тема 1. Предмет, методи і завдання дисципліни. Класифікація задач. Лабораторне заняття №1
- •Задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 3.
- •Задача 4.
- •Задача 5.
- •Задача 6.
- •Постановка задачі:
- •Порядок розв’язання:
- •Тема 1. Концептуальні аспекти математичного моделювання економіки.
- •Тема 2. Оптимізаційні економіко-математичні моделі. Лабораторне заняття №2
- •Задача 1
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №3.
- •Геометрична інтерпретація злп
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №4.
- •Постановка завдання:
- •Приклад1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування.
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №7.
- •Алгоритм розв’язування задач лп з використанням процедури «Пошук рішення»
- •Задача 1.
- •Задача 2.
- •Задача 3.
- •Задача 4.
- •Задача 5.
- •Задача 6.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №8.
- •Побудова початкового опорного плану транспортної задачі.
- •Задача 1.
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №9.
- •Метод потенціалів
- •Задача 1
- •Тема 3. Задача лінійного програмування та методи її розв’язування. Лабораторне заняття №10.
- •Постановка завдання:
- •Задача 1
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач. Лабораторне заняття №11.
- •Постановка завдання:
- •Приклад 1
- •Тема 4. Теорія двоїстості та аналіз лінійних моделей оптимізаційних задач.
- •Приклад1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Лабораторне заняття № 13. Мкр 1.
- •Тема 6.Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №14
- •Тема 5. Цілочислове програмування. Лабораторне заняття №15.
- •Геометрична інтерпретація розв’язків цілочислових задач лінійного програмування на площині
- •Задача 1
- •Тема 5. Цілочислове програмування. Лабораторне заняття №16.
- •Постановка завдання:
- •Метод Гоморі
- •Приклад1.
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №17.
- •Геометрична інтерпретація задачі дробово-лінійного програмування
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №18.
- •Постановка завдання:
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Приклад 1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Тема 6. Елементи теорії ігор. Лабораторне заняття № 20.
- •Тема 7. Аналіз та управління ризиком в економіці.
- •Приклад 1.
- •Задача 1
- •Задача 2
- •Задача 3
- •Задача 4
- •Задача 5
- •Задача 6
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №22.
- •Постановка завдання:
- •Необхідні та достатні умови безумовного екстремуму функції. Необхідні умови першого порядку
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №23.
- •Постановка завдання:
- •Стратегія вирішення задачі
- •Задача 1
- •Тема 6. Нелінійні оптимізаційні моделі економічних систем. Лабораторне заняття №24.
- •Лабораторне заняття №25. Мкр 2.
- •Тема 8. Система показників кількісного оцінювання ступеня ризику. Лабораторне заняття №26.
Метод Гоморі
Нехай маємо задачу цілочислового програмування (1)—(4). Для її розв’язування можна скористатися ітеративним методом Гоморі. Суть його полягає ось у чому:
1. Знаходять розв’язок послабленої, тобто задачі без вимог цілочисловості змінних — (1)—(3).
Якщо серед елементів умовно-оптимального плану немає дробових чисел, то цей план є оптимальним планом задачі цілочислового програмування (1)—(4).
2. Коли в умовно-оптимальному плані є дробові значення, то вибирається змінна, яка має найбільшу дробову частину. На базі цієї змінної (елементів відповідного рядка останньої симплексної таблиці, в якому вона міститься) будується додаткове обмеження Гоморі:
,
де символ {} позначає дробову частину числа.
Для визначення дробової частини будь-якого числа від цього числа віднімають цілу його частину — найбільше ціле число, що не перевищує даного. Цілу частину числа позначають символом [ ]. Наприклад,
[1,3] = 1; [–1,3] = –2;
{1,3} = 1,3 – 1 = 0,3; {–1,3} = –1,3 – (–2) =2 – 1,3 = 0,7.
3. Додаткове обмеження після зведення його до канонічного вигляду і введення базисного елемента приєднується до останньої симплексної таблиці, яка містить умовно-оптимальний план. Здобуту розширену задачу розв’язують, а далі перевіряють її розв’язок на цілочисловість. Якщо він не цілочисловий, то процедуру повторюють, повертаючись до п. 2. Так діють доти, доки не буде знайдено цілочислового розв’язку або доведено, що задача не має допустимих розв’язків у множині цілих чисел.
Досвід показує, що процес розв’язування задач великої розмірності методом Гоморі повільно збіжний. Істотними є також похибки округлення, які можуть призвести до того, що отриманий цілочисловий план не буде оптимальним.
Приклад1.
Сільськогосподарське
підприємство задумало створити
сушильний цех на виробничій площі
190 м2,
маючи для цього 100 тис. грн.
і можливість придбати устаткування
двох типів А і В. Техніко-економічну
інформацію про ці два види устаткування
подано в таблиці:
Техніко-економічний показник |
Устаткування |
Ресурс |
|
А |
В |
||
Вартість, тис. грн. |
25 |
10 |
100 |
Необхідна виробнича площа, м2 |
40 |
20 |
190 |
Потужність, тис. грн./рік |
350 |
150 |
— |
Розв’язування. Нехай х1 і х2 — кількість комплектів устаткування відповідно типу А і В.
Запишемо економіко-математичну модель:
,
,
,
і — цілі.
Розв’язуємо задачу, нехтуючи умовою цілочисловості. Остання симплексна таблиця набере вигляду:
Хбаз |
Сбаз |
План |
350 |
150 |
0 |
0 |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
|||
х1 |
350 |
1 |
1 |
0 |
|
|
х2 |
150 |
|
0 |
1 |
|
|
|
1475 |
0 |
0 |
10 |
|
|
Значення
другої змінної є дробовим числом, що не
задовольняє початкові умови задачі.
Побудуємо для другого рядка наведеної
симплексної таблиці додаткове обмеження
виду
:
.
Оскільки
,
,
,
то додаткове обмеження набирає вигляду
.
Зведемо його до канонічної форми та введемо штучну змінну:
.
Приєднавши здобуте обмеження до останньої симплексної таблиці з умовно-оптимальним планом, дістанемо:
Хбаз |
Сбаз |
План |
350 |
150 |
0 |
0 |
0 |
–М |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
х6 |
|||
х1 |
350 |
1 |
1 |
0 |
|
|
0 |
0 |
х2 |
150 |
|
0 |
1 |
|
|
0 |
0 |
х6 |
–М |
|
0 |
0 |
|
|
–1 |
1 |
|
1475 |
0 |
0 |
10 |
|
0 |
0 |
|
|
0 |
0 |
|
|
М |
0 |
||
Розв’язуючи
наведену задачу, остаточно знаходимо
цілочисловий оптимальний план:
,
.
