- •Содержание
- •7.1. Основные понятия и определения 114
- •11. Задачи динамического программирования 127
- •1. Основные понятия и определения
- •2. Классификация экономико-математических моделей
- •3. Обобщенный алгоритм построения эмм
- •4. Метод Жордана-Гаусса
- •Табличная форма представления системы линейных уравнений
- •5. Задачи линейного программирования
- •5.1. Свойства задач лп
- •5.2. Графический (геометрический) метод решения задач лп
- •2 Этап: определение решения каждого из неравенств системы ограничений.
- •4 Этап: построение вектора-градиента.
- •5 Этап: построение прямой целевой функции.
- •6 Этап: определение оптимума целевой функции.
- •2 Этап: определение решения каждого из неравенств системы ограничений.
- •3 Этап: определение одр задачи линейного программирования.
- •Построение области допустимых решений задачи
- •5.3. Симплекс-метод решения задач лп
- •Представление исходной задачи в виде симплекс таблицы.
- •Исходная симплекс-таблица
- •2. Определение базисного решения.
- •3. Проверка совместности системы ограничений.
- •4. Проверка ограниченности целевой функции.
- •5. Проверка допустимости базисного решения.
- •6. Проверка оптимальности найденного базисного решения.
- •7. Проверка альтернативности найденного оптимального решения.
- •8. Определение разрешающего элемента.
- •8.1. Определение разрешающей колонки.
- •8.2. Определение разрешающей строки.
- •8.3. Определение разрешающего элемента.
- •9. Преобразование симплекс-таблицы.
- •I итерация:
- •1 Этап: формирование исходной симплекс-таблицы.
- •8.2. Определение разрешающей строки.
- •II итерация:
- •1 Этап: составление симплекс-таблицы.
- •Симплекс-таблица II итерации
- •Симплекс-таблица II итерации
- •9 Этап: преобразование симплекс-таблицы.
- •III итерация
- •1 Этап: построение новой симплекс-таблицы.
- •Симплекс-таблица III итерации
- •Симплекс-таблица III итерации
- •9 Этап: преобразование симплекс-таблицы.
- •IV итерация
- •1 Этап: построение новой симплекс-таблицы.
- •Симплекс-таблица IV итерации
- •I итерация:
- •1 Этап: формирование исходной симплекс-таблицы.
- •I итерация
- •1 Этап: составление исходной симплекс-таблицы.
- •2 Этап: определение базисного решения.
- •3 Этап: проверка совместности системы ограничений злп.
- •5.4. Двойственные задачи лп
- •5.5. Двойственный симплекс-метод решения задач лп
- •Симплекс-таблица оптимального решения исходной задачи
- •Симплекс-таблица оптимального решения исходной задачи
- •6. Задачи целочисленного (дискретного) лп
- •6.1. Задачи лп транспортного типа
- •6.2. Метод потенциалов
- •1. Проверка сбалансированности запасов и потребностей.
- •2. Разработка исходного опорного плана.
- •3. Проверка вырожденности опорного плана.
- •4. Расчет потенциалов.
- •5. Проверка плана на оптимальность.
- •6. Поиск «вершины максимальной неоптимальности» (вмн).
- •7. Построение контура перераспределения поставок.
- •8. Определение минимального элемента в контуре перераспределения и перераспределение поставок по контуру.
- •9. Получение нового опорного плана.
- •I итерация:
- •1 Этап: проверка сбалансированности запасов и потребностей.
- •2 Этап: разработка исходного опорного плана.
- •3 Этап: проверка вырожденности опорного плана.
- •4 Этап: расчет потенциалов.
- •5 Этап: проверка плана на оптимальность.
- •6 Этап: поиск «вершины максимальной неоптимальности» (вмн).
- •7 Этап: построение контура перераспределения поставок.
- •8 Этап: определение минимального элемента в контуре перераспределения и перераспределение поставок по контуру.
- •9 Этап: получения нового опорного плана.
- •II итерация:
- •1 Этап: проверка вырожденности опорного плана.
- •2 Этап: расчет потенциалов.
- •3 Этап: проверка плана на оптимальность.
- •4 Этап: поиск «вершины максимальной неоптимальности» (вмн).
- •5 Этап: построение контура перераспределения поставок.
- •6 Этап: определение минимального элемента в контуре перераспределения и перераспределение поставок по контуру.
- •7 Этап: получения нового опорного плана.
- •III итерация:
- •1 Этап: проверка вырожденности опорного плана.
- •2 Этап: расчет потенциалов.
- •3 Этап: проверка плана на оптимальность.
- •4 Этап: поиск «вершины максимальной неоптимальности» (вмн).
- •5 Этап: построение контура перераспределения поставок.
- •6 Этап: определение минимального элемента в контуре перераспределения и перераспределение поставок по контуру.
- •7 Этап: получения нового опорного плана.
- •3 Этап: проверка плана на оптимальность.
- •6.3. Варианты заданий
- •VI итерация:
- •1 Этап: проверка вырожденности опорного плана.
- •2 Этап: расчет потенциалов.
- •6.4. Метод Гомори
- •2 Этап: формирование правильного отсечения.
- •3 Этап: корректировка исходной задачи с ослабленными ограничениями с учетом правильного отсечения.
- •4 Этап: решение скорректированной задачи.
- •I итерация
- •2 Этап: формирование правильного отсечения.
- •3 Этап: корректировка исходной задачи с ослабленными ограничениями с учетом правильного отсечения.
- •4 Этап: решение скорректированной задачи.
- •II итерация
- •1 Этап: формирование правильного отсечения.
- •2 Этап: корректировка исходной задачи с ослабленными ограничениями с учетом правильного отсечения.
- •3 Этап: решение скорректированной задачи.
- •6.5. Метод ветвей и границ
- •2 Этап: формирование исключаемой области.
- •3 Этап: формирование и решение задач с дополнительными ограничениями.
- •I итерация
- •2 Этап: формирование исключаемой области.
- •3 Этап: формирование и решение задач с дополнительными ограничениями.
- •II итерация
- •1 Этап: формирование исключаемой области.
- •2 Этап: формирование и решение задач с дополнительными ограничениями.
- •7. Теория игр
- •7.1. Основные понятия и определения
- •7.2. Платежная матрица. Нижняя и верхняя цена игры
- •Платежная матрица
- •Платежная матрица игры «поиск»
- •Платежная матрица игры
- •7.3. Решение игр в смешанных стратегиях
- •7.4. Правило доминирования
- •11.2. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •11.3. Задача распределения ресурсов
- •Расчет условных оптимумов
- •11.4. Задача замены оборудования
- •Исходные данные
- •Коэффициенты, учитывающие инфляцию
- •Зачетно-экзаменационные вопросы
- •1. Теоретические тестовые вопросы
- •2. Теоретические тестовые вопросы по MathCad
- •3. Практические тестовые вопросы
- •1. Вопросы по системам линейных уравнений и методу Жордана-Гаусса:
- •2. Вопросы по формам задач линейного программирования:
- •3. Вопросы по свойствам задач линейного программирования и геометрическому методу их решения:
- •4. Вопросы по симплекс-методу решения задач линейного программирования:
- •5. Вопросы по составлению двойственных задач линейного программирования:
2 Этап: формирование исключаемой области.
По переменной сформируем исключаемую область:
3 Этап: формирование и решение задач с дополнительными ограничениями.
На основе исходной задачи с ослабленными ограничениями сформируем две самостоятельные задачи:
(1.1):
(1.2):
Решим задачу (1.1):
Рис. 6.2. Решение задачи (1.1)
Оптимальное решение
является целочисленным. Для рассматриваемой
задачи
,
то
.
Решим задачу (1.2):
Рис. 6.3. Решение задачи (1.2)
Оптимальное решение не удовлетворяет условию целочисленности.
II итерация
1 Этап: формирование исключаемой области.
По переменной сформируем исключаемую область:
2 Этап: формирование и решение задач с дополнительными ограничениями.
На основе задачи (1.2) сформируем две самостоятельные задачи:
(1.2.1):
(1.2.2):
Решим задачу (1.2.1):
Рис. 6.4. Решение задачи (1.2.1)
Оптимальное решение
удовлетворяет условию целочисленности
исходной задачи. Для рассматриваемой
задачи
(27 > 26), то
.
Решим задачу (1.2.2):
Рис. 6.5. Решение задачи (1.2.2)
Задача (1.2.2) не имеет решения, вычеркиваем ее из общего списка.
Список задач исчерпан, о чем свидетельствует дерево задач (рис. 6.6).
Рис. 6.6. Дерево задач
Оптимальное целочисленное решение задачи (1.2.1) обеспечивает большее значение целевой функции, чем оптимальное целочисленное решение задачи (1.1), следовательно, его принимаем в качестве оптимального для исходной целочисленной задачи.
Ответ:
оптимальное целочисленное решение:
,
.
7. Теория игр
7.1. Основные понятия и определения
На практике часто приходится сталкиваться с задачами, в которых необходимо принимать решения в условиях неопределенности, т.е. возникают ситуации, в которых две или более стороны преследуют различные цели, а результаты любого действия каждой из сторон зависят от мероприятий партнера. Такие ситуации будем называть конфликтными ситуациями, т.е. результат каждого хода игрока зависит от ответного хода противника (к примеру, игра в шахматы, шашки и т.д.).
Цель игры выигрыш одного из игроков.
В экономике к конфликтным ситуациям, к примеру, можно отнести взаимоотношения между поставщиком и потребителем, покупателем и продавцом, банком и клиентом и т.д.
Во всех данных примерах конфликтная ситуация порождается различием интересов партнеров и стремлением каждого из них принимать оптимальные решения, которые реализуют поставленные цели в наибольшей степени. При этом каждому приходится считаться не только со своими целями, но и с целями партнера, и учитывать неизвестные заранее решения, которые эти партнеры будут принимать.
Специально разработанные подходы, методы, решения задач с конфликтными ситуациями объединяет теория игр.
Под игрой будем понимать математическую модель конфликтной ситуации, стороны, участвующие в конфликте, – игроками, а исход конфликта – выигрышем.
Для каждой формализованной игры вводятся правила, т.е. система условий, определяющая:
1) варианты действий игроков;
2) объем информации каждого игрока о поведении партнеров;
3) выигрыш, к которому приводит каждая совокупность действий.
Как правило, выигрыш (или проигрыш) может быть задан количественно: к примеру, проигрыш – 0, выигрыш – 1, ничья – ½.
Игру будем называть парной, если в ней участвуют два игрока, и множественной, если число игроков больше двух.
Игру будем называть игрой с нулевой суммой, или антагонистической, если выигрыш одного из игроков равен проигрышу другого, т.е. для полного задания игры достаточно указать величину одного из них.
Если обозначить
a
– выигрыш одного из игроков, b
– выигрыш другого, то для игры с нулевой
суммой
,
в связи с этим достаточно рассматривать
только выигрыш одного из игроков.
Выбор и осуществление одного из предусмотренных правилами действий называется ходом игрока. Ходы могут быть личными и случайными.
Личный ход – это сознательный выбор игроком одного из возможных действий.
Случайный ход – это случайно выбранное действие.
Стратегией игрока будем называть совокупность правил, определяющих выбор его действия при каждом личном ходе в зависимости от сложившейся ситуации.
Игра называется конечной, если у каждого игрока имеется конечное число стратегий, и бесконечной – в противном случае.
Для того чтобы найти решение игры, следует для каждого игрока выбрать стратегию, которая удовлетворяет условию оптимальности, т.е. один из игроков должен получать максимальный выигрыш, когда второй придерживается своей стратегии. В то же время второй игрок должен иметь минимальный проигрыш, если первый придерживается своей стратегии. Такие стратегии будем называть оптимальными.
Оптимальные стратегии должны удовлетворять условию устойчивости, т.е. любому из игроков должно быть не выгодно отказаться от своей стратегии в этой игре.
Если игра повторяется достаточно много раз, то игроков может интересовать не выигрыш и проигрыш в каждой конкретной партии, а средний выигрыш (проигрыш) во всех партиях.
Целью теории игр является определение оптимальной стратегии для каждого игрока.
При выборе оптимальной стратегии будем предполагать, что оба игрока ведут себя разумно с точки зрения своих интересов.
Важнейшим ограничением теории игр является единственность выигрыша как показателя эффективности.
