- •1. Об’єкт, предмет, завдання, цілі та структура курсу.
- •2.Моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів.
- •3. Основні характеристики економічної сис-ми як об’єкта моделювання
- •4. Етапи економіко-математичного моделювання
- •6. Економічна та математична постановка оптимізаційних задач
- •5. Kласифікації економіко-математичних моделей
- •7. Класифікація моделей і методів розв’язування задач математичного програмування
- •9. Історія розвитку та сучасний стан дослідження операцій.
- •8. Приклади економічних задач математичного програмування
- •10. Економічна та математична постановка задач лп
- •11. Цільова функція лп. Оптимальний план. Канонічна форма.
- •12.Геометрична інтерпретація задачі лінійного програмування
- •13.Симплексний метод розв’язування злп.Симплекс-таблиця та правила її заповнення.Алгоритм симплекс-методу.
- •15.Основна та двоїста задачі як пара взаємоспряжених злп.Правила побудови двоїстих задач
- •14.Сходимость симплекс-метода Метод искусственного базиса (м-метод)
- •16.Економічна інтерпрітація пари двоїстих задач.Основні теореми двоїстих задач та їх економічний зміст.
- •17.Післяоптимізаційний аналіз задач лінійного програмування. Аналіз лінійних моделей економічних задач
- •18.Оцінка рентабельності продукції, яка виробляється, і нової продукції.
- •21.Двоїстий симплекс-метод
- •19.Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів.
- •20. Приклад практичного використання двоїстих оцінок у аналізі економічної задачі
- •23. Метод потенціалів знаходження розв’язків транспортної задачі
- •25. Економічна і математична постановка цілочислової задачі лінійного програмування
- •26. Методи розв’язування цілочислових задач лп. Метод Гоморі. Метод гілок і меж
- •27. Економічна сутність і постановка та моделі окремих типів задач нелінійного програмування(нлп)
- •28. Задачі длп.Основні методи розв’язування задач длп
- •29. Метод множників Лагранжа
- •30.Опукле програмування.Необхідні та достатні умови існування сідлової точки.Теорема Куна-Таккера
- •31. Основні методи розвязування знлп
- •32. Квадратичне програмування
- •33. Загальна постановка здп
- •34. Методи динамічного програмування
- •35.Основні поняття теорії ігор. Приклади ігор. Прийняття рішень в умовах ризику. Ігри з нульовою сумою. Мішані стратегії в матричних іграх.
- •Нехай маємо скінченну матричну гру з платіжною матрицею
- •36.Зведення матричної гри до злп. Зведеня злп до матричної гри.
- •1. Об’єкт, предмет, завдання, цілі та структура курсу.
- •2. Моделювання як метод наукового пізнання економічних явищ і процесів.
18.Оцінка рентабельності продукції, яка виробляється, і нової продукції.
Оцінку рентабельності продукції, що виготовляється на підприємстві, можна здійснювати за допомогою двоїстих оцінок та обмежень двоїстої задачі, які характеризують кожний вид продукції.
Ліва частина кожного обмеження двоїстої задачі є вартістю відповідних ресурсів, які використовують для виробництва одиниці j-ї продукції. Якщо ця величина перевищує ціну одиниці продукції (сj), то виготовляти таку продукцію невигідно, вона нерентабельна і в оптимальному плані прямої задачі відповідна їй змінна хj = 0. Якщо ж загальна оцінка всіх ресурсів дорівнює ціні одиниці продукції, то виготовляти таку продукцію доцільно, вона рентабельна і в оптимальному плані прямої задачі відповідна змінна хj > 0.
Підставимо значення оптимального плану двоїстої задачі Y* у її систему обмежень. Якщо вартість ресурсів на виробництво одиниці продукції (ліва частина обмеження) перевищує ціну цієї продукції (права частина обмеження), то виробництво такої продукції для підприємства недоцільне. Якщо ж співвідношення виконується як рівняння, то продукція рентабельна.
якщо
додаткова змінна двоїстої задачі
дорівнює нулю, то продукція рентабельна.
І, навпаки, якщо уі > 0,
то відповідна продукція нерентабельна.
Дослідимо питання
про доцільність введення нового (n
+ 1)-го виду продукції, якщо відомі витрати
кожного ресурсу на виготовлення
одиниці такої продукції —
і ціна її реалізації —
.
Як зазначено вище, рентабельною є продукція, для якої відповідне обмеження виконується як рівняння, а нерентабельною, якщо ліва частина нерівності (витрати ресурсів на виробництво одиниці продукції) перевищує праву (ціну реалізації одиниці продукції).
) наявністю обмеження, що описує витрати на виробництво нового виду продукції:
Відповідна
математична модель двоїстої задачі
міститиме не n,
а (n
+ 1) нерівність і відрізнятиметься
наявністю обмеження, що описує витрати
на виробництво нового виду продукції:
Як зазначено вище, рентабельною є продукція, для якої відповідне обмеження виконується як рівняння, а нерентабельною, якщо ліва частина нерівності (витрати ресурсів на виробництво одиниці продукції) перевищує праву (ціну реалізації одиниці продукції).
21.Двоїстий симплекс-метод
Перехід до двоїстої
задачі не обов’язковий. Легко помітити,
що звичайна симплексна таблиця в
стовпчиках містить початкову задачу,
а в рядках — двоїсту. Оцінками плану
прямої задачі є рядок
(
),
а оцінками плану двоїстої — стовпчик
«План» з компонентами вектора вільних
членів системи обмежень В.
Отже, розв’язуючи пряму задачу,
симплексний метод дає змогу одночасно
знаходити і розв’язок двоїстої задачі.
Однак двоїсту задачу можна також
розв’язати за таблицею, в якій записана
пряма, а відшукавши оптимальний план
двоїстої задачі, разом з тим отримати
розв’язок початкової задачі. Такий
спосіб розв’язання задачі лінійного
програмування має назву двоїстого
симплексного методу.
Прямий та двоїстий симплексні методи
пов’язані між собою.
Розглянемо такий алгоритм двоїстого симплексного методу:
1. Необхідно
звести всі обмеження задачі до виду
«»,
ввести додаткові невід’ємні змінні,
визначити початковий базис та перший
опорний план
.
2. Якщо всі оцінки
векторів
і компоненти вектора-стовпчика «План»
для всіх
,
то задача розв’язана. Інакше необхідно
вибрати найбільшу за модулем компоненту
і відповідну змінну
виключити з базису.
3. Якщо в l-му
рядку, що відповідає змінній
,
не міститься жодного
,
то цільова функція двоїстої задачі
необмежена на багатограннику розв’язків,
а початкова задача розв’язку не має.
Інакше існують деякі
і тоді для відповідних стовпчиків
визначають аналогічно прямому
симплекс-методу оцінки
:
(
),
що дає змогу вибрати вектор, який буде включено в базис.
4. Виконавши крок методу повних виключень Жордана—Гаусса, переходять до наступної симплексної таблиці (Переходять до пункту 2).
Зазначимо, що для
задачі знаходження максимального
значення цільової функції за наведеним
алгоритмом необхідно перейти до цільової
функції
,
або дещо змінити сам алгоритм.
