- •В.М. Панченко а.В. Панов
- •Учебное пособие
- •Введение
- •1. Основные свойства и модели линейного программирования
- •Граф-схема решения задачи линейного программирования
- •1.2. Алгебраическая модель решения задачи линейного программирования
- •1.3. Геометрическая форма представления процесса решения
- •1.4. Свойства задач линейного программирования
- •Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •2.1. Иллюстрация процесса поиска решения
- •2.2. Алгебраическое решение
- •2.3. Табличный вариант замены переменных
- •2.4. Система «тренажер»
- •2.5. Система правил замены переменных
- •3.2. Формирование конкретной системы данных задачи линейного программирования
- •3.3. Программа Random (Windows-версия)
- •3.4. Экономическое содержание двойственности
- •4.2. Составление опорного плана тз по методу минимума стоимостей перевозки
- •4.3. Сравнение планов по критерию стоимости
- •4.4. Проверка лучшего опорного плана на оптимальность
- •4.5. Улучшение плана по методу циклических перестановок
- •Заключение
- •Библиографический список
- •117454, Москва, пр-кт Вернадского, 78
2.4. Система «тренажер»
Для получения навыков в организации замены переменных надо воспользоваться тренажером, представленным табл. 2.3.
Тренажер
изначально идентифицирован для случая
и
,
при замене x1
на y3.
Он представляет собой адресно-ориентированную
топологию, представленную в виде системы
решения элементарных подзадач.
На первых стадиях изучения табличного алгоритма замены переменных при решении конкретной задачи целесообразно предварительно построить исходную таблицу в форме тренажера, чтобы избежать потерь времени на поиск ошибок в расчетах и закрепить навыки применения табличных форм при решении задач по замене переменных.
2.5. Система правил замены переменных
Построение системы правил на базе знаково-лингвистических представлений табличного варианта замены переменных приведено на рис. 2.3.
На
рис. 2.3
– множество xj,
включая x0=1
для свободных членов уравнений;
– множество уравнений, включая
критерий
эффективности (уравнение (m+1));
– множество таблиц
замены переменных, необходимое для
поиска оптимального решения, где k
– номер итерационного
процесса k{0,…,r},
k=0 –
начальная таблица; Sij(k)
:= aij(k)
– оператор присвоения адресу Sij(k)
на шаге k
значения aij(k)=T({aij(k-1)}).
Оператор T({aij(k-1)}) представляет описание правил деятельности по формированию таблицы для шага k.
Правила замены переменных представим для случая замены базовой переменной на свободную переменную xq при переходе от k к k+1, т.е. [xl(k)xq(k+1)][xq(k) xl(k+1)]:
1. xl(k+1)=xq(k); xq(k+1)=xl(k); остальные переменные не меняют своего места в таблице преобразований.
2.
– ячейка разрешающего элемента.
3.
{Slj(k+1)|jq}
:= {–
}
– элементы разрешающей строки.
4.
{Siq(k+1)|il}
:= {
}
– элементы разрешающего столбца.
5.
{Sij(k+1)|
(il)(il)}:={aij(k)+
}
– все оставшиеся
элементы таблицы.
Далее следует анализ полученного решения на оптимальность с выходом на окончание процесса замены переменных или его продолжение.
3. Инвестиционные проекты в концепции
транспортной задачи ЛП
3.1. Транспортная топология инвестиций
Формирование заданий
В задаче об инвестировании работ в строительстве (см. задачу «Бетон», п.1) существенным фактором является возможность перенесения методов ее решения на абстрактном уровне на множество других задач. В частности, при ограниченном числе инвестиционных проектов и источников финансирования ориентировочные расчеты, выполняемые в форме транспортных таблиц, могут быть хорошим средством быстрого моделирования и сравнительной оценки основного ряда возможных альтернатив для выбора решений. Данный подход подтверждает и одновременно использует свойство изоморфизма моделей по отношению к различным предметным областям решаемых задач.
Пусть система определяется основной задачей нахождения оптимального размещения имеющихся активов.
,
где A – активы банка;
IP – возможные инвестиционные проекты;
IPmax – оптимальный инвестиционный проект.
С позиции топологического подхода, каждой схеме вложений можно сопоставить стоимостную меру полезности проекта. Следовательно, можно перейти к табличной форме представления (табл. 3.1.). На рис. 3.1 {Ai} – источники финансирования с активами aij ; {IPj}– инвестиционные проекты; [aij] – удельная эффективность оценки капиталовложений из Аi в проект IPj; {bj}– сумма вложений по запросу заемщика на весь проект.
В реальной банковской системе при формировании системы данных для анализа прибыльности-ликвидности используется банковский отдел аналитики. Удельная эффективность капиталовложений в инвестиционные проекты формируется как результат анализа сведений, получаемых от различных информационных агентств, анализа экономических отчетов и обзоров, получаемых путем экспертных оценок и т. д.
Для учебных целей систему удельных данных по [aij] будем формировать, используя таблицу случайных чисел с равновероятным законом распределения [4, с. 122].
В дальнейшем используется система понятий системологии Клира для эмпирических систем [5], а именно: IC – система объекта; IK – конкретная система; IA – общая или абстрактная система; комплекс IC ; IK ; IA – исходная система; Д– система данных; F– система порождения и др.
Таблица 3.1
Стоимость инвестиционных проектов
|
Инвестиционные проекты вложений (IP) |
Активы |
||||||
IP1 |
|
|
IPj |
|
IPm |
ai |
||
Активы банка, подлежащие инвестированию из источников А0 |
A1 |
a11 |
|
|
a1j |
|
a1m |
a1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ai |
ai1 |
|
|
aij |
|
aim |
Ai |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
An |
an1 |
|
|
anj |
|
anm |
an |
|
Спрос |
bj |
b1 |
|
|
bj |
|
bm |
|
Упорядочиванием полученных в результате анализа данных, т.е. конкретизацией системы данных (D) исходной задачи субъекта, занимается отдел аналитики, формируя изначально систему
объекта – банка IC. Из собранных данных формируется необходимая таблица данных. В результате получается структурированный массив данных. Система объекта IC для учебных целей определяется заданием правил выборки подмножества чисел из таблицы случайных чисел. В итоге конструируется индивидуальный вариант задания обучаемого для практических занятий.
Для задачи размерности 4х6 абстрактная система удельной эффективности JA имеет вид матрицы соответствующей размерности с элементами { aij}.
