Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Особые случаи решения ЗЛП графическим методом.




Экономико-математическая модель (ЭММ). Понятие, пример, общая классификация ЭММ.

В основе всех совр.фин.расчетов лежат те или иные мат.модели исследуемых эк.процессов, т.е. основным методом является метод моделирования. Этот метод основан на принципе аналогии, т.е. возможности изучения не самого исходного объекта, а некоторого искусственного созданного объекта – модели. Модель вообще это некоторый объект способный заменить исследуемый с целью получения нового знания. Модели подразделяются на физические и абстрактные. Физические это макеты, конструкции и т.д. Абстрактные это словесно-описательные и мат.модели. Словесно-описательные это эк.сценарии, программы, пояснительные записки. ЭММ это мат.образ, мат.описание принципиальных сторон исследуемого эк.процесса, проблемы, задачи. ЭММ средствами экономики и мат-ки отражает существо исследуемой эк.проблемы. ЭММетоды это методы разработки, исследования и принятия решений по ЭММ. ЭММ подразделяют на макро- и микроэкономические, прескриптивные и дескриптивные. К макро относят модели, реализующие народно-хозяйственные пропорции, межотраслевые и межрегиональные пропорции и эк.взаимоотношения. К микро - модели на уровне взаимоотношений хозяйствующего субъекта, модели внутри фирменного планирования. Прескриптивные (нормативные) это модели отвечают на вопрос: Какой вариант управленческого поведения лучше? (оптимизационные модели). Дескриптивные это модели отвечают на вопрос: А что будет, если? (балансовые модели, производственные функции). Многим задачам в экономике отвечают оптимизационные (экстремальные) ЭММ.

 

Графический метод решения задачи линейного программирования.

Если в задаче линейного программирования ограничения заданы в виде неравенств с двумя переменными, то задача может быть решена графически. Графический метод решения ЗЛП состоит из этапов: 1.Стоится многоугольная область допустимых решений ЗЛП. 2.Строится вектор-градиент целевой функции. Начало в т.О(0,0), а вершина в т.(df/dx1; df/dx2)=(C1;C2). 3.Строим линию уровня c1x1+c2x2=a, a=const. Линия уровня это прямая перпендикулярная вектору-градиенту. Передвигаемся в направлении этого вектора. В случае максимизации ЦФ до тех пор, пока не покинет ОДР. Предельная точка ОДР при этом движении и является точкой max ЦФ. 4.Для нахождения координат указанной предельной точки, достаточно решить 2 уравнения прямых, получаемых из соответствующих ограничений и дающих в пересечении точку max. Значение ЦФ найденное в этой точке является max. При минимизации ЦФ линия уровня перемещается в направлении противоположном вектору-градиенту.

 

Основные этапы применения математических методов в финансово-экономических расчетах (иллюстрация на конкретном примере).  

В процессе решения эк.задач с применением мат.методов можно выделить 4 осн.этапа: 1.Постановка эк.задачи, проблемы. Здесь осуществляется описание экономико-организационной задачи. 2.Мат.моделирование. Здесь разрабатывается ЭММ задачи. 3.Получениерешения по модели. Здесь осуществляется реализация ЭММ. 4.Внедрениеполученного решения. Разработка рекомендаций, предложений в доступном и наглядном виде для работника. В процессе исследований и принятия решений с помощью ЭММ приходится возвращаться заново на те или иные этапы.

 

Общая задача линейного программирования, основные элементы и понятия.

Реализовать на практике принцип оптимальности это значит разработать и получить решение по модели: max(min) максимизировать или минимизировать функцию f(x) при ограничениях, где f(x1,x2,…,xn) – математическая запись критерия оптимальности -ЦФ. Max(min) f(x)=f(x1,x2,…,xn),x є D.

Обычно, приведенную модель записывают в виде:

Max(min) f(x1,x2,…,xn)

g1(x1,x2,…xn) {≤ , = , ≥ } b1      (1)

g2(x1,x2,…xn) {≤ , = , ≥ } b2     (2)

gn(x1,x2,…xn) {≤ , = , ≥ } bn

xi  ≥ 0, i=1,¯ n                           (3)

 

Теоремы двойственности и их использование для анализа оптимальных решений.

Теорема 1 (основная теорема двойственности)

1 часть: Если одна из двойственных задач разрешима, то разрешима и другая. Причем экстремальное значение ЦФ задач равны max f(x)=f(x*)=min Ψ(y)= Ψ (y*). 2часть:Если одна из двойственных задач неразрешима, то неразрешима и другая.

Теорема 2(о дополняющей не жесткости): Если при подстановке компонент оптимального плана в систему ограничений исходной задачи i-тое ограничение обращается в неравенство, то i-тая компонента оптимального плана двойственной задачи равна 0. Если i-тая компонента оптимального плана двойственной задачи положительна, то i-тое ограничение исходной задачи удовлетворяется ее оптимальным решением как строгое неравенство. Xi* (∑AijYi*- Ci) = 0  Yi* (∑AijXj*- Bi) = 0

 

Построение М-задачи .  

Симплекс-метод с искусственным базисом применяется в тех случаях, когда затруднительно найти первоначальный план опорный план КЗЛП. Этот метод заключается в применении правил симплекс-метода к М-задаче. Она получается из исходной добавлением к левой части векторного уравнения таких искусственных единичных векторов с соответствующими неотрицательными искусственными переменными, чтобы вновь полученная матрица содержала систему единичных, линейно-независимых векторов. В линейную форму исходной задачи добавляется в случае ее максимизации слагаемое, представляющее собой произведение числа (-М) на сумму искусственных переменных, где М –достаточно большое число. В полученной задаче первоначальный опорный план очевиден. При применении к этой задаче симплекс-метода оценки ∆j теперь будет зависеть от буквы М. Для сравнения оценок нужно помнить, что М- достаточно большое число. В процессе решения М-задачи следует вычеркивать в симплекс-таблице искусственные векторы по мере их выхода из базиса. Если все искусственные векторы вышли из базиса, то получаем исходную задачу. Если в оптимальном решении М-задачи хотя бы одна из искусственных переменных отлична от нуля, то система ограничений исходной задачи несовместна (задача неразрешима). В случае неразрешимости М-задачи будет неразрешима и исходная задача.

 

 

Свойства двойственных оценок и их использование для анализа оптимальных решений.

1.Величина двойственной оценки того или иного ресурса показывает насколько возросло бы максимальное значение ЦФ, если бы объем данного ресурса увеличился на одну единицу. (двойственные оценки измеряют эффективность малых приращений объемов ресурсов в конкретных условиях данной задачи). Это свойство позволяет выявить основные направления расшивки узких мест в производственной деятельности. 2.Двойственные оценки отражают сравнительную дефицитность различных видов ресурсов в отношении принятого в задаче показателя эффективности. Оценки показывают, какие ресурсы являются более дефицитными (они будут иметь самые высокие оценки), какие менее дефицитны и какие совсем не дефицитны. 3.Двойственные оценки позволяют определять нормы заменяемости ресурсов (предполагается неабсолютная заменяемость, а относительная, т.е. заменяемость с точки зрения критерия оптимальности). 4.Двойственные оценки служат инструментом определения эффективности отдельных хозяйственных решений. С их помощью можно определять выгодность производства новых изделий, эффективность новых технологических способов. ЕСЛИ ∆j = ∑ AijYi*- Cj ≤ 0 то выгодно, ЕСЛИ ∆j > 0 то невыгодно.

 

Особые случаи решения ЗЛП графическим методом.

#1max (3x1+5x2) ограничения: x1+x2 ≥ 2 4x1+2x2 ≤ 2 при x1,2 ≥ 0

Задача неразрешима, вследствии противоречивости ограничений

#2 max (3x1+2x2) x1-x2 ≤ 1 2x1+x2 ≥ 1 при x1,2 ≥ 0

Задача неразрешима вследствие неограниченности ЦФ на ОДР.

#3 Случай не единственности решенияmax (8x1+10x2) 5x1+x2 ≤ 15 4x1+5x2 ≤ 40 при x2 ≥ 3 x1 ≥ 0

Линия уровня 8x1+10x2 =a параллельна одной из линий по границе ОДР. Это значит, что задача имеет бесконечное множество оптимальных решений (его задают координаты точек отрезка ВС).

 










Последнее изменение этой страницы: 2018-05-30; просмотров: 215.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...