- •§ 1. Балансовые модели
- •1. Войти в excel
- •1. В первом столбце таблицы перечислены “чистые отрасли”, более или менее цельные, самостоятельные (энергетика, металлургия, машиностроение, оборонка, сельское хозяйство и т.Д.)
- •§ 3. Общая постановка задачи линейного программирования. Симплекс- метод
- •1. Множество решений системы (1) из § 2 является выпуклым многогранником (напомним, что выпуклое множество вместе с любыми двумя точками содержит все точки соединяющего их отрезка).
- •2. Вершины многогранника называются угловыми точками.
- •2. Приводим задачу к каноническому виду:
- •3. Составляем исходную симплекс-таблицу (заметим, что в разных учебных пособиях форма симплекс- таблицы различна!):
- •4. Проверяем опорное решение на оптимальность: если все элементы оценочной строки неотрицательны, то опорное решение оптимально. В нашем случае это не так.
- •1. Если в оценочной строке последней симплекс- таблицы все коэффициенты при балансовых переменных больше 0, то оптимальное решение единственно.
- •§ 4. Двойственные задачи (dual problem).
- •1. Построение математической модели:
- •§ 5. Транспортная задача (transportation
- •1. Вывести весь груз поставщиков (запасы)
- •2. Удовлетворить весь спрос потребителей
- •3. Минимизировать суммарные затраты.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •4. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •3. Переход к новому опорному плану, лучшему, чем предыдущему.
- •50 Изделий из Стокгольма в Лион
- •1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
- •2. Проверка опорного плана на оптимальность.
- •§ 6 Задача о назначениях (assignment problem).
- •1. Образовать таблицу затрат с.
- •§ 7 Задачи нелинейного программирования
- •§ 8 Игры двух лиц с нулевой суммой (theory of games).
- •1. Наличие двух игроков а и в, с противоположными целями. Поэтому игру и называют антагонистической.
- •2. Наличие у каждого игрока конечного числа ходов, называемых также чистыми стратегиями. Каждый игрок знает чистые стратегии соперника, но не знает какую чистую стратегию тот применит.
- •3. Игроки независимо выбирают чистые стратегии (ходы), после чего игра (партия) заканчивается и каждому игроку выплачивается выигрыш, причем сумма выигрышей равна нулю.
- •4. Все возможные выигрыши аij игрока а сосредоточены в платежной матрице:
- •2. Пусть игрок а обладает 4 чистыми стратегиями. Будут ли следующие векторы смешанными стратегиями?
- •2. Пусть игрок а имеет две чистых стратегии.
- •§ 10 Сведение матричных игр с нулевой суммой к задачам линейного программирования
- •§ 11. Итерационный метод (Брауна – Робинсона).
- •§ 12. Игры с природой (статистические решения)
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •2. Критерий Вальда
- •3. Критерий Гурвица
- •4. Критерий Сэвиджа
- •5. Критерий Лапласа
- •1. Критерий крайнего оптимизма.
- •§ 13. Модели принятия решений с помощью деревьев решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Изображаем дерево решений, указывая все этапы процесса принятия решений.
- •1. Оптимизация 4-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •2. Оптимизация 3-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •3. Оптимизация 2-го шага, т.Е. Решение задачи:
- •4. Оптимизация 1- го шага → табл.5
- •5. Обратный ход – окончательный оптимальный набор шаговых уравнений
- •80, Третьему- 40, четвертому - 40.
- •§ 15 Вероятностные модели
- •2. Формирование оптимального портфеля акций
- •1 3, 14, 23. Ясно, что точки 1 и 2 не доминируются другими. Они и образуютПарето - оптимальное множество. Среди них и нужно выбрать оптимальную.
- •1. Предоставить окончательный выбор лицу, принимающему решение (например, совету директоров).
- •2. Воспользоваться объединяющей взвешивающей формулой:
- •§ 17. Математическая модель управления запасами
- •1. В момент полного исчерпания запасов склада мгновенно поступает ранее заказанная партия запасов в количестве q.
- •2. С другой стороны со скоростью V ед. Запасов/ ед. Времени запасы отпускаются потребителям:
- •§ 18. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •§ 16. Дисперсионный анализ
- •1. Пусть х- случайная величина, определяющая результативный признак , в данном случае- производительность. Фактор а- методика обучения.
- •3. Подсчитываем факторную дисперсию:
- •4. Подсчитываем остаточную дисперсию:
- •5. Вычисляем значение критерия Фишера:
- •7. Находим число степеней свободы числителя (v1 ) и
- •§ 19. Имитационное моделирование (model simulation)
- •4. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •5. Итоговая оценка суммарных издержек:
- •§ 19. Моделирование социально- экономической структуры общества.
- •1. Афанасьев м.Ю., Суворов б.Р. Исследование операций в экономике.-м.: Инфра-м, 2003.
50 Изделий из Стокгольма в Лион
70 издедий из Стокгольма в Бирмингем
10 изделий из Триеста в Берлин
30 изделий из Триеста в Лион
90 изделий из Руана в Берлин
Общие затраты при такой стратегии составляют 3320 ф.ст. в месяц.
Особенности решения открытой транспортной задачи.
Напомним, что в открытой транспортной задаче сумма запасов не равна сумме спроса:
1. Пусть сумма запасов превышает суммарный спрос.
Вводим фиктивного потребителя - в таблице это означает добавление в таблицу столбца. Приписываем этому потребителю спрос . В соответствующих клетках тарифы равны нулю. Задача становится закрытой.
2. Пусть сумма запасов меньше суммарного спроса.
Вводим фиктивного поставщика - в таблице это означает добавление в таблицу строки. Приписываем этому поставщику запасы . В соответствующих клетках тарифы равны нулю. Задача становится закрытой.
Пример:
Решить транспортную задачу:
Потреб. Пост. |
1 |
2 |
3 |
4 |
ЗАПАСЫ |
1 |
4 |
1 |
2 |
5 |
40 |
2 |
3 |
2 |
3 |
7 |
60 |
3 |
4 |
4 |
5 |
2 |
90 |
СПРОС |
45 |
35 |
55 |
65 |
|
Задача открытая, т.к. суммарные запасы меньше суммарного спроса.
Следуя рекомендации введем фиктивного поставщика (т.е. дополнительную строку в таблице).
Потребитель
Поставщик |
1 |
2 |
3 |
4 |
ЗАПАСЫ |
1 |
4 |
1 |
2 |
5 |
40 |
2 |
3 |
2 |
3 |
7 |
60 |
3 |
4 |
4 |
5 |
2 |
90 |
4* |
0 |
0 |
0 |
0 |
10 |
СПРОС |
45 |
35 |
55 |
65 |
|
1. Нахождение начального опорного плана (угловой точки).
Отметим, что фиктивные клетки следует рассматривать в последнюю очередь.
Потребитель
Поставщик |
1 |
2 |
3 |
4 |
ЗАПАСЫ |
1 |
4 |
1 35 |
2 5 |
5 |
0 |
2 |
3 45 |
2 |
3 15 |
7 |
0 |
3 |
4 |
4 |
5 25 |
2 65 |
0 |
4* |
0 |
0 |
0 10 |
0 |
10 |
СПРОС |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Проверяем условие m + n - 1.
2. Проверка опорного плана на оптимальность.
Проверка на оптимальность осуществляется с помощью потенциалов во вновь составленной таблице.
Потребитель
Поставщик |
1 |
2 |
3 |
4 |
U |
1 |
4 |
1 35 |
2 5 |
5 |
0 |
2 |
3 45 - |
2 |
3 15 + |
7 |
1 |
3 |
4 + |
4 |
5 25 _ |
2 65 |
3 |
4* |
0 |
0 |
0 10 |
0 |
-2 |
V |
2 |
1 |
2 |
-1 |
|
Условие оптимальности не выполнено! Условие оптимальности нарушено в клетке (3, 1)!
Итак, полученный опорный план не оптимален!
Потребитель
Поставщик |
1 |
2 |
3 |
4 |
U |
1 |
4 |
1 35 |
2 5 |
5 |
0 |
2 |
3 20 |
2 |
3 40 |
7 |
1 |
3 |
4 25 |
4 |
5
|
2
65 |
2 |
4* |
0 |
0 |
0 10 |
0 |
-2 |
V |
2 |
1 |
2 |
0 |
|
Получен оптимальный план перевозок!
Fmax = 35*1 + 5*2 + 20*3 + 40*3 + 25*4 + 65*2 + 0 =455
х12 = 35
х13 = 5
х21 = 20
х23 = 40
х34 = 65
х43 = 10
Заметим, что третий потребитель ничего не получит!
Выполним вычисления в EXCEL.