- •В каком случае вектор b можно назвать линейной комбинацией векторов a1,..., ап?
- •Ввести необходимые векторы и матрицы и записать в векторно-матричной форме следующую задачу (дана задача лп, записанная в обычном виде).
- •9. Дайте определения ранга матрицы размером т*n. Определите ранг матрицы (матрица задана)
- •12.Единичная матрица: определение, формулы для элементов
- •13. Обратная матрица: определение, условия существования обратной матрицы
- •14. Постановка линейной производственной задачи, смысл переменных, векторов и матриц,допустимый и оптимальный план, математическая модель
- •Постановка общей задачи математического программирования. Основные понятия
- •Вектор-градиент, линия уровня, область допустимых решений в задаче лп. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования.
- •Многошаговые процессы решений в экономике. Суть метода динамического программирования. Параметр состояния и функция состояния системы, рекуррентные соотношения.
- •Матричные игры с нулевой суммой, смысл коэффициентов платежной матрицы, примеры матричных игр.
- •Основные понятия в теории графов: Дуги, вершины в ориентированном и неориентированном графе. Примеры применения теории графов в экономике.
- •Экономический смысл двойственной задачи к модели оптимального планирования производства. Математическая модель задачи определения расчетных оценок ресурсов
- •Сформулировать и доказать критерий оптимальности решения задачи линейного программирования при отыскании максимума линейной функции симплексным методом.
- •22. Сформулировать и доказать критерий оптимальности решения задачи линейного программирования при отыскании минимума линейной функции симплексным методом.
- •В каком случае базисное оптимальное решение задачи линейного программирования будет ее единственным оптимальным решением? Ответ обосновать
- •В каком случае задача оптимального производственного планирования не имеет оптимального плана? Ответ обосновать
- •В каком случае при решении задачи линейного программирования симплекс-методом значения линейной функции двух последовательных планов могут совпасть? Ответ обосновать
- •Сформулировать и доказать условие неограниченности целевой функции на множестве допустимых решений при решении задачи линейного программирования симплекс-методом.
- •28. Сформулировать теорему о связи решений исходной и вспомогательной задач при решении задачи линейного программирования методом искусственного базиса.
- •Доказать, что если при решении задачи линейного программирования:
- •30. Для задачи линейного программирования:
- •Правила выбора ключевого столбца и строки при решении задачи лп симплексным методом, последствия неправильного выбора
- •32.Введение балансовых переменных в систему ограничений задачи лп: цель и правило введения
- •33.Введение искусственных переменных в систему ограничений задачи лп при решении задачи лп методом искусственного базиса: цель и правило введения
- •34. В каком случае процесс решения задачи лп симплекс-методом является конечным?
- •35. В каких задачах применяется симплекс-метод?
- •36. Что представляет собой симплексная таблица?
- •37. Запишите симметричную пару двойственных задач линейного программирования.
- •38. Сформулируйте правила составления задачи, двойственной к данной задаче линейного программирования с ограничениями — неравенствами.
- •39. Матричная запись пары двойственных задач лп (симметричная пара задач с ограничениями-неравенствами и несимметричная пара, где в одной из задач ограничения имеют вид равенств)
- •Сформулировать и доказать основное неравенство теории двойственности линейного программирования.
- •Сформулировать и доказать малую теорему двойственности.
- •42. Сформулировать и доказать теорему о достаточном условии оптимальности решений пары двойственных задач линейного программирования.
- •43.Сформулировать и доказать первую основную теорему двойственности. В чем состоит экономическое содержание первой основной теоремы двойственности?
- •44.Сформулировать и доказать вторую основную теорему двойственности. В чем состоит экономическое содержание второй основной теоремы двойственности?
- •Сформулировать и доказать третью основную теорему двойственности. В чем состоит экономическое содержание третьей основной теоремы двойственности?
- •46.В чем состоит условие устойчивости двойственных оценок?
- •47.Сформулируйте задачу о расшивке узких мест производства и постройте ее математическую модель.
- •48.Постановка и математическая модель замкнутой транспортной задачи, число базисных неизвестных. Записать основные свойства этой модели.
- •51.Записать правила построения первого базисного решения замкнутой транспортной задачи по методу северо-западного угла.
- •52.Записать правила построения первого базисного решения замкнутой транспортной задачи по методу минимального элемента в матрице тарифов.
- •54.Правила расчета потенциалов поставщиков и потребителей в транспортной задаче. Расчет оценочных коэффициентов для свободных клеток транспортной задачи. Условие оптимальности базисного решения.
- •55.Записать определение цикла пересчета в транспортной таблице. Использование цикла пересчета для получения нового (улучшенного) базисного решения.
- •56.Записать алгоритм решения транспортной задачи (перечислить по порядку этапы решения). Обосновать конечность метода потенциалов решения транспортной задачи.
- •57.Объяснить смысл перевозок от фиктивного поставщика или к фиктивному потребителю в оптимальном решении транспортной задачи.
- •58.Что такое целочисленное линейное программирование? Допустимое множество задачи цлп.
- •59.Что такое параметрическое линейное программирование? Где может находиться параметр?
- •60.Что такое многокритериальная задача?
- •61.Что такое рекорд в методе ветвей и границ?
- •62.Приведите пример задачи целочисленного линейного программирования
- •Приведите пример задачи параметрического линейного программирования.
- •64.Приведите пример многокритериальной задачи
- •65.Сформулируйте условие окончания ветвления при решении задач методом виг.
- •66.Что такое решение, оптимальное по Парето в многокритериальной задаче.
- •67.Объясните, почему метод виг принадлежит к методам отсечения?
- •68. Почему нельзя решать задачу целочисленного лп, решив ее сначала как обычную задачу лп без учета целочисленности, а затем округлив полученное решение?
- •Что такое решение, оптимальное по Парето, в многокритериальной оптимизации?
- •Описать метод ветвей и границ
- •Метод динамического программирования, функция состояния, уравнение Беллмана
- •Составить математическую модель и записать функциональное уравнение Беллмана (рекуррентное соотношение), расшифровать все переменные и функции, входящие в него для следующей задачи:
- •73.Составить математическую модель и записать функциональное уравнение Беллмана (рекуррентное соотношение), расшифровать все переменные и функции, входящие в него для следующей задачи:
- •74.Составить математическую модель и записать функциональное уравнение Беллмана (рекуррентное соотношение), расшифровать все переменные и функции, входящие в него для следующей задачи:
- •75. Составить математическую модель и записать функциональное уравнение Беллмана (рекуррентное соотношение), расшифровать все переменные и функции, входящие в него для следующей задачи:
- •76. Составить математическую модель и записать функциональное уравнение Беллмана (рекуррентное соотношение), расшифровать все переменные и функции, входящие в него для следующей задачи:
- •В чем отличие «условий неопределенности» от «вероятностных условий». Что такое полная неопределенность и частичная неопределенность?
- •Что такое платежная матрица и матрица рисков, экономический смысл платежной матрицы
- •Как по платежной матрице составить матрицу рисков?
- •Как рекомендуется принимать решение «по Вальду»?
- •Как рекомендуется принимать решение «по Сэвиджу»?
- •Как рекомендуется принимать решение «по Гурвицу»?
- •Что такое правило «розового оптимизма»?
- •Как находится риск финансовой операции как среднее квадратическое?
- •Что такое доминирование финансовых операций?
- •Что такое взвешивающая формула?
- •Каков экономический смысл среднего ожидаемого дохода финансовой операции? Формула для его расчета
- •Как рекомендуется принимать решение по критерию наибольшего среднего ожидаемого дохода?
- •Верхняя и нижняя цена игры в матричной игре в чистых стратегиях, их нахождение
- •Оптимальные стратегии в матричной игре в чистых стратегиях, условие их существования, седловая точка матрицы
- •Дана матрица, один из элементов которой является параметром. Найти область значений параметра (с доказательством!), при которых заданные стратегии игроков будут оптимальными .
Как по платежной матрице составить матрицу рисков?
редположим, что лицо, принимающее решение, рассматривает нес-ко (i = 1, 2, …, m) возможных решений. Ситуация неопределенна, понятно лишь, что наличествует какой-то из вариантов j = 1, 2, …, n. Если будет принято i-e решение в j-й ситуации, то фирма, возглавляемая ЛПР, получит доход qij. Матрица Q = ||qij || называется матрицей последствий (возможных решений).
В ситуации полной неопределенности могут быть высказаны лишь некоторые рекомендации предварительного характера относительно того, какое решение нужно принять. Эти рекомендации не обязательно будут приняты. Многое будет зависеть, например, от склонности к риску ЛПР. Но как оценить риск в данной схеме?
Допустим, мы хотим оценить риск, который несет в себе i-e решение. Нам неизвестна реальная ситуация. Но если бы мы её знали, то выбрали бы наилучшее решение, т. е. приносящее наибольший доход, - в j-ситуации было бы принято решение, дающее доход qj=max{qij} i
Значит, принимая i-e решение, мы рискуем получить не qj, а только qij и недобрать rij= qj - qij. Матрица R = ||rij|| наз-ся матрицей рисков.
Пример. Пусть матрица последствий есть
5 2 8 4
Q= 2 3 4 12
8 5 3 10
1 4 2 8
Составим матрицу рисков. Имеем q1= max{qi1}=8, q2=5, q3=8, q4=12
i
Следовательно, матрица рисков
3 3 0 8
R= 6 2 4 0
0 0 5 2
7 1 6 4
Как рекомендуется принимать решение «по Вальду»?
Правило крайнего пессимизма. Рассматривая i-е решение, будем полагать, что на самом деле ситуация складывается самая плохая, т.е. приносящая самый малый доход ai = minj{qij}. Но теперь среди ai выберем i0-е решение с наибольшим aij. Итак, правило Вальда рекомендует принять i0-е решение, такое, что
Как рекомендуется принимать решение «по Сэвиджу»?
ПРАВИЛО СЭВИДЖА (правило минимальных сожалений или минимального риска). При применении этого правила анализируется матрица рисков R. Рассматривая i-e решение, будем полагать, что на самом деле складывается ситуация максимального риска , и выберем решение i0 с наименьшим bi. Итак, правило Сэвиджа рекомендует принять такое решение i0, что:
Как рекомендуется принимать решение «по Гурвицу»?
Правило Гурвица (взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы к ситуации). Принимается i-е решение, при котором достигается max{λmin {qij} + (1-λ)max{qij}}, где 0 ≤ λ ≤1.
j j
Значение λ выбирается из субъективных соображений. Если λ →1, то правило Гурвица приближается к правилу Вальда (правило крайнего пессимизма), при λ →0 правило Гурвица приближается к правилу «розового оптимизма» (т.е. предполагается, что какое бы решение мы ни выбрали, реализуется самая лучшая ситуация – приносящая наибольший доход max{qij}).
j
Т.е. Гурвиц предлагает некоторую среднюю стратегию между самыми наихудшими условиями и «розовым оптимизмом».