- •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 .
Матричные игры с нулевой суммой, смысл коэффициентов платежной матрицы, примеры матричных игр.
В экономике и управлении часто встречаются ситуации, в которых сталкиваются две или более стороны, преследующие различные цели, причем результат, полученный каждой из сторон при реализации определенной стратегии зависит от действий других сторон. Такие ситуации называются конфликтными. Например: аукцион, спортивные состязания, парламентские выборы (при наличии нескольких кандидатов), карточная игра.
Рассмотрим конфликт двух участников с противоположными интересами. Математической моделью такого конфликта является игра с нулевой суммой. Участники игры называются игроками. Стратегией игрока называется осознанный выбор одного из множества возможных вариантов его действий.
Рассмотрим конечные игры, в которых множества стратегий игроков конечны; стратегии первого игрока пронумеруем от 1 до m, а стратегии второго игрока — от 1 до n.
Если первый игрок выбрал свою i-ю стратегию, а второй игрок — свою j-ю стратегию, то результатом такого совместного выбора будет платеж второго игрока первому. Таким образом, игра с нулевой суммой однозначно определяется матрицей, которая называется платежной. Строки этой матрицы соответствуют стратегиям первого игрока, а столбцы — стратегиям второго игрока.
Игра происходит партиями. Партия игры состоит в том, что игроки одновременно называют свой выбор: первый игрок называет некторый номер строки матрицы, а второй — некоторый номер столбца этой матрицы. После этого происходит «расплата». Пусть, например, первый игрок назвал номер i, а второй — j. Тогда второй игрок платит первому сумму. На этом партия игры заканчивается. Если aij>0, то это означает, что при выборе первым игроком i-й стратегии, а вторым — j-й стратегии выигрывает первый игрок.
Цель каждого игрока — выиграть как можно большую сумму в результате большого числа партий. Стратегия называется чистой, если выбор игрока неизменен от партии к партии.
При любой стратегии первого игрока, второй игрок будет выбирать стратегию обеспечивающий ему наибольший выигрыш, поэтому с точки зрения первого игрока надо выбирать такую стратегию, при которой второй игрок, действуя разумно заплатит наибольшую сумму. Такая стратегия первого игрока называется максиминной, а величина =max min aij называется нижней ценой игры.
Аналогично (с точки зрения второго игрока) определяется верхняя цена игры =min max aij и соответствующая ей минимаксная стратегия второго игрока. То есть, принимая свою минимаксную стратегию второй игрок проиграет не больше .
В общем случае имеет место неравенство α≤β, если же α=β, то говорят, что игра имеет седловую точку, общее значение и β называется при этом ценой игры.
При этом стратегии игроков, соответствующие седловой точке, называются оптимальными чистыми стратегиями, так как эти стратегии являются наиболее выгодными сразу для обоих игроков.
Смешанной стратегией первого игрока называется вектор , где все , а . При этом — вероятность, с которой первый игрок выбирает свою i-ю стратегию. Аналогично определяются смешанные стратегии второго игрока. Чистая стратегия также подпадает под определение смешанной — если все вероятности равны нулю, кроме одной, равной единице.
Пусть игроки – Первый и Второй, играют в матричную игру с матрицей . Пусть стратегия Первого есть , а Второго – . Тогда выигрыш Первого есть случайная величина (с.в.) с рядом распределения:
Если игроки применяют свои смешанные стратегии P (p1, p2,…pm )и Q (q1, q2,…qn) соответственно, Выигрыш первого: выигрыш aij
Вероятность pi qj.
То есть первый игрок с вероятностью pi gj. выигрывает aij.. Математическое ожидание выигрыша первого игрока равно М(P,Q)= pi qj aij есть средний выигрыш.
И это равно математическому ожиданию проигрыша второго игрока.
Пусть есть дисперсия этой случайной величины. Естественно назвать среднее квадратическое отклонение с.в. , т.е. риском для первого при игре со стратегиями . Поскольку выигрыш первого есть проигрыш для второго, то есть случайный проигрыш второго и вполне естественно можно назвать риском игры с такими стратегиями и для второго.
Предположим сначала, что игроки озабочены только максимизацией среднего дохода за партию игры – обычная цель в таких играх. Тогда игроки будут играть со своими оптимальными стратегиями: – Первый игрок и – второй, стратегии оптимальны, если М(P,Q*) М(P*,Q*) М(P*,Q)
Пара (P*,Q*) – решение игры. Математическое ожидание с. в. называется ценой игры, обозначим ее