- •Экономико - математические методы и модели
- •Экономико-математические методы в планировании и управлении производством.
- •1. Роль математического моделирования в экономической теории и практике:
- •2. Понятие модели и моделирования:
- •3. История развития экономико-математического моделирования:
- •Межотраслевой балансовый метод
- •7. Равновесные цены в межотраслевом балансе:
- •Динамическая модель межотраслевого баланса
- •Перепишем систему (1) через коэффициенты
- •Матричные модели на предприятии
- •Методологические проблемы разработки межотраслевого баланса
- •Оптимальные модели. Линейное програмирование в оптимальном планировании
- •Алгоритм симплексного метода
- •Оптимальное планирование и оптимальные оценки
- •Нахождение исходного опорного плана
- •Расчет оптимальной производственной мощности
- •Анализ производственной программы с использованием оптимальных моделей
- •Оптимальное использование взаимозаменяемых ресурсов
- •Модели оптимального раскроя промышленных материалов
- •Модели оптимального составления смеси (сплава)
- •Бензин а – 76, октановое число не ниже 76, сера не более 0,3 %
- •Модели транспортной задачи
- •Целевая функция (1), ограничение (2), (3) со знаком
- •Модели оптимального планирования, развития и размещения производства
- •Однофакторные модели экономического развития
- •Статистический анализ и прогнозирование экономических показателей (Лабораторная работа № 4)
- •Многофакторные модели экономического развития
- •Множественная корреляция. (лабораторная работа № 5)
- •Оптимизационные модели на макроуровне
Алгоритм симплексного метода
Для использования симплекс – метода необходимо, чтобы задача была представлена в канонической форме. Задача была составлена на максимум, ограничения представлены в виде равенств, свободные члены не отрицательны и должно быть задано исходное опорное решение.
Опорное решение задано, если среди коэффициентов системы ограничений можно выделить единичный минор порядка m, где m – число уравнений. Допустим, что условия выполнены: задача имеет n переменных, m ограничений и при первых m переменных коэффициенты составляют единичный минор, m < n.
Симплекс - метод позволяет перейти к соседней вершине области определения, в которой более оптимальное решение.
z = c1 x1 + c2 x2 +...+ cn xn → max
x1 + … a1, m+1 x m+1 +…+ a1j xj +…+ a1n xn = b1,
x2 + … a2, m+1 x m+1 +…+ a2j xj +…+ a2n xn = b2,
……………………………………….
xm + … am, m+1 x m+1 +…+ amj xj +…+ amn xn = bm.
где х1, х2,… хn 0.
Исходное оптимальное решение: х1 = b1, x2 = b2, xm = bm, xm+1 = 0, xn = 0 – опорный план, т.е. вектор p – линейно не зависимый.
№ строки |
Базисные перемен-ные |
С |
План |
c1 x1 |
… |
cm xm |
cm+1 xm+1 |
… … |
cj xj |
… …
|
cn xn |
1 2 … m |
x1 x2 … xm |
c1 c2 … cm |
b1 b2 … bm |
1 0 … 0 |
… 1 … … |
0 0 … 1 |
a1, m+1 a2, m+2 … am, m+1 |
… … … … |
a1j a2j … amj |
… … … … |
a1n a2n … amn |
m +1 |
|
|
|
∆1 |
… |
∆m |
∆m+1 |
… |
∆j |
|
∆n |
∆j = (1) - оценка j-той переменной
Алгоритм Симплекс – метода:
1) Анализ опорного плана на оптимальность. Если все оценки ∆j 0, то план оптимален. Если хотя бы одна оценка < 0, то необходим переход к другому плану, т.е. пересчет всех коэффициентов.
2) Выбор разрешающего элемента. Решаем вопрос о том, какую переменную ввести, а какую вывести: вводим переменную, у которой ∆j < 0. Если таких много, то наибольшую по модулю. Рассматриваем отношение элементов вектора плана к положительным коэффициентам вводимой переменной: (b1 / a1j ; b2 / a2j ; … bm / a mj), a 0
Минимальное отношение покажет строку выводимой переменной, например, b2 / a2j – min, тогда выводим х2, xj – вводим.
а2j – разрешающий элемент, находится на пересечении хj и х2.
3) Пересчет симплекс-таблицы. В новой таблице записывают новые базисные переменные и новый столбец – вектор ; строка с разрешающим элементом делится на этот элемент, затем коэффициенты и план пересчитываются по правилу треугольника, затем пересчитывается оценочная строка.
Два способа пересчета оценочной строки: по формуле (1) или по правилу треугольника, а затем переходим к пункту 1.
Возможны различные случаи:
1. Единственное решение: если в оптимальном плане для всех небазисных переменных оценки больше нуля.
2. Множество решений: если все оценки неотрицательны, но для небазисных переменных есть хотя бы одна оценка равна нулю, тогда эту переменную можно вводить в базис и получить другое оптимальное решение.
3. Оптимальное значение достигается в ∞ (бесконечности): если только одна переменная имеет отрицательную оценку, но среди коэффициентов нет ни одного положительного, т.е. мы не можем делить.