- •Введение в математическую экономику
- •1. Предмет и задачи математической экономики
- •2. Математическое моделирование экономических систем
- •3. Примеры экономических задач оптимизации и управления
- •4. Общая схема принятия решений. Виды и параметры экономических задач оптимизации и управления
- •5. Оптимальное поведение и его формализация в экономико-математических моделях
- •Тема 1. Элементы финансовой математики
- •1.1. Сущность финансовой математики
- •1.2. Основные категории, используемые в финансово–экономических расчетах
- •1.3. Фактор времени в финансово–экономических расчетах
- •1.4. Наращение
- •1.5. Дисконтирование
- •1.6. Номинальная и эффективная ставка
- •1.7. Эквивалентность процентных ставок
- •1.8. Сущность инфляции
- •1.9. Учет инфляции при расчете наращивания
- •1.10. Кредитные расчеты. Равные процентные выплаты
- •1.11. Погашение долга равными суммами
- •1.12. Равные срочные выплаты
- •1.13. Потребительский кредит
- •Тема 2. Оценка инвестиционных процессов
- •2.1. Особенности инвестиционных процессов
- •2.2. Чистый приведенный доход
- •2.3. Срок окупаемости
- •2.4. Внутренняя норма доходности
- •2.5. Построение оптимального портфеля
- •2.6. Моделирование финансовых рисков
- •2.7. Принципы определения цены
- •2.8. Простейший и классический процессы риска
- •Тема 3. Основы актуарной математики
- •3.1. Предмет актуарной математики
- •3.2. Использование решающего правила Байеса
- •3.3. Задача о разорении. Вероятность разорения
- •3.4. Сложные пуассоновские процессы
- •3.5. Неравенство Лундберга
- •3.6. Определение вероятности окончательного разорения в экспоненциальном случае
- •3.7. Влияние перестрахования на вероятность разорения. Задача о разорении и перестрахование
- •Тема 4. Задачи оптимизации и управления в экономике
- •4.1. Основные понятия исследования операций
- •4.2. Классификация задач исследования операций
- •4.3. Построение экономико-математической модели
- •4.4. Линейное программирование
- •4.5. Геометрический метод решения задачи линейного программирования
- •4.6. Симплекс-метод решения задачи линейного программирования
- •4.7. Транспортная задача линейного программирования
- •4.8. Задача коммивояжера и метод ветвей и границ
- •2) Построение нижних и верхних оценок минимального значения целевой функции.
- •3) Отсеивание вариантов.
- •4.9. Нелинейное программирование. Метод множителей Лагранжа
- •4.10. Задача выпуклого программирования
- •4.11. Понятие о параметрическом и стохастическом программировании
- •4.12. Общая постановка задачи динамического программирования
- •4.13. Принцип оптимальности и уравнения Беллмана
- •4.14. Задача о распределении средств между предприятиями
- •4.15. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет
- •Тема 5. Математические модели экономических процессов
- •5.1. Линейные модели экономики
- •5.2. Модель Леонтьева «Затраты-выпуск»
- •5.3. Планирование производства в динамике (модель Неймана «расширяющейся» экономики)
- •5.4. Математическая теория потребления. Формализация предпочтения потребителя при выборе товаров
- •5.5. Функция полезности как критерий оценки товаров
- •5.6. Предельный анализ и понятие эластичности в теории потребления
- •5.7. Оптимизационная модель задачи потребительского выбора. Уравнение Слуцкого
- •5.8. Математическая теория конкурентного равновесия
- •5.9. Рыночный спрос и рыночное предложение. Условия совершенной конкуренции. Модель Вальраса
4.15. Общая схема применения метода дп. Задача об оптимальном распределении ресурсов между отраслями на n лет
Прежде чем перейти к конкретным задачам, следует усвоить общую схему применения метода ДП.
Предположим, что все требования, предъявляемые к задаче методом ДП, выполнены. Построение модели ДП и применение метода ДП для решения сводится к следующим моментам:
1. Выбирают способ деления процесса управления на шаги.
2. Определяют параметры состояния и переменные управления на каждом шаге.
3. Записывают уравнения состояний.
4. Вводят целевые функции k-го шага и суммарную целевую функцию.
5. Вводят в рассмотрение условные максимумы (минимумы) и условное оптимальное управление на k-м шаге: , .
6. Записывают основные для вычислительной схемы ДП уравнения Беллмана для и , .
7. Решают последовательно уравнения Беллмана (условная оптимизация) и получают две последовательности функций:
и
8. После выполнения условной оптимизации получают оптимальное решение для конкретного начального состояния :
и
по цепочке оптимальное управление: .
Решая задачи, следует по возможности придерживаться этой схемы по крайней мере в начале изучения темы. Рассмотрим, как работает схема на примере задачи об оптимальном распределении ресурсов между двумя отраслями на n лет.
Планируется деятельность двух отраслей производства на n лет. Начальные ресурсы . Средства x, вложенные в I отрасль в начале года, дают в конце года прибыль и возвращаются в размере ; аналогично для II отрасли функция прибыли равна , а возврата — . В конце года все возвращенные средства заново перераспределяются между I и II отраслями, новые средства не поступают, прибыль в производство не вкладывается.
Требуется распределить имеющиеся средства между двумя отраслями производства на n лет так, чтобы суммарная прибыль от обеих отраслей за n лет оказалась максимальной.
Необходимо: построить модель ДП для задачи и вычислительную схему; решить задачу при условии, что ед., n=4, , , , .
Решение.
Процесс распределения средств между двумя отраслями производства разворачивается во времени, решения принимаются в начале каждого года, следовательно, осуществляется деление на шаги: номер шага — номер года. Управляемая система — две отрасли производства, а управление состоит в выделении средств каждой отрасли в очередном году. Параметры состояния к началу k-го года — (k=l, 2,..., n) — количество средств, подлежащих распределению. Переменных управления на каждом шаге две: — количество средств, выделенных I отрасли, и — II отрасли. Но так как все средства распределяются, то , и поэтому управление на k-м шаге зависит от одной переменной , т.е. .
Уравнения состояний
(4.21)
выражают остаток средств, возвращенных в конце k-го года.
Показатель эффективности k-го шага — прибыль, полученная в конце k-го года от обеих отраслей:
(4.22)
Суммарный показатель эффективности — целевая функция задачи — прибыль за n лет:
(4.23)
Пусть — условная оптимальная прибыль за n-k+1 лет, начиная с k-го года до n-го года включительно, при условии, что имеющиеся на начало k-го года средства в дальнейшем распределялись оптимально. Тогда оптимальная прибыль за n лет .
Уравнения Беллмана имеют вид:
(4.24)
(4.25)
Используем конкретные данные.
Уравнение состояний (4.11) примет вид:
, или (4.26)
Целевая функция k-го шага (4.22)
Целевая функция задачи
(4.27)
Функциональные уравнения
(4.28)
(4.29)
Проводим условную оптимизацию.
IV шаг. Используем уравнение (4.28). Обозначим через функцию, стоящую в скобках, ; функция — линейная, возрастающая, так как угловой коэффициент 0,1 больше нуля. Поэтому максимум достигается на конце интервала (рис. 4.9). Следовательно, при
III шаг. Уравнение:
Найдем из уравнений состояний (4.26): и, подставив его выражение в правую часть уравнения, получим
Как и в предыдущем случае, максимум достигается при ; т.е. при .
II шаг. Из уравнения состояния: . Поэтому уравнение (4.28) при k=2 примет вид:
.
Линейная относительно функция убывает на отрезке и поэтому ее максимум достигается при (рис. 4.10):
при .
I шаг. . Уравнение (4.28) при k=1 имеет вид:
Как и в предыдущем случае, максимум достигается в начале отрезка, т.е.
при .
На этом условная оптимизация заканчивается. Используя ее результат и исходные данные, получим , .
,
(все средства выделяются II отрасли)
(все средства выделяются II отрасли)
(все средства выделяются I отрасли)
(все средства выделяются I отрасли).
Оптимальная прибыль за 4 года, полученная от двух отраслей производства при начальных средствах 10000 ед., равна 15528 ед. при условии, что I отрасль получает по годам (0; 0; 6400; 4480), а II отрасль – соответственно (10000; 8000; 0; 0).