- •1.Определение и общая характеристика предмета.
- •2.1 Тпр: Связь с другими научными направлениями.
- •2.Основные понятия системного анализа и исо.
- •3.Организация, операция, оператор, решение.
- •1.Исходные понятия и определения.
- •1.1 Организация, управление, операция, оператор, решение.
- •4. Ошибки подмены цели и проблема критерия эффективности.
- •5. Цель, альтернатива, критерий. Рационализация и реорганизация.
- •1.2. Основные понятия: цель, альтернатива, критерии, процессы, связанные с принятием решений.
- •6. Решение. Процесс принятия решений и принятие решения. Выбор и исход. Роль человеческого фактора.
- •7. Системный подход и системный анализ. Примеры.
- •8. Метод Монте-Карло. Случайные и псевдослучайные числа.
- •9. Моделирование дискретных событий {Si} по их вероятностям {p(Si)}. Пример. Равновероятный закон распределения для Ксобытий.
- •10. Моделирование непрерывных событий во времени по заданному закону плотности распределения.
- •11. Системы массового обслуживания :два подхода к решению задач.
- •§ 18. Задачи теории массового обслуживания. Классификация систем массового обслуживания
- •12. Альтернативная схема процесса выбора решения.
- •13. Моделирование процесса выбора решений.
- •14. Разработка механизма случайного выбора для следующих событий: - числа заявок; времени поступления заявок; времени обслуживания заявок.
- •15. Граф состояний и переходов для смо. (клпр № 3)
- •16. Смо. Основные понятия и параметры системы.
- •Основные понятия смо
- •17. Вероятностный смысл параметров смо.
- •18. 0Бозначения по Кендалу.Смо типа м/м/n/m. Базовая модель смо и классификация по Кендалу
- •19. Граф гибели – размножения, марковская цепь событий.
- •20. Реальные системы (процессы) и их представление в смо (на примере объекта с ограниченным множеством состояний).
- •21. Дифференциальные уравнения Колмогорова для смо.
- •§ 17. Уравнения Колмогорова для вероятностей состояний. Финальные вероятности состояний
- •22. Потоки событий и их свойства (стационарность, отсутствие последействия, ординарность).
- •§ 16. Потоки событий
- •23. Экспоненциальное распределение, как частный случай распределения Пуассона.
- •24. Элемент вероятности события.
- •25. Потоки Пальма и Эрланга для многоканальной смо с отказами. Многоканальная смо с отказами
- •Потоки Пальма и Эрланга
- •26. Формулы Эрланга.
- •19.9. Установившийся режим обслуживания. Формулы Эрланга
- •27. Уравнение Эрланга для многоканальной смо с отказами.
- •34. Основные понятия теории статистических решений (природа, выбор стратегии, смешанная стратегия, средние потери, минимакс, априорные и апостериорные данные, эксперимент).
- •40. Розыгрыш решений и функция потерь в играх средствами имитационного моделирования. Тайна хода.
- •41. Априорные вероятности и принцип Байеса (на примере задачи о технологической линии). Принцип Байеса
- •42. Построение априорной прямой по принципу Байеса для s - игры.
- •43. Понятие о линейном программировании (л.П.) на примере задачи 2 завода 3 стройки (2x3) (задача о бетоне).
- •1. Основные свойства и модели линейного программирования
- •Граф-схема решения задачи линейного программирования
- •1.2. Алгебраическая модель решения
- •1.3. Геометрическая форма представления
- •46. Транспортная задача.
- •47. Матричная игра, как пример двойственности задач л.П.
- •48. Экономическое содержание двойственности.
- •3.4. Экономическое содержание двойственности
- •49. 03Лп. Геометрическая интерпретация (одр и основная прямая).
- •2.1. Иллюстрация процесса поиска решения
- •50. Выпуклость одр и анализ плоскостной задачи озлп. Вырожденный случай.
- •51 Переход от неравенств к озлп.
- •52. Идея симплекс метода. Стандартная таблица.
- •53. Транспортная таблица и метод Северо-Западного угла.
- •4.1. Составление опорного плана тз по методу северо-западного угла (сзу)
- •54. Вырожденный и невырожденный случаи транспортной — задачи, циклический перенос и цена цикла.
- •4.5. Улучшение плана по методу циклических перестановок
- •55. Метод потенциалов. Псевдостоимость. Условия оптимальности плана.
- •4.4. Проверка лучшего опорного плана на оптимальность
- •2. Трудности решения злп.
- •3. Классификация задач оптимизации.
48. Экономическое содержание двойственности.
3.4. Экономическое содержание двойственности
Основа планово-экономических задач: при ограниченных ресурсах достигнуть наилучшего экономического эффекта.
Как правило, любое производство характеризуется готовой продукцией и наличием отходов основного производства. Отходы могут служит сырьем для выпуска вторичных изделий. Возникает двойственная задача оценки отходов с учетом возможности их использования и получения дополнительной прибыли от инвестированных проектов.
Для учебных целей сформируем двойственную пару задач линейного программирования для данной ситуации. Введем знаково-лингвистическое определение ситуации.
Рис.
3.2. Пример работы программы RAND4x6
(DOS-версия)
Виды и количество отходов обозначим через множество Q:
Q={q1;q2;…qj;…qn},
где qj – количество qj для j–го вида отходов.
Виды и количество вторичных изделий обозначим через X:
X={x1; x2;…xi;…xm},
где {xi} – неизвестные нам количества, подлежащие планированию.
Стоимость единицы отхода также неизвестна, обозначим ее через y={y1; y2;…yj;…yn}.
Неизвестная прибыль от прямой продажи отходов может составить .
Выбрасывая отходы, мы получаем минимальную прибыль, равную нулю. Желательно увеличить эту прибыль за счет вторичного производства.
Пусть имеются инвестиционные проекты на X видов вторичных изделий или способов использования отходов, по которым известна матрица удельных расходов A=[aij] и отходов Q на единицу изделия xiX.
Маркетинг показывает нам рыночную стоимость одного изделия xiX. Пусть она равна biB:
B={b1; b2;…bi;…bm}.
С учетом введенных обозначений получаем таблицу типа транспортной.
|
Y |
|||||
X |
B |
y1 |
|
yj |
|
yn |
x1 |
b1 |
a11 |
|
a1j |
|
a1n |
|
|
|
|
|
|
|
xi |
bi |
ai1 |
|
aii |
|
ain |
|
|
|
|
|
|
|
xm |
bm |
am1 |
|
amj |
|
|
Q |
q1 |
|
qj |
|
qn |
Из последней на алгебраическом уровне абстрагирования формируется следующая двойственная пара задач:
суммы по столбцам определяют ОДР – X:
;
–
задача максимизации прибыли от вторичного использования отходов;
суммы по строкам определяют ОДР – Y:
;
–
задача минимизации расходов покупателя отходов.
Упражнение
Требуется:
Составить двойственную пару задач.
Решение:
1.1.
|
Y |
||||
X |
B |
y1 |
y2 |
y3 |
y4 |
x1 |
20 |
3 |
2 |
4 |
1 |
x2 |
30 |
3 |
6 |
0 |
2 |
Q |
15 |
18 |
16 |
8 |
1.2.
ОДР – X
w20x1+30x2
1.3.
ОДР – Y
r15y1+18y2+16y3+8y4 .