- •Тема 1. Математические основы для решения оптимальных задач 12
- •Тема 2. Многокритериальная оптимизация 33
- •Тема 3. Совокупность взаимосвязанных отраслей экономики 38
- •Тема 4. Поиск наилучших решений под контролем ключевых вопросов развития экономики 52
- •Тема 9. Оптимизация проблемных ситуаций с использованием теории нечетких множеств 126
- •Тема 10. Поиск наилучших решений методами динамического программирования 137
- •Введение
- •Тема 1. Математические основы для решения оптимальных задач Лекция 1. Математические основы для решения оптимальных задач
- •Условия возникновения двойственности при оптимизации проблемных ситуаций, возникающих в экономике
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности
- •Третья теорема двойственности
- •Контрольные вопросы по введению и теме №1
- •Модель оценки технических возможностей экскаваторов Составление модели
- •Учет в модели дополнительных факторов
- •Основные рыночные характеристики экскаваторов
- •Тема 2. Многокритериальная оптимизация Лекция 2. Многокритериальная оптимизация
- •Контрольные вопросы к теме №2
- •Дополнительная задача
- •Тема 3. Совокупность взаимосвязанных отраслей экономики Лекция 3. Совокупность взаимосвязанных отраслей в экономике
- •Оптимизационная модель Леонтьева с учетом комплектности для выпускаемой продукции по отраслям
- •Разработка модели и анализ результатов
- •Модели динамического межотраслевого баланса Модель экономического роста
- •Оптимизационные динамические модели межотраслевого баланса
- •Динамическая оптимизационная модель накопления капитала
- •Динамическая оптимизационная модель потребления
- •Контрольные вопросы к теме №3
- •Анализ вариантов реконструкции завода
- •Составление модели
- •Тема 4. Поиск наилучших решений под контролем ключевых вопросов развития экономики Лекция 4. Поиск наилучших решений под контролем ключевых вопросов развития экономики
- •Решение
- •Решение
- •Задачи оптимизации производства
- •Функции спроса на ресурсы для долгосрочного периода
- •Функции спроса на ресурсы для краткосрочного периода
- •Динамическая модель оптимального размещения выпускаемой продукции по отраслям промышленного производства (производственно – транспортная модель)
- •Неоклассическая модель экономического роста Солоу
- •Математические основы развития экономики в модели Солоу
- •Математические основы теории трудовой стоимости Модель продаж и рынка одного товара
- •Модель производства множества товаров
- •Величина и стоимость трудовых ресурсов, необходимых для производства множества товаров
- •Контрольные вопросы по теме №4
- •Оптимизация внешнеторгового оборота
- •Оптимизация комплектования и транспортировки ресурсов для производства товаров внутри страны
- •Контрольные вопросы к теме №5
- •Тема 6. Динамические модели инвестиционной деятельности Лекция 6. Динамические модели инвестиционной деятельности
- •Модель инвестиционного менеджмента с учетом экономической конъюнктуры рынка
- •Обозначения.
- •Тема 7. Функциональная модель инвестиционного менеджмента Лекция 7. Функциональная модель инвестиционного менеджмента
- •Постановка задачи
- •Метод моделирования Условия ликвидности
- •Ограничения по производственным мощностям
- •Анализ результатов
- •Целевая функция двойственной задачи
- •Экономическая интерпретация результатов двойственной
- •Особенности модели Ферстнера
- •Тема 8. Динамическая оптимизационная модель конкурса инвестиционных проектов Лекция 8. Динамическая оптимизационная модель конкурса инвестиционных проектов
- •Постановка задачи
- •Метод моделирования
- •Анализ результатов
- •Модель инвестиционного менеджмента (по Албаху)
- •Постановка задачи
- •Условия проекта
- •Метод моделирования
- •Условия производства и сбыта продукции
- •Анализ результатов
- •Контрольные вопросы к темам № 6, 7, 8
- •Тема 9. Оптимизация проблемных ситуаций с использованием теории нечетких множеств Лекция 9. Оптимизация проблемных ситуаций с использованием теории нечетких множеств
- •Контрольные вопросы по теме №9
- •Пример практического применения нечетких чисел
- •Тема 10. Поиск наилучших решений методами динамического программирования Лекция 10. Поиск наилучших решений методами динамического программирования
- •Алгоритм решения
- •Контрольные вопросы по теме №10
- •Приложение 1 Минимальное возрастание стоимости комплекса работ
- •Указания к выполнению самостоятельной работы
- •Экзаменационные вопросы
- •Литература
- •Математические методы теории принятия решений Курс лекций
- •220007, Г. Минск, ул. Московская, 17.
Тема 2. Многокритериальная оптимизация Лекция 2. Многокритериальная оптимизация
Экономическая эффективность производства оценивается системой количественных показателей. При этом назначение показателей - сопоставлять результат с затратами на его достижение. Показатель может являться критерием оптимальности.
Экстремальное значение одного из показателей еще не означает, что экономическая система на данном предприятии работает лучше. На такой вопрос однозначно может ответить только система показателей. Речь, таким образом, идет уже о критериях эффективности производственного процесса.
Критерии эффективности производства придают экономическую конкретность оценки: не просто максимальная прибыль, а максимальная прибыль при наименьших затратах.
Задачи, которые решаются с учетом системы показателей – множества критериев – называются многокритериальными. Такие задачи могут быть как линейными, так и нелинейными, что определяется самой сутью задачи. Здесь важно только одно, какой план допустимых решений ищется: эффективный (критерии равнозначны) или компромиссный (множество неравнозначных критериев). Для задач, у которых критерии неравнозначны, применяется метод уступок.
Алгоритм метода уступок состоит в следующем:
Расположить критерии по их значимости, считая самый важный из них – ПЕРВЫМ;
Решить задачу по первому критерию;
Сделать уступку по первому критерию, соответственно изменив его численное значение;
В соответствии со сделанной уступкой, ввести в задачу дополнительное ограничение;
Решить эту новую задачу по следующему критерию;
Если критериев больше двух, переходите вновь на пункты алгоритма 3 – 5;
Окончание многокритериальной оптимизации заканчивается, когда решение получено с учетом всех назначенных критериев.
Пример. Пусть отклонение первого (наиболее важного) критерия от максимального значения не превышает 10%. Второй критерий – менее предпочтительный – минимизируется и отклонения не имеет. Тогда с учетом заданных ограничений математическое описание будет записано следующим образом:
F1 = x1 + 2x2 max
F2 = x1 + x2 min
x1 + 2x2 6 (1)
x1 4 (2)
x2 5 (3)
После решения системы соотношений для первой целевой функции получаем точку С(4; 5) и значение F1 = 14. Это значение определяет угол наклона прямой линии целевой функции F1 к горизонтальной оси рис.3.
После решения этой системы вводим дополнительное ограничение:
x1 + 2x2 12,6 (4)
В правой части (4) число 12,6 = 0,914 – то есть, произведена уступка в 10% по первому критерию. Теперь задача имеет следующее математическое описание:
F2 = x1 + x2 min
x1 + 2x2 12,6 (1)
x1 4 (2)
x2 5 (3)
Решение этой задачи позволяет обнаружить точку Е(2,6; 5). Это значит, что величина F2 = 2,6 + 5 = 7,6. Именно эта прямая и проходит через точку Е. Провести ее на рис.3 можно следующим образом. При x2 = 0 значение x1 = 7,6. Через две точки Е(2,6; 5) и М(7,6; 0) можно провести прямую и притом только единственную. Теперь область допустимых решений изменилась, она обозначена ABELDA. Причем координаты всех точек известны: для точки L(4; 3,6); для точки D(4; 1); для точки K(4; 4,3); для точки E(2,6; 5). Координаты точек А и В видны на рис.3: координаты точки А(0; 3), координаты точки В(0;5).
Итак, компромиссный план для двух критериев обеспечивает: максимум дохода в количестве 12,6 денежных единиц, минимум издержек производства в количестве 7,6 денежных единиц. Координаты точки оптимума Е(2,6; 5).
Пример задачи был выбран с двумя переменными только для того, чтобы визуально убедить в правильности действия алгоритма. Ясно, что принцип решения многокритериальных задач со множеством переменных и ограничений будет таким же. И тогда не потребуется рисунок. Кроме того, при числе переменных больше трех изобразить его невозможно.