- •Математические методы системного анализа и теория принятия решений Методическое пособие
- •1. Теория принятия решений 4
- •2. Линейное программирование 9
- •3. Нелинейное программирование 42
- •4. Игровые методы обоснования решений 51
- •5. Задачи распознавания образов 62
- •Предисловие
- •1. Теория принятия решений
- •1.1. Задачи, связанные с принятием решений Проблема оптимальности.
- •Основные понятия и принципы исследования операций.
- •Примеры задач исследования операций.
- •1.2. Математические модели операций Искусство моделирования.
- •1.3. Разновидности задач исследования операций и подходов к их решению Прямые и обратные задачи исследования операций.
- •Пример выбора решения при определенности: линейное программирование.
- •Проблема выбора решений в условиях неопределенности.
- •Выбор решения по многим критериям.
- •«Системный подход».
- •2. Линейное программирование
- •2.1. Краткое представление о математическом программировании Предмет математического программирования.
- •Краткая классификация методов математического программирования.
- •2.2. Примеры экономических задач линейного программирования Понятие линейного программирования.
- •Задача о наилучшем использовании ресурсов.
- •Задача о выборе оптимальных технологий.
- •Задача о смесях.
- •Задача о раскрое материалов.
- •Транспортная задача.
- •2.3. Линейные векторные пространства Основные понятия линейного векторного пространства.
- •Решение систем линейных уравнений методом Гаусса.
- •Реализация метода исключения неизвестных в среде Excel.
- •Различные схемы реализации метода Гаусса.
- •Опорные решения системы линейных уравнений.
- •2.4. Формы записи задачи линейного программирования Основные виды записи злп.
- •Каноническая форма представления задачи линейного программирования.
- •Переход к канонической форме.
- •2.5. Геометрическая интерпретация задачи линейного программирования Определение выпуклой области.
- •Геометрическая интерпретация.
- •2.6. Свойства решений задачи линейного программирования Свойства основной задачи линейного программирования.
- •Графический метод решения задачи линейного программирования.
- •2.7. Симплексный метод Идея симплекс-метода.
- •Теоретические обоснования симплекс-метода.
- •Переход к нехудшему опорному плану.
- •Зацикливание.
- •Алгоритм симплекс-метода.
- •2.8. Двойственность в линейном программировании Прямая и двойственная задача.
- •Связь между решениями прямой и двойственной задач.
- •Геометрическая интерпретация двойственных задач.
- •2.9. Метод искусственного базиса Идея и реализация метода искусственного базиса.
- •3. Нелинейное программирование
- •3.1. Общая задача нелинейного программирования Постановка задачи.
- •Примеры задач нелинейного программирования (экономические).
- •Геометрическая интерпретация задачи нелинейного программирования.
- •3.2. Выпуклое программирование Постановка задачи выпуклого программирования.
- •3.3. Классические методы оптимизации Метод прямого перебора.
- •Классический метод дифференциальных исчислений.
- •3.4. Метод множителей лагранжа
- •3.5. Градиентные методы решения задач нелинейного программирования Общая идея методов.
- •Метод Франка-Вулфа.
- •Метод штрафных функций.
- •4. Игровые методы обоснования решений
- •4.1. Предмет и задачи теории игр Основные понятия.
- •Классификация выборов решений.
- •Антагонистические матричные игры.
- •Чистые и смешанные стратегии и их свойства.
- •4.2. Методы решения конечных игр Упрощение матричной игры.
- •Решение матричной игры размерностью 22.
- •Графическое решение матричной игры.
- •Сведение задач теории игр к задачам линейного программирования.
- •4.3. Задачи теории статистических решений Игры с природой.
- •Критерии принятия решений.
- •5. Задачи распознавания образов
- •5.1. Общая постановка задачи распознавания образов и их классификация Проблема распознавания.
- •Обсуждение задачи опознавания.
- •Язык распознавания образов.
- •Априорные предположения — это записанные специальным образом, накопленные знания специалистов.
- •Общая постановка задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи распознавания.
- •Классификация задач распознавания.
- •5.2. Подготовка и анализ исходных данных Общая схема решения задачи.
- •Общая схема постановки и решения задачи Анализ данных с целью выбора постановки и метода решения
- •5.3. Методы опознавания образов Основные этапы процесса опознавания образов.
- •Методы создания системы признаков.
- •Признаковое пространство.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Методы построения решающего правила.
- •5.4. Меры и метрики Понятие о сходстве.
- •Меры сходства и метрики.
- •Примеры функций мер сходства.
- •5.5. Детерминированно-статистический подход к познаванию образов Основные этапы детерминированно-статистического подхода.
- •Получение исходного описания.
- •Создание системы признаков.
- •Сокращение размерности исходного описания.
- •Нахождение решающего правила (метод эталонов).
- •Коррекция решающего правила.
- •5.6. Детерминированный метод построения решающего правила (метод эталонов) Идея метода эталонов.
- •Минимизация числа эталонов.
- •Габаритные эталоны.
- •Применение метода эталонов к частично пересекающимся образам.
- •Дополнительная минимизация числа признаков.
- •Квадратичный дискриминантный анализ.
- •Распознавание с отказами.
- •5.8. Алгоритм голотип-1 Назначение
- •Постановка задачи
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Условия применимости.
- •5.10. Алгоритм направление опробования Назначение
- •Постановка задачи.
- •Метод решения задачи.
- •Условия применимости.
- •Транспортная задача Математическая постановка.
- •Постановка задачи.
- •Теоретическое введение.
- •Методы нахождения опорного плана транспортной задачи.
- •Определение оптимального плана транспортной задачи.
- •Заключение.
- •Целочисленное программирование Постановки задач, приводящие к требованию целочисленности.
- •Постановка задачи.
- •Методы отсечения.
- •Алгоритм Гомори.
- •Первый алгоритм р. Гомори решения полностью целочисленных задач.
- •Приближенные методы.
- •Заключение.
- •Параметрическое программирование Введение.
- •Формулировка задачи.
- •Теоретическая часть.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи.
- •Общая постановка задачи.
- •Решение задачи.
- •Геометрическая интерпретация задачи
- •Постановка задачи.
- •Решение.
- •Геометрическое решение.
- •Решение задачи симплекс-методом.
- •Результат.
- •Некооперативные игры n лиц с ненулевой суммой Введение.
- •Теоретическая часть.
- •Постановка и решение задачи.
- •Заключение.
- •Cписок литературы
Постановка задачи.
Предприятие должно выпустить два вида продукции А и В, для изготовления которых используется три вида сырья. Нормы расхода сырья каждого вида на производство единицы продукции данного вида приведены в таблице 1. В ней же указаны запасы сырья каждого вида, которое может быть использовано на производство единицы продукции данного вида.
Известно, что цена единицы продукции может изменяться для изделия А от 2 до 12 тыс. руб., а для изделия В — от 13 до 3 тыс. руб., причем эти изменения определяются соотношениями
,
,
где .
Для каждого из возможных значений цены единицы продукции каждого из видов найти такой план их производства, при котором общая стоимость продукции является максимальной.
Табл. 1
-
Вид
сырья
Нормы расхода сырья на производство единицы продукции
Запасы
сырья
А
В
I
4
1
16
II
2
2
22
III
6
3
36
Решение.
Составим математическую модель задачи. Обозначим планируемый выпуск изделий вида А через , изделий вида В — через . Тогда математическая постановка задачи состоит в определении для каждого значения параметра максимального значения функции
(7)
при условиях
Геометрическое решение.
Чтобы найти решение задачи (7) — (8), строим многоугольник решений, определяемый системой неравенств (8) и условием неотрицательности переменных (рис. 3).
Рис. 3
После этого, полагая , строим прямую (число 26 взято произвольно) и вектор = (2; 13). Передвигая построенную прямую в направлении вектора , видим, что последней общей точкой ее с многоугольником решений ОАВED является точка А(0; 11). Следовательно, задача, полученная из задачи (7) — (8) при , имеет оптимальный план . Это означает, что если цена единицы продукции А равна 2+0 = 2 тыс. руб., а цена единицы продукции В равна 13 – 0 = 13 тыс. руб., то оптимальным планом производства является план, согласно которому производится 11 изделий В и не производятся изделия А. При таком плане производства продукции ее стоимость максимальна и равна .
Положим теперь и построим прямую (число 44 взято произвольно) и вектор . Передвигая построенную прямую в направлении вектора , видим, что последней ее общей точкой с многоугольником решений является точка А(0; 11). Следовательно, задача, полученная из задачи (7) — (8) при , имеет оптимальный план . При таком плане производства продукции ее стоимость максимальна и равна тыс. руб.
Как видно из рис. 3, данный план производства продукции будет оставаться оптимальным для всякого значения , пока прямая не станет параллельной прямой . Это произойдет тогда, когда , т. е. при . При этом значении координаты любой точки отрезка АВ дают оптимальный план задачи (7) — (8).
Таким образом, для всякого задача (7) — (8) имеет оптимальный план , при котором значение целевой функции есть
.
Возьмем теперь какое-нибудь значение параметра , большее, чем 5,5, например , и найдем решение соответствующей задачи (7) — (8). Для этого построим прямую (число 56 взято произвольно) и вектор . Передвигая построенную прямую в направлении вектора , видим, что последней ее общей точкой с многоугольником решений является точка В(1; 10). Следовательно, задача, полученная из задачи (7) — (8) при имеет оптимальный план . При этом плане общая стоимость производимой продукции максимальна: тыс. руб.
Как видно из рис. 3, план является оптимальным планом задачи (7)—(8) для всякого до тех пор, пока прямая не станет параллельной прямой . Это произойдет тогда. когда , т. е. при . При этом значении координаты любой точки отрезка ВС дают оптимальный план задачи (7) — (8).
Таким образом, для всякого задача (7) — (8) имеет оптимальный план , при котором значение линейной функции составляет
.
Используя рис. 3 и проводя аналогичные рассуждения получим , что для всякого оптимальным планом задачи (7) — (8) является . При этом плане производства продукции ее стоимость для каждого значения параметра составляет .