- •Оглавление Введение. Экономика и математика Часть I. Линейные модели и методы в экономике.
- •Глава 1. Принятие решений в экономике
- •Глава 2. Линейное программирование. Теоретические основы и алгоритмы.
- •Глава 3. Теория двойственности в линейном программировании и ее экономические приложения.
- •Глава 4. Транспортная задача и ее приложения.
- •Глава 5. Задача целочисленного линейного программирования
- •Введение. Экономика и математика
- •Часть I. Линейные модели и методы в экономике.
- •Глава 1. Принятие решений в экономике.
- •1.1. Моделирование
- •1.2. Математическое моделирование.
- •1.3. Алгоритм исследования операции.
- •Алгоритм исследования операций.
- •1.4. Примеры исследования операции (моделирование)
- •1.5.Классификация моделей и методов исследования операций
- •Глава 2.
- •2.1. Постановки задачи линейного программирования
- •Основная задача линейного программирования (ОснЗлп)
- •Каноническая задача линейного программирования (кзлп)
- •2.2. Выпуклые множества.
- •0Пределение 2.4.
- •2.3. Теоретические основы линейного программирования
- •2.4. Графический метод и анализ решения злп
- •Проведем графический анализ решения (модели) на чувствительность.
- •2.5. Симплекс-метод решения злп.
- •Определение к-матрицы кзлп
- •Переход от одной к-матрицы злп к другой к-матрице
- •Симплекс-разность к-матрицы злп
- •Алгоритм симплекс-метода
- •2.6. Двойственный сиплекс-метод (р-метод)
- •Определение р-матрицы злп
- •Условия перехода от одной р-матрицы злп к другой
- •Решение задач р-методом
- •2.7.Метод искусственного базиса Назначение и принцип работы методов искусственного базиса
- •2.8. Модифицированный симплекс-метод Постановка задачи
- •Алгоритм модифицированного симплекс-метода
- •Решение задачи модифицированным симплекс-методом
- •2.9. Решение злп на основе Ms Excel
- •Глава 3. Теория двойственности в линейном программировании и ее экономические приложения.
- •3.1. Определение двойственной задачи:
- •3.2. Основные теоремы двойственности
- •3. 3. Экономическая интерпретация двойственности
- •Экономическое содержание теории двойственности.
- •3.4.Применение теории двойственности к решению задач. Применение теоремы 3.5 к решению дз.
- •3.5. Анализ решения злп на основе отчетов ms excel
- •2. Определите статус, ценность каждого ресурса и его приоритет при решении задачи увеличения запаса ресурсов.
- •3. Определите максимальный интервал изменения запасов каждого из ресурсов, в пределах которого структура оптимального плана, то есть номенклатура выпускаемой продукции, остается без изменения.
- •4. Определите суммарную стоимостную оценку ресурсов (себестоимость), используемых при производстве единицы каждого изделия. Производство какой продукции нерентабельно?
- •5. На сколько уменьшится стоимость выпускаемой продукции при принудительном выпуске единицы нерентабельной продукции?
- •6. На сколько можно снизить запас каждого из ресурсов, чтобы это не привело к уменьшению прибыли?
- •8. Определите оптимальное решение задачи для случая, когда вектор ресурсов задан в виде .
- •9. Определите интервалы изменения цен на каждую продукцию, при которых сохраняется оптимальный план.
- •10. На сколько нужно снизить затраты каждого вида сырья на единицу продукции, чтобы сделать производство нерентабельного изделия рентабельным?
- •11. На сколько нужно изменить запас каждого из дефицитных ресурсов, чтобы прибыль возросла на 20%?
- •3. Определите суммарную стоимостную оценку питательных веществ в единице каждого корма, использование какого вида корма нерентабельно.
- •Глава 4. Транспортная задача линейного программирования
- •0, Если безразлично, какой потребитель недополучит заявленного количества груза
- •4.3. Экономические задачи, сводящие к транспортной задаче.
- •Теорема о разрешимости транспортной задачи
- •4.4. Опорный план тз. Алгоритмы нахождения исходного плана.
- •4.4.1. Определения опорного плана тз.
- •4.4.2. Методы составления первоначальных опорных планов
- •4.5. Метод потенциалов решения транспортной задачи
- •4.6. Задача о назначениях
- •Глава 5. Задача целочисленного линейного программирования
- •5.1.Постановки и методы решения
- •5.2.Метод ветвей и границ решения целочисленных задач линейного программирования (цзлп)
- •5.3. Задача Коммивояжера.
2.8. Модифицированный симплекс-метод Постановка задачи
В симплекс – методе, рассмотренном в разделе 2.5., при осуществлении последовательных итераций используются процедуры преобразования текущей К – матрицы методом Жордана – Гаусса. Для проведения таких вычислений на ПК требуется большой объем оперативной памяти, которая, в отличие от долговременной памяти, содержит те параметры задачи, с которыми производятся вычисления на данной итерации. При реализации симплекс – метода на S – й итерации необходимо хранить в оперативной памяти матрицу, содержащую (m+1) строку и (n+2) столбца.
Алгоритм симплекс – метода можно модифицировать так, чтобы текущая матрица, которая должна храниться в оперативной памяти, имела размеры
(m x m)
Пусть требуется решить следующую ЗЛП:
(2.89)
(2.90)
(2.91)
(2.92)
или в матричной форме
Пусть задача (2.89) – (2.91) решается симплекс-методом. Рассмотрим S-ю итерацию симплекс-метода.
Известна текущая К-матрица:
(2.93)
и определяемый ею опорный план
(2.94)
Векторы-столбцы
образуют базисную (единичную) подматрицу в матрице .
С ледовательно, столбцы исходной матрицы
образуют базисную подматрицу в матрице , на месте i-й итерации в матрице
Следовательно, можно записать, что
(2.95)
и ли
(2.96)
(2.97)
г де –матрица, обратная к базисной подматрице
М атрицу называют обращенным базисом.
Основные расчетные формулы модифицированного алгоритма.
Основным содержанием итерации симплекс-метода является построение нового базиса
,
отличающегося лишь одним столбцом от старого базиса .
Д ля перехода от старого базиса к новому необходимо знать: К-номер вектора, вводимого в базис, для которого
векторы и , с помощью которых находится номер
вектора, выводимого из базиса: .
Как следует из формул (2.96) – (2.97), для определения этих параметров достаточно знать исходную матрицу , вектор , текущий обращенный базис и вектор .
Д ействительно,
(2.98)
(2.99)
П олучим формулу, связывающую обращенный базис с базисом .
П усть и
- базисные подматрицы матрицы А, соответствующие соседним итерациям.
Очевидно, что базис отличается от базиса только одним столбцом
Далее очевидно, что
(2.100)
Откуда и (2.101)
где
(2.102)
и
(2.103)
Итак, новый обращенный базис можно вычислять по формуле
(2.104)
Так как исходный базис обычно представляет собой единичную матрицу, то
,
Тогда
(2.105)
(2.106)