- •1.Экономико-математические методы и модели. Основные понятия
- •2. Классификация оптимизационных методов
- •3. Метод жордановых исключений, вывод формул.
- •4. Решение систем линейных уравнений в табличной форме. Алгоритм. Правило прямоугольника
- •5.Общая характеристика методов линейного программирования и их классификация.
- •Основная задача лп. Её постановка и модель.
- •Общая характеристика симплекс –метода. Подготовленная модель задачи линейного программирования.
- •8. Нахождение допустимого варианта решения задачи. Признак допустимости.
- •9. Нахождение оптимального варианта. Теорема об оптимальности.
- •10. Случай вырожденности в симплекс-методе.
- •11. Случай невозможности нахождения экстремального значения функций.
- •12. Случай неразрешимости модели
- •13. Решение модели со смешанной системой ограничений
- •15. Разработка модели задачи, двойственной данной.
- •16. Решение двойственных задач симплекс-методом.
- •17. Постановка и модель «транспортной задачи». Условие разрешимости модели. Постановка задачи
- •Модель задачи
- •Структурная форма записи модели
- •Условие разрешимости задачи
- •18. Понятие ациклического плана решения задачи. Случай вырожденности.
- •19. Алгоритм метода потенциалов
- •20. Исследование плана (варианта) решения задачи на оптимальность.
- •21. Алгоритм перераспределения грузов.
- •Алгоритм перераспределения груза
- •22. Алгоритм метода северо-западного угла
- •23. Алгоритм метода наилучших цен
- •24. Алгоритм метода аппроксимации
- •25. Целочисленное программирование. Решение моделей целочисленных задач симплекс – методом.
- •26. Динамическое программирование, основные понятия.
- •27.Принципы решения задач динамического программирования
- •28. Моделирование систем массового обслуживания
- •29.Элементы теории игр в задачах моделирования экономических процессов
- •30. Сетевое планирование и управление
- •Вопрос 31. Моделирование объемов ресурсов, работ, продукции.
- •Вопрос 32. Моделирование условий с помощью переменных и коэффициентов.
- •Вопрос 33. Моделирование с изменяющимися коэффициентамими.
- •Ворос 34 Точка приема сокращения числовой модели.
- •Вопрос 35 Моделирование кормового рациона.
- •36 Моделирование производства кормов (постановка задачи, структурная модель)
- •37 Моделирование размещения посевов по участкам земли различного плодородия.
- •38. Моделирование севооборотов
- •39. Моделирование использования минеральных удобрений
- •40. Моделирование средств механизации
- •41. Моделирование производственной структуры аграрного предприятия
- •1) Особенности постановки и формализации задачи
- •2) Структурная модель
- •3)Схема числовой модели и её основные ограничения
- •42. Определение функции полезности и её свойства
- •Функция полезности обладает свойствами:
- •43. Решение задачи потребительского выбора
- •44. Изменение цен, изменение дохода и их влияние на функцию спроса
- •45. Эффекты компенсации. Уравнение Слуцкого
- •46. Определение производственной функции
- •47. Формальные свойства производственных функций
- •48. Предельные и средние значения производственной функции
- •49. Эластичность выпуска. Предельные нормы замены ресурсов.
- •50. Основные понятия при решении задачи оптимизации производства.
- •51 Максимизация прибыли в случае долговременного промежутка
- •52 Максимизация прибыли в случае кратковременного промежутка
- •53 Основные понятия балансового метода
- •54 Схема межотраслевого баланса
- •55.Экономико- математическая модель моб
- •56. Коэффициенты прямых и полных материальных затрат.
- •Межотраслевые балансы в анализе экономических показателей.
- •58. Однофакторные модели экономического роста.
- •2 Основных принципа моделирования:
- •59. Базовая модель Солоу
40. Моделирование средств механизации
Определение потребности в технике состоит в выборе такого состава МТП и такого плана его использования, при котором обеспечивается выполнение всех заданных объемов работ в отведенные сроки с минимальными общими затратами.
Выделяют в задаче 3 требования:
Потребность хозяйстве в технике для выполнения заданного объема работ
Требование выполнения работ в срок
Требование выполнения работ с минимальными затратами
В условиях конкретного хозяйства встречаются 3 варианта постановки задачи оптимального состава МТП:
Задача определения оптимального МТП при условии, что в хозяйстве полностью отсутствуют машины (задача комплектования МТП)
Задача определения оптимального состава МТП при условии, что некоторый парк машин в хозяйстве уже имеется (задача динамики МТП)
Задача определения плана наилучшего использования имеющегося в хозяйстве парка машин, при условии, что хозяйство не имеет возможности закупить новые машины.
С этой точки зрения, наиболее обоснованными критериями оптимального состава МТП является минимум приведенных затрат на производство данных работ.
Приведенные затраты – сумма текущих затрат на содержание и эксплуатацию МТП и его балансовой стоимости, умноженной на нормативный коэффициент эффективности, который представляет собой величину, обратную сроку окупаемости.
Иногда в качестве критерия оптимальности используется показатель минимума машин, минимальный расход горючего, минимальных эксплуатационных затрат.
Экономико –математическая модель:
МТП комплектуется заново из возможных марок тракторов и с/х машин:
m – количество марок тракторов и с/х машин
n – кол-во всех с/х работ, выполненных в хозяйстве
j – номер работы
i – номер марки машины
t – номер периода, на который разбивается весь срок, отведенный на выполнение всего комплекса работ
T – количество периодов
Pjit – это объем работ с номером j, выполненным i-той машиной за период t
k – номер всех возможных агрегатов в хозяйстве
K – количество агрегатов
akjt –производительность агрегата k на работе j за период t
xkjt – кол-во агрегатов с номером k, требующихся для выполнения работы j за период t
xi – количество машин марки i, которые необходимо купить
bikj – количество машин марки i, входящих в агрегат k для выполнения работы j
β – нормативный коэффициент капитальных вложений
ci – балансовая стоимость машин марки i
ρi – стоимость содержания машин марки i
ckjt – прямые затраты на 1 агрегат k, выполнивший работу j в t период.
Структурная модель задачи
При условиях:
Гарантирует выполнение всего заданного объема работ
Условие, что в каждый момент потребуется машина марки i для выполнения работ в период t не больше, чем их будет куплено
Jt = это множество k, которым принадлежат работы, выполненные за период t
Условие неотрицательности
≥0, xi≥0
Модель оптимального доукомплектования МТП
Предположим, что х-во имеет некоторый парк машин и предполагается возможность приобретения новых машин. Необходимо найти сколько и каких машин требуется закупить, чтобы выполнить весь объем работ в установленные сроки.
Дополнительные обозначения
yi –количество машин марки i, которые следует списать
di – количество машин марки i, которые имеются в хозяйстве
p’i – остаточная стоимость 1 машины марки i
Cтруктурная модель
При условиях:
Условие выполнения заданного объема работ
Условие, что в каждый период t потребуется машин марки i не больше, чем имеется в х-ве «+» - приобретенные и «-» - списанные
Условие неотрицательности
≥0, xi≥0, yi ≥0
Модель оптимального использования МТП
Задача заключается в том, чтобы определить некоторый план использования имеющегося парка, при котором обеспечивается выполнение всего заданного комплекса работ в установленные сроки с минимальными эксплуатационными затратами. Модель должна предусматривать возможность списания старых машин.
Структурная модель:
При условиях:
Условие выполнения объема работ
Условие нетрицательности
Для решения задачи оптимального состава МТП требуется информация:
Объем механизированных работ по отдельным технологическим операциям
Агротехнические сроки проведения механизированных работ
Цена на тракторы, а/м, с/х машины
Норма выработки на механизированных работах
Прямые эксплуатационные затраты по видам работ и способам их выполнения.
Задача оптимального состава МТП имеет ряд особенностей:
Ее следует составлять только после оптимальной отраслевой структуры предприятия
Определенным моментом в задаче являются сроки проведения механизированных работ, значит, ее можно составить только тогда, когда отработана перспективная технология для каждой культуры
Размер задачи зависит от сроков выполнения и числа расчетных периодов, поэтому при практической разработке стремятся к выбору более длительных периодов и сокращению их числа, обычно в практических задачах выделяют периоды: весеннего посева, ухода за растениями, уборки, послеуборочной обработки почвы.
Существует много разновидностей модели МТП, но все они однотипны
Числовая модель задачи имеет большой размер, но небольшую плотность, модель содержит большой удельный вес постоянной информации для зоны или региона.
Задача относится к классу целочисленных.