183748 (743625)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Реферат на тему:

Математические методы в экономике.

Выполнила: О.В. Ивченко

Проверил:

Тюмень – 2006

Содержание.

Введение. 3

ГЛАВА 1. Линейное программирование. 4

§1. «Геометрическая интерпретация ЗЛП. Графический метод решения ЗЛП» 5§2. «Симплексный метод решения ЗЛП» 7

§3. «Метод искусственного базиса». 11

§4. «Транспортная задача» 13

П.1 Алгоритм метода минимального элемента. 14

П. 2 Алгоритм метода Фогеля. 14

П.3 Алгоритм метода двойного предпочтения. 15

П.4. Алгоритм метода северо-западного угла. 15

П.5. Алгоритм метода потенциалов. 15

§5. «Задачи целочисленного программирования. Метод Гомори» 18

Заключение. 20

Используемая литература: 25

Введение.

Исторически математическая экономика началась с моделей простого и расширенного воспроизводства. В них отражались потоки денег и потоки товаров и продуктов. Это, например, модель Ф. Кенэ. Позднее эти модели подробно и более глубоко изучались в экономической кибернетике - здесь можно указать на работы О. Ланге. Рассмотрены схемы денежных и материальных потоков, обеспечивающих простое и расширенное воспроизводство, их идентификацию, модели математической статистики. Далее возникли концепции производственных функций, предельных и маргинальных значений, предельных полезностей и субъективных полезностей. Дальнейшее развитие - в рамках линейного и выпуклого программирования, выпуклого анализа.

Далее: развитие тонких техник моделирования: имитационное моделирование, экспертные системы, нейронные сети.

Понятие субъективной полезности ввел в 18-ом веке Ф.Галиани. Затем это понятие и понятие предельной полезности развивали с середины 19-ого века: в рамках австрийской школы - К.Менгер, В.Бем-Баверк, Ф.Визер.

Эти же понятия, а также углубленное развитие модели экономического равновесия - в рамках математической школы: Л.Вальрас, У.Джевонс, Эджворт.

И австрийская, и математическая школы связаны с маржиналистской концепцией. Точный вид маргинальные оценки получили в теории двойственности в математическом программировании.

ГЛАВА 1. Линейное программирование.

Исследование операций в экономике – это научная дисциплина, целью которой является количественное обоснование принимаемых решений. С помощью специальных математических методов решается определенный класс экономических задач. К таким задачам относятся:

• задача об оптимальном использовании ограниченных ресурсов (сырьевых, трудовых, временных);

• задача сетевого планирования и управления;

• задачи массового обслуживания;

• задачи составления расписания (календарного планирования);

• задачи выбора маршрута и другие.

Оптимизационная задача, в которой целевая функция и неравенства (уравнения), входящие в систему ограничений являются линейными функциями, называется задачей линейного программирования.

Общая задача линейного программирования имеет вид:

(1.1)

(1.2)

(1.3)

Функция (1.1) называется целевой функцией. Система (1.2) называется системой ограничений, а условие (1.3) – условием неотрицательности.

§1. «Геометрическая интерпретация ЗЛП. Графический метод решения ЗЛП»

Графический метод решения ЗЛП основан на следующих утверждениях.

Система ограничений ЗЛП геометрически представляет собой выпуклый многоугольник или выпуклую многоугольную область как пересечение полуплоскостей - геометрических образов неравенств системы.

Целевая функция Z = c₁x₁ + c₂x₂ геометрически изображает семейство параллельных прямых, перпендикулярных вектору нормали N(с₁,с₂). Эти прямые называются линиями уровня.

Линия уровня – это прямая, вдоль которой целевая функция принимает фиксированное значение.

Теорема. При перемещении линии уровня в направлении вектора нормали N значение целевой функции возрастает, в противоположном направлении - убывает.

Алгоритм графического метода решения ЗЛП.

1. В системе координат построить прямые по уравнениям, соответствующим каждому неравенству системы ограничений;

2. найти полуплоскость решения каждого неравенства системы (обозначить стрелками). Для определения полуплоскости необходимо выбрать любую контрольную точку, не лежащую на данной прямой. Подставить ее координаты в систему ограничений. Если неравенство выполняется, то нужно выбрать полуплоскость, содержащую контрольную точку. Если неравенство не выполняется нужно выбрать полуплоскость, не содержащую контрольную точку. В качестве контрольной точки рекомендуется выбирать точку с координатами (0;0);

3. найти многоугольник (многоугольную область) решений системы ограничений как пересечение полуплоскостей;

4. построить вектор нормали N. Начало вектора нормали в точке с координатами (0;0), конец вектора в точке с координатами (с₁, с₂);

5. через начало координат построить линию уровня, перпендикулярно к вектору нормали;

6. перемещать линию уровня параллельно самой себе по области решения в угловые точки, достигая max f при движении вектора N (min f при движении в противоположном направлении);

7. найти координаты точки max (min). Для этого необходимо решить систему уравнений прямых, которые пересекаются в этой точке или определить координаты по графику;

8. вычислить значение целевой функции в этой точке (ответ).

§2. «Симплексный метод решения ЗЛП»

Симплексный метод представляет собой схему получения оптимального плана за конечное число шагов.

Для использования симплексного метода ЗЛП должна быть приведена к каноническому виду, т.е. система ограничений должна быть представлена в виде уравнений.

Оптимизационные исследования ЗЛП удобно проводить, пользуясь симплекс-таблицами. Существует достаточно большое количество форм симплекс-таблиц. Воспользуемся одной из форм, по которой рекомендуется следующий порядок решения ЗЛП:

1. Математическая модель задачи приводится к канонической форме с помощью дополнительных неотрицательных переменных.

2. Определяется начальное базисное допустимое решение. Для этого переменные разбивают на две группы – основные (базисные) и неосновные. В качестве основных переменных следует выбрать (если возможно) переменные, каждая из которых входит только в одно из уравнений системы ограничений. Дополнительные переменные удовлетворяют этому правилу.

3. Составляется исходная симплекс-таблица (таблица 1), в которую записывают параметры, соответствующие начальному базисному допустимому решению:

3.1. Весовые коэффициенты c_j при переменных x_j (j = 1,...,n) целевой функции (строка C).

3.2. Весовые коэффициенты c_i при базисных переменных x_i (i = 1,...,m) целевой функции (столбец C_b).

3.3. Переменные x_i (i = 1, ... ,m) , которые входят в текущий базис (столбец A_b ).

3.4. Свободные коэффициенты b_i (i =1, ... ,m) уравнений ограничений (столбец B). В этом же столбце находим оптимальный план задачи.

3.5. Элементы a _ij (i = 1, ... ,m ; j = 1, ... ,n) матрицы условий задачи (столбцы A₁, .., A_n ).

Таблица 1

Аб	Сб	В	c1	...	cj	...	ck	...	cn
			A1	...	Aj	...	Ak	...	An
А1	c1	b1	a11	...	a1j	...	a1k	...	a1n
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
Аi	ci	bi	ai1	...	aij	...	aik	...	ain
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
Ar	cr	br	ar1	...	arj	...	ark	...	arn
…	...	...	...	...	...	...	...	...	...
Am	cm	bm	am1	...	amj	...	amk	...	amn
m+1		S	S1	...	Sj	...	Sk	...	Sn

3.6. Оценки S_j (j=1, ... ,n) векторов условий A_j , которые определяются по формуле:

где c_i весовые коэффициенты при базисных переменных.

Из этой формулы следует, что коэффициенты z_j вычисляются для каждого столбца как сумма почленных произведений коэффициентов c_i на одноименные коэффициенты j-го столбца. При заполнении симплекс-таблицы при условии, что рассматривается задача максимизации целевой функции, необходимо иметь в виду:

• если S_j 0 для всех j = 1, ..., n, то полученное решение является оптимальным;

• если имеются S_j < 0 и в столбцах A_j, соответствующих этим отрицательным оценкам, существует хотя бы один элемент a_ij > 0, то возможен переход к новому решению, связанному с большим значением целевой функции;

• Из отрицательных оценок выбирают ту, у которой значение по абсолютной величине больше. Если имеется несколько одинаковых отрицательных оценок, то выбирают ту, которой соответствует максимальный коэффициент целевой функции c_i.

• если имеются S_k<0 и в столбце A_k все элементы a_ik 0, то в области допустимых решений целевая функция не ограничена сверху.

4. Определяется вектор A_k, который необходимо ввести в базис для улучшения решения, по наибольшему значению S_k . Переменная этого столбца x_k будет новой базисной переменной, которая вводится в базис. Столбец, содержащий эту переменную, называется направляющим столбцом.

5. Определяется вектор, который нужно вывести из базиса, используя равенство:

Это условие позволяет найти направляющую строку. Переменная x_r, соответствующая этой строке, выводится из базисного решения и заменяется переменной x_k направляющего столбца. Элемент a_rk, который стоит на пересечении направляющего столбца и направляющей строки, называется разрешающим элементом.

Характеристики

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов реферата