Методы оптимальных решений
Структура дисциплины
В результате изучения дисциплины студенты должны уметь: строить экономико-математические модели и применять их для анализа,
Рекомендуемая литература
Тема 1. Введение в дисциплину. Общее представление о задаче оптимизации
1. Классическая задача оптимизации
2. Общая запись оптимизационной экономической задачи
Задача линейного программирования
3. Общая классификация оптимизационных задач
4. Примеры экономико-математических моделей оптимизации
965.00K
Категория: МатематикаМатематика

Методы оптимальных решений

1. Методы оптимальных решений

Кафедра
Математика и информатика
Лектор Горбатенко
Елена Николаевна
1

2. Структура дисциплины

Лекции - 4 часа
Практические занятия на ПЭВМ - 12
часов
Отчетность
Контрольная работа
Экзамен
-2
2

3. В результате изучения дисциплины студенты должны уметь: строить экономико-математические модели и применять их для анализа,

управления , прогнозирования и
планирования.

4. Рекомендуемая литература

5. Тема 1. Введение в дисциплину. Общее представление о задаче оптимизации

1. Классическая задача оптимизации
2. Общая запись оптимизационной экономической задачи
3. Общая классификация оптимизационных задач
4. Примеры экономико-математических моделей оптимизации
5

6. 1. Классическая задача оптимизации

На предприятии формируется программа на 1 месяц
выпуска двух видов изделий - Р1 и Р2.
Для их производства используется два основных вида
ресурса S1 и S2.
Месячные запасы этих ресурсов - b1и b2.
Нормы расхода ресурсов aij, i =1,2; j =1,2.
Объемы сбыта произведенной продукции неограниченны,
цена продажи - с1 и с2.
Необходимо
выбрать
такой
вариант
месячной
производственной программы, который позволил бы
максимизировать выручку от продажи готовой продукции.
6

7.

1. Классическая задача оптимизации
Нормы расхода сырья
Объемы
запасов
ресурсов
Продукция
Р1
Продукция
Р2
Ресурс S1
1
3
300
Ресурс S2
1
1
150
Цена
продажи
у.е./ед.
2
3
7

8.

1. Классическая задача оптимизации
Нормы расхода сырья
Продукция Р1
Продукция Р2
Объемы
запасов
ресурсов
Ресурс S1
1
3
300
Ресурс S2
1
1
150
Цена продажи
у.е./ед.
2
3
ЭММ задачи:
х1 – количество продукции Р1
х2 – количество продукции Р2
найти
max (2х1+3х2) х1+3х2 300
х1+х2 150
х1,2 0
целевая функция
ограничения
Вектор Х(х1,х2) – план (допустимое решение ЗЛП)
8

9.

Все допустимые решения образуют область
определения задачи линейного программирования
(область допустимых решений)
Допустимое решение, максимизирующее целевую
функцию F(X), называется оптимальным планом
задачи.
9

10. 2. Общая запись оптимизационной экономической задачи

max(min) f (х1, х2, ..., хn)
при условиях
g1(х1, х2, ..., хn) b1;
g2(х1, х2, ..., хn) b2;

gm(х1, х2, ..., хn) bm;
где f и gi – заданные функции
bi – некоторые действительные числа
i= 1,2,…, m.
10

11.

Оптимизационные задачи
(задачи математического программирования)
Задачи
линейного
программирования
Универсальный метод:
симплекс-метод
Задачи
нелинейного
программирования
Метод Ньютона
Метод Лагранжа
Метод ветвей и границ
Метод штрафных функций
11

12. Задача линейного программирования

Задача
линейного
Найти вектор
программирования
X ( x1 , x 2 ,..., x n )
максимизирующий линейную форму
f ( Х ) с1 х1 с2 х2 ... сn хn
и удовлетворяющий условиям
а11 х1 а12 х2 ... а1n хn b1
а21 х1 а22 х2 ... а2 n хn b2
...
аm1 х1 аm 2 х2 ... аmn xn bm
x j 0.
j = 1,..., n,
12

13.

Примеры оптимизационных моделей:
- модели определения оптимальной производственной
программы
- модели оптимального смешивания компонентов
- модели оптимального раскроя
- модели оптимального размещения предприятий
некоторой отрасли на определенной
территории
- модели формирования оптимального портфеля ценных
бумаг
- модели транспортной задачи
13

14. 3. Общая классификация оптимизационных задач

По характеру взаимосвязи между переменными:
- линейные
- нелинейные
1.
2. По характеру изменения переменных:
- непрерывные
- дискретные
3. По учету фактора времени:
- статические
- динамические
4. По наличию информации о переменных:
- задачи в условиях полной определенности (детерминированные)
- задачи в условиях неполной информации
- задачи в условиях неопределенности
5. По числу критериев оптимизации
- простые (однокритериальные)
- сложные (многокритериальные)
14

15. 4. Примеры экономико-математических моделей оптимизации

Задача о размещении производственных заказов
В планируемом периоде предприятию необходимо обеспечить
производство 300 тыс. однородных новых изделий, которые могут
выпускать четыре филиала.
Для
освоения
этого
нового
вида
изделий
выделены
капитальные вложения в размере 18 млн. руб. Разработанные для
каждого филиала предприятия проекты освоения нового вида
изделия характеризуются величинами удельных капитальных
вложений и себестоимостью единицы продукции в соответствии с
табл.
15

16.

Задача о размещении производственных заказов
Показатели
Филиалы предприятия
1
2
3
4
Себестоимость производства
изделия, руб.
83
89
95
98
Удельные капиталовложения
120
80
90
40
Необходимо найти такой вариант распределения
объемов производства продукции по филиалам, при
котором суммарная себестоимость изделий будет
минимальной.
16

17.

Задача о размещении производственных заказов
Показатели
Филиалы предприятия
1
Себестоимость
изделия, руб.
производства 83
Удельные капиталовложения
120
2
3
4
89
95
98
80
90
40
Экономико-математическая модель задачи
f ( X ) 83х1 89 х2 95 х3 98 х4 min,
х1+ х2 +х3 +х4 300 000 (шт.),
120х1+ 80х2 +50х3 +40х4 18 000 000 (руб.),
х1,2,3,4 0.
17

18.

Задача о выборе оптимального проекта для
финансирования
Управляющему банком были представлены 4 проекта,
претендующие на получение кредита в банке. Ресурс банка в
каждый период, потребности проектов и прибыль по ним
приведены в таблице (тыс. долл.)
Проект
Потребность проекта в
объемах кредитов
Прибыль
1 квартал
2 квартал
3 квартал
4 квартал
А
8
8
10
10
21
Б
7
9
9
11
18
В
5
7
9
11
16
Г
9
8
7
6
17,5
Ресурс
банка
22
25
38
30
18

19.

Проект
Потребность проекта в
объемах кредитов
Прибыль
1 квартал
2 квартал
3 квартал
4 квартал
А
8
8
10
10
21
Б
7
9
9
11
18
В
5
7
9
11
16
Г
9
8
7
6
17,5
Ресурс
банка
22
25
38
30
f ( X ) 21х1 18 х2 16 х3 17,5 х4 max,
xi – факт финансирования j-ого проекта
xi
8х1+7х2 + 5х3 + 9х4 22
8х1+9 х2 +7х3 +8х4 25
10х1+9 х2 +9х3 +7х4 38
10х1+11 х2 +11х3 +6х4 30
19
English     Русский Правила