телефон 978-63-62
978 63 62
zadachi.org.ru рефераты курсовые дипломы контрольные сочинения доклады
zadachi.org.ru
Сочинения Доклады Контрольные
Рефераты Курсовые Дипломы
путь к просветлению

РАСПРОДАЖАВсё для хобби -30% Товары для спорта, туризма и активного отдыха -30% Электроника, оргтехника -30%

все разделыраздел:Экономика и Финансыподраздел:Экономико-математическое моделирование

Решение многокритериальной задачи линейного программирования

найти похожие
найти еще

Ручка "Шприц", желтая.
Необычная ручка в виде шприца. Состоит из пластикового корпуса с нанесением мерной шкалы. Внутри находится жидкость желтого цвета,
31 руб
Раздел: Оригинальные ручки
Чашка "Неваляшка".
Ваши дети во время приёма пищи вечно проливают что-то на ковёр и пол, пачкают руки, а Вы потом тратите уйму времени на выведение пятен с
222 руб
Раздел: Тарелки
Браслет светоотражающий, самофиксирующийся, желтый.
Изготовлены из влагостойкого и грязестойкого материала, сохраняющего свои свойства в любых погодных условиях. Легкость крепления позволяет
66 руб
Раздел: Прочее
Министерство общего и профессионального образования РФ ТГТУ Кафедра ИС Курсовая работа по дисциплине Теория оптимального управления ЭС Выполнил: студент группы ИСЭ-32 Чернецов Д.Е. Принял: д.т.н. профессор Берзин Е.А. Тверь 2000 год СодержаниеВведение 1. Общая постановка многокритериальной задачи линейного программирования. 1.1. Формальная постановка многокритериальной задачи линейного программирования. 1.2. Условие задачи 2. Решение многокритериальной задачи линейного программирования графическим методом 2.1. Формальное условие и сведение к ЗЛП 2.2. Графическое определение (-множества 3. Определение Парето-оптимального множества с-методом 3.1. Удаление пассивных ограничений 3.2. Определение (-множества с-методом 4. Определение альтернативных вариантов многокритериальной задачи 4.1. Метод гарантированного результата 4.2. Метод линейной свертки частных критериев 5. Составление сводной таблицы Заключение Список литературы Введение Лишь в редких случаях цели, которые лицо принимающее решение (ЛПР) стремится достичь в планируемой им операции, удается описать с помощью одного количественного показателя. Поэтому специалисты Системного анализа и Исследования операций считают целесообразным избегать термина «оптимизация», так как поиск оптимального решения х, доставляющего функции F(x) экстремальное значение, имеет вполне определенный смысл и давно входит в арсенал основных понятий математики. Многообразие целей ЛПР более адекватно может быть описано с помощью некоторой совокупности частных критериев (ч- критериев), характеризующих степень достижения частных целей. Противоречивый характер целей обуславливает, как правило, и противоречивость ч-критериев. С формальной точки зрения это приводит к тому, что свои экстремальные значения ч-критерии получают в различных точках ОДР Dx. Следовательно, ЛПР принимая решение х, всегда должно идти на компромисс, в разумных пределах допуская ухудшение значений одних ч-критериев во имя улучшения значений других. Именно этот этап творческой деятельности ЛПР наименее формализуем и требует привлечения предыдущего опыта, интуиции и даже искусства ЛПР, обладающего практическим опытом в соответствующей предметной области. Решение, принимаемое ЛПР с привлечением совокупности ч-критериев, будем называть компромиссным, рациональным или просто решением ЛПР, избегая при этом термина «оптимальный», имеющего определенный и вполне точный смысл. Основная идея обоснования и принятия решения ЛПР в условиях многокритериальности состоит в последовательном сужении ОДР Dx до минимальных размеров, что облегчает принятие окончательного решения ЛПР. Первым, наиболее существенным шагом в этом направлении будет являться сужение ОДР Dx до некоторого подмножества Dx( ( Dx на основании принципа доминирования. 1.Общая постановка многокритериальной задачи линейного программирования. 1.1.Формальная постановка многокритериальной задачи линейного программирования. Формальная схема многокритериальной ЗЛП (МЗЛП) от обычной ЗЛП отличается наличием нескольких целевых функций:где (i – неотрицательные переменные (невязки, i = 1; m).

Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты
Молочный гриб необходим в каждом доме как источник здоровья и красоты + книга в подарок

 Большая Советская Энциклопедия (ИГ)

Существенно, что различные применяемые в И. т. принципы оптимальности могут противоречить друг другу.   Теоремы существования в И. т. доказываются преимущественно теми же неконструктивными средствами, что и в других разделах математики: при помощи теорем о неподвижной точке, о выделении из бесконечной последовательности сходящейся подпоследовательности и т. п., или же, в весьма узких случаях, путём интуитивного указания вида решения и последующего нахождения решения в этом виде.   Фактическое решение некоторых классов антагонистических игр сводится к решению дифференциальных и интегральных уравнений, а матричных игр — к решению стандартной задачи линейного программирования. Разрабатываются приближённые и численные методы решения игр. Для многих игр оптимальными оказываются так называемые смешанные стратегии, тоесть стратегии, выбираемые случайно (например, по жребию).   И. т., созданная для математического решения задач экономического и социального происхождения, не может в целом сводиться к классическим математическим теориям, созданным для решения физических и технических задач

скачать реферат Решение многокритериальной задачи линейного програмирования

Поэтому решение х может быть исключено из дальнейшего рассмотрения, как явно худшее, чем х,. Если решение х, не доминируется ни одним из решений хDx, то его называют Паретто-оптимальным (а - оптимальным) или эффективным решением ( - решением). Таким образом, .-решение - это неулучшаемое (недоминируемое) решение, и ясно, что решение ЛПР должно обладать этим свойством – другие решения нет смысла рассматривать. Формальное определение о-оптимальности решения х, записывается как требование об отсутствии такого решения х Dx, при котором бы были выполнены условия и хотя бы одно из них – строго (со знаком >). Иными словами, условия (4) выражают требование невозможности улучшения решения х, в пределах ОДР Dx ни по одному ч-критерию без ухудшения хотя бы по одному из других. 1.2.Условие задачи Даны целевые функции: L1 = -x1 2x2 2, L2 = x1 x2 4, L3 = x1 - 4x2 20, и система ограничений: x1 x215, 5x1 x21, -x1 x25, x220, xj0. 2. Решение многокритериальной задачи линейного программирования графическим методом. 2.1.Формальное условие и сведение к ЗЛП Чтобы можно было проверить условие (4) (Lr(x) ) Lr(x’),’r) для некоторой произвольно взятой точки х, не прибегая к попарному сравнению с другими, условие ,-оптимальности (4) переформулируем в виде следующей задачи линейного программирования: Смысл задачи линейного программирования нетруднопонять, если учесть, что Сr – это приращение ч-критерия Lr, получаемое при смещении решения х, в точку х.

Рюкзак школьный "Multi Pack mini. Грация", 27х17х36 см.
Рюкзак подойдет для школьников начальной школы. Надежная каркасная конструкция защищает содержимое рюкзака от повреждений. Рюкзак разделен
2451 руб
Раздел: Без наполнения
Глобус географический + политический, с подсветкой "Orion", диаметр 250 мм.
Диаметр: 250 мм. Глобус Земли на подставке с двойной картой и подсветкой. Изготовлен из высококачественного пластика. Может применяться и
2053 руб
Раздел: Глобусы
Игрушка-головоломка "Шар-Лабиринт".
«Шар-лабиринт» - это не только увлекательная, но и развивающая игра, способная улучшить пространственное мышление и внимание, привить
702 руб
Раздел: Головоломки
 Журнал «Компьютерра» 2005 № 31 (603) 30 августа 2005 года

И все же долгое время симплекс-метод был даже теоретически лучшим известным алгоритмом для решения задач линейного программирования. Однако в конце 1970-х годов здесь состоялся один из самых знаменитых прорывов в теории сложности: Л. Г. Хачиян[Как я узнал во время подготовки статьи, 29 апреля 2005 года Леонид Генрихович, в последние годы работавший в США, скоропостижно скончался] (везло нашим соотечественникам на фундаментальные открытия в этой области) построил алгоритм, который решает задачу линейного программирования за полиномиальное число шагов - так называемый метод эллипсоидов Хачияна. Суть алгоритма в том, чтобы окружить данный многогранник эллипсоидом, а затем постепенно сжимать этот эллипсоид; оказывается, на каждом этапе объем эллипсоида уменьшается в константное число раз. Казалось бы, радость практиков должна быть беспредельной: полиномиальный алгоритм мог бы стать новым стандартом программирования. Но увы. Алгоритм Хачияна не просто плох, он безнадежен на практике. Существуют задачи размером в 50 переменных, для которых требуются более 24 тысяч итераций метода Хачияна, причем итерации эти отнюдь не тривиальны (хоть и полиномиальны, конечно)

скачать реферат Метод ветвей и границ (контрольная)

Возьмем какую-нибудь переменную, значение которой является дробным числом, например х1. Тогда эта переменная в оптимальном плане исходной задачи будет принимать значение, либо меньшее или равное трём:. Рассмотрим две задачи линейного программирования: (I) Задача (I) имеет оптимальный план . Задача (II) неразрешима. Исследуем задачу (I). Так как среди компонент оптимального плана этой задачи есть дробные числа, то для одной из переменных, например x2, вводим дополнительные ограничения: (III) Задача (IV) неразрешима, а задача (III) имеет оптимальный план (3, 1, 3, 3, 3), на котором значение целевой функции задачи Таким образом исходная задача целочисленного программирования имеет оптимальный план Х = (3, 1, 2, 3, 3). При этом плане целевая функция принимает максимальное значение . Схему реализованного выше вычислительного процесса можно представить в виде дерева, ветвями которого являются соответствующие ограничения на переменные, а вершинами – решения соответствующих задач линейного программирования (рис 2.5). Дадим геометрическую интерпретацию решения задачи (50)-(53). На рис. 2.6 показана область допустимых решений задачи (50)-(52).

 Большая Советская Энциклопедия (МА)

Этот этап требует широкого знания фактов, относящихся к изучаемым явлениям, и глубокого проникновения в их взаимосвязи. Эта стадия завершается записью в математических терминах сформулированных качеств, представлений о связях между объектами модели.   Второй этап — исследование математических задач, к которым приводят М. м. Основным вопросом здесь является решение прямой задачи, то есть получение в результате анализа модели выходных данных (теоретических следствий) для дальнейшего их сопоставления с результатами наблюдений изучаемых явлений. На этом этапе важную роль приобретают математический аппарат, необходимый для анализа М. м., и вычислительная техника — мощное средство для получения количеств, выходной информации как результата решения сложных математических задач. Часто математические задачи, возникающие на основе М. м. различных явлений, бывают одинаковыми (например, основная задача линейного программирования отражает ситуации различной природы). Это даёт основание рассматривать такие типичные математические задачи как самостоятельный объект, абстрагируясь от изучаемых явлений.   Третий этап — выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики, то есть выяснение вопроса о том, согласуются ли результаты наблюдений с теоретическими следствиями модели в пределах точности наблюдений

скачать реферат Компьютерное математическое моделирование в экономике

Получим После оптимизации значениями дополнительных неизвестных следует пренебречь. СИМПЛЕКС-МЕТОД Для решения ряда задач линейного программирования существуют специальные методы. Есть, однако, общий метод решения всех таких задач. Он носит название симплекс-метода и состоит из алгоритма отыскания какого- нибудь произвольного допустимого решения и алгоритма последовательного перехода от этого решения к новому допустимому решению, для которого функция f изменяется в нужном направлении (для получения оптимального решения). Пусть система ограничений состоит лишь из уравнений (7.85) и требуется отыскать минимум линейной функции (7.81). Для отыскания произвольного опорного решения приведем (7.85) к виду, в котором некоторые r неизвестных выражены через остальные, а свободные члены неотрицательны (как это сделать - обсудим позднее): (7.86) Неизвестные х1, х2, ., хr - базисные неизвестные, набор {х1, х2, ., хr} называется базисом, а остальные неизвестные {xr 1, хr 2, , х } - свободные. Подставляя (7.86) в (7.81), выразим функцию f через свободные неизвестные: (7.87) Положим все свободные неизвестные равными нулю: (7.88) Найдем из системы (7.86) значения базисных неизвестных (7.89) Полученное таким образом допустимое решение отвечает базису x1, x2, ., хr, т.е. является базисным решением.

скачать реферат Построение экономической модели c использованием симплекс-метода

От исходной точки осуществляется переход к некоторой смежной угловой точке . Выбор каждой последующей экстремальной точки при использовании симплекс-метода определяется следующими двумя правилами . 1. Каждая последующая угловая точка должна быть смежной с предыдущей . Этот переход осуществляется по границам ( ребрам ) пространства решений . 2. Обратный переход к предшествующей экстремальной точке не может производиться . Таким образом , отыскание оптимального решения начинается с некоторой допустимой угловой точки , и все переходы осуществляются только к смежным точкам , причем перед новым переходом каждая из полученных точек проверяется на оптимальность . Определим пространство решений и угловые точки агебраически . Требуемые соотнощшения устанавливаются из указанного в таблице соответствия геометрических и алгебраических определений . Геометрическое Алгебраическое определение определение ( симплекс метод ) Пространство решений Ограничения модели стандартной формы Угловые точки Базисное решение задачи в стандартной форме Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования .

скачать реферат Построение экономической модели с использованием симплекс-метода

Геометрическое Алгебраическое определение определение ( симплекс метод ) Пространство решений Ограничения модели стандартной формы Угловые точки Базисное решение задачи в стандартной форме Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования . Линейная модель , построенная для нашей задачи и приведенная к стандартной форме , имеет следующий вид : Максимизировать Z = X1 25X2 0S1 0S2 При ограничениях 5X1 100X2 S1 = 1000 - X1 2X2 S2 = 0 X1=>0 , X2=>0 , S1=>0 , S2=>0 Каждую точку пространства решений данной задачи , представленную на рис.1 , можно определить с помощью переменных X1 , X2 , S1 и S2 , фигурирующими в модели стандартной формы. При S1 = 0 и S2 = 0 ограничения модели эквивалентны равенствам , которые представляются соответствующими ребрами пространства решений . Увеличение переменных S1 и S2 будет соответствовать смещению допустимых точек с границ пространства решений в его внутреннюю область. Переменные X1 , X2 , S1 и S2 , ассоциированные с экстремальными точками А , В , и С можно упорядочить , исходя из того , какое значение ( нулевое или ненулевое ) имеет данная переменная в экстремальной точке .

скачать реферат Построение экономической модели c использованием симплекс-метода

Общую идею симплекс-метода можно проиллюстрировать на примере модели , посроенной для нашей задачи . Пространство решений этой задачи представим на рис. 1 . Исходной точкой алгоритма является начало координат ( точка А на рис. 1 ) . Решение , соответствующее этой точке , обычно называют начальным решением . От исходной точки осуществляется переход к некоторой смежной угловой точке . Выбор каждой последующей экстремальной точки при использовании симплекс-метода определяется следующими двумя правилами . 1. Каждая последующая угловая точка должна быть смежной с предыдущей . Этот переход осуществляется по границам ( ребрам ) пространства решений . 2. Обратный переход к предшествующей экстремальной точке не может производиться . Таким образом , отыскание оптимального решения начинается с некоторой допустимой угловой точки , и все переходы осуществляются только к смежным точкам , причем перед новым переходом каждая из полученных точек проверяется на оптимальность . Определим пространство решений и угловые точки агебраически . Требуемые соотнощшения устанавливаются из указанного в таблице соответствия геометрических и алгебраических определений Геометрическое определение Алгебраическое определение( симплекс метод ) Пространство решений Ограничения модели стандартной формы Угловые точки Базисное решение задачи в стандартной форме Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования .

Настольная игра "Шакал: остров сокровищ".
Стратегическая игра, главная задача которой – найти клад на острове и доставить его на свой корабль. Секрет механики «Шакала» в том, что
1790 руб
Раздел: Классические игры
Пластиковое лото. Линии и контуры. Комплект из трех игр.
«Линии и контуры» – это комплект из трёх игр для развития внимания, логики, образного мышления и памяти. В него входят: 9 картонных
549 руб
Раздел: Лото детское
Гарнитура беспроводная "FreeMotion B680", чёрная.
Технические характеристики: Питание: Li-Ion аккумулятор. Тип подключения: беспроводной Bluetooth. Тип наушников:
670 руб
Раздел: Гарнитуры и трубки
скачать реферат Аппарат теории двойственности для экономико-математического анализа. Анализ одномерного временного ряда

Предельная точка области допустимых решений при этом движении и является точкой минимума. В нашей задаче - это точка В, образованная пересечением граничных прямых ограничений I и II. Ее координаты определяются решением системы уравнений этих прямых: откуда x1 =2; x2 =2 и . Таким образом, чтобы достичь минимальных затрат, следует расходовать ежедневно на одного животного по 2 кг каждого вида корма при затратах в 1 тыс. руб. Решение данной задачи линейного программирования на максимум лишено экономического смысла, так как затраты на корм стремятся уменьшить. Однако математически эта задача имеет решение и на максимум: наибольшее значение в области допустимых решений целевая функция принимает в точке (0; 6), и это значение равно . рис. 1 - Графическое решение задачи линейного программирования ЗАДАЧА 2 Использовать аппарат теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана задачи линейного программирования Для изготовления четырех видов продукции используют три вида сырья. Запасы сырья, нормы его расхода и цены реализации единицы каждого вида продукции приведены в таблице. Тип сырья Нормы расхода сырья на одно изделие Запасы сырья А Б В Г I II III 1 0 4 0 1 2 2 3 0 1 2 4 180 210 800 Цена изделия 9 6 4 7 Требуется: Сформулировать прямую оптимизационную задачу на максимум выручки от реализации готовой продукции, получить оптимальный план выпуска продукции.

скачать реферат Применение метода ветвей и границ для задач календарного планирования

Покажем, как это можно сделать, предварительно отметив, что F(X0) ( F(X) для всякого последующего плана X. Предполагая, что найденный оптимальный план X0 не удовлетворяет условию целочисленности переменных, тем самым считаем, что среди его компонент есть дробные числа. Пусть, например, переменная приняла в плане X0 дробное значение. Тогда в оптимальном целочисленном плане ее значение будет по крайней мере либо меньше или равно ближайшему меньшему целому числу, либо больше или равно ближайшему большему целому числу 1. Определяя эти числа, находим симплексным методом решение двух задач линейного программирования: Найдем решение задач линейного программирования (I) и (II). Очевидно, здесь возможен один из следующих четырех случаев: 1. Одна из задач неразрешима, а другая имеет целочисленный оптимальный план. Тогда этот план и значение целевой функции на нем и дают решение исходной задачи. 2. Одна из задач неразрешима, а другая имеет оптимальный план, среди компонент которого есть дробные числа. Тогда рассматриваем вторую задачу и в ее оптимальном плане выбираем одну из компонент, значение которой равно дробному числу, и строим две задачи, аналогичные задачам (I) и (II). 3. Обе задачи разрешимы.

скачать реферат Решение задачи методами линейного, целочисленного, нелинейного и динамического программирования.

При решении некоторых задач линейного программирования бывает необходимо получить целочисленное решение, которое находится методами целочисленного линейного программирования. Задача целочисленного линейного программирования это задача, где некоторые или все переменные должны принимать строго целочисленные значения, а целевая функция и ограничения – линейные. В некоторых задачах целочисленные значения могут быть равны только 0 или 1, тогда такие задачи называются задачами с булевыми переменными. Задачу целочисленного линейного программирования можно решить как задачу линейного программирования, а затем округлить полученное решение. Однако такой способ допустим только при условии, что значения переменных настолько большие, что погрешностью, вызываемой округлением можно пренебречь. Если же в результате решения переменная принимает малое значение, то ее округление может привести к очень далекому от оптимального решения. Применяются два способа решения задач ЦЛП – метод отсечений и метод ветвей и границ. Решение задачи ЦЛП методом отсечения: 1. Решение задачи как задачи ЛП. 2. Если мы получили целочисленное решение, то оно и является решением задачи ЦЛП. 3. Если мы получаем нецелочисленное решение, то мы к системе ограничений задачи ЛП прибавляем такое ограничение, что полученное нецелочисленное оптимальное решение не может содержаться во множестве допустимых решений и, таким образом, формируем новую задачу ЛП и решаем ее.

скачать реферат Оптимизация химического состава сплава

Для линейного программирования используют линейные математические зависимости. Рождение метода линейного программирования связано с именами фон Неймана, Хичкока, Стиглера, которые использования положения теории линейных неравенств и выпуклых множеств, сформулированные в прошлом веке, для оказания помощи руководителям в принятии оптимальных решений. Основная задача линейного программирования была сформулирована в 1947 году Георгом Данцигом из управления ВВС США, который высказал гипотезу, что к анализу взаимосвязей между различными сторонами деятельности крупного предприятия можно подходить с позиций линейного программирования, и что оптимизация программы может быть достигнута максимизацией (минимизацией) линейной целевой функции. В металлургической технологии наибольшее распространение получила задача составления технологических смесей, а конкретно, задача оптимизации химического состава сплавов. Для того, чтобы исследовать метод «Оптимизации химического состава сплава», я воспользовался данными из прокатного цеха НТМК, которые отражают влияние содержания углерода и кремния в стали М74 на ее физические свойства: предел текучести, предел прочности и абсолютное удлинение.

скачать реферат Работа с оптимизатором

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ КЫРГЫЗСКИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКИ Курсовая работа ИНФОРМАЦИОННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ Работа с оптимизатором Бишкек – 2007 Работа с оптимизатором для задач оптимального размещения производства Оптимизатор используется для нахождения оптимальных решений задач линейного программирования. Постановка задачи Требуется найти максимальное или минимальное значение следующей линейной формы: , при следующих ограничениях: или в скалярной форме: Данная задача (если существует решение) решается симплексным методом. Суть ее состоит в том, что, начиная с исходной угловой точки, осуществляется последовательный перебор угловых точек, до тех пор, пока не будет найдено оптимальное решение. Для решения данной задачи с использованием компьютерных технологий в MS EXCEL существует программа-оптимизатор SOLVER (поиск решений). Она позволяет эффективно находить решения для задач линейного программирования со многими переменными. Пример 1: Задача об оптимальном планировании производства. Имеется два вида деталей в количестве 8 и 24 единиц, из которых изготавливаются два вида изделий.

Футбольный мяч "Moscow", 23 см.
Размер: 5 (23 см). Плотность материала: 350 грамм. Материал: TPU+EVA.
729 руб
Раздел: Игрушки, фигурки
Набор цветных карандашей "Progresso", 24 штуки.
Цветные монолитные карандаши в лаковой оболочке. Бездревесные цветные карандаши "Progresso" имеют прочное лаковое покрытие,
793 руб
Раздел: 13-24 цвета
Кружка "Ниндзя".
Всем, кто очарован искусством японских самураев, наверняка понравится этот чайный набор: необычная глазастая кружка в тканевой чёрной
524 руб
Раздел: Кружки
скачать реферат Реструктуризация

Не менее важную роль играет транспортное обеспечение предприятий, при формировании системы которого важно учитывать следующие обстоятельства: специфику деятельности предприятия; необходимость формирования оптимальных – маршрутов движения. В настоящее время на предприятиях существуют, как правило, следующие виды транспортировки грузов: внешние перевозки; межцеховое перемещение грузов; внутрицеховая транспортировка материально – технических ресурсов. Внешние перевозки имеют место при получении ж предприятии необходимых материально-технических ресурсов и доставке потребителям готовой продукции. Обеспечить эффективные грузопотоки можно, используя: кольцевую систему доставки грузов; оптимизацию маршрутов перемещения грузов с помощью решения транспортной задачи линейного программирования; оптимальное сочетание различных видов транспорта с учетом характера груза (автотранспорт, железнодорожный транспорт, авиатранспорт); пакетирование груза (от мини – в виде бандероли, до многотонного контейнера); надежную фирму для выполнения перевозок и пр.

скачать реферат Экзаменационные вопросы и билеты по предмету МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ за весенний семестр 2001 года

114) Решить систему уравнений в точке (1/2,0). Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ Билет № 2019) Дать понятие линейной комбинации векторов. 116) Дать понятие области допустимых планов задачи линейного программирования. 117) Убывание функции z = f(x,y) по переменой х. 118) Производная по направлению функции двух переменных. 119) Привести связь задачи выпуклого программирования и функции Лагранжа. 120) Для задачи линейного программирования Указать, какие ограничения на оптимальном плане выполняются как точные равенства. 121) Проверить на выпуклость множества, точки которого являются решением неравенства (можно геометрически): {(x,y): x2 y2 ( 100}. Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ Билет № 2120) Привести запись системы двух линейных неравенств с двумя неизвестными с условием неотрицательности переменных в векторном виде. 122) Сформулировать условие, связанное со строгой положительностью некоторой координаты, например уi , оптимального решения двойственной задачи линейного программирования.

скачать реферат Билеты по предмету Математические методы в экономике за осенний семестр 2000 года

25. Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ Билет № 9 1) Дать понятие базиса -мерного пространства. 50) Сформулировать свойство целевых функций двойственных задач на оптимальных планах. 51) Что такое принцип классификации по количеству стратегий? Привести примеры. 52) Необходимые условия экстремума функции двух переменных. 53) Свойства задачи выпуклого программирования. 54) В игре двух лиц с нулевой суммой матрица выигрышей равна: Н = Чему равен выигрыш Игрока 1 при оптимальной стратегии? 55) Вычислить значение функции f(x,y) = 20 x y в точке (3,4). Зав. кафедрой Экзаменационный билет по предмету МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ Билет № 10 1) Определить элемент матрицы. 56) Сформулировать условие, связанное со строгой положительностью некоторой координаты, например хj , оптимального решения прямой задачи линейного программирования. 57) Определить выпуклое множество. 58) Частная производная первого порядка по х функции двух переменных.

скачать реферат Экономическая Информатика

Основой классификации являются существенные признаки объектов. Поскольку признаков может быть очень много то и выполненные классификации могут значительно отличаться друг от друга. Любая классификация должна преследовать достижение поставленных целей. Выбор цели классификации определяет набор тех признаков, по которым будут классифицироваться объекты, подлежащие систематизации. Цель нашей классификации - показать, что задачи оптимизации, совершенно различные по своему содержанию, можно решить на ЭВМ с помощью нескольких типов существующего программного обеспечения. Приведем несколько примеров классификационных признаков: 1. Область применения 2. Содержание задачи 3. Класс математической модели Наиболее распространенными задачами оптимизации возникающими в экономике являются задачи линейного программирования. Такая их распространенность объясняется следующим: 1) С их помощью решают задачи распределения ресурсов, к которым сводится очень большое число самых различных задач 2) Разработаны надежные методы их решения, которые реализованы в поставляемом программном обеспечении 3) Ряд более сложных задач сводится к задачам линейного программирования Математическое моделирование в управлении и планировании Один из мощных инструментов которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование.

телефон 978-63-62978 63 62

Сайт zadachi.org.ru это сборник рефератов предназначен для студентов учебных заведений и школьников.