Введение.

Многие задачи, с которыми приходится иметь дело в повседнев­ной практике, являются многовариантными. Среди множе­ства возможных вариантов в условиях рыночных отно­шений приходится отыскивать наилучшие в некотором смысле при ограничениях, налагаемых на природные, эко­номические и технологические возможности. В связи с этим возникла необхо­димость применять для анализа и синтеза экономических ситуаций и систем математические методы и современную вычислительную технику? Такие методы объединяются под общим названием — математическое программирование.

Математическое программирование — область мате­матики, разрабатывающая теорию и численные методы решения многомерных экстремальных задач с ограниче­ниями, т. е. задач на экстремум функции многих пере­менных с ограничениями на область изменения этих переменных.

Функцию, экстремальное значение которой нужно найти в условиях экономических возможностей, называют целевой, показателем эффективности или критерием опти­мальности. Экономические возможности формализуются в виде системы ограничений. Все это составляет матема­тическую модель. Математическая модель задачи — это отражение ори­гинала в виде функций, уравнений, неравенств, цифр и т. д. Модель задачи математического программирования включает:

1)   совокупность неизвестных величин, действуя на которые, систему можно совершенствовать. Их называют планом задачи (вектором управления, решением, управлением, стратегией, поведением и др.);

2)   целевую функцию (функцию цели, показатель эф­фективности, критерий оптимальности, функционал зада­чи и др.). Целевая функция позволяет выбирать наилуч­ший вариант -из множества возможных. Наилучший ва­риант доставляет целевой функции экстремальное значе­ние. Это может быть прибыль, объем выпуска или реализации, затраты производства, издержки обращения, уровень об­служивания или дефицитности, число комплектов, отходы и т. д.;

Эти условия следуют из огра­ниченности ресурсов, которыми располагает общество в любой момент времени, из необходимости удовлетворения насущных потребностей, из условий производственных и технологических процессов. Ограниченными являются не только материальные, финансовые и трудовые ресурсы. Таковыми могут быть возможности технического, техноло­гического и вообще научного потенциала. Нередко по­требности превышают возможности их удовлетворения. Математически ограничения выражаются в виде уравне­ний и неравенств. Их совокупность образует область до­пустимых решений (область экономических возможно­стей). План, удовлетворяющий системе ограничений зада­чи, называется допустимым. Допустимый план, доставляющий функции цели экстремальное значение, на­зывается оптимальным. Оптимальное решение, вообще говоря, не обяза­тельно единственно, возможны случаи, когда оно не су­ществует, имеется конечное или бесчисленное множество оптимальных решений.

Один из разделов математического программирования - линейным программированием.  Методы и модели линейного программирования широко применяются при оптимизации процессов во всех отраслях народного хозяйства: при разработке производственной программы предприятия, распределении ее по исполните­лям, при размещении заказов между исполнителями и по временным интервалам, при определении наилучшего ассортимента выпускаемой продукции, в задачах перспек­тивного, текущего и оперативного планирования и управ­ления; при планировании грузопотоков, определении плана товарооборота и его распределении; в задачах раз­вития и размещения производительных сил, баз и складов систем обращения материальных ресурсов и т. д. Особенно широкое применение методы и модели линейного програм­мирования получили при решении задач экономии ресур­сов (выбор ресурсосберегающих технологий, составление смесей, раскрой материалов), производственно-транспорт­ных и других задач.

Начало линейному программированию было положено в 1939 г. советским математиком-экономистом Л. В. Кан­торовичем в работе «Математические методы организации и планирования производства». Появление этой работы открыло новый этап в применении математики в эконо­мике. Спустя десять лет американский математик Дж. Данциг разработал эффективный метод решения данного класса задач — симплекс-метод. Общая идея симплексного метода (ме­тода последовательного улучшения плана) для решения ЗЛП состоит в следующем:

1)   умение находить начальный опорный план;

2)   наличие признака оптимальности опорного пла­на;

3)   умение переходить к нехудшему опорному плану.


§1.Задача линейного программирования и свойства ее решений.

1.1 Понятие линейного программирования. Линейное про­граммирование—раздел математического программирования, применяемый при разработке методов отыскания экстремума линейных функций нескольких переменных при линейных дополни­тельных ограничениях, налагаемых на переменные. По типу решаемых задач его методы разделяются на уни­версальные и специальные. С помощью универсальных методов могут решаться любые задачи линейного про­граммирования (ЗЛП). Специальные методы учитывают особенности модели задачи, ее целевой функции и системы ограничений.

Особенностью задач линейного программирования является то, что экстремума целевая функция достигает на границе области допустимых решений. Классические же методы дифференциального исчисления связаны с на­хождением экстремумов функции во внутренней точке области допустимых значений. Отсюда — необходимость разработки новых методов.

Формы записи задачи линейного программирования:

Общей задачей линейного программирования называют задачу

(1)

при ограничениях

(2)

(3)

(4)

(5)

- произвольные  (6)

где - заданные действительные числа; (1) – целевая функция; (1) – (6) –ограничения;

 - план задачи.


Информация о работе «Анализ экономических задач симплексным методом»
Раздел: Экономико-математическое моделирование
Количество знаков с пробелами: 33979
Количество таблиц: 2
Количество изображений: 2

Похожие работы

Скачать
34881
6
0

... во многих экономических задачах, приводит к линейной функции с линейными ограничениями, наложенными на неизвестные. 2. Области применения и ограничения использования линейного программирования для решения экономических задач Особенно широкое применение методы и модели линейного программирования получили при решении задач экономии ресурсов (выбор ресурсосберегающих технологий, составление ...

Скачать
23748
27
0

... строки и каждого столбца таблицы (матрицы) определяют спе­циальные числа, называемые потенциалами. С помощью этих потен­циалов можно установить, нужно ли заполнять свободную клетку матрицы или ее нужно оставить незаполненной. Для решения задач методом потенциалов исходный план дол­жен иметь количество заполненных клеток m + n – 1 (m - число строк, n - число столбцов). Если план не отвечает этим ...

Скачать
47200
25
1

... рулонов, при котором все поступающие специальные заявки будут выполнены при минимальных затратах бумаги. Графический метод решения задач линейного программирования   1. Область решений линейных неравенств. Пусть задано линейное неравенство с двумя переменными  и (1) Если величины  и  рассматривать как координаты точки плоскости, то совокупность точек ...

Скачать
38887
29
13

... разрабатываются методы отыскания экстремальных значений целевой функции среди множества ее возможных значений, определяемых ограничениями. Наличие ограничений делает задачи математического программирования принципиально отличными от классических задач математического анализа по отысканию экстремальных значений функции. Методы математического анализа для поиска экстремума функции в задачах ...

0 комментариев


Наверх