Реферат: Компьютерное математическое моделирование в экономике

Введение…………………………………………………….….……..3

1. Постановка задачи линейного программирования….…...4

2. Симплекс-метод……………………………………………14

3. Контрольные вопросы и задания…………………………21

Заключение……………………………………………….…………..24

Литература…………………………………………………….………25

Введение

В последние годы мы особенно отчетливо ощутили, что нет ничего важнее для общества, чем здоровая экономика. Научное исследование основ функционирования экономики – сложная и интересная деятельность. Математические методы в ней играют возрастающую с каждым десятилетием роль, а реализация возникающих при этом математических моделей и получение практически важных результатов невозможны без ЭВМ.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

В данном параграфе рассматривается лишь один из разделов - оптимальное пла­нирование - и внутри него одна из моделей, так называемое, линейное программи­рование. Это связано с относительной простотой и ясностью как содержательной постановки соответствующих задач, так и методов решения. О таких интересных, но более сложных проблемах, как выпуклое программирование, динамическое программирование, теория игр мы лишь упомянем, отсылая читателей за подроб­ностями к специальной литературе. Отметим еще, что термин «программирование» в названии этих разделов теории оптимального планирования весьма условен, связан с историческими обстоятельствами и к программированию в общепринятом сейчас смысле прямого отношения не имеет.

Общеизвестно, сколь важно для решения экономических задач планирование - как при рыночной, так и при плановой экономике. Обычно для решения экономи­ческой проблемы существует много способов (стратегий), отнюдь не равноценных по затратам финансов, людских ресурсов, времени исполнения, а также по дости­гаемым результатам. Наилучший из способов (по отношению к выбранному критерию - одному или нескольким) называют оптимальным. Приведем простей­ший пример такого рода задач.

Пример 1 . На некотором предприятии могут выпускать изделия двух видов (например, мотоциклы и велосипеды). В силу ограниченности возможностей сборочного цеха в нем могут собирать за день либо 25 мотоциклов (если не собирать вообще велосипеды), либо 100 велосипедов (если не собирать вообще мотоциклы), либо какую-нибудь комбинацию тех и других, определяемую прием­лемыми трудозатратами. Склад может принять не более 70 изделий любого вида в сутки. Известно, что мотоцикл стоит в 2 раза дороже велосипеда. Требуется найти такой план выпуска продукции, который обеспечил бы предприятию наиболь­шую выручку.

Такого рода задачи возникают повседневно в огромном количестве, но в реаль­ности число изделий гораздо больше двух, да и дополнительных условий тоже больше. Решить подобную задачу путем перебора всех мыслимых вариантов часто невозможно даже на ЭВМ. В нашем примере, однако, в ЭВМ нет необходимости - задача решается очень легко.

????????? ????? ??????????? ?? ???? ?????????? ?, ??????????? - ?. ????? ?₁ - ????? (? ?????), ???????? ?? ???????????? ?????? ?????????, ? ?₂ - ?????? ???????????. ?? ??????? ?????? ???????, ??? ?₁ = 4?₂ . ???? ????? ???????? ?????????????, ??, ????????, ??? ????????????? ??????? ????? ???????

или

Но – 24/т₂ - число максимально производимых велосипедов, равное 100. Итак, воз­можности производства определяют условие

??? ???? ??????? - ???????????? ??????? ??????:

Обозначим цену мотоцикла а₁ (руб.), цену велосипеда - а₂ (руб.). По условию a₁ = 2а₂ . Общая цена дневной продукции

????????? ?₂ - ???????? ????????????? ?????????, ?? ??????????? ???????? ??????? ?????????? ?? ????????

Итак, учитывая все условия задачи, приходим к ее математической модели: сре­ди неотрицательных целочисленных решений системы линейных неравенств

(7.71)

найти такое, которое соответствует максимуму линейной функции

f = 2х + у. (7.72)

Проще всего решить эту задачу чисто геометрически. Построим на плоскости (х, у) область, соответствующую неравенствам (7.71) и условию неотрицательности х и у. Эта область выделена на рис.1 жирной линией. Всякая ее точка удовлетво­ряет неравенствам (7.71) и неотрицательности переменных. Пунктирные линии на рисунке - семейство прямых, удовлетворяющих уравнению f = 2х + у = с (с разны­ми значениями константы с ). Вполне очевидно, что наибольшему возможному значению f, совместному с предыдущими условиями, соответствует жирная пунк­тирная линия, соприкасающаяся с областью М в точке Р.

25

О 10 20 30 40 50 60 70 80

Рис. 1. Графическое решение задачи об оптимальном плане производства (к примеру 1)

Этой линии соответствует значение f = 80. Пунктирная линия правее хоть и соответствует большему значениюf , но не имеет общих точек с М, левее - меньшим значениям f . Координаты точки Р (10, 60) - искомый оптимальный план производства.

Отметим, что нам «повезло» - решение (х, у) оказалось целочисленным. Если бы прямые

пересеклись в точке с нецелочисленными координатами, мы бы столкнулись со значительными проблемами. Еще больше их было бы, если бы наш завод выпускал три и более видов продукции.

Прежде чем обсуждать возникающие при этом математические проблемы, дадим формулировки нескольких классических задач линейного программирования в общем виде.

Пример 2 . Транспортная задача. Некий продукт (например, сталь) вырабатыва­ется на m заводах Р₁ , Р₂ , ..., Р_m , причем ежемесячная выработка составляет a₁ , а₂ , …, а_m тонн, соответственно. Пусть эту сталь надо доставить на предприятия Q₁ , Q₂ , ..., Q_k (всего k), причем b₁ , b₂ , ..., b_k - ежемесячная потребность этих предприятий. Наконец, пусть задана стоимость c_ij перевозки одной тонны стали с завода P_i на предприятие Q_J . Естественно считать, что общее производство стали равно суммар­ной потребности в ней:

a₁ + a₂ + … + a_m = b₁ + b₂ + … + b_k (7.73)

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--