Построение экономической модели с использованием симплекс-метода

Построение экономической модели с использованием симплекс-метода

Курсовая работа

Тема: Построение экономической модели с использованием симплекс-метода .

                                                      Работу выполнил

                                                      студент УТФ-4-2 

                                                     Кулаков О. А.

Оглавление .

Введение

Моделирование  как метод научного познания.

Введение в симплекс-метод

1. Словесное описание

2. Математическое описание

3. Ограничения

4. Переменные

5. Целевая функция

Симплекс-метод .

1. Представление пространства решений стандартной задачи линейного программирования

2. Вычислительные процедуры симплекс-метода

Анализ результатов .

1. Оптимальное решение

2. Статус ресурсов

3. Ценность ресурса

4. Максимальное изменение запаса ресурса

5. Максимальное изменение коэффициентов удельной

прибыли ( стоимости )

Моделирование  как метод научного познания.

     Моделирование в научных исследованиях  стало  применяться еще в  глубокой  древности  и постепенно захватывало все новые области научных знаний :  техническое  конструирование ,  строительство и архитектуру , астрономию , физику , химию , биологию и , наконец , общественные науки .  Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в .  Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками .  Отсутствовала единая система понятий, единая терминология . Лишь постепенно стала осознаваться  роль  моделирования как универсального метода научного познания .

     Термин "модель"  широко  используется  в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество  смысловых  значений . Рассмотрим  только такие "модели",  которые являются инструментами получения знаний .

     Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект,  который в  процессе  исследования  замещает  объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале .

     Под моделирование понимается процесс построения , изучения и применения моделей .  Оно тесно связано с такими категориями , как абстракция , аналогия , гипотеза и др . Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций ,  и умозаключения по аналогии,  и  конструирование научных гипотез.

     Главная особенность моделирования в том ,  что  это  метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей .  Модель выступает как своеобразный инструмент  познания ,  который исследователь ставит  между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект .  Именно эта  особенность метода моделирования  определяет специфические формы использования абстракций ,  аналогий , гипотез , других категорий и методов познания .

     Необходимость использования метода моделирования  определяется тем,  что  многие объекты ( или проблемы ,  относящиеся к этим объектам ) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

     Моделирование - циклический процесс . Это означает , что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй ,  третий и т.д.  При этом знания об исследуемом объекте  расширяются  и точняются, а исходная модель постепенно совершенствуется . Недостатки , обнаруженные  после  первого  цикла   моделирования , бусловленные малым  знанием  объекта  и ошибками в построении модели , можно исправить в последующих  циклах .  В  методологии моделирования , таким образом , заложены большие возможности саморазвития .

Словесное описание

            Фирма , производящая некоторую продукцию осуществляет её рекламу двумя способами через радиосеть и через телевидение . Стоимость рекламы на радио обходится фирме в 5 $ , а стоимость телерекламы - в 100$  за минуту .

            Фирма готова тратить на рекламу по 1000 $ в месяц . Так же известно ,  что фирма готова рекламировать свою продукцию по радио по крайней мере в 2 раза чаще , чем по телевидению .

             Опыт предыдущих лет показал , что телереклама приносит в 25 раз больший сбыт продукции нежели радиореклама .

              Задача заключается в правильном распределении финансовых средств фирмы .

Математическое описание .

X1 - время потраченное на радиорекламу .

X2 - время потраченное на телерекламу   .

Z - искомая целевая функция , оражающая максимальный сбыт от 2-ух видов рекламы .

X1=>0 , X2=>0 , Z=>0 ;

Max Z = X1 + 25X2 ;

5X1 + 100X2 <=1000 ;

X1 -2X2 => 0

Использование графического способа удобно только при решении задач ЛП с двумя переменными . При большем числе переменных необходимо применение алгебраического аппарата . В данной главе рассматривается общий метод решения задач ЛП , называемый симплекс-методом .

            Информация , которую можно получить с помощью симплекс-метода , не ограничивается лишь оптимальными значениями переменных . Симплекс-метод фактически позволяет дать экономическую интерепритацию полученного решения и провести анализ модели на чувствительность .

           Процесс решения задачи линейного программирования носит итерационный характер : однотипные вычислительные процедуры в определенной последовательности повторяются до тех пор , пока не будет получено оптимальное решение . Процедуры , реализуемые в рамках симплекс-метода , требуют применения вычислительных машин - мощного средства решения задач линейного программирования .

           Симлекс-метод - это характерный пример итерационных вычислений , используемых при решении большинства оптимизационных задач . В данной главе рассматриваются итерационные процедуры такого рода , обеспечивающие решение задач с помощью моделей исследования операций . 

          В гл 2 было показано , что правая и левая части ограничений линейной модели могут быть связаны знаками <= , = и => . Кроме того , переменные , фигурирующие в задачах ЛП , могут быть неотрицательными или не иметь ограничения в знаке . Для построения общего метода решения задач ЛП соответствующие модели должны быть представлены в некоторой форме , которую назовем стандатрной формой линейных оптимизационных моделей . При стандартной форме линейной модели

1.    Все ограничения записываются в виде равенств с неотрицательной правой частью ;

2.    Значения всех переменных модели неотрицательны ;

3.    Целевая функция подлежит максимизации или минимизации .

Покажем , каким образом любую линейную модель можно привести к стандартной .

           Ограничения  

1.    Исходное ограничение , записанное в виде неравенства типа <= ( =>) ,

можно представить в виде равенства , прибавляя остаточную переменную к левой части ограничения ( вычитая избыточную переменную из левой части ) .

      Например , в левую часть исходного ограничения

5X1 + 100X2 <= 1000

вводистя остаточная переменная S1 > 0 , в результате чего исходное неравенство обращается в равенство

5X1 + 100X2 + S1 = 1000 , S1 => 0

Если исходное ограничение определяет расход некоторого ресурса , переменную S1 следует интерпретировать как остаток , или неиспользованную часть , данного ресурса .

      Рассмотрим исходное ограничение другого типа :

X1 - 2X2 => 0

Так как левая часть этого ограничения не может быть меньше правой , для обращения исходного неравенства в равенство вычтем из его левой части избыточную переменную S2 > 0 . В результате получим

X1 - 2X2 - S2 = 0 , S2 => 0

2.   Правую часть равенства всегда можно сделать неотрицательной , умножая оби части на -1 .

Например равенство  X1 - 2X2 - S2 = 0 эквивалентно равенству - X1 + 2X2 + S2 = 0

3.   Знак неравенства изменяется на противоположный при умножении обеих частей на -1 .

     Например можно вместо 2 < 4 записать - 2 > - 4 , неравенство X1 - 2X2 <= 0 заменить на - X1 + 2X2 => 0

         Переменные

      Любую переменную Yi , не имеющую ограничение в знаке , можно представить как разность двух неотрицательных переменных :

Yi=Yi’-Yi’’, где Yi’,Yi’’=>0.

Такую подстановку следует использовать во всех ограничениях , которые содержат исходную переменную Yi , а также в выражении для целевой функции .

      Обычно находят решение задачи ЛП , в котором фигурируют переменные Yi’ и Yi’’ , а затем с помощью обратной подстановки определяют величину Yi . Важная особенность переменных Yi’ и Yi’’ состоит в том , что при любом допустимом решении только одна из этих переменных может принимать положительное значение , т.е. если Yi’>0 , то Yi’’=0, и наоборот . Это позволяет рассматривать Yi’ как остаточную переменную , а Yi’’ - как избыточную переменную , причем лишь одна из этих переменных может принимать положительное значение . Указанная закономерность широко используется в целевом программировании и фактически является предпосылкой для использования соответсвующих преобразований в задаче 2.30

         Целевая функция

      Целевая функция линейной оптимизационной модели , представлена в стандартной форме , может подлежать как максимизации , так и минимизации . В некоторых случаях оказывается полезным изменить исходную целевую функцию .

      Максимизация некоторой функции эквивалентна минимизации той же функции , взятой с противоположным знаком , и наоборот . Например максимизация функции

Z = X1 + 25X2

эквивалентна минимизации функции

( -Z ) = -X1 - 25X2

Эквивалентность означает , что при одной и той же совокупности ограничений оптимальные значения X1 , X2 , в обоих случаях будут одинаковы . Отличие заключается только в том , что при одинаковых числовых значениях целевых функций их знаки будут противоположны .

Симплекс-метод .

              В вычислительной схеме симплекс-метода реализуется упорядоченный процесс , при котором , начиная с некоторой  исходной допустимой угловой точки ( обычно начало координат ) , осуществляются последовательные переходы от одной допустимой экстремальной точки к другой до тех пор , пока не будет найдена точка , соответствующая оптимальному решению .

               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 .