Тема 2 Линейное программирование
Задачи линейного программирования были первыми, подробно изученными задачами поиска экстремума функций при наличии ограничений типа неравенств. В 1820 г. Ж. Фурье и затем в 1947 г. Дж. Данциг предложил метод направленного перебора смежных вершин в направлении возрастания целевой функции — симплекс-метод, ставший основным при решении задач линейного программирования.
Присутствие в названии термина «программирование» объясняется тем, что первые исследования и первые приложения линейных оптимизационных задач были в сфере экономики, так как в английском языке слово «programming» означает планирование, составление планов или программ. Вполне естественно, что терминология отражает тесную связь, существующую между математической постановкой задачи и её экономической интерпретацией (изучение оптимальной экономической программы). Термин «линейное программирование» был предложен Дж. Данцигом в 1949 г. для изучения теоретических и алгоритмических задач, связанных с оптимизацией линейных функций при линейных ограничениях. Поэтому наименование «Математическое программирование» связано с тем, что целью решения задач является выбор оптимальной программы действий.
Выделение класса экстремальных задач, определяемых линейным функционалом на множестве, задаваемом линейными ограничениями, следует отнести к 30-м годам ХХ столетия. Одними из первых, исследовавшими в общей форме задачи линейного программирования, были: Джон фон Нейман, знаменитый математик и физик, доказавший основную теорему о матричных играх и изучивший экономическую модель, носящую его имя; советский академик, лауреат Нобелевской премии (1975 г.) Л. В. Канторович, сформулировавший ряд задач линейного программирования и предложивший (1939 г.) метод их решения (метод разрешающих множителей), незначительно отличающийся от симплекс-метода.
В 1931 г. венгерский математик Б. Эгервари рассмотрел математическую постановку и решил задачу линейного программирования, имеющую название «проблема выбора», метод решения получил название «венгерского метода».
Л. В. Канторовичем совместно с М. К. Гавуриным в 1949 г разработан метод потенциалов, который применяется при решении транспортных задач. В последующих работах Л. В. Канторовича, В. С. Немчинова, В. В. Новожилова, А. Л. Лурье, А. Брудно, А. Г. Аганбегяна, Д. Б. Юдина, Е. Г. Гольштейна и других математиков и экономистов получили дальнейшее развитие как математическая теория линейного и нелинейного программирования, так и приложение её методов к исследованию различных экономических проблем. Методам линейного программирования посвящено много работ зарубежных ученых. В 1941 г. Ф. Л. Хитчкок поставил транспортную задачу. Основной метод решения задач линейного программирования — симплекс-метод — был опубликован в 1949 г Дж. Данцигом. Дальнейшее развитие методы линейного и нелинейного программирования получили в работах Г. Куна (англ.), А. Таккера (англ.), Гасса (Gass S. I.), Чарнеса (Charnes A.), Била (Beale E. M.) и др.
Причины распространения линейного программирования
• математические модели большого числа экономических задач линейны относительно определяемых переменных;
• задачи такого типа наиболее распространены и изучены;
• некоторые задачи, которые не являются линейными, после некоторого преобразования могут быть сведены к задачам ЛП;
• много задач ЛП, реализованных в на ПК, находят широкое применение в экономической практике.
Составные части экономико-математической модели задачи ЛП
1) Целевая функция, оптимум которой необходимо найти;
2) Ограничения на переменные задачи в виде линейной системы неравенств (уравнений);
3) Условия неотрицательности пременных.
- Введение
- Тема 1 Математическое программирование и оптимизация
- 1.1 Эволюция развития математических методов и моделей в экономике
- 1.2 Классификация экономико-математических моделей
- 1.3 Математическое программирование
- 1.4 Оптимизация в математике и ее методы
- 1.5 Метод Монте-Карло
- 1.5.1 Алгоритм Бюффона для определения числа Пи
- 1.5.2 Связь стохастических процессов и дифференциальных уравнений
- 1.5.3 Рождение метода Монте-Карло в Лос-Аламосе
- 1.5.4 Дальнейшее развитие и современность
- 1.5.5 Интегрирование методом Монте-Карло
- 1.5.6 Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования
- 1.5.7 Геометрический алгоритм Монте-Карло интегрирования
- Тема 2 Линейное программирование
- 2.1 Общая задача линейного программирования
- 2.2 Основная задача лп (озлп)
- 2.3 Симплекс-метод линейного программирования
- 2.4 Двойственные задачи линейного программирования
- 2.5 Целочисленное линейное программирование
- 2.6 Параметрическое линейное программирование
- 2.7 Дробно-линейное программирование
- 2.8 Блочное программирование
- 2.9 Теория графов
- 2.10 Транспортная задача
- 2.10.1 Общая характеристика транспортной задачи
- 2.10.2 Математическая модель транспортной задачи
- Тема 3 Нелинейное программирование
- 3.1 Методы нелинейного программирования
- 3.2 Метод множителей Лагранжа
- 3.3 Сепарабельное программирование
- 3.4 Выпуклое программирование
- 3.5 Квадратичное программирование
- 3.6 Геометрическое программирование
- 3.7 Динамическое программирование
- 3.8 Стохастическое программирование
- Тема 4 Межотраслевой баланс и сетевое моделирование
- 4.1 Задача межотраслевого баланса
- 4.2 Балансовая модель Леонтьева
- 4.3 Модели межотраслевого баланса в планировании инновационных программ
- 4.3.1 Однопродуктовая динамическая макроэкономическая модель
- 1) Открытая однопродуктовая динамическая модель Леонтьева
- 2) Замкнутая однопродуктовая модель Леонтьева
- 4.4 Сетевая модель данных
- 4.4.1 Историческая справка
- 4.4.2 Основные элементы сетевой модели данных
- 4.4.3 Особенности построения сетевой модели данных
- 4.4.4 Операции над данными сетевой модели
- 4.4.5 Использование сетевой модели
- 4.5 Сетевой график
- 4.6 Методика составления сетевого графика
- 5. Задачи оптимального проектирования
- 5.1. Постановка задачи оптимального проектирования
- 5.1.1. Основные понятия и определения
- 5.2. Пример задачи оптимального проектирования
- 5.3. Классификация задач оптимального проектирования
- Первая постановка
- 5.4 Определение уравнений линейной регрессии
- 5.7. Методика получения исходных данных
- 5.3. Решение задач оптимального проектирования
- 5.3.1. Оптимизация параметров изделия