Читать курсовая по финансовому менеджменту, финансовой математике: "Решение транспортной задачи распределения методом потенциалов" Страница 1

(Назад) (Cкачать работу)

Руководство пользователя

Заключение

Список используемой литературы

Линейное программирование (ЛП) - наука о методах исследования и нахождения экстремумов линейной функции, на неизвестные которой наложены линейные ограничения. То есть, задача линейного программирования, это нахождение минимального или максимального значения линейной функции с учётом системы из линейных уравнений-ограничений. Всё вместе это даёт математическую модель, какого-либо экономического процесса.

Экономико-математическая модель - это математическое описание экономического процесса или объекта. Такие модели используются для исследований и анализа экономических процессов.

Все задачи линейного программирования можно разделить на следующие группы:

задачи об использовании ресурсов, сырья, планирования производства;задачи составления рациона Задачи об использовании мощностей, загрузке оборудования Задачи о раскрое материалов Транспортные задачи

Их рассмотрение здесь не приведено, так как не является необходимым для данного проекта.

Но надо представлять общую задачу линейного программирования (ОЗЛП), так как для составления алгоритма необходимо понимать математический смысл решения задачи. Ниже, приведено математическое описание общего вида задачи линейного программирования.

Пример геометрического представления области допустимых решений задачи, где F - линия целевой функции, F=0 начальное положение функции, F=Fmax оптимальное положение функции, A, B, C, D, E - вершины многоугольника.

Причём, как правило, оптимальное решение это одна из его вершин. А поиск оптимума выражается в переходе от одной вершины к другой и выборе оптимальной.

Рассмотрена основная теоремы линейного программирования, из которой следует, что если задача линейного программирования имеет оптимальное решение, то оно соответствует хотя бы одной угловой точке многогранника решений и совпадает, по крайней мере, с одним из допустимых базисных решений системы ограничений. Там же был указан путь решения любой задачи линейного программирования: перебрать конечное число допустимых базисных решений системы ограничений и выбрать среди них то, на котором функция цели принимает оптимальное решение. Геометрически это соответствует перебору всех угловых точек многогранника решений. Такой перебор в конце концов приведет к оптимальному решению (если оно существует), однако его практическое осуществление связано с огромными трудностями, так как для реальных задач число допустимых базисных решений хотя и конечно, но может быть чрезвычайно велико.

Число перебираемых допустимых базисных решений можно сократить, если производить перебор не беспорядочно, а с учетом изменений линейной функции, т.е. добиваясь того, чтобы каждое следующее решение было "лучше" (или, по крайней мере, "не хуже"), чем предыдущее, по значениям линейной функции (увеличение ее при отыскании максимума F-> max, уменьшение — при отыскании минимума F-> min).

Похожие работы