Сутність економіко-математичної моделі.
Кожна економічна система має певну мету свого функціонування. Це може бути, наприклад, отримання максимуму чистого прибутку. Ступінь досягнення мети, здебільшого, має кількісну міру, тобто може бути описаний математично.
Нехай F — вибрана мета (ціль). За цих умов вдається, як правило, встановити залежність між величиною F, якою вимірюється ступінь досягнення мети, вхідними змінними та параметрами системи:
F = f (x1, x2, ..., xn; y1, y2, ..., ym; c1, c2, ..., cl). (1.1)
Функцію F називають цільовою функцією, або функцією мети. Для економічної системи це є функція ефективності її функціонування та розвитку, оскільки значення F відображує ступінь досягнення певної мети.
У загальному вигляді задача математичного програмування формулюється так:
Знайти такі значення керованих змінних xj, щоб цільова функція набувала екстремального (максимального чи мінімального значення).
Отже, потрібно відшукати значення
. (1.2)
Можливості вибору xj завжди обмежені зовнішніми щодо системи умовами, параметрами виробничо-економічної системи тощо.
Наприклад, площа посіву озимої пшениці обмежена наявністю ріллі та інших ресурсів, сівозмінами, можливістю реалізації зерна, необхідністю виконання договірних зобов’язань тощо. Ці процеси можна описати системою математичних рівностей та нерівностей виду: (1.3)
Тут набір символів ( , =, ) означає, що для деяких значень поточного індексу і виконуються нерівності типу , для інших — рівності (=), а для решти — нерівності типу .
Система (1.3) називається системою обмежень, або системою умов задачі. Вона описує внутрішні технологічні та економічні процеси функціонування й розвитку виробничо-економічної системи, а також процеси зовнішнього середовища, які впливають на результат діяльності системи. Для економічних систем змінні xj мають бути невід’ємними: . (1.4)
Залежності (1.2)—(1.4) утворюють економіко-математичну модель економічної системи. Розробляючи таку модель, слід дотримуватись певних правил:
1. Модель має адекватно описувати реальні технологічні та економічні процеси.
2. У моделі потрібно враховувати все істотне, суттєве в досліджуваному явищі чи процесі, нехтуючи всім другорядним, неістотним у ньому. Математичне моделювання — це мистецтво, вузька стежка між переспрощенням та переускладненням. Справді, прості моделі не забезпечують відповідної точності, і «оптимальні» розв’язки за такими моделями, як правило, не відповідають реальним ситуаціям, дезорієнтують користувача, а переускладнені моделі важко реалізувати на ЕОМ як з огляду на неможливість їх інформаційного забезпечення, так і через відсутність відповідних методів оптимізації.
3. Модель має бути зрозумілою для користувача, зручною для реалізації на ЕОМ.
4. Необхідно, щоб множина змінних xj була не порожньою. З цією метою в економіко-математичних моделях за змоги слід уникати обмежень типу «=», а також суперечливих обмежень. Наприклад, ставиться обмеження щодо виконання контрактів, але ресурсів недостатньо, аби їх виконати. Якщо система (1.3), (1.4) має єдиний розв’язок, то не існує набору різних планів, а отже, й задачі вибору оптимального з них.
- Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- Сутність економіко-математичної моделі.
- Необхідність використання математичного моделювання економічних процесів
- 7.Способи перевырки адекватносты економыко-математичних моделей
- 8.Поняття адаптацыъ та адаптивних систем
- 9.Сутність оптимізаційних моделей. Приклади економічних задач математичного програмування
- 10. Загальна постановка задачі лінійного програмування. Приклади економічних задач лінійного програмування.
- 11. Модель задачі лінійного програмування в розгорнутому і скороченому вигляді, а також в матричній і векторній формах.
- 12. Властивості розв’язків задачі лінійного програмування. Геометрична інтерпретація задач лінійного програмування.
- 13.Означення планів задачі лінійного програмування (допустимий, опорний, оптимальний).
- 14.Побудова опорного плану задачі лінійного програмування, перехід до іншого опорного плану.
- 15.Теорема про оптимальність розв’язку задачі лінійного програмування симплекс-методом.
- 16. Знаходженння розв’язку задачі лінійного програмування. Алгоритм симплексного методу.
- 17. Симплексний метод із штучним базисом. Ознака оптимальності плану із штучним базисом.
- 18.Двоїста задача. Правила побудови двоїстої задачі. Симетричні й несиметричні двоїсті задачі.
- 19. Економічний зміст двоїстої задачі й двоїстих оцінок.
- 20. Теореми двоїстості, їх економічна інтерпретація.
- 21.Застосування теорем двоїстості в розв’язуванні задач лінійного програмування.
- 23. Аналіз обмежень дефіцитних і недефіцитних ресурсів
- 24. Аналіз коефіцієнтів цільової функції задач лінійного програмування.
- 26. Геометрична інтерпретація задачі цілочислового програмування.
- 27. Метод Гоморі
- 28. Постановка задачі нелінійного програмування, математична модель. Геометрична інтерпретація.
- 29. Графічний метод розв’язування задач нелінійного програмування.
- 30.Метод множників Лагранжа. Теорема Лагранжа. Алгоритм розв’язування задачі на безумовний екстремум.
- 1. Принципи моделювання соціально-економічних систем і процесів.
- 2. Сутність економіко-математичної моделі.