курсовая работа математические методы и модели

вебкам студия барнаул работа

Работа для девушек в Самаре Кратко Список. Самарская область Самара

Курсовая работа математические методы и модели работа по вемкам в сатка

Курсовая работа математические методы и модели

ДЕВУШКИ ЛЮБЯТ ВЕБКАМ ЭРОТИКА НА РАБОТЕ

Кафедра «Стратегический менеджмент». Задача линейного программирования. Построение экономико-математической задачи. Решение с помощью пакета WinQSB. Известно, что решения, обоснованные математически, значительно эффективнее тех, которые принимаются лишь с опорой на опыт и интуицию.

Для математического обоснования решений используются методы исследования операций, требующие громоздких математических расчетов с использованием современной вычислительной техники. За последнее время было создано много новых программ, предназначенных для использования при выработке управленческих решений. Однако, наряду со специальными программами и их пакетами, при обосновании решений по-прежнему широко используется программа Microsoft Ехсеl 1 , но в данном курсовом проекте работа строится на основе ППП WinQSB специально выпущенном на х битную модель Windows 7.

Цель данного курсового проекта — показать, на каком уровне находится знание ППП WinQSB, а так же конечно найти оптимальное решение поставленной задачи. В курсовом проекте поставлены точные задачи, которые влекут за собой определенные требования, а именно:.

Получаемая прибыль должна быть максимальной. Используемые ресурса должны быть израсходованы на максимальном уровне. Для решения поставленных задач используется изначальная таблица, которая любезно была предоставлена преподавателем. Выбранный мною вариант для решения — ый. Нормы расхода ресурсов, прибыль, получаемая от реализации единицы продукции, значения ожидаемого спроса на продукцию, наличие ресурсов в планируемом периоде, убытки от недоиспользования ресурсов представлены в таблице Исходные данные.

Норма расхода ресурсов на единицу продукции,. Убытки от недоиспользования единицы ресурса, тыс. Мой первый шаг в курсовом проекте — это подставить номер моего варианта вместо N, тем самым мы получаем исходные данные, которые будут использоваться для решения задачи.

Данные которые я получаю при подстановке своего варианта приведены в таблице 2. Таблица 2. Полученные данные для решения задачи. Минимальная величина спроса, ед. Максимальная величина спроса, ед. Линейное программирование — это направление математического программирования, изучающее методы решения экстремальных задач, которые характеризуются линейной зависимостью между переменными и линейным критерием.

Необходимым условием постановки задачи линейного программирования являются ограничения на наличие ресурсов, величину спроса, производственную мощность предприятия и другие производственные факторы. Сущность линейного программирования состоит в нахождении точек наибольшего или наименьшего значения некоторой функции при определенном наборе ограничений, налагаемых на аргументы и образующих систему ограничений , которая имеет, как правило, бесконечное множество решений.

Каждая совокупность значений переменных аргументов функции F , которые удовлетворяют системе ограничений, называется допустимым планом задачи линейного программирования. Функция F , максимум или минимум которой определяется, называется целевой функцией задачи. Допустимый план, на котором достигается максимум или минимум функции F , называется оптимальным планом задачи. Система ограничений, определяющая множество планов, диктуется условиями производства. Задачей линейного программирования ЗЛП является выбор из множества допустимых планов наиболее выгодного оптимального.

Математическая модель любой задачи линейного программирования включает в себя:. Требуется определить план выпуска четырех видов продукции, обеспечивающий максимальную прибыль от ее реализации. На изготовление этой продукции расходуются три вида ресурсов R.

С учетом рыночного спроса и производственно-технологических возможностей заданы предельные границы выпуска каждого вида продукции. Эти границы, наличие и нормы расхода ресурсов, а также маржинальная прибыль разность между выручкой и переменными издержками на единицу продукции приведены в таблице:. Построим математическую модель задачи, обозначив количество выпускаемых изделий через х 1 , х 2 , х 3 , х 4 , а целевую функцию валовую маржинальную прибыль — через F:.

Граничные условия:. Решения, удовлетворяющие системе ограничений условий задачи и требованиям не отрицательности, называются допустимыми , а решения, удовлетворяющие одновременно и требованиям максимизации целевой функции, - оптимальными.

Выше описанная задача линейного программирования представлена в общей форме, но мне следует представить задачу в канонической форме. В канонической форме задача является задачей на максимум некоторой линейной функции F , ее система ограничений состоит только из равенств уравнений. Для этого мне необходимо ввести дополнительные переменные.

На данном этапе следует представить задачу в канонической форме. Для того, чтобы реализовать данное действие, следует добавить дополнительные переменные. Получаем систему уравнений:. Аналогично будет и для других уравнений. При этом необходимо ввести в целевую функцию издержки «убытки от недоиспользования ресурса» , которые были нам даны в изначальном условии, поэтому целевая функция будет следующей:.

Следующий шаг — это выбор матричной формы задачи. Был произведен ввод данных на основе ограничений. Матричная форма. В строке Variable — имена переменных. У нас это вид производимой продукции. В строке Mахimize — коэффициенты целевой функции, показывает степень зависимости между изменяемой и целевой ячейками.

В строках С1, С2, С3 — названия ограничений. В соответствующих строках вводятся коэффициенты этих ограничений, за которыми следуют их знаки в столбце Direction и правые части в столбце R. Это норма расхода ресурсов на единицу производимой продукции с использованием конкретного ресурса при наличии этих ресурсов. LowerBound и UpperBound — строки для задания граничных условий: нижние границы переменных и верхние нижние границы переменных, соответственно.

Верхние и нижние границы показывают, в каких пределах мы можем изменять количество расхода ресурсов. В строке Variable Туре указан заданный тип переменных: Continuous Непрерывная. Задача линейного программирования в стандартной форме. Теперь можно приступить к нахождению решения задачи. При этом задача решается симплексным методом, если все переменные определены как непрерывные.

По окончании решения появилось сообщение о том, что задача решена The Problem is solved. Под оптимальным производственным планом можно понимать такой объем выпуска продукции, при котором будут обеспечиваться планы производства продукции, а также затраты на производство оказываются минимальными. После того, как завершен этап по построению задачи линейного программирования в стандартной форме, мы получаем сводный отчет, который показывает большие сведения о найденном решении. Этот анализ позволяет выяснить, как изменения коэффициентов целевой функции и правых частей ограничений могут повлиять на найденное оптимальное решение.

При этом, однако, предполагается, что изменяется только один коэффициент целевой функции или правая часть только одного ограничения. Сведений о том, что произойдет при одновременном изменении нескольких входных данных задачи, сводный отчет не дает. Сводный отчет о решении задачи линейного программирования. Сводный отчет состоит из двух таблиц. В первой таблице выводится следующая информация, касающаяся переменных:. В первых двух столбцах — номера и имена переменных.

В столбце Solution Value— найденное решение. В данной работе получаются такие значения:. В столбце Unit Cost or Profit c j — удельные затраты или удельная маржинальная прибыль разность между продажной ценой и переменными затратами , являющиеся коэффициентами целевой функции.

Опять же в моем случае я получил такие значения:. В столбце Total Contribution — итоговый вклад в оптимальное значение целевой функции, определяемый каждой переменной произведение коэффициента целевой функции на оптимальное значение этой переменной. В моем примере — это маржинальная прибыль от продажи каждого продукта, то есть получаем:. Продукция 1 — ;. Продукция 2 — ,19;. Продукция 3 — ,;. Продукция 4 — , В столбце Reduced Cost — нормированные стоимости — двойственные оценки.

Такая оценка может быть отлична от нуля только для переменной, имеющей в оптимальном плане нулевое значение, и показывает, на какую величину следует изменить коэффициент этой переменной в целевой функции, чтобы ее значение стало положительным например, насколько увеличить цену изделия, чтобы его производить стало выгодно. Другими словами, двойственные оценки могут быть использованы для определения приоритета используемых ресурсов в соответствии с их вкладом в величину целевой функции. Кроме того, эта оценка показывает, на какую величину ухудшится значение целевой функции, если уйти от оптимального плана нулевого значения переменной , добавив в него единицу соответствующей продукции.

Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы. Геометрическая интерпретация, графический и симплексный методы решения задачи линейного программирования. Компьютерная реализация задач стандартными офисными средствами, в среде пакета Excel. Задачи распределительного типа, решаемые в землеустройстве.

Основные понятия моделирования. Общие понятия и определение модели. Постановка задач оптимизации. Методы линейного программирования. Общая и типовая задача в линейном программировании. Симплекс-метод решения задач линейного программирования. Разработка экономико-математической модели и решение задачи линейного программирования с использованием математических методов. Транспортная задача в матричной постановке и ее свойства. Построение исходного допустимого плана. Критерий оптимальности.

Решение экономико-математических задач методами линейного программирования. Геометрическая интерпретация и решение данных задач в случае двух переменных. Порядок разработки экономико-математической модели оптимизации отраслевой структуры производства. Построение одноиндексной математической модели задачи линейного программирования, ее решение графическим методом. Разработка путей оптимизации сетевой модели по критерию "минимум исполнителей".

Решение задачи управления запасами на производстве. Построение и решение экономико-математической модели. Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т. Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.

САЙТЫ ДЛЯ РАБОТЫ МОДЕЛЬЮ

Правы. maxinedi веб модель

Задача многоцелевой оптимизации записывается как векторная задача математического программирования ВЗМП. Поэтому с математической точки зрения задача является некорректной, так как если один из критериев достигает своего оптимума, то улучшение по другим компонентам векторного критерия невозможно.

Отсюда вытекает, что решением ВЗМП может быть только какое-то компромиссное решение. Особенностью задач векторной оптимизации является наличие в области допустимых значений области компромиссов, в которой невозможно одновременное улучшение всех критериев. Принадлежащие области компромиссов планы называют эффективными, или оптимальными по Парето по имени итальянского экономиста, впервые сформулировавшего проблему векторной оптимизации и принцип оптимальности решения.

Понятие предпочтительности плана. К общей формулировке многокритериальной задачи могут сводиться задачи различного содержания, которые можно подразделить на четыре типа. Задачи оптимизации на множестве целей, каждая из которых должна быть учтена при выборе оптимального решения. Примером может служить задача составления плана работы предприятия, в которой критериями служит ряд экономических показателей. Задачи оптимизации на множестве объектов, качество функционирования каждого из которых оценивается самостоятельным критерием.

Если качество функционирования каждого объекта оценивается несколькими критериями векторным критерием , то такая задача называется многовекторной. Примером может служить задача распределения дефицитного ресурса между несколькими предприятиями. Для каждого предприятия критерием оптимальности является степень удовлетворения его потребностей в ресурсе или другой показатель, например, величина прибыли.

Для планирующего органа критерием выступает вектор локальных критериев предприятий. Задачи оптимизации на множестве условий функционирования. Задан спектр условий, в которых предстоит работать объекту, и применительно к каждому условию качество функционирования оценивается некоторым частным критерием. Задачи оптимизации на множестве этапов функционирования.

Рассматривается функционирование объектов на некотором интервале времени, разбитом на несколько этапов. Качество управления на каждом этапе оценивается частным критерием, а на множестве этапов — общим векторным критерием. Примером может служить распределение квартального плана цеха по декадам. В каждой декаде необходимо обеспечить максимальную загрузку. В результате получится критерий максимизации загрузки в каждой декаде квартала. Многокритериальные задачи можно также классифицировать по другим признакам: по вариантам оптимизации, по числу критериев, по типам критериев, по соотношениям между критериями, по уровню структуризации, наличию фактора неопределенности.

При разработке методов решения векторных задач приходится решать ряд специфических проблем. Проблема нормализации возникает в связи с тем, что локальные критерии имеют, как правило, различные единицы и масштабы измерения, и это делает невозможным их непосредственное сравнение. Операция приведения критериев к единому масштабу и безразмерному виду носит название нормирования. Наиболее распространенными способами нормирования является замена абсолютных значений критериев их безразмерными относительными величинами.

Проблема выбора принципа оптимальности связана с определением свойств оптимального решения и решением вопроса - в каком смысле оптимальное решение превосходит все остальные. Проблема учета приоритета критериев встает, если локальные критерии имеют различную значимость. Необходимо найти математическое определение приоритета и степень его влияния на решение задачи. Проблема вычисления оптимума возникает, если традиционные вычислительные схемы и алгоритмы непригодны для решения задач векторной оптимизации.

Решение перечисленных проблем идет в нескольких направлениях. Основные направления:. Методы, основанные на свертывании критериев в единый;. Методы, использующие ограничения на критерии;. Методы, основанные на отыскании компромиссного решения;. Методы, в основе которых лежат человеко-машинные процедуры принятия решений интерактивное программирование.

В методах, основанных на свертывании критериев, из локальных критериев формируется один. Наиболее распространенным является метода линейной комбинации частных критериев. Линейная скаляризованная функция представляет собой сумму частных критериев, умноженных на весовые коэффициенты. Задача математического программирования становится однокритериальной и имеет вид. Критерии в свертке могут быть нормированы. Решение, полученное в результате оптимизации скаляризованного критерия эффективно.

К недостаткам метода можно отнести то, что малым приращениям коэффициентов соответствуют большие приращения функции, то есть решение задачи неустойчиво, а также необходимость определения весовых коэффициентов. Направление методов, использующих ограничения на критерии включает два подхода:. В методе ведущего критерия все целевые функции кроме одной переводятся в разряд ограничений. Задача будет иметь вид. Полученное этим методом решение может не быть эффективным, поэтому необходимо проверить его принадлежность области компромиссов.

Метод ведущего критерия применяется в таких задачах, как минимизация полных затрат при условии выполнения плана по производству различных видов продукции, максимизация выпуска комплектных наборов при ограничении на потребляемые ресурсы. Алгоритм метода последовательных уступок:. Далее пункты 2 и 3 повторяются для критерия f 2,…, fk. Полученное решение не всегда принадлежит области компромиссов. При решении задач методами целевого программирования предполагается приближение значения каждого критерия к определенной величине fr , то есть достижение определенной цели.

В самом общем виде задача целевого программирования формулируется как задача минимизации сумм отклонений целевых функций от целевых значений с нормированными весами. В задачах лексикографического программирования критерии строго упорядочены по важности, так что при сравнении пары решений в первую очередь используется критерий f 1 и лучшим считается то решение, для которого значение этого критерия больше, если значения первого критерия для обоих решений оказываются равными, то применяется критерий f 2 и предпочтение отдается тому решению, для которого значение f 2 больше, ели и второй критерий не позволяет определить лучшее решение, то привлекается f 3 и т.

Учет информации о важности критериев осуществляется путем поэтапного решения задачи минимизации отклонений критериев от целевых значений. Точка F обычно не принадлежит области допустимых значений и поэтому ее иногда называют идеальной или утопической точкой. В некоторых методах целевого программирования допускается задание утопического множества, как пример при построении архимедовой задачи. Хочу больше похожих работ Если инвестиции равны сбережениям, норма сбережений также показывает, какая часть продукции направляется на капитальные вложения.

Практическое применение модели Солоу на примере КитаяПриняв во внимание данную модель, можно проанализировать причины экономическогорост Китая []. Ведь современная экономическая система Китая - является уникальной по своейприроде, она сочетает элементы командно-административной системы и рыночной.

Большинство ученых задумываются над причинами того, как Китай смог «выйти сухим изводы»с последнего финансового кризиса, при этом продемонстрировал экономический рост. Вычислив темпы прироста капитала и труда и темпы прироста выпуска продуктадля Китая в течение - годов, представлены в таблице 1, можно сделать вывод,что рост ВВП в экономике Китая в основном обусловлено за счет ростакапитала, а не труда, как это принято считать.

По нашему мнению, основными факторамивлияния на изменение капитала является уровень инвестиций и амортизационные отчисления. Китай занимает второе место в мире по объемам. ВВП но, безработица и бедность,неравенство доходов в Китае - крайне серьезные и долгоиграющие проблемы. Несмотря на это, экономика Китая - это растущая экономика. Анализ экономического роста Китая через использование модели Солоу, дает возможность сделать вывод, что экономический рост обусловлен в основном за счет роста инвестиций, научно-технического прогресса и в меньшей степени от человеческого фактора, отрицает традиционное представление, что китайская экономическая система процветаетв основном за счет рабочей силы.

ВЫВОДЫНа основе проведенного исследования можно сделать вывод, что экономический рост - это процесс увеличения товаров и услуг, которые производит национальная экономика или иначе это увеличение реального объема ВВП и НД. Экономический рост зависит от количества и качества экономических ресурсов, которые используются в процессе производства, а также от производительности труда, которое происходит на основе внедрения НТП.

Поскольку основными факторами экономического роста являются: труд, капитал, земля и предпринимательские способности. Они были тесно взаимосвязаны и переплетении. На сегодняшнее время у экономистов нет единой точки зрения относительно того, какие темпы экономического роста является наиболее приемлемым в современных условиях. Значительное количество ученых положительно относится к стимулированию роста экономических показателей.

Но существует и противоположное мнение. Согласно, этой точки зрения высокие темпы экономического роста могут привести к определенным проблемам,прежде всего экологическим. В связи с этим целесообразно придерживаться нулевого экономического роста.

Наша страна должна выбирать свой особый путь дальнейшего развития. Каким он будет - зависит от многих факторов. Но в любом случае для получения положительного результата необходимо досконально изучить теоретические подходы к проблеме экономического роста, взвесить все сильные и слабые стороны каждой концепции. Модель разработанная Робертом Солоу позволяет исследовать основные факторы производства такие как: труд, капитал, технологические изменения.

Они влияют на динамику объема производства, когдаэкономическая система находится в равновесном постоянном состоянии. Можно сделать вывод, что неоклассическая модель экономического роста Р. Солоу дает возможность исследовать механизм влияния основных факторов производства и их влияние на динамику объемов производства, когда экономическая система находится в равновесном состоянии.

Солоу разграничил факторы производства и постепенно исследовал влияние каждого на процесс долгосрочного роста национального дохода. Белецкая Л. Белецкая, Белецкий А. Эволюция теорий экономического роста: [Экономический ресурс]. Ефименко Т. Жалило Я. Аналитический доклад. Зверяков М. Ковалев В.

Европейский вектор экономического развития. Ковальчук В. История экономических учений: Учеб. Ковальчук, М. Мазурук П. Знание,

Слова... супер, как понять что нравишься девушке на работе но она скрывает моему мнению