Поможем написать учебную работу
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

Подписываем
Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Задача 1
Решить графическим методом типовую задачу оптимизации
1.8. имеется два вида корма I и II, содержащие питательные вещества (витамины) S1, S2, и S3. содержание числа единиц питательных веществ в 1 кг каждого вида корма и необходимый минимум питательных веществ приведены в таблице.
Питательное Вещество (витамин) |
Необходимый минимум питательных веществ |
Число единиц питательных веществ в 1 кг корма |
|
I |
II |
||
S1 |
9 |
3 |
1 |
S2 |
8 |
1 |
2 |
S3 |
12 |
1 |
6 |
Решение
x1 количество единиц I
x2 количество единиц II
С учетом этих обозначений ЭММ рассматриваемой задачи имеет вид:
Полученная ЭММ задача линейного программирования
Построим прямые ограничений:
и линию уровня:
При перемещении линии уровня в направлении вектора-Градиента получаем точку В, это и есть точка минимума, найдем ее координаты оптимальное решение.
При помощи пакета MS Excel с использованием инструмента поиск решений находим значение целевой функции
Значение целевой функции в точке В (2;3) равно:
Ответ: чтобы обеспечить максимальную полезность корма с минимальными затратами следует взять 2 единицы корма I вида и 3 единицы корма II вида.
Задача 2
Использовать аппарат теории двойственности для экономико-математического анализа оптимального плана задачи линейного программирования
2.8. На основании информации, приведенной в таблице, решается задача оптимального использования ресурсов на максимум выручки от реализации готовой продукции.
Тип сырья |
Нормы расхода сырья на единицу продукции |
Запасы сырья |
||
I |
II |
III |
||
I |
2 |
1 |
1 |
430 |
II |
1 |
0 |
2 |
460 |
III |
1 |
2 |
1 |
420 |
Цена изделия |
3 |
2 |
5 |
Требуется:
Решение
1)Прямая оптимизационная задача имеет вид:
ƒ(x) =3X1+2X2+5X3→ max
при ограничениях
X1+ 2X2+X3≤430
3X1+2X3≤460
X1+4X2 ≤420
X1, X2, X3 ≥0.
При помощи пакета MS Excel с использованием инструмента поиск решений находим значение целевой функции
Тип сырья |
Нормы расхода сырья на ед. продукции |
Запасы |
|||
сырья |
|||||
I |
II |
III |
Ограничения |
|
|
I |
1 |
2 |
1 |
430 |
430 |
II |
3 |
0 |
2 |
460 |
460 |
III |
1 |
4 |
0 |
400 |
420 |
Цена изделия |
3 |
2 |
5 |
|
|
x1 |
0 |
||||
x2 |
100 |
||||
x3 |
230 |
||||
Целевая функция |
f(X) |
1350 |
Xопт= (0; 100; 230)
В оптимальный план вошел выпуск 100 изделий II вида и 230 изделий III вида.
2) Двойственная задача имеет вид:
g(y)=430у1+460у2+420у3 →min
при ограничениях
у1 + 3у2 + у3 ≥ 3;
2у1 + 4у3 ≥ 2;
у1 + 2у2 ≥ 5;
у1, у2, у3 ≥ 0.
у1,у2,у3 двойственные оценки расходов ресурсов на единицу продукции
Проверим является ли план оптимальным:
Тип сырья |
Нормы расхода сырья |
Запасы |
|||
на ед. продукции |
сырья |
||||
I |
II |
III |
Ограничения |
|
|
I |
1 |
2 |
1 |
7 |
430 |
II |
3 |
0 |
2 |
2 |
460 |
III |
1 |
4 |
0 |
5 |
420 |
Цена изделия |
3 |
2 |
5 |
|
|
y1 |
1 |
||||
y2 |
2 |
||||
y3 |
0 |
||||
Целевая функция |
f(y) |
1350 |
Y = (1; 2;0);
g(y)= 430у1+460у2+420у3 = 4301+4602 = 1350ден. единиц
f(x) = 1350 ден. единиц
план оптимален: g(y)= f(x)
3) Нулевые значения в оптимальном плане означает, что:
- выпуск изделий I вида нерентабелен
- дефицитными являются I и II вид сырья, т.к. y1 и y2 > 0;
4) В ходе исследования выяснилось, что остатки сырья III вида 20 единиц;
Определим, как изменятся выручка и план выпуска продукции, если запасы сырья I вида увеличить на 5 единиц, а запасы сырья II вида уменьшить на 5 единиц
Тип сырья |
Нормы расхода сырья на ед. продукции |
Запасы |
|||
сырья |
|||||
I |
II |
III |
Ограничения |
|
|
I |
1 |
2 |
1 |
435 |
435 |
II |
3 |
0 |
2 |
455 |
455 |
III |
1 |
4 |
0 |
415 |
420 |
Цена изделия |
3 |
2 |
5 |
|
|
x1 |
0 |
||||
x2 |
103,75 |
||||
x3 |
227,5 |
||||
Целевая функция |
f(X) |
1345 |
Если запасы сырья I вида увеличить на 5 единиц, а запасы сырья II вида уменьшить на 5 единиц, то прибыль уменьшается на 1345-1350 = - 5 единиц.
Оценка целесообразности включения в план выпуска четвертого изделия.
Прямая оптимизационная задача |
||||||
Тип сырья |
Нормы расхода ресурсов на ед. продукции |
ограничения |
Запасы сырья |
|||
I |
II |
III |
IV |
|||
I |
1 |
2 |
1 |
2 |
425 |
430 |
II |
3 |
0 |
2 |
4 |
430 |
460 |
III |
1 |
4 |
0 |
3 |
420 |
420 |
Цена изделия |
3 |
2 |
5 |
7 |
||
x1 |
0 |
|||||
x2 |
105 |
|||||
x3 |
215 |
|||||
х4 |
0 |
|||||
Целевая функция |
f(X) |
1285 |
Выпуск четвертого изделия нерентабелен, т.к. затраты на его производство не окупаются.
Задача 4. Исследовать динамику экономического показателя на основе анализа одномерного временного ряда
В течение девяти последовательных недель фиксировался спрос Y(t) (млн. р.) на кредитные ресурсы финансовой компании. Временной ряд Y(t) =20; 27; 30; 41; 45; 51; 51; 55; 61.
Требуется:
1) Проверить наличие аномальных наблюдений.
2) Построить линейную модель =а + bt , параметры которой оценить МНК ( - расчетные, смоделированные значения временного ряда).
3) Оценить адекватность построенных моделей, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности и соответствия нормальному закону распределения (при использовании R/S-критерия взять табулированные границы 2,73,7).
4) Оценить точность моделей на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
5) По двум построенным моделям осуществить прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитать при доверительной вероятности р = 70%).
6) Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представить графически.
Вычисления провести с одним знаком в дробной части. Основные промежуточные результаты вычислений представить в таблицах (при использовании компьютера представить соответствующие листинги с комментариями).
Решение:
1) Проверим наличие аномальных наблюдений:
Аномальных наблюдений нет.
Подставим получившееся значение в исследуемый ряд:
t |
Y |
t - tср |
yt - |
(t-tcp)(Y-Ycp) |
(t-tcp)^2 |
=а+b×t |
εt= yt - |
1 |
20 |
-4 |
-22,3 |
89,3 |
16 |
22,3333 |
-2,33 |
2 |
27 |
-3 |
-15,3 |
46,0 |
9 |
27,3333 |
-0,33 |
3 |
30 |
-2 |
-12,3 |
24,7 |
4 |
32,3333 |
-2,33 |
4 |
41 |
-1 |
-1,3 |
1,3 |
1 |
37,3333 |
3,67 |
5 |
45 |
0 |
2,7 |
0,0 |
0 |
42,3333 |
2,67 |
6 |
51 |
1 |
8,7 |
8,7 |
1 |
47,3333 |
3,67 |
7 |
51 |
2 |
8,7 |
17,3 |
4 |
52,3333 |
-1,33 |
8 |
55 |
3 |
12,7 |
38,0 |
9 |
57,3333 |
-2,33 |
9 |
61 |
4 |
18,7 |
74,7 |
16 |
62,3333 |
-1,33 |
tср= = 5; b = = 5; a = - b×tср = 42,3 - 5×5 = 17,3333;
= 42,3+ 5t |
- модель
В дальнейшем для облегчения расчётов использовался пакет MS Excel.
Yфакт |
Et |
Ecp |
(Et-Ecp)^2 |
Sсумм |
tcкр |
Pcp |
Sigmap^2 |
22,3333 |
-2,33 |
0,0033 |
5,444 |
2,598 |
0,003849 |
4,666667 |
2,215561 |
27,3333 |
-0,33 |
0,111 |
tстьюд |
||||
32,3333 |
-2,33 |
5,444 |
1,859548 |
||||
37,3333 |
3,67 |
13,444 |
|||||
42,3333 |
2,67 |
7,111 |
|||||
47,3333 |
3,67 |
13,444 |
|||||
52,3333 |
-1,33 |
1,778 |
|||||
57,3333 |
-2,33 |
5,444 |
|||||
62,3333 |
-1,33 |
|
1,778 |
|
|
|
|
0,0300 |
0,00071 |
P |
|
(Et - Et-1)^2 |
d |
Et*Et-1 |
Et^2 |
r1 |
6 > |
2,5 |
4,000 |
1,386101 |
0,7689 |
5,4289 |
0,25669 |
Модель адекватная |
4,000 |
0,7689 |
0,1089 |
|
||
|
36,000 |
-8,5511 |
5,4289 |
|
||
|
1,000 |
9,7989 |
13,4689 |
|
||
|
1,000 |
9,7989 |
7,1289 |
|
||
|
25,000 |
-4,8811 |
13,4689 |
|
||
|
1,000 |
3,0989 |
1,7689 |
|
||
|
1,000 |
3,0989 |
5,4289 |
|
||
|
1,850 |
-0,0399 |
1,7689 |
|
||
|
|
74,850 |
|
|
54,0001 |
|
R/S критерий |
Sy |
Et/Yt |
Eотн |
|||
2,309401 |
|
2,598078617 |
0,116500 |
5,749339 |
||
Нормальное распределение принимается |
0,012222 |
|||||
0,077667 |
||||||
0,089512 |
||||||
0,059333 |
||||||
0,071961 |
||||||
0,026078 |
||||||
0,042364 |
||||||
0,021803 |
I. Проверка гипотезы о равенстве нулю математического ожидания остаточной компоненты. М [E] = 0;
= ≈ -0,0033;
σε = = = 3,0859;
критерий Стьюдента t*(0,05) = 1,86; t = = = −0,032;
т.к. |t| ≤ t*, среднее значение можно считать равным нулю.
II. Число поворотных точек Р = 5 (Р>2), остаточная компонента является случайной.
III. Прверка гипотезы о независимости остатков.
d = = = 1,386;
1,36 < d < 2 => уровни независимы;
IV. Оценка нормального распределения.
- нормированный размах R = Εmax Εmin= 3,67-(-2,33) = 6;
S = σε=3,0859;
= = 2,31; не є 2,7÷3,7 ,то => остатки распределены ненормально;
Т.к. все 4 гипотезы выполнились, то модель можно считать полностью адекватной исследуемого процесса.
V. Оценка точности.
Найдем среднюю относительную ошибку расчета.
Δср=== 8,9 %; => точность приемлемая
VI. Прогнозирование.
1. Точечный прогноз, используя экстраполяцию.
=42,3 + 5t
Найдем прогноз на две недели вперед:
для t =10 = 42,3 + 5×10 = 92,3;
для t =11 = 42,3 + 5×11 = 97,3; это ожидаемые значения спроса;
2. Найдем возможные отклонения от спрогнозированных значений, т.е. ширину доверительного интервала:
uk = × Sε×;
если Р = 70 %, то =1,13;
Sε = = = 2,78;
для t =10 k =1 u1 = 1,13×2,78×= 4,5;
для t =11 k =2 u1 = 1,13×2,78×= 4,7;
показатель |
прогноз |
Нижняя граница |
Верхняя граница |
|
92,3 97,3 |
87,8 92,6 |
96,8 102 |
Р= 70% |
11