Линейные и нелинейные модели. транспортная задача

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Января 2012 в 18:38, курсовая работа

Краткое описание

Под названием “транспортная задача” объединяется широкий круг задач с единой математической моделью. Данные задачи относятся к задачам линейного программирования и могут быть решены симплексным методом. Однако матрица системы ограничений транспортной задачи настолько своеобразна, что для ее решения разработаны специальные методы. Эти методы, как и симплексный метод, позволяют найти начальное опорное решение, а затем, улучшая его, получить оптимальное решение.

Содержание работы

1. Теоретическая часть 4
1.1. Транспортная задача. Общая постановка, цели, задачи. Основные типы, виды моделей 4
1.2. Методы составления начального опорного плана 10
1.3. Понятие потенциала и цикла. 14
1.4. Критерий оптимальности базисного решения транспортной задачи. Методы отыскания оптимального решения 21
1.5. Задача, двойственная к транспортной. 23
1.6. Экономико-математическое моделирование 24
1.7. Классификация экономико-математических моделей 34
1.8. Экономико-математическая модель оптимизационной задачи 38
1.9. Этапы экономико-математического моделирования 42
2. Практическая часть 49
Заключение 64
Список используемых источников: 65

Содержимое работы - 1 файл

ЭМММ-линейные и нелинейные модели. транспортная задача.docx

— 1.32 Мб (Скачать файл)

       По  методу тренда строится функции f1 , f2 , f3, f4- полиномиальные, 5-ой степени.

Рисунок 3. Графическое построение моделей эффективности

       Далее строим две таблицы по 4 строки(шаги)  и 4 столбца в каждой (Таблица3)

              Таблица3

x1 x2 x3 x4 f1 f2 f3 f4
0 0 0 0 356 110 -89 -199
0 0 0 0 356 110 -89 -199
0 0 0 0 356 110 -89 -199
0 0 0 0 356 110 -89 -199

       х1; х2; х3; х4 – вложения в соответствующие проекты, которые определим при помощи возможностей Excel путем оптимизации. 

     Вызываем  функцию «ПОИСК РЕШЕНИЯ», и заполняем  необходимые ячейки:

        1. Устанавливаем целевую ячейку- J10
        2. Устремляем значение целевой функции к максимуму
        3. Устанавливаем диапазон изменяемых ячеек: $B$10:$E$13
        4. Вводим ограничения:

$A$11<=120

$B$10:$E$13<=4

$B$10:$E$13= целое

$B$10:$E$13>=1

5. Нажимаем кнопку  выполнить и сохраняем полученный  результат (Рис 4).

Рисунок 4. Поиск решения

    Двойки  в таблице обозначают, что этот проект эффективен в данном шаге. Поиск  решения показал, что наиболее эффективно использовать во всех случаях  4-й  проект

 

Заключение

 

     Наиболее  сложным этапом, завершающим регрессионный  анализ, является интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с языка  статистики и математики на язык экономики.

     Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к  которой относятся исследуемые  явления. Всякая интерпретация начинается со статистической оценки уравнения  регрессии в целом и оценки значимости входящих в модель факторных  признаков, т.е. с изучения, как они  влияют на величину результативного  признака. Чем больше величина коэффициента регрессии, тем значительнее влияние  данного признака на моделируемую обработку  биржевых ставок. Особое значение при  этом имеет знак перед коэффициентом  регрессии. Знаки коэффициентов  регрессии говорят о характере  влияния на результативный признак  статистической обработки биржевых ставок. Интерпретация этих знаков полностью определяется социально-экономическим  содержанием моделируемого признака. Если его величина изменяется в сторону  увеличения, то плюсовые знаки факторных  признаков имеют положительное  влияние. При изменении результативного  признака в сторону снижения положительные  значения имеют минусовые знаки  факторных признаков. Если экономическая  теория подсказывает, что факторный  признак должен иметь положительное  значение, а он со знаком минус, то необходимо проверить расчеты параметров уравнения  регрессии.

     Корреляционный  и регрессионный анализ позволяет  определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных  факторов. Эти показатели имеют широкое  применение в обработке статистических данных для достижения наилучших  показателей биржевых ставок.

Список  используемых источников:

 
  1. В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский  «Теория вероятностей и математическая сатистика»/ М., 2001.
  2. «Теория Статистики» под редакцией Р.А. Шмойловой/ «ФиС», 1998.
  3. «Многомерный статистический анализ на ЭBM  с использованием
  4. пакета  Microsoft Excel»/ М., 1997.
  5. А.А. Френкель, Е.В. Адамова «Корреляционно регрессионный
  6. анализ в экономических приложениях»/ М., 1987.
  7. И.Д.Одинцов «Теория статистики»/ М., 1998.
  8. А.Н. Кленин, К.К. Шевченко «Математическая статистика для
  9. экономистов-статистиков»/ М.,2003.

Информация о работе Линейные и нелинейные модели. транспортная задача