Решение задачи линейного программировнаия с помощью excel.

Содержание
Содержание 1
1. Практическая часть 2
1.1. Исходная задача 2
1.2. Двойственная задача 7
1.3. Устойчивость решения 7
1.4. Целочисленное ограничение 8
2.Теоретическая часть 11
2.1. Пример задачи управления запасами 11
2. 2. Суть задач параметрического программирования 12
2.3. Что такое дихотомические переменные? 13
Список использованной литературы 14

Из уравнения следует: если xt-1> 0, то = cxt; если хt < 0, то = – kxt; если xt = 0, то = 0.В классической постановке задачи управления запасами предполагается, что сама величина спроса Stнеизвестна, однако она является независимой случайной величиной, имеющей заданный закон распределения. Пусть распределение вероятностей величины Stзадается непрерывной функцией распределения F с плотностью распределения f. Тогда средние полные издержки Фзадаются следующей формулой:Ф = M = dF.Задача ставится таким образом: определить объем заказа на пополнение htминимизирующий средние полные издержки, т.е.:Фmin, где ht 0.Пример задачи управления запасами: На складе хранится товар, которым обеспечивается сеть магазинов. Товар поступает на склад равными порциями через равные промежутки времени и расходуется с постоянной скоростью так, что к моменту очередного поступления его запасы становятся равными нулю  Известны:с1 – стоимость доставки одной порции товара ( руб.),с2 – стоимость хранения тонны товара в течение недели (руб./(т х нед.)),τ – время между двумя последовательными поступлениями товара,Т – время обслуживания сети магазинов (плановый период,нед.),N – необходимое количество товара в течение планового периода (спрос,т).Требуется определить количество товара в порции так, чтобы общие затраты на обеспечение спросаNи хранение товара за времяТбыли минимальными.2. 2. Суть задач параметрического программированияОбщая задача линейного программирования содержит постоянные величины: коэффициенты , и свободные члены . С одной стороны, при определении этих величин на практике встречаются с тем, что в действительности они не являются постоянными, а их значения изменяются в некоторых интервалах; с другой, найдя оптимальный план некоторой экономической задачи при фиксированных значениях ,, , полученных из опыта, необходимо знать, в каких допустимых пределах можно их изменять, чтобы план оставался оптимальным.Поэтому возникает необходимость исследовать поведение оптимального решения задачи линейного программирования при изменении ее коэффициентов и свободных членов. Исследования подобного рода составляют предмет параметрического линейного программирования. Параметрическое программирование возникло в связи с изучением задач планирования производства и дает возможность управлять оптимальным планированием различных экономических процессов, которые могут быть описаны линейной математической моделью.В общем виде задача П. п. заключается в максимизации целевой функцииf(x, ) по всемх=(x1,...,хn)Rn,удовлетворяющим ограничениямgi(x, ) ≤ bi(), i = 1,…, mгде – вектор параметров, принадлежащий некоторому заданному множеству параметров. При любом фиксированном , эта задача представляет собой обычную задачу математического программирования. Пусть – множество тех значений, при которых эта задача разрешима (множество разрешимости). Оптимальноерешениеx*= x*естественным образом является функцией от. Под решением задачи параметрического программирования понимается семейство{x*} при всех.2.3. Что такое дихотомические переменные?Дихотомическая переменная –это переменная, которая может принимать только два значения, например, 0 и 1, мужской и женский и т.д.Список использованной литературыВасильевФ.П., ИваницкийА.Ю., Линейное программирование. М. Факториал Пресс, 2008.ВентцельЕ.С., Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: ВШ, 2008. Исследование операций в экономике. Под ред. Кремера Н.Ш. М.: ЮНИТИ, 2009.Методы оптимальных решений для экономистов: Электронный учебно-методический ресурс/ Зайчикова Н.А.; Самарский институт (филиал) РГТЭУ. 2011. СоколовА.В., ТокаревВ.В., Методы оптимальных решений. Т.1. Общие положения. Математическое программирование. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2010.Соколов А.В., Токарев В. В., Методы оптимальных решений. Т.2. Многокритериальность. Динамика. Неопределенность. Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2010.