![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Экономика и Финансы
Экономико-математическое моделирование
Методы математического моделирования экономики |
Учебное издание МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ И КУРСОВЫХ ПРОЕКТОВ “МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИКИ” Авторы: Олег Михайлович Колтаков Павел Петрович Палагно РедакторО.М. Колтаков Техн. редактор О.М. Колтаков Оригинал-макет П.П. Палагно Подписано в печать Формат 60х84 1/16. Бумага офсетная. Гарнитура imes. Печать офсетная. Условный - изд. л. 1,5 Тираж 100 прим. Вид. № 205 Заказ № 77-09. Цена договорная. Издательство Луганского национального аграрного университета 91000, г. Луганск СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ ТЕМА 1. ОСНОВЫ СОСТАВЛЕНИЯ, РЕШЕНИЯ И АНАЛИЗА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ТЕМА 2. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ СТРУКТУРЫ ПОСЕВОВ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР ПРИ ЗАДАННЫХ ОБЕМАХ ЖИВОТНОВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ ТЕМА 3. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УДОБРЕНИЙ ТЕМА 4. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ ОПТИМАЛЬНОГО СОСТАВА МАШИННО-ТРАКТОРНОГО ПАРКА ТЕМА 5. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ ОПТИМАЛЬНЫХ РАЦИОНОВ КОРМЛЕНИЯ ЖИВОТНЫХ ТЕМА 6. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУРЫ СТАДА ТЕМА 7. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ОПТИМИЗАЦИИ ОБОРОТА СТАДА ТЕМА 8. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КУРСОВОГО ПРОЕКТА Тематика курсовых проектов: Методика выполнения курсового проекта. ВВЕДЕНИЕ Методы математического моделирования экономики постепенно проникают во все сферы человеческой деятельности. Наиболее широкое применение они находят в планировании и управлении экономикой. Моделирование экономики математическими методами позволяет определить, каким образом будет развиваться экономическая система, или каким образом необходимо ее развивать. Математическое моделирование в отличие от естественных экспериментов позволяет быстрее и с меньшими затратами определить оптимальный путь развития производства. Методы оптимального планирования развиваются, главным образом, на основе использования задач, относящихся к группе, имеющих бесчисленное множество решений. Проблема состоит в том, чтобы из этого множества при заданных условиях уметь находить наилучшее, т.е. оптимальное решение. Этому призваны служить методы математического моделирования. Наибольшее распространение среди них получили так называемые задачи линейного программирования. ТЕМА 1. ОСНОВЫ СОСТАВЛЕНИЯ, РЕШЕНИЯ И АНАЛИЗА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ Моделирование состоит из нескольких этапов: 1) постановка задачи и выбор критерия оптимальности; 2) определение системы переменных и ограничений; 3) сбор исходной информации и разработка технико-экономических коэффициентов и констант; 4) построение модели и ее математическая запись; 5) решение задачи и его анализ. Первый этап предполагает краткую и четкую формулировку цели задачи, система переменных и ограничений определяется содержанием моделируемого процесса.
После сбора исходной информации и разработки технико-экономических коэффициентов и констант необходимо составить модель и записать ее в математическом (уравнения) и матричном (таблица) виде. В общем виде матрица модели имеет следующий вид: Переменные Наименование переменных Тип огра- Объем ог- Дополнит. Ограничения Х1 Х2 . Х ничения раничения переменная 1-е ограничение технико- &g ; кон- а1 2-е ограничение экономические &l ; стан- а2 . коэффициенты = ты -е ограничение а Z max(mi ) коэф. целевой функции После записи модели в матричном виде она вносится в ПЭВМ и решается. Для этого существует множество программ, позволяющих реализовать симплексный метод при решении задач линейного программирования. Одна из таких программ (LP) состоит из двух файлов: e erlp.exe и microlp.exe. Файл e erlp.exe служит для ввода матрицы задачи в файл данных. При работе с этим файлом необходимо ввести следующие данные отвечая на вопросы программы: 1) имя файла данных - произвольно до 8 латинских букв; 2) целевая функция - max или mi ; 3) количество ограничений; 4) название - до 12 знаков и тип ограничения - &g ;,&l ; или =; 5) количество переменных; 6) название переменных - до 12 знаков; 7) объемы ограничений; 8) коэффициенты целевой функции; 9) коэффициенты основной матрицы. Файл microlp.exe служит для решения модели. При работе с этим файлом необходимо ввести следующие данный отвечая на вопросы программы: 1) имя файла данных, созданного программой e erlp.exe; 2) имя файла для сохранения решения - произвольно до 8 латинских букв, но отличное от имени файла данных. 3) после окончания расчетов - В результате работы программы в выходном файле будет получено решение следующего вида: Имя файла Objec ive value = Объем целевой функции Variable Value Reduced cos X1 Значения Ухудшение целе- X2 переменных, вой функции при . вошедших введении в опти- в оптимальный мальный план еди- план ницы переменной, не вошедшей в оп- X тимальный план Slack variables Shadow price Y1 Отличие ограни- Изменение целе- Y2 чения в опти- вой функции при . мальном плана изменении огра- от установлен- ничения на еди- ных границ ницу сверх уста- новленных границ Если в файле решения первая строка имеет вид: o bou ded feasible solu io . Si ua io :, то полученное решение не оптимально, то есть не удовлетворяет некоторым ограничениям модели. Для получения оптимального решения необходимо произвести корректировку модели и повторить решение. ТЕМА 2. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ СТРУКТУРЫ ПОСЕВОВ КОРМОВЫХ КУЛЬТУР ПРИ ЗАДАННЫХ ОБЕМАХ ЖИВОТНОВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ На основе базовой модели оптимизации структуры посевных площадей можно решить следующие задачи: 1) определить наилучшее распределение земельных угодий под выращиваемые культуры при заданных объемах ресурсов; 2) определить площади участков под сельскохозяйственные культуры в севообороте; 3) определить площади посевов сельскохозяйственных культур с учетом потребности животноводства в кормах. Моделирование структуры посевных площадей кормовых культур проводится для определения минимальной площади, необходимой для производства заданных объемов животноводческой продукции с учетом зоотехнических требований к содержанию питательных веществ в рационах животных.
При оптимальном использовании посевных площадей возрастает удельный вес товарных культур в сельскохозяйственном производстве. Задача. На отделении хозяйства содержатся коровы и молодняк крупного рогатого скота. Для их содержания выделено 1200 га пашни, 150 га сенокосов и 100 га культурных пастбищ. Рабочие отделения могут отработать за год 44000 чел-дней. Ферме доведен план производства 30000 ц молока и 1000 ц привеса. С учетом требований севооборота площади озимых на зерно не должны превышать 240 га, кукурузы на зерно 100 га и многолетних трав 360 га. Выращивание товарных культур позволяет получить 920 ц к.ед. концентрированных (зерно и отходы), 3500 ц.к.ед грубых (солома) кормов и 120 ц переваримого протеина. На производство 1 ц молока предусмотрено израсходовать 1,3 ц.к.ед, 0,105 ц переваримого протеина и 1,1 чел-д труда. Для получения 1 ц привеса крупного рогатого скота планируется затратить 9,6 ц.к.ед, 0,929 ц переваримого протеина и 7,3 чел-дн труда. Необходимо найти оптимальную структуру посевных площадей с учетом потребности животноводства в кормах и критерием оптимальности - минимум площади посева кормовых культур. Задание. 1.Составить числовую модель задачи: а) определить систему переменных б) определить систему ограничений в) определить целевую функцию 2.Записать модель в матричной форме 3.Решить задачу с использованием ПЭВМ 4.Сделать экономический анализ решения Исходные данные Таблица 1 Выход питательных веществ и затраты труда на 1 га кормовых культур Культуры Всего ц к.ед. в том числе в продукции Перев. прот., ц Затраты труда, ч-д основной побочной Озимый ячмень 43 36 7 2,9 3,1 Озимая пшеница 40 30,3 9,7 2,4 3,1 Кукуруза 58,5 45,6 12,9 3,35 5,2 Кукуруза на силос 42 42 - 3,0 3,2 Кукуруза на зеленый корм 30 30 - 2,4 3,2 Корнеплоды 38 38 - 2,6 36 Озимые на зеленый корм 21 21 - 0,9 1,5 Однолетн. травы на зел. корм 28 28 - 1,4 2 Однолетние травы на сено 26 26 - 2,4 2,1 Многолет. травы на зел. корм 46 46 - 7 1,9 Многолетние травы на сено 30 30 - 6,6 2 Сенокосы 3,5 3,5 - 1,3 1 Пастбища 60 60 - 4,5 0,9 Таблица 2 Затраты кормов на 1 ц продукции, ц.к.ед Корма На 1 ц молока На 1 ц привеса КРС Концентрированные 0,13 2,4 Сочные 0,195 2,4 в т.ч. силос 0,13 1,92 Грубые 0,325 0,96 в т.ч. сено 0,195 0,576 Зеленые 0,52 2,4 в том числе: в мае 0,078 0,384 в июне 0,091 0,384 в июле 0,091 0,384 в августе 0,091 0,384 в сентябре 0,091 0,48 в октябре 0,078 0,384 Таблица 3 Выход зеленых кормов с 1 га с-х угодий, ц.к.ед Месяцы Культуры кукуруза на з/к озимые на з/к однол. тр на з/к многол.тр на з/к пастбища Май 10 15 Июнь 11 7 12 15 Июль 7 7 12 Август 8 7 12 Сентябрь 7 7 10 15 Октябрь 8 15 ТЕМА 3. СОСТАВЛЕНИЕ, РЕШЕНИЕ И АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УДОБРЕНИЙ Рациональное распределение удобрений по полям и участкам с учетом агротехнических показателей и размещения сельскохозяйственных культур позволяет получить максимальный эффект от их внесения. Известно два подхода к решению задачи распределения минеральных удобрений на уровне сельскохозяйственного предприятия: 1) определение потребности в минеральных удобрениях для получения заданного объема продукции; 2) распределение имеющихся объемов минеральных удобрений по сельскохозяйственным культурам.
Некоторые виды обитают у американских и азиатских берегов Тихого океана, т. е. имеют амфипацифическое распространение . В. А. Свешников. Боресков Георгий Константинович Боре'сков Георгий Константинович [р. 7(20).4.1907, Омск], советский физико-химик, академик АН СССР (1966; член-корреспондент 1958), Герой Социалистического Труда (1967). Окончил Одесский политехнический институт. Директор института катализа Сибирского отделения АН СССР (Новосибирск). Основные работы в области катализа. Б. установил решающую роль химического состава для удельной каталитической активности катализаторов. Развил теорию предвидения каталитических свойств на основе оценки оптимальной величины энергии промежуточных взаимодействий и создал научные основы приготовления катализаторов. Применил метод математического моделирования для конструирования и оптимизации химических реакторов. Разработал большое число новых катализаторов и каталитических реакций, используемых в промышленности. Государственная премия СССР (1942, 1953). Награжден орденом Ленина, 2 другими орденами, а также медалями. Соч.: Катализ в производстве серной кислоты, М.— Л., 1954. Г. К. Боресков
1. Применение новейших экономико-математических методов для решения задач
3. Решение задач линейной оптимизации симплекс – методом
4. Применение обобщенного метода Фурье в задаче полого волновода треугольного сечения
9. Методы решения краевых задач, в том числе "жестких" краевых задач
10. Графічні методи розв’язування задач із параметрами
11. Эвристические методы решения творческих задач
12. Оптимизационные методы решения экономических задач
13. Решения задач линейного программирования геометрическим методом
14. Методы решения транспортных задач
15. МЕТОДЫ ДИАГНОСТИКИ ИНФЕКЦИОННЫХ БОЛЕЗНЕЙ (КЛИНИЧЕСКИЙ И ЭПИЗООТОЛОГИЧЕСКИЙ МЕТОДЫ)
17. Методи лінгвістичних досліджень.Описовий метод. Порівняльно-історичний метод
18. Методы поиска новых идей и решений. Совершенствование методов управления в менеджменте
19. Исследование методов охлаждения садки колпаковой печи с помощью математического моделирования
25. Моделирование как метод естествознания. Модель демографического взрыва
26. Математические методы исследования экономики
27. Конспект лекций по курсу ЭММ (Экономико-математические методы и модели)
28. Метод моделирования в науке и технике, его объективное и логические основы
29. Математические модели и методы их расчета
30. Вычисление площади сложной фигуры методом имитационного моделирования
31. Метод математической индукции
32. Методы численного моделирования МДП-структур
33. План-конспект урока Математическое моделирование при решении экологических задач
34. Применение информатики, математических моделей и методов в управлении
36. Математическая модель метода главных компонент
37. Математическое моделирование физических задач на ЭВМ
41. Билеты математические методы исследования экономики
42. Экономическое планирование методами математической статистики
44. Методы и алгоритмы построения элементов систем статистического моделирования
45. Математическое моделирование при решении экологических задач
46. Абстрактно-дедуктивный метод введения и формирования математических понятий в 10-11 классах
47. Криминалистическое моделирование как метод научного познания
48. Моделирование и методы измерения параметров радиокомпонентов электронных схем
50. Математические методы в теории принятия решений
51. Математические методы описания моделей конструкций РЭА
52. Методы подобия и моделирования с привлечением физических уравнений
53. Метод моделирования в ходе изучения вопросов общей биологии
57. Моделирование как метод познания окружающего мира
58. Экономико-математические методы управления денежными потоками
59. Методы моделирования экономико-политической ситуации
60. Детерминированные экономико-математические модели и методы факторного анализа
62. Теоретические основы математических и инструментальных методов экономики
63. Математические методы в экономике
64. Математические методы в экономике
65. Математические методы и модели исследования операций
66. Математические методы экономических исследований
67. Математические методы и модели в экономике
68. Решение транспортной задачи методом потенциалов
69. Лабораторная работа №6 по "Основам теории систем" (Решение задачи о ранце методом ветвей и границ)
73. Методы и приемы решения задач
74. Решение транспортной задачи методом потенциалов
75. Метод Алексея Юрьевича Виноградова для решения краевых задач
76. Решение задач на построение сечений в многогранниках методом следов
78. Моделирование математического процесса теплообмена в теплообменнике типа "труба в трубе"
79. Математическое моделирование биполярных транзисторов типа p-n-p
80. Предмет, метод и задачи бухгалтерского учета (Контрольная)
81. Математическое моделирование экономических систем
82. Экономико-математическое моделирование транспортных процессов
83. Экономико-математическое моделирование
84. Математическое программирование и моделирование в экономике и управлении
89. Математическое моделирование нестационарного электрического поля анодной защиты
90. Other (Новые представления о задачах и методах гипербарической
91. Экономико-математическое моделирование процесса принятия решения в менеджменте
92. Математическое моделирование и оптимизация элементов тепловой схемы энерготехнологического блока
93. Предмет, метод и задачи статистики
94. Математическое моделирование при активном эксперименте
95. Обучение общим методам решения задач
96. Математическое моделирование высокочастотных радиоцепей на основе направленный графов
97. Задачи и методы прогнозирования НТП на различных стадиях его развития
98. Решение задачи методами линейного, целочисленного, нелинейного и динамического программирования.
99. Содержание, задачи и методы финансового планирования на предприятии