- •УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
- •Предисловие
- •1. Свободное программное обеспечение
- •1.1. Основные сведения о свободном программном обеспечении
- •1.2. Офисный пакет OpenOffice.org
- •Краткое описание
- •Установка пакета OpenOffice.org
- •Первый запуск OpenOffice.org
- •1.3. Электронные таблицы Gnumeric
- •1.4. Математический пакет Maxima
- •1.5. Пакет для статистических и эконометрических расчетов Gretl
- •2. Линейная алгебра и аналитическая геометрия
- •2.1. Примеры решения задач линейной алгебры при помощи электронных таблиц Gnumeric
- •Задача 2.1. Умножение матриц
- •Задача 2.2. Вычисление определителя
- •Задача 2.3. Вычисление обратной матрицы
- •3. Математический анализ
- •3.1. Программа Maxima как научный калькулятор
- •3.2. Задачи на нахождение пределов
- •3.4. Производная. Исследование функций
- •Задача 3.7. Поиск экстремумов.
- •Задача 3.8. Минимаксная задача.
- •Задача 3.9. Исследование функции и построение ее графика.
- •3.5. Интеграл
- •Задача 3.10. Неопределенный интеграл.
- •Задача 3.11. Определенный интеграл.
- •Задача 3.12. Несобственный интеграл.
- •3.7. Ряды
- •Задача 3.13. Сходимость и суммы числовых рядов.
- •Задача 3.14. Сходимость числового ряда.
- •Задача 3.15. Сходимость степенного ряда.
- •Задача 3.16. Разложение в ряд Тейлора.
- •3.8. Дифференциальные уравнения
- •Задача 3.18. Задача Коши.
- •4. Теория вероятностей и математическая статистика
- •4.1. Задачи теории вероятностей
- •Задача 4.1. Задача о лотерейных билетах.
- •Задача 4.2. Задача о днях рождения.
- •Задача 4.3. Задача об отказах. Распределение Пуассона.
- •Задача 4.4. Нормальное распределение.
- •4.2. Задачи математической статистики
- •Задача 4.5. Расчет доверительных интервалов.
- •Задача 4.6. Проверка гипотезы о равенстве средних
- •Задача 4.7. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
- •Задача 4.8. Проверка гипотезы о виде закона распределения.
- •5.1. Системы массового обслуживания
- •5.2. Линейное, целочисленное и нелинейное программирование
- •5.3. Задачи экономического моделирования
- •Задача 5.1. Система массового обслуживания.
- •Задача 5.2. Задача линейного программирования.
- •Задача 5.3. Транспортная задача
- •Задача 5.4. Задача о назначениях
- •Задача 5.5. Модель Леонтьева межотраслевого баланса
- •Задача 5.6. Формирование портфеля ценных бумаг
- •6. Эконометрика
- •6.1. Основные положения
- •6.2. Краткое описание пакета программ Gretl
- •6.3. Множественная регрессия
- •Расчет основных статистик.
- •Анализ корреляционной матрицы. Выбор значимых факторов.
- •Сравнение цен по городам
- •Проверка нормальности и гомоскедастичности остатков
- •Выводы
- •6.4. Анализ временных рядов
- •Выбор линии тренда
- •Автокорреляция остатков (прямые расчеты)
- •Авторегрессия
- •Сезонные колебания
- •6.5. Системы одновременных эконометрических уравнений
- •Заключение
- •Библиографический список
- •МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ
- •УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
- •МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ
- •УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
Рис. 5.20. Результаты расчетов Как видно из рис. 5.20, все ограничения выполнены, мини-
мальные затраты составляют 48570 единиц.
Задача 5.4. Задача о назначениях
В цехе некоторого завода стоит пять станков, а количество ра-
бочих в цехе равно четырем. Рабочий 1 не может работать на станке
3, а рабочий 3 – на станке 4. В соответствии с квалификацией рабо-
чих начальник цеха в баллах оценил эффективность работы каждого из рабочих на каждом из станков (в 10-бальной шкале) (см.
табл. 5.2). Постройте модель, позволяющую выполнять работы на станках наилучшим образом.
Таблица 5.2
Бальные оценки эффективности работы рабочих на станках
160
|
|
|
|
Станок |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
5 |
5 |
– |
2 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рабочий |
2 |
7 |
4 |
2 |
3 |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
||
3 |
9 |
3 |
5 |
– |
2 |
||
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
7 |
2 |
6 |
7 |
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Решение.
Решим эту задачу в табличном процессоре Gnumeric.
Первый шаг: подготовка исходных данных и ввод функций
(рис. 5.21).
Сначала оформим две таблицы.
«Таблица эффективности» (ячейки A1:F7) содержит исходную табл. 5.2. Отличие – прочерки были заменены нулями (ячейки D4,
E6).
«Таблица назначений» (ячейки A9:F15) в ячейках A12:F15 со-
держит переменные назначения. Числа в этих ячейках могут прини-
мать только два значения: 1 – если рабочий распределен на работу с данным станком; 0 – если не распределен. Изначально везде ставим нули.
161
Рис. 5.21. Подготовка исходных данных.
«Целевая функция» в ячейке С19 содержит значение эффек-
тивности назначений, численно равное произведению переменных назначений на эффективность соответствующего назначения. Эта ве-
личина задается функцией «Сумма произведений»: «=sumproduct(Лист1!B4:F7;Лист1!B12:F15)»
В строке «Сумма» в ячейках B16:F16 содержатся суммы пере-
менных назначения по столбцам. Так, в ячейке В16 содержится сум-
ма ячеек В12:В15 (количество назначений на первый станок). Эта ве-
личина вычисляется при помощи функции SUM: «=sum(B12:B15)».
В столбце «Сумма» в ячейках F12:F15 содержатся суммы гори-
зонтальных ячеек (общее количество назначений для каждого рабо-
162
чего). Это задается той же функцией. Например: «=sum(B12:F12)» -
сумма ячеек B12:F12, которая находится в ячейке G12.
Строка и столбец «Границы» указывают граничные значения для количества назначений: в строке – количество людей на один станок; в столбце – количество станков на одного человека.
Второй шаг: решение оптимизационной задачи.
Для решения оптимизационных задач в таблицах Gnumeric
имеется программа Solver. Она вызывается через пункты меню «Сер-
вис»==> «Решение». Появляется панель «Solver» (рис. 5.22).
Первая вкладка – «Параметры».
Рис. 5.22. Установка основных параметров.
Встроке «Установить целевую ячейку» устанавливаем адрес нашей целевой функции С19.
Встроке «Равняется» делаем выбор пункта «Макс».
Встроке «Изменяя ячейки» указываем диапазон адресов ячеек переменных назначения B12:F15.
Затем переходим на вкладку «Модель» (рис. 5.23).
163
Рис. 5.23. Установка параметров модели.
Выбираем пункты: «Линейная модель», «Предполагать НЕ от-
рицательность», «Предполагать целочисленность», «Алгоритм: Simplex».
Пункт «Квадратичная модель» НЕ РАБОТАЕТ.
И, наконец, переходим на вкладку «Ограничения» (рис. 5.24) и
вводим ограничения модели.
Рис. 5.24. Ограничения модели.
164
1-е ограничение: переменная назначения D12 (назначение пер-
вого рабочего на третий станок) равна нулю (D4 у нас равна нулю).
2-ограничение: переменная назначения Е14 (назначение третьего рабочего на четвертый станок) равна нулю.
3-е ограничение: оно является множественным, сравнение про-
водится сразу по пяти парам ячеек (каждая верхняя ячейка не больше соответствующей нижней). Смысл: каждому станку назначается не более одного рабочего.
4-е ограничение: также множественное, сравнение проводится по четырем парам (каждая левая ячейка равна соответствующей пра-
вой). Смысл: каждый рабочий назначается на один станок.
Ограничения вводятся последовательно в нижней строке, со-
стоящей из трех окон. Действия аналогичны тому, что мы рассмат-
ривали в предыдущем примере.
После ввода ограничения следует нажать кнопку «Добавить».
Затем очистить нижнюю строчку и ввести следующее ограни-
чение и т.д.
ЗАМЕЧАНИЕ: при вводе ограничений в Solver нельзя исполь-
зовать числа, только ссылки на ячейки!
Окончив ввод ограничений нажмем кнопку «Решить» и поя-
вится информационное сообщение о том, что решение найдено (рис.
5.25).
Рис. 5.25. Информационное сообщение.
165