сформулировать

теорема двойственности линейного программирования — duality theorem of linear programming

Величина решения основной задачи не может превышать величину решения двойственной задачи. Теорема двойственности линейного программирования, которую нам теперь предстоит сформулировать, говорит, что эти величины в действительности равны. Ключом к пониманию этого факта служит то, что двойственные переменные интерпретируются как множители Лагранжа. — The solution value to the primal problem can be no larger than the solution value to the dual problem. The duality theorem of linear programming, now to be stated, says that these values are actually equal. The key for an understanding of this fact is that, as the notation suggests, the dual variables have the interpretation of Lagrange multipliers.

теорема Зоненшайна-Мантеля-Дебре — Sonnenschein-Mantel-Debreu theorem

теорема Какутани о неподвижной точке — Kakutani's fixed-point theorem

формулировать задачу (проблему) следующим образом — state the problem as follows

формулировать задачу оптимизации для монополиста — set up the monopolist's optimization problem

Беллмана принцип оптимальности
Важнейшее положение динамического программирования, которое гласит: оптимальное поведение обладает тем свойством, что, каковы бы ни были первоначальное состояние и решение (т.е. «управление«), последующие решения должны составлять оптимальное поведение относительно состояния, получающегося в результате первого решения. Этот принцип можно выразить и рассуждая от противного: если не использовать наилучшим образом то, чем мы располагаем сейчас, то и в дальнейшем не удастся наилучшим образом распорядиться тем, что мы могли бы иметь. Следовательно, если имеется оптимальная траектория, то и любой ее участок представляет собой оптимальную траекторию. Этот принцип позволяет сформулировать эффективный метод решения широкого класса многошаговых задач. (Подробнее см. Динамическое программирование). Принцип назван по имени крупного американского математика Р.Беллмана, одного из основоположников динамического программирования.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• Bellman's optimality principle

Вальраса система уравнений
Одна из первых экономико-математических моделей. В ней швейцарский экономист Л.Вальрас попытался сформулировать процесс как бы автоматического стремления рыночной экономики к стабильному равновесию, показав взаимную обусловленность всех цен и количеств ресурсов и товаров, обращающихся в ней. (Это — общее равновесие, в отличие от частного, которое может анализироваться для отдельных товаров). Для каждого отдельного потребителя и производителя, функционирующих в экономике, Вальрас описывал условия равновесия в форме линейных уравнений, переменными в которых выступали количества товаров и ресурсов, а также цены на каждый из них, балансирующие спрос и предложение. Основное равенство, так называемый закон Вальраса (см. «Равновесие») утверждает, что общая величина спроса должна быть при соответствующей системе цен равна общей величине предложения. На этой основе доказывается, что необходимое число уравнений в системе не равно общему числу рассматриваемых товаров и ресурсов, как можно было бы предположить, а на единицу меньше: последнее уравнение обязательно вытекает из совокупности остальных. Система Вальраса в дальнейшем была развита с использованием линейной алгебры и линейного программирования. Основные вопросы при ее исследовании сводятся к трем: существует ли решение данной системы уравнений, т.е. возможна ли система цен, количеств товаров и ресурсов, совместных друг с другом; единственно ли это решение в том смысле, что для каждой переменной существует только одно значение, совместное с общим решением, и наконец, стабильна ли система, способна ли она возвращаться к равновесию при его нарушении. Система Вальраса оказала большое влияние на развитие математической экономики, становление общих принципов построения моделей экономического взаимодействия, особенно — их математических аспектов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• Walrasian model

двойственность в линейном программировании
Принцип, заключающийся в том, что для каждой задачи линейного программирования путем замены некоторых ее элементов на двойственные можно сформулировать двойственную задачу. Связь между прямой и двойственной задачами устанавливается двумя теоремами. 1. «Теорема двойственности». Если обе задачи имеют допустимые решения, то они имеют и оптимальные решения, причем значение целевых функций у них будет одинаково: (обозначения см. в статье Линейное программирование). Если же хотя бы одна из задач не имеет допустимого решения, то ни одна из них не имеет оптимального решения. 2. «Признак оптимальности«. Чтобы допустимое решение прямой задачи было оптимальным, необходимо и достаточно, чтобы нашлось такое решение двойственной задачи, что Принцип двойственности, как ключ к решению широкого класса экстремальных задач, распространяется также на ряд других областей математического программирования, на математическую теорию оптимальных процессов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• duality in linear programming

дерево решений
Граф - схема, отражающая структуру задачи оптимизации многошагового процесса принятия решений. Ветви дерева отображают различные события, которые могут иметь место, а узлы (вершины) - состояния, в которых возникает необходимость выбора.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

дерево решений
Способ представления процесса принятия решения, имеющий вид ответов на серию вопросов, образующих древовидную структуру.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

дерево решений
Граф, схема, отражающая структуру задачи оптимизации многошагового процесса принятия решений. Применяется в динамическом программировании и в других областях для анализа решений, структуризации проблем. Ветви дерева отображают различные события, которые могут иметь место, а узлы (вершины) - состояния, в которых возникает необходимость выбора. Причем узлы различны — в одних выбор из некоторого набора альтернатив осуществляет сам решающий (руководитель, лицо, принимающее решения), в других выбор от него не зависит. В таких случаях говорят, что выбор делает «природа», а руководитель может только оценить вероятность того или иного ее «решения». Д.р. применяется тогда, когда количество альтернатив и количество шагов принятия решений ограниченно (конечно). Принцип использования этого метода покажем на простом примере. Предположим, возникла необходимость построить цех для выпуска новой продукции. Можно построить большой цех — мощностью 200 тыс. т продукции в год и стоимостью 1 млрд. руб. Если спрос на продукт будет большой, завод получит прибыль в 1 млрд. руб., строительство цеха окупится за год. Но если спрос будет меньше, допустим, только на 100 тыс. т, то прибыль составит уже лишь 500 млн. руб.: если же товар совсем «не пойдет», завод понесет убытки в 1 млрд. руб. Возникает второй вариант: строить меньший цех — мощностью 100 тыс. т и стоимостью 500 млн. руб. Тогда при высоком и малом спросе прибыль будет равна 500 млн. руб., а при отсутствии спроса убыток составит 500 млн. руб. Все это можно показать на схеме (рис.Д.2). Получается шесть возможных вариантов последствий двух возможных решений. Какое же из них выбрать? Это зависит от вероятностей того или иного состояния будущего спроса: чем больше вероятность высокого спроса, тем разумнее, очевидно, будет предпочесть вариант строительства крупного цеха. Но задача осложнится еще больше, если сформулировать ее иначе: спрос на продукцию будет, как предполагается, расти постепенно. Что при этом лучше: строить сразу большой цех или же малый, но через некоторое время (если спрос действительно окажется большим) реконструировать его? Такие задачи также решаются методом Д.р. Приведенный пример характерен для структуры задач динамического программирования с конечным числом решений. Как видим, здесь сначала осуществлялся выбор последнего по времени решения, а затем, при движении в направлении, обратном течению времени, выбирались все остальные решения вплоть до исходного (см. Беллмана принцип оптимальности). Рис. Д.2 Дерево решений Спрос: б — большой, м — малый, о — отсутствие спроса
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• decision tree