Модель экономики Приморского за 2003 г. в виде оптимизационной задачи. Модификация модели с критерием максимизации конечного потребления, страница 3

0.25 -0.85 0.2 0. 1. 0. 0.;

0.1   0.2 -0.95 0. 0. 1. 0.;

0.0 0.72   0.28 0. 0. 0. 1.]

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

b=[-3.5 3.5 0.5 22 60 40 100]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0 0. 0. 0.]

bu=[22. 60. 40. 100.]

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

[y,gl]=linprog(b,-A,F,Aeq,Beq,bl,bu)//y0,[],[],OPTIONS)//LB,UB,X0,OPTIONS

y=[3.4386 1.1537 0.6048 2.8847 0.0000 0.0000 0.0000]

gly=b*Y

Ay=A*y

dFy=-F-Ay

disp("Пример 2.1a Модель 2003 г.")

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

A=[-0.9 0.27 0.16 0.0;

0.05 -0.84 0.2 0.72;

0.14 0.15 -0.93 0.28]

b=[-33200 7600 -11900]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0]

bu=[66000 50000 76000 100000]

[x1,f1]=linprog(F,A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

x1=[59990 50000 45567 52066], f1=-52066

Konspros_Y=[33200 0.72*f1 0.28*f1]

//KonSpros_Y=[33200 -37487 -14578]

Двойственная задача 12а

lengthX=length(x1)

y0=zeros(3,1)

Options=optimset('Display','final','GradObj','on');%,...'TolFun',20,'TolPCG',20, 'TolX',20) %,'TypicalX','on')

bl=[0.0 0.0 0.0]

A=[-0.9 0.05 0.14 1 0 0 0; 0.27 -0.84 0.15 0 1 0 0; 0.16 0.2 -0.93 0 0 1 0; 0.0 0.72 0.28 0 0 0 1]

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

b=[-33200 7600 -11900 66000 50000 76000 100000]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0]

bu=[66000 50000 76000 100000]

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

[y,yl]=linprog(b,-A,F,Aeq,Beq,bl,bu)

gly=b*y

Ay=A*y

dFy=-F'-Ay

пример 2.1б

F=[0.0 0.0 0.0 -1 -1 -1]

A=[-0.9 0.27 0.16 1 0.0 0.0; 0.05 -0.84 0.2 0.0 1.0 0.0; 0.14 0.15 -0.93 0.0 0.0 1.0]

b=[0.0 0.0 0.0]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0]

bu=[66000 50000 76000 100000]

[x1,f1]=linprog(F,A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

Пример 2.1в

F=[-0.0 0.0 0.0 -1.0]

A=[-0.9 0.27 0.16 0.0;0.05 -0.84 0.2 0.6667; 0.14 0.15 -0.93 0.3333]

b=[-33200 2700 -16100]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0]

bu=[66000 50000 76000 100000]

[x1,f1]=linprog(F,A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

y=[33200 0.6667*f1 0,3333*f1]

пример2.2

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

A=[-0.9 0.27 0.16 0.0; 0.05 -0.84 0.2 0.72; 0.14 0.15 -0.93 0.28]

b=[-33200 7600 -11900]

%b=[-33200 6840 -13090]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0]

bu=[66000 50000 76000 100000]*1.1

[x1,f1]=linprog (F,A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

KonSpros_Y=[33200 0.72*f1 0.28*f1]

Пример 2.3

F=[0.0 0.0 0.0 -1.0 0.0 0.0; 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0 0.0; 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0]

A=[-0.9 0.27 0.16 1.0 0.0 0.0; 0.05 -0.84 0.2 0.0 1.0 0.0; 0.14 0.15 -0.93 0.0 0.0 1.0; 0.0032 0.0107 0.010 0.0 0.0 0.0]

b=[0.0 0.0 0.0 1400]

Aeq=[]

Beq=[]

bl=[0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0]

bu=[66000 50000 76000 100000 100000 100000]

[x1,f1]=linprog(F(1,:),A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

[x2,f2]=linprog(F(2,:),A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

[x3,f3]=linprog(F(3,:),A,b,Aeq,Beq,bl,bu)

f1=-f1

f2=-f2

f3=-f3

L=[-1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0]

A0=[1.0 0.0 0.0 0.0 -1.0/f1 0.0 0.0; 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0/f2 0.0; 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0/f3; 0.0 -0.9 0.27 0.16 1.0 0.0 0.0; 0.0 0.05 -0.84 0.2 0.0 1.0 0.0; 0.0 0.0032 0.0107 0.010 0.0 0.0 0.0]

bo=[0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 1400]

Aeq=[]

Beq=[]

blo=[0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0]

buo=[1.0 66000 50000 76000 100000 100000 100000]

[x0,L0]=linprog(L,A0,bo,Aeq,Beq,blo,buo)

Пример 0

F =

0     0     0    -1

A =

-0.9500    0.2500    0.1000         0

0.2000   -0.8500    0.2000    0.7200

0.2500    0.2000   -0.9500    0.2800

b =

-3.5000    3.5000    0.5000

Aeq =

[]

Beq =

[]

bl =

0     0     0     0

bu =

22    60    40   100

Optimization terminated.

x1 =

22.0000

56.1882

33.5296

55.7695

f1 =

-55.7695

Двойственная задача

bl =

0     0     0

A =

-0.9500    0.2000    0.2500    1.0000         0         0         0

0.2500   -0.8500    0.2000         0    1.0000         0         0

0.1000    0.2000   -0.9500         0         0    1.0000         0

0    0.7200    0.2800         0         0         0    1.0000

F =

0     0     0    -1

b =

-3.5000    3.5000    0.5000   22.0000   60.0000   40.0000  100.0000

Aeq =

[]

Beq =

[]

bl =

0     0     0     0     0     0     0

bu =

22    60    40   100