Модель экономики Приморского за 2003 г. в виде оптимизационной задачи. Модификация модели с критерием максимизации конечного потребления, страница 4

F =

0     0     0    -1

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

Optimization terminated.

y =

3.4386

1.1537

0.6048

2.8847

0.0000

0.0000

0.0000

gl =

55.7695

Пример 2.1

Решение:

F =

0     0     0    -1

A =

-0.9000    0.2700    0.1600         0

0.0500   -0.8400    0.2000    0.7200

0.1400    0.1500   -0.9300    0.2800

b =

-33200        7600      -11900

Aeq =

[]

Beq =

[]

bl =

0     0     0     0

bu =

66000       50000       76000      100000

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

Optimization terminated.

x1 =

1.0e+004 *

5.9990

5.0000

4.5567

5.2066

f1 =

-5.2066e+004

>> Konspros_Y=[33200 0.72*f1 0.28*f1]

Konspros_Y =

1.0e+004 *

3.3200   -3.7487   -1.4578

Двойственная задача 12а

>> lengthX=length(x1)

lengthX =

4

>> y0=zeros(3,1)

y0 =

0

0

0

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

>> bl=[0.0 0.0 0.0]

bl =

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]

A =

-0.9000    0.0500    0.1400    1.0000         0         0         0

0.2700   -0.8400    0.1500         0    1.0000         0         0

0.1600    0.2000   -0.9300         0         0    1.0000         0

0    0.7200    0.2800         0         0         0    1.0000

>> F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

F =

0     0     0    -1

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

b =

-33200        7600      -11900       66000       50000       76000      100000

>> Aeq=[]

Aeq =

[]

>> Beq=[]

Beq =

[]

>> bl=[0.0 0.0 0.0 0.0 0 0 0]

bl =

0     0     0     0     0     0     0

>> bu=[66000 50000 76000 100000]

bu =

66000       50000       76000      100000

>> F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

F =

0     0     0    -1

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

Optimization terminated.

y =

0.1166

1.2745

0.2941

0.0000

0.9950

0.0000

0.0000

yl =

5.2066e+004

>> gly=b*y

gly =

5.2066e+004

>> Ay=A*y

Ay =

0.0000

0.0000

0.0000

1.0000

>> dFy=-F'-Ay

dFy =

1.0e-015 *

-0.8121

-0.7772

-0.7447

-0.2220

>> dFy=-F'-Ay

dFy =

1.0e-015 *

-0.8121

-0.7772

-0.7447

-0.2220

Пример 2.1б

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

F =

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]

A =

-0.9000    0.2700    0.1600    1.0000         0         0

0.0500   -0.8400    0.2000         0    1.0000         0

0.1400    0.1500   -0.9300         0         0    1.0000

>> b=[0.0 0.0 0.0]

b =

0     0     0

>> Aeq=[]

Aeq =

[]

>> Beq=[]

Beq =

[]

>> bl=[0.0 0.0 0.0 0.0]

bl =

0     0     0     0

>> bu=[66000 50000 76000 100000]

bu =

66000       50000       76000      100000

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

Optimization terminated.

x1 =

1.0e+004 *

6.6000

5.0000

7.6000

3.3740

2.3500

5.3940

f1 =

-1.1118e+005

Пример 2.1в

F =

0     0     0    -1

A =

-0.9000    0.2700    0.1600         0

0.0500   -0.8400    0.2000    0.6667

0.1400    0.1500   -0.9300    0.3333

b =

-33200        2700      -16100

Aeq =

[]

Beq =

[]

bl =

0     0     0     0

bu =

66000       50000       76000      100000

Optimization terminated.

x1 =

1.0e+004 *

6.1031

5.0000

5.1423

4.7043

f1 =

-4.7043e+004

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

y =

1.0e+008 *

0.0003   -0.0003         0   -1.5680

Пример 2.2

>> F=[0.0 0.0 0.0 -1.0]

F =

0     0     0    -1

>> 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]

A =

-0.9000    0.2700    0.1600         0

0.0500   -0.8400    0.2000    0.7200

0.1400    0.1500   -0.9300    0.2800

>> b=[-33200 7600 -11900]

b =

-33200        7600      -11900

>> %b=[-33200 6840 -13090]