Модель потребительского выбора

.

Функция Лагранжа: стоит разность, т.к. решается задача на максимум.

(*) => , .

Оценим соотношение (*), которое позволяет вывести основное соотношение предельной полезности благ.

1) - в точке оптимального набора потребительских благ отношения предельной полезности благ прямо пропорционально их рыночным ценам. рыночные цены определяют полезности, но не наоборот!

2) - предельная норма замены благ обратно пропорциональна их рыночным ценам(прямое следствие потребительских изоквант).

3) т.к. является постоянной, то можно утверждать : в точке оптимального потребительского выбора, предельная полезность блага, приходящаяся на единицу его стоимости, является для данного потребителя постоянной и совпадает с множителем Лагранжа.

Вопрос 11. Методы многоуровневой оптимизации. Центральная задача в методе Корнаи-Липтака. Экономическое содержание двойственных оценок в этой задаче.

Давая общую характеристику задач развития и размещения производства, мы отмечали их большую размерность, обуслов­ленную большой степенью детализации такого рода задач. С точки зрения конструирования моделей эта детализация ведет к невозможности получить универсальные модели, применимые к любым (или многим) отраслям одновременно. При детальном описании получаем индивидуализированные модели, подробно отражающие специфику той или иной отрасли (объединения). Поэтому в дальнейшем мы сосредоточим внимание не на моделях, а на методах решения задач текущего планирования на уровне объединения.

Объединение, состоящее из двух предприятий, производит 4 вида продукции. Нормы затрат ресурсов на производство отдельных продуктов, прибыль от их реализации и наличие ресурсов представлены в табл.

Вилы ресурсов	Нормы затрат ресурсов (т/шт.)	Наличие ресурсов (т)
Предприятие 1	Предприятие 2
Продукция А	Продукция Б	Продукция В	Продукция Г
			—	—
			—	—
	—	—
	—	-
Прибыль (р./шт.)

Требуется определить оптимальный вариант производственной программы объединения, обеспечивающий получение максимальной прибыли.

Обозначим через хj-объем производства j-го продукта (j=1, 2, 3, 4( А, Б, В, Г)). Тогда модель в численном виде будет выглядеть следующим образом:

• 1) расход собственных ресурсов на предприятии I не превосходит их наличия

2x₁ + 3x₂≤ 12;

2x₁+x₂≤ 8;

• 2) расход собственных ресурсов на предприятии II не превосходит их наличия

x_з + 2x₄ ≤8;

2x_з +2x₄ ≤ 10;

• 3) суммарный расход общих ресурсов объединения на пред­приятиях I и IIне превосходит лимитов этих ресурсов

4x1+3x2+x3+x4 ≤18

2x1+2x2+4x3+5x4 ≤ 30

• 4)выпуски продукции должны быть неотрицательны

x₁, > 0; х₂ > 0; x₃ > 0; x₄ > 0;

• 5) общий объем прибыли по объединению должен быть макси­мальным

12x₁ + 6x₂ + 5x₃ + 2x₄ →max.

По своей сути задача текущего оптимального планирования на уровне объединения является задачей специализации, в которой требуется определить оптимальный план выпуска продукции (как по объему, так и по составу) при заданных ресурсах. Детальное моделирование процесса выпуска продукции и расходования ресурсов требует включения в модель объединения описания предприятий. Это ведет к большой размерности задачи на уровне объединения и вытекающих отсюда трудностей при ее решении, но одновременно дает и средство для преодоления этих трудностей, а именно: специфический вид матрицы задачи.

Действительно, обращаясь к примеру, видим, что имеется блочная задача линейного программирования, состоящая из 3 блоков, в каждом из которых по 2 ограничения. Условия 1) составляют I блок, условия 2) — II блок. Эти блоки описывают условия функционирования локальных объектов (предприятий), отражая ограниченность локальных ресурсов, т.е. собственных ресурсов предприятий (например, основных фондов разного вида).

Условия 3) составляют III блок. Он характеризует условия функционирования объединения в целом и отражает ограниченность общих ресурсов (например, сырья).

Перейдем к составлению модели в буквенных обозначениях. Для компактности запишем ее в матричном виде. Пусть

t — индекс предприятия, входящего в отрасль (t =1, 2,..., T);

jt,— индекс вида продукции, производимой t-м предприятием

(jt,=1,2,..., nt,);

it, — индекс вида ресурса, «собственного» для предприятия t

i — индекс вида ресурса общих ресурсов объединения (i = 1,2.....тt)

Xt, — вектор выпуска продукции предприятием / (размернос­тью nt х1);

Вt, — вектор лимитов локальных ресурсов i, , потребляемых предприятием t (размерностью т x nt);

В — вектор лимитов общих ресурсов i (размерностью т х 1); Рt, — вектор удельной прибыли от выпуска продукции пред­приятием t (размерностью 1 х п,);

At,— матрица коэффициентов (норм) затрат локальных ресур­сов на выпуск продукции предприятием t (размерностью тt х пt): At — матрица коэффициентов (норм) затрат общих ресурсов на выпуск продукции предприятием t (размерностью т х п,).

В этих обозначениях модель объединения, состоящего из Т предприятий, запишется следующим образом:

А₁X₁ ≤ В₁

АtХt ≤ B_t

…

А_TХ_T ≤ В_T

Р1Х1 + ... + РtХt + ... + Р_ТХ_Т à max.

В нашем примере

P1= (12, 6)

P2= (5, 2)

Блочная структура задачи текущего планирования на уровне объединения делает возможным ее расчленение на ряд подзадач существенно меньшей размерности и их взаимосвязанное реше­ние в рамках итеративного процесса. Методы решения могут быть различны.

Метод планирования на двух уровнях Корнаи -Липтака

В этом методе итеративный процесс двухступенчатой опти­мизации планов развития объединения и отдельных предприя­тий основан не на корректировке двойственных оценок ресурсов и продукции (как в методе Данцига Вулфа), а на корректировке выделяемых предприятиям лимитов ресурсов и заданий по выпуску продукции в натуральном выражении в соответствии с анализом и сравнением предельных эффективностей (оценок) их использования на предприятиях.

Пусть исходная задача объединения по-прежнему имеет вид блочной задачи как в примере. Проведем посекторное (по предприятиям) разбиение векторов лимитов общих ресурсов.

Разделим оба общих ресурса поровну (первый шаг)между двумя предприя­тиями:

9 + 9= 18; 15+ 15 = 30.

Получаем для первого шага две секторные задачи, их планы, значения прибыли и секторные оценки общих ресурсов .

Решаем 2 задачи симплекс методом отдельно.