gn="justify"> 1 )? max (f (x 1 , x 2 )? min) (4.21)
за умови
g (x 1 , x 2 )? 0. (4.22)
2. Завдання математичного програмування - більш загальна задача в порівнянні з завданнями на абсолютний (якщо виключити їх загальні обмеження, а зі спеціальних залишити одне у вигляді рівності) екстремуми. Однак на практиці у випадку задачі математичного програмування мова йде тільки про глобальне екстремумі, тобто завданнях на абсолютний і умовний екстремуми - як про глобальне, так і про локальному екстремумі.
. В економічній теорії часто (але не завжди) завдання математичного програмування зводиться до задачі на умовний екстремум (такими є завдання споживчого вибору, або раціональної поведінки споживача на ринку, які з математичної точки зору є різними завданнями, але мають одне і те ж рішення (х 0 j )).
. Якщо у ЗМП всі функції f (x 1 , x 2 ), g 1 (x 1 , x 2 ), ..., g n (x 1 , x 2 ) є лінійними, то маємо задачу лінійного програмування, детально розглянуту в розділі 2, а якщо ж хоча б одна з наведених функцій виявиться нелінійної, то маємо задачу нелінійного програмування .
Нижче на прикладі вирішення завдань споживчого вибору розглянемо моделі споживчого попиту, особливості впливу компенсаційних ефектів на максимізацію функції корисності.
Список літератури
1) Шелобаев С.І. Економічні-математичні методи і моделі: Учеб. посібник для вузів. - 2-е вид., Перераб. і доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. -287с. p align="justify">) Жданов С. А. Економічні моделі і методи в управлінні. - М.: Справа та сервіс, 1998. p align="justify">) Колесніков А. Н. Короткий курс математики для економістів. - М.: ИНФРА-М, 1998
) Малихін В. І. Ма...
