ЗАДАНИЕ для лабораторной работы.
При проведении исследований формирования спроса и предложения определенного товара или вида услуг на некотором конкурентном рынке были получены экспериментальные данные. На основе этих данных решить задачу параметрической идентификации функций спроса g(x) и предложения f(x) , определяющих паутинную модель,
g(x) = a0 + a1x + a2x 2 ; f(x) = k e a x (k-"задано") , где a , a0 , a1 , a2 - параметры модели, подлежащие определению.
Визуализировать процесс формирования равновесной цены спроса и предложения.
ХОД выполнения лабораторной работы
![]() |
ВАРИАНТЫ ЗАДАНИЙ
Вариант 1. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_1». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=2.048. Вариант 2. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_2». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=1.9584 Вариант 3. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_3». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.8348. Вариант 4. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_4». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.031 Вариант 5. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_5». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=2.1517 Вариант 6. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_6». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=1.9356 Вариант 7. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_5». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.9358 Вариант 8. Данные в файле «results.xls» на листе «Вариант_6». Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.0015 Вариант 9. Данные в файлах «Predl1.txt» и «Spros1.txt» в папке «Variants» . Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск. k=2.048 Вариант 10. Данные в файлах « Predl2.txt» и « Spros2.txt» в папке «Variants». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения. k=1.9584. Вариант 11. Данные в файлах « Predl3.txt» и « Spros3.txt» в папке «Variants» . Длярешения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=1.8348 Вариант 12. Данные в файлах « Predl4.txt» и « Spros4.txt» в папке «Variants». Длярешения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=2.031 Вариант 13. Данные в файлах « Predl5.txt» и « Spros5.txt» в папке «Variants» . Длярешения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=2.1517 Вариант 14. Данные в файлах « Predl6.txt» и « Spros6.txt» в папке «Variants». Длярешения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=1.9356 Вариант 15. Данные в файлах « Predl7.txt» и « Spros7.txt» в папке «Variants» . Для решения задачи оптимизации использовать дихотомический поиск.k=1.9358 Вариант 16. Данные в файлах « Predl8.txt» и « Spros8.txt» в папке «Variants». Для решения задачи оптимизации использовать метод золотого сечения.k=2.0015 |
массив <цены спроса>
массив <спроса>
массив <цены предложения>
массив <предложения>.
Содержание отчета
Отчет должен быть оформлен в соответствии с требованиями, предъявляемыми к отчету на механико-математическом факультете ТГУ. Алгоритмы реализуются на любом языке высокого уровня, использование пакетов Excel, MathCad и др. Наличие в отчете описания процесса отладки и тестирования алгоритмов приводит к повышению балла. Все программы должны быть снабжены комментариями, тестовыми примерами и объяснениями.