Решение задачи инвестирования инновационных проектов с помощью метода обратной прогонки
Автор: Кривошапова Г.А., Яркина А.А., Иценко М.Ю.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Математика, информатика и инженерия
Статья в выпуске: 1 (55), 2020 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются решение задачи инвестирования инновационных проектов. Для решения выбран метод обратной прогонки. Поиск решения был проведен с помощью онлайн-калькулятора.
Оптимальное распределение, метод обратной прогонки, стратегия
Короткий адрес: https://sciup.org/140275025
IDR: 140275025
Текст научной статьи Решение задачи инвестирования инновационных проектов с помощью метода обратной прогонки
Пусть имеются пять инвестиционных проектов, между которыми распределяется 300 тыс. ден. ед. Денежные средства распределяются суммами кратными 50 тыс. ден. ед. Значения gi(x)(i = 1,5) ожидаемой прибыли от реализации каждого из инвестиционных проектов в зависимости от выделенной суммы х приведены в таблице 1. Составить план распределения средств, максимизирующий общий прирост прибыли.
Для решения задачи был выбран табличный процессор MS Excel. Задача решалась методом обратной прогонки.
На р исунке 1 представлены исходные данные.
Задача оптимального распределения инвестиций
fl f2 fs f4 fs Xi |
|||||
18 |
22 |
25 |
20 |
16 |
50 |
43 |
51 |
50 |
44 |
30 |
100 |
57 |
60 |
61 |
64 |
55 |
150 |
78 |
79 |
78 |
82 |
76 |
200 |
97 |
100 |
98 |
110 |
92 |
250 |
115 |
120 |
109 |
110 |
90 |
300 |
Рисунок 1 – Начальная страница с исходными данными для расчета
Представим поэтапное решение задачи распределения инвестиций методом обратной прогонки
I этап. Условная оптимизация.
1-й шаг: k = 5.
Предположим, что все средства в количестве x5 = 300 отданы 5-у проекту. В этом случае максимальный доход, как это видно из таблицы 1*, составит 99, следовательно:
F5(c5) = g5(x5) |
Таблица 1. |
x1 0 50 100 150 200 250 300 |
x5 f0(x0) / F5(x5) |
0 0 0 |
50 16 16 |
100 39 39 |
150 55 55 |
200 76 76 |
250 92 92 |
300 99 99* |
Таблица 1*.
c1 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
F0(c1) |
0 |
16 |
39 |
55 |
76 |
92 |
99 |
x1 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
2-й шаг: k = 4.
Определяем оптимальную стратегию при распределении средств между остальными проектами. При этом рекуррентное соотношение Беллмана имеет вид:
F4(c4) = max [ g4(x4) + F5(c4 - x4)]
Таблица 2.
x2 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
||
x4 |
f3(x3) / F4(x4) |
0 |
16 |
39 |
55 |
76 |
92 |
99 |
|
0 |
0 |
0 |
16 |
39 |
55 |
76 |
92 |
99 |
|
50 |
20 |
20* |
36 |
59 |
75 |
96 |
112 |
||
100 |
44 |
44* |
60 |
83* |
99 |
120 |
|||
150 |
64 |
64* |
80 |
103 |
119 |
||||
200 |
82 |
82 |
98 |
121 |
|||||
250 |
110 |
110* |
126* |
||||||
300 |
119 |
119 |
Заполняем таблицу 2*. Для этого на каждой северо-восточной диагонали находим наибольшее число, которое отмечаем звездочкой и указываем соответствующее значение x2.
Таблица 2*.
c2 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
F3(c2) |
0 |
20 |
44 |
64 |
83 |
110 |
126 |
x2 |
0 |
50 |
100 |
150 |
100 |
250 |
250 |
3-й шаг: k = 3.
Определяем оптимальную стратегию при распределении средств между остальными проектами. При этом рекуррентное соотношение Беллмана имеет вид:
F3(c3) = max [ g3(x3) + F4(c3 - x3)] Таблица 3. |
|||||||||
x3 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
||
x3 f4(x4) / F3(x3) |
0 |
20 |
44 |
64 |
83 |
110 |
126 |
||
0 |
0 |
0 |
20 |
44 |
64 |
83 |
110 |
126 |
|
50 |
25 |
25* |
45 |
69 |
89 |
108 |
135* |
||
100 |
50 |
50* |
70* |
94* |
114* |
133 |
|||
150 |
61 |
61 |
81 |
105 |
125 |
||||
200 |
78 |
78 |
98 |
122 |
|||||
250 |
98 |
98 |
118 |
109 109
Заполняем таблицу 3*. Для этого на каждой северо-восточной диагонали находим наибольшее число, которое отмечаем звездочкой и указываем соответствующее значение x3.
Таблица 3*.
c3 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
F4(c3) |
0 |
25 |
50 |
70 |
94 |
114 |
135 |
x3 |
0 |
50 |
100 |
100 |
100 |
100 |
50 |
4-й шаг: k = 2.
Определяем оптимальную стратегию при распределении средств между остальными проектами. При этом рекуррентное соотношение Беллмана имеет вид:
F2(c2) = max [ g2(x2) + F3(c2 - x2)]
Таблица 4.
x4 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
||
x2 |
f5(x5) / F2(x2) |
0 |
25 |
50 |
70 |
94 |
114 |
135 |
|
0 |
0 |
0 |
25* |
50 |
70 |
94 |
114 |
135 |
|
50 |
22 |
22 |
47 |
72 |
92 |
116 |
136 |
||
100 |
51 |
51* |
76* |
101* |
121* |
145* |
|||
150 |
60 |
60 |
85 |
110 |
130 |
||||
200 |
79 |
79 |
104 |
129 |
|||||
250 |
100 |
100 |
125 |
||||||
300 |
120 |
120 |
Заполняем таблицу 4*. Для этого на каждой северо-восточной диагонали находим наибольшее число, которое отмечаем звездочкой и указываем соответствующее значение x4.
Таблица 4*.
c4 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
F5(c4) |
0 |
25 |
51 |
76 |
101 |
121 |
145 |
x4 |
0 |
0 |
100 |
100 |
100 |
100 |
100 |
5-й шаг: k = 1.
Определяем оптимальную стратегию при распределении средств между остальными проектами. При этом рекуррентное соотношение Беллмана имеет вид:
F1(c1) = max [ g1(x1) + F2(c1 - x1)]
Таблица 5.
x5 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
x1 |
f6(x6) / F1(x1) 0 |
25 |
51 |
76 |
101 |
121 |
145 |
0 |
0 0 25* |
51* |
76* |
101* |
121* |
145* |
|
50 |
18 18 43 |
69 |
94 |
119 |
139 |
100 |
43 |
43 |
68 |
94 |
119 |
144 |
150 |
57 |
57 |
82 |
108 |
133 |
|
200 |
78 |
78 |
103 |
129 |
||
250 |
97 |
97 |
122 |
|||
300 |
115 |
115 |
Заполняем таблицу 5*. Для этого на каждой северо-восточной диагонали находим наибольшее число, которое отмечаем звездочкой и указываем соответствующее значение x5.
Таблица 5*.
c5 |
0 |
50 |
100 |
150 |
200 |
250 |
300 |
F6(c5) |
0 |
25 |
51 |
76 |
101 |
121 |
145 |
x5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
II этап. Безусловная оптимизация.
1-й шаг: k = 1.
По данным таблицы 5* максимальный доход при распределении 300 между проектами составляет c1 = 300, F1(300) = 145. При этом 1-му проекту нужно выделить x1 = 0.
2-й шаг: k = 2.
Определим величину оставшихся денежных средств, приходящихся на долю остальных проектов.
c2 = c1 - x1 = 300 - 0 = 300.
По данным таблицы 4* максимальный доход при распределении 300 между проектами составляет c2 = 300, F2(300) = 145. При этом 2-му проекту нужно выделить x2 = 100.
3-й шаг: k = 3.
Определим величину оставшихся денежных средств, приходящихся на долю остальных проектов.
c3 = c2 - x2 = 300 - 100 = 200.
По данным таблицы 3* максимальный доход при распределении 200 между проектами составляет c3 = 200, F3(200) = 94. При этом 3-му проекту нужно выделить x3 = 100.
4-й шаг: k = 4.
Определим величину оставшихся денежных средств, приходящихся на долю остальных проектов.
c4 = c3 - x3 = 200 - 100 = 100.
По данным таблицы 2* максимальный доход при распределении 100 между проектами составляет c4 = 100, F4(100) = 44. При этом 4-му проекту нужно выделить x4 = 100.
5-й шаг: k = 5.
Определим величину оставшихся денежных средств, приходящихся на долю остальных проектов.
c5 = c4 - x4 = 100 - 100 = 0.
По данным таблицы 1* максимальный доход при распределении 0 между проектами составляет c5 = 0, F5(0) = 0. При этом 5-му проекту нужно выделить x5 = 0.
Таким образом, оптимальный план финансирования инвестиционных проектов:
x1 = 0
x2 = 100
x3 = 100
x4 = 100
x5 = 0
который обеспечит максимальный доход, равный:
F (300) = g1(0) + g2(100) + g3(100) + g4(100) + g5(0) =
= 0 + 51 + 50 + 44 + 0 = 145.
Список литературы Решение задачи инвестирования инновационных проектов с помощью метода обратной прогонки
- Онлайн-калькулятор / Уровень доступа https://math.semestr.ru/dinam/dinam.php