1.Gālvenās no ekonomikā lietojamās kvantitatīvās metodes: 1)Matemātiskās programmēšanas metodes iespējams izmantot, kad pastāv vairāki iespējamie problēmas risināšanas varianti, bet katra no alternatīvām prasa noteiktu resursu daudzumu un šī metode palīdz atrast labāko variantu apskatot to no kāda kritērija viedokļa. 2)Statistiskās metodes ir saistītas ar statistiku, tomēr ne ar statistiku vispārīgā nozīmē, bet ar konkrētām statistikas metodēm, kuras izstrādātas datu apkopošanai, analīzei, prognozēšanai, sakarību pētīšanai u.tml. Tās ir ekonometrijas metodes, kuras paredzētas ekonomisko rādītāju sakarību pētīšanai saistībā ar ekonomisko teoriju, matemātiku un statistiku. 3)Imitējošās modelēšanas metodes parasti lieto situācijās, kurās parametri ir gadījuma lielumi, vai arī situācijās, kuras nevar aprakstīt tikai ar kāda analītiska tipa modeļa palīdzību, bet var izteikt algoritmiski, turklāt lietojot gadījuma skaitļus. 4)Kalendārās plānošanas metodes ir paredzētas, lai noteiktu pareizākos produkcijas ražošanas grafikus. Pārsvarā tās lieto uzņēmumu līmenī, izmantojot ražošanai ietekmējošus faktorus nosaka, lai ražošanā nerastos pārtraukumi. 5)Ražošanas krājumu teorijas metodes dod iespēju pareizi veidot materiālu, izejvielu un citus krājumus uzņēmumā ņemot vērā dažāda veida izmaksas un dažādus faktorus. 6)Tīklveida plānošanas metodes noteikt pareizāko, efektīvāko darbu secību dažādos projektos tā, lai nerastos pārtraukumi, dīkstāves. 7)Masu apkalpošanas teorijas metode ļauj risināt rindu rašanās un to novēršanas problēmas, kā arī aprēķināt dažādus parametrus masu apkalpojošajām sistēmām, kas saistītas ar rindu veidošanos un klientu apkalpošanas laiku. 8)Spēļu teorijas metodes aplūko gadījumus, kad ir divi vai vairāki lēmumu pieņēmēji un katrs ar zināmu varbūtību rīkojas atkarībā no tā, kādu lēmumu pieņēmuši citi “spēlētāji”. Daļa no šīm metodēm reducējas uz lineārās programēšanas metodēm.
4.Definējot, lineārās programmēšanas uzdevumus ir jānosaka kāda lieluma max (vai min) vērtība, ievērojot zināmus ierobežojumus un nosacījumus, ja sakarības starp lielumiem var izteikt lineārā formā. Visvienkāršākais veids, kā atrisināt lineārās programmēšanas uzdevumu, kuram ir divi nezināmie lielumi, ir grafiskā metode. Ja nezināmo skaits ir lielāks, šo metodi lietot nevar. Pēc lineārās programmēšanas uzdevuma atris. iespējams veikt pēcoptimizācijas analīzi. Šī analīze palīdz iegūt informāciju un izdarīt secinājumus par uzdevuma un tā atrisinājuma īpašībām. Tā ļauj noskaidrot, kā atris. varētu ietekmēt nosacījumu sistēmas ierobežojumu maiņa, kuri ierobežojumi ir būtiskāki un kuri – mazāk būtiski, kā atrisinājumu ietekmētu mērķa funkcijas koeficientu izmaiņas u.c. Faktiski pēcoptimizācijas analīze ir kvantitatīva šo jautājumu risināšanas tehnika. Pēc būtības šī analīze dod novērtējumu tam, cik jūtīgs ir optimālais risinājums attiecībā uz sākotnējiem ieejas datiem.…
