Изучение влияния изменения параметров модели на полученное оптимальное решение задачи линейного программирования называется анализом на чувствительность.

Давайте разберем, что это означает и какие шаги включает в себя анализ на чувствительность:

1. Определение параметров модели: Сначала необходимо определить, какие параметры в вашей модели могут изменяться. Это могут быть коэффициенты в целевой функции или ограничения.
2. Построение базового решения: После того, как вы определили параметры, необходимо решить задачу линейного программирования с исходными значениями этих параметров. Это даст вам базовое оптимальное решение.
3. Изменение параметров: Далее вы изменяете один или несколько параметров модели. Это может быть увеличение или уменьшение коэффициентов, а также изменение ограничений.
4. Решение новой задачи: После изменения параметров вы снова решаете задачу линейного программирования. Сравните новое оптимальное решение с предыдущим.
5. Анализ результатов: На этом этапе вы анализируете, как изменения параметров повлияли на оптимальное решение. Это может помочь понять, насколько чувствительна ваша модель к изменениям и какие параметры являются наиболее критичными.

Таким образом, анализ на чувствительность позволяет более глубоко понять модель и принимать более обоснованные решения в условиях неопределенности.