WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

Кроме этого, анализ части табл. 4.6 Ограничения позволяет сделать еще ряд заключений. В течение месяца планируется сборка компьютеров. Соответствующая строка ограничения отмечена как связанное, что означает, что соответствующий ресурс использован полностью. Исходное ограничение по ресурсу ячейки D18 определяется исходя из данных табл. 4.3, определяющих расчетную производительность основных производственных рабочих. Следовательно, при необходимости обеспечения дальнейшего роста прибыли руководству целесообразно идти на увеличение штата и числа рабочих мест. Планируемая сумма банковского кредита 290000 условных единиц, используемая для приобретения комплектующих изделий, достаточна для организации производства. Имеющийся складской объем будет использован не полносРис. 4.12. Состав комплектующих Рис. 4.13. Заработная плата персонала Рис. 4.14. Производительность труда и заработная плата основных производственных рабочих Рис. 4.15. Занимаемый объем складского помещения Рис. 4.16. Структура себестоимости Таблица 4.Отчет по результатам Целевая ячейка (Максимум) Ячейка Имя Исходно Результат $B$13 Прибыль в руб. Итого –152 143,60 2 222 358,Ячейка Имя Исходно Результат $B$3 Количество PC-C300/10 $C$3 Количество PC-C300/20 $D$3 Количество PC-C300/30 $E$3 Количество PC-C366A/1 0 $F$3 Количество PC-C366A/2 0 $G$3 Количество PC-C366A/3 0 $H$3 Количество PC-C400A/1 0 $I$3 Количество PC-C400A/2 0 $J$3 Количество PC-C400A/3 0 $K$3 Количество PC-P-II400/1 0 $L$3 Количество PC-P-II400/2 0 $M$3 Количество PC-P-II400/3 0 $N$3 Количество PC-P-II450/1 0 $O$3 Количество PC-P-II450/1 0 $P$3 Количество PC-P-II450/1 0 Продолжение табл. 4.Ограничения Ячейка Имя Значение формула Статус Разница $B$18 Количество собранных компьютеров Итого 496 $B$18<=$D$18 связанное $B$19 Стоимость комплектующих в у.е. Итого 289997 $B$19<=$D$19 не связан. $B$20 Объем на складе Итого 250,25189 $B$20<=$D$20 не связан. 49,$B$3 Количество PC-C300/1 20 $B$3>=$B$4 связанное $C$3 Количество PC-C300/2 20 $C$3>=$C$4 связанное $D$3 Количество PC-C300/3 20 $D$3>=$D$4 связанное $E$3 Количество PC-C366A/1 20 $E$3>=$E$4 связанное $F$3 Количество PC-C366A/2 21 $F$3>=$F$4 не связан. $G$3 Количество PC-C366A/3 34 $G$3>=$G$4 не связан. $H$3 Количество PC-C400A/1 20 $H$3>=$H$4 связанное $I$3 Количество PC-C400A/2 26 $I$3>=$I$4 не связан. $J$3 Количество PC-C400A/3 45 $J$3>=$J$4 не связан. $K$3 Количество PC-P-II400/1 20 $K$3>=$K$4 связанное $L$3 Количество PC-P-II400/2 50 $L$3>=$L$4 не связан. $M$3 Количество PC-P-II400/3 50 $M$3>=$M$4 не связан. $N$3 Количество PC-P-II450/1 50 $N$3>=$N$4 не связан. $O$3 Количество PC-P-II450/1 50 $O$3>=$O$4 не связан. Продолжение табл. 4.$P$3 Количество PC-P-II450/1 50 $P$3>=$P$4 не связан. $B$3 Количество PC-C300/1 20 $B$3<=$B$5 не связан. $C$3 Количество PC-C300/2 20 $C$3<=$C$5 не связан. $D$3 Количество PC-C300/3 20 $D$3<=$D$5 не связан. $E$3 Количество PC-C366A/1 20 $E$3<=$E$5 не связан. $F$3 Количество PC-C366A/2 21 $F$3<=$F$5 не связан. $G$3 Количество PC-C366A/3 34 $G$3<=$G$5 не связан. $H$3 Количество PC-C400A/1 20 $H$3<=$H$5 не связан. $I$3 Количество PC-C400A/2 $I$3<=$I$5 не связан. $J$3 Количество PC-C400A/3 45 $J$3<=$J$5 не связан. $K$3 Количество PC-P-II400/1 20 $K$3<=$K$5 не связан. $L$3 Количество PC-P-II400/2 50 $L$3<=$L$5 связанное $M$3 Количество PC-P-II400/3 50 $M$3<=$M$5 связанное $N$3 Количество PC-P-II450/1 50 $N$3<=$N$5 связанное $O$3 Количество PC-P-II450/1 50 $O$3<=$O$5 связанное $P$3 Количество PC-P-II450/1 50 $P$3<=$P$5 связанное $B$3 Количество PC-C300/1 20 $B$3=целое связанное $C$3 Количество PC-C300/2 20 $C$3=целое связанное $D$3 Количество PC-C300/3 20 $D$3=целое связанное Окончание табл. 4.$E$3 Количество PC-C366A/1 20 $E$3=целое связанное $F$3 Количество PC-C366A/2 21 $F$3=целое связанное $G$3 Количество PC-C366A/3 34 $G$3=целое связанное $H$3 Количество PC-C400A/1 20 $H$3=целое связанное $I$3 Количество PC-C400A/2 26 $I$3=целое связанное $J$3 Количество PC-C400A/3 45 $J$3=целое связанное $K$3 Количество PC-P-II400/1 20 $K$3=целое связанное $L$3 Количество PC-P-II400/2 50 $L$3=целое связанное $M$3 Количество PC-P-II400/3 50 $M$3=целое связанное $N$3 Количество PC-P-II450/1 50 $N$3=целое связанное $O$3 Количество PC-P-II450/1 50 $O$3=целое связанное $P$3 Количество PC-P-II450/1 50 $P$3=целое связанное тью. Наконец, отчет по результатам содержит последовательность строк ограничений на максимально и минимально допустимое количество выпускаемых компьютеров различных моделей, определяемое в соответствии с условием задачи, а также признак целочисленности параметра.

Отметим, что используемая версия Excel не всегда корректно производит поиск экстремума для целочисленных задач. Поэтому в дальнейшем, учитывая достаточно большие абсолютные величины получаемых решений, это ограничение будет снято.

Таким образом, решение статической детерминированной задачи разработки управленческого решения позволяет менеджеру полностью реализовать возможности предприятия и сделать ряд практических выводов, направленных на совершенствование его работы.

4.3. Пример решения однокритериальной статической задачи в условиях риска Как было указано в подразд. 3.7, задача разработки управленческого решения может рассматриваться как задача в условиях риска, если в состав параметров этой задачи входит хотя бы один стохастический параметр с известным законом распределения. Решенная задача оказывается весьма чувствительна к величине такого параметра, как производительность труда основных производственных рабочих. В результате решения этот параметр оказался связанным, в то же время приходится учитывать то обстоятельство, что планирование производится в расчете на месяц. В течение такого относительно большого интервала времени достаточно трудно оценить реальный фонд рабочего времени, поскольку весьма вероятны отклонения от расчетных данных, связанные с невыходами на работу, ростом производительности труда сборщиков и т.п. В распоряжении менеджера имеется набор реальных данных, характеризующих производительность участка за последние восемь месяцев, представленный в табл. 4.7. На основании этих данных с помощью встроенных функций Excel определены максимальное, минимальное и среднее значения числа собранных компьютеров за месяц и рассчитано стандартное отклонение.

Определим граничные значения целевой функции и соответствующие им решения, а также значения расчетных параметров, для чего три раза решим задачу (рис. 4.17), подставляя в рабочую таблицу в Рис. 4.17. Основная рабочая таблица Рис. 4.18. Подготовленная к решению задача Рис. 4.19. Результат решения ячейку D18 соответственно минимальное, среднее и максимальное значения случайного параметра из табл. 3.7. Результаты вычислений сведены в табл. 4.8 и табл. 4.9. Их анализ позволяет сделать ряд выводов.

1. Если воспользоваться методом сведения стохастической задачи к детерминированной, то в качестве значения параметра “Количество собираемых компьютеров” следует задать его среднее значение 503,3.

Оптимальное решение и среднее значение ожидаемой прибыли в этом случае приведены в строке “Среднее” табл. 4.9.

2. Максимальный диапазон изменения прибыли приведен в той же таблице. Отметим, что уменьшение объема производства существенно влияет на величину ожидаемой прибыли.

3. Достигнутый ранее в мае месяце максимальный объем выпуска компьютеров в количестве 540 штук является принципиально недостижимым в планируемом месяце из-за существующего ограничения по величине банковского кредита, в связи с чем при заданных условиях можно обеспечить выпуск максимально только 513 компьютеров.

4. Структура решений при минимальном и максимальном значении параметра существенно изменяется. Поскольку в рассматриваемой задаче речь идет о составлении оптимальной программы на месяц, для составления ежедневных плановых заданий можно учитывать реальные ресурсы текущего дня.

Допустим теперь, что исследуемый нами случайный параметр распределен по нормальному закону. Подобное предположение имеет под собой достаточные основания, поскольку на общую производительность труда и, как следствие, на общее число собранных в течение планируемого месяца компьютеров оказывает влияние достаточно большое число разнообразных независимых факторов. Знание закона распределения случайного параметра позволяет нам осуществить решение задачи алгоритмическим методом. Определим конкретные параметры функции распределения. Будем считать, что приведенные в табл. 4.7 данные по месяцам соответствуют выборке из восьми значений из некоей генеральной совокупности случайных чисел, характеризующих общее число собранных за месяц компьютеров. Тогда значения функции распределения могут быть рассчитаны с помощью встроенной функции Excel НОРМРАСП(), причем в качестве ее параметров необходимо использовать среднее значение и стандартное отклонение по генеральной совокупности. Обратная задача отыскания аргумента функции распределения по заданному значению вероятности может быть решена с использованием функции НОРМОБР().

Таблица 4.Количество собранных компьютеров по месяцам Количество собранных Месяц компьютеров январь февраль март апрель май июнь июль август Среднее значение 503,Максимальное значение Минимальное значение Стандартное отклонение по выборке 26,Стандартное отклонение по генеральной совокупности 25,Таблица 4.Результаты расчетов, выполненных в процессе решения задачи методом сведения стохастической задачи к детерминированной Возможное Планируемое Стоимость Объем Количество Прибыль, количество количество комплектующих на скласобранных р. собранных собранных изделий, де, компьютеров компьютеров компьютеров у.е. мМинимальное 1 360 354,40 450 450 265 180,00 229,Среднее 2 231 804,20 503,3 503 290 000,00 254,Максимальное 2 233 770,83 540 513 290 000,00 255,Таблица 4.Результаты решения методом сведения стохастической задачи к детерминированной Решение Количество Прибыль, собранр.

ных компьютеров Мини1 360 354,40 20 20 20 20 20 50 20 20 50 20 20 50 20 50 мальное Среднее 2 231 804,20 20 20 20 20 50 20 20 43 20 21 50 50 50 50 Макси2 233 770,83 20 20 20 20 50 20 20 50 20 50 50 24 50 50 мальное В табл. 4.10 и 4.11 приведены результаты расчетов, выполненных в процессе решения задачи, а на рис. 4.20 представлен вид рассчитанной алгоритмическим методом функции распределения. В колонке “Значение вероятности” записаны заданные в виде аргументов исходные значения вероятности. Колонка “Прибыль” содержит результирующее значение целевой ячейки, получающееся в результате отыскания экстремального значения при заданном значении вероятности. Колонка “Возможное количество собранных компьютеров” содержит оценку максимально достижимой производительности, определенную с помощью функции НОРМОБР(). В колонке “Количество собранных компьютеров” приведены значения суммы числа планируемых к выпуску компьютеров, полученное в результате работы режима Поиск решения (конкретные решения приведены в табл. 4.11). В колонках “Стоимость комплектующих” и “Объем на складе” также приведены данные, полученные в результате проведения расчетов по поиску экстремума при заданном значении вероятности.

Найдем теперь решение задачи в M-постановке. Как следует из подразд. 3.7, оптимальное решение в М-постановке обеспечивает максимум математического ожидания целевой функции. В случае нормального закона распределения математическое ожидание определяется при значении вероятности равном 0,5. Тогда оптимальное решение, определенное из соответствующей строки табл. 4.11, равно X = {20; 20; 20;

20; 43; 20; 20; 50; 20; 20; 50; 50; 50; 50; 50}.

PC-C300/PC-C300/PC-C300/PC-C366A/PC-C366A/PC-C400A/PC-P-II450/PC-P-II450/PC-C366A/PC-C400A/PC-P-II400/PC-P-II400/PC-P-II400/PC-C400A/PC-P-II450/Таблица 4.Результаты расчетов, выполненных в процессе решения задачи алгоритмическим методом Возможное Планируемое Стоимость Количество Объем Прибыль, количество количество комплектуюсобранных на складе, р. собранных собранных щих изделий, компьютеров мкомпьютеров компьютеров у.е.

0,1 1 799 884,40 471 471 277 906,00 240,0,2 2 026 266,40 482 482 284 484,00 246,0,3 2 178 314,40 490 490 288 980,00 250,0,4 2 223 840,10 497 496 290 000,00 250,0,5 2 231 581,08 503 503 290 000,00 254,0,6 2 233 123,04 510 510 290 000,00 253,0,7 2 233 770,83 516 513 290 000,00 255,0,8 2 233 770,83 524 513 290 000,00 255,0,9 2 233 770,83 535 513 290 000,00 255,0,99 2 233 770,83 562 513 290 000,00 255,Таблица 4.Решения задачи Решение Прибыль, р.

0,1 1 799 884,40 20 20 20 20 20 50 20 20 50 20 41 50 20 50 0,2 2 026 266,40 20 20 22 20 20 50 20 20 50 20 50 50 20 50 0,3 2 178 314,40 20 20 30 20 20 50 20 20 50 20 50 50 20 50 0,4 2 223 840,10 20 20 20 20 20 22 20 35 50 20 50 50 50 50 0,5 2 231 581,08 20 20 20 20 43 20 20 50 20 20 50 50 50 50 0,6 2 233 123,04 20 20 20 20 50 20 20 35 20 50 50 35 50 50 0,7 2 233 770,83 20 20 20 20 50 20 20 50 20 50 50 24 50 50 0,8 2 233 770,83 20 20 20 20 50 20 20 50 20 50 50 24 50 50 0,9 2 233 770,83 20 20 20 20 50 20 20 50 20 50 50 24 50 50 0,99 2 233 770,83 20 20 20 20 50 20 20 50 20 50 50 24 50 50 Значения вероятности PC-C300/PC-C300/PC-C300/PC-C400A/PC-C400A/PC-C366A/PC-C400A/PC-C366A/PC-C366A/PC-P-II400/PC-P-II450/PC-P-II450/PC-P-II400/PC-P-II400/PC-P-II450/ Решение задачи в P-постановке при значениях вероятности P 0,оказывается одинаковым и равным X = {20; 20; 20; 20; 50; 20; 20; 50;

20; 50; 50; 24; 50; 50; 50}. Это объясняется особенностью рассматриваемой задачи, нашедшей свое отражение в табл. 4.10 и 4.11. Так при P 0,результат и расчетные параметры задачи не изменяются. Это обстоятельство объясняется тем, что на решение начинает оказывать существенное влияние ограничение по стоимости комплектующих изделий (величина банковского кредита). На основании анализа содержимого таблиц можно сделать вывод, что выбранная модель функционирования предприятия и кредитная политика, в частности, оправданы.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.