
- •1. Введение
- •1.1. Математическое моделирование как методологии научных исследований
- •1.2. Классификация математических моделей
- •2. Исследование операций
- •2.1. Терминология
- •2.2. Процесс исследования операций
- •3. Моделирование на основе системного подхода
- •3.1. Терминология
- •3.2. Этапы системного анализа-синтеза
- •3.3. Классификация систем и инструментов аналитической деятельности
- •4. Математическое программирование
- •4.1. Линейное программирование
- •4.1.1.Терминология
- •4.1.2. Решение и анализ задач лп графическим методом
- •4.1.3. Укрупненный алгоритм решения графическим методом
- •4.1.4. Анализ чувствительности оптимального решения задачи лп
- •Самостоятельная работа
- •4.2. Целочисленное программирование
- •4.2.1. Терминология
- •4.2.2. Задача выбора плана застройки участков
- •4.3. Управление запасами
- •4.3.1. Основная модель управления запасами
- •4.3.2. Моделирование управления запасами в условиях предоставления скидки
- •Построение модели для нахождения eoq в условиях предоставления скидки.
- •Метод анализа иерархий
- •5.1. Терминология
- •5.2. Задача о выборе университета
- •5 .3. Задача поиска оптимального решения с помощью метода анализа иерархий
- •Принятие решений в условиях риска и неопределеннности
- •Терминология
- •6.2. Принятие решений в условиях риска
- •6.2.1. Сравнение рисков инвестиционных проектов
- •6.3. Принятие решений в условиях неопределенности
- •6.3.1. Критерии выбора альтернативных решений
- •7. Имитационное моделирование средствами Excel
- •7.1. Имитационное моделирование как метод исследования операций и оптимизации
- •7.2. Имитационное моделирование в ms Excel.
- •8. Создание модели предприятия и принятие управленческого решения на основе результатов моделирования.
- •8.1. Описание предприятия
- •8.2. Совершенствование модели с учетом дополнительной информации о системе и внешней среде.
- •9. Системная динамика как средство оптимизации функционирования экономических и экологических систем
- •9.1. Терминология
- •9.2.Основные принципы системной динамики
- •9.3. Модель «хищники-жертвы» как пример моделирования обратных связей
- •9.4. Имитационная модель «хищники-жертвы» в системе ms Excel
- •9.5. Имитационная модель «хищники-жертвы» в системе stella
- •Приложение 1
- •Литература
5 .3. Задача поиска оптимального решения с помощью метода анализа иерархий
Руководитель цеха рассматривает три возможных решения относительно существующего фрезерного станка:
А) модифицировать имеющийся станок, установив на нем автоматическую подачу (АЛ);
В) купить новый станок с программным управлением (ПУ) ;
С) заменить станок обрабатывающим центром (ОЦ).
Три альтернативы оцениваются по двум критериям: денежному и функциональному. Данные для оценок по каждому критерию представлены в
таблице 5.8.
Таблица 5.8. Параметры сравнения альтернативных решений
Критерий |
Обозначение |
АЛ |
ПУ |
ОЦ |
Денежный |
|
|
|
|
Начальная стоимость (р) |
НС |
12000 |
25000 |
120000 |
Стоимость Обслуживания (р) |
СО |
2000 |
4000 |
15000 |
Стоимость обучения персонала (р) |
СОП |
3000 |
8000 |
20000 |
Функциональный |
|
|
|
|
Производительность (штук) |
П |
8 |
14 |
40 |
Время наладки (мин) |
ВН |
30 |
20 |
3 |
Металлические отходы (Кг/день) |
МО |
440 |
165 |
44 |
Руководитель считает, что денежный критерий в 1,5 раза важнее функционального. Кроме того, производительность в 2 раза важнее времени наладки и в 3 раза важнее, чем количество получаемых металлических отходов. Показатель, связанный со временем наладки, считается в 4 раза важнее показателя, связанного с количеством металлических отходов. Что же касается денежного критерия, то руководитель считает, что стоимость обслуживания и стоимость обучения персонала одинаково важны, а начальная стоимость в 2 раза важнее каждого из этих двух показателей.
Требуется принять оптимальное управленческое решение на основании заданных соотношений весомости критериев.
Определение весовых коэффициентов критериев и подкритериев.
Рассмотрим иерархию критериев (Денежный и Функциональный) и подкритериев (НС, СО, СОП для Денежного, П, ВН, МО для Функционального).
Рис. 5.7. Иерархия критериев выбора стратегии
Предпочтения Руководителя позволяют построить матрицы парных сравнений для критериев Д и Ф, и для их подкритериев.
Таблица 5.9. Матрица парных сравнений критериев Д и Ф.
Исходная |
Денежн |
Функцион |
Денежн |
1,00 |
1,50 |
Функцион |
0,67 |
1,00 |
Нормирование матрицы по сумме столбца и вычисление среднего значения по строке дает весовые коэффициенты, представленные в табл. 5.10.
Таблица 5.10. Нормированная матрица парных сравнений критериев Д и Ф и их весовые коэффициенты.
Нормированная |
Денежн |
Функцион |
Весовой коэфф. |
Денежн |
0,60 |
0,60 |
0,60 |
Функцион |
0,40 |
0,40 |
0,40 |
Для подкритериев критерия Д вычисляются их весовые коэффициенты (табл. 5.11 – 5.12).
Таблица 5.11 – Матрица парных сравнений подкритериев критерия Д
Исходная |
НС |
СО |
СОП |
НС |
1,00 |
2,00 |
2,00 |
СО |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
СОП |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
Сумма |
2,00 |
4,00 |
4,00 |
Таблица 5.12 Нормированная матрица парных сравнений подкритериев критерия Д и их весовые коэффициенты.
Нормированная |
НС |
СО |
СОП |
Весовой коэфф. |
НС |
0,50 |
0,50 |
0,50 |
0,50 |
СО |
0,25 |
0,25 |
0,25 |
0,25 |
СОП |
0,25 |
0,25 |
0,25 |
0,25 |
Для подкритериев критерия Ф вычисляются их весовые коэффициенты (табл. 5.13 – 5.14).
Таблица 5.13 – Матрица парных сравнений подкритериев критерия Ф
Исходная |
П |
ВН |
МО |
П |
1,00 |
2,00 |
3,00 |
ВН |
0,50 |
1,00 |
4,00 |
МО |
0,33 |
0,25 |
1,00 |
Сумма |
1,83 |
3,25 |
8,00 |
Таблица 5.14 Нормированная матрица парных сравнений подкритериев критерия Ф и их весовые коэффициенты.
Нормированная |
П |
ВН |
МО |
Весовой коэфф. |
П |
0,55 |
0,62 |
0,38 |
0,51 |
ВН |
0,27 |
0,31 |
0,50 |
0,36 |
МО |
0,18 |
0,08 |
0,13 |
0,13 |
Нормирование значений критериев.
Ввиду того, что значения критериев измеряются в различных диапазонах и в различных величинах, следует выразить их значения в сравнимых и соразмерных единицах. Для этого элементы каждой строки таблицы сравниваемых параметров (подкритериев) делим на максимальный элемент в данной строке, в результате получаем степень проявления каждого из признаков, выражаемую безразмерной величиной в интервале [0,1].
Таблица 5.15. Степени проявления подкритериев критериев Д и Ф
Д |
АП |
ПУ |
ОЦ |
|
Степень проявления затрат |
АП |
ПУ |
ОЦ |
НС (р) |
12000,00 |
25000,00 |
120000,00 |
|
НС |
0,10 |
0,21 |
1,00 |
СО (р) |
2000,00 |
4000,00 |
15000,00 |
|
СО |
0,13 |
0,27 |
1,00 |
СОП (р) |
3000,00 |
8000,00 |
20000,00 |
|
СОП |
0,15 |
0,40 |
1,00 |
Ф |
АП |
ПУ |
ОЦ |
|
Срепень проявления затрат |
АП |
ПУ |
ОЦ |
П (шт/день) |
8,00 |
14,00 |
40,00 |
|
П |
0,20 |
0,35 |
1,00 |
ВН (мин) |
30,00 |
20,00 |
3,00 |
|
ВН |
1,00 |
0,67 |
0,10 |
МО(кг/день) |
440,00 |
165,00 |
44,00 |
|
МО |
1,00 |
0,38 |
0,10 |
Теперь все критерии выражены в одинаковых единицах, что позволяет получить свертку для многокритериальной задачи.
Критерии Д и Ф сворачиваются с помощью формулы
,
где
( В критерий Д сворачиваются подкритерии НС ,СО и СОП с весовыми коэффициентами 0,5, 0,25 и 0,25, соответственно);
( В критерий Ф сворачиваются подкритерии П, ВН и МО с весовыми коэффициентами 0,51, 0,36 и 0,13, соответственно)
Выбор стратегии.
Стратегия выбирается на основании критерия-свертки, который можно интерпретировать как наименьшая степень проявления затрат.
Вычисленные значения К позволяют сравнить три стратегии, при заданных предпочтениях Руководителя и значениях затрат и функциональных характеристик для альтернативных решений (табл. 5.16).
Таблица 5.16.
|
АП |
|
ПУ |
|
ОЦ |
Срепень проявления затрат |
0,3087 |
|
0,3494 |
|
0,8243 |
|
|
|
|
|
|
|
Минимальная степень затрат = |
0,3087 |
|
Например, степень проявления затрат для альтернативы АП вычисляется следующей формулой1:
Рассмотрим согласованность предпочтений Руководителя, оценив степень согласованности матриц парных сравнений.
Матрица парных сравнений для критериев Д и Ф согласована, так как содержит всего одно сравнение. Матрица парных сравнений для подкритериев Д согласована, так как содержит соответствующие друг другу три сравнения (столбцы нормированной матрицы одинаковы).
Матрица парных сравнений для подкритериев Ф согласована НЕ полностью, так как столбцы нормированной матрицы не совпадают.
( Действительно, если подкритерий П в 2 раза важнее подкритерия ВН и в 3 раза важнее подкритерия КО, то подкритерий ВН всего в 1,5 раз важнее подкритерия КО. А по мнению Руководителя ВН важнее в 4 раза. Следует оценить допустима ли такая несогласованность.)
Оценка
согласованности производится по значению
относительного коэффициента
несогласованности CR
. По исходной матрице парных сравнений
(табл.5.13) и вычисленным весовым
коэффициентам (табл 5.14) вычисляется
,
то есть сумма компонентов вектора
равного произведению матрицы А на вектор
весовых коэффициентовw:
Sv=3,004419.
Относительный
коэффициент несогласованности
,
следовательно, матрица достаточно
согласована для того, чтобы по ней можно
было принимать решения.
На основании полученных результатов выбирается стратегия АП.
Задание
Построить модель описанной ситуации в MS Excel. С помощью модели выяснить допустимые пределы рассогласования значимости критериев, устанавливаемой руководителем.