
- •3. Системы линейных алгебраических уравнений. Условие сущ-ния решения, решение систем по формулам Крамера и методом исключений, фундаментальная система реш-й.
- •5. Пределы и непрерывность. Числовая последовательность и ее предел. Определение функции, ее непрерывность на языке "эпсилон-дельта" и языке пределов, равномерная непрерывность.
- •6, Производная функция одной переменной. Определение, геометрический смысл, простейшее правило вычисления производной. Производная сложной функции. Формула Тейлора.
- •8. Определенный интеграл и его геометрический смысл (задача о площади криволинейной трапеции). Приближенное вычисление определенных интегралов, формулы трапеций и Симпсона.
- •12. Закон больших чисел и центральная предельная теорема.
- •13. Регрессионный анализ: линейная и нелинейная регрессия, статистические свойства оценок коэффициентов регрессии.
- •14. Проверка гипотез. Критерий χ2. Ошибки 1-го и 2-го рода. Лемма Неймана-Пирсона.
- •15. Метод максимального правдоподобия. Точечное и доверительное оценивание параметров гауссовского распределения.
- •Вопрос 16: Тренд, сезонная и циклическая компоненты временного ряда.
- •17.Модели тренда (свойства логистической и линейной кривой).
- •18. Методы выделения сезонной компоненты временного ряда (метод скользящих средних).
- •19. Приведение задач линейного программирования к каноническому виду. Методы искусственного базиса.
- •I метод искусственного базиса
- •II метод искусственного базиса
- •20. Симплексный метод (см), основные принципы, алгоритм.
- •21. Двойственный симплекс-метод, основные принципы, алгоритм. Случаи, когда удобно применять двойственный симплексный метод. (дсм)
- •22. Задача максимизации прибыли при заданных ценах на продукцию и ресурсы. Анализ оптимальных решений с помощью множителей Лагранжа.
- •23. Транспортная задача замкнутого типа: постановка, существование решения, метод потенциалов.
- •24. Транспортная задача незамкнутого типа. Постановка, способ сведения к задаче замкнутого типа(с обоснованием). Алгоритм решения.
- •25. Теорема о необходимых и достаточных условиях оптимальности смешанных стратегий. Метод сведения решения игр к решению задачи линейного программирования.
- •26. Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Смешанные и оптимальные смешанные стратегии. Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программирования.
- •27. Методы наискорейшего и координатного спуска для минимизации выпуклой функции без ограничений. Их алгоритмы и геометрическая интерпретация
- •28. Типичные производственные функции с несколькими ресурсами: линейная пф, степенная пф, пф с постоянными пропорциями. Коэффициенты эффективности использования ресурсов для этих типов функций
- •1. Линейная производственная функция:
- •2. Степенная производственная функция:
- •3. Производственная функция с постоянными пропорциями:
- •33. Модель с фиксированным размером заказа
- •34. Модель с фиксированным уровнем запасов
- •35. Двухуровневая система управления товарными запасами, (s,s)-система.
- •36. Математическая модель и схема статического моб в денежном выражении. Методологические вопросы построения моб.
- •Методологические вопросы построения моб Классификация отраслей
- •Метод учета продукции
- •Способ оценивания продукции
- •Общие предпосылки модели моб
- •Дополнение ограничений моб по производственным ресурсам
- •37. Свойства коэффициентов прямых материальных затрат в моб. Определение косвенных и полных материальных затрат.
- •38. Основные понятия теории баз данных: объект, свойство, связь. Диаграмма «сущность-связей». Логическая, физическая, концептуальная схемы базы данных
- •39. Реляционная модель данных. Основные понятия: отношение, кортеж, домен. Получение нормальных форм отношений из диаграммы «сущность-связь». Реляционная алгебра и ее основные понятия.
- •Первая нормальная форма
- •Вторая нормальная форма
- •Третья нормальная форма
- •Нормальная форма Бойса-Кодда
- •Четвертая нормальная форма
- •Пятая нормальная форма
- •40. Реляционная алгебра, основные операторы реляционной алгебры. Связь языка sql с операторами реляционной алгебры.
- •41. Реляционная модель данных. Теория нормализации. Нормальные формы: первая, вторая, третья, Бойса-Кодда.
- •42. Физическая организация баз данных. Файлы: последовательные, с прямым доступом, с хеш-адресацией, индексно-последовательные, в-деревья.
- •43. Назначение и основные компоненты операционных систем. Управление памятью. Управление внешними устройствами. Защита данных. Интерфейс прикладного программирования. Пользовательский интерфейс.
- •Пользовательский интерфейс
- •47. Функция организационного управления: сбор и первичная обработка данных, моделирование ситуации выбора, прогнозирование неуправляемых параметров
- •Сбор и первичная обработка данных
- •Моделирование ситуации выбора
- •Идентификация модели ситуации выбора (прогнозирование неуправляемых параметров)
- •48. Функция организационного управления: планирование, принятие решения организация исполнения решения, контроль, координация.
- •Планирование (вычисление управляемых параметров)
- •Принятие решений
- •Организация исполнения решений
- •Контроль
- •Координация
- •Вопрос 11. 20
- •Вопрос 16: Тренд, сезонная и циклическая компоненты временного ряда. 31
34. Модель с фиксированным уровнем запасов
Целесообразность создания запасов:
1) наличие запасов позволяет быстро удовлетворять потребности потребителей.
2) наличие запасов позволяет нейтрализовать колебания спроса, частично избавляя от дефицита.
Модель с фиксированным уровнем запасов основана на фиксированных моментах подачи заказа. В модели издержки управления запасами в явном виде не учитываются, и фиксированный размер заказа отсутствует.
Согласно модели через фиксированные промежутки времени производится проверка состояния запасов, и если после предыдущей проверки было реализовано какое-либо количество товара, то подается новый заказ, размер которого равен разнице максимально возможного уровня, до которого происходит пополнение, и фактического уровня в момент проверки. Максимальный уровень запасов M определяется по формуле: М = В + S (L + R), (1)
где L – время выполнения заказа,
R – интервал между проверками,
( т.е. 0, R, 2R, … – моменты проверки наличия товара на складе,
0 + L, R + L, 2R + L, … – моменты поставки заказа.)
S – среднесуточный сбыт,
В – резервный, страховой заказ, т.к. примерно в ½ случаев фактический сбыт за время доставки заказа может превысить среднее значение сбыта. Наступает временная нехватка запаса, т.е. дефицит, поэтому вводится резервный запас.
Максимальный уровень может определяться также размерами склада, тогда B и R определяются в соответствии с (1) (обычно L постоянно).
писать не надо! надо знать
Точки заказа в этой модели нет! (Например, в модели с фиксированным уровнем заказа размер заказа является постоянной величиной и повторный заказ подается при условии, что уровень наличных запасов снижается до определенного критического уровня, который в теории управления запасами называется точкой заказа).
В этой системе размер заказа определяется следующими правилами. В моменты проверки можем сделать заказ в размере:
q0 – последний на очереди невыполненный заказ
I – фактический уровень запасов, наличные запасы, текущий размер запаса
Пусть L R
1 – формирование /1- выполнение заказа
(максимум может достичься, если нет сбыта в течениие одной проверки)
Пусть L > R
(максимум может достичься, если нет сбыта в течениие двух проверок)
В этой модели сначала выполняется заказ, а потом формируется следующий. Чем больше спрос, тем больше заказ.
Максимальный запас М достигается в том случае, если в интервале между проверками отсутствует сбыт. Размер заказа зависит от величины сбыта после последней проверки. Средний уровень запасов I = B + S*R/2. Размер резервного запаса можно определить достаточно точно рассматривая распределение сбыта за промежуток времени L + R.
При использовании метода с фиксированным уровнем запасов, даже при самом плохом стечении обстоятельств, склад никогда не будет переполнен, т.к. идет вычисление размера склада
Рекомендации по выбору:
Эта модель более предпочтительна в том случае, когда поставка товаров происходит в жестко установленные сроки, также она часто выбирается когда требуется быстро реагировать на изменение сбыта.
Но эта модель не позволяет учитывать издержки в явном виде. Если издержки незначительны и их невозможно вычислить, то ее также можно использовать.
Также эта модель предпочтительнее, когда на общий размер заказов, подаваемых одним клиентом, налагаются ограничения грузоподъемности транспортных средств.
Эту модель целесообразней использовать при периодических проверках запасов.