
- •Десятирикова е.Н., Слинькова н.В. Информационные технологии управления Учебное пособие
- •Часть 1
- •Сведения об авторах
- •Оглавление
- •1. Информационные технологии в управлении
- •1.1 Сущность и виды информационных технологий
- •Автоматизированные рабочие места
- •1.2. Основы применения табличных процессоров для решения управленческих задач
- •1. Вычитание дат.
- •2. Сложение дат с числами.
- •2. Финансовый анализ
- •2.1 Основы финансовых вычислений
- •2.2 Финансовые вычисления в Excel
- •3. Оценка инвестиционных проектов
- •3.1 Сущность и оценка инвестиционных проектов
- •3.2 Основные показатели, используемые для оценки инвестиционных проектов
- •3.3 Сравнение инвестиционных проектов с помощью Excel
- •3.4 Учет влияния процентной ставки на эффективность проекта с использованием Excel
- •3.5 Оценка эффективности инвестиционных проектов с учетом риска
- •Задание 1 (учет риска в знаменателе формулы npv посредством корректировки ставки дисконта)
- •Решение:
- •Задание 1.2 (учет риска в числителе формулы npv посредством корректировки чистых денежных потоков)
- •Решение:
- •3.6 Оценка эффективности инвестиционного проекта с помощью построения «дерева решений»
- •Задание 1
- •Решение:
- •3.7 Анализ чувствительности инвестиционного проекта
- •Задание 1
- •Решение:
- •1) Чувствительность проекта к изменению цены реализации
- •2) Чувствительность проекта к изменению объема реализации
- •3) Чувствительность проекта к изменению постоянных затрат
- •4) Чувствительность проекта к изменению переменных затрат
- •4. Задачи анализа и прогнозирования
- •4.1 Прогнозирование как основа выработки управленческой стратегии
- •4.2 Балансовая модель
- •4.3 Прогнозирование с использованием регрессионного анализа
- •5. Системы принятия решения
- •5.1 Краткие сведения о системах принятия решения (экспертных системах)
- •Классификация задач принятия решений
- •Экспертные системы ( эс)
- •Структура экспертной системы
- •5.2 Разработка системы принятия решения
- •Самостоятельное задание Разработка системы принятия решений о продаже акций предприятия
- •6. Выбор оптимальных коммерческих стратегий
- •Принятие решений в условиях риска
- •1. Максиминный критерий Вальда
- •2. Минимаксный критерий Сэвиджа
- •3. Критерий Гурвица
- •Задание 1
- •Решение:
- •1) Выбор оптимальной стратегии по критерию Вальда.
- •2) Выбор оптимальной стратегии по критерию Сэвиджа.
- •3) Выбор оптимальной стратегии по критерию Гурвица.
- •7. Оптимизация управленческих задач
- •7.1 Принципы решения задач оптимизации
- •7.2 Транспортная задача
- •Стандартная транспортная модель
- •Сбалансированная транспортная модель
- •Многопродуктовая транспортная модель
- •Решение транспортной задачи в Excel
- •Разработка начального плана решения
- •Улучшение (оптимизация) плана перевозок
- •7.3 Определение графика работы сотрудников фирмы
- •1. Построение математической модели
- •2. Оптимизация решения
- •7.4 Задача планирования выпуска продукции
- •7.5 Задача о распределении ресурсов
7.2 Транспортная задача
Практическая цель управления в транспортной сфере экономики состоит в доставке материальных, финансовых и информационных составляющих потоков в определенные сроки в заданных объемах при минимальных затратах трудовых и материальных ресурсов. Задаче оптимизации транспортных потоков в экономических системах придается первостепенное значение, так как от функционирования транспортной подсистемы глобальным образом зависит эффективность всей экономической деятельности. Предельно совершенным образом организуемая транспортная система впервые была разработана и применена в Японии на заводах фирмы Toyota. Такая система носит название «Канбан» (в переводе с японского - карточка). Суть ее состоит в следующем. Относительно высокая стоимость площадей побудила японские фирмы сводить материально-технические запасы к минимуму. Концепция производства по принципу «точно вовремя» предполагает поступление сырья и комплектующих точно к тому моменту, когда они нужны.
Логико-аналитический метод анализа оценки эффективности систем управления базируется на сетевом моделировании факторов, объектов и показателей с целью их систематизации и взаимоувязки в процессе регулирования материальных, финансовых и информационных потоков.
Транспортная модель используется для составления наиболее экономичного плана пересылки объектов одного вида из нескольких пунктов (например, продукции нескольких заводов) в пункты доставки (например, склады). Такую модель можно использовать в системах управления запасами; в ситуациях, связанных с оборотом наличного капитала; при регулировании информационных потоков и при решении ряда других практических задач.
При построении транспортной модели используются:
1) величины, характеризующие объем производства в каждом исходном пункте и спрос в каждом пункте назначения;
2) стоимость транспортировки единицы продукции из каждого исходного пункта в каждый пункт назначения.
Необходимо понимать, что потребности пункта назначения могут удовлетворяться за счет нескольких исходных пунктов.
Целью построения модели является определение количества продукции, которое следует перевезти из каждого исходного пункта в каждый пункт назначения, с тем чтобы общие транспортные расходы были минимальными. Постулируется, что величина транспортных расходов прямо пропорциональна объему перевозимой продукции.
На рис. 7.2.1 изображена транспортная модель в виде сети с т исходными пунктами и п пунктами назначения. Исходным пунктам и пунктам назначения соответствуют вершины. Дуга, соединяющая исходный пункт с пунктом назначения представляет собой маршрут, по которому перевозится продукция.
Рис. .7.2.1. Сетевая транспортная модель
Обозначим количество продукции, производимой в пункте i, через ai, а количество продукции, потребляемой в пункте j, - через bj; cij - стоимость перевозки единицы продукции из i в j. Таким образом, транспортная задача сводится к минимизации транспортных расходов z при перевозке из исходного пункта в конечный количества продукции равного xij:
минимизировать
z
=
при ограничениях
,
i
= 1,2,…,m
,
j
= 1,2,…,n
(*)
xij ≥ 0 для всех i и j.
Первая группа ограничений указывает, что суммарный объем перевозок из некоторого пункта не может превышать количества произведенной там продукции; вторая группа ограничений свидетельствует о полной удовлетворенности спроса на продукцию в пункте назначения за счет суммарного объема перевозок.
Если суммарный объем производства некоторой продукции равен суммарному спросу на нее, то такая модель называется сбалансированной транспортной моделью. Тогда:
=
и все ограничения (*) превращаются в равенства:
, i
= 1,2,…,m
, j
= 1,2,…,n
В реальных условиях не всегда объем производства равен спросу или превосходит его, однако транспортную модель всегда можно сбалансировать. Проиллюстрируем практически важную идею балансировки на следующих примерах. Рассмотрим вначале стандартную транспортную модель.