
- •Перелік теоретичних запитань. Зміствий модуль 1. Математичне програмування
- •Зміствий модуль 2. Дослідження операцій
- •Приклади економічних задач математичного програмування
- •Загальна економіко-математична модель задачі лінійного програмування
- •Стандартні форми злп.
- •І звідси випливає така теорема
- •Тема 2. Графічний метод розв’язування задач лінійного програмування на координатній площині
- •Тема 3. Симплекс-метод (за таблицями)
- •Тема 4. Двоїстість в лінійному програмуванні
- •Загальні правила складання двоїстих задач.
- •Тема 5. Метод штучного базису
- •Нехай озлп з ор
- •Тема 6. Цілочисельне програмування.
- •Тема 7. Транспортна задача
- •Тема 8. Нелінійне програмування.
- •Модуль 2 Дослідження операцій Тема 2. Моделювання фінансово–інвестиційних процесів. Економетричні моделі динаміки
- •Тема 3. Задачі оптимального управління запасами. Оптимізація запасів за випадковим попитом.
- •Визначити значення s, що задовольняє нерівності .
- •Тема 6. Прийняття рішень в умовах ризику та невизначеності.
- •Для при фіксованому знаходять
- •Перша інформаційна ситуація .
- •Друга інформаційна ситуація (і2).
- •Третя інформаційна ситуація (і3).
- •Четверта інформаційна ситуація (і4).
- •Список рекомендованих джерел Основна література «Математичне програмування»
- •Основна література «Дослідження операцій»
Тема 3. Задачі оптимального управління запасами. Оптимізація запасів за випадковим попитом.
Для проведення аварійного ремонту обладнання, придбаного підприємством, необхідно мати деяку деталь. Дана деталь є досить складною і її індивідуальне виготовлення вимагає відносно високих витрат. У зв’язку з цим доцільно замовити певну кількість деталей для запасу. На основі попередніх статистичних даних відомий розподіл імовірності попиту на цю деталь:
r |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
pr |
p0 |
p1 |
p2 |
p3 |
p4 |
p5 |
p6 |
p7 |
p8 |
Знайти оптимальний рівень запасу деталей за випадковим попитом, якщо відомо, що витрати на зберігання становлять С1 грн., а дефіциту – С2 грн.
Нехай С1=80 грн.; С2=1100 грн., а розподіл ймовірностей попиту заданий таблицею 1.
Таблиця 1
p0 |
p1 |
p2 |
p3 |
p4 |
p5 |
p6 |
p7 |
p8 |
... |
0,2 |
0,05 |
0,07 |
0,2 |
0,03 |
0,05 |
0,04 |
0,06 |
Зауваження 1. Перш ніж перейти до розв’язання задачі, необхідно заповнити таблицю 1, виходячи з основної властивості повної групи подій: ймовірність повної групи подій дорівнює одиниці.
Розв’язання. Спочатку знайдемо значення р0:
∑рr=1 → р0=1–(0,2+0,05+0,07+0,2+0,03+0,05+0,04+0,06)=0,3.
Розв’язок задачі можна шукати двома способами: чисельним і аналітичним. Розглянемо перший спосіб – чисельний.
Розрахуємо очікувані сумарні витрати при різних рівнях запасу деталей S=0; 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8 за формулою:
(1)
11002,52=2772грн.;
Зауваження 2. У випадку S=0, тобто, коли запасу деталей на складі немає, то підприємство несе лише витрати, пов’язані з дефіцитом деталей (штрафи від нестачі). Тому при розрахунку сумарних витрат береться лише другий доданок формули (1).
=24+1100
[0,05+0,14+0,6+0,12+0,52+0,24+0,42]=24+1100
1,82=2026
грн.;
=
80 [0,6+0,2]+1100 [0,07+0,4+0,09+0,2+0,2+0,36]=800,8+11001,32=1516 грн.;
80
[0,9+0,4+0,05]+1100
[0,2+0,06+0,15+0,16+0,3]=80
1,35+1100
0,87=1065
грн.;
=80
[1,2+0,6+0,1+0,07]+1100
[0,03+0,1+0,12+0,24]=80
1,97+1100
0,49=696,6
грн.;
=80 [1,5+0,8+0,15+0,14+0,2]+1100 [0,05+0,08+0,18]=80 2,79+1100 0,31=564,2 грн.;
=80
[1,8+1+0,2+0,21+0,4+0,03]+1100
[0,04+0,12]=80
3,64+1100
0,16=467,2
грн.;
=80
[2,1+1,2+0,25+0,28+0,6+0,06+0,05]+66=80
4,54+66=429,2
грн.;
=80 [2,4+1,4+0,3+0,35+0,8+0,09+0,1+0,06]=80 5,5=440 грн.
Представимо знайдені результати у вигляді таблиці:
S |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Q(S) |
2772 |
2026 |
1516 |
1065 |
696,6 |
564,2 |
467,2 |
429,2(min) |
440 |
Отже, мінімальні сумарні витрати в розмірі 429,2 грн. будуть відповідати рівню запасів S=7 деталей.
Розв’яжемо дану задачу, використовуючи другий спосіб – аналітичний.Необхідно: