- •П.Е. Пустовойтов Логистика
- •«Логистика»
- •7.080404 «Интеллектуальные системы принятия решений»,
- •7.092401 «Телекоммуникационные системы и сети»
- •Вступление
- •1. Транспортные модели
- •1.1. Определение транспортной модели
- •1.2. Нетрадиционные транспортные модели
- •1.3. Решение транспортной задачи
- •1.3.1. Определение начального решения
- •1.3.2. Итерационный алгоритм решения транспортной задачи
- •1.4. Задача о назначениях
- •1.4.1. Венгерский метод
- •1.5. Транспортная модель с промежуточными пунктами
- •2. Детерминированные модели динамического программирования
- •2.1. Рекуррентная природа вычислений дп
- •2.2. Рекуррентные алгоритмы прямой и обратной прогонки
- •2.3. Приложения динамического программирования
- •2.3.1. Задача о загрузке корабля
- •2.3.2. Задача планирования рабочей силы
- •2.3.3. Задача замены оборудования
- •2.3.4. Задача инвестирования
- •3. Детерминированные модели управления запасами
- •3.1. Общая модель управления запасами
- •3.2. Статические модели управления запасами
- •3.2.1. Классическая задача экономичного размера заказа
- •3.2.2. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен
- •3.2.3. Многопродуктовая статическая модель с ограниченной вместимостью склада
- •3.3. Динамические задачи экономического размера заказа
- •3.3.1. Модель при отсутствии затрат на оформление заказа
- •3.3.2. Модель с затратами на оформление заказа
- •4. Вероятностные модели управления запасами
- •4.1. Модель с непрерывным контролем уровня запаса
- •4.2. Стохастический вариант модели экономичного размера заказа
- •4.3. Одноэтапные модели
- •4.3.1. Модель при отсутствии затрат на оформление заказа
- •4.3.2. Модель при наличии затрат на оформление заказа
- •4.4. Многоэтапные модели
- •5. Складская логистика
- •5.1. Определение месторасположения склада
- •5.2. Определение границ рынка
- •Список литературы
- •Содержание
- •Логістика
- •«Логістика»
- •7.080404 «Інтелектуальні системи прийняття рішень»,
- •7.092401 «Телекоммунікаційні системи та мережі»
- •61002, Харків, вул. Фрунзе, 21.
2.3.2. Задача планирования рабочей силы
При выполнении некоторых проектов число рабочих, необходимых для реализации какого-либо проекта, регулируется путем их найма и увольнения. Поскольку в данной задаче наем рабочих связан с дополнительными затратами, необходимо определить, каким образом должна регулироваться численность рабочих в период реализации проекта.
Предположим, что
проект будет выполняться в течение
недель и минимальная потребность в
рабочей силе на протяжении
-й
недели составит
рабочих. При идеальных условиях хотелось
бы на протяжении
-й
недели иметь ровно
рабочих. Однако в зависимости от
стоимостных показателей может быть
более выгодным отклонение численности
рабочей силы от минимальных потребностей.
Если
— количество работающих на протяжении
-й
недели, то возможны затраты двух видов:
l)
—
затраты, связанные с необходимостью
содержать избыток
рабочей силы и 2)
—
затраты, связанные с необходимостью
дополнительного найма
рабочих.
Элементы модели динамического программирования определяются следующим образом.
1. Этап представляется порядковым номером недели .
2. Вариантами решения на -м этапе являются значения — количество работающих на протяжении -й недели.
3. Состоянием на
-м
этапе является
— количество работающих на протяжении
-й
недели (этапа).
Рекуррентное уравнение динамического программирования представляется в виде
,
,
(2.4)
где
.
Вычисления начинаются с этапа
при
и заканчиваются на этапе 1.
Пример 2.4
Фирма оценивает минимальные потребности в рабочей силе на каждую из последующих пяти недель следующим образом: 5, 7, 8, 4 и 6 рабочих соответственно. Содержание избытка рабочей силы обходится организации в 300 грн. за одного рабочего в неделю, а наем рабочей силы на протяжении одной недели обходится в 400 грн. плюс 200 грн. за одного рабочего в неделю.
Выражая
и
в сотнях гривен, имеем следующее.
,
,
,
,
,
,
,
,
,
,
.
Таблица 2.8 – Этап
5.
|
|
Оптимальное решение |
|
|
|
|
|
4 |
3*0+4+2*2=8 |
8 |
6 |
5 |
3*0+4+2*1=6 |
6 |
6 |
6 |
3*0+0=0 |
0 |
6 |
Таблица 2.9 – Этап
4.
|
|
Оптимальное решение |
|||
|
|
|
|
|
|
8 |
3*0+0+8=8 |
3*1+0+6=9 |
3*2+0+0=6 |
6 |
6 |
Таблица 2.10 – Этап
3.
|
|
Оптимальное решение |
|
|
|
|
|
7 |
3*0+4+2*1+6=12 |
12 |
8 |
8 |
3*0+0+6=6 |
6 |
8 |
Таблица 2.11 – Этап
2.
|
|
Оптимальное решение |
||
|
|
|
|
|
5 |
3*0+4+2*2+12=20 |
3*1+4+2*3+6=19 |
19 |
8 |
6 |
3*0+4+2*1+12=18 |
3*1+4+2*2+6=17 |
17 |
8 |
7 |
3*0+4+0+12=12 |
3*1+4+2*1+6=15 |
12 |
7 |
8 |
3*0+4+0+12=12 |
3*1+0+6=9 |
9 |
8 |
Таблица 2.12 – Этап
1.
|
|
Оптимальное решение |
||||
|
|
|
|
|
|
|
0 |
3*0+4+ +2*5+19= =33 |
3*1+4+ +2*6+17= =36 |
3*2+4+ +2*7+12= =36 |
3*3+4+ +2*8+9= =38 |
33 |
5 |
Оптимальное решение определяется последовательно таким образом.
.
Таблица 2.13 – Полученному решению соответствует следующий план.
Номер недели
|
Минимум рабочей силы
|
Количество фактически работающих
|
Решение |
1 |
5 |
5 |
Нанять 5 рабочих |
2 |
7 |
8 |
Нанять 3 рабочих |
3 |
8 |
8 |
Ничего не менять |
4 |
4 |
6 |
Уволить 2 рабочих |
5 |
6 |
6 |
Ничего не менять |
