- •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.
4.3. Одноэтапные модели
Одноэтапные модели управления запасами отражают ситуацию, когда для удовлетворения спроса в течение определенного периода продукция заказывается только один раз. Например, модный сезонный товар устаревает к концу сезона, и, следовательно, заказы на него могут не возобновляться. В данном разделе рассматривается два типа таких моделей: с учетом и без учета затрат на оформление заказов.
При изложении данного материала используются следующие обозначения.
— стоимость закупки (или производства)
единицы продукции,
— стоимость размещения заказа,
— удельные затраты на хранение единицы продукции в течение рассматриваемого периода,
— удельные потери от неудовлетворенного спроса (на единицу продукции за рассматриваемый период),
— величина случайного спроса за рассматриваемый период,
—
плотность вероятности
спроса за рассматриваемый период,
— объем заказа,
— наличный запас продукта перед размещением заказа.
Модель определяет
оптимальный объем заказа
,
который минимизирует суммарные ожидаемые
затраты, связанные с закупкой (или
производством), хранением и неудовлетворенным
спросом. При известном оптимальном
значении
(обозначается
)
оптимальное управление запасами состоит
в размещении заказа объемом
,
если
;
в противном случае заказ не размещается.
4.3.1. Модель при отсутствии затрат на оформление заказа
В данной модели принято следующее.
1. Спрос удовлетворяется мгновенно в начале периода непосредственно после получения заказа.
2. Затраты на размещение заказа отсутствуют.
На рис. 4.4
иллюстрируется состояние запаса после
удовлетворения спроса
.
Если
,
запас
хранится на протяжении периода. Если
же
,
возникает дефицит объема
.
Рисунок 4.4 – Состояние запаса в одноэтапной модели
Ожидаемые затраты
на период выражаются следующей формулой.
.
Можно показать, что функция является выпуклой по и, таким образом, имеет единственный минимум. Следовательно, вычисляя первую производную функции по и приравнивая ее к нулю, получим
или
.
Отсюда имеем
.
Правая часть
последней формулы известна как критическое
отношение. Значение
определено только при условии, что
критическое отношение неотрицательно,
т.е.
.
Ситуация, когда
,
является бессмысленной, так как это
предполагает, что стоимость закупки
единицы продукции выше потери от
неудовлетворенного спроса.
Ранее предполагалось,
что спрос
является непрерывной случайной величиной.
Если же
является дискретной величиной, то
плотность распределения вероятностей
определена лишь в дискретных точках и
функция затрат вычисляется в соответствии
с формулой
.
Необходимыми условиями оптимальности служат неравенства
и
.
Эти условия в данном случае являются достаточными, так как функция выпукла. Применение этих условий после некоторых алгебраических преобразований приводит к следующим неравенствам для определения .
.
Пример 4.3
Владелец газетного киоска должен определить количество экземпляров газеты, которые должны быть в продаже в начале каждого дня. Он покупает экземпляр газеты за 30 коп., а продает за 75 коп. Продажа газеты обычно происходит с 7.00 до 8.00 часов утра. Оставшиеся к концу дня экземпляры газеты повторно выставляются для продажи по цене 5 коп за экземпляр. Сколько экземпляров газеты должен закупить владелец каждое утро, если дневной спрос описывается одним из следующих вероятностных распределений.
1. Нормальным распределением с математическим ожиданием 300 экземпляров и стандартным отклонением 20 экземпляров.
2. Дискретной плотностью распределения , заданной в виде следующей таблицы.
Таблица 4.1 – Плотность распределения , заданная таблично
|
200 |
220 |
300 |
320 |
340 |
|
0.1 |
0.2 |
0.4 |
0.2 |
0.1 |
Стоимости хранения
и потери, обусловленные дефицитом, в
этой ситуации не определены в явном
виде. Однако данные задачи свидетельствуют
о том, что каждый непроданный экземпляр
газеты обходится владельцу в
коп., и что потери, связанные с истощением
запаса газет, равны
коп. за экземпляр. Следовательно, в
терминах, принятых в модели управления
запасами, можно предполагать, что
коп. за экземпляр,
коп. за экземпляр,
коп. за экземпляр в день.
Сначала определяем критическое отношение
.
Ситуация 1.
Спрос
распределен по нормальному закону
.
Определим стандартную нормально
распределенную случайную величину (с
законом распределения
)
.
Из таблицы стандартного нормального распределения находим
.
Тогда
.
Следовательно,
оптимальный объем заказа равен
(или примерно 284) экземпляров.
Ситуация 2.
Спрос
описывается дискретной плотностью
распределения
.
Сначала найдем функцию распределения
.
Таблица 4.2 – Функция распределения, заданная таблично
|
200 |
220 |
300 |
320 |
340 |
|
0.1 |
0.3 |
0.7 |
0.9 |
1.0 |
Для вычисленного критического отношения 0.214 имеем неравенства
.
Отсюда следует,
что
экземпляров.
