- •Міністерство освіти і науки україни національний транспортний університет Дослідження операцій в моделюванні управлінських рішень
- •Isbn 978-966-632-185-8
- •I. Предмет і завдання дослідження операцій
- •1.1. Що таке дослідження операцій
- •1.2. Основні поняття та принципи дослідження операцій
- •1. 3. Математичні моделі операцій
- •1.4. Багатокритеріальні задачі дослідження операцій
- •1.5. Системний підхід до задач дослідження операцій
- •1.6. Типові класи задач дослідження операцій
- •1. Задачі управління запасами
- •2. Задачі розподілу ресурсів
- •3. Задачі ремонту і заміни обладнання
- •4. Задачі масового обслуговування
- •5. Задачі впорядкування
- •6. Задачі сітьового планування і управління (спу)
- •7. Задачі вибору маршруту (сітьові задачі на транспорті)
- •8. Комбіновані задачі
- •II. Класифікація методів оптимізації
- •2.1. Математичне формулювання загальної задачі оптимізації
- •2.2. Геометрична інтерпретація задач оптимізації
- •2.3. Класифікація методів оптимізації по виду цільової функції
- •2.4. Характеристика градієнтних методів пошуку екстремуму
- •III. Лінійне програмування
- •3.1. Задачі лінійного програмування
- •3.2. Основна задача лінійного програмування
- •3.3. Транспортна задача лінійного програмування
- •IV. Динамічне програмування
- •4.1. Метод динамічного програмування
- •4.2. Приклади розв’язання задач динамічного програмування
- •4.3. Завдання динамічного програмування в загальному вигляді. Принцип оптимальності
- •V. Елементи теорії масового обслуговування
- •5.1. Основні поняття теорії масового обслуговування
- •5.2. Класифікація систем масового обслуговування
- •5.3. Основні елементи систем масового обслуговування
- •5.4. Параметри смо і загальна методика дослідження
- •5.5. Системи масового обслуговування з відмовами
- •5.6. Кількісні показники смо з відмовами
- •5.7. Короткий опис основних типів пуассонівських смо
- •5.7.1. Смо з відмовами:
- •5.7.2. Смо з очікуванням і обмеженим потоком заявок
- •5.7.3. Смо змішаного типу з обмеженням по довжині черги
- •5.7.4. Смо змішаного типу з обмеженням за часом перебування заявки в черзі і на обслуговуванні
- •5.7.5. Приклади розв’язку задач тмо
- •VI. Теорія ігор
- •6.1. Ігрові моделі прийняття рішень
- •6.2. Прямокутні матричні ігри
- •6.3. Аналіз матричних ігр
- •6.4. Елементарні методи розв’язку ігор
- •6.4.1. Загальна схема розв’язання
- •6.4.2. Методи розв’язку гри 2 X 2
- •6.4.3. Методи розв’язання ігор 2хn
- •Ордината точки n дорівнює ціні гри ν, а абсциса дорівнює частоті застосування стратегії а1.
- •Аналітичний метод розв’язання гри 2хn
- •6.5. Загальний розв’язок гри m X n методом лінійного програмування
- •6.6. Наближені методи розв’язання матричних ігр
- •6.7. Приклади розв’язання задач теорії ігор
- •VII. Моделювання на пк
- •7.1. Поняття моделі і моделювання
- •7.2. Метод статистичних випробувань
- •7.3. Імітація випадкових впливів на пк
- •7. 4. Методи формування в пк базових впливів
- •7.5. Оцінка точності характеристик, отриманих методом статистичних випробувань. Необхідна кількість реалізацій
- •7.6. Приклади розв’язку задач методом статистичних випробувань
- •VIII. Метод cітьового планування
- •8.1. Поняття про сітьове планування та управління
- •8.2. Основні визначення
- •8.3. Основні елементи сітьового графіка
- •8.4. Правила побудови сітьового графіка
- •8.5. Часові параметри сітьових графіків
- •8.6. Способи розрахунку сітьових графіків
- •8.7. Оптимізація сітьових графіків
- •8.8. Імовірнісні тимчасові оцінки сітьових моделей
- •8.9. Укрупнення сітьових моделей
- •8.10. Зшивання сітьових моделей
- •Література
- •Для нотаток
1.5. Системний підхід до задач дослідження операцій
Характерною особливістю дослідження операцій є так званий системний підхід до аналізу поставленої проблеми, який являється основним методологічним принципом дослідження операцій. Він полягає в тому, що будь-яку задачу, якою б ізольованою, частковою вона не здавалася на перший погляд, розглядають з точки зору її впливу на ефективність роботи всієї системи.
В даний час у зв’язку із зростанням масштабів і складності операцій все частіше доводиться вирішувати задачі оптимального управління так званими «складними системами», що включають велике число елементів і підсистем і організованими зазвичай за ієрархічним принципом. Наприклад, якась галузь народного господарства включає відносно самостійні спеціалізовані управління, які, у свою чергу, мають у своєму підпорядкуванні підприємства (фабрики, заводи); кожне підприємство включає підрозділи, цеху та ін. Оптимізуючи (з точки зору будь-якого критерію) роботу однієї ланки складної системи, не можна забувати про зв’язки, наявних між різними ланками системи, між різними рівнями ієрархії. Не можна виривати з ланцюга одну ланку і розглядати її, забуваючи про інші.
Найпростіший приклад: нехай, оптимізуючи роботу заводського цеху, ми домоглися різкого збільшення обсягів продукції — це добре. Але готові вироби зберігаються (у кращому випадку — на складах, а в гіршому — у дворі), а транспортні засоби не готові до вивозу всієї цієї продукції. Така ситуація може призвести до матеріальних втрат, що зводить нанівець виграш за рахунок збільшення продукції.
Як приклад розглянемо типову задачу управління запасами.
Структурними підрозділами підприємства є виробничий, фінансовий відділи та відділ збуту продукції.
Виробничий відділ прагне випускати якнайбільше продукції при найменших затратах. Він зацікавлений в якомога більш тривалому і неперервному виробництві, тобто у випуску виробів великими партіями, бо саме таке виробництво знижує затрати на переналагодження обладнання, а отже, і загальні виробничі затрати. Але випуск великими партіями потребує створення значних запасів матеріалів, комплектуючих тощо.
Відділ збуту також зацікавлений у значних запасах готової продукції, щоб задовольнити будь-які запити споживачів у будь-який момент часу. Щоб продати побільше продукції, він повинен пропонувати споживачу якнайширшу номенклатуру виробів. Тому між відділом збуту і виробничим часто виникає конфлікт відносно номенклатури виробів: відділ збуту наполягає на включенні до плану багатьох виробів, навіть якщо вони не приносять прибутку, а виробничий відділ вимагає виключення цих виробів з номенклатури продукції.
Фінансовий відділ прагне знизити затрати на функціонування підприємства, зокрема, на зберігання готової продукції на складах, тому він зацікавлений у зменшенні запасів до мінімуму.
Як бачимо, вимоги до розмірів запасів у різних підрозділів виявляються різні. Потрібно визначити стратегію щодо запасів, яка буде найбільш сприятливою для всього підприємства. Це типова задача оптимізації системи в цілому з урахуванням суперечливих інтересів її підрозділів.
Системний підхід до задач дослідження операцій потребує врахування взаємозалежності та зумовленості всього кодексу операцій. Звичайно, завжди можна комплекс об’єднання в одну складну операцію, але на практиці це незручно, і в ряді випадків доцільніше окремі елементи системи виділяти як операції.
Який з цього вихід? Зрозуміло, не в жорсткому плануванні роботи всієї величезної системи, коли в верхній ланці управління плануються всі без виключення, аж до цвяха, забитого у дошку у кожному цеху. Це не тільки неможливо — до цього не треба і прагнути. Розумне управління складною ієрархічною системою полягає в тому, щоб кожна вища ланка давало завдання нижчестоящим не жорстко регламентовано, а «у загальних рисах», надаючи їм відому ініціативу, але так ставлячи перед ними цілі, щоб кожна ланка, прагнучи до своєї мети, працював разом з тим у згоді з інтересами вище стоїть ланки і системи в цілому.
Це, зрозуміло, легше сказати, ніж зробити. Математична теорія великих ієрархічних систем у даний час ще тільки розробляється. Створюється математичний апарат, придатний для опису таких систем, розробляються прийоми «декомпозиції» великих систем на більш зручні в розгляді «невеликі» елементи, але дієвих методів управління такими системами поки не створено. На практиці «системний підхід» в дослідженні операцій зводиться поки що до того, що кожна ланка, робота якого оптимізується, корисно розглянути як частина іншої, більш великої системи, і з’ясувати, як впливає робота даного ланки на роботу останньої.
