- •1 Введение
- •1.1 Что такое модель и для чего она нужна?
- •1.2 Как построить модель?
- •2 Оптимизационные методы математики в экономике
- •2.1 Оптимизационные модели
- •2.2 Оптимизационные задачи с линейной зависимостью между переменными
- •2.2.1 Геометрическая интерпретация оптимизационных задач линейного программирования
- •2.2.2 Симплексный метод решения оптимизационных задач линейного программирования
- •2.2.3 Двойственная задача линейного программирования
- •2.2.4 Транспортная задача
- •3 Нелинейное программирование
- •3.1 Специфика нелинейных программ и методы их решения
- •3.2 Теорема Куна – Таккера
- •3.3 Квадратичное программирование. Метод Вулфа – Фрэнка
- •3.4 Дробно-линейное программирование
- •4 Элементы теории игр и статистических решений
- •4.1 Основные понятия теории игр
- •4.2 Матричные игры и линейное программирование
- •4.3 Итеративный метод решения матричных игр
- •4.4 Многошаговые игры. Игры на выживание
- •4.5 Многошаговые игры. Игры погони
- •4.6 Статистические решения. Основные понятия
- •4.7 Выбор критерия принятия решения
- •4.7.1 Критерий Лапласа
- •4.7.2 Критерий Вальда
- •4.7.3 Критерий Гурвица
- •4.7.4 Критерий Сэвиджа
- •5 Ряды динамики
- •5.1 Понятие о рядах динамики
- •5.2 Показатели изменения уровней ряда динамики
- •5.3 Методы выявления основной тенденции (тренда) в рядах динамики
- •5.4 Оценка адекватности тренда и прогнозирование
- •6 Изучение взаимосвязей явлений
- •6.1 Понятие корреляционной зависимости
- •6.2 Методы выявления и оценки корреляционной связи
- •7 Модели управления запасами
- •7.1 Основные понятия теории управления запасами и ее элементы
- •7.2 Классификация моделей управления запасами
- •7.3 Детерминированные модели
- •7.3.1 Модель Уилсона
- •7.3.2 Модель с конечной интенсивностью поступления заказа
- •7.3.3 Модель с учетом неудовлетворенных требований
- •7.3.4 Модель с определением точки заказа
- •8 Теория массового обслуживания
- •8.1 Понятие о задачах теории массового обслуживания
- •8.2 Основы математического аппарата анализа простейших СМО
- •8.3 Основные характеристики СМО
- •8.4 Примеры систем с ограниченной очередью
- •8.5 Дисциплина ожидания и приоритеты
- •8.6 Моделирование систем массового обслуживания и метод Монте-Карло
- •9 Сетевое планирование
- •9.1 Понятие о сетевом графике
- •9.2 Критический путь и другие параметры сетевого графика
- •9.3 Линейная диаграмма проекта (диаграмма Ганта)
- •9.4 Минимизация стоимости проекта при заданной продолжительности
- •9.5 Проблемы применения систем сетевого планирования
- •Заключение
- •Литература
- •Приложение А. Значения интеграла Лапласа
- •Приложение Б. Значения t-критерия Стьюдента
- •Приложение В. Значения F-критерия Фишера
- •Глоссарий
105
Иногда в минимизируемую функцию включаются доходы, полученные от продажи остатков запаса в конце каждого периода. В некоторых случаях ставится задача максимизации доходов.
Ограничения в задачах управления запасами могут быть различного характера. Известны следующие виды ограничений:
по максимальному объему (весу, стоимости) запасов;
по средней стоимости;
по числу поставок в заданном интервале времени;
по максимальному объему (весу, стоимости) поставки или кратности этого объема некоторой минимальной величине (целое число стандартных «упаковок» – вагонов, бочек, коробок);
по доле требований, удовлетворяемых из наличного запаса (без до-
полнительных задержек).
Необходимо отметить, что область применения теории управления запасами отнюдь не ограничивается складскими операциями. Под запасами можно подразумевать: наличие товара; рабочую силу, планируемую для выполнения конкретного задания; объем информации в базе данных; численность персонала данной квалификации и т. д. Таким образом, при переосмысливании элементов модели методами теории управления запасами может быть решен широкий круг задач оптимального планирования.
7.3Детерминированные модели
Вэтом параграфе обсуждаются пять моделей. Большинство из них однопродуктовые, и только в одной из них учитывается влияние нескольких «конкурирующих» видов продукции. Основное различие между моделями определяется допущением о характере спроса (статический или динамический). Важным фактором с точки зрения формулировки и решения задачи является также вид функции затрат. Используются различные методы решения. Эти примеры наглядно показывают, что при решении задач управления запасами следует применять различные методы оптимизации [12].
7.3.1 Модель Уилсона
Рассмотрение моделей управления запасами начнем с простейшего слу-
чая.
106
Модель Уилсона, в определенном смысле классическая, основана на выборе такого фиксированного размера заказываемой партии, который минимизирует расходы на оформление заказа, доставку и хранение товара.
Экономическая партия товара вычисляется при следующих упрощениях реальной ситуации:
уровень запасов убывает с постоянной интенсивностью, и в тот момент, когда все запасы товара исчерпаны, подается заказ на поставку новой партии;
выполнение заказа осуществляется мгновенно, т. е. время доставки равно нулю и уровень запасов восстанавливается до значения, равного q;
накладные расходы, связанные с размещением заказа и поставкой товара, не зависят от объема партии и равны постоянной величине;
ежедневная стоимость хранения единицы товара равна постоянной
величине.
Данная политика, проводимая складом, характерна для тех случаев, когда интенсивность потребления запасов близка к постоянной величине, а поставки производятся регулярно.
Простейшая модель оптимальной партии поставки строится при следующих предложениях: спрос ν в единицу времени является постоянным; заказанная партия доставляется одновременно; дефицит недопустим; затраты K на организацию поставки постоянны и не зависят от величины q партии; издержки содержания единицы продукции в течение единицы времени составляют s. На рисунке 7.3 показана динамика изменения уровня I запасов.
Рис. 7.3 – Динамика изменения уровня запасов
107
Уровень снижается равномерно от q до 0, после чего подается заказ на доставку новой партии величиной q. Заказ выполняется мгновенно и уровень запаса восстанавливается до величины q.
Интервал времени длиной t между поставками называется циклом. Издержки в течение цикла Lц состоят из стоимости доставки заказа K и
затрат на содержание запаса ν которые пропорциональны средней величине запаса I q2 и длине цикла t qν,
Lц K s q2 qν .
Разделив это выражение на длину цикла t qν , получим издержки в единицу времени L :
L K qν s q2 .
Оптимальный размер партии определяется из уравнения:
dLdq Kq2ν 2s 0 (необходимый признак экстремума).
Отсюда находим оптимальный размер q* партии:
q* 2Ks ν .
Так как d 2Ldq2 0 (достаточный признак экстремума), то для всех q 0 это выражение является минимумом функции затрат. Это уравнение известно под многими названиями. Его называют формулой наиболее экономной величи-
ны заказа, формулой Уилсона, формулой квадратного корня.
Чтобы найти оптимальные параметры работы системы, поставляем значение q* в соответствующие выражение. Получаем, что оптимальная стратегия
предусматривает заказ q* через каждые |
|
|
|
|
q* |
|
|
t* |
|
2K |
|
|
ν |
|
sν |
единиц времени. Наименьшие суммарные затраты работы системы в единицу времени:
L* 2Ksν sq*.
108
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · |
Пример 7.1 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · |
Жидкие продукты нескольких видов разливаются в пакеты на одной линии упаковки. Затраты на подготовительно-заключительные операции составляют 700 ден. ед., потребность в продуктах составляет 140 000 л в месяц, стоимость хранения 1 л в течение месяца – 4 ден. ед. Определить оптимальные параметры системы. Сравнить минимальные затраты с затратами при действующей системе разлива одного продукта в течение трех дней.
Решение.
Оптимальные параметры модели Уилсона:
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
q* |
2 700 140 000 |
7 000 (л), |
||||||
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
t* |
|
|
2 700 |
|
|
0,05 (месяца) 1,5 (дня), |
|||
|
4 140 000 |
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
||||
L* |
|
|
|
28 000 (ден. ед.). |
|||||
|
|
2 700 4 140 000 |
|||||||
При действующей системе tд 3 (дня) |
0,1 (месяца), qд tд ν 14 000 (л). |
||||||||
Величина затрат при действующей системе равна: |
|||||||||
L* 700 140 000 |
4 14 000 |
35 000 (ден. ед.). |
|||||||
|
14 000 |
|
2 |
|
|
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·
7.3.2 Модель с конечной интенсивностью поступления заказа
Пусть заказанная партия поступает с интенсивностью u единиц в единицу времени. Очевидно, система может работать без дефицита, если интенсивность поставок u превосходит интенсивность потребления ν. Таким образом рассматривается система типа заводского склада, куда продукция, произведенная одним цехом, поступает с определенной интенсивностью и используется в производстве другого цеха [32]. Изменение уровня запаса для рассматриваемого случая изображено на рисунке 7.4. В течение времени t1 запас одновременно и поступает, и расходуется, это время накопления запаса. В течение t2 запас только расходуется. Длина цикла t t1 t2. Учитывая, что максимальный наличный запас Iм q 1 νu , издержки системы в единицу времени составят:
L Kν sq |
1 |
ν |
. |
|
u |
||||
q 2 |
|
|