Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Принятие оптимальных решений в перевозках на морском транспорте. Учебное пособие
.pdf
сохранить черты индивидуальной работы, т.к. прежде всего именно они
нужны для творчества и служат его основой.
Комплектование разновозрастных групп во многом решает эту задачу. Молодые члены группы часто вносят смелость и оригинальность. С
другой стороны, старшие по возрасту обеспечивают глубину и понимание
реальных условий существования исследуемого объекта. Эту
закономерность нельзя считать абсолютной, но и одновременно ее не следует игнорировать, т.к. полезность ее очевидна.
Преобразование
структуры. Преобразование в пространстве
Количественные изменения. Использование профилактических
мер
Ядро
решения
Преобразование во
времени. Приемы
дифференциации
Использование резервов. Преобразование
по аналогии
Решение
Рис. 10.3. Схема конструирования решения
Небольшой по численности (3-5 человек) состав группы упрощает
коммуникацию и способствует взаимопониманию при обсуждении. Не
следует опасаться споров. Напротив, нужно рассматривать их как нормальный процесс обсуждения, четко контролируя при этом обязательную
доказательность высказываемых суждений. В противном случае коллективная работа перестает быть таковой и превращается в пустой обмен
мнениями, изматывающий людей
и не ведущий ни к какой цели.
Старшим по должности, авторитетным участникам работы никогда
не следует высказывать свои суждения первыми, чтобы их мнение не довлело над остальными. Чрезвычайно важно не оставлять без внимания
мнение меньшинства, поскольку это очень часто позволяет вскрыть и использовать неизвестные связи и свойства, блокировать
возможные ошибки. Ведь все оригинальные идеи новы, потому выдвигающие их люди часто оказываются в меньшинстве.
При организации работы над проблемой для учета использования
положительных и нейтрализации отрицательных сторон личностных
свойств человека следует иметь в виду ряд психологических аспектов. Человек изменяет полученное задание как намеренно, так и не осознано
. В
181
первом случае причиной может служить действительное или мнимое пришедшее понимание им личной невыгоды последствий решения. В других
случаях причиной может служить сложность решаемой проблемы или нечетко сформулированная цель. Чтобы уменьшить отрицательное влияние
этого негативного фактора, нужно привлекать человека к работе на возможно более ранней стадии, пытаться понять,
что лежит в основе выявляющихся в процессе работы отклонений, и своевременно предусматривать
меры для их нейтрализации или недопущения их возникновения. Безусловно, следует с этой же целью подбирать, насколько это возможно, людей, подходящих по своим параметрам к конкретной задаче.
Преодолевать инерцию собственного мышления можно и нужно взя-
тым за
правило обязательным рассмотрением объекта с различных сторон.
Только таким способом возможно уменьшить или даже полностью блокировать это негативное свойство личности. Процесс выдвижения новых
идей следует отделять от выдвижения альтернатив, т.к. раннее введение
критерия оценки подавляет выдвижение идей.
И, наконец, в большинстве случаев не следует слишком предрешать
вместо исполнителя
все детали, поскольку это будет связывать его инициативу. Однако крайне важно представлять определенные рамки, которыми
исполнитель сможет воспользоваться. По крайней мере, всегда должна
существовать возможность проявления разумной творческой инициативы.
Принятие решения по общепринятой технологии управления – это
всегда выбор альтернативных вариантов. Мы же получили только один вариант решения, который сконструировали
. Однако, как уже указывалось,
это только внешняя видимость противоречия, т.к. выбор произошел на
уровне элементов исследуемого объекта. При этом целевым анализом выявленных элементов объекта выбраны элементы, признаки и свойства которых содержали в себе предпосылки и возможности достижения поставленной цели.
Из выбранных таким образом ключевых элементов успеха
образовано ядро решения. Развитие ядра решения, образованного из выбранных
ключевых элементов успеха, вывело объект на новый уровень относительно того, на котором он находился прежде. На том прежнем уровне объекта
несоответствия, возникшие в результате изменения внешних и внутренних
условий, создали в объекте проблему, требующую решения. В результате
конструирования на основе
ядра из выбранных элементов было получено
само решение проблемы.
Естественно, что механическое сложение хороших и лучших элементов не обязательно даст в результате хорошее или лучшее целое. Поскольку выбирали элементы хорошие и лучшие, то тем самым создали основу
для принятия решения этого уровня. Сконструированное решение нужно
отнести к категории
хороших и лучших потому, что в процессе конструи-
182
рования выбранные хорошие и лучшие элементы были развиты во взаимодействии между собой. Это развитие свойств, качеств и связей объекта,
по которому принимается решение, шло в направлении достижения поставленной цели. По сути дела, в результате конструирования решения
вместо ранее существовавшего объекта получился новый. И этот новый
объект находится на
другом, более высоком качественном уровне. Так в
результате каждого производственного решения создается новый объект.
На предприятии возникает механизм непрерывных инноваций. Он приводится в движение разработанным методом принятия решений. Всякое принятое и реализованное решение несет за собой следом инновацию, омолаживающую предприятие, продлевающую период между кардинальными
модернизациями или экономящую капитальные
вложения.
Решая возникшую проблему, мы не выявляли в объекте создавшие ее
несоответствия, чтобы затем их ликвидировать. Ведь если идти по этому
пути, то объект после устранения несоответствий останется таким, каким
он был прежде, на том же качественном уровне. Изменившиеся внутренние и внешние условия вновь вызовут несоответствия. Таким образом,
проблема
через короткое время возникнет вновь, порождая так называемую производственную текучку, выматывая все силы руководителей на
налаживание одного и того же. Возникает естественный вопрос: уничтожило ли принятое решение те несоответствия, которые создали в нем эту
проблему?
Конструирование решения на основе ядра из ключевых элементов
успеха исключает, что в объекте останутся
несоответствия, создавшие
проблему. Созданное путем конструирования производственное решение
из ядра, состоящего из ключевых элементов успеха, т.е. лучших и хороших, создало новое, а не отремонтированное существовавшее. Это новое
уже приспособлено к изменившимся внутренним и внешним условиям.
Рассматривая этот естественный вопрос более детально, следует отметить,
что одна часть несоответствий осталась
в тех элементах объекта, которые
вошли в ядро решения и таким способом устранены. Вторая их часть, если
она вообще существует, а теоретически она может существовать, была
устранена в процессе модификации свойств, признаков и связей элементов
в процессе конструирования решения. Ведь решение конструировалось путем ориентации свойств, признаков и связей элементов на
достижение по-
ставленной цели.
Таким образом, можно сделать вывод, что каждое принятое этим методом решение несет в себе очередную инновацию [23], ориентированную
на изменяющуюся обстановку. Это создает непрерывную инновационную
цепь, с помощью которой происходит постоянное и непрерывное обновлению объектов предприятия и предприятия как целого. Каждое решение
требует ресурсов. Сумма
решений в течение определенного временного
183
периода определяет сумму ресурсов и, соответственно, затрат на них. Если
ресурсы направляются на восстановление имеющихся и действующих объектов предприятия, будь то здания, оборудование, организация, технология
и т.д., то постоянно, ежедневно будет накапливаться объем несоответствий
предприятия изменяющимся внешним условиям. Наконец, большой объем
несоответствий потребует для их устранения больших инвестиций,
что
всегда было, есть и будет проблемой. Ориентация используемых ресурсов
на постоянное обновление (восстановление и модернизацию) во многом
решает эту актуальную для предприятий проблему.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Людям в практической деятельности всегда приходилось и постоянно приходится принимать решения, тем более когда это касается любой
хозяйственной деятельности. В процессе развития производства появились
управляющие, ремесло которых состоит в принятии решений. Естественное стремление таких людей принимать эффективные решения привело к
появлению научных методов, которые используются для выработки решений. Принятие же самого решения на основе выработанных альтернатив,
как мы уже упоминали, всегда остается за человеком.
Хотя первые научные методы выработки оптимальных (эффективных) решений были разработаны сравнительно недавно, в 1930-х гг., они
нашли достаточно широкое распространение в организации и управлении
не только макро- и микроэкономикой, но и в принятии
технических и технологических решений при конструировании технических объектов и разработке технологических процессов различного назначения. Методы оптимизации нашли широкое применение в исследовании операций, искусственном интеллекте и ряде других аналогичных приложений.
Конечно, пока преждевременно говорить о повсеместном использо-
вании методов оптимизации хотя бы потому, что далеко не все
производственные и другие процессы поддаются достаточно корректному моделированию, в том числе математическому. Этому препятствуют не только
трудности их описания при моделировании, но и сложность, а подчас, недостаточная глубина исследования самих экономических, технических или
технологических процессов.
Однако эта молодая область знаний, занимающаяся методами опти-
мизации при принятии решений, успешно
развивается, предоставляя пользователям новые и новые методы. Стремительное развитие в последние десятилетия вычислительной техники и программных средств позволяет все
больше и больше использовать численные методы оптимизации, применение которых прежде было затруднено. Теперь же следует ожидать совершенствование и развитие этих методов.
184
Знание методов оптимизации, по крайней мере, основных, умение их
использовать в практической работе необходимы современному специалисту, поскольку без этого крайне трудно и вряд ли возможно эффективно
управлять предприятием с более-менее сложной современной технологией.
Написанием настоящей работы автор сделал попытку содействовать этому.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Справочник по исследованию операций / В. А. Абчук и др. ; под
общ. ред. Ф. А. Матвейчука. – М. : Воениздат, 1979.
2. Акофф, Р. Искусство решения проблем / Р. Акофф. – М. : Мир,
1982.
3. Управленческие решения : учеб. / К. В. Балдин и др. – 5-е изд. –
М. : Издательско-торговая корпорация Дашков и К°, 2008.
4. Барсов, А. С. Линейное программирование
в технико-экономи-
ческих задачах / А. С. Барсов. – М. : Наука, 1964.
5. Бекишев, Г. А. Элементарное введение в геометрическое програм-
мирование / Г. А. Бекишев, М. И. Кратко. – М. : Наука, 1980.
6. Беллман, Р. Прикладные задачи динамического программирования /
Р. Беллман, С. Дрейфус. – М. : Наука, 1966.
7. Венцель, Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, мето-
дология / Е. С. Венцель. – М. : Наука, 1980.
8. Гайкович, А. И. Основы теории проектирования сложных техниче-
ских систем / А. И. Гайкович. – СПб. : Моринтех, 2001.
9. Ван Гиг, Дж. Прикладная и общая теория систем / Дж. Ван Гиг. –
М. : Мир, 1981.
10. Глухов, В. В. Математические методы и модели в менеджменте /
В. В. Глухов, М. Д. Медников, С. Б. Коробко. – СПб. : Изд-во СПб ГТУ,
2000.
11. Глухов, В. В. Менеджмент : учеб. для вузов / В. В. Глухов. –
3-е изд. – СПб. : Питер, 2008.
12. Даффин, Р. Д. Геометрическое программирование / Р. Д. Даффин,
Э. Л. Питерсон, К. Зенер. – М. : Мир, 1972.
13. Дейнеко, О. А. Методологические проблемы управления /
О. А. Дейнеко. – М. : Экономика, 1970.
14. Дафт, Р. Менеджмент / Р. Дафт ; пер. с англ. ; под ред. С. К. Мор-
довина. – 8-е изд. – СПб. : Питер, 2009.
15. Евланов, Л. Г. Теория и практика принятия решений / Л. Г. Евла-
нов. – М. : Экономика, 1984.
16. Исследование операций в экономике / под ред. Н. Ш. Кремера. –
М. : ЮНИТИ, 2000.
185
17. Кини, Р. Принятие решений при многих предпочтения и замеще-
ния / Р. Кини, Х. Райфа ; пер. с англ. – М. : Радио и связь, 1961.
18. Кнорринг, И. В. Теория, практика и искусство управления /
И. В. Кнорринг. – М. : Норма, 2001.
19. Крылов, А. Н. Мои воспоминания / А. Н. Крылов. – 7-е изд. – Л. :
Судостроение, 1979.
20. Ланге, О. Оптимальные решения / О. Ланге. – М. : Прогресс,
1967.
21. Мухин, В. И. Основы теории управления / В. И. Мухин. – М. :
Экзамен, 2002.
22. Овчинников, И. Д. Оптимизация сдельной заработной платы /
И. Д. Овчинников // Судостроение. – 2000. – № 2.
23. Овчинников, И. Д. Методы оптимизации: учеб. пособие /
И. Д. Овчинников, Н. А. Мытник. – Комсомольск-на-Амуре : ГОУВПО
«КнАГТУ», 2007.
24. Применение математики в экономических исследованиях / под
ред
. В. С. Немчинова. – М. : Изд-во социально-экономической лит-ры,
1959.
25. Системный анализ и структуры управления / под общ. ред.
В. Г. Шорина. – М. : Знание, 1975.
26. Струченков, В. И. Методы оптимизации : учеб. пособие /
В. И. Струченков. – М. : Экзамен, 2005.
27. Уальд, Д. Методы поиска экстремума / Д. Уальд. – М. : Наука,
1967.
28. Фомин, Г. П. Математические методы и модели в коммерческой
деятельности / Г. П. Фомин. – М. : Финансы и статистика, 2001.
29. Шелобаев, С. И. Математические методы и модели в экономике,
финансах, бизнесе / С. И. Шелобаев. – М. : ЮНИТИ, 2000.
30. Осипов, М. П. Влияние численности сражающихся сторон на их
потери / М. П. Осипов // Военный сборник. – 1915. – №
6-9.
186
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
x
x
Z
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Постановка задачи распределения однородных средств. В базах
(пунктах отправления) А
количествах а
, а2, ..., а
1
распределены по объектам потребителей (пунктам назначения) В
В
в количествах b
j
, b2, ..., b
1
, А2, ..., А
1
соответственно. Указанные ресурсы должны быть
т
соответственно. При этом должно выполнять-
j
сосредоточены однородные ресурсы в
т
, В2, ...,
1
ся условие, суммарные количества ресурсов в базах и потребности объектов совпадают:
mn
ab
ij
11
ij
.
Известны также сij результаты действий при распределении ресурсов
с любой базы на любой объект. Это может быть стоимость перевозки 1 т
груза, время доставки груза и т.п. Кроме того, имеются ограничения:
n
, т.е. с базы Аi берется ресурсов столько, сколько там их имеет-
a
ij i
1
j
m
b
1
ij j
, т.е. на любой объект потребителей В
распределяется столь-
j
ся;
i
ко ресурсов, сколько для него требуется; xij ≥ 0, т.е. количество ресурсов не
может быть отрицательным.
Требуется найти план распределения ресурсов по объектам потребителей, который обеспечит наилучший результат, т.е. максимальную эффективность или минимальную стоимость перевозки.
Целевая функция, подлежащая оптимизации, имеет вид
mn
ij
11
где хij – количество единиц ресурсов, распределяемых с i-й базы А
объект потребителя В
.
j
cx
ij ij
,
на j-й
i
Пример решения задачи. Требуется перевезти груз из четырех баз в
пять пунктов. Задана в условных единицах стоимость перевозки одной
единицы груза c
ные сведены в табл. П1.1. В таблице а
зе; b
, b2, b3, b4, b
1
на всех возможных направлениях а
ij
, а2, а
1
– потребности каждого объекта. Для наглядности можно
5
– запасы груза на каждой ба-
3
→ b
i
. Исходные дан-
j
187
предположить, что количество перевозимого груза измеряется в тысячах
тонн, а стоимость перевозки по маршруту – в миллионах рублей.
Требуется составить оптимальный план перевозок, т.е. найти такие
х
, при которых общая стоимость всех перевозок будет минимальной.
ij
Таблица П1.1
Исходные данные задачи
Базы Пункты
А
А
А
А
В
1
b
= 24 b2 = 15 b3 = 10 b4 =20 b5 = 7
1
а
= 22 12 8 10 4 9
1
2
3
4
1
а
= 19 3 3 2 6 10
2
а
= 19 3 7 10 3 2
3
а
= 16 8 5 4 3 5
4
В
2
В
3
В
4
В
5
1) Первый этап оптимизации. Составляется исходный (первый)
план распределения ресурсов по объектам потребителей. Для этого стоимости перевозок по маршрутам разместим в правых верхних углах клеток
табл. П1.2, а в нижних частях клеток будем помещать цифры, характеризующие объемы перевозок по каждому маршруту.
Таблица П1.2
Исходный (первый) план перевозок
Базы Пункты
А
А
А
В
1
b
= 24 b2 = 15 b3 = 10 b4 = 20 b5 = 7
1
а
= 22
1
1
(2)
а
= 19
2
2
12
3
а
= 19
3
3
3
В
2
8
В
10 4
2
9
3
2
10
7 10 3 2
12
а
А
= 16
4
4
12
8
5
4
4 3 5
3
В
4
В
5
9
20
6 10
7
Начинаем с первой строки плана, выбирая столбец, в котором мини-
мальная стоимость перевозки. Это столбец 4. На направлении А
1В4
стоимость перевозки составляет 4 условные единицы. Объем перевозок на
направлении А
устанавливаем 20, полностью обеспечивая потребность
1В4
объекта В4. На базе А1 остается груз в количестве 2 (22 – 20 = 2). Это
оставшееся количество груза следует отправить по маршруту А
1В2
, т.к.
188
здесь меньшая из оставшихся объектов стоимость перевозки. Теперь ре-
Z
сурсы базы А1 полностью исчерпаны.
Переходим ко второй строке и выполняем аналогичные действия.
Минимальная стоимость перевозки находится на маршруте А
и состав-
2В3
ляет 2. Устанавливаем объем перевозок на этом маршруте 10, полностью
обеспечивая потребности объекта В3. Остаток груза (19 – 10) на базе А
направляем по маршруту А
, т.к. здесь меньшая из оставшихся объектов
2В2
2
стоимость перевозки. Следует отметить, что этот груз можно было направить и по маршруту А
А2В
2
и А
, т.к. стоимость перевозки на них одинакова. Потребности объ-
2В1
целиком или разделить его между маршрутами
2В1
екта В2 удовлетворены не полностью.
Рассматриваем третью строку. Здесь минимальная стоимость пере-
возки 2 находится на маршруте А
. Устанавливаем объем перевозок на
3В5
этом маршруте равным 7, т.е. равным потребности объекта В5. Остаток на
базе А
мальную стоимость перевозки среди маршрутов, оставшихся на строке А
(19 – 7 = 12) распределяем по маршрутам, ориентируясь на мини-
3
3
и на обеспеченность грузом объектов. Оставшийся объем груза 12 относим
на маршрут А
, т.к. объект В
3В1
полностью обеспечен.
4
Исходя из тех же соображений, распределяем груз базы А4 по маршрутам. Объекты В
ляем по маршрутам А
, В3, В
4
4В1
уже обеспечены грузом, поэтому его распреде-
5
и А
, исходя из потребности объектов В
4В2
и В
1
.
2
Стоимость перевозки грузов по исходному плану составит
mn
0
ij
11
cx
ij ij
=
= 8 · 2 + 4 · 20 + 3 · 9 + 2 · 10 + 3 · 12 + 2 · 7 + 8 · 12 + 5 · 4 = 309 млн р.
2) Второй этап оптимизации. Проводим проверку плана на опти-
мальность. Для этого введем и используем понятие потенциала, который
представляет собой некоторые числа, приписываемые базам и объектам
соответственно. Для клеток (маршрутов), где по исходному плану имеется
перевозка, т.е. х
> 0, сумма этих потенциалов равна ее стоимости:
ij
uAi + uBj = cij.
Для клеток (маршрутов), где по исходному плану нет перевозки
(свободная клетка), т.е. хij ≤ 0, сумма этих потенциалов составляет не более
ее стоимости:
uAi + u
Bj
≤
с
.
ij
Суммы потенциалов для свободных клеток называют псевдостоимо-
стями
с
. План, все клетки которого отвечают обоим приведенным выше
ij
189
условиям, является оптимальным. Из обоих предыдущих уравнений сле-
В
В
В
В
В
7
6
7
дует, что для оптимального плана
с
– c
≤ 0.
ij
ij
Проверим исходный план на оптимальность. Для этого нужно рас-
считать и внести в табл. П1.2. значения потенциалов баз и объектов. Одному из потенциалов дается произвольное значение, примем u
= 0. Тогда
A1
следует
u
= с
В2
u
В4
– uA1 = 8 – 0 = 8,
12
= с
– uA1 = 4 – 0 = 4.
14
Двигаясь по колонке или строке, у которой уже определен потенци-
ал, вычисляем потенциалы остальных баз и объектов:
u
= с22 – uВ2 = 3 – 8 = – 5,
А2
u
= с
В3
u
А4
u
= с
В1
u
А3
u
= с
В5
– uА2 = 2 – (– 5) = 7,
23
= с
– uВ2 = 5 – 8 = – 3,
42
= с
41
31
35
– u
– u
= 8 – (– 3) = 11,
А3
– u
= 3 – 11 = – 8,
В1
= 2 – (– 8) = 10.
А3
Теперь определим сумму потенциалов баз и объектов для каждой
клетки, в которой нет перевозки. Теперь внесем суммы потенциалов в
штриховой кружок и сравним со стоимостью cij перевозки груза на этом
маршруте.
В табл. П1.3 в трех клетках А
1В5
, А
2В1
и А
(выделены затенением)
4В5
псевдостоимости оказываются большими, чем стоимости перевозок на соответствующих маршрутах.
Таблица П1.3
Улучшение исходного плана перевозок
Базы Пункты
А
А
А
В
1
u
= 11 u
1
u
= 0 < 12
1
2
А1
u
= –5 > 3
А2
11
1 5
h1
u
= –8
А3
3
3
В
2
= 8 u
2
8
< 10
2
3
9 – h
1
10
< 7 < 10 < 3
0 –1 –4
12
u
А
= –3
А4
4
12 – h
1
8
4 + h
5
1
= 4 < 3 > 5
4 1
В
3
= 7 u
3
20
2
В
4
= 4 u
4
4
В
5
= 10
5
> 9
10
< 6 < 10
2
7
190
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]