УЧЕБНИКИ 3 Экономика / Управленческие решения / Степанов А.Г. Разработка управленческого решения средствами пакета Excel. 2001

Продолжение табл. 4.6

Окончание табл. 4.6

145

тью. Наконец, отчет по результатам содержит последовательность строк ограничений на максимально и минимально допустимое количество выпускаемых компьютеров различных моделей, определяемое в соответствии с условием задачи, а также признак целочисленности параметра.

Отметим, что используемая версия Excel не всегда корректно производит поиск экстремума для целочисленных задач. Поэтому в дальнейшем, учитывая достаточно большие абсолютные величины получаемых решений, это ограничение будет снято.

Таким образом, решение статической детерминированной задачи разработки управленческого решения позволяет менеджеру полностью реализовать возможности предприятия и сделать ряд практических выводов, направленных на совершенствование его работы.

4.3.Пример решения однокритериальной статической задачи

вусловиях риска

Как было указано в подразд. 3.7, задача разработки управленческого решения может рассматриваться как задача в условиях риска, если в состав параметров этой задачи входит хотя бы один стохастический параметр с известным законом распределения. Решенная задача оказывается весьма чувствительна к величине такого параметра, как производительность труда основных производственных рабочих. В результате решения этот параметр оказался связанным, в то же время приходится учитывать то обстоятельство, что планирование производится в расчете на месяц. В течение такого относительно большого интервала времени достаточно трудно оценить реальный фонд рабочего времени, поскольку весьма вероятны отклонения от расчетных данных, связанные с невыходами на работу, ростом производительности труда сборщиков и т.п. В распоряжении менеджера имеется набор реальных данных, характеризующих производительность участка за последние восемь месяцев, представленный в табл. 4.7. На основании этих данных с помощью встроенных функций Excel определены максимальное, минимальное и среднее значения числа собранных компьютеров за месяц и рассчитано стандартное отклонение.

Определим граничные значения целевой функции и соответствующие им решения, а также значения расчетных параметров, для чего три раза решим задачу (рис. 4.17), подставляя в рабочую таблицу в

146

148

Рис. 4.18. Подготовленная к решению задача

ячейку D18 соответственно минимальное, среднее и максимальное значения случайного параметра из табл. 3.7. Результаты вычислений сведены в табл. 4.8 и табл. 4.9. Их анализ позволяет сделать ряд выводов.

1.Если воспользоваться методом сведения стохастической задачи

кдетерминированной, то в качестве значения параметра “Количество собираемых компьютеров” следует задать его среднее значение 503,3. Оптимальное решение и среднее значение ожидаемой прибыли в этом случае приведены в строке “Среднее” табл. 4.9.

2.Максимальный диапазон изменения прибыли приведен в той же таблице. Отметим, что уменьшение объема производства существенно влияет на величину ожидаемой прибыли.

3.Достигнутый ранее в мае месяце максимальный объем выпуска компьютеров в количестве 540 штук является принципиально недостижимым в планируемом месяце из-за существующего ограничения по величине банковского кредита, в связи с чем при заданных условиях можно обеспечить выпуск максимально только 513 компьютеров.

4.Структура решений при минимальном и максимальном значении параметра существенно изменяется. Поскольку в рассматриваемой задаче речь идет о составлении оптимальной программы на месяц, для составления ежедневных плановых заданий можно учитывать реальные ресурсы текущего дня.

Допустим теперь, что исследуемый нами случайный параметр распределен по нормальному закону. Подобное предположение имеет под собой достаточные основания, поскольку на общую производительность труда и, как следствие, на общее число собранных в течение планируемого месяца компьютеров оказывает влияние достаточно большое число разнообразных независимых факторов. Знание закона распределения случайного параметра позволяет нам осуществить решение задачи алгоритмическим методом. Определим конкретные параметры функции распределения. Будем считать, что приведенные в табл. 4.7 данные по месяцам соответствуют выборке из восьми значений из некоей генеральной совокупности случайных чисел, характеризующих общее число собранных за месяц компьютеров. Тогда значения функции распределения могут быть рассчитаны с помощью встроенной функции Excel НОРМРАСП(), причем в качестве ее параметров необходимо использовать среднее значение и

150