Часть V. Управление запасами 136

11. ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ 136

11.1. Теоретическое введение 136

11.2. Методические рекомендации 141

11.3. Варианты задач для самостоятельного решения 143

12. МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ, УЧИТЫВАЮЩАЯ СКИДКИ 146

12.1. Теоретическое введение 146

12.2. Методические рекомендации 147

12.3. Варианты задач для самостоятельного решения 155

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 156

Введение

В данном учебном пособии даны рекомендации по построению математических моделей и решению задач исследования операций в области: линейного программирования, сетевого планирования, регрессионного анализа, прогнозирования временных рядов, управления запасами.

В целях более эффективного усвоения учебного материала каждая тема содержит краткое теоретическое введение, подробные методические указания с описанием решения конкретных задач, варианты задач для самостоятельного решения, включая задачи повышенной сложности.

Особое внимание в учебном пособии было уделено вопросам построения математических моделей как основополагающему и наиболее творческому этапу решения задач. В связи с тем, что современное компьютерное программное обеспечение позволяет значительно упростить процесс поиска оптимальных решений, наиболее трудоемкие методы решения задач (симплекс-метод, метод потенциалов, методы оптимизации сетевых моделей) в учебном пособии рассмотрены не были.

Часть I. Одноиндексные задачи линейного программирования

1. Построение моделей одноиндексных задач лп

1.1. Теоретическое введение

Математическое программирование("планирование") – это раздел математики, занимающийся разработкой методов отыскания экстремальных значений функции, на аргументы которой наложены ограничения. Методы математического программирования используются в экономических, организационных, военных и др. системах для решения так называемыхраспределительных задач. Распределительные задачи (РЗ) возникают в случае, когда имеющихся в наличии ресурсов не хватает для выполнения каждой из намеченных работ эффективным образом и необходимо наилучшим образом распределить ресурсы по работам в соответствии с выбранным критерием оптимальности.

Линейное программирование(ЛП) является наиболее простым и лучше всего изученным разделом математического программирования. Характерные черты задач ЛП следующие:

1) показатель оптимальности L(X) представляет собойлинейнуюфункцию от элементов решения;

2) ограничительные условия, налагаемые на возможные решения, имеют вид линейныхравенств или неравенств.

Общая форма записи модели задачи лп

Целевая функция (ЦФ) , при ограничениях

(1.1)

При описании реальной ситуации с помощью линейной модели следует проверять наличие у модели таких свойств, как пропорциональность и аддитивность. Пропорциональностьозначает, что вклад каждой переменной в ЦФ и общий объем потребления соответствующих ресурсов должен бытьпрямо пропорционаленвеличине этой переменной. Например, если продаваяj-й товар в общем случае по цене 100 рублей, фирма будет делать скидку при определенном уровне закупки до уровня цены 95 рублей, то будет отсутствовать прямая пропорциональность между доходом фирмы и величиной переменной. Т.е. в разных ситуацияходнаединицаj-го товара будет приноситьразныйдоход.Аддитивностьозначает, что ЦФ и ограничения должны представлять собой сумму вкладов от различных переменных. Примером нарушения аддитивности служит ситуация, когда увеличение сбыта одного из конкурирующих видов продукции, производимых одной фирмой, влияет на объем реализации другого.

Допустимое решение – это совокупность чисел (план), удовлетворяющих ограничениям задачи (1.1).

Оптимальное решение –это план, при котором ЦФ принимает свое максимальное (минимальное) значение.