- •Содержание
- •Введение
- •Тема 1. Экономико-математические методы и модели и их классификация
- •1.1. Социально-экономические системы, методы их исследования и моделирования
- •1.2.Этапы экономико-математического моделирования, классификация экономико-математических моделей и методов
- •Примеры описательных моделей
- •Тема 2. Балансовый метод в экономике
- •2.1. Общие понятия балансового метода, принципиальная схема межпродуктового баланса
- •2.2. Экономико-математическая модель межотраслевого баланса
- •2.3. Плановые расчеты на основе матричных моделей систем производства и распределения продукции
- •2.3.1. Методика расчета планового баланса по заданным валовым выпускам продукции Xiпл
- •2.3.2. Коэффициенты полных материальных затрат и методы их расчета
- •2.3.3. Методика расчета планового баланса по заданным плановым уровням конечной продукции Yiпл
- •2.4. Пример расчета планового баланса для трехотраслевой экономической системы
- •2.5. Использование балансового метода на предприятии
- •Тема 3. Математические методы сетевого планирования и управления
- •3.1. Основные понятия сетевой модели
- •Распределение (расслоение) вершин сетевого графика по рангам
- •3.2. Анализ сетевого графика и расчет его временных характеристик
- •3.2.1. Расчет временных характеристик событий
- •3.2.2. Расчет временных характеристик работ
- •3.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Вероятностные оценки продолжительности работ
- •3.4. Оптимизация сетевой модели
- •Краткая характеристика метода оптимизации
- •Тема 4. Классификация задач математического программирования и область их эффективного применения в экономике
- •4.1. Математическая постановка и структура задачи оптимизации
- •4.2. Краткая классификация методов математического программирования
- •Тема 5. Линейное программирование
- •5.1. Предмет линейного программирования
- •5.2. Построение оптимизационных моделей для решения экономических задач
- •5.3. Общая задача линейного программирования. Основные определения
- •5.4. Графический метод решения задач линейного программирования
- •I этап. Графическая интерпретация области допустимых решений
- •II этап. Графическая интерпретация целевой функции
- •III этап. Нахождение оптимального решения
- •5.5. Примеры решения задач линейного программирования графическим методом
- •5.6. Понятие о симплекс-методе озлп
- •5.7. Каноническая форма задач линейного программирования
- •5.8. Базисные решения задачи линейного программирования
- •5.9. Алгоритм симплекс-метода озлп
- •5.10.Примеры решения задач линейного программирования симплекс-методом
- •Тема 6. Двойственность в линейном программировании
- •6.1.Понятие двойственности. Построение двойственных задач и их свойства
- •6.2. Основные теоремы двойственности и их экономическое содержание
- •Первая теорема двойственности
- •Вторая теорема двойственности (теорема о дополняющей нежесткости)
- •6.3.Экономическая интерпретация двойственной задачи Пример 1. Задача оптимального использования ресурсов.
- •6.4.Экономико-математический анализ полученных оптимальных решений
- •Свойство 1. Оценки как мера дефицитности ресурсов
- •Свойство 2. Оценки как мера влияния ограничений на функционал
- •Свойство 3. Оценки - инструмент определения эффективности отдельных вариантов (технологических способов) с позиций общего оптимума
- •Тема 7. Транспортная задача линейного программирования
- •7.1. Постановка транспортной задачи
- •Классическая постановка транспортной задачи
- •Модели транспортной задачи
- •7.2.Методы построения исходного плана
- •Метод северо-западного угла
- •Метод минимального элемента
- •7.3.Оптимизация исходного базисного плана перевозок. Метод потенциалов
- •Основные процедуры метода потенциалов
- •Алгоритм метода потенциалов
- •7.4. Пример решения транспортной задачи
- •7.5. Применение модели транспортной задачи при решении различных экономических задач
- •Тема 8. Модели и методы дискретного программирования
- •8.1. Постановка задачи дискретного программирования
- •Задача о назначении (проблема выбора, задача о женихах и невестах)
- •8.2.Краткая классификация математических моделей дискретного программирования
- •8.3.Методы решения задач дискретного программирования
- •8.3.1. Методы отсечения для решения полностью целочисленной задачи линейного программирования
- •8.3.2.Сущность метода ветвей и границ
- •Тема 9. Модели и методы динамического программирования
- •9.1. Моделирование процессов наилучшего распределения ресурсов методом динамического программирования
- •Итоговая таблица условно-оптимальных решений
- •Графики предельной и средней эффективности
- •Тема 10. О других моделях и методах математического программирования
- •10.1.Нелинейное программирование
- •10.2.Стохастическое программирование
- •Тема 11. Модели конфликтных ситуаций в теории игр
- •11.1.Основные понятия теории игр
- •11.2.Решение игры в чистых стратегиях
- •11.3.Решение игры без седловой точки
- •Графический способ решения матричной игры
- •11.4. Пример решения экономической задачи методами теории игр
- •Тема 12. Модели управления запасами
- •12.1. Основные понятия
- •12.2. Статические модели управления запасами Уилсона
- •12.2.1. Статическая модель без дефицита
- •12.2.2. Статическая модель с дефицитом
- •12.3. Модели со случайным спросом
- •Тема 13. Модели массового обслуживания
- •Литература
12.2. Статические модели управления запасами Уилсона
Эти модели считаются классическими в теории управления запасами и носят еще и другое название - модели с фиксированным размером заказа.
12.2.1. Статическая модель без дефицита
Пусть спрос на детали постоянен и равен h деталей в единицу времени. Нехватка деталей на складе недопустима. Пополнение склада происходит партиями по n деталей в каждой. Затраты на доставку одной партии на склад не зависят от размера партии, постоянны и равны c0 рублей. Стоимость хранения одной детали в единицу времени (за единицу времени в таких задачах обычно принимают сутки или неделю) равна ct. Общий спрос за интервал времени T равен N деталей. Однако не обязательно завозить на склад сразу все N деталей. Возможно, что это выгоднее делать в несколько приемов, пополняя склад через интервалы времени T0 партиями по n деталей. Всего партий будет m. Очевидно:
(1) |
Величины N, T, c0 и ct - заданы. Требуется определить экономичные размеры партий n, число партий m и их периодичность T0 так, чтобы суммарные затраты оказались наименьшими. Если предположить, что все искомые величины найдены, то характер изменения количества продукции на складе будет иметь вид пилообразной линии (рис. 2). Вертикальные отрезки этой линии соответствуют моментам пополнения склада, наклонные - равномерному забору продукции со склада.
Рис. 2.
Очевидно, если мы найдем одну из искомых переменных, например n, то сразу найдутся и остальные:
, |
(2) |
Затраты на хранение пропорциональны площади треугольника пилы и равны . Суммарные затраты C равны:
(3) |
В уравнение входят три искомых переменных n, m и Т0. Исключим m и Т0 с помощью выражения (1):
(4) |
Чтобы найти минимум C, надо приравнять нулю производную . Можно также воспользоваться известным свойством: сумма двух переменных величин при постоянном их произведении имеет наименьшее значение, когда эти две переменные равны. Так как произведение слагаемых и равно , т.е. постоянно, то стоимость будет минимальной, когда:
= |
(5) |
Откуда легко найти:
(6) |
При решении этой задачи мы без оговорок приняли условие, что нехватка продукции на складе - недопустима. Если она грозит срывом производства и большими убытками, это действительно так. Но часто бывает, что нехватка приводит к приостановке процесса, что, конечно, вызывает убытки, но не безграничные, а соизмеримые с затратами на содержание деталей на складе. Тогда может оказаться, что допустить известное количество простоев будет выгоднее, чем добиваться абсолютно бесперебойного снабжения.
12.2.2. Статическая модель с дефицитом
Чтобы решить задачу при этом новом условии, надо дополнительно ввести в рассмотрение денежную оценку потерь от неудовлетворенного спроса. Иногда эта оценка довольно субъективна. Так, парикмахеру трудно точно оценить убыток от того, что клиент ушел, увидев очередь, или продавцу газет трудно вычислить потери от того, что покупатель пришел к нему, когда газеты были уже проданы.
Но предприятие может оценить убытки от простоя станка. Если склад независим от предприятия, то при заключении договора на поставку оговаривается уплата неустойки в случае неполной поставки или ее опоздания. Тогда можно оценить точно потери от неудовлетворенного спроса.
Приведем формулы для решения этой задачи без вывода.
Если убытки от недопоставки составляют cн рублей за деталь в единицу времени, то общая сумма затрат оказывается равной:
(7) |
В этой формуле n0 означает максимальный уровень запаса на складе. Он меньше, чем размер партии, так как при привозе партии часть деталей сразу же направляется на покрытие неудовлетворенного в прошлом цикле спроса. В результате отыскания минимума С найдем:
(8) |
|
(9) |
|
(10) |
Характер изменения запаса на складе показан на рис. 3.
Рис. 3.
Пусть, например, требуется поставлять равномерно 10000 машин в 100 дней. Доставка партии на склад обходится в c0=450 ед.; стоимость хранения ct=9 ден. ед. в день. Если задержки поставок недопустимы, то найдем:
|
|
(11) |
|
|
Итак, надо ежедневно пополнять склад сотней машин. Суммарные затраты склада при этом будут равны:
(12) |
Пусть теперь потери от недопоставок составляют cн=16 ед. Тогда:
|
|
=125 |
(13) |
n0=0,64 125=80 |
|
Нетрудно найти величины T1 и T0. Сначала находим m:
|
|
(14) |
|
|
Итак, пополнение запаса следует делать через каждые 1,25 дня (30 часов), привозя на склад по 125 машин. При этом на протяжении 100 дней будет иметь место 80 перерывов в снабжении длительностью в 0,45 дня каждый. Максимальный уровень запаса на складе будет составлять 80 машин. Сумма затрат склада теперь будет:
(15) |
Мы видим, что введение регламентированного (но, по-видимому, слишком скромного) штрафа за недопоставки дало возможность складу сэкономить 18000 единиц за 100 дней путем искусственного перебоя в снабжении. Поучительно, неправда ли?
Что может сделать заказчик, чтобы предотвратить неприятности, связанные с недополучением заказа? Непосредственной защитой может быть повышение цены неустойки.
Приведенная выше модель является классической в теории запасов. Она позволяет сделать ряд весьма полезных заключений. Но как и большинство классических моделей она слишком идеальна и почти никогда не встречается на практике.