- •Исследование операций
- •Учебный план
- •Тематические планы лекций Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок развития сложных системах
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций
- •Лекция № 4. Элементы выпуклого анализа
- •Лекция № 5. Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •Лекция № 6. Линейное программирование
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •Лекция № 8. Моделирование операций на основе марковских случайных процессов
- •Лекция № 9. Элементы теории массового обслуживания
- •Список источников и литературы
- •2. Дополнительная литература
- •Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •1.1Цели и задачи курса «Исследование операций»
- •1.2Системный подход в решении проблем управления
- •1.2.1Формальное определение системы и примеры систем
- •1.2.2Основные понятия целевого подхода в управлении
- •1.2.3Концептуальная постановка проблемы
- •1.2.4Понятие структуризации проблемы
- •1.2.5Основные понятия объектно-субъектного подхода в управлении
- •1.2.6Формализация системы и фаз процесса принятия решений
- •1.2.6.1Выявление проблемы — анализ ее существования
- •1.2.6.2Постановка проблемы
- •1.2.6.3Поиск решения проблемы
- •1.2.6.4Принятие решения
- •1.2.6.5Исполнение решения
- •1.2.6.6Оценка выполненного решения
- •1.3Формализм теории исследования операций (модель операции)
- •1.4Оценка эффективности стратегии
- •1.4.1Оценка неопределенности стратегии
- •1.4.2Функциональная оптимизация стратегий
- •1.4.3Смешанные стратегии
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок в сложных системах (2 ч.)
- •2.1Классификация целей систем
- •2.2Графы целей и способы их построения
- •2.3Методы свертки показателей эффективности
- •2.3.1.1Экономический способ формирования критериев
- •2.3.1.2Критические состояния объекта
- •2.3.1.3Последовательное достижение частных целей
- •2.3.1.4Логическое объединение критериев
- •2.3.1.5Обобщенное логическое объединение
- •2.3.1.6Случайное и неопределенное объединение
- •2.3.1.7Единицы измерения целей
- •2.3.1.8Полнота системы элементарных действий над критериями
- •2.4Экспертная оценка эффективности
- •2.5Критерии эффективности организационного управления
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций (2 ч.)
- •3.1Модель анализа технологических процессов
- •3.2Аппроксимация функций полиномами
- •3.3Модель численного поиска экстремума
- •3.4Модель действий нападения против защиты в военных операциях
- •3.5Модель производства продукции в условиях конкуренции
- •3.6Модель оценки надежности неремонтируемых систем
- •3.6.1Параллельное дублирование системы в целом
- •3.6.2«Холодное резервирование» системы в целом
- •3.6.3Параллельное дублирование агрегатов системы
- •3.6.4«Холодное резервирование» агрегатов
- •3.7Модель для выбора дальности стрельбы в дуэльной ситуации
- •3.8Линейная обработка измерений (фильтрация) координат движущихся объектов
- •3.8.1Случайное блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.2Зависимое блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.3Ограниченное блуждание координат движущегося объекта
- •Лекция № 4.Элементы выпуклого анализа
- •4.1Вспомним основные понятия высшей алгебры
- •4.2Определение и примеры выпуклых множеств.
- •-Мерный куб с центром в точке и ребром :
- •-Мерный шар радиуса с центром в точке :
- •4.3Проекция точки на множество. Свойства.
- •4.4Теоремы отделимости выпуклых множеств.
- •4.5Крайние точки выпуклых множеств.
- •4.6Альтернативы Фредгольма.
- •4.7Выпуклые функции и их свойства.
- •4.8Связь между выпуклыми функциями и выпуклыми множествами
- •4.9Свойства выпуклых функций.
- •4.9.1Дифференцируемость скалярной выпуклой функции.
- •4.9.2Дифференцируемость по направлению.
- •4.9.3Непрерывность.
- •4.10Выпуклые дифференцируемые функции и их экстремальные свойства
- •4.11Критерии оптимальности
- •Лекция № 5.Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •5.1Основная задача выпуклого программирования
- •5.2Формальная постановка задачи выпуклого программирования
- •5.3 Классические способы отыскания решения экстремальных задач
- •5.4Условие регулярности
- •5.5Функция Лагранжа. Условия оптимальности
- •5.6Теорема (Куна-Таккера).
- •5.7Дифференциальные условия Куна-Таккера
- •5.8Общая схема решения задачи выпуклого программирования
- •Лекция № 6.Линейное программирование
- •6.1Примеры моделей операций, приводящих к злп
- •6.1.1Задача о диете
- •6.1.2Общая задача планирования выпуска продукции (распределительная задача)
- •6.1.2.1Общая задача планирования выпуска продукции
- •6.1.2.2Выпуск комплектной продукции
- •6.1.3Транспортная задача
- •6.1.3.1Классическая транспортная задача
- •6.1.3.2Транспортная задача с фиксированными доплатами
- •6.2Различные виды злп и их эквивалентность
- •6.2.1Стандартная задача линейного программирования
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •7.1Теория игр как теория обоснования решений в условиях конфликта интересов
- •7.2Конфликт и его формальная модель
- •7.3Формализация принятия решения в условиях конфликта
- •7.4Оптимальность в конфликтной ситуации
3.5Модель производства продукции в условиях конкуренции
Обобщая модель, описанную в п. 3.1 получим модель производства продукции в условиях конкуренции. Пусть имеется видов продукции, нумеруемых индексом , которые могут быть проданы на внешнем рынке по цене за единицу продукции. Внешний рынок, естественно, ограничен как по количеству продукции -го типа (спрос в натуральном выражении), так и по сумме денег (платежеспособный спрос), которую покупатели могут выделить на приобретение всех видов продукции за год.
Пусть производство вектора = продукции, состоящего из единиц -й продукции в год, требует расхода или наличия единиц производственных факторов (деньги, рабочая сила,оборудование и т.п.). Первый номер присвоим деньгам. Пусть вектор = описывает годовые запасы производственных факторов.
Предположим, наконец, что имеется конкурент, также могущий производить единиц -й продукции и продавать ее по цене ; будем считать, что .
Показатель эффективности операции выражает, естественно, стремление оперирующей стороны к увеличению прибыли, т.е.
= ,
где
;
при этом должны быть выполнены условия
, ,
выражающие ограниченность использования производственных факторов.
Величины выражают информированность оперирующей стороны о возможных действиях потребителя -й продукции. Так, по ее мнению, будут приобретаться товары участника, назначающего меньшую цену.
Чтобы объяснить показатель эффективности разложим его на 3 части:
величина выражает доход: возможность продажи произведенной продукции в условиях поступления на рынок также товаров конкурента (насыщение спроса в натуральном виде);
величина отражает покупательную способность потребителя;
величина отражает необходимые затраты на производство.
Если в такой задаче величины и считаются заданными, то стратегиями являются векторы = , а неопределенными факторами могут быть = , выбираемые конкурентом. В этом случае должны быть ограничены производственные возможности противника путем введения и лимитов , аналогичных и .
Стратегиями оперирующей стороны и конкурента могут стать и векторы и . Последнее особенно вероятно, если целью конкурента окажется уменьшение дохода оперирующей стороны.
В обычном же случае цель конкурента может быть записана совершенно так же, как цель оперирующей стороны.
3.6Модель оценки надежности неремонтируемых систем
Пусть имеется система (например, компьютерная), состоящая из агрегатов, которая может находиться только в одном из двух состояний: работоспособном или неработоспособном. То же пусть относится и к отдельным агрегатам.
Предположим, что агрегаты соединены последовательно, т.е. неработоспособность ( выход из строя ) одного агрегата влечет за собой выход из строя всей системы; и наоборот, система может потерять работоспособность только в случае выхода из строя агрегата.
Пусть ( ) — момент выхода -го агрегата из строя.
Обычно в качестве показателя используют время безотказной работы системы
.
Качественный показатель эффективности системы, показывающий, что до момента система находилась в работоспособном состоянии или в потеряла работоспособность, можно, очевидно, записать в виде:
,
где 1 означает работоспособность.
Величины обычно считаются случайными с законами распределения , задающими вероятность невыхода агрегата из строя до момента .
Таким образом, здесь налицо неконтролируемые случайные факторы; однако стратегия пока только одна, поскольку конструкция системы полностью задана.
Повышение надежности, т.е. работоспособности системы к заданному моменту , или увеличение времени работы достигается обычно за счет дублирования агрегатов или системы в целом; различные способы дублирования и составляют стратегии конструктора системы — оперирующей стороны. Для дублирования необходимо иметь соответствующие активные средства, которыми могут быть или запасы (резервы) агрегатов в виде вектора , или деньги на их приобретение при стоимости -го агрегата ( ).
Рассматрим следующие способы дублирования.