- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
- •204. Визначення ключових параметрів ризику.
- •206. Визначення математичного сподівання та дисперсії з генерованих випадкових величин.
- •207. Визначення тісноти взаємозв'язку між випадковими параметрами.
- •209. Задачі планування експериментів.
- •208. Загальна схема і цілі машинної імітації.
- •211. Застосування методу Монте-Карло для розв'язування детермінованих задач (обчислення визначеного інтегралу).
- •212. Збір даних про чинники та побудова аналітичної моделі для проведення імітаційних експериментів.
- •213. Імітаційна модель керування запасами (логічна структурна схема).
- •214. Імітація випадкових подій, Схема випробувань за "жеребкуванням".
- •215. Імітація еволюційних процесів у динамічних моделях.
- •216. Керування багато продуктовими запасами: основні перед посилки.
- •217. Опис концептуальної моделі та перевірка її вірогідності.
- •218. Основні етапи факторного аналізу.
- •219. Основні поняття планування експериментів: відгук, фактори, функція відгуку.
- •220. Перевірка значущості коефіцієнтів регресії.
- •222. Побудова імітаційної моделі: визначення задачі та її аналіз.
- •221. Перевірка однорідності дисперсії.
- •223. Поняття і характеристики квазірівномірної випадкової послідовність чисел.
- •224. Поняття і характеристики рівномірної випадкової послідовність чисел.
- •233. Статична детермінована модель керування запасами: економіко-математична модель.
- •226. Поняття та інструментарій планування експериментів.
- •227. Прийняття гіпотез стосовно розподілів випадкових параметрів.
- •228. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: метод серединних квадратів.
- •229. Програмні способи одержання рівномірної випадкової послідовність чисел: мультиплікативний конгруентний метод.
- •230. Способи програмної реалізації імітаційних моделей, їх переваги та вади.
- •234. Статична детермінована модель керування запасами: основні перед посилки.
- •231. Стандартний метод імітації дискретної випадкової величини.
- •232. Статистичне оброблення експериментальних даних.
- •235. Стратегії (політики) керування запасами.
- •236. Сутність критерію Стьюдента.
- •237. Сутність критерію Фішера.
- •240. Сутність оптимального керування запасами.
- •238. Сутність методу Бокса-Уілсона.
- •239. Сутність методу добору при генеруванні випадкових величин.
- •201. Gpss- програма імітаційної моделі завантаження еом.
- •202. Алгоритм імітації роботи обчислювальної системи з терміналами.
- •203. Визначення інтервалів значень випадкових параметрів.
237. Сутність критерію Фішера.
Відповідно до цього постає задача визначити цю пряму, тобто рівняння цієї прямої. В загальному вигляді рівняння прямої виглядає:
=а+bх, (1.1)
де - вирівняне значення у для відповідного значення х.
Константи а і b - константи, які передбачають зменшення суми квадратів відхилень між фактичним значенням у і вирівняним значенням .
(у - )2 min (1.2)
Коефіцієнт а характеризує точку перетину прямої регресії з лінією координат.
Коефіцієнт b характеризує кут нахилу цієї прямої до осі абсцис, а також на яку величину зміниться при зміні х на одиницю.
Критерій Фішера.
Для оцінки знайденої економетричної моделі на адекватність порівнюють розрахункове значення критерію Фішера із табличним.
Розрахункове значення критерію Фішера знаходиться за формулою:
, (1.4)
де , (1.5) , (1.6) n – число дослідів,
m – число включених у регресію факторів, які чинять суттєвий вплив на показник.
Для даної надійної ймовірності р (а=1-р рівня значущості) і числа ступенів вільності k1=m, k2=n-m-1 знаходиться табличне значення F(a, k1, k2). Отримане розрахункове значення порівнюється з табличним. При цьому, якщо Fроз > F(a, k1, k2), то з надійністю р = 1-а можна вважати, що розглянута економетрична модель адекватна вихідним даним. У протилежному випадку з надійністю р розглянуту лінійну регресію не можна вважати адекватною.
240. Сутність оптимального керування запасами.
У задачі про оптимальне керування запасами виокремлюють керовані й некеровані параметри.
До керованих параметрів (змінних керування) належать обсяг на поставку замовленого ресурсу і момент часу подачі замовлення на поповнення запасу. Органи постачання, обираючи певним чином обсяг і час замовлення (які утворюють так звану «точку замовлення»), можуть регулювати динаміку руху виробничого запасу на складах підприємства.
Оптимальне керування запасами полягає у виборі таких обсягів і моментів на поповнення запасів, щоб сумарні витрати на організацію системи постачання набували мінімального значення.
Некеровані параметри задачі керування запасами: 1) система постачання; 2) попит на предмети постачання; 3) система поповнення запасів; 4) вартісні функції витрат; 5) обмеження, які застосовуються до запасів; 6) стратегії (політики) керування запасами.
Система постачання. У теорії керування запасами під системою постачання розуміють сукупність складів, між якими під час виконання операцій з постачання виникають інформаційні та матеріальні потоки. Попит на предмети постачання визначається поточними потребами виробництва і може поділятися на такі групи: стаціонарний або нестаціонарний; детермінований або стохастичний; неперервно або дискретно розподілений; залежний від попиту на інші номенклатури або незалежний.
Система поповнення запасів. Поповнення запасів характеризується обсягом поставки і часом затримки прибуття поставки щодо моменту подачі замовлення. За обсягом поставка може дорівнювати замовленій або бути випадковою величиною, параметри і функції розподілу якої залежать здебільшого від замовлення. У реальних ситуаціях завжди відбувається затримка прибуття замовлених матеріалів. Проте залежно від впливу цієї затримки на організацію постачання нею можна знехтувати (миттєва поставка), вважати її фіксованою або випадковою величиною з відомим законом розподілу.