![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Экономика и Финансы
Экономико-математическое моделирование
Решение оптимизационных управленческих задач на основе методов и моделей линейного программирования |
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЕЛОРУССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Факультет технологий управления и гуманитаризации Кафедра «Менеджмент» Расчетно-графическая работа по дисциплине «Экономико-математические методы и модели»Тема расчетно-графической работы: «Решение оптимизационных управленческих задач на основе методов и моделей линейного программирования» Вариант № 17Исполнитель: студент(ка) группы 108158 Ядревская Юлия Сергеевна Руководитель: Калачёва Татьяна Александровна Минск 2009 СОДЕРЖАНИЕВВЕДЕНИЕ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПЕРАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ПОСТРОЕНИЕ БАЗОВОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОБОСНОВАНИЕ И ОПИСАНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ПРОЦЕДУРЫ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ СИМПЛЕКС-МЕТОДА АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ БАЗОВОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО МОДИФИКАЦИИ ПРОВЕРКА ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В СРЕДЕ MS EXCEL. С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАМНОЙ НАДСТРОЙКИ «ПОИСК РЕШЕНИЯ» (ПАКЕТ «SOLVER») ПРИМЕРЫ ПОСТАНОВОК, ФОРМАЛИЗАЦИИ И РЕШЕНИЯ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ЗАДАЧ ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ВВЕДЕНИЕ Принятие решений – основная часть работы менеджеров любого звена любого предприятия. Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности работы управленческого персонала. Для принятия оптимальных решений необходимо использовать научный метод. В науке управления научный метод подразумевает наличие определенной структуры процесса принятия решений и использование различных методов и моделей принятия решений. Проведение операционного исследования, построение и расчет математической модели позволяют проанализировать ситуацию и выбрать оптимальные решения по управлению ею или обосновать предложенные решения. Цель, которая преследуется в процессе исследования операций, заключается в том, чтобы выявить оптимальный способ действия при решении той или иной задачи организационного управления в условиях, когда имеют место ограничения технико-экономического или какого-либо другого характера. За последние 30-40 лет методы моделирования экономики разрабатывались очень интенсивно. Они строились для теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. Содержательно модели экономики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управление, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования), тогда как все остальные представляются в упрощенном виде. Основные этапы процесса моделирования. В различных отраслях знаний, в том числе и в экономике, они приобретают свои специфические черты. Проанализируем последовательность и содержание этапов одного цикла экономико-математического моделирования. 1. Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ. Главное здесь - четко сформулировать сущность проблемы, принимаемые допущения и те вопросы, на которые требуется получить ответы. Этот этап включает выделение важнейших черт и свойств моделируемого объекта и абстрагирование от второстепенных; изучение структуры объекта и основных зависимостей, связывающих его элементы; формулирование гипотез (хотя бы предварительных), объясняющих поведение и развитие объекта.
2. Построение математической модели. Это этап формализации экономической проблемы, выражения ее в виде конкретных математических зависимостей и отношений (функций, уравнений, неравенств и т.д.). Обычно сначала определяется основная конструкция (тип) математической модели, а затем уточняются детали этой конструкции (конкретный перечень переменных и параметров, форма связей). Таким образом, построение модели подразделяется в свою очередь на несколько стадий. Неправильно полагать, что чем больше фактов учитывает модель, тем она лучше &quo ;работает&quo ; и дает лучшие результаты. То же можно сказать о таких характеристиках сложности модели, как используемые формы математических зависимостей (линейные и нелинейные), учет факторов случайности и неопределенности и т.д. Излишняя сложность и громоздкость модели затрудняют процесс исследования. Нужно учитывать не только реальные возможности информационного и математического обеспечения, но и сопоставлять затраты на моделирование с получаемым эффектом (при возрастании сложности модели прирост затрат может превысить прирост эффекта). Одна из важных особенностей математических моделей - потенциальная возможность их использования для решения разнокачественных проблем. Поэтому, даже сталкиваясь с новой экономической задачей, не нужно стремиться &quo ;изобретать&quo ; модель; вначале необходимо попытаться применить для решения этой задачи уже известные модели. В процессе построения модели осуществляется взаимосопоставление двух систем научных знаний - экономических и математических. Естественно стремиться к тому, чтобы получить модель, принадлежащую хорошо изученному классу математических задач. Часто это удается сделать путем некоторого упрощения исходных предпосылок модели, не искажающих существенных черт моделируемого объекта. Однако возможна и такая ситуация, когда формализация экономической проблемы приводит к неизвестной ранее математической структуре. Потребности экономической науки и практики в середине ХХ в. способствовали развитию математического программирования, теории игр, функционального анализа, вычислительной математики. Вполне вероятно, что в будущем развитие экономической науки станет важным стимулом для создания новых разделов математики. 3. Математический анализ модели. Целью этого этапа является выяснение общих свойств модели. Здесь применяются чисто математические приемы исследования. Наиболее важный момент - доказательство существования решений в сформулированной модели (теорема существования). Если удастся доказать, что математическая задача не имеет решения, то необходимость в последующей работе по первоначальному варианту модели отпадает и следует скорректировать либо постановку экономической задачи, либо способы ее математической формализации. При аналитическом исследовании модели выясняются такие вопросы, как, например, единственно ли решение, какие переменные (неизвестные) могут входить в решение, каковы будут соотношения между ними, в каких пределах и в зависимости от каких исходных условий они изменяются, каковы тенденции их изменения и т.д. Аналитической исследование модели по сравнению с эмпирическим (численным) имеет то преимущество, что получаемые выводы сохраняют свою силу при различных конкретных значениях внешних и внутренних параметров модели.
Знание общих свойств модели имеет столь важное значение, часто ради доказательства подобных свойств исследователи сознательно идут на идеализацию первоначальной модели. И все же модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойств модели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, переходят к численным методам исследования. 4. Подготовка исходной информации. Моделирование предъявляет жесткие требования к системе информации. В то же время реальные возможности получения информации ограничивают выбор моделей, предназначаемых для практического использования. При этом принимается во внимание не только принципиальная возможность подготовки информации (за определенные сроки), но и затраты на подготовку соответствующих информационных массивов. Эти затраты не должны превышать эффект от использования дополнительной информации. В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей. 5. Численное решение. Этот этап включает разработку алгоритмов для численного решения задачи, составления программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов. Трудности этого этапа обусловлены, прежде всего, большой размерностью экономических задач, необходимостью обработки значительных массивов информации. Обычно расчеты по экономико-математической модели носят многовариантный характер. Благодаря высокому быстродействию современных ЭВМ удается проводить многочисленные &quo ;модельные&quo ; эксперименты, изучая &quo ;поведение&quo ; модели при различных изменениях некоторых условий. Исследование, проводимое численными методами, может существенно дополнить результаты аналитического исследования, а для многих моделей оно является единственно осуществимым. Класс экономических задач, которые можно решать численными методами, значительно шире, чем класс задач, доступных аналитическому исследованию. 6. Анализ численных результатов и их применение. На этом заключительном этапе цикла встает вопрос о правильности и полноте результатов моделирования, о степени практической применимости последних. Математические методы проверки могут выявлять некорректные построения модели и тем самым сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимися знаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостатки постановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения. Особенности исследования операций. Системный подход к анализу поставленной проблемы.Системный анализ является основным методологическим принципом исследования операций, который состоит в том, что любая задача, какой бы частной она не казалась, рассматривается сточки зрения ее влияния на критерий функционирования всей системы.
Для выполнения третьего этапа системного анализа (анализ требований системы) исследователь должен иметь определенные знания типовых методов решения основных управленческих задач (учетных, аналитических, плановых, оперативных). Все перечисленное является составной частью специальных знаний системного аналитика. Поэтому системный аналитик должен проследить все ветви комплекса требований в беседах с конечными пользователями, а затем сделать аналитические системные выводы. Эти требования есть и поддерживаются существующей информационной системой, а это должно стать функциональным требованием к новой улучшенной системе. Третий этап системного анализа — определение того, что должно быть в новой АС. Это методологический этап синтеза требований к новой системе, которые вытекают из первых двух шагов анализа, а также из специальных знаний и средств системных аналитиков. Специалисты по системному анализу знают, что одной из коварных ловушек в их работе является возможность спутать анализ существующей системы с тем, что должно быть
1. Использование данных управленческого учета при принятии управленческих решений
2. Использование нормативного метода при принятии управленческого решения
3. Принятие управленческих решений
4. Совершенствование процесса принятия управленческих решений
5. Принятие управленческих решений
9. Технология принятия управленческого решения
10. Методы принятия управленческого решения
11. Проблема принятия управленческого решения
12. Технология принятия управленческого решения
13. Принятие управленческих решений
14. Психология принятия управленческих решений по кадрам в органах правопорядка
15. Педагогическая система обучения принятию управленческого решения в вузе
16. Каково значение анализа финансовой отчетности для принятия управленческих решений
17. Бухгалтерский учет как источник данных для принятия управленческих решений
18. Коллективные методы принятия управленческих решений
19. Нормативно-правовая база принятия управленческих решений в области безопасности
20. Анализ влияния внешней и внутренней среды на принятие управленческих решений
21. Анализ отклонений в системе бюджетирования как база для принятия управленческих решений
25. Принятие управленческих решений в ООО "Трест СКМ"
26. Принятие управленческих решений на основе маржинального анализа
27. Принятие управленческих решений по ценообразованию
28. Процесс принятия управленческого решения
29. Процесс принятия управленческого решения
30. Разработка и принятие управленческих решений
31. Техника принятия управленческого решения
32. Технология принятия управленческих решений
34. Принятие управленческого решения по применению метода Assessment Center для оценки персонала
36. Разработка программных средств анализа графика функции и решение оптимизационных задач
37. Использование Excel для решения статистических задач
41. Графы. решение практических задач с использованием графов (С++)
42. Управленческие решения: сущность, требования, механизм разработки, этапы и процедуры принятия
45. Использование информатики для решения экономических задач
46. Решение задач моделирования и оптимизации с помощью программ Excel и Mathcad
47. Решение математических задач средствами Excel
48. Решение транспортной задачи линейного программирования в среде MS Excel
49. Принятие и реализация управленческих решений
50. Использование линейного программирования для решения задач оптимизации
51. Решение транспортной задачи методом потенциалов
53. Решение смешанной задачи для уравнения гиперболического типа методом сеток
57. Разработка управленческих решений
58. Маркетинг: решение исследовательских задач
59. Управленческие решения, виды, содержание
60. Классификация управленческих решений
61. Разработка управленческого решения
62. Содержание и формы управленческих решений
63. Факторы эффективности управленческих решений
65. Приложения определенного интеграла к решению некоторых задач механики и физики
66. Решение смешанной задачи для уравнения
67. План-конспект урока Математическое моделирование при решении экологических задач
68. Решения смешанной задачи для уравнения гиперболического типа методом сеток
69. Приложения определенного интеграла к решению некоторых задач механики и физики
73. Разработка управленческих решений в условиях психической напряженности
74. Сопоставимость альтернативных вариантов управленческих решений
76. Условия и факторы качества управленческих решений
77. Способ устойчивого решения неустойчивых задач и его алгоритм
79. Этапы решения мыслительной задачи
80. Разработка управленческих решений
81. Билеты по предмету Разработка управленческого решения за осенний семестр 2000 года
82. Решение проблем и принятие решений
83. Алгоритм решения обратной задачи вихретокового контроля (ВТК)
84. Методы анализа управленческих решений
85. Город как объект управления: основные концепции принятия политических решений в городах
90. Критерии принятия инвестиционных решений и методы оценки инвестиционных проектов
91. Линейное программирование: решение задач графическим способом
92. Разработка сложных web-проектов с использованием Microsoft Commerce Server 2000
93. Математическое моделирование при решении экологических задач
94. Прогноз долгосрочной конкурентной позиции компании как основа принятия стратегических решений
95. Разработка управленческих решений
98. Принятие процессуальных решений на стадии предварительного расследования
99. Информационные технологии, как инструмент формирования управленческих решений
100. Принципы разработки алгоритмов и программ для решения прикладных задач