Одной из задач в логистической системе является разработка стратегии и логистической концепции построения модели транспортного обслуживания потребителей и фирм. Эта стратегия основывается на расчете рациональных маршрутов перевозки и составлении оптимальных графиков (расписаний) доставки продукции потребителям, т.е. когда, сколько и в какое время. [c.135]
Легко заметить, что эта задача отличается от транспортной задачи лишь наличием величин Кц в ограничениях одного из типов (отсюда и одно из названий такой задачи — -задача). Для обобщенной транспортной задачи также разработаны алгоритмы решения, более эффективные, чем алгоритмы решения общей задачи линейного программирования. Транспортная задача проще обобщенной транспортной задачи с точки зрения алгоритма ее решения с помощью ЭВМ, а обобщенная транспортная задача проще общей задачи линейного программирования. При построении моделей их стараются сформулировать так, чтобы свести проблему к возможно более простой задаче. Конечно, такое сведение не должно осуществляться за счет искажения существенных черт изучаемой экономической системы. [c.152]
Легко заметить, что эта задача отличается от транспортной задачи лишь наличием величин X,j в ограничениях одного из типов (отсюда и одно из названий такой задачи — Х-задача). Транспортная задача проще обобщенной транспортной задачи, а обобщенная транспортная задача проще общей задачи линейного программирования. При построении математических моделей их стараются сформулировать так, чтобы свести проблему нахождения оптимального решения к возможно более простой задаче. [c.58]
Нетрудно заметить, что построение оптимального замыкания для энтропийной модели не предусматривает предварительного увеличения размерности задачи, как это имеет место при решении классических транспортных задач [95-97]. Тенденция к выравниванию оптимальных значений - общая характеристика энтропийного критерия [58]. [c.140]
Моделирование технико-экономических показателей вызвано необходимостью подготовки исходной информации о деятельности нефтебазового хозяйства для постановки задачи оптимизации текущих и перспективных внутрирегиональных транспортно-экономи-ческих связей и проведения экономико-математического анализа решения этих задач. При построении моделей экономических показателей необходимо исследовать прогнозные свойства моделей. При этом особое внимание следует уделять такому показателю, как приведенные затраты на переработку нефтепродуктов, кото- [c.26]
После построения экономико-математической модели решается задача прикрепления поставщиков к потребителям. Расчеты выполняют в специальной таблице (матрице) линейного программирования методом потенциалов (табл. 4.19). В этой таблице, кроме ресурсов поставщиков, потребностей потребителей и транспортных расходов, имеются столбец и строка для записи потенциалов /, и Uj, которые дают возможность определить оптимальность плана закрепления поставщиков за потребителями. [c.153]
Отсюда можно установить путем наблюдения и догадки или методом проб и ошибок , что это расписание может быть выполнено при наличии, как минимум, четырех транспортных единиц. Возможно, что, задав вопрос о том, как был получен такой результат, и обобщив его, мы найдем ключ к построению удачной модели нашей задачи. Но если это не удастся сделать, то пример позволит нам сделать определенные высказывания относительно лежащих в его основе предположений [c.259]
Метод оптимального планирования является естественным развитием идеи ограниченного перебора реализуемых планов. Он предполагает проведение сравнительного анализа всех допустимых реализуемых планов и выбора из них оптимального, с позиции критерия системы, плана. Практическое применение процедур оптимального планирования требует решения ряда проблем. Так, необходимо иметь формализованные описания целевой функции и модели ограничения системы, нужно уметь выбирать среди множества всех допустимых планов оптимальный. Решение первой задачи лежит в сфере построения математических моделей различных элементов народного хозяйства. Проблема эта частично уже рассматривалась нами в предыдущих главах. Разработка конструктивных алгоритмов поиска оптимальных планов является предметом математического программирования. Как правило, практическое использование этих методов требует выполнения большой вычислительной работы и использования уже не счетов и арифмометров, а мощных и современных ЭВМ. Хорошо развитая к настоящему времени теория, широкий набор теоретически и эмпирически обоснованных алгоритмов уже в настоящее время дают возможность на практике решать широкий класс задач оптимального планирования. Здесь могут быть названы транспортные задачи, задачи размещения предприятий, задачи календарного планирования, задачи сетевого планирования и многие другие. Достигнутые в этом направлении успехи и имеющиеся проблемы хорошо известны из литературы по оптимальному планированию и математическому программированию [c.62]
Транспортная задача в матричной постановке и ее свойства. Вернемся к транспортной задаче в матричной постановке, о которой мы уже упоминали при рассмотрении вопросов построения математических моделей. Напомним, что данная задача сводится к определению такого плана перевозок некоторого продукта из пунктов его производства в пункты потребления (, -,/ X который минимизирует целевую функцию [c.109]
Для построения рассматриваемой модели при определении величины стоимостных показателей в их динамике необходимо учитывать прогнозы технического прогресса внутри исследуемой группы машин (направление совершенствования конструкций машин, вероятность появления принципиально новых типов машин, совершенствование организации выполнения данного вида работ на этих машинах, изменение транспортных тарифов и т. п.). Безусловно, это сложная экономическая задача, не все вопросы которой до настоящего времени решены. Однако из-за трудности нельзя отрицать необходимость учета затрат в динамике, хотя бы с помощью экспертных оценок их величины. Для сопоставления разновременных затрат (для учета так называемого фактора времени ) применяем коэффициент приведения В . [c.73]
Приводится описание основ построения и возможностей применения двух важнейших групп математических моделей, наиболее широко используемых в настоящее время в строительстве экономико-статистических моделей, в которых используются методы математической статистики (выборочный метод, дисперсионный анализ, ряды и метод корреляции) моделей линейного программирования, применяемых для решения транспортной, распределительной и общей задачи линейного программирования. [c.2]
Можно привести множество других вариантов уменьшения предпринимательского риска без обращения к страховым компаниям и фондам. Основная задача высшего руководства предприятия по управлению рисками в любом случае должна сводиться к совершенствованию аналитических процессов на предприятии, построению и использованию при подготовке и проведении крупных операций моделей, позволяющих принимать решения на просчитанной и смоделированной многовариантной базе. Оценка и снижение рисков в значительной мере зависят от характера деятельности предприятия, особенностей товаров, состояния выбранных целевых рынков, сегментов потребителей, принятой схемы товародвижения, товарной и транспортной логистики, методов позиционирования товаров и самого предприятия в рыночном пространстве. [c.55]
ТЕОРИЯ РАСПИСАНИЙ — раздел оптимального планирования, относящийся к решению календарных задач, т. е. таких, в к-рых требуется оптимальным образом распределить во времени к.-л. планируемые процессы или действия. Т. р. — один из наиболее трудных и наименее разработанных разделов оптимального планирования. Практически осуществимый расчетный алгоритм разработан лишь для отдельных задач с небольшим числом переменных. Так, напр., разработан алгоритм для оптимального сезонного регулирования занятости и объема выпуска продукции при резких сезонных колебаниях спроса. Сущность задачи сводится к следующему. Заданы определенные размеры возможного сбыта изделия с распределением их по месяцам года. Приспособление размеров месячного выпуска к размерам сезонного спроса в условиях пром. произ-ва затруднительно и может быть осуществлено в относительно ограниченных размерах. Это приспособление достигается или сверхурочными работами, или работой на склад с накоплением сезонных запасов. И тот и другой способы требуют дополнительных расходов (в первом случае — на оплату сверхурочных работ, во втором — на хранение запасов и на оплату процентов за кредиты под сезонные запасы). Требуется разработать оптимальный график выпуска продукции по месяцам, к-рый, при заданном распределении сбыта по месяцам, потребует наименьших суммарных издержек на хранение продукции и на оплату сверхурочных работ. Алгоритм для решения этой задачи основывается на приведении ее к модели транспортной задачи линейного программирования (см. Перевозок план оптимальный). В этой модели месяц пройз-ва изделия и вид произ-ва (в нормированное или сверхурочное время) рассматриваются как пункт отправления , а месяц сбыта — как пункт назначения , роль оценочного элемента ( перевозочного тарифа ) здесь играют доплаты за часы сверхурочной работы и затраты на хранение продукции, изготовленной в запас. След, пример (см. табл. в тыс. шт.) иллюстрирует такой оптимальный график произ-ва, построенный исходя из заданного календарного графика спроса, наличной производств, мощности (без использования часов сверхурочной работы) и при условии, что стоимость хранения 1 тыс. шт. готовых изделий в течение одного месяца составляет 361 руб., а доплата за изготовление 1 тыс. шт. изделий в сверхурочное время составляет 1500 руб. [c.156]
Особенность математических методов, используемых для решения задач текущего планирования, заключается в том, что анализ деятельности объектов нефтебазового хозяйства производится с применением методов кластерного и корреляционно-регрессионного анализа и методов теории вероятностей, а выбор оптимальной схемы внутриуправленческих перевозок — путем построения модели многопродуктовой, многоэтапной транспортной задачи линейного программирования с учетом внутригодовой динамики. [c.30]
Математические модели указанных задач в большой мере учитывают специфику рассматриваемых видов транспортных средств и перевозимых продуктов. Эта привязка обусловливает некоторые особенности предлагаемых моделей, вид вводимых в них построений, упрощений и т. д. Указанная специфичность моделей делает их в известной мере неуниверсальными, хотя область применения многих из них достаточно широка. [c.68]
Все разработанные математические модели в той или иной мере основаны на транспортной задаче линейного программирования (ТЗЛП). Это позволяет при решении соответствующих задач использовать методы и алгоритмы решения ТЗЛП как прямым путем, так и путем построения на их основе специальных методов и алгоритмов. [c.68]
Во-вторых, специфика зависимости величины минимума расхода электроэнергии на перекачку от ее объема (в соответствии с принципом 1 это и отображено в критерии оптимальности) такова, что эта зависимость выражается кусочно-линейной выпуклой (вниз) функцией. Это позволило построить точный, быстро сходящийся алгоритм решения задачи, являющейся обобщением метода потенциалов решения сетевой транспортной задачи линейного программирования (СТЗ ЛП) для случая кусочно-линейного выпуклого функционала [41, 47]. Для построения экономико-математической модели задачи введем обозначения г — номер вершины сети 3 (г, s) —дуга сети между вершинами г и s R(E) — множество вершин (дуг) сети Rir(R r< R) [R2t(R2r z zR) подмножество вершин сети, из которых выходят дуги, входящие в r-ю вершину (в которые входят дуги, выходящие из г-й вершины) ur(vr) — объем поступления (потребления) нефти в r-й вершине за плановый период . х — объем перекачки нефти по дуге (г, s) за плановый период ars(Prs) — нижний (верхний) предел значений xrs frs(xrs) — функция зависимости расхода электроэнергии от объема перекачки для дуги (г, s). [c.156]
Важнейшей предпосылкой быстрого роста межрайонных П.-т. с. является технич. прогресс всех видов транспорта. В СССР формируется технологически единая транспортная система. Протяженность ж. д. намечается увеличить с 122,8 тыс. км в 1958 до 136 тыс. км в 1965, в т.ч. электрифицированных — с 9,5 тыс. км до 30тыс. км, протяженность автомобильных дорог с твердым покрытием — с 235,9 тыс. км до 350 тыс. км протяженность трубопроводов — с 23,9 тыс. км до 79 тыс. км. Сопряженная работа всех видов транспорта позволяет использовать технич. преимущества каждого вида транспорта, создавать оптимальную систему П.-т. с. Резко снизится себестоимость перевозок и значительно сократятся сроки доставки грузов. В планировании П.-т. с. все более применяются математич. методы и счетно-электронные устройства для решения транспортных задач и построения моделей наиболее экономичного территориального оборота продукции. [c.342]
Для облегчения программирования на ЭВМ задач оптимального планирования нефтеснабжения большое значение имеет модульное построение алгоритмов их решения. Сотрудниками сектора транспортно-экономических связей ОЭИ БФАН СССР разработаны модули, которые представляют собой алгоритмы расчета как отдельных статистических характеристик и моделей, так и некоторых технико-экономических показателей деятельности нефтеба-зового хозяйства. [c.37]