• Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы
Оглавление
Введение 3
Анализ ситуации, содержательная постановка задачи управления и принятия решения 4
Формализованное описание системы управления 5
Выбор и обоснование критериев эффективности 8
Построение математической модели задачи принятия решения и поиск наилучшего решения 12
Анализ и разработка рекомендаций по практическому использованию результатов 25
Заключение 31
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 32
Фрагмент для ознакомления

Среди значений индексной строки нет положительных. Поэтому эта таблица определяет оптимальный план задачи. Окончательныйвариантсимплекс-таблицы: БазисВx1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13x14x15x71848-2401001-40000-140x3474.670.170.6710.33000-0.67000000.670x61124-0.520-1010-2000-1020x9137.330.06330.2300.0667000-0.33100000.33-1x51772-1.5-10-1100-600-10060x102325.330.830.3300.670000.6701000-0.670F(X7)16613.33-24.17-4.670-32.33000-23.3300-M-M-M23.33-M-MТак как в оптимальном решении отсутствуют искусственные переменные (они равны нулю), то данное решение является допустимым. Оптимальный план можно записать так: x3 = 474.67 F(X) = 35*474.67 = 16613.33 Анализ и разработка рекомендаций по практическому использованию результатовВ оптимальный план вошла дополнительная переменная x7. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 1-го вида в количестве 1848 В оптимальный план вошла дополнительная переменная x6. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 3-го вида в количестве 1124 В оптимальный план вошла дополнительная переменная x9. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 4-го вида в количестве 137.33 В оптимальный план вошла дополнительная переменная x5. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 5-го вида в количестве 1772 В оптимальный план вошла дополнительная переменная x10. Следовательно, при реализации такого плана имеются недоиспользованные ресурсы 6-го вида в количестве 2325.33 Значение 24.17> 0 в столбце x1 означает, что использование x1 - не выгодно. Значение 4.67> 0 в столбце x2 означает, что использование x2 - не выгодно. Значение 0 в столбце x3 означает, что использование x3 - выгодно. Значение 32.33> 0 в столбце x4 означает, что использование x4 - не выгодно. Значение 8.4E-5 в столбце x5 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 8.4E-5. Значение 23.33 в столбце x8 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 23.33. Значение 2800000 в столбце x11 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 2800000. Значение 2800000 в столбце x12 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 2800000. Значение 2800000 в столбце x13 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 2800000. Значение 2799976.67 в столбце x14 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 2799976.67. Значение 2800000 в столбце x15 означает, что теневая цена (двойственная оценка) равна 2800000. Найдем интервалы устойчивости ресурсов. Нижняя граница для: ∆b-1∆b-1 = min[xk/dk1] для dk1>0. Таким образом, 1-ый запас может быть уменьшен на 0 1-ый вид ресурса в оптимальном плане недоиспользован, является недефицитным. Увеличение данного ресурса приведет лишь к росту его остатка. При этом структурных изменений в оптимальном плане не будет, так как двойственная оценка y1 = 0. Другимисловами, верхняяграница b+1 = +∞ Интервал изменения равен: (b1 - ∆b1-; ∞) [2500-0; +∞] = [2500;+∞] Нижняя граница для: ∆b-2∆b-2 = min[xk/dk2] для dk2>0. Таким образом, 2-ый запас может быть уменьшен на 0 2-ый вид ресурса в оптимальном плане недоиспользован, является недефицитным. Увеличение данного ресурса приведет лишь к росту его остатка. При этом структурных изменений в оптимальном плане не будет, так как двойственная оценка y2 = 0. Другимисловами, верхняяграница b+2 = +∞ Интервал изменения равен: (b2 - ∆b2-; ∞) [300-0; +∞] = [300;+∞] Нижняя граница для: ∆b-3∆b-3 = min[xk/dk3] для dk3>0. Таким образом, 3-ый запас может быть уменьшен на 0 3-ый вид ресурса в оптимальном плане недоиспользован, является недефицитным. Увеличение данного ресурса приведет лишь к росту его остатка. При этом структурных изменений в оптимальном плане не будет, так как двойственная оценка y3 = 0. Другимисловами, верхняяграница b+3 = +∞ Интервал изменения равен: (b3 - ∆b3-; ∞) [1000-0; +∞] = [1000;+∞] 4-ый запас может изменяться в пределах: ∆b4- = min [xk/dk4] для dk4>0. ∆b4+ = |max [xk/dk4]| для dk4<0. Таким образом, 4-ый запас может быть уменьшен на 295.33 или увеличен на 3488 Интервал изменения равен: (b4 - ∆b4-; b4 + ∆b4+) [712-295.33; 712+3488] = [416.67;4200] Нижняя граница для: ∆b-5∆b-5 = min[xk/dk5] для dk5>0. Таким образом, 5-ый запас может быть уменьшен на 0 5-ый вид ресурса в оптимальном плане недоиспользован, является недефицитным. Увеличение данного ресурса приведет лишь к росту его остатка. При этом структурных изменений в оптимальном плане не будет, так как двойственная оценка y5 = 0. Другими словами, верхняя граница b+5 = +∞ Интервал изменения равен: (b5 - ∆b5-; ∞) [100-0; +∞] = [100;+∞] Нижняя граница для: ∆b-6∆b-6 = min[xk/dk6] для dk6>0. Таким образом, 6-ый запас может быть уменьшен на 2325.33 6-ый вид ресурса в оптимальном плане недоиспользован, является недефицитным. Увеличение данного ресурса приведет лишь к росту его остатка. При этом структурных изменений в оптимальном плане не будет, так как двойственная оценка y6 = 0. Другимисловами, верхняяграница b+6 = +∞ Интервал изменения равен: (b6 - ∆b6-; ∞) [2800-2325.33; +∞] = [474.67;+∞] В оптимальный план не вошла основная переменная x1, т.е. ее не выгодно использовать. Определим максимально возможное значение в рамках полученных двойственных оценок: x1 может изменяться в пределах: -924 ≤ ∆b1 ≤ 2168.42 [2500-2168.42; 2500] = [331.58;2500] В оптимальный план не вошла основная переменная x2, т.е. ее не выгодно использовать. Определим максимально возможное значение в рамках полученных двойственных оценок: x2 может изменяться в пределах: -1772 ≤ ∆b2 ≤ 462 [300-462; 300] = [-162;300] В оптимальный план не вошла основная переменная x3, т.е. ее не выгодно использовать. Определим максимально возможное значение в рамках полученных двойственных оценок: x3 может изменяться в пределах: 0 ≤ ∆b3 ≤ 474.67 [1000-474.67; 1000] = [525.33;1000] В оптимальный план не вошла основная переменная x5, т.е. ее не выгодно использовать. Определим максимально возможное значение в рамках полученных двойственных оценок: x5 может изменяться в пределах: -4.62E+14 ≤ ∆b5 ≤ 1772 [100-1772; 100] = [-1672;100] В оптимальный план не вошла основная переменная x6, т.е. ее не выгодно использовать. Определим максимально возможное значение в рамках полученных двойственных оценок: x6 может изменяться в пределах: 0 ≤ ∆b6 ≤ 1124 [2800-1124; 2800] = [1676;2800] Заключение1-ое ограничение выполняется как строгое неравенство, т.е. ресурс 1-го вида использовать экономически не выгодно. И действительно в оптимальном плане прямой задачи x1 = 0. Поскольку теневая (альтернативная) цена меньше рыночной цены этого продукта, то производство данного продукта выгодно. При этом разница между ценами (5.83 - 30 = -24.17) показывает величину изменения целевой функции F(x) при введении дополнительной единицы xi. 2-ое ограничение выполняется как строгое неравенство, т.е. ресурс 2-го вида использовать экономически не выгодно. И действительно в оптимальном плане прямой задачи x2 = 0. Поскольку теневая (альтернативная) цена меньше рыночной цены этого продукта, то производство данного продукта выгодно. При этом разница между ценами (23.33 - 28 = -4.67) показывает величину изменения целевой функции F(x) при введении дополнительной единицы xi. 3-ое ограничение двойственной задачи выполняется как равенство. Это означает, что 3-ый ресурс экономически выгодно использовать, а его использование предусмотрено оптимальным планом прямой задачи (x3>0). 4-ое ограничение выполняется как строгое неравенство, т.е. ресурс 4-го вида использовать экономически не выгодно. И действительно в оптимальном плане прямой задачи x4 = 0. Поскольку теневая (альтернативная) цена меньше рыночной цены этого продукта, то производство данного продукта выгодно. При этом разница между ценами (11.67 - 44 = -32.33) показывает величину изменения целевой функции F(x) при введении дополнительной единицы xi. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1.Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учебное пособие для студентов втузов. – Томск: Изд-во НТЛ, 1987.2. Ехлаков Ю.П. Теоретические основы автоматизированного управления: Учебник. – Томск: ТУСУР, 20013. Таха Х. Введение в исследование операций: Кн.1,2. — М.: Мир, 1985. — 479 с., 4. Сакович В.А. Исследование операций.— Минск: Высшая школа, 1985.5. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: Синтег, 1998.6. Банди Б. Линейное программирование. — М.: Радио, 1985.7. Дегтярев Ю.И. Исследование операций. — М.: Высшая школа, 1986. — 320 с.8. Ямпольский В.З. Теория принятия решений: Учебн. пособие для студентов втузов. – Томск: Изд-во ТПИ, 1979.9. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. – М.: Экономика, 1984.10. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) // Вопросы анализа и процедура принятия решений. – М.: Мир, 1976.11. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. – М.: Наука, 1981.12. Фишберн П.К. Теория полезности для принятия решений. – М.: Наука, 1978.13. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения. – М.: Радио и связь, 1981.14. Макаров И.М., Виноградская Т.М. и др. Теория выбора и принятия решений. – М.: Наука, 1982.15. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. – Рига: Зинатне, 1986.16. Аунапу Т.Ф., Аунапу Ф.Ф. Некоторые научные методы принятия управленческих решений. – Барнаул: Алт. кн. изд-во, 1975.17. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. – М.: Наука, 1981.18. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. – М.: Радио и связь, 1989.19. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. – М.: Физматлит, 1996.20. Чернов Г., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений. – М.: Сов. Радио, 1962.21. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. – М.: Наука, 1979.22. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. – М.: Наука, 1974.23. Ларичев О.И. Методы и модели принятия решений. — 2000.24. Турунтаев Л.П. Разработка управленческих решений: Курс лекций, ТУСУР,1999г., 112 с.25. Турунтаев Л.П. Теория принятия решений. Учебное пособие. – ТУСУР, 2002г., 224с. 26.Турунтаев Л.П. Теория принятия решений. Учебно-методическое пособие. – ТУСУР, 2002г., 114с.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учебное пособие для студентов втузов. – Томск: Изд-во НТЛ, 1987.
2. Ехлаков Ю.П. Теоретические основы автоматизированного управления: Учебник. – Томск: ТУСУР, 2001
3. Таха Х. Введение в исследование операций: Кн.1,2. — М.: Мир, 1985. — 479 с.,
4. Сакович В.А. Исследование операций.— Минск: Высшая школа, 1985.
5. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. – М.: Синтег, 1998.
6. Банди Б. Линейное программирование. — М.: Радио, 1985.
7. Дегтярев Ю.И. Исследование операций. — М.: Высшая школа, 1986. — 320 с.
8. Ямпольский В.З. Теория принятия решений: Учебн. пособие для студентов втузов. – Томск: Изд-во ТПИ, 1979.
9. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. – М.: Экономика, 1984.
10. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) // Вопросы анализа и процедура принятия решений. – М.: Мир, 1976.
11. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. – М.: Наука, 1981.
12. Фишберн П.К. Теория полезности для принятия решений. – М.: Наука, 1978.
13. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения. – М.: Радио и связь, 1981.
14. Макаров И.М., Виноградская Т.М. и др. Теория выбора и принятия решений. – М.: Наука, 1982.
15. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. – Рига: Зинатне, 1986.
16. Аунапу Т.Ф., Аунапу Ф.Ф. Некоторые научные методы принятия управленческих решений. – Барнаул: Алт. кн. изд-во, 1975.
17. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. – М.: Наука, 1981.
18. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. – М.: Радио и связь, 1989.
19. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. – М.: Физматлит, 1996.
20. Чернов Г., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений. – М.: Сов. Радио, 1962.
21. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. – М.: Наука, 1979.
22. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. – М.: Наука, 1974.
23. Ларичев О.И. Методы и модели принятия решений. — 2000.
24. Турунтаев Л.П. Разработка управленческих решений: Курс лекций, ТУСУР,1999г., 112 с.
25. Турунтаев Л.П. Теория принятия решений. Учебное пособие. – ТУСУР, 2002г., 224с.
26.Турунтаев Л.П. Теория принятия решений. Учебно-методическое пособие. – ТУСУР, 2002г., 114с.

анализ Системы

ВВЕДЕНИЕ

Исследование социально - экономических и политических процессов и систем управления является мощным методологическим инструментом, обобщающим методологию исследования процессов управления в сложных природных и социально - экономических системах. Исследование систем осуществляется через методы, средства и технологии, объединяемые этих областях, как системный анализ играет важную роль, потому что это методологии, интегрирующей различные научные подходы и направления исследований и анализа различных конкретных проблем.

Системный анализ - это совокупность определенных научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем, возникающих во всех сферах целенаправленной деятельности общества, на основе системного подхода (точное выражение процедур представления систем и способов многоаспектного исследования объектов) и представления объекта исследования в виде системы.

Характерным для системного анализа является то, что поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей деятельности системы, в функционировании которой появилась данная проблема. В этом случае устанавливается соответствие между этими целями, возможными путями решения возникшей проблемы и потребными для этого ресурсами.

Системный анализ поможет точно определить цепь действий для рационального и лучший способ достижения цели.

Системный анализ может быть использован как для того, чтобы решить проблему поиска капитала, так и для решения вопросов поиска поставщиков, покупателей, деловых партнеров.

Описание области

Хочу открыть собственный транспортная компания. Почему мой выбор остановился на этой теме - это ее актуальность? Во-первых, это стабильный доход. Во-вторых, реализация своих идей в жизнь. В-третьих, я буду работать для вас, чтобы создать удобный для вас график посещения работы, и для отдыха. Транспорт-экспедиторский бизнес сегодня один из наиболее динамично развивающихся. Спрос на такие услуги очень большой. Объем импорта и экспорта с каждым годом растет, а вместе с этим увеличивается и востребованность экспедиторских услуг. Очевидная привлекательность такой работы приводит на рынок все новые фирмы.

рассмотрим эту проблему на более локальном уровне.

Проблема, которую мы рассмотрим-это постепенный процесс достижения цели человека-открыть свой бизнес.

Этот процесс осуществляется в определенной системе, элементами которой являются:

Узнать стоимость работы