- •Содержание
- •Часть 6 самостоятельные и курсовые работы 133
- •Введение
- •Часть 1 модели и моделирование
- •1.1.Понятие модели и моделирования. Классификация видов моделирования и моделей систем
- •1.2.Последовательность разработки математических моделей
- •1.2.1. Построение концептуальной модели
- •1.2.2. Разработка алгоритма модели
- •1.2.3. Разработка программы
- •1.2.4. Проведение машинных экспериментов с моделью системы
- •Часть 2 примеры составления математических моделей
- •Часть 3 статическое моделирование экономических систем
- •3.1. Теоретические основы метода
- •3.2. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло
- •3.3. Моделирование потоков отказов элементов сложных технических систем
- •Часть 4 методы и модели корреляционного регрессионного анализа
- •4.1. Общие сведения
- •Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа
- •4.2. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок
- •4.3. Этапы построения многофакторной корреляционной регрессионной модели
- •Анализ и способы снижения влияния мультиколлинеарности на значимость модели
- •Исследование целесообразности исключения факторов из модели с помощью коэффициента детерминации.
- •Часть 5 линейное программирование в решении оптимизационных задач
- •5.1. Задачи линейного программирования
- •5.2. Примеры построения экономико-математических моделей задач линейного программирования
- •5.3. Графические методы решения задач линейного программирования
- •5.4. Симплекс-метод
- •5.4.1. Общая идея симплекс-метода
- •5.4.2. Алгоритм симплекс-метода
- •5.5. Задания для самостоятельной работы по построению математических моделей задач линейного программирования
- •5.6. Задания для самостоятельной работы по решению задач линейного программирования графическим методом
- •5.7. Задания для самостоятельной работы по решению задач линейного программирования симплекс-методом
- •5.8. Примеры решения задач линейного программирования на базе Excel
- •5.8.1. Решение задачи распределения ресурсов
- •3.8.2. Решение транспортной задачи
- •Часть 6 самостоятельные и курсовые работы
- •6.1. Основные требования к формированию отчетов по самостоятельным и курсовым работам по курсу: «Моделирование экономических процессов»
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 2 Особенности проведение финансового анализа деятельности предприятий с использованием базовой технологий excel
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 3 Особенности использования Microsoft Excel в системах управления бизнесом
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 5 Особенности создания презентаций с использованием базовых технологий excel
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 6 Основные особенности применения вероятностно-статистических методов для моделирования экономических систем
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 7 Основные особенности применения оптимизационных методов и моделей в управлении экономическими системами
- •Постановка задачи
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 8 Особенности и методы моделирования систем массового обслуживания с однородными заявками
- •Постановка задачи
- •Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые дополнительные источники
- •Модель системы массового обслуживания с однородными заявками (модель бензоколонки)
- •1. Разговор предпринимателя с консультантом
- •2. Концептуальная модель
- •2.1. Выбор показателя и критерия эффективности
- •3. Схемы алгоритмов модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Программа модели смо с однородными заявками на языке
- •Стартовая форма Form l
- •1. Таблица свойств формы 1
- •2. Процедуры обработки объектов
- •Задание 9 Особенности и методы создания модели управления запасами
- •Постановка задачи
- •Задания для самостоятельной работы
- •4. Рекомендуемые дополнительные источники
- •Модель управления запасами
- •1. Разговор предпринимателя с консультантом
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. График изменения уровня запаса товар
- •5. Пример решения задачи моделирования
- •Программа модели управления запасами на языке Visual Basic 6.0
- •1. Стартовая форма frmZapasy
- •1.2. Процедуры обработки объектов
- •2. Модуль общего назначения Model6.Bas
- •Задание 10
- •Постановка задачи
- •Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые дополнительные источники
- •Модель производственной фирмы
- •1. Разговор предпринимателя с консультантом
- •2. Концептуальная модель
- •3. Схемы алгоритма модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Программа модели производственной фирмы на языке Visual Basic 6.0
- •1. Стартовая форма frmForml
- •1.2. Процедуры обработки объектов
- •2. Модуль общего назначения ModeI7.Bas
- •Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые дополнительные источники
- •Задание 11
- •Постановка задачи
- •Модель торговой точки
- •1. Разговор предпринимателя с консультантом
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Программа модели торговой точки На языке Visual Basic 6.0
- •1. Стартовая форма frmForml
- •Процедуры обработки объектов
- •2. Модуль общего назначения Model8.Bas
- •Задание 12 Особенности и методы создания финансовой модели
- •Постановка задачи
- •Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые дополнительные источники
- •Финансовая модель
- •Разговор предпринимателя с консультантом
- •2. Концептуальная модель
- •3. Алгоритм модели
- •4. Пример решения задачи моделирования
- •Программа финансовой модели Герца на языке Visual Basic 6.0
- •1. Стартовая форма frmForml
- •1.1. Таблица свойств
- •1.2. Процедуры обработки объектов
- •2. Модуль общего назначения
- •Задание 13 Провести параметрический анализ и построить математическую модель бройлерного хозяйства птицеводческой фермы.
- •1. Исходные данные
- •3. Порядок решения:
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •5. Рекомендуемые источники
- •Задание 14 Провести параметрический анализ и построить математическую модель промышленной фирмы с целью решения задачи максимизации выпуска продукции
- •Исходные данные
- •3. Порядок решения
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые источники
- •1. Исходные данные
- •3. Порядок решения:
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 16 Разработать математическую модель предприятия с целью решения задачи максимизации общей прибыли за счет распределения имеющихся средств
- •1. Исходные данные
- •3. Порядок решения:
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 17 Поставить и формализовать задачу минимизации суммарных затрат на перевозку грузов автотранспортной компании в форме задачи математического программирования по заданным условиям
- •1. Исходные данные
- •3. Порядок решения:
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые источники
- •Задание 18 Формализовать задачу функционирования нефтеперерабатывающего завода и решить задачу оптимальной организации его работы
- •1. Исходные данные
- •2. Задача
- •3. Порядок решения:
- •4. Задания для самостоятельной работы
- •Рекомендуемые источники
- •Приложения
- •Литература
2. Концептуальная модель
Имеется склад, где хранится запас
однотипного товара. Начальный уровень
запаса равен
.
В результате удовлетворения ежедневного
спроса происходит уменьшение запаса
на случайную величину, имеющую
нормальное распределение с известными
характеристиками: математическим
ожиданием МД и средним
квадратическим отклонением
.
Затраты на хранение единицы товара в
течение суток составляют $С1.
Если на складе не останется товара, то администрации склада придется уплатить прибывшим покупателям компенсацию в размере $С3 за каждую недостающую единицу товара по отношению к заказанному количеству.
Чтобы избежать затрат, вызванных дефицитом товара, администрация склада периодически подает заявки на поставку дополнительных партий товара выбранного объема Part. Подача заявки производится в момент, когда уровень запаса товара снизится до выбранного уровня URmin. Время выполнения заявки является случайной величиной с нормальным распределением и известными характеристиками МТ и sT. Затраты на поставку единицы товара составляют $С2. Цикл работы склада составляет TD дней.
Требуется разработать математическую модель, которая бы описывала возможный реальный процесс, позволяла изучать его закономерности и выбирать наивыгоднейший режим работы склада, обеспечивающий минимальные затраты на его содержание.
В частности, требуется установить:
оптимальный уровень запаса URmin, при достижении которого необходимо подавать заявку на поставку партии товара;
оптимальный объем партии товара Part.
В качестве показателя эффективности моделируемого процесса целесообразно выбрать максимальные гарантированные затраты на содержание склада (с заданным уровнем гарантии), определяемые по формуле
где Мс – средние затраты на содержание склада в течение периода TD дней;
– среднее квадратическое отклонение
затрат на содержание склада;
Ка
– квантиль, зависящий от уровня
гарантии а (Ка = 1,28 при а =
0,9).
В качестве критерия выбора оптимального режима работs склада может быть принят минимум максимальных гарантированных затрат:
,
где
– оптимальное значение уровня запаса
товара, при достижении которого необходимо
подавать заявку на поставку новой
партии; Part –
оптимальный объем партии товара.
3. Алгоритм модели
В качестве языка программирования для разработки компьютерной модели рассматриваемого процесса выбран Visual Basic 6.0.
Общий вид стартовой формы показан на рис. 1. Она включает следующие объекты управления:
– текстовое поле «Начальный уровень товара»;
– текстовое поле «Объем партии товара»;
– текстовое поле «Среднее время выполнения заказа»;
– текстовое поле «СКО времени выполнения заказа»;
– текстовое поле «СКО дневного расхода»;
– текстовое поле «Стоимость хранения единицы товара»
– текстовое поле «Штраф за отсутствие единицы товара»
– текстовое поле «Период работы склада»;
– командную кнопку «Расчет»;
– командную кнопку «Очистка»;
– командную кнопку «Выход»;
– текстовое поле «Критический уровень товара»;
– текстовое поле «Средний дневной расход»;
– текстовое поле «Стоимость доставки единицы товара»;
– текстовое поле «Число случайных реализаций»;
–
текстовое поле «Результат расчета».
Рис. 1. Макет стартовой формы:
1,2 – текстовые поля; 3 – командные кнопки
Схема алгоритма процедур прерывания, связанных с объект; ми стартовой формы, показана на рис. 2.
Рис. 2. Схема алгоритма процедур обработки объектов
После нажатия кнопки «Start» активизируется стартовая форма. С этого момента программа находится в режиме ожидания действий пользователя.
Цифрой 1 обозначено действие, заключающееся в корректировке исходных данных. Необходимые изменения вносятся в соответствующие текстовые поля.
Цифрой 2 обозначено действие, заключающееся в нажатии (с помощью мыши) кнопки «Расчет». В процедуре, связанной с этой кнопкой, оператор 3 осуществляет перевод исходных данных из символьной формы в числовую. Затем оператор 4 обращается к модулю общего назначения «Model6». Схема алгоритм этого модуля приведена на рис. 3.
После окончания работы модуля и выдачи на экран результатов моделирования работа процедуры, связанной с кнопкой «Расчет», заканчивается. Программа вновь переходит в режим ожидания действий пользователя.
Цифрой 5 на схеме обозначено действие пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Очистка». В процедуре, связанной с ней, производится очищение текстового поля для вывода результата моделирования. Затем может быть произведено изменение исходных данных и проведены новые расчеты с использованием кнопки «Расчет».
Цифрой 7 на схеме обозначено действие, пользователя, заключающееся в нажатии кнопки «Выход». В результате работ программы прекращается.
Рис. 3. Схема алгоритма модуля «Model6»
В состав базового комплекта исходных данных входят:
начальный уровень запаса товара – ;
средний ежедневный спрос товара – МД;
среднее квадратическое отклонение ежедневного спроса –
объем партии товара – Part;
уровень запаса, при котором должна оформляться заявка на поставку дополнительной партии товара – URmin;
среднее время поставки партии товара – МТ дней;
среднее квадратическое отклонение времени поставки товара –
дней;стоимость хранения единицы товара в течение суток – $С1;
стоимость поставки единицы товара – $С2;
• стоимость затрат на компенсацию отсутствия товара на складе – $С3 за каждую недостающую единицу;
период функционирования склада – TD дней;
число случайных реализаций — NР.
Блок 1 обеспечивает обнуление глобальных переменных, к которым относятся:
MSC – начальное значение суммы случайных величин общи: затрат на содержание склада для различных реализаций моделируемого процесса;
SSC – начальное значение суммы квадратов случайных величин общих затрат.
Кроме того, в этом же блоке устанавливается начальное значение времени поставки дополнительной партии товара, которое выходит за пределы периода работы склада и равняется
Оператор 2 представляет собой заголовок цикла случайных реализаций.
Блок 3 производит обнуление локальных переменных, к которым относятся:
SС1 – начальное значение суммарных затрат на хранение товара в течение всего периода работы склада для одной реализации;
SC2 – начальное значение суммарных затрат, связанных нехваткой товара в течение всего периода работы склада для одной реализации;
SC3 – начальное значение суммарных затрат на поставку дополнительных партий товара в течение всего период работы склада для одной реализации;
Т – исходное значение счетчика дней (модельное время); Zajav — числовой признак отсутствия заявки на поставку дополнительной партии товара (если заявка подана, то Zajav = 1).
В этом же блоке планируемое время поставки партии товара приравнивается к его начальному значению, т.е. Тпост = Тпост 0. Наконец, текущий уровень запаса товара приравнивается к его начальному уровню:
V= NУР
Оператор 4 является началом циклического перебора дней работы склада. Оператор 5 увеличивает модельное время на один шаг (на одни сутки). Условный оператор 6 проверяет условие продолжения работы склада для каждой случайной реализации.
Оператор 7 обращается к процедуре «Norm», формирующей возможное значение нормированной, центрированной случайной величины с нормальным распределением. Оператор 8 определяет возможное значение величины случайного ежедневного спроса при заданном его математическом ожидании МД и среднем квадратическом отклонении . Результат расчета округляется до целого числа.
Условный оператор 9 проверяет условие наступления срока поставки дополнительной партии товара. Если этот срок наступил, то оператор 10 увеличивает текущий запас товара на величину объема партии Part. Одновременно здесь же числовой признак отсутствия заявки на поставку партии товара устанавливается на нуль. Кроме того, планируемое время поставки вновь выводится за пределы периода работы склада.
Оператор 11 определяет текущий уровень запаса товара на складе с учетом удовлетворения ежедневного спроса. В дальнейшем оператор 14 определяет затраты на содержание склада в текущие сутки.
Если количество заявок превысит текущий запас товара на складе, то в операторе 11 будет получено отрицательное число. В этом случае оператор 13 определяет затраты, связанные с дефицитом товара и устанавливает значение текущего запаса на нуль.
Оператор 15 проверяет выполнение одновременно двух условий: превышает ли текущий запас минимально допустимый (критический) уровень и была ли уже оформлена заявка на поставку дополнительной партии товара. Если хотя бы одно из этих условий не выполняется, то в алгоритме происходит передача управления на начало цикла, т.е. оператору 4.
Если же одновременно выполняются оба условия, то группа операторов с 16-го по 19-й определяет затраты на поставку дополнительной партии товара.
Оператор 16 увеличивает текущие затраты на величину стоимости партии товара. Оператор 17 обращается к процедуре формирования возможного значения нормированной, центрированной случайной величины с нормальным распределением. Оператор 18 определяет возможное значение случайной величины времени выполнения заявки на поставку партии товара с учетом за данных параметров: среднего времени поставки и среднего квадратического отклонения времени поставки. При этом результат расчета округляется до целого числа. Оператор 19 устанавливает на единицу числовой признак подачи заявки.
Блок 20 служит для расчета суммарных характеристик затрат на содержание склада по формулам:
;
Блок 21 служит для определения показателя эффективности по формулам:
;
;
.
