Реферат: Разработка управленческих решений в оптимизации объема закупок

4. Линейное программирование методом потенциалов в транспортных задачах.

В транспортных задачах обычно имеется база А, располагающая количесвтом машин n. Машины объекта Б нужны для выполнения запланированного объема работ. Базы заинтересованы в обеспечении минимального простоя машин, которые зависят от плана распределения по базам.

В линейном программировании потенциалами являются некоторые числа и , соответствющие базам и объектам.

Сумма потенциалов, отображенная в плане распределения, равняется результатам времени простоя. Имеет вид:

Метод потенциалов сводится к 4 этапам:

1.составление описания задачи и отправной таблицы по строкам;

2.расчет потенциалов;

3.расчет псевдо стоимости по формуле ;

4.заполнение расчетными значениями потенциалов клеток таблицы;

5.проверка оптимальности плана или переход к улучшенному плану.

Менеджер может с успехом решать задачу распределения ресурсов при отсутствии внешних случайных воздейтсвий.[5]

5. Линейное программирование методом приращения в задачах распределения инвестиций.

Этот класс задач возникает в рыночных отношениях.

В методе приращений принято использовать итерационную процедуру:

1. в качестве исходного состояния значения параметров х₀ берутся минимальные значения L(целевая функция);

2. на первом шаге итерации из аргументов х₀ составляются приращения , полученные в результате значения переменных образуют «чистый набор» стратегий для х_i .

x_i = x₀ * x₁

3. из x₀ и x₁ составляют 2 первых комбинированных выражения, в каждом из которых один из аргументов соответствует новому значению.

4. на 2ом шаге с помощью приращений наращивают значение аргументов исходя из «комбинированных» состояний с учетом ограничений. В итоге получаются «чистый» и «комбинированный» набор состояний.

5. на каждом шаге для «чистых» и «комбинированных» наборов состояний вычисляются значения L(x).

Минимальное значение на k -ом шаге по всем «чистым» наборам состояний обозначаются , а по всем «комбинированным» - .

Итерационный процесс по определению минимальных потерь от инвестиций будет продолжаться до тех пор, пока не будет выполнять условие заданного инвестором уровня потерь.

Используя метод приращения, менеджер может построить систему доказательств для инвестора и получить соответствующие инвестиции для производства продукции (услуг).[6]

6. Динамическое программирование в задачах распределения однородных ресурсов.

Впервые такого рода задачи были решены методом динамического программирования в военных целях.

Алгоритм динамического программирования был перенесен с военных задач на задачи, которые стоят перед менеджером, распределяющим финансовые ресурсы.

Задача динамического программирования заключается в том, чтобы определить на каждом шаге _opt и тем самым оптимальное распределение ресурсов в целом.

Динамическое программирование при решении задач распределения ресурсов осуществляется в 2 круга:

· от последнего шага к 1ому, затем в обратном направлении. Здесь на 1ом круге определяется псевдо оптимальное распределение ресурсов по этапам операции. Полученные псевдо оптимальные значения на 2ом круге переводятся в оптимальные.