Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Использ-вание игровых методов и моделей в моделир. коммерч. процессов пр-тий и объектов агропром. пр-ва.




1. Принцип минимакса (осторожности). Простейший вид стратегич.игры - игра двух лиц с нулевой суммой,т.е. один игрок выигрывает столько, сколько проигрывает другой. Игра состоит из двух ходов: игрок А выбирает одну из своих возможных стратегий Ai (i=1,…,m), а игрок В выбирает стратегию Bj (j=1,…,n), причём каждый выбор производится при полном незнании выбора другого игрока.Задача состоит в определении: 1) наилучшей (оптимальной) стратегии игрока I из стратегий 2) наилучшей (оптимальной) стратегии игрока II из стратегий Для решения задачи применяется принцип, согласно которому участники игры разумны и каждый из них делает все для того, чтобы добиться своей цели — выиграть. Принцип, диктующий игрокам выбор соответствующих стратегий (максиминной и минимаксной), в теории игр называется принципом минимакса (принципом гарантированного результата). Этот принцип был впервые сформулирован Дж. фон Нейманом в 1928 г. Существуют матричные игры, для которых нижняя цена игры равна верхней, т. е. а = b. Такие игры называются играми с седловой точкой.

2.Геометрический метод. Решение игры в смешанных стратегиях допускает геометрическую интерпретацию, и, след., решение задачи можно показать графически. Геом. метод решения игры включает следующие этапы:

1. в декартовой системе координат по оси абсцисс откладывается отрезок, длина которого равна 1. Левый конец отрезка (точка х = 0) соответствует стратегии ; правый — стратегии (х = 1,0). Промежуточные точки х соответствуют вероятностям некоторых смешанных стратегий ;

2. на левой оси ординат откладываются выигрыши стратегии ;

3. на линии, параллельной оси ординат, из точки 1 откладываются выигрыши стратегии . 3. Метод линейного программирования. Антагонистическую матричную игру , где , не содержащую седловой точки, можно свести к паре двойственных задач линейного программирования. Решение такой игры может быть получено в соответствии с теоремой Неймана в смешанных стратегиях. 4. Игровые модели в условиях коммерческого риска. Для прин. решений в усл. риска исп. методы теории вероятности. Принимающий решение ориентируется на средние, наиб. вероятные результаты, однако при этом не исключен риск получения не того результата, на кот. была рассчитана коммерч. стратегия, тогда мерой риска следует считать среднее квадратическое отклонение. Т/о, путем сравнения на плоскости соотв. каждому решению, напр, среднего ожидаемого дохода и риска можно выбрать доминирующее решение. Сит-ции, в кот. риск связан не с сознат. противодейств. противоположной стороны (среды), а с недостат. осведомленностью о ее поведении или состоянии лица, приним. решение, наз. «играми с природой». В таких играх человек старается действовать осмотрительно, например, используя стратегию, позволяющую получить наименьший проигрыш

 

46.Статистические игры. Матричная игра, в кот. игрок взаимод. с окр. средой, не заинтересов. в его проигрыше, и решает задачу определ. наиб. выгодного варианта поведен. с учётом неопределённости сост. окр. среды, наз. Стат. игрой или «игрой с природой». Создателем теории стат. игр считается А. Вальд. Лицо, принимающее решение опред. наиболее выгодную стратегию в зав-сти от целевой установки, кот.оно реализует в процессе решения задачи. При этом каждой стратегии ЛПР приписывается некоторый результат, характер. все последствия этого решения. Из массива результатов принятия решения ЛПР выбирает элемент W, кот. наилучшим образом отображает мотивацию его поведения. Оптимальной по данному критерию считается та стратегия ЛПР, при выборе которой значение математического ожидания выигрыша максимально Применение критерия максимального математического ожидания выигрыша, оправдано, если ситуацияя, следующая: 1. Лицу, прин. решения известны вероятности всех состояний окружающей среды. 2. Минимизация риска проигрыша представляется ЛПР менее существенным фактором принятия решения, чем максимизация среднего выигрыша. Необходимость иметь инф-цию о вероятностях состояний окр. среды ограничивает область применения данного критерия. Критерий недостаточного основания Лапласа исп. при наличии неполной инф-ции о вероятностях сост. Окр. среды в задаче принятия решения. Вероятности сост.окр. среды принимаются равными и по каждой стратегии ЛПР в платёжной матрице определяется, т/о, среднее значение выигрыша: Оптимальной по данному критерию считается та стратегия ЛПР, при выборе которой значение среднего выигрыша максимально. Исп. данного критерия оправдано в следующей ситуации: ***лицо, прин. решение не имеет инф-ции либо имеет неполную инф-цию о вероятностях окр. среды; ***вероятности состояний окр. среды близки по своим значениям; ***минимизация риска проигрыша представ-ся ЛПР менее существ. фактором принятия решений, чем максимизация среднего выигрыша.

Правило выбора решения в соответствии с максимальным критерием Вальда (ММ-критерием) можно объяснить тем, что платёжная матрица дополняется столбцом, каждый элемент которого представляет собой минимльное значение выигрыша в соответствующей стратегии ЛПР: Оптимальной по данному критерию считается та стратегия ЛПР, при выборе которой минимальное значение выигрыша максимально.

Выбранная таким образом стратегия полностью исключает риск. Это означает, что принимающий решение не может столкнуться с худшим результатом, чем тот, на который он ориентируется. Это свойство позволяет считать ММ-критерий одним из фундаментальных. Применение ММ-критерия оправдано, если ситуация, в которой принимается решение следующая:

  • о возможности появления состояний окружающей среды ничего не известно;
  • решения реализуются только раз;
  • необходимо исключить какой бы то ни было риск.

 

 

47.Вероятностный хар-р информации и принятие решений в усл. неустойчивости рын. конъюнктуры и влияния факторов внешней среды.Принятие решений предложено рассматривать ч/з их роль в осущ. управл. функций в предп-стве. Повышение точности прогноза может способств. уменьшению интервала неопределен-ти и способств. повышению устойчивости принятого экон. решения. Его суть заключается в следующем. Оценивая выбранную прогнозную модель, в общем случае будут получены отличные друг от друга параметры моделей. Среди множества возможных методов оценивания параметров прогнозных моделей, использ.в экон. практике, чаще всего используют МНК и модификации метода Брауна (метод экспоненциального сглаживания). Метод наименьших квадратов дает приближение, при котором дисперсия отклонений расчетных значений модели от фактич.значений минимальна. Метод экспоненциального сглаживания дает модель, в наибольшей степени учитывающую последние наблюдения. Если коэф-нты этих моделей близки друг к другу, то можно говорить о том, что выбранная модель устойчива. Если отличаются друг от друга — то модель неустойчива. Существует еще один источник неустойчивости в принятии решения при оптимальном планировании — неточность информации. Прогнозная информация может быть трех типов:

  • детерминированная, когда известно все и информация полностью устраняет неизвестность,
  • стохастичная, когда с той или иной степенью вероятности можно определить математическое ожидание процесса и доверительные границы, в которых оно может находиться,
  • неопределенная, когда имеющаяся информация не может устранить полностью неизвестность.

Когда инф-ция только детерминированная, могут прим. методы матем. программирования. Полученное при этом решение будет весьма устойчивым. Когда инф-ция носит вероятностный характер, исп. метод стохастического прогнозирования. Он дает оптим решение, кот. явл. лучшей оценкой матем. ожидания решения. При этом истинное решение может быть другим, хотя вероятность этого невелика. Когда часть прогнозной инф-ции имеет неопред. хар-тер, вероятность того, что принятое плановое решение будет устойчивым, очень мала. При этом обычно исп. методы теории принятия решений, заимств. из теории игр. После этого следует обеспечить организацию программы. След. элемент сист. прин. экон. решения — задействование системы мотивации, позволяющей полностью реализовать способности коллектива к выполнению поставленных задач. Последний из элем-тов сист. прин. эк. решения связан с контролем. Для этого следует тщательно проанализировать прин. решения на предыдущих этапах и выявить в последовательности реализации разработанного плана наиболее важные этапы и их основные результаты. Здесь следует порекомендовать методы и модели сетевого планирования для выявления критического пути. Т/о, только набор вышеприведенных методов, подходов и способов реализации каждого элемента системы принятия эк. решения позволит получить устойчивое эк. решение в предпр. деятельности и, тем самым, обеспечить эффективную предпр. деятельность.

 

 

48.Значение моделей управления запасами и сбытом готовой продукции. (УЗ) позволяют найти оптим. уровень запасов товара, минимизирующий суммарные затраты на покупку, оформление и доставку заказа, хранение товара, а также убытки от его дефицита. Модель Уилсона явл. простейшей моделью УЗ и описывает сит-ию закупки пр-ии у внеш. поставщика, кот. характериз. сл. д опущениями: **интенсивность потребления явл. известной и постоянной величиной;

**заказ доставл. со склада, на кот. хранится ранее произв. товар;

**время поставки заказа явл. известной и пост. величиной; ** каждый заказ поставляется в виде одной партии; **затраты на осущ. заказа не зависят от размера заказа; **затраты на хранение запаса пропорцион. его размеру; **отсутствие запаса (дефицит) является недопустимым. Входные параметры модели Уилсона: ν — интенсивность потребл. запаса, [ед. тов. / ед. времени]; s — затраты на хранение запаса, [р. / ед. тов. ∙ ед. времени ]; K — затраты на осуществ. заказа, включающие оформление и доставку заказа, [р.]; — время доставки заказа, [ед. времени].

Выходные параметры модели Уилсона:

Q — размер заказа, [ед. тов. ]; L — общие затраты на управл.запасами в ед. времени, [р. /ед. времени];τ — период поставки, т. е. время м/у подачами заказа или м/у поставками, [ед. t]; точка заказа, т. е. размер запаса на складе, при кот. надо подавать заказ на доставку очередной партии, [ед. тов. ]. Циклы изм. уровня запаса в модели Уилсона графически представлены на рисунке 3.2. Макс. кол-во прод-ии, кот. находится в запасе, совпадает с размером заказа Q.

Формулы модели Уилсона: (формула Уилсона),

где — оптимальный размер заказа в модели Уилсона, , , .

График затрат на УЗ в модели Уилсона представлен на рисунке 3.3:

 

49.Понятие и роль тов. запасов, научное управление..

Тов. запасы предст. собой товары, находящиеся в сфере товарного обращения, а также у изготовителя и в пути. Их наличие характериз. статичное состояние, и местополож. товарной массы в процессе товародвижения на опред. момент времени. Они обеспечивают непрерывность пр-ва, потребления и бесперебойность реализации.

Управление запасами – это одна из сфер финансового менеджмента, цель его состоит в том, чтобы довести общую сумму затрат, свя–занных с запасами, до оптимального уровня при условии выполнения договоров.

Уровень запасов неодинаков для различ–ных отраслей. Он зависит от объема и харак–тера производства, объема продаж, состояния товарных рынков, взаимоотношений с постав–щиками и покупателями, сезонности производ–ства, наличия складских помещений, наличия финансовых ресурсов и выбранной политики в данной области.

Есть два подхода в управлении запасами.

1. В условиях инфляции и разрыва хозяй–ственных связей стало распространенным на–капливание производственных запасов. Такой подход оправдан, так как в условиях неплатежей и низкого уровня межотраслевых связей риск разрыва ликвидности предприятия очень велик. Поэтому необходимо держать определен–ный остаток товарно-материальных запа–сов, предназначенный для экстренных ситуаций (например, таких как резкий рост цен на сырье и материалы). Кроме того, накаплива–ние запасов часто является вынужденной мерой, продиктованной стремлением снизить риск не–поставки (недопоставки) сырья, материалов, не–обходимых в производственном процессе.

2. Этот подход основан на оптимизации уров–ня запасов. Состоит в использовании рекомендаций зарубежного опыта, в частности, ме–тода определения оптимального уровня запа–сов, основанного на такой их величине, которая, с одной стороны, минимизирует затраты по их поддержанию, а с другой – была бы достаточ–ной для успешной работы предприятий.

Одной из проблем снабжения является опре–деление оптимального объема поставок. Для ее решения используют модели оптимизации. Наи–большую известность получила модель опти–мального размера (EOQ). Цель модели со–стоит в выборе того размера заказа (Q), который обеспечивает минимальные совокупные годо–вые затраты по поддержанию товарно-мате–риальных запасов. Для расчета такого размера заказа используется формула:

где S – годовой объем продаж (потребность в единицах изделия);P—стоимость приобретения единицы изделия;C – годовые затраты по хранению запасов в процентах от цены изделия;F – постоянные расходы по размещению за–каза;Q – заказываемое количество материалов.

Общие расходы на содержание товарно-ма–териальных запасов на год (ОР) будут склады–ваться из затрат на хранение и расходов на под–О S готовку заказа:

Управление запасами необходимо проводить как в предметно-вещественном, так и в финан–совом смысле.

 

50.Постановка задачи по управлению запасами. Политика упр. запасами закл. в оптимизации общего размера и структуры запасов ТМЦ, минимизац. затрат по их обслуж. и обеспеч. эффективн. контроля за их движением. 1. Анализ запасов ТМЦ в предшествующем периоде. Анализ проводится в разрезе основных видов запасов.

На первом этапе рассматр. показатели общей суммы запасов— темпы ее динамики, удельный вес в объеме оборотных активов и т. п.

На втором - изучается стр-ра запасов в разрезе их видов и осн. групп, выявл. сезонные колебания их размеров.

На третьем - изучается эффективность использования различных видов и групп запасов и их объема в целом, которая характеризуется показателями их оборачиваемости.

На четвертом - изучаются объем и структура текущих затрат по обслуживанию запасов в разрезе отдельных видов этих затрат.

2. Определение целей формирования запасов.

А) обесп. текущей произв. д-ти (тек. запасы сырья и мат-в);

Б) обесп. текущей сбыт. деят-ти (тек. запасы готов. прод-и);

В) накопление сезонных запасов, обесп. хоз. процесс в предст. периоде (сезон.запасы сырья, мат-в и гот. прод-и).

3. Оптимизация размера основных групп текущих запасов. Такая оптимиз. связана с предварит.разделением всей совокупности запасов на два осн.вида — производтвенные (сырья, мат-лов и полуфабрикатов) и запасы гот. прод-и. В разрезе каждого выд. запасы текущ. хранения — постоянно обновляемая часть запасов, формир. на регулярной основе и равномерно потребл. в процессе пр-тва прод-и или ее реализ. покупателям. Для оптимиз. р-ра текущих запасов ТМЦ исп. ряд моделей, среди которых наиб. Распростр. получила "Модель экономич. обоснованного р-ра заказа".

51.Модель управления однономенклатурными запасами в ком. деят-ти. Характеризуется постоянным во времени спросом, мгновенным пополнением запаса и отсутствием дефицита. Такую модель можно применять в сл. ситуациях:

1. использование осветительных ламп в здании;

2. исп. канц. товаров крупной фирмы;

3. исп. некот. промышл. изделий, таких как гайки и болты;

4. потребл. осн. прод. питания (например, хлеба и молока).

На рисунке показано изменение уровня запаса во времени.

Предполагается, что интенсивность спроса (в единицу времени) равна b. Наивысшего уровня запас достигает в момент поставки заказа размером y (предполагается, что запаздывание поставки является заданной константой). Уровень запаса достигает нуля спустя у /b единиц времени после получения заказа размером у. Чем меньше размер заказа у, тем чаще нужно размещать заказы. Однако при этом средний уровень запаса будет уменьшаться. С другой стороны, с увеличением размера заказов уровень запаса повышается, но заказы размещаются реже.

Так как затраты зависят от частоты размещения заказа и объема хранимого запаса, то величина у выбирается из условия обеспечения сбалансированности между двумя видами затрат. Это лежит в основе построения соответствующей модели управления запасами.

Пусть К – затраты на оформление заказа, имеющие место всякий раз при его размещении, h – затраты на хранение единицы заказа в единицу времени. Следовательно, суммарные затраты в единицу времени можно представить в виде:

Продолжительность цикла движения заказа составляет t0 /b; Средний уровень запаса равен у/2.

Оптимальное значение у получается в результате минимизации С(у) по у. Таким образом, в предположении, что у – непрерывная переменная, имеем:

Можно доказать, что у * доставляет минимум С(у), показав, что вторая производная в точке у * строго положительна.

Выражение (2) называют формулой экономичного размера заказа Уилсона.

Оптимальная стратегия модели предусматривает заказ у* единиц продукции через каждые t0=y */b единиц времени.

 

Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...