Основные методы математического моделирования для принятия управленческих решений

Модель решения задачи распределения инвестиций капитала, обеспечивающего максимальный годовой процентный доход. Графическое решение задачи поиска точки оптимума. Моделирование плана распределения стальных заготовок для минимизации стоимости перевозок.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 07.06.2015
Размер файла 760,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

По дисциплине

«Методы принятия управленческих решений»

Омск

2014

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Задание 1

Задание 2

Задание 3

Заключение

Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ

В экономической сфере деятельности в современных условиях большое значение имеет принятие решений. Для принятия экономических решений в нынешних условиях используют множество способов и методов, одним из них является математическое моделирование, которое также подразделяется на различные способы и методы. Математическое моделирование актуально при принятии решений, потому что дает четкие и обоснованные ответы для решения управленческих задач.

В данной работе ставится цель рассмотреть определенные методы математического моделирования (принятия решений). Для достижения данной цели будем использовать следующие методы: решение модели линейного программирования в MS Excel «Поиск решений», решение модели линейного программирования графическим способом и проверка ее в MS Excel, решение транспортной задачи методом потенциалов и проверка ее в MS Excel.

ЗАДАНИЕ 1

Условия задачи:

Брокеру биржи клиент поручил разместить 100 000 долл. США на фондовом рынке, сформировать портфель с ценными бумагами, чтобы получить максимальные годовые проценты с вложенного капитала. Выбор ограничен четырьмя возможными объектами инвестиций-акций А, В, С, D, которые позволяют получить доход в размерах соответственно 6%, 8%, 10%, 9% годовых от вложенной суммы. При этом клиент поручил не менее половины инвестиций вложить в акции А и В. С целью обеспечения ликвидности не менее 25% общей суммы капитала нужно поместить в акции D. Учитывая прогноз на изменение ситуации в будущем, в акции С можно вложить не более 20% капитала. Специфика налогообложения указывает на необходимость вложения в акции А не менее 30% капитала. Построить модель, на основе которой можно решить задачу распределения инвестиций капитала, обеспечивающего максимальный годовой процентный доход.

АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ:

1) Построить модель линейного программирования;

2) Перенести построенную модель линейного программирования в программную среду MS Excel;

3) Решить задачу с помощью надстройки программы MS Excel «Поиск решения»;

4) Сделать выводы по решённой задаче.

ПОСТРОИМ МОДЕЛЬ ЛП:

Целевая функция:

Т.к., по условию, необходимо найти процентный max годовой доход, то денежный доход следует разделить на первоначальный капитал, тогда целевая функция примет вид:

,

где

- сумма инвестиций в акции A; - сумма инвестиций в акции B;

- сумма инвестиций в акции C; - сумма инвестиций в акции D.

Записываем ограничения:

; (1); (4)

; (2) ; (5)

; (3) ;;

РЕШЕНИЕ:

Заполняем ячейки на основе известных данных.

Создаём ячейку целевой функции (рис. 1). Формула целевой функции в MS Excel имеет вид

«=СУММПРОИЗВ(B2:E2;B3:E3)/B5».

Ячейки с адресами B3, C3, D3, E3 выражают неизвестные аргументы соответственно. Также эти ячейки являются изменяемыми переменными для надстройки программы Excel «Поиск решения».

Рисунок 1

Создаём ячейки с ограничениями (рис. 2). Ячейки в столбце G отражают левую часть ограничений, записанных в модели линейного программирования, ячейки в столбце H - правую часть. Левая часть (1) , например, в MS Excel представлена формулой

«=СУММ(B3:E3)».

Правая часть (1), равная доступному капиталу 100000 долларов, представлена формулой «=B5», которая берёт значение ячейки B5. Тривиальные ограничения

будут учтены при непосредственном решении с помощью надстройки «Поиск решения».

Рисунок 2

Переходим к настройке функции MS Excel «Поиск решения».

«Оптимизировать целевую функцию»: записываем в поле адрес ячейки целевой функции - B6.

«До»: необходимо выбрать «Максимум», т.к., по условию, целевая функция стремится к максимуму.

«Изменяя ячейки переменных»: выбираем ячейки изменяемых переменных - B3:E3.

«В соответствии с ограничениями»: Определяем соотношения ячеек одной строки столбца G и столбца H, т.е. соотношения левых и правых частей ограничений из условий.

«Сделать переменные без ограничений неотрицательными»: пункт выбираем для учёта тривиальных ограничений

.

«Выберите метод решения»: оставляем метод «Поиск решения нелинейных задач методов ОПГ», т.к. целевая функция представлена делением на крупное число.

Запускаем поиск решений нажатием на кнопку «Найти решение».

Получаем решение задачи (рис. 3).

Рисунок 3

ВЫВОД:

Брокеру биржи целесообразно разместить капитал клиента 100000$ в акции таким образом: 30000$ в A, 20000$ в B, 20000$ в C и 30000$ в D. С учётом данных ограничений, это наиболее доходный план распределения денежных средств. Максимальный годовой доход составит 108100$. Максимальный годовой процентный доход, в этом случае, составит 1,081 или 8,1%.

ЗАДАНИЕ 2

Условия задачи:

Из трех продуктов - I, II, III составляется смесь. В состав смеси должно входить не менее 6 ед. химического вещества А, 8 ед. - вещества В и не менее 12 ед. вещества С. Структура химических веществ приведена в следующей таблице 1:

Таблица 1. Структура химических веществ

Продукт

Содержание хим. вещества в 1 ед. продукции

Стоимость 1 ед. продукции

A

B

C

I

2

1

3

2

II

1

2

4

3

III

3

2

2

2,5

Составить наиболее дешевую смесь.

Так как задачу при данных условиях невозможно решить графическим способом, то уберём одну переменную - третий продукт.

АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ:

1) Построить модель линейного программирования;

2) Построить график к модели линейного программирования, и с его помощью определить точку оптимума;

3) Найти координаты точки оптимума;

4) Сделать выводы по решённой задаче.

ПОСТРОИМ МОДЕЛЬ ЛП:

Целевая функция:

,

где

- количество продуктов I в смеси;

- количество продуктов II в смеси.

Ограничения:

; (1) ; (2)

; (3) ;

РЕШЕНИЕ:

Строим график (рис. 4) к модели линейного программирования:

Рисунок 4

Точка М является точкой оптимума. Теперь необходимо найти её координаты:

M = (1,33; 3,33).

Вывод:

Самая дешёвая смесь получится, если она будет состоять из 1,33 единицы продукта I и 3,33 единиц продукта II. Стоимость смеси можно рассчитать, если подставить полученные значения и :

.

ЗАДАНИЕ 3

Условия задачи:

Четыре сталелитейных завода А1, А2, А3 и А4 производят ежедневно соответственно 900, 300, 1350 и 450 тонн стали определенного сорта. Стальные заготовки должны быть переданы потребителям В1, В2, В3 и В4, ежедневные запросы которых составляют 1000, 700, 750 и 550 тонн стали соответственно. Стоимости транспортировки от заводов к потребителям одной тонны стали следующие:

Таблица 2. Стоимости транспортировок

Фабрики

Заказчики

B1

B2

B3

B4

A1

12

16

21

19

A2

4

4

9

5

A3

3

8

14

10

A4

24

33

36

34

Какой нужно составить план распределения стальных заготовок, чтобы минимизировать общую стоимость перевозок?

АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ:

1) Построить модель линейного программирования;

2) Определить первоначальный план транспортировки методом северо-западного угла;

3) Определить общую стоимость транспортировки по плану;

4) Проверить найденный план на оптимальность. Если план не оптимален, перейти к пункту 5. Если план оптимален, перейти к пункту 6;

5) Оптимизировать план перевозок: найти транспортировку, которую необходимо совершить, и найти транспортировку, которую не нужно совершать. Далее вернуться к пункту 3;

6) Сделать выводы по решённой задаче.

ПОСТРОИМ МОДЕЛЬ ЛП:

Целевая функция:

Пусть - количество тонн стали, доставляемые сталелитейным заводом , где к потребителю , где .

.

Ограничения:

; ;

; ;

; ;

; ;

;

РЕШЕНИЕ:

Составляем первоначальный план методом северо-западного угла (табл.3):

Таблица 3. Первоначальный план ().

900

0

0

0

900 | 0

100

200

0

0

300 | 200 | 0

0

500

750

100

1350 | 850 | 100 | 0

0

0

0

450

450 | 0

1000

100

0

700

500

0

750

0

550

450

0

в таблице выражают A1,…,A4, - B1,…,B4.

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Далее проверяем план на оптимальность:

План не оптимален, т.к. есть положительное число в системе выше.

Определяем перевозки, кот. нужно совершить и, кот. совершать не нужно (табл. 4):

Таблица 4. Изменение плана .

900

0

0

0

0

0

0

750

0

0

Получаем план (табл. 5):

Таблица 5. План .

900

0

0

0

300

0

0

0

400

750

200

100

0

0

350

модель задача оптимум перевозка

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Проверяем план на оптимальность:

План не оптимален, т.к. есть положительное число в системе выше.

Определяем перевозки, которые нужно совершить и перевозки, которые совершать не нужно (табл. 6):

Таблица 6. Изменение плана .

0

0

300

0

0

0

400

0

0

Получаем план (табл. 7):

Таблица 7. План .

550

0

350

0

300

0

0

0

400

400

550

450

0

0

0

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Проверяем план на оптимальность:

План не оптимален, т.к. есть положительное число в системе выше.

Определяем перевозки, которые нужно совершить и перевозки, которые совершать не нужно (табл. 8):

Таблица 8. Изменение плана .

0

0

300

0

0

400

550

450

0

0

0

Получаем план (табл. 9):

Таблица 9. План .

150

0

750

0

300

0

0

400

400

0

550

450

0

0

0

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Проверяем план на оптимальность:

План не оптимален, т.к. есть положительное число в системе выше.

Определяем перевозки, которые нужно совершить и перевозки, которые совершать не нужно (табл. 10):

Таблица 10. Изменение плана .

750

0

300

0

0

0

550

450

0

0

0

Получаем план (табл. 11):

Таблица 11. План .

0

150

750

0

300

0

0

550

250

0

550

450

0

0

0

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Проверяем план на оптимальность:

План не оптимален, т.к. есть положительное число в системе выше.

Определяем перевозки, которые нужно совершить и перевозки, которые совершать не нужно (табл. 12):

Таблица 12. Изменение плана .

0

150

750

0

0

0

550

0

450

0

0

0

Получаем план (табл. 13):

Таблица 13. Оптимальный план ().

0

150

750

0

0

0

0

300

550

550

0

250

450

0

0

0

Находим общую стоимость перевозок по плану:

.

Проверяем план на оптимальность:

План оптимален, т.к. положительные значения в системе выше отсутствуют.

Проверка:

Создаём ячейки плана транспортировки и ячейки стоимости транспортировки.

Создаём ячейку целевой функции (рис. 5):

Рисунок 5

Создаём ячейки ограничений (рис. 6):

Рисунок 6

Настраиваем надстройку программы MS Excel «Поиск решения».

Получаем решение (рис. 7):

Рисунок 7

Вывод:

Минимизировать общую стоимость перевозок стальных заготовок от сталелитейных заводов к потребителям можно при использовании оптимального плана транспортировки (табл. 13). При использовании оптимального плана минимальная суммарная стоимость перевозок будет равна 39000 денежных единиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе поставленная цель была достигнута. Мы рассмотрели основные методы математического моделирования (принятия решений) на практике, а именно:

1. Решили и сделали проверку в MS Excel задачи линейного программирования

2. Решили и проверили в MS Excel задачу, решенную графическим способом

3. Решили и сделали проверку транспортной задачи, решенной методом потенциалов.

Мы закрепили умения решения задач графическим способом. Данный метод является актуальным при отсутствии любых вычислительных программ.

В ходе написания работы я выяснил, что используя различные методы принятия управленческих решений можно достичь точных результатов, решения, принимаемые нами, основаны на математических данных. Построив модель, с помощью которой можно решить, как правильно распределить инвестиции капитала, есть возможность обеспечить максимальный годовой процентный доход. Для этого следует использовать MS Excel.

Третья задача подразумевает поиск наиболее оптимального маршрута перевозок. Для её решения я не использовал ни MS Excel, ни построение графика. С помощью своих собственных знаний мы находим решение.

Мы улучшили навыки в применении различных методов. А также закрепили знания по теоретической части, применив их на практике. Выяснили, что управленцы должны знать и уметь применять свои знания на практике, когда перед ними стоит сложная задача.

Дата окончания работы: 11.12.2014.

Подпись:

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Забудский Г.Г. Курс лекций по дисциплине «Методы принятия управленческих решений». Омск, 2014.

2. Забудский Г.Г. Методические указания для выполнения контрольной работы по дисциплине «Методы принятия управленческих решений» для студентов специальности «Менеджмент». Омск, 2014.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Типы транспортных задач и методы их решения. Поиск оптимального плана перевозок методом потенциалов. Решение задачи с использованием средств MS Excel. Распределительный метод поиска оптимального плана перевозок. Математическая модель, описание программы.

    курсовая работа [808,7 K], добавлен 27.01.2011

  • Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации.

    курсовая работа [4,2 M], добавлен 20.04.2015

  • Суть математического моделирования процессов и теории оптимизации. Метод дихотомии и золотого сечения. Поиск точки min методом правильного симплекса. Графическое решение задачи линейного программирования, моделирование и оптимизация трёхмерного объекта.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 15.01.2010

  • Пример решения графическим методом задачи линейного программирования с двумя неизвестными. Решение транспортной задачи методами северо-западного угла и минимальной стоимости. Стохастическая модель управления запасами, ее значение для предприятий.

    контрольная работа [606,2 K], добавлен 04.08.2013

  • Графическое решение и оптимальный план задачи линейного программирования. Свойства двойственных оценок и теорем двойственности. Адаптивная модель Брауна. Свойства независимости остаточной компоненты, соответствия нормальному закону распределения.

    контрольная работа [556,2 K], добавлен 17.02.2010

  • Технология решения задачи с помощью Поиска решения Excel. Отбор наиболее эффективной с точки зрения прибыли производственной программы. Задачи на поиск максимума или минимума целевой функции при ограничениях, накладываемых на независимые переменные.

    лабораторная работа [70,0 K], добавлен 09.03.2014

  • Основные подходы и способы решения транспортной задачи, ее постановка и методы нахождения первоначального опорного решения. Математическая модель транспортной задачи и алгоритм ее решения методом потенциалов. Составление опорного плана перевозок.

    курсовая работа [251,0 K], добавлен 03.07.2012

  • Математическая модель задачи принятия решения в условиях риска. Нахождение оптимального решения по паре критериев. Построение реализационной структуры задачи принятия решения. Ориентация на математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение.

    курсовая работа [79,0 K], добавлен 16.09.2013

  • Особенности формирования математической модели принятия решений, постановка задачи выбора. Понятие оптимальности по Парето и его роль в математической экономике. Составление алгоритма поиска парето-оптимальных решений, реализация программного средства.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 11.06.2011

  • Формулировка проблемы в практической области. Построение моделей и особенности экономико-математической модели транспортной задачи. Задачи линейного программирования. Анализ постановки задач и обоснования метода решения. Реализация алгоритма программы.

    курсовая работа [56,9 K], добавлен 04.05.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.