Предметный указатель 2 страница

1. Решение:

В результате проведенного исследования были собраны следующие статистические данные, характеризующие цену товара 1: {26,74; 23,69; 25,90; 19,11; 17,14; 22,26; 20,06; 28,87; 11,34; 34,63; 19,27; 25,59; 19,12; 7,93; 23,44}. Эти данные были перенесены на рабочий лист Excel. Затем с помощью пункта Описательная статистика из надстройки Анализ данных определены параметры выборки (Таблица П8):

Таблица П8. Описательная статистика

Далее с помощью надстройки Поиск решения последовательно решалась задача оптимизации, причем условия ограничений не менялись, а цена товара 1 задавалась равной значению среднего (математического ожидания), минимума и максимума (Таблица П8). Результаты поиска экстремума приведены в таблицах П9, П10, П11. Анализ полученных результатов показал, что решение (количество товара каждого вида, которое надо выпустить для достижения максимальной прибыли) существенно зависит от цены товара 1.

Таблица П9. Решение задачи линейного программирования при подстановке среднего значения

Таблица П10. Решение задачи линейного программирования при подстановке минимального значения

Таблица П11. Решение задачи линейного программирования при подстановке максимального значения

Поскольку конкретное значение цены товара 1 на момент планирования было неизвестно, в качестве результирующего было выбрано решение, максимизирующее среднее значение прибыли. Для его отыскания на место случайного значения параметра товар 1 было подставлено математическое ожидание случайного параметра товар 1 из таблицы П8. Далее средствами надстройки Поиск решения была решена задача оптимизации (таблица П9). Полученное в этом случае решение рассматривается как основное. На основе полученного решения был проведен расчет максимального и минимального возможного дохода, который мог бы быть получен при реализации этого решения в случае, когда реальное значение случайного параметра будет минимальным или максимальным (таблицы П12 и П13).

Таблица П12. Оценка величины дохода в случае, когда параметр принимает минимальное значение

Таблица П13. Оценка величины дохода в случае, когда параметр принимает максимальное значение

1. Выводы:

Результатом решения задачи разработки управленческого решения явилась программа выпуска товаров и оценка предполагаемого дохода, представленная в таблице П14. Среднее значение дохода равно 994,76. Ожидаемое изменение величины дохода колеблется в пределах от 852,12 до 1129,29.

Таблица П14. Результат решения задачи методом сведения стохастической задачи к детерминированной

Пример содержания отчета по лабораторной работе №4 «Решение однокритериальной статической задачи в условиях риска алгоритмическим методом»

1. Исходные данные:

Предприятие выпускает восемь видов товаров. Для производства указанных товаров используется 15 видов ресурсов. Рассматривалась проблема недостаточности дохода предприятия. Требуется определить программу производства товаров различного вида, обеспечивающую максимум среднего дохода предприятия. Параметры задачи представлены теми же числовыми данными, которые использовались при выполнении работы №2, в том числе используется и ранее полученная выборка случайных значений цены товара 1. Предполагается, что закон распределения цены товара 1 нормальный.

1. Решение:

С помощью надстройки Анализ данных, получена описательная статистика рассматриваемой выборки (Таблица П8). Задались набором значений вероятностей, для которых будет строиться итоговая функция распределения {0,001; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9; 0,999} и принят во внимание закон распределения случайной величины.

В процессе решения обратной задачи по заданным значениям вероятностей, определена величина параметра, значение которого не будет превышено с заданной вероятностью (при заданном нормальном законе распределения это сделано с помощью встроенной статистической функции НОРМОБР()). Результаты сведены в таблицу П15.

Таблица П15. Решение задачи алгоритмическим методом

На рис. П1 показан график функции распределения дохода предприятия (критериальной функции) с учетом случайной цены товара 1. Итоговое решение принимается исходя из соображений максимизации среднего дохода предприятия, которое имеет место при вероятности (М‑постановка). Задавшись значением вероятности , имеем решение задачи в Р‑постановке.

1. Выводы:

Решение задачи представлено в таблице П16.

Таблица П16. Результат решения задачи алгоритмическим методом

Рис. П1. Функция распределения дохода полученная алгоритмическим методом

Пример содержания отчета по лабораторной работе №5 «Решение однокритериальной статической задачи в условиях риска методом Монте-Карло»

1. Исходные данные:

Предприятие выпускает восемь видов товаров. Для производства указанных товаров используется 15 видов ресурсов. Рассматривалась проблема недостаточности дохода предприятия. Требуется определить программу производства товаров различного вида, обеспечивающую максимум среднего дохода предприятия. Параметры задачи представлены теми же числовыми данными, которые использовались при выполнении работы №2, в том числе используется и ранее полученная выборка случайных значений цены товара 1. Предполагается, что закон распределения цены товара 1 нормальный.

1. Решение:

С помощью надстройки Анализ данных, получена описательная статистика рассматриваемой выборки (Таблица П8). Используя датчик случайных чисел с нормальным законом распределения при значениях среднего 21,672667, стандартного отклонения 6,6748606 и случайного рассеивания 11111 сгенерирована выборка объемом 10000 случайных чисел. На ее основе с помощью надстройки Анализ данных пункт Гистограмма,построена гистограмма распределения случайных чисел от датчика (рис. П2):

Рис. П2 Гистограмма распределения параметра цена1 полученная на основе обработки выборки из 10 тысяч отсчетов

Далее значения границы кармана распределения были подставлены на место параметра цена товара 1 и с помощью надстройки Поиск решения были найдены соответствующее каждому значению оптимальное решение и значение показателя эффективности. Результаты решения записаны в строки таблицы П17 в виде значения критериальной функции и решения. На их основе с помощью точечной диаграммы была построена функция распределения дохода рис. П.3. Результирующее решение было найдено исходя из соображений максимизации среднего значения целевой функции (М-постановка). Задавшись значением вероятности , имеем решение задачи в Р‑постановке.

Рис. П3. Функция распределения дохода полученная методом Монте-Карло

Таблица П17. Решение задачи методом Монте-Карло

1. Выводы:

Решение задачи представлено в таблице П18. Отметим, что сами решения, полученные алгоритмическим методом и методом Монте-Карло, совпали. Отклонение расчетной величины ожидаемого дохода, полученное при расчете разными методами, связано с погрешностями задания параметров, поскольку при использовании метода Монте-Карло в качестве значения бралось ближайшее значение середины кармана гистограммы.