Оптимизация поставок скоропортящихся товаров
Автор: Annakadyr • Март 4, 2018 • Контрольная работа • 629 Слов (3 Страниц) • 659 Просмотры
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
КЫРГЫЗСКО-РОССИЙСКИЙ СЛАВЯНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
Экономический факультет
Кафедра математических методов и исследования операций в экономике
ОТЧЕТ
по предмету
«Математические методы и модели исследования операций»
Лабораторная работа 3
Оптимизация поставок скоропортящихся товаров
Выполнила: студ. гр. ЭММ-1-14
Кадыркулова А. З.
Проверил: профессор
Миркин Е.Л.
Бишкек 2017
Постановка задачи:
Задана математическая модель зависимости «ожидаемой» средней прибыли от реализации скоропортящихся товаров.
[pic 1] , (1)
где:
n – число заказываемых в день единиц товара, целое число;
a – прибыль на каждую единицу проданного товара;
b – убыток на каждую единицу непроданного (возвращаемого) товара;
d – спрос, то есть количество единиц товара, которое можно продать при условии, что ;[pic 2]
pd – вероятность того, что спрос будет равен d в случайно выбранный день;
J – чистая прибыль в день (показатель, тесно с ней коррелированный, близкий к математическому ожиданию чистой прибыли в день).
Модель (1) формируется из условий, что если спрос в некоторый день превышает число заказанных единиц товара то прибыль продавца равна . Если спрос не превышает числа заказываемых единиц товара, то .[pic 3][pic 4][pic 5]
Мы имеем модель принятия решений в условиях неопределённости, где – критерий качества функционирования, – управляемая переменная, d – неуправляемая переменная, a и b – неуправляемые константы.[pic 6][pic 7]
Необходимо:
- Придумать виртуальную систему реализации скоропортящегося товара. Сгенерировать статистический ряд реализации скоропортящегося товара продолжительностью 3 и более месяцев.
- По полученному статистическому ряду определить вероятность спроса в произвольно заданный день. Получить полную вероятность событий (сумма всех вероятностей равна 1). Возможно, выявить типовое распределение в статистическом ряде, проверив свою гипотезу каким-либо известным критерием и восстановить исходный ряд по известному распределению (плотность вероятности). Построить гистограмму.
- Разобрать модель и переменные. Учитывать, что условия (а именно цена) должна оставаться постоянной. Написать скрипт, который решает задачу. Графически проиллюстрировать полученное решение.
- Понять стратегию действия продавца на этом статистическом ряде, если бы параметры a и b были изменены.
- Проанализировать ситуацию, когда задачу следует решать не по одному параметру, а по двум. (Оптимизация по двум параметрам).
Выполнение работы:
Рассмотрим пример мелкооптового магазина «Дан», в ассортименте которого присутствует скоропортящийся продукт – пакетированное молоко. Прибыль на каждый пакет молока составляет 6 сом, а убыток с каждого непроданного молока составляет 15 сом. Необходимо найти оптимальное количество пакетов молока, которое должен заказывать магазин «Дан», чтобы максимизировать прибыль. В таблице указаны данные о закупках и реализации пакетированного молока за 3 месяца (срок годности - 7 дней).
Размер закупок | Реализация |
20 | 18 |
20 | 15 |
19 | 18 |
20 | 19 |
21 | 18 |
20 | 15 |
20 | 21 |
21 | 18 |
20 | 17 |
20 | 21 |
20 | 17 |
23 | 22 |
23 | 16 |
23 | 17 |
20 | 20 |
21 | 18 |
22 | 20 |
22 | 19 |
22 | 19 |
22 | 22 |
24 | 20 |
24 | 21 |
22 | 20 |
22 | 17 |
20 | 19 |
20 | 20 |
20 | 20 |
20 | 19 |
21 | 20 |
21 | 22 |
22 | 21 |
20 | 22 |
20 | 19 |
21 | 21 |
21 | 20 |
21 | 21 |
21 | 22 |
20 | 26 |
23 | 20 |
24 | 21 |
24 | 27 |
25 | 24 |
25 | 23 |
25 | 22 |
25 | 21 |
24 | 21 |
25 | 27 |
22 | 26 |
25 | 16 |
25 | 22 |
20 | 21 |
25 | 19 |
19 | 18 |
25 | 26 |
24 | 24 |
23 | 14 |
24 | 28 |
22 | 19 |
21 | 19 |
21 | 20 |
19 | 21 |
18 | 16 |
15 | 17 |
15 | 22 |
15 | 16 |
18 | 18 |
19 | 23 |
20 | 22 |
20 | 14 |
20 | 23 |
20 | 21 |
22 | 20 |
20 | 20 |
20 | 18 |
20 | 19 |
22 | 11 |
22 | 19 |
21 | 25 |
25 | 24 |
25 | 23 |
20 | 20 |
20 | 19 |
20 | 19 |
23 | 18 |
20 | 20 |
20 | 25 |
20 | 20 |
20 | 21 |
20 | 23 |
20 | 23 |
20 | 23 |
21 | 25 |
25 | 24 |
25 | 29 |
26 | 22 |
26 | 21 |
28 | 19 |
25 | 25 |
25 | 24 |
25 | 20 |
Спрос | Частота | Вероятность |
11 | 1 | 1% |
14 | 2 | 2% |
15 | 2 | 2% |
16 | 4 | 4% |
17 | 5 | 5% |
18 | 9 | 9% |
19 | 14 | 14% |
20 | 16 | 16% |
21 | 14 | 14% |
22 | 10 | 10% |
23 | 7 | 7% |
24 | 5 | 5% |
25 | 4 | 4% |
26 | 3 | 3% |
27 | 2 | 2% |
28 | 1 | 1% |
29 | 1 | 1% |
...