Оптимальный план загрузки оборудования и транспортных связей
Завод железобетонных изделий изготовляет 4 вида панелей для типов жилых домов. Изделие производятся на 3-х группах взаимозаменяемого оборудования. Известны: фонд машинного времени и производственная программа по видам изделий. Требуется составить оптимальный план загрузки оборудования, т. е. так распределить работы по группам оборудования, чтобы общие издержки по производству панелей были… Читать ещё >
Оптимальный план загрузки оборудования и транспортных связей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОУ ВПО «МАРИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Кафедра менеджмента и бизнеса
Расчетно-графическая работа
по дисциплине: «Моделирование экономических процессов»
Выполнила: студентка гр. МТ-32
Лескова С.Е.
Проверила: Руденко С.А.
Йошкар-Ола 2005
Задача загрузки оборудования
Завод железобетонных изделий изготовляет 4 вида панелей для типов жилых домов. Изделие производятся на 3-х группах взаимозаменяемого оборудования. Известны: фонд машинного времени и производственная программа по видам изделий. Требуется составить оптимальный план загрузки оборудования, т. е. так распределить работы по группам оборудования, чтобы общие издержки по производству панелей были минимальными. Исходные данные приведены в табличной форме:
Изделие | Производственная программа 100 — 500 | Норма расходов ресурсов на производство единицы продукции (мин) | Издержки производства единицы продукции | |||||
Группы технического оборудования | ||||||||
НС-А1 | 16,5 | 7,9 | 17,3 | |||||
НС-А2 | 12,4 | 14,2 | 15,4 | |||||
НС-А3 | 10,8 | 15,7 | 12,6 | |||||
НС-А4 | 20,3 | 11,1 | 14,2 | |||||
Объем ресурсов (часов) | ||||||||
Z (х) = 16,5×11 + 7,9×12 + 17,3×13 + 12,4×21 + 14,2×22 +1 5,4×23 + 10,8×31 +15,7×32 + 12,6×33 + 20,3×41 + 11,1×42 + 14,2×43 стремится к минимуму. Пусть х11=х1, Х12=х2, Х13=х3,…, х43=х12.
Тогда
Z (х) = 16,5×1+ 7,9×2 + 17,3×3 + 12,4×4 +… + 14,2×12 стремится к минимуму.
Введем искусственные переменные У1, У2, У3, У4
Z (х) = 16,5×1+ 7,9×2 + 17,3×3 + 12,4×4 +… + 14,2×12 +М (У1+У2+У3+У4) стремится к минимуму,
где М — большое положительное число,
У1 = 370 — (х1+х2+х3)
У2 = 230 — (х4+х5+х6)
У3 = 360 — (х10+х11+х12)
Х13 = 15 600 — (38×1 + 12×4 + 42×7 + 27×10)
Х14 = 12 000 — (18×2 + 31×5 + 15×8 + 37×11)
Х15 = 12 600 — (17×3 + 30×6 + 16×9 + 25×12)
(0,0,0,0…0; 15 600; 12 000; 370; 230; 400; 360) — это первое решение, которое мы получили. Z (х) = 16,5×1+ 7,9×2 + 17,3×3 + М (370-х1-х2-х3-+230-х4-х5-х6+400-х7-х8-х9+360-х10-х11-х12) =1360М- (м-16,5) х1- (м-7,9) Х2- (М-17,3) Х12 Стремится к минимуму.
Поскольку задача сведена к минимуму, то ведущий столбец выбираем по оптимально, если все числа в индексной строке будут меньше, либо равны.
Составим оптимальную таблицу:
Баз пер | Зн. Пер. | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | Х8 | Х9 | Х10 | Х11 | Х12 | Х13 | Х14 | Х15 | У1 | У2 | У3 | У4 | |
У1 | |||||||||||||||||||||
У2 | |||||||||||||||||||||
У3 | |||||||||||||||||||||
У4 | |||||||||||||||||||||
Х13 | |||||||||||||||||||||
Х14 | |||||||||||||||||||||
Х15 | |||||||||||||||||||||
Z | М-16,5 | М-7,9 | М-17,3 | М-12,4 | М-14,2 | М-15,4 | М-10,8 | М-15,7 | М-12,6 | М-20,3 | М-11,1 | М-14,2 | |||||||||
Х2 | |||||||||||||||||||||
У2 | |||||||||||||||||||||
У3 | |||||||||||||||||||||
У4 | |||||||||||||||||||||
Х13 | |||||||||||||||||||||
Х14 | |||||||||||||||||||||
Х15 | |||||||||||||||||||||
Z | 990м+ | -8,6 | -9,4 | М-12,4 | М-14,2 | М-15,4 | М-10,8 | М-15,7 | М-12,6 | М-20,3 | М-11,1 | М-14,2 | |||||||||
Х2 | |||||||||||||||||||||
У2 | |||||||||||||||||||||
Х7 | |||||||||||||||||||||
У4 | |||||||||||||||||||||
Х13 | |||||||||||||||||||||
Х14 | |||||||||||||||||||||
Х15 | |||||||||||||||||||||
Z | 590 м +7243 | -8,6 | -9,4 | М-12,4 | М-14,2 | М-15,4 | М-15,7 | М-12,6 | М-20,3 | М-11,1 | М-14,2 | ||||||||||
Х2 | |||||||||||||||||||||
У2 | |||||||||||||||||||||
Х7 | |||||||||||||||||||||
Х11 | |||||||||||||||||||||
Х13 | |||||||||||||||||||||
Х14 | |||||||||||||||||||||
Х15 | |||||||||||||||||||||
Z | 230 м +11 239 | -8,6 | -9,4 | М-12,4 | М-14,2 | М-15,4 | -4,9 | -1,8 | -9,2 | -3,1 | |||||||||||
Х2 | |||||||||||||||||||||
Х4 | |||||||||||||||||||||
Х7 | |||||||||||||||||||||
Х11 | |||||||||||||||||||||
Х13 | |||||||||||||||||||||
Х14 | |||||||||||||||||||||
Х15 | |||||||||||||||||||||
Z | -8,6 | -9,4 | -1,8 | -3 | -4,9 | -1,8 | -9,2 | -9,1 | |||||||||||||
1360М — = 1360М — 370 М + 2923 = 990 М + 2923 — = 590 М + 7243.
590 М + 7243 — = 230 М + 11 239
230 М + 11 239 — т = 14 091
Для того, чтобы общие издержки по производству панелей были минимальными, нам необходимо сделать 230 железобетонных изделий НС — А2 вида и 94 железобетонных изделий НС — А3 вида, 370 железобетонных изделий вида НС — А1, 144 железобетонных изделий вида НС — А4.
Многоэтапная транспортная задача
Найти оптимальный план транспортных связей пунктов производства с перевалочными пунктами и перевалочных пунктов с потребителями готовой продукции, который бы обеспечил минимальные транспортные затраты, если имеются 4 пункта производства продукции, 4 перевалочных пункта, 4 пункта потребления готовой продукции.
Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | B1 | B2 | B3 | B4 | B5 | |||
A1 | М | М | М | М | |||||||
A2 | М | М | М | М | |||||||
A3 | М | М | М | М | |||||||
A4 | М | М | М | М | |||||||
Q1 | М | М | М | ||||||||
Q2 | М | М | М | ||||||||
Q3 | М | М | М | ||||||||
Q4 | М | М | М | ||||||||
X1=
C =
C1=
X1= min (25;
10) =10
X2=
C=
C2=
X2=
X3=
C=
C3=
X3=
X3 (опт) =
C=
C4=
MIN Z =
40*1+90*1+80*1+10*5+80*8+10*0+30*6+50*0+90*0+65*0+5*7+75*0+5*3+35*0+90*5+90*5+90*2=1760
Вывод: от производителя до первого перевалочного пункта было доставлено 40 единиц товара, из первого пункта производства вывезено в 3-ий перевалочный пункт 00 единиц товара. Из 2-го пункта производства вывезено во 2-ой перевалочный пункт 80 единиц товара. Из 3-его пункта производства вывезено в 4-ый перевалочный пункт 80 единиц товара. Из 3-его пункта производства не вывезено 10 единиц товара. Из 4-ого пункта производства в 1-ый перевалочный пункт вывезено 30 единиц товара. Из 4-ого пункта производства не вывезено 50 единиц товара.
Из 1-го перевалочного пункта не вывезено 90 единиц товара. Из 1-го перевалочного пункта вывезено в 1-ый пункт производства 65 единиц товара. Из 1-го перевалочного пункта вывезено в 4-ый пункт производства 5 единиц товара. Из 2-го перевалочного пункта вывезено во 2-ой пункт производства 75 единиц товара. Из 2-го перевалочного пункта вывезено в 3-ий пункт производства 5 единиц товара. Из 3-го перевалочного пункта не вывезено 35 единиц товара. Из 3-го перевалочного пункта в 3-ий пункт производства вывезено 90 единиц товара. Из 4-го перевалочного пункта в 4-й пункт производства перевезено 90 единиц товара.
Парная корреляция
Среднесписочная численность работников (X) | Затраты на производство продукции (Y) | |
168.1 | ||
176.2 | ||
159.4 | ||
138.9 | ||
169.7 | ||
123.5 | ||
153.4 | ||
113.4 | ||
121.5 | ||
134.6 | ||
124.5 | ||
145.9 | ||
154.9 | ||
148.7 | ||
126.6 | ||
128.6 | ||
116.2 | ||
158.4 | ||
111.6 | ||
189.4 | ||
Определим количество интервалов каждого ряда, используя формулу Стэрджесса:
К=1+3,322*Lg0, К=1+3,322* Lg20 =5
Определим размах колебаний по ряду X и по ряду Y:
RX=Rmax-Rmin
Rx=614−319=295
RY=Rmax-Rmin
RY=189,4−111? 6=77,8
Определим длину интервала:
Lx=Rx/K=295/5=59
Lу=Rу/K=77,8/5=15,56
Определим значение рядов X и У
Min значение Y: 111,6- (15,56/2) =103,82
Min значение X: 319- (57,8/2) =290,1
Определим границы интервалов и частоты по рядам X и Y:
№ | Интервалы X | Частоты | № | Интервалы Y | частоты | |
290,1−347,9 | 103,82−119,38 | |||||
347,9−405,8 | 119,38−134,94 | |||||
405,8−463,6 | 134,94−150,5 | |||||
463,6−521,4 | 150,5−166,06 | |||||
521,4−579,2 | 166,06−181,62 | |||||
579,2−637 | 181,62−197,18 | |||||
Построим поле корреляции Для того, чтобы определить эмпирическую и теоретическую линейные регрессии построим корреляционную таблицу:
290,1−347,9 | 347,9−405,8 | 405,8−463,6 | 463,6−521,4 | 521,4−579,2 | 579,2−637 | частота | |||
103,82−119,38 | 1+1 | 531,03 | |||||||
119,38−134,94 | 1+1+1+1 | 463,6 | |||||||
134,94−150,5 | 1+1 | 444,3 | |||||||
150,5−166,06 | 463,59 | ||||||||
166,06−181,62 | 376,09 | ||||||||
181,62−197,18 | 376,85 | ||||||||
частота | |||||||||
173,84 | 157,37 | 127,48 | 238,09 | 259,09 | 259,5 | 150,5 | |||
=
У1 = =173,84
У2 = =157,37
У3 = =127,48
У4 = =238,09
У5 = =259,5
У6 = =150,5
=
Х1 = =531,03
Х2 = =463,6
Х3 = =444,3
Х4 = =463,59
Х5 = =376,85
Х6 = =608,1
Найдем уравнение регрессии
Y=ao+a1x
ao и a1 найдем из системы:
nao+a1=
ao+ a1=
Построим расчетную таблицу:
№ | Х | У | X2 | Y2 | X*Y | ||
168,1 | 28 257,61 | 53 623,9 | 151,97 | ||||
176,2 | 31 046,44 | 63 079,6 | 149,63 | ||||
159,4 | 25 408,36 | 63 600,6 | 147,17 | ||||
138,9 | 19 293,21 | 55 698,9 | 147,05 | ||||
169,7 | 28 798,09 | 71 104,3 | 145,97 | ||||
123,5 | 15 252,25 | 145,91 | |||||
153,4 | 23 531,56 | 145,61 | |||||
113,4 | 12 859,56 | 48 648,6 | 145,37 | ||||
121,5 | 14 762,25 | 55 282,5 | 143,87 | ||||
134,6 | 18 117,16 | 61 781,4 | 143,57 | ||||
124,5 | 15 500,25 | 57 643,5 | 143,33 | ||||
145,9 | 21 286,81 | 67 843,5 | 143,21 | ||||
154,9 | 23 994,01 | 74 506,9 | 142,25 | ||||
148,7 | 22 111,69 | 73 011,7 | 141,05 | ||||
126,6 | 16 027,56 | 65 452,2 | 140,09 | ||||
128,6 | 16 537,96 | 68 029,4 | 139,97 | ||||
116,2 | 13 502,44 | 62 050,8 | 139,07 | ||||
158,4 | 25 090,56 | 88 862,4 | 137,05 | ||||
111,6 | 12 454,56 | 67 183,2 | 134,99 | ||||
189,4 | 35 872,36 | 116 291,6 | 134,27 | ||||
Итого: | 2863,5 | 419 704,69 | 2861,74 | ||||
Таким образом, уравнение регрессии получается:
Используя уравнение регрессии, дополним последний столбец расчетной таблицей. Измерим частоту связи в парной корреляции с помощью коэффициента корреляции:
Вывод: коэффициент корреляции r равен — 0,02, что говорит о наличии прямой слабой связи между затратами на единицу продукции и балансовой прибыли предприятия.
Рассчитаем t-критерий Стьюдента:
гипотеза о наличии прямой слабой связи между показателями не отвергается.
Прогнозирование сезонных явлений.
Построить прогнозную модель сезонного явления. Рассчитать показатели сезонности, используя скользящую среднюю и уравнение тренда. Рассчитать поквартальные индексы сезонности. Описать модели прогноза.
Год | Квартал | Фактическое значение | Расчет с помощью экспоненциального сглаживания | Расчет по уравнению тренда | |||
Расчетный уровень ряда | Показатели сезонности | Расчетный уровень ряда | Показатели сезонности | ||||
I | — 54 987,9 | — 0,1 300 287 | |||||
II | — 169 116 | — 0,1 268 359 | |||||
III | 1,72 203 | — 233 762 | — 0,1 264 105 | ||||
IV | 2583,3 | 1,4795 | — 302 958 | — 0,1 261 563 | |||
I | 3450,39 | 0,17 215 | — 45 330,8 | — 0,1 310 366 | |||
II | 1450,917 | 1,45 563 | — 166 482 | — 0,1 268 602 | |||
III | 1913,675 | 1,12 663 | — 169 994 | — 0,126 828 | |||
IV | 2083,303 | 0,46 177 | — 74 700,9 | — 0,1 287 802 | |||
I | 1298,391 | 0,9 704 | — 7979,76 | — 0,1 578 995 | |||
II | 477,7172 | 0,86 871 | — 31 044,9 | — 0,1 336 776 | |||
III | 433,8152 | 1,89 251 | — 63 447,7 | — 0,1 293 979 | |||
IV | 704,8446 | 2, 209 | — 122 188 | — 0,1 274 267 | |||
I | 1301,353 | 0,15 215 | — 13 726,1 | — 0,1 442 509 | |||
II | 529,006 | 0,60 113 | — 23 303,3 | — 0,1 364 615 | |||
III | 381,3018 | 3, 19 432 | — 95 132,3 | — 0,1 280 323 | |||
IV | 966,9905 | 2,49 744 | — 190 665 | — 0,126 662 | |||
I | 1980,597 | 0, 1959 | — 28 890 | — 0,1 343 026 | |||
II | 865,7791 | 0,27 952 | — 17 237,7 | — 0,1 403 898 | |||
III | 429,1337 | 1,48 206 | — 48 682,9 | — 0,1 306 415 | |||
IV | 573,9401 | 1,69 007 | — 75 339,4 | — 0,1 287 507 | |||
1,2) На основании исходных данных строим в MS Excel график с добавлением на него линии тренда. При построении тренда необходимо, чтобы на нем отобразилось уравнение тренда.
Графа 4 рассчитывается: при помощи поката анализа MS Excel с использованием функции экспоненциальное сглаживание.
Графа 5 рассчитывается: делением графы 3 на графу 4.
Графа 6 рассчитывается: подстановкой в уравнение линейного тренда, полученного при помощи MS Excel, соответствующих значений периода (от 1 до 20 по диаграмме).
Графа 7 рассчитывается: делением графы 3 на графу 6.
3) определяем индексы сезонности по кварталам, которые вычисляются по формуле:
n — количество лет.
Индексы сезонности товарооборота
Квартал | Индекс сезонности | ||
С помощью экспоненциального сглаживания | С помощью уравнения тренда | ||
I | 0,15 431 187 | — 0,13 950 368 | |
II | 1,24 099 806 | — 0,132 845 | |
III | 1,88 350 851 | — 0,12 826 201 | |
IV | 1,66 755 568 | — 0,12 755 519 | |
4) Описание модели прогноза для каждого квартала:
5) Расчет среднеквадратичного отклонения осуществляется с помощью следующей таблицы:
Годы | I | II | III | IV | |||||||||
факт | расчет | откл | факт | расчет | откл | факт | расчет | откл | факт | расчет | откл | ||
1996,49 | — 1281,49 | 1916,68 | 228,32 | 1836,87 | 1118,13 | 1757,06 | 2064,94 | ||||||
1677,25 | — 1083,25 | 1597,44 | 514,56 | 1517,63 | 638,37 | 1437,82 | — 475,82 | ||||||
1358,01 | — 1232,01 | 1278, 20 | — 863, 20 | 1198,39 | — 386,39 | 1118,58 | 438,42 | ||||||
1038,77 | — 840,77 | 958,96 | — 640,96 | 4496,95 | — 3278,95 | 799,34 | 1615,66 | ||||||
719,53 | — 401,53 | 639,72 | — 397,72 | 559,91 | 76,09 | 3847,80 | — 2877,80 | ||||||
При заполнении таблицы используются фактические данные и расчетные, полученные при помощи уравнения тренда.
6) Расчет случайной величины:
где = 2, n =5 (количество периодов, лет)
7) Построение прогноза на 2001 год
I | II | III | IV | ||
нижняя | 1466,05 | 1106,17 | 2192,77 | 1901,45 | |
прогноз | 34,95 | 55,98 | 96,48 | 143,93 | |
верхняя | — 1396,14 | — 994, 20 | — 1999,81 | — 1613,60 | |
Прогнозное значение получается путем подстановки соответствующих периодов (21, 22, 23, 24) в уравнение прогноза каждого квартала (пункт 4).
Верхняя граница получается путем подстановки в уравнение модели прогноза каждого квартала соответствующей случайной величины с положительным знаком.
Нижняя граница получается путем подстановки в уравнение модели прогноза каждого квартала соответствующей случайной величины с отрицательным знаком.