Green-sell.info

Новые технологии
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Скалярная оптимизация логистика

Математическая постановка (модель) задачи скалярной оптимизации;

Удовлетворенческая (ограничительная) математическая модель (схема) оптимизации

Известные математические описания. Модели. Задачи оптимизации

В данном разделе будем рассматривать задачи и методы оптимизации, использующие математические модели (модельный подход). Наиболее известны следующие математические описания (схемы задач оптимизации):

· удовлетворенческая (ограничительная) модель (схема) задачи оптимизации;

· скалярная модель оптимизации; критериально-ограничительная

· векторная оптимизация группа задач оптимизации;

· нечеткая (размытая) оптимизация;

· оптимизация на базе экспертных моделей;

· оптимизация на базе игровых моделей;

· оптимизация на базе бинарных отношений;

· оптимизация на языке функция выбора;

Оптимизационный подход представлен 9 методами и является универсальным во всех случаях и имеет свои ограниченные области применения.

а) высокая чувствительность к неточности в исходных данных;

б) подход чувствителен к нарушению правил его правильного применения;

в) критерий оптимальности в задачах оптимизация не всегда точно отражает цель оптимизации;

г) необходимо увязывать частные цели между собой;

Решение считается оптимальным, если оно удовлетворяет множеству недублирующих друг друга условий, выраженных математически в виде формул, неравенств, логических выражений, а также алгоритмов.

Один из вариантов данной схемы оптимизации можно представить в следующем виде:

здесь х1, х2, . хn – искомые переменные задачи

их можно записать:

х1* х2* – заданные пределы изменения искомых переменных хi

= <>, п min = U * τк , где τк – длительность срабатывания холодильника.

В зависимости от того с какой степенью удовлетворяются условия а, б и в различают несколько типов удовлетворенческого раскроя:

1. равномерный раскрой – раскат делится на одинаковое число полос равной длины, при этом удовлетворяется условие lmin;

2. раскрой на крат – в начале часть полос берется максимально допустимой длины кратной заданному прутку. Затем отделяется полоса отличающася от первой на целое число крат. Затем концевая полоса произвольной длины, но больше чем lmin. Данный алгоритм удовлетворяет условию а, в и частично б;

3. универсальный алгоритм (удовлетворяет всем 3 условиям).

Решение считается оптимальным, если оно удовлетворяет множеству ограничений (выделяющих область допустимых решений (ОДР))

Решение считается оптимальным, если оно удовлетворяет множеству решений и обеспечивает множество значений заданного критерия оптимальности.

Критерий оптимальности (показатель качества, целевая функция, функция предпочтения, функция полезности, функция потерь и др.) есть функция или функционал (функция от функции), наибольшее или наименьшее значение которого указывает на оптимум.

Критерии оптимальности могут быть технические (кпд, масса, удельный расход сырья и тд), экономические (прибыль, рентабельность, затраты), экологические, критерии безопасности.

Данной математической схеме соответствуют различные математические варианты, практические задачи, которые рассматриваются и решаются теорией скалярной (однокритериальной) оптимизации.

В обобщенном статическом варианте задачу скалярной оптимизации можно записать следующим образом:

Как оптимизировать логистику компании за 40 минут?

Как оптимизировать логистику компании за 40 минут?

Как оптимизировать логистику компании за 40 минут?

Именно столько времени потребуется Вам для того, чтобы руководствуясь ниже представленными рекомендациями составить план оптимизации логистики компании.

В условиях высокой конкуренции и тотального сокращения затрат компании стремятся к минимизации расходов в каждом звене логистической системы, что не всегда благотворно влияет на ситуацию в целом. В примерах, представленных ниже, представлены ситуации, в которых методология логистического менеджмента не применяется, что приводит к значительным финансовым потерям для компании.

Как оптимизировать логистику компании за 40 минут?

Именно столько времени потребуется Вам для того, чтобы руководствуясь ниже представленными рекомендациями составить план оптимизации логистики компании.

В условиях высокой конкуренции и тотального сокращения затрат компании стремятся к минимизации расходов в каждом звене логистической системы, что не всегда благотворно влияет на ситуацию в целом. В примерах, представленных ниже, представлены ситуации, в которых методология логистического менеджмента не применяется, что приводит к значительным финансовым потерям для компании.

Например, менеджеры по закупкам компании «HerrmannTradeCompany» для сокращения расходов и получения скидок на заказываемую у поставщиков продукцию, принимают решение о покупке более крупных партий товара. В следствие этого, цена за единицу товара сокращается, закупщик получает дополнительную скидку за партию в следствие чего удается сократить затраты на закупку на 8%, в денежном эквиваленте (250 тыс. долл). В то же время, расходы на хранение более крупных партий товаров увеличились на 270 тыс. долл.

Другой пример неоптимального сокращения расходов: департамент логистики компании «ЛэндБридж» для сокращения расходов на аренду принимает решение о переносе распределительного центра (РЦ) из Москвы в Московскую область. В результате того, что решение о переносе РЦ принималось без учёта транспортной работы, расположения и объемов отгрузок от поставщиков и потреителям, в течение первых же 3 месяцев работы увеличение затрат на транспортное обеспечение превысило экономию от сокращения арендной платы, а годовые потери компании составили более $850000.

Таким образом, для оптимизации логистики на предприятии необходимо применять комплекс мероприятий, позволяющих снизить издержки не только в отдельном элементе цепи поставок, а в совокупности во всей цепи.

Для этого необходимо воспользоваться методологией логистического менеджмента . Логистический менеджмент это совокупность способов и методов управления процессом товародвижения, основывающихся на определении оптимальных параметров (критерием оптимума могут быть минимальные общие логистические издержки, уровень сервиса, предоставляемого клиентам, уровень рисков в цепях поставок).

Таблица 1. Методы оптимизации функциональных областей логистики.

Функциональные области логистики

Метод оптимизации

Достигаемый результат

Закупки

Внедрение системы управление запасами

Уменьшение затрат на закупку (в среднем, до 28 — 30%)

Избежание накопления неликвидов

Внедрение системы анализа финансовой устойчивости поставщиков

Минимизация рисков по закупке продукции

Склад

Внедрение концепции JIT

Оптимизация расходов на хранение продукции

Сокращение расходов на транспортировку от 10% до 30%

Реконструкция внутренней технологии

Повышение эффективности работы склада на 15-40%

Транспорт

Решение об использовании собственного или наемного транспорта

Сокращение себестоимости перевозок до 40%

Внедрение системы маршрутизации

Сокращение затрат за счёт минимизации холостых пробегов на 30%-40%

В разных компаниях разный уровень логистического менеджмента , свои проблемы и сформировать универсальный план оптимизации логистики для всех предприятий невозможно. Но основываясь на представленных ниже методах оптимизации можно составить индивидуальный план по повышению эффективности движения товаропотока на предприятии.

В первую очередь необходимо начать с планирования продаж и операций, что позволит оптимизировать закупки и уровень запасов. Необходимо проанализировать весь ассортимент закупаемой продукции и определить ту его часть, которая приносит максимальный эффект, ведь «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий — лишь 20 % результата». Для этого можно воспользоваться методикой ABC-анализа : разделить весь ассортимент на группы по востребованности товара от наиболее популярных, быстрооборачиваемых товаров к самым низкопотребляемым и нерентабельным. В свою очередь, XYZ-анализ позволит оценить регулярность сбыта той или иной группы товаров. На основе сочетания этих методов можно оптимизировать ассортимент, что приведет к уменьшению затрат на закупки и поможет избежать накопления излишней продукции.

Во-вторых, необходимо определить поставщиков продукции, составив рейтинг. Для этого необходимо определить основные критерии выбора поставщика, например: надежность поставки, цена, качество товара, условия платежа, возможность внеплановых поставок, финансовое состояние поставщика. Определить удельный вес каждого критерия. Например, если необходимо заказать продукцию, дефицит которой недопустим, то самый большой удельный вес будет у надежности поставки. Затем поставщики оцениваются по каждому критерию по бальной системе от 0 до 10. Затем рейтинг поставщика рассчитывается как сумма произведений бальной оценки величины критерия на удельный вес критерия. Поставщик, имеющий самый высокий рейтинг и является лучшим поставщиком для Вашей компании.

Читать еще:  Как убрать запуск android оптимизация приложений

После оптимизации процедуры закупок и нормирования запасов возможно выбрать наиболее эффективную модель складской логистики .При решении этого вопроса необходимо учитывать финансовые возможности предприятия, объем товарооборота и другие. Собственный склад дает возможность изменять стратегию сбыта и расширять спектр предоставляемых клиентам услуг. Но использование собственного склада экономически оправдывается при стабильно высоком спросе на продукцию. При нестабильном спросе, низком товарообороте, сезонном спросе на товар, а так же при внедрении на новые рынки выгоднее использовать склады логистических операторов. При выборе местоположения склада (собственного, арендуемого или СОП) необходимо ориентироваться не только на минимальную цену, но и возможные затраты на транспортировку товаров.

Так же следует подумать о реконструкции внутренней технологии работы склада. И в первую очередь встаёт вопрос о выборе технологии грузообработки и оптимизации складского технологического процесса на складе.

В ходе оптимизации логистики не стоит забывать, что значительную роль здесь играет человеческий фактор. Именно сотрудники склада принимают товар, размещают его на полках и комплектуют при заказе. Для повышения эффективности сотрудников предлагаем разработать мотивационную модель оплаты труда. Для каждой категории работников склада разработать оригинальную систему поощрения и взысканий, прозрачную и понятную каждому сотруднику, например на основе сдельной оплаты труда.

Оптимизация транспортной логистики позволит сократить затраты на перевозку товаров и время обслуживания клиентов за счёт увеличения количества перевозимых товаров, увеличения точек доставки, уменьшения затрат на заработную плату (за счёт сокращения количества водителей), уменьшения количества транспортных средств.

Первый вопрос который встаёт здесь — какой вид транспортировки грузов выбрать: использовать собственный транспорт для доставки грузов или пользоваться услугами транспортно-экспедиционной компании. С одной стороны, себестоимость перевозок с помощью привлечения транспортно-логистических компаний примерно на 40% ниже за счет высокой производительности транспорта [1]. С другой стороны, при использовании собственного транспорта компаний не будет зависеть от тарифов на услуги, появляется возможность более точного планирования перевозок и повышается качество услуг, оказываемых клиентам.

При использовании собственного или наемного транспорта необходимо формировать оптимальные маршруты доставки товаров. Для этого необходимо прежде всего выбрать критерий оптимизации — длина маршрута или время доставки, а так же учитывать такие параметры как зона доставки, график работы клиентов, порядок доставки груза, количество клиентов в рейсе. Можно использовать маятниковые или кольцевые маршруты. Необходимо разрабатывать такие маршруты, которые позволяют сократить количество порожних пробегов.

Введение мониторинга пробега и расхода по ГСМ. Помимо стандартной системы учёта расхода ГСМ, в которую входит учёт километража, количества израсходованного топлива и чеки заправок, подающиеся водителями, необходимо использовать современные системы контроля расхода топлива, основанные на ГЛОНАСС GPS мониторинге, которые позволяет сократить затраты на ГСМ до 40% [2].

Скалярная оптимизация логистика

Математически Г.к. принято формулировать в виде скалярной целевой функции (или соответствующей шкалы предпочтений), которая обобщенно выражает все многообразие целей общества, или в виде векторной функции, представляющей собой набор несводимых (частичных) целевых функций. Соответственно различаются скалярная оптимизация и векторная оптимизация. [c.63]

Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б. Гер-мейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы интересы участ- [c.407]

Взаимные задачи оптимизации — пара задач скалярной оптимизации народнохозяйственного плана, в которых с разных сторон отыскивается наилучшее распределение дефицитных ресурсов максимизируемая в одной из них целевая функция образует ограничивающее условие (ограничение) для другой, и наоборот, минимизируемая целевая функция последней служит ограничением для первой. [c.212]

Только здесь переменные модели являются функциями времени. Если модель является многошаговой (например, типа (3.18), (3.21) — (3.23)), то в случае конечного числа шагов каждая функция времени описывается конечным числом скалярных величин, так что задачу оптимального управления удается свести к некоторой задаче оптимизации для специально сконструированной статической модели. Для ее решения можно применить упоминавшиеся ранее методы оптимизации. В частности, если динамическая модель является линейной, т. е. удовлетворяет соотношениям (3.18), (3.19), (3.23), (3.24), то можно применить методы линейного программирования. При этом задача линейного программирования благодаря своему происхождению имеет специальную форму, которой можно воспользоваться для упрощения расчетов. [c.58]

Принятие решения в рамках указанных моделей в большинстве случаев удается свести к решению одной или нескольких задач математического программирования. В тех случаях, когда существует множество критериев оценки качества решения, как правило, осуществляется свертка векторного критерия в скалярный, используются методы лексикографической оптимизации, методы последовательных уступок или иные эвристические человеко-машинные процедуры. [c.186]

Получили скалярную задачу оптимизации. В случае линейных [c.93]

В 1 было введено определение лексикографического упорядочения и лексикографической оптимизации. Теорема 2.1 позволяет определить лексикографическую оптимизацию как последовательное решение системы экстремальных задач со скалярными целевыми функциями. Приведем и аргументируем еще одно свойство лексикографической оптимизации, которое может быть принято в качестве ее определения (360]. В ряде случаев новый подход к лексикографической оптимизации может оказаться эффективным методом вычисления решающих правил и решающих распределений стохастических задач. [c.273]

Заметим, что при доказательстве теоремы 5.1 неявно учитывается утверждение теоремы 2.1 или лексикографическая оптимизация определяется с самого начала как последовательное решение экстремальных задач со скалярными целевыми функциями. [c.274]

Простейший вариант структуризации цели — выделив отд. целевые компоненты, признать их паритетными. Если все компоненты (или часть из них) рассматриваются как оптимизируемые, то данный подход приводит к т.н. векторной оптимизации. В качестве оптим. планов принимаются эффективные точки, т. е. такие, в к-рых ни по одной целевой компоненте нельзя получить улучшения без ухудшения но какой-либо другой. Эффективных точек в большинстве моделей бесконечно много, они существенно различаются по значениям целевых компонент. Формального решения (удовлетворительного с точки зрения проблемы Э. о.) задача выбора одной из эффективных точек не имеет, поскольку это решение должно быть компромиссом между различными целевыми компонентами, а поиск его (компромисса) требует содержательно го анализа. Различные варианты сведения задачи векторной оптимизации к обычной (путём замены векторного критерия скалярным) такому анализу практически не помогают, а лишь формально описывают нек-рые из его возможных результатов напр., установление приоритетов различных компонент, назначение весов для них, фиксация всех, кроме одной, на нек-рых уровнях, используемых для дополнит, ограничений, и т. п. По сути дела здесь воспроизводятся те же трудности, что и при попытках выбора единств, показателя в качестве целевой функции все эти варианты по существу предполагают отказ от постулата паритетности целевых компонент. [c.530]

Теоретико-игровые конструкции не сводятся к моделям векторной оптимизации целевые функции участников игры нельзя рассматривать как отд. компоненты векторной целевой функции, поскольку при данном переходе исключается аспект взаимодействия участников, центральный для теории игр кроме того, подобное преобразование можно рассматривать лишь для простейших классов игр. Однако конструкции такого рода представляют собой системы моделей, где большинству участников игры соответствуют оптимизационные (скалярные или векторные) задачи поэтому обычный аппарат оптимизации остаётся важнейшим средством моделирования, хотя н применяется лишь в отд. бло- [c.531]

Читать еще:  Операционная система linux какую выбрать

Среди всех видов оптимизации выделяют скалярную, векторную, стохастическую, гладкую — негладкую, дискретную — непрерывную, выпуклую — вогнутую и т. п. [c.433]

Все эти методы объединяет общий прием поиска наилучшего решения векторный критерий тем или иным способом превращается в скалярную целевую функцию, а затем решается задача оптимизации. [c.190]

Векторная оптимизация — комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются, в свою очередь, несводимые друг к другу скалярные критерии оптимальности подсистем, входящих в данную систему. [c.211]

Балансовые и оптимизационные экономико-математические модели. Целевые установки экономического развития. Нормативные теории государства. Проблема выбора. Векторная оптимизация (оптимальность по Парето). Соотношение скалярной и векторной оптимизации. Эффективность по Парето и экономическая теория благосостояния. Оптимизация в условиях неопределенности основные подходы, специальные математические методы. [c.90]

Предложен метод выбора вектора управления поликорпоративной системой с использованием аппроксимации множества Парето. Разработанный метод многокритериального выбора по сравнению с непосредственным применением принципа максимина позволяет избежать дифференцирования функции максимума (минимума) для выбора компромиссно-оптимального управления это преимущество особенно важно с учетом того, что функция максимума (минимума) непрерывно дифференцируема не на всей области определения. Применение данного метода в виде формирования минимизирующей последовательности управлений сводит решение многокритериальной задачи управления к последовательности решения скалярных задач оптимизации, для которых разработаны надежные численные методы решения. Использование предложенного метода наряду с получением конечного практически значимого результата — выбора минимаксно-оптимального управления — позволяет получить обширную информацию о структуре множества Парето ценность этой информации заключается в том, что сопоставление минимаксно-оптимального управления с другими элементами множества Парето является инструментом оценки качества этого [c.146]

ВЕКТОРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ [ve tor optimization] — комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются, в свою очередь, несводимые друг к другу скалярные критерии оптимальности подсистем, входящих в данную систему (напр., критерии роста благосостояния разных социальных групп в социально-экономическом планировании). При этом задача оптимизации существенно видоизменяется по сравнению с теми задачами, которые рассматриваются в большинстве статей словаря. В них она сводится к тому, чтобы, зная условия и ограничения, найти такой план, который бы максимизировал или минимизировал единственный заданный критериальный показатель. Это называется «скалярная оптимизация». [c.43]

СКАЛЯРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ [s alar optimization] — совокупность методов решения задач математического программирования, целевая функция которых представляет собой скаляр. Большинство задач, рассматриваемых в словаре (см. Линейное программирование, Нелинейное программирование, Дискретное программирование и др.), принадлежит к этому классу. Ср. Векторная оптимизация, Многокритериальная оптимизация. [c.330]

ЭФФЕКТИВНАЯ ТОЧКА (ЭФФЕКТИВНЫЙ ПЛАН) [effe tive point] в задачах векторной оптимизации — допустимый план, который не может быть далее улучшен с точки зрения какого-либо одного критерия без того, чтобы при этом он не был ухудшен относительно другого или других критериев (см. Оптимальность по Парето) это понятие, таким образом, аналогично понятию максимума (экстремума) в задачах скалярной оптимизации. [c.429]

Очевидно также, что если функция f будет являться скалярной, то решение задачи (2) не вызовет особых затруднений. Однако, определить ОСБ, исходя из значения только одного критерия не представляется возможным, потому что приближение одних коэффициентов к оптимальному значению, может повлечь за собой резкое ухудшение коэффициентов другой группы. Поэтому решение в ЗОСБ необходимо принимать, учитывая значения всех введенных параметров (Кп, Кп,. . К45Л причем желательным является выбор такой ОСБ, которой будут соответствовать наилучшие, то есть наиболее близкие к нормативным значениям, значения параметров (Кц, Кп,. . IQs). Такие задачи относятся к многокритериальным задачам (задачам векторной оптимизации). [c.45]

Однако огинмнзацпя по какому-либо одному критерию может не дать в целом удовлетворительного результата, поэтому возникает необходимость получить компромиссное решение по какой-либо совокупности критериев, т. е. нахождения решения, оптимального по Парето. Принципу справедливого компромисса соответствует скалярная модель оптимизации с критерием в виде произведения локальных критериев. [c.175]

Концепция П. о. признаёт необходимость единого (глобального) критерия оптимальности нар.-хоз. планов, т. к. отсутствие его означало бы принципиальную несравнимость целей, программ, вариантов планов и, следовательно, невозможность обоснованного выбора плановых решений. Такой критерий должен быть концентрированным выражением действия осн. эконо-мич. закона социализма. Однако в конструктивном и практич. отношении имеется мн. нерешённых вопросов. Разработан ряд теоретпч. подходов к проблеме критерия оптимальности, основанных на схемах как скалярной, так и векторной оптимизации. [c.252]

Главный недостаток попыток определения Э. о. с помощью нар.-хоз. моделей скалярной или векторной оптимизации состоит в предположении, что проблему целеформирования на операциональном уровне можно решить до процесса планирования, априори к плану. Количеств, описание целей экономич. развития — одна из комплекса задач, решаемых в процессе составления плана. Вопрос о потребностях остаётся абстрактным, пока он рассматривается безотносительно к условиям их формирования и проявления. Сами же эти условия на перспективу определяются планом развития нар. х-ва, так что между фиксируемыми планом экономич. показателями развития и размещения пронз-ва, с одной стороны, и количеств, характеристиками потребностей — с другой, существует взаимосвязь. Следовательно, названные показатели и характеристики должны совместно уточняться в едином процессе обработки со-циально-экономич. информации — процессе планирования. Такая возможность может быть эффективно реализована только при итеративной организации этого процесса, как и предусматривается совр. концепциями оптим. планирования и фактически происходит на практике. [c.530]

Формализация такого подхода к целеформированпю при строгих определениях Э. о. приводит к моделям, существенно отличным от скалярной или векторной оптимизации, а именно к теоретико-игровым построениям. В этом случае за определение Э. о. принимается решение игры. Теоретико-игровые модели весьма разнообразны, значительно отличаются и определения их решении для нек-рых классов игр существуют много-числ. определения, среди к-рых, однако, бесспорных нет. Обычно класс теоретико-игровых моделей вводится с помошмо системы предположений (аксиом) в известных классах исходные предпосылки пока недостаточно богаты, чтобы адекватно отобразить совр. содержательные представления об Э. о. Так, отд. аспекты экономич. реальности верно схвачены в моделях бескоалиционных и коалиционных игр, арбитражных схемах, в т. н. теории группового выбора, но синтез этих аспектов в целостной конструкции не достигнут, хотя определ. стимулирующее воздействие математич. теории игр на исследования Э. о. существенно. [c.531]

Скалярная оптимизация логистика

Принятие решений – основная часть работы менеджеров любого звена любого предприятия. Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности работы управленческого персонала. Для принятия оптимальных решений необходимо использовать научный метод. В науке управления научный метод подразумевает наличие определенной структуры процесса принятия решений и использование различных методов и моделей принятия решений. Проведение операционного исследования, построение и расчет математической модели позволяют проанализировать ситуацию и выбрать оптимальные решения по управлению ею или обосновать предложенные решения. Цель, которая преследуется в процессе исследования операций, заключается в том, чтобы выявить оптимальный способ действия при решении той или иной задачи организационного управления в условиях, когда имеют место ограничения технико-экономического или какого-либо другого характера. За последние 30-40 лет методы моделирования экономики разрабатывались очень интенсивно. Они строились для теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. Содержательно модели экономики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управление, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования), тогда как все остальные представляются в упрощенном виде. Оптимизация — целенаправленная деятельность, заключающаяся в получении наилучших результатов при соответствующих условиях. Постановка задачи оптимизации предполагает существование конкурирующих свойств процесса, например: — количество продукции — расход сырья — количество продукции — качество продукции Выбор компромиссного варианта для указанных свойств и представляет собой процедуру решения оптимизационной задачи и в итоге принятие решения. Цель данной курсовой работы – изучение скалярной оптимизации как способа принятия решения в условиях определенности. Задачами работы являются: — изучение теоретических аспектов скалярной оптимизации: рассмотреть, как ставится задача по скалярному показателю и рассмотреть технологию решения скалярных задач; — применение теоретических аспектов скалярной оптимизации на практике – решение задачи по формированию производственного плана предприятия ОАО “КуйбышевАзот” и принятие оптимального решения. Предмет исследования работы – методы принятия решений в условиях определенности, объект исследования в работе – скалярная оптимизация и ее использование на предприятии ОАО “КуйбышевАзот”. Структурно работа состоит из введения, теоретической главы, практической главы, заключения, списка литературы.

Читать еще:  Оптимизация сетевого графика онлайн

Как правило, чрезвычайные ситуации возникают неожиданно. Это происходит в результате внезапного выхода из строя деталей, механизмов, машин и агрегатов и может сопровождаться серьезными нарушениями производственного процесса, взрывами, катастрофическими затоплениями, образованием очагов пожара, радиоактивным, химическим заражением местности и т.д. Исходным действием, с которого начинается управление, обычно считают выработку и принятие решения. Это действие предполагает: определение цели управления; оценку обстановки и исходного состояния, в котором находится объект управления; прогнозирование развития ситуации; определение и оценку последовательности действий, которые в совокупности должны привести к достижению цели управления; принятие наиболее рациональной (по предварительным оценкам) последовательности действий в качестве управленческого решения. При оценке выбираемого решения основную роль играет определение ресурсных возможностей реализации этого решения, к которым относятся силы и средства, финансовые затраты, объем затрат, а также их распределение. Обязанностью руководителя является принять правильное решение в условиях дефицита времени, всеобщей паники и общей неразберихи. Управление и исполнение решений – это повседневная работа каждого руководителя, неотъемлемые части его ежедневной деятельности. Вследствие чего, умение выбирать рациональные пропорции между этими основными видами работы – необходимая черта профессионального руководителя. Оперативность управления – способность начальника и органов управления быстро реагировать на изменение обстановки и своевременно влиять на ход выполнения задач, то есть важную роль играет критерий времени. Управленческое решение – это выбор альтернативы, осуществлённый руководителем в рамках его должностных полномочий и компетенции и направленный на достижение эффективности управления. Таким образом, выбор альтернативы – это фактически выбор направления решения, а выбор варианта – это выбор способа реализации выбранной альтернативы. В процессе управления руководителем принимается огромное количество самых разнообразных решений, обладающих различными характеристиками. Тем не менее, существуют некоторые общие признаки, позволяющие это множество определённым образом просчитать и выбрать наиболее верное решение. Насколько правильным будет выбор, зависит от качества данных, используемых при описании ситуаций, в которых принимается решение. Используя все возможные варианты решения проблемы, можно сформулировать «поле альтернатив». Однако на практике руководитель редко располагает достаточными знаниями или временем, чтобы сформулировать и оценить каждую альтернативу, поэтому он, как правило, ограничивает число вариантов сравнения всего несколькими альтернативами, которые представляются наиболее подходящими. В зависимости от своей постановки, любая из задач оптимизации может решаться различными методами, и наоборот – любой метод может применяться для решения многих задач. Методы оптимизации могут быть скалярными (оптимизация проводится по одному критерию), векторными (оптимизация проводится по многим критериям), поисковыми (включают методы регулярного и методы случайного поиска), аналитическими (методы дифференциального исчисления, методы вариационного исчисления и др.), вычислительными (основаны на математическом программировании, которое может быть линейным, нелинейным, дискретным, динамическим, стохастическим, эвристическим и т.д.), теоретико-вероятностными, теоретико-игровыми и др. Подвергаться оптимизации могут задачи как с ограничениями, так и без них. Скалярная оптимизация позволяет существенно повысить эффективность принимаемых управленческих решений, а значит, совершенствует производственно-хозяйственный процесс и обеспечивает предприятиям получение максимальной прибыли.

1. Замков О.О. Математические методы в экономике. – М.: МГУ, Издательство «ДИС», 2007. – 180 с. 2. Минюк С.А. Математические методы и модели в экономике. – Минск: ТетраСистемс, 2010. – 342 с. 3. Москвин Б.В. Теория принятия решений. – СПб.: ВКА им. А.Ф. Можайского, 2009. – 383 с. 4. Смородинский С.С. Оптимизация решений на основе методов и моделей математического программирования. — Минск: БГУИР, 2008. – 264 с. 5. Черноморов Г.А. Теория принятия решений. – Новочеркасск: Южно-Российский государственный технический универсистет, 2007. – 276 с.

Скалярная оптимизация

Скалярная оптимизация [sca­lar optimization] — совокупность методов решения задач математического программирования, целевая функция которых представляет собой скаляр. Боль­­шинство задач, рассматриваемых в словаре (см. Линейное программирование, Нелинейное программирование, Дискретное программирование и др.), — принадлежит к этому классу. Ср. Векторная оптимизация, Многокритериальная оптимизация.

Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — М.: Дело . Л. И. Лопатников . 2003 .

Смотреть что такое «Скалярная оптимизация» в других словарях:

скалярная оптимизация — совокупность методов решения задач математического программирования, целевая функция которых представляет собой скаляр. Большинство задач, рассматриваемых в словаре (см. Линейное программирование, Нелинейное программирование, Дискретное… … Справочник технического переводчика

ОПТИМИЗАЦИЯ — (от лат. optimus наилучший) в химической технологии. Под О. обычно понимают целе направл. деятельность, заключающуюся в получении наилучших результатов при соответствующих условиях. Постановка задачи О. предполагает наличие ее объекта, набора… … Химическая энциклопедия

Векторная оптимизация — [vector optimization] комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются в свою очередь несводимые друг к другу критерии оптимальности… … Экономико-математический словарь

векторная оптимизация — Комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются в свою очередь несводимые друг к другу критерии оптимальности подсистем, входящих в данную … Справочник технического переводчика

Глобальный критерий — [global (absolute, overall) criterion] элемент оптимизационной модели, обобщенный критерий оптимальности распределения наличных (ограниченных) ресурсов, отыскиваемого с помощью этой модели. Чаще всего термин «глобальный» применяется… … Экономико-математический словарь

глобальный критерий — Элемент оптимизационной модели, обобщенный критерий оптимальности распределения наличных (ограниченных) ресурсов, отыскиваемого с помощью этой модели. Чаще всего термин «глобальный» применяется либо к критерию одноуровневой модели народного… … Справочник технического переводчика

С — Сальдо (balance) Cальдо внешней торговли [balance of trade] Сальдо государственного бюджета [balance of state bud­get] Сальдо торгового баланса см. Сальдо внешней … Экономико-математический словарь

параметр — 3.4 параметр: Одно из измеряемых свойств испытуемого материала. Источник: ГОСТ Р 52205 2004: Угли каменные. Метод спектрометрического определения генетических и технологических параметров … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

линейная — 98 линейная [нелинейная] электрическая цепь Электрическая цепь, у которой электрические напряжения и электрические токи или(и) электрические токи и магнитные потокосцепления, или(и) электрические заряды и электрические напряжения связаны друг с… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

ДОВЕРИТЕЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ — метод математич. статистики, предназначенный для построения множества приближенных значений неизвестных параметров вероятностных распределений. Пусть X случайный вектор, принимающий значения на множестве в евклидовом пространстве, причем… … Математическая энциклопедия

Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector