Контрольная работа: Оптимальный план загрузки оборудования и транспортных связей

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:

Z (х) = 16,5х11 + 7,9х12 + 17,3х13 + 12,4х21 + 14,2х22 +1 5,4х23 + 10,8х31 +15,7х32 + 12,6х33 + 20,3х41 + 11,1х42 + 14,2х43 стремится к минимуму. Пусть х11=х1, Х12=х2, Х13=х3,……., х43=х12.

Тогда

Z (х) = 16,5х1+ 7,9х2 + 17,3х3 + 12,4х4 +……. + 14,2х12 стремится к минимуму.

Введем искусственные переменные У1, У2, У3, У4

Z (х) = 16,5х1+ 7,9х2 + 17,3х3 + 12,4х4 +……. + 14,2х12 +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 = 15600 - (38х1 + 12х4 + 42х7 + 27х10)

Х14 = 12000 - (18х2 + 31х5 + 15х8 + 37х11)

Х15 = 12600 - (17х3 + 30х6 + 16х9 + 25х12)

(0,0,0,0….0; 15600; 12000; 370; 230; 400; 360) - это первое решение, которое мы получили. Z (х) = 16,5х1+ 7,9х2 + 17,3х3 + 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) Х12Стремится 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:

1360М - = 1360М - 370М + 2923 = 990М + 2923 - = 590М + 7243.

590М + 7243 - = 230М + 11239

230М + 11239 - т = 14091

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.

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

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:

R_X =R_max -R_min

R_x =614-319=295

R_Y =R_max -R_min

R_Y =189,4-111? 6=77,8

Определим длину интервала:

L_x =R_x /K=295/5=59

L_у =R_у /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:

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+1	3	531,03
119,38-134,94	1+1+1+1	1	1	6	463,6
134,94-150,5	1	1+1	3	444,3
150,5-166,06	1	1	1	1	4	463,59
166,06-181,62	1	1	1	3	376,09
181,62-197,18	1	1	376,85
частота	1	3	7	4	3	2	20
	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=a_o +a₁ x

a_o и a₁ найдем из системы:

na_o +a_{1 =}

a_o + a₁ =

Построим расчетную таблицу:

№	Х	У	X^2	Y^2	X*Y
1	319	168,1	101761	28257,61	53623,9	151,97
2	358	176,2	128164	31046,44	63079,6	149,63
3	399	159,4	159201	25408,36	63600,6	147,17
4	401	138,9	160801	19293,21	55698,9	147,05
5	419	169,7	175561	28798,09	71104,3	145,97
6	420	123,5	176400	15252,25	51870	145,91
7	425	153,4	180625	23531,56	65195	145,61
8	429	113,4	184041	12859,56	48648,6	145,37
9	455	121,5	207025	14762,25	55282,5	143,87
10	459	134,6	210681	18117,16	61781,4	143,57
11	463	124,5	214369	15500,25	57643,5	143,33
12	465	145,9	216225	21286,81	67843,5	143,21
13	481	154,9	231361	23994,01	74506,9	142,25
14	491	148,7	241081	22111,69	73011,7	141,05
15	517	126,6	267289	16027,56	65452,2	140,09
16	529	128,6	279841	16537,96	68029,4	139,97
17	534	116,2	285156	13502,44	62050,8	139,07
18	561	158,4	314721	25090,56	88862,4	137,05
19	602	111,6	362404	12454,56	67183,2	134,99
20	614	189,4	376996	35872,36	116291,6	134,27
Итого:	9341	2863,5	4473703	419704,69	1330760	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.

1,2) На основании исходных данных строим в MSExcel график с добавлением на него линии тренда. При построении тренда необходимо, чтобы на нем отобразилось уравнение тренда.

Графа 4 рассчитывается: при помощи поката анализа MSExcel 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 MSExcel, 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

4) Описание модели прогноза для каждого квартала:

5) Расчет среднеквадратичного отклонения осуществляется с помощью следующей таблицы:

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

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.