ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЛОГИСТИКЕ

Методические указанияк изучению дисциплины и выполнениюконтрольной работы

для студентов заочной формы обучения

Специальность080500 – Менеджмент

Специальность080506 – Логистика и управление цепями поставок

Санкт-Петербург

Допущено

редакционно-издательским советом СПбГИЭУ

в качестве методического издания

Составители

д-р экон. наук, проф. Е.И. Зайцев

канд. техн. наук, доц. Е.В. Носкова

Подготовлено на кафедре

логистики и организации перевозок

представленного составителями

1. Общие положения.................................................................
2. Методические указания по изучению дисциплины.......
3. Методические указания к выполнению контрольной работы……………………………………………………….
4. Контрольные задания……………………………………..
5. Требования к объёму, оформлению и срокам выполнения контрольной работы………….……………
6.Список литературы................................... …………………………………………
Приложение 1. Содержание дисциплины (Извлечение из рабочей программы дисциплины)....................................................... ………...
Приложение 2. Пример оформления титульного листа контрольной работы.................................
Приложение 3. Перечень контрольных вопросов для проверки знаний по дисциплине…………........................................... .................................................................. 16

ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Целью дисциплины «Экономико-математические методы в логистике» является формирование у специалиста в области логистики объективного представления о роли и месте экономико-математического моделирования в управлении логистическими системами, научить его выполнять прогнозные расчёты и решать задачи на оптимальность из разных функциональных областей логистики с применением современных инструментальных средств.

Самостоятельный практикум призван укрепить теоретические знания и способствовать приобретению навыков выработки управленческих решений в логистике стратегического характера на основе конкретных, экономически обоснованных расчётных моделей и алгоритмов.

В задачи дисциплины входит изучение студентами методов и алгоритмов моделирования логистических процессов с экономическими критериями эффективности в связной форме и закрепление знаний путём практических расчётов на ЭВМ, ознакомление студентов с современными подходами к моделированию и оптимизации цепей поставок, освоение студентами инструментальных средств моделирования и поиска оптимальных решений. Это, в свою очередь, предполагает знакомство с современным математическим программным обеспечением, с практикой экономико-математического моделирования цепей поставок современных дистрибьюторских компаний, а также с современными подходами к проблеме принятия экономически обоснованных решений в условиях неопределённости.

Дисциплина «Экономико-математические методы в логистике» является логическим продолжением таких курсов, как «Математика», «Экономико-математические методы и модели в социально-экономических исследованиях» и «Информатика». В то же время её понятийно-методологическим базисом является дисциплина «Основы логистики». Объектами изучения являются логистические цепи, системы и их элементы в формализованном виде. Предметом изучения дисциплины являются математические методы, модели логистических задач и алгоритмы их решения средствами вычислительной техники.

Уровень освоения материалов курса должен быть достаточным для свободного владения инструментарием прогнозирования и оптимизации с использованием средств поиска решений из универсальных математических пакетов. Теоретическая подготовка должна отвечать требованиям к специалисту по статистическому моделированию и аналитическим исследованиям бизнес-процессов в логистике. Практическая подготовка должна быть на уровне, обеспечивающем свободное владение компьютером и стандартными средствами автоматизации расчётов.

В целом, результате изучения дисциплины студенты должны знать :

¾ Основные методы исследования экономических процессов средствами прикладной математики.

¾ Способы построения математических моделей задач управления и принятия решений в логистике.

¾ Методы моделирования и оптимизации бизнес-процессов.

Они также должны уметь пользоваться прикладными математическими программами для решения классических задач анализа, моделирования и оптимизации в логистике.

Самостоятельная работа предполагает подготовку к практическим и лабораторным работам, а также более детальное освоение тем предмета и знакомство с современными программными инструментами обработки данных и поиска оптимальных решений.

Форма контроля по дисциплине – письменный экзамен, который проводится после успешной сдачи контрольной работы, выполнения и защиты лабораторных работ и промежуточного тестирования на практических занятиях, в ходе которого преподаватель проверяет, в том числе, и результаты самостоятельной работы студента при изучении дисциплины. Экзаменационные билеты содержат закрытые и открытые тесты, задачу и теоретический вопрос.

В соответствии с учебным планом дисциплины студент заочной формы обучения должен выполнить одну контрольную работу с заданиями расчетного и реферативного характера. Выполнению контрольной работы должна предшествовать углубленная проработка теоретического материала курса. Номер варианта контрольной работы выбирается по двум последним цифрам шифра зачетной книжки (см. табл.0.1). Положительно оцененная контрольная работа является необходимым условием допуска к сдаче экзамена по дисциплине. Незачтенные контрольные работы с замечаниями преподавателя возвращаются студенту на доработку.

2. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

Для освоения курса студент, прежде всего, должен сформировать список необходимых информационных источников из рекомендуемого перечня. Базовую литературу можно найти в библиотеках(п.6). Интересные современные сведения можно также найти в Интернете. Для закрепления и систематизации знаний по предмету желательно конспектировать прочитанное. При оформлении контрольной работы ссылки на первоисточники обязательны.

Тема 1 . Введение в ЭММ. Предмет и задачи дисциплины

Раздел вводный и при его изучении следует разобраться в основных терминах и понятиях, связанных с моделями и моделированием. Прежде всего, необходимо определить место и роль ЭММ в управлении современной логистической компанией, особенно компанией, работающей на активном и высококонкурентном рынке. Следуем понять, почему на рынке потребителя растёт значимость принятия правильных в экономическом смысле решений. Далее, нужно рассмотреть подходы к построению моделей логистических систем с позиций целостности, опираясь на принцип взаимозависимости базовых функциональных областей логистики.

Тема 2. Виды моделей и особенности моделирования в логистике

Необходимо рассмотреть разные типы моделей с точки зрения их применимости в логистике. Классификация моделей предполагает их группировку по источникам данных, типу, динамике изменения, принадлежности к функциональной области. Следует разобраться в том, что отличает неопределенность от случайности и какова природа рисков в логистике. Особое внимание в самостоятельной проработке темы следует обратить внимание на рекомендуемые советом по цепям поставок модели бизнес-процессов, используя Интернет-источники и периодику.

В учебном пособии представлен широкий круг экономико-математических методов и моделей логистики. Приведены основные понятия о методах и моделях, используемых в логистике, даётся классификация экономико-математических моделей логистических процессов и операций. Особое внимание уделено моделям управление запасами, а также моделям логистических систем массового обслуживания. Излагаются основные положения оптимизации по Парето.
Рекомендовано студентам, аспирантам и соискателям факультета коммерции и маркетинга, изучающим дисциплины логистического цикла.

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ОБ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ И МОДЕЛЯХ В ЛОГИСТИКЕ.
Логистические потоковые процессы в форме системы товародвижения на практике образуют следующие блоки:
1) закупки (снабжение);
2) сбыт (продажи);
3) перемещение (транспортировка);
4) складирование (запасы).

Каждое предприятие в силу универсальности логистики - в той или иной мере выполняет указанные блоки в своей производительно-коммерческой деятельности. Вследствие чего эти блоки увязываются в единую систему с помощью управления (рис. 1.1).
Как следует из рис. 1.1, управление есть тот инструмент, который обеспечивает системность логистических процессов и их результативность, а вместе с этим - результативность производственно-коммерческой деятельности. Результативность в логистике выражается количественно, а поэтому управление включает математические методы.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1. Основные понятия об экономико-математических методах и моделях в логистике
Глава 2. Детерминированные методы и модели классического математического анализа в логистике
2.1. Определение оптимального размера партии поставки (Базисная модель)
2.2. Определение оптимального размера партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе материальных ресурсов
2.3. Определение оптимального размера партии поставки при периодическом поступлении и равномерном расходе материальных ресурсов
2.4. Определение места дислокации базы снабжения
2.5. Прикрепление предприятий-потребителей к базам снабжения
2.6. Модель межотраслевого баланса
Глава 3. Методы и модели теории вероятностей в логистике
3.1. Нормальный закон распределения вероятностей
3.2. Экспоненциальный закон распределения вероятностей
3.3. Биноминальный закон распределения вероятностей
3.4. Распределение Пуассона
3.5. Сравнение законов распределения вероятностей: критерии согласия
Глава 4. Методы и модели математической статистики в логистике
Глава 5. Стохастические методы и модели теории массового обслуживания в логистике
Глава 6. Модели линейного программирования в логистике
6.1. Транспортная задача
6.2. Раскройная задача линейного программирования
6.3. Размещение баз оптово-торговых предприятий
Глава 7. Методы и модели теории надежности в логистике
Глава 8. Теория графов в логистике
Глава 9. Гармонический анализ в логистике
Глава 10. Основы теории игр
Глава 11. Сущность и особенности оптимизации по Парето
Библиографический список.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Экономико-математические методы и модели в логистике, Плоткин Б.К., Делюкин Л.A., 2010 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Дифференцирование ассортимента по АВС-методу. Расчет доли отдельных позиций ассортимента в общей реализации. Применение XYZ-анализа для разделения ассортимента компании по признаку стабильности спроса. Построение матрицы АВС-XYZ-анализа в логистике.

курсовая работа , добавлен 10.07.2012

Количественные и качественные методы экономического прогнозирования. Построение модели поиска оптимального уровня заказа, издержек, уровня повторного заказа, числа циклов за год, расстояния между циклами. Определение координат снабженческого центра.

контрольная работа , добавлен 15.09.2010

Изучение экономических приложений математических дисциплин для решения экономических задач: использование математических моделей в экономике и менеджменте. Примеры моделей линейного и динамического программирования как инструмента моделирования экономики.

курсовая работа , добавлен 21.12.2010

Сущность и необходимость применения математических моделей в экономике. Характеристика предприятия "Лукойл", определение стоимости компании с помощью модели дисконтированных денежных потоков. Использование математических моделей в управлении предприятием.

дипломная работа , добавлен 25.09.2010

Анализ основных способов построения математической модели. Математическое моделирование социально-экономических процессов как неотъемлемая часть методов экономики, особенности. Общая характеристика примеров построения линейных математических моделей.

курсовая работа , добавлен 23.06.2013

Построение модели управления запасами в условиях детерминированного спроса. Методы и приемы определения оптимальных партий поставки для однопродуктовых и многопродуктовых моделей. Определение оптимальных параметров системы управления движением запасов.

реферат , добавлен 11.02.2011

Оценка адекватности эконометрических моделей статистическим данным. Построение доверительных зон регрессий спроса и предложения. Вычисление коэффициента регрессии. Построение производственной мультипликативной регрессии, оценка ее главных параметров.

контрольная работа , добавлен 25.04.2010

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (УрГУПС)

АКАДЕМИЯ КОРПОРАТИВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ (АКО)

ИНСТИТУТ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ (ИДПО)

В.С.Тарасян

«Математическое моделирование в логистике»

Учебно-методическое пособие для слушателей ИДПО

Согласовано

Руководитель УЦ « »

(должность)

(подпись) (ФИО)

Екатеринбург

Введение…………………………………………………………………..…….....3 1. Моделирование в логистике…………………………….……..…...…………4 2. Многокритериальная оптимизация в логистике…..…….………………….10 3. Транспортная задача…………………………….…….……………………...16 4. Базовые понятия теории графов.………………..………….………………..21 5. Сетевое планирование и управление.…………..……….…….….……........29 6. Задачи прокладки коммуникаций……………...……………………….……35 7. Задачи поиска оптимальных путей…..………………………………………41 8. Задачи размещения…………………………....……………..………………..48 9. Задачи объезда………………………………………………….……………..54 Вопросы для самоконтроля…………………..…………………………………60 Список использованной литературы………….……………………………….61

Введение

Математическое моделирование имеет важное значение в логистических системах. Применение математических моделей и методов при решении задач логистики позволяет выбрать оптимальную конфигурацию, модернизировать инфраструктуру системы. Моделирование логистических процессов позволяет существенно снизить издержки на всех этапах жизненного цикла логистических систем.

Цель дисциплины : сформировать у слушателей общие представления о методах математического моделирования, применяемых при моделировании и исследовании логистических систем.

В результате освоения данного курса слушатель должен:

иметь представление :

О методах математического моделирования в логистических системах;

Об основных методах решения логистических задач в сетевой постановке;

знать :

Основные методы математического моделирования логистических процессов;

Основные математические модели и методы, применяемые в логистике;

Основные понятия теории графов и математического программирования;

уметь :

На основе математического подхода в комплексе решать оптимизационные стратегические и тактические задачи логистики;

Ставить логистические оптимизационные задачи в терминах математического моделирования;

владеть:

Методами математического описания и моделирования логистических процессов.

1. Моделирование в логистике

1.1. Классификация моделей

Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования – прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования «ЧТО БУДЕТ, ЕСЛИ...?»

Существенной характеристикой любой модели является степень полноты подобия модели моделируемому объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные (рис. 1).

Рис. 1. Классификация моделей

Изоморфные модели – это модели, включающие все характеристики объекта оригинала, способные, по существу, заменить его. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то наши знания о реальном объекте будут точными. В этом случае мы сможем точно смоделировать поведение объекта.

Гомоморфные модели – модели, основе которых лежит неполное, частичное подобие модели изучаемому объекту. При этом некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем. В результате упрощается построение модели и интерпретация результатов исследования. При моделировании логистических систем абсолютное подобие не имеет места в силу высокой сложности систем. Поэтому в дальнейшем мы будем рассматривать лишь гомоморфные модели, не забывая, что степень подобия у них может быть различной.

Следующим признаком классификации является материальность модели. В соответствии с этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные .

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого явления или объекта. К этой категории относятся, например, уменьшенные макеты предприятий, позволяющие решить вопросы оптимального размещения оборудования и организации грузовых потоков.

Абстрактное моделирование часто является единственным способом моделирования в логистике. Его подразделяют на символическое и математическое .

К символическим моделям относят языковые и знаковые .

Языковые модели – это описательные словесные модели, в основе которых лежит набор слов (словарь), очищенных от неоднозначности. Этот словарь называется «тезаурус». В нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, в то время как в обычном словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий.

Знаковыми называются модели, использующие специально оговоренную систему обозначений (знаков), а также систему специально введенных операций. Таким образом можно дать символическое описание объекта.

Математическим моделированием называется процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое и имитационное .

Аналитическое моделирование – это математический прием исследования логистических систем, позволяющий получать точные решения. Аналитическое моделирование осуществляется в следующей последовательности.

1. Формулируются математические законы, связывающие объекты системы. Эти законы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, дифференциальных уравнений, неравенств и пр.),

2. Решение уравнений, получение теоретических результатов.

3. Сопоставление полученных теоретических результатов с практикой (проверка на адекватность).

Наиболее полное исследование процесса функционирования системы можно провести, если известны явные зависимости, связывающие искомые характеристики с начальными условиями, параметрами и переменными системы. Однако такие зависимости удается получить только для сравнительно простых систем. При усложнении систем исследование их аналитическими методами сталкивается с существенными трудности, что является существенным недостатком метода. В этом случае, чтобы использовать аналитический метод, необходимо существенно упростить первоначальную модель, чтобы иметь возможность изучить хотя бы общие свойства системы.

К достоинствам аналитического моделирования относят большую силу обобщения и многократность использования.

Другим видом математического моделирования является имитационное моделирование.

Как уже отмечалось, логистические системы функционируют в условиях высокой неопределенности окружающей среды. При управлении материальными потоками должны учитываться факторы, многие из которых носят вероятностный характер. В этих условиях создание аналитической модели, устанавливающей четкие количественные соотношения между различными составляющими логистических процессов, может оказаться либо невозможным, либо слишком дорогим.

При имитационном моделировании закономерности, определяющие характер количественных отношений внутри логистических процессов, остаются непознанными. В этом плане логистический процесс остается для экспериментатора «черным ящиком».

Процесс работы с имитационной моделью, в первом приближении, можно сравнить с настройкой телевизора простым телезрителем, не имеющим представления о принципах работы этого аппарата. Телезритель просто вращает разные ручки, добиваясь четкого изображения, не имея при этом представления о том, что происходит внутри «черного ящика».

Точно так же экспериментатор «вращает ручки» имитационной модели, меняя при этом условия протекания процесса и наблюдая получаемый результат. Определение условий, при которых результат удовлетворяет требованиям, является целью работы с имитационной моделью.

Имитационное моделирование включает в себя два основных процесса: первый – конструирование модели реальной системы, второй – постановка экспериментов на этой модели.

При этом могут преследоваться следующие цели:

а) смоделировать поведение логистической системы в различных условиях;

б) построить стратегию, обеспечивающую наиболее эффективное функционирование логистической системы.

Как правило, имитационное моделирование осуществляется с помощью компьютеров и соответствующих пакетов программ. Условия, при которых рекомендуется применять имитационное моделирование, приведены в работе Р. Шеннона «Имитационное моделирование систем – наука и искусство». Перечислим основные из них:

1. Не существует законченной математической постановки данной задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели.

2. Аналитические модели имеются, но процедуры настолько сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.

3. Аналитические решения существуют, но их реализация невозможна вследствие недостаточной математической подготовки имеющегося персонала.

Таким образом, основным достоинством имитационного моделирования является то, что этим методом можно решать более сложные задачи. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать случайные воздействия и другие факторы, которые создают трудности при аналитическом исследовании.

При имитационном моделировании воспроизводится процесс функционирования системы во времени. Причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Модели не решают, а осуществляют прогон программы с заданными параметрами, меняя параметры, осуществляя прогон за прогоном.

Имитационное моделирование имеет ряд существенных недостатков, которые также необходимо учитывать.

1. Исследования с помощью этого метода обходятся достаточно дорого.

для построения модели и экспериментирования на ней необходим высококвалифицированный специалист-программист;

необходимо большое количество машинного времени, поскольку метод основывается на статистических испытаниях и требует многочисленных прогонов программ;

модели разрабатываются для конкретных условий и, как правило, не тиражируются.

2. Существует возможность ложной имитации. Процессы в логистических системах носят вероятностный характер и поддаются моделированию только при введении определенного рода допущений. Например, разрабатывая имитационную модель товароснабжения района и принимая среднюю скорость движения автомобиля на маршруте, равную 25 км/ч, мы исходим из допущения, что дорожные условия хорошие. В действительности может случиться какая-нибудь непредвиденная ситуация, например, погода может испортиться и, в результате наступившего гололеда, скорость на маршруте упадет до 15 км/ч. В этом случае реальный процесс пойдет несколько иначе и будут получены другие результаты.

Описание достоинств и недостатков имитационного моделирования можно завершить словами Р. Шеннона: «Разработка и применение имитационных моделей в большей степени искусство, чем наука. Следовательно, успех или неудача в большей степени зависит не от метода, а от того, как он применяется».

Трудовые отношения