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
Математическое моделирование задач коммерческой деятельности на примере моделирования процесса выбора товара. Методы и модели линейного программирования (определение ежедневного плана производства продукции, обеспечивающей максимальный доход от продажи).
контрольная работа , добавлен 16.02.2011
Математические модели технических объектов и методы для их реализации. Анализ электрических процессов в цепи второго порядка с использованием систем компьютерной математики MathCAD и Scilab. Математические модели и моделирование технического объекта.
курсовая работа , добавлен 08.03.2016
Приведены решения задач по темам, соответствующим учебному плану, даны необходимые методические указания и приведены задания для контрольной работы.
практическая работа , добавлен 16.07.2007
Основные понятия математического моделирования, характеристика этапов создания моделей задач планирования производства и транспортных задач; аналитический и программный подходы к их решению. Симплекс-метод решения задач линейного программирования.
курсовая работа , добавлен 11.12.2011
Схема блоков модели Карааслана, система дифференциальных уравнений, методы решения. Блоки и биохимические законы системы Солодянникова, переход между фазами. Моделирование патологий, графики экспериментов. Построение комплексной модели гемодинамики.
дипломная работа , добавлен 24.09.2012
Математическое программирование - область математики, в которой изучаются методы решения задач условной оптимизации. Основные понятия и определения в задачах оптимизации. Динамическое программирование – математический метод поиска оптимального управления.
презентация , добавлен 23.06.2013
Моделирование входного заданного сигнала, построение графика, амплитудного и фазового спектра. Моделирование шума с законом распределения вероятностей Рэлея, оценка дисперсии отсчетов шума и проверка адекватности модели шума по критерию Пирсона.
курсовая работа , добавлен 25.11.2011
Исторический обзорЭкономико-математические методы
применяют с целью отыскания наилучшего
решения, т.е. решения, оптимального в том
или ином смысле (максимума или
минимума)
Древний Вавилон, Древний Египет –
математика (от греческого mathma –знание)
наука о количественных отношениях и
пространственных формах
действительного мира) преподавалась как
система практических навыков.
–предпринял одну из первых попыток
экономико-математического
моделирования механизма движения
финансов. Применил идею
кровообращения человека к кругообороту
экономических отношений.
Карл Маркс, используя таблицы Кенэ, ввел
алгебраические формулы и мечтал «вывести
главные законы кризисов». Он впервые
формализовано описал процесс
расширенного воспроизводстваАнтуан Курно в1838г. выпустил книгу
«Исследование математических принципов
теории богатства». В ней впервые
предложена математическая зависимость
спроса и цены товара. Эти величины
связаны коэффициентом эластичности,
который показывает, как изменяется спрос
при росте или снижении цены на 1 % .
Л. Вальрас ввел статистическую модель
системы экономического равновесия.
В. Парето предложил модель
распределения доходов населения.Фредерик Тейлор в 1885 году
сформулировал и решил «задачу о
землекопе». В ней требовалось определить
оптимальную разовую массу подбираемой
земли, обеспечивающую максимум объема
работа землекопа в день. Если землекоп за
раз забирает много земли, то усталость его
быстро нарастает, если брать за раз мало
земли, то падает общий объем работ.
И. Дмитриев в 1911 году описывает
балансовые соотношения «продуктыресурсы» с помощью линейных
алгебраических выражений.С. Струмилин (1920-е гг.)сформулировал
идею о составлении плана как результата
решения оптимизационной задачи.
В. Базаров (одновременно) отмечал
необходимость планового изменения
показателей, согласованности элементов
системы, кратчайшего пути к цели.
На методических разработках этих
ученых базировался первый годовой план
страны в 1925 году.
В. Леонтьев - американский профессор –
ввел основы экономико-математических
моделей «затраты-выпуск» для изучения
межотраслевых связей.Перед Л. Канторовичем в 1938 году поставлена
задача: как наилучшим образом распределить
работу 8 станков фанерного треста при
условии, что известна производительность
каждого станка по каждому из 5 видов
обрабатываемых материалов.
В 1939 году им опубликована работа
«Математические методы организации и
планирования производства», где впервые
формулируется задача линейного
программирования и разрабатывается
алгоритм ее решения.
В 1975 году совместно с американским ученым
Т. Кумпансом Канторович получает
Нобелевскую премию за вклад в теорию
оптимизации распределения ресурсов.Исторически общая задача линейного
программирования ставится в 1947 году
Дж. Данцигом и М. Вудом в департаменте
ВВС США. Данцигом предлагается
универсальный алгоритм решения задач
линейного программирования, названный
им симплекс-методом.
В 1941 году Хичкок и независимо от него
Купсман в 1945 году формулируют
транспортную задачу, Стиглер в 1945 году
– задачу о диете.В 50-60-х годах появляются значительные
работы:
Л.В.Канторович «Экономический расчет
наилучшего исследования ресурсов»
Л.В.Канторович, М.К Гавурин «Применение
математических методов в вопросах
анализа грузопотоков»
В.В. Новожилов – о оптимальном
планировании народного хозяйства.
10.
Задачи математическогопрограммирования существуют
только тогда, когда имеется
много допустимых решений (по
крайней мере от двух и более).
11. Этапы принятия решений
1. Постановка(формулировка) задачи.2. Разработка математической модели
изучаемой системы.
3. Отыскание решений с помощью этой
модели.
4. Проверка данной модели и решения.
5. Уточнение решения на практике.
12.
По словам Беллмана: «Если мы попытаемсявключит в нашу математическую модель
слишком много черт действительности, то
захлебнемся в сложных уравнениях,
содержащих неизвестные параметры и
неизвестные функции. Определение этих
функций приведет к еще более сложным
уравнениям с еще большим числом
неизвестных параметров и функций и т.д.
Если же, наоборот, оробев от столь
мрачных перспектив, построим слишком
упрощенную модель, то обнаружим, что
она не определяет последовательность
действий так, чтобы удовлетворять нашим
требованиям. Следовательно, Ученый,
подобно Паломнику, должен идти прямой
и узкой тропой между Западнями
Переупрощения и Болотом
Переусложнения.»
13. Классификация задач оптимизации
Для постановки задачи принятия решениянеобходимо выполнить два условия:
1. чтобы было из чего выбирать;
2.вариант должен быть выбран по
определенному принципу.
14.
Известны два принципа выбора решения:волевой и критериальный.
Волевой выбор, наиболее часто
используемый, применяют при отсутствии
формализованных моделей как
единственно возможный.
Критериальный выбор заключается в
принятии некоторого критерия и сравнении
возможных вариантов по этому критерию.
Вариант, для которого принятый критерий
принимает наилучшее решение, называется
оптимальным, а задачу принятия
наилучшего решения – задачей
оптимизации.
15.
Критерий оптимизации называют целевойфункцией, функцией цели, функционалом.
Любую задачу, решение которой сводится к
нахождению максимума или минимума
целевой функции называют задачей
оптимизации.
16. Классификация оптимизационных задач менеджмента
Функцияуправления
Задачи оптимизации
Техническая и
организационна
я подготовка
производства
-Моделирование состава изделий;
-Оптимизация состава марок, шихты,
смесей;
-Оптимизация раскроя листового
материала, проката;
-Оптимизация распределения
ресурсов в сетевых моделях
комплексов работ;
-Оптимизация планировок
предприятий, производств и
оборудования;
-Оптимизация маршрута
изготовления изделий;
-Оптимизация технологий и
технологических режимов.
Класс экономикоматематических
моделей
Теория графов
Дискретное
(целочисленное)
программирование
Линейное
программирование
Сетевое
планирование и
управление
Имитационное
моделирование
Динамическое
программирование
Нелинейное
программирование
17. Классификация оптимизационных задач менеджмента
Функцияуправления
Задачи оптимизации
Класс
экономикоматематических
моделей
Техникоэкономическое
планирование
-Построение сводного плана и
прогнозирование показателей развития
предприятия;
-Оптимизация портфеля заказов и
производственной программы;
-Оптимизация распределения
производственной программы по
плановым периодам
Балансовые
(матричные)
модели
«затратывыпуск».
Корреляционнорегрессионный
анализ
Экстраполяция
тенденций
Линейное
программирова
ние
18. Классификация оптимизационных задач менеджмента
Функцияуправления
Задачи оптимизации
Класс
экономикоматематических
моделей
Оперативное
управление
основным
производством
-Оптимизация календарно-плановых
нормативов;
-Календарные задачи;
-Оптимизация стандарт-планов;
- Оптимизация краткосрочных планов
производств
Нелинейное
программирова
ние;
Имитационное
моделирование;
Линейное
программирова
ние;
Целочисленное
программирова
ние
19. Элементы модели
Исходные данныеИскомые переменные
Зависимости
Детерминированные
Непрерывные
Линейные
Случайные
Дискретные
Нелинейные
20. Математические методы и модели в логистических дисциплинах
№ МетодыМодели
Логистические
дисциплины
1 Классический
математический
анализ
Оптимальный размер партии
(формулы Уилсона)
Коммерческая
логистика
Расположение баз снабжения
(оптимизационная модель)
Прикрепление предприятий
потребителей к базам снабжения
(гравитационная модель)
Складская
логистика
Межотраслевые потоки (Модель
межотраслевого баланса)
Коммерческая
логистика
21. Математические методы и модели в логистических дисциплинах
№ МетодыМодели
Логистические
дисциплины
2 Теория
вероятностей
Законы распределения
стохастических величин
Коммерческая,
производственная,
транспортная
логистика
Модели приемки продукции
Коммерческая
логистика
22. Математические методы и модели в логистических дисциплинах
№ МетодыМодели
Логистические
дисциплины
3 Математическая
статистика
Корреляционно-регрессионные
модели
Коммерческая,
логистика
4 Теория массового
обслуживания
Модели работы логистических
систем (складов, магазинов, и
др.)
Коммерческая,
транспортноскладская
логистика
23. Математические методы и модели в логистических дисциплинах
№ МетодыМодели
5 Линейное
Транспортная задача
программирование
6 Теория графов
(теория сетевого
планирования и
управления)
Логистические
дисциплины
Транспортная
логистика
Задача на раскрой материала
Производственная
логистика
Задача ассортиментной
загрузки производства
Коммерческая
логистика
Сетевые модели (сетевые
графики)
Производственная
логистика
Коммерческая
логистика
24. Математические методы и модели в логистических дисциплинах
№ МетодыМодели
Логистические
дисциплины
7 Теория игр
Максиминные и минимаксные
стратегии
Коммерческая,
логистика
Производственная
логистика
8 Гармонический
анализ
Модели периодических
колебаний логистических
величин (спроса, продаж,
расходования материала)
Коммерческая,
логистика
Производственная
логистика
1. Методы и задачи, применяемые для расчетов в логистических системах.
При проведении логистического анализа в фирмах применяется широкая гамма различных методов и приемов. Для повышения точности и достоверности анализа используется большое количество различных математических и экономико-математических методов и моделей, составляющих научную базу логистики. Среди наиболее распространенных в логистическом менеджменте методов и технических приемов анализа можно указать: - методы математической статистики (факторный, индексный, кластерный, дисперсионный анализ, множественные корреляционно– регрессионные модели, спектральный анализ и др.); - функционально – стоимостный анализ; - методы статистического имитационного моделирования на ЭВМ; - различные эконометрические методы и модели; - методы экспертных оценок. СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА В ЛОГИСТИКЕ Проведение системного анализа строится на использовании определенного инструментария. Основу данного инструментария составляют методы системного анализа. Метод представляет собой путь познания, который опирается на определенную совокупность ранее полученных общих знаний (принципов). При проведении системного анализа могут использоваться следующие методы: 1) методы типа мозговой атаки. Главное предназначение данных методов состоит в поиске новых идей, их широком обсуждении, конструктивной критике; 2) метод сценариев. Представляет собой средство первичного упорядочения выявленной проблемы в области обслуживания потребителя, получения и сбора информации о взаимосвязях решаемой логистической проблемы с другими, о возможных и вероятных направлениях будущего развития системы; 3) методы экспертных оценок. Данные методы основаны на различных формах экспертного опроса с последующим оцениванием и выбором по выбранным критериям наиболее предпочтительного варианта; 4) методы типа «Дельфи». Основой данного метода является мозговая атака. Цели данного метода – обратная связь, ознакомление экспертов с результатами предшествующего этапа анализа и учет этих результатов при оценке значимости экспертами; 5) методы типа дерева целей. Дерево целей является связным графом, вершины которого рассматриваются как цели логистической системы, а ребра или дуги – как связи между ними. Экспертам предлагается оценить структуру модели исследуемой логистической системы в целом и дать предложения по поводу включения в нее неучтенных связей; 6) морфологические методы. Главная идея морфологического подхода состоит в систематическом нахождении всех возможных вариантов решения логистической проблемы с помощью комбинирования выделенных элементов или их признаков; 7) матричные формы представления и анализа данных. Они не являются специфическим инструментом анализа исследуемых логистических систем, но широко применяются на разных этапах анализа логистической системы в качестве вспомогательного средства; 8) программно-целевой метод. Представляет собой разработку и выполнение перспективных задач, ориентированных на достижение определенной цели независимо от установленных рамок. Он предполагает последовательную реализацию комплекса технических, организационных и экономических мероприятий; 9) метод анализа систем. Данный метод используется для оценки альтернативных курсов действий при распределении ресурсов в соответствии с целями логистических подсистем. Если цели установлены, для решения определенных задач предлагаются различные программы. В процессе анализа проводится оценка альтернативных планов. Потребность в анализе логистических систем возникает в следующих случаях: 1) при решении логистических задач: – когда определяется, что нужно знать и понимать специалистам службы логистики и других функциональных подразделений предприятия; – когда требуется увязка цели логистической системы со множеством средств ее достижения; – когда элементы логистической системы имеют разветвленные связи, которые могут вызывать отдаленные последствия в различных звеньях цепи поставок, и решения по ним требуют учета общих затрат по цепи поставок продукции; – когда имеют место трудно сравниваемые варианты решений или достижения комплекса целей.
Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики
Факультет логистики
Программа дисциплины
«Экономико-математические методы и модели в логистике»
По направлению 080500.62 "Менеджмент", профиль специальных
дисциплин "Логистика и управление цепями поставок"
_____________________________ ________________________________
«_____» __________________ 2012 г. «____»_____________________ 2012 г
Утверждена УС факультета
Ученый секретарь
_________________________________
« ____» ___________________2012 г.
Москва, 2012
^
Требования к студентам:
Для успешного освоения курса изучающие эту дисциплину студенты должны предварительно освоить следующие базовые математические курсы:
математический анализ;
линейная алгебра;
линейное программирование ;
целочисленное программирование ;
основы дискретной математики;
теория бинарных отношений;
теория вероятностей;
основы математической статистики.
Аннотация:
учебная программа дисциплины "Экономико-математические методы и модели в логистике" федерального компонента цикла ДС составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования второго поколения по специальности "Логистика" на базе типовой программы этой дисциплины, рекомендованной УМО по образованию в области логистики.
Преподавание дисциплины "Экономико-математические методы и модели в логистических исследованиях" строится исходя из требуемого уровня базовой подготовки бакалавров-логистов для проведения полного комплекса необходимых исследований для решения трех обязательных проблем:
анализа действующей организационно-функциональной структуры логистической системы ;
синтеза новой организационно-функциональной структуры логистической системы ;
оптимизация логистических функций и логистической деятельности производственно-хозяйственных организаций.
Системного анализа;
Эконометрики;
Теории исследования операций;
Теории принятия решений в условиях неопределенности;
Математического моделирования;
Математического программирования;
Теории игр;
Теории многокритериальной оптимизации;
Теории искусственного интеллекта;
Прогнозирования.
Целью курса является изучение необходимых для логистического исследования содержательных и формальных постановок основных организационно-экономических задач логистики из перечисленных выше методов, на основе которого у будущих бакалавров должно произойти формирование твердых теоретических знаний и практических навыков по использованию современных экономико-математических методов и моделей при анализе, расчете и прогнозировании показателей и параметров для проведения логистических операций.
В свою очередь настоящий курс «Экономико-математические методы в логистических исследованиях» является методологической основой следующих специальных дисциплин:
«Теоретические основы логистики и управления цепями поставок»
«Транспортировка в цепях поставок»;
«Управление запасами в логистических системах»;
«Логистика производства»;
«Управление рисками в цепях поставок».
^ Учебная задача дисциплины:
Задачи изучения дисциплины состоят в реализации требований , установленных в Государственном образовательном стандарте высшего профессионального образования, к подготовке бакалавров по вопросам решения логистических проблем в управлении экономическими процессами.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать основные экономико-математические методы и модели, используемые при анализе логистических систем;
свободно ориентироваться в прикладных математических работах, относящихся к их отрасли;
уметь использовать в своей деятельности подходящие экономико-математические методы и модели;
иметь представление о подходах к оценке адекватности математических моделей ; устанавливать границы их применимости, правильно интерпретировать выводы из них в терминах собственной специальности;
обладать навыками формулировать проблемы экономического анализа логистических систем на языке математики; изучать самостоятельно научную и учебно-методическую литературу по математическому моделированию логистических процессов.
^
Тематический план учебной дисциплины:
| № | Название темы | Всего часов по дисциплине | Аудиторные часы | Самостоятельная работа |
|
| Лекции | Сем. и практ. занятия |
||||
| МОДУЛИ 3 и 4 (3 курс) |
|||||
| 1 | ^ РАЗДЕЛ 1. ВВЕДЕНИЕ |
||||
| 1.1 | Математические модели логистических систем: классификация, методология моделирования | 4 | 2 | - | 2 |
| 2 | ^ |
||||
| 2.1 | Общая схема метода | 14 | 4 | 4 | 6 |
| 2.2 | Основные процедуры метода в формате задач логистики | 14 | 4 | 4 | 6 |
| 3 | ^ РАЗДЕЛ 3. МЕТОД ПЕРЕСТАНОВКИ АРГУМЕНТОВ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ ИЗДЕРЖЕК В ЦЕПЯХ ПОСТАВОК |
||||
| 3.1 | Минимизация издержек при выполнении портфеля заказов: модели учета штрафных функций | 8 | 2 | 2 | 4 |
| 3.2 | Минимизация издержек при выполнении портфеля заказов: модели учета контрактных цен и инфляции | 8 | 2 | 2 | 4 |
| ^ РАЗДЕЛ 4. ИНДЕКСНЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ |
|||||
| 4.1 | Аппарат индексов Гиттинса: максимизация показателей эффективности | 12 | 2 | 2 | 8 |
| Приложения индексных методов к реструктуризации издержек в логистике | 12 | 2 | 2 | 8 |
|
| 5 | ^ РАЗДЕЛ 5. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ |
||||
| 5.1 | Базовые модели управления запасами и их модификации | 12 | 4 | 2 | 6 |
| 5.2 | Многопродуктовые стратегии управления запасами | 10 | 2 | 2 | 6 |
| 5.3 | Эффект временной стоимости денег для моделей управления запасами | 14 | 4 | 4 | 6 |
| Итого по модулям 3 и 4 (3 курс) | 108 | 28 | 24 | 56 |
|
| МОДУЛИ 1 и 2 (4 курс) |
|||||
| 6 | ^ РАЗДЕЛ 6. ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРЕТНОЙ МАТЕМАТИКИ В ЛОГИСТИКЕ |
||||
| 6.1 | Основы теории графов | 6 | 2 | 2 | 2 |
| 6.2 | Применение оптимизационных методов теории графов для решения Задач логистики | 12 | 2 | 2 | 8 |
| 7 | ^ РАЗДЕЛ 7. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ТЕОРИИ ПОТОКОВ В СЕТЯХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛОГИСТИКИ |
||||
| 7.1 | Экстремальные задачи для сетевых моделей | 10 | 4 | 2 | 4 |
| 7.2 | Модели транспортных задач как задач линейного программирования | 18 | 2 | 4 | 12 |
| 7.3 | Задача о назначениях | 6 | 2 | 2 | 2 |
| 8 | ^ РАЗДЕЛ 8. УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ |
||||
| 8.1 | Сетевые графики проектов: анализ методом критического пути | 10 | 4 | 2 | 4 |
| 8.2 | Методы планирования временных и ресурсных показателей | 8 | 2 | 2 | 4 |
| 9 | ^ РАЗДЕЛ 9. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ЛОГИСТИКИ |
||||
| 9.1 | Прогнозирование издержек методами теории случайных потоков событий | 16 | 2 | 2 | 10 |
| 9.2 | Прогнозирование структуры временных потерь при дискретном вмешательстве случая | 8 | 2 | 2 | 4 |
| ^ РАЗДЕЛ 10 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ |
|||||
| 10.1 | Моделирование марковских систем обслуживания | 14 | 2 | 4 | 8 |
| Итого для модулей 1 и 2 (4 курс) | 108 | 24 | 24 | 60 |
|
| Итого по всей дисциплине: | 216 | 52 | 48 | 116 |
|
^ Базовый учебник :
Бродецкий Г.Л. Экономико-математические методы и модели в исследованиях логистики. Потоки событий и системы обслуживания. – М.: Академия, 2009. - 272 с.
Бродецкий Г.Л. Управление запасами: учеб. пособие // – М.: Эксмо, 2008. - 352 с.
Бродецкий Г.Л., Гусев Д.А. Экономико-математические методы и модели в исследованиях логистики. Процедуры оптимизации. – М.: Академия, 2012. - 288 с.
Формы контроля:
текущий контроль осуществляется на основе оценок в 10-бальной шкале по результатам – 1) экспресс-опросов, экспресс-тестов в ходе семинарских занятий; 2) проверки домашних заданий (выборочно); 3) контрольной работы (80 мин.); домашней письменной работы (80 мин)
промежуточный контроль осуществляется на основе оценок в 10-балльной шкале по результатам зачета , контрольных работ и текущей успеваемости; при этом результирующей оценкой промежуточного контроля является средневзвешенная оценка по результатам зачета, контрольных работ, домашней письменной работы и текущей успеваемости с такими же весами, что и при выставлении итоговой оценки (см. ниже);
форма итогового контроля – экзамен;
Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов
(веса могут уточняться по решению кафедры/отделения логистики):
Работа на практических занятиях (решение задач, лабораторные работы в компьютерных классах) – вес 0,15 ;
Две письменные аудиторные контрольные работы (80 мин.) – вес. 0,1 каждая;
Домашняя письменная работа (80 мин) – вес 0,05;
Письменный экзамен (80 мин.) – вес 0,6.
Разделы курса
введение;
методы имитационного моделирования;
метод перестановки аргументов при оптимизации издержек в логистике
индексные методы оптимизации;
математические модели управления запасами ;
применение дискретной математики в логистике;
модели транспортной логистики;
управление проектами;
методы прогнозирования в исследованиях логистики;
элементы теории массового обслуживания.
Темы и краткое содержание
^ РАЗДЕЛ 1. ВВЕДЕНИЕ
Тема 1.1. Математические модели логистических систем: классификация, методология моделирования
Логистическая система как объект математического моделирования. Формулировка организационно-экономической постановки задач логистики. Требования к математическим постановкам основных задач логистики. Требования к разработке алгоритмов решения задач логистики. Выбор программных средств реализации алгоритмов решения задач логистики. Дискретная природа организационно-экономических задач.
Методология моделирования систем логистики. Математическое моделирование: методы и аппарат теории случайных процессов, математической теории надежности , методы стохастической оптимизации, теории массового обслуживания и управления запасами, методы сетевого планирования и управления, теории графов, методы теории принятия экономических решений и др. Имитационное моделирование: особенности и возможности метода. Модели оценки эффективности логистических операций.
^ Основная литература
Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов /Под ред. Сергеева В.И. – М.: Инфра-М, 2004
Дополнительная литература
Сергеев В.И. Менеджмент в бизнес логистике. - М.: Филинъ, 1997.
Практикум по логистике. Учебное пособие /Под ред. проф. Аникина Б.А. – 2-ое изд. – М.: Инфра-М, 2001, - 280 с.
Новиков О.А. и др. Логистика. Спб.: СЗПИ, 1996.
^ РАЗДЕЛ 2. МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Тема 2.1. Общая схема метода
Задачи, решаемые методом имитационного моделирования. Особенности и возможности метода. Особенности приложений к моделированию систем логистики. Общая схема метода Монте-Карло. Процедуры конструирования требуемой случайной величины и верхней оценки для ее дисперсии. Оценка точности получаемых результатов в рамках имитационной модели. Необходимый математический аппарат для конструирования имитационной модели и ее реализации. Случайные и псевдослучайные числа. Моделирование базовой случайной величины, равномерно распределенной на (0;1). Моделирование полной группы случайных событий.
^ Тема 2.2. Основные процедуры метода
Моделирование дискретных распределений вероятности. Основная модель моделирования непрерывных случайных величин и соответствующие моделирующие формулы. Специальные моделирующие формулы. Метод Неймана для разыгрывания непрерывных случайных величин. Процедуры построения имитационных моделей для основных подсистем логистики. Процедуры оценки параметров эффективности их работы на основе имитационной модели. Приложения к анализу систем обслуживания, систем управления запасами и других подсистем логистики.
Основная литература
Бродецкий Г.Л., Гусев Д.А. Экономико-математические методы и модели в логистике. Процедуры оптимизации – М.: Издательский центр «Академия», 2011.
Соболь И.М. Метод монте-Карло. – М.: Наука, 1980.
Дополнительная литература
1. Исследование операций в экономике / Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. – М.: ЮНИТИ, 1997.
2. Справочник по математике для экономистов / Под ред. проф. В. И. Ермакова. – М.: Высшая школа, 1997
3. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. – М.: Дело и Сервис, 1999.
4. Гмурман В. Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике. – М.: Высшая школа, 1997.
^ РАЗДЕЛ 3. МЕТОД ПЕРЕСТАНОВКИ АРГУМЕНТОВ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ ИЗДЕРЖЕК В ЛОГИСТИКЕ
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.