Лабораторная работа №7

Тема: реализация имитационной модели управления запасами в Excel.

Цель: рассмотреть возможность решения задачи оптимизации с помощью имитационной модели.

Теоретический материал. Имитационные модели могут быть представлены в виде таблицы, в которой реализованы вычисления выходной переменной. Подготовка модели к имитационному моделированию заключается во вводе нужных данных и формул в соответствующие ячейки таблицы. Каждый раз при нажатии функциональной клавиши F9, генераторы случайных чисел будут автоматически выдавать новые величины для всех ячеек электронной таблицы, содержащих случайные переменные. Каждый такой пересчет реализует один численный опыт. Поэтому, следующим шагом имита­ционного моделирования является многократное решение модели. Целью этого этапа является получение совокупности возможных значений выходной переменной (выборки), анализируя которую, мы можем определить характеристики этой слу­чайной величины.

Многие программные пакеты для имитационных исследований построены на электронных таблицах, обеспе­чивающих возможность моделировать с той или иной степенью детальности реаль­ную операционную деятельность предприятия средствами, понятными для экономистов пред­приятий. Значения исходных данных и варьируемых параметров модели выбираются исходя их принимаемых управленческих реше­ний. Модель позволяет видеть последствия принимаемых им решений в виде определенных экономических пока­зателей.

В открытых системах, построенных с помощью табличных процессоров, пользо­ватель имеет возможность изменять формулы и алгоритмы, исполь­зуемые для расчетов, вводить различные поправки.

Следует учесть, что при машинной реализации метода имитационного моделирования, решение, полученное при анализе имитационной модели, всегда носит частный характер, так как оно соответствует фиксированным элементам структуры, алгоритмам поведения и значениям параметров системы, начальных условий и воздействий внешней среды. Поэтому для анализа характеристик процесса функционирования систем приходится многократно воспроизводить имитационный эксперимент.

Рассмотрим использование табличного процессора Excel для моделирования процесса управления запасами.

В любой задаче управления запасами обычно требуется определить количество заказываемой продукции и сроки размещения заказов. Ежедневный спрос на некоторую продукцию и время удовлетворения заказа на ее поставку являются случайными величинами с заданными функ­циями распределения. Когда уровень запаса падает ниже заданной отметки (точки возобновления запаса), управление склада делает заказ на поставку товара в опре­деленном, «оптимальном» количестве. По истечении времени вы­полнения заказа эта продукция поступает на склад и пополняет имеющийся к данному моменту запас.

Все переменные модели и алгоритм представлены в предыдущей лабораторной работе.

Имитационная модель управления запасами, реализованная с помощью табличного процессора может иметь вид, представленный в таблице 5.1.

Учтем, что заголовок расчетной части таблицы расположен в строке с номером 11.

Задание.

1. Изучить теоретический материал.

2. Разработать в Excel шаблон имитационной модели. Считать, что случайные величины d и ttp равномерно распределены на заданном интервале.

Таблица 5.1

Модель управления запасами

a	b	c	d	e	f	g	h	i	j
		Исходные данные
		a	b	B1	EOQ	ROP	C1	C2	C3
	d
	ttp
№ дня	d	V1	TC1	TC2	TC3	заказ	поставка	ttp	TOP
1	=$C$6+($D$6-$C$6)*СЛЧИС()	=E6-B12	=C12*$H$6	0	0	=ЕСЛИ(C12<$G$6;1;0)	0	0	0
2	=$C$6+($D$6-$C$6)*СЛЧИС()	=ЕСЛИ(H13=1;C12+$F$6-B13;C12-B13)	=C13*$H$6	=ЕСЛИ(H13=1;$I$6;0)	=ЕСЛИ(C13<0;-C13*$J$6;0)	=ЕСЛИ(И(A13>=J12;C13<$G$6);1;0)	=ЕСЛИ(A13=J12;1;0)	=ЕСЛИ(G13=1;СЛУЧМЕЖДУ($C$7;$D$7);0)	=ЕСЛИ(И(G13=1;H13=0);A13+I13;J12)
…

3. Подобрать значения исходных данных так, чтобы модель не давала абсурдных результатов.

4. Рассмотреть влияние на результаты моделирования числа экспериментов (величина n).

5. Изменить равномерные распределения случайных величин на нормальные.

6. С помощью модели изучить влияние величин EOQ и ROP на объем полных затрат или попытаться найти их оптимальные значения, т.е. такие их значения при которых полные затраты TC наименьшие.

7. Изучить влия­ние параметров Cl, C2, СЗ и B1 на оптимальную величину полных затрат ТС.

8. Ответить на контрольные вопросы. Как можно обосновать используемые в модели законы распределения случайных величин? Каков недостаток имитационного моделирования? Можно ли реализовать в Excel алгоритм оптимизации, предложенный в предыдущей лабораторной работе?