Kompiuterinių sprendimų modeliavimas


Informatikos bakalauro darbas. Pirmas laboratorinis darbas. Įvadas. Užduotis. Pelno maksimizavimo uždavinys. MS Excel (Solver) sprendimas. Ms dss sprendimas. Uždavinio sąlygos pakeitimas pagal jautrumo analizę. Užduotis. Išlaidų minimizavimo (transporto) uždavinys. Trumpiausio maršruto nuo sandėlių iki parduotuvių radimas MS DSS. Minimalių transporto išlaidų radimas (MS DSS ir MS Excel). Išvados. Antras laboratorinis darbas. Įvadas. Vieno eksperto vertinimas. Problemos sprendimas pagal pesimistinį (maksimino) kriterijų. Problemos sprendimas pagal optimistinį (maksimakso) kriterijų. Problemos sprendimas pagal realistinį kompromisinių sprendimų (Hurvico) kriterijų. Problemos sprendimas pagal vienodai tikėtinų sprendimų (Laplaso) kriterijų. Problemos sprendimas pagal nevienodai tikėtinų sprendimų (Bajeso – Laplaso) kriterijų. Sprendimo rezultatai. Kelių ekspertų vertinimas. Vertinimų normalizuotos reikšmės. Apibendrinami vertinimai pagal kriterijus. Sprendimo rezultatai. Pelno – nuostolio ataskaita. Praradimai. Išvados. Trečias laboratorinis darbas. Įvadas. Powersim constructor lite. Sąlyga ir imitacinio modelio sudarymas. Modelio elgsenos imitavimas. Powersim studio. Sąlyga ir imitacinio modelio sudarymas. Kintamųjų aprašymas. Elgsenos imitavimas. Išvados. Literatūros šaltiniai.


MS Excel sprendimų priemonės priedas Solver (Uždavinių meistras) yra komandų, vadinamų „Kas jeigu“ (angl. what-if) analize, rinkinio dalis. Su Solver galima rasti optimalią reikšmę formulės, esančios viename, rodiklį skaičiuojančiame – target - langelyje. Solver dirba su grupe langelių, kurie yra tiesiogiai arba ne tiesiogiai susiję su formule, esančia target langelyje. Solver keičia langelių, vadinamų reguliuojamais (angl. adjustable), reikšmes, į atsakymus, kurie yra teisingi pagal duotą užklausą target langelio formulei.

MS DSS yra sprendimų paramos programinė įranga, kuri skirta linijiniam programavimui, sveikųjų skaičių programavimui, užduočių bei transportavimo metodams, sprendimų analizei, ekonominėms prognozėms, sudėtinėms regresijoms, inventoriaus analizei, projektų valdymui, eilių analizei ir imitacijai, Markov‘o analizei, trumpiausio kelio radimo, produkcijos planavimui vykdyti. Tai paprastos, tekstinės vartotojo sąsajos programa, kurioje duomenų suvedimas yra itin nuoseklus.

Darbo tikslas – susipažinti su vienakriterinių modelių uždavinių sprendimu MS Excel ir MS DSS programomis.

Uždaviniai – skirtingomis programomis (MS DSS ir Excel Solver) išspręsti uždavinius, išanalizuoti ir palyginti gautus duomenis bei programų pateikiamas ataskaitas.

Įmonėje gaminamos penkių rūšių kėdės: „Darbinės“, „Svetainės“, „Virtuvės“, „Valgomojo“, „Baro“. Pagaminus ir pardavus vieną kėdę gaunamas toks pelnas:

„Darbinę“ – 65 Lt,

„Svetainės“ – 40Lt,

„Darbinei“ kėdei pagaminti reikalingos 2h rankų darbo, 1h mašinų darbo bei 1vnt. ratukų komplekto.

„Svetainės“ kėdei pagaminti reikalingos 1h rankų darbo, 1h mašinų darbo bei 2vnt. ranktūrių.

„Virtuvės“ kėdei pagaminti reikalingos 1h rankų darbo, 2h mašinų darbo.

„Valgomojo“ kėdei pagaminti reikalingos 1h rankų darbo, 1h mašinų darbo.

„Baro“ kėdei pagaminti reikalingos 1h rankų darbo, 2h mašinų darbo bei 1vnt. paminkštinimas.

Rankų darbo pagal priimtus darbuotojus galime turėti 1200h, mašinų darbo pagal turimus įrengimus turime taip pat 1400h per dieną.

Ratukų galime nupirkti 500vnt. per dieną, paminkštinimų galime nupirkti 400vnt. per dieną, ranktūrių galime nupirkti 500vnt. per dieną.

Kintamieji, t.y. planuojamas gaminti kėdžių skaičius turi būti sveikas skaičius (angl. integer), taip pat turi būti ne neigiamas (daugiau arba lygu 0) bei sunaudoti resursai neturi viršyti turimų resursų kiekio.

Įmonė gali nagrinėti, kokį kiekį kiekvieno produkto galėtų gaminti, jei už kiekvieną būtų gaunamas kitoks pelnas, arba galėtų pasinaudoti kitokiais ištekliais. Sprendžiama pagal atliekamą modelio jautrumo analizę.

Pirmame ataskaitos skirsnyje (Objective Cell) pateikiama informacija apie tikslinio langelio reikšmės pokytį, originali/pradinė jo reikšmė buvo 2400, apskaičiuota, įgyvendinus uždavinį pagal Solver siūlomą sprendimą, galutinė reikšmė yra 53500. Antras skirsnis (Variable Cells) pateikia kintamų langelių reikšmių pokytį. Final Value stulpelyje surašyti gamintini tam tikros rūšies kėdžių vienetai. Integer stulpelyje pateikia informacija apie skaičių – visi yra sveikieji skaičiai. Trečioje dalyje ataskaitos pateikiami apribojimų skaičiai. Cell Value stulpelyje pateikiami panaudoti išteklių skaičiai ir pagaminti kėdžių kiekiai. Formula stulpelyje rodoma apribojimas, į kurį atsižvelgiant buvo parinktas atsakymas. Status stulpelyje pažymėti skaičiai darantys įtaką (angl. binding) gaminimui, pagal šią ataskaitą įtaką gaminimui turi rankų ir mašinų darbo valandos, paminkštinimų turimas skaičius. Slack stulpelyje matomas išteklių likutis: liko po 200vnt. ratukų komplektų ir ranktūrių taip pat sandėlyje būtų po 300vnt. Darbinių kėdžių, 100vnt. Svetainės ir 500vnt. Baro kėdžių

Šioje ataskaitoje matyti, koks būtų pelnas jei nebūtų gaminama (Lower Limit – Objective result) pasirinktina prekė, didžiausią įtaką pelnui daro Baro kėdžių gamyba, nes jų negaminant pelnas būtų pats mažiausias (23500Lt), mažiausiai įtakos darytų ir taip negaminamos prekės – virtuvės ir valgomojo kėdės.

Pirmoje dalyje iš perskaičiuotos kainos (angl. Reduced Cost) stulpelio duomenų matoma, kad ekonominiu (gamybos efektyvumo) požiūriu ne visus produktus gaminti yra tikslinga, tik trijų produktų perskaičiuotos kainos lygios nuliui. Virtuvės ir Valgomojo kėdžių kainą reiktų padidinti atitinkamai 15Lt ir 5Lt, kad jas apsimokėtų gaminti. Iš kintamųjų Leidžiamo didėjimo (angl. Allowable Increase) ir Leidžiamo mažėjimo (angl. Allowable decrease) stulpelių duomenų matyti, kiek daugiausiai galima padidinti ir kiek sumažinti prie atitinkamų kintamųjų esančių tikslo funkcijos koeficientų reikšmės, nekeičiant kintamųjų būsenos, t.y. kol kintamieji nepereis iš bazinių (ekonominiu požiūriu vertus gaminti) į nebazinius ir atvirkščiai. Išraiška 1E+30 yra begalybės reikšmė.

Kompiuterinių sprendimų modeliavimas. (2015 m. Gegužės 09 d.). http://www.mokslobaze.lt/kompiuteriniu-sprendimu-modeliavimas.html Peržiūrėta 2016 m. Gruodžio 07 d. 14:46