- •Введение
- •Часть 1
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Быстрое начало
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Краткий экскурс в теорию
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Поиск решения
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Максимальное Время
- •Число Итераций
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Анализ отчетов
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по результатам
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по устойчивости
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по пределам
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Примеры структуризации задач для исследования систем менеджмента
- •Использование сверхурочных работ
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Задачи логического выбора
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.2. Оптимизация объемов производства изделий
- •1.3. Оптимизация размещения объемов субподрядных работ
- •1.4. Оптимизация размещения рекламы
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.5. Оценка номенклатуры изделий
- •1.6. Оценка развития производства
- •1.7. Оптимизация ассортимента молочного завода
- •1.8. Составление плана загрузки станков
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.9. Использование сверхурочных работ
- •1.10. Выбор варианта раскроя
- •2. Задачи смеси
- •2.1. Задача о сплавах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •2.2. Составление кормовой смеси
- •2.3. Производство удобрений
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •3. Задачи дисбаланса
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •3.5. Минимизация дисбаланса в транспортной системе
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •4. Составление «скользящих» графиков
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •4.2. Оптимизация использования рабочих
- •5. Задачи оптимизации инвестиций
- •5.1. Оптимизация распределения инвестиций в долгосрочные проекты
- •5.2. Использование инвестиций для реализации контракта
- •5.3. Инвестирование с учетом инфляционных ожиданий
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.1. Выбор организационно-технических мероприятий -по модернизации производства
- •6.2. Размещение госзаказа по производству изделий
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.4. Назначение торговых агентов
- •6.5. Выбор варианта хранения нефти
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.6. Выбор варианта реконструкции предприятия
- •6.7. Выбор плана развития объединения
- •6.8. Распределение капиталовложений
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 2
- •Имитационное моделирование
- •В задачах поиска управленческих
- •Решений
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Сетевая структура модели
- •Описание элементов модели
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Запуск модели
- •Остановка модели
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Структуры файлов результатов
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Гистограммы
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Описание модели примера 2
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Датчики случайных чисел
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Функции
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Запуск и остановка поиска
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Задания по имитационному моделированию систем производственного и операционного менеджмента
- •Участка
- •Задание 3 Модель мойки автомобилей
- •Задание 6
- •Задание 7*
- •Задание 16 Задача о запасных деталях
- •Задание 17* Модель станции технического обслуживания (сто)
- •Задание 19*
- •Задание 20
- •Задание 28
- •Литература
- •Содержание
- •Часть 1. Поиск управленческих решений
- •Часть 2. Имитационное моделирование
Часть 2. Имитационное моделирование
Оптимизация на имитационных моделях
137
objective:=Q_max+(l-KPD);
haltQ
Блок 1. (tv construction) Mean Time: 5; Standard Deviation: 3; Release Condition: 1; Beginning Effect: tag += 1;
Разветвитель 1.
Decision Type: Multiple Routing condition: technical control: 1; tv construction: 1;
ОчередЬ 2 (technical control queue)
Sorting Order: FIFO Entering Effect: q+=l; if q>Q_max then Q_max:=q; Departing Effect: q—=1;
Блок 2. (technical control)
Mean Time: 9; Standard Deviation: 6; Release Condition: Nck>0; (Вхождение в блок возможно, когда свободен хотя бы один контролер.)
Beginning Effect: Nck-=1; Launch Effect: Tsk:=Tsk+duration;
Системная переменная duration определяет время, в течение которого тэг будет находиться в блоке. Обычно системная переменная duration используется в поле Launch Effect. В данном примере эта переменная используется для определения общего полезного времени контролеров путем накопления интервалов времени, потраченных на контроль телевизионных приемников.
Ending Effect: Nck+=1;
Разветвитель 2.
Decision Type: Probabilistic Routing condition: repairing: 0,15; wraping:
0,85;
Очередь 3 (rapairing queue) Sorting Order: FIFO
Блок 3. (rapairing) Mean Time: 30; Standard Deviation: 20; Time Distribution: Rectangular Release Condition: State==0; Begining Effect: State—I; Ending Effect: State:=0;
Блок 4. (wraping) Release Condition: 1;
Внесем в календарь событий операторы присваивания начальных _ значений переменным MS- модели, оператор определения переменной objective и оператор остановки прогона (halt) по истечении 8 рабочих часов (480 мин.).
Рис. 2.40. Начальное содержимое календаря событий для модели технического
контроля изделий
Количество свободных контролеров Nek устанавливается равным общему количеству контролеров Nk (ситуация перед началом работы). Выполнение оператора присваивания (Nck:=Nk) планируется с небольшой задержкой (0.001) сразу после запуска модели (ниже поясняется необходимость такой задержки).
Функция objective вычисляется после определения KPD непосредственно перед завершением прогона. Структура этой функции ориентирована на поиск такого количества контролеров (Nk), которое обеспечивало бы, с одной стороны, минимальную длину очереди (Q_max), а с другой — эффективную работу контролеров (KPD, близкий к единице). В структуре формулы: objective:=Q_max+(l—KPD) оба этих фактора достигаются при поиске такого значения Nk, при котором objective достигает минимума.
Определенная таким образом функция objective и будет определять целевую функцию оптимизации модели.
Заметьте, что в отличие от целевой ячейки электронной таблицы определенная здесь целевая функция оптимизации имитационной модели не имеет аналитической зависимости от варьируемой переменной Nk.
Запуск процесса оптимизации связан с выбором пункта Optimize из меню Micro Saint {Execute —> Optimize). Результатом этого выбора будет запуск приложения OptQuest и открытие главного окна OptQuest.
Определение оптимизационной задачи
Прежде всего необходимо создать новый файл с расширением ОРТ или открыть существующий файл, связанный с оптимизируемой имитационной моделью (подпункт New или Open пункта главного меню File, соответственно, рис. 2.41). В дальнейшем в таком файле будут храниться параметры оптимизации.
При создании нового файла, для того чтобы определить оптимизационную задачу, необходимо:
1) выбрать изменяемые переменные из переменных имитационной модели;
138