Файл: Разработка регламента выполнения процесса "Складской учет" (Склады и их виды).pdf

Это связано с тем, что при реализации методов линейного программирования требуется выполнять многочисленные последовательные арифметические операции. Ошибка в одном действии приводила к неверному результату и поиску верного решения путём повторного утомительного расчёта. .9.2 Виды транспортных задач Транспортная задача - математическая задача линейного программирования оптимального распределения однородных объектов из аккумулятора к приемникам с минимизацией затрат на перемещение. Транспортная задача в которой имеет место равенство называется закрытой и может быть решена как задача линейного программирования. Если уравнение баланса не выполняется, то транспортная задача называется открытой. Для решения такой задачи ее сводят к закрытой путем ввода или фиктивного потребителя или фиктивного поставщика. Решение транспортной задачи состоит из нескольких этапов: первоначальное распределение поставок (метод северо-западный) улучшение первоначального плана методом потенциалов. К задачам транспортной логистики относятся: выбор вида и типа транспортных средств; совместное планирование транспортного процесса со складским и производственным процессами; совместное планирование транспортных процессов на различных видах транспорта (в случае смешанных перевозок); определение рациональных маршрутов доставки. Можно сказать, что основная задача транспортной логистики - перемещение требуемого количества товара в нужную точку оптимальным маршрутом за требуемое время и с наименьшими издержками. При этом очень большое значение имеет выбор транспортных средств. В некоторых случаях он может представлять основную задачу. Решение такой задачи выполняется с учетом следующих данных: базисных условий поставки; характера груза - его консистенции, веса, объема, габаритов и т.д.; количества отправляемых партий груза; места нахождения точки, в которую должен быть доставлен груз, его погодных, климатических, сезонных характеристик; расстояния, на которое должен быть доставлен груз; ограничений скорости перевозки груза; ценности груза; близости расположения точки доставки груза к железнодорожной сети, магистральным автомобильным дорогам, морским и речным портам и т.д. Большое место в транспортной логистике занимают задачи составления маршрутов, которые позволяют до минимума сократить пробег транспортных средств или затраты на перевозку грузов.

Данные задачи, с математической точки зрения, являются прикладными задачами линейного программирования. Для их решения применяются различные методы. Заложенные в Excel математические методы и алгоритмы обеспечивают успешное решение таких задач. .9.3 Способы решения транспортных задач

Решение задач симплекс-методом Симлекс-метод - это характерный пример итерационных вычислений, используемых при решении большинства задач оптимизации. В вычислительной схеме симплекс-метода реализуется упорядоченный процесс, при котором, начиная с некоторой исходной допустимой угловой точки (обычно начало координат), осуществляются последовательные переходы от одной допустимой экстремальной точки к другой до тех пор, пока не будет найдена точка, соответствующая оптимальному решению.имплекс-метод имеет следующий вид: F=c1·x1+c2·x2+c3·x3>max a11·x1+a12·x2+a13·x3≤b1 a21·x1+a22·x2+a23·x3≤b2 a31·x1+a32·x2+a33·x3≤b3 x1≥ 0; x2≥ 0; x3≥ 0; Чтобы преобразовать неравенства в равенства, вводят неотрицательные переменные x4≥0; x5≥0; x6≥0. Тогда получаем систему уравнений: ·x1+a12·x2+a13·x3+x4=b1 a21·x1+a22·x2+a23·x3+x5=b2 a31·x1+a32·x2+a33·x3+x6=b3 x1≥0;x2≥0;x3≥ 0;x4≥0;x5≥0; x6≥0 Они определяют пересечение трех плоскостей в 6-ти мерном пространстве. Поскольку линейные функции не имеют локальных экстремумов, то экстремум целевой функции может быть только на границе, определяемой неравенствами x1≥0;x2≥0;x3≥0;x4≥0;x5≥0;x6≥0.

На этой границе три из шести переменных равны нулю. Значения остальных, которые называются базисом, получаются из решения системы уравнений. Решение симплекс методом выполняется в два этапа: Выбирается начальный базис. В данном случае это x4=b1,x5=b2,x6=b3 (при этом x1=0;x2=0;x3=0). Выполняется поиск решения в симплекс таблице. Если базис не дает оптимального решения, выбирается новый базис, составляется новая симплекс таблица до получения оптимального решения.

Для упрощения процесса решения исходные данные задачи линейного программирования при решении ее симплекс-методом записываются в специальные симплекс-таблицы. Все дополнительные переменные мы приняли как базисные, а исходные переменные как небазисные (дополнительные записаны в первый столбец симплекс-таблицы, а исходные в первую строку). При каждой итерации элементы симплекс-таблицы пересчитывают по определенным правилам.

В случае если в исходной задаче необходимо найти минимум - знаки коэффициентов целевой функции F меняются на противоположные a0,n=-a0,n. Знаки коэффициентов ограничивающих условий со знаком "≥" так же меняются на противоположные. В случае если условие содержит знак "≤" - коэффициенты запишутся без изменений. Шаг 1. Составляем симплексную таблицу, соответствующую исходной задаче x1x2...xn-1xnbF-a0,1-a0,2...-a0,n-1-a0,n-b0xn+1a1,1a1,2...a1,n-1a1,nb1xn+2a2,1a2,2...a2,n-1a2,nb2.....................xn+mam,1am,2...am,n-1am,nbm Шаг 2. Проверка на допустимость. Проверяем на положительность элементы столбца b (свободные члены), если среди них нет отрицательных, то найдено допустимое решение (решение соответствующее одной из вершин многогранника условий) и мы переходим к шагу 2. Если в столбце свободных членов имеются отрицательные элементы то выбираем среди них максимальный по модулю - он задает ведущую строку k. В этой строке так же находим максимальный по модулю отрицательный элемент ak,l- он задает ведущий столбец - l и является ведущим элементом^[13].

Переменная, соответствующая ведущей строке исключается из базиса, переменная соответствующая ведущему столбцу включается в базис. Пересчитываем симплекс-таблицу согласно правилам. Если же среди свободных членов есть отрицательные элементы - а в соответствующей строке - нет то условия задачи несовместны и решений у нее нет. Если после перерасчета в столбце свободных членов остались отрицательные элементы, то переходим к первому шагу, если таких нет, то ко второму. Шаг 3. Проверка на оптимальность.

На предыдущем этапе найдено допустимое решение. Проверим его на оптимальность. Если среди элементов симплексной таблицы, находящихся в строке F (не беря в расчет элемент b0- текущее значение целевой функции) нет отрицательных, то найдено оптимальное решение. Если в строке F есть отрицательные элементы то решение требует улучшения. Выбираем среди отрицательных элементов строки F максимальный по модулю (исключая значение функции b0) ,l=min{a0,i} - столбец в котором он находится будет ведущим. Для того, что бы найти ведущую строку, находим отношение соответствующего свободного члена и элемента из ведущего столбца, при условии, что они неотрицательны. /ak,l=min {bi/ai,l}при ai,l>0, bi>0 - cтрока, для которой это отношение минимально - ведущая. Элемент ak,l- ведущий (разрешающий). Переменная, соответствующая ведущей строке (xk) исключается из базиса, переменная соответствующая ведущему столбцу (xl) включается в базис.

Пересчитываем симплекс-таблицу по формулам. Если в новой таблице после перерасчета в строке F остались отрицательные элементы переходим к шагу 3. Если невозможно найти ведущую строку, так как нет положительных элементов в ведущем столбце, то функция в области допустимых решений задачи не ограничена - алгоритм завершает работу. Если в строке F и в столбце свободных членов все элементы положительные, то найдено оптимальное решение. Правила преобразований симплексной таблицы. При составлении новой симплекс-таблицы в ней происходят следующие изменения: Вместо базисной переменной xkзаписываем xl; вместо небазисной переменной xl записываем xk. ведущий элемент заменяется на обратную величину ak,l'= 1/ak,l все элементы ведущего столбца (кроме ak,l) умножаются на -1/ak,l все элементы ведущей строки (кроме ak,l) умножаются на 1/ak,l оставшиеся элементы симплекс-таблицы преобразуются по формуле ai,j= ai,j- ai,l xak,j/ ak,l.

Таким образом, транспортные задачи позволяют производителям эффективно использовать все ресурсы при минимальных затратах на транспортировку товаров. Такая проблема берет свое начало ещё в 1781 г. Ею занимались Гаспар Монже и Л.В. Канторович.

Стоит также отметить, что транспортная задача - это математическая задача линейного программирования, которая оптимально распределяет однородные объекты из аккумулятора к приемникам с минимизацией затрат на перемещение. Решение такой задачи проходит в несколько этап, при этом необходимо иметь ряд особых данных. Существует также множество методов решения транспортной задачи, но основным и общепринятым является симплекс-метод.

Он обладает рядом особенностей и осуществляется в 3 основных шага: составление симплексной таблицы, проверка на допустимость и проверка на оптимальность. . Постановка и решение транспортной задачи Фирма "Х" производит поставку продуктов питания для школ со складов А1, А2, А3, А4 в школы 1, 2, 3, 4 в количестве 190, 250, 210, 300 единиц продуктов питания. При заданных стоимостях перевозок составьте оптимальный план перевозок? Рассчитайте минимальные транспортные затраты на транспортировку продуктов питания в школы?

Стоимость доставки единицы груза из каждого склада в школы задана таблицей тарифов. Посчитаем число занятых клеток по формуле: +n-1, где m - количество складов, а n - количество школ; +4-1=8, следовательно, опорный план является невырожденным.

Проверим оптимальность опорного плана. Найдем предварительные потенциалы ui и vj по занятым клеткам в таблице, в которых +Vj=Cij. Составим вспомогательную рабочую матрицу затрат.

Она строится из исходной матрицы издержек путем переноса только тех ячеек pij, которые соответствуют заполненным клеткам транспортной таблицы. Остальные ячейки остаются пустыми. Кроме того, введем вспомогательный столбец, в который занесем значения U1…Un (U - это же m - число складов) и вспомогательную строку, в которую занесем значения неизвестных V1…Vn (v - это же n - число потребителей).

Эти переменные должны удовлетворять линейную систему уравнений: +Vj=Aij Предположим, что U1=0, тогда: 1. V1=U1+A1,1; V1=0+2; V1=2; . U2=V1-A2,1; U2=2-3; U2=-1; . V2=U2+A2,2; V2=-1+3; V2=2; . U3=V2-A3,2; U3=2-1; U3=1; . V3=U3+A3,2; V3=1+2; V3=3; . U4=V3-A4,3; U4=3-1; U4=2; . V4=U4+A4,4; V4=2+4; V4=6; . U5=V4-A5,4; U5=6-0; U5=6; Составляем рабочую таблицу затрат: Школа 1Школа 2Школа 3Школа 4UiСклад A120Склад A233-1Склад А3121Склад А4142Склад А506Vj2236 Переносим данные опорного плана в ячейки А1,1-А5,4. Школа 1Школа 2Школа 3Школа 4UiСклад A125450Склад A23336-1Склад А351271Склад А464142Склад А500006Vj2236 Составляем матрицу затрат Сi,j по формуле: Ci,j=Ui+Ai,j-Vj. Сi,j= Из всех отрицательных чисел выбираем наибольшее по модулю, так как воздействие этого числа на затраты является максимальным. В нашем случае это число находится в ячейке А1,4. Отметим в транспортной таблице ячейку А1,4 знаком "+".

Остальные занятые ячейки в этой строке знаком "-", таким образом, чтобы в каждой строке получился и "+", и "-", т.е. все помеченные клетки должны образовывать цикл. Определяет минимум min из всех элементов, помеченных знаком "-", и выбирает одну ячейку, где этот минимум достигается. В нашем случае такой является А2,2. Значение min при этом равно 50. В ячейку А1,4 записываем значение min, ячейка А2,2 остается пустой.

В остальных ячейках, помеченных знаком "+" или "-" значение min либо складывается, либо вычитается. Находим значения Ui и Vj. Результат заносим в новую таблицу. Школа 1Школа 2Школа 3Школа 4UiСклад A125450Склад A23336-1Склад А351270Склад А464141Склад А500005Vj2125 Составляем матрицу затрат Сi,j. Сi,j= Так как матрица затрат не содержит отрицательных чисел, найденный план перевозок является оптимальным. Находим Fmin. Fmin=2*100+5*50+3*90+1*250+2*40+1*170+4*130+0*120;=00+250+270+250+80+170+520;=1740. 2.2 Решение с помощью MS Excel.

Для решения транспортной задачи для фирмы "Х" использовались электронные таблицы MS Excel. Порядок выполнения действий приведен ниже: 1. Создаем таблицу с условиями задачи. 2. Рядом создаем еще одну таблицу, в которую будут занесены данные, после выполнения команды "Поиск решения".

Во второй таблице с помощью формулы " СУММ (...) " выполняем подсчет запасов и потребностей. 3. С помощью функции "Поиск решения" выполняем подсчет транспортных расходов с указанием некоторых ограничений. Ряд ограничений приведен в самой функции "Поиск решения" в поле "Ограничения". . В функцию "Поиск решения" заносятся данные целевой ячейки (в работе ячейка имеет адрес H11), устанавливается стремление функции к минимальному значению, вводятся ограничения и нажимается кнопка "Выполнить", после чего пустая таблица заполняется данными.

В ячейке H11 указана формула " СУММПРОИЗВ(B4:E8; H4:K8) " которая позволяет сложить и перемножить массивы данных ячеек "В4-Е8" и "Н4-К8". . В итоге при правильной последовательности всех действий был получен итог: Минимальными транспортными затратами на перевозку продуктов в школы 1, 2, 3, 4 со складов А1, А2, А3, А4 для фирмы "Х" является 1740 у.е. Заключение Склады играют значительную роль в производстве. Ведь каждой организации необходимо иметь складское помещение для достижения эффективности работы организации. Кроме этого, необходимо наличие автоматизированных систем складского учета товара, чтобы увеличить производительность и минимизировать затраты. Стоит отметить, что склад - это здания (сооружения) и разнообразные устройства, которые предназначены для приемки, размещения и хранения товаров. В складах выполняются операции по приемке, сортировке, хранению, фасовке и отпуску товаров. Существует множество классификаций складов, различных по характеристикам. Кроме этого склад обладает большим количеством функций, которые позволяют производителям и потребителям эффективно взаимодействовать друг с другом, зачастую использование складских помещений существенно облегчает весь логистический процесс. Безусловно, для любых складов характерно существование множества операций. Они реализуются в процессе его работы (погрузка, перемещение внутри склада, разгрузка, упаковка, отбор и комплектации груза). И, конечно же, все эти операции должны быть контролируемы, и отвечали единым стандартам и требованиям.