Фрагмент для ознакомления
2
по теме «Управление запасами».
1. В классической модели Вильсона управления запасами даны значения параметров:
интенсивности спроса = 1 (т / день),
платы за доставку g = 450 (руб.),
платы за хранение s = 4 (руб. / (т - день).
Найдите объем партии поставки по формуле квадратного корня.
Решение.
Формула квадратного корня имеет вид:
Q0 = √ 2µg/s
Q0 = √2·1·450/4=√225= 15
Ответ: Объём партии поставки по формуле квадратного корня классической модели управления запасами Вильсона составит 15 тонн.
2. В условиях задачи 1 вычислите превышение (абсолютное и относительное (в %)) общих и средних издержек за Т = 25 дней в плане Вильсона (найденном на основе формулы квадратного корня) по сравнению с оптимальным планом.
Решение.
Оптимальный план поставки - это напряженный план, в котором объемы всех поставок равны Q opt.. Множество допустимых значений для Q имеет вид:
{µƬ/ n · n = 1,2,….} = {25; 25:2;25:3; 25:4} = {25; 12,5; 8,33; 6,25},
Следовательно, Q1 =6,25 Q2 =8,33
ƒ1(Q) =1· 450/Q +4Q/2 = 450/Q + 2Q, то
ƒ1(Q1) =ƒ1(6,25) = 450/6,25 + 2· 6,25 = 72 + 12,5 = 84,5
ƒ1(Q2) = ƒ1(8,33) = 450/8,33 + 2· 8,33 = 54,02 + 16,66 = 70,68
Поскольку ƒ1(Q2) < ƒ1(Q1) ,то Qopt = Q2 = 8,33 , т.е. оптимальным является напряженный план с тремя зубцами. Для плана с Q = Q0 интервал между поставками составляет Q0/µ = 15/1 = 15 дней, следовательно партии придут в моменты t0 = 0; t1 =15, а следующая партия придёт за пределами горизонта
по теме "Анализ экспертных упорядочений"
3. Эксперты Упорядочения
4. Задана выборка:
11 20 30 31 22 18 17 25 28 29
105 106 7 03 04 2 7 9 0 2
по теме "Непосредственный анализ статистических данных"
5. Ответьте на вопросы теста:
1. Производство электроэнергии в 2020 г. по сравнению с 1990 г.:
А) увеличилось; Б) осталось на том же уровне; В) уменьшилось.
Фрагмент для ознакомления
3
Литература.
1. Орлов А.И. Математические методы теории классификации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2014. - №01(095). С. 423 - 459. - IDA [article ID]: 0951401023. - Режим доступа: http://ei.kubagro.ru/2014/01/pdf/23.pdf
2. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 672 с.
3. Орлов А. И. Математические методы исследования и диагностика материалов // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2003. - Т.69. № 3. -
С.53-64.
4. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Я. Вапника. - М.: Наука, 1984. - 816 с.
5. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания: учеб. для вузов. -
М.: Высшая школа, 1984. - 208 с.
6. Орлов А.И. Ядерные оценки плотности в пространствах произвольной природы // Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. - Пермь: Пермский госуниверситет, 1996. - С.68-75.
7. Толчеев В.О. Модифицированный и обобщенный метод ближайшего соседа для классификации библиографических текстовых документов // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2009. - Т.75. № 7. - С.63-70.
8. Алексеевская М.А., Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Мартынов И.В., Ротвайн И.М., Саблин В.М. Прогнозирование исхода мелкоочагового инфаркта миокарда с помощью программы узнавания // Кардиология. - 1977. - Т.17, № 7. - С.26-71.
9. Гельфанд И.М., Губерман Ш.А., Сыркин А. Л., Головня Л.Д., Извекова
М.Л., Алексеевская М.А. Прогнозирование исхода инфаркта миокарда с помощью программы «Кора-3» // Кардиология. - 1977. - Т.17, № 6. - С.19-23.
10. Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки о совместной работе математиков и врачей (2-е, дополненное издание). - М. УРСС, 2004. - 320 с.
11. Фишер Р.Э. Использование множественных измерений в задачах таксономии // Современные проблемы кибернетики. - М.: Знание, 1979. С. 6 - 20. (Fisher
R.A. The use of multiple measurements in taxonomic problems. - Ann. Eugenics, 1936, September, v.7, 179 - 188.)
12. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. - М.: ГИФМЛ, 1963. - 500 с.
13. Орлов А.И. Некоторые вероятностные вопросы теории классификации // Прикладная статистика. Ученые записки по статистике, т.45. - М.: Наука, 1983. - С.166-179.
14. Большев Л.Н. Избранные труды. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Наука, 1987. - 286 с.
15. Круопис Ю. О проверке многих простых гипотез // Тезисы докладов Второй Вильнюсской международной конференции по теории вероятностей и математической статистике: Том 1. - Вильнюс, 1977. - С.207-209.
http://ej.kubagro.ru/2014/05/pdf/02.pdf
Научный журнал КубГАУ, №99(05), 2014 года
16. Фомин А.С. Векторный критерий качества распознавания // Автоматика и телемеханика. - 1978. №3. - С.131-136.
17. Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. - М.: Знание, 1980. - 62 с.
18. Боровков А.А. Математическая статистика. - М.: Лань, 2010. - 704 с.
19. Орлов А.И. Прогностическая сила как показатель качества алгоритма диагностики. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвуз. сб. науч. тр. Вып.23. - Пермь: Перм. гос. нац. иссл. ун-т, 2011. - С. 104-116.
20. Орлов А.И. О развитии математических методов теории классификации // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2009. - Т.75. № 7. - С.51-63.