Исследование операций в экономике
Построение графа состояний и переходов процесса функционирования систем массового обслуживания. Вычисление вероятности внесения вкладов частных лиц в сберегательный банк за любой промежуток времени. Схемы принятия решений в условиях неопределенности.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 12.01.2015 |
Размер файла | 118,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
12
Размещено на http://www.allbest.ru/
Исследование операций в экономике
Задача 1
массовый обслуживание граф вероятность
Индивидуальное задание по марковским цепям и модели СМО.
В многоканальной СМО с чистым ожиданием потери, связанные с наличием незавершенного производства, составляют C руб./час. Стоимость эксплуатации канала составляет D ед./час.
Построить граф состояний и переходов процесса функционирования СМО. Определить оптимальное количество каналов n opt , минимизирующее суммарные затраты, если входной поток заявок пуассоновский интенсивности . Время обслуживания распределено по показательному закону с параметром . Найти характеристики работы СМО при n opt.
4 |
||
3 |
||
C |
0,4 |
|
D |
2 |
Решение
Интенсивность обслуживания .
Интенсивность нагрузки каналов
.
При 2.
.
- вероятность отказа.
- средняя доля обслуженный заявок в системе (вероятность обслуживания).
- среднее число заявок, обслуженных в час.
Среднее число занятых каналов .
Затраты: .
Прибыль: 0,4 *0,4 - 2 *2 = -3,84(убытки)
При 3.
.
.
.
.
Среднее число занятых каналов
.
Затраты:
.
Прибыль: 0,56 * 0,4 -2 * 3 = -4,57 (убытки)
При увеличении числа каналов до трех вероятность отказа уменьшиться, пропускная способность уменьшиться. Прибыль уменьшиться. Увеличиться затраты на содержание.
Задача 2
Число вкладов частных лиц в сберегательный банк за любой определенный промежуток времени не зависит от начала этого промежутка, а зависит лишь от его продолжительности. Вклады в банк в любые два непересекающиеся промежутка времени делаются независимо. В промежутки времени достаточно малой длины вклады в банк поступают по одному. Средний интервал времени между двумя соседними вкладами равен 3-м часам. Найти вероятность, с которой:
1) за 2 дня в банк будет сделано 5 вкладов;
2) за день в банк не будет сделано ни одного вклада;
3) промежуток времени между двумя соседними вкладами составит меньше 3-х часов;
4) за 3 дня в банк будет сделан хотя бы один вклад.
Решение:
Интенсивность л = 1 (3 часа)
За промежутки времени возьмём1 день ф = 8
2 дня ф = 16
3 дня ф = 24
1) .
2) . .
3) Промежуток времени между соседними событиями Т.
F(T) = P(T<ф) = 1 - e-лф ;
P(T<4) = 1-0,018=0,982
4) .
Для к=1. Р(х(ф)>=1) = 1- e-лф ; P(x(24)>=1)=1-0,8*10-6?1
Задача 3
Построить максимальное (минимальное) остовное дерево для данного нагруженного графа.
в1 |
в2 |
в3 |
||||||||||||||||||
а1 |
а2 |
а3 |
а4 |
а5 |
а6 |
а7 |
а8 |
а9 |
а10 |
а11 |
а12 |
а13 |
а14 |
а15 |
а16 |
а17 |
а18 |
а19 |
а20 |
|
1 |
3 |
2 |
4 |
5 |
4 |
6 |
4 |
7 |
3 |
2 |
5 |
6 |
7 |
5 |
6 |
4 |
8 |
2 |
7 |
|
3 |
2 |
1 |
5 |
4 |
3 |
7 |
6 |
4 |
5 |
3 |
6 |
8 |
5 |
4 |
3 |
7 |
8 |
9 |
5 |
|
6 |
4 |
9 |
1 |
8 |
5 |
6 |
7 |
4 |
3 |
5 |
2 |
1 |
9 |
2 |
5 |
3 |
6 |
4 |
7 |
|
1 |
3 |
5 |
7 |
9 |
4 |
2 |
4 |
6 |
3 |
5 |
7 |
4 |
2 |
5 |
3 |
7 |
4 |
8 |
3 |
|
5 |
3 |
2 |
6 |
6 |
7 |
8 |
4 |
3 |
5 |
2 |
8 |
6 |
4 |
7 |
4 |
2 |
9 |
5 |
6 |
Решение задач 1 и 2.
а1 |
а2 |
а3 |
а4 |
а5 |
а6 |
а7 |
а8 |
а9 |
а10 |
а11 |
а12 |
а13 |
а14 |
а15 |
а16 |
а17 |
а18 |
а19 |
а20 |
|
1 |
3 |
5 |
7 |
9 |
4 |
6 |
7 |
4 |
3 |
5 |
2 |
1 |
9 |
5 |
6 |
4 |
8 |
2 |
7 |
1. Для нахождения путей минимальной длины из вершины x0 в x10 используем алгоритм Форда :
х0 |
х1 |
х2 |
х3 |
х4 |
х5 |
х6 |
х7 |
х8 |
х9 |
х10 |
||
0 |
0 |
|||||||||||
- |
1 |
3 |
5 |
7 |
7 |
7 |
9 |
12 |
11 |
14 |
Таким образом, минимальный путь:
х0-х1-х5-х8-х10, длиной 14.
2. Построим максимальное и минимальное остовное дерево для данного нагруженного графа. Для этого составим список рёбер в порядке возрастания и убывания весов графа:
х0х1 =1x5x6=1
х4х7 = 2х8х10=2
х0х2=3х3х6 = 3
х3х4=4х2х6 = 4х6х9 = 4
х0х3 = 5х3х7 = 5х5х8 = 5
x1x5=6х6х8 = 6
x0x4=7х2х5 = 7х9х10=7
х7х9=8
x1x2=9x6x7=9
Добавим рёбра из списка в граф так, чтобы не образовывалось циклов. Количество рёбер в полученном дереве должно быть (n-1) = 10.
Минимальное остовное дерево:
Максимальное остовное дерево:
Задание 4
Правила и схемы принятия решений в условиях неопределенности.
В таблице представлены варианты индивидуального задания, состоящего из одной задачи. Задача 1 составлена на основе упражнений 3.1-3.4, В условиях упражнений необходимо изменить исходные данные в зависимости от номера варианта.
Исходные данные
3.3
x=
4, 5, 6, 7, 8
В упражнениях 3.1 - 3.4 предлагаются четыре ситуации. В каждой из них используйте следующие правила:
1.Максимакса дохода
2.Максимина дохода
3.Минимакса возможных потерь
4.Максимина ожидаемого дохода
5.Миниума ожидаемых возможных потерь
Упражнение
Компания «Kirloy» выпускает очень специфичный безалкогольный напиток, который упаковывается в 40-пинтовые бочки. Напиток готовится в течение недели, и каждый понедельник очередная партия готова к употреблению. Однако в одно из воскресений всю готовую к продаже партию пришлось выбросить. Секретный компонент, используемый для приготовления напитка, покупается в небольшой лаборатории, которая может производить каждую неделю в течение полугода (так налажено производство) только определенное количество этого компонента. Причем он должен быть использован в кратчайший срок.
Переменные затраты на производство одной пинты напитка составляют 70 пенсов, продается она за 1,50 ф.ст. Однако компания предвидит, что срыв поставок приведет к потере части покупателей в долгосрочной перспективе, а следовательно, придется снизить цену на 30 пенсов.
За последние 50 недель каких-либо явных тенденций в спросе выявлено не было:
x |
Спрос на бочки в неделю |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
n |
Число недель |
5 |
10 |
15 |
10 |
10 |
1.Для того, чтобы определить, что нужно предпринять, используйте каждое из правил.
2.Исследуйте чувствительность: изменит ли увеличение продажной цены до 1,75 ф.ст. какое-либо из решений?
Составим платёжную матрицу.
Спрос Предложение |
4*5*40 |
5*10*40 |
6*15*40 |
7*10*40 |
8*10*40 |
max |
min |
|
800 |
2000 |
3600 |
2800 |
3200 |
||||
800 |
640 |
640 |
640 |
640 |
640 |
640 |
640 |
|
2000 |
400 |
1600 |
1600 |
1600 |
1600 |
1600 |
400 |
|
3600 |
400 |
1000 |
2880 |
1400 |
1600 |
2880 |
400 |
|
2800 |
400 |
1000 |
2240 |
2240 |
2240 |
2240 |
400 |
|
3200 |
400 |
1000 |
2560 |
1400 |
2560 |
2560 |
400 |
|
max |
640 |
1600 |
2880 |
2240 |
2560 |
Расчет ведется по формуле:
(если(предложение>спрос), то: спрос*0.5ф.ст.; иначе: предложение*0,8ф.ст.)
Для определения оптимальной стратегии используем следующие критерии:
1. Критерий максимакса дохода (крайний оптимум):
, то есть 3 стратегия.
2. Критерий максимина дохода (критерий Вальда, крайний пессимизм):
, то есть стратегии: 2, 3, 4, 5.
3. Критерий минимакса возможных потерь (критерий Сэвиджа):
Построим матрицу риска:
макс
0 |
960 |
2240 |
1600 |
1920 |
2240 |
|
240 |
0 |
1280 |
640 |
960 |
1280 |
|
240 |
600 |
0 |
840 |
960 |
960 |
|
240 |
600 |
640 |
0 |
320 |
640 |
|
240 |
600 |
320 |
840 |
0 |
840 |
, то есть 4 стратегия.
4. Критерий максимума ожидаемого дохода:
128 |
128 |
128 |
128 |
128 |
||
80 |
320 |
320 |
320 |
320 |
||
80 |
200 |
576 |
280 |
320 |
||
80 |
200 |
448 |
448 |
448 |
||
80 |
200 |
512 |
280 |
512 |
||
448 |
1048 |
1984 |
1456 |
1728 |
сумма |
, то есть 3 стратегия.
5. Критерий минимума ожидаемых потерь:
0 |
192 |
448 |
320 |
384 |
||
48 |
0 |
256 |
128 |
192 |
||
48 |
120 |
0 |
168 |
192 |
||
48 |
120 |
128 |
0 |
64 |
||
48 |
120 |
64 |
168 |
0 |
||
192 |
552 |
896 |
784 |
832 |
сумма |
, то есть 1 стратегия.
Таким образом, предпочтительной является стратегия 3.
Исследуем чувствительность: изменит ли увеличение продажной цены до 1,75 ф.ст. какое-либо из решений.
Для того, чтобы узнать изменения, составим платежную матрицу, учитывая новые условия.
Спрос Предложение |
4*5*40 |
5*10*40 |
6*15*40 |
7*10*40 |
8*10*40 |
max |
min |
|
800 |
2000 |
3600 |
2800 |
3200 |
||||
800 |
840 |
840 |
840 |
840 |
840 |
840 |
840 |
|
2000 |
600 |
2100 |
2100 |
2100 |
2100 |
2100 |
600 |
|
3600 |
600 |
1500 |
3780 |
2100 |
2400 |
3780 |
600 |
|
2800 |
600 |
1500 |
2940 |
2940 |
2940 |
2940 |
600 |
|
3200 |
600 |
1500 |
3360 |
2100 |
3360 |
3360 |
600 |
|
max |
840 |
2100 |
3780 |
2940 |
3360 |
Расчет ведется по формуле:
(если(предложение>спрос), то:спрос*0.75ф.ст.;иначе:предложение*1,05ф.ст.)
Для определения оптимальной стратегии используем следующие критерии:
6. Критерий максимакса дохода (крайний оптимум):
, то есть 3 стратегия.
7. Критерий максимина дохода (критерий Вальда, крайний пессимизм):
, то есть стратегии: 2, 3, 4, 5.
Увеличение продажной цены до 1,75 ф.ст. не изменит какое-либо из решений
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Понятие и критерии оценивания системы массового обслуживания, определение ее типа, всех возможных состояний. Построение размеченного графа состояний. Параметры, характеризующие ее работу, интерпретация полученных характеристик, эффективность работы.
контрольная работа [26,2 K], добавлен 01.11.2010Классификация систем массового обслуживания. Исследование стационарного функционирования однолинейной СМО с ограниченным числом мест для ожидания и моделирование ее работы в среде Maple. Вычисление характеристик стационарного функционирования систем.
курсовая работа [561,7 K], добавлен 13.04.2015Общие понятия теории массового обслуживания. Особенности моделирования систем массового обслуживания. Графы состояний СМО, уравнения, их описывающие. Общая характеристика разновидностей моделей. Анализ системы массового обслуживания супермаркета.
курсовая работа [217,6 K], добавлен 17.11.2009Статистические модели принятия решений. Описание моделей с известным распределением вероятностей состояния среды. Рассмотрение простейшей схемы динамического процесса принятия решений. Проведение расчета вероятности произведенной модификации предприятия.
контрольная работа [383,0 K], добавлен 07.11.2011Применение теории игр для обоснования и принятия решений в условиях неопределенности. Цель изучения систем массового обслуживания, их элементы и виды. Сетевые методы планирования работ и проектов. Задачи динамического и стохастического программирования.
курсовая работа [82,0 K], добавлен 24.03.2012Теория статистических решений как поиск оптимального недетерминированного поведения в условиях неопределенности. Критерии принятия решений Лапласа, минимаксный, Сэвиджа, Гурвица и различия между ними. Математические средства описания неопределенностей.
контрольная работа [66,0 K], добавлен 25.03.2009Построение экономических и математических моделей принятия решений в условиях неопределенности. Общая методология оптимизационных задач, оценка преимуществ выбранного варианта. Двойственность и симплексный метод решения задач линейного программирования.
курс лекций [496,2 K], добавлен 17.11.2011Марковские цепи с конечным числом состояний и дискретным временем, с конечным числом состояний и непрерывным временем и работа с ними. Основные понятия и классификация систем массового обслуживания, их типы и отличия. Сущность метода Монте-Карло.
дипломная работа [581,9 K], добавлен 25.08.2009Построение конструктивных моделей для стохастических систем с конечным множеством дискретных состояний. Анализ влияния среднего времени взимания дорожных сборов на длительность переходного процесса. Построение структурно-функциональной схемы системы.
курсовая работа [656,8 K], добавлен 27.05.2014Функциональные характеристики системы массового обслуживания в сфере автомобильного транспорта, ее структура и основные элементы. Количественные показатели качества функционирования системы массового обслуживания, порядок и главные этапы их определения.
лабораторная работа [16,2 K], добавлен 11.03.2011