intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Môn: Thực hành quản trị trên máyI. QUÁ TRÌNH GIẢI QUYẾT MỘT BÀI TOÁN TRÊN

Chia sẻ: Thao Thao | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

121
lượt xem
7
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Môn: Thực hành quản trị trên máy I. QUÁ TRÌNH GIẢI QUYẾT MỘT BÀI TOÁN TRÊN MÁY TÍNH BÀI 5 1 Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Xác định vấn đề  Một câu / mệnh đề ngắn gọn, rõ ràng về cái gì cần giải quyết ng n trườ t? Đi đế h nhấ nhan rường t? Đến t ẻ nhấ ờn g r rư Đến t Đến trường bằng phương tiện gì là rẻ nhất ? trườ bằ tiệ gì nhấ 2 4 1 Môn: Thực hành quản trị trên máy Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Quá trình giải quyết bài toán trên máy...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Môn: Thực hành quản trị trên máyI. QUÁ TRÌNH GIẢI QUYẾT MỘT BÀI TOÁN TRÊN

  1. Môn: Thực hành quản trị trên máy I. QUÁ TRÌNH GIẢI QUYẾT MỘT BÀI TOÁN TRÊN MÁY TÍNH BÀI 5 1 Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính  Một câu / mệnh đề Xác định vấn đề ngắn gọn, rõ ràng về cái gì cần giải quyết ng n trườ Đi đế t? h nhấ nhan rường t? Đến t ẻ nhấ ờn g r rư Đến t Đến trường bằng phương tiện gì là rẻ nhất ? ườ gì 2 4 1
  2. Môn: Thực hành quản trị trên máy Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Mô hình – sự mô tả, biểu Thành phần của mô hình Xác định vấn đề Xác định vấn đề diễn một cách đơn giản Lập mô hình Lập mô hình của các sự vật, hiện C = x1c1 + x2c2 + x3c3  min tượng phức tạp. Hàm "a simplified description and Biến quyết mục tiêu 2 chức năng: representation of a complex định, ngoài ngoà entity or process". • Đơn giản hóa (trừu Mô hình tượng hóa) x2 • Phương tiện lựa chọn x1 Các phương xi Є {0, 1} trình quan hệ trì Chính sách, Chí sá c1 =  $ vé ràng buộc c2 = xe + nước + $gửi xe c3 = xe + nón + $xăng + $gửi xe + $BH + … 5 7 Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Mô hình bài toán quy hoạch tuyến tính Hàm mục tiêu Xác định vấn đề Z(x) = CX  min/max/const Mô hình toán học Lập mô hình Hệ ràng buộc Y  F K , L  AK a Lb AX Θ B ; ràng buộc quản lý (=, ≥, ≤) Mô hình vật lý X≥0 ; ràng buộc tự nhiên Mô hình khái niệm (mô hình sơ đồ): 6 8 2
  3. Môn: Thực hành quản trị trên máy Lập mô hình Lập mô hình Bước 1: Xác định và đặt tên biến Bước 3: Xác định các hệ ràng buộc Biến quyết định: nhà quản lý lựa chọn “kiểm soát Các hạn chế, ràng buộc ảnh hưởng đến việc ra được” để đạt mục tiêu quản lý quyết định của nhà quản lý. Biến ngoài: “ảnh hưởng nhưng không kiểm soát Biểu diễn dưới dạng hệ phương trình/ bất phương được”  tham số bài toán trình tuyến tính Biến trung gian: làm rõ ý nghĩa hơn bài toán AX Θ B X≥0  Phải đặt tên cho các biến Lưu ý: Ràng buộc tự nhiên: giá trị không âm, số Ví dụ: x1 – chọn xe đạp; nguyên, chọn/không chọn … c1 – chi phí đi xe đạp, Ví dụ: xi ≥ 0 (i=1,n); xi nguyên; Xi Є {0, 1} v – giá vé xe bus …. 9 11 Lập mô hình Bài tập: mô hình bài toán điểm hòa vốn (BEP) Bước 2: Xác định mục tiêu  hàm mục tiêu Mục tiêu: kết quả tổ chức mong muốn. Ví dụ lợi Biến quyết định Hàm mục tiêu Q : sản lượng nhuận, chi phí, khách hàng, thời gian … P : lợi nhuận Tham số P = TR – TC = 0  biểu diễn dưới dạng hàm mục tiêu f : định phí Phương trình quan hệ v : biến phí đơn vị Z(x) = CX  min/max/const TR = r . Q r : giá bán đơn vị TC = f + VC Biến trung gian TC : Tổng chi phí VC =v.Q TR : Doanh thu Ví dụ: Cực đại hóa lợi nhuận 0 Q Lợi nhuận = Z(x) = c1x1 + c2x2 + c3x3  max Ví dụ: Cực tiểu hóa chi phí Giải: P = r.Q – (v.Q + f) = Q.(r – v) – f P = QBE(r – v) – f = 0 (hòa vốn) Chi phí = Z(x) = c1x1 + c2x2 + c3x3  min  QBE = f / (r – v) 10 12 3
  4. Môn: Thực hành quản trị trên máy Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Yêu cầu: Tìm lời giải tối ưu. Xác định vấn đề Xác định vấn đề Khả thi • Thu thập đầy đủ, chính Lập mô hình Lập mô hình xác Tối ưu • Tổ chức “thân thiện” Tổ chức dữ liệu Tổ chức dữ liệu e Out arbag Tìm lời giải G Nguồn: ge In Garba ” • Báo cáo của cơ quan “GIGO Những khó khăn về lời giải • Phỏng vấn trực tiếp • Khó hiểu đối với nhà quản lý • Phiếu thăm dò ý kiến • Các mô hình toán thường chỉ có • Đo đạc hay đo đếm để lấy mẫu trực tiếp • Dùng các phương pháp thống kê  các thông số cần thiết một lời giải duy nhất  hạn chế lựa chọn 13 15 Ví dụ: tổ chức dữ liệu BEP Công cụ Goal Seek … 1. Ra lệnh Tools, Goal a Seek … b 2. Khai báo ô c Giá trị gốc a. Hàm mục tiêu Biến quyết định b. Giá trị (giá trị hằng) c. Biến quyết định Phương trình 3. Nhấn OK  kết quả trả về tại vị trí hàm Quan hệ mục tiêu Hàm mục tiêu How to How to (công thức) 14 16 4
  5. Môn: Thực hành quản trị trên máy Công cụ Solver … Khai báo ràng buộc 1. Ra lệnh Tools, Solver … 1. Click nút Add trong cửa sổ Solver Parameter 2. Khai báo hàm mục tiêu, giá trị, biến quyết định, 2. Nhập ràng buộc trong cửa sổ Add constraints hệ ràng buộc, các tùy chọn 3. Click nút Add để chấp nhận 3. Nhấn Solve a b c d How to 17 19 Lưu ý Nhập ràng buộc $C$5:$C$9
  6. Môn: Thực hành quản trị trên máy Solver options Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính Đánh giá độ ổn định của Assume Linear Model Xác định vấn đề lời giải đối với dữ liệu và tùy chọn để tăng tốc Lập mô hình mô hình. độ giải bài toán khi tất cả quan hệ trong mô Dữ liệu: dùng nhiều nguồn Tổ chức dữ liệu hình là tuyến tính. khác nhau Tìm lời giải Mô hình: Phân tích độ del nhạy  khi nào phải Mo ive Thử nghiệm lời giải ear điều chỉnh mô hình khi t hớ e Lin -Nega N um “input” thay đổi on Ass me N Assume Non-Negative giả định u Ass tất cả các biến là không âm. 21 23 Bài tập: Solver vs Goal Seek What–If, công cụ Data, Table Giống nhau Công cụ data table cho biết việc thay đổi các giá trị trong công thức sẽ ảnh hưởng ra sao đến kết quả • ?? của công thức • ?? Công cụ phân tích What–If Khác nhau Nếu lãi suất Goal Seek Solver thay đổi How to 22 24 6
  7. Môn: Thực hành quản trị trên máy One-variable data tables Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính D2 chứa công thức Đánh giá những ảnh 1.Tổ chức vùng dữ liệu D2:E5 Xác định vấn đề =PMT(B3/12,B4,-B5) hưởng, hậu quả có thể 2.Chọn vùng D2:E5 Lập mô hình 3.Ra lịnh Data,ếTable tham chiếu đ n B3 phát sinh khi thực hiện giải pháp. 4.Khai báolãi suất thay đổi cell What–If Column input ? Tổ chức dữ liệu Thay đổi hoạt động của toàn bộ đơn vị? Tìm lời giải  Ảnh hưởng đến ai? Thử nghiệm lời giải Như thế nào? Tốt hay xấu? Phân tích kết quả 25 27 Two-variable data tables Quá trình giải quyết bài toán trên máy tính 1.Tổ chứa công thữ c ệu D2:G5 D2 chức vùng d ứ li Đưa giải pháp mới vào sử Xác định vấn đề =PMT(B3/12,B4,-B5) dụng hay không? 2.Chọn vùng D2:G5 Lập mô hình 3.Ra lịnhchiếu đến B3 và B4. tham Data, Table Nguyên nhân thất bại: 4.Khai báo lãi suất và kỳ hạn thay đổi? What–If Row/Column input cell • Không được ủng hộ của Tổ chức dữ liệu người dùng. Tìm lời giải • Không theo dõi điều chỉnh kịp thời. Thử nghiệm lời giải Phân tích kết quả Ra quyết định 26 28 7
  8. Môn: Thực hành quản trị trên máy 1.2 Lập mô hình Bước 1: xác định các biến – Biến quyết định – Biến ngoài II. Một số mô hình thông dụng – Biến trung gian Bước 2: Xác định hàm mục tiêu Z = ??  ?? Bước 3: Xác định hệ ràng buộc – Ngân sách quảng cáo ?? – Ràng buộc tự nhiên Ai  0 (i = 1,4) 31 1. Mô hình quảng cáo và lợi nhuận 2. Mô hình bài toán qui hoạch tuyến tính 1.1 Phát biểu bài toán Tìm các phần tử x1, x2, …, xn sao cho Hàm mục tiêu Z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn  min / max Hàm cầu: Q= 35.c.(a+3000)0,5 Điều kiện ràng buộc AX = B như sau Giả sử a11x1 + a12x2 … +a1nxn = b1 • Giá bán 40$/SP; giá mua 24$/SP a21x1 + a22x2 … +a2nxn = b2 • lương NV = 8000$/quí 1, 2 và tăng lên 9000$/quí 3, 4 … • chi quản lý = 15% doanh thu am1x1 + am2x2 … +amnxn = bm Yêu cầu: xác định chi phí quảng cáo để lợi Điều kiện khả thi: nhuận lớn nhất xi  0 và bi  0 với (i = 1..n) How to 30 32 8
  9. Môn: Thực hành quản trị trên máy Bài toán lựa chọn Tổ chức dữ liệu A B phương án sản xuất C x1 x2 x3 1 Pkiện 1 1 450 1 Pkiện 2 250 2 2 Pkiện 3 Định mức vật tư 1 800 1 Pkiện 4 1 450 75x 1 2 50x 2 1 Pkiện 5 35 x 3 1 How to 600 33 35 Bài tập nhóm – Lập mô hình (10’) Giải Gọi x1, x2, x3 là lượng sản phẩm A, B, C tương ứng cần sản xuất để cho Lợi nhuận Z = 75x1 + 50x2 + 35x3  max Với các ràng buộc như sau ≤ 450 x1 + x2 ≤ 250 x1 ≤ 800 2x1 + 2x2 +x3 ≤ 450 x1 + x2 ≤ 600 2x1 + x2 +x3  0 với (i = 1..n) xi Nhớ Assume Linear Model và Assume Non-Negative và Non- 34 36 9
  10. Môn: Thực hành quản trị trên máy Answer Report Limits Report 37 39 Sensitivity Report 3. Bài toán vận tải B1 B2 B3 45 t 90 t 110 t Kho A1 40 t 12$/t 10$/t 10$/t x11 x12 x13 4$/t 5$/t 8$/t Kho A2 x21 x22 x23 75 t 3$/t 8$/t 6$/t Kho A3 60 t x31 x32 x33 Kho A4 8$/t 8$/t 12$/t 70 t x41 x42 x43 38 40 10
  11. Môn: Thực hành quản trị trên máy Mô hình bài toán vận tải Tìm PA vận tải X=[xij] (i=1,m)(j=1,n) sao cho 1) Hàm mục tiêu TC = ∑∑Cij.xij  min 2) Hệ ràng buộc ∑xij = ai (i=1,m); phân phối hết hàng Tham khảo Solver options ∑xij = bj (j=1,n); thỏa mãn đủ nhu cầu ∑ai = ∑bj (i=1,m)(j=1,n); cung cầu cân bằng xij ≥ 0 (i=1,m) (j=1,n); ràng buộc tự nhiên 41 Tố chức dữ liệu Solver options Max Time Thời gian tối đa để giải bài toán, giá trị mặc định là 100 giây dùng cho các bài [cij] [xij] RB1 toán đơn giản. Thời gian tối đa có thể nhập RB2 RB3 vào là 32.767 giây. Iteration Số lần lặp tối đa để giải bài toán, giá trị mặc định là 100 giây Rb1. ∑xij = ai (i=1,m) ; phân phối hết hàng dùng cho các bài toán đơn giản. Số Rb2. ∑xij = bj (j=1,n) ; thỏa mãn nhu cầu lần lặp tối đa có thể nhập vào là 32.767 lần. Rb3. ∑ai = ∑bj ; cung cầu cân bằng How to 42 44 11
  12. Môn: Thực hành quản trị trên máy Solver options Solver options Precision độ chính Use Automatic xác của bài toán. Giá Scaling chọn khi bài trị từ 0 đến 1 (mặc toán mà các dữ liệu định là 1 phần triệu). nhập và xuất có sự Số càng gần 0 thì độ khác biệt lớn. Ví dụ chính xác càng cao. bài toán tối đa % lợi Giá trị này điều chỉnh nhuận trên hàm triệu độ sai số cho tập ràng Tolerance sai số có thể chấp nhận USD vốn đầu tư. Show Iteration Result Chọn buộc. được (mặc định là 5%). Sai số càng nếu muốn Solver tạm dừng lại lớn thì tốc độ giải càng nhanh (chỉ áp và hiển thị kết quả sau mỗi lần dụng đối với bài toán có ràng buộc lặp. nguyên) 45 47 Solver options Solver options Convergence chỉ áp Estimates chọn phương dụng cho các bài toán pháp ước lượng biến: không tuyến tính • Tangent - cách (nonlinear). Tại đây xấp xỉ tuyến tính nhập vào các số trong bậc nhất. khoảng 0 và 1. Giá trị • Quadratic - cách càng gần 0 thì độ xấp xỉ bậc bốn chính xác cao hơn và Derivatives cách ước lượng hàm mục tiêu và các ràng buộc cần thời gian nhiều • Forward phổ biến hơn, dùng khi các ràng buộc biến đổi hơn. chậm. • Central dùng khi các ràng buộc biến đổi nhanh và khi Solver báo không thể cải tiến kết quả thu được. 46 48 12
  13. Môn: Thực hành quản trị trên máy Solver options Search giải thuật tìm kiếm kết quả: • Newton (phương pháp mặc định), sử dụng nhiều bộ nhớ THE END hơn và có số lần lặp ít hơn phương pháp Conjugate. • Conjugate dùng cho bài toán phức tạp và bộ nhớ có giới hạn. 49 51 Solver options Load Model Displays the Load Model dialog box, where you can specify the reference for the model you want to load. Save Model Displays the Save Model dialog box, where you can specify where to save the model. Click only when you want to save more than one model with a worksheet— the first model is automatically saved. 50 13
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2