Методы и модели оптимального выбора вариантов оптовых закупок в системе материально-технического обеспечения

• Автор: Сиринько, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 143 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ И МЕХАНИЗМОВ МАТЕРИАЛЬНО ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОЕКТОВ

1.1. Задачи системы материально технического обеспечения

1.2. Организационные формы материально технического обеспечения .

1.3. Модели прогнозирования, используемые в сфере материально технического обеспечения.
1.4. Модели распределения ресурсов в рамках управления материально техническим обеспечением

1.5. Задача управления запасами и выпуском продукции

1.6. Выводы и постановка задач исследования.

2. МОДЕЛИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОГЛАСОВАННЫХ ЦЕН.

2.1. Особенности функционирования централизованной схемы снабжения

2.2. Метод решения задачи.
2.3. Метод дихотомического программирования.
2.4. Описание алгоритма дихотомического программирования в задачах выбора вариантов оптовых закупок
3. МОДЕЛИ ВЫБОРА СТРАТЕГИИ ОПТОВЫХ ЗАКУПОК
3.1 Определение сроков и объемов оптовых закупок
3.2. Формирование оптимального плана закупок при стохастическом
спросе.
3.3. Учет риска изменения цен
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Обозначим через Cj цену, по которой i-ый потребитель согласен приобретать продукцию у центра, а через Vj - количество продукции, требуемое і-му потребителю в рассматриваемый период времени. Очевидно, что потребитель і будет выбирать централизованную схему снабжения если цена продукции у центра, которую мы будем обозначать через q, будет меньше или равна cj, то есть q < Cj. Таким образом, количество продукции, которое будет заказано центру равно сумме потребностей тех потребителей, для которых централизованная схема является выгодной. Задачи такого вида называются многоэкстремальными задачами математического программирования. Для решения таких задач, как правило, применяются специальные методы (динамического программирования, локальной оптимизации, ветвей и іраниц и другие). Рассмотрим модификацию метода ветвей границ, которая отличается от описанной в работе В. Н. Буркова и H. А именно, разбиения на подмножества будем производить по величинам заказа, при которых происходит изменение цены продукции. Такая модификация упрощает построение оценочных функций, каждая из которых будет линейной функцией величины заказа. Более того, в этом случае имеет место следующий результат. Теорема 1. Существует решения оценочных задач, в которых только не более чем для одного поставщика оценочная стоимость заказа меньше фактической стоимости. Доказанная теорема приводит к естественному выбору поставщика для разбиения рассматриваемого множества решений на подмножества. А именно, для разбиения на подмножества выбирается поставщик, для которого оценочная стоимость меньше фактической. Если такого поставщика нет, то полученное решение оценочной задачи является оптимальным в рассматриваемом множестве решений. Рассмотрим другой способ предоставления скидок к цене продукции. В ряде случаев меньшая цена устанавливается только на часть заказа, сверх установленной величины. Это кусочнолинейные вогнутые функции величины заказа. Заметим, что теорема 1 имеет место и для рассматриваемого случая. В третьей главе отмечается, что планирование закупок на поздние сроки связано с риском изменения цен. Поэтому целесообразно рассмотреть рациональные варианты закупок, уменьшающие риск, связанный с возможным будущим изменением цен. В работе В. Н. Буркова и Н. Н Образцова рассмотрен простой пример, когда все закупки следует выполнять не позднее определенного срока, после которого возможно повышение цен. Рассмотрим модификацию модели, позволяющую учесть прогнозируемое изменение цен как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения. Как и ранее будем считать заданным интегральный график закупок продукции у поставщиков (производителей). Очевидно, что покупка продуктов, если она целесообразна, должна проводиться в момент, предшествующий моменту изменения цены, если цена повышается. Если цена понижается в некоторый момент г, то данный момент можно исключить из рассмотрения. Действительно, поскольку цена уменьшилась, то момент заказа будет ближайшим моментом, когда требуется поставка продукта потребителям, а имеющегося количества не хватает. Примем, что и величины заказа продукции у поставщиков, и величин поставок продукции потребителям являются дискретными, что связано, в первую очередь с возможностями транспортировки (вагон, контейнер, грузовик и т. Будем считать, что объемы закупаемых и поставляемых партий кратны некоторой величине (минимальный объем продукции) и количество закупаемых и поставляемых будет определять в числе минимальных объемов. Так, например, если минимальный объем равен единицам, то заказ х=4 соответствует заказу единиц продукции. Рассмотрим общий шаг алгоритма построения семи рациональных вариантов закупок. Заметим, что возможные моменты заказа продукции определяется, во-первых, моментами изменения спроса, а во-вторых моментами, предшествующими моментам изменения цен в сторону повышения. Показано, задача определения оптимальных объемов и сроков оптовых закупок с учетом прогноза изменения цен, сводится к задаче определения кратчайшего пути в графе рациональных закупок.