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2024-09-09 16:40 上一頁面

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【正文】 ; *做出決策。 ( 2)決策全過程要開動腦筋; ( 3)創(chuàng)新與維持相協(xié)調; ( 4)創(chuàng)新有風險,允許不足、允許失??; ( 5)創(chuàng)新中要考慮統(tǒng)一與靈活相結合。 形成 —— 由決策的客觀思想、時機思想、創(chuàng)新思想形成。 管理決策程序 一、發(fā)現(xiàn)問題; 二、確定決策目標; 三、收集決策相關信息; 四、制定價值準則; 五、設計可能的各種決策方案; 六、比較、評價和選擇決策方案; 七、執(zhí)行決策方案。 運 籌 學 在經(jīng)濟管理決策中 的應用 錢仲威 教授 重 慶 工 商 大 學 應用案例: ( 1)人力資源分配問題 案例 1 某公交線路 24小時營運,每天各時間段客運量不同,所需駕售人員的資料如下 :(每人連續(xù)工作 8小時) 班次 時間 駕售人數(shù) 班次 時間 駕售人數(shù) 1 06:0010:00 60 4 18:0022:00 50 2 10:0014:00 70 5 22:0002:00 20 3 14:0018:00 60 6 02:0006:00 30 問:需要多少駕售人員就能完成上述任務? 案例 2:某商店每天所需售貨員數(shù)量資料如下,每人工作 5天,連續(xù)休息 2天。問: 報童每日最好準備多少報紙才科學? 二、管理決策的定量方法(運籌學) (一) AHP法 ( The Analytic Hierarchy Process)(中文:層次分析法) AHP法的原理:依據(jù)決策者知識和經(jīng)驗,對多目標決策問題,設計評價指標體系,建立層次結構模型,采用兩兩比較法對各個因素及方案進行權重計算并排出決策順序的定性和定量分析相結合的決策方法。 ( 2)模糊因素量化標度法 * 定理 1 對于不同性質的模糊要素Ai (i=1,2,… ,n),根據(jù)決策目標的規(guī)定和要求,經(jīng)決策集體共同認可,可將 Ai按重要性由低到高用連續(xù)自然數(shù)(由 1, 2,… ,n)對其賦值,同等級 Ai賦值一致,從而構造判斷矩陣。 * 應用實例: 實例 1:某項目評審 , 有經(jīng)濟效益 、 技術水平 、 工作難度三項準則 , 請確定它們的歸一化權重 。 實例 2:決策者想從看中的 A、B、 C三棟房子中選擇一棟最理想的 。 ( 2)收集與上述五項指標有關的具體數(shù)據(jù)。( 3+3+2+1+1=10分)。(如下) 房屋決策 交通 方便 房內 設施 房屋 價格 房屋 價格 環(huán)境 噪聲 B棟房子 A棟房子 C棟房子 ( 5)用兩兩比較法計算三個方案在同一指標評價下的歸一化權重(列表計算如下): 交通 A B C 得分 歸一化權重 A B C 價格 A B C 得分 歸一化權重 A B C 設施 A B C 得分 歸一化權重 A B C 環(huán)境 A B C 得分 歸一化權重 A B C 面積 A B C 得分 歸一化權重 A B C 交通 (0,3) 價格 () 設施 () 環(huán)境 () 面積 () 綜合權重 決策排序 A B C 綜合評價計算表 決策結論:首先選擇 C房屋,其次選擇 A房屋,最后選擇 B房屋。這是一個好思路。 這時,獲得的利潤是: 60*50+30*30=3900(元)。 利潤 Z = 4200元。 —— 利用有限資源實現(xiàn)最優(yōu)化目標的問題,稱為規(guī)劃問題。 目標函數(shù)的一般表達式 Max(Min) Z = c1x1 + c2x2 + …… + c nxn . a11x1 + a12x2 + …… + a 1nxn = b1 a21x1 + a22x2 + …… + a 2nxn = b2 ………………………………… am1x1 + am2x2 + … + a mnxn = bm x1 , x2 , …… , x n = 0 線性規(guī)劃的通用解法 —— 單純形法 ( 1)建立線性規(guī)劃模型; ( 2)利用增加“松弛變量”的方法,將約束條件不等式轉變?yōu)榈仁剑? ( 3)求初始解(即找出一個方案); ( 4)畫出單純形表,應用矩陣初等行變換知識,進行表上運算; ( 5)確定變換的“列”和“行”(在“檢驗行”定列,利用“商最小原理”定行),“列”和“行”交叉的元素變?yōu)椤?1”,該“列”其余元素變?yōu)椤?0”; ( 6)重復( 4) ~( 5),若“檢驗行”所有元素均 = 0 時,線性規(guī)劃的最優(yōu)化解找到。 * 無窮多最優(yōu)解:對于某最優(yōu)的基本可行解,如存在某個非基變量的檢驗數(shù)為零,有無窮多最優(yōu)解。 檢驗 Z 3000 0 30 0 0 30 0 s1 100 0 0 1 4 5 30 X2 30 0 1 0 1 3/2 60 X1 50 1 0 0 0 189。 (三)運輸問題 運輸問題就是研究物資調運中的供應需求平衡時,如何使運輸成本最低。 實例: 某公司有三個生產(chǎn)面包的工廠 A1 , A2 , A3;有四個銷售門市部 B1 , B2 , B3 , B4 ,資料如下: B1 B2 B3 B4 產(chǎn)量 A1 3 11 3 10 7 A2 1 9 2 8 4 A3 7 4 10 5 9 銷量 3 6 5 6 20 (噸 /天) 說明: 紅色數(shù)字 表示產(chǎn)銷量(噸 /天); 綠色數(shù)字 表示運輸費用(百元 /噸) 問題:食品公司應該如何調運,可以使其運輸費用最低? ( 1)運輸問題解題步驟(表上作業(yè)法): ?按規(guī)定格式畫出調運表格; ?按“最小元素法”求出“初始調運方案”; ?用“閉回路法”檢驗方案是否最優(yōu); ?若不是最優(yōu),則沿“閉回路”方向進行調整; ?重復 4步; ?直到所有“閉回路”所形成的運價的代數(shù)和都大于或等于零為止,此時最優(yōu)解確定。 ,直到能轉回出發(fā)的空格,形成閉回路。(上述運算過程,可以簡約成:逢“雙”加,逢“單”減。此方案是否最優(yōu)化?? 進行最優(yōu)化檢驗: B1 B2 B3 B4 產(chǎn)量 A1 3 11 3 10 7 A2 1 9 2 8 4 A3 7 4 10 5 9 銷量 3 6 5 6 20 (噸 /天) 4 3 3 1 6 3 ?A2B4— A1B4— A1B3— A2B3。 (四) PERT方法 ( Program Evaluation and Review Technique ) (中文譯名:網(wǎng)絡計劃技術) 背景簡介 美國人在 20世紀 40年代末至 50年代初期提出處理多部門計劃協(xié)調的方法(其實質是抓住關鍵作業(yè)),后來被杜邦公司于 1955—1956年應用,取得成效,此方法被稱為“關鍵路線法”( CPM)。 下面介紹此方法: 網(wǎng)絡圖的三要素: ( 1)作業(yè) —— 指要消耗資源(人、財、物、時)的活動。分為“關鍵路線”和“非關鍵路線”兩類。它反映了資金是社會物質財富的貨幣表現(xiàn),資金運動過程就是物質資料的生產(chǎn)過程。 ( 2)復利法:以本金與累計利息之和為基數(shù)計算利息的方法。 判斷依據(jù): NPV = 0, 項目可以接受。 10000 30000 10000 4000 2020 4000 4000 5000 5000 5000 5000 5000 9090 24780 7510 2732 1242 2260 2052 2335 2120 1930 1755 1595 9090 33870 41380 44112 42870 40610 38558 36223 34103 32173 30418 28823 (七)量 比如,材料費用、計件工資等。在成本科目中大量存在。 2x y x ybx x xa y bx?????????量 問培訓班要招收多少學生才能保本?若教室容量 100人,能否贏利? (八)常規(guī)決策方法 確定型決策 ( 1)條件: a)有明確的決策目標; b)有兩個及以上的決策方案; c)各個方案在各種狀態(tài)下的損益值可計算 d)各種狀態(tài)的發(fā)生是確定的。 * 決策樹法 決策點 方案枝 狀態(tài)結點 概率分枝 損益值點 實例:有如下資料,應選擇何方案好? 某企業(yè)生產(chǎn)方案決策用資料 單位:萬元 銷售好( ) 銷售一般( ) 銷售差( ) 大批量生產(chǎn) 6000 1000 8000 中批量生產(chǎn) 3000 500 3000 小批量生產(chǎn) 600 100 500 解:用期望值法: E(A大 )= 6000 +1000 +(8000) =1100(萬元) E(A中 )= 3000 +500 +(3000) =650 (萬元) E(A小 )=600 +100 +(500) =140(萬元 ) 結論:由于大批量生產(chǎn)方案期望值最大,故選擇之。 2) 一般( 0。 1) 差( 0。 ( 2)方法: * 樂觀法 大中取大 大中取小 * 悲觀法 小中取小 小中取大 * 后悔值法 在同一狀態(tài)下,選定理想的目標值; 求解后悔值(矩陣); 在同一方案下,選出最大后悔值; 在各個方案的最大后悔值中選出最小的后悔值,該后悔值對應的方案為最優(yōu)。 錢仲威老師的基本信息: 電話: ( 023) 67001666(家) 13996366789 電子信箱: 研究領域:信息分析 經(jīng)濟預測 管理決策
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