- •Введение
- •Часть 1
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Быстрое начало
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Краткий экскурс в теорию
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Поиск решения
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Максимальное Время
- •Число Итераций
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Анализ отчетов
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по результатам
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по устойчивости
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Отчет по пределам
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Примеры структуризации задач для исследования систем менеджмента
- •Использование сверхурочных работ
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Задачи логического выбора
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.2. Оптимизация объемов производства изделий
- •1.3. Оптимизация размещения объемов субподрядных работ
- •1.4. Оптимизация размещения рекламы
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.5. Оценка номенклатуры изделий
- •1.6. Оценка развития производства
- •1.7. Оптимизация ассортимента молочного завода
- •1.8. Составление плана загрузки станков
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •1.9. Использование сверхурочных работ
- •1.10. Выбор варианта раскроя
- •2. Задачи смеси
- •2.1. Задача о сплавах
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •2.2. Составление кормовой смеси
- •2.3. Производство удобрений
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •3. Задачи дисбаланса
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •3.5. Минимизация дисбаланса в транспортной системе
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •4. Составление «скользящих» графиков
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •4.2. Оптимизация использования рабочих
- •5. Задачи оптимизации инвестиций
- •5.1. Оптимизация распределения инвестиций в долгосрочные проекты
- •5.2. Использование инвестиций для реализации контракта
- •5.3. Инвестирование с учетом инфляционных ожиданий
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.1. Выбор организационно-технических мероприятий -по модернизации производства
- •6.2. Размещение госзаказа по производству изделий
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.4. Назначение торговых агентов
- •6.5. Выбор варианта хранения нефти
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •6.6. Выбор варианта реконструкции предприятия
- •6.7. Выбор плана развития объединения
- •6.8. Распределение капиталовложений
- •Часть 1. Поиск решений на электронных таблицах
- •Часть 2
- •Имитационное моделирование
- •В задачах поиска управленческих
- •Решений
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Сетевая структура модели
- •Описание элементов модели
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Запуск модели
- •Остановка модели
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Структуры файлов результатов
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Гистограммы
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Описание модели примера 2
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Датчики случайных чисел
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Функции
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Запуск и остановка поиска
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Часть 2. Имитационное моделирование
- •Задания по имитационному моделированию систем производственного и операционного менеджмента
- •Участка
- •Задание 3 Модель мойки автомобилей
- •Задание 6
- •Задание 7*
- •Задание 16 Задача о запасных деталях
- •Задание 17* Модель станции технического обслуживания (сто)
- •Задание 19*
- •Задание 20
- •Задание 23*
- •Модель дисбаланса производства комплектующих
- •Для сборки изделий квалифицированными
- •Рабочими
- •Задание 28
- •Литература
- •Содержание
- •Часть 1. Поиск управленческих решений
- •Часть 2. Имитационное моделирование
М, А. Кораблин
К66 Информатика поиска управленческих решений. — М.: СОЛОН-Пресс,
2003. — 192 с: ил. — (Серия «Библиотека студента»).
ISBN 5-98003-082-4
Монография посвящена вопросам использования современных информационных технологий в задачах поддержки принятия управленческих ре-, шений.
Содержит большое количество примеров и задач для проведения самостоятельного исследования систем управления, контрольные вопросы по технологии исследования и экономической интерпретации полученных результатов.
В качестве информационных систем поддержки принятия управленческих решений используются Solver (поиск решения на электронных таблицах EXCEL) и Micro Saint (имитационное моделирование).
Для менеджеров разных уровней и профессиональной ориентации, интересующихся вопросами использования информатики в практике анализа и исследования систем управления предприятиями и организациями, а также студентов, обучающихся по специальностям «Прикладная информатика (по отраслям)» и «Менеджмент».
Для быстрого и качественного освоения материалов к книге прилагается CD-диск.
ББК 32.882 УДК 621.339
Книги издательства «СОЛОН-Пресс» можно заказать наложенным платежом пофиксированной цене. Оформить заказ можно одним из двух способов:
послать открытку или письмо по адресу: 123242,Москва,а/я 20;
передать заказ по электронной почте (e-mail) на адрес: magazin@soton-r.ru.
При оформлении заказа следует правильно и полностью указать адрес, по которому должны быть высланы книги, в также фамилию, имя и отчество получателя. Желательно указать дополнительно свой телефон и адрес электронной почты.
Через Интернет Вы можете в любое время получить свежий каталог издательства «СОЛОН-Пресск Дли этого надо послать пустое письмо на робот-автоответчик по адресу: katatog@soton-r.ru.
Получать информацию о новых книгах нашего издательства Вы сможете, подписавшись на рассылку новостей по электронной почте. Для этого пошлите письмо по адресу: news@solo. В теле письма должно быть написано слово SUBSCRIBE.
Макет и Обложка «СОЛОН-Пресс», 2003 © М. А. Кораблин, 2003
tt J
Введение
Монография посвящена вопросам использования современныхинформационных технологий в задачах поддержки принятия управленческих решений. Это направление в современном менеджменте является одним из наиболее быстро развивающихся, что определяет появление новых информационных систем и их активное использование для решения новых, все более сложных проблем управления.
■
Вы не найдете здесь детального описания математических основ теории принятия решений — они заменены поверхностным пользова-ьским уровнем использования информационной технологии, в корой «зашита» математика принятия решений. Материал не требует читателя каких-либо специальных знаний в области информатики вычислительной техники. Изложение доступно для каждого, кто знаком с информатикой на уровне компьютерной грамотности и хоч ет познакомиться с использованием информатики в решении прак тических задач управления.
В аудиторию читателей включаются также менеджеры, непосред-твенно связанные с проблематикой анализа и исследования систем правления, а также студенты вузов, обучающиеся по специальностям "Менеджмент" и «Информационные системы в экономике». Книга может быть использована в качестве учебного пособия при подготовке специалистов в области информационных технологий управления, производственного и операционного менеджмента, экономики и организации производства.
Введение
Введение
Методика изложения материала основана на разборе примеров проблемных ситуаций, при этом познавание собственно информационной системы осуществляется непосредственно при анализе и структуризации решаемой задачи. Разделы «Быстрое начало», предваряющие каждую из частей монографии, позволяют быстро почувствовать существо и стиль соответствующей информационной технологии, как получаются результаты и как их интерпретировать. Остальные разделы ориентированы на уточнение и объяснение деталей и дополнительных возможностей соответствующей информационной технологии в процессе исследования. При первом знакомстве с материалом их можно опустить.
Процессы принятия решений
Процессы принятия управленческих решений относятся к категории интеллектуальных процессов, непременным участником которых является носитель естественного интеллекта — человек. С другой стороны, информатика поиска управленческих решений — одно из направлений искусственного интеллекта — связана с использованием новых информационных технологий и компьютерных моделей, выполняющих роль «советчика» в процессе принятия решений. Развитие таких технологий показывает, что подобный симбиоз естественного и искусственного не только все чаще используется в управленческой деятельности, но и в отдельных случаях является необходимым для принятия решения. Если естественный интеллект связан в первую очередь с интуицией и искусством принятия решений, то искусственный обладает особыми качествами, не свойственными человеку. Это в первую очередь способность анализа большого количества вариантов решения и выбора наилучшего в том или ином смысле.
В сфере информационных технологий хорошо известен класс систем поддержки принятия решений (Decision Support System — DSS). Системы этого класса основаны на использовании так называемых решателей задач (Problem Solvers — PS) — пакетов программ, способных решить прикладную задачу. В этом контексте общая структура процесса принятия решения может быть проиллюстрирована рис. 1.1, отражающим вложенности сред принятия решений. Верхний уровень (собственно принятия решений) — уровень взаимодействия лица, принимающего решение (ЛПР), со средой DSS, которая в свою очередь использует среду PS. Интерактивность взаимодействий предлагает ЛПР наиболее подходящий и со всех сторон «просчитанный» вариант решения.
Рис. 1.1. Отношения между DSS, PS и лицом, принимающим решение
Процесс принятия решений преследует определенные цели, например повысить производительность работы цеха или распределить финансовые вложения наиболее эффективным образом. В общем слу-|ае целей может быть несколько, и они могут иметь определенные противоречия — дисбаланс целей.
Например, целевые установки отдела маркетинга могут не совпадать с целевыми установками производственного отдела или произ-водство комплектующих, ориентированное на максимальные объемы, может преследовать цели, противоречащие интересам сборочного производства, ориентированного на максимальные объемы реализации готовых изделий. Дисбаланс целей становится реальной проблемой в условиях корпоративных систем, территориально распределенных и работающих в разных организационно-финансовых условиях.
С формальной точки зрения любая целенаправленная деятельность должна характеризоваться показателями ее эффективности — критериями или целевыми функциями, которые связывают эти пока-зателй с ситуацией, наблюдаемой на предприятиях или в организациях, занимающихся соответствующей деятельностью. Процесс деятельности на практике всегда реализуется в условиях определенных ресурсных ограничений, определяющих «рамки», в которых должна быть достигнута цель. Последовательность принимаемых управленческих решений, которые должны привести из наблюдаемой ситуации к желаемой, которая характеризуется требуемыми значениями показателей эффективности, определяют тактику и стратегию управления.
Любая система класса DSS связана с моделированием варианта принимаемого решения, тактики или стратегии управления. При этом модель должна рассматриваться как инструмент прогноза и предсказания ситуаций, которые могут возникнуть при принятии соответствующего решения. При получении такого прогноза ЛПР может пересмотреть выбранный вариант управления, смоделировать следствия
Введение
Введение
другого решения и т. д. Подобная итерационная технология, известная как технология «что если» (what if, свойственна всем системам класса DSS.
Основными научными направлениями, определяющими методологию, а также концептуальные и реализационные основы соответствующей информационной технологии поддержки принятия управлен-ческих решений, являются:
математическое программирование;
имитационное моделирование;
эвристическое программирование.
Первые два хорошо известны, они определяют содержание основных разделов исследования операций — науки о математических и алгоритмических основах процессов принятия решений [1]. Эвристическое программирование как научное направление сложилось сравнительно недавно и на текущий момент рассматривается как один из разделов искусственного интеллекта, включающий в себя генетические алгоритмы, нечеткую логику, новые методы поиска (метод отжига, поиск с запретами) и т. д.
Решение любой задачи поиска с помощью DSS-технологий требует формального описания проблемной ситуации. Такое описание выполняется с использованием формальных понятий, составляющих основу информационной технологии. Например, в электронных таблицах такими понятиями являются: клеточная формула, изменяемая ячейка, граф зависимостей и т. п. Составить описание проблемной ситуации с использованием этих и им подобных понятий не всегда просто. Иногда для этого не хватает знаний в области информационной технологии, иногда в предметной области, а иногда даже при наличии таких знаний не удается установить адекватное соответствие между проблемной ситуацией и формальной моделью. В этом заключается проблема априорной неопределенности. Ситуация усугубляется еще и тем, что составление описания проблемной ситуации требует использования двух областей знаний: предметной области и формальной (собственно информационной технологии). Как правило, носителями этих знаний являются люди разных специальностей: менеджеры с одной стороны и системные аналитики, программисты, математики с другой стороны, поэтому формализация проблемы требует выработки общего понимания, общего языка для описания ситуации. Рисунок 1.2 иллюстрирует процесс взаимодействия носителей различных знаний — лиц, участвующих в составлении формальных описаний проблемной ситуации. Разумеется, что в общем случае круг таких лиц может расширяться, при этом взаимодействие между ними в среде DSS определяет новый круг вопросов инженерии знаний.
Рис. 1.2. Формализация проблемной ситуации
Другая проблема поиска решения — проблема размерности — связана с тем, что количество управляемых факторов, определяющих организацию исследуемой системы, в общем случае может оказаться весьма большим. При этом алгоритм поиска, работающий с формально определенной моделью, оказывается не способным найти приемлемый вариант решения за ограниченное время. Причем понятие «весьма большое» довольно условно — в некоторых задачах это десятки переменных, а в некоторых сотни и даже тысячи. Каждая такая переменная для ЛПР определяет своеобразную степень свободы — возможность планировать изменение соответствующего фактора в ту или иную сторону.
Общее число таких степеней свободы регламентируется дополнительными ограничениями на пространство поиска. При большом количестве ограничений проблема выбора может превратиться в проблему существования единственного варианта, удовлетворяющего всем действующим ограничениям. Если же таких вариантов несколько, проблема приобретает оптимизационный характер — необходимо найти наилучший (оптимальный) вариант решения. В этом плане во главу угла становится функция цели, реализующая критерий эффективности принимаемого решения. Значения этой функции фактически ранжируют варианты решений по их значимости (прибьшьности, своевременности, эффективности). В многокритериальных задачах та-
8
Введение
кое ранжирование может выполняться несколькими функциями, выражающими разные точки зрения на проблему. Возможно, что эти точки зрения принадлежат разным ЛПР. Например, продавец и покупатель одного и того же товара руководствуются разными критериями и по-разному понимают его оптимальность.
В целом по мере усложнения проблем поиска управленческих решений роль DSS-технологий заметно возрастает, и по всей вероятности эта тенденция имеет устойчивый характер.
В данной монографии излагаются две наиболее распространенные технологии поддержки принятия управленческих решений: поиск решения на электронных таблицах и имитационное моделирование. Первая освещается с использованием широко распространенного пакета SOLVER (в среде EXCEL), вторая — с использованием учебной версии сравнительно мало известной в России системы Micro Saint [8], широко используемой в университетах США.