русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Анализ оптимального ассортимента продукции хлебокомбината.


Дата добавления: 2015-06-12; просмотров: 785; Нарушение авторских прав


Анализ будем проводить по отчету по устойчивости полученного в Excel.

Отчет состоит из 2-х блоков 1. Изменяемые ячейки 2. Ограничения

имя Результ. значение Нормиров. стоимость
Х1-хлеб дарнецкий 187.5
Х2-хлеб украинский -2103.75
Х3-хлеб обыкновенный
Х4-батон нарезной
Х5-булка сдобная 403.5

Фрагмент отчета изменяймой ячейки и ограничения

имя Резул.значение Теневая цена Огранич.правая часть
Целевая функция
Мука пш.в.с, кг 2133.
Мука пш.1с, кг
Мука ржаная,кг 537.5
Масло растит. кг 155.9
Огр. по выпуску хлеба дарнецкого,ц 187.5
Огр. По выпуску хлеба обыкн. ц. -250

 


Оптимальный ассортимент продукции хлебокомбината .

Хлебокомбинату выгодно выпускать следующую продукцию,хлеб дарнецкий в количестве 187.5ц, обыкновенный в количестве 50ц, батон нарезной в количестве 340ц и булку сдобную в количестве 403,6ц. При этом прибыль будет максимальна и равна 1988125 руб. ( см.блок ограничений или матрицу задачи)

11 Построение и использование уравнения тренда.

Многие экспериментальные данные можно интерпретировать как временные ряды - последовательность измерений, полученных в определенные моменты времени ti, где i - порядковый номер измерения на оси времени. Такие ряды характеризуются некоторой тенденцией развития процесса во времени и называются трендовыми. Используя трендовые модели, можно выдавать прогнозы на краткосрочный и среднесрочный периоды. Microsoft Excel 2007 имеет средства для создания трендовых моделей, встроенные в построитель диаграмм.

Этапы построения уравнения тренда:

· Подготовка массива исходных статистических данных за ряд периодов



1) сбор исходных данных и их первичная обработка (исходные данные должны быть в сопоставимых единицах измерения. Не должно быть сильно отличающихся значений, такие значения из массива необходимо удалить);

2) разработка массива исходных данных (таблицы).

· Решение

Задача может быть решена на ЭВМ, поскольку математические методы, как правило, реализованы в виде специальных программ. Использование ЭВМ автоматизирует работу по вычислению решений.

1) Строим линии тренда

Excel: Мастер диаграмм → График → Линия тренда → Тип линии → линейная → показывать уравнение на диаграмме и поместить на диаграмму R2

Линейная:

Y=ax+b

Степенная:

Y=axb

Полиномиальная:

Y=ax2 + bx + c

2) Проверка адекватности модели. Из полученных уравнений тренда нужно выбрать то, которое наиболее адекватно отражает исходный массив данных. Для этого можно использовать коэффициент достоверности аппроксимации R2, он показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Его значение может лежать в диапазоне от 0 до 1. Чем ближе R2 к 1, тем точнее модель описывает искомую зависимость.
В практике уравнение можно использовать только если R2 ≥0,6

· Прогнозирование

Использование уравнение тренда позволяет на практике рассчитать показатель Y на какой-то прогнозный год ( в близкой или среднесрочной перспективе). Для этого:

а) пронумеровать года до прогнозного года;

б) подставить номер прогнозного года в уравнение тренда вместо X.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Билет- Понятия переменной, ограничения, целевой функции, критерия оптимальности, коэффициентов при переменных, объемов правых частей ограничений, коэффициентов целевой функции.. | Этапы построения многофакторной корреляционно-регрессионной модели


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.392 сек.