На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Диплом Система управления многопродуктовыми запасами на C++

Информация:

Тип работы: Диплом. Добавлен: 26.06.2012. Сдан: 2004. Страниц: 155. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


ОГЛАВЛЕНИЕ
1. ВВЕДЕНИЕ 1
2. АННОТАЦИЯ 2
3. СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ 3
4. СИСТЕМЫ СНАБЖЕНИЯ ЗАПАСАМИ КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ 4
4.1. ТИПОВЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ 4
4.1.1 Проблемы, связанные с запасами 5
4.1.2 Модель управления запасами и ее элементы 8
4.1.3 Классификация моделей управления запасами 15
4.2. МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 22
4.2.1 Возможности существующих программных решений 22
4.3. ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ 24
4.3.1 Техническое задание на исследования. 24
4.4. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1 26
5. ЗАДАЧА ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ 27
5.1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ 27
5.2. КРИТЕРИЙ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ 30
5.3. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ 31
5.4. ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ 32
5.5. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2 38
6. РАЗРАБОТКА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ 39
6.1. РАЗРАБОТКА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ИЗДЕРЖЕК В СУЗ 39
6.1.1 Анализ возможных подходов к решению 39
6.2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАК АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ 45
6.2.1 Формирование модели среды и объектов адаптации 50
6.2.2 Формирование локальных целей объектов адаптации и глобальной цели коллектива 54
6.2.3 Выбор структуры объекта адаптации 54
6.2.4 Разработка методики формирования управляющих сигналов среды 59
6.2.5 Разработка общей структуры процесса адаптивного поиска 61
6.3. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СУЗ 65
6.4. ПОДХОД К АПРОБАЦИИ РЕШЕНИЙ В СУЗ 68
6.4.1 Этапы создания ИМ: 69
6.4.2 Методологические подходы к построению ИМ 69
6.4.3 Описание объекта моделирования 72
6.4.4 Постановка задачи моделирования 73
6.5. КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД ОПТИМАЛЬНОГО ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 74
6.6. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3 77
7. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 78
7.1. ОБЩАЯ СТРУКТУРА МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ 78
7.2. ИНФОРМАЦИОННОЕ ПРОСТРАНСТВО МОДЕЛИ 79
7.3. ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ 80
7.4. АНАЛИЗ РАБОТЫ АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ 84
7.4.1 Общие оценки эффективности работы ААП 84
7.4.2 Вариация параметров алгоритма 91
7.4.3 Вариация элементов алгоритма 96
7.4.4 Рекомендации по настройке алгоритма адаптивного поиска 98
7.5. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4 100
8. ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 101
8.1. ВВЕДЕНИЕ. 101
8.2. ТРЕБОВАНИЯ К ПЭВМ. 101
8.3. ТРЕБОВАНИЯ К ПОМЕЩЕНИЯМ ДЛЯ РАБОТЫ С ПЭВМ. 102
8.4. ТРЕБОВАНИЯ К МИКРОКЛИМАТУ, СОДЕРЖАНИЮ АЭРОИОНОВ И ВРЕДНЫХ ХИМИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ В ВОЗДУХЕ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ, ОБОРУДОВАННЫХ ПЭВМ. 103
8.5. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЯМ ШУМА И ВИБРАЦИИ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ, ОБОРУДОВАННЫХ ПЭВМ. 104
8.6. ТРЕБОВАНИЯ К ОСВЕЩЕНИЮ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ, ОБОРУДОВАННЫХ ПЭВМ. 105
8.7. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЯМ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ, ОБОРУДОВАННЫХ ПЭВМ. 106
8.8. ТРЕБОВАНИЯ К ВИЗУАЛЬНЫМ ПАРАМЕТРАМ ВДТ, КОНТРОЛИРУЕМЫМ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ. 106
8.9. ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ К ОРГАНИЗАЦИИ РАБОЧИХ МЕСТ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЭВМ. 106
8.10. ТРЕБОВАНИЯ К ОРГАНИЗАЦИИ И ОБОРУДОВАНИЮ РАБОЧИХ МЕСТ С ПЭВМ ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ. 107
8.11. ТРЕБОВАНИЯ К ОРГАНИЗАЦИИ МЕДИЦИНСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЭВМ. 108
8.12. ТРЕБОВАНИЯ К ПРОВЕДЕНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОГО САНИТАРНО-ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО НАДЗОРА И ПРОИЗВОДСТВЕННОГО КОНТРОЛЯ. 108
8.13. ТРЕБОВАНИЯ ЭЛЕКТРОБЕЗОПАСНОСТИ. 108
8.14. ТРЕБОВАНИЯ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ. 109
8.15. РАСЧЕТ СИСТЕМЫ ЗАЩИТНОГО ЗАЗЕМЛЕНИЯ КОМПЬЮТЕРА. 110
8.16. ПРИЛОЖЕНИЕ 1. 114
8.17. ПРИЛОЖЕНИЕ 2. 117
8.18. ПРИЛОЖЕНИЕ 3. 117
8.19. ПРИЛОЖЕНИЕ 4. 119
8.20. ПРИЛОЖЕНИЕ 5. 119
9. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. РАСЧЕТ ТРУДОЕМКОСТИ И СТОИМОСТИ РАЗРАБОТКИ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ. 121
9.1. РАСЧЕТ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТ ПО РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА И ТРУДОЕМКОСТИ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОЙ ПРОДУКЦИИ. 121
9.1.1 Расчет трудоемкости разработки рабочего проекта. 125
9.2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТОИМОСТИ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОЙ ПРОДУКЦИИ 128
9.3. СРАВНЕНИЕ ЗАТРАТ ПРИ РАЗРАБОТКЕ АНАЛОГИЧНОГО ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА 133
9.4. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ: 134
10. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 135
11. ЛИТЕРАТУРА 136
12. ПРИЛОЖЕНИЕ 1


1. ВВЕДЕНИЕ

Проблема эффективного управления ресурсами предприятия на сегодня занимает одну из ведущих позиций. В частности актуальна задача управления многопродуктовыми запасами. В повседневной деятельности различных сбытовых структур приходится иметь дело с факторами, определяющими образование запасов среди которых следует выделить: необходимость надежного обеспечения спроса, несовпадение ритмов поставок с ритмами потребления, случайные колебания спроса за период между поставками, сбои поставок, срывы объемов заказов, вот далеко неполный перечень причин, обуславливающих запасы.
Набор указанных факторов относит системы управления многономенклатурными запасами к классу сложных стохастических дискретных систем. Создание эффективной системы организационного управления является необходимым этапом разрешения сложности.
Имеющихся методы и модели управления многономенклатурными запасами сильно упрощены, любое усложнение базовых моделей факторами реальных систем, крайне сложно, а чаще всего невозможно описать и формализовать математически. Следовательно, говорить о применимости подобных моделей на практике можно только условно. Подобная ситуация дает повод для разработки новых эффективных методов управления, основанных на различных эвристических методах. Предлагаемая работа посвящена разработке и исследованию новых, нетрадиционных подходов в организационном управлении многопродуктовыми запасами.

2. АННОТАЦИЯ

Работа посвящена разработке и исследованию метода оптимального управления системой многономенклатурных запасов.
В рамках работы проведен обзор литературы на предмет предлагаемых методов и моделей управления типовыми многономенклатурными системами снабжения. Проведена формализация элементов рассматриваемой системы. Приводится строгая математическая постановка задачи оптимизации издержек, имеющих место в процессе функционирования системы снабжения. Предлагаются различные методы решения поставленной задачи оптимизации. Разработан метод оптимизации издержек, основанный на теории коллективного поведения. В рамках метода предлагается две независимые схемы организации взаимодействия между элементами алгоритма адаптивного поиска. Результатом работы алгоритма является оптимальный план закупок товаров на период планирования. Разработана имитационная модель рассматриваемой системы снабжения для апробирования сформированных планов в условиях возможных случайных событиях сбоя поставок и срыва объемов заказов. Модель основана на подходе сканирования активностей. Предложены методы обработки статистических данных потребительского спроса. Разработан комплексный метод оптимального организационного управления. Разработана модель, реализующая предложенный метод управления. Проведено ряд исследовательских мероприятий, направленных на: общую оценку эффективности предлагаемого подхода; исследования параметров алгоритма адаптивного поиска; оценка и выбор наиболее приемлемой структуры взаимодействия элементов алгоритма.



3. СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ
Сокращение Полное наименование
СУЗ Система управления запасами
ТМЦ Товарно-материальные ценности
БД База данных
СУБД Система управления БД
МПЗ Модуль планирования закупок
МОСД Модуль обработки статистических данных
ОА Объект адаптации
АА Автомат адаптации
ААП Алгоритм адаптивного поиска
ИМ Имитационная модель
СДС Сложная Дискретная Система
ООП Объектно-ориентированное проектирование
RAD Rapid Application Development (средства быстрой разработки приложений)
MS SQL Microsoft SQL Server 2000 (СУБД)

4. СИСТЕМЫ СНАБЖЕНИЯ ЗАПАСАМИ КАК ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ
4.1. ТИПОВЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ
В условиях рыночной экономики становится актуальным совершенствование организации управления предприятием и, прежде всего, процессом эффективного использования финансовых, материальных и трудовых ресурсов, основных фондов, материальных запасов и т.д. Целью решения всех этих задач является снижение издержек управления запасами, повышение конкурентоспособности и увеличения сбыта. Данные вопросы должны решаться наряду с такими задачами, как увеличение объемов выпуска продукции, разработка новых образцов техники, повышение качества и надежности выпускаемой продукции и т.п.
Руководителям служб предприятия в процессе своей повседневной управленческой деятельности все время приходится анализировать и контролировать получаемые результаты в отчетном периоде (за месяц, декаду, неделю). Каждая оперативка, посвященная итогам деятельности предприятия начинается с оценки объемов реализации выпущенной продукции, ее себестоимости, сопоставления планируемых затрат (трудовых, материальных, финансовых) с полученным результатом. Определяется, какой эффект получен от работы отдельных служб предприятия (производственных цехов, участков, ремонтных служб, отделов снабжения, сбыта и маркетинга и т.д.) в снижении издержек. Что в этом плане сотрудникам соответствующей службы еще надлежит конкретно сделать в следующем отчетном периоде, например, подготовить план закупочной политики, уменьшить перерасход материалов, тепла, электроэнергии на выпуск того или иного изделия; ускорить ремонт оборудования, снизить уровень излишних запасов и т.д. Представленные предпосылки и служат началу идее управления запасами. Анализируя сказанное, можно выделить наиболее значимые факты деятельности организаций, получается, что к предпосылкам, которые заставляют оптимизировать запасы сырья, ресурсов следует отнести:
• возрастают убытки за счет хранения сверхнормативных запасов;
• "омертвление" оборотных средств;
• потеря в качестве материальных ресурсов, моральное и физическое старение ресурсов.
4.1.1 ПРОБЛЕМЫ, СВЯЗАННЫЕ С ЗАПАСАМИ
Что же такое материальные запасы? Обычно материальные запасы подразделяют на товарные и производственные. Товарные запасы — это готовая продукция у поставщиков (сбытовая), на складах и базах (складская). Производственными считаются запасы, уже находящиеся у потребителей, но еще не вступившие в процесс переработки.

Рис.№1
Товарные и производственные, в свою очередь делятся на резервные или страховые и расходные. Расходные предназначены для обеспечения потребностей производства при несовпадении сроков и размеров поступления и потребления ресурсов. Резервные должны удовлетворять потребности к пику продаж, страховать от забастовок, задержек и срыва поставок, учитывать возможные чрезвычайные обстоятельства (мобилизационный запас). Иногда, дополнительно выделяют запас, находящийся в пути между звеньями системы или фазами производства.

Основными факторами образования запасов готовой продукции являются:
• необходимость надежного обеспечения спроса;
• обстоятельства, определяющие наличие случайных факторов:
• несовпадение ритмов поставок с ритмами потребления;
• случайные колебания спроса за период между поставками;
• случайные колебания интервала между поставками;
• срыв объема поставок.
• накопления готовой продукции до размеров отгружаемых партий;
• задержки при укомплектовании партий поставки, если потребителю одновременно отгружается несколько номенклатур;
• упаковка и затаривание продукции;
• задержки при оформлении отгрузочной документации;

Необходимость надежного обеспечения спроса подкрепляемая серьезными экономическими последствиями недопоставок, вынуждает увеличивать запасы, что приводит к временному исключению из оборота значительных материальных ценностей. При необоснованном сокращении запасов (например, вследствие нарушения поставщиком сроков или объема поставок) возможна остановка производства или неудовлетворение имеющегося спроса, что повлияет на репутацию фирмы на рынке. Применяемые к неаккуратному поставщику санкции лишь отчасти компенсируют убытки предприятия.

Типовое управление запасами базируется на контроле и вариации параметров управления, среди которых принято выделять:
1. управляемые параметры
1.1. объем и номенклатура необходимого сырья (ресурсов);
1.2. момент (время) выдачи заказа на пополнение ресурса;
1.3. адресат заявки на поставку (поставщик);
2. неуправляемые параметры
2.1. затраты на организацию снабжения;
2.2. ограничение на запасы поставщика;
2.3. выбор системы снабжения (централизованная, децентрализованная)

Существует два направления в управлении, относительно целесообразности создания запасов.
Согласно одному из них запасы создавать не следует. Тем самым мы сокращаем или же исключаем вовсе, если запасов нет вообще, составляющую затрат на хранение при расчете суммарных издержек. Однако эта политика не позволяет удовлетворить весь спрос потребителей, тем самым нет возможности удерживать постоянных клиентов и привлекать новых клиентов. Встает вопрос о сохранении репутации фирмы на рынке. Имеется ряд соображений в пользу минимизации запасов. К их числу относятся:
1. плата за физическое хранение запаса;
2. упущенный доход, который мог бы быть получен при вложении омертвленных в запасе средств предприятия с твердым доходом (в простейшем случае — учетный процент);
3. потери в количестве запаса (испарение, усушка, утруска, радиоактивный распад, хищения);
4. качественные изменения (ухудшение потребительских свойств вследствие необратимых процессов в хранимом продукте — разложение, гниение, ухудшение внешнего вида, старение изоляции);
5. устаревание (моральный износ), особенно характерный для модных товаров, бытовой электроники, персональных компьютеров, литературы по ним и их программному обеспечению.
Согласно другому направлению большие запасы позволяют быстро удовлетворить весь спрос потребителей, при этом исключается недостаток первого подхода. Но при этом следует учесть дополнительные расходы:
• связанные с хранением запасов
• связанные со снижением оборачиваемости финансовых средств, за счет вложения в хранящиеся запасы. Происходит так называемое "омертвление" средств.
Как правило, к моменту реализации поставки данные, положенные в основу заявки, оказываются устаревшими и объем поставки уже не соответствует фактической потребности. Для предотвращения остановки деятельности в случае недостаточности поставки у потребителей и в системе снабжения создаются запасы. К необходимости создания запасов приводят следующие факторы:
1. Дискретность поставок.
2. Случайные колебания
2.1. в спросе за интервал между поставками,
2.2. в объеме поставок (например, при планировании поставок сельскохозяйственной продукции, зависящих от урожая и организации его сбора),
2.3. в длительности интервалов между поставками.
3. Предполагаемые изменения конъюнктуры:
3.1. сезонность спроса,
3.2. сезонность производства,
3.3. инфляционные ожидания,
3.4. ожидаемое повышение цен.
Перечисленные факторы, действуя порознь или группируясь в различных сочетаниях, создают тенденцию к увеличению запасов.
К типовым затратам, возникающим при управлении запасами следует отнести:
• затраты приобретения продукции, организация поставок;
• затраты на хранение и складские операции;
• издержки от материального и морального старения при хранении, естественная убыль;
• потери, вызванные дефицитом и штрафные санкции.

4.1.2 МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ И ЕЕ ЭЛЕМЕНТЫ

Управление запасами заключается в установлении моментов и объемов заказа на восполнение их и распределении вновь прибывшей партии по нижестоящим звеньям системы снабжения. Совокупность правил, по которым принимаются эти решения, назовем стратегией управления запасами. Каждая такая стратегия связана с определенными (чаще всего в вероятностном смысле) затратами по доведению материальных средств до потребителей. Будем считать оптимальной ту стратегию, которая минимизирует эти затраты. Отыскание оптимальных стратегий и является предметом теории оптимального управления запасами.
Задачей менеджеров по проведению закупочных кампаний является компромиссное решение, по выбору одной или комбинации нескольких стратегий. Термин «стратегия» понимается в смысле терминологии принятия решений, т.е. как выбранная менеджером линия поведения, полностью определяющая его действия в рамках рассматриваемой модели.
При сравнении стратегий учитываются только переменные составляющие функции затрат, зависящие от выбора стратегии. Таким образом, во многих моделях управления запасами удается игнорировать большую часть затрат на содержание управленческого аппарата (кроме расходов по оформлению поставок), а также пропорциональную объему партии стоимость производства материальных средств, которая на достаточно длительном отрезке времени определяется суммарным спросом и не зависит от организации снабжения.

Математическая формулировка задачи о нахождении оптимальной стратегии существенно зависит от исследуемой ситуации. Однако общность учитываемых факторов позволяет говорить о единой модели управления запасами. Иными словами, имеет место так называемая типовая система управления запасами. Приведем ее качественное описание, ограничившись для простоты одним складом, на который поступает случайный поток качественно однородных требований — заявок от потребителей.
Заявки немедленно удовлетворяются до тех пор, пока их суммарный объем (с начала планируемого периода) не превысит начального запаса. Все последующие требования не могут быть обслужены тотчас же, вследствие чего потребитель простаивает и несет некоторый убыток. Этот убыток по справедливости относится на счет системы снабжения — она выплачивает штраф. Время от времени запас хранимого имущества пополняется со склада вышестоящего объединения, центральной базы или из промышленности, причем с каждым таким пополнением связаны определенные дополнительные затраты. Наконец, склад несет расходы по хранению находящегося в нем имущества. Требуется так выбрать момент и объем заказа на восполнение, чтобы суммарные затраты на хранение, штраф и поставки были минимальны. На работу склада могут быть наложены некоторые ограничения (например, максимальный запас не должен превышать вместимость склада, а его стоимость — заданной суммы). В этих случаях разыскивается условный минимум затрат.
Элементами задачи управления запасами, таким образом являются:
1. система снабжения;
2. спрос на предметы снабжения;
3. возможность восполнения запасов;
4. функция затрат;
5. ограничения;
6. стратегия управления запасами.
Взаимосвязи этих элементов представлены в виде диаграммы IDEF0 0-ого уровня.


Рис.№2
В любой системе управления запасами уровень запасов меняется циклически. Снижение запасов, то есть потребление определяется спросом на продукцию. Как только уровень текущих запасов достигнет некоторого критического значения - "Уровень пополнения запасов", будет сделан новый заказ на поставку. Спустя некоторое время - "время поставки", которое определяется моделью организации поставок, и может быть как постоянным, так и переменным или же вообще случайным, произойдет пополнение запасов. Далее ситуации повторяются. Графически это представлено ниже.
Рис.№3

Под системой снабжения понимается совокупность источников заявок складов, между которыми в ходе операций снабжения осуществляются перевозки хранимого имущества. В простейшем (и наиболее изученном) случае система сводится к единственному складу. Функция затрат составляется и минимизируется для системы в целом.


Рис.№4

Спрос на предметы снабжения может быть стационарным и нестационарным; детерминированным или стохастическим, непрерывно распределенным или дискретным; зависящим от спроса на другие номенклатуры (коррелированный спрос) или независимым.
Типичными примерами нестационарных ситуаций являются торговля сезонными и модными товарами, а также периоды пикового (предпраздничного) спроса. Важно учесть, что имеют место еще две особенности:
1. Первая характеризуется тем, что потребительский спрос, не удовлетворенный на данном этапе, можно удовлетворить на одном из последующих (предъявленные потребителями заказы ставятся на учет и выполняются в дальнейшем).
2. Вторая ситуация порождает отказ в обслуживании, и потребитель обращается к другому поставщику. Типичным примером опять же является торговля. Следствие отказа для торгового предприятия — упущенный доход, возможная полная потеря данного клиента.
Пополнение запасов всегда происходит с некоторой случайной задержкой относительно момента выдачи требования. Однако роль и длина этой задержки сильно зависят от конкретных условий, что позволяет в ряде случаев упростить задачу. Степень возможного упрощения определяет один из следующих вариантов:
• мгновенная поставка; Если время осуществления поставки пренебрежимо мало.
• задержка поставок на фиксированный срок (в частности, кратный длине периода); Справедливо при малом коэффициенте вариации.
• случайная задержка с известным распределением длительности. Справедливо при большом коэффициенте вариации. Распределение случайной задержки устанавливается методами обработки статистики и подбора распределения случайной величины по аналогии с подбором распределения спроса.

Наконец, может существовать различие в объеме поставок:
• поставка равна требуемому количеству;
• поставка равна случайной величине с характеристиками закона распределения, в общем случае зависимыми от величины заказа.

Функция затрат образует показатель эффективности принятой стратегии и учитывает следующие издержки;
• расходы на хранение;
• транспортные расходы и затраты, связанны с заказом каждой новой партии;
• затраты на штрафы.


Рис.№5
Иногда в минимизируемую функцию включаются (с отрицательным знаком) доходы, полученные от продажи остатков запаса в конце каждого периода. В некоторых случаях ставится задача максимизации доходов. В зависимости от особенностей исследуемой ситуации рассматриваются следующие варианты выбора отдельных составляющих функции затрат:
Издержки хранения:
• пропорциональные среднему уровню положительного запаса за период и времени существования положительного запаса;
• пропорциональные положительному остатку к концу периода;
• пропорциональные максимальному запасу;
• нелинейные функции одного из вышеуказанных количеств.
Стоимость поставки (допускаются любые комбинации перечисленных ниже вариантов):
• пропорциональная объему поставки;
• постоянная независимо от объема и числа номенклатур;
• сумма фиксированных составляющих — по числу номенклатур в заявке;
• пропорциональная необходимому приросту интенсивности производства.
Суммарный штраф:
• пропорциональный среднему уровню положительной недостачи за период и времени существования недостачи;
• пропорциональные недостаче к концу периода;
• нелинейные функции одного из вышеуказанных количеств;
• постоянный (выплачивается при ненулевой недостаче).
В многономенклатурных задачах штрафы могут суммироваться или назначаться по максимальному дефициту (требование комплектного обеспечения спроса).

Ограничения в задачах УЗ могут быть различного характера Укажем следующие виды ограничений:
• ограничения поставщиков:
o по максимальному объему (весу, стоимости) поставки или кратности этого объема некоторой минимальной величине (целое число стандартных «упаковок» — вагонов, цистерн, бочек, коробок);
o по числу поставок в заданном интервале времени;
• ограничения рынка:
o по уровню обслуживания;
o по средней стоимости;
o по уровню спроса;
• ограничения внутренние (возможности склада):
o по вместимости и бюджету (по максимальному объему (весу, стоимости) запасов);
o по доле требований, удовлетворяемых из наличного запаса (без дополнительных задержек).
Введение ограничений может существенно изменить формулировку задачи УЗ. В частности, в стохастической модели без ограничений оптимальный запас, обращая в минимум сумму затрат на поставки, хранение и штрафы, автоматически дает наиболее выгодную вероятность недостачи. Ограничение же последнего типа полностью определяет сумму штрафа, что позволяет исключить ее из функции затрат и минимизировать только расходы на поставки и хранение. Если расходы на хранение и поставки заданы, то отыскивается стратегия, максимизирующая вероятность обеспечения спроса. Такой вариант особенно часто встречается в многономенклатурных задачах. Выбор конкретного ограничения определяется условиями работы системы. Возможен и одновременный учет нескольких ограничений.

Стратегия управления запасами, т.е. структура типовых правил определения момента и объема заказа, в приложениях обычно считается известной, и задача сводится к определению нескольких констант (параметров стратегии). В периодических стратегиях заказ производится в каждом периоде Т, в стратегиях с критическими уровнями («оперативных». «с непрерывным контролем») — при снижении запаса до порога s или ниже. Второе различие между простейшими стратегиями определяется правилом определения объема заказа: постоянная партия объема q или партия, восполняющая наличный запас (в сумме с ранее сделанными заказами) до верхнего критического уровня S. Перечисленные правила относятся к стационарным ситуациям и могут временно корректироваться для нестационарных (например, накануне очередного предпраздничного пика в торговле).

4.1.3 КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

СУЗ можно классифицировать по многим признакам:
• вид запасов (сырье, полуфабрикаты, готовая продукция, инструменты, запчасти);
• место хранения (производитель, потребитель, снабженческая база или другие элементы товаропроводящей сети);
• структура системы (изолированный склад, последовательная система складов, иерархическая система, с ремонтными возможностями или без них);
• свойства запасов (одно или многономенклатурные запасы, их взаимозаменяемость, ограниченность срока годности, порча при хранении);
• статистические характеристики процессов спроса и поставок (стационарность, коррелированность спроса, управляемость, случайность поставок);
• цели системы (стоимостные и вероятностные критерии, многокритериальность);
Наконец, все модели можно разделить на статические и динамические. К статическим задачам можно отнести ситуации, где все параметры не зависят от времени, а момент затраты определенной суммы с точки зрения итогового показателя безразличен. В частности, это модели с минимизацией затрат в единицу времени. В динамических задачах приходится считаться с экономической выгодой от рассрочки платежей, что проявляется в стремлении оттягивать затраты на конец планируемого периода.
Так, если Lk— затраты в k-ый интервал этого периода,
то общие затраты будут подсчитываться согласно
L=Sak-1Lk
где a — так называемый дисконт-фактор, а n — общее число интервалов. Этим приемом все затраты приводятся к настоящему моменту времени (на первый период). Второй особенностью динамических задач является зависимость начального запаса в каждом периоде от решений, принятых в предшествующих периодах. Решение динамических задач значительно сложнее, чем статических.
Классификация моделей по признаку и типу приведена в [12].

Таблица 1
Признак Тип модели
I По типу системы снабжения • эшелонированные (многоэтапные)
• децентрализованные
II По числу хранимого сырья • многокомпонентные
• однокомпонентные
III По спросу • детерминированная:
1. дискретная
2. непрерывная
• случайная (вероятностная):
1. дискретная
2. непрерывная
IV По способу поставки сырья • мгновенная
• с фиксированным временем задержки
• со случайным временем задержки
V По видам затрат и способам их отражения в модели 1. линейная
2. нелинейная
VI По ограничениям системы снабжения 1. по объему
2. по весу
3. по площади
4. по себестоимости
5. по числу поставщиков
VII По принятой стратегии управления • периодические (с периодом контроля Т)
• по критическим уровням и объему.
Н – верхний уровень;
n – нижний уровень запасов;
q – объем партии (поставок).

К одному из самых важных признаков классификации стоит отнести признак 2 - по числу хранимой продукции. В реальных условиях всегда приходится хранить далеко не один вид продукции. На больших оптовых базах количество номенклатуры может достигать порядка 100000 наименований. В условиях многономенклатурной системы складывается ситуация такая, что процессы связанные с управлением нельзя рассматривать независимо. Это происходит по ряду причин, среди которых можно выделить:
• Использование общих ресурсов:
o одного пространства хранения на складе;
o единый бюджет;
• Невозможность организации поставок только по одному наименованию.
В подавляющем большинстве случаев на складах систем снабжения хранится несколько или много (вплоть до сотен тысяч) номенклатур. Вообще говоря, возможны случаи, когда удается свести задачу к однономенклатурной, решение которой существенно проще. Тем не менее, такое сведение можно произвести лишь в редких случаях.
Таких ситуаций три:
1. Каждая номенклатура поставляется независимо (объединение поставок невозможно), а штрафы по отдельным номенклатурам суммируются. В этом случае задача распадается на N (по числу номенклатур) однокомпонентных.
2. Поставки осуществляются комплектами, каждый элемент может быть использован только в данном комплекте (детали и узлы сложных технических устройств). Такой комплект можно считать одной обобщенной номенклатурой.
3. Спрос на группу номенклатур, приходящих от одного поставщика, имеет сильную положительную корреляцию. Эти номенклатуры вновь объединяются в обобщенный предмет снабжения.
Эти сведения обуславливаются тем, что на сегодняшний день существует математический аппарат для решения проблем управления в однопродуктовых системах. [17]
Основными объектами исследования в области управления запасами все же остаются многопродуктовые системы.
Функции типовой системы управления товарными запасами
Управление запасами является частью логистической деятельности. Обобщенно задачи логистической деятельности можно представить в следующем виде:

Рис.№6
Какой бы метод управления запасами не выбрала компания, существует минимальное число функций, при которых система становится управляемой и обеспечивается возможность реализации этих методов. Это, прежде всего, относится к налаживанию четкого бизнес-процесса логистических операций, а также к постановке управленческого учета. Внедрение указанных ниже функций сразу же и непосредственно сказывается на уменьшении стоимости хранения и доставки товара. В плане реализации логистических функций в компании должны быть решены следующие задачи:
• Уточнены объемные, пространственные и временные параметры запасов, стоимости хранения единицы запаса;
• Налажена система информационного мониторинга за состоянием запасов и непрерывного контроля нормируемых параметров;
• Уточнены реальные стоимости и время выполнения заказов, налажен управленческий учет параметров выполнения заказов и контроль хода их прохождения;
• Разработаны правила определения момента и объема заказа.
Определение соответствующих объемных, пространственных и временных параметров запасов позволит перейти к оптимизации размещения товаров на складе, а, следовательно, к минимизации затрат. Мониторинг состояния запасов должен обеспечивать непрерывное сравнение нормативных параметров с фактическими, чтобы начала работать «следящая система» управление запасами. А расчет нормативных характеристик запасов (в натуральном выражении) позволит обоснованно формировать бюджеты и перейти к оптимизации издержек, связанных с формированием и поддержанием запасов. [24]
Разработка правил определения момента и объема заказа, определение приоритетов при пополнении запасов позволит получить относительно простые способы регулирования параметров заказа. Кроме того, необходимо наладить жесткий контроль за ходом выполнения заказов, что обеспечивает обратную связь, необходимую для принятия эффективных оперативных решений по закупкам.
Однако, как уже говорилось выше, ключевым фактором, определяющим качество системы управления запасами, является способ выработки предположений о необходимой величине, времени и составе закупок.
Для реализации указанных выше направлений по мнению автора [17] необходимо наличие следующих механизмов в системе:
1. В системе управления должен быть организован удобный ввод, эффективная обработка и представление информации для анализа и контроля за работой склада.
2. В системе управления должна быть обеспечена возможность сбора и обработки необходимой статистической информации, которая может использоваться как для выбора параметров управления, так и для оценки эффективности используемых алгоритмов управления.
3. В системе управления должна быть обеспечена возможность оперативного проведения расчетов требуемых параметров управления.
4. Алгоритмы, используемые в системе управления, должны быть адаптивными, т. е. обладающими возможностью работы при изменении параметров управления в достаточно широких диапазонах
5. В системе управления должна быть предусмотрена возможность определенной корректировки алгоритмов в случае ее неэффективной работы.
Значительные затруднения при управлении многопродуктовыми запасами вызывают также изменения спроса в его колебания, которые являются случайными и могут существенно различаться для различных видов продукции.
Случайный характер изменений в колебании спроса и наличие такого большого количества видов хранимой на складе продукции делает невозможным использование описанных моделей в [12]. Кроме того, эти факторы представляют серьезнейшую проблему для разработки методов управления запасами, поскольку практически все известные методы оптимизации при таких размерностях, наличии общих ограничений и присутствия случайных величии не обеспечивают устойчивого и надежного определения требуемых параметров управления.
Для управления запасами в таких условиях приходится использовать эвристические алгоритмы. Подобных алгоритмов может быть предложено достаточно большое количество. В связи с этим весьма полезной была бы процедура, позволяющая сравнивать эффективность работы таких алгоритмов и выбирать из них наиболее подходящий для каждой конкретной ситуации. [17]

Далее приводится формализация метода управления, удовлетворяющего поставленным требованиям. А именно предлагаются этапы простейшего метода управления многопродуктовыми запасами
1. А, В, С анализ.
2. Анализ состояния склада.
3. Сбор, анализ и обработка информации для определения параметров управления.
4. Формирование группы заказа и расчет величины закупок.
5. Сбор информации для оценки и оценка эффективности работы системы управления запасами.
6. Корректировка параметров и алгоритмов системы управления запасами.
Взаимосвязи этапов отражены в виде диаграммы IDEF0 1-ого уровня при декомпозиции представленного выше 0-ого уровня.

Рис.№7
Под параметрами процессов управления здесь понимается такая исходная информация, которая либо незначительно меняется в процессе управления, либо ее заметные изменения происходят в течение значительного времени. К таким параметрам можно отнести, например:
• цены, по которым закупается продукция;
• стоимость оформления и доставки заказа;
• средний спрос за небольшой интервал времени (не текущие значения); [17]
• среднее время подачи заказа, по поставщикам;


4.2. МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

В источнике [13] проводится статистический анализ 336 собранных в [25] моделей. В частности, обнаружилось, что:
• 82% моделей однородные, 18% — многономенклатурные; только в 1% работ рассматриваются отношения замены/дополнения; лишь в 7% работ учитываются общие ограничения;
• только 10% были связаны с конкретным видом продукта;
• 79% работ рассматривают детерминированный спрос;
• 77% работ посвящены статическим моделям (с неизменными параметрами);
• в 60% работ используются непрерывные управляющие переменные;
• стратегии управления вида (s,q) рассмотрены в 25% работ, а пороговые вида (T,S) — в 20%;
• в 24% случаев рассматривается бездефицитное снабжение, 0 55% — отложенный спрос, в 14% — потерянный;
• вероятностные модели рассмотрены в 51% работ, методы математического анализа использованы в 26% случаев, динамическое программирование в 11%;
• оптимальное решение получено в 30% случаев; в 8% работ предложены итерационные схемы, в 4% — аппроксимации; менее чем в 3% работ для сложных задач приведены детальная схема алгоритма или программа.
Эта статистика чрезвычайно поучительна. Она дает ясную и довольно грустную картину распределения усилий исследователей: преимущественно, что полегче, в абстрактной постановке, без серьезной проработки вычислительных аспектов.
Несомненно, что проработка вопроса до уровня реализации в виде законченных алгоритмов и пакетов прикладных программ, остается актуальной проблемой сегодняшнего дня.
4.2.1 ВОЗМОЖНОСТИ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ

Программные продукты, которые позиционируются на рынке как системы автоматизации управления запасами, позволяют вести различные формы учета. К таковым относятся:
• бухгалтерский;
• финансовый;
• складской;
• и др.
Решения способны проводить анализ финансовых показателей, разрабатывать бизнес-планы, прогнозировать динамику процессов на рывке, помогать руководящему составу в принятии решений по управлению производством, торговлей. Также следует отметить, что имеется хороший и в ряде случаев удобный функционал учета движения ТМЦ. Ряд отечественных и зарубежных фирм, предлагающих как тяжелые, так и легкие решения, среди которых можно отметить - 1С, Галактика, Парус Корпорация, MBS Axapta, Oracle Enterprise Suit содержат модули учет движения ТМЦ.
Эти системы выполняют следующие функции при управлении складом:
• Приём товаров
• Размещение товара
• Подбор и комплектование заказов
• Ведение информации по поставщикам и подбор поставщиков
• Контроль заказа
• Работа с сертификационными документами
• Отгрузка
• Инвентаризация
• Формирование первичной и отчётной документации.
Но, важнейшим недостатком этих систем остается отсутствие ряда ключевых моментов:
o обработка статистических данных потребительского спроса;
o оптимизация затрат, связанных с управлением запасами;
o расчет оптимальных величин запасов;
o подготовка заявок поставщикам на пополнение запасов;

Применялись попытки реализовать некоторые из представленных механизмов. Были созданы решения Парус Аналитика и Триумф Аналитика, Logmarket и SimpleSoft. Решения либо оставлены, либо находятся в начальной стадии развития. То есть об успешных внедрениях пока говорить рано.

4.3. ОБЩАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Из всего сказанного можно полагать, что существуют проблемы в методах управления многопродуктовых систем снабжения и проблемы в реализации методов управления в рамках прикладных программ, помогающих менеджерам принимать эффективные решения.
Таким образом, задачей исследования является создание метода управления многономенклатурными запасами, позволяющей реализовывать недостающий функционал.

Главной целью исследования является повышение эффективности функционирования многономенклатурной системы снабжения посредством разработки метода оптимизирующего издержки управления запасами.
Задачи, решаемые при разработке метода:
• генерация и обработка статистики спроса;
• минимизация затрат управления запасами;
• составление плана закупок на период планирования;
• разработка различных подходов к процессов адаптивного поиска;
• создание имитационной модели;
• проведение имитационных экспериментов для анализа эффективности управления многопродуктовой системы снабжения.
4.3.1 ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ НА ИССЛЕДОВАНИЯ.

Техническое задание на исследования решения задачи управления многономенклатурными товарными запасами с использованием алгоритмов адаптивного поиска и имитационного моделирования.
Цель исследований.
Исследования должны показать возможность применения алгоритма адаптивного поиска, включающего в себя теорию коллективного поведения автоматов, для решения задач управления многономенклатурными запасами.
Задачи, решаемые при и исследованиях.
q Формализация задачи управления многономенклатурными запасами.
q Математическая постановка задачи оптимизации.
q Анализ различных методов решения задачи.
q Разработка метода оптимизации издержек, на основе адаптивного алгоритма.
q Анализ вариантов реализации схем взаимодействия автоматов в алгоритме адаптивного поиска.
q Создание моделей генерации и обработки статистики потребительского спроса.
q Разработка имитационной модели.
q Разработка БД.
q Анализ эффективности применения алгоритма адаптивного поиска для решения задачи управления многономенклатурными запасами с точки зрения выбранного критерия эффективности.
q Анализ структуры и параметров алгоритма.
Исходные данные.
q Данные о поставщиках поставляемых ТМЦ и параметрах поставок.
q Начальные данные о потребительском спросе.
q Набор математических моделей плотности распределения случайной величины.
q Описание функционирования модели системы снабжения.
q Ограничения, принятые в модели системы снабжения.
q Ассортимент и начальное состояние системы снабжения.
Требования к разработке и исследованиям.
Модели, реализующая метод управления, должна учитывать случайный недетерминированный потребительский спрос, множество поставщиков при восполнении запасов
Наглядным образом показать эффективность применения выбранного подхода и методов.
Критерий оценки эффективности.
Критерием оценки эффективности является суммарные издержки и затраты, которые несет система снабжения в результате управления многономенклатурными запасами.
Условия приемки исследований.
Демонстрация эффективности применяемых методов на имитационной модели для рассматриваемой системы снабжения.
Форма представления результатов исследований.
Результаты исследований выбранного подхода и методов представить в виде:
q Графиков зависимостей суммарных затрат при различных применяемых методах для организационного управления системой снабжения.

4.4. ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 1

o Системы управления многопродуктовыми запасами относятся к к классу сложных систем. Сложность обусловлена большой неопределенностью, случайными потоками, большим количеством подсистем, номенклатуры и т.д.
o Анализ литературы показал, что имеющиеся модели управления запасами сильно упрощены и имеют малую применимость в управлении многопродуктовыми системами снабжения.
o Также установлено, что большинство программных продуктов, представленных на рынке, либо не решают задач управления запасами, либо выполняют лишь отдельные функции.
o Поставлено техническое задание исследования, включая задание на разработку метода управления многономенклатурной системы управления.


5. ЗАДАЧА ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ И МЕТОДЫ ЕЕ РЕШЕНИЯ
5.1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ

.................
10. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В заключении хотелось бы отметить, что главная цель, поставленная в работе - достигнута. Предлагаемый метод оптимизирует издержки, имеющие место в рассматриваемой системе снабжения посредством формирования эффективного плана закупок.
Разработана модель, реализующая предлагаемый метод. В качестве вспомогательных блоков разработаны единая БД модели и МОСД. Модель послужила базой проведения ряда исследовательских мероприятий.
1. Проведенные эксперименты показали эффективность применения алгоритмов адаптивного поиска в задаче оптимизации издержек в многономенклатурной системе управления запасами. В среднем достигалось 20%-ое сокращение издержек.
2. Имеется необходимость в продолжении исследований влияния параметров и структуры предлагаемого алгоритма оптимизации на качество получаемого решения. В частности, остается открытой проблема поиска наилучшей структуры ОА, помимо автоматной реализации. Важно также снижение временных затрат на поиск решения.
3. Разработанная модель может служить прототипом системы управления запасами реального объекта автоматизации.


11. ЛИТЕРАТУРА

1. Адамацкий А.И., Холланд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. - С. 45-53.
2. Буч Г. Объектно-ориентированное анализ и проектирование с примерами приложений на C++, 2-е изд./ Пер. с англ. - М.: "Издательство Бином", СПб.: "Невский диалект", 2001. - 560 с., ил.
3. Вагнер Г. Основы исследования операций. т. 1. Перевод с английского. – М.: Издательство «Мир», 1972. – 335 с.: ил.
4. Вагнер Г. Основы исследования операций. т. 3. Перевод с английского. – М.: Издательство «Мир», 1973. – 501 с.: ил.
5. Варшавский В.А. Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управления ими. - М.: Наука, 1984.
6. Громов С.А. Решение задачи загрузки оборудования с помощью алгоритма коллективной адаптации// Сборник научных трудов «Научная сессия МИФИ - 2002». В 14-и томах. Т.3. Интеллектуальные системы и технологии. М.:МИФИ, 2002 С. 196-198.
7. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003. – 462 с.
8. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. –М.: АНВИК, 1998. - 427 с.
9. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: Научно-практическое издание. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". - М.:СИНТЕГ, 1997.- 316 с.
10. Козьяков А.Ф., Смирнов С. Г., Использование основной нормативно-технической документации по охране труда в дипломном проектировании. М: МВТУ, 1987.
11. Лебедев Б.К. Адаптация в САПР. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999, 160 с.
12. Лотоцкий В.А., Мендель А.С. Модели и методы управления запасами. - М.: Наука ,1991. - 188 с.
13. Модели управления запасами : учеб. пособие. - М.:Мос. ин-т управления, 1987. - 52 с.
14. Охрана труда в электроустановках. Под. ред. проф. Б.А. Князевского. Учебник для вузов. Издание 2-е, перераб. и доп. М., “Энергия”, 1977.
15. Плоткин Б.К. Экономико-математические методы и модели в управлении материальными ресурсами: Учеб. пособие. - СПб.: Ун-т экономики и финансов, 1992. - 63 с.
16. Риордан Р.М. Программирование в Microsoft SQL Server 2000. Шаг за шагом: Практ. пособие./ Пер. с англ. - М.: Издательство ЭКОМ, 2002. - 608 с.: ил.
17. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. - СПб: Питер,2001. - 384 с.:ил. - (Серия "Учебник для вузов").
18. Редько В.Г. Модели адаптивного поведения // Труды международных конференций «Искусственные интеллектуальные системы» (IEEE AIS’03) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2003). Научное издание в 3-х томах. – М.: Издательство физико-математической литературы, 2003. Т.1 – С. 255-267
19. Родионов Р.А., Родионов А.Р. Менеджмент в России и за рубежом. Управление производственными запасами.
20. Сакович В.А. Модели управления запасами. - Минск: Наука и техника, 1986. - 319 с.
21. СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03. Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работы. – М. : Информационно-издательский центр Госкомэпиднадзора России, 2003.
22. Селиверстов В.В., Обухов В.П. Статистика эксперимента в технике и науке. Обработка выборки: Учеб. пособие. - М.: Изд-во МГТУ, 1993. - 103 с.
23. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.(Науки об искусственном.)
24. Хедли Дж., Уайтин Г. Анализ систем управления запасами /Пер. с англ. - М.: Наука-Физмат,1969. - 512 с.
25. Хоботов Е.Н. Управление в технических системах. Часть 1. Управление запасами. Учебное пособие. - М.:МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 96 с.
26. Холингверт, Джордан, Баттерфилд, Дэн, Сворт, Боб и др. C++ Builder 5. Руководство разработчика, том 1. Основы: Пер. с англ.: Уч. пос. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. - 880 с.: ил. - Парал.тит.англ.
27. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. - М.: Наука, 1969.
28. Яхно Т.М. Алгоритмы муравьиных колоний: еще одна альтернатива для задач оптимизации? // Сборник научных трудов КИИ 2002. - М.: Наука. Физматлит, 2002. - С. 372-380.


12. ПРИЛОЖЕНИЕ
Диаграмма модулей

Диаграмма классов модели

Предлагается часть C++ - кода программной реализации модели. Приводиться часть оптимизационного алгоритма адаптивного поиска.
Модуль - Adaptation
Заголовочный файл - Adaptation.h
Файл реализации - Adaptation.cpp
Приводиться часть реализации
//---------------------------------------------------------------------------

#include
#include "Adaptation.h"
#include
#include

#pragma hdrstop
#include "Model_Stor.h"
#include "Model_Sales.h"
#include "Model_Sup.h"
#include "MainForm.h"
#include "Products.h"
#include "Supplier.h"
#include "Prodsup.h"
#include "Sales.h"
#include "Claims.h"
#include "Prodcs.h"
#include "Sergey_test.h"
#include "Claims_f.h"
#include "Prodcs_f.h"


//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)
TAdaptation *Adaptation1 = new TAdaptation();
//TDistribAdaptation *Adaptation1 = new TDistribAdaptation();

//-------------------------------------------------------------------------
void TAdaptation ::Optimization(void)
{
randomize();
int i,j,k,m,t,n,f,b,
counter,alter_quant,memory_deep,
alfavit_of_signal,
delta_date,delta_suppl,delta_cvont;
float g,l1,l2,l3,l4,sum_amount_1;
float time_,perf_;

String str,text;

float FP_1, BEST_FP, FIRST_FP, OLD_FP;..............



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.