автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы решения задач обмена в управлении предприятиями

Российская Академия наук Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова

На правах рукописи ИВАНОВА СОФЬЯ ИВАНОВНА

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОБМЕНА В УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ

Специальность: 05.13.10 - Управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 1998

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Научный руководитель:

-кандидат технических наук Багатурова О.С.

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук Мандель А, С.

- кандидат технических наук Москинова Г.И

Ведущая организация : Московский физико-технический институт

Защита состоится " 25~ " щонЯ 1998 г. в _^1°час. : на заседании Диссертационного Совета Д002.68.03— Института проблем управления РАН по адресу: 117806, г.Москва, ул.Профсоюзная, д.65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления РАН. Ваш отзыв на реферат в одном экземпляре просим направлять по вышеуказанному адресу.

Автореферат разослан "Ж." мал_1998 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета кандидат технических наук

,А .Власов

Общая характеристика работы.

Актуальность темы.

В результате рыночных реформ традиционная модель управления предприятием, направленная на производство, сменилась новой моделью управления, направленной на сбыт или маркетинг, а в таких важнейших областях' взаимодействия предприятия с экономической средой как сбыт выпущенной продукции и материально-техническое обеспечение производства произошел переход от отношений распределения к свободной конкурентной торговле.

Однако существенным ограничением развития свободного рынка является дефицит оборотного капитала на предприятиях. В этой ситуации для обеспечения производства необходимыми ресурсами предприятиями используются различные хозяйственные стратегии, в том числе основанные на натуральном обмене ющ бартере: создаются обменные цепочки технологически взаимосвязанных предприятий, проводятся двусторонние обменные сделки, когда часть готовой продукции предприятия обменивается на необходимые для производства материальные ресурсы, организуется снабжение на условиях толлинга. Очевидна необходимость создания систем поддержки принятия решений при обменных операциях. Поэтому решение задач обмена, возникающих при слиянии функций снабжения и сбыта в условиях ограниченных оборотных средств на предприятиях, является актуальной темой для научных исследований.

Цель работы.

Цель работы состоит в исследовании и решении комплекса задач обмена: разработке и исследовании методов организации и условий функционирования обменных технологических цепочек предприятий; разработке алгоритмов оптимизации прямых многоресурсных обменов между предприятиями, исследовании вопросов выбора партнеров по обменным операциям и прогнозировании обменных отношений, устанавливаемых в результате переговоров.

Методы исследования.

В исследованиях использовался аппарат линейного программирования, теории графов, методы динамического программирования, • метод структурного анализа и проектирования, методы статистического анализа.

Научная новизна

Построена модель обменной схемы технологически

плаимпг.ия.чянных ттркттприятий-г^^умгдпм впг^ожнгкггм тоиярного

и денежного кредитования, сформулирована и решена задача выбора цепочки, оптимальной по критериям прибыли и времени.

Исследована задача распределения обменного фонда предприятия с целью обеспечения производства ресурсами, приобретаемыми у нескольких поставщиков по разным обменным ценам; рассмотрены оптимизационные методы решения этой задачи в непрерывной постановке при различных видах функциональной зависимости стоимости обмениваемых ресурсов от их количества, приведены условия оптимальности

решения, разработан эвристический алгоритм решения целочисленной задачи, как задачи о рюкзаке с переменным весом предметов.

Разработана процедура оценки мощности поставщиков, как совокупности некоторых их качественных характеристик, объединенных с помощью линейной регрессионной модели; сформулирована и решена задача прогнозирования результатов переговоров об установлении обменных отношений при многоресурсной двусторонней сделке между поставщиком и предприятием с учетом вычисленной мощности партнеров. Разработана деловая игра "Установление обменных отношений", проведение которой подтвердило гипотезу о влиянии информированности сторон на результаты переговоров.

Практическая ценность . Предложенные алгоритмы могут быть использованы при построении обменных цепочек технологически взаимосвязанных предприятий. Модели и методы решения задач обмена, в частности, задачи распределения обменного фонда и задачи прогнозирования результатов переговоров об установлении обменных отношений, целесообразно применять в системах поддержки принятия решений при проведении обменных операций снабженческо-сбытовыми подразделениями промышленных предприятий.

Внедрение.

Разработанные модели и методы выбора оптимальных обменных цепочек используются для принятия решений при

построении обменных цепочек предприятий нефтеперерабатывающего комплекса в ЗАО "Норси-Транс".

Комплекс задач управления обменным фондом реализован в подсистеме управления сбытом Московского производственного объединения "Темп" и Бакинского завода ЭВМ.

Связь с планом работ.

Исследования и разработки по ,теме диссертации проводились в соответствии с Координационным планом комплексной программы РАН фундаментальных исследований проблем машиностроения, механики и процессов управления (п.3.1.3, раздел 1.12.4.2. "Управление в социально-экономических системах"), тематическим планом Института проблем управления РАН.

Апробация работы.

Результаты работы докладывались на Научно-пряутщгеской конференции "Интеллектуализация ■ систем

управления " (Баку,1991),-международной научно-практической конференции "Управление большими системами" (Москва, 1997), V Международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем.", (Москва,1998).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 работ. Структура рабрта-

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность разработки методов решения комплекса задач обмена ресурсами, формулируется цель* работы, подчеркивается ее новизна и практическая значимость.

Первая глава посвящена вопросам организации и исследования обменных производственных схем технологически взаимосвязанных предприятий.

Рассмотрим обобщенную сетевую модель исследуемой задачи. Пусть V) сеть, где Я- источник, М- сток, N -

множество узлов (предприятий), V- множество направленных дуг. Источнику Я соответствует производитель исходного сырья (например, нефтедобывающие объединения), стоку М - рынок, на котором могут быть проданы сырье, полуфабрикаты, готовые изделия. Два узла ¡е!Я, /вуУ связаны между собой направленной дугой О, е V в том случае, если продукция предприятия / служит сырьем для предприятия Любая ориентированная цепочка в этой сети соответствует некоторому технологическому циклу. Характеристики узлов следующие: к,- -коэффициент усиления, соответствующий количеству готовой продукции, вырабатываемой предприятием У из единицы сырья; а, - пропускная способность, т.е. предельно допустимое количество сырья, которое может переработать предприятие / за рассматриваемый период времени, исходя из своих технологических возможностей; - затраты на переработку единицы продукции на предприятии /; £), -собственные средства предприятия г, у, - денежный кредит,

выделяемый i-му предприятию фирмой-организатором; а -процент на кредит; С/ - рыночная стоимость готовой продукции предприятия; с/- стоимость этой же продукции, если предприятие расплачивается ею за предоставленный кредит.

Поскольку собственные средства у предприятий ограничены, для того, чтобы производственные' цепочки пришли в движение, необходима фирма-организатор, которая обеспечила бы вливания в виде кредитов. Эти кредиты могут быть выделены либо в денежной форме, либо в "виде предоставленных сырьевых ресурсов. Предприятия могут расплачиваться по кредитам также двумя путями: либо деньгами, с учетом определенной процентной ставки а, либо готовой продукцией по дисконтной цене с/.

Чтобы отразить товарные кредиты и тот случай, когда -кредит—pnaRpanratyrrff р. виде готовой продукции, на сети вводится узел 0 с неограниченной пропускной способностью ао=°°, с коэффициентом усиления ко=1, связанный входящими и исходящими дугами со всеми узлами ieN. Введем обозначения:

/(/,*)= Z/O'J), f(N,i) = z/(y,0,

jeN jeN

Уравнения, описывающие ограничения задачи, будут иметь вид:

S/(/,y)+/(i,0) = W(0,0+ I/O",Ol (1)

jeNuM jeNuR

ДО,0 + f(R, i) + f(N, i) i e N (2)

wl ZfQ,j)+f(W)] + Q[ Zf(J,0+fMUQ+y,. ieNQ)

JsN\JM jeNvjR

' df(i,0) > C//(0,0, i e ЛГ (4)

Z c//(i,0) + I yt <, Do (5)

i <zN i eN

Здесь (2) - технологические ограничения, (3) -ограничения по балансу стоимости для ieN, означающие, что суммарные затраты на производство и на сырье не должны превышать собственных средств предприятия и полученного им кредита, (4) - отражают тот факт, что суммарная стоимость сырья, полученного у фирмы-кредитора не превышает стоимость. переданной ' фирме готовой продукции по дисконтной цене, (5) - ограничения по балансу стоимости для фирмы-организатора.

Целевая функция (6) отражает доход фирмы-организатора, получаемый в результате функционирования производственных цепочек.

сс Z У¡+ I(Ci " с*)/<i,0) max (6)

ieN ieN

Из-за того, что у,- являются переменными, сформулированную задачу нельзя решить стандартными методами поиска оптимального потока на сети с усилением в дугах. Для поиска субоптимального решения предложена интерактивная процедура, сочетающая на каждом шаге решение оптимизационной задачи с принятием решения о распределении части средств фирмы-организатора в виде

денежного кредита. Подобный подход позволяет учесть неформализуемые знания ЛПР о предпочтительности различных форм кредитования по отношению к каждому предприятию.

В функции цели (6) доход от денежного кредита представлен в виде фиксированной величины, однако, на самом деле, он существенно зависит от длительности промежутка времени, на который был предоставлен.

Рассмотрим задачу оптимизации денежного кредитования в динамической постановке с учетом длительности производственного цикла. В этой постановке фирма-организатор производственной цепочки предоставляет денежный кредит для того, чтобы-запустить производство, и является собственником конечной продукции всех звеньев этой цепочки. Необходимо из возможных цепочек выбрать оптимальную для фирмы-организатора с точки зрения

максимизации^—удельной_прибыли при коэффициенте

дисконтирования а.

Вводится дополнительный параметр на дугах т^ соответствующий длительности производственного цикла на предприятии / и времени доставки , продукции предприятия / на предприятие у"

Рассмотрим производственную технологическую цепочку / = {/ь**2 >•••'> *п»А^}такую, что У/, ¡2 , ... , 1„е Д и для

каждой пары существует дуга О^+О-

Считаем, что доход фирма-организатор получает только

после реализации на рынке М продукций последнего предприятия цепочки ¡п.

Если из // в ¡2 поступит единица сырья, то в результате функционирования всей цепочки на рынке М будет продано

п

конечного продукта в количестве П , и доход от его

;=1

п

продажи составит О = с/„ П (?)

У=1

(с/„ - рыночная стоимость единицы продукции предприятия 4.)

Целевая функция максимизирует доход фирмы-организатора на единицу сырья, поступившего в начальный узел цепочки

п

п п 1 2 г'у,'У+1

с,„ и.ки- I и>/, • П к{т (1 + а)М тах (8)

у = 1 3 1=1 т = 1

Здесь 1п+[ - узел, соответствующий рынку М. . Задача решается методом динамического программирования, причем потенциалы вершин представляют собой свертку критериев прибыли и времени. Следует отметить, что из-за неаддитивного вида критерия (8) применение стандартных эффективных алгоритмов поиска экстремальных путей в данной задаче невозможно.

Пусть Р/ - /Множество всех узлов сети, связанных с ЛГ-ориентированной цепочкой длины 1, т.е. Р[= {¡: 3 0 ,М)}, Рг - множество узлов связанных с .¿/-ориентированной цепочкой длины 2 , Р^О': 3 (ц) и 3 0,М)} и т.д.,

Рт - множество узлов, из которых существует путь в М длины ш.

Шаг 1. Р, ={i,3 {i, И)}

g(0 = сш - (1 + а) г<0, *"(0 = Пл/

Шаг к. Рк={иЭ(ииеРк_г}

g(i) = gO') / kj-Wi /к j{ 1 + а) г(/), r(i) = г// + г(у)

Алгоритм заканчиваем, когда на m-ом шаге в множестве Рт не окажется ни одного узла, у которого не существует входящей дуги, т.е. множество Рт+¡ построить будет нельзя.

В ходе выполнения алгоритма рассматриваются только Парето-оптимальные узлы, т.е. если для некоторого узла / е P¡¡

"найдётся-узел—j г P¿ тяутл, что g(i) <g(j) и x(i) > тф. то

узел / далее не рассматривается.

Оптимальная с точки зрения максимального удельного дохода технологическая цепочка выбирается из условия:

h = aig {шах g(i) }.

Основным мраничением для динамических алгоритмов является объем памяти. В реальных задачах поиска оптимальных обменных цепочек размерности, как правило, невелики, поэтому это ограничение в данном случае является несущественным.

В частности, при внедрении данного алгоритма в ЗАО

«Норси-Транс» задача решалась для 2 нефтеперерабатывающих заводов и 37 автозаправочных станций. Время решения задачи оказалось пренебрежимо мало.

Во второй главе рассматривается задача оптимального распределения обменного фонда, которая ' формулируется следующим образом: как рациональнее израсходовать часть готовой продукции предприятия, составляющей обменный фонд, чтобы максимально обеспечить производство ресурсами. Пусть Ь - множество поставщиков, М - множество требуемых ресурсов, К - множество изделий, выпускаемых предприятием, Су/ - относительная цена ресурса у'еМ, заданная поставщиком

1еЬ в единицах обменного фонда, F - максимальный объем обменного фонда, - количество /го ресурса, необходимого

для изготовления одного изделия вида к, ¿4 - ценность к-то изделия, г/с - количество изделий вида к, которое обеспечивается ресурсами у<=Л/, полученными в обмен у различных поставщиков 1еЬ.

При обменных операциях относительная цена одного и того же ресурса (то есть пропорции обмена ресурсов на продукцию, составляющую обменный фонд) может быть различна у разных поставщиков. Упорядочив поставщиков ресурса j по возрастанию назначенной ими относительной цены за свой ресурс, можно представить относительную цену ресурса ] в виде возрастающей функции С/у]), где у] -суммарное количество уже приобретенного ресурса

Запишем модель задачи:

п

Ibdkzk -> max k=1

n

yj - HqjkZk , zk.^Q i

Если задача (10) решается для предприятия, выпускающего единичные изделия, каждое из которых задано набором комплектующих деталей, она является целочисленной. Если производство носит серийный характер, на переменные Zjc не накладывается условие целочисленности, и задача решается в непрерывной постановке.

Рассмотрим методы решения непрерывной задачи (10) при различных видах функциональной зависимости Cj(yj ).

Предположим, что Cj ( yj) - выпуклая функция. Решая задачу методом множителей Лагранжа, получаем условие

т dC-(v\ п

к Z qjk{Cj(yj) + • Zqjizi) = dk, при zk>0, к = 1 + п (И)

1 oyi /=1

т dC-(v) "

Л I qjk(Cj(yj)+ д * dk, при* = 0, k = 1 + п (12)

1 1=1

где Я > 0 - множитель Лагранжа.

Обозначим,

Vj = л iCj(yj) + ^jf^Jf-■ У/)

Пусть | - допустимое решение задачи (10).

# *

Тогда, у = £ д кгк ,

V ]=Х(СЛу ;)+-Цг—у)

' д{у j)

Рассмотрим пару двойственных задач ЛП (14) и (15).

Х^кгк -» тах к = 1

Е 2кЯ]к = .Уу А = 1

(14)

т £

7 = 1.:

Ш1П

(15)

I V £

у = 1

Из теоремы о дополняющей нежесткости следует, что если V и г допустимые решения этих задач, то для одновременной оптимальности V и г необходимо и достаточно, чтобы выполнялись условия дополняющей нежесткости:

т

гк( £ V }Ч у А -¿к) = о = 1 •*•/»

У=1

(16)

Для некоторого фиксированного у*, удовлетворяющего ограничению задачи (10) находим оптимальное решение задачи (15) Л Если вектора V и ^ коллинеарны, У - оптимальное решение исходной задачи (10). В противном случае, для поиска оптимального решения применяется итерационная

процедура подбора ^'такого, чтобы удовлетворяя ограничениям задачи (10) он обеспечивал коллинеарность V и

Далее рассматриваются некоторые частные случаи при различных видах зависимости С/у^).

1)Пусть С/у'¡) - линейная функция.

п

Су(уу) = а^У} + = а] + Ъ] (17)

В этом случае,

у.-ЬЛ

V$ - Я (2ajyj + Ъ}), соответственно у. = ——.

2) В случае, если на каждое изделие необходим только один вид ресурса, то есть q д = 0 для у Ф к и

„ . I

к.^2" к) ~ Ч к^1 к) ' оптимальное решение находится из условия:

-Л (и + 1)чк£кп - <1к-№-

г. = (_1*_)1/а (19)

* КАдк(а + 1У

3) В случае, если обменивается только один ресурс, задача имеет вид:

и

X (¿к2к -» т ах к = I

" п (20) С( 2 £ дип < Р

к = 1 к = 1

п

Е = .У

А = 1

Из уравнения С (у)у - F находим решение у0. Тогда задача (20) сводится к стандартной задаче о ранце: п

£ с!к^к шах

• к = 1 (21) п

£ дк^к <

4) Для случая, когда 0(у) представляет собой ступенчатую убывающую или возрастающую функцию, разработан эвристический алгоритм, относящийся к классу гриди-алгбритмов. Задача оптимального распределения обменного фонда Р сводится к модифицированной задаче о ранце, где предельно допустимый вес ранца равен /% ценность к-го предмета равна с4, а его вес является переменной величиной Щ(у) и зависит от набора предметов, ранее уложенных в ранец.

т

Щ (у) = I Cj(y.)qjk, где С] (у.) - цена единицы >

го ресурса при условии, что. этот ресурс был уже куплен ранее в количестве уу

Суммарный вес ранца не зависит от того, в какой последовательности укладывались в него предметы. Но вес каждого предмета IУ^) зависит от количества ресурсов, израсходованных на уже уложенные в ранец предметы.

В третьей главе решается задача прогнозирования результатов переговоров об установлении пропорций обмена при двусторонних многоресурсных обменных сделках.

В целом ряде случаев обменные отношения могут быть изменены участниками обмена в результате переговоров при наличии заинтересованности обеих сторон. Существуют различные подходы к моделированию процесса торгов с целью прогнозирования их результатов. В частности, широко используются результаты кооперативной теории игр, а именно, так называемая задача о сделках, когда процедура торгов может быть представлена как кооперативная биматричная игра двух лиц с произвольной суммой. В качестве решения задачи о сделках определяется точка на Парето-оптимальной границе, в которой ' максимизируется произведение полезностей двух игроков относительно точки конфликта.

Однако исход торгов в каждом конкретном случае помимо общих закономерностей зависит и от личных свойств игроков.

Принимая во внимание совокупность личностных характеристик, можно увеличить точность прогноза.

Экспериментальные данные показали,--что—в—случае—

однопродуктовых торгов точка Нэша близка к реальным результатам сделки, но в случае большего количества объектов торга необходим подход, учитывающий мощность партнеров, как функцию от совокупности их личных свойств.

Характерные индивидуальные черты, влияющие на

•ч *

мощность участника группы - это особенности, характеристики, взаимосвязи, релевантно зависящие от природы группы и задач, которые она решает. Для поставщиков ресурсов, например, были выделены такие характерные черты, как наличие долгосрочных договорных отношений с данным поставщиком;

местонахождение поставщика; степень монопольное™ поставщика; стабильность производства поставщика; возможность оказания взаимных услуг; степень важности ресурсов данного поставщика для производства (возможность замены- их другими аналогичными ресурсами); степень дефицитности изделий поставщика; степень

заинтересованности поставщика в услугах потребителя или его изделиях и т.д. То есть понятие мощности можно интерпретироват , как совокупность определенных характерных черт участника сделки, которые позволяют ему в большей или меньшей степени диктовать свои условия при установлении обменных отношений.

Для оценки мощности потенциальных партнеров по обменным сделкам предложена следующая процедура:

1. Построение структуры мощности, выделение набора характерных черт членов группы.

2. Построение модели по выбранной структуре.

3. Сбор данных: анкетирование и тестирование.

4. Статистическая обработка результатов с целью проверки выдвинутых гипотез и выявления наиболее значимых элементов структуры.

Для объединения качественных характеристик была использована линейная регрессионная модель. Далее была проведена статистическая обработка результатов с целью проверки гипотезы о зависимости результата сделки от мощностей ее участников и выявления значимых коэффициентов.

Для прогнозирования исхода переговоров об установлении обменных отношений по нескольким ресурсам между предприятием и его поставщиком решаются две оптимизационные задачи, отражающие интересы каждого из участников сделки.

т

£ хцЩ тах , / = 1,2 (22)

./=1

при ограничениях

от

I. XijVj¿ р{ , i = l2 (23)

ху <, 1, » = 1,2 у = 1 -г /и (24)

где - пронормированная полезность ресурса ] для участника

х,у - степень влияния участника I на ресурс .)', показывающая, какой процент полезности пу по .¡-му ресурсу партнер может реализовать при переговорах;

Vj - "цена" в единицах мощности, которую нужно

заплатить за выигрыш влияния по ,}-му ресурсу.

„В ходе переговоров каждый участник перераспределяет свою мощность Р1 между объектами торга, причем большая часть мощности передается тому ресурсу, который обладает максимальной полезностью для данного участника.

В четвертой главе описана реализация комплекса задач обмена в подсистеме управления сбытом предприятия.

Предложена поэтапная процедура выбора возможных партнеров по бартерным обменам (поставщиков) с учетом предварительной оценки их мощности и прогнозирования результатов сделок:

1. Формирование множества возможных партнеров по бартерным обменам на основе информации о спросах и предложениях.

2. Предварительная оценка мощности партнеров перед проведением переговоров об установлении взаимоприемлемых обменных отношений и прогнозирование обменных отношений.

3. Проведение переговоров об установлении обменных отношений.

4. Решение оптимизационной задачи распределения обменного фонда между партнерами, с которыми удалось прийти к компромиссному решению об обменных отношениях.

Поскольку реализация задач обмена на предприятиях возложена на отделы сбыта и, маркетинга, блок управления обменным фондом был включен в функциональную модель подсистемы управления сбытом и маркетингом, построенную с использованием методологии структурного анализа и проектирования (SADT -structured analysis and design technique).

Управление обменным фондом осуществляется посредством выполнения следующих функциональных задач:

1. Ведение базы данных партнеров по бартеру.

2. Формирование обменного фонда: определение объема и номенклатурного состава обменного фонда на данный момент времени.

3. Прогноз обменных отношений: на сформированном множестве возможных партнеров по бартерным сделкам построить прогноз обменных отношений (пропорций, обмена)

по всем ресурсам - объектам обмена.

4. Распределение обменного фонда: определение

оптимального по ценности набора изделий, который можно обеспечить полученными в обмен ресурсами с учетом прогнозируемых обменных отношений в рамках

сформированного обменного фонда.

Эта задача решается в два этапа. На первом этапе (перед проведением переговоров) в качестве исходных данных используются прогнозируемые, значения обменных отношении и множества поставщиков. На втором этапе ( после заключения обменных договоров) задача решается для множества поставщиков, с вторыми удалось прийти к соглашению о

взаимоприемлемых обменных отношениях.

-5, Падение переговоров и заключение обменных

договорог: установление обменных отношений с поставщиком,

заключение договоров на обмен.

• С целью моделирования процесса переговоров об

угудновлении обменных отношений и проверки гипотезы о влиянии информированности сторон на результаты обменных сделок была разработана деловая игра «Установление обменных отношений".

Было проведено 10 сеансов игры для трех групп участников. Каждая из групп независимо друг от друга вела переговоры об установлении обменных отношений по одному

и тому же набору ресурсов, причем количество объектов торга в разных сеансах игры варьировалось от 2 до 6. Каждая из трех групп обладала различной степенью информированности о поставщике ресурсов, являющемся партнером по переговорам. Участники первой группы не имели информации о качественных характеристиках поставщиков, вторая группа участников была осведомлена о полезности ресурсов для поставщиков, участникам третьей группы перед началом сеанса сообщалась мощность партнера.

, В таблице приведены результаты сделок для трех участников из разных групп в 10 сеансах игры. В качестве результата сделки принимается совокупная полезность для участника группы по всем объектам торга. В последнем столбце приведен теоретически прогнозируемый результат сделки.

№ I группа П группа Ш группа 11*

1 0.60 0.63 0.72 0.74

2 0.55 0.53 0,66 0.68

3 0.72 0.73 0.76 0.77

4 0.69 0.68 0.75 0.71

5 0.50 0.51 0.66 0.66

6 0.62 0.62 0.60 0.69

7 0.51 0.55 - , 0.61 0.60

8 0.40 0.42 0.52 0.57

9 0.69 0.72 0.73 0.75

10 0.42 0.40 0.43 0.49

В целом результаты игры подтвердили, что с ростом степени информированности участников о мощности партнеров

удается заключить более выгодные сделки.

Основные результаты работы и выводы.

1 Сформулирована в терминах теории графов задача оптимизации прибыли в обменных цепочках технологически взаимосвязанных предприятий с учетом возможности товарного и денежного кредитования со стороны организатора цепочек. Для решения предложена интерактивная процедура с использованием стандартных алгоритмов поиска максимального

потока в сети.

2. Поставлена и решена задача поиска обменной цепочки оптимальной по критериям прибыли и времени.

3 Рассмотрена задача рационального распределения обменного фонда предприятия в непрерывной постановке. Приведены методы решения непрерывной задачи в общем и

некоторых частных случаях. -^-Разработан—эвристический алгоритм—решения

целочисленной задачи распределения обменного фонда, как

модифицированной задачи о ранце с переменной стоимостью

укладываемых предметов.

5. Поставлена и решена задача прогнозирования

обменных отношений между предприятием и его поставщиком, торгующимся по нескольким видом ресурсов с учетом различной полезности ресурсов и различной мощности (совокупности качественных характеристик) участников сделки.

6 Разработана процедура оценки мощности поставщиков, включающая в себя построение линейной регрессионной модели, коэффициенты которой оцениваются методом

22

корелляционно-регрессионного анализа по результатам анкетирования сотрудников снабженческо-сбытовых подразделений. Проведен эксперимент по прогнозированию обменных отношений.

7. Разработана деловая игра "Установление обменных отношений, моделирующая процесс переговоров при обменных операциях.

8. Комплекс задач реализован в подсистеме управления сбытом предприятия Московского производственного объединения "Темп" и Бакинского завода ЭВМ. Построена функциональная модель процесса сбыта при значительной доле обменных операций методом структурного анализа с применением SADT-технологии.

Предложенные в диссертационной работе модели и методы используются при построении обменных цепочек предприятий нефтеперерабатывающего комплекса в ЗАО "Норси-Транс".

Основные публикации по.теме диссертации.

1. Багатурова О.С., Иванова С.И. Автоматизированная поддержка процедуры принятия решений при проведении бартерных обменов. - В кн.:Всесоюзная научная конференция "Интеллектуализация систем управления ".- Баку,1991,с.213-214

2. Иванова С.И. Динамическая модель обменной производственной схемы с учетом риска. -V Международная конференция "Проблемы управления безопасностью сложных систем.", Москва, 1998, с.

3. Бурков В.Н.; Багатурова О.С., Иванова С.И. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. - Препринт. М., Ин-т проблем управления, 1996.

4. Иванова С.И. Алгоритмы и модели систем поддержки принятия решений в области сбыта. - В кн.: Доклады XL конференции МФТИ, с.31

5. Иванова С.И. Оптимизационная модель обмена ресурсами с учетом мощности партнеров. -В кн.: Управление большими системами., Москва, 1998, с. 43-48.

6. Багатурова О.С., Иванова С.И. Модель рационального использования обменного фонда для обеспечения производства ресурсами. - -В кн.: Управление большими системами. Материалы международной научно-практической; конференции, Москва, 1997, с.247.

7. Иванова С.И. Математическое моделирование процедуры принятия решения при выборе партнеров для проведения бартерных обменов в промышленности. -Нефть и газ, №9-10, 1992, с. 75-81.

8. Ivanova S.I Multicriteria exchange schemes in unstable economy.- The Fourth International Workshop "Multiple criteria nd game problems under uncertainty", Abstracts, Moscow, 1996, s.39. .

9. Иванова С.И. Построение оптимизационных схем обмена ресурсами с учетом надежности. - В кн.: Сборник докладов Международной научно-технической конференции

• "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем.". - Пенза, 1996, с.70-71.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем:

В работах [1,6] автором разработана и исследована оптимизационная модели распределения обменного фонда, в [3]- построена обобщенная сетевая модель взаимообменов технологически взаимосвязанных предприятий, решена задача выбора обменной цепочки, 9птимальной по критериям прибыли и времени в динамической постановке.

Автор выражает благодарность проф., д.т.н. Буркову В,Н. за неоценимую поддержку и полезные обсуждения на всех этапах работы над диссертацией.

зак. 63. тир. (оо.нпу.