Исследование и разработка алгоритмов решения задач согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Баранова Нина Владимировна

• Баранова Нина Владимировна
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Баранова Нина Владимировна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ.

СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ

СОГЛАСОВАННОГО ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ПРОИЗВОДСТВОМ И МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ

1.1 Дискретные задачи управления логистикой как раздел теории исследования операций

1.2 Современное состояние проблемы поиска решений задач управления производством

1.3 Поддержка принятия решений при управлении предприятием

1.4 Проблемы оптимального выбора альтернатив и оптимизации поставок сырья и комплектующих на предприятии и взаимосвязь рассматриваемых задач

1.5 Проблема согласованного оптимального управления производством и материальными потоками

1.6 Выводы

ГЛАВА 2 ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ДИНАМИКОЙ

АССОРТИМЕНТА И ПРОИЗВОДСТВОМ ПРОДУКЦИИ

2.1 Постановка задачи оптимального управления выбором ассортимента и динамикой производства продукции

2.2 Алгоритм решения задачи оптимального управления выбором ассортимента и динамикой производства продукции

2.3 Программная реализация алгоритма решения задачи управления ассортиментом и применение на реальных данных

2.4 Выводы

ГЛАВА 3 ОПТИМАЛЬНОЕ СОГЛАСОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ

ПРОИЗВОДСТВОМ И МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1 Постановка задачи управления производством, входными и выходными материальными потоками при фиксированных ценах

3.2 Постановка задачи согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятия, с определением оптимальных цен продаж

3.3 Алгоритм решения задачи управления производством, входными и выходными материальными потоками при фиксированных ценах

3.4 Алгоритм решения задачи согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятия, дополненной определением оптимальных цен продаж

3.5 Апробация реализации алгоритмов решения задачи управления производством, входными и выходными материальными потоками при фиксированных ценах на сгенерированных данных

3.6 Тестирование и интерпретация результатов решения задачи согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятия с определением оптимальных цен продаж на данных швейного предприятия

3.7 Выводы

ГЛАВА 4 ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ транспортной

ЛОГИСТИКОЙ ПРЕДПРИЯТИЙ

4.1 Постановка задачи управления поставками сырья и комплектующих на предприятии

4.2 Алгоритм решения задачи управления поставками сырья и комплектующих на предприятии

4.3 Тестирование декомпозиционного алгоритма оптимизации поставок и сравнение с прямым алгоритмом

4.4 Выводы

Заключение

Список литературы

129

Приложение А Свидетельство о государственной регистрации

программы для ЭВМ

Приложение Б Акт о внедрении

Приложение В Фрагменты программы, реализующей алгоритм А! ... 145 Приложение Г Тестирование результатов решения задачи согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятия с определением оптимальных цен продаж на данных

швейного предприятия

Приложение Д Фрагмент входного файла программы

Приложение Е Листинг программного кода прототипа вычислительгного ядра СППР

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка алгоритмов решения задач согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. История развития современного аппарата дискретной оптимизации (ДО) началась с работ Балаша, Беллмана, Бендерса, Данцига, Гомори, Канторовича, Ху, ряда других авторов (конец 50-х, начало 60-х годов XX века). Позднее появилась теория вычислительной сложности задач дискретной оптимизации, и выделились основные направления развития алгоритмов их решения. Определились, ставшие классическими, сферы приложений: дискретные задачи управления производством (календарное планирование), дискретные задачи оптимального проектирования (размещение, комплектация), дискретные задачи управления логистикой (раскрой и упаковка, транспортировка, выбор поставщиков, ассортимента, определение маршрутов, управление запасами). Список можно существенно расширить. В настоящее время теоретические исследования в большинстве своем направлены на создание эффективных алгоритмов приближенного решения отдельных подклассов задач ДО с хорошими априорными либо апостериорными оценками точности. Под вычислительной эффективностью (или просто эффективностью) алгоритма понимается полиномиальная трудоемкость поиска решения задач ДО, что для практических применений зачастую важнее точности.

Достигнутые к настоящему времени, как теоретические, так и практические результаты едва ли можно считать удовлетворительными. Несмотря на взрывной рост доступности и возможностей вычислительной техники, на практике методы дискретной оптимизации в перечисленных областях применяются крайне недостаточно. Основной причиной является вычислительная трудоемкость задач дискретного программирования, к каковым сводится большинство дискретных задач управления. Значительная их часть ЫР-трудна в сильном смысле, а реализации для практических нужд имеют большие размерности.

Поэтому для науки актуальны исследования в области дискретной оптимизации, а для производства - разработки систем поддержки принятия

решений на этой основе.

Среди современных работ очень мало моделей, претендующих на системность. Чаще всего предлагается последовательное решение задач логистики (транспортной, финансовой, складской) или выбор посредством балльного оценивания качества обслуживания, поставщиков, потребителей [98]. В этом принципиальное отличие данных работ от создаваемой нами, многозадачной работы. Методы решения при этом могут браться уже известные: управление запасами по Уилсону для оптимального управления уровнем запасов, задача о назначениях для выбора поставщиков, задача коммивояжера для выбора маршрутов, транспортная задача для определения планов перевозок, и т. д. [98,99]. В общем случае невозможно эффективно решить рассматриваемые ниже задачи, используя классические модели. Поэтому можно сказать, что существующие способы решения подобного рода задач согласованного управления в большинстве своем не выдерживают критики [98 - 100].

Используемые модели имеют относительно небольшое число целочисленных переменных в постановках задач, принадлежностью к классу ИР, что относит их к моделям с относительно низкой оценкой структурной сложности. При этом, если сравнивать оценки сложности других задач управления производственными процессами, они окажутся более высокими, чем у задач логистики [102]. Этот факт говорит о потенциально высокой экономической эффективности применения ЭММ в процессах управления.

Таким образом, можно сделать вывод об актуальности исследований в области постановки и поиска решений задач дискретной оптимизации, применительно к вопросам управления на производственных и торговых предприятиях.

Степень разработанности темы. При работе над диссертационным исследованием было изучено множество работ технической и экономической направленности, как на русском языке, так и зарубежных. Данные работы посвящены подходам к вопросам управления на предприятиях, способам

решения логистических задач, а также исследованиям задач дискретной оптимизации.

Фундаментальными работами в области исследования операций считаются работы таких советских и российских ученых, как: Л. В. Канторович, В.С. Немчинов, В.В. Новожилов, В.Л. Береснев, Э.Х. Гимади, В.Т. Дементьев, Ю.И. Журавлев, К.В. Рудаков, Б. В. Гнеденко, Н. П. Бусленко и зарубежных - Р. Акофф, T. Саати, Р. Беллман, Д. Джонсон, M. Коффман, Х. Таха, а также Моудер Дж., Элмаграби С. и Г. Вагнер.

Еще у истоков становления дискретного программирования было понятно, что данный аппарат способен охватить много разных задач: задачи экономики, управления, планирования, военного дела, биологии и т. п. Первопроходцами в данной области считаются Данциг, Гомори, Беллман, Балаш, Бендерс, Канторович, Ху и другие.

Актуальные для настоящего времени работы в исследуемой области (включая выбор поставщиков, потребителей, маршрутов поставок), принадлежат ряду авторов, таких как Бутусов О. Б., Дубин М. Е., Karpak В., Kumcu E., Kasuganti R. R., Vahdani B., Сигаев, В. С.

Большая группа ученых занимается вопросами цепочек поставок, как например Wang Q. и Ingham N. A, Бочкарев А.А. и другие. Вопросами управления логистикой занимаются Parunakjan V., Sizova E., Afshin Mehrsai, Hamid-Reza Karimi, Klaus-Dieter Thoben, Bernd Scholz-Reiter, Zùniga E. R., Просветов Г. И., Бродецкий Г.Л. Многие работы, которые по тематике схожи с нашим исследованием, используют различные подходы.

К числу подобных работ относятся и ставшие уже классическими труды первых исследователей в данной области, и современные труды ученых, работающих над близкими темами, как в нашей стране, так и за рубежом. В частности можно выделить работы авторов: Kolga M., De Smedt V., Van Nerom L., Koriashkina L., Saveliev V., Zhelo A., Castro P. M., Grossmann I. E., Zhang Q., Авхадиев Р. А., Елизарова Н. Ю. и Сабитов Ш. Р.

Объект - производственно-технологические системы и процессы, математическое описание проблем управления которыми может быть представлено в виде задач дискретной оптимизации. При этом ограничивающие и целевые условия задаются в виде алгебраических уравнений и неравенств.

Предмет исследования - дискретные задачи оптимального управления этими системами и процессами, такие как управление снабжением, уровнем запасов, планирование сбыта, производства, выбор оптимального производственного ассортимента

Цель работы состоит в исследовании и разработке вычислительно эффективных методов решения дискретных задач оптимизации согласованного управления производственными процессами и внешними материальными потоками предприятий.

Задачи. Для достижения поставленной цели были выделены следующие задачи исследования.

1) Формализация задач выбора оптимального производственного ассортимента с учетом факторов спроса, ограничений на ресурсы и структуру ассортимента, а также задачи определения объемов производства в динамике.

2) Формализация задач оптимизации входных и выходных материальных потоков и производства предприятия. Сведение к задачам дискретного программирования.

3) Формализация задачи управления снабжением предприятия. Сведение к задаче дискретного программирования.

4) Разработка вычислительно эффективных алгоритмов решения поставленных задач и их реализаций.

5) Разработка программы, реализующей построенный алгоритм решения задач оптимизации входных и выходных

материальных потоков и производства и ее тестирование на разнообразных сгенерированных данных, имеющих размерности, приближенные к реальным, а также на реальных данных производственных компаний.

Научная новизна. Научная новизна работы состоит в том, что впервые были получены следующие результаты:

1) Осуществлены содержательные постановки и формальное описание совокупности задач оптимизации управления производством, отображающих, как внутренние производственно-технологические процессы, так и процессы взаимодействия с внешней средой, такие как: управление материальными потоками, преобразование сырья, комплектующих и прочих ресурсов в выходной продукт, определение оптимальных цен продаж, выбор поставщиков, составление расписания поставок, выбор способов транспортировки и объемов запасов, выбора оптимального производственного ассортимента, отличающиеся от известных постановок задач набором ограничений, учитывающим комплексно (системно) все факторы снабжения, производства и сбыта продукции. Все сформулированные задачи принадлежат классу ИР--трудных задач ДО.

2) Разработаны вычислительно эффективные методы решения поставленных задач ДО, использующие упрощающую редукцию и декомпозиционные схемы: неполную декомпозицию, совмещающую разбиение на подзадачи меньшей размерности с адаптивным сужением области поиска и отсевом бесперспективных вариантов и отличающиеся от известных вычислительной эффективностью. Аналогичных приближенных алгоритмов нет в связи с оригинальностью постановок, а точные алгоритмы выполняются за бесконечное время в связи ИР--трудностью этих же постановок.

Теоретическая значимость работы состоит в том, что в исследовании представлены новые постановки задач дискретной оптимизации и для них

найдены, соответственно, оригинальные подходы к решению, а именно -специальные эффективные приближенные алгоритмы решения поставленных задач.

Практическая значимость работы заключаются в возможности использования разработанных методов, алгоритмов и прототипов программного обеспечения для решения прикладных задач управления производственными процессами промышленных предприятий.

Результаты диссертационной работы были использованы производственной компанией ООО "РосГлобал", что подтверждается соответствующим актом внедрения разработок.

Получено свидетельство о государственной регистрации программного обеспечения (ПО), разработанного в рамках диссертационных исследований: «Программа для решения оптимизационной задачи управления производством и материальными потоками промышленного предприятия».

Методология и методы исследования. Основные теоретические результаты работы базируются на точных и приближенных методах системного анализа и исследования операций, непрерывной и дискретной оптимизации, включая барьерно-ньютоновские методы, методы декомпозиции, линеаризации, ветвлений и отсечений, а также ряд эвристических алгоритмов.

Эффективность всех разработанных вычислительных методов решения поставленных задач дискретной оптимизации проверена экспериментально.

Положения, выносимые на защиту.

1) Постановка задач формирования оптимального производственного ассортимента с учетом факторов спроса, ограничений на ресурсы и структуру ассортимента, а также задачи определения объемов производства в динамике.

2) Алгоритмы решения задач формирования оптимального производственного ассортимента из п. 1.

3) Постановка задачи согласованного оптимального управления производством, входными и выходными материальными потоками, с определением оптимальных цен продаж.

4) Алгоритм решения задачи согласованного оптимального управления производством из п.3.

5) Постановка задачи управления снабжением предприятия со сведением к задаче дискретного программирования.

6) Алгоритм решения задачи управления снабжением предприятия из

п.5.

Соответствие паспорту специальности

Полученные научные результаты соответствуют п. 2 «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации» и п. 5 «Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта» паспорта научной специальности 05.13.01 -«Системный анализ, управление и обработка информации» (в соответствии с новой номенклатурой научных специальностей - 2.3.1. - «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика»).

Степень достоверности результатов работы. Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, содержащихся в диссертационной работе, подтверждается вычислительными экспериментами. Получены апостериорные оценки точности и быстродействия всех разработанных в рамках диссертационной работы

алгоритмов оптимизации. Сгенерированы и просчитаны тестовые задачи в широком диапазоне размерностей. Также просчитаны на реальных данных предприятия и проверены на достоверность реализации сформированных задач согласованного управления. Результаты тестирования программных модулей, реализующих разработанные алгоритмы, проверены с использованием IBM ILOG CPLEX Studio (v:12.5-20.1).

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 19-37-90048.

Апробация результатов диссертации. Главные тезисы диссертационной работы были представлены на перчисленных ниже конферециях: XI Всероссийская научная конференция молодых ученых «НАУКА. ТЕХНОЛОГИИ. ИННОВАЦИИ» (г. Новосибирск, 2017 г.), VII Международная конференция и школа-семинар «Проблемы оптимизации и их приложения (Optimization Problems and Their Applications)» (г. Омск, 2018 г.), V Международная конференция и молодежная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (г. Самара, 2019 г.), II Международная конференция APITECH-II - 2020: Прикладная физика, информационные технологии и инжиниринг (г. Красноярск, 2020 г.).

Публикации

По результатам исследований опубликовано 1 1 научных работ, в том числе 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 5 статей в периодических научных журналах, индексируемых Web of Science и Scopus, а также свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ («Программа для решения оптимизационной задачи управления производством и материальными потоками промышленного предприятия», регистрационный номер 2020663451 от 28.10.2020, см. приложение А).

Личный вклад автора

Все представленные в диссертации результаты исследований получены лично автором или при его непосредственном участии. Доля личного вклада

в работах, выполненных в соавторстве, составляет не менее 70%. Автор внёс определяющий вклад в постановку задач, анализ существующих подходов к решению, проведение вычислительных экспериментов на реализованных алгоритмах оптимизации, интерпретацию полученных результатов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (119 наименований) и шести приложений. Общий объем работы составляет 188 страницы, в том числе основной текст на 137 страницах, 30 рисунков и 25 таблиц.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ. СУЩЕСТВУЮЩИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ СОГЛАСОВАННОГО ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ И МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ

1.1 Дискретные задачи управления логистикой как раздел теории исследования операций

Приведенная в третьей главе задача согласованного оптимального управления производством основана на задаче управления материальными потоками предприятия. Последняя относится к дискретным задачам управления логистикой, которые, в свою очередь, входят в одну из сфер приложений задач дискретной оптимизации [1]. Дискретная оптимизация же, является подобластью математического программирования [2].

Математическое программирование является частью такой области знаний, как исследование операций [3]. Главной задачей для всех операционных исследований является задача принятия решений (или выбора способов действия) [4]. Именно помощь при принятии решения рассматривается как одна из главных целей создания алгоритмов и прототипа системы поддержки принятия решения в рамках данной диссертационной работы.

Исследование операций является истоком теории принятия решений. Фундаментальными работами в области исследование операций считаются работы таких советских и российских ученых, как: Л. В. Канторович, В.С. Немчинов, В.В. Новожилов, В.Л. Береснев, Э.Х. Гимади, В.Т. Дементьев, Ю.И. Журавлев, К.В. Рудаков, Б. В. Гнеденко, Н. П. Бусленко и зарубежных - Р. Акофф, Т. Саати, Р. Беллман, Д. Джонсон, М. Коффман, Х. Таха [5], также Моудер Дж., Элмаграби С. [6] и Г. Вагнер [7]. В 2018 на русском языке выпущено десятое издание книги Хемди А. Таха «Введение в исследование операций». Доступны переводы третьего, шестого и десятого изданий этой книги на русский язык.

Начало исследований в области математического программирования принято считать работу Ферма за 1820 год, посвященную вопросам линейного программирования. Есть также мнение, что началом современного математического программирования является разработка симплекс-метода в 1949 году Д. Б. Данцигом.

Среди задач математического программирования выделяют класс регулярных и нерегулярных задач. К первым относят задачи выпуклого и линейного программирования. Ко вторым, в частности, многоэкстремальные задачи, то есть такие, в которых глобальный экстремум может не совпадать с локальным.

Также к нерегулярным задачам относят дискретные задачи, в которых область допустимых решений не является выпуклым и связным (может быть конечным или счетным) [8].

Линейное программирование используется для создания математических моделей процессов, в которых за основу взята гипотеза линейного представления реального мира: экономических задач, задач планирования и управления, эргономичного размещения оборудования и прочих.

Подробная история математического программирования, оптимизации в целом и даже общей ситуации в математике и естественных науках в СССР и России приведена в работе Б. Т. Поляка [9]. В ней описаны достижения ученых, внесших вклады в вышеперечисленные области знаний, и, так или иначе имеющих отношение к России, начиная с таких известных и ярких представителей, как Леонард Эйлер (XVIII век), П. Л. Чебышев (XIX век), А. А. Марков, Ф. М. Ляпунов, и Л. В. Канторович. Годом зарождения теории линейного программирования считается 1939, когда Л. В. Канторович написал работу «Математические методы организации и планирования производства». Позже Канторович развил описанные в ней идеи, и это привело к появлению линейного программирования [10]. Также в работе Б. Т.

Поляка рассмотрены новые на момент выхода книги подходы и работы, с 1950-х годов и по 1980-е годы.

Среди задач оптимизации выделяют задачи дискретной оптимизации (ДО) и раздела ДО - дискретного программирования [11]. Одной из составных частей дискретной оптимизации, наряду с задачами целочисленного линейного программирования,-являются задачи смешанного программирования [12]. Основная задача дискретного программирования -выбор наилучшего варианта из конечного, возможно, очень большого их числа [13]. В связи с этим часть разделов дискретного программирования иногда называют комбинаторным программированием.

Еще у истоков становления дискретного программирования было понятно, что данный аппарат способен охватить много разных задач: задачи экономики, управления, планирования, военного дела, биологии и т. п. [8]. Первопроходцами в данной области считаются Данциг, Гомори, Беллман, Балаш, Бендерс, Канторович, Ху и другие.

В начале зарождения дискретного программирования выделяли три набора методов решения дискретных задач.

Для методов первой группы характерна прежде всего «регуляризация» задачи, достигаемая погружением ее исходной области допустимых решений в объемлющую её выпуклую область (иными словами, временным отбрасыванием или отсечением условий дискретности). Сейчас методы данной группы называют также релаксацией [14].

Во второй группе методов максимально используется конечность проблемы, ее комбинаторный характер. Методы этой группы по своему характеру довольно разнородны; все они в какой-то мере используют идею перебора. Впервые метод такого рода (Метод ветвей и границ, МВГ) был предложен в работе Лэнд и Дойг в 1960 году [15].

МВГ можно представить в виде процесса последовательного разбиения множества допустимых решений на подмножества с последующим отсечением не содержащих оптимальное решение подмножеств. Его реализация требует обхода некоторого дерева поиска. Каждому узлу дерева соответствует вспомогательная (оценочная) задача, полученная ослаблением части ограничений исходной задачи [16].

Для применения МВГ к многокритериальным задачам применяют следующие методы: выделение главного критерия, переход к одному обобщенному критерию и т.д. Особенно выделяют метод эталонов, как наиболее удобный [17].

В конце 1960-х годов американский исследователь Джон Холланд в качестве принципов комбинаторного перебора вариантов решения оптимизационных задач предложил использовать методы и модели механизма развития органического мира на Земле. Поскольку основные законы эволюции живых организмов были исследованы генетикой, то и предложенный механизм получил название «генетические алгоритмы (ГА)». Первый ввел в обиход термин «генетический алгоритм» Д. Багли (США) в своей диссертации в 1967 году [18]. Также одним из ученых, занимающихся эволюционным программированием, считается Фогель [19].

На основе эволюционного подхода был основан локально -эволюционный подход, сокращающий временные затраты и повышающий качество решения по сравнению с традиционными подходами [20].

Далее методы этой группы получили широкое распространение для решения трудоемких задач дискретной оптимизации. У истоков этого метода стоял Джон Литтл [21] и другие авторы [22, 11].

Здесь же стоит сказать о таком подходе к решению задач дискретной оптимизации как динамическое программирование. Формирование этого научного направления началось в 50-е годы прошлого века с работ Р.

Беллмана. В последнее время его относят к числу универсальных и основных подходов к решению данных задач [23, 24].

В заключение скажем о том, что алгоритмы решения задач дискретной оптимизации делятся на точные и приближенные (в том числе методы случайного поиска). Это методы, позволяющие найти допустимое решение, пусть оно и будет только близким к оптимальному, зато без значительных трудовых и временных затрат. Некоторые алгоритмы решения задач ДО называют эвристическими или эвристиками, они, в отличие от остальных, не имеют гарантий того, что полученное решение будет приближено к оптимальному.

Подробное разбиение разработанных алгоритмов дискретной оптимизации вместе с обширным литературным обзором приведено в работах Щербина О. А. [25]. Темами его работ последних лет являются разреженные задачи дискретной оптимизации и методы декомпозиции (или разложения). В работе [25] можно видеть, что с тех пор, как были выделены перечисленные выше три группы методов, появились новые, например: методы глобальной оптимизации для решения задач смешанного нелинейного целочисленного программирования, декомпозиционные методы и другие методы, в том числе методы отсечения; теоретико-групповые методы; гибридные методы. Декомпозиционный метод впервые был предложен Бендерсом [25, 11]. Стоит отметить, что декомпозиционные методы заняли отдельную нишу, тогда как изначально они были где-то между методами релаксации и комбинаторными методами.

Основные сферы приложений дискретной оптимизации: дискретные задачи управления производством (календарное планирование), дискретные задачи оптимального проектирования (размещение, комплектация), дискретные задачи управления логистикой (раскрой и упаковка, транспортировка, выбор поставщиков, ассортимента, определение маршрутов, управление запасами) [1].

И в конце раздела определим термин модель. Этим вопросом занимались зарубежные ученые, такие как Форрестор Дж., Хаббард Л.Р., Шеннон Р., Кейнс Д., Вальрас А. Проблематикой математического моделирования, связанной при этом и с экономическими вопросами занимались также отечественные ученые О.М. Белоцерковский, А. Петров и др. Чтобы построить модель информационной системы экономической и производственно-сбытовой деятельности промышленного предприятия нужно учитывать, что она должны иметь замкнутый контур. Большая часть ученых идентифицируют термин «модель» как упрощенное или приближенное отображение главенствующих сторон, свойств и особенностей рассматриваемых явлений и процессов. Таким образом переходим к используемому опеределению понятия модели как образца, меры чего-то. Будем рассматривать модель объекта исследования или управления, как предназначенный для целей воспроизведения наиболее значимых характеристик, условно обозначенный образ. Будем считать в качестве полезной и приемлемой модели ту, которая полностью отражает реальную систему и прогнозирует ее конкретное состояние для будущего момента времени. В таком случае, недостаточно только наличие точности модели, а необходимо, чтобы она была также правильной. В случае отсутствия такого свойства моделирование будет малоэффективным. Отчего же будет зависимым показатель эффективности модели? Во-первых, от того, насколько рамки, в которые заключена система, широки, во-вторых, от того, насколько обоснован выбор переменных, и, в-третьих, от численных показателей параметров. При этом, как скоро нам нужно узнавать с помощью модели эффект от произведенных в реальной системе изменений, то необходимо существование соответствия между параметрами и структурой модели, в которых происходят изменения, и параметрами, и структурой реально существующей системы. Механизм работы построенной модели должен соответствовать и показывать, как работает реальная система. Помимо прочего, необходимо чтобы с помощью модели было возможным

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Баранова Нина Владимировна, 2024 год

- 84 с.

47. Peric T. Determining Optimal Production Plan by Revised Surrogate Worth Trade-Off Method //World Academy of science, engineering and technology. - 2008. -Т. 23. - С. 324-333.

48. Волощук, С. А. Оптимизация производственной программы промышленного предприятия. // Вестник Приазовского государственного технического университета. Сер.: Технические науки. — 2008. — Вып. 18. — С. 304-307.

49. Wang, Q. A discrete event modelling approach for supply chain simulation. //International Journal of Simulation Modelling (IJSIMM). - 2008. - Т. 7. - №. 3. doi: 10.2507/IJSIMM07 (3)2.100.

50. Hu X. et al. Joint decision model of supplier selection and order allocation for the mass customization of logistics services //Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 2018. - Т. 120. - С. 76-95.

51. Maravelias, C. T.,Integration of production planning and scheduling: Overview, challenges and opportunities //Computers & Chemical Engineering. - 2009.

- Т. 33. - №. 12. - С. 1919-1930.

52. Андрианов, Ю. С. Управление транспортно-производственными процессами в интегрированных системах лесопромышленного комплекса / Ю. С.

Андрианов // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия: Экономика и управление. - 2010. - № 2(9). - С. 17-25.

53. Бугаков, В. М. Инновационные проблемы управления в экономических системах предприятий лесного комплекса / В. М. Бугаков // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2009. - № 188. - С. 289-298.

54. Созонов, С. В. Управление оптимизацией производственной программы промышленного предприятия : специальность 08.00.05 "Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в т.ч.: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм)" : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Созонов Сергей Валерьевич. -Ижевск, 2010. - 24 с.

55. Панюков, А. В. Подходы к формированию производственной программы для предприятий с дискретным механосборочным типом производства / А. В. Панюков, В. А. Телегин // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2011. - № 4(11). - С. 74-83.

56. Сигаев, В. С. Задача размещения заказов для сети аптек региона и ее приближенное решение / В. С. Сигаев // Проблемы информатики. - 2011. - № 1(9). - С. 11-19.

57. Селиванов, А. В. Основные задачи логистики производства и методы их решения //Решетневские чтения. - 2011. - Т. 2. - №. 15. - С. 760-761. -188Ш990-7702.

58. Мищенко, А. В. Динамические модели управления производственно -финансовой деятельностью предприятия / А. В. Мищенко, О. А. Артеменко // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - № 26(281). - С. 48-59.

59. Arshinsky, L. The application of operations research in logistics //Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. - 2012. - №. 10. - С. 5-12.

60. Mehrsai, A. et al. Using metaheuristic and fuzzy system for the optimization of material pull in a push-pull flow logistics network //Mathematical Problems in Engineering. - 2013.

61. Усько, О. В. Разработка моделей дискретной оптимизации для одной задачи многопродуктового производственного планирования / О. В. Усько // Россия молодая: передовые технологии - в промышленность. - 2013. - № 2. - С. 091-092.

62. Козлова, Е. В. Обзор математических моделей выбора поставщиков материальных ресурсов //Сборник научных трудов вузов России" Проблемы экономики, финансов и управления производством". - 2014. - №. 35. - С. 130-138.

63. Авхадиев, Р. А. Система оперативного управления производственными процессами предприятия" 1С: MES: облачное управление производством" //XII всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. - 2014. - С. 4909-4914.

64. Банзекуливахо, Ж.М. Оптимизация управления цепями поставок // Вестн. Полоцкого гос. ун-та. Сер^: Экон. и юрид. науки. - 2014. - № 13. - С. 6165.

65. Рассказова, М. Н. Решение одной задачи формирования производственной программы с использованием дискретной оптимизации / М. Н. Рассказова, Р. Х. Зарипова // Динамика систем, механизмов и машин. - 2016. - № 3. - С. 97-103.

66. Vahdani, B. et al. A new enhanced support vector model based on general variable neighborhood search algorithm for supplier performance evaluation: A case study //International Journal of Computational Intelligence Systems. - 2017. - Т. 10. -№. 1. - С. 293-311.

67. Мищенко, А. В. Оптимизационные модели управления производственно-финансовой деятельности предприятия. Часть 1 / А. В.

Мищенко, А. В. Иванова // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 4(87). - С. 95-108.

68. Горский, М.А. Метод решения задач нелинейной дискретной оптимизации в расчетах оптимальных производственных программ предприятий // Актуальные вопросы теории и практики развития научных исследований: сб. статей Международной научно-практической конференции (Уфа, 24 декабря 2019 г.). Уфа, 2019. - С. 88-98.

69. Шориков, А. Минимаксное программное терминальное управление производством продукции на предприятии при наличии информационной неопределенности / А. Шориков, Д. Тарасов // Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах : Сборник статей Международной научной конференции, Санкт-Петербург, 23-25 июня 2020 года / Под редакцией Е.Д. Соложенцева, В.В. Карасев. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2020. - С. 1722.

70. Кузьмин, П. И. Использование имитационного моделирования для повышения эффективности швейного производства / П. И. Кузьмин, И. К. Мищенко, М. Е. Ощепков. - DOI 10.14258/izvasu(2020)1-17 // Известия Алтайского государственного университета. - 2020. - № 1(111). - С. 105-110.

71. Аббясова, Д. Р. Экономико-математическое моделирование оптимальных вариантов программы выпуска и финансирования затрат операционного сегмента предприятия с учетом риска / Д. Р. Аббясова, М. А. Халиков. - DOI 10.17513/vaael.2050 // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2022. - № 2-1. - С. 5-10.

72. Дыбская, В. В. Логистика : учебник / В. В. Дыбская, Е. Н. Зайцева, В. И. Сергеев и др. М. :Эксмо, 2011. - 944 с.

73. Rushton, A. The Handbook of Logistics and Distribution Management: 4th édition. Cranfíeld : Kogan, 2010. - 664 p.

74. Сток, Д.Р. Стратегическое управление логистикой; пер. М. : ИНФРА-М, 2005. - 797 с.

75. Земскова, О. М. Логистика в России и за рубежом: сравнительный анализ //Экономика и современный менеджмент: теория и практика. - 2015. - №. 12 (54). - С. 195-200.

76. Сергеев, В.И. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов / В.И. Сергеев. - М. : ИНФРА-М, 2005. - 976 c.

77. Климович, Л. А. Международный рынок транспортно-логистических услуг и перспективы белорусской логистики //Журнал международного права и международных отношений. - 2012. - №. 1. - С. 96-102.

78. Артюшеня, Д. Роль логистики в повышении конкурентоспособности предприятий //Автоперевозчик: международный журнал профессионалов. - 2008. - №. 5.

79. Казарина, Л. А. Повышение эффективности управления цепочками поставок в индустрии продовольственных товаров //Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2006. - №. 4. - С. 67-70.

80. Наумович Е. С. Логистические концепции в управление материальными ресурсами предприятия //Импульс-2012. - 2012. - С. 202-204.

81. Айвазян, К. З. К вопросу о методах управления ассортиментом на промышленном предприятии //Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: Межвузовский сборник научных трудов. - 2014. - №. 2. - С. 3-8. / - URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=22553577 (дата обращения: 09.07.2020)

82. Горяинова, Е. О. Управление ассортиментом торговой компании // Проблемы управления рыночной экономикой. Под редакцией И.Е. Никулиной, Л.Р. Тухватулиной, Н.В. Черепановой; Национальный исследовательский Томский политехнический университет. Томск, 2015. - С. 10-14.

83. Губернаторов, А. М. Оптимизация ассортиментной политики в многопродуктовых производствах // Наука и экономика. 2011. № 1. С. 22-26.

84. Гужина, Г.Н. Методы управления товарным ассортиментом / Инновации и инвестиции. 2015. № 2. / - URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=23477073 (дата обращения: 09.07.2020)

85. Димитрова, Т. В. Теория ограничений и решений в ассортименте продукции //Экономика и Финансы (Украина). - 2019. - №. 2. - С. 54-57.

86. Дюженкова, Н.В. Использование ABC и XYZ анализа в процессе управления ассортиментом производственного предприятия / Вестник научных конференций. - 2015. - № 1-6 (1), - С. 42-51.

87. Жариков, В. В. Ассортиментная политика промышленного предприятия в условиях нестабильного спроса //Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2004. - Т. 10. - №. 3. - С. 849-852.

88. Крипак, Е. М. Методы анализа ассортиментной политики производственного предприятия//Вестник ОГУ. - 2012. - № 1(137). - С. 126-130.

89. Ксенофонтова, О.Л. АВС-XYZ-анализ как средство управления товарным ассортиментом торгового предприятия // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2013. - № 2 (34). - С. 70-76.

90. Пикалова, М.Б. Управление ассортиментом с использованием категорийного менеджмента / Материалы международной научно-практической конференции 12 февраля 2015 года. БУКЭП. Курск. - 2015. - С. 59-64.

91. Пластинина, В.Г. Управление ассортиментом в розничной торговле на основе методики ABC анализа / Потенциал современной науки. - 2015. - № 4 (12). - URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=23649922 (дата обращения: 23.09.2020).

92. Репникова, В.В. О некоторых особенностях управления ассортиментом с учетом результатов ABC - анализа / Модернизация российской экономики: перспективы, парадигмы, решения Сборник научных статей. Новосибирск, 2014. - URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=23814234 (дата обращения: 23.09.2020).

93. Синицина, М.А. Ассортимент. Планирование ассортимента в современных условиях. / Актуальные проблемы экономики в современных условиях Сборник научных статей преподавателей кафедры Экономики и финансового права Филиала РГСУ в г. Люберцы: Москва, 2015. - С. 120-128.

94. Упоров, В. А. Методологические аспекты диагностики оптимального набора поставщика розничной точки как элемент системы устойчивого развития

производственного предприятия // Бизнес. Образование. Право, 2018. - № 3 (44). -С. 223-227.

95. Халявина, М.Л. Ассортиментная политика предприятий: анализ основных взглядов // Политематический сетевой электронный научный журнал кубанского государственного аграрного университета, 2012. - № 84 (10). - С. 718726.

96. Мезенцев, Ю.А. К программной реализации декомпозиционного алгоритма решения одного класса задач дискретной оптимизации с полуопределенной релаксацией // Информационные технологии. М., Изд-во «Новые технологии», 2012. - №2(186) - С. 54-59.

97. Баранова, Н.В. задаче и алгоритмах согласованного оптимального управления производством и материальными потоками предприятия/ Н.В. Баранова, Ю.А. Мезенцев, Ю.А. Павлов // Системы анализа и обработки данных.

- 2021. - № 3 (83). - С. 7-18. - DOI: 10.17212/2782-2001-2021-3-7-18.

98. Просветов, Г. И. Математические методы в логистике: Учебно-методическое пособие / Г. И. Просветов. — М.: Издательство РДЛ, 2006. — 272 с.

99. Бродецкий, Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности / Г.Л. Бродецкий. -М.: Academia, 2010, - 336 с.

100. Бочкарев, А.А. Планирование и моделирование цепи поставок / А.А. Бочкарев. - М.: Альфа-Пресс, 2008. - 192 с.

101. Baranova, N. V. Research and development of an algorithm for solving the problem of control over the input-output material flows of an industrial company / N. V. Baranova, Y. A. Mezentsev // CEUR Workshop Proceedings. - 2018. - Vol. 2098: Optimization Problems and their Applications (OPTA-SCL 2018), Omsk, 2018. - P. 3344.

102. Мезенцев, Ю.А. Математические модели управления подсистемами логистики на предприятиях // Автоматизация и современные технологии. - 2008.

- № 8. - С. 35-44.

103. Мезенцев Ю. А. Об одной прикладной задаче смешанного программирования и эффективном алгоритме оптимального выбора альтернатив /

Ю. А. Мезенцев, Н. В. Баранова, П. С. Павлов. // ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2022. - Т. 28, № 6. - С. 319-325. - DOI 10.17587/it.28.319-325.

104. Мезенцев, Ю.А. О некоторых задачах кластеризации больших данных по минимаксным и аддитивным критериям, применение в медицине и нейрофизиологии / Ю.А. Мезенцев, , О.М. Разумникова, И.В. Тарасова, О.А. Трубникова // Информационные технологии, Изд-во "Новые технологии", 2019. -Т. 25, № 10. - С. 602-608. https://doi.org/10.17587/it.25.602-608

105. Vandenberghe, L. Semidefinite programming // SIAM Review. - 1996. -Vol. 38, N 1. - P. 49-95.

106. Luo, Z-Q. Superlinear convergence of a symmetric primal-dual path following algorithm for semidefinite programming // SIAM Journal on Optimization. -1998. - Vol. 8, N 1. - P. 59-81. 58.

107. Boyd, S. Convex optimization. - Cambridge: Cambridge University Press, 2004. - 716 p.

108. Vanderbei, R.J. Linear Programming Foundations and Extensions. - 3rd ed. - New York: Springer Science: Business Media, 2007, Approx. - 485 p. -(International Series in Operations Research & Management Science; vol. 114).

109. Peng, J. Self-Regularity: A New Paradigm for PrimalDual Interior-Point Algorithms. - Princeton: Princeton University Press, 2002. - 208 p.

110. Мезенцев, Ю.А. Реализация алгоритма решения специальных задач полуопределенного программирования с использованием IBM ILOG CPLEX / Ю.А. Мезенцев, П.С. Павлов // Научный вестник НГТУ. Новосибирск, Изд-во НГТУ, 2011. - №4(45). - С. 25-34.

111. Mezentsev Y. A. Effective algorithm for solving complex problems of production control and of material flows control of industrial enterprise / Y. A. Mezentsev, N. V. Baranova // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. - Vol. 1015 : International conference information technologies in business and industry, Tomsk, 18-20 Jan. 2018. - Art. 042037 (7 p.). - DOI: 10.1088/17426596/1015/4/042037.

112. Mezentsev Y. A. On the problem and algorithms for coordinated optimal management of production and material flows of an enterprise / Y. A. Mezentsev, N. V. Baranova, P. S. Pavlov // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. - Vol. 1679 : 2 International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering, Krasnoyarsk, 25 Sept. - 4 Oct. 2020. -Art. 032007 (6 p.). - DOI: 10.1088/1742-6596/1679/3/032007.

113. Профессия Конфекционер: описание, где получить в России, перспективы : сайт. - URL: https://www.profguide.io/professions/Konfektsioner.html (дата обращения: 13.06.2021).

114. Розничный интернет магазин женской одежды Eliseeva Olesya : сайт. -URL: https://eliseevaolesya.com/catalog?product=page=4 (дата обращения: 13.06.2021).

115. IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Olesya : сайт. - URL: http://www-3.ibm.com/software/products/ru/ (дата обращения: 13.06.2021).

116. APICS : сайт. : - URL: http://www.apics.org/ (дата обращения: 13.06.2021).

117. Тынбаев, Д. Введение в ERP / По материалам статьи Кристофера Коча, журнал CIO. Пер. Даулета Тынбаева. -URL: http://www.erp-online.ru/erp/introduction/ (дата обращения: 15.06.2021).

118. Baranova N. V. Solving One Problem of Optimal Production and Material Flow Management of a Garment Manufacturer / N. V. Baranova, Y. A. Mezentsev, P. S. Pavlov.- Text : direct // Actual problems of electronic instrument engineering (APEIE-2021) : proc. of the 15 intern. sci. and techn. conf., Novosibirsk, 19 -21 Nov. 2021. - Novosibirsk : Publ. NSTU, 2021. - P. 627-630.

119. Mezentsev Y. A. Computational approach to solving the problem of optimizing the supply of raw materials and components at the enterprise / Y. A. Mezentsev, N. V. Baranova, P. S. Pavlov. - Text : direct // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. - Vol. 2094 : 3 International Scientific Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering (APITECH-3 2021), Krasnoyarsk, 24 Sept. - 3 Oct. 2021. (10 p.).

ПРИЛОЖЕНИЕ А Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

ш.

тешжйкжАж фвдиращшш

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2020663451

Программа для решения оптимизационной задачи управления производством и материальными потоками промышленного предприятия

Правообладатель: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» (Ии)

Авторы: Баранова Нина Владимировна (ЯП), Мезениев Юрий Анатольевич (ЯII), Павлов Павел Сергеевич (Я11)

Заявках» 2020662847

Дата поступления 28 ОКТЯбрЯ 2020 Г.

Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 28 Октября 2020 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Г.П. Ивлиев

Рисунок А. 1 - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа для решения оптимизационной задачи управления производством и материальными потоками промышленного предприятия»

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Акт о внедрении

Утверждаю

Г ;ль организации

;ль с

Елисеев А.И.

>ко.)

I (подпись)

<<21» мая 2021 г

Акт

внедрения результатов кандидатской диссертации Барановой Нины Владимировны

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационного исследования Барановой Н.В. по специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации используются в ООО "РосГлобал".

Представленное Барановой Н.В. программное средство поиска оптимальных планов поставок сырья и комплектующих, производства и продаж продукции обеспечивает поиск наилучших управленческих решений организации для планируемого интервала времени и с учетом информации о состоянии производственных процессов в текущий момент времени.

Использование в деятельности ООО "РосГлобал" разработанных Барановой Н.В. алгоритмов решения задачи планирования объемов материальных потоков позволило упростить задачу планирования деятельности предприятия и помочь ответственным лицам в принятии решений.

(ФИО директора организации)

Елисеев А.И.

Рисунок Б. 1 - Акт внедрения на предприятии

ПРИЛОЖЕНИЕ В Фрагменты программы, реализующей алгоритм Аь

float MaxValue = 100*max(r in j) xup[r]; dvar int+ U[j]; dvar float W[j] in -1000..0;

dvar float V[j1] in 0..MaxValue; // Исходные значения остатков на ТВП execute {

for ( j2=1; j2<=n; j2++) {ost[j2]=0.0;}

}

//***************** тело модели ***************************** // Критерии (16) ******************************************** dexpr float Z3 =

sum(jj in j) (z1[jj] * x[jj] * U[jj]); dexpr float Z2 =

sum (jj in j) (z1[jj] * x[jj] * W[jj]); dexpr float Z4 =

sum(jj in j) (z1[jj] * x[jj] * vt[jj]);

maximize Z2 + Z3;

subject to {

// условия (14 15) по позициям ***************************** forall( r in i) ct1:

sum( jj in j )

A1[r][jj] * U[jj] + sum( j j j in j1) A2[r][jjj] * V[jjj] == b1[r];

// ограничения (13) по площадям ТВП -------------------------

forall( r2 in i2 ) ct3:

sum( jj in j)

A4[r2][jj] * x[jj] * U[jj] <= b3[r2];

// Ограничение (12) по спросу (слева) -----------------------

forall( jj1 in j ) ct4:

x[jj1] * U[jj1] + x[jj1] * W[jj1] >= x[jj1] * xlo[jj1];

// Ограничение (12) по спросу (справа) ----------------------

forall( jj2 in j ) ct5:

x[jj2] * U[jj2] + x[jj2] * W[jj2] <= x[jj2] * xup[jj2];

// Ограничение (11) по остаткам на ТВП -----------------------

forall( jj3 in j ) ct6:

x[jj3] * U[jj3] >= x[jj3]*minprod+x[jj3]*vt[jj3]-x[jj3]* ost1[jj3];

}

Рисунок В.1 - Реализация модели (2.10)-(2.17) в OPL (фрагмент)

//******************Сценарий динамической задачи **************

main {

var prod = thisOplModel; var def = prod.modelDefinition; var data = prod.dataElements; var ofile = new IloOplOutputFile("решение.txt"); prod.generate();

// Условия (17), (13) корректировка ограничений по спросу ***************

for (var jvnj=1; jvnj<=prod.n; jvnj++) {

prod.xup[jvnj] = prod.o[tvn][jvnj]; prod.xlo[jvnj] = (parseInt)(0.0*prod.o[tvn][jvnj]);

prod.xup[jvnj] = prod.xup[jvnj] - prod.ost1[jvnj]; //остаток м.б. > спроса prod.xlo[jvnj] = prod.xlo[jvnj] - prod.ost1[jvnj];

if (prod.xup[jvnj]<=prod.most)

{prod.xup[jvnj] = prod.most; }

if (prod.xlo[jvnj]<=prod.most)

{prod.xlo[jvnj] = prod.most; }

}

// Корректировка остатков запасов в текущем периоде (11) -------

for (var jvn=1; jvn<=prod.n; jvn++) {

if (prod.o[tvn][jvn]<=prod.U[jvn] + prod.ost1[jvn])

{prod.vt[jvn] = prod.o[tvn][jvn]; // }

else

{prod.vt[jvn]=prod.U[jvn] + prod.ost1[jvn]; //Продажи в текущем периоде (11) }

prod.ost1[jvn] = prod.ost1[jvn]*prod.x[jvn] + prod.U[jvn]*prod.x[jvn] -

prod.vt[jvn]*prod.x[jvn]; }

// Корректировка правых частей (14) (ТВП) *********************** for (var ivn=1; ivn<=prod.m2; ivn++) for (var jvn=1; jvn<=prod.n; jvn++)

{prod.b3[ivn] = prod.b3[ivn] - prod.A4[ivn][jvn] * prod.x[jvn] *(

prod.U[jvn]-prod.vt[jvn]);

}

ofile.writeln(" "); ofile.writeln("Свободные ТВП"); for (var ivn=1; ivn<=prod.m2; ivn++) { ofile.write( prod.b3[ivn]," ");

}

Рисунок В.2 - Реализация алгоритма А! в OPL (фрагмент 1)

//подготовка следующе й итерации ****************************** var def = prod.modelDefinition; var data = prod.dataElements; prod = new IloOplModel(def,cplex); prod.addDataSource(data); prod.generate();

}

else {

ofile.write(" Условия несовместны ");

}

}

}

Рисунок В.3 - Реализация алгоритма At в OPL (фрагмент 2)

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Тестирование результатов решения задачи согласованного оптимального

управления производством и материальными потоками предприятия с определением оптимальных цен продаж на данных швейного предприятия

Рисунок Г.1 - Образец товарной накладной от поставщика

■п

Рисунок Г.2 - Описание номенклатуры по артикулу в «1С: Предприятие»

Рисунок Г.3 - Страница с официального сайта компании ООО «РосГлобал»

[114]

Рисунок Г.4 - Документы в «1С: Предприятие» о перемещении готовой

продукции

А 6 с D Е F G н 1

1 Артикул Изделие Оптовая цена Розничная цена Расход Расход на 1 ед Дата 1-го прихода Количество единиц Размеры

2 56137 Блуза 1390 3090 57270 498 25 0920 115 42-58

3 56138 Платье 1690 3750 62780 365 25 0820 172 42-58

4 56139 Жакет 2180 4800 54450 450 29 0920 121 42-58

5 56140 Платье 2390 5290 83025 615 21 08 20 135 42-58

6 56141 Платье 1090 2400 42770 235 26.06.20 182 42-58

7 56142 Платье 1790 3950 38520 321 23 0620 120 42-58

8 56143 Платье 1590 3500 67683 293 27 10 20 231 42-58

9 56144 Платье 2250 4950 39585 435 14.07.20 91 42-58

10 56145 Платье 1790 3950 102753 699 28.09.20 147 42-58

11 56146 Рубашка 1090 2400 64584 468 2907.20 138 42-58

12 56147 Рубашка 1190 2650 61060 430 2907.20 142 42-58

13 56149 Платье 1390 3090 102240 639 04.08.20 160 42-58

14 56150 Блуза 890 1990 46305 245 190620 189 42-58

15 56151 Блуза 890 1990 44345 245 19.06.20 181 42-58

16 56152 Рубашка 1090 2400 66924 468 21 07.20 143 42-58

17 56153 Платье 1590 3500 64167 293 29 10.20 219 42-58

18 56154 Юбка 3390 7490 105300 675 09.10.20 156 42-58

19 56155 Шорты 3290 7250 83300 700 03.09.20 119 42-54

20 56157 Блуза 890 1990 39444 228 07.07.20 173 42-58

21 56159 Блуза 890 1990 39216 228 0707.20 172 42-58

22 56160 Блуза 990 2190 29868 228 10 0720 131 42-58

23 56161 Брюки 1890 4190 37800 280 09.11.20 135 42-58

24 56162 Блуза-туника 1490 3290 56330 430 11.08.20 131 42-58

25 56163 Туника 1290 2850 60300 450 2509.20 134 42-58

26 56164 Блуза-туника 1190 2650 58050 430 11 08 20 135 42-58

27 56165 Платье 1890 4190 87000 580 1408.20 150 42-58

28 56166 Блуза-туника 1490 3290 27090 430 10 0820 63 42-58

29 56167 Брюки 3390 7490 102410 770 29.09.20 133 42-58

30 56168 Платье 1890 4190 41409 321 07.08.20 129 42-58

31 56169 Брюки 2590 5700 82390 749 2407.20 110 42-58

32 56170 Блуза-рубашка 1190 2650 59340 460 2509.20 129 42-58

33 56171 Блуза-рубашка 1390 3090 49680 460 25.09.20 108 42-58

34 56172 Платье 1890 4190 92865 615 04.08.20 151 42-58

Рисунок Г.5 - Описание цен 56 коллекции по артикулам

А В с D Е F 8 H 1

1 Артикул Изделие Оптовая цена Розничная цена Расход Расход на 1 ед Дата 1-го прихода | Количество единиц Размеры J

57223 Платье 2280 5050 52128 362 27 10 20 144 42-58

3 57224 Юбка 1090 2400 10720 160 30 10 20 67 42-58

« 57225 Платье 2590 5700 79352 728 25 09.20 109 42-58

5 57226 Свитшот 1460 3250 17820 165 23 10.20 108 42-58

57227 Платье 1990 4390 89229 607 24 11 20 147 42-58

7 57228 Джемпер 990 2190 19908 252 27.11.20 79 42-58

8 57229 Платье 1990 4390 45900 340 21.10 20 135 42-58

9 57230 Юбка и свитшот 1890 4190 73706 538 13 10.20 137 42-58

10 57231 Кардиган 1690 3750 42984 398 13.10.20 108 42-58

11 57232 Кардиган 1920 4250 54244 382 15 10.20 142 42-58

57233 Брюки 1920 4250 61893 396,75 27 10.20 156 42-58

13 57234 Платье 1990 4390 83181 699 23 10.20 119 42-58

14 57235 Топ 1180 2600 40170 390 18.09.20 103 42-58

15 57236 Джемпер 790 1750 13056 192 02 12.20 68 42-58

16 57237 Юбка и джемпер 2590 5700 43920 360 02 10 20 122 42-58

17 57238 Джемпер 790 1750 13098 177 08 12.20 74 42-58

18 57239 Водолазка 1190 2650 15664 178 28.09.20 88 42-58

19 57240 Джемпер 990 2190 16340 190 280920 86 42-58

20 57241 Платье 2880 6350 91000 728 08 10.20 125 42-58

21 57242 Платье 1990 4390 43615 305 18.11.20 143 42-58

22 57243 Брюки 2180 4800 74865 483 16.10.20 155 42-58

23 57244 Водолазка 1190 2650 12352 193 2209.20 64 42-58

24 57245 Джемпер 990 2190 13600 200 22 0920 68 42-58

25 57246 Платье 2280 5050 51300 380 15 10.20 135 42-58

26 57247 Свитшот 1390 3090 37120 320 06 10.20 116 42-58

27 57248 Платье 1690 3750 77575 535 29 10 20 145 42-58

28 57249 Платье 1690 3750 75970 535 22.10.20 142 42-58

29 57250 Лжемпрп 1080 2390 11524 172 24 11 20 67 42-58

Рисунок Г.6- Экономические показатели коллекции №57 по артикулам

А в с О Е F G Н I

1 Артикул / Изделие Комплектующие Количество в единицах хранения Единица измерения Подрядчик Стоимость общая Стоимость за единицу Количество (в базовых единицах) Количество изделий

2 Пуговица #18 13 шт Петрова ИП 1704.3 1.14 1495 115

3 56137 Блуза Ткань плательная шифон набив. RH 23/117 150см, молочный 2,141 м Логос ООО 62 820,04 241 6155385 260

4 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 663.55 5,77 115

5 Флизелин черный 20г/м 100 см точечн.покр. 06 м Веллтекс ООО 1028 1 14.9 69

6 Плательно-костюмная ткань CD-12914 Нилам Фэшн 2.16 м Сианна ООО 143 336,00 377,2 380 172

7 Пряжка 50мм ПА. черный 1 шт Москалюк ИП 4748.92 27.61 172

8 56138 Платье Пуговица #10 1 шт ХОББИ-маркет ООО 337.12 1.96 172

9 Резина шляпная 2мм 0.04 м Веско ООО 48 4,8 10

10 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 992.44 5.77 172

11 Флизелин черный 20г/м 100 см точечн.покр. 0,273 м Веллтекс ООО 745 14.9 50

12 Плательно-костюмная ткань DC-11410 Нилам Фэшн 1,88 м Сианна ООО 83 111.87 339,2321224 245 121

13 56139 Жакет Пуговица #40 1 шт Петрова ИП 1092,63 9,03 121

14 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 698.17 5,77 121

15 Флизелин черный 20г/м 100 см точечн.покр. 0,7 м Логос ООО 2850 28.5 100

16 Креп спанд.стр. (черный С6 К2841-С) 2,07 м Авангард ООО 43 805.44 148,2919431 295.4 135

17 Пуговица #10 1 шт ХОББИ-маркет ООО 264.6 1 96 135

18 56140 Платье Резина шляпная 2мм 0,04 м Веско ООО 48 4.8 10

19 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 778.95 5,77 135

20 Шифон креп одн (черный C1 WT20918) 1,05 м Авангард ООО 28000 165.6804734 169

21 56141 Платье Трикотаж костюмн.вискоза гл/кр. РМ лайт RH 150 см. 008 (зеленый) 1 45 м Логос ООО 112 000,00 400 280 182

22 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 1050,14 5,77 182

23 Молния 15 см металлическая 2 шт Евромаркет ООО 16320 68 240 120

24 56142 Платье Трикотаж костюмн.вискоза гл/кр РМ лайт RH 150 см. 009 (т.зеленый) 1,952 м Логос ООО 100 000,00 400 250

25 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 692.4 5,77 120

26 Вискоза майка 1.5м (черный) 0.043 м Авангард ООО 3 093,42 281.22 11 231

27 56143 Платье Молния 20 см 1 шт Пересыпкин ИП 1009,47 4,37 231

28 Трикотаж костюмн гискоза гл/кр РМ лайт RH 150 см 004 (тсиний) 1,31 м Логос ООО 123 154.06 403.6514585 305,1

29 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 1332.87 5.77 231

30 Пуговица #18 6 шт Москалюк ИП 1365 2.5 546 91

31 56144 Платье Ткань плательная софт набив стрейч RH 23/136 145 см. тсиний 2,79 м Логос ООО 54 462.50 198.0454545 275

32 Упаковочный комплект 1 уп Полиак ООО 525,07 5.77 91

33 Флизелин черный 20г/м 100 см точечн.покр. 0,67 м Логос ООО 1995 28.5 70

Рисунок Г.7 - Описание состава комплектующих и их расход по артикулам коллекций

А В С 0 Е Р С н

1 5 56коллекц

2 3 708 27 56137 Блуза 3090

3 3 708 27 56138 Платье 3750

4 3 708 27 56139 Жакет 4800

5 3 708 27 56140 Платье 5290

6 3 708 27 56141 Платье 2400

7 3 708 27 56142 Платье 3950

8 3 523 54 56143 Платье 3500

9 3 523 54 56144 Платье 4950

10 3 523 54 56145 Платье 3950

11 3 523 54 56146 Рубашка 2400

12 3 523 54 56147 Рубашка 2650

13 3 523 54 56149 Платье 3090

14 1 854 14 56150 Блуза 1990

15 1854 14 56151 Блуза 1990

16 1854 14 56152 Рубашка 2400

17 1854 14 56153 Платье 3500

18 1854 14 56154 Юбка 7490

19 1854 14 56155 Шорты 7250

20 1761 28 56157 Блуза 1990

21 1761 28 56159 Блуза 1990

22 1761 28 56160 Блуза 2190

23 1761 28 56161 Брюки 4190

24 1761 28 56162 Блуза-туника 3290

25 1761 28 56163 Туника 2850

26 3 337 9 56164 Блуза-туника 2650

27 3 337 9 56165 Платье 4190

28 3 337 9 56166 Блуза-туника 3290

29 3 337 9 56167 Брюки 7490

30 3 337 9 56168 Платье 4190

31 3 337 9 56169 Брюки 5700

32 3 170 18 56170 Блуза-рубашка 2650

33 3 170 18 56171 Блуза-рубашка 3090

34 3 170 18 56172 Платье 4190

35 3170 18 56173 Блуза-рубашка 3090

36 3 170 18 56174 Блуза 2650

37 3 170 18 56175 Брюки 6590

38 4 500 22 56176 Блуза 2650

Рисунок Г.8 - Формирование скидок для трех типов покупателей

А В С D E F G H 1

Number of variables 63550656

Balance of working capital last week 278741606,6411312

For 3 iteration(s)

Time elapsed: 00:00:14.8047549

Balance of working capital {objective function} (Dot)

Week 1 2 3 4 5 6 7

48393.27405 46494860.59 92943675.44 139392474.9 185841273.7 232290087.1 278741606.6

Size of working capit

al (Qt)

Week 1 2 3 4 5 6 7

51606.72595 46497576.11 92946392.05 139395191.8 185843990.8 232292789.8 0

Unit price (Pvlt)

Week Consumer 1 2 3

Product

1 1 3523 1761 3170

4275 2138 3848

3 5472 2736 4925

4 6031 3015 5427

5 2736 1368 2252 2462

6 4503 4053

7 3990 2100 3591

3 5643 2822 5079

9 4503 2252 4053

10 2736 1368 2462

11 3021 1511 2719

12 3523 1761 3170

13 2269 1134 2042

14 2269 1134 2042

15 2736 1368 2462

16 3990 2100 3675

17 8539 4269 7685

18 8265 4133 7439

19 2269 1134 2042

20 2269 2497 1134 2042

21 1248 2247

Рисунок Г.9 - Пример вывода результатов тестирования, фрагмент значений

Д0(0,0(0, и ^,,

А В С Е Р б

336 153 4275 2138 3848

337 338 154 5139 2634 4741

155 2497 1248 2247

339 156 6498 3249 5848

340 157 7171 3585 6453

341 158 7171 3585 6453

342 159 4777 2388 4299

343 160 3990 1995 3591

344 161 4777 2388 4299

345 162 3990 1995 3591

346 163 2497 1314 2247

347 164 4275 2138 3848

348 3 1 3523 1761 3170

349 2 4275 2138 3848

350 з 5472 2736 4925

351 4 6031 3015 5427

352 5 2736 1368 2462

353 354 6 4503 2252 4053

7 3990 2100 3591

355 8 5643 2822 5079

356 357 9 4503 2252 4053

10 2736 1368 2462

358 11 3021 1511 2719

359 12 3523 1761 3170

360 361 13 2269 1134 2042

14 2269 1134 2042

362 15 2736 1368 2462