Курсовая работа на тему: «Перспективы инновационного моделирования управления запасами с использованием метода Монте-Карло»
Оглавление
Введение
1. Метод Монте-Карло: происхождение и схема работы, сфера применения
2. Метод Монте-Карло в управлении запасами
2.1. Теоретическая часть
2.2. Практический пример
3. Преимущества и перспективы метода Монте-Карло
Заключение
Список используемой литературы
Список интернет-источников
Содержание
Выдержка из текста
Компьютерное моделирование призвано заполнить этот пробел. Сравнивая результаты моделирования модели с результатами эксперимента, мы не ограничены погрешностями приближений, что часто неизбежно в аналитической теории, и, следовательно, можем выяснить, хорошо описывает рассматриваемая модель реальную систему или нет.
Для того чтобы среднее арифметическое независимых реализаций случайной величины сходилось с вероятностью единица к ее математическому ожиданию необходимо и достаточно, чтобы это математическое ожидание существовало.
Одним из методов, позволяющих учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты анализа играют важную роль как при оценке влияния неопределенности на показатели эффективности, так и при определении общего уровня риска инвестиционного проекта. Оценка рисков инвестиционных проектов по метопу Монте-Карло основано на том, что при известных законах распределения экзогенных переменных можно с помощью определенной методики получить не единственное значение, а распределение результирующего показателя. Подбор законов распределения экзогенных переменных осуществляется как на данных объективных наблюдений, так и на экспертных оценках.
В связи с вторжением информационных и коммуникационных технологий в научно-практическую и образовательную деятельность эта проблема в настоящее время актуальна.Цель данной курсовой работы – раскрыть понятие кратного интеграла и изучить методы его решения, а именно: метод повторного интегрирования, метод Люстерника — Диткина и вероятностный метод, — метод Монте-Карло.метод Монте-Карло
Использовать методы теории массового обслуживания для исследования предлагаемой хозяйственной ситуации. При моделировании предполагается, что поток требований на обслуживание является простейшим (пуассоновским), а продолжительность обслуживания распределена по экспоненциальному (показательному) закону. Задачу следует решить с помощью средств MS Excel.
Методологией исследования сложных систем является системный анализ. Один из важнейших инструментов прикладного системного анализа — компьютерное моделирование. Имитационное моделирование является наиболее эффективным и универсальным вариантом компьютерного моделирования в области исследования и управления сложными системами.
Решение на 1С, которое позволяет автоматически рассчитывать заказ для небольшой оптовой компании, торгующей продукцией с длительными сроками годности, по заданным параметрам — в том числе, финансовым и логистическим. По сути, в программе реализован здравый смысл, которым пользуется любой закупщик при расчёте заказа, поэтому её использование должно быть понятным и удобным. На простом уровне реализованы все этапы принятия решения об объёмах закупки и осуществления самой закупки. Плюсом является то, что если у вас стандартная конфигурация 1С "Управление торговлей", то "Дельфин" прекрасно встраивается в нее, и не приходится работать в двух разных программах. Вы можете взять программу в аренду за 2 000 рублей в месяц или купить её в вечное пользование за 25 000 рублей. Ограничением решения является отсутствие в реализованной модели учёта сроков годности продукции, а также необходимость экспертно указывать коэффициенты сезонности, которые сами не рассчитываются.
Объект исследования – ООО «Стройсервис». Основным видом деятельности рассматриваемого предприятия являются строительно-монтажные работы. Предприятие выступает в роли генерального подрядчика. В ООО «Стройсервис» выделяют структуру аппарата управления и производственную структуру. Общая численность фирмы 82 человека: из них ИТР — 20 человек, руководящий состав – 8 человек
Вместе с тем большинство авторов рассматривает вопросы управления запа-сами применительно к сфере товарного производства. В сфере торговли они раз-работаны недостаточно. Нуждаются в обобщении и изучении факторы, влияющие на размер товарных запасов и их оборачиваемость. Отсутствует совокупность по-казателей, позволяющая анализировать и изучать товарные запасы в стадии то-варных потоков и товарные потоки в стадии товарных запасов. Не сформирован механизм оптимизации товарных запасов. Именно эти обстоятельства предопре-делили выбор темы и основные направления исследования.
Объект исследования – экономико-теоретические проблемы практическо-го применения методов математического моделирования в экономике, которые связаны в первую очередь с процессом построения моделей и реализацией эта-пов процесса с применением информационных технологий для выработки опти-мальных управленческих решений.
Отдельные аспекты управления запасами экономическими методами отражены в работах Афруткина Ш.И., Дарбиняна М.М., Грызанова Ю.П., Марголина …………………
Отдельные аспекты управления запасами экономическими методами отражены в работах Афруткина Ш.И., Дарбиняна М.М., Грызанова Ю.П., Марголина ……………….
Список используемой литературы
1.Бакаев Н.Ю. Методы статистических испытаний в экономике и финансах: [учеб. пособие для вузов]. — М.: МИФИ, 2007.
2.Джекел П. Применение методов Монте-Карло в финансах: М.: Интернет-трейдинг, 2004
3.До Тиен Лап, Мухин А.В. Установление зависимостей в модели оптимизации производственной системы по методу Монте-Карло. СТИН. 2008. N 6. C.34-35.
4.Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы. Издательство «Дело», Москва, 2007, 665 с.
5.Ильин И. П. «Планирование на предприятии». М: 2002.
6.Карманов, В.Г. Математическое программирование / В.Г. Карманов. – М.: Академкнига, 2004. – 264 с.
7.Козловский, В., Козловская Э., Савруков Н. Логистический менеджмент, 2-е изд. – СПб. : Политехника, 2002.
8.Кузнецов Д.Н., Толстых С.С., Современное состояние и перспективы развития процессов управления торговым предприятием. Тамбов, Изд-во ТГТУ, 2007.
9.Лобанов А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. М: 2005.
10.Малюк В.И. Инновации в управлении цепями поставок. Санкт-Пеербург, 2010.
11.Орлов А.И. Эконометрика: Методы статистических испытаний (Монте-Карло) и датчики псевдослучайных чисел
12.Палагин Ю.И., Tретьякова И.А. Управление заказами в распределительных системах с длительными сроками поставки товаров. Транспорт: наука, техника, управление. 2009. N 6. C.17-23.
13.Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло.
14.Спиридонов Э.С., Шепитько Т.В. Разработка системы мониторинга производственной ситуации: М.: МИИТ, 2003.
15.Сток Дж. Р., Ламберт Д.М. Стратегическое управление логистикой: Пер. с 4-го англ. изд. – М.: ИНФА-М, 2005. – 797 с.
16.Уэйн Л. Винстон. EXCEL 2007. Анализ данных и бизнес-моделирование.
17.Хемди А. Таха Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций — 7-е изд. — М.: «Вильямс», 2007.
18.Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами, 2-е изд. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 304 с.
19.Шишигин Е.З. Развитие инновационной деятельности в сфере управления материальными ресурсами. 2005.
20.Корпоративная логистика. 300 ответов профессионалов / Под общей и науч. ред. В.И.Сергеева – М.: ИНФА-М, 2004. — 976 с.
21.Управление цепями поставок: Справочник издательства Gover / Под ред. Дж. Гаторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); Пер. с 5-го англ. изд. – М.: ИНФА-М, 2008. – 670 с.
Список интернет-источников
1.http://www.costkiller.ru
2.http://logisticstime.com/upravlenie-zapasami/optimizaciya-strategii-upravleniya-zapasami-na-promyshlennom-predpriyatii/
3.http://ecnmx.ru/article/a-51.html
4.http://upravlenie-zapasami.ru/
5.http://www.microsoftproject.ru
6.masters.donntu.edu.ua
7.http://zakup.vl.ru/files/shraiybfeder_djon_effektivnoe_up.pdf
список литературы