Интернет источники

Зайцев М.Г., Варюхин С.Е. Методы оптимизации управления и принятия решений: примеры, задачи, кейсы. М.: Дело, 2011. - 664 с.

([phone]

Варюхин Сергей Евгеньевич

Москва

Количественные методы в менеджменте

44 часа.

Введение. Часть 1. (16 часов)

Автор:

Варюхин Сергей Евгеньевич, к.ф.-м.н, доцент

Контактные данные преподавателя:

+ [e-mail], [e-mail]

www.HCXL.ru

Оглавление

Тема 1 Линейная оптимизация.. 11

Кейс: На кондитерской фабрике «Алиса». 13

Надстройка «Поиск решения» (Solver) и ее диалоговое окно. 20

Подключение надстройки «Поиск решения». 21

Интерфейс «Поиск решения». 22

Постановка задачи оптимизации для надстройки «Поиск решения» (Solver). 23

Продолжение: Жаль…, ведь мы все так любим Батончик! 28

Продолжение 2: Рыночные ограничения. 31

Продолжение 3: Что если?. 33

Кейс «Инвестиционная компания». 37

Расчет финансовых характеристик. 39

Мини-кейс: Лов рыбы.. 45

Мини-кейс: Портфель инвестиций. 49

Мини-кейс: Компания «Холод» - оптовая торговля замороженными овощами 51

Задачи транспортного типа и задачи о назначениях. 55

Мини-кейс: Формирование команд. 57

Мини-кейс: Ремонт автодорог. 61

Мини-кейс: Маршрут Сочи - Элиста. 65

Литература по курсу

Основная литература.

2. Зайцев М.Г. Методы оптимизации управления для менеджеров: Компьютерно-ориентированный подход. М.: Дело, 2011. – 304 с.

3. Томас Р., Количественные методы анализа хозяйственной деятельности, «Дело и Сервис», Москва 1999.

Дополнительная литература.

4. Эддоус М., Стенфилд Р., Методы принятия решений, «ЮНИТИ Аудит», Москва, 1997

5. Чейз Р.Б., Эквилайн Н.Дж., Якобс Р.Ф., Производственный и операционный менеджмент, “Вильямс”, Москва - Санкт-Петербург - Киев, 2007.

6. Кремер Н. Ш., Путко Б. А., Тришин И. М., Фридман М. Н., Исследование операций в экономике, Юрайт, Москва, 2012

7. Фомин Г.П., Математические методы и модели в коммерческой деятельности, “Финансы и Статистика”, Москва, 2005.

8. Красс М.С., Чупрынов Б.П., Основы математики и ее приложения в математическом образовании, раздел II – Основы оптимального управления, «Дело», Москва 2001

9. Lawrence J.A., B.A. Pasternack, Applied Management Science (Computer Integrated Approach for Decision Making), J Willey&Sons, 2002. – 672 p.

10. Рабочий сайт автора курса http://www.hcxl.ru

11. http://www.informs.org - сайт Institute for Operations Research in the Management Science, посвященный практическим приложениям в управлении количественных методов.

12. http://finance.yahoo.com, http://www.gks.ru, http://www.census.gov/econ/index.html

Книга [1] полностью соответствует курсу, содержит краткие обзоры по всем темам, большое количество разобранных типичных задач, задачи для самостоятельного решения с ответами.

Учебное пособие [2] покрывает первую половину курса.

Переводные книги [3,4] содержат большинство из рассматриваемых в курсе вопросов. В них достаточно много реалистичных практических примеров и мини - кейсов, однако, совершенно не используется компьютерная поддержка и, в соответствии с традиционной манерой изложения, слишком много внимания уделяется изложению «ручных» методов анализа количественных моделей. В книге [5] хорошо представлено использование некоторых количественных методов и моделей в производственном и операционном менеджменте.

В учебниках [6-8] подробно представлены математические методы и алгоритмы, лежащие в основе оптимального управления. Однако, в этих книгах нет практических примеров использования компьютера для анализа рассматриваемых количественных моделей и не акцентируются специально управленческие аспекты использования количественных методов для принятия решений.

Очень рекомендуется прекрасный современный американский учебник [9] на английском языке.

Темы зачетных домашних заданий

Домашнее задание содержит 3 задачи (мини-кейса):

1. Задача линейного программирования с анализом устойчивости, определением перспектив увеличение целевой функции, возможным применением целочисленного программирования и анализом альтернативных решений.

2. Задача по темам «Анализ матриц выигрышей и рисков или дерева альтернатив» или «Управление запасами».

3. Задача по темам: «Управление проектами» или «Системы массового обслуживания»

Задания для каждого студента персонально будут вывешены на рабочем сайте преподавателя – www.hcxl.ru/bac2012.html.

Нормальный срок сдачи работ – 1 неделя до даты экзамена. Обратите внимание на уведомление преподавателя о получении вашей работы. Если его нет, лучше перезвонить и уточнить, получена ли работа. Постфактум претензии не принимаются.

За сдачу домашних работ с опозданием снимается до половины полученных баллов в зависимости от срока опоздания.

Требования к содержанию отчетов и оформлению домашних заданий

Отчет к каждой задаче домашних заданий должен содержать следующую информацию:

1. Полученное Вами задание.
2. Область количественных методов, к которой относится задача. Модель, использованная при решении задачи, основные формулы модели. Объяснение, почему эта модель применима в данной ситуации.
3. Какие из основных характеристик модели, присутствующих в соответствующих формулах, содержатся в условии задачи, что требуется найти? Для задач, использующих надстройку «Поиск решения», указать, что выбрано в качестве переменных и каким условиям должно удовлетворять решение?
4. Анализ решения - дополнительные к основному листы Excel с решением или решениями, четкие ответы на вопросы, поставленные в задаче, подтвержденные вычислениями.

Ожидаемый объем текстовых пояснений к каждому заданию 0,5-1,5 стр. плюс все необходимые файлы Excel\Project (можно описания помещать прямо в листы Excel).

Работу нужно прислать на электронную почту преподавателя ([e-mail]), с пометкой «2012bac» в Subject письма (желательно в запакованном любым упаковщиком виде и так, чтобы размер письма не превышал 200-300 КБ) или сдать в деканат в электронной форме. В случае отсутствия файлов Excel\Project с вычислениями (весь отчет в Word), работа будет оцениваться только по наличию (или отсутствию) правильных ответов.

Внутри письма не забывайте указывать свою группу и институт, в противном случае Ваша работа может затеряться среди сотен других.

Правильное, но «голое» решение без пояснений и надлежащего оформления задачи в Excel, может быть оценено ниже максимальной оценки до 5 баллов в зависимости от существенности наличия описания.

Условия выставления оценки за курс

Работа студентов оценивается по сумме результатов зачетного домашнего задания, работы на лекциях и компьютерном практикуме и результата экзамена.

Вид работы студента (текущего контроля знаний)	Максимальное количество баллов
Посещение лекций и семинаров. Участие в дискуссиях, компьютерных семинарах, анализе управленческих решений кейсов.
Выполнение индивидуального домашнего задания (3 мини-кейса)	(10 баллов за кейс)
Экзаменационное комплексное задание
Итого

Экзамен проводится в компьютерном классе и содержит три задания, одно теоретическое (список вопросов прилагается, требуется письменный ответ и пример решенной задачи по теме) и две задачи, аналогичные тем, которые выполнялись на практических занятиях и в домашних заданиях и которые должны быть решены на компьютере. На экзамене можно использовать файлы MS Excel, содержащие результаты практических и домашних заданий. За письменный экзамен студент может получить максимум 40 баллов (10 за теоретический вопрос и по 15 за каждую задачу).

Итоговая оценка выводится на основании всех видов оценки работы студента и выставляется в зачетную ведомость с указанием общей суммы набранных баллов и соответствующей им оценки по 5-ти бальной шкале.

Шкала перевода оценки знаний по 100-балльной системе в

эквивалент пятибалльной системы

Баллы по 100-балльной системе	Пятибалльная система оценки	Система ECTS
90-100 баллов	Отлично	A
82-89 баллов	Хорошо	B
75-82 баллов	Хорошо	C
68-74 баллов	Удовлетворительно	D
60-67 баллов	Удовлетворительно	E
40-59 баллов	Неудовлетворительно	F
<40 баллов	Неудовлетворительно	FX

Список вопросов для подготовки к экзамену по курсу «Количественные методы в менеджменте»

1. Постановка задачи оптимизации.
2. Решение задач линейной оптимизации помощью MS Excel.
3. Анализ чувствительности оптимального решения к изменению параметров и поиск альтернативных решений.
4. Содержание отчета об устойчивости.
5. Экономический смысл теневой цены. Дефицитный ресурс.

6. Нормированная стоимость продуктов. Влияние на устойчивость решения.

7. Теневая цена и рентабельность инвестиций.

1. Целочисленная оптимизация. Проблемы целочисленной оптимизации.
2. Проблемы, требующие использования двоичных переменных.
3. Методика учета постоянных издержек при оптимизации. Срок окупаемости.
4. Замкнутая и несбалансированная задачи о назначениях.
5. Замкнутая и несбалансированная транспортная задача.
6. Проблема выбора оптимального маршрута.
7. Дефицитный ресурс. Планирование от «узкого места».
8. Модели управления запасами: определение размера оптимального заказа и учет скидок.
9. Модели управления запасами: оптимальный размер партии продукции при условии использования в процессе производства.
10. Модели управления запасами: определение момента для нового заказа при вероятностном распределении требований. Безопасный уровень запаса и риск невыполнения требования.
11. Необходимые характеристики случайных величин. Расчет с помощью функций MS Excel.
12. Использование частотной диаграммы и кумулятивной кривой для оценки вероятностей финансовых исходов и риска потерь.
13. Однопериодная модель заказа товаров и сырья, связь с методом таблицы выигрышей и потерь.
14. Формулы для расчета оптимального заказа.
15. Формулы для расчета максимально возможной прибыли при управлении заказами.
16. Стратегии уменьшения потерь при управлении запасами.
17. Риск дефицита и уровень обслуживания.
18. Безопасный резерв товара.
19. Издержки хранения товара и цена обеспечения высокого уровня обслуживания клиентов.
20. Модели теории очередей. Принципы классификации систем массового обслуживания. Пример.
21. Принципы расчета экономических параметров систем массового обслуживания. Пример.

29. Альтернативы и состояния окружения.

30. Матрица выигрышей при принятии решения.

31. Матрица упущенных возможностей.

1. Критерии принятия решений в условиях полной неопределенности.
2. Критерий минимаксного риска (минимаксных сожалений).
3. Критерии принятия решений в условиях риска (статистической неопределенности).
4. Ожидаемая монетарная ценность (EMV). Ожидаемые упущенные возможности (EOL).
5. Монетарная ценность совершенной информации. Грубая оценка монетарной ценности обычной информации.
6. Выбор решения в условиях цепочки последствий. Деревья решений.
7. Надстройка «Дерево решений», методика применения.
8. Расчет EMV и NPV по дереву решений.
9. Анализ чувствительности решения, выбираемого по дереву, к параметрам поставленной задачи.
10. Сценарный анализ для дерева решений и выработка приемлемой стратегии компании.
11. Диаграммы Ганта и сетевые диаграммы при планировании проекта.
12. Сетевые диаграммы при планировании проекта. CPM: оценка времени выполнения проекта в условиях полной определенности. Критический путь, доступный временной интервал для каждого этапа.
13. Использование MS Project для управления проектом.
14. Стоимость сокращения длительности проекта. Расчет оптимальной длительности проекта с учетом экономической целесообразности.
15. Сетевые диаграммы при планировании проекта: вероятностное распределение времени выполнения отдельных этапов проекта. PERT: расчет среднего ожидаемого времени выполнения проекта и его дисперсии.
16. Вероятность выполнения проекта точно в срок. Пессимистическая и оптимистическая оценки длительности проекта. Назначение даты завершения проекта с учетом допустимых рисков.

Тема 1

Линейная оптимизация

Постановка ЛП задачи. Примеры.

Решение задач ЛП с помощью Microsoft Excel.

Анализ устойчивости решения и поиск альтернативных решений.

Влияние малых изменений запасов и ценовых коэффициентов

Отчет MS Excel по устойчивости. Теневые цены.

Использование целочисленных переменных в задачах ЛП.

Проблема учета постоянных издержек.

Задача о назначениях

Транспортная задача

Кратчайший маршрут

Кейс: На кондитерской фабрике «Алиса».

Дата добавления: 2014-01-05