Автор работы: Пользователь скрыл имя, 30 Мая 2012 в 21:09, курсовая работа
Весовые коэффициенты коммерческой ценности товаров.
Конечное решение задачи определения весов товаров представляет собой вектор V, определяемый произведением матрицы H (20) на вектор G
если
(38905,75 > 29313), то выделяемого бюджета
не достаточно для формирования оптимального
портфеля заказов. В этом случае возникает
потребность в перераспределении бюджета
с учетом ограничения на ВА.
5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЪЕМОВ ЗАКУПОК ТОВАРОВ ГРУППЫ А ПРИ ОГРАНИЧЕНОМ БЮДЖЕТЕ
Определенные
на основе минимизации хозяйственного
риска бюджеты и портфель заказов необходимо
откорректировать исходя из общей коммерческой
ценности товаров для компании и запланированного
бюджета ВА.
5.1.
Определение коммерческой
значимости товаров
Ценность товаров определяется двумя факторами:
- прибыльностью товара R;
- экспертным рейтингом товара U.
Для корректирования плана закупок с учетом коммерческой ценности товаров используем метод относительных предпочтений (МОП), который заключается в следующем:
1). Формирование матрицы предпочтений факторов.
(13) (i=R,U; j=R,U), где показатели значимости факторов ξR, ξU взяты из таблицы исходных данных (табл.3).
(14)
2). Расчет
весовых коэффициентов предпочтения факторов
(15) , (16) где
Для его
расчета воспользуемся
Таблица 15
Расчетная
форма для вычисления весовых коэффициентов
предпочтения факторов
m= | 2 | n= | 2 | Вес | |||||||||
i ↓ |
Матрица А j → | Промежуточная
матрица aij/∑akj |
gi = | ||||||||||
1,00 | 2,33 | 0,70 | 0,70 | 0,70 | |||||||||
0,43 | 1,00 | 0,30 | 0,30 | 0,30 | |||||||||
∑akj | 1,43 | 3,33 | ∑= | 1 |
3) Определение матриц предпочтений товаров по факторам.
Определение матриц предпочтений товаров по факторам.
Сравнивая попарно товары по каждому из факторов и записывая эти сравнения в виде отношений предпочтения (13-14), получим две (n=2) матрицы (B, D) порядка m (по количеству факторов):
- матрица
предпочтений товаров по
, где
;
(17)
, (18)
где
, N – количество экспертов (N=10).
Для удобства подсчета матриц запишем данные в таблицу 16.
Таблица 16
Форма представления данных для МОП-анализа
N п/п | Товар | Прибыльность, R | Рейтинг, U | ||
1 | Т21 | 1568 | 40 | ||
2 | Т3 | 1475 | 90 | ||
3 | Т22 | 1379 | 55 | ||
4 | Т4 | 1216 | 70 | ||
5 | Т10 | 1112 | 90 | ||
6 | Т19 | 1057 | 70 | ||
7 | Т2 | 1020 | 85 | ||
8 | Т18 | 760,5 | 90 | ||
9 | Т25 | 811,3 | 45 | ||
10 | Т20 | 591,8 | 30 | ||
Значимость фактора: | ξR= | 70 | ξU = | 30 |
Для
расчета элементов матрицы
В воспользуемся формулой (17), например
для элемента
:
=1,06
где - прибыльность согласно порядкового номера 1,2 в табл.16.
Результаты расчета элементов матрицы В представлены в табл.17.
Для
расчета элементов матрицы D
воспользуемся формулой (18), например для
элемента
:
=0.44
где - рейтинг товаров согласно порядкового номера 1,2 в табл.16.
Результаты
расчета элементов матрицы D
представлены в табл.18.
Таблица 17
Расчетная форма для вычисления весовых коэффициентов предпочтений товаров по фактору прибыльности
m= | 10 | n= | 10 | |||||||
i ↓ | Матрица B j → | |||||||||
1,00 | 1,06 | 1,14 | 1,29 | 1,41 | 1,48 | 1,54 | 2,06 | 1,93 | 2,65 | |
0,94 | 1,00 | 1,07 | 1,21 | 1,33 | 1,40 | 1,45 | 1,94 | 1,82 | 2,49 | |
0,88 | 0,93 | 1,00 | 1,13 | 1,24 | 1,30 | 1,35 | 1,81 | 1,70 | 2,33 | |
0,78 | 0,82 | 0,88 | 1,00 | 1,09 | 1,15 | 1,19 | 1,60 | 1,50 | 2,05 | |
0,71 | 0,75 | 0,81 | 0,91 | 1,00 | 1,05 | 1,09 | 1,46 | 1,37 | 1,88 | |
0,67 | 0,72 | 0,77 | 0,87 | 0,95 | 1,00 | 1,04 | 1,39 | 1,30 | 1,79 | |
0,65 | 0,69 | 0,74 | 0,84 | 0,92 | 0,96 | 1,00 | 1,34 | 1,26 | 1,72 | |
0,49 | 0,52 | 0,55 | 0,63 | 0,68 | 0,72 | 0,75 | 1,00 | 0,94 | 1,29 | |
0,52 | 0,55 | 0,59 | 0,67 | 0,73 | 0,77 | 0,80 | 1,07 | 1,00 | 1,37 | |
0,38 | 0,40 | 0,43 | 0,49 | 0,53 | 0,56 | 0,58 | 0,78 | 0,73 | 1,00 | |
∑bkj | 7,01 | 7,45 | 7,97 | 9,04 | 9,88 | 10,40 | 10,78 | 14,45 | 13,55 | 18,57 |
Вес | |||||||||||
Промежуточная матрица | gbi = | ||||||||||
bij/∑bkj | |||||||||||
0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | 0,14 | |
0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | |
0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | 0,13 | |
0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | 0,11 | |
0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | |
0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | 0,10 | |
0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | 0,09 | |
0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | |
0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | 0,07 | |
0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | 0,05 | |
∑= | 1,00 |
4) Весовые
коэффициенты предпочтения
Весовые коэффициенты
предпочтения товаров по факторам.
Используя для расчетов формулу (16), для матриц (17-18) получим два соответствующих им весовых вектора Gb и Gd:
, , (19)
из которых
формируется агрегированная весовая
матрица вариантов решений. Результаты
расчетов весовых векторов Gb и Gd
также представлены
в табл.17-18.
Таблица 18
Расчетная
форма для вычисления весовых коэффициентов
предпочтений товаров по фактору рейтинг
m= | 10 | n= | 10 | |||||||
i ↓ | Матрица D j → | |||||||||
1,00 | 0,44 | 0,73 | 0,57 | 0,44 | 0,57 | 0,47 | 0,44 | 0,89 | 1,33 | |
2,25 | 1,00 | 1,64 | 1,29 | 1,00 | 1,29 | 1,06 | 1,00 | 2,00 | 3,00 | |
1,38 | 0,61 | 1,00 | 0,79 | 0,61 | 0,79 | 0,65 | 0,61 | 1,22 | 1,83 | |
1,75 | 0,78 | 1,27 | 1,00 | 0,78 | 1,00 | 0,82 | 0,78 | 1,56 | 2,33 | |
2,25 | 1,00 | 1,64 | 1,29 | 1,00 | 1,29 | 1,06 | 1,00 | 2,00 | 3,00 | |
1,75 | 0,78 | 1,27 | 1,00 | 0,78 | 1,00 | 0,82 | 0,78 | 1,56 | 2,33 | |
2,13 | 0,94 | 1,55 | 1,21 | 0,94 | 1,21 | 1,00 | 0,94 | 1,89 | 2,83 | |
2,25 | 1,00 | 1,64 | 1,29 | 1,00 | 1,29 | 1,06 | 1,00 | 2,00 | 3,00 | |
1,13 | 0,50 | 0,82 | 0,64 | 0,50 | 0,64 | 0,53 | 0,50 | 1,00 | 1,50 | |
0,75 | 0,33 | 0,55 | 0,43 | 0,33 | 0,43 | 0,35 | 0,33 | 0,67 | 1,00 | |
∑dkj | 16,63 | 7,39 | 12,09 | 9,50 | 7,39 | 9,50 | 7,82 | 7,39 | 14,78 | 22,17 |
Информация о работе Оптимальное планирование закупок при случайном спросе на товары