Автор работы: Пользователь скрыл имя, 20 Января 2014 в 16:46, контрольная работа
Задача 1 Городская администрация контролирует услуги микроавтобусов, которые развозят пассажиров с автобусов и железнодорожного вокзала в различные районы города. О потоке пассажиров, прибывающих на автобусную остановку, находящихся около железнодорожного вокзала были собраны следующие данные: ... Требуется: 1) построить имитационную модель потока из 30 пассажиров, прибывающих на автобусную остановку в предположении, что моделируемый счетчик времени начинается с 0; 2) Сделать выводы, включающие обоснование модели; 3) Оценить среднее время ожидания автобуса пассажиром и среднюю длину очереди.
Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное
бюджетное образовательное
высшего профессионального образования
«УДМУРТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Институт права, социального управления и безопасности
Кафедра «Государственное и муниципальное управление»
специальность 061000 – «Государственное и муниципальное управление»
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Разработка управленческого решения»
Работу выполнила:
студентка В.В.Ислентьева _____________________(подпись)
ИПСУБ, гр. О-061000-51(к)
Проверил:
Старший преподаватель
О.В. Дубовикова _____________________(подпись)
Ижевск – 2013г.
Задача 1
Условия задачи:
Городская администрация
контролирует услуги микроавтобусов,
которые развозят пассажиров с автобусов
и железнодорожного вокзала в
различные районы города. О потоке
пассажиров, прибывающих на автобусную
остановку, находящихся около
Таблица 1. Модель прибытия пассажиров
Время между моментами прибытия пассажиров (∆t1), мин |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Вероятность |
0,04 |
0,16 |
0,24 |
0,28 |
0,16 |
0,10 |
0,02 |
По расписанию микроавтобусы должны прибывать каждые 10 минут, однако изменчивость транспортных условий приводит к следующему распределению их прибытия.
Таблица 2. Модель прибытия автобусов
Интервал между последними прибытиями автобусов (∆t2), мин |
8 |
10 |
12 |
14 |
16 |
Вероятность |
0,10 |
0,38 |
0,28 |
0,15 |
0,09 |
Таблица 3. Число мест в автобусе
Число свободных мест |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Вероятность |
0,06 |
0,18 |
0,27 |
0,34 |
0,11 |
0,03 |
0,01 |
Требуется:
1) построить имитационную
модель потока из 30 пассажиров, прибывающих
на автобусную остановку в
предположении, что
2) Сделать выводы, включающие обоснование модели;
3) Оценить среднее время ожидания автобуса пассажиром и среднюю длину очереди.
Решение:
Таблица 4. Распределение случайных чисел для интервалов между моментами прибытия пассажиров
Время между моментами прибытия пассажиров (∆t1), мин. |
Вероятность |
Кумулятивная вероятность |
Случайные числа |
0 |
0,04 |
0,04 |
00-03 |
1 |
0,16 |
0,20 |
04-19 |
2 |
0,24 |
0,44 |
20-43 |
3 |
0,28 |
0,72 |
44-71 |
4 |
0,16 |
0,88 |
72-87 |
5 |
0,10 |
0,98 |
88-97 |
6 |
0,02 |
1 |
98-99 |
Таблица 5. Распределение случайных чисел для интервалов между моментами прибытия автобусов
Интервал между |
Вероятность |
Кумулятивная вероятность |
Случайные числа |
8 |
0,10 |
0,10 |
00-09 |
10 |
0,38 |
0,48 |
10-47 |
12 |
0,28 |
0,76 |
48-75 |
14 |
0,15 |
0,91 |
76-90 |
16 |
0,09 |
1 |
91-99 |
Таблица 6. Распределение случайных чисел для числа мест в автобусе
Число свободных мест |
Вероятность |
Кумулятивная вероятность |
Случайные числа |
0 |
0,06 |
0,06 |
00-05 |
1 |
0,18 |
0,24 |
06-23 |
2 |
0,27 |
0,51 |
24-50 |
3 |
0,34 |
0,85 |
51-84 |
4 |
0,11 |
0,96 |
85-95 |
5 |
0,03 |
0,99 |
96-98 |
6 |
0,01 |
1 |
99 |
Таблица 7. Имитационная модель появлений пассажиров на автобусной остановке
№ Пас-ра |
Модель появления пассажира |
Модель появления автобуса |
Модель свободных мест |
Время ожидания |
Номер автобуса | |||||
СЛЧ |
∆t1, мин |
t появ-я, мин |
СЛЧ |
∆t2, мин |
t появ-я, мин |
СЛЧ |
число мест | |||
1 |
17 |
1 |
1 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
9 |
1 |
2 |
00 |
0 |
1 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
9 |
1 |
3 |
56 |
3 |
4 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
6 |
1 |
4 |
31 |
2 |
6 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
4 |
1 |
5 |
14 |
1 |
7 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
3 |
1 |
6 |
18 |
1 |
8 |
17 |
10 |
10 |
57 |
3 |
2 |
1 |
7 |
56 |
3 |
11 |
76 |
14 |
24 |
77 |
3 |
13 |
2 |
8 |
97 |
5 |
16 |
76 |
14 |
24 |
77 |
3 |
8 |
2 |
9 |
91 |
5 |
2 |
76 |
14 |
24 |
77 |
3 |
3 |
2 |
10 |
78 |
4 |
25 |
35 |
10 |
34 |
32 |
2 |
9 |
3 |
11 |
85 |
4 |
29 |
35 |
10 |
34 |
32 |
2 |
5 |
3 |
12 |
06 |
1 |
30 |
35 |
10 |
34 |
32 |
2 |
4 |
3 |
13 |
24 |
2 |
32 |
35 |
10 |
34 |
32 |
2 |
2 |
3 |
14 |
88 |
5 |
37 |
38 |
10 |
44 |
13 |
1 |
7 |
4 |
15 |
49 |
3 |
40 |
38 |
10 |
44 |
13 |
1 |
4 |
4 |
16 |
17 |
1 |
41 |
38 |
10 |
44 |
13 |
1 |
3 |
4 |
17 |
68 |
3 |
44 |
38 |
10 |
44 |
13 |
1 |
0 |
4 |
18 |
51 |
3 |
47 |
19 |
10 |
54 |
60 |
3 |
7 |
5 |
19 |
50 |
3 |
50 |
19 |
10 |
54 |
60 |
3 |
4 |
5 |
20 |
35 |
2 |
52 |
19 |
10 |
54 |
60 |
3 |
2 |
5 |
21 |
86 |
4 |
56 |
24 |
10 |
64 |
37 |
2 |
8 |
6 |
22 |
97 |
5 |
61 |
24 |
10 |
64 |
37 |
2 |
3 |
6 |
23 |
84 |
4 |
65 |
47 |
10 |
74 |
68 |
3 |
9 |
7 |
24 |
91 |
5 |
70 |
47 |
10 |
74 |
68 |
3 |
4 |
7 |
25 |
77 |
4 |
74 |
47 |
10 |
74 |
68 |
3 |
0 |
7 |
26 |
73 |
4 |
78 |
21 |
10 |
84 |
66 |
3 |
6 |
8 |
27 |
03 |
0 |
78 |
21 |
10 |
84 |
66 |
3 |
6 |
8 |
28 |
37 |
2 |
80 |
21 |
10 |
84 |
66 |
3 |
4 |
8 |
29 |
77 |
4 |
84 |
21 |
10 |
84 |
66 |
3 |
0 |
8 |
30 |
50 |
3 |
87 |
09 |
8 |
92 |
11 |
1 |
5 |
9 |
Выводы:
∆М(математическое ожидание) = │Мтабл.1.- Ммод.1.│ < 1 - такая колеблемость допустима.
Мтабл.1. = 0,04*0+0,16*1+0,24*2+0,28*3+0,
Ммод.1 = ∑ ∆t1/ кол-во пассажиров = 87/30 = 2,9
∆М = │2,74 – 2,9│= 0,16 < 1 – такая колеблемость допустима.
∆М(математическое ожидание) = │Мтабл.2.- Ммод.2.│ < 1 - такая колеблемость допустима.
Мтабл.2. = 0,10*8+0,38*10+0,28*12+0,15*
Ммод.2 =∑ ∆t2/ кол-во пассажиров = 310/30 = 10,3
∆М = │11,5 – 10,3│= 1,2 >1 – высокая колеблемость модель требует проверки.
tср.= ∑времени ожидания /кол-во пассажиров = 149/30 = 4,9 мин.
Средняя длина очереди:
Средняя длина очереди (1 способ) = кол-во пассажиров/кол-во автобусов = 30/9 = 3,3 пас/авт.
Средняя длина очереди (2 способ) = ∑очередей в каждый автобус/ кол-во автобусов = 82/9 = 9,1 пас/авт.
При расчете обоснования модели появления пассажиров получается допустимая колеблемость, это говорит о том, что модель идеальна. А при обосновании модели появления автобусов наблюдается не допустимая колеблемость значит, модель требует дополнительной проверки.
Задача 2
За некоторый период времени
на предприятии потребление
Требуется:
1) придать
описанной ситуации игровую
2) вычислить элементы платежной матрицы и составить ее;
3) дать
обоснованные рекомендации об
оптимальном уровне запаса
Указание. В п. 3 следует найти оптимальные чистые стратегии, пользуясь: в п. 3а – критерием Байеса, в п. 3б – критерием Лапласа, в п. 3в – критериями Вальда, Сэвиджа, Гурвица и Максимакса.
Вариант 6:
b1 = 8 с1 = 7 q1 = 0,20 0,70
b2 = 9 с2 =3 q2 = 0,25
b3 = 10 q3 = 0,40
b4 = 11 q4 = 0,15
Решение:
1) Одним из участников
Первой чистой стратегией А1 будет сырье b1 = 8, второй А2 – сырье b2 = 9, третьей А3 – сырье b3 = 10, и четвертой А4 – сырье b4 = 11.
Природа реализовывает следующие состояния П1 - b1 = 8 ед., П2 - b2 = 9 ед., П3 - b3 = 10 ед., П4 - b4 = 11ед.
2) Платежная матрица
Потребление сырья | ||||||||
Наличие на складе |
П1=8 |
П2=9 |
П3=10 |
П4=11 |
ai |
Mi | ||
А1=8 |
0 |
-7 |
-6 |
-9 |
-5,5 |
-9 |
0 | |
А2=9 |
-7 |
0 |
-3 |
-6 |
-3,5 |
-7 |
0 | |
А3=10 |
-14 |
-3 |
0 |
-3 |
-4 |
-14 |
0 | |
А4=11 |
-21 |
-6 |
-7 |
0 |
-8,5 |
-21 |
0 | |
qj |
0,20 |
0,25 |
0,40 |
0,15 | ||||
j |
0 |
0 |
0 |
0 |