SUPPLY MANAGEMENT IN TERMS OF SMALL SAMPLE RANDOM OUTPUT DATA
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.2.096Keywords:
Transport problem of linear programming, random values of transportation costs, fractional - nonlinear optimizationAbstract
Considered problem of finding the optimal product transportation plan in "supplier - consumer" system in a situation where the cost of transportation - random variables. The model of the problem is formulated. Offered criterion optimality of the plan - probability that the total random cost of transportations will exceed the set admissible threshold. In the conditions of a small initial data sample correct restoration of distribution density of casual transportations cost is impossible. Therefore, variants of the analytical representation of the criterion for different distribution laws of the random value of transportation are considered: Gaussian, asymmetric and "worst". The parameters of the "worst" distribution law are found by the method of continuous linear programming. To solve the problem, an iterative procedure is proposed, at each step of which the quadratic programming problem is solved. The acceleration method of computational procedure based on optimization of fractional - nonlinear function with linear constraints is substantiated. It is shown that the optimal transportation plan is determined only by the values of mathematical expectation and variance of transportation costs, but does not depend on the distribution law of these random variables.Downloads
References
Данциг Дж.Б. Линейное программирование, его применения и обобщения. – М., 1966. – 600с
Юдин Д.Б., Гольштейн Е.Г. Задачи линейного программирования транспортного типа. М.: Сов. радио, 1969. 382 с.
Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э. Логистика для предпринимателя. – М.: ИНФРА, 2002. – 252 с
Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. – М., 1976. – 344с
Серая О.В. Многомерные модели логистики в условиях неопределенности.-.Х.: ВОП Стеценко,-512 с
Джонсон Дж. Логистика: пер. с англ./ Дж. Джонсон, Д.Вуд, Д. Вордлоу, П. Мэрфи. – М.: «Вильямс». – 2004. – 624с
Иванов В.В. Методы вычислений на ЭВМ. – К.: Наукова думка, 1983. – 583с
Серая О.В. Комбинированная процедура оценивания параметров многофакторного уравнения регрессии для малой выборки /О.В. Серая, Л.Г. Раскин, В.В. Карпенко – Х.: Вестник НТУ «ХПИ», 2003. -No18. – С. 75 – 78
Раскин Л. Г., Кириченко И. О. Континуальное линейное прграммирование. – Х.: ВИВВ, 2005. – 175 с
ZadehL.FuzzySets,InformationandControl,1965,vol.8.p.338-353
Раскин Л.Г. Нечеткая математика: моногр. / Л.Г. Раскин, О.В. Серая. – Х.: Парус, 2008. – 352с
Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике: Пер. с франц.-М.: Радио и связь, 1990. – 286с
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. – М.: Радио и связь, 1982. – 486с
PawlakZ.Roughsets,InternationalJournalofInformationandComputerSciences,vol.11,No.5,341-356,1982.
Lev Raskin, Oksana Sira. Method of solving fuzzy problems of mathematical programming//Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 5, Issue 4. – P. 23–28. DOI: 10.15587/1729-4061.2016.81292
Lev Raskin, Oksana Sira. Fuzzy models of rough mathematics//Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 6, Issue 4. – P. 53–60. DOI: 10.15587/1729-4061.2016.86739
