Научная статья на тему 'Система поддержки принятия решений по управлению товарными запасами'

Система поддержки принятия решений по управлению товарными запасами Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
436
104
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Система поддержки принятия решений по управлению товарными запасами»

данной задачи. Оптимизационная модель может быть сформирована пользователем в диалоговом режиме или выбрана из библиотеки стандартных моделей. Характеристики построенной модели являются исходной информацией для выбора рациональных процедур оптимизации.

Связующим звеном между основными блоками программного комплекса, обеспечивающим передачу информации и формирование управляющих воздействий, является блок управления. Основные его функции - взаимодействие с ЛПР для координации его действий, связь по данным и управлению между основными программными компонентами, передача результатов оптимизации в банк статистической информации для обработки и дальнейшего анализа. Для взаимосвязи имитационных и оптимизационных моделей используются соответствующие процедуры интеграции, позволяющие осуществлять информационный обмен в автоматическом режиме.

В заключение следует отметить, что применение программного комплекса поддержки принятия решений при оптимизации производственно-сбытовых систем, разработанного с использованием оптимизационно-имитационного подхода, позволит учитывать различные аспекты, возникающие при выборе оптимальных управляющих воздействий на систему.

Литература

1. Цвиркун А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.

2. Хоботов Е.Н. Оптимизационно-имитационный подход к моделированию сложных систем // Изв. РАН. 1996. № 1. С. 12-24 (Теория и системы управления).

3. Маклаков С.В. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. М.: Диалог-МИФИ, 2002. 224 с.

4. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб: Питер, 2004. 848 с.

5. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1997.

УДК 519.816, 339.37

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ

В.Г. Синюк, к.т.н.; Е.В. Пивненко

(Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, идвтик@таИ-ги, H_Pivnenko@mail.ru)

Статья посвящена автоматизации управления товарными запасами на предприятиях розничной торговли. Представлена система поддержки принятия решений в этой области с нечетким логическим выводом, основанным на активации сети правил. Рассматриваются структура системы и алгоритм логического вывода.

Ключевые слова: товарные запасы, система поддержки принятия решений, правила, нечеткий логический вывод.

Товарные запасы торговых предприятий имеют основной удельный вес в стоимости их активов, являются главным источником пополнения собственных средств за счет прибыли от реализации и вместе с тем создают большую проблему ежедневного контроля. В России оптимизация запасов на уровне торговых предприятий, обеспечивающая максимальный уровень обслуживания потребителей при минимальных инвестициях в запасы, минимальных затратах на заказ и транспортировку, пока осуществляется, как правило, методом проб и ошибок. Для управления запасами используется системный подход, то есть запасы рассматриваются во взаимосвязи с различными сторонами деятельности фирмы. В настоящее время актуальным является применение научного управления запасами, что сокращает стихийные регуляторы этого процесса [1].

В статье рассматриваются задачи управления товарными запасами в системе складов на пред-

приятиях розничной торговли. К логистическим задачам управления товарными запасами можно отнести определение оптимального уровня запасов на всех складах торговой сети, объемов и сроков поставок, выбор лучших поставщиков, контроль уровня товарных запасов и автоматическая подготовка проектов заказов на их пополнение [2].

Для определения оптимального уровня запасов на всех складах торговой сети решаются подзадачи: пополнение запасов региональных складов с центрального склада, перераспределение товарных запасов между региональными складами с целью увеличения продаж, выбор лучших поставщиков и заказ товара у них.

Запасы региональных складов пополняются с центрального склада ритмичными еженедельными поставками или по его указанию со складов изготовителей. Поставляемые партии комплектуются на основе предложений центрального склада по

номенклатуре и количеству, региональными складами.

подтвержденными

Управление товарными запасами в системе складов (филиалов)

ЛПР (товаровед, директор магазина и т.п.) получает рекомендации системы поддержки принятия решений (СППР) относительно того, какой товар лучше добавить в поставку филиалу для быстрой реализации. ЛПР посылает запрос системе учета товара по сбору статистической информации из своих баз и/или хранилищ данных. Эти данные передаются СППР, которая выдает рекомендации по управлению в приемлемом для пользователя виде.

Очевидно, что использование естественного языка со всем набором имеющихся в нем выразительных средств для рассуждений и принятия решений с помощью качественных представлений, понятий и оценок типа «мало», «много», «редко», «часто» и т.д. позволяет всесторонне и компактно описать общую смысловую постановку задач управления. Целесообразность и продуктивность такого подхода для решения задач управления подтверждается рядом практических разработок (см., например, [3]).

На рисунке 1 представлена диаграмма пакетов СППР, в которые сгруппированы классы и методы, позволяющие использовать методы нечеткой логики, работать с лингвистическими переменными и нечеткой арифметикой.

Класс, реализующий логический вывод, наиболее удачно описан в пакете ЕинуОЬ], который взаимосвязан с пакетом ЕинуЛпМтв^а', где реализованы функции фаззификации, де-фаззификации, вычисления расширенной Т-нор-мы, Т-конормы, сравнения нечетких множеств, арифметические операции над нечеткими переменными, имеющими числовую интерпретацию, и с пакетом Еину-БЬ, в котором осуществляются доступ к знаниям, хранящимся в БЗ, и манипулирование ими.

На рисунке 2 представлен фрагмент статической структуры пакета ЕинуОЬ в терминологии классов объектно-

ориентированного программирования, приве-

FuzzyArithmetics

FuzzyObj

"Ж"

FuzzyDb

_I_

Интерфейс получения рекомендаций

_1_

Интерфейс получения данных

Пользовательский интерфейс для ввода знаний

Рис. 1. иМЬ-диаграмма пакетов

дены классы, реализующие функции и поведение объектов, участвующих в логическом выводе. Термы задаются в системе функциями принадлежности, имеющими предопределенный вид: П-, 8-, Z-образные. Переменные могут быть входящими, исходящими, промежуточными, а также лингвистического, логического или числового типов.

При управлении товарными запасами выделим следующие критерии: складские остатки в филиалах, значимость филиалов в распределении выбранной товарной позиции, продажи выбранной товарной позиции в филиалах, количество товара, подлежащего распределению/перераспределению, стоимость доставки партии из филиала в филиал в

FuzzyObj::CТерм 1..* 1 FuzzyObj::CПеременная

-Имя : string -Тип : Т_ТипТерма -Дискретное описание -ПараметрA : double -ПараметрB : double -ПараметрС : double -ПараметрС : double -ПараметрD : double -База : T БазовыйТип -Имя : string -Термы : СТерм -Четкое зачение -Нечеткое значение : СТерм -ТипПеременной : ^ТипПеременной -Статус : ^Статус Переменной -Примечание : string

+Init() : void +Определить термы() +Проверка на критич. значения()

+Init() : void

1. \/ 1

FuzzyObj::CЭлементарное следствие FuzzyObj: ^Элементарное подусловие

-Имя переменной : беременная -Значение : string -Тип Значения -Имя переменной : беременная -Тип операции -Присваемое значение : string -Вес подусловия : double

* *

FuzzyObj::CПравило

*1 FuzzyObj::CЗнания

-Условие : CЭлементарное подусловие -Следствие : CЭлементарное следствие -Вес : double

-Правила : бравило -Переменные : беременная

+Анализ условия() +Выполнение следствия() +Логический вывод() +Init() : void

Рис. 2. Фрагмент UML-диаграммы классов пакета нечетких объектов

Рис. 3. UML-диаграмма состояний

случае перераспределения и прибыльность высвобождаемых средств.

Эксперт формулирует ряд правил, которые можно записать согласно поддерживаемой системой структуре:

Правило ::= 'IF' Условие 'THEN' заключение ['WITH' вес_правила] ';'

Условие ::= (подусловие | Имя_переменной) { 'AND' (подусловие | имя_переменной)}

Подусловие ::= имя_переменной 'IS' имя_терма ['WITH' вес_подусловия]

Заключение ::= (подзаключение) { 'AND' (подзаключе-ние)}

Подзаключение : := (имя переменной | имя_переменной 'IS' имя_терма | Арифм_выраж)| внешняя_функция {'AND' ( имя_переменной | (имя_переменной 'IS' имя_терма) | Арифм_выраж ) | внешняя_функция }

Арифм_выраж ::= (имя_переменной | имя_терма) арифметическая_операция (имя_переменной | имя_терма) {арифметическая_операция (имя_переменной| имя_терма) арифметическая_операция (имя_переменной | имя_терма)} Арифметическая_операция ::= +|-|*|/ Вес_правила ::= 0..1 Вес_подусловия ::= 0..1

Логический вывод в сети таких правил организуется в СППР и носит циклический характер (рис. 3). Для выбора наиболее подходящего правила следует сравнить истинность условия правила с заданным значением лингвистической переменной, которая определяется полнотой покрытия правилами БЗ данной предметной области. Она определена на интервале [0,1] и может принимать значения «удовлетворительно», «безупречно» и т.п. На основании этого сравнения принимается решение о выполнении следствия правила, причем при означивании переменных, определенных в следствии, степень истинности того, что переменная принимает заданное значение, становится равной степени истинности условия правила [4].

Так, согласно представленной структуре для задачи распределения товарных ресурсов могут быть сформулированы правила следующего типа:

ЕСЛИ Остатки_филиала^= «Низкие» [важность «Высокая»] И Важность_филиала^= «Высокая» И Прода-

жи_филиала_ = «Высоке» И Количество_товара_для_рас-пределения >0 ТО ШС(Количество_товара_ для _фили-ала_ ) И DEC(Количество_товара_для_распределения ) И DEC(Важность_филиала_i ) [вес_правила = Высокий]

ЕСЛИ Остатки_филиала_1 = «Норма» И Остатки_фи-лиала_2 = «Норма» ... И Остатки_филиала_N = «Норма» ТО РАСПРЕДЕЛИТЬ_СОГЛАСНО_ПРОДАЖАМ

Где РАСПРЕДЕЛИТЬ_СОГЛАСНО_ПРОДАЖАМ -внешняя функция.

Для решения задачи перераспределения товарных ресурсов между филиалами пример правила, по которому может приниматься решение о перемещении товара из филиала в филиал, следующий:

ЕСЛИ Остатки_на_филиале_доноре_ = «больше нормы» И Остатки_на_филиале_доноре_ = «больше среднего кол-ва по складам» И Остатки_на_филиале_реципиенте_| = «меньше нормы» И Остатки_на_филиале_реципиенте_| = «меньше среднего кол-ва по складам» И Прибыль-ность_от_высвобождаемых средств = «высокая» ТО «Выбрать Q наиболее подходящих изделий для перемещения» И ШС(Остатки_на_филиале_реципиенте_| , Q) И DEC(0^ татки_на_филиале_доноре_ ,Q)

Необходимо отметить, что каждому параметру, выбранному в качестве регулирующего товарные запасы, должно соответствовать либо количественное, либо качественное значение. Во втором случае требуется построить функции принадлежности терм-множеств лингвистической переменной в разрезе каждого товара или групп, принятых к учету. При большой номенклатуре построение соответствующих функций принадлежности затруднительно. Для автоматизации этого процесса использовался метод построения функций принадлежности по накопленным статистическим наблюдениям исходя из распределения данных. Метод основан на кластеризации [5], с помощью которой синтезируют функции принадлежности при экстракции нечетких моделей.

Литература

1. Добронравии Е.Р. Организация системы управления запасами // Genobium, 2006. URL: http://www.genobium.com/

rZa28_thesis.htm (дата обращения: 20.11.2009).

2. Волгин В.В. Склад: организация, управление, логистика. М.: Издат.-торг. корпор. «Дашков и К», 2005.

3. Прикладные нечеткие системы; под ред. Т. Тэрано, К. Асам, М. Сугено. М.: Мир, 1993.

4. Синюк В.Г., Пивненко Е.В. Применение нечеткой истинности в логическом выводе, основанном на активации сети

продукций // Интеллектуальные системы (AIS'07); Интеллектуальные САПР (CAD-2007): тр. Междунар. науч.-технич. конф. В 4-х т. М.: Физматлит, 2007. Т. 2. С. 221-223.

5. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику // Консультационный центр Matlab компании Softline, 2006. URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/ index.php (дата обращения: 15.12.2009).

УДК 681

ПОДСИСТЕМА УЧЕТА ВЛИЯНИЯ ОДИНОЧНЫХ СОБЫТИИ НА ХАРАКТЕРИСТИКИ МИКРОСХЕМ

Ю.К. Фортинский, к.т.н. (Воронежская государственная лесотехническая академия, nilitv@gmail.com)

В статье рассматриваются программное обеспечение и модели расчета реакции микросхем на воздействие отдельных ядерных частиц. Для решения задач моделирования на различных уровнях адаптированы известные средства функционально-логического моделирования и генерации тестов, схемотехнического, топологического проектирования.

Ключевые слова: автоматизация проектирования, радиация, отдельные ядерные частицы, схемотехническое и функционально-логическое моделирование, генерация тестов.

Расчет поглощенной дозы (DOS)

Расчет заряда в диэлектрике (QD)

Расчет параметров транзистора (PR)

Для проектирования микросхем, стойких к одиночным событиям, разработано проблемно-ориентированное программное обеспечение, позволяющее учесть радиационные эффекты от одиночных ядерных частиц (ОЯЧ).

Оно является одной из подсистем программного обеспечения, с помощью которого рассчитывается стойкость изделий к факторам космического происхождения. На рисунке 1 приведена структура подсистемы расчета стойкости сверхбольших интегральных схем (СБИС) к факторам космического пространства.

Основное внимание при разработке данного программного обеспечения уделялось созданию математических моделей, позволяющих учесть воздействие ОЯЧ, а для решения задач собственно моделирования на различных уровнях адаптированы известные средства функционально-логического моделирования и генерации тестов, схемотехнического, топологического проектирования.

При адаптации указанных средств проведена их модификация с целью повышения эффективности и в первую очередь снижения вычислительных затрат для обеспечения решения задач моделирования базовых элементов в реальном времени.

Алгоритм процесса моделирования сбора заряда предложено свести к решению упрощенной задачи, основанной на следующих предположениях.

Во-первых, чувствительный объем представляется в виде цилиндра, по оси которого проходит трек тяжелых заряженных частиц. Вдоль оси ци-

Графический редактор (GR)

Расчет параметров неисправных элементов (RN)

Интерфейс (IN)

Помощь (HP)

Монитор (MN)

Анализ и выбор

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

структуры с минимальными размерами активных областей (УМ)

Расчет заряда при возникновении одиночных событий (Q_o)

Расчет величины и формы тока ионизации при возникновении одиночных событий (1_о)

Расчет порогового заряда одиночных событий (Qp_o)

Расчет частоты одиночных событий (N_o)

СУБД

Библиотека элементов на функциональ-но-логичсском уровне

Библиотека элементов на схемотехническом уровне

Библиотека элементов

расчета деградации электропараметров

Рис. 1. Структура программного обеспечения расчета радиационных воздействий космического характера

Т

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.