tzi đa hoá doanh thu, b qua s thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư vấn

ĐẠI HỌC UEH
TRƯỜNG KINH DOANH
KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ - MARKETING

TIỂU LUẬN
BỘ MÔN KHOA HỌC QUẢN TRỊ
ĐÀO CHẤN NGHI

TPHCM, ngày 19 tháng 11 năm 2021


TRƯỜNG KINH DOANH
KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ - MARKETING

TIỂU LUẬN
Môn học : Khoa học quản trị

Giảng viên : Trịnh Huỳnh Quang Cảnh
Mã lớp học phần : 21C1BUS50300704
Sinh viên : ĐÀO CHẤN NGHI
Ngành: Ngoại thương
Khóa : Lớp: 46 – FT001
MSSV: 31201026958

TPHCM, ngày 19 tháng 11 năm 2021


Cam kết
Tiểu luận này do một mình sinh viên xây dựng , xử lý, không sao chép từ bất cứ
bài viết của tổ chức và cá nhân nào khác.

Nhận xét của Giáo Viên
........................................................................................................................................
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………………………


MỤC LỤC

MỤC LỤC BẢNG.....................................................................................................................................5
MỤC LỤC HÌNH......................................................................................................................................5
NỘI DUNG CHÍNH..................................................................................................................................6
Câu 1: Linear Programming.................................................................................................................6
1.1 Lập mơ hình phương trình tuyến tính và mơ hình tốn học....................................................6
1.2 Giải quyết vấn đề bằng QM và Solver........................................................................................9
1.3 TZi đa hố doanh thu, b] qua s_ thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư
vấn...15
1.4 Báo cáo độ nhạy và giá bóng trong trường hợp phía trên......................................................16
1.5 Thay đổi mức lương của nhà tư vấn A và E từ $155 thành $200 (A) và $270 thành $200....18
1.6 Nhà tư vấn B và E thay đổi năng lpc với mọi dp án tZi thiqu là 3 thay vì 1 và 2...................20
Câu 2: Decision Making......................................................................................................................21
Câu 3: Forecasting...............................................................................................................................22
a. Giải thích phương pháp trung bình đơ n
s g có trọng sZ lần lượt là 0,4; 0,2; 0,4. Dp báo cho tháng
7...22
b. Giải thích phương pháp trung bình đơ ns g ba ku. Dp báo cho tháng 7 bằng phương pháp đó.. .24
c. Giải thích phương pháp Làm mịn hàm mv. Dp báo cho tháng 6 là 16 và α = 0,4. Dp báo cho
tháng 7..................................................................................................................................................25

MỤC LỤC BẢNG




Bảng 1: Bảng xếp hạng của các nhà tư vấn, sR giS cT sUn cho mVi nhà tư vấn và sR giS đa
ký hYp đZng, ngân sách tRi đá của mVi dự án.
Bảng 2: LYi nhuâ n[ của mVi loại hình đại lý
Bảng 3: Nhu c\u nước đTng chai trong v]ng 6 tháng của siêu thi Coopmart CRng Quỳnh
^ TP.HCM

MỤC LỤC HÌNH











Hình 1.1a,b,c,d,e,f: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả giải QM.
Hình 1.2a,a1,b: Bảng nhâ p[ liê [u và kết quả, báo cáo đô [ nhạy và giá bTng.
Hình 1.3a,b: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả trong trưSng hYp tRi đa hố doanh thu.
Hình 1.4a,b,c,d: Bảng báo cáo đô [ nhạy và giá bTng trong trưSng hYp tRi đa hố doanh
thu.

Hình 1.5a,b: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả trong trưSng hYp thay đổi mức lương cảu nhà tư
vấn.
Hình 1.6a,b: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả, báo cáo đô [ nhạy và giá bTng trong trưSng hYp
nhà tư vấn thay đổi năng lực.
Hình 2: Cây quyết định gibp Petrolimex lựa chon tRt nhất cho lYi nhuâ [n.
Hình 3.1a,b: Dự báo nhu c\u tháng 7 theo phương pháp trung bình đơ n[ g cT trdng sR.
Hình 3.2a,b: Dự báo nhu c\u tháng 7 theo phương pháp trung bình đơ n[ g 3 kỳ.
Hình 3.3a,b: Dự báo nhu c\u tháng 7 theo phương pháp làm mịn hàm me.


NỘI DUNG CHÍNH
Câu 1: Linear Programming

Consultant
A
B
C
D
E
F
Project hours
Contract
budget
(x1000 USD)

Hourly
wage
$155
$140
$165

$300
$270
$158

Project
5
6

1

2

3

4

3
3
2
1
3
4
500

3
3
1
3
1
5

240

5
2
3
1
1
3
400

5
5
3
1
2
2
475

3
5
2
2
2
3
350

100

80

120

90

65

7

8

3
5
1
2
1
5
460

3
3
5
5
3
4
290

3
3
3
1

3
3
200

85

50

55

Available
hours
450
600
500
300
710
860

Bảng 1

1.1 Lập mơ hình phương trình tuyến tính và mơ hình tốn học
- Mơ hình phương trình tuyến tính:
Gdi: Xij là sR giS thực tế của nhà tư vấn i trong dự án j (Xij > 0)
Trong đT: i là các nhà tư vấn (A,B,C,D,E,F).
j là các dự án (1,2,3,…,7,8)
Theo đl bài, chbng ta phải xác định xem lựa chdn nhà tư vấn nào cho mVi dự án để vừa sử dmng
tRt kn năng của hd, vừa đáp ứng nhu c\u của khách hàng. Vì vâ y[ , cơng viê [c của chbng ta là phải

tìm cách làm cho sR giS thực tế của các nhà tư vấn trong mVi dự án và đô [ php hYp của các nhà
tư vấn phải tRi ưu nhất.
Ta cT cơng thức tuyến tqnh cho bài tốn như sau:
T=
Trong đT T là tổng sR giS thực tế của các nhà tư vấn và M là sR điểm của mVi nhà tư vấn ứng
với mVi dự án đa cho.
Nhsng đilu kiê [ n của bài toán:
+ThSi gian tổng thực tế của mVi nhà tư vấn cho các dự án:
Nhà tư vấn A: ≤ 450
Nhà tư vấn B: ≤ 600
Nhà tư vấn C: ≤ 500
Nhà tư vấn D: ≤ 300
Nhà tư vấn E: ≤ 710
Nhà tư vấn F: ≤ 860

+ThSi gian thực tế cho mVi dự án:
Dự án 1: = 500
Dự án 2: = 240
Dự án 3: = 400
Dự án 4: = 400
Dự án 5: = 350
Dự án 6: = 460
Dự án 7: = 290
Dự án 8: = 200
+Ngân sách thực tế của mVi dự án:
Dự án 1: ≤ 100000
Dự án 2: ≤ 80000
Dự án 3: ≤ 120000
Dự án 4: ≤ 90000

Dự án 5: ≤ 65000
Dự án 6: ≤ 85000
Dự án 7: ≤ 50000
Dự án 8: ≤ 55000

-

Mơ hình tốn học:

Variable:


Aj là sR giS thực tế của nhà tư vấn A trong dự án j.



Bj là sR giS thực tế của nhà tư vấn B trong dự án j.



Cj là sR giS thực tế của nhà tư vấn C trong dự án j.



Dj là sR giS thực tế của nhà tư vấn D trong dự án j.



Ej là sR giS thực tế của nhà tư vấn E trong dự án j.



Fj là sR giS thực tế của nhà tư vấn F trong dự án j.



Với j là các dự án của công ty (j = 1,2,3,…,7,8)

Objectives:
MAX = 3A1 + 3A2 + 5A3 + 5A4 + 3A5 + 3A6 + 3A7 + 3A8 + 3B1 + 3B2 + 2B3 + 5B4 + 5B5
+ 5B6 + 3B7 + 3B8 + 2C1 + C2 + 3C3 + 3C4 + 2C5 + C6 + 5C7 + 3C8 + D1 + 3D2 + D3 + D4
+ 2D5 + 2D6 + 5D7 + D8 + 3E1 + E2 + E3 + 2E4 + 2E5 + E6 + 3E7 + 3E8 + 4F1 + 5F2 + 3F3 +
2F4 + 3F5 + 5F6 + 4F7 + 3F8.

Constraints:


A1 + A2 + A3 + A4 + A5 + A6 + A7 + A8 <= 450



B1 + B2 + B3 + B4 + B5 + B6 + B7 + B8 <= 600



C1 + C2 + C3 + C4 + C5 + C6 + C7 + C8 <= 500



D1 + D2 + D3 + D4 + D5 + D6 + D7 + D8 <= 300



E1 + E2 + E3 + E4 + E5 + E6 + E7 + E8 <= 710



F1 + F2 + F3 + F4 + F5 + F6 + F7 + F8 <= 860



A1 + B1 + C1 + D1 + E1 + F1 = 500




A2 + B2 + C2 + D2 + E2 + F2 = 240



A3 + B3 + C3 + D3 + E3 + F3 = 400



A4 + B4 + C4 + D4 + E4 + F4 = 475



A5 + B5 + C5 + D5 + E5 + F5 = 350



A6 + B6 + C6 + D6 + E6 + F6 = 460



A7 + B7 + C7 + D7 + E7 + F7 = 290



A8 + B8 + C8 + D8 + E8 + F8 = 200



155A1 + 140B1 + 165C1 + 300D1 + 270E1 + 150F1 <= 100000



155A2 + 140B2 + 165C2 + 300D2 + 270E2 + 150F2 <= 80000



155A3 + 140B3 + 165C3 + 300D3 + 270E3 + 150F3 <= 120000



155A4 + 140B4 + 165C4 + 300D4 + 270E4 + 150F4 <= 90000



155A5 + 140B5 + 165C5 + 300D5 + 270E5 + 150F5 <= 65000



155A6 + 140B6 + 165C6 + 300D6 + 270E6 + 150F6 <= 85000



155A7 + 140B7 + 165C7 + 300D7 + 270E7 + 150F7 <= 50000



155A8 + 140B8 + 165C8 + 300D8 + 270E8 + 150F8 <= 55000

1.2 Giải quyết vấn đề bằng QM và Solver
* QM:


Hình 1.1a

Hình 1.1b


Hình 1.1c


Hình 1.1d

Hình 1.1e


Hình 1.1f

*Giải bằng Solver:


Hình 1.2a

Hình 1.2a1


Hình 1.2b
1.3 TZi đa hố doanh thu, b] qua s_ thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà
tư vấn.

Hình 1.3a


Hình 1.3b
-

So sánh gisa hai kết quả từ hình 1.3a,b và hình 1.2, ta nhận thấy rxng sR giS thực tế của
mVi nhà tư vấn ^ mVi dự án là khác nhau.

Vâ [ y nếu khi tRi đa hoá doanh thu, by qua s^ thqch của khách hàng và đô [php hYp của nhà tư vấn
thì giải pháp sz thay đổi.

1.4 Báo cáo độ nhạy và giá bóng trong trường hợp phía trên

*Báo cáo độ nhạy:


Hình 1.4a

Hình 1.4b


Hình 1.4c

*Giá bóng trong trường hợp này là cột được bơi màu xám bên dưới:

Hình 1.4d

1.5 Thay đổi mức lương của nhà tư vấn A và E từ $155 thành $200 (A) và $270 thành $200


Hình 1.5a

Hình 1.5b
-

So sánh gisa hình 1.5 và hình 1.2a,1.2a1, ta nhận thấy đưYc rxng sR giS thực tế của các
nhà tư vấn ^ mVi dự án trong hai trưSng hYp là khác nhau.
Vâ [ y giải pháp sz thay đổi nếu thay đổi mức lương theo giS của nhà tư vấn A từ $155 lên
thành $200 và nhà tư vấn E từ $270 thành $200


1.6 Nhà tư vấn B và E thay đổi năng lpc với mọi dp án tZi thiqu là 3 thay vì 1 và 2

Hình 1.6a


Hình 1.6b
-

So sánh gisa 2 hình 1.6b và 1.2b ta thấy đưYc rxng giá bTng của 2 trưSng hYp này giRng
nhau.
Vâ [ y giá bTng là không đổi khi năng lực của hai nhà tư vấn B và E thay đổi mức tổi thiểu
lên thành 3.

Câu 2: Decision Making
Dealership

Gasoline Shortage 60%

Gasoline Surplus 40%

Local gas company
Provider
Corporation

300.000
-100.000
120.000
Bảng 2

150.000
600.000
170.000

Dựa theo bảng trên, ta cT thể tqnh đưYc lYi nhuận thu đưYc từ các nhà cung cấp xăng d\u như
sau:




Local gas company: 300000 x 60% + 150000 x 40% = 240000 ( triê u[ đZng )
Provider : -100000 x 60% + 600000 x 40% = 180000 (triê [u đZng)
Corporation : 120000 x 60% + 170000 x 40% = 140000 (triê u[ đZng)

=> Local gas company là nhà cung cấp xăng d\u thu đưYc lYi nhuận cao nhất nếu đưYc
chdn.


Hình 2

Câu 3: Forecasting
Month
1
2
3
4
5
6

Demand
15
14
18

15
19
18
Bảng 3

a. Giải thích phương pháp trung bình đơng
s có trọng sZ lần lượt là 0,4; 0,2; 0,4. Dp báo
cho tháng 7.
-

-

Phương pháp trung bình đơ [ng cT trdng sR l\n lưYt là 0,4; 0,2; 0,4 tức là ta lấy sR liê u[ của
3 kỳ g\n nhất nhân l\n lưYt nhân với trdng sR tương ứng rZi cô [ng lại sz ra đưYc dự báo
cho kỳ tiếp theo.
~ bài này, ta cT dự báo cho tháng 7 sz là:
0,4 x demand (tháng 6) + 0,2 x demand (tháng 5) + 0,4 x demand (tháng 4)
= 0,4 x 18 + 0,2 x 19 + 0,4 x 15 =17 (nghìn chai)
Vâ [ y dự báo tháng 7 sz cT nhu c\u là 17 nghìn chai nước


Hình 3.1a

Hình 3.1b


b. Giải thích phương pháp trung bình đơng
s ba ku. Dp báo cho tháng 7 bằng phương
pháp đó.
Phương pháp trung bình đơ n[ g 3 kỳ tức là ta lấy tổng sR liêu[ của 3 kỳ g\n nhất sau đT đem

chia cho 3.
-

~ bài này, dự báo cho tháng 7 sz là:
( demand (tháng 6) + demand (tháng 5) + demand ( tháng 4) ) / 3
= (18 + 19 + 15) / 3 = 17,33 (nghìn chai)
Vâ [ y dự báo cho tháng 7 sz là 17,33 nghìn chai nước.

Hình 3.2a