(Tiểu luận) lập mô hình lập trình tuyến tính và viết mô hình toán học cho bài toán này variable
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (940.09 KB, 17 trang )
<span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">
<b>ĐẠI HỌC UEH</b>
<b>TRƯỜNG KINH DOANHKHOA KINH DOANH QUỐC TẾ - MARKETING</b>
<b>TIỂU LUẬN KẾT THÚC MÔNKHOA HỌC QUẢN TRỊ</b>
<b>Mơn học: Mơ hình Kinh doanh và Khoa học ứng dụng</b>
<b>Giảng viên: TS.Hà Quang An</b>
<b>Sinh viên: Trần Quốc Huy</b>
<b>MSSV: 31211570035 </b>
<b>Lớp: IB001</b>
<b>Tháng 10, thành phố Vĩnh Long</b>
</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4"><b>LỜI CẢM ƠN</b>
Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến TS. Hà Quang An. Xin chân thành cảm ơn Thầy Hà Quang An thuộc khoa Kinh doanh quốc tế - Trường kinh doanh đã tận tình giảng dạy cho em trong suốt thời gian học tập. Thầy đã giúp chúng em tích lũy thêm nhiều kiến thức về bộ mơn Mơ hình Kinh doanh và Khoa học ứng dụng để em có thể vận dụng những kinh nghiệm đã được học vào nghiên cứu một vấn đề trong cuộc sống hàng ngày, từ đó có thể hiểu sâu hơn về những nội dung mà mình đã được học tập trong suốt học kỳ vừa rồi.
Do giới hạn kiến thức và khả năng lý luận của bản thân cịn nhiều thiếu sót và hạn chế, kính mong sự chỉ dẫn và đóng góp của Thầy để bài tiểu luận của em được hoàn thiện hơn. Xin chân thành cảm ơn!
</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5"><b>LỜI CAM KẾT</b>
Với bài tiểu luận này do em thực hiện và là sản phẩm duy nhất, được xây dựng và hoàn thiện một cách minh bạch, trung thực. Các số liệu này đều hồn tồn chính xác và khơng hề có sự gian lận, sao chép. Em xin chịu trách nhiệm với lời cam đoan của mình.
</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6"><b>NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN</b>
<b>Điểm: Nhận xét:</b>
</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7"><b>PHẦN TIỂU LUẬN</b>
1. LINEAR PROGRAMMING
1. a. Lập mơ hình lập trình tuyến tính và viết mơ hình tốn học cho bài toán này.
XnA là số giờ làm việc của nhà tư vấn A ở dự án n. XnB là số giờ làm việc của nhà tư vấn B ở dự án n. XnC là số giờ làm việc của nhà tư vấn C ở dự án n. XnD là số giờ làm việc của nhà tư vấn D ở dự án n. XnE là số giờ làm việc của nhà tư vấn E ở dự án n. XnF là số giờ làm việc của nhà tư vấn F ở dự án n.
</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8"><b>1. b. Giải quyết vấn đề bằng solver</b>
+ Tổng chi phí: Chi phí của khách hàng bỏ ra và đồng thời cũng là doanh thu mà Doanh nghiệp có được.
Hình 1: Kết quả chạy Solver câu 1b.
</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">Kết luận:
- Theo kết quả của Solver, như vậy ta có thế thấy tổng điểm phù hợp từ việc chia thời gian làm việc cho các nhà tư vấn là 12853.333 và tổng chi phí của khách hàng bỏ ra để được tư vấn (tức doanh thu của công ty UDT) là 504500 USD.
</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10"><b>1.</b>
c.<b>Nếu nhà tư vấn A và E thay đổi mức lương theo giờ của họ từ $ 155 thành $ 200(A) và từ $ 270 thành $ 200, liệu giải pháp có thay đổi không?</b>
TH1: Trường hợp nhà tư vấn A và E thay đổi mức lương theo giờ của họ từ $155 thành $200 (A) và từ $270 thành $200 (E) khi công ty muốn biết bao nhiêu giờ để chỉ định mỗi nhà tư vấn cho mỗi dự án để sử dụng tốt nhất khả năng của họ trong khi đáp ứng nhu cầu của khách hàng thì vẫn với phương pháp cũ là tìm tối đa tổng số điểm của họ tương ứng với thời gian làm việc để tối đa khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng. Sau khi thay đổi về mức lương ta nhận thấy có sự thay đổi về thời gian làm việc nhưng sự sắp xếp nhân viên tư vấn vẫn tối ưu hóa. So với múc lương ban đầu đề bài đưa ra thì mức lương sau khi thay đổi này khiến cho mức độ đáp ứng nhu cầu khách hàng và hiệu quả công việc cao hơn nhưng ngược lại làm cho doanh thu bị giảm.
</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">Hình 2: Kết quả chạy solver câu 1.c theo tối ưu hóa kỹ năng.
TH2: Xét trường hợp nếu công ty muốn tối đa hóa doanh thu trong khi bỏ qua sở thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà tư vấn, khi thay đổi tiền lương của A và E thành $200 thì vẫn là phương pháp xét tối đa tổng doanh thu ta nhận thấy thời gian của các nhà tư vấn đã thay đổi, lúc này nhân viên sẽ không thể làm việc đúng với kỹ năng của họ và khơng thể hồn tồn đáp ứng nhu cầu khách hàng.
</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">Hình 3: Kết quả chạy solver câu 1.c theo tối ưu hóa doanh thu.
</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">2. NETWORK OPTIMIZING
- Giải quyết vấn đề bằng solver
+ Total day: là thời gain ngắn nhất để Tướng Jackson điều quân từ Winchester đến McDowell
Hình 4: Kết quả chạy solver theo tối ưu hóa thời gian
Kết luận: Để đi được từ Winchester đến McDowell. Theo kết quả solver, Tướng Jackson phải đi từ Winchester đến Moorefield với thời gian là 3 ngày, từ Moorefield đến Franklin là 7 ngày và từ Franklin đến McDowell phải mất thêm 3 ngày nữa. Vậy tổng thời gian ngắn nhất là Tướng Jackson phải di chuyển là 13 ngày.
</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">3. DECISION MAKING
1.1. Sơ đồ cây giúp công ty A quyết định sự lựa chọn tốt nhất về lợi nhuận khi lập một đại lý xăng dầu:
Hình 5: Sơ đồ cây biểu hiện lợi nhuận tối đa
1.2. Diễn giải:
- Công ty A sắp đi thương lượng để lập một đại lý xăng dầu mới. Họ có 3 đề nghị cung cấp xăng: từ một công ty xăng dầu địa phương, từ một nhà cung cấp và từ một tập đoàn gas lớn. Sự thành cơng của mỗi loại hình đại lý sẽ phụ thuộc vào nhà cung cấp với lượng xăng sẽ có sẵn trong vài năm tới. Tương ứng với việc công ty A phải lựa chọn mức tốt nhất về lợi nhuận cho công ty.
- Với mỗi quyết định như vậy sẽ xảy ra ở hai trường hợp: Thiếu xăng dầu (60%) và thặng dư xăng dầu (40%).
+ Với công ty xăng dầu địa phương: Nếu trong tương lai công ty này thiếu hụt xăng dầu thì cơng ty A sẽ thu được 300.000 (triệu đơ). Nếu cơng ty này dư xăng dầu thì công ty A sẽ thu được 150.000 (triệu đô). Với số liệu phần trăm của hai trường hợp đã cho, ta sẽ tính được giá trị kì vọng (Expected Payoff) của công ty xăng dầu địa phương là: 150.000*0.4 +300.000*0.6 = 240.000 (triệu đô).
+ Với nhà cung cấp: Nếu trong tương lai công ty này thiếu hụt xăng dầu thì cơng ty A sẽ bị thâm hụt 100.000 (triệu đô). Nếu công ty này dư xăng dầu thì cơng ty A sẽ thu được
</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">600.000 (triệu đô). Với số liệu phần trăm của hai trường hợp đã cho, ta sẽ tính được giá trị kì vọng (Expected Payoff) của cơng ty xăng dầu địa phương là: -100.000*0.6 + 600.000*0.4 = 180.000 (triệu đơ).
+ Với tập đồn lớn: Nếu trong tương lai cơng ty này thiếu hụt xăng dầu thì cơng ty A sẽ thu được 120.000 (triệu đô). Nếu công ty này dư xăng dầu thì cơng ty A sẽ thu được 170.000 (triệu đô). Với số liệu phần trăm của hai trường hợp đã cho, ta sẽ tính được giá trị kì vọng (Expected Payoff) của cơng ty xăng dầu địa phương là: 120.000*0.6 + 170.000*0.4 = 140.000 (triệu đô).
</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">
