По возможности следует избегать задач типа «самый быстрый и дешевый способ», так как вряд ли можно надеяться на такое решение и придется искать компромисс.
В данном случае все решения (наборы входных параметров), которые обеспечивают «достаточно хорошее» значение выходного параметра, являются равно допустимыми, то есть не различаются по степени предпочтительности. Зато они различаются по стоимости. Практически для любого выбранного входного параметра можно сказать, что чем больше его значение, тем оно дороже. Действительно, скорость работы продавца в отделе достигается его опытом (а следовательно, и затратами на обучение, и высокой заработной платой), предварительной фасовкой всех продуктов, что тоже требует дополнительного оборудования и трудозатрат и т.д.
Поэтому можно поставить задачу достижения минимальных затрат на получение допустимого решения.
6. Определите точность определения выходного параметра при выбранных значениях входных параметров и количестве дней наблюдения равном 10 и 40. Объясните причину наличия или отсутствия разброса.
· запишите значения выходного параметра в серии экспериментов длиной 10 и 40 измерений;
· введите собранные данные в столбец на рабочий лист Excel.
· найдя справку по функции ДОВЕРИТ, определите диапазон, в котором с вероятностью 95% находится точное значение измеренного выходного параметра;
· сравните полученные диапазоны между собой и определите, как и во сколько раз изменится эта ширина, если число измерений увеличить в 4 раза;
· используя результаты п. 4, а также знания статистики, оцените, какая точность и какое количество измерений необходимо для проведения исследований.
7. Определите, какими входными параметрами из приведенных в левой части окна можно изменять значение выходного параметра. Выберите из них два, наиболее, по-Вашему, важных. Это могут быть интенсивности обслуживания в кассе и в отделе, размер магазина и интенсивность выбора товара и т.д.
8. Выберите диапазоны изменения каждого из параметров. Это можно сделать путем рассуждений.
Пусть, например, требуется оценить влияние потерь покупателей от интенсивности обслуживания в кассе IC и интенсивности входного потока II. Интенсивность обслуживания в отделе составляет IO. Очевидно, что если обслуживание в кассе происходит слишком медленно, то именно касса является узким местом. Но слишком большое увеличение интенсивности обслуживания нецелесообразно, так как очередь будет образовываться в отделе. Поэтому для интенсивности обслуживания в кассе выбирается диапазон от 0,5×IO до 2×IO. На этом диапазоне выбираются три значения: 0,5×IO, 1×IO, 2×IO. Чтобы удостовериться в отсутствии заметного влияния значения входного параметра при больших значениях входного параметра, можно выбрать точку 4×IO. Для получения более полной картины можно взять и точку 0,25×IO.
Для интенсивности входного потока II рассуждения аналогичны. Если она мала, то потери становятся нулевыми. При увеличении интенсивности сверх некоторого предела все дополнительно приходящие покупатели уходят необслуженными. Ориентировочно можно предположить, что наиболее «интересная» область интенсивности приходящих покупателей лежит в пределах от половинной до двукратной пропускной способности магазина, то есть от 0,5×IMAX до 2×IMAX, где IMAX = max(IC,IO). Дополнительно берутся точки 0,25×IMAX и 4×IMAX.
· Проведя как минимум по 10 экспериментов для каждой из 25 комбинации значений входных параметров, определите для каждой десятки наблюдений средние значения и постройте в Excel таблицу значений получаемой функции (значений выходного параметра) двух переменных (значений двух входных параметров). Формат таблиц имеет вид табл. Таблица 8 и табл. Таблица 9. Для решения Вашей задачи ее, возможно, потребуется изменить.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.