Формалізація нечітких штрафних функцій призначених для використання в еволюційних алгоритмах. Генетичний алгоритм розв’язання задачі, визначення оптимального обсягу замовлення товарів. Порівняльний аналіз з динамічними та адаптивними штрафними функціями.
Аннотация к работе
При розробці моделей замовлення товарів, які здатні втрачати природні властивості, вчені, як правило, обчислюють величину природних втрат запасів за експоненційним законом або законом розподілу Вей-була, але рекомендацій щодо того, яку саме функцію розподілу доцільно використовувати для конкретного типу продукції немає. здійснити формалізацію методу штрафних функцій,щоможевикористовуватисязеволюційнимиалго-ритмами для розв’язання задач з обмеженнями; Постановка задачі визначення оптимального обсягу Припускається, що темп інфляції протягом одиниці замовлення товарів у кредит з урахуванням помилок часу становитиме t відсотків. вхідного контролю та вартості грошей у часі Необхідно визначити обсяг замовлення товарів для поповнення запасів та тривалість операційного Пропонована загальна постановка задачі визна-циклу, за яких рентабельність продажу буде макси-чення оптимального обсягу замовлення товарів з від-мальною. термінуванням сплати вартості поставки при вра-Розглянемо випадок, коли товари для врегулю-хуванні невідповідності певної кількості придбаних вання рекламацій будуть одержані до вичерпання товарів стандартам якості, фактору часу при здійснен-наданих у позику товарів після завершення їх вхідні фінансових розрахунків та інфляції наведена в [8]. ного контролю. ? ? де b - ймовірність виявлення товарів неналежної якості при здійсненні вхідного контролю; a2 - ймовірність визнання продукції з дефектами придатною; Rs - дохід від реалізації продукції; K - витрати на оформлення замовлення; P - витрати, повязані із придбанням товарних запасів; Csi - витрати на здійснення вхідного контролю якості продукції; Crg - витрати на повернення виробнику бракованих виробів; Ch - витрати, повязані із зберіганням товарних запасів; Cd - збитки, внаслідок втрачання продукцією природних властивостей; Cs - збитки, зумовлені вичерпанням товарних запасів; Cun - збитки, зумовлені зверненням покупців до інших продавців аналогічного товару у разі вичерпання запасів; Cadi - збитки від визнання придатної продукції такою, що має дефекти; Crnd - збитки від визнання дефектної продукції такою, що не має дефектів; IP - відсотки за користування кредитом; IE - відсотки від розміщення на депозиті виручки від реалізації. cВ статті наведена задача визначення оптимального обсягу замовлення товарів з відтермінуванням сплати вартості поставки при врахуванні помилок вхідного контролю, фактору часу при здійсненні фінансових розрахунків та інфляції. Розвязання цієї задачі є складним нетривіальним процесом, який вимагає застосування еволюційних методів оптимізації, що не залежать від вибору початкової точки та не вимагають виконання додаткових обмежень на характеристики цільової функції.