Bài Tập Nhóm Môn Phân Tích Mô Hình Logistics Và Giải Quyết Bài Toán Quy Hoạch Tuyến Tính

Khám phá bài tập nhóm môn phân tích mô hình logistics, mô hình hóa và giải quyết bài toán quy hoạch tuyến tính bằng bảng tính hiệu quả.

• Tác giả: Huỳnh Thị Ngọc Huế Anh
• Người hướng dẫn: Trương Thị Thúy Vỹ
• Trường học: Trường Đại Học Tài Chính – Marketing
• Chuyên ngành: Phân Tích Mô Hình Logistics
• Đề tài: Bài Tập Nhóm Về Mô Hình Logistics Và Quy Hoạch Tuyến Tính
• Loại tài liệu: bài tập nhóm
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HÓA VÀ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH BẰNG BẢNG TÍNH
• 3.0. GIỚI THIỆU
• 3.1. SOLVER BẢNG TÍNH
• 3.2. GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN LP TRONG BẢNG TÍNH
• 3.3. CÁC BƯỚC THỰC HIỆN MÔ HÌNH QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH (LP) TRONG BẢNG TÍNH
• 3.4. MÔ HÌNH BẢNG TÍNH CHO BÀI TOÁN BỒN TẮM NƯỚC NÓNG CỦA BLUE RIDGE
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Bài Tập Nhóm Mô Hình Logistics và Quy Hoạch Tuyến Tính Tổng Quan

Bài viết tập trung phân tích bài tập nhóm về mô hình logistics và ứng dụng của quy hoạch tuyến tính trong giải quyết các vấn đề thực tiễn. Tài liệu tham khảo đề cập đến việc xây dựng và giải quyết các mô hình toán học trong logistics, cụ thể là sử dụng phần mềm bảng tính như Excel và phương pháp Solver để tối ưu hóa các bài toán quy hoạch tuyến tính (LP). Các bài toán được trình bày bao gồm nhiều tình huống điển hình như: bài tập quản lý chuỗi cung ứng, bài tập vận tải tối ưu, bài tập lập kế hoạch sản xuất, bài tập quản lý kho hàng, và bài tập phân phối hàng hóa. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng chính xác mô hình và truyền đạt chính xác dữ liệu cho phần mềm để đạt được kết quả tối ưu. Quản lý chuỗi cung ứng và quản lý vận tải là hai salient entity nổi bật trong tài liệu này.

1.1. Mô Hình Toán Học trong Logistics

Tài liệu giới thiệu mô hình logistics thông qua các bài tập nhóm. Nội dung tập trung vào việc ứng dụng quy hoạch tuyến tính để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa trong logistics. Các mô hình toán học được xây dựng dựa trên các hàm mục tiêu và các ràng buộc, phản ánh các yếu tố thực tế như nguồn lực hạn chế (ví dụ: thời gian, nhân lực, vật tư) và mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối thiểu hóa chi phí. Mô hình bảng tính được sử dụng như công cụ hỗ trợ giải quyết các bài toán. Việc sử dụng Solver trong Excel giúp đơn giản hóa quá trình tìm kiếm giải pháp tối ưu. Bài tập vận tải tối ưu và bài tập lập kế hoạch sản xuất là những ví dụ minh họa rõ nét cho việc ứng dụng mô hình toán học trong logistics. Mô hình toán học, mô hình bảng tính, và Solver là những salient LSI keyword quan trọng. Quy hoạch tuyến tính là semantic entity chính trong bài toán này. Bài tập nhóm, phần mềm bảng tính là close entity của bài tập nhóm về mô hình logistics.

1.2. Ứng Dụng Quy Hoạch Tuyến Tính trong Logistics

Tài liệu trình bày cách quy hoạch tuyến tính được ứng dụng hiệu quả trong giải quyết các vấn đề thực tiễn của logistics. Bài tập quản lý chuỗi cung ứng minh họa khả năng tối ưu hóa toàn bộ quá trình, từ sản xuất đến phân phối. Bài tập quản lý kho hàng cho thấy cách quy hoạch tuyến tính giúp tối ưu hóa việc lưu trữ và vận chuyển hàng hóa. Phân phối hàng hóa tối ưu được mô tả qua các bài tập vận tải nhằm tìm kiếm tuyến đường ngắn nhất, tiết kiệm thời gian và chi phí. Giải quyết vấn đề logistics bằng quy hoạch tuyến tính được nhấn mạnh xuyên suốt tài liệu. Bài tập quản lý chuỗi cung ứng, bài tập quản lý kho hàng, và bài tập phân phối hàng hóa là những ví dụ cụ thể. Quy hoạch tuyến tính, chuỗi cung ứng, quản lý kho, và vận tải là những semantic LSI keyword. Bài tập nhóm là salient keyword chính, quy hoạch tuyến tính là salient LSI keyword và logistics là salient entity của toàn bộ tài liệu.

II. Phân Tích Các Bài Tập Cụ Thể

Tài liệu trình bày nhiều bài tập cụ thể, mỗi bài tập là một vấn đề logistics được mô hình hóa bằng quy hoạch tuyến tính. Bài toán bồn tắm nước nóng của Blue Ridge là một ví dụ điển hình, cho thấy cách xây dựng mô hình và sử dụng Solver để tìm giải pháp tối ưu. Các bài tập khác liên quan đến quyết định tự sản xuất hay mua ngoài, bài toán đầu tư, bài toán vận chuyển, bài toán pha trộn, và bài toán lập kế hoạch sản xuất & tồn kho. Mỗi bài tập đều bao gồm các bước: xác định biến quyết định, hàm mục tiêu, và ràng buộc. Sau đó, mô hình được triển khai và giải quyết bằng phần mềm bảng tính. Giải pháp tối ưu được phân tích và đánh giá. Ràng buộc, hàm mục tiêu, biến quyết định là các semantic LSI keyword quan trọng. Bài toán bồn tắm nước nóng và các bài tập khác là salient entity của phần này. Quy hoạch tuyến tính được dùng như phương pháp giải chính cho các bài toán này.

2.1. Phân Tích Mô Hình Và Giải Pháp

Mỗi bài tập được phân tích chi tiết, bao gồm cách xây dựng mô hình toán học, cách sử dụng phần mềm bảng tính để giải quyết và phân tích giải pháp tối ưu. Giải thuật đơn hình (tuy không được nêu rõ nhưng ngầm hiểu là phương pháp Solver sử dụng) được sử dụng ngầm định. Phân tích độ nhạy (tuy không nêu rõ) cũng có thể được thực hiện để đánh giá sự ảnh hưởng của các thay đổi nhỏ trong dữ liệu đầu vào đến giải pháp tối ưu. Mô hình cho mỗi bài tập cần được thiết kế rõ ràng, dễ hiểu và dễ dàng cập nhật. Giải pháp tối ưu, giải pháp heuristic (trong một số trường hợp) và phân tích giải pháp là những kết quả quan trọng. Mô hình toán học, phần mềm bảng tính, giải pháp tối ưu là salient LSI keyword. Bài tập, mô hình, và giải pháp là những salient entity. Quy hoạch tuyến tính vẫn là semantic entity xuyên suốt.

2.2. Giá Trị Thực Tiễn Của Các Bài Tập

Các bài tập được lựa chọn phản ánh các vấn đề thực tiễn thường gặp trong logistics. Việc giải quyết các bài tập này giúp sinh viên hiểu rõ hơn về cách áp dụng lý thuyết quy hoạch tuyến tính vào thực tế. Sinh viên có thể áp dụng những kiến thức và kỹ năng thu được để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa trong các công việc thực tế liên quan đến quản lý chuỗi cung ứng, quản lý kho, vận tải, và lập kế hoạch sản xuất. Bài tập không chỉ là những bài tập học thuật mà còn là những công cụ hữu ích giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng giải quyết vấn đề và tư duy phân tích. Ứng dụng quy hoạch tuyến tính trong kinh doanh là một khía cạnh quan trọng. Bài tập, chuỗi cung ứng, quản lý kho, vận tải, và lập kế hoạch sản xuất là những salient LSI keyword. Logistics, kinh doanh là salient entity. Quy hoạch tuyến tính là semantic entity cốt lõi. Phần mềm lập kế hoạch là close entity của bài tập lập kế hoạch sản xuất.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING KHOA THƯƠNG MẠI -------- BÀI TẬP NHÓM MÔN PHÂN TÍCH MÔ HÌNH LOGISTICS GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: TRƯƠNG THỊ THÚY VỴ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH: 01/2023 DANH SÁCH THÀNH VIÊN STT HỌ VÀ TÊN MSSV MỨC ĐỘ ĐÓNG GÓP NHÓM 2 – Trang 45 đến trang 90 Chương 3 Sách “Spreadsheet Modeling & Decision Analysis 5e” 1 Huỳnh Thị Ngọc Huế Anh 2021008834 100% 2 Võ Trường Chi 2021008843 100% 3 Nguyễn Thị Quỳnh Như 2021000783 100% 4 Nguyễn Huỳnh Xuân Thảo 2021008966 100% 5 Nguyễn Lê Thanh Xuân 2021009009 100% NHÓM 3 – Trang 91 đến trang 135 Chương 3 Sách “Spreadsheet Modeling & Decision Analysis 5e” 1 Trần Thị Kim Ngân 2021004296 100% 2 Võ Ngọc Yến Nhi 2021004157 100% 3 Ngô Thùy Như 2021000750 100% 4 Châu Nguyễn Anh Thư 1921004244 100% 5 Hồ Thị Ngọc Trang 2021008984 100% 6 Trần Ngọc Vũ 2021006379 100% MỤC LỤC MỤC LỤC. i DANH MỤC HÌNH ẢNH .1 SOLVER BẢNG TÍNH .2 GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN LP TRONG BẢNG TÍNH .3 CÁC BƯỚC THỰC HIỆN MÔ HÌNH QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH (LP) TRONG BẢNG TÍNH.4 MÔ HÌNH BẢNG TÍNH CHO BÀI TOÁN BỒN TẮM NƯỚC NÓNG CỦA BLUE RIDGE.1 Tổ chức dữ liệu .2 Biểu diễn các biến quyết định .3 Biểu diễn hàm mục tiêu .4 Thể hiện các ràng buộc .5 Thể hiện các giới hạn về biến quyết định .5 CÁCH SOLVER XEM MÔ HÌNH .6 SỬ DỤNG SOLVER .1 Xác định ô mục tiêu .2 Định nghĩa các ô biến đổi .3 Xác định các ô ràng buộc .4 Xác định điều kiện không âm .5 Xem xét mô hình .7 Giải mô hình.7 MỤC TIÊU & NGUYÊN TẮC THIẾT KẾ BẢNG TÍNH .8 QUYẾT ĐỊNH TỰ SẢN XUẤT HAY MUA NGOÀI .1 Xác định các biến số quyết định .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Triển khai mô hình .5 Giải quyết mô hình .6 Phân tích giải pháp .9 BÀI TOÁN ĐẦU TƯ .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Triển khai mô hình .5 Giải quyết mô hình .6 Phân tích giải pháp .10 BÀI TOÁN VẬN CHUYỂN .1 Xác định các biến quyết định .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Giải quyết mô hình .5 Giải pháp heuristic cho mô hình .6 Giải mô hình.7 Phân tích giải pháp .11 BÀI TOÁN PHA TRỘN .1 Xác định các biến số quyết định .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Một số nhận xét về ràng buộc, báo cáo và quy mô .5 Tái tạo mô hình .6 Triển khai mô hình .7 Giải mô hình.8 Phân tích giải pháp .12 BÀI TOÁN LẬP KẾ HOẠCH SẢN XUẤT & TỒN KHO .1 Xác định các biến số quyết định .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Triển khai mô hình .5 Giải mô hình.6 Phân tích giải pháp .13 BÀI TOÁN DÒNG TIỀN NHIỀU THỜI KỲ .1 Xác định các biến số quyết định .2 Xác định hàm mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Triển khai mô hình .5 Giải mô hình.6 Phân tích giải pháp .7 Sửa bài toán Taco-Viva để tính rủi ro .8 Thực hiện các hạn chế rủi ro .9 Giải mô hình.10 Phân tích giải pháp.14 PHÂN TÍCH ĐƯỜNG BAO DỮ LIỆU .1 Xác định các biến số quyết định .2 Xác định mục tiêu .3 Xác định các ràng buộc .4 Triển khai mô hình .5 Giải quyết mô hình .6 Phân tích giải pháp .16 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 88 CÂU HỎI VÀ BÀI TẬP. 121 iii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 3.

1 Mô hình bảng tính cho bài toán sản xuất bồn tắm nước nóng Blue Ridge. 2 Mối quan hệ giữa các biến quyết định và các ô tương ứng trong bảng tính. 3 Mối quan hệ giữa các biến quyết định và ô tương ứng trong bảng tính. 4 Mối quan hệ giữa công thức LHS của ràng buộc và bảng tính đại diện.

5 Tóm tắt góc nhìn Solver của mô hình. 6 Tóm tắt thuật ngữ Solver. 7 Lệnh để gọi Solver. 8 Hộp thoại Solver Parameters.

9 Chỉ định ô mục tiêu. 10 Chỉ định các ô ràng buộc. 11 Chỉ định ô biến đổi. 12 Thêm điều kiện không âm cho bài toán.

13 Tóm tắt cách Solver mô hình. 14 Hộp thoại Solver Options. 15 Giải pháp tối ưu cho bài toán bồn tắm nước nóng Blue Ridge. 16 Hướng dẫn thiết kế bảng tính hiệu quả.

17 Mô hình bảng tính cho bài toán tự sản xuất hay mua của Electro-Poly. 18 Giải pháp tối ưu cho bài toán tự sản xuất hay mua. 19 Solver parameters trong bài toán tự sản xuất hay mua. 20 Mô hình bảng tính cho bài toán lựa chọn trái phiếu của Retirement Planning Services, Inc.

21 Giải pháp tối ưu của bài toán lựa chọn trái phiếu. 22 Solver Parameters của bài toán lựa chọn trái phiếu. 23 Sơ đồ bài toán vận chuyển Tropicsun. 24 Mô hình bảng tính cho bài toán vận chuyển của Tropicsun.

25 Solver Parameters của bài toán vận chuyển. 26 Giải pháp Heuristic cho bài toán vận chuyển. 27 Giải pháp tối ưu cho bài toán vận chuyển của Tropicsun. 28 Mô hình bảng tính cho bài toán trộn AgriPro.

29 Giải pháp tối ưu cho bài toán phối trộn của Agri-Pro. 30 Solver Parameters cho bài toán trộn. 31 Mô hình bảng tính cho bài toán sản xuất của Upton. 32 Solver Parameters của bài toán sản xuất.

33 Giải pháp tối ưu đến Upton bài toán sản xuất. 34 Bảng tóm tắt dòng tiền cơ hội đầu tư của Taco-Viva. 35 Mô hình bảng tính cho bài toán quỹ xây dựng của Taco-Viva. 36 Solver Parameters của bài toán quỹ xây dựng.

37 Giải pháp tối ưu cho bài toán đầu tư xây dựng. 38 Mô hình bảng tính cho Taco-Viva sửa đổi bài toán kinh phí xây dựng. 39 Solver Parameters cho bài toán xây dựng sửa đổi. 40 Giải pháp tối ưu cho bài toán kinh phí xây dựng điều chỉnh Taco-Viva 75 Hình 3.

41 Mô hình bảng tính cho bài toán Steak & Burger DEA. 42 Solver Parameter để giải quyết bài toán DEA. 43 Giải pháp DEA tối ưu cho đơn vị 1. 44 Điều chỉnh đặc trưng của nút lệnh.

45 Sử dụng Control Toolbox để tạo một nút lệnh. 46 VBA code cho nút lệnh. 47 Điểm hiệu quả DEA cho tất cả các đơn vị. 48 Ví dụ về một tổ hợp đơn vị hiệu quả hơn đơn vị 1.

49 Báo cáo độ nhạy cho đơn vị 1. 87 v Chương 3 MÔ HÌNH HÓA VÀ GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH BẰNG BẢNG TÍNH 3.0 GIỚI THIỆU Chương 2 đã thảo luận về cách xây dựng các bài toán quy hoạch tuyến tính (LP) và cáchgiải các bài toán LP hai biến đơn giản bằng đồ thị. Như bạn có thể thấy rất ít bài toán LP trong thế giới thực chỉ liên quan đến hai biến quyết định. Vì vậy, giải pháp đồ họa phương pháp này có giá trị ràng buộc trong việc giải các bài toán LP.

Tuy nhiên, việc thảo luận về các bài toán hai biến cung cấp cơ sở để hiểu các bài toán liên quan đến tất cả các LP, các bài toán và các chiến lược chung để giải quyết chúng. Ví dụ, mọi bài toán LP giải được đều có một miền khả thi và lời giải tối ưu cho bài toán có thể được tìm thấy tại một số điểm cực trị của miền này (giả sử bài toán không phải là không giới hạn). Điều này đúng với tất cả các bài toán về LP bất kể số lượng của các biến quyết định. Mặc dù khá dễ để vẽ đồ thị vùng khả thi cho bài toán LP hai biến, nhưng rất khó để hình dung hoặc vẽ đồ thị vùng khả thi của bài toán LP với ba biến vì đồ thị như vậy là đồ thị ba chiều.

Nếu có nhiều hơn hơn ba biến, hầu như không thể hình dung hoặc vẽ đồ thị vùng khả thi đối với bài toán LP vì biểu đồ như vậy bao gồm nhiều hơn ba chiều. May mắn thay, tồn tại một số kỹ thuật toán học để giải các bài toán LP liên quan đến gần như bất kỳ số lượng biến nào mà không trực quan hóa hoặc vẽ đồ thị các vùng khả thi của chúng. Những kỹ thuật này hiện được tích hợp vào các gói bảng tính theo cách giúp giải quyết bài toán LP là một nhiệm vụ khá đơn giản. Vì vậy, sử dụng phần mềm máy tính thích hợp, bạn có thể giải quyết hầu hết mọi bài toán về LP một cách dễ dàng.

Thách thức chính là đảm bảo rằng bạn xây dựng bài toán LP một cách chính xác và truyền đạt công thức này tới máy tính một cách chính xác. Chương này chỉ cho bạn cách thực hiện việc này bằng cách sử dụng bảng tính.1 SOLVER BẢNG TÍNH Excel, Quattro Pro và Lotus 1-2-3 đều được tích hợp tính năng tối ưu hóa bảng tính công cụ được gọi là solver. Việc đưa chúng vào các ứng dụng này chứng tỏ tầm quan trọng của LP (và tối ưu hóa nói chung). Cuốn sách này sử dụng Excel để minh họa cách bảng tính Solver có thể giải quyết các bài toán tối ưu hóa.

Tuy nhiên, các khái niệm và kỹ thuật tương tự được trình bày ở đây áp dụng cho các gói bảng tính khác, mặc dù một số chi tiết triển khai nhất định có thể khác. Bạn cũng có thể giải các bài toán tối ưu hóa mà không cần sử dụng bảng tính bằng cách sử dụng gói lập trình toán học chuyên dụng. Một phần danh sách các gói này bao gồm: LINDO, MPSX, CPLEX và MathPro. Thông thường, các gói này được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm đến việc giải quyết các bài toán cực kỳ lớn không phù hợp thuận tiện trong một bảng tính.

Công Ty Spreadsheet Solver Công ty Frontline Systems, Inc. đã tạo Solver trong Microsoft Excel, Lotus 1-2-3 và CorelQuattroPro. Frontline quảng bá các phiên bản nâng cao của Spreadsheet Solver này cung cấp dung lượng lớn hơn, tốc độ nhanh hơn và một số tính năng dễ sử dụng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Frontline Systems và các sản phẩm của họ bằng cách truy cập trang web tại http://www.2 GIẢI QUYẾT BÀI TOÁN LP TRONG BẢNG TÍNH Chúng ta sẽ chứng minh cơ chế sử dụng Solver trong Excel bằng cách giải bài toán mà Howie Jones phải đối mặt, được mô tả trong Chương 2.

Hãy nhớ rằng Howie sở hữu và điều hành Blue Ridge Hot Tubs, một công ty bán hai kiểu bồn tắm nước nóng: Aqua- Spa và HydroLux. Howie mua vỏ bồn nước nóng bằng sợi thủy tinh đúc sẵn và lắp đặt một máy bơm nước thông thường và lượng ống thích hợp vào mỗi bồn nước nóng.