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

NỘI DUNG CHÍNHCâu 1: Linear Programming Project Consultant Hourly 1.1 Lập mô hình phương trình tuyến tính và mô hình toán học - Mô hình phương trình tuyến tính: Gdi: X ij là sR giS thực

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 mô hình phương trình tuyến tính và mô hình toán học 6

1.2 Giải quyết vấn đề bằng QM và Solver 9

1.3 TZi đa hoá 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 đô sng 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 đô sng 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 hoá doanh thu

 Hình 1.4a,b,c,d: Bảng báo cáo đô [ nhạy và giá bTng trong trưSng hYp tRi đa hoá doanhthu

 Hình 1.5a,b: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả trong trưSng hYp thay đổi mức lương cảu nhà tưvấn

 Hình 1.6a,b: Bảng nhâ [p liê [u và kết quả, báo cáo đô [ nhạy và giá bTng trong trưSng hYpnhà 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 đô [ng cT trdng sR

 Hình 3.2a,b: Dự báo nhu c\u tháng 7 theo phương pháp trung bình đô [ng 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

Project Consultant Hourly

1.1 Lập mô hình phương trình tuyến tính và mô hình toán học

- Mô hình phương trình tuyến tính:

Gdi: X ij là sR giS thực tế của nhà tư vấn trong dự án ( > 0)i j X ij

Trong đT: là các nhà tư vấn (A,B,C,D,E,F).i

là các dự án (1,2,3,…,7,8) j

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, công 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 công thức tuyến tqnh cho bài toán 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:

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

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

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 hoá doanh thu, b] qua s_ thích của khách hàng và khả năng tương thích của nhà

tư vấn.

Hình 1.3a

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

*Báo cáo độ nhạy:

Hình 1.4a

Hình 1.4b

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

Câu 2: Decision Making

Dealership Gasoline Shortage 60% Gasoline Surplus 40%

Local gas company 300.000 150.000

- Phương pháp trung bình đô [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 báocho 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 đô s ng ba ku Dp báo cho tháng 7 bằng phương pháp đó.

Phương pháp trung bình đô [ng 3 kỳ tức là ta lấy tổng sR liê [u của 3 kỳ g\n nhất sau đT đemchia 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

- ~ bài này, dự báo tháng 7 sz là:

α x (last value) + (1 – α) (last forecast)

= 0,4 x 18 + (1- 0,4) x 16 = 16,8 (nghìn chai)

Vâ [y dự báo nhu c\u tháng 7 sz là 16,8 nghìn chai nước

Hình 3.3a

Hình 3.3b