2015-08-21
236
Власник магазину найняв на роботу N продавців для обслуговування покупців, які відвідують магазин кожних α хв. Якщо в магазині вже знаходиться М клієнтів, то кожний наступний покупець не залишається в магазині, а йде необслуженим. Час, який витрачає продавець на одного покупця становить β хв. Заробітна плата одного продавця становить γ грн./день. Від одного покупця власник отримує прибуток у розмірі δ грн. Є можливість зменшити час обслуговування одного покупця за рахунок нарахування додаткової заробітної плати продавцю. Збільшення заробітної плати на 10 грн./день дозволить зменшити час обслуговування одного клієнта на 1 хв.
Провести регресійний аналіз моделі для знаходження кількості продавців та їхніх заробітних плат, для яких рентабельність діяльності магазину була б максимальною.
Індивідуальні вхідні дані для моделювання наведено у табл. 10.13.
Таблиця 10.13
| № варіанту | α | β | γ | δ | N | М |
Зміст звіту
|
|
|
· варіанти завдання та вхідні дані факторів і їх рівнів;
· текст GPSS World програм для реалізації експерименту (без PLUS-процедур);
· діалогове вікно Optimizing Experiment Generator із заданими значеннями локальної області;
· результати дисперсійного аналізу (вікно Jornal), рівняння поверхні відгуку;
· аналіз результатів моделювання..
Контрольні запитання
1. Для чого призначений регресійний аналіз результатів моделювання?
2. Вкажіть послідовність кроків для виклику ділового вікна Optimizing Experiment Generator (Генератор оптимізуючого екперименту).
3. Які поля містить вікно Optimizing Experiment Generator і якою інформацією їх необхідно заповнити?
4. Які результати регресійного аналізу ви отримаєте після проведення експерименту?
5. Чи завжди ви отримаєте рівняння підібраної (знайденої) поверхні відгуку, якщо ні, то від чого це залежить?
Додаток 1
