експеримент
Номер серіїФакторіРізікі суб єктів ЛЛМатематічне Очікування ОБСЯГИ вантажуМатематічне Очікування відстані перевезенняМатематічне Очікування інтервалу Надходження заявкі1 - + y12 + - + y23 - ++ y34 +++ y45 --- y56 + - y67 - + - y78 ++ -y8
3.2.2 експериментальні дослідження
Для обґрунтування кількості дослідів у Серії проводимо пілотній експеримент, для которого достаточно 100 дослідів. Для цього помощью мови програмування C # БУВ написань код, Який дозволяє Швидко розрахуваті всі необхідні дані та згенеруваті значення Попит за нормальним законом розподілу. У табл.2.3 наведені значення вхідніх параметрів согласно зі Складення планом експеримент.
Таблиця 2.3 - Матриця чисельного вигляд планом експеримент
Номер серіїФакторіРізікі суб єктів ЛЛМатематічне Очікування ОБСЯГИ вантажуМатематічне Очікування відстані перевезенняМатематічне Очікування інтервалу Надходження заявкі1157502y12207502y231525362y342025362y45157505y56207505y671525365y782025365y8
Значення сумарная витрат для шкірного досліду були розраховані помощью програмно реалізованого класу LogisticChain.
Для моделювання були обрані следующие види транспорту: автомобільний підвізній - автомобільний магістральній для 1Т та 2Т. Приклад Введення даних для Першої Серії дослідів варіанту 1Т подань на рис.2.1, результати розрахунків наведені в Додатках А.
Рисунок 2.1 - Приклад Введення даних для Першої Серії даних варіанту 1Т
Для перевіркі нормального закону розподілу пілотної Вибірки скорістаємось програмним продуктом - Statisticа 8. Результати перевіркі для ЛЛ 1Т та 2T зображено на рис. 2.2, 2.23. Віходячі з крітеріїв Колмогорова-Смірнова, початкова вібірка розподілена за нормальним законом.
Малюнок 2.2 - Перевірка нормального закону розподілу для 1 Серії сумарная витрат ЛЛ 1Т
Малюнок 2.3 - Перевірка нормального закону розподілу для 1 Серії сумарная витрат ЛЛ 2Т
3.2.3 Обробка результатів дослідження
Прорахувавші математичну модель у 8 серіях, ОТРИМАНО значення достатньої кількості дослідів для ЛЛ 1Т, 2Т.
Щоб проаналізуваті отрімані результати, необходимо провести оцінку відтворюваності експеримент. Для цього скорістаємося таким Показники як крітерій Кохрена.
Для кожної Серії паралельних дослідів середньоарифметичного значення Функції відгуку розраховується за формулою:
. (3.3)
Розрахуємо крітерій Кохрена
Експеримент відтворюваній в тому випадка если:
(3.4)
Оскількі для ЛЛ 1Т0,2261? 0,2929, а для 2Т 0,2131? 0,2929, то експеримент є відтворюванім.
3.3 Аналіз результатів експеримент
У результате експеримент Було розраховано значення Ризиків для двох варіантів логістичного ланцюга 1T, 2T (табл.2.4).
Таблиця 2.4 - Показники Ризиків суб єктів доставки
СеріяОбсяг партии вантажуВідстань перевезенняІнтервал Надходження заявкіРізікі суб єктів ЛЛ 11575020,0820090,04234422075020,0473390,044788315253620,0465240,043804420253620,0421010,045851575050,0325240,03200962075050,0315880,031908715253650,0365770,031425820253650,0263830,031599
Для АНАЛІЗУ впліву параметрів Попит на ефективність різніх варіантів логістичних ланцюгів БУВ проведень регресійній аналіз.
Регресійній аналіз (англ. regressionanalysis) - це метод визначення відокремленого и Спільного впліву факторів на результативну ознакой та кількісної ОЦІНКИ цього впліву путем использование відповідніх крітеріїв.
Регресійній аналіз проводитися на Основі побудованого Рівняння регресії и візначає внесок кожної незалежної змінної у варіацію досліджуваної (прогнозованої) залежної змінної величини.
Основним Завдання регресійного АНАЛІЗУ є визначення впліву факторів на результативний Показник (в абсолютних Показники). Передусім для цього необходимо підібраті та обґрунтувати рівень зв'язку, что відповідає характером аналітичної стохастичної залежності между досліджуванімі ознакой. Рівняння регресії показує як у Середньому змінюється результативна ознака ( Y х ) під вплива Зміни факторний Ознака ( х и ). У загально виде Рівняння регресії можна представіті:
х =f (x 1 , x
