Скачати 52.7 Kb.
|
Зміст 2.Анализ работы турфирмы: финансовый и статистическийМах прибыли тур агентству за счет 2.1. Задача о путешествиях 2.2. Вычислительные аспекты |
|
1. 2. 3. Оформление документов, отчетов Оформление вручную документов туриста (авиабилета, ваучера на проживание, страхового полиса, визовой анкеты) занимает много времени и требует привлечения большого числа людей. Автоматизированная система перекладывает работу по выписке документов на «плечи» компьютера, работа требует времени в де-сятки раз меньше, чем вручную, заниматься этим может всего один человек (при обороте примерно 20 000 - 30 000 туристов за сезон). Автоматизация предполагает уход от «бумажной» работы, в том числе и в документообороте. Авиакомпания требует накануне вылета предоставлять списки пассажиров, принимающей фирме предоставляются руминг-листы, в страховую компанию формируется бордеро по итогам продаж страховых полисов, а для внутренней работы необходимо каждый день просматривать списки продаж туров и т.д. Это является неотъемлемой частью работы фирмы. Поэтому программа, которая содержит необходимое и достаточное число списков и отчетов, имеет явное преимущество. ^ Программное обеспечение должно включать в себя функции расчета доходов и расходов фирмы, анализа прибыльности или убыточности. Статистический анализ позволит планировать работу в будущем сезоне. Например, статистика по категориям гостиниц или предпочтениям туристов тех или иных размещений в гостиницах позволит определять перечень партнеров и гостиниц, с которыми можно планировать заключение контрактов на будущий год. Программное обеспечение, установленное в офисе туроператора, должно обеспечивать не только автоматизацию всех операций, связанных с формированием турпродукта, но и организацию взаимоотношений между туроператором и принимающей стороной. Таким образом, в магистерской работе основной целевой функцной будет так. ^ - Подбора групп туристов - Оптимальных маршрутов экскурсий - Уменьшение расходов на транспорт - Уменьшение расходов на экскурсоводов и.т.д ^ В качестве дальнейшего примера приложения этих идей рассмотрим следующую задачу о путешествиях, которая возникает в самых разнообразных прикладных вопросах. Предположим, что имеются N городов, занумерованных индексом i=1,2, ..., N в некотором порядке, и задан ряд чисел ![]() ![]() Начав с первого города, мы хотим провести путь в N-й, который потребует минимального времени. Мы можем идти прямо или заходить по пути в любой другой город. В тех случаях, когда между некоторыми городами не имеется никакой связи, мы будем считать соответствующее ![]() Если N велико, то любое решение путем простого перебора невозможно. Попытаемся решить задачу с помощью метода функциональных уравнений. Рассмотрим общую задачу об определении минимального времени, потребного для перехода из i-го города в N-й. Пусть ![]() Тогда те же самые доводы, которые мы использовали при рассмотрении предшествующей траекторией задачи, приведут к соотношению ![]() Легко можно показать, что эта система уравнений имеет единственное решение, а следовательно, что решение этого ряда задач эквивалентно решению исходной задачи. ^ Уравнение обладает особенностью, которая ранее не встречалась; именно здесь неизвестная функция появляется и в левой и в правой частях уравнения. Следовательно, мы не имеем готовой итерационной схемы для его решения. Необходимо использовать какой-либо метод последовательных приближений. Мы могли бы, например, положить ![]() Это приводит к монотонной сходимости снизу. С другой стороны, мы можем мыслить в терминах политик. Рассмотрим сначала те пути, которые ведут прямо из i в N, затем те, в которых делается одна остановка, и т. д. Это приводит к следующей схеме: ![]() при которой осуществляется монотонная сходимость сверху, причем за конечное число шагов. оценивает наилучший путь длины k, начинающийся от города i. Однако уравнения имеют то свойство, что N является стоком, и если путь достигает N менее чем за k шагов, то там можно остановиться. Для любого другого города путь не может оборваться ранее k шагов. Следовательно, когда k становится большим, все пути стремятся прийти в город N, а минимизация гарантирует, что они сделают это наилучшим образом.считается, что каждый город достижим на каждой итерации, но потребное время не обязательно является оптимальным. Последовательные приближения сходятся к наилучшему пути. Этот пример иллюстрирует различие между итерациями в пространстве функций и в пространстве политик (поведений), рассмотренное в П. дает при каждой итерации оптимальное решение задачи, отличающейся от исходной. Метод (1), прежде чем осуществится сходимость, дает неоптимальное решение исходной задачи. Оба метода пригодны для ручного или машинного счета при умеренных значениях N, т.е. N< 100, и для машинного счета для N порядка нескольких тысяч. 26, n-й по краткости Иногда бывает интересно определить не только кратчайший путь, но и второй по краткости, третий по краткости и т.п. Тем самым мы сможем оценить, насколько важно использовать наикратчайший путь по сравнению, скажем, с десятым по краткости. Для того чтобы проиллюстрировать метод, введем последовательность величин Vi, равных времени, потребному на переход от i к N, при использовании второго по краткости пути, i=1, 2,…, N-1, |