Difference between revisions of "Xpokj24"

From Simulace.info
Jump to: navigation, search
m (Pouze přidání podnadpisů)
Line 36: Line 36:
  
 
--[[User:Poky|Poky]] 21:36, 7 May 2015 (CEST)
 
--[[User:Poky|Poky]] 21:36, 7 May 2015 (CEST)
 +
 +
:: [[User:Oleg.Svatos|Oleg.Svatos]] 16:53, 8 May 2015 (CEST) Zdravím. Napadá mě - které proměnné budou generovány náhodně a na základě jakých dat budou stanoveny jejich pravděpodobnostní rozdělení? (předpokladem MC metody je právě mít slušný vzorek dat, na základě kterého jsme schopni stanovit parametry pro generování hodnot náhodné veličiny)

Revision as of 15:53, 8 May 2015

Taxislužba

Cílem simulace je určit sazby a optimální počet vozů provozovaných fiktivní taxislužbou pro dosažení co nejvyššího provozního (variabilního) zisku (bez ohledu na fixní náklady, tj. provozní zisk = výnosy - variabilní náklady).

Zadání

Taxislužba XY působící v Praze momentálně zaměstnává 50 řidičů.

  • Každý den jezdí v průměru 20 řidičů v nočních hodinách a 20 v denních, zbytek má volno.
  • Cena za 1km je stanovena na 20Kč při objednání přes dispečink, 28Kč bez objednání.
  • V nočních hodinách řidiči využívají opilosti některých klientů a s pravděpodobností 40% nezapnou taxametr a účtují si více, než by měli, nicméně tyto peníze se nedostanou zpátky do firmy.
  • Minuta čekání stojí 6Kč.

Za jednu směnu (12 hodin) řidič v průměru:

  • obdrží 8 objednávek přes dispečink (pro zjednodušení předpokládáme, že zákazník potřebuje odvoz ihned - neobjednává na konkrétní hodinu),
  • 5 zákazníků nabere na ulici (v noci je poměr obrácený),
  • najezdí celkem 130km, z toho 95km má placených, zbytek jsou dojezdy.
  • Každý řidič čeká na zákazníka z dispečinku x minut s pravděpodobností p=odmocnina(0,9/x).
  • Provozní náklady automobilu jsou 5Kč/km (nafta + amortizace).
  • Každý řidič stojí firmu 150Kč/hod
  • o víkendech je o 20% více zakázek, o svátcích o 20% méně

Pokud jsou všichni řidiči vytížení a volá zákazník, který chce odvoz, firma jej musí odmítnout, což je nežádoucí.
1 km jízdy trvá v průměru 5min ve dne a 2min v noci, nástup a výstup je časově zanedbatelný.
Firma v minulosti jezdila za ceny 18Kč / 25Kč a měla o 15% více zakázek.

Parametry

  • počet řidičů
  • délka směny
  • poptávka
  • sazby

Výstupy práce

Použitá metoda Simulace: Monte Carlo (MS Excel)
Simulace provozu taxislužby a roční souhrnné statistiky.
Optimální nastavení počtu zaměstnanců a kilometrové sazby pro dosažení co nejvyššího provozního zisku.

--Poky 21:36, 7 May 2015 (CEST)

Oleg.Svatos 16:53, 8 May 2015 (CEST) Zdravím. Napadá mě - které proměnné budou generovány náhodně a na základě jakých dat budou stanoveny jejich pravděpodobnostní rozdělení? (předpokladem MC metody je právě mít slušný vzorek dat, na základě kterého jsme schopni stanovit parametry pro generování hodnot náhodné veličiny)