北京信息科技大学《管理决策与模型》实验上机报告(2)

销售预测在企业预测系统中处于先导地位，它对于指导利润预测、成本预测和资金预测，进行长短期决策，安排经营计划，阻止生产等都起着重要作用。

实验二：回归预测模型 实验步骤：

1. 一元线性回归模型

输入初始数据，并进行名称定义。单击“插入”->“名称”->“定义”命令。

图2.1：定义名称

2. 在单元格D8中输入公式“=IF(B7=1,INDEX(LINEST(销售量,影响因素,TRUE,TRUE),1,2),INDEX(LOGEST(销售量,影响因素,TRUE,TRUE),1,2))”，计算系数A。同理在E8、F8中出入公式，得出如下结果：

图2.2： 选择一元线性模型输出的结果

图2.3： 选择一元指数模型输出的结果

3. 在单元格H8、I8中输入如下图公式，计算未来11、12月的销售额预测值。 在影响因素和销售量两列输入历史数据，并在H7 :I7中输入未来2个月的影响因素预测数值后，即可得到回归预测模型及未来的预测值。通过选择不同的回归模型，可以分别计算一元线性模型和一元指数模型下的回归结果及预测值。

图2.4：11、12月的销售额预测

4. 多元线性回归模型

图2.5： 二元线性回归

实验三：利用优化模型实现生产计划制定

一．案例：

DQ冰激凌公司用牛奶生产A和B两种产品。一桶牛奶可以在1号生产线上用1.2 小时加工成30杯A产品，或者在2号生产线上用1.4小时加工成40杯B产品。由于市场对A、B两种产品的需求非常旺盛，因此每天所生产的A、B两种奶制品能全部出售。根据目前的市场情况，销售每杯A产品可获利24元，销售每杯B产品可获利16元。DQ公司每天能

得到50 桶牛奶的供应，每天工人的总劳动时间为24小时，并且1号生产线每天至多能加工100 公斤A产品，2号生产线的加工能力没有限制。请为该公司制订一个生产计划，如何安排A、B两种奶制品，能使每天获利最大。

二．实验步骤

1.按照案例输入初始数据（A1:C4），并输入限额等数据。B10:D12为公式生成区域。

图3.1： 初始数据表

2. 打开“工具”中的“规划求解”，设置求解此问题的规划求解的各项参数。其中$D$12为目标函数的因变量，$c$9:$d$9为决策变量，$B$9:$C$9>=0和$D$9:$D$11<=$E$9:$E$11为约束条件。

图3.2：变化后AB产品最优的生产数量和所获得的利润最大值

3.输出求解结果， “运算结果报告”、“敏感性报告”与“极限值报告”。

图3.3：运算结果报告

图3.4：敏感性报告

图3.5：极限值报告

实验四：不确定性条件下的经济批量决策模型

实验步骤：

1.首先产生需求量随机数，并根据此随机数那个需求量。根据上期库存量、本期需求量和本期到货量计算本期库存量和缺货量，若本期库存量小于订货点，则发出订货指令，然后产生前置时间随机数确定前置时间，根据牵制时间判断某期是否有到货量。

如图4.1，A2:J17是初始数据区，以下为变化区。

2.在单元格B12中输入用于产生需求量的随机数公式；在C21中输入寻找符合B列随机数的需求量；在D21输入库存量公式；在E21中输入用于产生前置时间的随机数公式；F21输入用于产生前置时间的随机数公式；G21输入公式寻找符合F列随机数的前置时间；H21为到货量，I21输入计算到货量时的控制值；J21为订货次数；K21为订货费用等。

图4.1：初始数据及变化数据表

3.在单元格K16输入订货费用年各级计算公式，复制K16到P16，计算全年的订货费用、存储费用、缺货次数、缺货量、缺货费用和总成本合计数。对给定的3个订货点和4个订货批量进行组合，分别模拟计算，年存货总成本最低即为最终方案。