20xx年销售助理年度目标规划书

20xx年销售助理工作规划与目标

前言:

我于20xx年12月23日加入鑫沅三和科技有限公担任销售助理一职,承蒙贵司董事.领导的信任,在没有工作经验的条件下委以重任,倍感荣幸.马年的钟声敲响了,这意味着新的一年开始,也意味着我踏入了充电器行业的起跑线,在2014新的一年里,我将树立千里马精神,虚心学习,脚踏实步的完成领导交给的各项任务与目标,就20xx年我对自己工作与职责做出一份简要述职

工作职责

1. 短时间融入公司的工作气氛

a. 掌握公司规章制度及工作流程

b. 虚心服从领导安排及同事的教导

2. 掌握工作的核心

a. 提高协调能力,做好业务部与生产部的桥梁

b. 加强口才锻炼,稳固准客户的客情关系

c. 深造对产品专业知识的学习及生产工艺流程的熟悉

d. 订单与生产达成及交货数据的分析

e. 销售与达成的月度.季度.年度数据分析报告

f. 及时有效的掌握客户所反馈的建议与要求及时上报领导

g. 落实追踪客户需求和建议的实施情况

h. 了解更多同行竞争, 收集市场信息数据,

i. 协助业务经理各项工作的推进

j. 总结整理客户的投诉资料，分析出客户最不满意的情况并总

结，为公司后期改进和制定方案作参考。

k. 每季度做一份(主要针对:品质交货准时率服务态度) 客户

满意度调查问卷

自我约束

认清自己，处事有则 ,虚心学习.爱岗敬业,尽职尽责地履行自己的职责,提高工作效率, 积极配合领导的各项工作并及时有效的完成, 提升个人素质，增加人文魅力.做好企业对外处事的良好形象,对内做好上协领导，下联同事的工作角色.

期望与目标

在当今竞争恶劣的市场中,加强我们的服务质量与品质优化的理念,在同行业中鹤立鸡群,以我们的服务与质量更大更广的推进业务发展,期望20xx年里在领导带的领率领下,公司创下丰功伟绩,在20xx年的尾牙宴上与企业分享马到成功的喜悦,

职位:销售助理

罗华强

2014.01.13

第二篇：目标规划(书第4章)

第三章目标规划（书第4章）

目标规划用于描述含有“尽可能满足某些条件”的问题。

§3．1 目标规划的数学模型

例3.1.1 P101

设 xj--产品j的生产量，则

minz=8x1+10x2

s.. 2tx1+ x2≤11

x1+ 2x2≤10

x1,x2≥0

用图解法得最优解为x1=4,x2=3，最优值z=62。

但实际上，还要考虑市场等一系列因素，故提出要求：

1．根据市场信息，产品I的销售有下降趋势，故考虑产品I的产量尽可能不大于产品II 的产量；

2．应尽可能充分利用设备台时，但不希望加班；

3．应尽可能达到并超过计划利润指标56元。

——目标规划问题

三类要求： ** *

?f”表示； 1．f(x)尽可能大于等于目标值f，用“f(x)≥0

000?f”表示； 2．f(x)尽可能小于等于目标值f，用“f(x)≤

3．f(x)尽可能等于目标值f，用“f(x)=?f”表示； 00

?0，x1+2x2=?56。在例3.1.1中，x1?x2≤?10，8x1+10x2≥

3.1.1 绝对约束和目标约束（硬约束和软约束）

绝对约束是必须严格满足的约束，即x∈X，满足这些约束条件的解才称为可行解，故绝对约束又称为硬约束；

?f或f(x)≤?f或f(x)=目标约束是尽可能要满足的约束，即f(x)≥?f，是在绝对约束下要尽000

量追求的目标，故目标约束又称为软约束，这是目标规划特有的。

在例3.1.1中，

绝对约束（硬约束）：2x1+x2≤11,x1,x2≥0；

?0，x1+2x2=?56 目标约束（软约束）：x1?x2≤?10，8x1+10x2≥

目标约束可利用正负偏差表示。

3.1.2 正负偏差

正偏差d表示f(x)大于f的部分，负偏差d表示f(x)小于f的部分： +0?0

?f(x)?f0,f(x)>f0?0d=?max{f()f,0} =x?0??0, f(x)≤f+

?0, f()fx>?0

d?=?0max{f=?f(x),0}

??f?f(x),f(x)≤f

则f(x)+d?d=f,d,d≥0,d?d=0。

?+0?++?

?f，则mind:f(x)+d?d=f,d,d≥0(最优解一定满足d?d=0)；1．若要求f(x)≥

0?+??

?f，则mind:f(x)+d?d=f,d,d≥0(最优解一定满足d?d=0)；2．若要求f(x)≤

0?+

3．若要求f(x)=?f

，则mind+d:f(x)+d?d=f,d,d≥0(最优解一定满足

+??+0?+

d??d+=0)；

在例3.1.1中，

?0：mind1+:x1?x2+d1??d1+=0,d1?,d1+≥0； x1?x2≤

++?+

x1+2x2=:x1+2x2+d2??d2=10,d2,d2≥0； ?10：mind2?,mind2

?56：则mind3?:8x1+10x2+d3??d3+=56,d3?,d3+≥0 8x1+10x2≥

3.1.3 优先级和权系数

一个问题中可能有多个目标约束，但决策者对这些目标约束也就是正负偏差可有不同的优先层次或轻重缓急之分。

优先层次用优先级表示：P1,P2,",Pl,Pl+1,"，Pl?Pl+1。轻重缓急用权系数表示：wl1,wl1,",wlk,wlk,"，wlk,wlk≥0。

在例3.1.1中，如要求1优先于要求2优先于要求3，要求2中“充分利用设备台时”的重要性是“不希望加班”的重要性的两倍，则

+?+?

min{Pd11,P2(2d2+d2),P3d3}

?+?+?+

s.. t2x1+x2≤11

?+ x 1?x2+d1?d1=0 x1+2x2+d?d=10 8x1+10x2+d3??d3+=56 x1,x2≥0,dk?,dk+≥0,k=1,2,3

(3.1.1)

3.1.4 目标规划数学模型

设有S个目标约束和L个优先层次，则一般模型：

??++

min{Pl∑(wlsds+wlsds)}lL=1

s=1S

s.. tx∈X

fs(x)+ds??ds+=fs0,s=1,",S ds?,ds+≥0,s=1,",S

线性目标规划标准模型：

（GMP）

??++

min{Pl∑(wlsds+wlsds)}lL=1

s=1

s.. t∑aijxj=bi,i=1,",m

j=1n

∑csjxj+ds??ds+=fs0,s=1,",S （GLP）

j=1

xj≥0,j=1,",n ds?,ds+≥0,s=1,",S

3.1.5 解的概念

考虑一般的目标规划问题(GMP)，记d=(d1,",dS)，d=(d1,",dS)。第一层可行解集：

决策空间：X1=X

决策偏差空间：Y1=Y={(x,d,d)|x∈X,fs(x)+ds?ds=fs,ds,ds≥0,s=1,",S}

???T+++T

ds+=max{fs(x)?fs0,0}

,s=1,",S} ={(x,d,d)|x∈X1,?

ds=max{fs?fs(x),0}

第一层最优解集即第二层可行解集：

决策空间：X2=X={x|(x,d,d)∈Y1:

(x,d,d)∈Y1

min?+

∑(w

s=1

1sds?+w1+sds+)}

ds+=max{fs(x)?fs0,0}

决策偏差空间：Y2=Y={(x,d,d)|x∈X2,?,s=1,",S} 0

ds=max{fs?fs(x),0}

第二层最优解集即第三层可行解集：

决策空间：X3=X={x|(x,d,d)∈Y2:决策偏差空间：Y3=Y

*2=

(x,d,d)∈Y2

min?+

∑(w

s=1

2s++

ds?+w2sds)}

ds+=max{fs(x)?fs0,0}

{(x,d,d)|x∈X3,?,s=1,",S} 0

ds=max{fs?fs(x),0}

。。。。。。

第L最优解集：

决策空间： X={x|(x,d,d)∈YL:

(x,d,d)∈YL

min?+

∑(w

s=1

Ls+

ds?+wLsds+)}

ds+=max{fs(x)?fs0,0}

,s=1,",S} 决策偏差空间：Y={(x,d,d)|x∈X,?

ds=max{fs?fs(x),0}

定义3.1.1 (1) 若x∈X或(x,d,d)∈Y，则称x或(x,d,d)为(GMP)的可行解。X或Y称为(GMP)的可行域。

(2) 若x∈Xl或(x,d,d)∈Yl，则称x或(x,d,d)为(GMP)的第l层最优解。 (3) 若x∈XL或(x,d,d)∈YL，则称x或(x,d,d)为(GMP)的最优解。

***?*+****

*?*+*

显然，有下列关系：第一层最优值z

=∑(w1?sds?+w1+sds+)，其中(x,d?,d+)∈Y1*，则

s=1

Y2={(x,d,d)∈Y1|∑(w1?sds?+w1+sds+)=z1}

s=1S

* ={(x,d?,d+)∈Y|∑(w1?sds?+w1+sds+)=z1}

s=1S

第二层最优值z

??++?+*

=∑(w2d+wdss2ss)，其中(x,d,d)∈Y2，则 s=1

??++*Y3={(x,d,d)∈Y2|∑(w2sds+w2sds)=z2}

s=1S

={(x,d,d)∈Y|∑(wd+wd)=z,t=1,2}

+ts

s=1

第l层最优值z

??++

=∑(wlsds+wlsds)，其中(x,d?,d+)∈Yl*，则 s=1

??++Yl+1={(x,d,d)∈Y|∑(wtsds+wtsds)=zt*,t=1,",l}

s=1

§3．2 图解法

考虑含有两个变量决策变量(不包括偏差)的线性目标规划问题：

??++L

min[Pl∑(wlsds+wlsds)]l=1

s=1S

tx1,x2)∈X s.. (

fs(x1,x2)+ds??ds+=fs0,s=1,",S ds?,ds+≥0,s=1,",S

(3.2.1)

其中X 是 x1和 x2的线性约束， fk(x1,x2)是 x1和 x2的线性函数。我们可采用图解法求其最优解。 1．在平面坐标轴上画出可行域X。若X为空集，则(3.2.1)无可行解。

2．画出 fs(x1,x2)=fs的直线，在该直线上标出ds,ds增加方向，s=1,",S。 3．逐次得到X1,X2,"，直到XL，则x∈XL为(3.2.1)的最优解。

下面通过一个具体例子说明如何用图解法求解问题(3.2.1)。

例3.2.1用图解法求解(3.1.1)，图形见书P103。得X1=OBC，X2=DE，X3=DG，即最优解为(2,4)和(10/3,10/3)的凸组合。三个层次的最优值均为零，即满足所有要求。

例3.2.2 P103例3。建立模型：

*****

?+??

minPd11,P2d2,P3(2d3+d4)

s.. tx1+x2+d1??d1+=40 x1+x2+d2??d2+=50 x1 +d?d=24

?+ x2+d4?d4=30

x1,x2≥0,dk?,dk+≥0,k=1,",4

用图解法求解，图形见书P104，得X2=ABCD。对于第三层，在X2这不存在使d3=d4=0的点，但显然只需考虑EH上的点。这时d3=d4=0，由约束条件知

2d3?+d4=2(24?x1)+(30?x2)=78?2x1?x2

故第三层目标为min78?2x1?x2，得X3=E，即得最优解为(24,26)。第一层第二层的最优值为零，但第三层的最优值为4，即满足第一、二层的要求，但不满足第三层的要求。

§3．3 目标单纯形法

由于(GLP)是一个线性规划问题，故可用求解线性规划的单纯形法求解，其中 1．变量为x1,",xn,xn+1=d1,xn+2=d1,",xn+2S?1=dS,xn+2S=dS； 2．每一层对应一行检验数，Pl:rl1,",rln,rln+1,",rln+2K，l=1,",L

在考虑第l层问题时，由于

??++

Yl={(x,d,d)∈Y|∑(wtsds+wtsds)=zt*,t=1,",l?1}

s=1S

故进基变量xk对应的检验数满足：rlk<0,rl?1k=0,"r1k=0。

目标单纯形法步骤：

1．初始化。根据(GLP)的初始可行基B得到对应的目标单纯形表：基变量 …

xBr … xBi …

xk …

(0)

a1j

…

右端项

第0行第1行 #

xB1

0 0 a(0)

b1(0) #

(0)arj

xBr

1 0 a(0)

br(0)

第r行 #

(0)

aij

xBi

0 1 a(0)

bi(0) #

(0)

第i行 #

(0)

amj

xBm P1

0 0 a(0) 0 0 r

第m行第m+1行

第m+l行

r1j

-z1 -zl

0 0 r

rlj

-zL

第m+L行

0 0 r

rLj

其中bi(0)≥0 )(i=1,",m。令l=1。

2．分层最优性判别。若存在j∈IN，有rlj<0,rl?1j=0,r1j=0，则转4，否则第l层求解停止。 3．最优性判别。若l=L，得最优解：

*(0)

?=xbi, i=1,",m?Bi****T

x=(x1,x2,",xn+2S)：?*

??xj=0, j∈IN

最优值zl=zl,l=1,",L，否则l=l+1，转2。

4．确定进基变量。取k∈IN，使rlk=min{rlj|rl?1j=0,",r1j=0}。若aik≤0(i=1,",m)，则停止，

(GLP)无下界，否则转5。

(0)

?bi(0)(0)?br(0)

5．确定出基变量。取r∈{1,",m}，使(0)=min?(0)aik>0?。

ark1≤i≤m?aik?

6．修改单纯形表。以(r,k)为主元进行旋转变换，转2。

例3.3.1 用目标单纯形法求解例3.1.1。解：初始单纯形表：

基 P1P2P3

2 1

x1 x2x3d1?d1+d2?d2+d3?d3+ 右端

2 1 1 -1 0 1 -1 0 0 0 0 d1? 1

d2 1

2 0 0 0 1 -1 10 0 0 0 0 0 1 56 d3? 8

0 0 0 0

-4 0 -20 P2 -2 -10P3 -8

0 -56

先考虑第一层目标。因第一层的检验数均非负，故第一层目标已达到最优。再考虑第二层目标。因

r22<0,r12=0，故x2进基，由最小比值知d2?出基，旋转后得单纯形表：

基

x1 x2 x3 d1?d1+d2?d2+

1/2-1/2-1/2

d3?d3+

右端

0 1 0 0 -1/2x3 3/2

6 0 5 5

d1? 3/2 0 0 1 -1 1/2

1 0 0 0 1/2x2 1/2

d3? P1

3 0 0 0 0 -5 5 1 -1

0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 2 0

0 0 -6 P3 -3

因第二层的检验数均非负，故第二层目标已达到最优。再考虑第三层目标。因r31<0,r11=r21=0，故x1进基，由最小比值知d3出基，旋转后得单纯形表：

基

x1 x2 x3 d1?d1+d2?d2+d3?d3+

1/21/21/6-1/3

右端 3 2 4 2

x3 x2 x1 P1 P2 P3

0 0 1 0 0 2 -2 -1/2

-1/2d1? 0 0 0 1 -1 3 -3

0 1 0 0 0 4/31 0 0 0 0 -5/3

-4/35/3

-1/61/3

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

因第三层的检验数均非负，故第三层目标已达到最优。

得最优解x1=2,x2=4,x3=3,d1=2,d1=0,d2=0,d2=0,d3=0,d3=0，第一层最优值

***

z1=0，第二层最优值z2=0，第三层最优值z3=0，即各层目标均达到。

*?*+*?*+*?*+*

例3.3.2 用目标单纯形法求解例3.2.2。解：初始单纯形表：

基P1P2P3 1 2 1

x1 x2 d1?d1+d2?d2+d3?d3+d4?d4+ 右端

1 1 -1 d1? 1

1 0 0 1 -1 d2? 1

d3? 1 P1P2P3

0 0 0 0 0 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 1 30 d4? 0

-1 -1 -40 0 0 0 -2 -1 -78

先考虑第一层目标。因r11<0，故x1进基，由最小比值知d3出基，旋转后得单纯形表：

基

x1x2 d1? d1+

d2?d2+d3?d3+d4?d4+

右端

d1? 0

0d2

1 -1 0 0 -11 0 16 1 0 0 1 -1 -1

x1 P1

10 0 0 0 0 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 1 -1

d4? 0

-1 0 1 0 0 1 -1 -16

P2 P3

基

0 0 -1 -30

因r12<0，故x2进基，由最小比值知d1出基，旋转后得单纯形表：

x2 d1? d1+

-1

d2+d2d3?d3+?d4+d4

右端

x2 x1 P1 P2 P3

1 1 -1 0 0 -11 0 16

d2? 0

1 -1 0 0 0 10

0 0 0 0 0 1 -1 0 -1 1 0 0 1 -1 1 -1

d4? 0

000

0 0 0 0 0 1 -1 -14

因第一层检验数均非负，则第一层目标已达到最优。再考虑第二层。因第二层检验数均非负，则第二层目标已达到最优。再考虑第三层。因r34<0,r14=r24=0，故d1进基，由最小比值知d2出基，旋转后得单纯形表：

基

x2 d1? d1+d2?d2+d3?d3+d4?d4+

右端

x2 x1

1 0 0 1 -1 -1d1+ 0

10000

0 -1 1 1 -1 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 -1

1 1 -1 1 -1

P1 P2 P3

0 0 0 0 0 0 0 1 -1 -4

虽然r36<0，但r26>0，故第三层目标已达到最优。

得最优解x1=24,x2=26,d1=0,d1=10,d2=0,d2=0,d3=0,d3=0,d4=4,d4=0，第一层最优值z1=0，第二层最优值z2=0，第三层最优值z3=4，即第一、二层目标均达到。但第三层目标未达到。

§3．4 应用举例（书4.5）

例3.4.1 P108例6 例3.4.2 P109例7

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