|
Математическом моделировании
В прогнозировании можно идти двумя путями. Первый - попытаться причинно-следственный механизм, т.е. найти факторы, опреде-поведение прогнозируемого показателя, прогноз по которым либо известен, либо его дать несложно. Этот путь приводит к экономико-математическому моделированию, построению модели поведения экономического объекта. В настоящее время данный путь широко используется при прогнозировании природопользования. Второй путь - не вдаваясь в механику движения, попытаться предсказать будущее положение, анали-временной ряд изолированно. В современной практике прогнозиро-природопользования такие методы изолированного анализа и про-почти не применяются, но преимущество этих методов диктует необходимость их более широкого применения.
Несмотря на уменьшение объема продаж пока ничего нельзя сказать об оптимальном уровне цены, поскольку неизвестно, как будет изменяться масса прибыли. Неясность ситуации вынуждает прибегнуть к экономико-математическому моделированию. Его цель - найти такое значение Крэ, при котором масса прибыли от реализации максимальна.
• экономико-математическому моделированию и т.д. Методология экономического прогнозирования исследует будущее в онтологическом, логическом и гносеологическом аспектах.
Кроме того, стало ясно, что математические модели, использующиеся для поиска «наилучшего» плана, основаны пе только на чисто технологических предпосылках, для описания которых может быть использована методика естественных наук. Так, использование экономико-математических моделей распределения ресурсов между производственными единицами основывается,, грубо говоря, на коэффициентах эффективности использования этих ресурсов, величина которых определяется не только технологическими факторами, но и уровнем организации производства на предприятиях. При математическом анализе модели организационные и социально-экономические факторы, которые могли бы привести к изменению эффективности, обычно остаются за пределами исследования. Поэтому хозяйственник, анализирующий решение, предлагаемое ему специалистом по экономико-математическому моделированию, и понимающий, что организационные мероприятия могут оказать более сильное воздействие на результат, чем оптимальное распределение ресурсов, склонен отнестись скептически к такому решению, не учитывающему ясные для хозяйственника возможности повышения эффективности. ЕЗсли, кроме того, учесть, что хозяйственник ебычно имеет в голове (но не в модели!) огромное число ограничений, которые он не хотел бы нарушать, то станет ясно, почему он скорее всего примет
Третья часть книги посвящена способам преодоления перечисленных выше трудностей, стоящих на пути практического использования методов экономико-математического моделирования. В шестой главе рассматриваются человеко-машинные имитационные системы, позволяющие объединить опыт и интуицию ЛПР с возможностями математического исследования на основе использования ЭВМ для принятия экономических решений. В седьмой главе описываются некоторые подходы к математическому моделированию хозяйственного механизма.
Вопрос о том, какой смысл можно вкладывать в само понятие проверки и что такое пригодность математической модели, является сложным методологическим вопросом, связанным с пониманием природы математического моделирования. Истинность математических моделей лишь относительна и позволяет правильно оценить некоторые (но далеко не все) стороны изучаемых явлений. Непонимание этого факта, претензии на абсолютную истинность приводят к запутанным и большей частью неправильным рассуждениям о роли проверки -пригодности моделей, использующихся в экономико-математических исследованиях. Такие рассуждения особенно часто встречаются в переводных книгах по математическому моделированию*). При этом происходит смешение проблем, возникающих при разработке принципиальных вопросов моделирования в недостаточно изученных областях науки, с проблемами пригодности моделей в прикладных исследованиях, когда применяются модели, основанные на хорошо разработанных и проверенных идеях. Если не рассматривать ошибки, которые могут возникнуть из-за невежества исследователя, то остается оградить себя от ошибок, вызванных неправильным сочетанием отдельных блоков модели, недостатками исходной информации, ошибками в программировании и т. д. Отсутствие таких ошибок и должна доказать проверка модели. Она должна проводиться даже тогда, когда кажется, что изучаемая система относительно проста и мы настолько хорошо ее знаем, что ошибки совершить невозможно. Эта простота может оказаться обманчивой. Без проверки пригодности модели можно обойтись при анализе некоторых физических объектов (скажем, в задачах механики), но не в экономических исследованиях.
организации специального коллектива аналитиков, состоящего из экономистов-производственников, специалистов по экономико-математическому моделированию, математиков-вычислителей, программистов-операторов и др.
организации специального коллектива аналитиков, состоящего из экономистов-производственников,хспециалистов по экономико-математическому моделированию, математиков-вычислителей, программистов-операторов и др.
В этой связи для определения потребности в средствах автоматизации в условиях ограниченности распределяемых ресурсов наиболее целесообразным представляется применение моделей, построенных на сочетании оптимизационных и эвристических методов. Такого рода подход лежит в основе имитационного моделирования, предполагающего участие в решении оптимизационной задачи субъекта управления, осуществляющего анализ и оценку полученных с помощью ЭВМ промежуточных решений и определяющего дальнейший ход решения задачи. В традиционном использовании данный метод обладает рядом недостатков. Субъект имеет возможность влиять на объективный ход решения оптимизационной задачи, выдавая желаемое за действительное; существенным образом может удлиниться процесс решения задачи, что практически недопустимо в период формирования планов распределения ЭСАпо потребителям; появляется потребность отвлечения от основных обязанностей значительного количества высококвалифицированных специалистов по экономико-математическому моделированию, умеющих эффективно управлять ходом оптимизационного процесса. Указанный метод может быть успешно применен при распределении остродефицитных видов средств автоматизации, где без прямого участия субъекта управления не обойтись.
Энтропийный подход к экономико-математическому моделированию производственных систем 99 ел.
Оценка реальной работоспособности систем телекоммуникаций невозможна без формализованного описания аппаратуры уплотнения каналов -многоканальных систем связи (МКС). Известная математическая модель МКС не учитывает изменение физических свойств (работоспособности) уплотняющей аппаратуры на протяжении её назначенного ресурса, приводящее в конечном итоге к ошибкам группообразования и ухудшению качества связи. Новый подход к математическому моделированию МКС заключается в получении характеристики преобразования сигналов, содержащей передаточную характеристику мультиплексирующей аппаратуры и вероятностные характеристики входных и выходных сигналов [2]. Предложен матричный способ описания преобразующих и сигнальных компонентов телекоммуникационной системы, рис. 1. Каждая из таких матриц одной из размерностью имеет время t, изменяющееся в общем случае от нуля до бесконечности. Другое измерение матрицы характеризует функциональные характеристики описываемого узла (от 1 до п), сигнала и т.д. В связи с неравноправностью измерений матрицы - компоненты, характеризующие функциональное свойство, по физическому смыслу принципиально не соответствуют компонентам, характеризующим изменение этого свойства со временем, такие матрицы именуются матрицами объектов АСГ. Конкретный вид каждой матрицы объекта АСГ (направления изменения / и й) определяется тем, для описания какого объекта она предназначена, и использующимся действием (Д), рис. 1. Требования к действиям над такими матрицами связаны со спецификой работы МКС и в ряде случаев не позволяют использовать известные матричные операции, вследствие чего введены специальные операции.
лись основными параметрами при математическом моделировании ра хлоргидринирования по известной методике [6].
Разработанная в БашНИИНП (в настоящее время ИНХП) энергосберегающая технология глубоковакуумной перегонки мазута базируется на обширных экспериментальных данных, полученных при проведении опытов на пилотных и промышленных установках, а также на надежных методах расчета, основанных на математическом моделировании процесса.
Первый уровень — производственно-технологический. К нему относится описание производственных возможностей изучаемых экономических систем. При математическом моделировании производственных возможностей экономической системы ее обычно разбивают на отдельные,
Среди нелинейных статических моделей, используемых в экономико-математическом моделировании, наиболее важную роль играют модели, для которых множество допустимых значений X является выпуклым множеством, точнее говоря, вместе с любыми двумя векторами х* ^ X и х** е X этому множеству принадлежит весь отрезок х =° ах* + (1 — а)х**, где а изменяется от нуля д.^1 до единицы. Как легко заметить,
Если же для некоторой функции выполнено обратное условие, то ее называют вогнутой (или выпуклой вверх). Пример выпуклой функции приведен па рис. 1.4, а вогнутой — на рис. 1.5. Можно показать, что в том случае, когда все функции gp(x) (р =• 1, ..., пг) выпуклы, множество X также выпукло*). Понятие выпуклости функций и множеств играет важную роль в экономико-математическом моделировании, поскольку позволяет получить интересные качественные результаты.
Построив качественную модель изучаемой системы, можно приступить к анализу вопроса о том, возможно ли математическое исследование проблем, сформулированных заказчиком. Необходимо ответить на следующий вопрос: можно ли разработанную структуру связей между переменными превратить в математическую модель, адекватно описывающую эти связи? Точнее говоря, надо выяснить, возможно ли на современном уровне развития методов экономико-математического моделирования найти достаточно разработанные и надежно проверенные на практике математические модели, которые позволили бы. формализованно описать связи между переменными, изображенными на концептуальной диаграмме. Одновременно с анализом этого вопроса происходит проверка правильности концептуальной диаграммы: в процессе ее 'построения заказчик МОГ, вообще говоря, дать некоторым явлениям такое объяснение, которое находится в противоречии с современными научными представлениями. Кроме того, изучая вопрос о математическом моделировании качественных связей диаграммы, можно выявить дополнительные
Оперативному анализу принадлежит ведущая роль в ходе проверки исполнения принятых решений. Внедрение управленческого учета, действенного коммерческого расчета, соблюдение режима экономии требуют повседневного анализа затрат и непроизводительных расходов и потерь по статьям и элементам. Принятие тактических управленческих решений делает необходимым постоянный анализ различных вариантов экономических параметров. Выбор наилучшего варианта хозяйственного развития неразрывно связан с текущим и прогнозным экономическим анализом и основывается на экономико-математическом моделировании, системном анализе эффективности.
Различные виды хозяйственной деятельности в совокупности образуют определенную целостность, необходимую для нормального функционирования предприятия как производственной системы. Для того чтобы производство продукции шло бесперебойно, ему должен предшествовать процесс снабжения, а вслед за производством должен идти процесс реализации. Последовательная смена стадий создает непрерывность процесса, которая характеризуется непрерывным кругооборотом средств предприятия. При информационном и экономико-математическом моделировании хозяйственной деятельности необходимо учитывать эти самообразующие свойства объекта анализа.
При экономико-математическом моделировании часто возникает ситуация, когда изучаемая экономическая система имеет слишком сложную структуру, не разработаны математические методы, схемы, которые бы охватывали все основные особенности и связи этой системы. Такой экономической системой, например, является экономика предприятия в целом, в ее динамике, развитии. Возникает необходимость упрощения изучаемого объекта, исключения и анализа некоторых его второстепенных особенностей с тем, чтобы подвести эту упрощенную систему под класс уже известных структур, подда-
При экономико-математическом моделировании существенно определение цели, т. е. установление целевой функции, отражающей принятый критерий эффективного решения задач. Критерий эффективности — это измеритель эффективности управления, выражающий меру соответствия результатов управления поставленной цели, позволяющей оценивать ход и результаты управления. Он должен:
При экономико-математическом моделировании часто возникает ситуация, когда изучаемая экономическая система имеет слишком сложную структуру, не разработаны математические методы, схемы, которые бы охватывали все основные особенности и связи этой системы. Такой экономической системой, например, является экономика предприятия в целом, в ее динамике, развитии. Возникает необходимость упрощения изучаемого объекта, исключения и анализа некоторых его второстепенных особенностей с тем, чтобы подвести эту упрощенную систему под класс уже известных структур, подда-
Материалы малоценные Материалы оборудование Материалы подлежащие Материалы поступившие Материалы принимаются Материалы транспортные Материалы включаются Материалы заработную Материалами конструкциями Материалам полуфабрикатам Материала заказчика Материалоемкости фондоемкости Материалов фактически вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
