Вычислительная процедура

Не следует иронизировать над тем, что такого рода технология приносит нам всего лишь все более тонкие и легкие калькуляторы. На протяжении первой половины 70-х годов производители были втянуты в неистовую борьбу за миниатюризацию и уменьшение цены персональных вычислительных устройств. Ключом к их успехам послужило использование больших интегральных схем; в результате спрос на чипы1 резко возрос. Так была заложена основа для быстрого развития японской полупроводниковой промышленности. Ежегодный выпуск калькуляторов в 1973 г. повысился до 9 600 000 единиц, а в 1976 г. преодолел отметку «40000000». Производство миниатюрных вычислительных устройств дало мощное ускорение развитию полупроводниковой индустрии. В Соединенных Штатах становление этой отрасли стимулировалось военными заказами, программой по освоению космоса и набирающим силу производством ЭВМ. В Японии аналогичную жизненно важную функцию смело взял на себя электронный калькулятор. В Европе не оказалось ни того, ни другого.

Сейчас уже нет необходимости долго учиться обращению с компьютером. Эксплуатация электронно-вычислительных устройств и конторских автоматов становится крайне простой. Современные системы отличаются большим «дружелюбием» и удобством применения. Каждый может пользоваться ими без малейших сомнений в своих силах.

Тем не менее после создания сверхбольших интегральных схем прогресс японской микроэлектроники стал стремительным. Решающую роль сыграл переход к массовому производству настольных калькуляторов. Ламповый калькулятор, достаточно большой и поэтому непригодный для работы за столом, был создан в Великобритании (1960 г.). Но практическое применение подобных вычислительных устройств началось несколько позже, в 1964 г., когда компания «Хаякава» (ныне «Шарп») освоила серийный выпуск первого транзисторного калькулятора. Таким образом, настольная мини-ЭВМ была оригинальным японским изделием. Производство транзисторного калькулятора составило всего 1700 единиц в 1964 г., и затем ширилось исключительно высокими темпами. Уже в 1966 г. «Шарп» заменил транзисторы интегральными схемами; размеры калькулятора и его цена существенно уменьшились. Неудивительно, что спрос на такие мини-ЭВМ резко возрастал, достигнув апогея в 1969—1970 гг. Это был тот самый бум, на волне которого стремительно увеличивался сбыт интегральных схем.

стольных вычислительных устройствах началось рано (1968 г.), однако широкомасштабное производство калькуляторов на сверхбольших интегральных схемах стало реальностью только к началу 70-х годов, цепа калькулятора, доходившая до 100000 иен1, снизилась до 80000, а затем — до 40 000 иен. Быстро появились модели, стоившие лишь 10000 иен, и электронный калькулятор превратился в предмет личного пользовапия, который по карману практически каждому.

Освоение массового выпуска калькуляторов помогло Японии догнать США по объему производства какапрос-тых», так и больших интегральных схем. Если полупроводниковую промышленность Японии сравнить, например, с ракетой, то широкий сбыт настольных вычислительных устройств сыграл роль искры, запустившей двигатели ее второй ступени.

Сюда входит содержание работников аппарата управления предприятия, затраты по материально-технологическому и транспортному обеспечению, содержанию вычислительных устройств, затраты по системе связи, содержание, эксплуатация и амортизация зданий общепромыслового назначения, расходы по технике безопасности, расходы по экологическим мероприятиям.

В некоторых случаях в качестве дополнительного оборудования может выступать и целая ЭВМ. Например, для эксплуатации некоторых моделей генераторов случайных чисел необходима ЭВМ Единой системы, стоимость (цена) которой в этом случае должна быть учтена в составе дополнительных капитальных вложений. Аналогично при использовании многих специализированных вычислительных устройств требуется дополнительное оборудование ввода и вывода информации и т. д. Необходимо учитывать также и дополнительную потребность (экономию) в производственных площадях, требующихся для размещения проектируемого изделия в условиях его эксплуатации.

Режим работы различных технологий, технические особенности вычислительных устройств, разнообразие и массовый характер их применения предъявляют особые требования к программному обеспечению. Такими требованиями являются: надежность, эффективность использования ресурсов ПЭВМ, структурность, модульность, эффективность по затратам, дружественность по отношению к пользователю. При разработке и выборе программного обеспечения необходимо ориентироваться в архитектуре и характеристиках ПЭВМ, имея в виду минимизацию времени обработки данных, системное обслуживание программ большого количества пользователей, повышение эффективности использования любых конфигураций технологических схем обработки данных.

Сюда входит содержание работников аппарата управления предлри-. ятия, затраты по материально-технологическому и транспортно,\гу обеспечению, содержанию вычислительных устройств, затраты по системе связи, содержание, эксплуатация и амортизация зданий общепромыслового назначения, расходы по технике безопасности, расходы по экологическим мероприятиям.

Сюда входит содержание работников аппарата управления предлри-. ятия, затраты по материально-технологическому и транспортно,\гу обеспечению, содержанию вычислительных устройств, затраты по системе связи, содержание, эксплуатация и амортизация зданий общепромыслового назначения, расходы по технике безопасности, расходы по экологическим мероприятиям.

Система автоматического управления предназначена для оптимального управления процессом сажеобразования. С помощью вычислительных устройств система производит расчет текущего значения величины удельной геометрической поверхности сажи. При изменении величины расхода сырья и других параметров, поступающих в высчислительное устройство, чтобы не изменилась величина удельной поверхности сажи, регулятор изменяет температуру в реакторе. Система дает возможность поддерживать любую поверхность сажи в заданных пределах 75—82 м2/гр.

Примерно в одно и то же время были разработаны две совершенно различные схемы уменьшения интенсивности транспортных потоков в Нью-Йорке и Лондоне. Для Нью-Йорка такая схема предусматривала установку на улицах города электронных датчиков. Подобные устройства должны были считывать номера, записанные на магнитном носителе, установленном на боковой части автомобиля, и передавать их в центральную вычислительную машину. Накапливая такие данные, машина использовала их для подготовки счетов, предъявляемых владельцам автомобилей за проезд по городу; при этом размер платы должен зависеть от времени считывания номера— дня недели и времени.суток. Плата должна была достигать максимальной величины при поездках в часы наибольшей нагрузки транспортной сети. Предполагалось, что таким способом можно уменьшить интенсивность движения автомобилей в часы пик. Однако подобная система датчиков, средств связи и вычислительных устройств оказалась слишком сложной и дорогой.

теля на факторы следует придерживаться друх групп (видов) факторных моделей: мультипликативных и кратных. Вычислительная процедура интегрирования одна и та же, а получаемые конечные формулы расчета факторов различны.

В случае отсутствия универсальных вычислительных средств предложим чаще всего встречающийся в экономическом анализе набор формул расчета элементов структуры для мультипликативных (табл. 5.4) и кратных (табл. 5.3) моделей факторных систем, которые были выведены в результате выполнения процесса интегрирования. Учитывая потребность наибольшего их упрощения, выполнена вычислительная процедура по сжатию формул, полученных после вычисления определенных интегралов (операции интегрирования).

теля на факторы следует придерживаться друх групп (видов) факторных моделей: мультипликативных и кратных. Вычислительная процедура интегрирования одна и та же, а получаемые конечные формулы расчета факторов различны.

В случае отсутствия универсальных вычислительных средств предложим чаще всего встречающийся в экономическом анализе набор формул расчета элементов структуры для мультипликативных (табл. 5.4) и кратных (табл. 5.3) моделей факторных систем, которые были выведены в результате выполнения процесса интегрирования. Учитывая потребность наибольшего их упрощения, выполнена вычислительная процедура по сжатию формул, полученных после вычисления определенных интегралов (операции интегрирования).

Здесь уместно будет сказать о том, что метод цепных подстановок не является совершенным и имеет недостатки. Главный недостаток этого метода и его модификации — способа разниц — состоит в том, что величина влияния отдельных факторов на результативный показатель при применении метода цепных подстановок в некоторой степени зависит от той последовательности подстановок, которую применил аналитик и которую не всегда удается экономически обосновать. В практике внутризаводского экономического анализа неточность метода цепных подстановок не имеет, как правило, существенного значения, и ею можно пренебречь ради простоты расчетов. Для целей анализа сложных экономико-математических моделей автором обосновывается более рациональная вычислительная процедура — так называемый интегральный метод факторного анализа [81, с. 27—37].

Лучшее возможное решение задачи может быть найдено разнообразными способами. В некоторых случаях задача может быть решена простым методом проб и ошибок, особенно если поиск решения не полностью автоматизирован, а проводится «вручную». В других случаях могут потребоваться сложные процедуры и алгоритмы. Например, симуляция процесса эволюции (в генетическом оптимизаторе) — очень мощный метод поиска качественных решений для сложных задач. В некоторых случаях лучшее решение — аналитическая (вычислительная) процедура, например метод сопряженных градиентов. Аналитическая оптимизация — эффективный подход для задач с гладкими (дифференцируемыми) функциями пригодности, например задач, встречающихся при обучении нейронных сетей или разработке множественных моделей линейной регрессии.

Рассмотренная вычислительная процедура, как было отмечено, сводится к решению системы уравнений (3.3) методом последовательного исключения неизвестных. Для такого решения в математике

этому требуется сложная вычислительная процедура, соединяю-

Если при реализации метода последовательного сужения множества Парето необходимо учесть набор информации, который не относится ни к одному из перечисленных выше «простых» случаев, то можно воспользоваться так называемым алгоритмическим подходом, изложенным в разд. 4.4. Его реализация в случае бесконечного множества возможных векторов Сможет натолкнуться на определенные вычислительные трудности, тогда как для конечного Y проблем подобного рода не возникает. В п. 4 указанного раздела описана соответствующая вычислительная процедура, которая при желании может быть легко запрограммирована и использована в той или иной компьютерной среде.

СИМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ (симплекс-метод) [simplex method] — вычислительная процедура, основанная на принципе последовательного улучшения решений — перехода от одной базисной точки (см. Базисное решение) к другой, для которой значение целевой функции больше (эти операции фиксируются в симплексной таблице). Доказано, что если оптимальное решение существует, то оно обязательно будет найдено через конечное число шагов (за исключением т.н. вырожденной задачи, при которой возможно явление "зацикливания", т.е. многократного возврата к одному и тому же положению). Название метод получил от термина "«-мерный симплекс". Геометрическая интерпретация метода состоит в последовательном движении по верши) шм симплекса.

СЛУЧАЙНЫЙ ПОИСК [random search] — вычислительная процедура (поиск оптимального решения), относится к комбинаторным методам решения экономических задач. Для начала находят любое допустимое решение задачи. Затем случайным образом (наугад) переходят к другой точке (в пределах той же области допустимых решений). Снова подсчитывают величину целевой функции и определяют, лучше ли полученньтрезультат, чем первый допустимый, или хуже. В зависимости от этого либо возвращаются в исходную точку и оттуда снова начинают движение, либо уже из полученной точки делают новый случайный шаг. Примерно такая процедура позволяет получать решения некоторых задач на ЭВМ быстрее, чем иными способами.

Метод разложения (декомпозиции) был разработан для решения задач линейного программирования большой размерности, имеющих блочную структуру. Его вычислительная процедура главным образом основана на идеях модифицированного симплекс-метода. Однако значение метода Данцига—Вулфа состоит не только и (не столько) в его вычислительных преимуществах, сколько в возможности дать содержательную экономическую интерпретацию. Метод предусматривает разложение исходной задачи (5.6)—(5.9) на локальные задачи, соответствующие обособленным частям объединения (в данном случае предприятиям), и главную задачу (соответствует объединению в целом и связывает эти локальные задачи).

Навигация

Главная

Новое

Акционер Америка Агрессивность