|
Вероятностным характером
Для решения задачи стохастического программирования в Р- постановке и с вероятностными ограничениями переходят к детерминированному эквиваленту:
В третьей главе описываются различные типы существующих и разработанных авторами данной книги вероятностных моделей текущего и оперативно-календарного планирования, в которых отражены наиболее характерные особенности формирования и принятия решений на различных временных интервалах. Особое внимание уделено динамическим стохастическим моделям с построчными вероятностными ограничениями. Описываемые модели внедрены на предприятиях МНХП Азербайджанской ССР. Опыт эксплуатации подтверждает их высокую надежность и эффективность.
В ряде случаев оказывается целесообразным установление нижней границы -у>0 вероятности выполнения различных условий задачи. Это приводит к постановке задачи с вероятностными ограничениями. Содержательная постановка задачи позволяет в некоторых случаях заменить ограничения со случайными параметрами неравенствами, налагаемыми на математическое ожидание и дисперсию функционалов, определяющих условия задачи, т. е. осуществить переход к статистическим ограничениям. Могут иметь место ситуации, описание которых требует включения в модель вероятностных, статистических и жестких условий. Подобные условия называются смешанными.
Задача (3.1)-(3.4) является задачей со смешанными условиями в жесткой постановке и в частных случаях путем исключения тех или иных ограничений может быть преобразована в задачу с вероятностными ограничениями или в задачу со статистическими условиями.
Задача стохастического программирования (3.1) -(3.3) в зависимости от вида целевого функционала (3.1) преобразуется в одноэтапную М -модель с вероятностными ограничениями, одноэтапную /"-модель с вероятностными ограничениями, одноэтапную /"-модель со смешанными условиями (для решения этих моделей используются априорные или апостериорные решающие правила) либо в одноэтапную задачу с построчными вероятностными ограничениями и решающими правилами нулевого порядка.
В одноэтапной Р-модели с вероятностными ограничениями [43]
Одной из подобных постановок, учитывающих структурные и технологические особенности основного производства НПП, является задача с построчными вероятностными ограничениями, порожденная моделью линейного программирования [43] :
Учитывая указанные обстоятельства, представляется целесообразным использование многоэтапной постановки стохастической задачи оптимизации календарного планирования основного производства НПП с жесткими условными вероятностными ограничениями следующего вида:
Организационно-экономическому содержанию и целевому назначению задачи планирования производственной программы НПП в условиях неполноты технике-экономической информации соответствует следующая постановка с вероятностными ограничениями, учитывающая директивный характер текущих плановых решений:
Таким образом, модель с построчными вероятностными ограничениями при независимости варьируемых способов производства с учетом структурных и функциональных особенностей математического описания нефтеперерабатывающих производств в задачах технике-экономического планирования преобразуется в эквивалентную детерминированную линейную модель.
в ряде случаев приводит к ситуации, когда в процессе реализации производственная программа оказывается необеспеченной требуемым количеством различных видов энергоресурсов. Компромиссное решение задач планирования основного производства и распределения энергоресурсов может быть обеспечено на базе модели комплексного планирования производственной программы и распределения топливно-энергетических ресурсов (ТЭР), сформулированной в классе задач стохастического программирования с вероятностными ограничениями [53] .
Первые попытки практического освоения операционного планирования обслуживания производств спецтехникой были предприняты в Лениногорском нефтепромысловом районе объединения „Татнефть" в 1978 г. Тем не менее энтузиасты этого метода все еще продолжают преодолевать препятствия на пути его внедрения в практику обслуживаемых производств. По нашему мнению, эти препятствия связаны с вероятностным характером нефтепромысловых производств.
«Момент затрат» в определенном смысле является мерой адаптивности плана. Этот показатель, в частности, можно использовать в качестве дополнительного критерия отбора вариантов плана при анализе множества возможных планов, находящихся в зоне экономической неопределенности по основному критерию (например, по минимуму суммарных затрат с учетом фактора времени). Естественно, что целесообразность применения измерителей адаптивности связана с неопределенностью и вероятностным характером некоторых из предстоящих условий реализации планов, а эта ситуация наиболее характерна для процедур перспективного планирования и пр огнозир ования.
При разработке перспективных планов развития нефтяной промышленности намечаемые размеры добычи и переработки нефти и необходимые для этого материальные ресурсы, как правило, согласуются с размерами перспективной (расчетной) потребности народного хозяйства в нефтепродуктах, включая экспорт. Однако в силу ряда объективных причин такое согласование носит приближенный, вероятностный характер. Это обусловлено, во-первых, вероятностным характером наших знаний о размерах извлекаемых запасов нефти по конкретным месторождениям (пластам) и будущих условиях ее добычи; во-вторых, возможными изменениями в технике и технологии добычи, переработки и транспорта нефти, которые нельзя - предвидеть заранее; в-третьих, недостаточной определенностью пер-
Еще одна группа факторов, обусловливающих недостаточную определенность условий развития нефтяной промышленности в перспективе, связана с вероятностным характером будущего состояния техники, технологии и организации производства в самой нефтяной промышленности. Здесь следует указать на недостаточную определенность предполагаемых на будущее продолжительности геологи-
Недостаточная определенность будущей техники и технологии переработки нефти обусловливается вероятностным характером результатов научно-исследовательских и проектно-конструкторских работ. Такие работы, как правило, предполагают создание вполне определенных образцов техники или технологических процессов. Но действительные результаты, как показывает практика, могут значительно отличаться от намеченных либо по их техническим характеристикам, либо по уровню технико-экономических показателей. Кроме того, продолжительность научной и проектно-конструк-торской отработки новых образцов техники и технологии также не может быть заранее точно определена.
нефтепродуктов по производству и потреблению, вероятностным характером условий протекания технологических процессов, внешних и внутренних связей.
Выражение (3.154) для ограничений, налагаемых на расходуемые ресурсы, определяет дополнительное количество ресурсов, необходимость в которых обусловливается вероятностным характером как фактического уровня ресурсов, так и вероятностным характером условий протекания технологических процессов, т. е. в (3.151) учитывается не только потребность на собственно технологические операции 2дг- .-х,-„в среднем," но и рассчитывается дополнительная величина ,'запаса" ресурса, обеспечивающего удовлетворение г'-го ограничения с вероятностью, не меньшей jj. Здесь в математических соотношениях находит косвенное подтверждение обоснованность стремления лиц, принимающих плановые решения (ЛПР) , получить ресурсы под производственную программу с резервом („страховым запасом"), необходимым для компенсации случайных отклонений в фактической динамике внешних связей и технологии.
В целом при прохождении всех этапов управления рыночной ориентацией инновационного товара следует иметь в виду, что инновационные процессы обладают вероятностным характером, то есть их внедрение связано с повышенным риском и неопределенностью конечных результатов. Даже при самой тщательной подготовке к внедрению инновации невозможно абсолютно точно предусмотреть результат. Поэтому маркетинг инноваций должен иметь адаптационный характер. Необходимо постоянно следить за реакцией рынка и при ее несоответствии запланированным показателям корректировать свои действия по продвижению инновации. Требуется регулярный анализ рынка и при необходимости - корректировка плановых показателей и комплекса маркетинга.
Подготовка новых запасов является решающим звеном воспроизводственного процесса в добыче нефти и газа. От эффективности и темпов их восполнения, качественной структуры, условий нахождения и территориального распределения в значительной мере зависит эффективность развития нефтегазодобывающей промышленности в целом. Объем научных исследований в этом направлении, резко возросший за последние годы, отражает исключительную важность проблемы. Здесь уже достигнуты определенные результаты, в первую очередь, в области долгосрочного планирования сырьевой базы нефтегазодобывающей отрасли, моделирования поисково-разведочного процесса, геолого-экономической оценки ресурсов и запасов месторождений, анализа качественной структуры запасов нефти и газа и затрат на их освоение. Вместе с тем используемые методы оценки плановых решений как на стадии подготовки запасов, так и при разработке нефтяных и газовых месторождений, еще в недостаточной мере учитывают особенности нефтегазодобывающей отрасли, в первую очередь такие, как ограниченность ресурсной базы для ее развития и исчерпае-мость запасов разрабатываемых месторождений, долговременный и эшелонированный характер инвестиционного процесса. Кроме того, для отрасли в целом характерен сравнительно высокий риск капиталовложений, особенно на стадии поисков месторождений, связанный с вероятностным характером информации, на основе которой принимаются решения.
И.с. управления связана с вероятностным характером экономической системы; она позволяет гасить мелкие отклонения от планов в пределах отдельных звеньев хозяйства. В И.с. часть прав и обязанностей по принятию решений "делегируется", т.е. перепоручается, доверяется нижестоящим звеньям. Но, превратившись в относительно самостоятельный элемент системы, такое звено обретает и собственные интересы, которые могут неполностью совпадать с интересами руководства системы. Для устранения таких расхождений в экономике применяются меры экономического стимулирования (мы здесь не касаемся более широкого круга вопросов, связанных с экономическим воспитанием кадров, моральным стимулированием, правовыми проблемами и т.д., которые в конечном счете также могут быть направлены на объединение личных, коллективных и общегосударственных интересов в экономике).
Количественный анализ рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи количественного анализа рисков разделяются на 3 типа:
6. Ориентировочный характер расчета объема и номенклатуры материалов и комплектующих изделий, обусловленный вероятностным характером производственного плана опытного производства в части макетных работ.
Вычислите коэффициент Выполнять отдельные Выполнять следующие Выполняющих однородные Выполняются непосредственно Выполняют обязанности Выполнены следующие Выполнения аудиторских Выполнения договорных Выполнения функциональных Выполнения исследований Вычитания умножения Выполнения мероприятий вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
