Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Апреля 2012 в 11:25, реферат
В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло больших масштабов. Однако, в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались так же, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений.
Введение. 3
Этапы решения. 6
1. Выбор задачи. 6
2. Составление модели 7
3. Составление алгоритма. 9
4. Составление программы. 10
5. Ввод исходных данных. 11
6. Анализ полученного решения. 11
Заключение. 21
Список используемой литературы 22
Ai1X1 + ... + AijXj + ... + AinXn Bi, где Aij - расход i-го ресурса на единицу Xj, j = 1 ... n, а Bi - общий объем имеющегося ресурса.
Условия, налагаемые извне.
Часть ограничений на систему
можно рассматривать как
Определение целевой функции
Целевая функция модели обычно состоит из следующих компонент:
1) Стоимость произведенного продукта.
2) Капиталовложения в здания и оборудование.
3) Стоимость ресурсов.
4) Эксплуатационные затраты
и затраты на ремонт
Классификация экономико-математических моделей.
Важным этапом изучения явлений предметов процессов является их классификация, выступающая как система соподчиненных классов объектов, используемая как средство для установления связей между этими классами объектов. Основой классификации являются существенные признаки объектов. Поскольку признаков может быть очень много то и выполненные классификации могут значительно отличаться друг от друга. Любая классификация должна преследовать достижение поставленных целей. Выбор цели классификации определяет набор тех признаков, по которым будут классифицироваться объекты, подлежащие систематизации. Цель нашей классификации - показать, что задачи оптимизации, совершенно различные по своему содержанию, можно решить на ЭВМ с помощью нескольких типов существующего программного обеспечения.
Приведем несколько примеров классификационных признаков:
1. Область применения
2. Содержание задачи
3. Класс математической модели
Наиболее распространенными задачами оптимизации возникающими в экономике являются задачи линейного программирования. Такая их распространенность объясняется следующим:
1) С их помощью решают
задачи распределения ресурсов,
к которым сводится очень
2) Разработаны надежные
методы их решения, которые
реализованы в поставляемом
3) Ряд более сложных
задач сводится к задачам
Математическое моделирование в управлении и планировании.
Один из мощных инструментов которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование. Модель является представлением реального объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их фактического реального существования. Обычно модель служит средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании. Анализ математических моделей дает в руки менеджеров и других руководителей эффективный инструмент, который может использоваться для предсказания поведения систем и сравнения получаемых результатов. Моделирование позволяет логическим путем прогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно показывает какому из них следует отдать предпочтение.
Предприятие располагает некоторыми видами ресурсов, но общие запасы ресурсов ограничены. Поэтому возникает важная задача: выбор оптимального варианта, обеспечивающего достижение цели с минимальными затратами ресурсов. Таким образом эффективное руководство производством подразумевает такую организацию процесса, при которой не только достигается цель, но и получается экстремальное (MIN,MAX) значение некоторого критерия эффективности:
К = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)
Функция К является математическим выражением результата действия, направленного на достижение поставленной цели, и поэтому ее называют целевой функцией.
Функционирование сложной производственной системы всегда определяется большим числом параметров. Для получения оптимального решения часть этих параметров нужно обратить в максимум, а другие в минимум. Возникает вопрос: существует ли вообще такое решение, которое наилучшим образом удовлетворяет всем требованиям сразу ? Можно уверенно ответить - нет. На практике решение, при котором какой-либо показатель имеет максимум, как правило, не обращает другие показатели ни в максимум ни в минимум. Поэтому выражения типа: производить продукцию наивысшего качества с наименьшими затратами - это просто торжественная фраза по сути неверная. Правильно было бы сказать: получить продукцию наивысшего качества при той же стоимости, или снизить затраты на производство продукции не снижая ее качества, хотя такие выражения звучат менее красиво, но зато они четко определяют цели. Выбор цели и формулирование критерия ее достижения, то есть целевой функции, представляют собой труднейшую проблему измерения и сравнения разнородных переменных, некоторые из которых в принципе несоизмеримы друг с другом: например безопасность и стоимость, или качество и простота. Но именно такие социальные, этические и психологические понятия часто выступают как факторы мотивации при определении цели и критерия оптимальности. В реальных задачах управления производством нужно учитывать то, что некоторые критерии имеют большую важность чем другие. Такие критерии можно ранжировать, то есть устанавливать их относительную значимость и приоритет. В подобных условиях оптимальным приходится считать такое решение, при котором критерии имеющие наибольший приоритет получают максимальные значения. Предельным случаем такого подхода является принцип выделения главного критерия. При этом один какой-то критерий принимается в качестве основного, например прочность стали, калорийность продукта и т.д. По этому критерию производится оптимизация, к остальным предъявляется только одно условие, чтобы они были не меньше каких-то заданных значений. Между ранжированными параметрами нельзя проводить обычные арифметические операции, возможно лишь установление их иерархии ценностей и шкалы приоритетов, что является существенным отличием от моделирования в естественных науках.
При проектировании сложных
технических систем, при управлении
крупным производством или
Стремление получить как можно больше информации об управляемых объектах и процессах включая и особенности их будущего поведения может быть удовлетворено путем исследования интересующих нас свойств на моделях. Модель дает способ представления реального объекта, который позволяет легко и с малыми затратами ресурсов исследовать некоторые его свойства. Только модель позволяет исследовать не все свойства сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении. Поэтому модели позволяют сформировать упрощенное представление о системе и получить нужные результаты проще и быстрее чем при изучении самой системы. Модель производственной системы в первую очередь создается в сознании работника осуществляющего управление. На этой модели он мысленно пытается представить все особенности самой системы и детали ее поведения, предвидеть все трудности и предусмотреть все критические ситуации, которые могут возникнуть в различных режимах эксплуатации. Он делает логические заключения, выполняет чертежи планы и расчеты. Сложность современных технических систем и производственных процессов приводит к тому, что для их изучения приходится использовать различные виды моделей.
Простейшими являются масштабные модели в которых натурные значения всех размеров умножаются на постоянную величину - масштаб моделирования. Большие объекты представляются в уменьшенном виде, а малые в увеличенном. В аналоговых моделях исследуемые процессы изучаются не непосредственно а по аналогичным явлениям, то есть по процессам имеющим иную физическую природу, но которые описываются такими же математическими соотношениями. Для такого моделирования используются аналогии между механическими, тепловыми, гидравлическими, электрическими и другими явлениями. Например колебания груза на пружине аналогичны колебаниям тока в электрическом контуре, также движение маятника аналогично колебаниям напряжения на выходе генератора переменного тока. Самым общим методом научных исследований является использование математического моделирования. Математической моделью описывает формальную зависимость между значениями параметров на входе моделируемого объекта или процесса и выходными параметрами. При математическом моделировании абстрагируются от конкретной физической природы объекта и происходящих в нем процессов и рассматривают только преобразование входных величин в выходные. Анализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определять поведение реального объекта в различных режимах работы. Кроме того анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Дополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представляет труда испытать исследуемую систему в идеальных условиях или наоборот в экстремальных режимах, которые для реальных объектов или процессов требуют больших затрат или связаны с риском. В зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его сотрудники, подготавливающие решения, меняются и условия принятия решений и математические методы, применяемые для выработки рекомендаций.
Сложность математического моделирования в условиях неопределенности зависит от того какова природа неизвестных факторов. По этому признаку задачи делятся на два класса.
1) Стохастические задачи,
когда неизвестные факторы
2) Неопределенные задачи,
когда неизвестные факторы не
могут быть описаны
При нынешних темпах развития производства непрерывно идет процесс взаимодействия всех его составляющих частей. В таких условиях необходимым является вести непрерывное планирование и оперативно управлять всеми звеньями экономики. Использование математических методов и современных компьютерных технологий в экономике не только ускоряет расчеты, но и в десятки, в сотни раз уменьшает время, нужное для этого. При наличии специализированных программ можно проводить так называемое моделирование, пришедшее на замену дорогостоящим поискам ответов и путей решения проблем с помощью проб и ошибок. В основном применяют модели двух видов. Модели, описывающие какое-либо состояние моделируемого положения, называют статическими. Если моделируются последовательности таких состояний и связи между ними, нужны модели динамические, учитывающие фактор времени и разнообразные по уровню сложности моделируемого явления. И те и другие модели достаточно наглядны показывают экономические системы в их развитии, позволяют проанализировать, где, каким образом, с какими затратами можно что-то исправить, что-либо дополнить, другими словами - улучшить экономическое планирование. В хозяйственной практике, в планово-экономической работе, в теории экономики возникает множество разнообразных задач, которые решают на экономико-математических моделях, если надо достигнуть углубленного понимания реальных хозяйственных процессов. С помощью этих методов можно разрабатывать планы развития производства, давать практические рекомендации по улучшению пропорций экономики и ее отраслей, рационализировать использование материальных и трудовых ресурсов. А это огромная по своим масштабам система экономических показателей, характеризующих основные соотношения, пропорции и темпы развития производства. В такой системе требуется отыскать сотни миллионов взаимосвязанных неизвестных. Например, у нас выпускается десятки миллионов разных наименований изделий, на разных предприятиях, по разным технологиям, в разных регионах страны. Также, надо учитывать и износ оборудования на производстве, и ограниченность ресурсов, и темпы научно-технического прогресса, и многое, многое другое. По громоздкости расчетов задача трудно вообразимая даже при современном уровне развития ЭВМ и компьютерных технологий. Вот почему предметом глубокого изучения в экономических исследованиях становится информация. Вовремя полученная и точно обработанная она способствует успеху в работе над решением экономических проблем. Поэтому информационно-поисковые и информационно-справочные системы ориентируютсяи на удовлетворение нужд экономики. Применение в экономике информационно-справочных сетей позволяет вести мониторинг за различными факторами, обязательную обратную связь между объектом управления и результатами исследования, их корректировку. Нельзя не отметить, что существенной частью управления хозяйством являются информационные технологии. Без них невозможно ни экономическое планирование производства, ни распределение ресурсов, ни выявление с определенной степенью точности пропорций и связей в экономике, ни осуществление руководства, управления и контроля на предприятии, в отрасли, в регионе, в целом в экономике. В последнее время для решения экономических задач большое внимание уделяют применению автоматизированных систем управления и автоматических систем обработки данных. Использование таких систем помогает находить оптимальные варианты, позволяющие разрешить различные экономические вопросы, требующие в процессе поиска ответов не только скорости и больших объемов вычислений, но и гибкости, динамизма, неординарных подходов
Информатика играет важную роль в современной экономической науке, что привело к выделению отдельного направления развития науки – экономическая информатика. Это новое направление объединяет в себе экономику, математику и информатику, и помогает экономистам решать задачи оптимизации деятельности предприятий, принимать стратегически важные решения о развитии промышленности и управлять производственным процессом.
Разработанная программная база основывается на математических моделях экономических процессов и предоставляет гибкий и надежный механизм предсказания экономического эффекта управленческих решений. С помочью ЭВМ быстро решаются аналитические задачи, решение которых не под силу человеку. В последнее время компьютер стал неотъемлемой частью рабочего места управленца и экономиста.