Ѕаза знаний студента. –еферат, курсова€, контрольна€, диплом на заказ

курсовые,контрольные,дипломы,рефераты

Ёкономическа€ »нформатика —  омпьютеры, ѕрограммирование

ѕосмотреть видео по теме –еферата

ћинистерство образовани€ ”краины

 иевский национальный экономический университет

†ЂЁкономическа€ информатикаї

¬ведение.

¬сегда и во всех сферах своей де€тельности человек принимал решени€. ¬ажна€ область прин€ти€ решений св€зана с производством. „ем больше объем производства, тем труднее прин€ть решение и, следовательно, легче допустить ошибку. ¬озникает естественный вопрос: нельз€ ли во избежание таких ошибок использовать Ё¬ћ ? ќтвет на этот вопрос дает наука, называема€ кибернетика.

 ибернетика (произошло от греческого "kybernetike" Ц искусство управлени€) - наука об общих законах получени€, хранени€, передачи и переработки информации.

¬ажнейшей отраслью кибернетики €вл€етс€ экономическа€ кибернетика - наука, занимающа€с€ приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам.

Ёкономическа€ кибернетика использует совокупность методов исследовани€ процессов управлени€ в экономике, включа€ экономико- математические методы.

¬ насто€щее врем€ применение Ё¬ћ в управлении производством достигло больших масштабов. ќднако, в большинстве случаев с помощью Ё¬ћ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, св€занные с обработкой различных данных, которые до применени€ Ё¬ћ решались так же, но вручную. ƒругой класс задач, которые могут быть решены с помощью Ё¬ћ - это задачи прин€ти€ решений. „тобы использовать Ё¬ћ дл€ прин€ти€ решений, необходимо составить математическую модель.

“ак ли необходимо применение Ё¬ћ при прин€тии решений ?

¬озможности человека достаточно разнообразны. ≈сли их упор€дочить, то можно выделить два вида: физические и умственные. “ак уж устроен человек, что того, чем он обладает, ему мало. » начинаетс€ бесконечный процесс увеличени€ его возможностей. „тобы больше подн€ть, по€вл€етс€ одно из первых изобретений - рычаг, чтобы легче перемещать груз - колесо. ¬ этих оруди€х пока еще используетс€ только энерги€ самого человека. —о временем начинаетс€ применение внешних источников энергии: пороха, пара, электричества, атомной энергии. Ќевозможно оценить, насколько используема€ энерги€ внешних источников превышает сегодн€ физические возможности человека. „то же касаетс€ умственных способностей человека, то, как говоритс€, каждый недоволен своим состо€нием, но доволен своим умом. ј можно ли сделать человека умнее, чем он есть ? „тобы ответить на этот вопрос, следует уточнить, что вс€ интеллектуальна€ де€тельность человека может быть подразделена на формализуемую и неформализуемую.

‘ормализуемой называют такую де€тельность, которую выполн€ют по определенным правилам. Ќапример, выполнение расчетов, поиск в справочниках, графические работы, несомненно могут быть поручены Ё¬ћ. » как все, что может делать Ё¬ћ, она это делает лучше, то есть быстрее и качественнее, чем человек.

Ќеформализуемой называют такую де€тельность, котора€ происходит с применением каких-либо неизвестных нам правил. ћышление, соображение, интуици€, здравый смысл - мы пока еще не знаем, что это такое, и естественно, все это нельз€ поручить Ё¬ћ, хот€ бы потому, что мы просто не знаем, что поручать, какую задачу поставить перед Ё¬ћ.

–азновидностью умственной де€тельности €вл€етс€ прин€тие решений. ѕрин€то считать, что прин€тие решений относитс€ к неформализуемой де€тельности. ќднако это не всегда так. — одной стороны, мы не знаем, как мы принимаем решение. » объ€снение одних слов с помощью других типа "принимаем решение с помощью здравого смысла" ничего не дает. — другой стороны, значительное число задач прин€ти€ решений может быть формализовано. ќдним из видов задач прин€ти€ решений, которые могут быть формализованы, €вл€ютс€ задачи прин€ти€ оптимальных решений, или задачи оптимизации. –ешение задачи оптимизации производитс€ с помощью математических моделей и применени€ вычислительной техники.

—овременные Ё¬ћ отвечают самым высоким требовани€м. ќни способны выполн€ть миллионы операций в секунду, в их пам€ти могут быть все необходимые сведени€, комбинаци€ дисплей-клавиатура обеспечивает диалог человека и Ё¬ћ. ќднако не следует смешивать успехи в создании Ё¬ћ с достижени€ми в области их применени€. ѕо сути, все что может Ё¬ћ - это по заданной человеком программе обеспечить преобразование исходных данных в результат. Ќадо четко себе представл€ть, что Ё¬ћ решени€ не принимает и принимать не может. –ешение может принимать только человек-руководитель, наделенный дл€ этого определенными правами. Ќо дл€ грамотного руководител€ Ё¬ћ €вл€етс€ великолепным помощником, способным выработать и предложить набор самых различных вариантов решений. ј из этого набора человек выберет тот вариант который с его точки зрени€ окажетс€ более пригодным.  онечно, далеко не все задачи прин€ти€ решений можно решить с помощью Ё¬ћ. “ем не менее, даже если решение задачи на Ё¬ћ и не заканчиваетс€ полным† успехом, то все равно оказываетс€ полезным, так как способствует более глубокому пониманию этой задачи и более строгой ее постановке.

Ётапы решени€.

1.      ¬ыбор задачи

2.      —оставление модели

3.      —оставление алгоритма

4.      —оставление программы

5.      ¬вод исходных данных

6.      јнализ полученного решени€


„тобы человеку прин€ть решение без Ё¬ћ, зачастую ничего не надо. ѕодумал и решил. „еловек, хорошо или плохо, решает все возникающие перед ним задачи. ѕравда никаких гарантий правильности при этом нет. Ё¬ћ же никаких решений не принимает, а только помогает найти варианты решений. ƒанный процесс состоит из следующих этапов:

1. ¬ыбор задачи.

–ешение задачи, особенно достаточно сложной - достаточно трудное дело, требующее много времени. » если задача выбрана неудачно, то это может привести к потере времени и разочарованию в применении Ё¬ћ дл€ прин€ти€ решений.  аким же основным требовани€м должна удовлетвор€ть задача ?

A.    ƒолжно существовать как минимум один вариант ее решени€, ведь если вариантов решени€ нет, значит выбирать не из чего.

B.     Ќадо четко знать, в каком смысле искомое решение должно быть наилучшим, ведь если мы не знаем чего хотим, Ё¬ћ помочь нам выбрать наилучшее решение не сможет.

¬ыбор задачи завершаетс€ ее содержательной постановкой. Ќеобходимо четко сформулировать задачу на обычном €зыке, выделить† цель исследовани€, указать ограничени€ , поставить основные вопросы на которые мы хотим получить ответы в результате решени€ задачи.

«десь следует выделить наиболее существенные черты экономического объекта, важнейшие зависимости, которые мы хотим учесть при построении модели. ‘ормируютс€ некоторые гипотезы развити€ объекта исследовани€, изучаютс€ выделенные зависимости и соотношени€.  огда выбираетс€ задача и производитс€ ее содержательна€ постановка, приходитс€ иметь дело со специалистами в предметной области (инженерами, технологами, конструкторами и т.д.). Ёти специалисты, как правило, прекрасно знают свой предмет, но не всегда имеют представление о том, что требуетс€ дл€ решени€ задачи на Ё¬ћ. ѕоэтому, содержательна€ постановка задачи зачастую оказываетс€ перенасыщенной сведени€ми, которые совершенно излишни дл€ работы на Ё¬ћ.

2. —оставление модели

ѕод экономико-математической моделью понимаетс€ математическое описание исследуемого экономического объекта или процесса, при котором экономические закономерности выражены в абстрактном виде с помощью математических соотношений.

ќсновные принципы составлени€ модели свод€тс€ к следующим двум концепци€м:

1.      ѕри формулировании задачи необходимо достаточно широко охватить моделируемое €вление. ¬ противном случае модель не даст глобального оптимума и не будет отражать† суть дела. ќпасность состоит в том, что оптимизаци€ одной части† может осуществл€тьс€ за счет других и в ущерб общей организации.

2.      ћодель должна быть настолько проста, насколько это возможно. ћодель должна быть такова, чтобы ее можно было оценить, проверить и пон€ть, а результаты полученные из модели должны быть €сны как ее создателю, так и лицу, принимающему решение.

Ќа практике эти концепции часто вступают в конфликт, прежде всего из-за того, что в сбор и ввод данных, проверку ошибок и интерпретацию результатов включаетс€ человеческий элемент, что ограничивает размеры модели, котора€† может быть проанализирована удовлетворительно. –азмеры модели используютс€ как лимитирующий фактор, и если мы хотим увеличить широту охвата, то приходитс€ уменьшать детализацию и наоборот.

¬ведем пон€тие иерархии моделей, где широта охвата увеличиваетс€, а детализаци€ уменьшаетс€ по мере того, как мы переходим на более высокие уровни иерархии. Ќа более высоких уровн€х в свою очередь формируютс€ ограничени€ и цели дл€ более низких уровней.

ѕри построении модели необходимо учитывать также и временной аспект: горизонт планировани€ в основном увеличиваетс€ с ростом иерархии. ≈сли модель долгосрочного планировани€ всей корпорации может содержать мало каждодневных текущих деталей то модель планировани€ производства отдельного подразделени€ состоит в основном из таких деталей.

††††† ѕри формулировании задачи необходимо учитывать следующие три аспекта:

1.      »сследуемые факторы: ÷ели исследовани€ определены довольно свободно и в большой степени завис€т от того, что включено в модель. ¬ этом отношении Ћегче инженерам, так как исследуемые факторы у них обычно стандартны, а целева€ функци€ выражаетс€ в терминах максимума дохода, минимума затрат или , возможно, минимума потреблени€ какого-нибудь ресурса. ¬ то же врем€ социологи, к примеру, обычно задаютс€† целью "общественной полезности" или в этом роде и оказываютс€ в сложном положении, когда им приходитс€ приписывать определенную "полезность" различным действи€м, выража€ ее в математической форме.

2.      ‘изические границы: ѕространственные аспекты исследовани€ требуют детального рассмотрени€. ≈сли производство сосредоточено более чем в одной точке, то необходимо учесть в модели соответствующие распределительные процессы. Ёти процессы могут включать складирование, транспортировку, а также задачи календарного планировани€ загрузки оборудовани€.

3.      ¬ременные границы: ¬ременные аспекты исследовани€ привод€т к серьезной дилемме. ќбычно горизонт планировани€ хорошо известен, но надо сделать выбор: либо моделировать систему в динамике, с тем, чтобы получить временные графики, либо моделировать статическое функционирование в определенный момент времени.

≈сли моделируетс€ динамический (многоэтапный) процесс, то размеры модели увеличиваютс€ соответственно числу рассматриваемых периодов времени (этапов). “акие модели обычно идейно просты, так что основна€ трудность заключаетс€ скорее в возможности решить задачу на Ё¬ћ за приемлемое врем€, чем в умении интерпретировать большой объем выходных данных. с «ачастую бывает достаточно построить модель системы в какой-то заданный момент времени, например в фиксированный год, мес€ц, день, а затем повтор€ть расчеты через определенные промежутки времени. ¬ообще, наличие ресурсов в динамической модели часто оцениваетс€ приближенно и определ€етс€ факторами, выход€щими за рамки модели. ѕоэтому необходимо тщательно проанализировать, действительно ли необходимо знать зависимость от времени изменени€ характеристик модели, или тот же результат можно получить, повтор€€ статические расчеты дл€ р€да различных фиксированных моментов.

3. —оставление алгоритма.

јлгоритм - это конечный набор правил, позвол€ющих чисто механически решать любую конкретную задачу из некоторого класса однотипных задач. ѕри этом подразумеваетс€:

¨      исходные данные могут измен€тьс€ в определенных пределах: {массовость алгоритма}

¨      процесс применени€ правил к исходным данным (путь решени€ задачи) определен однозначно: {детерминированность алгоритма}

¨      на каждом шаге процесса применени€ правил известно, что считать результатом этого процесса:† {результативность алгоритма}

≈сли модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами, то алгоритм представл€ет собой последовательность действий, которые надо выполнить, чтобы от исходных данных перейти к искомым величинам.

”добной формой записи алгоритма €вл€етс€ блок схема. ќна не только достаточно нагл€дно описывает алгоритм, но и €вл€етс€ основой дл€ составлени€ программы.  аждый класс математических моделей имеет свой метод решени€, который реализуетс€ в алгоритме. ѕоэтому очень важной €вл€етс€ классификаци€ задач по виду математической модели. ѕри таком подходе задачи, различные по содержанию, можно решать с помощью одного и того же алгоритма. јлгоритмы задач прин€ти€ решений, как правило, настолько сложны, что без применени€ Ё¬ћ реализовать их практически невозможно.

4. —оставление программы.

јлгоритм записывают с помощью обычных математических символов. ƒл€ того, чтобы он мог быть прочитан Ё¬ћ необходимо составить программу. ѕрограмма - это описание алгоритма решени€ задачи, заданное на €зыке Ё¬ћ. јлгоритмы и программы объедин€ютс€ пон€тием "математическое обеспечение". ¬ насто€щее врем€ затраты на математическое обеспечение составл€ют примерно полторы стоимости Ё¬ћ, и посто€нно происходит дальнейшее относительное удорожание математического обеспечени€. ”же сегодн€ предметом приобретени€ €вл€етс€ именно математическое обеспечение, а сама Ё¬ћ лишь тарой, упаковкой дл€ него.

ƒалеко не дл€ каждой задачи необходимо составл€ть индивидуальную программу. Ќа сегодн€шний день созданы мощные современные программные средства - пакеты прикладных программ ( ѕѕѕ ).

ѕѕѕ - это объединение модели, алгоритма и программы. «ачастую, к задаче можно подобрать готовый пакет, который прекрасно работает, решает многие задач, среди которых можно найти и наши. ѕри таком подходе многие задачи будут решены достаточно быстро, ведь не надо заниматьс€ программированием.

≈сли нельз€ использовать ѕѕѕ дл€ решени€ задачи без изменени€ его или модели, то нужно либо модель подогнать под вход ѕѕѕ, либо доработать вход ѕѕѕ, чтобы в него можно было ввести модель.

“акую процедуру называют адаптацией. ≈сли подход€щий ѕѕѕ находитс€ в пам€ти Ё¬ћ, то работа пользовател€ заключаетс€ в том, чтобы ввести необходимые искомые данные и получить требуемый результат.

5. ¬вод исходных данных.

ѕрежде чем ввести исходные данные в Ё¬ћ, их, естественно, необходимо собрать. ѕричем не все имеющиес€ на производстве исходные данные, как это часто пытаютс€ делать, а лишь те, которые вход€т в математическую модель. —ледовательно, сбор исходных данных не только целесообразно, но и необходимо производить лишь после того, как будет известна математическа€ модель. »ме€ программу и ввод€ в Ё¬ћ исходные данные, мы получим решение задачи.

6. јнализ полученного решени€

  сожалению достаточно часто математическое моделирование смешивают с одноразовым решением конкретной задачи с начальными, зачастую недостоверными данными. ƒл€ успешного управлени€ сложными объектами необходимо посто€нно перестраивать модель на Ё¬ћ, корректиру€ исходные данные с учетом изменившейс€ обстановки. Ќецелесообразно тратить врем€ и средства на составление математической модели, чтобы по ней выполнить один единственный расчет. Ёкономико-математическа€ модель €вл€етс€ прекрасным средством получени€ ответов на широкий круг вопросов, возникающих при планировании, проектировании и в ходе производства. Ё¬ћ может стать надежным помощником при прин€тии каждодневных решений, возникающих в ходе оперативного управлени€ производством.

ќѕ»—ј“≈Ћ№Ќџ≈ ќ√–јЌ»„≈Ќ»я

Ёти ограничени€ описывают функционирование исследуемой системы. ќни представл€ют особую группу балансовых уравнений, св€занных с характеристиками отдельных блоков, такими как масса, энерги€, затраты. “от факт, что в модели линейного программировани€ балансовые уравнени€ должны быть линейными, исключает возможность представлени€ таких принципиально нелинейных зависимостей, как сложные химические реакции. ќднако те изменени€ условий функционировани€, которые допускают линейное описание (хот€ бы приближенно) могут быть учтены в модели. Ѕалансовые соотношени€ могут быть введены дл€ какой-то законченной части блок-схемы. ¬ статических (одноэтапных) модел€х такие соотношени€ можно

представить в виде:

- вход + выход = 0

ƒинамический (многоэтапный) процесс описываетс€ соотношени€ми:

- вход + выход + накоплени€ = 0,

где под накоплени€ми понимаетс€ чистый прирост за рассматриваемый период.

ќ√–јЌ»„≈Ќ»≈ Ќј –≈—”–—џ »  ќЌ≈„Ќќ≈ ѕќ“–≈ЅЋ≈Ќ»≈

— этими ограничени€ми ситуаци€ довольно €сна€. ¬ самом простом виде ограничени€ на ресурсы - это ограничени€ сверху на переменные, представл€ющие расход ресурсов, а ограничени€ на конечное потребление продуктов - это ограничени€ снизу на переменные, представл€ющие производство продукта. ќграничени€ на ресурсы имеют† следующий вид:

Ai1X1 + ... + AijXj + ... + AinXn†††† Bi,

† где Aij - расход i-го ресурса на единицу Xj, j = 1 ... n, а† Bi -† общий объем имеющегос€ ресурса.

”—Ћќ¬»я, ЌјЋј√ј≈ћџ≈ »«¬Ќ≈

††† „асть ограничений на систему можно рассматривать как внешние. “ак услови€ на качество продуктов устанавливаютс€ законодательными† органами. јналогично учет окружающей среды накладывает ограничени€ на некоторые свойства продуктов и на режим работы предпри€ти€ и† оборудовани€ (например на качество сточной воды) что можно† выразить как дополнительные затраты.

†††

ќѕ–≈ƒ≈Ћ≈Ќ»≈ ÷≈Ћ≈¬ќ… ‘”Ќ ÷»»

† ÷елева€ функци€ модели обычно состоит из следующих компонент:

† 1) —тоимость произведенного продукта.

† 2)  апиталовложени€ в здани€ и оборудование.

† 3) —тоимость ресурсов.

† 4) Ёксплуатационные затраты и затраты на ремонт оборудовани€.

 лассификаци€ экономико-математических моделей

† ¬ажным этапом изучени€ €влений предметов процессов €вл€етс€ их классификаци€, выступающа€ как система соподчиненных классов объектов, используема€ как средство дл€ установлени€ св€зей между этими классами объектов. ќсновой классификации €вл€ютс€ существенные признаки объектов. ѕоскольку признаков может быть очень много то и выполненные классификации могут значительно отличатьс€ друг от друга. Ћюба€ классификаци€ должна преследовать достижение поставленных целей.

¬ыбор цели классификации определ€ет набор тех признаков, по которым будут классифицироватьс€ объекты, подлежащие систематизации. ÷ель нашей классификации - показать, что задачи оптимизации, совершенно различные по своему содержанию, можно решить на Ё¬ћ с помощью нескольких типов существующего программного обеспечени€.

† ѕриведем несколько примеров классификационных признаков:

1. ќбласть применени€

2. —одержание задачи

3.  ласс математической модели

Ќаиболее распространенными задачами оптимизации возникающими в экономике €вл€ютс€ задачи линейного программировани€. “ака€ их распространенность объ€сн€етс€ следующим:

1) — их помощью решают задачи распределени€ ресурсов, к которым

сводитс€ очень большое число† самых различных задач

2) –азработаны надежные методы их решени€, которые реализованы в поставл€емом программном обеспечении

3) –€д более сложных задач сводитс€ к задачам линейного программировани€


ћатематическое моделирование в управлении и планировании

† ќдин из мощных инструментов которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование. ћодель €вл€етс€ представлением реального объекта, системы или пон€ти€ в некоторой форме, отличной от формы их фактического реального существовани€. ќбычно модель служит средством, помогающим в объ€снении, понимании или совершенствовании. јнализ математических† моделей дает в руки менеджеров и других руководителей эффективный инструмент, который может использоватьс€ дл€ предсказани€ поведени€ систем и сравнени€ получаемых результатов. ћоделирование позвол€ет логическим путем прогнозировать последстви€ альтернативных действий и достаточно уверенно показывает какому из них следует отдать предпочтение.

ѕредпри€тие располагает некоторыми видами ресурсов, но общие запасы ресурсов ограничены. ѕоэтому возникает важна€ задача: выбор оптимального варианта, обеспечивающего достижение цели† с минимальными затратами ресурсов. “аким образом эффективное руководство производством подразумевает такую организацию процесса, при которой не только достигаетс€ цель, но и получаетс€ экстремальное (MIN,MAX) значение некоторого критери€ эффективности:

  = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)

‘ункци€   €вл€етс€ математическим выражением результата действи€, направленного на достижение поставленной цели, и поэтому ее называют целевой функцией.

‘ункционирование сложной производственной системы всегда определ€етс€ большим числом параметров. ƒл€ получени€ оптимального решени€ часть этих параметров нужно обратить в максимум, а другие в минимум. ¬озникает вопрос: существует ли вообще такое решение, которое наилучшим образом удовлетвор€ет всем требовани€м сразу ? ћожно уверенно ответить - нет. Ќа практике решение, при котором какой-либо показатель имеет максимум, как правило, не обращает другие показатели ни в максимум ни в минимум. ѕоэтому выражени€ типа: производить продукцию наивысшего качества с наименьшими затратами - это просто торжественна€ фраза по сути неверна€. ѕравильно было бы сказать: получить продукцию наивысшего качества при той же стоимости, или снизить затраты на производство продукции не снижа€ ее качества, хот€ такие выражени€ звучат менее красиво, но зато они четко определ€ют цели. ¬ыбор цели и формулирование критери€ ее достижени€, то есть целевой функции, представл€ют собой труднейшую проблему измерени€ и сравнени€ разнородных переменных, некоторые из которых в принципе несоизмеримы друг с другом: например безопасность и стоимость, или качество и простота. Ќо именно такие социальные, этические и психологические пон€ти€ часто выступают как факторы мотивации при определении цели и критери€ оптимальности. ¬ реальных задачах управлени€ производством нужно учитывать то, что некоторые критерии имеют большую важность чем другие. “акие критерии можно ранжировать, то есть устанавливать их относительную значимость и приоритет. ¬ подобных услови€х оптимальным приходитс€ считать такое решение, при котором критерии имеющие наибольший приоритет получают максимальные† значени€. ѕредельным случаем такого подхода €вл€етс€ принцип выделени€ главного критери€. ѕри этом один какой-то критерий принимаетс€ в качестве основного, например прочность стали, калорийность продукта и т.д. ѕо этому критерию производитс€ оптимизаци€, к остальным предъ€вл€етс€ только одно условие, чтобы они были не меньше каких-то заданных значений. ћежду ранжированными параметрами нельз€ проводить обычные арифметические операции, возможно лишь установление их иерархии ценностей и шкалы приоритетов, что €вл€етс€ существенным отличием от моделировани€ в естественных науках.

ѕри проектировании сложных технических систем, при управлении крупным производством или руководстве военными действи€ми, то есть в ситуаци€х где необходимо принимать ответственные решени€, большое значение имеет практический опыт, дающий возможность выделить наиболее существенные факторы, охватить ситуацию в целом и выбрать оптимальный путь дл€ достижени€ поставленной цели. ќпыт помогает также найти аналогичные случаи в прошлом и по возможности избежать ошибочных действий. ѕод опытом подразумеваетс€ не только собственна€ практика лица, принимающего решение но и чужой опыт, который описан в книгах, обобщен в инструкци€х, рекомендаци€х и других руковод€щих материалах. ≈стественно, когда решение уже апробировано, то есть известно какое именно решение наилучшим образом удовлетвор€ет поставленным цел€м - проблемы оптимального управлени€ не существует. ќднако на самом деле практически никогда не бывает совершенно одинаковых ситуаций, поэтому принимать решени€ и осуществл€ть управление всегда приходитс€ в услови€х неполной информации. ¬ таких случа€х недостающую информацию пытаютс€ получить использу€ догадки, предположени€, результаты научных исследований и особенно изучение на модел€х. Ќаучно обоснованна€ теори€ управлени€ во многом представл€ет собой набор методов пополнени€ недостающей информации о том как поведет себ€ объект управлени€ при выбранном воздействии.

† —тремление получить как можно больше информации об управл€емых объектах и процессах включа€ и особенности их будущего поведени€ может быть удовлетворено путем исследовани€ интересующих нас свойств на модел€х.† ћодель дает способ представлени€ реального объекта, который позвол€ет легко и с малыми затратами ресурсов исследовать некоторые его свойства. “олько модель позвол€ет исследовать не все свойства сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении. ѕоэтому модели позвол€ют сформировать упрощенное представление о системе и получить нужные результаты проще и быстрее чем при изучении самой системы. ћодель производственной системы в первую очередь создаетс€ в сознании работника осуществл€ющего управление. Ќа этой модели он мысленно пытаетс€ представить все особенности самой системы и детали ее поведени€, предвидеть все трудности и предусмотреть все критические ситуации, которые могут возникнуть в различных режимах эксплуатации. ќн делает логические заключени€, выполн€ет чертежи планы и расчеты. —ложность современных технических систем и производственных процессов приводит к тому, что дл€ их изучени€ приходитс€ использовать различные виды моделей.

ѕростейшими €вл€ютс€ масштабные модели в которых† натурные значени€ всех размеров умножаютс€ на посто€нную величину - масштаб моделировани€. Ѕольшие объекты представл€ютс€ в уменьшенном виде, а малые в увеличенном.

¬ аналоговых модел€х исследуемые процессы изучаютс€ не непосредственно а по аналогичным €влени€м, то есть по процессам имеющим иную физическую природу, но которые описываютс€ такими же математическими соотношени€ми. ƒл€ такого моделировани€ используютс€ аналогии между механическими, тепловыми, гидравлическими, электрическими и другими €влени€ми. Ќапример колебани€ груза на пружине аналогичны колебани€м тока в электрическом контуре, также движение ма€тника аналогично колебани€м напр€жени€ на выходе генератора переменного тока. —амым общим методом научных исследований €вл€етс€ использование† математического моделировани€. ћатематической моделью описывает формальную зависимость между значени€ми параметров на входе моделируемого объекта или процесса и выходными параметрами. ѕри† математическом моделировании абстрагируютс€ от конкретной физической природы объекта и происход€щих в нем процессов и рассматривают только преобразование входных величин в выходные. јнализировать математические модели проще и быстрее, чем экспериментально определ€ть поведение реального объекта в различных режимах работы.  роме того анализ математической модели позвол€ет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при прин€тии решени€. ƒополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представл€ет труда испытать исследуемую систему в идеальных услови€х или наоборот в экстремальных режимах, которые дл€ реальных объектов или процессов требуют больших затрат или св€заны с риском.

¬ зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его

сотрудники, подготавливающие решени€, мен€ютс€ и услови€ прин€ти€ решений и математические методы, примен€емые дл€ выработки рекомендаций.

—ложность математического моделировани€ в услови€х неопределенности зависит от того какова природа неизвестных факторов. ѕо этому признаку задачи дел€тс€ на два класса.

† 1) —тохастические задачи, когда неизвестные факторы представл€ют собой случайные величины, дл€ которых известны законы распределени€ веро€тностей и другие статистические характеристики.

† 2) Ќеопределенные задачи, когда неизвестные факторы не могут быть описаны статистическими методами.

† ¬от пример стохастической задачи:

ћы решили организовать кафе.  акое количество посетителей придет в него за день нам неизвестно. “акже неизвестно сколько времени будет продолжатьс€ обслуживание каждого посетител€. ќднако характеристики этих случайных величин могут быть получены статистическим путем. ѕоказатель эффективности, завис€щий от случайных величин также будет случайной величиной.††

¬ данном случае мы в качестве показател€ эффективности берем не саму случайную величину, а ее среднее значение и выбираем такое решение при

котором это среднее значение обращаетс€ в максимум или минимум.


«аключение.

»нформатика играет важную роль в современной† экономической науке, что привело к выделению отдельного направлени€ развити€ науки Ц экономическа€ информатика.† Ёто новое направление объедин€ет в себе экономику, математику и информатику, и помогает† экономистам решать задачи оптимизации де€тельности предпри€тий, принимать стратегически важные решени€ о развитии промышленности и управл€ть производственным процессом.

–азработанна€ программна€ база основываетс€ на математических модел€х экономических процессов и предоставл€ет гибкий и надежный механизм предсказани€ экономического эффекта управленческих решений. — помочью Ё¬ћ быстро решаютс€ аналитические задачи, решение которых не под силу человеку.

¬ последнее врем€ компьютер стал неотъемлемой частью рабочего места управленца и экономиста.


—писок литературы.

1.     † ѕ  дл€ начинающих. ћ.:¬Ў Ц 1995.

2.    

3.    

4.     Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Production And Operations Management: A Life Cycle Approach. Fifth Edition. Boston, MA: Irwin Ц 1989.

5.    

6.     † ћатематическое программирование ћ: –адио и св€зь 1978

ћинистерство образовани€ ”краины  иевский национальный экономический университет †ЂЁкономическа€ информатикаї ¬ведение. ¬сегда и во всех сферах своей де€тельности человек принимал решени€. ¬ажна€ область прин€ти€ решений св€зана с производ

 

 

 

¬нимание! ѕредставленный –еферат находитс€ в открытом доступе в сети »нтернет, и уже неоднократно сдавалс€, возможно, даже в твоем учебном заведении.
—оветуем не рисковать. ”знай, сколько стоит абсолютно уникальный –еферат по твоей теме:

Ќовости образовани€ и науки

«аказать уникальную работу

ѕохожие работы:

„то такое информаци€
¬ыдающиес€ отечественные и зарубежные учЄные, внЄсшие существенный вклад в развитие и становление информатики
Intel Pentium 4 3,06 √√ц с поддержкой технологии Hyper-Threading
Protection of Information («ащита »нформации)
ќперационные системы
 омпьютерные вирусы и антивирусные программы
“екстовые редакторы и электронные таблицы
–абота с редактором Vi. ƒругие текстовые редакторы UNIX
јндрей ѕетрович ≈ршов (1931-1988)
јвтоматизированные информационные системы

—вои сданные студенческие работы

присылайте нам на e-mail

Client@Stud-Baza.ru