Построение математической модели системы начинается после окончания ее функционального проектирования и разработки принципиальной технологической схемы. Модель может разрабатываться и для исследования систем, находящихся в эксплуатации. [c.31]
Оператор системы — вся совокупность математических действий, которые нужно произвести, чтобы по данной входной функции найти выходную. Задать оператор системы — это значит задать совокупность (программу) действий. Системный оператор определяется системой уравнений, описывающих работу всех элементов, из которых состоит данная система, На рис. 11 показаны блок-схема большой сетевой системы и математические модели системы в целом и подсистем в операторной форме. [c.32]
Гидравлическое состояние системы пласт— скважина характеризуется проводимостью пласта, коэффициентами фильтрационных и гидравлических сопротивлений скважин, которые входят определенным образом в математическую модель системы пласт — скважина и определяются в результате обработки данных исследований скважин. В промежутке между очередными испытаниями скважин эти коэффициенты могут изменяться по разным причинам. [c.61]
Весь последующий четвертый этап анализа посвящается построению в общем виде экономико-математической модели системы. При этом на основе качественного анализа определяются математические формы всех уравнений и неравенств системы. На этом этапе при помощи различных методов должны быть определены коэффициенты всех уравнений и неравенств, функции цели и параметры ограничений. [c.35]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ [c.86]
Шаг 5. Определение параметров и переменных модели. Прежде чем перейти к описанию математической модели, необходимы определить параметры системы hh к = 1, пН входные и выходные переменные xbi=l,nx Ур /= 1, пу воздействия внешней среды V/, /= 1, nv. Конечной целью этого шага является подготовка к построению математической модели системы S, функционирующей во внешней среде , для чего необходимы рассмотрение всех параметров и переменных модели и оценка степени их влияния на процесс функционирования системы в целом. Описание каждого параметра и переменной должно даваться в следующей форме [c.101]
При построении математической модели системы можно выделить несколько этапов (рис. 1.3). [c.18]
Математическая модель системы [c.388]
В самом общем виде математической моделью системы [c.388]
После уяснения порядка выполнения технологических процессов можно приступить к составлению их математических моделей. В математической модели системы взаимосвязи между элементами задаются в виде функциональных зависимостей между количественными переменными. [c.64]
На основе полученной информации в общем виде строится экономико-математическая модель системы, при этом на основе качественного анализа определяются математические выражения и коэффициенты всех уравнений и неравенств в системе, функции, цели и параметры ограничений. [c.203]
Экономико-математическая модель (система уравнений) [c.7]
Построение математической модели системы. [c.9]
Известно [1], что дискретная линейная математическая модель системы управления самолетом в вертикальной плоскости при действии внешних возмущений может быть записана в виде системы уравнений в приращениях, которая в матричной форме имеет вид [c.38]
Прикладное направление кибернетики, непосредственно используемое для решения практических организационных и экономических задач. Сущность задач исследования операций - поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для достижения поставленных целей. Основные этапы И.о. постановка задачи и выделение критерия эффективности (например, рост прибыли предприятия в результате расширения выпуска продукции), построение математической модели изучаемой системы, нахождение решения с помощью модели. Таким способом решаются задачи, связанные с процессом создания и хранения запасов, распределения ресурсов и др. [c.104]
Под автоматизированной системой управления предприятием понимается управление, основанное на широком использовании в планировании, учете, технико-экономическом анализе и оперативном руководстве комплекса экономико-математических моделей, современных средств вычислительной техники п методов организации сбора, обработки и передачи информации, обеспечивающих повышение эффективности производственно-хозяйственной деятельности предприятия. [c.67]
Подсистема оперативного управления производством — одно из звеньев автоматизированной системы управления предприятием. Для расчета оптимальных управляющих воздействий на ход производства эта подсистема основывается на системе экономико-математических моделей оперативного управления. Под- [c.303]
Математическое обеспечение (основные экономико-математические модели, методы и унифицированные алгоритмы решения основных задач, перечень стандартных программ решения задач управления, обоснование выбранной системы маге матического обеспечения). [c.351]
Красавин В. А. Математические модели и программные системы сетевого планирования и управления М. 1998 г. [c.449]
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ — совокупность математических методов, моделей и алгоритмов для решения задач и обработки информации, в т.ч. и с применением средств вычислительной техники, в службе управления персоналом организации. Повышение эффективности работы кадровых служб организаций и предприятий может быть осуществлено на основе широкого использования экон.-математического моделирования и вычислительной техники. Задачи, стоящие перед службой управления персоналом, как правило, отличаются своей многовариантностью. Нахождение оптимального решения путем прямого перебора всех возможных вариантов требует огромного труда, иногда практически неосуществимого. Использование математических методов и приемов обеспечивает нахождение оптимального или рационального решения наиболее коротким и наименее трудным путем при резком сокращении количества перебираемых вариантов. Получение высоких конечных показателей как результата функционирования системы управления персоналом предполагает прежде всего целенаправленное воздействие на систему в целом и на ее отдельные составляющие. Опреде- [c.158]
В основе функционирования автоматизированной системы управления предприятием лежит формализованное описание процесса управления. Построение автоматизированной системы базируется на использовании математической модели предприятия как объекта управления и использования механизма, реализующего этот алгоритм. [c.377]
Не существует ни одного допустимого плана. Математически это означает, что модель — система уравнений и неравенств — противоречива, что нельзя подобрать такие числовые значения неизвестных, при которых выполнялись бы одновременно все уравнения и неравенства. Технологически это, как правило, означает, что в данном плановом периоде из данных объемов сырья при данных производственных мощностях нельзя произвести товарную продукцию в данном ассортименте и количестве. Естественно, что об оптимизации здесь говорить не приходится. Однако если такой случай встретился, то обсуждаемая нами задача расчета производственной программы вскроет конкретно невыполнимые требования и укажет пути их устранения или посредством снижения этих требований, или увеличением ресурсов, выделяемых предприятию. [c.414]
Процесс разработки в условиях АСУП задач перспективного развития предприятия включает следующее 1) определение круга решаемых проблем и искомых результатов 2) локализацию системы, т. е. определение комплекса входящих в нее объектов и связей рассматриваемой системы с отраслью и народным хозяйством 3) выбор периода планирования 4) выбор типа экстремальной задачи в зависимости от характера решаемых проблем, специфики оптимизируемой системы, длительности периода планирования и т. д. 5) установление критерия оптимальности 6) определение возможных вариантов развития отдельных объектов системы — перспектив реконструкции или модернизации действующих объектов предприятий, возможность расширения предприятия за счет строительства новых объектов основного и вспомогательного производства, варианты совершенствования технологии и т. д. 7) формулирование условий, в которых осуществляется деятельность всей рассматриваемой системы и отдельных ее объектов, включая внешние и внутренние ее связи 8) формализацию задачи, т. е. описание условий деятельности системы и целевой функции в виде экономико-математической модели 9) подготовку исходной информации, определение числовых значений параметров экономико-математической модели 10) решение возникающих экстремальных задач отыскания лучшего варианта развития системы с использованием методов математического программирования и ЭВМ И) ана-. лиз полученных результатов 12) выдачу необходимой исходной информации, включая результаты выполненных расчетов в АСУП, для решения комплексной задачи в масштабе отрасли. [c.420]
Общее прогрессивное направление совершенствования планирования и управления состоит в создании и применении автоматизированных систем управления (АСУ) и плановых расчетов (АСПР), базирующихся на широком применении математических моделей и ЭВМ. Основой функционирования этих систем является информационное обеспечение, сущность которого составляют комплексные (по всем видам ресурсов) системы нормативов на всех уровнях планирования и управления. В связи с этим в настоящее время создание таких систем является первостепенной задачей. К информационному обеспечению кроме традиционных. требований предъявляются специальные требования, которые принципиально осложняют методологию его создания. Суть этих требований состоит в том, что должна быть создана именно система показателей, а не отдельных их групп. [c.3]
Таким образом, изложенная компоновка системы норм и нормативов и математическая модель позволяют выделить однородные массивы нормативной информации и устанавливать нормы, имеющие не только реквизиты — признаки, но и реквизиты — основания. Это обеспечивает получение полного перечня требуемых отрасли норм. Задача дальнейшего совершенствования модели системы состоит в установлении отношений между основаниями норм, входящими в однородные массивы. Это позволит выявить зависимость величины норм расхода от [c.15]
Применительно к простым одноуровневым сетевым системам построение математической модели не представляет больших затруднений, так как каждая цель формируется при совершении одного или нескольких процессов одного уровня и задача состоит в согласовании входов и выходов сопряженных блоков. Построение же математической модели многоуровневой иерархической системы представляет значительные трудности, так как главная цель в таких системах достигается только тогда, когда оказывается совершенной вся совокупность операций по достижению всей иерархии частных целей ее составляющих, т. е. когда проведена системная операция по формированию главной цели. [c.31]
Блок-схема большой системы и ее математические модели [c.32]
Как любая человеко-машинная система, комплексная АСН Газпром, наряду с совокупностью методов и экономико-математических моделей нормирования, организационных форм их использования, технических средств, вклю- [c.73]
Особенность формирования нормативной информации в комплексной АСН Газпром заключается в том, что каждому иерархическому уровню системы соответствует своя система норм, отличающаяся различной степенью агрегирования (укрупнения), но сопоставимая по структуре с системой норм других иерархических уровней, как высших, так и низших. Система норм высшего иерархического уровня АСН Газпром (уровень министерства) должна быть сопоставима с межотраслевой системой норм комплексной АСН на уровне Госплана СССР. Формирование норм в комплексной АСН предусматривается осуществлять не только в натуральном, но и в стоимостном выражении. Нормы в стоимостном выражении, помимо самостоятельного значения, необходимы для определения ряда обобщенных нормативных показателей, которые используют при проведении оптимизационных плановых расчетов, в балансовых экономико-математических моделях и при решении широкого круга задач финансирования производства, учета затрат, расчета важнейших технико-экономических показателей. [c.77]
Автоматизированная система управления предприятием (АСУП) -это комплекс экономико-математических моделей и методов, а также технических средств, обеспечивающих эффективное выполнение функции управления с помощью средств сбора, обработки, передачи, хранения и анализа информации. [c.310]
Применяемые в АСУП экономико-математические модели - это воспроизведение в математической форме важнейших закономерностей, отражающих взаимосвязь экономической системы (во внутрипроизводственном оперативном планировании и управлении системы цехов, участков, бригад и т.д.). Модель в упрощенной форме отражает сущность и цель системы, определяет критерии для оценки эффективности ее изменения в прошлом и позволяет выявить условия, при которых может быть получен оптимальный результат ее функционирования. [c.310]
Проведенные расчеты раскрывают глубокие аналитические свойства интегрального показателя качества Ки. В развернутой форме он представляет особого рода экономико-математическую модель, на базе которой возможно осуществление целой системы оптимизационных расчетов по формированию программ повышения качества нефтепродуктов. [c.100]
Экономико-математическая модель может быть представлена следующей системой уравнений. [c.166]
Для установления оптимального сочетания факторов, определяющих длительность подготовки производства, необходимо разработать модель системы и найти вариант, минимизирующий цикл подготовки. Минимизация длительности процесса подготовки производства выражается математически в задаче нахождения минимума функции некоторого числа переменных. Поскольку работы по подготовке производства требуют для своего осуществления определенных ресурсов, в задачу вводятся ограничения на ресурсы. [c.45]
В связи с этим должны претерпеть серьезные изменения методы определения потребности народного хозяйства в средствах производства. Система сбора заявок как один из основных до недавнего времени источников информации о планируемой потребности будет заменена и уже практически заменяется централизованными (на соответствующих уровнях) расчетами потребности, осуществляемыми для годовых планов методом прямого счета на ЭВМ, а для пятилетних и долгосрочных планов — главным образом с помощью соответствующих экономико-математических моделей. [c.55]
Гидравлическое состояние системы пласт — скважина характеризуется коэффициентами проводимости пласта knhM/ ir (здесь kn — проницаемость, hM — активная мощность пласта, цг — вязкость пластового газа в залежи), фильтрационными и гидравлическими коэффициентами сопротивления скважин. Эти коэффициенты входят определенным образом в математическую модель системы пласт — скважина и определяются в результате обработки исследований скважин. В промежутке между очередными испытаниями скважин коэффициенты могут изменяться вследствие разных причин (падение пластового давления, скопление жидкости и твердых частиц на забое и в призабой-лой зоне, присутствие жидкости и твердых частиц в газовом потоке по стволу скважин, влияние конусов обводнения, гидрато-образование в скважинах, выпадение конденсата в призабой-ных зонах и в стволах скважин и т. д.). В связи с этим необходимо проводить соответствующие изменения параметров, которые определяются результатами фактических измерений на месторождении (измерений пластовых, забойных, устьевых давлений, дебитов.газа и конденсата на скважинах и т. д.). Изменяемые параметры математической модели отражают изменения пропускной способности пласта и скважин, или, иначе, гидравлического состояния системы пласт — скважина. Поэтому при рассмотрении фиксированной математической модели, не меняющей своей структуры, можно говорить о задаче контроля за гидравлическим состоянием системы пласт — скважина [44, 49]. [c.64]
Случайный характер потока заявок (требований), а также, в общем случае, и длительности обслуживания приводит к тому, что в системе массового обслуживания происходит случайный процесс. По характеру случайного процесса, происходящего в системе массового обслуживания (СМО), различают системы марковские и немарковские. В марковских системах входящий поток требований и выходящий поток обслуженных требований (заявок) являются пу-ассоновскими. Пуассоновские потоки позволяют легко описать и построить математическую модель системы массового обслуживания. Данные модели имеют достаточно простые решения, поэтому большинство известных приложений теории массового обслуживания используют марковскую схему. В случае немарковских процессов задачи исследования систем массового обслуживания значительно усложняются и требуют применения статистического моделирования, численных методов с использованием ЭВМ. [c.85]
Система организации производства и материально-технического обеспечения "толкающего" типа (см. [С 94]). Система МРП (известная также под названиями МРП-1 и малая МРП) была разработана в 60-е годы. Создание системы МРП совпало с массовым распространением вычислительной техники. Благодаря разработке усовершенствованных вычислительных комплексов (системы ИБМ-360, ИБМ-370 и др.) впервые появилась возможность согласовывать и оперативно корректировать планы и действия снабженческих, производственных и сбытовых звеньев в масштабе фирмы с учетом постоянных изменений в реальном масштабе времени. Планы снабжения, производства и сбыта в системе МРП могут согласовываться в среднесрочной и долгосрочной перспективе, обеспечивается также текущее регулирование и контроль использования производственных запасов. Информационное обеспечение системы МРП включает данные плана производства (в специфицированной номенклатуре на определенную дату), файл материалов (данные на основе плана производства и включающие специфицированные наименования необходимых материалов с указанием их количества в расчете на единицу готовой продукции с классификацией по ряду признаков, в том числе сырье, детали, сборочные узлы), файл запасов (данные по необходимым для выполнения плана производства материальным ресурсам, как по имеющимся на складе, так и заказанным, но еще не поставленным, по срокам выполнения заказов, страховым запасам и др.). Формализация принятия решений в системе МРП производится с помощью различных методов исследования операций (см. [И 67]). На основе математических моделей, информационного и программного обеспечения имеется возможность решать ряд задач, в том числе расчет потребности в сырье и материалах, формирование графика производства и др. Система МРП широко распространена в промышленно развитых странах. В конце 80-х годов в США ее использовали или предполагали использовать большинство фирм с объемом продаж свыше 15 млн. долл. в год, в Великобритании - каждое третье производственное предприятие. Однако система МРП требует значительных затрат на подготовку первичных данных и предъявляет повышенные требования к их точности. Система МРП, ориентированная в первую очередь на решение задач материального учета и расчета потребности в сырье и материалах, не обеспечивает достаточно полного набора данных о других компонентах производственного процесса. Эти и другие недостатки системы обусловили необходимость ее совершенствования, разработку новой системы, известной под названием МРП-2 (см. [М 127]). Система МРП в настоящее время широко используется в комбинации с элементами системы Капбап (см. [К 13]). [c.185]
Следует отметить, что общие факторы развития и размещения неф-тебазового хозяйства, образуя многочисленную группу, зачастую действуют в противоположных направлениях. Конечный результат взаимодействия этих факторов поддается определению с большим трудом, если это определение осуществляется традиционными методами. Поэтому в современных условиях средство эффективного решения рассматриваемой проблемы — реализация на ЭВМ оптимизационных задач, формулируемых на основе экономико-математических моделей развития и размещения объектов системы нефтепродуктообеспечения. [c.38]