Выбор вида математической модели. [c.101]
Кроме того часто оказывается, что один и тот же набор точек можно с примерно одинаковой точностью описать различными аналитическими функциями. Следовательно, выбор вида математической модели - это не формализуемая задача. Рациональный выбор той или иной модели может быть обоснован лишь с учетом определенных требований, а именно [c.102]
Если выбор вида математической модели - это не формализуемая задача, то расчет параметров уже выбранной математической модели является чисто формальным процессом. В общем [c.103]
Наряду с этим осуществляется также формирование массива функций, который в последующем будет использован для выбора вида математической модели. [c.165]
Итогом работ по выбору вида математической модели прогноза является формирование ее обобщенных характеристик. В обобщенную характеристику должны быть включены вид уравнения регрессии, значения его параметров, оценки точности и адекватности модели и сами прогнозные оценки, точечные и интервальные. [c.185]
Общий вид математической модели. Мы рассмотрели некоторые математические модели, наиболее часто встречающиеся в прикладных работах по математическому исследованию экономических процессов. Процесс их построения имеет следующие общие черты. Прежде всего устанавливается, какие переменные рассматриваются в модели либо вещественные векторы, либо-целочисленные переменные, либо функции времени (в последнем случае уточняется, какими свойствами обладают эти функции). В результате оказывается описано, как принято говорить, пространство переменных модели. После описания пространства переменных формулируются связи, накладываемые па переменные модели. Эти связи позволяют выделить среди всевозможных сочетаний переменных те, которые соответствуют нашим представлениям об изучаемой системе. В процессе построения математической модели постепенно формулируются соотношения между переменными, делающие множество допустимых сочетаний переменных все уже и уже. Если соотношения модели не определяют единственного сочетания переменных, остается некоторая свобода выбора. Модель в общем виде можно представить как [c.39]
Несмотря на упрощенный вид математической модели, ее результат может быть использован для укрупненного анализа национальной экономики. Параметры а и Ъ могут стать параметрами управления при выборе плановой стратегии развития с целью максимального приближения к предпочтительной траектории изменения национального дохода или для выбора минимального интервала времени достижения заданного уровня национального дохода. [c.107]
МОП может быть представлена как математическими соотношениями, так и графически в виде графов или эквивалентных схем. В [34] все методы построения моделей объекта проектирования разделены на две группы. Первая из них предназначена для построения моделей элементов и всего объекта и предполагает использование неформальных (эвристических) приемов для выбора вида математических соотношений. В этом случае возможны два подхода — теоретический и экспериментальный. Первый основан на использовании физических закономерностей, характеризующих процессы, связанные с объектом. При построении модели вводят ряд допущений с учетом особенностей объекта и требуемой точности отображения зависимостей. Математические соотношения чаще всего представляются системами уравнений. Экспериментальный подход связан с проведением испытаний на самих объектах или на их физических моделях. Сюда же можно отнести и вычислительный эксперимент на полных математических моделях. По экспериментальным данным методами аппроксимации, усреднения или статистической обработки строят макромодели объекта. [c.63]
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]
Большую помощь конструкторам могут оказать методы моделирования, построение экономико-математических моделей затрат на материалы деталей различных классов в зависимости от конструкционно-технологических признаков этих деталей и вида применяемого материала, а также разработка алгоритмов и программ выбора рационального материала на ЭВМ. [c.125]
При использовании экономико-математических методов разработка нормативов ведется в такой последовательности определяются виды работ, выполняемых в процессе подготовки производства осуществляется выбор изделий, подлежащих анализу, и их классификация производится отбор факторов, оказывающих влияние на затраты нормируемых видов ресурсов, сбор и систематизация статистических данных проводится аналитическая обработка статистических материалов с применением методов корреляционного, регрессионного анализа и др. строятся экономико-математические модели и рассчитываются значения параметров моделей при разных значениях факторов разрабатываются макеты нормативных таблиц и вносятся в них полученные значения параметров осуществляется проверка и корректировка нормативов. [c.246]
Следующим инструментом или функцией управления процессом воспроизводства является планирование (стратегическое, текущее, оперативное). Прежде чем сформировать эти планы, необходимо установить перечень плановых показателей каждого уровня. Для первого уровня таким показателем является прогнозная или фактическая цена товара в плановом периоде на конкретном рынке, куда планируется поставка товаров. Причем этот показатель может рассчитываться различными методами для различных видов планов аналогично могут быть определены себестоимость (для стратегического планирования -прогнозная, для тактического - фактическая), объем продаж и размеры налогов. Для построения прогнозов указанные показатели определяются по данным отчетов за год или из первичных источников. Определение и выбор плановых показателей второго уровня, особенно при стратегическом планировании, производится на базе формирования экономико-математических моделей. Так, цена товара (Ц) зависит от показателей качества (К], К2,...К ) товара издержек производства (И ,И2,...И ) и ресурсоемкости (Р ,Р2,...Р ) товара технических и прочих условий (Ti,T2,.--Tn) производства и сбыта. Доминирующие показатели из перечисленного перечня устанавливаются методами регрессивного анализа или экспертных оценок. Аналогично определяются все показатели и факторы второго и третьего уровня. [c.242]
К задачам поиска оптимальных условий проведения эксперимента можно отнести выбор оптимального состава многокомпонентных смесей или сплавов, определение направлений повышения качества продукции, производительности оборудования и т. д. Для решения поставленной задачи объект исследования представляется в виде кибернетической системы. Изучение ее выполняется с помощью математической модели, представляющей уравнение связи (функцию отклика) параметра оптимизации с факторами, воздействующими на объект. Каждый фактор имеет несколько уровней значений. Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний объекта. Если перебрать все возможные состояния, то получится полное множество состояний объекта, т. е. число возможных опытов. Но такое число оказывается очень большим и равняется числу р уровней факторов, возведенных в степень, равную числу факторов /с, т. е. pk. Задача планирования эксперимента и сводится к тому, чтобы сократить количество опытов до разумного минимума. [c.49]
В задачах планирования целью исследования математической модели изучаемого объекта является выбор наиболее подходящего варианта решения (например, распределения ресурсов, заданий и поставок между экономическими единицами). При формулировке проблемы важно понять, что Заказчик имеет в виду под наиболее подходящим вариантом. Если мы поймем интересы и устремления Заказчика неверно, то может произойти серьезное недоразумение. Во многих задачах интересы Заказчика можно выразить в виде так называемого показателя качества работы системы (критерия, целевой функции). Показатель качества — это некоторая функция, которая дает возможность численно оценить каждый вариант развития изучаемой системы. Поскольку варианты развития системы являются следствием соответствующих вариантов управления системой, после формулировки показателя качества исследование модели сводится к поиску такого варианта управления, которое приводит к максимальному значению показателя качества управления. К сожалению, показатель качества удается построить далеко не всегда. Иногда имеется несколько показателей, они важны каждый сам по себе, и их не удается объединить в единый критерий. В этом случае приходится представлять Заказчику результаты анализа экономической системы не в виде наилучшего (оптимального) решения проблемы планирования, а другими способами, которые будут обсуждены позднее. [c.40]
В последнее десятилетие для анализа экономико-математических моделей стал широко использоваться имитационный подход, на основе которого удается преодолеть некоторые из трудностей, связанных с использованием оптимизационного подхода. В имитационном подходе, вообще говоря, не требуется заранее задавать критерий развития изучаемого объекта. Вместо него задается управление — либо в виде функции времени и (t), либо в виде функции состояния системы и (х). Подставляя эти заранее сформулированные функции в систему дифференциальных уравнений (4.5) с начальными данными (4.7), можно построить траекторию системы. Если при этом не нарушается ограничение (4.6), то управление и (t) (или и (х)) является допустимым. Сформулировав заранее некоторое число вариантов управления, можно построить траекторию системы для каждого из вариантов и представить результаты развития системы Заказчику, чтобы он сам выбрал наиболее подходящий ему вариант управления системой. В этом подходе вместо проблемы формулировки единственного критерия возникает проблема выбора вариантов управления, которые будут изучаться в исследовании. Очевидно, что такой способ исследования, называемый обычно методом вариантных расчетов, не очень экономичен. Подчеркнем, что имитация свелась к вариантным расчетам в случае уже сформулированной модели (4.5) — (4.7). В действительности же имитация, понимаемая как эксперимент с математической моделью, проводимый на основе ЭВМ, является новым мощ- [c.44]
Обратим внимание читателя на тот факт, что концептуальная диаграмма дает возможность определить требования к исходной информации модели, причем под информацией будем понимать не только числовые значения некоторых параметров, но и вид зависимостей между переменными модели. Сразу становится ясно, относительно каких переменных необходимо задать их область изменения, динамику каких переменных надо задать заранее, какие связи необходимо описать. Отметим, что значительная часть исходной информации может быть получена от заказчика, часть — из документов и отчетов. В исследуемой области могут найтись специалисты (эксперты), знания которых также могут пригодиться. Кроме того, может оказаться полезным анализ литературы (справочников, аналогичных исследований и т. д.). Вполне возможно, что в здании экономико-математических моделей уже имеются разработанные модели, предназначенные для описания некоторых связей. Так, в задаче выбора варианта АЗС можно воспользоваться моделями систем массового обслуживания, а в задаче долгосрочного прогнозирования экономики для описания связи между [c.248]
В процессе построения математической модели изучаемого объекта, реализованной в виде программы на ЭВМ, исследователь может совершать различные ошибки, как принципиальные, так и чисто технические. К принципиальным ошибкам относятся неправильный выбор списка переменных или систем гипотез, их связывающих, а к техническим — ошибки, допущенные при составлении программы. [c.274]
Для выбора наиболее рационального решения с помощью математических методов прежде всего необходимо указать систему величин, характеризующих качество каждого из возможных решений (систему так называемых показателей). Пусть совокупность возможных решений описывается как множество допустимых значений переменных математической модели (3.25), т. е. в виде z
Анализ математической модели. Анализ математической модели, реализованной в виде программы для ЭВМ, проверенной п подготовленной к расчетам,— основной этап прикладного модельного исследования экономических систем. На этом этапе достигается цель исследования — находятся ответы на вопросы, поставленные заказчиком. Анализ математической модели можно разбить на три шага планирование процесса анализа модели, проведение машинных расчетов и обработка результатов исследования. Основные черты этих шагов определяются в первую очередь выбором метода анализа математической модели. [c.148]
Это особый вид экономико-математических моделей, описывающих варианты решения определенной проблемы. Нормативные модели оптимизации включают переменные для выбора варианта решения и его оценки. Модели оптимизации содержат уравнения взаимосвязи переменных и критерий для выбора — функционал или целевую функцию. Целевая функция принимает значения в области, ограниченной условиями задачи. В состав целевой функции входят управляемые переменные, параметры задается форма функции. Для решения оптимизационных задач применяются методы математического программирования. [c.435]
Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели (1.1), в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной (о некоторых вопросах линеаризации модели см. 5.5). Весьма важной проблемой на этом (и предыдущих) этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели (см. гл. 10), в частности выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений установление состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования. [c.22]
Практические вопросы построения математических моделей нефтеперерабатывающих предприятий освещены и в работах [7, 8]. В работе [7], базирующейся на результатах [6], дается последовательное изложение процедур, необходимых для формирования модели. Рассматриваются постановка задачи, выбор вида модели, информационное обеспечение, определение числовых характеристик, вопросы экспериментальных расчетов на ЭВМ и их практического использования. [c.14]
Следующим этапом построения системы является формирование математической модели, включающее в себя несколько видов работ математическую формализацию, численное представление, анализ модели и выбор метода ее решения. [c.23]
Основную роль при разработке алгоритма поиска оптимальных решений играют характер факторов математической модели, число критериев оптимальности, вид целевой функции и уравнений связи. Вид целевой функции и ограничений определяет выбор одного из трех основных методов решения эколого-математических моделей [c.26]
Личная неопределенность связана с колебаниями в выборе средств достижения цели, сомнениями в выборе и оценке критериев, выбором математических моделей и т.д. Этот вид неопределенности преодолевается руководителем или экспертом на основе своего субъективного опыта, образования и привычек а выражается в субъективных оценках и предпочтениях. [c.79]
Поставленные в предыдущем разделе задачи оптимизации стратегического планирования, а также и многие математические модели задач оптимизации текущего планирования принадлежат к классу распределительных задач нечеткой дискретной оптимизации с булевыми переменными. К ним относятся планирование геофизических исследований скважин (ГИС), техническое обслуживание и ремонт различных технологических объектов, оптимизация выбора стратегий их проведения, выбора оптимальных комплексов ГИС, расчет равновесных цен на проведение ГИС, распределения ГИС и ТОР по плановым периодам, а также другие задачи оптимизации выбора вариантов проектов, в том числе распределение капиталовложений в производственно-техническое обслуживание, распределение трудовых ресурсов промысловых и геофизических предприятий [12.7] и многие др. В общем виде они могут быть записаны в виде следующей (аналогичной задачам (12Л)-(12.5), (12,6)-( 12,10)) оптимизационной задачи . [c.494]
Под планированием человеческих ресурсов сегодня понимается определение когда, где, сколько и какой квалификации сотрудники потребуются организации. Потребности организации в персонале обуславливаются, прежде всего, стратегией ее развития, на которую, в свою очередь, влияет множество факторов - состояние экономики, рыночная динамика, государственная политика, финансовое состояние организации, традиции и т.д. Существует много методов определения потребностей организации в персонале - экстраполяция, метод экспертных оценок, математические модели и т.д. Выбор методов планирования обуславливается спецификой организации видом деятельности, размером, финансовым состоянием, организационной культурой. [c.96]
Пример 1. На некотором шаге проектирования требуется выбрать из множества пакетов прикладных программ аналогичного назначения пакет, предназначенный для решения задач бухгалтерского учета на промышленном предприятии. Причем стоимостные затраты на проектирование СМОД с использованием выбранного пакета должны быть минимальными, может быть выбран только один ППП, а потребности в машинном времени, необходимые для выполнения функций пакета в интервале времени, равном одному году, не должны превышать имеющихся в наличии ресурсов (Т). Экономико-математическая модель выбора в этом случае будет иметь вид [c.29]
Какой вид имеет экономико-математическая модель выбора конкретной технологической сети проектирования из множества альтернативных сетей [c.227]
Допустим, что экономиста колхоза интересует зависимость урожайности какой-либо сельскохозяйственной культуры от типа почвы, сорта семян и работающего на поле звена. Допустим, далее, что в колхозе имеется / типов почвы, используется J сортов семян и обработкой культуры заняты К звеньев. Экономиста интересует а) средняя урожайность каждого сорта семян для выбора наиболее подходящего для данного хозяйства сорта б) влияние почвенных условий на урожайность и в) различие в трудовой отдаче звеньев, что важно для дифференцированной оплаты труда. С математической точки зрения экономист должен изучить зависимость количественной случайной величины (урожайности) от величин номинальных (сорт, звено, тип почвы). Пусть на 1-м поле с i (/)-м типом почвы работало k (/)-e звено, которое возделывало / (/)-й сорт, и пусть yt — урожайность 1-го поля. Приступая к расчетам, экономист может построить математическую модель вида [c.372]
Аналогичным образом формализуют все технические ограничения в виде математических зависимостей, которые путем подстановки и логарифмирования в дальнейшем приводят в систему линейных неравенств. Всего расчетный алгоритм включает 13 неравенств и уравнение оценочной функции, используемое в качестве критерия оптимальности. Критерием оптимальности является минимальная себестоимость технологической обработки, что соответствует минимальным затратам машинного времени на единицу длины обработки. Система неравенств технических ограничений и целевая функция, представленные в линейной форме, образуют математическую модель процесса резания. Это принципиальное решение задачи выбора режимов резания выражается рядом конкретных зависимостей применительно к виду и условиям обработки. [c.327]
На первом этапе разработки экономико-математических моделей производится выбор формы связи, характеризующей зависимость показателя различных видов удельной фондоемкости изготовления изделия-представителя [c.524]
В данной главе будут-рассмотрены некоторые модели потребительского выбора. Будем считать, что потребитель располагает доходом /, который он полностью тратит на приобретение благ (продуктов). Точнее говоря, величина /- это не доход, а расход данного потребителя. Потребитель решает статическую задачу, то есть в модели не учитываются его межвременные предпочтения и возможности делать или расходовать сбережения. Цены благ считаются заданными. Учитывая структуру цен, доход и собственные предпочтения, потребитель приобретает определенные количества благ, и математическая модель такого его поведения называется моделью потребительского выбора. Вначале мы рассмотрим модель с двумя видами благ. Такая модель удобна прежде всего возможностью графической интерпретации, сохраняя при этом все принципиальные свойства общей модели. [c.135]
Для многих производств типичным является комплексный (совместный) выпуск нескольких видов продукции при использовании одного и того же исходного сырья и ресурсов нефтепереработка, переработка полиметаллических руд, получение молочных и мясных продуктов в животноводстве и т. д. При этом при различной организации производства мы можем получать конечные продукты в различной пропорции, подобно тому, как это имело место при использовании различных раскроев. Ясно, что во всех этих случаях применима та же математическая модель и задача выбора производственных способов, позволяющих получить продукцию нужного состава с наименьшими затратами, может решаться описанными выше методами. (Один пример такого рода задачи приведен ниже.) Поэтому анализ задачи, связанной с раскроем, имеет гораздо большее значение и широкую область применений, чем это могло бы показаться. [c.22]
Для многих производств типичным является комплексный (совместный) выпуск нескольких видов продукции ри использовании одного и того же исходного сырья и ресурсов нефтепереработка, плавка полиметаллических руд, разведение мясо-молочного скота и т. д. Во всех этих случаях можно получать конечные продукты в различных пропорциях, подобно тому, как при разных способах раскроя меняются соотношения в числе заготовок. Ясно, что во всех этих случаях применима та же математическая модель, которая использовалась в задаче о раскрое. Па ее основе могут быть решены задачи выбора производственных способов, позволяющих получить продукцию нужного состава с наименьшими затратами. [c.25]
На основе математической модели и метода принятия решений разработаны информационные технологии и регламенты анализа и выбора ассортимента, распределения финансовых ресурсов по видам продукции. [c.33]
При расчете стоимости земли данным методом возможно применение различных математических моделей моделирования потока доходов и расходов, выбор которых зависит от целей оценки, вида доходов и расходов, имеющейся информации. [c.461]
До сих пор нами расматривались двухэтапные экономико-математические модели задачи выбора проектных вариантов новых изделий. При этом считались известными предприятия, на которых должны создаваться новые изделия. Однако нередко при проектировании новой техники вне завода полностью либо частично не всегда бывает известно, на каких предприятиях отрасли и в каких объемах будут производиться эти изделия. Следовательно, решая задачу выбора оптимальных проектных вариантов новых изделий, необходимо одновременно решать и задачу о выборе пунктов производства новых изделий и определении объемов их производства в этих пунктах, имея в виду известными общую потребность в проектируемых изделиях и сеть потребителей. Будем рассматривать только случай действующих заводов, на которых должно осуществляться производство проектируемых изделий. [c.157]
Выбор алгоритма принятия решения - это составление математической модели. При этом учи обеспечения его соответствующей информацией. Конкретное содержание информационных массиве хранения, обновления во многом зависят от вида алгоритма. На это обращается внимание при автома [c.67]
Ряд крупных компаний применяет математические модели и вычислительные машинй для перспективного планирования деятельности всей корпорации в целом — планирования, которое затрагивает более широкий круг вопросов, чем финансы, учет, программы, контроль запасов и другие текущие коммерческие операции. Радиокорпорация Америки , применявшая такую модель для подсчета результата выборов в ноябре 1960 г., использовала модели и вычислительные машины для того, чтобы дать возможность руководству видеть сразу, каковы должны быть вероятные результаты определенных решений . Один из случаев применения моделей Чейн описывает следующим образом [c.115]
В отечественной практике процедура выбора потенциальных участников торгов обычно решается интуитивно, на основе качественного анализа информации, получаемой от претендентов в виде ответов на вопросы, сформулированные в специальных анкетах. Между тем, с позиции теории принятия решений процедура предварительной квалификации по существу может рассматриваться как процесс выбора в условиях многокритериальности, для которого в исследовании операций разработано достаточно большое число математических моделей. [c.53]
Смотреть страницы где упоминается термин Выбор вида математической модели
: [c.119] [c.65] [c.333] [c.351] [c.396] [c.53] [c.135] [c.22]Смотреть главы в:
Статистика для трейдеров -> Выбор вида математической модели