Таким образом, процесс внедрения в экономическую практику вычислительной техники как средства обработки информации неизбежно приводит к принципиально новому этапу — построению математических моделей экономических объектов и их анализу. Этим исследованиям, которые. принято называть экономико-математическим моделированием, посвящена данная книга. [c.14]
Назовите этапы построения математических моделей. [c.61]
Каковы основные этапы построения математической модели ЛП [c.40]
Необходимо отметить, что формирование математической модели принятия решений (т. е. построение множества X и векторного критерия /) нередко представляет собой сложный процесс, в котором тесно взаимодействуют специалисты двух сторон. А именно, представители конкретной области знаний, к которой относится исследуемая проблема, и специалисты по принятию решений (математики). С одной стороны, следует учесть все важнейшие черты и детали реальной задачи, а с другой — построенная модель не должна оказаться чрезмерно сложной для того, чтобы для ее исследования и решения можно было успешно применить разработанный к настоящему времени математический аппарат. Именно поэтому этап построения математической модели в значительной степени зависит от опыта, интуиции и искусства исследователей обеих сторон. Его невозможно отождествить с простым формальным применением уже известных, хорошо описанных алгоритмов. [c.19]
Этапы построения математической модели [c.18]
Второй тип задач выбора параметров связан с проектированием принципиально новых машин. Решение их проводится в два этапа построение математической модели проектируемой системы и вычисление оптимальных значений параметров. [c.210]
Этапы построения математической модели зависимости стоимости объекта недвижимости от набора факторов для массовой оценки объектов следующие [c.140]
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]
Подпункты 5.1.- 5.4., этапа 5 - разработка математических моделей агрегатов, отражают сущность предлагаемой в данной работе методики построения математических моделей комплекса взаимосвязанных агрегатов. [c.18]
В предыдущих параграфах были кратко изложены основные принципы построения математических моделей, предназначенных для исследования производственно-технологического уровня экономических процессов. Перед тем, как перейти к следующим главам книги, в которых эти принципы используются для построения моделей отдельных экономических объектов и явлений, необходимо в общих чертах описать основные этапы процесса модельного исследования в целом, от начала до конца. [c.38]
После того как совместно с Заказчиком сформулирована проблема, которая стоит перед исследователем, последний может приступать к следующему, второму этапу исследования построению математической модели изучаемого экономического объекта и ее идентификации. Этот этап в рассматриваемом нами случае прикладного исследования со- [c.40]
Имитационное исследование, как и всякое другое, должно начинаться с формулировки проблемы, т. е. с ясного и четкого изложения целей эксперимента. В прикладном имитационном исследовании целью эксперимента обычно является оценка некоторых воздействий на развитие изучаемой системы, т. е. имитация должна способствовать правильному принятию решения по некоторому вопросу. Необходимо еще раз подчеркнуть, что это решение принимает не математик, а некоторый человек (или группа людей), имеющих соответствующие полномочия, т. е. Лицо, Принимающее Решение (ЛПР), или заказчик , проблемы которого анализируются в эксперименте и который выделяет средства для проведения имитационного исследования. Прикладное имитационное исследование состоит в анализе системы с точки зрения интересов заказчика. Поэтому формулировку проблемы математик осуществляет совместно с заказчиком. Это утверждение не следует понимать так, что первым этапом и ограничивается участие заказчика в имитационном исследовании. Тем не менее, формулировка проблемы эксперимента — важнейший этап участия заказчика, ибо именно заказчиком определяется цель исследования. Практический опыт заказчика в принятии решений по аналогичным проблемам (если такой имеется) может быть использован и при построении модели. Конечно, заказчик не будет участвовать в построении математической модели, но необходимо участив заказчика в уточнении того, каковы основные характеристики объекта, интересующего заказчика, возможные огра- [c.240]
Возникает вопрос о том, что делать в том случае, когда необходимую информацию получить невозможно Тут могут встретиться различные ситуации. Иногда может возникнуть подозрение, что данная информация не влияет на результат исследования. Тогда можно продолжить построение модели, переходя к следующим этапам — формулировке математической модели и составлению программы для ЭВМ, чтобы затем проверить нашу гипотезу о несущественности данной информации. К сожалению, такая гипотеза часто оказывается не верна. Приходится возвращаться к уже проделанной работе и пересматривать ее. В частности, можно попытаться добиться полноты информации за счет агрегирования или уменьшения степени детализации модели. Если и это не помогает, то необходимо пересмотреть список вопросов, которые должны быть изучены в результате имитационного эксперимента. [c.249]
При анализе возможностей получения исходной информации для построения математической модели параллельно решается вопрос о возможности проведения прикладного имитационного эксперимента, т. е. выполняется третий под-этап формулировки исследуемой проблемы. Может оказаться, что некоторые связи между переменными модели еще не достаточно изучены, так что построить адекватную модель изучаемого объекта и провести имитационный эксперимент оказывается невозможно. Этот факт должен быть сообщен заказчику. Как уже говорилось, в этом случае обычно пересматривается список вопросов, на которые должно ответить имитационное исследование. Подчеркнем, что при анализе производственно-экономических систем в большинстве случаев в здании экономико-математических моделей уже имеются соответствующие стандартные модели, которые либо сразу, либо после небольшой модификации можно использовать в исследовании. Таким образом, прикладной имитационный анализ производственно-экономических систем обычно осуществим, нужно лишь уметь выбрать подходящие модели. Исходную числовую информацию также часто удается получить. После этого можно переходить к следующему этапу прикладного имитационного исследования — к построению модели. [c.249]
В предыдущих параграфах были изложены основные принципы построения математических моделей, предназначенных для изучения производственно-технологического уровня экономических систем. Перед тем как перейти к следующим главам книги, посвященным использованию этих принципов для построения моделей экономических объектов различного типа, опишем в основных чертах этапы прикладного модельного исследования в целом. [c.133]
Обычно выделяют три основных этапа проведения прикладного модельного исследования. Первый этап посвящен формулировке проблемы, на втором происходит построение математической модели изучаемого экономического объекта, а на третьем, основном этапе исследования осуществляется анализ построенной системы моделей (рис. 2.22). Для иллюстрации этапов прикладного модельного исследования будем обращаться к проблеме анализа перспектив долгосрочного развития народного хозяйства. Модели, предназначенные для анализа этой чрезвычайно сложной проблемы, более подробно рассмотрены в гл. 4. [c.133]
После решения проблем, стоящих перед исследователем при формулировке цели исследования, можно переходить к следующему шагу — к построению так называемой концептуальной модели, т. е. к описанию структуры объекта исследования на качественном уровне. Это предварительный этап формулировки математической модели. Он необходим для того, чтобы привлечь заказчика к построению модели. Дело в том, что обычно не приходится надеяться на то, что заказчик будет лично участвовать в формулировке математической модели — для этого у него нет ни достаточного математического образования, ни времени. Все же какое-то участие заказчика в построении модели необходимо, поскольку при этом приходится делать многочисленные предположения и упрощения, ограничивать возможные варианты функционирования изучаемой системы и т. д. Если эти предположения сделать без участия заказчика, он будет и к модели, и к полученным по ней результатам относиться с глубоким недоверием. Кроме того, практический опыт заказчика может оказаться весьма полезным для исследователя. На этапе построения качественной (концептуальной) модели структура модели представляется в графическом виде, без использования математических выражений, зачастую малопонятных для заказчика. В этом процессе выбираются основные переменные н параметры модели, качественно описывается их связь, оценивается исходная информация, необходимая для проведения исследования, а также возможность ее получения. Заказчик должен принять в нем активное участие, оказать существенное влияние на. структуру модели. [c.136]
На этом этапе построения модели некоторые переменные могут быть пропущены они возникнут позже, при построении математической модели. Сказанное выше не относится, однако, к показателям и управляющим переменным. Они должны быть полностью перечислены при описании качественной структуры изучаемой системы. [c.136]
В построении математической модели вместе с ЛПР активно участвуют как исследователи (специалисты в области принятия решений), так и эксперты (специалисты в той области, которой принадлежит решаемая задача). Как правило, именно благодаря совместным напряженным усилиям указанных лиц удается построить приемлемую математическую модель, которая, с одной стороны, адекватно отражает конкретную ситуацию и с другой — допускает наилучшее решение за обозримое время. Этот первый этап, на котором происходит формирование математической модели этап формализации), невозможно запрограммировать заранее. Здесь многое зависит от опыта и интуиции всех участвующих сторон (не зря существует такое словосочетание как искусство формализации, отражающее исключительную сложность этого этапа). [c.152]
При построении математической модели системы можно выделить несколько этапов (рис. 1.3). [c.18]
Если посмотреть на схему построения математической модели (см. рис. 1.3), то можно увидеть, что процесс ее построения представляет собой не только прямую, но и обратную связь отдельных этапов. Это означает, что при работе над последующим этапом при- [c.21]
Математическая модель выражается зависимостью между параметрами. Она может быть установлена на основе физического моделирования, выполненного на предыдущем этапе, или, если моделирование не проводилось, теоретически. Для построения математической модели проектируемый объект представляют в виде системы, на входе которой элементы характеризуют условия эксплуатации, а на выходе — готовый продукт. Вход и выход системы представляют в виде множеств [c.210]
Если при описании моделей используется язык математики, то говорят о математических моделях. Любая научная дисциплина всегда имеет дело только с приближенным, модельным описанием. Но эти модели могут использовать самые разные языки (символы). Для того, чтобы их отличить от математических моделей, часто используют термины содержательная модель , вербальная модель и др. Построение математических моделей является основой всего системного анализа. Это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит судьба всего последующего анализа. [c.160]
Особое внимание в учебном пособии было уделено вопросам построения математических моделей как основополагающему и наиболее творческому этапу решения задач. В связи с тем, что современное компьютерное программное обеспечение позволяет значительно упростить процесс поиска оптимальных решений, наиболее трудоемкие методы решения задач (симплекс-метод, метод потенциалов, методы оптимизации сетевых моделей) в учебном пособии рассмотрены не были. [c.6]
В заключение следует отметить, что после построения математической модели динамического программирования, т.е. выполнения этапов 1—7, для расчета модели может быть составлена программа. Использование компьютера позволит решить задачу большой размерности, т.е. получить решение, достаточно близкое к оптимальному. [c.491]
Вероятно, математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений. Рис. 8.2. иллюстрирует зависимость между объемом производства и издержками, описываем- ю с помощью модели С = PV(0,1) + 2500. Согласно этой модели, издержки (С) равны объему производства (PV), умноженному на 0,1, плюс 2500. Ниже в данной главе мы рассмотрим некоторые распространенные математические модели. Сначала же исследуем основные этапы построения модели. [c.226]
На наш взгляд, построение экономико-математической модели производительности труда должно складываться из следующих этапов [46] [c.63]
К началу 70-х годов стало ясным, что автономное использование методов моделирования в практике планирования не дает желаемых результатов, что внедрение-экономико-математических моделей должно быть не самоцелью, а важным средством совершенствования всей) методологии и методики планирования и органической составной частью единого процесса развития его научно-технической базы. В этой связи не будет преувеличением сказать, что развертывание работ по созданию-АСПР ознаменовало качественно новый этап в развитии теории и практики экономико-математического моделирования, поскольку проектирование АСПР с самого начала было ориентировано на системное построение и последовательное внедрение в плановую работу взаимоувязанных методов и средств методического, информационного, технического, технологического, математического обеспечения планирования. В этих условиях комплексное совершенствование плановых процессов, с одной стороны, достигается за счет широкого использования экономико-математических моделей, с другой — создает необходимые информационно-технические [c.117]
В целом структура книги такова в первой главе излагаются основные принципы построения моделей экономических процессов, основные этапы проведения исследования экономических процессов с помощью математических моделей, а также основные направления исследования экономико-математических моделей. Следующие пять глав посвящены описанию моделей различного типа, используемых в настоящее время в практических исследованиях. В последней главе излагаются основные понятия имитационного исследования. [c.14]
Книга разбита на три части. В первой части, состоящей из двух глав, обсуждаются принципы математического моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Первая глава посвящена моделированию как методу научного исследования, особенностям моделирования экономических систем, а также основным представлениям о математических моделях и методам их анализа. Во второй главе излагаются основные принципы моделирования производственно-технологического уровня экономических систем. Описываются методы построения балансовых соотношений, свойства и типы производственных функций, методы моделирования потребления, основные этапы процесса прикладного моделирования и особенности моделирования систем с неопределенными факторами. [c.19]
Обычно перед заказчиком стоит большое число разнообразных проблем, которые он формулирует в довольно общих чертах. Цель первого этапа исследования состоит в том, чтобы выбрать среди всего многообразия проблем, волнующих заказчика, такие, в решении которых исследователь может оказать ему реальную помощь. Результат, представляемый исследователем заказчику, должен быть обоснованным и применимым на практике, поэтому для прикладного исследования необходимо выбирать только такие проблемы, которые можно решить на современном уровне развития науки. Это, в частности, подразумевает, что принципы построения адекватных математических моделей нужного типа уже должны быть разработаны, а вопросы заказчика не должны выводить исследование за границы области применимости этих моделей. Прежде всего необходимо постепенно превратить довольно неопределенные пожелания заказчика в список конкретных, четко сформулированных вопросов, на которые будет можно ответить с помощью математического исследования. Желательно, чтобы вопросы, попавшие в список, были однородны, т. е. не требовали построения качественно различных моделей. Исследо- вание разумно начинать с самых простых проблем, для анализа которых достаточно построить самые простые модели. Уже потом, после первых успехов, можно будет перейти к более сложным проблемам и моделям. [c.134]
Если в процессе анализа концептуальной диаграммы установлено, что все связи между переменными могут быть математически описаны — с точностью, достаточной для осуществления целей исследования, то необходимо рассмотреть вопрос о том, где может быть получена исходная числовая информация об изучаемой системе. Значительную часть исходных данных можно получить непосредственно от заказчика, информация может быть найдена также в разнообразных документах и отчетах. Иногда для получения исходной информации проводят специальные исследования — натурные эксперименты или анализ статистических отчетов. Важно вступить в контакт со специалистами в данной области (экспертами), знания которых могут быть полезны при построении моделей. Если же необходимую информацию полностью получить не удается, то имеет смысл обдумать вопрос о том, не может ли отсутствующая информация оказаться несущественной для анализа проблем, стоящих перед исследователем в данной работе. Если такое предположение кажется правдоподобным, то можно перейти к следующим этапам исследования— построению и анализу модели, рассчитывая па то, что анализ математической модели подтвердит наше предположение. [c.140]
Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях на основе такого анализа формируются модели 2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу 3) анализ полученных результатов. [c.103]
Важным моментом первого этапа моделирования является четкая формулировка конечной цели построения модели, а также определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения. В экономическом анализе такими критериями могут быть наибольшая прибыль, наименьшие издержки производства, максимальная загрузка оборудования, производительность труда и др. В задачах математического программирования такой критерий отражается целевой функцией. Например, необходимо проанализировать производственную программу выработки продукции с целью выявления резервов повышения прибыли от воздействия структурного сдвига в ассортименте. Критерием оптимальности в данном случае при построении экономико-математической модели выступает максимум прибыли. Уравнение целевой функции будет иметь вид [c.104]
Основа построения экономико-математической модели ГДП — выбор критерия оптимизации, являющийся одним из наиболее важных этапов экономико-математического моделирования, который характеризует всю деятельность ГДП за определенный отрезок времени. Известно, что для количественной оценки эксплуатации ГДП можно использовать различные технико-экономические показатели объемы добычи природного газа и конденсата, себестоимость добываемой из газоносного пласта продукции, удельные капитальные вложения, прибыль,, получаемую ГДП от эксплуатации технологических объектов,, качество добываемого природного газа и т. д. [c.51]
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]
Построение экономико-математической модели финансового показателя складывается из следующих этапов [c.322]
Для анализа хозяйственной деятельности широко применяются экономико-математические модели, с помощью которых выполняется анализ хозяйственных процессов, прогнозирование значений экономических показателей, подготовка управленческих решений. Построение модели является творческим процессом, включает следующие этапы работ [c.428]
В этих условиях создание нормативной базы оптимального планирования нефтеснабжения представляет собой актуальную, но чрезвычайно трудную задачу, связанную с моделированием процесса нефтеснабжения на всех этапах и уровнях планирования, для каждого из которых характерны СБОИ особенности, требующие различных подходов и методов -построения экономико-математических задач. Построение таких моделей требует знаний специалистов высокой квалификации, хорошо освоивших основы планирования и управления народным хозяйством, специфику нефтеснабжения, транспортировки нефтепродуктов и свободно владеющих современными методами экономико-математического моделирования. Разработку нормативной базы оптимального планирования нефтеснабжения целесообразно начинать не с моделирования экономико-математических задач параллельно на всех этапах и уровнях планирования (что казалось бы может ускорить разработки), а с выделения главного звена. Для него следует не только построить экономико-математические модели задач, но и отработать практические приемы использования полученных нормативов при планировании. Это позволит своевременно выявить недостатки решения методических и практических вопросов разработки нормативов и учесть их при формировании нормативной базы в целом по системе нефтеснабжения. [c.18]
На всех этапах прогнозирования (кратко-, средне- и долгосрочного) первоначально строятся научно обоснованные прогнозы в целом по управлению в разрезе отдельных видов нефтепродуктов. Затем, на основе изучения закономерностей формирования процесса потребления, разрабатываются сбалансированные прогнозы в территориальном разрезе и в разрезе отдельных марок нефтепродуктов. На каждом этапе прогнозирования научно обоснованный прогноз строится тремя способами. Для каждого из них необходима своя информация. Помимо этого по каждому способу проводятся дублированные расчеты с использованием нескольких математических моделей. Результаты, полученные при прогнозировании всеми способами, используются для проведения процедуры верификации, которая позволяет повысить точность прогнозирования и определить различные варианты перспективной потребности в нефтепродуктах минимальный, наиболее достоверный и максимальный. Для увязки временных горизонтов прогнозирования предусматривается использование результатов краткосрочного прогнозирования в качестве входной информации при построении среднесрочных прогнозов, а результатов среднесрочного прогнозирования — при построении долгосрочных прогнозов. [c.50]
Так как разработка математической модели и методики решения задачи с учетом сформулированных факторов представляют значительные трудности, иметь точное решение вряд ли необходимо, ибо составленный на втором этапе график может привести к недопустимости его (в первой задаче не учитываются возможные внутренние простои оборудования, размеры которых будут известны только после построения календарного графика), для решения задачи о подборе номенклатуры предлагается некоторый упрощенный подход. [c.111]
На практике получение модели достаточно простого вида для больших систем чаще всего невозможно, поэтому обычно процесс функционирования системы 5 разбивают на рад элементарных подпроцессов. Формализации процесса функционирования любой системы S должно предшествовать изучение составляющих его явлений. В результате появляется содержательное описание процесса, которое представляет собой первую попытку четко изложить закономерности, характерные для исследуемого процесса, и постановку прикладной задачи. Содержательное описание является исходным материалом для последующих этапов формализации -построения концептуальной модели и её формализации и синтеза математической модели этого процесса [101]. [c.86]
Первым этапом внедрения АСУ является создание информационной системы обработки данных (ИСОД), с помощью которой производится определение параметров пласта и скважин, построение математической модели пласта, прогнозирование распределения давления, расчет дебитов при заданной добыче газа и др. В результате этих расчетов можно решать следующие задачи технологического управления расчет расхода газа, прогнозирование поведения параметров залежи, регулирование дебита газа и пр. Эта система позволит вести объективный оперативный контроль и анализ работы предприятия, создать гибкую систему управления, способную легко изменяться при изменении структуры и характеристик производства, улучшать эксплуатационные характеристики системы. [c.158]
Первая, субъективная причина состоит в уже упоминавшемся доверии широкой публики к беспристрастной и объективной вычислительной машине. Сам факт проведения расчетов на ЭВМ для многих (в том числе и для заказчиков в прикладных исследованиях) служит зачастую гарантией точности и объективности полученных результатов. Все это накладывает дополнительную ответственность на исследователя, проводящего имитационный эксперимент, тем более, что ему в своей деятельности приходится преодолевать значительные трудности, главная из которых состоит в необходимости построить адекватную математическую модель исследуемого явления. Необходимость строить математическую модель является объективной причиной более важной роли исследователя в имитационном эксперименте по сравнению, скажем, с экспериментом натурным. Имитация применяется обычно для анализа сложных объектов, в которых другие методы неприменимы в прикладных имитационных исследованиях модели очень сложны, от исследователя требуется умение правильно выделить те факторы, которые существенны с точки зрения цели исследования. Вся тяжесть этого этапа исследования ложится на плечи человека — вычислительная машина играет здесь обычно вспомогательную роль только в некоторых наиболее изученных областях развиваются методы автоматизации построенных моделей (подробнее об этом можно прочитать в книге Н. П. Бусленко 6 ). В фундаментальных исследованиях сложности носят принципиальный характер хотя математические модели здесь могут быть просты, они содержат в себе описание плохо понимаемых процессов и явлений, причем это описание дается самим исследователем. Неправильно построенная модель в прикладном или неправильно истолкованные результаты в фундаментальном имитационном исследовании могут привести к грубым ошибкам. [c.295]
После построения графа целей и задач начинается этап его анализа. Прежде всего необходимо определить круг задач, решение которых зависит от того, как будет решена изучаемая проблема. На рис. 6.17 это задачи развития водного транспорта, гидроэлектроэнергетики, поливного земледелия, рыбного хозяйства, а также проблемы Азовского и Каспийского морей. В свою очередь, проблему обеспечения водными ресурсами невозможно анализировать, не зная, какие решения будут приняты по перечисленным задачам. Таким образом, эти проблемы (включая проблему обеспечения водными ресурсами) составляют единый региональный комплекс проблем, которые должны решаться одновременно. При выделении этого комплекса были использованы знания ЛПР и экспертов, а также некоторые простые математические модели, позволившие получить грубые предварительные оценки. [c.325]
Первый путь, позволяющий наиболее полно учесть внутренние и внешние связи процесса экономического анализа, заключается в построении одной, универсальной экономико-математической модели, которую можно было бы использовать для выбора вариантов на любом этапе технической подготовки. Эта модель должна охватывать одновременно проектные варианты конструкций и технологических процессов производства всех новых, одновременно проектируемых на данном предприятии изделий, их агрегатов, узлов и деталей. В такой модели должно быть отражено все многообразие экономических связей процесса выбора вариантов. Расчеты технико-экономических показателей новых изделий по каждому проектному варианту даже на ранних этапах технической подготовки основаны на вычислениях по целому ряду зависимостей. На последующих этапах число таких зависимостей р езко возрастает. Количество же проектных вариантов будет достаточно большим. Понятно, что такая модель будет очень сложной и потому расчеты по ней будут довольно трудоемкими. Кроме того, для каждого конкретного этапа технической под< готовки эта универсальная модель должна быть определенным образом приспособлена, что потребует дополнительных затрат труда и времени. Поэтому этот путь практической реализации перспективного экономического анализа неприемлем. [c.113]
При построении модели на первом этапе необходимо идентифицировать типовые блоки работ по реализации нововведения, относящиеся по своему содержанию к различным функциональным сферам деятельности предприятия (НИОКР, маркетинг, товародвижение, логистика), с четкой регламентацией целей и результатов каждого этапа. Далее, необходимо построить различные варианты структурных и функциональных связей и отношений между составными блоками инновационного цикла, адекватные объективным процессам адаптации хозяйствующих субъектов к устойчивому функционированию в рыночной среде. Следующий этап построения модели состоит в углублении информационного представления об объекте исследования и включает в себя определение численных значений параметров и оценку вероятностных характеристик инновационного процесса. Дополнение системного описания инновационного цикла комплексом математических процедур, позволяющих осуществлять имитационное моделирование процесса на ЭВМ, является средством решения ряда математических задач определения наиболее вероятных сроков и затрат, связанных с созданием и выводом на рынок конкретного изделия. [c.195]
Смотреть страницы где упоминается термин Этапы построения математической модели
: [c.241] [c.6]Смотреть главы в:
Математическое моделирование в экологии -> Этапы построения математической модели