Второй особенностью разработанных графических моделей является то, что графические линии на них являются в большинстве случаев дискретным решением уровня эффективности, которое будет достигнуто при определенных соотношениях между экономическими параметрами, обозначенных на входных осях графической модели. [c.142]
Общее дискретное решение неоднородного уравнения (1) ищется в виде [c.28]
Графическое исследование дискретные решения [c.275]
Дискретность решения о выборе потребления табачных изделий обусловлена, скорее не ценовыми факторами, а характеристиками индивидуальных предпочтений. При этом следует отметить, что для потребителей рассматриваемых товаров имеет место явление замещения их потребления на потребление других групп товаров при изменении ценовых пропорций. [c.157]
Для использования в планировании ЭММ необходимы экономико-математические модели, содержащие основные параметры процессов и выражающие их связи в виде уравнений или неравенств. В электротехнической промышленности накоплен значительный опыт оптимизации планирования. В наибольшей мере это относится к решению задачи перспективного планирования, развития, специализации и размещения отрасли и отдельных производств. Оптимизация планирования в отрасли позволяет учитывать в расчетах значительно большее число факторов, чем при использовании традиционных методов планирования, выбирать наилучший из вариантов в заданных условиях с точки зрения критерия оптимальности. За основу принимаются динамические производственные или производственно-транспортные модели в вариантной постановке с дискретными переменными. Вместе с тем в каждом конкретном случае учитывается специфика производства. [c.78]
В нашем случае зависимость целевой функции от переменных дискретная, причем значения, которые она получает при введении или исключении какого-либо пункта разгрузки или их последовательности, в общем случае не связаны между собой. Поэтому рассматриваемая задача может быть отнесена к сфере сложных по решению задач комбинаторного типа, где целевая функция зависит от рассматриваемой комбинации пунктов разгрузки. [c.145]
Производственно-хозяйственная деятельность предприятия (объединения) имеет непрерывный характер, а уровень качества продукции-дискретный. Процесс формирования уровня качества начинается с принятия решения об уровне качества продукции, предполагаемой к выпуску. Поэтому в Стандарте учтено, что само решение является результатом изучения руководством отрасли потребностей народного хозяйства, с одной стороны, и технико-экономических возможностей достижения заданного уровня качества продукции в конкретных условиях производства в отрасли - с другой. [c.17]
В преодолении некоторых из отмеченных выше трудностей могут помочь более строгие статистические методы в случае взаимозависимых случайных величин можно применять, например, условные вероятности и правило Байеса, а для решения проблемы дискретности оценок — закон нормального распределения и предназначенные для него инструменты анализа. Детальное рассмотрение подобных методов выходит за рамки данной книги, но сделать два замечания по их поводу имеет смысл. [c.423]
Модель нефтедобывающей промышленности страны описывается блочной задачей линейного программирования. Процесс согласования решений моделей различных уровней опирается на группу управляющих параметров, которые формируются в моделях нефтедобывающих районов (в настоящей разработке они являются координаторами решений). Эти параметры представляют собой вектор дискретных оценок, возможность использования которых для согласования решений рассматривалась в работе [83], где они интерпретируются по их роли в алгоритме оптимизации, т. е. как параметры, показывающие наиболее вероятное направление изменений условий задачи, учитывающие дефицитность ресурсов, существенность ограничений, соотношение затрат и т. д. и приводящие к улучшению отраслевого плана. [c.208]
Необходимость сочетания формализованных и неформализованных процедур принятия управленческого решения накладывает естественный отпечаток и на процесс подготовки аналитических документов они не могут быть раз и навсегда жестко заданными, напротив, будут корректироваться как по форме, так и по существу, а дискретность такой корректировки — случайная величина. Именно текущая корректировка аналитических процедур и их результатов, которую необходимо выполнить в определенные сроки, по ряду объективных и субъективных причин не всегда может быть реализована в полном объеме в цепочке руководитель — аналитик . [c.216]
В настоящее время процесс планирования развития и реконструкции ЕГС фактически непрерывен. Но при постановке и реализации оптимизационных задач перспективного планирования поведение системы рассматривается в пределах дискретных периодов, и необходима тщательная увязка решений, получаемых для различных периодов. [c.65]
Решение такой задачи обеспечивается методами дискретного программирования, однако необходимо заметить, что ее размерность может оказаться значительной. [c.119]
Пространственная и временная развертки производственной программы, преобразование агрегированных интегральных технике-экономических показателей в детализированные осуществляются в результате решения задачи календарного планирования. Таким образом, календарный план определяет в непрерывном фазовом пространстве дискретные точки программной траектории, последовательное прохождение которых обеспечивает переход производственного комплекса из некоторого начального состояния в конечное, параметры которого определены решением задачи текущего планирования. Календарный план позволяет с более высокой степенью достоверности учесть состояние производства и внешней среды. В то же время в ходе реализации календарного плана также могут возникнуть ситуации и состояния, которые достоверно оцениваются только на оперативных отрезках времени и которые, следовательно, не могли быть учтены на этапе составления календарного плана. Например, поступает оперативная информация о фактических показателях качества сырья и материалов, состоянии оборудования, реализации графиков снабжения и сбыта. В связи с этим, естественно, [c.11]
Непрерывный характер изменения переменных и параметров системы сочетается с существованием для ЛПР априори квалифицированных и значимо им дифференцируемых дискретных приращений. Величины приращений переменных и параметров, значимых с точки зрения ЛПР, зависят от разрешающей способности ЛПР, базовых значений переменных и параметров, интервалов их изменения, а также субъективной оценки точности исходной информации и решения. [c.187]
Необходимо найти такое решение исходной сетевой модели, при котором строительство данного участка трубопровода осуществлялось в оптимальные сроки (Ткр = Тр) с минимальными затратами на передислокацию рабочей силы и техники в целом по линейному объектному строительному потоку. Принятые в качестве неделимой части дискретного изменения количества исполнителей комплексного звена, с одной стороны, уменьшают мно- [c.65]
Таким образом, выше приведена постановка оптимизационной задачи, выбрана целевая функция, описан набор параметров и ограничений, что в совокупности образует математическую модель, а с учетом специфики-задачи - экономико-математическую модель. Из изложенного следует, что поставленная задача относится к задачам нелинейного дискретного программирования с разрывной целевой функцией и ограничениями, заданными в виде равенств, неравенств и алгоритмов. Ее решение возможно найти с помощью специально организованного перебора вариантов/" 2 J. В каждом случае решения задачи для одних исходных данных число рассматриваемых вариантов (определяемое по количеству сочетаний независимых переменных) не превысит 50, что для машинного счета представляется допустимым. [c.65]
Составить таблицу распределения или построить многоугольник для непрерывной случайной величины невозможно, так как отдельные ее значения имеют вероятности, стремящиеся к нулю. В то же время при решении ряда практических задач и при переходе к обобщениям пользуются понятием как непрерывной, так и дискретной случайной величины. [c.18]
Дискретная же постановка задачи позволяет достаточно корректно отразить условия нелинейных зависимостей затрат от объемов и структуры выпускаемой продукции и расходуемых ресурсов, объемов перевозок и т. д. Показатели затрат здесь ставятся в соответствие другим экономическим показателям посредством табличного задания взаимозависимостей показателей. А в виде таблицы может быть задана любая функциональная зависимость. Это обстоятельство И обусловило то, что в настоящее время в практике оптимального отраслевого планирования, да и при решении других экономических задач, получили широкое применение дискретные модели. Однако использование дискретных моделей не означает полного решения проблемы отражения в них нелинейности экономических зависимостей. Дело в том, что на практике при составлении дискретные модели конкретных экономических задач начинаются показателями, которые получают исходя из линейных функциональных зависимостей. Так, в существующих ныне дискретных моделях перспективного отраслевого планирования в целевой функции затраты на производство единицы продукции умножаются на объем производства. В ограничениях этих моделей имеются произведения удельных [c.122]
Для полного решения проблемы отражения нелинейности экономических задач в математических моделях совершенно необходимым шляется выявление и использование нелинейных зависимостей технико-экономических показателей между собой. Имея такие зависимости, можно составлять либо нелинейные модели, либо дискретные модели, но начинять их показателями, - которые получаются с помощью имеющихся нелинейных зависимостей. [c.123]
Во многих случаях решение экономических задач возможно только в их дискретной постановке, только в вариантной -форме. Такие задачи можно разделить на два класса задачи с неделимостями и задачи с логическими (булевыми) переменными. [c.123]
Все предложенные в монографии экономико-математические модели относятся к классу задач дискретного программирования (за исключением модели (4.1) — (4.4)). И, как известно, методы решения такого типа задач математического программирования разработаны наиболее слабо. В этой главе сделана попытка систематизации методов решения задач дискретного программирования в преломлении к предложенным моделям. Что касается модели (4.1) —(4.4), то она представляет собой фактически формулировку общей задачи математического программирования. Рассматривать методы решения этой модели было бы целесообразно, если в нее входили бы конкретные функциональные зависимости. [c.187]
Время человека информационного общества стало абсолютно дискретным. Важным стало не абсолютное физическое время, а относительное время. Время действия и принятия решений стало ещё более точными, чем у индустриального человека, но уже относительно действий другого человека. [c.110]
Во второй главе предложен новый метод решения задач дискретной [c.5]
Весь комплекс задач оперативного управления производством отличается чрезвычайным многообразием, обусловленным характером производственного процесса (непрерывным или дискретным) спецификой технологических схем цехов, участков, агрегатов,. сырьевых и продуктовых потоков количественным составом оборудования и их взаимосвязями уровнем организации производства и т. д. При этом следует учитывать, что оперативное управление охватывает различные отрезки времени — месяц, декаду (неделю), сутки, смену, час, непрерывно, по отношению к которым задачи отличаются целевым назначением и самой постановкой. Если решение задач перспективного и текущего планирования носит периодический характер, то задачи оперативного управления ре-шшотся постоянно на протяжении всего срока функционирования объекта. В этом одна из существенных особенностей автоматизации оперативного управления производством в условиях АСУП. [c.422]
Решение поставленной задачи"параллельным методом можно упростить, учитывая, что темп выполнения линейных работ с учетом требуемой максимальной их синхронизации фактически явля ется дискретной величиной так же,кап и количество потоков). Принимая минимальное значение темпа выполнения линейных работ можно, постепенно. увеличивая число ЛОСП,найти таков их количество, которое обеспечивает максимальное значение экономического эффекта. Затем можно рассмотреть следующий вари [c.31]
Если существует несколько экономических агентов, способные оказывать значительное влияние на стратегические действия друг друга, решающим фактором может стать их координация. Это особенно важно, когда ожидается возрастание прибыли (как в зарождающихся отраслях промышленности), или когда значительную роль в инвестировании должно играть внешнее финансирование (банковские кредиты или инвестиции в акционерный капитал), которое особенно важно при низкой норме прибыли. Однако и предприятия с высокой прибылью могут нуждаться во внешнем кредитном финансировании, поскольку их активы нельзя делить до бесконечности (отдавая очередную долю собственности инвестору -прим. редактора). В результате инвестирование может принять форму пошагового процесса, когда предприятия получают и тратят дискретные суммы денег. Внутреннее и внешнее финансирования не являются, таким образом, полностью взаимозаменяемыми, а скорее взаимодополняющими. Плохая координация инвесторов может привести их в инвестиционную ловушку. Если все агенты слишком осмотрительны (или не склонны к риску - на экономическом жаргоне risk-avers), они будут стремиться к минимальному недостаточному уровню инвестирования, что уменьшит их прибыль и на последующей второй фазе, оправдав их опасения, и приведет к еще большему сокращению инвестиции, чем вызовет дальнейшее уменьшение прибыльности. Если финансовая и банковская система дезорганизована и сама является причиной неопределенности, что собственно и имеет место в России, стоимость внешнего финансирования будет слишком высокой. Тогда предприятиям придется использовать преимущественно внутреннее финансирование, которое не является полноценной заменой внешнему, и тогда совокупный уровень и состав инвестиций могут оказаться неэффективными. Четвертым фактором, влияющим на конкретное решение об инвестировании, является характер и уровень государственных инвестиций. Частное и государственное инвестирование во многих случаях дополняют друг друга. причем государственное инвестирование [c.267]
Учитывая, что изменение численности работающих по линейным работам при оптимизации может осуществляться только дискретно на величину комплексного технологического звена, при решении вопроса создания нормативной базы для оптимизации сетевых графиков могут быть использованы типовые технологические карты на комплекс работ по строительству линейной части магистральных трубопроводов, составленные ВНИИСТом и Орг-газстроем . [c.78]
Несколько отличные от алгоритма Корнай—Липтака декомпозиционные алгоритмы были изложены А. Г. Аганбегяном, К. А. Багриновским, А. Г. Гранбергом [7] Т. Н. (Первозван-ской и А. А. Первозванским [90] и другими авторами. Характерной чертой всех алгоритмов является то, что в основе согласования решения основной модели с решениями подмоделей лежат двойственные оценки. Однако все свойства этих оценок имеют силу только для моделей линейного и выпуклого программирования. Попытки определять и использовать двойственные оценки в задачах с дискретными переменными не привели в настоящее время к значительным успехам. [c.189]
В связи с тем, что модели задачи выбора наилучших проектных вариантов относятся к классу задач дискретного программирования с булевыми переменными, непосредственно воспользоваться одним из рассмотренных декомпозиционных алгоритмов не представляется возможным. Однако сама идея разбиения большой модели на ряд подмоделей и получения ее решения из решений этих подмоделей может быть использована для выбора наилучших проектных вариантов новых изделий. Наиболее приемлем в данном отношении алгоритм, предложенный А. Г. Аганбегяном, К. А. Багриновским и А. Г. Гранбергом [7]. [c.190]
Возьмем, например, задачу аппроксимации функции по набору точек. Это типичный пример некорректной задачи, т.е. задачи не имеющей единственного решения. Чтобы добиться единственности, такие задачи надо регуляризировать - дополнить требованием минимизации некоторого регуляризирующего функционала. Минимизация такого функционала и является целью обучения нейросети. Задачи оптимизации также сводятся к минимизации целевых функций при заданном наборе ограничений. С другой стороны, классификация - это ни что иное, как аппроксимация функции с дискретными значениями (идентификаторами классов), хотя ее можно рассматривать и как частный случай заполнения пропусков в базах данных, в данном случае - в колонке идентификаторов класса. Задача восстановления утраченных данных, в свою очередь - это ассоциативная память, восстанавливающая прообраз по его части. Такими прообразами в задаче кластеризации выступают центры кластеров. Наконец, если информацию удается восстановить по какой-нибудь ее части, значит мы добились сжатия этой информации, и т.д. [c.39]
В 1952 г. Гарри Марковиц опубликовал фундаментальную работу, которая является основой подхода к инвестициям с точки зрения современной теории формирования портфеля. Подход Марковица начинается с предположения, что инвестор в настоящий момент времени имеет конкретную сумму денег для инвестирования. Эти деньги будут инвестированы на определенный промежуток времени, который называется периодом владения (holdingperiod). В конце периода владения инвестор продает ценные бумаги, которые были куплены в начале периода, после чего либо использует полученный доход на потребление, либо реинвестирует доход в различные ценные бумаги (либо делает то и другое одновременно). Таким образом, подход Марковица может быть рассмотрен как дискретный подход, при котором начало периода обозначается / = 0, а конец периода обозначается / = 1. В момент = 0 инвестор должен принять решение о покупке конкретных ценных бумаг, которые будут находиться в его портфеле до момента / = 1. Поскольку портфель представляет собой набор различных ценных бумаг, это решение эквивалентно выбору оптимального портфеля из набора возможных портфелей. Поэтому подобную проблему часто называют проблемой выбора инвестиционного портфеля. [c.169]
Донской В.И., Башта А.И. Дискретные модели принятия решений при [c.132]