Ни одна из вышеперечисленных методик, включая линейное и целочисленное программирование и др., не позволяет описывать динамические процессы. Динамика развития рынка привносит более высокую степень сложности, связанную с принятием последовательности взаимосвязанных решений в течение нескольких временных периодов. При принятии последовательных и взаимосвязанных решений управляющий должен учитывать не только необходимость оптимизации деятельности компании при принятии отдельных решений, но и координировать каждое отдельное решение с другими связанными с ним решениями. Динамические модели (которые могут использоваться для принятия решений в условиях как определенности, так и неопределенности) включают модели управления складскими запасами, методы управления проектом, системы массового обслуживания. Каждая из этих моделей разработана специально для решения задач, описываемых их областью применения. [c.257]
К середине XX в. произошли изменения в области изучения Вселенной. Она уже не представлялась абсолютным воплощением законов классической механики физики отказались от чисто детерминистской трактовки основных научных законов. Эта система взглядов повлияла и на развитие производственного менеджмента. Теперь уже как на уровне отдельной технологической операции, так и на уровне производственного процесса аналитические методы обогатились новыми представлениями. Получили признание теория вероятностей и математическая статистика. Сформировалось представление о наличии риска и неопределенности и понимание того, что они играют важную роль в планировании. К решению производственных проблем стали широко привлекаться ученые. Они привнесли в менеджмент математическое моделирование, анализ систем, теорию принятия решений, линейное программирование, теорию массового обслуживания, теорию информации и теорию регулирования. [c.15]
В связи с тем что программа как особого рода система обладает меньшей организованностью, чем сложившиеся линейно-функциональные системы, а также в силу существенной неопределенности содержания большинства программ, ориентированных на принципиально новые Цели, возникает объективная необходимость корректировать планы выполнения программных мероприятий в текущем и оперативном порядке. Поскольку такие корректировки, как правило, нарушают сбалансированную производственную деятельность, их отрицательные последствия должны быть компенсированы из фонда ресурсов, выделенных на программу. [c.118]
Для описания моделей используется различный математический аппарат методы субъективной вероятности, нечеткие множества, нейронные сети, кусочно-линейная аппроксимация, системы алгебраических и дифференциальных уравнений и т.д. Подобные модели являются средством уменьшения степени неопределенности при выборе возможных вариантов решений, генерируемых вычислительной системой. В качестве примеров, конечно, далеко не полных, рассмотрим неопределенность и связанную с ней субъективность, характерную для некоторых математических моделей. [c.88]
Количественный анализ предполагает численную оценку рисков, определение их степени и выбор оптимального решения. Во второй главе рассмотрена система количественных оценок экономического риска. Опираясь на теорию матричных игр, применяя различные критерии эффективности, используя теорию двойственных задач линейного программирования дан целостный подход для различных экономических задач выбора оптимальных решений в условиях неопределенности. Количественная оценка риска проводится также с использованием методов математической статистики и теории вероятностей, которые позволяют предвидеть возникновение неблагоприятной ситуации и по возмож- [c.274]
Рассматривается задача синтеза линейных обратных связей неопределенной динамической системы из некоторого класса, которые обеспечивают заданный уровень гашения внешних возмущения и асимптотическую устойчивость состояния равновесия в их отсутствии. Класс неопределенных систем описывается линейными дифференциальными уравнениями, неизвестные и, в общем случае, нестационарные параметры которых принимают значения в некоторых заданных областях эллипсоидального вида. [c.268]
Цель настоящей работы состоит в получении конструктивных условий, выделяющих значения параметров указанных выше робастных законов управления для неопределенных линейных систем общего вида, в которых неизвестные параметры входят безо всякого согласования во все матрицы уравнения системы. [c.268]
ЛИНЕЙНЫЕ УРАВНЕНИЯ [linear equations] — уравнения, в которые неизвестные входят в 1 -й степени (линейно) и нет членов, содержащих произведения неизвестных или экспоненты. Система Л.у. может иметь либо единственное решение, либо бесконечное множество решений (неопределенная система), либо ни одного решения (несовместная система). Общий вид системы Л.у. [c.174]
Полученные в этой области результаты относятся к линейным неопределенным системам специального вида, в которых неизвестные параметры входят некоторым согласованным образом в матрицы состояния и управления и не входят в матрицу возмущения. Так, в [1, 2] робастные Я06 субоптимальные законы управления определяются через решение матричного уравнения Риккати. При этом вопрос существования решении этого уравнения остается открытым. [c.268]
Некоторые читатели могут сделать поспешное заключение, что мы в действительности можем использовать убывающую или возрастающую предельную полезность и что в конце концов метод кривой безразличия или изокванты полезности является излишним. Это — опасное заключение. В более общем виде метод кривой безразличия присутствует в полезности, не требующей измерения, с точностью до какого-то линейного преобразования. Но его наибольшим достоинством является то, что, будучи непохожим на более ранний частичный анализ спроса на единичный товар, анализ кривой безразличия, используя дополнительное измерение, облегчает межтоварный анализ, что является ядром теории цены. Но даст ли нам больше более точный тип измерения, чем дает порядковая система мер Да. Как мы видим, измеряемость с точностью до какого-то линейного преобразования как подразумевает, так и подразумевается возможностью предсказывать выбор среди неопределенных перспектив, т. е. представляет собой обобщенную ситуацию. [c.366]
Хотя разработка таких моделей достаточно популярна, первые приступившие к ней компании уже споткнулись на нескольких камнях преткновения. Они проде л ал и большой объем работы, создав новую модель оплаты труда и согласовав все ее основные компоненты с особенностями текущей стадии жизненного цикла. Однако они не смогли занять проективную позицию относительно тех перемен, которые ожидают их на следующей стадии. Получилось, что топ-менеджеры, линейные менеджеры и рядовые специалисты столкнулись с многочисленными разочарованиями, поскольку система материального стимулирования ориентирована на ценности про шлого и перестает выполнять свои функции при переходе на следующую стадию. Пе реход сопровождается растерянностью, поскольку отсутствуют четкие представления относительно того, чего можно ждать от будущего, какие корпоративные ценности получат наибольшее значение. Человеку свойственно стремиться к определенности, поэтому неопределенность вызывает сопротивление грядущим переменам. Нарушаются установившиеся и опробованные связи между моделью оплаты труда и деловой стратегией, основными производственными задачами. В такой ситуации трудно пе реоценить функции менеджеров по определению необходимых реформ и управлению их осуществлением, выработке новой системы корпоративных ценностей и организационной структуры, постановке целей деятельности (табл. 14.2). [c.295]
СРСС исследовались как в теории активных систем, так и в теории контрактов. Зарубежные исследователи акцентировали внимание в основном на активных системах, функционирующих в условиях внешней интервальной неопределенности и симметричной информированности, ограничиваясь в большинстве случаев либо двухэлементными системами, либо случаем идентичных АЭ. В работах российских авторов построены оптимальные СРСС для ряда практически важных частных случаев, в том числе — рассматриваемых ниже линейных функциях затрат АЭ и функциях затрат вида сДу ) = ki (yi). Там же показано, что в случае интервальной неопределенности (незнании центром истинных значений параметров /ц ) СРСС могут быть более эффективны, чем системы стимулирования следующего [c.112]
Показано, что синтез робастных регуляторов для линейных неопределенных систем с ограниченными по норме неизвестными параметрами может быть осуществлен на основе решений некоторого класса дифференциальных игр между управлением и противником, включающим возмущение "неопределенность в системе. При этом множество всех таких линейных регуляторов характеризуется в терминах решений матричных неравенств Лурье-Риккати или линейных матричных неравенств, а также, решая соответствующую обратную задачу, непосредственно в терминах частотных неравенств. [c.268]