Генератор модели (ГМ) для нефтеперерабатывающего производства строится с учетом специфики самого производства, а также существующего механизма планирования. При построении генератора принята во внимание слабая заполненность матрицы технологических способов производства (менее 5 %). ГМ имеет модульную структуру [c.181]
Генератор модели (ГМ) 181, 182 Генерация случайных чисел 123, 154 ел. Гомоморфные системы 203 [c.226]
Эта модель близка к модели долгосрочного прогнозирования, описанной во второй главе. Подчеркнем еще раз, что зависимость б (A,V) задается в нашей модели графически. Модель, предназначенная для выбора варианта АЗС, имеет следующий вид. В этой модели имеются случайные переменные tt — интервал между i-м и (i -f 1)-м автомобилями 9( — время обслуживания t -го автомобиля. Эти величины для всех автомобилей строятся с помощью генератора случайных чисел, имеющих заданное заранее распределение (подробнее генераторы случайных чисел будут рассмотрены в пятом параграфе настоящей главы). Таким образом, задав вариант АЗС, с самого начала можно получить последовательности чисел tt и 6ь где i — ],...,т (т — общее число автомобилей). После этого все показатели работы АЗС для каждого из вариантов могут быть получены согласно следующим соотношениям [c.255]
Для анализа стохастических моделей, особенно многокритериальных, в последнее время широко используется подход имитационного типа, получивший название метода Монте-Карло. Он состоит в следующем с помощью специально реализованного в ЭВМ генератора случайных чисел строят последовательность чисел г/ , г/2, . ., UN, которые в совокупности можно интерпретировать как последовательность реализаций случайной величины у. Выбирают конечное число вариантов управления xt, xz,. . ., хп. Рассчитывают значения W(xt, ys) для всех i = 1,. . ., п j = 1,. ... . ., N. Числа W(xi, z/j) (/ = 1,. . ., N) дают представление о распределении показателя W при управлении xt, т. е. о функции распределения FXi(r ), и могут использоваться для оценки этого [c.155]
В некоторых случаях в качестве дополнительного оборудования может выступать и целая ЭВМ. Например, для эксплуатации некоторых моделей генераторов случайных чисел необходима ЭВМ Единой системы, стоимость (цена) которой в этом случае должна быть учтена в составе дополнительных капитальных вложений. Аналогично при использовании многих специализированных вычислительных устройств требуется дополнительное оборудование ввода и вывода информации и т. д. Необходимо учитывать также и дополнительную потребность (экономию) в производственных площадях, требующихся для размещения проектируемого изделия в условиях его эксплуатации. [c.108]
Споры о том. какая организационная форма в большей степени стимулирует инновационную деятельность, имеет длительную историю, начиная с аргументов, высказанных в 50-х годах Шумпетером в пользу больших возможностей крупных монополистических организаций к принятию высокого риска, связанного с инновациями. Однако более поздние исследования свидетельствуют о резком возрастании роли малых организаций как генераторов инноваций. Гибкая децентрализованная структура малых предприятий позволяет проводить быстрые изменения, устанавливать межорганизационные связи и, кроме того, лучше совмещается с циклически повторяющейся динамической моделью трансфера технологий, когда обратная связь с потенциальным потребителем определяет направление дальнейших исследований и практическое применение результатов. [c.218]
Если ваш образ действий соответствует колебательной модели (вспомните, что ход всех генераторов всегда и везде возвращаются к нулю), не воспринимайте это как проблему, которую вы должны преодолеть. Просто такая структура неадекватна поставленной цели сделать вас постоянно выигрывающим трейдером. К счастью, имеется альтернатива этому колебанию, лежащему в основе структуры. [c.50]
Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество А образуют все информационные единицы, которые введены в базу извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими словами, формальная система есть генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических моделей и делает их привлекательными для использования в базах знаний. Оно позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество А. а все остальные знания получать из них по правилам вывода. [c.560]
Отношение конторского оборудования к рабочей силе и производительность этого оборудования служат показателем степени автоматизации. Разъясним это на примере. Применяя ручную систему, компания тратила 3 человеко-месяца на расчет критической скорости вала парового генератора. С помощью системы перфокарт, которая требует людей для разработки карт часто на каждом начальном и конечном этапе обработки, эта проблема решалась за 40 час. Только один час был необходим для этой цели при использовании электронно-вычислительной машины старой модели, 15 мин. — более совершенной модели и 15 сек. — новейшей модели. При решении этой проблемы отношение времени новейшей конструкции электронно-вычислительной машины к ручному труду составило 1 115000. [c.65]
МАРС-Генератор на основе полученных ранее модели объекта, описания комплекса технических средств, структуры базы данных и программ ее создания и ведения генерирует программное обеспечение задач СМОД, программы управления вычислительным процессом функционирующей СМОД, а также программы, обеспечивающие интерфейс между вычислительной машиной и пользователем. [c.166]
ВЦ — вычислительный центр ГАП — гибкое автоматизированное производство ГВВ — генератор ввода-вывода ГМ — гипотетическая модель ДИР — директивный срок окончания разработки [c.242]
Генератор единого времени Г используется для задания и координации текущего времени для всех блоков модели. Генератор может быть настроен на заданную скорость течения времени, а также выдавать несколько таких скоростей одновременно. Например, модель имитирует работу предприятия в течение суток, недели, месяца или года. В этом случае генератор Т должен задавать моменты [c.292]
Генератор случайных функций Г. Этот блок — частный случай преобразователя С. В качестве входных сигналов здесь часто используют потоки данных с равномерным распределением, а модели преобразования потока с равномерным распределением в поток с необходимым типом распределения, которые задают выходной поток, описаны в многочисленной литературе. [c.303]
Генератор единого времени ГЕВ. Задается выбором определенной тактовой частоты, которая синхронизирует работу всей модели. [c.303]
В данной модели были использованы различные типовые блоки сумматор, интегратор, пороговый элемент, генератор случайных функций и логический блок. Как видно, их применение не вызывает серьезных теоретических и практических сложностей, а требует знания процедур работы и управления объектом, а также аккуратности при их формализации. [c.321]
Идея 3. В модели должен работать генератор единого времени (ГЕВ) для всех элементарных блоков. Единое время позволяет координировать запуски элементарных блоков. Масштаб времени должен соответствовать реальным процессам, происходящим в объекте моделирования, и изменяться путем задания его величины в виде исходных данных. [c.323]
Оператор через блок Д запускает генератор единого времени (ГЕВ), выбрав предварительно масштаб времени Д , а также период работы имитационной модели Т. [c.330]
Исходные положения. Как показывает практика, профессиональные трейдеры, работающие на различные организации, пришли к выводу, что или они достигнут своей цели только благодаря системе торговли, или в том случае, если они разобьют свои лимиты на систематизированные и несистематизированные части. Другими словами, банковские трейдеры используют как долгосрочные инвестиции (торговля в направлении глобальной тенденции) — генератор прибыли на длинном временном отрезке, так и краткосрочные, на которых концентрируется повседневная работа. Вопрос в том, стоит ли создавать универсальную модель, работающую на различных рынках одновременно, или лучше решать более узкую задачу разрабатывать торговую систему, пригодную для конкретного рынка. [c.137]
Разумеется, монета — это лишь условность, иллюстрация принятой модели. В действительности моделирование осуществляется путем использования генератора случайных чисел или на основе данных из специальных таблиц, где случайные значения (от 0 до 9) приведены в готовом виде. [c.37]
Мы ограничимся оценкой удачливости (везения), которое проявляется при игре в орлянку (модель опыты Бернулли с идеальной монетой, в роли которой может выступать генератор случайных чисел). [c.95]
В какой части модели помещается генератор транзактов [c.127]
Под замкнутой моделью корпоративной информационной системы (КИС) будем понимать модель системы, работающей в режиме запрос-ответ , в которой транзакты, единожды сгенерированные, циркулируют в пределах графа модели, не погибая в терминаторах. Например, это может быть работа группы пользователей с компьютерной сетью в диалоговом режиме. Транзакт - это запрос пользователя. Выйдя из генератора, транзакт проходит по графу модели и постепенно, по мере работы КИС, превращается в ответ и возвращается к пользователю, после чего вновь начинает играть роль запроса того же пользователя. [c.140]
Структура модели показана на рис. 8.2. Узел ag 1 Генератор вызовов поставляет транзакты в модель. Очередь 2 Пункты вызовов привязывает каждый транзакт к номеру пункта если номер транзакта i, [c.284]
Опишем работу модели. Генератор 7 (рис. 8.3) создает транзакты, имитирующие пассажиров. Интервал прихода пассажиров в соответствии с теоремой о суперпозиции потоков событий имеет экс- [c.286]
Каждый бухгалтерский документ, исходящий из рабочей комнаты, будем считать неприоритетным транзактом. Тогда все бухгалтеры - это один генератор транзактов бесконечной емкости (узел 1 модели ag). 292 [c.292]
Представим неисправности в виде особых транзактов, которые могут занять компьютер, прервав обработку документа - неприоритетного транзакта. Для этого необходимо ввести в рассмотрение второй генератор транзактов бесконечной емкости (узел 2 модели ag). [c.293]
Единственная проблема, с которой мы немедленно столкнемся, заключается в том, что в данной замкнутой схеме нет генераторов транзактов. В связи с этим непонятно, откуда транзакты попадут в модель. Решение этой проблемы довольно простое необходимо ввести в имитационную модель специальную часть, которая называется схемой зарядки. Рассмотрим эту схему и всю модель на рис. 8.8. [c.302]
При этих допущениях идеализация системы является консервативной, а ее математическая модель может быть представлена в виде полного многоугольника чисто реактивных собственных и взаимных сопротивлений (СВС), в вершинах которого приложены заданные и постоянные ЭДС (или напряжения) генераторов. [c.171]
Однако экономика, менеджмент (управление) и маркетинг в СССР были на низком теоретическом уровне, а в настоящее время по опыту американцев эти разделы науки идут по пути еще большего упрощения, компьютеризации, игнорируя логичные сложные экономические законы и законы организации, научные подходы и принципы, современные методы и модели. Логика упрощения образования и управления экономикой в России довольно проста чтобы в условиях нищеты преподавателям и ученым выжить, они вынуждены крутиться как белка в колесе , выступая не генераторами идей, а трансляторами упрощенных автоматизированных западных технологий. Автоматизация может быть только средством управления, а не его целью. [c.34]
Оценка погрешности имитации, связанной с использованием в модели генераторов псевдослучайных чисел (ПСЧ), проводится известными методами теории вероятностей и математической статистики. Важнейшим показателем качества любого генератора ПСЧ является период последовательности ПСЧ (при требуемых статистических свойствах). В большинстве случаев о качестве генератора ПСЧ судят по оценкам математических ожиданий и дисперсий отклонений компонент функции отклика. Как уже отмечалось, для подавляющего числа практических задач стандартные (встроенные) генераторы дают вполне пригодные последовательности ПСЧ. [c.404]
Правильным с точки зрения единства формы и содержания является модель факторного анализа. Эта модель факторного анализа построена на основе принципа соответствия затраты - генераторы затрат (показатели объема, то есть валового дохода) по отдельным направлениям деятельности страховой организации. При этом взаимосвязь затрат и валового дохода (генераторов затрат) количественно устанавливается через показатель маржинального дохода (разницы валового дохода и затрат) по данному направлению операций. Допустим, рост затрат по направлению деятельности является оправданным, если он приводит к опережающему росту валового дохода и, как следствие, к положительной динамике маржинального дохода (чистого дохода от операций) по данному направлению деятельности. Таким образом, факторный анализ, построенный на основе маржинального подхода (так называемый принцип директ-костинг ), позволяет не просто фиксировать динамику (отклонения) по отдельным статьям доходов и расходов, но и делать оценочные (нормативные) выводы в контексте того, как изменение отдельных статей доходов и затрат повлияло на благосостояние компании в целом. [c.62]
В подавляющем большинстве случаев в основе процесса имитации лежит некоторый статистический эксперимент, в ходе которого применяются некоторые генераторы псевдослучайных величин. Погрешности, объективно присущие таким генераторам, могут вносить значительные искажения в результаты, получаемые в ходе проигрывания моделей. [c.215]
| Рис. 45. Простая диаграмма, которая вставляет изменения цен в интервал от 0 до более позднего времени 1, последовательными шагами, чтобы проиллюстрировать концепцию трендов, встречающихся на всех масштабах времени. Интервалы выбраны произвольно и могут представлять минуту, час, день или год. Процесс начинает тренд от левого нижнего угла (0,0) к правому верхнему углу (1,1). Затем, используется прерывистая линия, называемая генератором, чтобы создавать модели "вверх-вниз" - часть 1-часть 2- часть 3. Затем каждая из этих трех частей сама заменяется тремя меньшими частями, полученными подходящим сокращением масштаба начального генератора (интерполированный генератор инвертируется для каждой понижающейся части). Повторение этих шагов воспроизводит форму генератора, или ценовой кривой, но в сжатых масштабах. И горизонтальная ось (масштаб времени) и вертикальная ось (ценовой масштаб) сжимаются, чтобы приспособиться к горизонтальным и вертикальным границам каждой части генератора. Источник [285] | ![Рис. 45. Простая диаграмма, которая вставляет изменения цен в интервал от 0 до более позднего времени 1, последовательными шагами, чтобы проиллюстрировать концепцию трендов, встречающихся на всех <a href="/info/49853">масштабах времени</a>. Интервалы выбраны произвольно и могут представлять минуту, час, день или год. Процесс начинает тренд от левого нижнего угла (0,0) к правому верхнему углу (1,1). Затем, используется прерывистая линия, называемая генератором, чтобы создавать модели "вверх-вниз" - часть 1-часть 2- часть 3. Затем каждая из этих трех частей сама заменяется тремя меньшими частями, полученными подходящим сокращением масштаба начального генератора (интерполированный генератор инвертируется для каждой понижающейся части). Повторение этих шагов воспроизводит форму генератора, или ценовой кривой, но в сжатых масштабах. И горизонтальная ось (<a href="/info/49853">масштаб времени</a>) и вертикальная ось (ценовой масштаб) сжимаются, чтобы приспособиться к горизонтальным и вертикальным границам каждой части генератора. Источник [285]](/pic1/170152113221067228139231196111095038078147239082.png) |
Транзактно-управляемый генератор. Функция reat (Р1.Р2,РЗ,Р4,Р5,Р6) предназначена для создания нового семейства транзактов. Следует отметить, что все транзакты принадлежат какому-либо семейству. Транзакты, выходящие из обычного генератора ag, принадлежат к семейству с номером 0. Узел reat в отличие от ag -это управляемый генератор. Назначение его самое различное. В замкнутых моделях он применяется для схемы зарядки. Аргументы этого оператора следующие. [c.109]
Моделировать новый запрос новым сгенерированным транзак-том не представляется возможным, так как нельзя рассчитать заранее время обработки запроса системой (это случайная величина) и, следовательно, нельзя задать частоту генератора. В данном случае модель может быть построена следующим образом [c.140]
Перейдем к построению имитационной модели для целей управления таким сложным экономическим процессом. Структурный анализ начинается с рассмотрения классического черного ящика (слой 1, рис. 8.15), который для определенности изображается в виде узла parent. На этом этапе необходимо провести инвентаризацию источников всех входных потоков (материальных, информационных и денежных), влияющих на инвестиционный проект, и обозначить все генераторы транзактов. Такие потоки неявно формируют входное воздействие на систему fli). Соответствующие от генераторов имеют номера/ь/2,..., /т. [c.327]
Выходы модели - это совокупность терминаторов term. Терми-таторы неявно влияют на выходные результаты x(t). Соответствующие п генераторов имеют номера х, хъ. .., х . Дальнейшая детализация структуры предприятия требует послойной декомпозиции черного ящика . На рис. 8.16 (слой 2 структурного анализа) сделана декомпозиция основных процессов, связанных с материальными, информационными и денежными потоками на предприятии. На рис. 8.15, 8.16 видно, что процессы, связанные с бухгалтерскими проводками и перечислением денег, требуют дальнейшей, более глубокой декомпозиции. [c.328]
Управляемый генератор транзактов (или размножитель) - тип узла имитационной модели. Имеет наименование reat. Позволяет создавать новые семейства транзактов. [c.356]
В помещениях управления КиА располагаются модели щитов. В помещениях электроподстанций, распредпунктов и рас-гфедустройств определяется расположение щитов, трансформаторов, релейных шкафов, генераторов и т. п. и устанавливаются их модели. [c.69]
В связи с этим надо отметить, что по правилам балансирующего рынка все потребители, снижающие нагрузку, и генераторы, увеличивающие производство, получают денежную премию, а потребители, увеличивающие спрос, и поставщики, сокращающие выработку электроэнергии, напротив, платят1. Имеет значение и причина отклонений собственная или внешняя инициатива (команда оператора). Понятно, что во втором случае нельзя допускать убыток участнику балансирующего рынка в сравнении с платежами в рынке на сутки вперед . Целевая модель оптового рынка предусматривает выполнение необходимых для этого соотношений между ценой на балансирующую электроэнергию и ценами рынка на сутки вперед . [c.113]
Описываемая методика построения областей существования в пространстве активных мощностей реализована в виде программного комплекса. Комплекс состоит из двух модулей, являющихся самостоятельными приложениями, использующими графический пользовательский интерфейс, и работающими под управлением операционных систем Windows 95 или Windows 98. Один из модулей служит для построения консервативной модели системы, другой является основным модулем, где производятся все расчеты и построения областей существования. Блок-схема алгоритма комплекса представлена на рис. 2. 17. В комплексе реализована возможность моделирования сколь угодно сложного ВИР, который может включать в себя произвольное количество генераторов, мощность каждого из которых может меняться в задаваемом диапазоне и с индивидуально задаваемыми коэффициентами участия. [c.174]
Предложенная методика позволяет создать на основе программы Mapgem специальный генератор формирования моделей и расчетов управляемых марковских процессов с доходами для различных задач, ориентированных не только на газовую промышленность. Достаточная универсальность подхода делает его пригодным для изучения долгосрочных стратегий развития региональных систем газоснабжения, а также других энергетических систем. [c.274]