Рассмотрим особенности постановки и решения задачи стохастической оптимизации производственной программы НПП при параметрических связях элементов [52]. [c.68]
Критерий оптимальности задачи стохастической оптимизации календарного планирования основного производства НПП имеет вид [c.87]
Результаты идентификации вероятностных условий задачи стохастической оптимизации календарного планирования основного производства НПП показывают, что случайные параметры модели (3.124) — (3.136) можно считать независимыми друг от друга случайными величинами, подчиняющимися нормальному закону распределения, с соответствующими математическими ожиданиями и дисперсиями [c.88]
В результате решения задачи календарного планирования определяются технико-экономические показатели, обеспечивающие оптимальную реализацию месячной производственной программы НПП с детализацией по декадам или неделям. Результаты расчетов регулярно представляются в плановый отдел предприятия. Как показывает опыт эксплуатации, применение задачи стохастической оптимизации календарного планирования основного производства НПП является важным средством повышения экономической эффективности функционирования предприятия. [c.178]
В сформулированной задаче, как и вообще в задачах финансового планирования, ограничения сверху и снизу, зависят от сценариев. Корректное генерирование выборочных траекторий информационного процесса для данной задачи является решающим фактором надлежащей формулировки задачи стохастической оптимизации. [c.33]
Задачи по оптимизации решаются различными математическими методами, в основе которых лежат теория вероятностей и математическая статистика, линейная алгебра, нелинейное программирование и, в частности, его простейшая форма — квадратичное программирование, а также стохастическое и динамическое программирования и, наконец, матричное исчисление. [c.18]
Традиционные логические приемы обработки информации Приемы детерминированного анализа л Приемы финансовой математики Приемы стохастического анализа Приемы оптимизации показателей Психологические приемы творческого мышления [c.24]
В процессе проведения коэффициентного анализа денежных потоков особое внимание уделяется факторному анализу, т.е. количественному измерению влияния различных объективных и субъективных факторов (причин), оказывающих прямое или косвенное воздействие на изменение рентабельности, эффективности использования денежных средств организации в анализируемом периоде. Факторный анализ (прямой и обратный, детерминированный и стохастический) проводится с использованием различных приемов моделирования факторных систем (расширения, удлинения, сокращения, оптимизации и т.д.). [c.401]
Традиционные способы обработки информации Способы детерминированного факторного анализа Способы стохастического факторного анализа Способы оптимизации показателей [c.39]
Требование реалистичности подхода к учету стохастических свойств некоторых массивов информации в таких широких задачах, какими являются задачи оптимального отраслевого и народнохозяйственного планирования, заставляют вспомнить об аппарате теории надежности, применимом к топологическим схемам сложной структуры. Принадлежащее этой теории понятие резервов дополняют методические средства оптимизации, а сама задача управления надежностью сводится к оптимизационной задаче управления элементной надежностью, резервами и топологической структурой системы. [c.35]
Разнообразны типы математических моделей, используемых на различных уровнях при оптимизации -планирования развития ЕГС линейные, нелинейные, целочисленные, стохастические модели. [c.61]
При оптимизации планирования развития ЕГС стохастические подходы на верхнем уровне не используются. [c.62]
Ниже будет описана модификация локальной постановки задачи оптимизации кратности запасов газа, которая предельно упрощена с точки зрения учета различных распределительных аспектов плана. Учет в основном только адаптивной характеристики надежности плана и соответственно небольшая размерность задачи позволяют поставить и реализовать ее как задачу стохастического программирования. [c.74]
Рассмотрим возможности применения различных постановок одно-этапной задачи стохастического программирования для оптимизации текущей производственной программы НПП. Отличительной особенностью производственной программы является то, что она принимается до наблюдения реализаций случайных параметров условий задачи и не может быть скорректирована по фактически реализованным значениям внешних и внутренних связей. [c.56]
Учитывая указанные обстоятельства, представляется целесообразным использование многоэтапной постановки стохастической задачи оптимизации календарного планирования основного производства НПП с жесткими условными вероятностными ограничениями следующего вида [c.60]
Необходимо отметить, что в ряде случаев предположение о независимости случайных параметров a/ -(w), й,-(со) в задаче Г3.25) для технологических процессов нефтеперерабатывающих предприятий оказывается недостаточно обоснованным. Между элементами матрицы условий и вектора ограничений имеют место функциональные связи и корреляции, учет которых оказывает существенное влияние на вид и свойства стохастической задачи, а также и на конечные результаты оптимизации. [c.68]
Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смешение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]
Используя декомпозиционный подход, стохастическую задачу оптимизации производственной программы НПП с учетом параметрических связей варьируемых элементов можно сформулировать в виде взаимосвязанно решаемых главной задачи [c.71]
Эти обстоятельства обусловливают необходимость разработки вероятностных динамических постановок и соответствующих стохастических моделей задач оптимизации календарных планов нефтеперерабатывающих производств. [c.78]
Разбивка годовой производственной программы на календарные отрезки времени осуществляется на основе вероятностной модели многоэтапной стохастической задачи оптимизации календарною планирования основного производства НПП. [c.177]
Применение стохастической модели оптимизации календарного планирования основного производства НПП позволяет повысить степень обоснованности и надежности плановых расчетов и снижает вероятность потерь ожидаемой прибыли, возникающих из-за корректировок первоначально принятых плановых заданий. [c.178]
Обоснованы вероятностные постановки задач текущего и календарного планирования производственной программы НПП в условиях неполноты технико-экономической информации, обеспечивающие надежность плановых решений. Многоэтапная стохастическая задача оптимизации отражает адаптивный характер процедур принятия плановых решений и повышает реализуемость производственной программы предприятия. [c.215]
В изучаемой задаче исходные данные имеют стохастическую неопределенность, которая обусловлена объективными обстоятельствами любых технико-экономических задач, а также нестабильностью современной экономики АПК. Это проявляется в том, что для любых исходных данных нельзя определить их точные значения, а можно указать лишь интервал возможных значений. В этом случае результаты оптимизации не являются однозначными и ее ценность резко снижается. [c.165]
На этапе развитого социализма расширяется само понятие эффективности, более полно охватывая факторы общественного производства. Современная наука трактует эффективность как универсальную социально-экономическую категорию, характеризующую объективные причинно-следственные или стохастические связи и соотношения между затратами и результатами, подлежащие планомерному регулированию в целях оптимизации общественного производства на различных его уровнях. Такая трак- [c.12]
Проблема оптимизации поисково-разведочных работ формулируется как детерминированная задача линейного и динамического программирования различной структуры и степени сложности с функционалом в виде минимизации суммарных затрат на прирост запасов или максимизации прироста запасов для заданного лимита капиталовложений. При такой постановке вопроса, на наш взгляд, многие важные аспекты решаемой проблемы оказываются не учтенными. В первую очередь это касается экономической ценности, а также ограниченности ресурсов в недрах. Последнее выражается в затратах обратной связи (рентной оценке) исчерпания возможных открытий. В большинстве предложенных моделей ограничения на суммарный объем извлекаемых запасов в явном виде не отражаются. Далее, рассматриваемые модели обычно линейные и детерминированные, в то время как функция затраты — выпуск в ГРР имеет резко выраженный нелинейный и стохастический характер. Наконец, в моделях не учитывается фактор времени, что недопустимо при изучении столь длительных процессов, как освоение ресурсов нефти и газа. [c.165]
В последние годы значительно увеличилось количество людей, сфера деятельности которых связана с работой на финансовых рынках. Для этих специалистов необходимо хорошее знание основ теории вероятности и математической статистики, так как результаты решения об инвестировании в различные финансовые инструменты (активы) всегда имеют ту или иную степень неопределенности. В этой книге сделана попытка систематизирование рассмотреть практические методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная книга может представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в условиях неопределенности. Изложение материала начинается с базовых понятий, и постепенно переходит к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых стохастических переменных. [c.10]
Стохастической (вероятностной) моделью называют такую модель, в которой имеется неопределенность, т.е. когда условия (ограничения) задачи или критерий оптимизации (целевая функция) или то и другое являются какой-нибудь числовой характеристикой (например, математическим ожиданием) случайных величин. [c.134]
Часть I 3.3. СТОХАСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ПОПАРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПОДГРАФОВ [c.148]
Способы детерминированного факторного анализа Способы стохастического факторного анализа Способы оптимизации показателей [c.489]
Как указывалось ранее, на внедрение этого метода на наших предприятиях, руководство которых решит перейти на логистический метод управления, потребуется не менее 10-15 лет из-за отсутствия в настоящее время необходимого логистического окружения и огромных инвестиций, которых сегодня нет у многих наших предприятий. У нас довольно сложные условия снабжения, и они совершенно не похожи на эти закладываемые модели оптимизации запасов транзитные поставки составляют порядка 80%. Многовариантные расчеты, касающиеся, в частности, используемой информации для управления запасами, проводятся на основе детерминированных данных, например, когда точно известен объем поставки или интервал поставки и т.п. В настоящее время на наших предприятиях процесс снабжения сегодня является стохастическим, протекающим с большой неравномерностью транзитных поставок по объемам и интервалам (см. табл. 1.1-1.7). Поэтому на этапе внедрения логистических методов управления, на наш взгляд, нельзя применять вышеуказанные инструменты для расчетов при поиске оптимального варианта. Возможно, этот метод когда-нибудь заработает и у нас. Но сегодня и вряд ли в ближайшей [c.524]
Более широкие возможности имеет пакет Стохастическая оптимизация", созданный на базе ППП Линейное программирование в АСУ" (ППП ЛП АСУ) [102]. ППП ЛП АСУ предназначен для решения и анализа задач линейного программирования (ЛП), нелинейного программирования (НЛП) с нелинейными функциями сепарабельного вида, целочисленного программирования (ЦП) и задач специальной узкоблочной структуры. Размерность решаемых задач составляет для ЛП до 16000 строк, для ЦП — до 4095 целочисленных переменных и 60000 строк для задач узкоблочной структуры. Пакет может быть использован также для решения задач стохастического программирования (СТП) при построчных вероятностных ограничениях. В последнем случае необходимо предварительно построить детерминированный аналог. [c.179]
Базовой идеей всех алгоритмов обучения является учет локального градиента в пространстве конфигураций для выбора траектории быстрейшего спуска по функции ошибки. Функция ошибки, однако, может иметь множество локальных минимумов, представляющих суб-оптимальные решения. Поэтому градиентные методы обычно дополняются элементами стохастической оптимизации, чтобы предотвратить застревание конфигурации сети в таких локальных минимумах. Идеальный метод обучения должен найти глобальный оптимум конфигурации сети4. [c.45]
В финансовой теории возникают и иные оптимизационные задачи, которые в виду "неопределенности окружающей среды" можно отнести (как и в случае, рассмотренном Г. Марковитцем) к проблемам теории стохастической оптимизации. При этом сразу следует отметить, что финансовая проблематика выдвинула целый ряд нетрадиционных, нестандартных оптимизационных задач хеджирования (относительно понятия "хедж" см. 1Ь, гл. V), "нестандартность" которых заключается в том, что оптимальное хеджирование как управление должно обеспечивать выполнение некоторых свойств с вероятностью единица, а не, скажем, в среднем, как это обычно принято в теории стохастической оптимизации. (По поводу задач со среднеквадратичным критерием см. далее Id.) [c.145]
Три концентрических круга на рисунке показывают, хотя и схематично, развитие событий на рассматриваемом поле деятельности, начиная от основания Данцигом, Беллманом, Марковитцем, Мертоном стохастической оптимизации в 1950 гг. и 1960 гг. Далее идут ранние модели Бредли и Крэйна, Чарнеса и его учеников, Зи-ембы и его учеников в 1970 гг. и 1980 гг. Затем имело место значительное продвижение в развитии подобных моделей многими исследователями в 1990 г., чему содействовали новые вычислительные возможности и огромные суммы ресурсов, которыми нужно было [c.27]
Этапы моделирования инвестиционного цикла . построение модели, оценка параметров, практическое применение для принятия решений, оптимизации и прогнозирования. Интерфейсные, фактуальные и процедурные знания. Семантические сети. Синтез модели из типовых модулей. Стохастические сети Петри. Векторные функции денежных потоков в проектировании инвестиционных циклон. Учет факторов риска и неопределенности в моделях инвестиций. [c.75]
Причины появления, логика формирования и перспективы развития этих направлений достаточно очевидны. Во-первых, на уровне хозяйствующего субъекта финансы и бухгалтерский учет тесно переплетены. Вряд ли оспариваем тезис о том, что невозможно стать грамотным финансистом без надлежащего и, заметим, весьма приличного знания концептуальных основ бухгалтерского учета, его логики и техники. Верно и обратное бухгалтер, ограничивающий сферу своей деятельности следованием типовым проводкам, не желающий вникнуть в специфику финансового планирования, бюджетирования и имитационного финансового моделирования, никогда не сможет подняться выше уровня заурядного клерка. Не случайно, в развитых странах, в частности, в странах, исповедующих англо-американскую модель бухгалтерского учета, проводят различие между собственно бухгалтером (a ountant и счетоводом (bookkeeper). Дело в том, что решения финансового характера на уровне предприятия сводятся, по сути (а) к оптимизации его баланса, являющегося, как известно, наилучшей финансовой моделью предприятия, и (б) инициализации и оптимизации денежных потоков. Подобные решения, с одной стороны, базируются на доскональном понимании принципов движения средств по счетам бухгалтерского учета, а, с другой стороны, предполагают применение разнообразных финансовых моделей, учитывающих, в том числе, стохастический характер параметров многих операций и временную ценность де- [c.283]
Для проведения численных расчетов строится четырехблочная модель задачи предварительного этапа, являющаяся детерминированным аналогом вероятностной модели стохастической задачи оптимизации. Эта модель обеспечивает детализацию месячной производственной программы предприятия по цехам, установкам и процессам с разбивкой по неделям. [c.177]
В этой книге сделана попытка систематизированно рассмотреть практические методы статистики применительно к финансам. Наибольший интерес данная книга может представлять для трейдеров/портфельных менеджеров, то есть специалистов, принимающих самостоятельные решения на финансовых рынках в условиях неопределенности, а также для студентов экономических и финансовых вузов. Изложение материала начинается с базовых понятий, и постепенно переходит к достаточно сложным методам, применяющимся при анализе инвестиционных рисков. В книге содержится большое количество практических алгоритмов вычисления и оптимизации различных финансовых стохастических переменных. [c.2]
Разработан ряд стохастических методов решения поставленной оптимизационной задачи распараллеливания вычислений. В первом методе — стохастическом методе попарной оптимизации подграфов — поиск оптимального решения осуществляется за счет взаимного (стохастического) переноса вершин между различными парами подграфов графа алгоритма. Второй метод — метод Монте-Карло случайного блуждания вершин графа алгоритма по подграфам — основан на отождествлении вершин графа алгоритма с некоторыми частицами, совершающими случайные блуждания по областям-подграфам в потенциальном силовом поле, роль потенциала которого играет минимизируемый функционал. Наиболее вероятное состояние подобной системы частиц соответствует минимуму потенциала —-и, следовательно, является искомым решением. Поиск такого состояния осуществляется методом Монте-Карло с использованием специальной процедуры имитации отжига . Третий метод — стохастический метод наискорейшего спуска — основан на использовании дискретного аналога градиента минимизируемого функционала. Все разработанные методы реализованы программно и являются частью системы программ PARALLAX. Проведено тестирование созданных программ и сравнение их работы на простейших примерах. [c.166]