Из данного примера видно, что нахождение размера удельных приведенных затрат производства продукции на новой технике и ее оптимального срока службы по формуле (5.18) полностью соответствует принципу нахождения оптимального момента замены техники, установленному в гл. 1 на основе рассмотрения статических моделей оптимального плана. [c.125]
Решение этой задачи дает оптимальную структуру территориального распределения предприятий при заранее заданном спросе. Такая структура может быть достигнута отраслью через некоторое время в результате строительства новых мощностей. Сам процесс этого строительства и выпуск продукции отраслью в процессе перестройки в сформулированной здесь модели не описываются. К более сложной модели, описывающей процесс перестройки, можно перейти так же, как это делалось в главе, посвященной балансовым моделям экономики, когда осуществлялся переход от статической модели к динамической. При этом придется отдельно рассматривать затраты на строительство и текущие затраты производства. Мы не будем здесь формулировать модель перестройки отрасли. Вместо этого рассмотрим некоторые достоинства и недостатки нашей модели и попытаемся указать способы устранения этих недостатков. [c.171]
До сих пор мы рассматривали методы решения задач оптимизации для статических моделей. Дадим краткую характеристику методов решения динамических задач оптимизации (или, как принято говорить, задач оптимального управления). [c.58]
Только здесь переменные модели являются функциями времени. Если модель является многошаговой (например, типа (3.18), (3.21) — (3.23)), то в случае конечного числа шагов каждая функция времени описывается конечным числом скалярных величин, так что задачу оптимального управления удается свести к некоторой задаче оптимизации для специально сконструированной статической модели. Для ее решения можно применить упоминавшиеся ранее методы оптимизации. В частности, если динамическая модель является линейной, т. е. удовлетворяет соотношениям (3.18), (3.19), (3.23), (3.24), то можно применить методы линейного программирования. При этом задача линейного программирования благодаря своему происхождению имеет специальную форму, которой можно воспользоваться для упрощения расчетов. [c.58]
В середине 1960 гг. в ЦЭМИ АН СССР в результате обобщения и дальнейшего развития идей, изложенных в работах [2,3], была разработана методика оптимального текущего планирования нефтеперерабатывающих предприятий [5, 6]. В частности, в работе [5] сформирована линейная статическая модель с фиксированным набором технологических режимов и способов смешения. Кроме того, рассматриваются статическая модель с переходящими запасами и динамическая модель с блочной структурой. [c.14]
Таким образом, динамическая модель модифицируется в так называемую последовательность статических моделей, в которой оптимальный вариант развития и размещения системы нефтеснабжения определяется путем поэтапного расчета статических моделей. При использовании таких подходов учета динамики в задачах перспективного развития и размещения нефтебазового хозяйства встает вопрос увязки, условно-оптимальных планов статических задач. На наш взгляд, представляет интерес алгоритм увязки статических решений, разработанный, в Сибирском энергетическом институте (СЭИ) СО АН СССР, который базируется на методах блочного программирования. [c.75]
Статические модели, входящие в единую динамическую модель, отличаются одна от другой по степени детализации и учета различных факторов, влияющих на формирование оптимального плана развития и размещения нефтебазового хозяйства на различных этапах планового периода. [c.76]
Статические модели поиска оптимальной структуры как раз и пред- [c.58]
Статическая модель оптимизации прикрепления потребителей к поставщикам. Основной математической моделью оптимального прикрепления потребителей к поставщикам является так называемая транспортная задача линейного программирования, которая в общем виде формулируется следующим образом [c.524]
Для выявления и обоснования принципов оптимального обновления техники в данной главе рассмотрена серия статических многопродуктовых моделей оптимального плана, в которых ставится задача минимизировать предстоящие текущие затраты производства заданного планом в ассортименте и объеме продукта при установленных ресурсных ограничениях и ограничениях, обеспечивающих выполнение плановых заданий . [c.5]
Вновь созданная лучшая техника обеспечивает максимальную экономию предстоящих текущих затрат по сравнению с текущими издержками на замыкающей технике и, соответственно, при продаже продукта по цене равной его оценке в оптимальном плане, обеспечивает максимальную разницу между текущими доходами от реализации продукта и текущими расходами на его производство. За счет этого в первый период использования новой техники выявляется максимальная возможность возмещения через амортизацию затрат в создание этой техники и получение прибыли. (Так как в данной главе исследуются статические модели, то здесь не рассматривается вопрос учета относительно высокого уровня затрат производства продукции в период освоения новой техники. Этот вопрос будет рассмотрен при исследовании процесса изменения затрат на производство продукции во времени.) [c.47]
Практически применяемыми и наиболее разработанными являются статические модели, использующие минимум приведенных затрат в качестве критерия оптимальности. Оптимальный план, разрабатываемый с помощью таких моделей, позволяет обеспечить решение следующих задач выбор вариантов реконструкции и расширения действующих предприятий, определение мест строительства новых заводов, расчет специализации и оптимальных размеров вновь строящихся и реконструируемых предприятий, опреде ление действующих производств, предназначенных к ликвидации. Более совершенны в методическом отношении динамические модели, в которых минимизируются затраты за период на основе применения интегральных показателей. [c.259]
Такого рода модели учитывают динамику развития экономической системы. И если, как отмечалось, статический межотраслевой баланс — это моментальная фотография, то динамические модели межотраслевого баланса можно считать чем-то в роде документального кинофильма. Но ни те, ни другие модели не могут полностью решить главной задачи экономической динамики — рассчитать оптимальные темпы и пропорции развития отраслей народного хозяйства. Прогресс в решении этой задачи будет, вероятно, достигнут на других путях. Мы имеем в виду, прежде всего, интенсивно разрабатываемую сейчас теорию динамических моделей оптимального планирования. [c.155]
Следует отметить наряду с общеметодологическими трудностями и специфические особенности в вопросе выбора крите рия оптимальности для отдельных типов моделей. Так, в статической модели можно сравнительно просто описать структуру конечного продукта в части предметов потребления, но гораздо сложнее учесть средства производства, идущие на капиталовложения, поскольку они предназначены для будущих периодов и их состав определяется в зависимости от планов будущих лет. Решение последней проблемы в известной мере облегчается при переходе к динамической модели. Однако в ней выбор критерия оптимальности является сложной задачей. Здесь он должен включать оптимальные пропорции разделения национального дохода на потребление и накопление, оптимальные темпы роста производственного и личного потребления и др. Критерий оптимальности должен учитывать также состояние и потенциальные возможности экономической системы на конец планового периода. [c.178]
Указанные модели носят статический характер, т. е. решаются для строго определенного периода, и не учитывают динамики производства. Оптимальный вариант с учетом развития предприятия можно найти на основе динамического программирования, которое, однако, еще недостаточно разработано. [c.128]
При большом числе плановых задач по определению оптимального способа организации работ и использования оборудования применяют имитационные модели, воспроизводящие экономические и производственные условия с помощью ЭВМ. Из методов статического моделирования применяют метод Монте-Карло, сетевые модели и др. [c.128]
Для оптимизации производственной программы разработан ряд статических экономико-математических моделей, основанных на методах линейного программирования и с достаточной точностью описывающих возможности нефтеперерабатывающего предприятия. Критериями оптимальности служат максимум прибыли, минимум затрат, максимум выработки товарной про- [c.162]
Дальнейшее развитие и использование экономико-математических моделей должно идти по линии их совершенствования, перехода от статических задач к динамическим, Совершенствования критериев выбора оптимальных хозяйственных решений, уточнения методики разработки исходных нормативов. [c.168]
На практике возникает большое количество плановых задач, где необходимо определить оптимальный способ организации работ и использования оборудования. В этом случае используется статическое моделирование, заключающееся в имитации экономических и производственных условий на ЭВМ путем воспроизведения элементарных явлений и актов процесса, в последовательности, отражающей реальные связи и взаимозависимости. Из методов статического моделирования используется метод Монте-Карло, сетевые модели. Содержание, назначение и методика составления последнего рассматриваются в главе XII, 3. [c.89]
Первые два направления могут обеспечить некоторое количественное уточнение оптимальной кратности запасов газа. Наиболее же перспективно третье направление, которое, однако, могут ограничить вычислительные возможности методов стохастического программирования. Дело в том, что задача учета в модели нескольких адаптивных характеристик в некоторых случаях реализуема только при статической постановке. [c.75]
Учет динамического характера задачи оптимального развития и размещения нефтебазового хозяйства можно осуществлять не только решением ряда статических задач на серию взаимосвязанных периодов, но и решением единой задачи, ограничения которой построены с разбивкой по временным отрезкам планового периода. Единая динамическая модель для всего планового периода может охватывать 10—15 лет и более. Единый критерий оптимальности обеспечивает непротиворечивость решений для отдельных этапов планового периода. [c.76]
Третий блок единой динамической модели отражает условия формирования статической задачи по данным 1990 г. Модель включает в себя четыре этапа. Однако в ней не отражено деление года на сезоны и отсутствует деление на виды нефтепродуктов. По потребителям задаются ограничения, соответствующие общему объему светлых нефтепродуктов. За критерий оптимальности принимается минимум суммарных текущих и ка питальных затрат. Для описания модели введем ряд обозначений. [c.92]
С помощью статической М.и. можно выявить, при каких сочетаниях экзогенных (вводимых) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это полезно, напр., при изучении различных методов и средств экономического стимулирования на производстве. М.и. в форме "проигрывания" динамических моделей (динамической М.и.) применяется также в прогнозировании. С его помощью изучают возможные последствия крупных структурных сдвигов в экономике, внедрения важнейших научно-технических достижений, принятия плановых решений. [c.190]
В качестве критерия оптимальности в большинстве отраслевых задач выступает минимум затрат на заданный объем конечного продукта рассматриваемой производственной системы. Применяются экономико-математические модели разных типов динамические и статические, детерминированные и вероятностные, однопродуктовые и многопродуктовые, с дискретными и непрерывными переменными, производственные функции, производственно-транспортные задачи и, наконец, по характеру отображения хозяйственных связей —матричные и сетевые модели. [c.253]
Хотя модель Курно является статической игрой, рассмотрим следующую ее динамическую интерпретацию. В первом периоде Фирма 1 выбирает определенный объем производства. После этого во втором периоде Фирма 2 выбирает оптимальный объем производства в зависимости от выбора Фирмы 1. Далее, в третьем периоде снова черед Фирмы 1 выбирать оптимальный объем производства, учитывая текущий объем производства Фирмы 2, и т.д. Фирма 1 выбирает объем производства в нечетных периодах, Фирма 2 — в четных. [c.128]
В предыдущих главах мы познакомились с задачами управления в организационных системах, точнее — с задачами построения оптимальных организационных механизмов. При этом структура организационной системы предполагалась двухуровневой (центр и подчиненные ему элементы), а модель ограничений — детерминированной и статической. Рассматривались случай полной информированности центра, а также случай применения встречного способа формирования данных в условиях неполной информированности. Наряду с рассмотренными практический интерес представляет еще ряд схем функционирования двухуровневых организационных систем. Здесь можно назвать системы с использованием процедуры формирования данных с памятью, адаптивные схемы управления, итерационные схемы планирования. Дополнительные проблемы возникают при расширении рассмотренных моделей. Дело в том, что реальные организации, как правило, имеют многоуровневую структуру, их модели ограничений включают случайные и неопределенные факторы, а функционирование носит динамический характер. В связи с этим возникают три проблемы. Первая носит методологический характер и связана с обобщениями введенных понятий и постановок задач. Вторая связана с вопросом, насколько результаты, полученные для двухуровневых статических детерминированных систем, переносятся на более сложные случаи. Третья проблема — исследование эффектов, не имеющих аналогов в более простых системах. Обсуждение этих проблем и проводится в данной главе. [c.286]
Приведем один из упрощенных вариантов статической союзной модели комплексной оптимальной химизации сельского хозяйства. [c.359]
Модель статическая, т. е. не показывает изменение производства во времени. Вместе с тем структура модели проста и логически увязана с моделью расчета оптимальной производственной программы нефтеперерабатывающих предприятий. Планирующий орган (Миннефтехимпром) на основе заводских планов разрабатывает оптимальный план отрасли и сообщает предприятиям новые задания по объемам поставки нефтей, продукции и оценок ограниченных ресурсов. [c.170]
К.— один из основателей экономико-математич. направления в СССР. Впервые построил оптимальную статическую и динамич. модели текущего и перспективного планирования разработал принципиально но-ный метод построения системы экономич. показателей. В работах К. модели оптимизации использованы при исследовании вопросов ценообразования, эффективности капитальных вложений, теории ренты, теории амортизации и др. проблем социалистической экономики. Гос. пр. СССР (1949), Ленинская пр. (1965). Иностранный член зарубежных академий (США, Венгрия). [c.96]
При таком анализе всегда рассматривается комплекс линейных оптимизационных моделей. Это придает модели определенную Динамичность, позволяющую исследователю проанализировать влияние возможных изменений исходных условий на полученное ранее оптимальное решение. Динамические характеристики моделей фактически отображают аналогичные характеристики, свойственные реальным процессам. Отсутствие методов, позволяющих выявлять влияние возможных изменений параметров модели на оптимальное решение, может привести к тому, что полученное (статическое) решение устареет еще до своей реализации. Для проведения анали- [c.208]
Таким образом, даже для модели идеализированной экономики оценки оптимального плана представляют определенную ценность. И это следствие того, что модель— не условная схема, а отражение определенных реальных условий. Отсюда становится понятным, почему анализ статической и динамической линейно-программных моделей позволяет сделать ряд общих выводов о структуре цен, характеристике оптимального плана, эффективности капиталовложений, которые имеют значение даже для тех случаев, когда не полностью выполнены гипотезы, лежащие в основе этих моделей. Эти общие выводы имеют поэтому гораздо более широкую область применения. [c.170]
Статьи [20 - 22] касаются статических задач выбора портфеля при целевой функции в виде линейной комбинации среднего и дисперсии. В [20] показывается, что ошибки в оценке среднего значения оказывают решающее воздействие на точность формирования портфеля. При этом погрешности в оценке средних оказываются приблизительно в десять раз более существеннее, чем погрешности в оценке дисперсии. В [21] проводится дальнейшее изучение этой темы, рассматриваются способы отбора входной и выходной информации с целью получения лучших инвестиционных решений. В [22] разработана модель, которая позволяет проследить по истечении некоторого времени за воздействием различных источников на "результат работы" данного портфеля. А именно, капитал распределяется между разными портфелями ранее предполагавшихся оптимальными, портфелями, интуитивно предпочитаемыми экспертами - менедже- [c.8]
Влияние регионального фактора при решении вопроса обновления техники рассматривается здесь с помощью многопродуктовой статической модели оптимального плана, развивающей модель раздела 1.2. В этой модели минимизируются предстоящие текущие затраты на производство заданного по объему и ассортименту продукта. Помимо ресурса капитальных вложений в создание новой техники и ресурса ранее созданной неремонтируемой техники в ней учитывается ограниченность ресурса относительно пучшего местоположения для вьшуска продукции. [c.22]
В первой главе с помощью статических моделей оптимального плана было обосновано условие целесообразности проведения капитального ремонта капитальный ремонт экономически целесообразно осуществлять, если удельные приведенные затраты после ремонта (ПЗПР) не превышают удельных приведенных затрат производства продукции на новой технике [ формула (1.6)]. [c.129]
Математические модели, кроме того, подразделяют на равновесные, которые описывают равновесие, поэтому их можно назвать описательными (дискриптивными), и модели оптимизации, которые позволяют установить оптимальные, т.е. наилучшие по какому-то определенному критерию, параметры системы Выделяют статические модели, описывающие состояние объекта в конкретный момент или период времени, и динамические модели, включающие взаимосвязи переменных во времени. [c.15]
В статических моделях было условно принято, что в приведенных за-претах заранее известен размер амортизационных отчислений на реновацию и капитальный ремонт. Но уже исследование статических" моделей показало, что действующий механизм равномерной амортизации не отражает тенденции износа техники в оптимальном плане. Подробно механизм формирования амортизационных отчислений на реновацию с учетом тенденций износа техники будет рассмотрен в следующей главе. Но проведенные выше исследования учета фактора времени в оптимальном плане позволяют предложить еще один подход к обоснованию целесообразности проведения капитального ремонта. [c.129]
Как было показано еще в гл. 1 на статических моделях, оценка ОП техники (ее прокатная оценка), равная экономии от использования этой относительно лучшей техники по сравнению с замыкающей техникой в данной сфере производства, является источником формирования амортизации и нормативного эффекта капитальных вложений (основы платы за фонды). Причем было показано, что плата за фонды должна взиматься с остаточной стоимости ОПФ на уровне норматива эффективности капитальных вложений. Именно на этой посылке в разделе 5.1 обосновывается необходимость приведения затрат во времени по сложным процентам на базе норматива эффективности капитальных вложений. Поэтому снижающуюся плату за фонды, предложенную В. Н. Лившицем, следует разделить на собственно плату за фонды на уровне норматива эффективности капитальных вложений с остаточной стоимости ОПФ и собственно амортизацию. При этом перенос стоимости на продукт с целью простого воспроизводства стоимости будет осуществляться через амортизацию, а нормативный эффект остаточной стоимости при ценах на уровне цен оптимального плана будет выступать как часть вновь созданной стоимости, не учитываемая в издержках производства. Причем если в себестоимости учтены все эатра- [c.158]
Наиболее богатый опыт оптимального планирования экономики накоплен в отраслевом планировании. По решению Госплана СССР оптимальные планы составлялись в последние годы более чем по 70 отраслям, охватывающим более половины промышленной продукции. Они использовались при составлении пятилетних планов. Для решения текущих задач функционирования и развития отрасли довольно широко применяются статические модели, связанные с использованием наличных производственных мощностей и наиболее рациональным распределением заказов и программ между предприятиями с учетом транспортных и эксплуатационных расходов. Отраслевое перспективное планирование использует главным образом полудинамические модели, с помощью которых решается задача достижения наилучшего результата развития отрасли к некоторому определенному моменту (например, каким образом на конец пятилетки можно получить заданный объем продукции с минимальными приведенными затратами, учитывающими капиталовложения и себестоимость). В гораздо меньшей степени отраслевое планирование использует пока собственно динамические модели, отражающие непрерывное развитие отрасли в течение всего планируемого периода. Это связано и со значительными сложностями, которые возникают при расчете таких моделей, и с трудностями получения необходимой информации на промежуточные годы. [c.210]
В моделях равновесного роста все или некоторые участники формируют свой спрос и предложение, решая динамическую задачу оптимизации. Для потребителя типичная задача состоит в максимизации суммы дисконтированных полезностей потребления за весь рассматриваемый период при совокупном бюджетном ограничении (сумма расходов на потребление в равновесных ценах не превосходит суммы доходов). Фирмы принимают решения о выпуске продукции и наращивании производственных мощностей на каждый момент рассматриваемого периода, максимизируя сумму прибыли за весь период. Равновесные цены в каждый момент времени балансируют спрос и предложение на потребительские блага и товары производственного назначения. Полтерови-чем в 1976 г. и Бьюли (Т. Bewley) в 1982 г. (см. ссылки в [10]) для двух различных вариантов таких моделей построена асимптотическая теория, аналогичная теории оптимального роста. В частности, для равновесных траекторий доказаны так называемые теоремы о магистрали, утверждающие, что если технологии и функции полезности меняются не слишком быстро, то с течением времени равновесные межотраслевые пропорции и соотношения цен перестают зависеть от начального состояния. Благодаря этому оказывается принципиально возможным исследовать характеристики долгосрочного развития на основе статических моделей равновесия типа Эрроу—Дебре. [c.497]
Приведенные выше формулы относятся к статической модели с минимизацией затрат за период. Однако доказано, что они верны и для бесконечношаговой модели с дисконтированным накоплением затрат и переносом возникающего дефицита в очередной период — при умножении цены закупки с на множитель 1 — a. В динамических задачах с конечным числом шагов оптимальные уровни запасов будут находиться между решениями для статического и динамического случаев. Точнее, [c.163]
Для решения задачи выбора оптимальных проектных вариантов в этом случае предлагается следующая трехэтапная многопродуктовая статическая экономико-математическая модель. [c.159]
Итак, каждому этажу планирования присуща своя оптимальная модель. Следуя этому принципу, советские экономисты создали математические модели оптимизации оперативно-календарного планирования, матричные модели техпромфинплана предприятия (планирование на уровне предприятия), модели размещения производства и оптимального плана перевозок (отраслевые задачи), оптимальные модели экономического района (региональное, районное планирование). Особое место среди всех названных занимает модель статического межотраслевого баланса, позволяющая планировать межотраслевую структуру народного хозяйства страны1. [c.19]
В качестве типичного примера полной модели в профессиональной литературе принято рассматривать модель, предложенную Сили (Sealey), см. [13]. В ней при описании поведения финансовой фирмы (посредника) учитываются как возможные действия по управлению портфелем рисковых активов, там и факторы издержек, а также проводимая политика воздействия на депозитные ставки. Сравнительно-статический анализ, осуществляемый в рамках модели Сили, позволяет определить воздействие несклонности к риску финансовых посредников на принятие ими оптимальных решений. Существуют и другие достаточно известные полные модели, например, модель Бал-тенспергера (Baltensperger), см. [2]. [c.211]
С целью упрощения анализа модели ее удобно редуцировать, заменив У (-), У (-) и У (-) на соответствующие функции оптимального отклика, которые можно обозначить через Л/ ( ), RJ ( ) и RJ ( ). Эти функции показывают объем производства, который производителю выгодно выбрать при данной предыстории игры. Редуцированная модель будет статической игрой, в которой участники выбирают только цены р1жр2. [c.565]
Смотреть страницы где упоминается термин СТАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМАЛЬНОГО
: [c.63]Смотреть главы в:
Эффективность обновления техники в химической промышленности -> СТАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМАЛЬНОГО