Итак, процесс построения математической модели состоит в переходе от качественных зависимостей концептуальной модели к точному описанию модели математической. Принципы построения математических моделей производственно-экономических процессов были описаны в первой главе. Эти принципы применимы и здесь. Мы продемонстрируем их использование при построении математических моделей двух исследуемых нами объектов автозаправочной станции и экономики страны. [c.251]
Итак, мы закончили описание процесса перехода от концептуальной модели к модели математической. Осталось лишь напомнить, что параметры моделей оцениваются путем обработки реальной статистической информации. Перепишем полученные модели. Модель долгосрочного [c.254]
Задав начальные данные. 4(0) и К(0), мы закончим описание процесса перехода от концептуальной схемы к модели математической. Параметры модели оцениваются путем обработки реальной статистической информации. [c.143]
Поскольку способ цепных подстановок имеет универсальный характер, целесообразно рассмотреть методику его использования в других типах факторных моделей. Так, в кратных моделях математическое описание применения этого приема будет следующим. [c.34]
В данной главе не рассматривается сложный математический аппарат учета факторов неопределенности и риска, содержащий разные разделы теории вероятности и новейшие модели математических теорий. Внимание будет уделено простым способам определений современной стоимости денег — дисконтированию будущих сумм на сегодня, определению наращенной суммы вложений, в том числе в условиях инфляции, эрозии капитала. [c.54]
Факторные модели (математическая и структурно-логическая) конструируются на основании расчетной формулы материалоемкости продукции (см. табл. 8.8), исходя из которой [c.380]
Основным инструментом исследования операций является модель. Математические "операционные" модели используются для решения широкого круга задач управления, которые объединяет наличие определенного критерия оптимальности. К наиболее часто встречающимся задачам подобного рода можно отнести составление календарных планов выпуска продукции, задачи диспетчирования, транспортные задачи, задачи управления запасами, эффективного распределения ресурсов. [c.315]
Известно, что все математические модели (модели математического программирования) можно разделить на две большие группы модели с непрерывными и модели с дискретными переменными. Среди экономических задач по выбору оптимальных вариантов можно выделить задачи, которые можно решить как в непрерывной, так и в дискретной постановке. Сюда относятся, например, задачи отраслевого и заводского планирования. Возникает вопрос когда необходимо использовать непрерывную постановку, а когда дискретную В чем преимущества и недостатки той или иной постановки Ответы на эти вопросы можно дать на примере задач оптимального отраслевого планирования в промышленности. [c.120]
Модель. Моделирование. Адекватность модели. Математическая модель. [c.5]
Арнольд В.И. Жесткие и мягкие модели / Математическое моде- [c.113]
Наряду с поведенческими науками в послевоенные годы дальнейшее развитие получили и естественные науки (особенно математика, информатика, статистика), что послужило импульсом для развития количественного подхода в управлении. Такой подход предполагает формализацию управленческих процессов, построение экономико-математических моделей исследуемых объектов и систем, а также решение этих моделей математическими средствами с использованием компьютерной техники. Модели облегчают понимание сложных явлений и процессов, хотя обычно упрощают реальность. Поэтому применение количественного подхода имеет определенные ограничения. Применение количественного подхода дает обычно хорошие результаты при формировании товарных потоков в управлении запасами, при размещении товаров на складе и решении конкретных ситуаций в логистике, т.е. в управлении вещественными элементами на микроуровне. Большой интерес в этом отношении представляют работы американского ученого П. Самуэльсона и его последователей. [c.210]
Логистические задачи, которые возникают в практической деятельности, решать простейшими арифметическими методами или на основе опыта работы невозможно. Это связано с тем, что возникает множество возможных вариантов. Так, при трех поставщиках продукции и ее трех потребителях возможно 90 различных вариантов решения, а при четырех поставщиках и четырех потребителях число возможных вариантов решения составит уже более 6000 и т.д. Какой вариант более целесообразен Для того чтобы ответить на этот вопрос, необходимо составить математическую модель. Математическая модель — это абстрактное отображение с помощью математической символики реального процесса. [c.133]
Все перечисленные задачи базируются на. математическом моделировании изучаемого процесса, т.е. описании количественных закономерностей этого процесса с помощью математических выражений (математической модели). Математическая модель, как мы уже сказали выше, является абстрактным изображением реального процесса и в меру своей абстрактности может его характеризовать более или менее точно. [c.135]
ОГРАНИЧЕНИЯ - 1) вытекающие из законов и других нормативных актов, из решений государственных органов пределы, границы, за которые не должна выходить деятельность экономических субъектов. Распространенной формой являются ограничения в области экспорта и импорта товаров, иммиграции 2) в экономико-математическом моделировании ограничительные условия, накладываемые на переменные величины, которые вместе с целевой функцией образуют модель математического, в частности линейного, программирования. Такого рода ограничения вытекают из сути рассматриваемой задачи или связаны с установленными запретами. Они ограничивают, сужают область существования и поиска решений моделируемой проблемы, задачи. [c.219]
Таким образом, в моделях математического программирования, к исследованию которых сводятся задачи планирования, проектирования и управления, некоторые или все параметры. (или характеристики) показателя качества и ограничений могут оказаться неопределенными или случайными. В одних случаях опыт, статистика и исследование процессов, определяющих изменение исходных данных и формирующих ус-.ловия, в которых реализуется план, проект или система управления, позволяют устанавливать те или иные вероятностные характеристики параметров задач. В других случаях нет оснований для каких бы то ни было суждений о статистических особенностях явлений, способных изменить предполагаемые значения параметров условий задачи. Ситуации первого типа называются ситуациями, связанными с риском, а ситуации второго типа — неопределенными. И те и другие ситуации являются предметом исследования так называемого стохастического программирования. [c.3]
Заметим, что не все задачи стохастического программирования могут рассматриваться как стохастические аналоги детерминированных условных экстремальных задач. Можно указать задачи, естественные для выбора решений в условиях неопределенности или риска, но теряющие. смысл при детерминированных параметрах условий задачи. Задача, в которой требуется максимизировать вероятность попадания решения в некоторую область (описываемую, например, системой неравенств со случайными параметрами) при тех или иных ограничениях вполне естественна при управлении, в условиях неполной информации. Однако вряд ли можно считать, что эта задача порождена некоторой детерминированной моделью математического программирования, в которой параметры целевой функции искажены случайными возмущениями. [c.4]
В 1—2 рассматриваются стохастические задачи с вероятностными ограничениями, порожденные моделями линейного программирования. В 1 оператор вероятности применяется к каждой строке ограничений в отдельности, а в 2 — одновременно к совокупности всех ограничений. В обоих параграфах рассматриваются такие распределения случайных параметров условий, при которых эквивалентные детерминированные задачи оказываются задачами выпуклого программирования. Параграф 3 посвящен построению эквивалентных детерминированных моделей для общей одноэтапной стохастической задачи с вероятностными ограничениями, порожденной, вообще говоря, нелинейной моделью математического программирования. В 4 рассматриваются две простые, но представляющие интерес для приложений частные модели стохастических задач, в которых решения определяются в детерминированных векторах. Параграфы 5—6 посвящены стохастическим моделям оценки невязок с детерминированными оптимальными планами. В 5 рассматривается классификация таких моделей. В 6 исследуются условия, при которых соответствующие детерминированные эквивалентные задачи являются задачами выпуклого программирования. Ясно, что только в таких случаях можно говорить о конструктивных методах решения задачи. [c.62]
Автоматизированная система управления (АСУ)—это комплекс экономико-математических моделей, математических методов и технических средств, обеспечивающих наиболее эффективное выполнение функций управления с помощью средств сбора, обработки, передачи, хранения и анализа информации. [c.127]
Для мультипликативных моделей математическое описание названного приема будет следующим. Исходные соответственно базовая и фактическая четырехфакторные мультипликативные системы [c.37]
Математические модели. В анализе широко используются модели математической экономики — теоретические и прикладные модели. Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики и ее отдельных элементов дедукцией выводов из формальных предпосылок. Они важны для понимания возможных свойств объекта анализа. Это макроэкономические и микроэкономические модели, в том числе модели теории фирмы и теории рынков. Прикладные модели дают возможность оценить параметры функционирования конкретного экономического объекта и сформулировать конкретные рекомендации для принятия решения. К прикладным моделям относятся, прежде всего, эконометричес-кие модели, оперирующие числовыми значениями экономических переменных и позволяющие статистически значимо оценивать их на основе имеющихся наблюдений. [c.15]
ОГРАНИЧЕНИЯ МОДЕЛИ [model onstraints] — элемент экономике-математической модели, математические соотношения, отражающие свойства моделируемых объектов во взаимосвязи с внешними (ограничивающими) факторами. Обычно представляя собой систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). [c.237]
Концепция О.ц. в отличие от господствовавшего затратного принципа ценоообразования основывала формирование цен на факторе эффективности потребления продукции при согласованном спросе и предложении, а математически — на расчете оптимальных оценок в народнохозяйственной модели математического программирования. Предполагалось, что такие цены должны получаться одновременно с решением плановой задачи (составлением народнохозяйственного оптимального плана) и разработкой системы экономических нормативов (в нее входят и цены). [c.245]
ЭРРОУ—ДЕБРЕ МОДЕЛЬ [Arrow—Debreu model] — экономико-математическая модель общего равновесия рынка, одна из основных моделей математической экономики. Ее авторы — лауреаты Нобелевской премии К. Эрроу и Ж. Дебре — выступили с ней вначале независимо, а позднее — в совместной публикации. В качестве компонентов модели выступают товары, характеризующиеся свойствами объективности и измеримости потребители, обладающие строго определенными предпочтениями (допускается их изменение в соответствии с внешними условиями, т.е. обучение потребителей в динамике) фирмы, т.е. поставщики товаров, для которых входы отрицательны, выходы положительны цены и др. Модель использует математический аппарат выпуклого анализа разделяющие гиперплоскости) и неподвижной точки, описывает с его помощью конкурентную экономику и дает точное определение достигаемого такой экономикой равновесия. Оно иногда называется также равновесием Эрроу—Дебре. [c.428]
ГРАФ (graph) — непустое конечное мн-во узлов (вершин), а также ребер (дуг), соединяющих пары разл вершин Если ребро L соединяет вершины V, и V, то принято говорить, что V, и V2 инцидентны L, а сами вершины называются соседними Если каждому ребру приписано направление, то Г называется ориентированным или орграфом Г обычно представляют в наглядной форме, изображая вершины точками, а ребра — линиями Такое представление полезно по причине наглядности, но не пригодно для машин- ной обработки При обработке на ЭВМ наиболее удобно представление Г в виде матрицы инцидентности Г — удобная модель математическая разл процессов, протекающих в логистических системах, и имеет ряд практических приложений См [c.39]
МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ СИСТЕМА (queuemg system) — модель математическая, созданная для изучения качества работы реальных систем, в которых реализуются последовательности однородных элементарных операций обслуживания Напр, в системе управления терминалом операция обслуживания — это сортировка грузов, подача транспортных средств и т д Мое — осн предмет исследования массового обслуживания теории Мое характеризуется составом входящих в нее [c.130]
МАТЕРИАЛЬНЫЙ ПОТОК (material flow) -имеющая вещественную форму продукция, рассматриваемая в процессе приложения к ней разл логистических операций в заданном временном интервале М п имеет, т о, размерность "объем (кол-во, масса)/ время" Формой существования М п может быть грузовой поток, грузооборот ск.га-да и др В вырожденном случае, когда М п отнесен к моменту времени, он переходит в свою противоположность — в запасы Напр, грузовой поток, отнесенный не ко временному интервалу, а к моменту времени, является запасом в пути М п классифицируется на материальный поток внешний и материальный поток внутренний (по отношению к данной логистической системе) Каждому М п соответствует нек-рый информационный поток, но в реальных логистических системах М п и информационный поток обычно смешены относительно друг друга во времени М п на микрологистическом уровне обычно складываются из нескольких составляющих Напр, на пр-тии оптовой торговли М п может состоять из потока в зоне приема, в зоне хранения, в экспедиции и т д Удобной моделью математической М п может быть, напр, случайный поток, т е мн-во точек, зависящих от случайных событий, на прямой или в пространстве произвольной природы Если случайный поток задан на числовой прямой, то он [c.132]
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО, метод статистических испытаний (Monte arlo method) — числ способ решения матем и др задач Применяется гл о в случаях, когда построение модели математической исследуемого явления в аналитическом (формульном) виде затруднено или невозможно М М -К заключается в моделировании исследуемого явления с помощью нек-рой процедуры, дающей случайный результат Чем больше кол-во реализаций случайного процесса получено в результате моделирования, тем полнее будет стат материал, обрабатываемый обычными методами математической статистики При моделировании логистических систем с [c.139]
ОГРАНИЧЕНИЯ (модели) ( onstraints) — запись условий, в которых действительны расчеты, использующие модель математическую Обычно представляя собой систему ур-ний и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое мн-во) Совместимость системы О — обязательное условие разрешимости модели в случае несовместимости этой системы допустимое мн-во является пустым [c.156]
СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ (network model) — модель математическая комплекса взаимосвязанных работ, отображающая частичную упорядоченность работ во времени С м может содержать также и др характе- [c.229]
ТРАНСПОРТНАЯ СЕТЬ (transport network) -1) часть инфраструктуры, включающая совокупность путей сообщения, терминалов передаточных пунктов и т д, 2) в графов теории — модель математическая, представляющая собой ориентированный граф без звеньев, кратных петель и кратных дуг одного направления, характеризуется такими параметрами, как поток, величина потока, пропускная способность См также Пропускная способность путей сообщения [c.277]
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, хозяйственная система (e onomi system) — 1) сложная вероятностная дин система, полностью или частично охватывающая процессы произ-ва, обмена, распределения и потребления произведенной продукции В качестве Э с может рассматриваться экономика р-на (в этом случае принято говорить о макроэкон системе) или экономика отдельно взятого пр-тия (микро-экон система), 2) абстрактная конструкция, упрощенно представляющая реальную Э с, т е ее модель математическая, 3) понятие западной политологии, близкое понятию общественно-экон формации в марксизме-ленинизме, напр социалистическая Э с [c.311]
Смотреть страницы где упоминается термин Модели математические
: [c.179] [c.465] [c.282] [c.391] [c.676] [c.166] [c.424] [c.45] [c.52] [c.73] [c.102] [c.103] [c.124] [c.141] [c.142] [c.157] [c.202] [c.279]Введение в экономико-математическое моделирование (1984) -- [ c.30 ]
Экономика нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности (1974) -- [ c.161 , c.176 ]