В других главах непосредственно излагаются отдельные разделы микроэкономики, но акцент при этом делается на математическом обосновании соответствующих утверждений. При этом предполагается, что связанные с этим вопросы содержательного характера обсуждаются в основном в курсе микроэкономики, полностью скоординированном и читаемом параллельно с курсом математических методов. Здесь имеются в виду главы и разделы по теории потребительского выбора, производственным функциям, задачам оптимизации производства, моделированию экономической динамики, статистическому оцениванию макроэкономических зависимостей. [c.10]
ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА [c.178]
Глава II. Задачи оптимизации производства 179 [c.179]
Глава П. Задачи оптимизации производства 181 [c.181]
Задача оптимизации производства для предприятия ставится в форме максимизации выручки или прибыли при заданных ассортименте выпускаемой продукции и ограничениях на имеющиеся запасы ресурсов (сырье, оборудование, труд, производственные площади и др.). Задача может ставиться и в форме минимизации затрат при выпуске заданных объемов продукции несколькими способами производства. Оптимизационные задачи могут быть поставлены не только для предприятий реального сектора экономики, но также и для торговли, банковской и страховой деятельности. [c.44]
Все это способствует повышению уровня аналитической № нормативной работы, большей обоснованности решений. Внедрение АСУП позволяет определять ряд аналитических показателей, расчет которых затруднен фондо-, материале- и трудоемкость. Использование их для планирования и анализа позволяет более четко устанавливать затраты на производство каждого продукта и пути их снижения, определять влияние структурных изменений (изменение ассортимента продукции) на конечные показатели работы предприятия. При расчете экономической эффективности АСУП учитывают экономический эффект, достигаемый в результате оптимизации производства и снижения трудоемкости решения учетных задач. [c.305]
Задача оптимизации формулируется следующим образом необходимо находить и постоянно поддерживать такие управляющие воздействия, которые обеспечат достижение максимального (или минимального) значения целевой функции, зависящей от вектора управляющих и возмущающих воздействий (контролируемых и неконтролируемых). Целевой функцией при осуществлении процесса может быть один из следующих технико-экономических показателей прибыль, количество выпускаемой товарной продукции, затраты на производство и т. д. Наиболее общим из перечисленных критериев является прибыль П, которая для производства полипропилена в укрупненном виде выражается следующим образом [c.423]
Новые возможности для использования всех рассмотренных выше методов открываются применением в планировании методов экономико-математического моделирования. Так, например, аппарат межотраслевого моделирования позволяет увязать баланс народного хозяйства с системой материальных балансов, с отраслевыми расчетами потребности в продукции и структуры затрат на ее производство, с расчетами по капитальному строительству, уровню жизни населения и др., а в конечном счете — поставить и решить задачу оптимизации межотраслевых связей. Тем самым балансовый метод получает свое дальнейшее развитие за счет применения методов межотраслевого моделирования и оптимального планирования. Методы сетевого планирования, матричной алгебры, оптимизации выступают в качестве инструментов практической реализации программно-целевого подхода, а методы математической статистики находят широкое применение в прогнозировании. [c.95]
БП—блоки оптимизационных задач. В таких блоках могут объединяться двух-трехуровневые системы оптимизации расчетов. Примером такого блока может служить блок оптимизации агропромышленного комплекса, включающий однопродуктовые задачи оптимизации развития и размещения производства (например, по отдельным сельскохозяйственным культурам), многопродуктовые задачи того же типа (например, по растениеводству в целом) и задачу оптимизации по всему агропромышленному комплексу [c.136]
Следует отметить, что методы оптимизации находят применение и в задачах текущего планирования. Так, ГВЦ Госплана СССР совместно с отделом легкой промышленности Госплана СССР в течение уже ряда лет решаются задачи оптимизации годовых планов производства тканей, тюлегардинных изделий, обуви. В этих задачах определяется такой вариант объема и структуры производства продукции данной подотрасли, который обеспечивает наиболее полное удовлетворение потребностей народного хозяйства и населения при заданных ограничениях по материальным ресурсам (прежде всего — исходному сырью) и производственным мощностям с учетом планируемого уровня их использования. [c.213]
Организационная структура российских предприятий -наследство плановой экономики. В условиях, когда финансовые и материальные ресурсы жестко лимитировались государством для достижения определенных производственных результатов, такое разбиение производства по функциональным звеньям полностью оправдывало себя. Рыночная экономика диктует свои правила игры компании вынуждены сами формировать стратегию, изыскивать ресурсы для обеспечения своей деятельности и эффективно их использовать с целью достижения определенного финансового результата. Однако существующая организационная система, как совокупность функциональных звеньев, не позволяет решить задачу оптимизации финансовых и материальных потоков и, самое главное, не позволяет контролировать расходование этих ресурсов в процессе производства. Для устранения диссонанса между целью системы и ее [c.92]
В современных рыночных условиях развития нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий в России, обострения конкуренции между отдельными заводами и нефтяными компаниями все более важными становятся вопросы повышения эффективности функционирования производства. И в первую очередь разрешение этих вопросов связано с улучшением методологии и инструментария производственного и инвестиционного планирования, решением задач оптимизации (с точки зрения максимизации получаемой прибыли или минимизации производственных затрат) производственных планов, отражающих различные сценарии изменения рыночного окружения и технологического состояния производства. [c.331]
Задачи оптимизации современным производством обычно являются многоцелевыми (многокритериальными). К основным критериям управления можно отнести повышение производи- [c.16]
Повышение эффективности основного производства ГДП достигается за счет автоматизированных расчетов на ЭВМ технологических режимов работы оборудования и выбора наиболее рациональных режимов эксплуатации, промысловых объектов. Использование ЭВМ для регулирования технологических процессов позволяет уточнить расчеты сменного диспетчера и значительно увеличить их объем, что является промежуточным этапом внедрения оптимальных систем управления и служит предпосылкой успешного освоения сменным диспетчером необходимых навыков работы при переходе к решению задач оптимизации [38]. [c.99]
Регулирование технологических процессов добычи и подготовки газа предусматривает стабилизацию параметров процессов, для чего используются системы автоматического регулирования давлений, температур, соотношений технологических потоков, качественных показателей газа и конденсата. Задания для регулирования выбираются на основе решения задач расчета технологических режимов. Этот комплекс задач состоит из локальных задач рационального распределения нагрузки и расчета рациональных режимов работы технологического оборудования, решаемых на конкретных технологических установках, обеспечивающих добычу и подготовку газа и конденсата к транспорту. Решение задач оперативного регулирования режимов работы объектов основного производства дает информационную основу для последующего решения задач оптимизации режимов работы объектов добычи и подготовки газа к транспорту, заключающейся в выборе и поддержании наивыгоднейших технологических [c.99]
Оптимальным считается такой объем реализации, который обеспечивает получение максимальной прибыли при сложившихся условиях производства в определенном ценовом диапазоне. Задача оптимизации больше теоретическая, чем практическая, однако оптимальный объем при планировании выпуска продукции является тем ориентиром, знание которого необходимо. [c.131]
В этой главе мы рассмотрели приемы линейного программирования при решении задач оптимизации. Типичный пример — максимизация прибыли предприятия за счет определения соответствующей номенклатуры производства. Кроме того, задачи линейного программирования могут быть направлены на минимизацию переменных, в частности затрат. Выражение, которое необходимо оптимизировать, называется объективной функцией. Эта функция высчитывается при наличии ряда ограничений. Одна из самых больших трудностей при решении такого рода задач состоит в исходной постановке задачи, когда необходимо определить ограничения, представить их в виде неравенств и выдать выражение объективной функции. При решении простых задач только с двумя переменными можно применить графический метод. Для более сложных задач применяется симплексный метод. [c.304]
Линейное и целочисленное программирование используется для принятия управленческих решений в таких областях, как планирование и составление графиков производства, создание и расходование складских запасов, финансовое планирование, отбор портфеля заказов, маркетинг и реклама товаров компаний и т. п. Тем не менее при всей своей прогностической способности линейное и целочисленное программирование не отличается высокой степенью предвидения элементов неоднозначности. Уже давно концептуально решена задача оптимизации поставленной цели, зависящей от ряда ограничительных факторов. Интуиция и здравый смысл являются серьезными помощниками при решении довольно простых задач и позволяют оптимизировать результат решения задачи без специальных знаний и сложных методик количественной оценки. Однако при решении сложных задач, включающих сотни переменных и ограничителей, интуиция и здравый смысл помогают мало. [c.254]
Во-первых, базовая модель анализа, изображенная на рис. 1, решает задачу нахождения оптимальной величины физического объема сбыта и уровня цен реализации для одного вида продукции. При ограниченных ресурсах предприятия и наличии широкого ассортимента сбыта на практике часто необходимо решать задачи оптимизации структуры производства и сбыта, исходя из сравнения планируемого дохода от реализации различных видов продукции. Это в достаточной степени усложняет алгоритм СКР-анализа. [c.45]
Цель классификации задач оптимизации — показать, что эти задачи, различные по своему содержанию, можно решать на компьютере с помощью стандартных программных продуктов. Классификацию задач оптимизации, возникающих на производстве, можно выполнить по следующим признакам область применения содержание задачи класс экономико-математических моделей. [c.103]
Раздельное решение задач не обеспечивает нахождения оптимальных плановых решений, и это нашло отражение в структуре системы моделей оптимального текущего планирования нефтеперерабатывающего производства [1], включающей отраслевую модель оптимизации производства и распределения нефтепродуктов, модель линейного программирования комплекса НПП и модель линейного программирования НПП, обеспечивающих расчет производственной программы отдельных предприятий, распределение плановых заданий между комплексами предприятий. [c.12]
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]
На нефтеперерабатывающих производствах значимая корреляция между технологическими коэффициентами а,-у и компонентами Ь/ вектора ограничений, которую следовало бы учитывать при формализации задачи оптимизации, также не наблюдается. Это связано с тем, что в соответствии с существующей схемой переработки нефти и нефтепродуктов целевая продукция НПП вырабатывается в товарном блоке в результате реализации специальной операции компаундирования. Кроме того, на [c.69]
ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ КАЛЕНДАРНЫХ ПЛАНОВ НЕФТЕПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРОИЗВОДСТВ [c.75]
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]
В многономенклатурном химическом производстве, где им. ется возможность варьировать номенклатуру и ассортимент выпускаемой продукции, возникает задача оптимизации производственной программы, т. е. выбора оптимального ассортимента продукции. [c.190]
Рассматриваемый подход анализа изделия как системы, состоящей из нескольких узлов, способствует решению еще одной важной задачи — оптимизации надежности и себестоимости электроизделий (электрических машин, аппаратов и др.) при их функционировании в системах автоматизации. Каждый отказ электроизделий приводит во многих случаях к отказу всей системы автоматизированного электропривода. Поэтому относительно высокие показатели надежности электроизделий в ряде случаев оказываются недостаточными с точки зрения требований АСУТП. Задача оптимизации надежности и себестоимости электроизделий с точки зрения их работы в системах решается на основе принципов, изложенных выше. При этом анализируются все электротехнические изделия, входящие в систему автоматизации, каждое из которых имеет несколько вариантов производства их элементов, отличающихся себестоимостью изготовления и числовыми значениями показателей надежности. С помощью решения задачи на ЭВМ определяется оптимальный вариант изготовления каждого элемента по всем изделиям, входящим в систему автоматизации, а также оптимальный вариант конструкций электроизделий, который обеспечивает минимум приведенных затрат при функционировании всей системы среди всех значений исследуемого множества вариантов. В практике оптимизации показателей надежности средстз труда применяются методы целенаправленного перебора, градиентного спуска, дифференцирования модели оптимальной надежности и приравнивания к нулю полученного результата и др. Они могут быть использованы для установления экономически целесообразных показателей надежности отдельных электроизделий. [c.245]
Кроме того, можно отметить, что задачи оптимизации сетевых моделей решаются по одному варианту технологической последовательности строительства, т. е. в них не учитывается возможность изменения технологии строительства, варьирования глубины совмещения процессов и т. д. В задачах выравнивания ресурсов и корректировках по времени сетевые модели вообще приводятся к детерминированной календарной форме и теряют свои примущества динамических моделей. В детерминированных сетевых моделях, даже в обобщенных сетевых моделях, записанных в терминах событий, трудно описать с достаточной простотой сущность поточно-организационных вероятностных строительных процессов, что не позволяет разрабатывать мероприятия по обеспечению надежности строительного производства. Из-за указанных недостатков сетевые модели не нашли достаточно широкого применения в практике строительства объектов транспорта нефти и газа. [c.29]
При такой постановке задачи оптимизации плана производства НПЗ модель (2)— (9) является нелинейной. Аналогичные постановки имели место в работах [2, 3, 4,. Б]. Пути решения указанных задач в основном связываются с различными методами линеаризации, предложенными в работе Дж, Данцига 16]. Подробное обоснование этих методов в отношении моделей оптимизации плана производства НПЗ рассматривается в работах [3, 4]. Недостатками методов линеаризации является, во-первых, значительное увеличение размерности моделей, а во-вторых, усложнение подготов-.ки исходной информации для решения. [c.98]
Изложенное является результатом существующей практики создания предприятий без комплексного решения всех взаимосвязанных вопросов организации основных и обслуживающих предпрятий. Соответствие организационных решений задачам развития производства может быть обеспечено на стадии проектирования и последующей систематической работы по поддержанию этого соответствия в определенных пределах. Такой подход создает предпосылки для повышения эффективности производства за счет оптимизации организационных решений в конкретных условиях его осуществления. [c.212]
Методы линейного программирования. Первые исследования по постановке и разработке методов решения линейных оптимизационных задач были проведены в тридцатые годы Л. В. Канторовичем. В 1939 г. им была опубликована книга Математические методы организации и планирования производства , в которой впервые был ш сдложен эффективный метод решения задач оптимизации для моделей с линейными ограничениями и линейным критерием. Однако достоинство книги состояло не только в этом — в пей было показано, что модели экономических систем широкого класса могут быть достаточно точно построены на основе использования линейных соотношении. В дальнейшем эти идеи получили широкое распространение, и в настоящее время липейиые модели и методы оптимизации в таких моделях составляют основу, на которой базируется исследование прикладных экономических задач. [c.50]
Применение методов линейного программирования позволяет руководителю решать различные задачи оптимизации в условиях ограничения. Например, руководитель производства принимает решения относительно норм выпуска ряда готовых изделий, с тем чтобы максимизировать прибыль компании. Такие нормы зависят от различных условий, в частности, от наличия ресурсов и покупательс- [c.260]
Формализация задачи оптимизации календарного планирования основного производства НПП осуществляется следующим образом т tJ t-Mi0t(min 9г уг )] — >- max (3.92) [c.78]
Существует множество компьютерных программ, позволяющих отыскивать решения в задачах с десятками и даже сотнями параметров и ограничений. Рассмотренный нами в примере 2.15 случай представлял собой задачу оптимизации выпуска при двухпродуктовом производстве (марки А и В). Реальные же предприятия в подавляющем большинстве случаев выпускают гораздо более широкую номенклатуру продукции, вовлекая при этом в производство не два, как в примере 2.15 (1-й и 2-й сорта), а сотни и тысячи видов различных ресурсов. Ограничения могут касаться не только технологических и финансовых возможностей предприятия (т.е. характеристик производства "на входе"), но и особенностей получаемых отходов и побочных продуктов, уровня загрязнения окружающей среды с учетом действующего экологического законодательства и других факторов (т.е. характеристик производства "на выходе"). В отдельных случаях весьма существенными оказываются ограничения по времени, например, если предприятие испытывает сложности с поставками сырья в определенные периоды в течение года. [c.110]
Смотреть страницы где упоминается термин Задачи оптимизации производства
: [c.92] [c.45] [c.216] [c.138] [c.19]Смотреть главы в:
Математические методы в экономике Издание 2 -> Задачи оптимизации производства