Усредненные данные показывают, что размещение предприятий на перспективу на базе применения системы по сравнению с традиционными методами решения задач размещения дает расчетное снижение себестоимости обслуживания на 20—30%. [c.171]
Методы решения задач размещений [c.252]
Задача размещения распределительных центров может формулироваться как поиск оптимального решения, или же как поиск субоптимального (близкого к оптимальному) решения. Наукой и практикой выработаны разнообразные методы решения задач обоих видов. Кратко охарактеризуем некоторые из них. [c.336]
Давая общую характеристик задач развития и размещения производства, мы отмечали их большую размерность, обусловленную большой степенью детализации такого рода задач. С точки зрения конструирования моделей эта детализация ведет к невозможности получить универсальные модели, применимые к любым (или многим) отраслям одновременно. При детальном описании получаем индивидуализированные модели, подробно отражающие специфику той или иной отрасли (объединения). Поэтому в дальнейшем мы сосредоточим внимание не на моделях, а на методах решения задач текущего планирования на уровне объединения, рассмотрев несколько наиболее интересных на одном и том же небольшом условном примере. [c.176]
Для решения задач размещения используются четыре группы методов [c.206]
Авторами рассмотрены экономические проблемы размещения химической промышленности и отдельных химических производств, вопросы размещения и формирования предприятий отрасли. Исходным объектом исследования являлся конкретный продукт, условия и эффективность выработки его в разных районах страны. Большое место уделено практике использования экономико-математических методов и электронно-вычислительных машин при решении задач размещения производств и предприятий. [c.2]
Объективно обусловленные оценки уже сейчас широко применяются в оптимизационных расчетах при решении задач размещения производства, наиболее рационального прикрепления поставщиков к потребителям, оптимального раскроя материалов и многих других. На их основе выработаны ценные методы экономико-математического анализа хозяйственных процессов, позволяющие глубже проникать в сущность этих процессов, оценивать перспективы развития, будущие последствия принимаемых сегодня решений. Оптимальные оценки— одни из действенных инструментов современной экономической науки. [c.67]
См. также Обзор литературы , 3. Авторам не известен общий математический метод решения задачи о размещении максимального числа одинаковых кругов в прямоугольнике. Однако, поскольку задача самостоятельного раскроя больших партий круглых заготовок встречается весьма часто, мы сочли уместным привести некоторые приемы, позволяющие практически успешно решать отдельные производственные задачи. [c.120]
Роль метода оптимизации в решении задач размещения производства. [c.36]
Для использования в планировании ЭММ необходимы экономико-математические модели, содержащие основные параметры процессов и выражающие их связи в виде уравнений или неравенств. В электротехнической промышленности накоплен значительный опыт оптимизации планирования. В наибольшей мере это относится к решению задачи перспективного планирования, развития, специализации и размещения отрасли и отдельных производств. Оптимизация планирования в отрасли позволяет учитывать в расчетах значительно большее число факторов, чем при использовании традиционных методов планирования, выбирать наилучший из вариантов в заданных условиях с точки зрения критерия оптимальности. За основу принимаются динамические производственные или производственно-транспортные модели в вариантной постановке с дискретными переменными. Вместе с тем в каждом конкретном случае учитывается специфика производства. [c.78]
Значительный научный задел имеется и в области экономико-математического моделирования. Теоретически обоснованы и экспериментально проверены методы и модели, позволяющие решать важные планово-экономические задачи, связанные с планированием межотраслевых связей в народном хозяйстве, оптимизацией развития и размещения отдельных отраслей и производств, рационализацией транспортных связей, прогнозированием спроса населения на различные предметы потребления и др. При этом необходимо иметь в виду, что для этих и ряда других плановых задач наукой разработаны эффективные экономико-математические методы решения, основанные на использовании ЭВМ. Без ЭВМ невозможно не только решение указанных задач, но и накопление, хранение и обновление таких огромных массивов данных, какие, например, необходимы для создания комплексной системы плановых норм и нормативов. [c.25]
Решение задачи оптимального размещения денежных средств Существуют следующие методы решения подобных задач [c.118]
Дальнейшее совершенствование модели должно быть направлено на учет влияния новых методов увеличения нефтеотдачи пластов, мероприятий по охране окружающей среды, затрат на социально-бытовую инфраструктуру в районах пионерного освоения и ряд других факторов с целью наиболее полного решения задач по оптимизации развития и размещения нефтедобывающей промышленности. [c.248]
Ниже даются постановка основной задачи линейного программирования, описание симплексного метода решения и пример применения этого метода для выбора оптимального варианта размещения наливных станций, грузооборота, прикрепления к ним потребителей. [c.179]
Сортность и качество нефтепродуктов, необходимых нефтебазам для обеспечения тяготеющих IK ним потребителей, диктуют номенклатуру производства этих нефтепродуктов на НПЗ. В связи с тем, что нефтепродукты на НПЗ по временам года производятся относительно равномерно, а реализация их через нефтебазы неравномерна, для максимального использования мощностей как действующих, так и проектируемых НПЗ следует правильно решить вопрос о размещении емкостей межсезонных запасов нефтепродуктов (на каждой нефтебазе или на отдельных нефтебазах с большим грузооборотом). При равномерном производстве на НПЗ в осенне-зимний период образуются излишки светлых нефтепродуктов, а в весенне-летнее время нехватка их. Поэтому вопрос определения объема и размещения резервуарной емкости. межсезонного хранения (МСХ) нефтепродуктов, накапливаемых в осенне-зимний и расходуемых в весенне-летний периоды, имеет большое народнохозяйственное значение. Расчеты показали, что размещение емкости МСХ нефтепродуктов на отдельных крупных нефтебазах выгоднее, чем размещение ее на каждой нефтебазе. Для решения экономико-математической задачи выбора МСХ нефтепродуктов предложен эвристический метод, базирующийся на многократном нахождении максимального потока в сети специальной структуры, в сочетании с методом случайного поиска, а также точный метод — решение сетевой параметрической задачи. [c.41]
На основании данных о производстве основных видов нефтепродуктов, грузообороте нефтебаз и размещении емкости МСХ нефтепродуктов решается задача выбора рационального вида транспорта нефтепродуктов от НПЗ к нефтебазам. В общем случае эта задача нелинейна. Разработан алгоритм, сводящий решение исходной нелинейной задачи к последовательному решению ряда линейных задач методом потенциалов. Для решения задачи организуется итерационная процедура, строится избыточная трубопроводная сеть. На каждой итерации рассматривается совмещенная сеть (избыточная трубопроводная и железнодорожная) и определяется оптимальное распределение грузопотоков между видами транспорта. В качестве экономического критерия при сравнении различных способов [c.41]
Тем не менее для задач производственно-экономического характера разработаны алгоритмы принятия оптимальных решений, основанные на методах математического программирования. К числу таких задач, например, относятся задачи размещения ресурсов, назначения работ, управления запасами, транспортные задачи и т. д. Роль человека в решении задач данного класса сводится к приведению реаль- [c.527]
Методы решения отраслевых задач применимы (и действительно применяются во многих странах) при планировании деятельности крупных концернов, корпораций, фирм, при государственном программировании и планировании развития экономики. Решением задач отраслевой оптимизации достигаются следующие цели (они по-разному комбинируются в разных задачах) выбор наиболее экономичного варианта строительства, реконструкции и расширения новых предприятий, выбор их территориального размещения, расчет их оптималь- [c.252]
Эвристические методы. Гораздо менее трудоемки субоптимальные, или так называемые эвристические методы определения места размещения распределительных центров. Эти методы эффективны для решения больших практических задач они дают хорошие, близкие к оптимальным результаты при невысокой сложности вычислений, однако не обеспечивают отыскания оптимального решения. Название "эвристические" означает, что в основе методов лежит человеческий опыт и интуиция (в отличие от формальной процедуры, лежащей в основе метода полного перебора). По существу, метод основан на "правиле Парето", [c.336]
Введение в модель задачи развития и размещения нелинейности и дискретности (целочисленное ) существенным образом затрудняет решение. Точные методы решения подобных задач, как правило, сложны и не универсальны. Рассмотрим процесс решения таких задач на примере приближенного метода коэффициентов интенсивности , хорошо интерпретируемого экономически. [c.151]
Описанная выше математическая модель соответствует использованию универсального метода линейного программирования — симплекс-метода, получившего наибольшее применение в настоящее время для решения задач развития и размещения отраслей химической промышленности при статической постановке задачи. [c.177]
В то же время моделирование в области химизации народного хозяйства как самостоятельное направление практически не разработано. Его элементы присутствуют в основном при решении задач оптимизации потребления конечных химических продуктов, а также развития и размещения крупнейших отраслей - потребителей химических материалов, где потребность в них представлена в виде ограничений. Расширение сферы использования моделей межотраслевых балансов и межотраслевых взаимодействий, имитационных моделей, методов нормативного и экстраполяционного прогнозирования, экспертных аналитических оценок является одним из наиболее продуктивных [c.92]
Научные работники института исследуют теоретические основы оптимального функционирования социалистической экономики, разрабатывают системы моделей перспективного планирования, автоматизированной системы плановых расчетов . методы решения отраслевых задач размещения и развития производства, внутризаводского планирования и т. д. Большие работы ведутся в области оптимизации материально-технического снабжения. Институт объединяет также группу математиков, разрабатывающих прикладные области этой науки. Он имеет отделения в Ленинграде, Таллине, Краснодаре, координирует деятельность экономико-математических научных учреждений, выпускает книги, сборники программ и алгоритмов, издает журнал Экономика и математические методы . [c.32]
Метод оптимального планирования является естественным развитием идеи ограниченного перебора реализуемых планов. Он предполагает проведение сравнительного анализа всех допустимых реализуемых планов и выбора из них оптимального, с позиции критерия системы, плана. Практическое применение процедур оптимального планирования требует решения ряда проблем. Так, необходимо иметь формализованные описания целевой функции и модели ограничения системы, нужно уметь выбирать среди множества всех допустимых планов оптимальный. Решение первой задачи лежит в сфере построения математических моделей различных элементов народного хозяйства. Проблема эта частично уже рассматривалась нами в предыдущих главах. Разработка конструктивных алгоритмов поиска оптимальных планов является предметом математического программирования. Как правило, практическое использование этих методов требует выполнения большой вычислительной работы и использования уже не счетов и арифмометров, а мощных и современных ЭВМ. Хорошо развитая к настоящему времени теория, широкий набор теоретически и эмпирически обоснованных алгоритмов уже в настоящее время дают возможность на практике решать широкий класс задач оптимального планирования. Здесь могут быть названы транспортные задачи, задачи размещения предприятий, задачи календарного планирования, задачи сетевого планирования и многие другие. Достигнутые в этом направлении успехи и имеющиеся проблемы хорошо известны из литературы по оптимальному планированию и математическому программированию [c.62]
Данная задача имеет геометрическое и механическое решения. Геометрический метод нахождения точки размещения состоит в том, что на каждой из сторон локационного треугольника строится треугольник, подобный весовому (стороны которого относятся как а b 1). Затем вокруг построенных таким образом треугольников описываются окружности, точка пересечения которых и является точкой минимума транспортных затрат. Этот метод применим для случая, когда соотношения расстояний Sl, S2, S3 соответствуют свойству треугольника (одна сторона меньше трех других). В противном случае (например, когда S > S2 + S ) точка минимума транспортных затрат будет совпадать с одной из вершин локационного треугольника. [c.158]
В приложении А приведен пример применения метода AB к решению задачи оптимального размещения товарных позиций на складе с учетом одно-, двух- и трехмерного расположения грузовых единиц. [c.89]
Рассмотрим применение метода AB к решению задачи оптимального размещения товарных позиций на складе с учетом одно-, двух- и трехмерного расположения грузовых единиц. Необходимо подчеркнуть, что проблема расположения товарных групп AB рассматривалась в ряде работ [9, 48, 68 и др.]. Однако полного содержательного алгоритма ни в одной из них не приводится. [c.408]
Несмотря на большие трудности, связанные с решением задач нелинейного программирования, о которых мы постарались дать представление читателю, в настоящее время ведется большая работа по разработке новых и совершенствованию-уже известных методов их решения. В первую очередь это вызвано большой практической важностью задач такого типа, их актуальностью. Кроме упоминавшейся уже задачи размещения и выбора производственных мощностей, отметим еще одну характерную экономическую задачу, приводящуюся к задаче нелинейного программирования. [c.75]
Бандман М.К., Бурматова О.П. Теории штандорта и центральных мест (из истории развития количественных методов решения задач размещения производства)// Территориально-производственные комплексы предплановые исследования. Новосибирск Наука, 1988. С.228-267. [c.39]
Анализ математической модели задачи показывает, что данная задача относится к задачам нелинейного программирования, а именно к задаче отыскания экстремума нелинейной се-парабельной функции при линейных ограничениях. Для решения задач размещения и развития отрасли используются в основном приближенные методы. Нами предлагается решать задачу с помощью последовательных приближений. На каждом шаге алгоритма (для зафиксированных значений грузооборота неф- [c.47]
Багриновский К. А. О математических методах решения задач оптимального размещения производства. — В сб. Модели и методы оптимального развития и размещения производства. Новосибирск, изд-во ИЭ и ОППСОАН СССР, 1965. [c.213]
По-видимому, одной из первых работ, в которой использовались эконодшко-математические методы при решении задач оптимизации развития и размещения нефтедобывающей промышленности, была [8]. В ней задача отрасли формулировалась следующим образом [c.94]
Методы портфельного анализа деятельности предприятия (по аналогии с размещением капиталов в финансовой сфере) разработаны в 19бо-е годы для решения задач стратегического управления на корпоративном уровне и являются одними из немногих специализированных методов стратегического менеджмента. Теоретической базой портфельного анализа является концепция жизненного цикла товара, опытная кривая и база данных PIMS. При этом портфельный анализ рекомендует, чтобы для целей разработки стратегии каждый продукт компании, ее хозяйственные подразделения рассматривались независимо, что позволяет сравнивать их между собой и с конкурентами. [c.70]
См. также Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткостъ, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна— Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Оптимальное распределение ресурсов, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача. [c.173]
Рациональное размещение предприятий и производств. Выбор оптимального варианта размещения новых предприятий и производств оказывает существенное влияние на повышение эффективности производства. Он должен осуществляться с учетом не только экономических факторов, но и факторов социального и экологического порядка. Эффективными методами решения многовариантных задач размещения предприятий и производств являются эко-номикон математические методы. Эти методы основаны на нахождении минимума приведенных затрат на тот объем выпуска продукции, который должен быть обеспечен вновь строящимися предприятиями. Для выбора оптимального варианта размещения предприятий широко используются модели транспортной задачи, решаемой методами линейного программирования. [c.346]
Использованию экономико-математических методов в отраслевом перспективном планировании посвящено много работ. С наибольшей полнотой в этих работах рассмотрены модели и методы решения однопродукто-вых задач. Для химической промышленности наиболее характерны многопродуктовые задачи. Моделированию задач развития и размещения взаимосвязанного комплекса производств, а также способам решения и оценке результатов решений многопродуктовых задач в литературе уделено значительно меньшее внимание. При этом в большинстве работ, посвященных оптимальному отраслевому планированию, указывается на значительно большую сложность самих многопродуктовых задач и способов их решения. [c.167]
Недостатков методов линейного программирования лишены методы целочисленного программирования. До последнего времени методы целочисленного программирования использовались лишь для решения однопродук-товых задач. Только в последние годы были сделаны попытки использовать методы целочисленного программирования для решения задачи развития и размещения производства пластических масс, химических волокон и некоторых продуктов органического синтеза и для решения задачи развития и размещения нефтехимической промышленности. [c.179]
Наличие большого количества факторов и сложных зависимостей делает довольно трудной задачу определения О. р. п. Однако ввиду экономич. важности такой задачи, ведется работа по созданию математич. модели оптимального размещения и соответствующего алгоритма ее решения. Эти работы ориентируются на применение методов линейного программирования, причем одновременно должна решаться и задача нахождения оптимального размера предприятий для определенных географич. районов. Критерием оптимализации в этих моделях является минимализация стоимости изделий у потребителя. Алгоритм для точного решения задачи пока не найден, но практически приемлемое приближенное решение может быть получено на основе выполненных разработок. [c.114]
В приведённую модель включены след, условия в каждом на выделенных лет планового периода потребность всех потребителе в различных продуктах полностью удовлетворяется (2), сумма поставок продукта потребителям от данного производств, объекта не превышает объёма пропа-ва (3), потребление дефицитных ресурсов всеми производств, объектами не превышает установленного для отрасли лимита (4) объёмы перевозок продуктов от производителей в р-ны потребления — неотрицательные величины (5) по каждому производств, объекту из числа включённых в задачу выбирается не более одного варианта мощности, размещения и специализации, если данный объект войдёт в оптимизированный план [это обеспечивается условиями ((> и (7)]. Из всех допустимых вариантов отраслевого плана, удовлетворяющих условиям (2) — (7), оптимальным будет вариант, обеспечивающий минимизацию интегральных затрат за плановый период (суммарных капитальных и текущих затрат, приведённых к одному году с помощью коэфф. дисконтирования PI) на ироиз-во продукции и её перевозки в р-ны потребления (1). В приведённой модели применён наиболее простой метод исчисления интегральных производств, затрат Щ. Решение задачи типа (1) — (7) для крупных отраслей промз-ва осуществляется гл. обр. путём применения специально разработанных приближённых методов и программ на ЭВМ, в к-рых используются в комбинации алгоритмы линейного и целочисленного программировании. На основе реализации модели (1) — (7) решаются в комплексе след, вопросы перспективного планирования в отрасли территориальное размещение производств, объектов (предприятии), определение их размеров, специализации, направления и темпов развитии произ-ва на отд. предприятиях, определение необходимых капитальных вложений для развития отрасли и распределение капиталовложений между объектами во времени, распределение лимитированных для отржлм ресурсов между предприятиями, удовлетворение потребности различных потребителей в продуктах, производимых предприятиями отрасли, установление наиболее рациональных связей между предприятиями и по ребитолями продукции. [c.521]
Т. з. имеет широкую сферу приложений, выходящих далеко за пределы чисто трансп. проблем. Она применяется для решения вопросов размещения, развития и специализации произ-ва, материально-технич. снабжения при анализе и решении разнообразных эко-номнч., технич. и воен. задач. В 70-х гг. 20 в. возникли новые модификации Т. з., связанные, напр., с учётом перевозок разнородных и невзаимозаменяемых грузов, теория и методы решения к-рых интенсивно развиваются. [c.170]
Метод решения указанной задачи см, в статье Ю, Ю. Финкель-штейна о сб. Математические методы и проблемы размещения производства . Изд. экон. литер., J963. [c.248]
Задача размещения при наличии многоэтапное . Многоэтапные задачи нельзя решатыю каждому этапу отдельно, так как в этом случае не будет достигнут общий минимум затрат. Решение многоэтапной задачи дается методом, разработанным В, А. Машем1. [c.257]