На втором этапе расчетов определяются значения остальных показателей проекта программы работ, которые на первом этапе из-за отсутствия исходных данных не могут быть получены, однако фактически уже предопределены укрупненным объемно-календарным планом строительства объектов. Общим расчетным блоком, объединяющим задачи второго этапа, является определение допустимых плановых сроков выполнения технологических этапов и комплексов работ на основе использования пообъектных моделей. [c.193]
Основная задача второго этапа налогового планирования состоит в выборе оптимальной для конкретных целей деятельности организационно-правовой формы юридического лица. Понятно, что налоговые обязательства предприятия определяются не только тем, в какой налоговой юрисдикции оно расположено или ведет предпринимательскую деятельность, но и налоговым режимом распределения получаемой им прибыли. [c.589]
Основными задачами второго этапа являются [c.392]
Задача второго этапа, представляющая собой поиск механизма [c.28]
Следовательно, задача второго этапа сводится к определению [c.28]
Таким образом, задача второго этапа по определению области [c.32]
Задача второго этапа — сбор исходной информации и проверка ее достоверности. Особое внимание должно быть уделено группировке данных, разработке и размножению специальных рабочих форм для сбора информации. Основными источниками информации в отраслевых научно-исследовательских и проектно-конструкторских организациях могут быть плановые, учетно-отчетные, оценочные и справочные данные. [c.230]
Стохастическое программирование позволяет по-новому подойти к решению задач, информационная структура которых (естественная или определяемая стохастическим расширением) известна заранее. Процесс решения задачи стохастического программирования может быть разделен на два этапа. Первый — предварительный этап — обычно весьма трудоемкий. На первом этапе строится закон управления — решающие правила или решающие распределения, связывающие решение или механизм формирования решения с реализованными значениями и заданными статистическими характеристиками случайных параметров условий задачи. Предварительный этап не требует знания конкретных реализаций значений параметров целевой функции и ограничений. Построение решающих правил или распределений требует лишь информации о структуре задачи и о некоторых статистических характеристиках случайных исходных данных. Поэтому процесс конструирования решающих механизмов не стеснен обычно недостатком времени и может начинаться с момента осознания важности задачи, как только построена стохастическая модель и проверено ее соответствие изучаемому явлению. Затраты времени и ресурсов на подготовку решающих правил или распределений обычно оправдываются. Полученные при этом законы управления позволяют решать не только отдельные конкретные задачи они применимы для. множества задач заданной информационной структуры. Решающие правила или распределения — это формулы, таблицы, инструкции или случайные механизмы с фиксированными или меняющимися в зависимости от реализации случайных параметров условий статистическими характеристиками. На втором этапе анализа стохастической модели решающие правила или распределения используются для оперативного решения задачи. Второй этап естественно называть оперативным этапом анализа стохастической модели. [c.30]
Во введении ( 1) рассмотрены постановка и содержательная интерпретация задачи. В 2 изучается область определения планов первого этапа. Параграф 3 посвящен условиям разрешимости задачи второго этапа. В 4 построена и исследуется детерминированная задача, решением которой является план первого этапа двухэтапной задачи. В 5 формулируются некоторые условия оптимальности плана первого этапа. В 6 и 7 излагаются обобщения двухэтапной задачи. В 6 построен и охарактеризован нелинейный аналог, а в 7 — бесконечно мерный аналог двухэтапной задачи стохастического программирования. [c.152]
Установим достаточные условия для того, чтобы Kz=Rn- По существу, это достаточное условие того, чтобы множество планов задачи второго этапа было непусто. В дальнейшем там, где не оговорено обратное, мы рассматриваем только детерминированные матрицы компенсации В. [c.155]
Условия разрешимости задачи второго этапа 3.1. Перепишем задачу (1.8) — (1.10) в следующей форме [c.157]
При этих условиях задача второго этапа имеет конечное решение тогда и только тогда, когда [c.158]
Достаточность. Пусть (3.10) имеет место, а функция Р(х, А, Ь) не ограничена на множестве планов задачи. Тогда множество планов задачи, двойственной к задаче второго этапа, пусто [c.158]
Для того чтобы задача второго этапа имела конечное решение (чтобы ", необходимо следующее условие [c.159]
Построим детерминированную задачу, эквивалентную двух-этапной задаче стохастического программирования. Решением эквивалентной задачи является предварительный план х. По составляющим оптимального предварительного плана и реализациям параметров условий строится задача второго этапа — задача линейного программирования, решение которой определяет необходимую компенсацию плана. [c.159]
Рассмотрим задачу второго этапа (3.4) — (3.6) и двойственную к ней (3.8) — (3.9) для каждого х, А, Ъ. [c.159]
Будем предполагать, что задача второго этапа, а следовательно, и двойственная к ней задача разрешимы. [c.159]
Приведем экономическую интерпретацию условия (5.1) [111]. Вектор г (А, Ь, х) — решение задачи (3.8) — (3.9), двойственной к задаче второго этапа, представляет собой вектор оценок продуктов, оказавшихся дефицитными или излишними при интенсивностях х технологических способов после того, как реализовались технологическая матрица А и вектор спроса Ь. Эти оценки определяют влияние величины невязки на издержки, связанные с наиболее экономной ликвидацией невязок. Величина [c.162]
Теорема 5.2. (Необходимое и достаточное условие оптимальности плана двухэтапной задачи.) Пусть х — внутренняя точка множества К, а целевая функция Q(x) детерминированной задачи, эквивалентной двухэтапной задаче, дифференцируема в окрестности х. Тогда задача (3.8), (3.9), двойственная к задаче второго этапа, имеет решение z (А, Ь, х ), такое, что [c.162]
Для оптимального выбора коррекции при каждой реализации случайных параметров условий требуется решить новую задачу оптимального управления — задачу второго этапа. Математическое ожидание нижней грани целевого функционала задачи второго этапа, как и в классической двухэтапной задаче стохастического программирования, определяет штраф за коррекцию и входит составной частью в целевой функционал бесконечно-мерной двухэтапной задачи. [c.164]
Для каждого ес7 и соей задача второго этапа имеет вид Ф [х( и, со), со] = inf ф(о, i/, ft (и, со)). [c.166]
Теорема 2.1. Для оптимальности плана х двухэтапной задачи необходимо и достаточно, чтобы при х=х существовало решение z (b, x ) задачи (3.8) —(3.9) гл. 6, двойственной к задаче второго этапа, удовлетворяющее соотношениям [c.172]
Необходимое и достаточное условие существования конечного решения задачи второго этапа при простейшей постановке двухэтапной задачи приобретает весьма простой вид. В общем случае (см. теорему 3.1 гл. 6) это условие имеет вид [c.174]
Таким образом, для разрешимости задачи второго этапа в простейшей постановке двухэтапной задачи необходимо и достаточно, чтобы — <Г<<7+, т. е. [c.174]
Доказательство. Второе неравенство тривиально. Минимум MQ достигается не обязательно на х (А, Ъ, с). Поэтому Q Qs. Докажем первое неравенство. Запишем двойственное соотношение для задачи второго этапа при -х = Хо, А— А, Ь = Ъ [c.191]
В этих обозначениях задача второго этапа имеет вид [c.248]
Это значит, что задача второго этапа эквивалентна следующей [c.248]
Обозначим, кроме того, блочно-треугольную матрицу, составленную из матриц Л , k, / 2, через Л а вектор ( z,. . ., сп) — через а. Л = а 3- , о= а< . Задача второго этапа примет вид [c.260]
Мы пришли к одноэтапной задаче стохастического программирования, для которой в 6 гл. 4 при некоторых допущениях о характеристиках условий задачи построены оптимальные решающие правила. Решения задачи второго этапа имеют, таким образом, вид [c.260]
Заметим, что к одноэтапной модели, исследованной в 6 гл. 4, можно свести не только задачу второго этапа (7ЛО) — (7 12) двухэтапной задачи (7.7)— (7.9), но и исходную многоэтапную задачу (7.11)— (7.3). При этом отпала бы необходимость в громоздких методах вычисления Xi =xt. Решение первого этапа получилось бы из решающего правила Xu ( n) одноэтапной задачи по формуле Xi =M n Xi,(e>n). Однако [c.260]
Основной задачей второго этапа денежной реформы была ликвидация параллельного обращения двух различных по своему экономическому содержанию валют и окончательное внедрение в хозяйственный оборот страны банковских билетов. [c.60]
Задача второго этапа будет прежде всего состоять в том, чтобы удержать достигнутое, облегчить приспособление к новым условиям, последовательно наращивать положительный потенциал реформы, создавать благоприятные условия для формирования полнокровного рынка. [c.50]
С 1 июля 1994 г. был объявлен второй этап приватизации, во время которого имущество государственных и муниципальных предприятий продается за деньги. Для этого организуются продажа предприятий или их акций на аукционах (публичных, открытых торгах), разного рода конкурсах выкуп арендованного имущества и другие способы приватизации. Главная задача второго этапа приватизации — способствовать появлению новых эффективных собственников. Речь идет о таких предприимчивых владельцах капитала, которые будут заинтересованы развивать производство и вложат в него средства, повышающие эффективность (результативность) хозяйственной деятельности. [c.62]
Задачей второго этапа И. является обеспечение изыскательскими материалами рабочих чертежей как в части уточнения основных решений, принятых при утверждении проектного задания, так и для всех детальных технич. решений, разрабатываемых на этой стадии проектирования для основных и подсобных зданий и сооружений, инженерных коммуникаций и проекта произ-ва работ. [c.262]
Задача второго этапа. При условиях (2.3.1) - (2.3.4), (2.3.6) и зафиксированных переменных, вышедших на границы неравенств (2.3.2) - (2.3.4) [c.134]
Вместо критерия (2.3.27) возможно пользоваться нелинейными функциями затрат на генерацию. Тогда задача второго этапа приобретает вид [c.139]
Теорема 3.1. Пусть множество Кг не пусто. Для разрешимости задачи второго этапа при любых реализацих Л и и любом предварительном плане х необходимо и достаточно, чтобы система неравенств [c.157]
Пусть каждое Принятое решение ыесУ удовлетворяет условиям (7.10) при всех возможных реализациях яь(со)е.Хо и rf(w)eZ), а условия (7.Г1) могут нарушаться. Невязки, возникающие в условиях (7.11), компенсируются коррекцией. Минимально возможный штраф за коррекцию (оптимальное значение показателя качества решения задачи второго этапа) г з 1[л (/ь и, со), (и] включается в целевой функционал (7.12) двухэтапной задачи. [c.166]
Будем рассматривать двухэтапные задачи, в которых Ki ограничено и не пусто, задача второго этапа имеет конечное решение, вероятностная мера абсолютно непрерывна относительно меры Лебега и математические ожидания случайных параметров условий задачи существуют. [c.190]
Для разрешимости задачи второго этапа требуется неотрицательность правой части неравенства (4.22). В силу допущения 2° для этого необходимо и достаточно, чтобы. KisSminf/ oi ), M OI) Для всех oi, или, что то же самое, в силу принятых обозначений Xi min ri, rz . [c.248]