В подтверждение достаточной сложности математической формализации ряда оптимизационных задач ниже приведена линейная модель для расчета производственной программы предприятия . Подобного рода модель оптимизации текущего заводского планирования характерна для предприятий химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, имеющих принципиальное сходство в построении технологических процессов (для непрерывных производств). [c.407]
Линейные модели представляют собой простейшее графическое изображение хода выполнения работ во времени. В них отражаются перечень и объемы работ, состав исполнителей и сроки выполнения. К моделям этого типа относятся линейные графики, диаграммы и их разновидности. [c.26]
В линейных моделях на сроки выполнения работ могут быть наложены ограничения [c.26]
Простота построения и наглядность линейных графиков способствовали их широкому распространению в строительстве. Они применяются для изображения движения трудовых ресурсов, использования во времени строительных машин и механизмов, поступления материалов, выполнения объема строительно-монтажных работ и т. д. Необходимо отметить, что перечисленные линейные графики применяются для наглядности и контроля за исполнением не только в линейных моделях, но и других способах моделирования строительных процессов. [c.26]
Некоторых из указанных недостатков линейных моделей лишены сетевые модели организации строительства. Объектами сетевого моделирования могут быть любые комплексы работ, при выполнении которых силами организаций, оснащенных соответствующими ресурсами, обеспечивается достижение намеченных результатов. Сетевая модель может быть составлена в том случае, если, во-первых, объект моделирования представлен в виде совокупности отдельных взаимосвязанных работ во-вторых, задана очередность этих работ, в-третьих, выявлены одна или несколько целей, на достижение которых направлены комплексы работ. [c.27]
Недостаточная гибкость линейных моделей, трудность их корректировки при изменившихся условиях, ограниченные возможности прогнозирования хода работ являются факторами, снижающими эффективность процесса управления. Многократная корректировка линейной модели требует больших затрат времени. [c.16]
Нелинейная модель выбора рациональной суточной производительности комплекса установок не противопоставляется и не препятствует применению известной линейной модели оптимизации производственной программы НПЗ. Она формирует лишь экономически обоснованные ограничения на значения суточной производительности установок АВТ, КК, КР. В их пределах возможна реализация экономических возможностей оптимизации производственной программы всего шлейфа сопутствующих установок специфическими средствами линейной модели. [c.43]
Коэффициенты парной корреляции для линейной модели ( 1 ) [c.50]
Поскольку для большого числа объединений не была установлена линейная зависимость между фактическим удельным расходом и приведенными выше факторами, то наряду с линейной моделью для всех объединений была опробована многофакторная степенная модель, которая описывается так называемой функцией Кобба— Дугласа ( 2 ) [c.52]
Характерно, что коэффициенты парной корреляции для мо де— ли (10) оказались также ниже критического уровня для тех же самых объединений, что и в линейной модели. [c.52]
Подводя итоги проведенному исследованию, следует отметить, что удобнее для практических расчетов является линейная модель, поэтому в этом смысле предпочтительными являются уравнения 4, 5, 6, 7, 8, 9 перед уравнениями 12, 13, 14, 15, 16, 17, хотя для уравнений 12—16 коэффициенты парной корреляции незначительно выше. [c.54]
В результате реализации алгоритма исследования и моделирования величины расхода топливно-энергетического ресурса получаем линейную модель (IV.4), которая должна быть преобразована в степенную модель (IV.3). Последняя и используется для нормирования, которое производится следующим образом. [c.79]
Поскольку описываемые здесь модели планирования экономических объектов предназначены для выбора наилучшего плана, под которым обычно понимается план, оптимальный в смысле некоторого критерия, то модели стараются сформулировать в таком виде, чтобы воспользоваться уже существующими методами решения задач оптимизации. Наиболее развитыми методами решения оптимизационных задач являются методы линейного программирования, т. е. методы оптимизации на основе моделей, состоящих из линейных равенств и неравенств, причем критерий оптимизации является линейной функцией от переменных задачи. Это — одна из причин того, что линейные модели получили наиболее широкое распространение в практических экономических расчетах. [c.150]
Конечно, хорошего развития методов линейного программирования недостаточно для широкого распространения линейных моделей экономических объектов—более существенной причиной является то, что линейные модели оказались во многих случаях довольно реалистичными. [c.150]
Линейные статические модели. В большинстве линейных статических экономических моделей рассматривается конечное число-переменных, скажем п. Переменные модели обозначим через xt, xz,. . ., хп. Предполагается, что, эти переменные принимают вещественные значения. Связи в линейной модели в соответствии с ее названием имеют вид системы линейных равенств и нера- [c.31]
Конечно, встречаются линейные модели, в которых присутствуют переменные различных типов вещественные, целочисленные и логические. Иногда переменные могут принимать дискретный ряд значений, не связанных с их целочисленностью. Все такие переменные, включая логические и целочисленные, зачастую объединяют под общим названием дискретные [c.33]
Нелинейные статические модели. Пусть по-прежнему х Еп. Рассмотрим представление линейной модели в виде (3.4). Вместо линейных связей (яр, х) Ър (р=>, . .., т) на переменные модели наложим нелинейные связи [c.33]
Здесь A (t), A2(t), i(t), 2(t — заданные матрицы, элементы Которых зависят от времени, a(t) и b(t) — заданные векторы, также зависящие от времени. Соотношение (3.17) является линейным дифференциальным уравнением, описывающим изменение состояния системы, а (3.19) — представлением множества УШ. Как и в статическом случае, исследование линейных систем является более простой задачей, чем анализ модели общего вида. К линейным моделям близки по свойствам модели типа (3.17), (3.18) с ограничениями общего вида (3.16) в том случае, когда множество Y(t) при каждом t выпукло. [c.37]
Здесь gh(x) — некоторые функции решений, обладающие в различных конкретных задачах теми или иными свойствами. Так, часто функции gh(x) считают выпуклыми, следствием чего является выпуклость множества G. В других случаях рассматривают линейные модели [c.298]
Методы построения эффективных вершин. Эти методы предназначаются для линейных моделей (3.7) с линейными критериями (3.8). Поскольку в этом случае множества G и Gf являются многогранными, то при выполнении предположения об их ограниченности каждая точка этих множеств может быть представлена как выпуклая комбинация вершин. Так, любая точка G, может быть представлена в виде [c.309]
Вернемся к проблеме построения обобщенного множества достижимости Gf с помощью рассмотренного метода. Линейная модель системы (3.7) и линейные критерии (3.8) задают в пространстве Еп+г многогранное множество [c.317]
Шаг 1. На этом шаге ЛПР анализирует возможности изучаемого объекта с помощью построения обобщенного множества достижимости для самой упрощенной линейной модели. В диалоге с ЭВМ ЛПР получает различные сечения и проекции множества Gf и на основе этой графической информации выбирает наиболее удовлетворяющее его достижимое сочетание критериев. [c.333]
Основная проблема, которая решается с помощью линейного программирования (ЛП) — это как наилучшим образом распределить ограниченные ресурсы для достижения поставленной цели, такой как максимизация прибыли или минимизация применяемых ресурсов. Все взаимозависимости модели ЛП являются линейными. Модели ЛП широко используются в таких отраслях, как очистка нефти, производство химических препаратов, обработка пищевых продуктов и других. Бухгалтеры, которые могут понимать входные и выходные данные, предположения и ограничения ЛП, играют незаменимую роль в управлении всей деятельностью организации. Модель линейного программирования используется при решении таких управленческих задач, как определение ассортимента (номенклатуры) продукции, замещение и сочетание исходных материалов, производственное календарное планирование. Эти задачи наиболее часто встречаются в краткосрочных моделях распределения ресурсов. [c.270]
В первом случае взята линейная модель, во втором — параболическая. Коэффициенты корреляции этих уравнений показали большую тесноту в изучаемых связях. И это вполне понятно, так как размеры расходов территориальных бюджетов зависят в первую очередь от численности населения, для которого эти расходы предназначены. [c.154]
Можно также спрогнозировать величину расходов на просвещение и здравоохранение. Для этих целей используется многофакторная линейная модель [c.154]
Математические модели корреляционного анализа в форме коэффициентов имеют ограниченные аналитические возможности. Зная лишь направление ковариации показателей и тесноту связи, невозможно определить закономерности формирования уровня результативного показателя под влиянием исследуемых факторов, оценить интенсивность их влияния, классифицировать факторы на основные и второстепенные. Для этих целей используются модели регрессионного анализа. Линейная модель (уравнение) регрессионного анализа может быть представлена в виде [c.282]
При построении второй, третьей и четвертой линейных моделей после отсева несущественных факторов получены следующие зависимости. [c.88]
Приведенные модели выгодны тем, что их параметрам ( ,) можно дать экономическое объяснение (интерпретацию). В линейной модели коэффициенты f ,- показывают, на сколько единиц изменяется результативный показатель с изменением факторного на единицу в абсолютном выражении, в степенных и логарифмических - в процентах. [c.144]
Х а. Линейная модель в векторном виде имеет вид [c.325]
Зависимости в экономике могут быть не только прямыми, но и обратными, и нелинейными. Регрессионная модель может быть построена при налички любой зависимости, однако в многофакторном анализе чаще всего используют линейные модели вида. [c.122]
Построение линейных моделей. Осуществляется с использованием многомерной пошаговой регрессии и линейного варианта полиномиального алгоритма МГУА. Из полученных моделей была выбрана лучшая модель [c.322]
Системы, отображаемые в моделях, могут быть линейными, в которых внешние воздействия предполагаются аддитивными и просто суммируются, и нелинейными. С помощью линейных моделей гораздо прощг достигнуть конкретного математического решения, но они не в состоянии отразить существенные характеристики производственных процессов. Для приближенного отражения нелинейных, по существу, явлений часто применяются линейные модели, так как до настоящего времени математический анализ не дает общих решений для нелинейных систем. [c.305]
Наиболее простыми для построения и анализа являются однопа-раметрические и многопараметрические линейные модели, которые содержат независимые переменные только в первой степени. [c.89]
Смотреть страницы где упоминается термин Линейная модель
: [c.294] [c.27] [c.27] [c.27] [c.27] [c.30] [c.7] [c.7] [c.7] [c.9] [c.34] [c.170] [c.50] [c.39] [c.314] [c.287]Смотреть главы в:
Финансовый рынок. Инструменты и методы прогнозирования -> Линейная модель
Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике (2002) -- [ c.0 ]