Умножением мощности ведущих агрегатов на технологические коэффициенты выразим эти мощности в единицах измерения агрегатов общего применения. Все данные запишем в виде системы уравнений [c.249]
Наряду с этим плановые модели не могут быть столь же абстрактными, как это допустимо для моделей теоретико-методологического характера. Те факторы, от которых вправе абстрагироваться ученый исходя из целей своего исследования, зачастую обязательно должны быть учтены в плановой модели, пусть даже весьма приближенно. Это можно проиллюстрировать на примере того же межотраслевого баланса. Известно, что весьма содержательные выводы о характере траектории экономического развития получены из анализа межотраслевой модели с постоянными во времени технологическими коэффициентами (в частности, показано, что через определенный переходный период экономическая система, описываемая такой моделью, выходит на стационарный режим с максимальным темпом роста). В то же время в плановой практике межотраслевые модели с постоянными коэффициентами затрат неприменимы, так как это означает по существу отказ от учета в расчетах воздействия на эффективность общественного производства научно-технического прогресса. Поэтому в практических расчетах в межотраслевые модели вводится приближенное (пусть иногда весьма грубое) описание динамики коэффициентов материалоемкости, фондоемкости, трудоемкости единицы продукции, отражающее предполагаемые и планируемые сдвиги в технике и технологии общественного производства. [c.119]
Приведем пример. Значительная часть матрицы технологических коэффициентов планового межотраслевого баланса может формироваться (и в результате внедрения первой очереди АСПР в определенной мере уже формируется) по данным централизованных расчетов потребности в материальных ресурсах, выполняемых на ЭВМ. Это существенно снижает затраты труда плановых работников на выполнение наиболее трудоемкой процедуры построения межотраслевых моделей —процедуры формирования исходной информации. При этом входные данные для межотраслевого баланса являются лишь побочным , но очень важным продуктом автоматизации указанных прямых плановых расчетов. Однако если результаты расчетов по межотраслевой модели ограничить только вектором ее решения (для статической модели, например, это — вектор отраслевых объемов производства), то возможности анализа на основе этой модели будут чрезвычайно обеднены. Поэтому на практике межотраслевая модель дополняется задачей прямой обработки данных, на вход которой подается вектор решения модели, используемая в ней исходная информация, данные за предплановый период и некоторые другие данные (например, коэффициенты перехода от чистых отраслей к хозяйственным, от цен конечного потребления к оптовым ценам предприятий и др.), а на выходе формируется набор аналитических таблиц, всесторонне и в удобной для плановика форме характеризующий получаемый из решения модели вариант плана. [c.128]
П л и с к и н Л. Г. Планирование непрерывного производства при переменных технологических коэффициентах. М., Институт проблем управ- [c.103]
В табл. 25 (гр. 2- 6) сведены технологические коэффициенты кт по годам пятилетки. В этом расчете целесообразно принимать базовым год, предшествующий плановому. [c.149]
Расчет технологических коэффициентов (1986 г.) [c.172]
Всего по УБР 52810 Таблица 25 Технологические коэффициенты кт, учитывающие влияние изменения условий бурения на материалоемкость за 1986-1990 гг. [c.178]
Теперь модель описана полностью. Задав экономические показатели базового года, технологические коэффициенты, а также управляющие воздействия руководства предприятия и v и управляющие воздействия вышестоящих организаций /,, /ш /12, /21, /22, /I, можно построить траекторию изменения во времени показателей работы предприятия. Варьируя внешние воздействия и изучая полученные траектории, можно выбрать такой вариант динамики показателей, который в наилучшей степени удовлетворяет и руководство предприятия и вышестоящие организации. [c.118]
Величина ац называется коэффициентом прямых затрат. Этот коэффициент показывает, какое количество продукта i-й отрасли надо затратить на производство единицы продукта /-Й отрасли. Коэффициенты прямых затрат считаются постоянными величинами в межотраслевых моделях. Обратим внимание читателя на то, что соотношение (2.2), по существу, определяет функцию затрат для отрасли (о функциях затрат мы уже говорили в первой главе). Соотношение (2.2) дает возможность по выпуску Xj продукции /-и отрасли на основе технологических коэффициентов ац определить затраты xit (i = 1,. .., п) продукции других отраслей. Если соотношение (2.2) подставить в баланс продукции (2.1), то сразу получаем [c.135]
В случае многофакторных моделей прогноз не является наивным , но и в этом случае прогнозисты проецируют тенденции и установившиеся связи в прошлом на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее. Например, используются для описания будущего регрессионные уравнения, полученные на основе информации о развитии объекта в прошлом (ретроспективный анализ) без изменения коэффициентов эффективности факторов (коэффициентов регрессии) — а.. Или же используется межотраслевой баланс, а технологические коэффициенты (коэффициенты прямых затрат) — ij.— оставляются без изменений. В этих случаях можно говорить об экстраполяции тенденций развития прошлого в будущее, так как не учитываются возможности повышения эффективности, например производства под влиянием ускорения научно-технического прогресса и других факторов. [c.22]
Если определен (спрогнозирован) спрос на продукцию всех отраслей, можно, используя коэффициенты прямых затрат (технологические коэффициенты), полученные на основе ретроспективного анализа, просчитать объемы промежуточной продукции и соответственно валовой продукции отраслей. Но ввиду того, что развитие технологий (НТП) снижает расходы топливно-энергетических и материальных ресурсов на единицу производимой продукции и позволяет перейти на более прогрессивное сырье и материалы, комплектующие, узлы и схемы, в прогнозных расчетах необходимо учитывать результаты прогноза НТП в различных вариантах. [c.144]
А — матрица технологических коэффициентов прямых затрат а , которые показывают, сколько продукции отрасли i необходимо затратить для производства единицы продукции отрасли j (45, с. 404). [c.405]
Оптимизация размеров, структуры и размещения предприятий с учетом процессов развития отрасли во времени требует решения задач в отраслевом плане на основе динамической их постановки. В этом случае технологические коэффициенты и ограничения задаются для всех лет, с тем чтобы обеспечить связь в модели между последовательными состояниями каждого технологического способа, развивающегося во времени. Однако динамический подход не всегда осуществим из-за большой размерности соответствующих задач. С целью уменьшения размерности прибегают к решению статических задач для ряда лет с увязкой и корректировкой полученных планов. [c.143]
При условии постоянства технологических коэффициентов это отношение вытекает из (9. 1 ) и (9.3). Умножив первое уравнение из (9. 1 ) на V,, второе — на V2 и так далее и суммируя эти m уравнений, получим в левой части [c.184]
Особое место в оптимизации планирования и управления непрерывными производственными комплексами (в том числе, типа нефтеперерабатывающего) занимают подходы, в которых при формировании моделей учитывается зависимость основных параметров от управляющих воздействий. В этих моделях технологические коэффициенты (коэффициенты затрат или отбора) задаются не в виде фиксированных чисел, а в виде переменных, для которых определены области допустимых значений, соответствующих допустимым управлениям. Подобная постановка задачи оптимального управления непрерывным производственным комплексом была сформулирована впервые на примере химического завода в работе [13], в которой наряду со значениями материальных потоков параметры модели рассматриваются в качестве неизвестных искомых величин. Задача является нелинейной и требует специальных методов решения. Существенное преимущество модели подобного типа состоит в том, что при относительной сложности аппроксимирующих выражений удается отобразить гибкость технологических процессов комплексов непрерывного действия. [c.15]
Другое направление решения задачи линейного программирования с переменными векторами условий, заданными на сепарабельных выпуклых множествах, связано с предварительным определением всех вершин" допустимых значений технологических коэффициентов и последующим формированием и решением задачи линейного программирования, в которой для процессов с переменными технологическими коэффициентами рассматривается несколько вариантов, полученных в результате определения вершин" [17-20]. Одна из первых задач подобного типа [17] включала элементарный случай варьирования технологических коэффициентов, когда область их допустимых значений представляла собой многогранник, образованный пересечением и-мерного параллелепипеда одной гиперплоскостью. [c.15]
Возможности применения моделей с переменными технологическими коэффициентами при решении задач планирования и управления комплексами непрерывного действия освещены также в работах [21—25]. В частности, в [22] рассматривается нелинейная задача статической оптимизации непрерывного производства. Предлагаются кусочно-линейная аппроксимация переменных коэффициентов и замена исходной нелинейной задачи некоторой приближенной задачей, для решения которой могут быть использованы методы линейного программирования. [c.16]
Статистическая оценка параметров модели обусловливает использование в качестве номинальных значений элементов а ( = 1, Mv) вектора Р" средневзвешенных или средних значений, а предельно допустимые значения технологических коэффициентов а определяются из выражений [c.37]
Процедура объективного подбора коэффициентов k экспертным путем является весьма трудоемкой и трудно поддается физической интерпретации, поскольку, хотя и предполагается наличие управлений, реализующих расчетные значения технологических коэффициентов из допустимой области варьирования С", конкретные величины соответствующих управлений и" неизвестны. ТАБЛИЦА 2.1. Коэффициенты отбора нефтепродуктов [c.38]
Соответствующие значения предельно допустимых технологических коэффициентов суммарных потоков определяются из выражений [c.40]
Рассмотренная процедура расчета параметров моделей оптимального планирования НПП и НПК на базе моделей оперативного управления была применена при построении модели планирования производственной программы нефтеперерабатывающего комплекса. В табл. 2.2 приведена выборка из результатов расчета номинальных и предельных значений технологических коэффициентов блока первичной переработки нефти по статистическим данным (методом усреднения, вычисления среднеквадратичного отклонения и экспертной оценки допустимой области варьирования) и по методу оптимизации. [c.40]
Предельные значения технологических коэффициентов, рассчитанных методом оптимизации, подтверждают широкие практические возможности взаимозаменяемости смежных потоков при сохранении качественных показателей в допустимых пределах. Надежность и практическая реализуемость расчетных значений а гарантируется соответствующими допустимыми управлениями uv, удовлетворяющими условиям (2.39) —(2.45). Применение предложенного подхода при постановке задач вида (2.39)-(2.45) обеспечивает методологическое единство моделей планирования и оперативного управления. [c.41]
Здесь а ,..-(и ) и a(/(ui) - предельные случайные границы изменения технологического коэффициента a(-.(tj) (3.27) - функциональные ограничения, налагаемые на компоненты вектора R а ц и /3 (oj) - величины, учитывающие особенности реализации технологических процессов НПП /у - номер функционального ограничения, налагаемого нау -й способ производства. [c.61]
Детерминированные аналоги вероятностных ограничений на допустимые области варьирования технологических коэффициентов, количество ресурсов, пропускную способность технологических установок и выпуск конечных продуктов (см. (3.35) -(3.37) и (3.39)) в связи с тем, что случайные величины находятся только в правых частях неравенств, также имеют линейный вид и определяются в зависимости от задаваемых значений 7/ из следующих выражений [c.67]
Возможны следующие виды корреляционных связей между случайными элементами системы ограничений модели 1) корреляция между случайными элементами строк 2) корреляция между строчными элементами вектора ограничений Ъ - ,- (/ = 1, т) 3) корреляция между строчными элементами варьируемой матрицы технологических коэффициентов /Гу= а/Д (j= , n i=l,m) 4) корреляция межд /Г = а и b= bt 5) корреляция между отдельными столбцами Я (/ = 1, я) матрицы условий. [c.69]
Исходя из технологического содержания рассматриваемой задачи, необходимо отметить, что зависимость между строчными элементами вектора ограничений b = b,- не наблюдается. Это обусловлено тем, что ресурсы сырья и компонентов ввиду их поступления из различных источников между собой независимы, плановые задания устанавливаются в соответствии со спросом и потребностями народного хозяйства, а мощности технологических установок определяются в отдельности, исходя из требований регламента и в зависимости от времени работы в плановом периоде. В пределах одной технологической операции или установки (вектор-столбца у) возможна корреляция между находящимися в разных строках варьируемыми технологическими коэффициентами. Эта связь в оптимизационной модели учитывается при помощи балансовых вероятностных ограничений, описывающих взаимные переходы и взаимовлияния смежных продуктов в пределах одного способа производства. [c.69]
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]
Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смешение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]
В ограничениях (3.153) а и и/ являются детерминированными, а в ограничениях (3.151) используются математические ожидания а и Ь . Необходимо отметить, что при планировании на базе линейных моделей в качестве технологических коэффициентов в,у и ограничений bj, как правило, используются усредненные значения или же величины, определенные на основе имевших прецедент вариантов работы установок. Основное различие между линейным ограничением (3.153) и ограничением (3.151) определяется, в первую очередь, квадратичным слагаемым [c.91]
Опыт эксплуатации вероятностных моделей текущего планирования НЛП показал, в частности, что границы варьирования технологических коэффициентов, имеющих менее 10 % вариации, в практических расчетах могут быть приняты как детерминированные величины. [c.98]
Ограничения, налагаемые на количество перерабатываемых ресурсов, мощности технологических установок и качественные показатели конечной и промежуточной продукции, на основании результатов анализа приняты случайными. Варьируемые в случайных областях технологические коэффициенты и связанные с ними качественные показатели выделены в результате исследования каждого технологического процесса НПП в отдельности. [c.173]
Задаваемые построчные вероятности (уровни надежности) для каждого вида сырьевого ресурса и продукта определяются дифференциально, на основе экспертных оценок, или в зависимости от дисперсии рассматриваемых случайных величин. При этом в соответствии с [43] по тем продуктам, для которых невыполнение вероятностного ограничения вызывает большие потери или дополнительные расходы, уровень надежности задан большим. Как показали проведенные исследования, в соответствии с практическими требованиями оказывается целесообразным уровень надежности для случайных технологических коэффициентов выбирать в зависимости от дисперсии, а для случайных компонентов вектора ограничений — в ряде случаев на базе рекомендаций экспертов-технологов, работников планового отдела предприятия (так как ограничения на объемы переработки сырья, полу продуктов и вы пуск товарных продуктов определяются также вышестоящими органами и подвергаются неоднократным изменениям на этапе составления и реализации плана). При практических расчетах задаваемые вероятности изменяются от 0,75 до 0,96. [c.173]
В табл. 5.9 приведен фрагмент результатов практических расчетов производственной программы одного из НПП. В зависимости от задаваемых уровней надежности увеличение выпуска товарной продукции составляет 1,5-2 % по сравнению с вариантами, рассчитанными плановыми органами. Увеличение выпуска достигается за счет улучшения структуры плана, интенсификации режимов установок с учетом варьируемо-сти технологических коэффициентов в случайных областях, а также рационального распределения ресурсов. Следует особо отметить, что в этом случае обеспечивается расширение области варьирования технологических коэффициентов, по сравнению с детерминированными задачами, с учетом требований надежности и значительно улучшается совместимость ограничений, повышается надежность рассчитанных плановых показателей. [c.176]
В табл. 24 приведены расчеты значений технологических коэффициентов кт. Списки скважин (гр. 3), которые предстоит бурить по годам пятилетки, берутся из пятилетнего плана бурения (и соответственно конструкция этих скважин - гр. 2). По конструкциям скважин рассчитаны общие объемы стволов скважин (гр. 6). Рассчитанные таким способом технологические коэффициенты кбту и кбту записываются в гр.9. [c.149]
В гр. 2 записывают значение Q6pl из табл. 23 (гр. 9) общее по УБР, т.е. итоговые величины по всем месторождениям. Разделив эти значения на общую проходку (гр. 3), получают в гр. 4 значения удельных транспортных услуг gL управления буровых работ. Значения ранее рассчитанных технологических коэффициентов Ktj (см. табл. 25), учитывающих специфику бурения на месторождениях, помещают в гр. 5. Умножением общего значения gL (гр. 4) на технологические коэффициенты кту (гр. 5) месторождений получаем значения gL по месторождениям (гр. 4). [c.159]
Гр. 8 и 9 заполняют по данным табл. 25 (гр. 4) и табл. 26 (гр. 4) соответственно технологические коэффициенты кпл и коэффициенты грузообращения кг . [c.159]
С точки зрения математической корректности эквивалентного преобразования и технологической интерпретации модели и ее решения, представляют интерес методы линеаризации, основанные на принципе разложения варьируемых векторов //(") технологических коэффициентов я,-Дм) по вершинам выпуклых многогранников PJ, заданных ограничениями (2.21). Коэффициент аг-Дм)еС/- при этом может быть определен через координаты - = qj, a2q/< > anqj вершин выпуклого многогранника PJ-. [c.29]
Для расчета максимальных (минимальных) значений технологических коэффициентов суммарных смежных потоков, по аналогии с рассмотренным случаем, формулируется задача следующего вида найти значения у > 0 (/=1,иу) и и" (/ = l,Rv), максимизирующие (миними- [c.39]
Здесь s — индекс вида перерабатываемого сырья (s = 1, sk) I - индекс вырабатываемого полупродукта (/=1, Lk) г - индекс товарного продукта (г — I, К) у% - количество s-ro вида сырья, перерабатываемого на f -й технологической установке (k = Г, К) -количество s-ro вида перерабатываемого сырья а (ш) - случайный коэффициент отбора 1-го полупродукта, вырабатываемого из s-ro вида сырья на fe-й установке o s(w) и sj (to) - случайные, соответственно, минимальные и максимальные значения коэффициентов отбора /-го полупродукта, вырабатываемого из s-ro вида сырья на f -й установке М (ui) - случайные граничные условия, налагаемые на технологические коэффициенты и их комбинации x sr - количество 1-го полупродукта, получаемого от s-ro вида сырья на k-ft установке и вовлекаемого в r-й товарный продукт иг - количество r-го товарного продукта f s - М-й качественный показатель 1-го продукта, получаемого от сырья s на установке k ipf — д-я качественная характеристика r-го товарного продукта, лимитируемая ГОСТом 0 1г и fy,. - случайные,.соответственно, минимальные и максимальные значения коэффициентов вовлечения 1-го полупродукта на смешение r-го продукта xlr - количество 1-го полупродукта, вовлекаемого в r-й товарный продукт bs - ограничение, налагаемое на общее количество перерабатываемого сырья s-ro вида ij — ограничение, налагаемое на количество перерабатываемого на k-й технологической установке сырья вида s br - плановое задание по выпуску r-го товарного продукта Н - известная функция сг - цена единицы r-го товарного продукта s - цена единицы s-ro вида сырья yf (0,5 1) - задаваемый уровень надежности для /-го ограничения (/= 1, т). [c.64]
Плискин Л. Г., Поликарпова А. А. Планирование непрерывного производства при переменных технологических коэффициентах. - М. ИПУ, 1973. - 50 с. [c.217]
Матричная модель предприятия представляет собой четырех-квандратную матрицу. В основе ее лежат технологические коэффициенты затрат подразделения на производство единицы продукта. [c.228]
Разделив каждый из этих показателей на объем годового выпуска автомобилей, мы получим набор коэффициентов затрат, представляющих собой все то, что необходимо для выпуска единицы продукции автомобильной промышленности. Аналогичные наборы технологических коэффициентов можно получить из других столбцов таблицы затраты — выпуск для каждой отрасли народного хозяйства. Вместе взятые, эти коэффициенты образуют жесткий каркас системы уравнений общего равновесия. Такая система уравнений используется для того, чтобы конкретно прогнозировать общую величину конечного общественного продукта. При этом становится ясно в деталях, какое количество товаров и услуг должна произвести и потребить каждая отрасль. В этом случае исполняется требование сбалансированности между суммарным спросом на каждый продукт и суммарным объемом его выпуска1. [c.401]
Смотреть страницы где упоминается термин Технологические коэффициенты
: [c.410] [c.26] [c.39] [c.61] [c.63] [c.70] [c.92] [c.228]Популярный экономико-математический словарь (1973) -- [ c.0 ]