Так же как модели принятия решений не снижают значимости интуиции руководителя, они при правильном применении содействуют развитию инициативы работников, призванных исполнять данные решения. Модельное решение учитывает все факторы, известные руководителю в момент принятия решения, и заставляет исполнителей полностью использовать эти факторы. Но в процессе реализации принятого решения часто обнаруживаются новые возможности и пути применения конкретных условий. Использование этих скрытых резервов зависит не от модели, а от действенности системы стимулирования, всего хозяйственного механизма. Модели принятия решений могут быть основой разработки обоснованных систем стимулирования развития инициативы работников. [c.64]
Первый этап посвящен постановке проблемы. Многообразные научные исследования (модельные и не модельные) условно можно разбить на две основные группы прикладные исследования, предназначенные для решения некоторой конкретной проблемы, имеющей прикладное значение фундаментальные исследования, имеющие в основном чисто познавательные цели. Такое разделение довольно условно, поскольку во всяком прикладном исследовании оттачиваются, конкретизируются наши знания об окружающем нас мире, а познавательное исследование создает фундамент для проведения прикладных работ. Тем не менее, это разделение полезно, ибо подчеркивает основную задачу, стоящую перед исследователем. Говоря в терминах описанного нами во втором параграфе здания математических моделей, в прикладном исследовании решаются конкретные проблемы на основе моделей, которые уже существуют в доме моделей , причем основная трудность моделирования состоит [c.38]
Вопрос о различиях между моделями, используемыми для принятия решений в условиях полной определенности (или, как их еще называют, моделями с детерминированными факторами), и моделями с недетерминированными факторами затрагивался в первой главе при описании этапов модельного исследования. Рассмотрим эту проблему более подробно. Все рассмотренные до настоящего момента математические модели были в основном связаны с оптимизацией, причем задача поиска наилучшего управления системой в общем виде имела следующую форму среди всех к из множества X (у), где у — параметры системы, найти такое управление к, на котором критерий эффективности С (х, у) принимает максимальное значение. При этом значения параметров у считались заданными, т. е. [c.196]
До сих пор мы говорили о достоинствах фундаментального имитационного исследования, которое в значительной степени помогает обойти трудности, связанные с натурным экономическим экспериментом. В то же время имитационные эксперименты имеют один существенный недостаток будучи модельным, т. е. теоретическим исследованием, они не могут дать ответа на вопрос о верности проверяемых гипотез. Такой ответ может дать, как мы уже говорили, только продолжительная практическая реализация решений, основанных на этих гипотезах. Это ограничение, однако, не умаляет достоинств модельных исследований, поскольку они могут успешно использоваться для доказательства ошибочности многих произвольных гипотез, получивших широкое распространение при построении экономико-математических моделей. [c.294]
Сравним эти процедуры с этапами проведения прикладного модельного исследования (гл. 2). Первые две процедуры относятся к этапу формулировки проблемы, следующие две — к этапу построения модели, а последняя — к этапу принятия решения. Использование перечисленных процедур помогает преодолеть еще одну трудность, связанную с тем, что понятие ЛПР является зачастую лишь абстракцией. Дело в том, что решение по сложным вопросам принимается обычно группой лиц, из которых каждый отвечает за свою часть решения. Кроме того, если решение имеет большое значение, оно представляется в вышестоящую организацию для утверждения. Все это приводит к тому, что принимающий решение должен уметь объяснить те факторы, которые привели к выбору предлагаемого решения. На этот вопрос мы будем обращать особое внимание в процессе обсуждения процедур, ис-г пользуемых в имитационных системах. [c.323]
Необходимо сразу отметить единой и общепринятой точки зрения на пути решения данной проблемы не существует. Как нетрудно догадаться, подходы к определению вида производственной функции банковской фир МЫ вытекают из целей и задач тех модельных исследований, которые в дальнейшем на ее основе предполагается проводить. Безусловно, кардинальное влияние на возможную структуру производственной функции оказывает та статистическая база, которую в принципе может применять исследователь для определения ее параметров. [c.128]
Приведенное в работе модельное решение частной задачи [c.32]
Печатные СМИ — в специализированных изданиях информация в разделе Промышленное оборудование , в информационно-рекламных изданиях, направленных на конечного потребителя — рекламный модуль с оригинальным решением, с указанием модельного ряда, качества, надежности и доступности цен. [c.461]
Менеджеру-практику в процессе решения конкретных текущих и перспективных задач вовсе не обязательно строить подобные модели. Важнее, чтобы они были "за кадром" как элемент его методологии мышления. Совсем другое дело - столь масштабная и системная задача, как реформирование энергокомпании. Здесь уже необходимо хорошее владение разнообразными модельными описаниями реформируемого объекта, иначе менеджер не сможет поставить задачи исполнителям. [c.270]
При решении управленческой задачи возникает проблема выявления применимости ранее созданного модельного инструментария, неразрывно сопряженной с возможностью интерпретировать новую управленческую задачу как версию ранее решавшейся с применением уже созданного модельного или алгоритмического инструментария. [c.108]
Развитие потенциала модельного метаязыка подразумевает решение задачи адаптивного синтеза системы математических моделей и алгоритмов. [c.109]
Отклонение фактических структур принимаемых решений от модельных говорит о неудовлетворительной специализации и регламентации маркетингового труда, недостатках в подготовленности кадров и организации работы, что выражается в выполнении маркетологами не свойственных им и лишних работ, и недовыполнении (невыполнении) своих функций. [c.479]
Рассмотренные нами системы автоматизации проектирования СМОД различны по своей ориентации на пользователя, способу реализации модельного подхода к проектированию, структурному составу, степени автоматизации процессов проектирования СМОД и другим параметрам. В то же время наблюдается определенная общность принципов и методов, положенных в их основу. В частности, все эти САПР имеют нисходящий (сверху вниз) принцип проектирования. Процесс разработки развивается от первоначально заданных нечетких целей к конкретным решениям путем последовательной детализации и уточнения исходных целей. При создании программного обеспечения СМОД в этих системах используются прогрессивные принципы и методы программирования. [c.172]
Модельный способ представления процесса выработки решений в нечетких условиях является, по-видимому, удобным и перспективным. Это особенно важно при исследования и формальном представлении неопределенностей человека на каждом из этапов (представление, оценка, выбор и др.) такого процесса. Подобный подход позволяет использовать в совокупности методы, адекватные каждому из отдельных этапов этого процесса. Рассмотренные модели могут быть предназначены как для применения в конкретных классах (связанных общностью постановки) прикладных задач (модели типов 1 и 2), так и для широкого применения в системах, связанных с деятельностью организационного руководителя или человека-оператора (модель типа 3). В случае "использования моделей типов 1 и 2 Задача описывается набором ситуационных данных, содержащим как количественные (модель типа 1), так и качественные (модель типа 2) элементы, и одним критерием (или обобщением нескольких критериев), сформулированным в виде текста. Мнение эксперта при этом используется различным образом в модели типа 1 — при формулировке целей (удовлетворить спрос предприятий-потребителей, наиболее остро нуждающихся в определенном виде ресурса) и при разработке шкалы ранжирования вариантов, а в модели типа 2, кроме того, и при создании на основе работы с экспертами Поверхности принадлежности. [c.124]
Книга Д. И. Шапиро — одна из первых в мировой литературе монографий, специально посвященных формализации принятия решений в человеко-машинных системах управления на основе использования расплывчатых понятий. Широкий диапазон технических проблем и конкретные приложения — таковы характерные черты работы автора. Примечательно, что модельное представление процессов принятия решений выступает в монографии как проблема междисциплинарная учитываются поведение человека, берущееся в плане психологии и нейрофизиологии (привлекаются данные о функциональной асимметрий мозга, неосознаваемой психической деятельности), психологические аспекты (восприятие и понимание речи, формирование понятий и коммуникативные процессы) специфика задач управления в человеко-машинных системах различных типов описываются методы, адекватные тем возникающим в упомянутых системах задачам, в которых содержится неопределенность. [c.171]
Рассмотрим простую задачу, в решении которой появляется скользящий режим. Эта задача уже была проанализирована в 10, здесь же мы попробуем разобраться в том, какие осложнения возникнут при попытке ее численного решения. Итак, рассматривается модельная управляемая система [c.196]
При решении задачи обнаружилось досадное обстоятельство аппроксимация (6), казавшаяся совершенно естественной, привела к численному результату, не имеющему содержательного смысла. В данной задаче, поскольку ее решение хорошо известно, можно было предвидеть это и легко указать способ исправления формул разностной аппроксимации. В связи с этим возникают два вопроса как можно было бы в более сложной ситуации, когда решение нам неизвестно даже качественно, получив численное решение (10), догадаться о его ошибочности, и какие меры могли бы предупредить его появление Ответ на первый вопрос не совсем прост. Конечно, если бы мы располагали теоремой о непрерывности искомого решения х (t), сеточная функция (10), разумеется, вызвала бы подозрение о какой-то вычислительной ошибке. Однако в принципе появление разрывов в фазовой траектории х (t) (и, следовательно, особенности типа 8-функции в управлении и ( )) возможно мы встретимся с подобным явлением не только в искусственной модельной задаче 35, но и в имеющих содержательный смысл задачах 29,34. Поэтому решение типа (Ю) должно [c.226]
Возможности более полного отражения реального мира в модели проблемной среды, более широкого введения семантических связей между понятиями и учета прагматики среды открываются в рамках подхода, известного под названием ситуационного управления [16—19]. В этом подходе для описания модели применяется специальный модельный язык, а в качестве процедур решения используется аппарат формальных трансформационных грамматик. В основе данного подхода лежит автоматический анализ решающей системой некоторого множества решений задач требуемого класса. На основе формализованного аппарата обобщения система формирует модель проблемной среды в виде некоторого множества описаний классов ситуаций и соответствующих им решений. Собственно процесс решения задачи сводится тогда к отнесению текущей конкретной ситуации к одному из априорно сформированных классов и применению к ней решения, соответствующего этому классу. [c.371]
Информационное обеспечение опирается, с одной стороны, на прямые измерения значений параметров задачи и на статистические выводы, сделанные на основании таких измерений, а с другой — на модельные рассмотрения, согласно которым значение параметра получается как решение некоторой задачи. В качестве одного из простейших примеров укажем на вычисление конкретных значений некоторой функции (информационное обеспечение) на основании ее задания дифференциальным уравнением с соответствующими начальными условиями (модельное обеспечение). Переход от постановки прикладных задач к их решению требует привлечения дальнейших аспектов математического обеспечения. [c.21]
Это означает, что нужно обратиться к некоторым альтернативным методам проверки и вычисления. Методы моделирования, использующие условные наборы данных и проходящие обкатку на базе прошлых ситуаций, представляются вполне пригодными. Рассмотрев достаточное число модельных испытаний, аналитик сможет составить вполне адекватное представление о вероятной эффективности метода. К сожалению, накопленные образцы ситуаций, как правило, бывают очень далеки от реальности или же их структура смещена по отношению к структуре реальных ситуаций. Кроме того, чтобы оценить достоинства эмпирического метода в ряде случаев нужно иметь возможность сравнить его с истинным максимальным решением. Для достаточно сложных моделей это не всегда возможно. [c.452]
При макетно-модельном проектировании благодаря комплексной работе проектировщиков технологической, строительной, санитарно-технической, энергетической частей проекта и части проекта контрольно-измерительных приборов и автоматики создаются необходимые условия для принятия наилучшего решения по увязке частей проекта. Макет воспроизводит совмещенное пространственное изображение, показывающее взаимное расположение конструкций, отражающих разные части проекта и отдельные его детали. В макете все конструкции воспроизводятся в привычках для нашего представления формах. Сочетание наглядности и простоты понимания технического содержания макета обеспечивает возможность быстро обнаружить допущенные ошибки. [c.16]
При макетно-модельном методе проектирования путем периодического осмотра макетов ведущие специалисты имеют возможность своевременно внести необходимые коррективы и помочь проектировщикам найти наиболее правильное решение конкретной задачи. [c.19]
Особое внимание было уделено кругу вопросов, связанных с физическим смыслом возникновения макета в процессе проектирования. В результате было определено принципиальное отличие характера сборки макета в процессе проектирования от обычного изготовления иллюстративных макетов. Модели и модельные элементы как средство изображения и проектный инструмент должны обладать специальными конструктивными и изобразительными качествами. Самые качественные проектные решения не могут быть воплощены в проектную документацию, если изобразительные средства — модели — не позволяют этого сделать. Поэтому необходимо было найти правильный подход к их разработке. [c.22]
Польза в основном выражалась в ликвидации наиболее грубых ошибок по увязке частей проекта, но то основное преимущество, что дает макетно-модельный метод проектирования разработка оптимальных проектных решений по частям проекта в их взаимной увязке, фактически иллюстративный макет принести не мог. [c.31]
Макетно-модельный метод проектирования, как уже было изложено, прежде всего метод изображения проектных решений. Что будет разрабатываться с его применением цех, отдельная его часть, агрегат, узел и т. п., не меняет существа метода. Не меняет существа метода и то, когда разрабатываются те проектные решения, которые лежат в основе создания промышленных габаритов, агрегатов и т. п. до процесса проектирования конкретного цеха или в течение его разработки. Если промышленные габариты, агрегаты и т. п. разрабатываются заранее до процесса проектирования конкретного цеха, где они будут применены, то с точки зрения существа метода они являются самостоятельными объектами, при разработке которых применен макетно-модельный метод. [c.32]
Применение в процессе проектирования промышленных габаритов, отдельных блоков, цехов с самостоятельным технологическим циклом, агрегатов и т. п. нельзя рассматривать как самостоятельное направление в методике проектирования с применением макетов это лишь прием использования при проектировании с применением макетов типизированных проектных решений, разработанных макетно-модельным методом, что является частным случаем типового проектирования. [c.32]
Приведенный пример показывает, что эффективное применение экономико-математических моделей в технологии планирования требует их объединения с задачами обработки данных, обеспечивающими как автома--тизацию формирования необходимой для модельных расчетов информации, так и автоматизацию преобразования результатов решения модели в форму, наиболее приспособленную для принятия плановых решений. [c.128]
Во всех предыдущих параграфах главы, посвященной имитационным экспериментам, описывались прикладные имитационные исследования, цель которых состояла в решении какой-либо конкретной экономической задачи, связанной с прогнозированием или выбором наилучшего решения о воздействии на анализируемую в исследовании экономическую систему. При этом предполагалось, что уже разработаны принципы построения математических моделей для экономических объектов, к которым относится изучаемая система. Что же делать в том случае, когда нет достаточно хорошего представления о некоторых процессах, важных с точки зрения цели исследования В этом случае можно попытаться описать эти процессы моделями типа черного ящика , т. е. заменить причинное описание некоторыми статистическими закономерностями. Такой подход чаого применяется в экономико-математических моделях (см., например, анализ механизма экономического стимулирования, описанный в пятом параграфе третьей главы). Если же обойти таким образом описание недостаточно изученных вопросов не удается, то прикладное модельное исследование проводиться не может, так как в имитационном эксперименте из-за неадекватности математической модели будут получены результаты, не соответствующие реальности. В этом случае необходимо предварительно осуществить фундаментальные исследования, направленные на разработку принципов построения моделей явлений, интересующих исследователя. Подчеркнем, что фундаментальные исследования — это долгая и сложная работа, которая не может быть осуществлена попутно, в прикладном исследовании. [c.292]
Существуют различные модельные представления предприятия. Одна из достаточно распространенных моделей, как раз и составляющая суть концепция денежного потока,— представление предприятия как совокупности чередующихся притоков и оттоков денежных средств. В основе концепции достаточно логичная предпосылка о том, что с любой финансовой операцией может быть ассоциирован некоторый денежный поток ( ash flow), т. е. множество распределенных во времени выплат (оттоков) и поступлений (притоков), понимаемых в широком смысле. В качестве элемента денежного потока могут выступать денежные поступления, доход, расход, прибыль, платеж и др. В подавляющем большинстве случаев речь идет об ожидаемых денежных потоках. Именно для таких потоков разработаны формализованные методы и критерии, позволяющие принимать обоснованные решения финансового характера. [c.54]
Рассмотренные выше стандарты этапов создания автоматизированных систем позволяют выделить три стадии проектирования. Это предпроектный анализ (ПА), позволяющий разработать технико-экономическое обоснование и техническое задание, технический проект (ТП) и рабочий проект (РП). Автоматизированные системы появились практически с первыми ЭВМ и прошли достаточно долгий путь развития. Опыт их создания показал, что все стадии проектирования являются чрезвычайно трудоемкими. Поэтому, естественно, не прекращаются работы по созданию методов и средств автоматизации проектирования ЭИС. Сформировались четыре подхода к автоматизации процессов создания проектных решений элементный, подсистемный, объектный и модельный. Элементный подход предполагает использование типовых проектных решений по отдельным функциональным задачам управления. Подсистемный подход использует накопленный опыт [c.347]
Одна из основных проблем, с которой сталкивается современная компания, — организация и поддержание жизнеспособного бизнеса в условиях стремительно меняющегося рынка и деловой среды. В 1950-х гг. полагали, что ключ к ее решению — повышение эффективности производства. В 1960-1970-х гг. в основе роста и увеличения прибыли компаний лежали процессы. активных слияний и поглощений и реализация программ диверсификации. Именно тогда родилась концепция управления компанией на принципах инвестиционного портфеля, куда добавляются перспективные и откуда изымаются умирающие направления бизнеса. В 1980-е гг. компании вернулись к своим баранам и сконцентрировались на хорошо знакомых им направлениях деятельности. В консультационной компании Артура Литтла были разработаны модельные характеристики высокоэффективного бизнеса, включающие четыре ключевых фактора успеха заинтересованные группы, рабочие процессы, ресурсы и организацию (рис. 3.2) . [c.111]
Визуальная модельность очень мощна, и ее можно использовать, чтобы направлять наше подсознательное поведение к желаемым результатам. Наши умственные картинки дают ориентиры для поведения, направляя нас к принятию повседневных правильных решений, которые ведут нас в желаемом направлении. Это действует аналогично с экраном компьютера, который был включен много лет с одним и тем же изображением на экране. В конце концов изображение выжигается на экране, так что его видно, даже когда компьютер выключен. Техника визуализации выжигает привлекательное будущее в вашей нейрологии. [c.81]
Таким образом, интересующая нас проблема алгоритмизации построения дифференциальных моделей до некоторой степени оказывается на ничейной междисциплинарной полосе. И один из путей ее решения — внимательный анализ базы макрофизических знаний с позиций дифференциально-модельной концепции, единственно общей для всех макрофизических наук. Прежде всего, обратимся к единой процедуре построения дифференциальных моделей, включающей следующие этапы [c.12]
С другой стороны, СППР, основанные на знаниях преимущественно использовались для решения задач, которые или слишком сложны для математической формализации или трудны для решения с использованием оптимизационных моделей. Традиционно эксперт решал задачи управления с помощью оптимизационных моделей. Системы, основанные на знаниях, используются таким способом, чтобы заменялся эксперт, а не оптимизационные модели. Выделяют два класса таких СППР, различающихся по механизму комплексирования знаний и моделей решения задач, — независимые и взаимодействующие. Независимые системы используют только данные и ограничения задачи и решают ее, используя модели подобно тому, как их использует эксперт. Они не используют оптимизационный подход, при котором привлекается моделирование задачи и решается модельная задача с использованием оптимизационных алгоритмов. [c.564]
Следовательно, для принятия обоснованных решений необходимо в составе управляющей системы иметь модель, способную воспроизвести функционирование производства с максимальным приближением к действительности. Б данном случае ШР "прогоняет" через имигатор объекта оптимальные варианты программы YD ( Хп )j и, ориентируясь на получаемые модельным путем вероятностные оценки YM С Хл)], определяет наилучший. При этом возможны случаи, когда мЧ ХЕ) будет [c.122]
Синтез углеводородов, понимаемый как получение более сложных соединений из простых, не мог в условиях широкого использования в СССР природных, в частности нефтяных, источников углеводородного сырья иметь решающее значение. Но он оказался необходимым и не имеющим альтернатив методом изучения нефтей, поскольку исследование углеводородного состава нефти путем выделения из нее индивидуальных углеводородов оказалось практически невозможным из-за трудностей разделения последних. И. Д. Зелинский показал, что решение этой задачи возможно лишь путем предварительного синтеза модельных углеводородов п сравнения с ними выделенных узких фракций нефти. В 30-х годах в СССР велись работы по синтезу модельных углеводородов, которые затем исследовались методом комбинационного рассеяния света. Полученный спектроскопический материал применяли в качестве эталонного при изучении спектров узких фракций природных иефтей для определения т них таким способом индивидуальных углеводородов. Требования высокой чистоты эталонных углеводородов вызвали необходимость создания нескольких методов селективного синтеза и прецизионной очистки индивидуальных соединений. [c.76]
Модельный метод проектирования занимает следующую (за 7 иповыми) высшую ступень в эволюции методов проектирования. Автоматизация создания СМОД осуществляется не только (и не столько) за счет привнесения в системы проектирования готовых проектных решений, сколько за счет автоматизации проектных операций. Это обстоятельство обусловливает тот факт, что САПР позволяют максимально учитывать интересы объектов управления (дискриптивный принцип проектирования) и реализовывать в СМОД любую идеологию и технологию выработки и принятия управленческих решений. Развитие и использование САПР предопределило переход к созданию индивидуальных СМОД, но на значительно более высоком по сравнению с оригинальным методом проектирования уровне. [c.95]
Внутренность этого конуса К есть совокупность направлений убывания F. Для метода движения по О. Г. наиболее трудны ситуации, в которых конус К становится очень узким. Это происходит при малых значениях / в ситуации, близкой к оптимальной, а при больших значениях / и вдалеке от минимума. Кстати, необходимым признаком оптимальности является вырождение конуса К — его внутренность пуста. Нетрудно понять, что при этом совокупность векторов f x, i M] оказывается линейно зависимой. Как правило, это наступает в ситуации, когда число входящих в М индексов / сравнивается с разменростыо пространства х, хотя, в принципе, не исключена линейная зависимость векторов (Txi i iM и при 7, меньшем размерности х. Объяснение медленной сходимости метода О. Г. узостью конуса К послужило основой для одного из методов ускорения его сходимости. Этот метод, предложенный и разработанный Шором [83], основан на подходящем [преобразовании пространства х с тем, чтобы в новых переменных конус К стал шире. Это достигается операциями последовательного растяжения пространства х по направлениям последовательных О. Г. Суть дела поясняет рис. 75, на котором изображен (для 1=2) конус К до и после растяжения пространства в направлении g. Операция растяжения не вполне детерминирована — остается произвол в выборе коэффициента растяжения. Так или иначе, этот прием был отработан, усложнен растяжением в направлении разности двух последовательных градиентов, что в совокупности с некоторой техникой подбора шагов движения по О. Г. существенно повысило эффективность и надежность метода О. Г. Читатель может познакомиться с подробностями по работам [83], [84]. Здесь мы этих деталей не излагаем, поскольку автор не является сторонником подобных методов, полагая, что вычислительные методы, явно использующие достаточно полный анализ конуса К, должны быть более эффективными. Метод Ньютона как раз и основан на анализе конуса К. Для подтверждения этой точки зрения мы сейчас проведем сравнение решения некоторой модельной задачи методом обобщенного градиента с растяжением пространства и методом Ньютона. [c.414]
Во-первых, стратегия не разовое или одномоментное решение, действие или событие. Независимо от того, к какой категории она относится, стратегия — это всегда серия решений, действий и событий, связанных с масштабом действий, обликом и целями. Стратегия компании Ford в отношении своей популярной товарной серии Taurus отражается в ее модельном ряде в сегментах потребителей, на которые она нацелена в том, как принимаются решения о дистрибьюции продукции и обслуживании потребителей какой тип имиджа и репутации компания хочет развивать как она принимает решение по вопросам ценообразования для каждой модели, входящей в эту товарную серию. [c.59]
Макетно-модельный метод проектирования, получивший в последнее время значительное развитие, является пространственным методом изображения проектных решений при проектировании. В качестве средств изображения проектировщики ис-лользуют модель всех тех натурных предметов, с которыми они имеют дело при разработке проекта цеха. [c.7]
Несмотря на это, ряд проектных организаций проделал серию интересных поисковых и экспериментальных работ. В частности, институтом Гипрокаучук в 1960—1961 гг. впервые в отечественной практике была сделана попытка найти решения по вопросам, охватывающим все главные проблемы макетно-модельного метода проектирования. [c.12]
В 1961 г. решением б. Госхимкомитета был создан проектно-методический совет по макетно-модельному методу проектирования, Гипрокаучук назначен головным институтом, в задачу которого входила организация всех работ по макетно-модельному методу проектирования, включая координацию при проведении экспериментальных работ. [c.13]