Информационные ограничения являются основной причиной недостоверности предпосылок и других затруднений моделирования. Точность модели определяется точностью информации по проблеме. Нередко невозможно получить информацию по всем важным факторам и использовать ее в модели. Если внешняя среда подвижна, информацию о ней следует обновлять быстро, "но на это может не хватить времени или финансовых средств. [c.20]
Графические средства моделирования предметной области позволяют разработчикам автоматизированных ИС в наглядном виде изучать существующую информационную систему, перестраивать ее в соответствии с поставленными целями и имеющимися ограничениями. Все модификации диаграмм, выполняемых разработчиками в интерактивном (диалоговом) режиме, вводятся в словарь данных, контролируются с общесистемной точки зрения и могут использоваться для дальнейшей генерации действующих функциональных приложений. В любой момент времени диаграммы могут быть распечатаны для включения в техническую документацию проекта. [c.326]
Полагаю, содержание работы доказывает, что нечеткие множества являются более предпочтительным инструментом для моделирования поведения финансовых систем в условиях неопределенности, нежели традиционные вероятности. Субъективные вероятности, используемые в финансовом менеджменте скорее по инерции, все чаще обнаруживают свою ограниченность в информационном плане, недостаточность и недостоверность. Вероятностным моделям, детищу XIX-XX веков, все сложнее становится описывать реальности XXI века. Научная парадигма [c.142]
Однако такой подход в условиях начапа развития управленческого учета и развитой теории производственного учета ограничен по направлениям использования. На наш взгляд, определение сущности учета затрат на производство кроме технической стороны должно охватывать разнообразие способов подхода к организации управленческого учета производственной деятельности или трансформации учета затрат на производство. Таким образом, определение содержания учета затрат создаст реальные предпосылки моделирования его организации на предприятиях. Именно учет как информационный поток, обратный процессу управления, будет не только отражать действительность, но и готовить информацию для моделирования экономики предприятия в будущем. [c.108]
На наш взгляд, помимо причин, указанных в работах [59-66], эффективное внедрение в производство оптимизационных задач сдерживается и отсутствием единых методологических основ проводимой формализации. Это привело, в частности, к существенному многообразию несвязанных между собой вариантов формализации моделей. В области линейных моделей наметились два основных типа аппроксимационные модели и модели с переменными параметрами. Оба типа моделей, предназначенных для одной и той же цели — определить оптимальный текущий план выпуска товарной продукции в целом по НПК, формально реализованы на основе различных подходов. В тех случаях, когда на рассматриваемом производстве общее число технологических объектов планирования мало, в обоих типах моделей предусмотрено достаточно подробное поустановочное описание технологического процесса переработки нефти от первичной переработки до приготовления товарной продукции. Формальная разница проявляется в том, что в аппроксимаци-онных линейных детерминированных моделях коэффициенты выпус-ка-затрат" принимаются строго фиксированными, а в моделях с переменными параметрами — изменяющимися в некоторых, заранее определенных интервалах. Однако такая детализация оказывается эффективной лишь при моделировании на заводском уровне, поскольку оба названных подхода предполагают переработку большого объема информации и при переходе к описанию комплекса, состоящего из двух и более НПП, размерность соответствующей модели значительно возрастает. Информационное обеспечение этих задач не гарантирует априорной совместности вводимых ограничений, а их фактическая реализация, как правило, сопровождается дополнительной корректировкой параметров, направленной [c.108]
Для задач СППР свойственны недостаточность имеющейся информации, ее противоречивость и нечеткость, преобладание качественных оценок целей и ограничений, слабая формализо-ванность алгоритмов решения. В качестве инструментов обобщения чаще всего используются средства составления аналитических отчетов произвольной формы, методы статистического анализа, экспертных оценок и систем, математического и имитационного моделирования. При этом используются базы обобщенной информации, информационные хранилища, базы знаний о правилах и моделях принятия решений. [c.13]