|
Менеджмент высоких технологийСтр 1 из 9Следующая ⇒ Н.Ю. Вилло МЕТОДЫ И МОДЕЛИ В ЭКОНОМИКЕ Конспект лекций Специальности: 080502 – Экономика и управление на предприятии (по отраслям) Менеджмент высоких технологий Санкт-Петербург Допущено редакционно-издательским советом СПбГИЭУ в качестве методического издания Составитель ст. преп. Н.Ю. Вилло Рецензент канд. экон. наук, доц. В.Г. Поснов Подготовлено на кафедре Исследования операций в экономике имени проф. Ю.А.Львова Одобрено научно-методическим советом СПбГИЭУ Отпечатано в авторской редакции с оригинал-макета, представленного составителем СПбГИЭУ, 2011 СОДЕРЖАНИЕ Введение...............................................................................................4 Тема 1. Основные этапы и приемы моделирования........................ 4 Тема 2. Методы интерпретации экономических моделей............ 13 Тема 3. Структуризация производственных систем как............... 23 основа моделирования...................................................................... 23 Тема 4. Методы системного моделирования.................................. 31 экономических задач......................................................................... 31 Тема 5. Методы декомпозиции экономических систем................ 44 Тема 6. Методы многоцелевой оптимизации................................. 51 Тема 7. Методы алгоритмического моделирования..................... 59 Тема 8. Балансовые модели.............................................................. 67 Тема 9 Распределительные модели................................................. 72 Примеры тестовых заданий.............................................................. 85 Список литературы............................................................................ 88 Терминологичекий словарь.............................................................. 89 ПРИЛОЖЕНИЕ 1: Извлечение из рабочей программы дисциплины........................... 91 ВВЕДЕНИЕ "Методы и модели в экономике" — одна из фундаментальных дисциплин, формирующих профессиональное мышление экономиста. Вместе с тем эта дисциплина дает специалисту инструментарий для практической работы, так как моделирование является неотъемлемым элементом системы управления предприятия. Целями преподавания дисциплины являются: — раскрыть теорию, методологию и методику использования экономико-математических методов; — привить навыки синтеза и анализа экономико-математических моделей; — определить роль и место экономико-математических методов в моделировании производственной деятельности; — научить анализировать конкретные социально- экономические структуры, формулировать экономические проблемы и выбирать соответствующий класс модели. Конспект лекций построен в соответствии с рабочей про- граммой и содержит девять тем. На каждую тему отводится два часа аудиторных занятий, кроме темы 8 и 9, где рабочей програм- мой предусмотрено по 1 часу. Тема 1. Основные этапы и приемы моделирования Цель: показать роль количественных методов в теоретической экономике и хозяйственной практике. Показать концептуальных модели в исследовании экономических закономерностей. Первоначально математические методы или исследование операций были определены как научный метод, дающий в распо- ряжение руководителя количественные основания для принятия решений, связанных с деятельностью подчиненных организаций. Подчеркивалось, что речь идет о прикладной науке, применяющей достижения других фундаментальных наук для анализа специфи- ческих проблем совершенствования руководства Математические методы в экономике – научная дисциплина, занимающаяся разработкой и практическим применением методов наиболее эффективного управления различными организацион- ными системами. При решении конкретной задачи управления применение ма- тематических методов предполагает: · изучение взаимосвязей, определяющих впоследствии принятие решений, и установление критериев эффективно- сти, позволяющих оценить преимущество того или иного варианта действия; · построение экономических и математических моделей для задач принятия решения в сложных ситуациях или в ус- ловиях неопределенности и их использование в качестве инструмента управления. Примерами применения математического моделирования мо- гут служить следующие задачи. Задача № 1. Для обеспечения высокого качества выпускае- мых изделий на заводе организуется система выборочного контро- ля. Требуется выбрать такие формы его организации – например, назначить размеры контрольных партий, указать последователь- ность контрольных операций, определить правила отбраковки, - чтобы обеспечить необходимое качество при минимальных расхо- дах. Задача № 2. Для реализации определенной партии сезонных товаров создается сеть временных торговых точек. Требуется вы- брать параметры сети – число точек, их размещение, количество персонала – так, чтобы обеспечить максимальную экономическую эффективность распродажи. Задача № 3. К заданному сроку необходимо провести массо- вое медицинское обследование группы населения с целью выявле- ния определенных заболеваний. На обследование выделены мате- риальные средства, оборудование, персонал. Требуется разрабо- тать такой план обследования – установить число медпунктов, их размещение, вид и количество анализов, чтобы выявить как можно больший процент из числа заболевших. Приведенные задачи относятся к разным областям практики, но в них есть общие черты: в каждом случае речь идет о каком-то управляемом мероприятии (операции), преследующем определен- ную цель. В каждой задаче заданы некоторые условия проведения этого мероприятия, в рамках которых следует принять решение – такое, чтобы мероприятие принесло определенную выгоду. Усло- виями проведения операции в каждой задаче оказываются средст- ва, которыми мы располагаем, время, оборудование, технологии, а решение в задаче № 1 заключается в выборе формы контроля – размера контрольных партий, правил отбраковки; в задаче № 2 – в выборе числа точек размещения, количества персонала; в задаче № 3 – в выборе числа медпунктов, вида и количества анализов. Понятие _______модели знакомо каждому: например: игрушечный автомобиль, географическая карта. И, наверное, новым для многих является то, что знакомая со школьных лет формула длины пути s = vt - математическая модель. Чтобы построить математическую модель, необходимо оце- нить количественные проявления рассматриваемых факторов и указать группы изменяемых параметров, формально представ- ляющих эти факторы. Однако, следует иметь ввиду, что никаких правил построения математических моделей не существует. Каж- дая модель есть проявление знаний, опыта, искусства. Процесс создания модели требует четкого осознания цели, проникновения в существо моделируемых явлений, умения отделить главное, от второстепенного. Математические модели могут иметь вид фор- мул, систем уравнений или неравенств, а также таблиц, числовых последовательностей, геометрических образов, отражающих зави- симости между критерием эффективности операции и теми пара- метрами, которые представляют учтенные действующие факторы. Тема 3. Структуризация производственных систем как Основа моделирования Цель: Показать концептуальность понятия системы. Ознако- мить студентов с принципами системного подхода. Системность явлений реального мира в конце ХХ века уже не вызывает сомнений. Правилом современного научного поиска ста- ло рассмотрение объектов и процессов как систем, т.е. во всей со- вокупности составляющих их компонентов, связей и отношений, включая отношения с окружающей средой. Будем понимать термин система – как совокупность элемен- тов, взаимодействующих между собой для достижения какой-либо цели. Если мы обнаруживаем хотя бы два таких объекта: учитель и ученик в процессе обучения, продавец и покупатель в торговле, телевизор и передающая станция в телевидении и т. д. — то это уже система. Элемент системы – предел деления (различения) системы с точки зрения исследователя. Связь – ограничение степени свободы элементов системы. Это понятие обеспечивает возникновение и сохранение целостно- сти системы. Говорят, что между переменными (элементами, объектами) существует связь, если они накладывают взаимные ограничения на поведение (изменение, функционирование) друг друга. При отсут- ствии таких ограничений, т. е. когда поведение независимо, связь _______отсутствует. В общем случае связь между элементами системы проявляется в ограничении ее разнообразия. Подсистема – подмножество элементов системы, для кото- рых можно указать некоторое системообразующее отношение, по- зволяющее отделить это подмножество от других элементов сис- темы. Например - подсистема ввода- вывода информации в ПК, подсистема контекстной справки в информационной системе. Цель – заранее мыслимый результат сознательной деятельно- сти человека. Понятие цель лежит в основе исследования развития и функционирования систем. Структура - это совокупность связей и отношений между частями целого, необходимые для достижения цели. Виды структур. Структуры систем бывают разного типа, разной топологии (или же пространственной структуры). Рассмот- рим основные топологии структур (систем): Линейные структуры (рис. 3.1.); Иерархические, древовидные структуры (рис. 3.2.); Сетевые структуры (рис. 3.3.); Матричные структуры (рис. 3.4.). Рис. 3.1. Структура линейного типа. Рис. 3.2. Структура иерархического (древовидного) типа. 1 2 n 1-1 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 3-7 3-8 Рис. 3.3. Структура сетевого типа. Рис. 3.4. Структура матричного типа. Часто понятие системы предполагает наличие иерархической структуры, т.е. систему иногда определяют как иерархическую це- лостность. В особый класс выделяют системы управления (СУ). Система управления – совокупность управляемого объекта и устройства управления. Действия устройства управления на- 1-1 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 правлены на поддержание и улучшение функционирования управ- ляемого объекта. Устройство управления рассматривается как ки- бернетическая система. Кибернетическая система — система, в отношении которой принято допущение об относительной изолированности в инфор- мационном отношении и абсолютной проницаемости в материаль- но-энергетическом отношении. Это предполагает, что: количество информации в этой системе конечно; всякое поступление инфор- мации из среды в систему (информационный вход) и поступление информации из системы в среду (информационный выход) кон- тролируемы либо наблюдаемы; материальные же и энергетические потоки рассматриваются только в качестве носителей информа- ции. Для СУ всегда рассматриваются два информационных потока (рис.3.5.). Рис. 3.5. Прямая и обратная связь Системный анализ (СА) – совокупность _______приемов и методов обоснования решений по сложным вопросам различного характе- ра. Исторически СА формировался при обосновании решений по вопросам военно-стратегического, а затем инженерного характера. Системный анализ базируется на системном подходе. Системный подход – методология исследования, проектиро- вания и реализации сложных систем различной природы. Систем- ный подход исторически возник, когда методологии выработанной точными науками становятся недостаточными при работе со сложными системами, необозримыми для одного человека. Состояние – фиксация значений параметров системы в оп- ределенный момент времени, как бы «фотография» системы. Если система может переходить из одного состояния в другое, то гово- рят, что она обладает поведением. Поведение рассматривается как функция смены состояний в зависимости от внешней среды и вре- мени. Равновесие – это способность системы сохранять свое пове- дение при отсутствии существенных возмущающих воздействий. Развитие – способность системы со временем менять свое поведение. Сам термин развитие не носит в данном случае некото- рого положительного оттенка, как это принято в русском языке. Развитие в данном случае не характеризует «улучшение» или «ухудшение» поведения объекта, а лишь указывает, что поведение изменилось. Устойчивость – способность системы возвращаться к неко- торому состоянию равновесия при уменьшении влияния некото- рых внешних факторов. Классификация систем. Цель любой классификации (табл. 3.1.) – ограничить набор приемов и методов исследования кон- кретной системы. Например, если работавшая программа переста- ет работать, то следует отнести эту неполадку либо к технической неисправности, либо к ошибкам в программе и, тем самым, сокра- тить объем работы по решению проблемы. Таблица 3.1. Классификация систем Основание клас- сификации Наименование классов систем Отличительные признаки классов Примеры классов По взаимодей- ствию с окру- жающей средой открытые Взаимодействуют с окру- жающей средой (обмени- ваются с ней каким-либо ресурсом) ПК – обмен инфор- мацией, Фирма - об- мен финансами закрытые Не взаимодействуют с ок- ружающей средой Идеальные физиче- ские системы, макро- экономика По природе материальные Доступны объективному наблюдению или измере- нию Производственные системы абстрактные Существуют в виде неко- торых абстрактные конст- рукций, выраженных оп- ределенной символикой (текстом, формулами) Абстрактные теоре- тические построения, например, макроэко- номика Окончание табл.3.1. По происхожде- нию Естественные Произошли естественным путем Земля, труд, капитал Искусственные Произошли при активном участии человека Товары, услуги Также говоря о классификации систем по сложности, следует отметить, что само понятие сложность является относительным и изменяется с ростом объема знаний человека. Вместе с тем, в теории систем имеется свое “ядро”, свой осо- бый метод — системный подход к возникающим задачам. Сущ- ность этого метода достаточно проста: все элементы системы и все операции в ней должны рассматриваться только как одно целое, только в совокупности, только во взаимосвязи друг с другом. Плачевный опыт попыток решения системных вопросов с иг- норированием этого принципа, попыток использования подхода с точки зрения «здравого смысла» достаточно хорошо изучен. Ло- кальные решения, локальная оптимизация — на уровне отдельных элементов почти всегда приводили к неэффективному в целом, а иногда и опасному по последствиям, результату. Принципы системного подхода 1) Принцип целостности Некоторые совокупности объектов могут проявлять себя, как нечто целое, обладающее такими свойствами, которые принадле- жат именно всему целому (именуемому нами в данном случае сис- темой), а не его составным частям. 2) Принцип совместимости элементов в системе. Система, обладающая заданными свойствами, может быть построена не из любых элементов, а только из таких, собственные свойства которых удовлетворяют условиям совместимости. 3) Принцип организованности Элементы, из которых строится система, находятся в системе не в произвольном порядке, а образуют определенную, характер- ную для данной системы структуру, описываемую некоторыми системообразующими отношениями. 4) Принцип эмерджентности. Заключается в признании и материалистическом толковании явления эмердженности, рассматриваемого, как возможность воз- никновения новых связей и свойств при объединении элементов и подсистем в систему. 5) Принцип целеустремленности и целесообразности. Наяду с нецеленаправленными объектами, для исследования которых достаточно классического терминального подхода, объ- ясняющего явления действием объективных законов, благодаря явлению эмерджентности, появились и существуют объекты, от- носящиеся к классам целенаправленных и целеустремленных, для исследования и проектирования которых необходимо терминаль- ный подход дополнить телеологическим, использующим такие по- нятия, как назначение, цель, стремление, мотивация, целесообраз- ность, оптимальность и т. д. 6) Принцип нейтрализации дисфункций. При объединении элементов в систему она должна оказаться устойчивой и живучей, в ней должны возникать явления, направ- ленные на нейтрализацию дисфункций, т.е. явлений несоответст- вующих друг другу и глобальным целям системы. 7) Принцип лабиализации функций. С развитием системы ее организация приобретает такую сложность, что возникает возможность лабиализации функций, т.е. возможность быстрого изменения существующих и приобретения новых функций при относительной стабильности состава и струк- туры системы. 8) Принцип адаптивности. Свойство перестраивать свою структуру, параметры и пове- дение с целью адаптации к условиям окружающей среды. 9) Принцип эволюции. Любая сложная система должна рассматриваться в развитии и к ней должны применяться такие понятия, как наследственная память, изменчивость, отбор. 10) Принцип изоморфизма. Возможность существования изоморфизмов в структуре, по- ведении и развитии систем различной субстанциональной приро- ды, целесообразности изучения и использования системных (в том числе и структурных) закономерностей. 11) Принцип полифункциональности сложной системы. Любая сложная система выполняет более одной функции. Например, организация выполняет производственную, социаль- ную функции. Рабочая станция на базе ПК может выполнять также несколько функций – работы и отдых. Для исследования разных функций строятся разные модели одного и того – же объекта – разноаспектные модели. 12) Принцип комплексного подхода. 13) Принцип целесообразности и возможности разработки и использования междисциплинарного понятийного аппарата и междисциплинарных моделей. 14) Принцип «полной системы». Реализуется в стремлении реализовать «полную» систему - систему, обладающую максимальным набором функций. 15) Принцип взаимодополняемости и неразрывности процес- сов проектирования и внедрения сложных систем. Указывает на итеративность процесса проектирования слож- ных систем. 16) Принцип учета динамики системы. Любая сложная система должна рассматриваться в развитии. 17) Принцип неполной детерминированности сложных сис- тем и учета вероятностных факторов. При рассмотрении сложных систем следует учитывать то, что поведение многих (если не всех) элементов такой системы, как правило, стохастично и может быть определено только с некото- рой вероятностью. 18) Принцип целевой структуризации целенаправленных и целеустремленных систем. Принцип дает метод целевой структуризации и раскрывает важнейшие требования к процессу выявления и ранжирования це- лей, к организации управления при помощи целевых программ. 19) Принцип имитации. Указывает, что наиболее адекватными исследуемому объекту являются имитационные модели. При этом качество прогноза по- ведение системы будет тем выше, чем больше влияющих факторов учтено при ее построении. 20) Принцип необходимости пополнения системы моделей. Указывает на необходимость ведения банка моделей слож- ных систем. Принцип связан с принципом учета динамики – слож- ные системы не стационарны, следовательно, их модели также должны корректироваться. Контрольные вопросы 1 Охарактеризуйте следующие понятия: система, элемент сис- темы, связь, подсистема, структура 2 Какие виды структур вы знаете? 3 Какие классификации систем вы знаете? 4 В чем суть системного подхода? 5 Что такое эмерджентность? Экономических задач Цель: дать студентам понимание общих принципов системно- го экономико-математического моделирования на примере изуче- ния свойств функции "результат - затраты". Экономика представляет собой большую сложную систему. Понятие большой системы предполагает наличие множества под- систем, в качестве которых выступают различные производствен- ные системы – предприятия и объединения. Рыночная экономику характеризуется следующими условиями. Управление _______подсисте- мами с использованием экономических, в частности, нормативных методов управления Применение экономико-математических методов и моделей различных уровней должно обеспечить эффективность принятия управленческих и технологических решений, характеризующихся динамичностью. Поэтому задачей моделирования становится не столько получение на модели единственного оптимального для данной ситуации решения, сколько эксперимент с моделью, по- зволяющий ответить на вопрос «А, что будет, если...», то есть оценка возможности, а самое главное, эффективности маневра. Принцип оптимальности при этом остается основополагающим. Здесь с новой остротой встает двуединая проблема: 1) оценка результатов деятельности производственной системы и 2) оценка затрат различного рода ресурсов с точки зрения интересов данного предприятия и экономической системы в целом. Исследование будем вести на простейшей модели формиро- вания программы производства продукции в плановом периоде, обеспечивающей ее максимальный стоимостной выпуск: Σ= ® J i j j C X MAX Σ= £ J i j j i a x b i , = 1,2,..., I ³ 0, j x j = 1,2,..., J здесь: j = 1, 2,..., J – номенклатура выпускаемой продукции; xj – переменные модели – количество единиц продукции j -го наименования; i = 1, 2,..., I – ресурсы, необходимые для производства всех видов; bi – общий объем ресурса i -го вида в плановом периоде; aij – норма расхода i -го ресурса на единицу j -го вида продук- ции; cj – цена продукции j -го наименования. Это обычная задача линейного программирования на макси- мизацию результата при ограниченных объемах ресурсов, извест- ная из курса оптимального программирования. Она может вклю- чать ограничения по обязательному выпуску продукции: , j j X ³ N где j N — количество продукции j -го наименования, которое необходимо выпустить по государственным заказам или по пря- мым договорным обязательствам. Однако их можно легко исклю- чить из модели, рассчитав потребности в ресурсах на обязатель- ный выпуск и сократив общие объемы ресурсов bi. Модель тогда можно трактовать как обеспечение довыпуска продукции из имеющихся свободных ресурсов. Пусть результаты деятельности условного предприятия оце- ниваются по показателю общей стоимости выпуска (выручка). Предприятие в плановом периоде может выпустить три вида про- дукции со следующими характеристиками: Таблица 4.1 Характеристики продукции Продукция Оптовая цена тыс.руб/ед. Норма расхода ресурсов Труд т. чел.-ч./ед. Сырье т/ед. Материалы т/ед. Известны общие объемы ресурсов в плановом периоде: - располагаемый фонд рабочего времени T = 12 (т.чел.-ч); - выделенные лимиты сырья S = 16 (т) и материалов M = 9 (т); - цены сырья Ps=1 (тыс. руб./т) и материалов Pm=3(тыс.руб./т). Введем переменные х1, х2, х3 - объемы производства соответст- вующих видов продукции в условно-натуральных единицах. Модель имеет вид: Стоимость С 20 х1 + 20 х2 + 24 х3 ® max Труд Т 2 х1 + 3 х2 + 4 х3 £ 12 (тыс. чел.-ч) Сырье S 4 х1 + 2 х2 + 6 х3 £ 16 (т) Материалы М 1 х1 + 3 х2 + 4 х3 £ 9 (т) х1, х2, х3 ³ 0 Проведем анализ модели. Рассмотрим простейшие показате- ли эффективности использования различных видов ресурсов при выпуске каждого вида продукции: i j j i j a C K =, " i, j, где C j – цена j -ой продукции, a ij – норма расхода i -го ре- сурса. Данные коэффициенты отображают соотношение результа- тов и затрат (цена в данном случае показатель результата деятель- ности), то есть являются показателями эффективности. 1 KT = = (т.р./т.Ч-Час), 2 KT = =; 6 3 KT = =, 1 K S = = (т.р./т), 10 2 K S = =; 6 3 K S = =, 1 K M = = (т.р./т), 2 K M = =; 6 3 K M = =. Экономически эти коэффициенты можно трактовать как по- казатели ресурсоотдачи при выпуске продукции первого, второго и третьего видов. Так, показатель K S 1 = 5 тыс. руб./т показывает, что при выпуске продукции 1, затрачивая 1 т сырья, в конечном счете мы получаем результат 5 тыс. руб. Иначе можно сказать, что K S 1 характеризует эффективность использования сырья при вы- пуске продукции первого вида. Анализ коэффициентов показывает, что с точки зрения тру- дозатрат выгоднее всего продукция 1, так как у нее самый боль- шой KТ 1 = 10. С точки зрения затрат сырья – продукция 2 (K S 2 = 10), материалов – также продукция 1 (K М 1 = 20). Производство продукции 3, несмотря на самую высокую це- ну (С3 = 24.тыс. руб.), невыгодно с точки зрения использования всех трех видов ресурсов, так как у нее самые низкие показатели эффективности по труду, сырью и материалам. Такой предварительный анализ позволяет сделать вывод, что продукция 3 не войдет в оптимальный план (ограничения на ее обязательный выпуск отсутствуют) и она может быть исключена из модели. Модель примет вид: С 20 х1 + 20 х2 ® max Т 2 х1 + 3 х2 £ 12 S 4 х1 + 2 х2 £ 16 М 1 х1 + 3 х2 £ 9 х1 ³ 0 х2 ³ 0 Решим задачу графически (рис.4.1). Ограничения T, S, M оп- ределяют многоугольник допустимых планов ОABС. Линии огра- ничений в данном частном случае пересекаются в одной точке В, которая и является оптимальным планом ˆ = (3,2) хB Ресурсы используются полностью: ТВ = 12 (т.чел.-ч), SB = 16 (т), МВ = 9 (т). Общая стоимость выпускаемой продукции: СВ = 20 ・ 3 + 20 ・ 2 = 100 (тыс. руб.). Эффективность использования ресурсов можно оценить по показателям Ki: - = = тыс чел ч тыс руб KT .. .. = = т тыс руб K S.. = = . .. т тыс руб K M Необходимо определить, какие ресурсы и в каком количестве необходимы для увеличения объема выпуска продукции С по сравнению с полученным ранее оптимальным планом ˆ = (3,2) В Х и С = 100 тыс. руб. Предположим, что сбыт и приобретение ресурсов сырья и материалов обеспечены. Труд является не только лимитирую- щим, но и дефицитным ресурсом и будет ограничивать выпуск продукции. Рис. 4.1. Графическое решение исходной задачи. Ных ресурсов. Оценим, как изменяется эффективность использования ре- сурса (сырья) по мере его вовлечения в систему, причем для на- глядности во всем диапазоне его изменения (от 0 и выше). При любом объеме ресурса предприятие каждый раз выбирает опти- мальную стратегию выпуска, соответствующую максимальному его стоимостному объему. При исходных объемах ресурсов вре- мени и материалов получим модель: С 20 х1 + 20 х2 ® max Т 2 х1 + 3 х2 £ 12 S 4 х1 + 2 х2 £ S 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Х2 Х1 B E A (S) (M) (C C D XB= (3,2) CB= 100 (т.р.) ТВ= 12 (т.ч.-ч.) SB= 16 (T) MB= 9 (T) М 1 х1 + 3 х2 £ 9 х1, х2 ³ 0 Это параметрическая задача, в которой параметр S Î(0,¥). Решим ее графически и определим зависимость максимального стоимостного выпуска от объема ресурса S в системе, то есть () max{(20 20) / (0,)}. 1 2 F S = x + x S Î ¥ Для графического решения задачи построим множество до- пустимых решений, определяемое только постоянными ограниче- ниями Т и М (рис. 4.2). Это многоугольник ОАBD. Теперь будем изменять величину объема сырья S и для каждого его значения отыскивать оптимальный план и значения целевой функции. Ре- зультаты будем заносить в таблицу 4.2. Таблица 4.2. Объем сы- рья (т) S Оптималь- ный план х ˆ Максимум стоимости выпуска (тыс. руб.) F (S) Потребный Объем Т(т.чел.-т) Потребный объем мате- риалов М (т) Обозначе- ния точки на графике 0, 0 0, 2 0, 3 3, 2 6, 0 6, 0 К А В D G Пусть S = 0. В этом случае в нашей задаче выпуск продукции невозможен, так как сырье необходимо для производства обеих ее видов. Оптимальный план х0 = (0,0). Зададим _______небольшую величи- ну объема сырья, например, S = 4. Ограничение по сырью примет вид: 4 х 1 + 2 х 2 £ 4, и может быть построено на графике (рис.4.2). Множество допустимых планов OKL определяется лишь дан- ным ограничением, остальные ресурсы M и Т при S = 4 избы- точны. Перемещая линию стоимости С параллельно себе, находим точку, в которой С принимает максимальное значение. Это точка К. Оптимальный план К х ˆ = (0,2). Подставляя значения х1= 0 и х2= 2 в соответствующие ограничения, находим потребные объе- мы ресурсов и значение целевой функции СК = 40 (тыс. руб.). Ре- зультаты заносим в таблицу 4.2. Заметим, что при изменении S от 0 и до 4 (т), точка опти- мума перемещается по оси х2 вверх (на рис.4.2 изображено стрелкой). Это движение продолжается до точки А, в которой начинает действовать ограничение по материалам М. То есть с увеличением S точка оптимума обязательно совпадет с точкой А. Запишем в таблицу 4.2 значение оптимального плана К х ˆ =(0,2). Теперь подстановкой находим значение SА =6, значение целевой функции Cn =60 и потребные объемы ресурсов. Результаты зано- сим в таблицу 4.2. Таким образом, при графическом решении параметрической задачи необходимо проследить траекторию движения оптималь- ной точки по границам области допустимых решений OABD. Так, при S > 6 (рис. 4.2, линия HN), область допустимых планов OAHN, оптимальный план H х ˆ. То есть точка оптимума движется по ограничению М из точки А в точку В и обязательно попадает в точку В. Как и ра- нее, заносим оптимальный план в таблицу 4.2 и пересчитываем значение ресурса S, целевой функции и потребные значения про- чих ресурсов М и Т. При достижении каждой вершины многоугольника OABD необходимо проверить, сдвинется ли точка оптимума при даль- нейшем увеличении ресурса S. Так точка В, S = 16, соответст- вует исходной задаче. При дальнейшем увеличении ресурса S >16 в конечном счете точка оптимума попадет в точку D, что соот- ветствует условиям задания 2 и S =24. Если S >24, например, S =36, то ресурс сырья является избыточным и оптимальная точка все равно остается в точке D. На основании таблицы 4.2 и рис.4.2 построим график зави- симости оптимального значения стоимости выпуска от величины ресурса сырья S (рис. 4.3). Поскольку для каждого значения ресурса сырья мы искали максимальное (а не произвольное) значение стоимости выпуска, полученный график отражает закономерность соотношения ре- зультатов и затрат в заданных условиях. Полученная на рис.4.3 за- висимость называется линией невозрастающей эффективности и в упрощенном виде отображает закон, сформулированный извест- ным экономистом В.В. Новожиловым для условий нейтрального научно-технического прогресса (неизменная производительность труда, материально- и фондоемкость продукции). Суть этого зако- на состоит в следующем. Число эффективных способов использо- вания дефицитного ресурса всегда ограничено. Поэтому при во- влечении ресурса в производственную систему каждая его допол- нительная единица будет использоваться с невозрастающей эф- фективностью (прежней или меньшей). Следствием этого закона является то, что экстенсивное развитие в конечном счете приведет к снижению темпов экономического роста, дефицитной экономи- ке. В нашем примере для роста стоимости выпуска от 0 до 60 тыс. руб. требуется вовлечение в производство 6 т сырья (точка А), а для прироста стоимости еще на 60 тыс. руб., то есть до 120 тыс. руб., необходимо вовлечь еще дополнительно 18 т сырья, доведя общий его объем до 24 т. Дальнейшее увеличение выпуска при по- стоянных прочих ограничениях невозможно. Рассчитаем количественные характеристики эффективности. Это можно сделать двумя способами. Абсолютные коэффициенты эффективности считаются как отношение абсолютных величин результата и затрат: = Т тыс руб S C E .. и показывает среднее значение результата на единицу затрат. Они малочувствительны к пролеживанию ресурсов. Так, при S = 24 ED = 5 (рис.4.3), а при S = 36 EG = 10/3. Вместе с тем из рисунка видно, что при S = 36 вообще не используется 36–24=12(т) ресур- са. Учитывая характер линии эффективности, видно, что абсолют- ные показатели не годятся для прогнозных расчетов дополнитель- ного вовлечения ресурсов. Рис.4.2. Графическое решение параметрической задачи. Рис.4.3. Линия эффективности использования ресурса S. Приростные коэффициенты эффективности рассчитываются как отношение приростов результата и затрат: D e = D Т тыс руб S С.. и показывают, как изменится результат при дополнительном вовлечении единицы ресурса. Они могут быть рассчитаны лишь в -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 X2 (C) (T) L N B G (M) D s=4 s=6 s>6 s=16 s>16 s=24 s=36 A K P H S(T) D G B A K F(S)= max (20x1 +20x2) eDG=0 EB=100/16=6,25 ED=(120/24)=5 eBD=(120-100)/(24-6)=2,5 EG=3,33 e =(100-60)/(16-6)=4 E=60/6= 10 eOA=(60 Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)... Конфликты в семейной жизни. Как это изменить? Редкий брак и взаимоотношения существуют без конфликтов и напряженности. Через это проходят все... Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем... Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|