Применяемые методы

Процесс моделирования

Второй случай математического программирования (когда число альтернативных вариантов больше двух)

 

1. Число альтернативных вариантов больше двух: n > 2.

Процедурная сторона анализа существенно усложняется из-за множе­ственности вариантов. Техника "прямого счета" в этом случае практи­чески не применима. Наиболее удобный вычислительный аппарат -методы оптимального программирования (в данном случае этот термин означает "планирование").

Этих методов много (линейное, нелинейное, динамическое програм­мирование и пр.), но на практике в экономических исследованиях от­носительную известность получило лишь линейное программирование. В частности, рассмотрим транспортную задачу как пример выбора опти­мального варианта из набора альтернативных.

2. Имеется п пунктов производства некоторой продукции (а₁, а₂, ..., а_n) и k пунктов ее потребления (b₁, b₂, ..., b_k), где а — объем выпуска продук­ции i-гo пункта производства, b_j — объем потребления j-гo пункта по­требления.

Рассматривается наиболее простая, так называемая "закрытая задача", когда суммарные объемы производства и потребления равны. Пусть с_ij — затраты на перевозку единицы продукции. Требуется найти наиболее рациональную схему прикрепления поставщиков к потребителям, ми­нимизирующую суммарные затраты по транспортировке продукции.

Очевидно, что число альтернативных вариантов здесь может быть очень большим, что исключает применение метода "прямого счета". Итак, необходимо решить следующую задачу:

Σ Σ Cg Xg g min

Σ Xg = b_j ; Σ Xg = b_j ; Xg ≥ 0.

 

Известны различные способы решения этой задачи — распределительный метод потенциалов и др. Как правило, для расчетов применяется ЭВМ.

3. При проведении анализа в условиях определенности могут успешно при­меняться методы машинной имитации, предполагающие множествен­ные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объек­та или процесса (компьютерная программа), содержащая b-е число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях под­вергается варьированию.

Таким образом, машинная имитация — это эксперимент, но не в ре­альных, а в искусственных условиях. По результатам этого эксперимен­та отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных фор­мальных и неформальных критериев.

ВОПРОС 150. Анализ и принятие управленческих решений

в условиях неопределенности

 

Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализован­ные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Главная труд­ность здесь заключается в том, что невозможно оценить вероятности исходов. Основной критерий — максимизация прибыли — здесь не сра­батывает, поэтому применяют другие критерии:

• максимин - максимизация минимальной прибыли;

• минимакс — минимизация максимальных потерь;

• максимакс — максимизация максимальной прибыли и др.

 

 

ВОПРОС 151. Анализ и принятие управленческих

решений в условиях конфликта

 

Это наиболее сложный и мало разработанный с практической точки зре­ния анализ. Подобные ситуации рассматриваются в теории игр. Характер­но, что на практике эта и предыдущая ситуации встречаются достаточно часто. В таких случаях их пытаются свести к одной из первых двух ситуаций либо используют для принятия решения неформализованные методы. Оценки, полученные в результате применения формализованных мето­дов, являются лишь базой для принятия окончательного решения. При этом могут приниматься во внимание дополнительные критерии, в том числе и неформального характера.

 

 

ВОПРОС 152. Моделирование как метод научного познания