Параметрические методы оптимизации в анализе эффективности сложных систем на основе АСФ технологии

Параметрические методы оптимизации в анализе эффективности сложных систем на основе АСФ технологии

Автор: Сеньков, Роман Викторович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2002

Место защиты: Москва

Количество страниц: 153 с. ил

Артикул: 2318276

Автор: Сеньков, Роман Викторович

Стоимость: 250 руб.

Параметрические методы оптимизации в анализе эффективности сложных систем на основе АСФ технологии  Параметрические методы оптимизации в анализе эффективности сложных систем на основе АСФ технологии 

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ОПТИМАЛЬНОСТЬ В АСФ ТЕХНОЛОГИИ
1.1 Основные положения АСФ технологии.
1.1.1 Множество производственных возможностей
1.1.2 Модель ССЛ.
1.1.3 Модель ВСС.
1.2 Оптимальность по Парето и эффективность в моделях I и О.
1.3 Экономические характеристики эффективного фронта
1.3.1 Производственная функция.
1.3.2 Взаимосвязь производственной функции и эффективного фронта
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ В ТЕХНОЛОГИИ АСФ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ СЕЧЕНИЙ МНОЖЕСТВА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ.
2.1 Анализ эффективности функционирования на основе построения
СЕЧЕНИЙ МНОЖЕСТВА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ.
2.1.1 Описание и обоснование предложенного метода
2.1.2 Постановка задачи построения сечений.
2.1.3 Параметрический алгоритм построения сечений
2.1.4 Вопросы практической реализации
2.1.5 Три характерных сечения
2.2 Анализ сечения 8Х0,У
2.2.1 Общие свойства и вид сечения 5Х. Уп.
2.2.2 Алгоритм построения сечения 8Х0. У0.
2.2.3 Характеристика точек множества Х0, У0 в соответствии с моделями 1, О и Р.
2.3 Анализ сечения Х0,У0,р,5
2.3.1 Общие свойства и вид сечения Х, У0, р, в.
2.3.2 Алгоритм построения сечения Х0,Уо Р, .
2.3.3 Характеристика точек множества 3Х0, У0,р,л в соответствии с моделями 1, О и Р
2.4 Анализ сечения Х0,У0,в
2.4.1 Общие свойства и вид сечения Х0, У0,Ь
2.4.2 Алгоритм построения сечения 5Х0,У0,Ь
2.4.3 Характеристика точек множества Б3Х0, 0,Ь в соответствии с моделями I, О и Р.
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ.
3.1 Общая схема программного комплекса
3.2 Сценарий работы.
3.3 Дополнительные возможности
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ
4.1 Применение АСФ технологии в банковской сфере.
4.2 Формулировка АСФ модели для анализа доходности и результаты стандартного расчета по моделям I и
4.3 Пример анализа для неэффективного объекта.
4.4 Пример анализа для эффективного объекта.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Введение
Понятие эффективности для современного производства играет важную роль при оценке практически любого проекта. Будь то промышленное производство конкретного вида продукции или игра на валютных рынках, для заинтересованного лица всегда важно оценить соотношение между планируемыми или уже существующими затратами и доходами. Успех деятельности на конкурентном рынке во многом зависит от правильности и адекватности такой оценки.
При всей важности используемое в повседневной практике понятие эффективности остается слабо формализованным.
Опытный руководитель может достаточно быстро и обоснованно вынести решение об эффективности того или иного проекта. Как правило, в этом случае он оперирует небольшим количеством агрегированных параметров. Это дает возможность сопоставить эти параметры между собой, оценить их взаимодействие, представить производство в целом. Однако при необходимости оценки многих проектов качественное рассуждение недостаточно необходимо получить количественную меру эффективности каждого производства, а также иметь возможность рассчитать последствия изменения этих параметров. При большом количестве характеризующих параметров это становится довольно трудной и слабо формализованной задачей.
Теория и методы оптимизации нашли широкое применение для решения многих задач, естественным образом возникающих в самых разнообразных областях человеческой деятельности. Их анализ привел к развитию таких научных направлений как оптимальное управление, имитационное моделирование, теория массового обслуживания, управление социальноэкономическими системами и многих других. Свойства и методы отыскания оптимальных решений таких задач хорошо изучены как с теоретической 1, так и прикладной точек зрения .
Количественную меру эффективности очевидным образом можно получить в случае, когда анализируемое производство можно охарактеризовать двумя параметрами количеством применяемых ресурсов и объемом выпуска. Как известно, коэффициент полезного действия КПД определяется отношением полезно используемой энергии к общему количеству полученной энергии. Условимся в дальнейшем под выходными характеристиками параметрами модели понимать параметры, которые с точки зрения лица, принимающего решения, обладают таким свойством, что чем больше их значение, тем лучше эффективней работает объект при прочих равных условиях. В противном случае параметр является входным. В рассмотренном выше случае КПД даст нам оценку эффективности преобразования одного входа количество применяемых ресурсов в один выход объем выпуска.
Однако на практике трудно найти объекты, которые бы имели одну входную характеристику и одну выходную. Как правило, реальные объекты имеют много выходных параметров и много входных. Достаточно рассмотреть деятельность любой достаточно крупной организации производственная компания, банк, некоммерческая организация, чтобы увидеть насколько много параметров характеризует ее деятельность. Как правило, в этом случае нужно анализировать много входов затраты на сырье и оборудование, используемый капитал, количество служащих и т.д. и много выходов выпускаемая продукция по категориям, доходы по процентам, другие виды доходов и т.д Кроме того, необходимо учитывать существующие конкурирующие производства. Только в этом случае можно говорить о полном и всестороннем анализе.
Подобного рода задачи успешно решаются методами технологии Анализа Среды Функционирования АСФ. Впервые данная технология была предложена известными американскими специалистами А. Чарнесом и В. Купером ,. В английском варианте данный подход носит название v i .
Технология АСФ рассматривает сложный объект, характеризующийся многими входными и выходными параметрами в среде функционирования, заданной конкурирующими объектами.
Данная технология базируется на фундаментальных положениях математической экономики и активно использует современные достижения в области системного анализа и исследования операций 1.
Применение АСФ технологии в экономическом анализе и практике принятия тактических и стратегических решений явилось следствием глубокой содержательности и информативности предложенной методологии. В отличие от широко распространенных эконометрических методов экономического анализа , в которых, как правило, требуется задание констант, выбор функций распределения и других характеристик, специфицирующих модель, технология АСФ является математической моделью, которая не требует от исследователя задания такого рода величин. АСФ технология предоставляет методологию, применение которой дает не только информацию об эффективности функционирования объекта, но и позволяет сделать много других ценных выводов экономического содержания .
Однако интерпретация и анализ результатов моделирования по технологии АСФ представляет определенную сложность, поскольку представить поведение объекта в многомерном пространстве входных и выходных параметров практически невозможно. Кроме того, стандартный анализ по технологии АСФ, как правило, дает два способа повышения эффективности производства. Понятие эффективного фронта дает возможность рассмотреть множество таких способов, но, опять же, многомерность эффективного фронта влечет сложность оценки различных путей повышения эффективности.
Эффективный фронт в технологии АСФ по существу обобщает многие экономические показатели на многомерный случай. Оперирование ими позволяет более детально исследовать функционирование объекта. В научной литературе рассматриваются методы определения различных экономических
показателей для точек эффективного фронта . Отметим, что все эти методы дают информацию для конкретной точки, поэтому возможен лишь фрагментарный анализ деятельности.
В тоже время проблема анализа функционирования объекта в целом в математической экономике решена введением таких построений как производственная функция, изокванта и т.д. , позволяющих наглядно представить функционирование объекта и упростить такой анализ.
В данной работе предлагается совместить содержательность АСФ технологии и наглядность устоявшихся построений в экономике. Предложенные сечения множества производственных возможностей позволяют наглядно представить функционирование объекта. Анализ таких сечений позволяет оценить различные пути повышения эффективности деятельности, а также проиллюстрировать значение и изменение широко применяемых в экономическом анализе параметров эффект масштаба, предельный продукт, коэффициент замещения одного продукта другим и т.д.
Особое внимание в работе уделено методам построения таких сечений. В научной литературе рассматривались построения двумерных сечений на основе методов множеств достижимости для исследования сложных систем и в многокритериальной оптимизации, см., например, .
Предложены параметрические алгоритмы построения рассматриваемых сечений, которые, благодаря учету специфике возникающих оптимизационных задач, в отличие от стандартных параметрических методов позволяют избежать выполнения дополнительных итераций и построения ложных вершин. Анализ в технологии АСФ предполагает решение множества оптимизационных задач большой размерности. В основу разработки было положено использование мощного стандартного оптимизатора, способного надежно и устойчиво решать такие задачи. При этом предложенные методы сводятся алгоритмически к многократному использованию этого оптимизатора.
Актуальность


Показывается тесная связь между эффективным фронтом в технологии АСФ и понятием производственной функции в экономике. Рассматривается как для точек эффективного фронта применяются различные экономические показатели, такие как эффект масштаба, предельный продукт, коэффициент замещения одного затратного продукта другим. Во второй главе описаны основные полученные результаты диссертационной работы. В первом параграфе формулируется метод панорамной диагностики функционирования объектов в технологии АСФ на основе построения сечений множества производственных возможностей различными двумерными плоскостями. Показывается, что такой подход позволяет свести анализ этого
множества к анализу хорошо известных функций, рассматриваемых в микро и макроэкономике. Затем формулируется оптимизационная задача построения такого сечения. Сформулированная задача является параметрической задачей линейного программирования. Для ее решения предлагается новый параметрический алгоритм, учитывающий специфику задачи. Показывается, что предложенный алгоритм позволяет успешно решать проблемы построения ложных вершин и зигзагообразного движения, характерных для стандартных параметрических методов при применении к рассматриваемому виду задачи. Обсуждение предложенного алгоритма заканчивается рассмотрением проблем его практической реализации. Для решения возникающих проблем вычислительного характера вводятся две процедуры коррекции направляющего вектора текущей грани коррекция по направлению и коррекция по длине. Формулируется теорема о точности построения сечений. На основе рассматриваемой методологии предлагается три вида сечений множества производственных возможностей X0,0, 2X0,0, и 3X0,0,. Анализ граничных точек этих сечений позволяет указать следующие три типа зависимости между затратами и выпуском для рассматриваемого объекта X0,0 производственная функция для сечения , изокванта по затратным продуктам р и для сечения 2 и структурная производственная функция для сечения . Второй, третий и четвертый параграфы посвящены детальному изучению сечений X0,0, iX0,0,, и iX,, соответственно. Изложение материала происходит по следующей схеме сначала исследуются свойства конкретного сечения, затем на их основании выводится общий вид сечения, выписывается формальный вид алгоритма построения соответствующего сечения и заканчивается изложение анализом эффективности точек множества в соответствии с хмоделью 1,0 и оптимальностью по Парето. В третьей главе рассматриваются вопросы программной реализации предложенных сечений. В первом параграфе описывается функциональная схема оптимизационного моделирования на основе технологии АСФ. Данная схема иллюстрирует не только структуру программного комплекса, но и весь цикл оптимизационного моделирования, включающий в себя анализ получаемых результатов, выработку решений аналитической группой, представление отчетов руководству лицу, принимающему решение, влияние результатов обсуждения на постановку новых задач. Отмечается, что положенный в основу реализации модульный принцип построения программного комплекса позволяет легко включить в программу дополнительные модули, реализующие построение новых сечений и моделирование по иным моделям технологии АСФ. Во втором параграфе приводится типичный сценарий работы с моделирующим программным комплексом. Показано, что пользователь может легко и быстро формулировать эксперимент по технологии АСФ, менять параметры эксперимента, рассчитывать предложенные сечения для выбранного производственного объекта, сохранять полученные результате в формате широко распространенных пакетов работы с таблицами и диаграммами редактор таблиц x, интегрированный программный комплекс . Обсуждение программной реализации заканчивается описанием некоторых дополнительных возможностей программы, позволяющих получить дополнительную информацию о построенном сечении и возможно выявить ошибки. В четвертой главе приведен пример применения технологии АСФ и разработанных параметрических алгоритмов для анализа эффективности функционирования банков России.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.273, запросов: 244