Алгоритмическое и программное обеспечение процедур анализа технологических и логистических процессов в автоматизированных системах управления работой порта

• Автор: Эглите, Катрина Яновна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 164 с. : ил.

Оглавление
Введение
1. Теория и практика анализа технологических и логистических процессов в АСУ работой портов. Посгановка задачи исследований
1.1. Особенности анализа технологических процессов в порту
1.2. Анализ логистических процессов в порту
1.3. Задачи диссертационных исследований; их теоретическая и практическая направленность на совершенствование алгоритмического и программного обеспечения АСУ
1.4. Выводы по 1-ой главе
2. Математические основы и алгоритмитизация оценивания параметров моделей информационных систем по экспериментальным данным
2.1. Основы построения процедур оценивания сигналов в информационных системах по экспериментальным данным
2.2. Математические соотношения для построения алгоритма оценивания параметров сигналов в условиях ограничений
2.3. Рекурсивные оцениватели и их применение
2.4. Число обусловленности и ортогональные преобразования
2.5. Алгоритм оценивания параметров нелинейных систем. Позиноминальные модели
2.6. Выводы по 2-ой главе
3. Модели производственной деятельности предприятия (порта) по обобщённым показателям. Информационная поддержка технологических решений
3.1. Производственные функции и их роль в оценке хозяйственной деятельности предприятия (порта)
3.2. Определение параметров производственных функций Кобба-Дугласа по статистическим рядам
3.3. Алгоритм оценки параметров производственных функций с помощью (Д1-разложения
3.4. Алгоритм оценки параметров модифицированных производственных функций с ломолъю БУО-разложения. Информационная поддержка процедуры оценивания
3.5. Метод Гивенса и его использование для оптимальной оценки параметров производственных функций по статистическим рядам. Информационная поддержка
3.6. Функция потребления и оценивание её параметров по экспериментальным данным
3.7. Выводы и рекомендации по 3-ей главе
4. Моделировние и оптимизация производственных процессов в АСУ
предприятия (порта) на основе компьютерных технологий.
4.1. Максимизация прибыли предприятия на базе модели Кобба-Дугласа и модели Леонтьева, информационная поддержка
4.2. Модель геометрического программирования деятельности предприятия в условиях конкуренции
4.3. Планирование производственной деятельности в классе моделей линейного программирования. Основная и дуальная задачи и их функциональная интерпретация
4.4. Информационная поддержка моделей сетевого планирования перевозок на предприятии (в порту)
4.5. Модель и процедура оптимизации объёма и направления экспортных и импортных поставок товаров
в рыночных условиях
4.6. Оптимизация модернизации и реконструкции объектов перегрузочного комплекса
4.7. Динамическая модель “мягкого” процесса инвестирования деятельности предприятия. Процедура оптимизации на базе компьютерных технологий
4.8. Выводы по 4-ой главе Заключение
Список использованной литературы

где 2' - В у устанавливает линейную связь между соответствующими переменными.
Ковариационная матрица оценок 2’* определяется также формулой
V -2X2'-2)т Е{Ву-2){Ву~7.)т = Е(ВеетВт) = ВУВТ. (2.1-15)
Чтобы минимизировать некоторую меру матрицы V с помощью выбора В, введём матрицу множителей Лагранжа Ли построим функцию Лагранжа:
I {В, Л) = йщВУВ7) + 1г[(ВА - /)]
и найдём её стационарную точку:
~ = 2(В1'ВТУ1ВУ + ААГ =0 (2.1-16)
Если принять ВА=1, то, умножая (2Л-16) справа на Вт, мы получим:
2/ + Лг =0.
В результате подстановки этого уравнения в (2.1-16) последовательно получаем
(ВУВТУ ВУ = АТ,
(.ВУВТУ1 ВА = (ВУЕ7) 1 = АТУ~1А,
В = (АТУ-,ЛУ1ЛТ¥ч,
2' (АГУ~1 АУ] АТУЛ
(2.1-17)
На основании теоремы Гаусса-Маркова можно утверждать, что среди всех несмещённых оценок та опенка будет иметь наименьшую дисперсию, которая отвечает уравнению (2.1-17). Кроме того, если ошибка е распределена по нормальному закону, то оценка будет эффективной.
Напомним, что оценка считается эффективной, если её дисперсия принимает наименьшее теоретически возможное значение. Эффективность оценок обеспечивается лишь для малого класса простых моделей. В некоторых случаях, несмотря на отсутствие эффективных оценок, могут находиться оценки, приближённые к эффективным. В то время как эффективные и несмещённые оценки, вообще говоря, невозможно найти по выборкам конечного объёма, ситуация изменяется с ростом числа экспериментов. Если число экспериментов безгранично растёт, получаемые значения многих оценок