Модельное и информационное обеспечение автоматизации управления промышленным производством в условиях влияния множества стохастических факторов

• Автор: Матасова, Юлия Альбертовна
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 183 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ И ПЛАНИРОВАНИИ

1 Л. Система управления промышленным производством продукции на основе биологического сырья как объект исследования
1.2. Особенности математического моделирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья

1.3. Краткая классификация экономикоматематических моделей

1.4. Требования к модельному обеспечению системы управления ПРОМЫШЛЕННЫМ ПРОИЗВОДСТВОМ ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ биологического СЫРЬЯ

1.5. Постановка задачи исследования

1.6. Выводы
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИГОДНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ К РЕШЕНИЮ ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ

2.1. Применение уравнений регрессии при планировании и прогнозировании

2.2. Использование детерминированных и вероятностных моделей при

ПЛАНИРОВАНИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ.
2.3. Разработка общей структуры модели планирования промышленного производства ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ биологического сырья
2.4. Алгоритм решения певыпуклой нелинейной задачи оптимизации .
2.5. Выводы
ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ БИОЛОГИЧЕСКОГО СЫРЬЯ
3.1. Разработка алгоритмического обеспечения некоторых модулей системы
3.2. Общие принципы разработки программного обеспечения системы планирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья.
3.3. Основное информационное обеспечение системы.
3.4. Краткое описание программной реализации системы планирования промышленного производства продукции на основе биологического
3.5. Выводы
ГЛАВА 4. МОДЕЛЬНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА КОРМОВ
4.1. Применение моделей и методов стохастического
ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ПЛАНИРОВАНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА.
4.2. Разработка модели оптимизации планирования промышленного производства КОРМОВ.
4.3. Разработка моделей урожайности и затрат на производство сырья 4.4.МЕТОДИКА определения исходов случайных параметров на примере
погодных условий
4.5. Анализ результатов расчета
4.6. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Обоснована возможность использования регрессионного анализа и рассмотрены примеры построения многофакторных регрессионных моделей урожайностей различных культур и материальноденежных затрат на их производство. Аналогично получены результаты по обоснованию материальноденежных затрат на производство культур. Пользуясь разработанным алгоритмом определения вида зависимости между факторами модели, установлена теснота и форма связи выбранных факторов. Разработана вероятностная модель планирования ППК, включающая модели материальноденежных затрат в качестве элементов целевой функции и модели урожайности культур в качестве элементов ограничений. В качестве целевой функции выступает оценка математического ожидания минимальных затрат ППК. Сформированная модель отражает влияние погодных условий на результаты ППК. Она позволяет определить объективные уровни нормативных показателей с привязкой их к конкретным погодным условиям, оптимизировать структуру посевных площадей культур по критерию минимума затрат на производство сырья а также размеры резервных фондов по видам кормов. Предложена и применена методика подготовки данных для решения задачи планирования в условиях влияния множества случайных факторов исходов погодных условий в данном случае, которая позволила рассчитать средние уровни метеорологических факторов и средние перспективные урожайности в этих исходах. Основой данной методики является выделение влияния погодных условий на урожайности культур для чего используется построение уравнения тренда урожайности культуры по статистическим данным и определение корректировок урожайности разницы между фактическим значением и значением, полученным по уравнению тренда для каждого года, а затем разбиение ранжированного ряда корректировок урожайности на интервалы, что позволяет на их основе произвести оценку исходов погодных условий и рассчитать средние урожайности в этих исходах. Представлены результаты апробации созданных моделей на примере опытнопроизводственного хозяйства Элитное. Определены оптимальные по критерию минимума затрат на производство сырья структуры ППК для каждого исхода погодных условий благоприятный, средний, неблагоприятный, вероятности возникновения соответственно 0, 0, 0,, а также адаптированный вариант ко всем исходам. Анализ полученных решений показал, что требования по гарантированному производству готовой продукции и использованию наличных ресурсов хозяйства на эти цели во всех трех исходах выполняются. Представлены показатели сравнительной оценки расчетных вариантов плана ППК в различные по исходам годы. В приложениях представлены копии актов использования результатов диссертационной работы алгоритм, обеспечивающий попадание случайных точек х в область допустимых решений, определенных системой линейных ограничений при решении невыпуклой нелинейной задачи оптимизации расчет определения достоверности исходных данных фрагменты иерархической структуры автоматизированной системы планирования ПППОБС расчетные данные по моделям урожайности зернофуражных и кормовых культур, моделям материальноденежных затрат на их производство, модели планирования ППК. Интенсификация производственных процессов непосредственно базируется на современных методах автоматического и автоматизированного управления. Применение этих методов в значительной мере связано с использованием ЭВМ для решения задач моделирования с целью как лучшего изучения производственного процесса, так и определения в какомто смысле оптимальных управляющих воздействий, обеспечивающих повышение эффективности функционирования объекта. При этом получение закономерностей функционирования объекта служит не только для создания системы управления, но и для изменения самого производственного процесса, дает необходимую информацию для совершенствования технологии, создания новых процессов . Практически любая система, в общем виде, имеет входное воздействие, систему обработки, конечные результаты и обратную связь рис. Рис. Схема функционирования системы. Управление это процесс воздействия на систему с целью поддержания заданного или перевода е в новое состояние.