Модели и вычислительные средства поддержки решений при разработке стратегии развития и реконструкции систем транспорта газа

• Автор: Кудрявцев, Александр Андреевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 157 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Модели эволюции внешней среды, развития и реконструкции систем транспорта газа.

1.1. Эволюция внешней среды.

1.1.1. Состояния внешней среды

1.1.2. Нестационарный марковский процесс смены состояний внешней

1.1.3. Оценка переходных вероятностей по методу анализа иерархий

1.2. Формирование модели выбора решений по развитию и реконструкции СТГ

1.2.1. Выбор интервала планирования.

1.2.2. Управляющие переменные компоненты вектора управлений.

1.2.3. Фазовые переменные.

1.2.4. Смена состояний системы
1.2.5. Уравнения и ограничения модели эволюции состояния системы.
1.2.6. Марковский процесс смены состояний системы.
1.2.7. Выводы к главе 1.
Глава 2. Многоэтапная стохастическая процедура выбора оптимальной стратегии развития и реконструкции систем транспорта газа.
2.1. Развитие и реконструкции СТ1 как управляемый случайный процесс.
2.1.1. Описание эволюции агрегата СТГ компания макросреда
2.1.2. Функции дохода.
2.2. Многоэтапная процедура выбора стратегии по критерию чистого дисконтированного дохода ЧДД, ЫРУ.
2.2.1. Критерий ЧДД.
2.2.2. Математическое ожидание результата.
2.2.3. Построение адаптивной стратегии
2.3. Многоэтапная задача выбора стратегии при свертке критериев
2.4. Общая процедура нахождения адаптивных стратегий с учетом
несоизмеримых и неформализуемых критериев.
2.4.1. остроение функционала.
2.4.2. Учет несоизмеримых и неформализуемых критериев в процедуре
нахождения адаптивных стратегий.
2.4.3. Сокращение размерности. Одновременное построение марковской
цепи и нахождение решения.
2.5. Исследование решений.
2.5.1. Анализ чувствительности и риск.
2.5.2. Построение программной стратегии.
2.6. Выводы к главе 2.
Глава 3. Приложения программы выбора стратегии развития и реконструкции систем транспорта газа
3.1. Построение долгосрочной стратегии развития и реконструкции
системы транспорта газа России
3.1.1. Цели и проблемы построения стратегии развития и реконструкции
3.1.2. Объект исследования
3.1.3. Сценарии эволюции внешней среды
3.1.4. Начальное состояние системы и параметры расчета
3.1.5. Программа формирования стратегии развития и реконструкции
3.2. Результаты расчета и их анализ.
3.2.1. Результаты расчета.
3.2.2. Анализ чувствительности решений к изменению входных данных. .
3.3. Формирование инвестиционного проекта строительства системы
газопроводов.
3.3.1. Описание целей и проблем
3.3.2. Постановка задачи формирования инвестиционного проекта
строительства системы газопроводов.
3.3.3. Пример расчета инвестиционного проекта строительства системы
газопроводов.
3.4. Выводы к главе 3.
Заключение.
Литература


Анализ основных подходов в теории принятия решений позволяет выделить несколько моделей, принципы построения которых могут быть использованы при планировании развития и реконструкции систем транспорта газа. Значительное место в теории принятия решений занимают детерминированные оптимизационные модели, для практической реализации которых необходимо полностью детерминированное представление исходных данных. Именно так обстоит дело с моделями, при построении которых удельная прибыль, потребительский спрос, уровни запасов и т. Одним из основных сильно развитых математических аппаратов, применяемых для решения детерминированных задач, является метод линейного программирования [, , ]. Само название метода предполагает, что критерий и ограничения задачи представляют собой линейные функции. Часто метод линейного программирования используют при моделировании больших систем энергетики [2, 5, 6, , , ]. Учет балансовых, технологических, финансовых и т. Однако, следует отметить, что в условиях рыночной экономики точность решения прежде всего зависит от труднопрогнозируемых значений спроса, цен, процентных и налоговых ставок [] и т. Поэтому в современной ситуации не всегда целесообразна сильная детализация всех без исключения технологических зависимостей и ограничений. Другой важный метод решения детерминированных оптимизационных задач использует аппарат динамического программирования [4, , , , ]. I [остановка задач в терминах динамического программирования предполагает исследование динамических структурных зависимостей оптимизационных моделей. Основное внимание уделено форме и свойствам оптимальных планов. Необходимо изучить условия, которым должен удовлетворять оптимальный многошаговый процесс принятия решений и каким образом использовать эти условия для нахождения лучшего варианта. Модели динамического программирования широко применяются в задачах принятия решений: разработка правил управления запасами, календарного планирования, распределение капиталовложений, замены оборудования и других областях [, , ]. Общей особенностью всех моделей динамического программирования является сведение задачи принятия решений к получению рекуррентных соотношений [8, ]. Особое применение метод динамического программирования получил в задачах с бесконечным плановым периодом [, , ]. Такая постановка возникает, когда большинство принимаемых решений представляют собой часть бесконечной цепи действий. Сделанный ранее выбор влияет на настоящее, принимаемые в данный момент решения влияют на будущее и т. Но при такой постановке задачи необходимо помнить: для того чтобы в моделях с бесконечным плановым периодом получить определенные решения, требуется дополнительное ограничительное допущение о стационарности. Это, фактически, означает, что все функции экономического эффекта и внешние условия для каждого из отрезков времени внутри периода планирования одинаковы. Менее сильное условие предполагает циклическое изменение таких показателей, например, сезонный спрос. Гипотеза о стационарности позволяет строить на бесконечном плановом периоде стационарные стратегии путем решения экстремальных уравнений методами последовательных приближений в пространстве критериев или в пространстве стратегий [8]. Предположение о стационарности внешних условий трудно применимо, если в модели фигурируют экономические показатели: спрос но категориям потребителей, цены на различные виды продукции и т. Помимо этого, построение стационарной стратегии предполагает возможность многократного повторения одних и тех же действий. Такой подход сложно применить, например, при определении сроков реализации отличающихся по многим показателям коммерческих инвестиционных проектов. В этом случае реализованные управления в более ранние моменты времени не могут быть вновь повторены в будущем. В реальных условиях, по крайней мере, некоторые из показателей модели известны лишь приближенно. Особенно, вероятностный характер будущего имеет место при отсутствии централизованного управления всеми компонентами системы.