Математическое моделирование организационно-технических систем верхнего уровня

• Автор: Питухин, Евгений Александрович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Петрозаводск
• Количество страниц: 348 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1 ИЗУЧЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ

1.1 Обзор подходов к моделированию систем.

1.2 Классификация организационнотехнических систем

1.3 Методологические основы математического моделирования сложных систем.

1.4 Место математического моделирования в процессе принятия управленческого решения

1.5 Математическое моделирование сложных систем на основе компьютерных технологий

1.6 Системные свойства исследуемого объекта ОТСис

1.7 Свойства организационнотехнических систем.

1.8 Особенности организационнотехнических систем верхнего уровня

1.9 Требования к модели ОТСис ВУ с позиции потенциальных пользователей
1. Цели и этапы разрабатываемой методологии
1. Краткие выводы
2 РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ДВУХСЛОЙНОГО ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ОТСИС ВУ НА БАЗЕ НАС С УЧЕТОМ ИХ СВОЙСТВ И ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ КАЧЕСТВ ТРЕБОВАНИЙ.
2.1 Анализ управления в организационнотехнических системах
2.2 Определение места прогнозирования как части цикла управления
2.3 Исследование существующей ситуации в области математического моделирования сценариев развития прогнозирования
2.4 Анализ свойств объекта моделирования ОТСис ВУ
2.5 Формулирование требований к качеству прогнозирования моделей ОТСис ВУ.
2.6 Формулирование требований к моделям ОТСис ВУ и методам их исследования
2.7 Выбор модели ОТСис ВУ и методов ее расчета на основании ранее определенных требований.
2.8 Краткие выводы.
3 РАЗРАБОТКА ОБОБЩЕННОЙ МОДЕЛИ И ПОСТРОЕНИЕ ПРОГНОЗОВ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЭКОНОМИКА РЫНОК ТРУДА ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
3.1 Обзор математических методов и моделей экономических, образовательных и социальнотрудовых процессов
3.2 Определение потребностей региональной экономики в кадрах исходя из различных сценариев развития ее отраслей
3.3 Математическая модель для расчета потребности экономики субъектов федераций в специалистах с профессиональным образованием
3.4 Прогностическая модель распределения потоков выпускников школ по приемам в образовательные учреждения ПО.
3.5 Краткие выводы
4 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ БАЛАНСА РЫНКА ТРУДА И РЫНКА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ ЭКОНОМИКИ И ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ
4.1 Математическая модель детализации потоков выпускников профессиональных образовательных учреждений в разрезе укрупненных групп специальностей
4.2 Обобщенная модель системы экономикарынок трудапрофессиональное образование.
4.3 Итоговый баланс потребностей отраслей экономик и возможностей системы образования СФ.
4.4 Краткие выводы.
5 ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКОВ ТРУДА В КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРАХ ЗА СЧЕТ ПОДГОТОВКИ ВЫПУСКНИКОВ СИСТЕМОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ. ФОРМИРОВАНИЕ
КОНТРОЛЬНЫХ ЦИФР ПРИЕМА ГОСЗАКАЗ .
5.1 Постановка задачи оптимизации.
5.2 Математическая модель формирования государственного заказа на подготовку востребованных экономикой специалистов.
5.3 Краткие выводы
6 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКОГО ЯДРА НАС
РЫНОК ТРУДА И СИСТЕМА ОБРАЗОВАНИЯ В РЕГИОНАХ РОССИИ МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗ ДО ГОДА В ВИДЕ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ И НА ЯЗЫКЕ В СРЕДЕ I.
6.1 Сетевая база данных I.
6.2 Программа расчета распределения потоков приемов и выпусков учащихся образовательных учреждений
6.3 Программа моделирования потребностей отраслей экономики и промышленности в квалифицированных кадрах.
6.4 Краткие выводы.
7 ФОРМИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВЕННОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ОТСис ВУ НА ПРИМЕРЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ ЦИКЛА РЕГЕНЕРАЦИИ ХИМИКАТОВ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ СУЛЬФАТНОЙ ЦЕЛЛЮЛОЗЫ
7.1 Исследование проблемы регенерации химикатов при варке целлюлозы
7.2 Постановка задачи
7.3 Формализация разомкнутой модели верхнего уровня
7.4 Замкнутая модель системы верхнего уровня3
7.5 Краткие выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Результаты моделирования.
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Акты внедрения.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Сложность изучаемых процессов приводит к тому, что объект часто обладает таким большим количеством исходных данных и признаков, что для его описания и наблюдения создаются информационные системы ИС на основе баз данных БД и минимума математического обеспечения, которое обыкновенно к составлению запросов, сводится к поиску и сортировке информации. Сама по себе ИС малоэффективна поскольку информация как таковая зачастую мало что дает для анализа и прогноза, для принятия решений и контроля за их исполнением. Нужны надежные способы переработки информационного сырья в готовый продукт, т. История методологии математического моделирования убеждает математическое моделирование может и должно быть интеллектуальным ядром информационных систем, всего процесса информатизации общества . Таким образом, выбирается путь к моделированию сложных трудноформализуемых ОТСис ВУ создание информационноаналитической системы НАС, которая опирается на разветвленную базу данных и имеет аналитическое ядро, созданное с учетом всех классических требований, предъявляемых
к созданию математических моделей сложных организационнотехнических систем, какими является такой подвид общественных процессов, как социальноэкономические. В организационнотехнических социальноэкономических системах участвует организационный, или человеческий фактор, поэтому такие системы можно отнести к трудноформализуемым объектам, для которых следует . В области разработки методологии экономикоматематического моделирования можно отметить работы школы академика А. А.Петрова и его учеников, создавших инструментальную систему поддержки математического моделирования экономики ЭКОМОД в виде программной реализации целого ряда моделей . Модели советской и российской экономики, учитывающие особенности фактически складывающихся экономических отношений и институтов, позволяют дать системно согласованные качественные и количественные оценки состояния экономики, в том числе тех показателей, которые не наблюдаются экономической статистикой проводить сценарные расчеты для оценки последствий реализации тех или иных вариантов макроэкономической политики. Они использовались для анализа эволюции структуры советской и российской экономики, а результаты их исследования составили целую летопись экономической истории нашей страны в последние два десятилетия . Излагается близкий к авторскому подход, основанный на выделении в модели блоков двух типов блоков описания поведения экономических агентов и блоков описания взаимодействий экономических агентов. Основная идея использование балансовых уравнений, в которых обеспечивается важное свойство аддитивности сколько один агент отдал, столько другой полу
чил. В результате уравнения, описывающие изменение запасов данного блага или финансового актива у разных агентов, образуют систему балансов, связывающую описание действий различных агентов в единое целое. В лаборатории моделирования социальноэкономических систем Кольского научного центра РАН под руководством В. А.Путилова ведутся разработки информационных систем регионального управления в направлении исследования системной динамики регионального развития . Рассматриваются и решаются задачи синтеза и анализа моделей системной динамики регионального социальноэкономического развития, с уклоном на создание основанных на коллективных экспертных знаниях методов и информационных технологий синтеза сценарных моделей социальноэкономических систем регионального уровня . Исследуются проблемы имитационного моделирования сложных систем, а также создания программного обеспечения вычислительных экспериментов и математического моделирования сложных систем , в основном в приложении к анализу процессов регионального социальноэкономического развития и выработки практических решений по управлению ими. Для имитационного моделирования использовалась, в частности, среда i. Лаборатория тестирования газеты Ii провела испытание четырех пакетов имитационного моделирования, предназначенных для инженеров и других пользователей i. МенлоПарк, шт. Калифорния i 2. Берген, Норвегия Ii 3. Ганновер, шт. НьюХэмпшир x 3. Ii СанХосе, шт. Калифорния.