Тема: Представление числовой информации с помощью систем счисления

Систем

Тема 4. Метод моделирования – основной метод исследования

1. Экономико-математические методы и модели

Основным методом исследования систем является метод моделирования, то есть способ теоретического анализа и практического действия, направленных на разработку и использование модели.

Под моделью понимается образ реального процесса (объекта) в материальной форме, отражающий существенные свойства моделируемого объекта или процесса и замещающий его в ходе исследования и управления.

Метод моделирования основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения реального объекта не непосредственно, а через рассмотрение подобного ему и более доступного объекта, т.е. его модели.

Практическими задачами экономико-математического моделирования являются:

1) анализ экономических объектов и процессов;

2) экономическое прогнозирование, предвидение развития экономических процессов;

3) выработка управляющих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии.

Разрабатывая модель какого-либо объекта, люди стремятся представить ее в виде копии реального мира. Целями создания модели являются обычно:

-использование ее в решении задач, которые трудно решать на реальном объекте;

- лучшее понимание объекта;

- построение улучшенного объекта путем внесения изменений в модель.

Естественным требованием к модели является ее идентичность объекту. Мы изучаем искусственные системы, используя их модели.

Модели с точки зрения экономиста описывает процессы, в которых важную роль играют люди. Совершаемые ими действия и их результаты находят отражения в модели.

С условием, или допущением, что люди не имеют свободы поведения в процессе производства.

Под исследованием операций понимают применение математических количественных методов для анализа проблемы и принятия решения. Основные этапы в исследовании операций:

1. построение модели

2. выбор критерия оптимальности

3. нахождение оптимального решения

Особенности исследования:

1 Используемые модели носят объективный характер – средство отражения объективно существующей реальности. Модель реальна. Критерий оптимально установлен. Оптимальное решение получаем единственно возможным вариантом. Другими словами, опираясь на одни и те же данные, разные специалисты должны получать одинаковые результаты. Деятельность людей, описываемая моделью, подчинена требованиям целесообразности

2 Руководитель получает научно обоснованное решение. Аналитик с применением методов системного анализа исследует организацию, внешнюю среду и пытается построить адекватную модель. ЛПР дает информация и получает готовое решение.

3 Существует объективный критерий успеха в применении методов исследования операций. Если проблема, требующая решения ясна и критерий определен, то аналитический метод сразу покажет насколько новое решение лучше-оптимальное решение.

Классическая задача исследования операций - транспортная задача

Имеется большая авиакомпания. Разные маршруты. Определяют какие самолеты (по вместимости) и сколько самолетов должны обслуживать различные маршруты. Известны потоки пассажиров, общее кол-во самолетов. Требуется распределить самолеты по маршрутам так, чтобы минимизировать расходы на их обслуживание. Словесному описанию этой задачи соответствует четкое математическое описание, представляющее собой математическую модель.

При применении методов исследования операций стали сталкиваться с задачами, где несколько критериев оценки. В транспортной задаче прибавим еще два критерия: мах прибыли и мах комфорта. Три критерии необходимо согласовать. Соотношения между критериями неизвестны. Нужна дополнительная информация. Необходим компромисс по многим критериям, а он не может быть определен на основе объективных расчетов. Это уже многокритериальная задача.

Многокритериальные задачи

Анализ многих практических проблем привел к появлению класса многокритериальных задач. При появлении многих критериев решения приобретают некоторые особенности:

- нет статистических данных, позволяющих обосновать соотношению между различными критериями

- на момент принятия решения отсутствует информация, позволяющая объективно оценить возможные последствия выбора того или иного варианта. Недостаток необходимо восполнить, восполнить его может опыт и интуиции людей.

Понятие множества Эджворта-Парето можно рассмотреть на приведенном ниже примере выбора направления (страны) для путешествия

Альтернативы стоимость привлекательность

1 Белоруссия небольшая малая

1 США высокая большая

3 Словения небольшая большая

Одна из альтернатив (1) доминирующая. Две остальные, принадлежащие множеству Э-П невозможно сравнить непосредственно на основе критериальных оценок. Для принятия решения нужна дополнительная информация (что важнее экономия или обилие впечатлений). Одно из возможных способов решения состоит в попарном сравнении альтернатив и исключении доминирующих. Выделение множества Э-П предварительная задача.

Задачи принятия решений носят принципиально разный характер. Классификация Г.Саймона выделяет:

-хорошо структуризованные (количественно сформулированные)- те, у которых существенные зависимости выявлены и могут быть выражены в числах и символах, получающих в конце концов численные оценки;

- слабоструктуризованные или смешанные - те, которые содержат как качественные, так и количественные элементы, причем качественные доминируют.

Типичные проблемы исследования операций – хорошо структуризованны

В многокритериальных задачах. Часть информации отсутствует. Можно определить только основные переменные, установить связь между ними, т.е. построить модель, адекватно отражающую ситуацию. Но зависимости между критериями вообще не могут быть определены на основе объективной информации. Такие проблемы - слабоструктуризованные (проблемы выбора профессии, места работы и др.).

Исследование решений на множестве Э-П

При появлении многокритериальных задач строят множество Э-П и организуют работы ЛПР на этом множестве.

Определяют реальное множество Э-П и ЛПР проводят анализ на плоскостях пар критериев при фиксированных значения других критериев - метод достижимых целей.

Многокритериальная задача линейного программирования

Дана область допустимых значений переменных, определяемая совокупностью линейных равенств и неравенств; критерии Сi, оценивающие качество решения.

Каждый из критериев линейно связан с переменными:

i

С. = ∑ Ci х Хi

n =1

n –число переменных

с – числовые коэффициенты

Требуется найти решение (х1,х2, …… хn), при котором достигаются наиболее приемлемые значения по всем критериям. Найти критериальные оценки, при которых достигаются максимальное значение неизвестной функции полезности ЛПР. Эти задачи решаются с помощью человеко-машинных процедур (ЧМП) - работы ЛПР и компьютера, которая состоит из совокупности шагов, каждый из которых включает фазу анализа, выполняемого ЛПР, и фазу расчетов, выполняемых компьютером. Первые процедуры основаны на использовании информации об относительной важности критериев.

Весовые коэффициенты важности критериев

Естественная реакция человека, решающего многокритериальную задачу - устранить многокритериальность. Этот подход реализовали путем объединения

многих критериев в один с помощью так называемых весовых критериев.

Глобальный критерий вычисляется по формуле

n

С гл = ∑ Wi хCi (1)

i=1

Сi частные критерии (i =1…….n.) wi – веса важности (коэффициенты важности) критериев

0 ≤ Wi ≤ 1 (2)

Идея объединения состоит в том, что ЛПР назначает числа (по шкале 1-100), в соответствии ценностью для него рассматриваемого критерия. Затем весовые коэффициенты нормируются на основе условия (2). Для линейной задачи любое эффективное, находящееся на множестве Э-П решение может быть представлено как решение задачи линейного программирования с критерием С гл. Формально задача сводиться к нахождению весов. Веса можно получит от ЛПР, они назначают первоначальные веса, получают расчеты и корректируют веса до получения удовлетворительного результата.

Классификация ЧМП – процедуры общения ЛПР и компьютера

Основана на характере информации, получаемой от ЛПР на фазе анализа системы.

Прямые ЧМП, - в которых ЛПР непосредственно назначает веса критериев и корректирует их на основе полученных решений.

Вторая группа – задача состоит в сравнении многокритериальных решений. Это называется ЧМП оценки векторов.

Третья группа требует от ЛПР наложения ограничений на значения критериев и, следовательно, на область допустимых значений – поиск удовлетворительных решений.

Данные, полученные в результате экономико-математического моделирования, не всегда могут использоваться как готовые управляющие решения. Они рассматриваются как консультирующие средства, а принятия управляющих решений остается за человеком.

Таким образом, экономико-математическое моделирование является одним из компонентов в человеко-машинных системах планирования и управления экономическими системами.

Социально-экономические системы относятся к сложным системам.

Сложные системы в экономике обладают рядом свойств, которые необходимо учитывать при их моделировании.

Важнейшие из этих свойств:

1) наличие у экономической системы таких свойств, которые не присущи ни одному из составляющих системы элементов взятому в отдельности вне системы;

2) массовый характер экономических явлений и процессов – закономерности экономических процессов не обнаруживается на основании небольшого числа наблюдений, поэтому моделирование в экономике должно опираться на массовые наблюдения;

3) динамичность экономических процессов, то есть постоянное их изменение;

4) случайность и неопределенность в развитии экономических явлений;

5) невозможность изолировать, протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде;

6) активная реакция на появляющиеся новые факторы, способность социально-экономических систем к активным, не всегда предсказуемым, действиям.

Классификация экономико-математических методов и моделей

Классификация экономико-математических методов сводится к классификации научных дисциплин, входящих в их состав:

1) экономическая кибернетика

2) математическая статистика

3) математическая экономика

4) методы принятия оптимальных решений

5) методы и дисциплины специфичные отдельно. Как для централизованного планирования экономики, так и для рыночной конкурентной экономики

6) методы экспериментального изучения экономических явлений.

В классификации экономических моделей выделяют более десяти основных квалификационных рубрик:

1) по общему целевому назначению делится на:

- теоретико-аналитические;

- прикладные;

2) по степени агрегирования объектов моделирования модели разделяются на:

- макроэкономические;

- микроэкономические;

3) по конкретному предназначению, т. е. по цели создания и применения выделяют:

- балансовые модели;

- трендовые модели;

- оптимизационные;

- имитационные;

Имитационные модели наиболее эффективный класс моделей при поиске решений слабоструктурированных, т. е. количественно-качественных проблем – моделей, сочетающих количественное и качественное описания.

Имитационное моделирование как процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы и оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы. Применение стохастических моделей и экспериментов с использованием метода Монте-Карло, основополагающая линия имитационного моделирования. Имитационное моделирование в прикладном отношении процесс экспериментирования с помощью машинных (компьютерных) моделей.

4) по типу информации делятся на:

- аналитические;

- идентифицируемые;

5) по учету фактора времени:

- статические;

- динамические;

6) по учету фактора неопределенности:

- детерминированные (не учитывают влияние вероятных случайных ве

личин);

- стохастические (с учетом влияния);

7) по характеристике математических объектов:

- матричные;

- модели линейно и нелинейно программированные;

- модели теории игр;

- модели теории массового обслуживания (может быть темой реферата);

- модели сетевого планирования и управления и т.д.

8) по типу подхода к изучаемым социально-экономическим системам:

- дескриптивные (отвечают на вопрос: как это происходит? Или как это вероятнее всего может произойти? Дают вероятностный прогноз;

- нормативные (как это должно быть?Предполагают целенаправленную деятельность(оптимальное планирование)).

2. Этапы экономико-математического моделирования

Процесс моделирования включает в себя три структурных элемента:

1 Объект исследования;

2 субъект (исследователь)

3 модель опосредования отношений между познающим субъектом и познаваемым объектом.

Схема процесса моделирования (4 этапа)

Пусть имеется некоторый объект.

На первом этапе мы конструируем или находим в реальном мире другой объект, т. е. модель исходного объекта- оригинала. Этап построения модели предполагает наличие определенных сведений об объекте-оригинале. Для одного объекта может быть построено несколько моделей, отражающих определенные стороны исследуемого объекта или характеризующих его с разной степенью детализации.

На втором этапе – модель выступает как самостоятельный объект исследования. Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний и модели в отношении существенных сторон объекта-оригинала, которые отражены в данной модели.

Третий этап заключается в переносе знаний с модели на оригинал, в результате чего мы формируем множество знаний об исходном объекте, переходим с языка модели на язык оригинала.

На четвертом этапе – осуществляется практическая проверка, полученных с помощью моделей, знаний и их использование для целенаправленного преобразования или управления реальным объектом.

С каждым этапом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а первоначально построенная модель постепенно совершенствуется.

Процесс экономико – математического моделирования – это описание экономических и социальных систем и процессов в виде экономико – математических моделей. Эта разновидность моделирования обладает рядом существенных особенностей, связанных как с объектом моделирования, так и с применяемыми средствами моделирования.

Данный процесс содержит 6 этапов:

1. постановка экономической проблемы и ее качественный анализ.

На этом этапе требуется формулировка сущности проблемы, выделения важнейших черт и свойств моделируемого объекта, изучение его структуры и взаимосвязи его элементов;

2. построение математических моделей.

Это этап формализации экономической проблемы, т.е. выражение ее в виде конкретных математических зависимостей (функции, уравнения, неравенства и др.);

3. математический анализ моделей.

На этом этапе чисто математическими приемами исследования выявляются общие свойства моделей и их решения;

4. подготовка исходной информации.

В процессе подготовки информации используются методы теории вероятности, теоретической статистики и т.д.;

5. численное решение.

Этот этап включает разработку алгоритмов численного решения задачи, подготовку программ на ЭВМ и непосредственное проведение расчетов. Численное решение существенно дополняет результаты аналитического исследования;

6. анализ численных результатов и их применения.

На этом этапе решается важнейший вопрос о правильности и полноте результатов моделирования и применимости их как в практической, так и в целях усовершенствования моделей.

Перечисленные этапы экономико – метематического моделирования находятся в тесной взаимосвязи, в частности могут иметь место в возвратной связи этапов.

Вопросы для контроля по 4 теме:

1. Суть процесса моделирования, основной принцип моделирования.

2. Практические задачи экономико-математического моделирования;

цели моделирования.

3. Исследование операций, основные этапы и особенности процессов

исследования операций.

4. Особенности многокритериальных задач, классификация Саймона,

основное отличие многокритериальных задач от задач исследования операций.

5. Понятие множества Эджворта-Парето, смысл выделения этого множе-

ства. Привести пример выделения множества Э-П из нескольких альтернатив.

6. Классификация Г.Саймона.

7. Постановка задачи линейного программирования.

8. Понятие глобального критерия. Привести пример использования гло-

бального критерия.

9. Что такое человека - машинные процедуры и их классификация?

10. Особенности социально-экономических систем, которые необходимо учитывать при моделирования.

ЛИТЕРАТУРА

1.Акундинов В.М. Системный анализ в экономических исследова-

ниях. –М., 1987.

3. Лотов А.В., Бушенков В.А., Каменев Г.К. и др. Компьютер и поиск

компромисса. Метод достижимых целей. М.: Наука, 1997

4. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа.- СПб.: СПбГУ, 1997.

5. Экономико-математические методы и прикладные модели:

Учебное пособие для ВУЗов/ Под ред. В.В.Федосеева. – М.:

ЮНИТИ,1999

6. Спицмандель В.Н. Основы системного анализа: Учебное пособие

СПб.: Изд.дом «Бизнес – пресса», 2000

7. Чернышева Л.А., Белякова Н.В. Методические указания по изучению

Для специальности 060800.-СПб.; СПб ГУСЭ, 2005

8. Ларичев О.И. «Теория и методы принятия решений, а также Хроника

Событий в Волшебных странах» - М.:Логос, 2003

9. Simon H., Newell A. Heuristic problem solving: the next advance in

Operations reseach// Oper,Res. 24, N 10, June.

Цель: Познакомить студентов с понятиям «Система счисления», рассказать об истории возникновения различных систем счисления, способах записи чисел в различных системах счисления..

Рассматриваемые вопросы:

1. Виды систем счисления.
2. Древнеегипетская десятичная непозиционная система счисления.
3. Системы счисления в Древнем Вавилоне.
4. Римская система счисления.
5. Другие числовые системы древних народов.
6. Алфавитные системы счисления.
7. Позиционные системы счисления.
8. Десятичная система счисления.

Дата добавления: 2013-12-12