Что такое материальное моделирование
Идеальные и материальные модели
Неоднозначность термина «модель», огромное число типов моделирования и их быстрое развитие затрудняют в настоящее время построение логически законченной, удовлетворяющей всех классификации моделей. Любая подобная классификация условна в силу того, что она отражает, с одной стороны, субъективную точку зрения авторов, а с другой — ограниченность их знаний в конечном числе областей научного познания.
Данную классификацию следует рассматривать как попытку построения некоторого инструмента или модели для исследования свойств и характеристик самого процесса моделирования. Моделирование относится к общенаучным методам познания. Использование моделирования на эмпирическом и теоретическом уровнях исследования приводит к условному делению моделей на материальные и идеальные.
Материальное моделирование — это моделирование, при котором исследование объекта выполняется с использованием его материального аналога, воспроизводящего основные физические, геометрические, динамические и функциональные характеристики данного объекта. Основными разновидностями материального моделирования являются натурное и аналоговое. При этом оба вида моделирования основаны на свойствах геометрического или физического подобия.
Идеальное моделирование отличается от материального тем, что оно основано не на материализованной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой и всегда носит теоретический характер. Идеальное моделирование является первичным по отношению к материальному. Вначале в сознании человека формируется идеальная модель, а затем на ее основе строится материальная.
Материальное моделирование
Основными разновидностями материального моделирования являются натурное и аналоговое. При этом оба вида моделирования основаны на свойствах геометрического или физического подобия. Две геометрические фигуры подобны, если отношение всех соответственных длин и углов одинаковы. Если известен коэффициент подобия — масштаб, то простым умножением размеров одной фигуры на величину масштаба определяются размеры другой, ей подобной геометрической фигуры. Два явления физически подобны, если по заданным характеристикам одного можно получить характеристики другого простым пересчетом, который аналогичен переходу от одной системы единиц измерения к другой. Изучением условий подобия явлений занимается теория подобия.
Натурное моделирование — это такое моделирование, при котором реальному объекту ставится в соответствие его увеличенный или уменьшенный материальный аналог, допускающий исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия.
Аналоговое моделирование — это моделирование, основанное на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (одними и теми же математическими соотношениями, логическими и структурными схемами). В основу аналогового моделирования положено совпадение математических описаний различных объектов.
Модели физического и аналогового типов являются материальным отражением реального объекта и тесно связаны с ним своими геометрическими, физическими и прочими характеристиками. Фактически процесс исследования моделей данного типа сводится к проведению ряда натурных экспериментов, где вместо реального объекта используется его физическая или аналоговая модель.
Идеальное моделирование
Идеальное моделирование разделяют на два основных типа: интуитивное и научное.
Интуитивное моделирование — это моделирование, основанное на интуитивном (не обоснованном с позиций формальной логики) представлении об объекте исследования, не поддающимся формализации или не нуждающимся в ней. В качестве наиболее яркого примера интуитивной модели окружающего мира можно считать жизненный опыт любого человека. Любое эмпирическое знание без объяснения причин и механизмов наблюдаемого явления также следует считать интуитивным.
Научное моделирование — это всегда логически обоснованное моделирование, использующее минимальное число предположений, принятых в качестве гипотез на основании наблюдений за объектом моделирования.
Главное отличие научного моделирования от интуитивного заключается не только в умении выполнять необходимые операции и действия по собственно моделированию, но и в знании «внутренних» механизмов, которые используются при этом. Можно сказать, что научное моделирование знает не только, как необходимо моделировать, но и почему так нужно делать. Необходимо подчеркнуть чрезвычайно важную роль интуиции, интуитивных моделей в науке, без них не обходится не одно сколь-нибудь новое знание. Последнее недостижимо только методами формальной логики.
Интуитивное и научное (теоретическое) моделирование ни в коей мере нельзя противопоставлять одно другому. Они хорошо дополняют друг друга, разделяя области своего применения.
Знаковым называют моделирование, использующее в качестве моделей знаковые изображения какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, наборы символов, включающее также совокупность законов и правил, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями и элементами. В качестве примеров таких моделей можно назвать любой язык, например: устного и письменного человеческого общения, алгоритмический и т.д. Знаковая форма используется для передачи как научного, так и интуитивного знания. Моделирование с помощью математических соотношений также является примером знакового моделирования.
Интуитивное знание является генератором нового знания. Однако далеко не все догадки и идеи выдерживают последующую проверку экспериментом и методами формальной логики, свойственными научному подходу, выступающему в виде своеобразного фильтра для выделения наиболее ценных знаний.
Материальное моделирование
Материальные модели характерны тем, что они более наглядны и просты для понимания. В самом деле, все модели этого класса основаны на использовании свойства подобия между ними и какими–либо объектами–оригиналами. При этом физические модели обычно являются геометрически подобными оригиналам, а аналоговые – напротив, физически. Допустим, макет торпеды должен обладать геометрическим подобием, а процесс обтекания его потоками жидкости и газа или колебаний в этих средах – описываться одними и теми же математическими соотношениями.
Методы физического(натурного, предметного) моделирования нашли самое широкое применение в авиа–, автомобиле–, ракето– и судостроении, а также в других отраслях промышленности и транспорта. Например, при разработке нового летательного аппарата большое значение имеют эксперименты с натурными образцами или моделями в аэродинамической трубе. Исследование полученных там результатов их обтекания воздушным потоком позволяет найти наиболее рациональные формы корпуса самолета либо ракеты и всех их выступающих частей.
В основу аналоговогомоделирования положено совпадение (преимущественно – качественное) математического описания различных предметов, процессов и явлений. Характерным примером аналоговых моделей служат механические и электрические колебания, которые подчинены одним и тем же законам, т.е. описываются одинаковыми аналитическими формулами, но относятся к качественно различным физическим процессам.
При некоторых допущениях аналогичными можно считать большинство процессов, протекающих в газе и жидкости, включая обтекание их потоками различных тел, а также явления теплопереноса и диффузии примесей. Основное удобство аналоговых моделей заключается в том, что изучение одних процессов можно проводить в других, более удобных условиях. Например, изучение тех же механических колебаний можно вести с помощью электрической схемы, а обтекание жидкости заменить обтеканием газом, и наоборот.
Идеальное моделирование
Что касается правой части схемы классификации методов моделирования, включающей в себя идеальные (воображаемые) модели и методы их использования, то здесь ситуация значительно сложнее. Как по их количеству и строгости деления по классам, так и по однозначности восприятия и интерпретации конкретных моделей.
Под интуитивным(иногда называемым также «ненаучным») обычно подразумевают моделирование, использующее не обоснованное с позиций формальной логики представление объекта исследования, которое к тому же не поддается формализации или не нуждается в ней. Такое моделирование осуществляется в сознании человека, в форме мысленных экспериментов, сценариев и игровых ситуаций с целью его подготовки к предстоящим практическим действиям.
Естественно, что основой для подобных моделей служит жизненный опыт людей, т. е. знания и умения, накопленные каждым человеком и передающиеся от поколения к поколению. Кроме того, любое эмпирическое знание, полученное людьми из эксперимента или в процессе наблюдения без объяснения причин и механизмов наблюдаемых явлений, также можно считать интуитивным и использовать при соответствующем моделировании.
В отличие от интуитивного семантическое(смысловое) моделирование логически обосновано с помощью некоторого числа исходных предположений. Сами эти предположения нередко принимают форму гипотез, создаваемых на основе наблюдения за объектом моделирования или какими–либо его аналогами. Главное отличие этого вида моделирования от предыдущего заключается не только в умении выполнять и воспроизводить для других его действия, но и в знании внутренних механизмов, которые используются при этом.
В группу семантических методов входит вербальное (словесное) и графическое моделирование. При этом первый тип моделей образуется с помощью слов, из которых составляются высказывания, суждения и умозаключения относительно моделируемого объекта. А при графическом моделировании уже используются материальные носители информации – бумага, классная доска или монитор компьютера, на которых размещаются различные рисунки, чертежи, структурно–функциональные схемы или диаграммы причинно–следственных связей.
В отличие от смыслового семиотическое, или знаковое, моделирование является наиболее формализованным, поскольку использует не только общеизвестные слова или довольно наглядные изображения (как в семантических моделях), но и разного рода символы – буквы, иероглифы, нотные знаки, цифры. Более того, в последующем все они объединяются с помощью специфических правил, по которым принято оперировать как отдельными элементами, так и создаваемыми из них знаковыми образованиями.
Основным подвидом данного моделирования считается математическое моделирование. Далее под математическиммоделированием будет подразумеваться идеальное знаковое формальное моделирование, при котором описание объекта–оригинала осуществляется на языке математики, а исследование модели проводится с использованием тех или иных математических методов [23]. Использование математического языка предопределяет необходимость все операции и преобразования в математических моделях осуществлять над математическими объектами: числами, векторами, множествами, матрицами, функциями и т. д. В наиболее общем виде математическая модель объекта представляется уравнением
где X, Y – векторы управляемых и неуправляемых параметров модели.
В зависимости от способа исследования все математические модели принято делить на аналитическиеи алгоритмические. Аналитическое моделирование позволяет получить выходные результаты в виде конкретных аналитических выражений, использующих счетное число арифметических операций и переходов к пределу по натуральным числам. При этом частными случаями соответствующих моделей являются все корректные алгебраические выражения, а также та их часть, которая имеет умышленно ограниченное число параметров и применяется для получения приближенных результатов.
В отличие от аналитических алгоритмическиемодели могут учитывать практически любое число существенных факторов, а потому используются для моделирования наиболее сложных объектов и чаще всего с помощью мощных и быстродействующих компьютеров. Однако в большинстве подобных случаев алгоритмические модели позволяют получать лишь приближенные результаты, используя метод численного или имитационного моделирования.
Еще одним признаком классификации математических моделей будет служить тип их входных и выходных параметров. Дело в том, что некоторые их группы нередко имеют различную «математическую природу», например, являясь постоянными величинами, или функциями, скалярами, или векторами, четкими или нечеткими подмножествами. Поэтому в зависимости от вида используемых параметров эти модели правомерно разделить на такие пять типов: детерминированные, стохастические, случайные, интервальные и нечеткие.
Перечисленные типы математических моделей отличаются между собой, прежде всего, по степени определенности или неопределенности своих параметров, обусловленной недостатком или спецификой имеющейся о них информации. Особое положение, соответствующее полной определенности, занимают детерминированныемодели. В них каждому параметру соответствует конкретное целое, вещественное или комплексное число либо соответствующая функция.
В стохастическоймодели значения всех или отдельных параметров определяются случайными величинами, заданными плотностями вероятности, чаще всего – нормально или экспоненциально распределенными. Несколько сложнее обстоит с определенностью случайноймодели, где некоторые или все параметры уже являются случайными величинами, найденными в результате статистической обработки ограниченной выборки и представленными в виде оценок соответствующих плотностей вероятности, а потому и менее точными.
Заметно более неопределенные параметры имеют интервальныемодели, в которых вместо точечных оценок их значений (как в предыдущем случае) используются интервальные. Нередко такие интервалы задаются лишь их граничными значениями (наименьшим и наибольшим из возможных). Примерно этот же способ представления параметров применяется и в нечеткихмоделях, которые уже оперируют нечеткими величинами или числами, также заданными на некоторых интервалах возможных значений [24].
Другими отличиями между интервальными и нечеткими моделями служат специфические правила арифметической и логической обработки нечетких параметров, а также нечеткие алгоритмы логического вывода относительно конечных результатов моделирования.
Рассмотренную классификацию не следует считать всеобъемлющей, так как ее можно продолжить, например, за счет классификации математических моделей, параметры которых имеют различное отношение, допустим: а) по времени – «статическая», «динамическая»; б) по размерности пространства – «одномерная», «многомерная». Имеют место и совершенно специфические модели и методы, характеризуемые неопределенностью своеобразного типа, например, той, которая рассматривается в теории игр. Ее принципиальное отличие проявляется, в том числе, и в необходимости учета злонамеренной целенаправленности соперников, обычно отсутствующей у объектов неживой природы.
4.3 Контрольные вопросы
1. На чем основан выбор методов моделирования?
2. На какие две группы можно разделить все методы моделирования?
3. В чем заключается математический метод моделирования?
4. В чем отличие детерминированных моделей от стохастических?
5. Приведите пример аналогового и физического методов моделирования.
6. В чем отличие семантического моделирования от вербального?
7. Объясните несимметричность иерархии классов методов моделирования.
8. Приведите примеры совместного применения двух или более методов моделирования для достижения цели.
9. Для чего нужен мысленный эксперимент?
10. Как формально можно представить математическую модель?
1. Информатика. Базовый курс. 2-е издание. Под ред. Симоновича С.В. – СПб.:Питер, 2005. – 640 с.
2. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика. – М.: Academia, 2004. – 848 с.
3. Информатика для юристов и экономистов. Под ред. Симоновича С.В. – СПб.:Питер, 2001. – 688 с.
4. Румянцева Е.Л., Слюсарь В.В. Информационные технологии. – М.: Форум, Инфра-М, 2007. – 256 с.
5. Информатика: Учебник / Под общ. ред. А.Н. Данчула. – М.: Изд-во РАГС, 2004. – 528 с.
6. Гук М.Ю. Аппаратные средства IBM PC. Энциклопедия. – СПб.: Питер, 2001. – 816 с.
7. Унру Н.Э. Основы организации ЭВМ и систем: Учеб. пособие. – Новосибирск: СГГА, 1999. – 113 с.
8. Шагурин И.И., Бердышев Е.М. Процессоры семейства Intel P6. Pentium, Pentium II, Pentium III и др. – СПб.: Питер, 2001. – 260 с.
9. Гук М., Юров В. Процессоры Pentium 4, Athlon, Duron. – СПб.: Питер, 2001. – 512 с.
10. Цилькер Б.Я., Орлов С.А. Организация ЭВМ и систем: Учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2006. – 668 с.
11. Бройдо В.Л., Ильина О.П. Архитектура ЭВМ и систем: Учебник для вузов. – СПб.: Питер, 2006. – 718 с.
12. Колесниченко О., Шишигин И. Аппаратные средства PC. 4–е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ – Петербург, 2001. – 847 с.
13. Нортон П., Гудман Дж. Внутрений мир персональных компьютеров. – 8–е изд. /Пер. с анг/. – Киев: Диа–Софт, 1999. – 584 с.
14. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп.-Томск: Изд-во НТЛ, 1997.-396 с.: ил.
16. Седов Л.И. Теория подобия и размерности в механике. –М.: ГИТТЛ, 1954.
17. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. Для вузов – 3-е изд., перераб. И доп.- М.: Высш.шк., 2001. – 343 с.: ил.
18. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования. – М.: Высшая школа, 1984.
19. Вовк, И.Г. Введение в математическое моделирование: учеб. пособие / И.Г. Вовк. – Новосибирск: СГГА, 1997. – 45 с.
20. Угринович Н.Д. Информатика и информационные технологии. Учебник для 10-11 классов/ Н.Д.Угринович. – М.:БИНОМ. Лаборатория занятий, 2003. – 512 с.: ил.
22. Белов П.Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере: Учеб. Пособие для студ. высш. учеб. заведений/П.Г.Белов. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 512 с.
24. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей // Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. с франц. – М.: Радио и связь, 1990. – 288 с.
Понятие модели и моделирования
1.2.3. Классификация моделей и моделирования по признаку «способ реализации модели»
Согласно этому признаку модели делятся на два обширных класса:
Нередко в практике моделирования присутствуют смешанные, абстрактно-материальные модели.
Абстрактные модели представляют собой определенные конструкции из общепринятых знаков на бумаге или другом материальном носителе или в виде компьютерной программы.
Абстрактные модели, не вдаваясь в излишнюю детализацию, можно разделить на:
Символическая модель может иметь самостоятельное значение, но, как правило, ее построение является начальным этапом любого другого моделирования.
Математические модели могут быть:
Преобразование математических моделей по известным законам и правилам можно рассматривать как эксперименты. Решение на основе аналитических моделей может быть получено в результате однократного просчета безотносительно к конкретным значениям характеристик («в общем виде»). Это наглядно и удобно для выявления закономерностей. Однако для сложных систем построить аналитическую модель, достаточно полно отражающую реальный процесс, удается не всегда. Тем не менее, есть процессы, например, марковские, актуальность моделирования которых аналитическими моделями доказана практикой.
В чем заключается отличие имитационных и аналитических моделей?
В случае аналитического моделирования ЭВМ является мощным калькулятором, арифмометром. Аналитическая модель решается на ЭВМ.
Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных факторов. Для аналитических моделей это серьезная проблема. При наличии случайных факторов необходимые характеристики моделируемых процессов получаются многократными прогонами (реализациями) имитационной модели и дальнейшей статистической обработкой накопленной информации. Поэтому часто имитационное моделирование процессов со случайными факторами называют статистическим моделированием.
Если исследование объекта затруднено использованием только аналитического или имитационного моделирования, то применяют смешанное (комбинированное), аналитико-имитационное моделирование. При построении таких моделей процессы функционирования объекта декомпозируются на составляющие подпроцессы, и для которых, возможно, используют аналитические модели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели.
1.3. Этапы моделирования
Первый этап: уяснение целей моделирования. Вообще-то это главный этап любой деятельности. Цель существенным образом определяет содержание остальных этапов моделирования. Заметим, что различие между простой системой и сложной порождается не столько их сущностью, но и целями, которые ставит исследователь.
Обычно целями моделирования являются:
Третий этап: выбор языка программирования или моделирования, разработка алгоритма и программы модели. Модель может быть аналитической или имитационной, или их сочетанием. В случае аналитической модели исследователь должен владеть методами решения.
В истории математики (а это, впрочем, и есть история математического моделирования) есть много примеров тому, когда необходимость моделирования разного рода процессов приводила к новым открытиям. Например, необходимость моделирования движения привела к открытию и разработке дифференциального исчисления (Лейбниц и Ньютон) и соответствующих методов решения. Проблемы аналитического моделирования остойчивости кораблей привели академика Крылова А. Н. к созданию теории приближенных вычислений и аналоговой вычислительной машины.
Четвертый этап: планирование эксперимента. Математическая модель является объектом эксперимента. Эксперимент должен быть в максимально возможной степени информативным, удовлетворять ограничениям, обеспечивать получение данных с необходимой точностью и достоверностью. Существует теория планирования эксперимента, нужные нам элементы этой теории мы изучим в соответствующем месте дисциплины.
Пятый этап: выполнение эксперимента с моделью. Если модель аналитическая, то эксперимент сводится к выполнению расчетов при варьируемых исходных данных. При имитационном моделировании модель реализуется на ЭВМ с фиксацией и последующей обработкой получаемых данных. Эксперименты проводятся в соответствии с планом, который может быть включен в алгоритм модели. В современных системах моделирования такая возможность есть.
На этом рассмотрение последовательности моделирования закончим, сделав весьма важный вывод о необходимости документирования результатов каждого этапа. Это необходимо в силу следующих причин.
Во-первых, моделирование процесс итеративный, то есть с каждого этапа может осуществляться возврат на любой из предыдущих этапов для уточнения информации, необходимой на этом этапе, а документация может сохранить результаты, полученные на предыдущей итерации.
Во-вторых, в случае исследования сложной системы в нем участвуют большие коллективы разработчиков, причем различные этапы выполняются различными коллективами. Поэтому результаты, полученные на каждом этапе, должны быть переносимы на последующие этапы, то есть иметь унифицированную форму представления и понятное другим заинтересованным специалистам содержание.
Что такое материальное моделирование
Другим частным случаем материального моделирования является аналоговое моделирование, основанное на аналогии явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими уравнениями. Наиболее простой пример такого рода — изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Поскольку эксперименты с электрической системой обычно значительно проще, естественно изучать аналогичную электрическую систему вместо механической. [c.22]
Подчеркнем, что в обоих типах материального моделирования модели являлись материальным отражением исходного объекта и были связаны с ним своими геометрическими, физическими или другими характеристиками. Непосредственное исследование такой модели как материального [c.22]
Магистральные свойства 82 Массовое обслуживание 200 Материальное моделирование 21 Материальные балансы 35 Матрица полных затрат 137 [c.301]
Материальным моделирование называется в том случае, когда исследование ведется на моделях, связь которых с исследуемыми объектами существует объективно, имеет материальный характер. Модели в этом случае либо строятся исследователем, либо отбираются им в окружающем его мире. В материальном моделировании можно условно выделить три основные подгруппы методов пространственное, физическое и аналоговое моделирование. [c.21]
Третья подгруппа методов материального моделирования связана с использованием материальных моделей, имеющих другую физическую природу, по описывающихся теми же математическими соотношениями, что и изучаемый объект. Такое моделирование называется аналоговым и основывается па аналогии в математическом описании модели и объекта. Наиболее простой пример аналогового моделирования — изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же [c.21]
Во всех случаях материального моделирования модель — это материальное отражение исходного объекта. Исследование состоит в материальном воздействии на нее, т. е. в эксперименте с моделью. Таким образом, материальное моделирование по своей природе является экспериментальным методом. [c.22]
Третий тип материального моделирования — аналоговое моделирование — вызывал большие надежды исследователей экономических систем в сороковых-пятидесятых годах. Эти надежды основывались на кибернетических принципах, главное место в которых занимает идея об аналогии процессов управления в системах различной природы. Делались попытки построить такие электрические схемы, динамика физических величин в которых напоминала бы поведение экономических величин. Анализируя эти схемы, исследователи надеялись выявить закономерности экономических процессов. Вскоре, однако, стало ясно, что эти надежды не оправдались. Конечно, экономические явления имеют некоторые черты, которые можно интерпретировать на основе получивших широкое распространение кибернетических понятий (скажем, таких как обратная связь и т. д.), однако аналогия между экономическими системами и электрическими схемами оказывается поверхностной и бесполезной, поскольку в экономических процессах обратные связи реализуются значительно более сложными механизмами, чем в электрических схемах. В связи с этим аналоговое моделирование в настоящее время в экономике практически не используется, а кибернетические идеи реализуются на основе математических моделей [44]. [c.26]
Итак, материальное моделирование может применяться для анализа экономических явлений в крайне ограниченном объеме. [c.26]
Форма воссоздания предметного и социального содержания профессиональной деятельности, моделирования систем отношений, характерных для данного вида практики. И.д. представляет собой деятельность участников на имитационной модели, воссоздающей динамику и условия хозяйственной деятельности. Различают И.д. учебные, исследовательские, управленческие и др. В настоящее время И.д. получают широкое распространение, в том числе с применением ЭВМ, при решении практических задач управления и подготовки кадров по организации производства, материально-техническому снабжению, логистике и т.д. [c.88]
Характеристика методов решения логистических задач. Моделирование в логистике. Экспертные системы в логистике. Системный подход и его основные принципы. Сравнительная характеристика классического и системного подходов к формированию цепей посредников. Пример классического и системного подходов к организации материального потока.. [c.299]
Особенно эффективны методы экономико-математического моделирования при составлении плана материально-технического снабжения в масштабе отрасли, подотрасли или региона, где возникают сложные задачи по составлению материальных балансов и планов распределения материально-технических средств, распределению фондов и доведению их до фондодержателей, рациональному прикреплению потребителей продукции к поставщикам, оптимальному планированию и управлению материальными запасами и т.д. [c.159]
Новые возможности для использования всех рассмотренных выше методов открываются применением в планировании методов экономико-математического моделирования. Так, например, аппарат межотраслевого моделирования позволяет увязать баланс народного хозяйства с системой материальных балансов, с отраслевыми расчетами потребности в продукции и структуры затрат на ее производство, с расчетами по капитальному строительству, уровню жизни населения и др., а в конечном счете — поставить и решить задачу оптимизации межотраслевых связей. Тем самым балансовый метод получает свое дальнейшее развитие за счет применения методов межотраслевого моделирования и оптимального планирования. Методы сетевого планирования, матричной алгебры, оптимизации выступают в качестве инструментов практической реализации программно-целевого подхода, а методы математической статистики находят широкое применение в прогнозировании. [c.95]
Опытный метод определения норм расхода материальных ресурсов может проводиться как в условиях произвол—. ства, так и в лабораторных условиях. Он основывается на прямом измерении величин нормообразующих элементов. Однако он практически не проводится в условиях производства, а в лабораторных условиях моделирование процесса бурения или добычи не представляется возможным. [c.19]
Моделирование гибкой системы материального стимулирования. [c.329]
Сегодня предприятия всех форм собственности имеют возможность самостоятельно выбирать оптимальные модели материального стимулирования. Появляется необходимость разработки эффективных методических приемов моделирования систем организации заработной платы и в сфере образования, особенно при возможности вузов самостоятельно зарабатывать и распределять средства. В наибольшей мере современному состоянию экономики соответствуют гибкие системы материального стимулирования и получения доходов от собственности в сочетании с использованием социальных льгот и выплат, страховых гарантий. [c.329]
Представленный прием расчета заложен в основу моделирования различных вариантов гибких систем материального стимулирования. В условиях конкретного производства используются модификации рассмотренной формулы, например [c.330]
ВНИИОЭНГ разработал экономико-математические модели развития отрасли и объединений, которые были использованы при составлении перспективных и текущих планов. Алгоритмы и программы разрабатываются для решения задач оптимизации материально-технического снабжения, оперативно-календарного планирования, прогнозирования выполнения месячных производственных планов и т. д. Применение математического моделирования позволяет получить более точные и объективные результаты, так как при этом устанавливается связь между большим числом фактов, чем при традиционных методах расчета. [c.382]
Рассмотрим основные типы моделей. Модели можно классифицировать на основе различных характеристик по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения, по глубине моделирования и т. д. Поскольку нас прежде всего интересует роль математических моделей в исследовании экономических систем, в данной работе остановимся на классификации по характеру моделей, т. е. по средствам моделирования. По этому признаку методы моделирования делятся на две большие группы материальное (предметное) моделирование и идеальное моделирование. [c.21]
Материальным называется моделирование, в котором исследование ведется на основе модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и [c.21]
Роль идеального моделирования особенно велика в экономических исследованиях, поскольку возможности проведения натурного эксперимента и эксперимента с материальными моделями в них ограничены. [c.24]
Мы описали одно из важнейших понятий, используемых при моделировании производственно-технологического уровня экономических процессов. Второе важнейшее понятие связано с описанием потоков продуктов и ресурсов между производственными единицами. Поскольку потоки продуктов и ресурсов материальны, то к ним применим закон сохранения вещества, который в экономике отражается в виде балансовых соотношений. Если [c.35]
В отличие от материального, идеальное моделирование экономических процессов используется широко и постоянно. Теоретические исследования, направленные на изучение экономических явлений, в течение долгого времени основывались на неформализованном моделировании, которое оставалось главным и единственным средством анализа. Появление формализованных образных моделей, а затем и математических моделей создало предпосылки для точного описания экономических явлений и их строгого анализа с помощью методов математики и логики. [c.27]
Непроизводственное потребление — это использование материальных благ для удовлетворения потребностей людей (как отдельных индивидуумов, так и общества в целом). В отличие от производственного потребления, описание которого в значительной степени (хотя, как мы видели в предыдущем параграфе, далеко не полностью) определяется технологией производства, непроизводственное потребление не базируется на таких природных закономерностях, которые могли бы стать основой для моделирования хотя бы основных его черт. Конечно, потребление людей направлено в значительной степени на удовлетворение естественных физиологических потребностей в питании, одежде, жилище и т. д., и. эти потребности могут быть описаны па основе рациональных медицинских норм. Однако чем выше уровень потребления, тем в меньшей степени оно связано с физиологическими потребностями, людей и тем больше оно определяется его потребностями духовными, которые вырабатываются уже не отдельным человеком, а обществом в целом. Питание становится не только средством удовлетворения физиологических потребностей, но также и способом получения удовольствия одежда из средства защиты от внешних воздействий превращается в средство самоутверждения и демонстрации принадлежности к определенной социальной группе жилище из условия материального существования человека превращается в условие духовного развития. Поскольку в нашей стране основная часть материальных благ распределяется среди населения через торговлю и общественное питание, то у людей имеется возможность отказаться от приобретения и потребления товаров, которые могли бы удовлетворить их физиологические потребности, но не могут удовлетворить потребности, определяемые их привычками, модой и т. д. Поэтому для правильного описания непроизводственного потребления необходимо использовать модели социально-экономического уровня, о трудностях моделирования которого мы уже говорили. Все же, хотя включение в модель блока потребления и выводит ее за рамки производственно-технологического уровня, этот вопрос затронуть необходимо, так как без потребления те- [c.114]
В гл. 1, рассматривая вопрос о различии производственно-технологического и социально-экономического уровней экономико-математического моделирования, мы отмечали, что мастера производственного участка могут интересовать показатели, отличные от уровня материальных затрат (3.4) или общего поощрения (3.7), например зарплата, начисляемая каждому из рабочих. Если при составлении плана эти показатели не будут учитываться, то и полученный план может оказаться для мастера неприемлемым. При учете дополнительных показателей задача из обычной задачи линейного программирования превращается в многокритериальную. Кроме того, оценка эффективности плана только по критерию (3.4) или (3.7) также может вызвать возражение. Почему, например, не постараться уменьшить вре,мя выполнения плана в первом случае или уменьшить затраты во втором Таким образом, задача планирования деятельности производственного участка является многокритериальной, и это должно учитываться при анализе и внедрении результатов расчетов в задачах типа (3.1) — (3.4) или (3.5) — (3.7). [c.177]
В этом параграфе описаны некоторые модели отраслевого планирования. Хотя вопрос о моделировании отрасли материального производства выходит за рамки проблем описания отдельных производственных единиц, которым посвящена данная глава, он рассмотрен здесь из-за близости типа используемых моделей и методов их анализа. [c.221]
Совершенствование планирования возможно на основе изучения закономерностей потребления трудовых, материальных и денежных ресурсов в период освоения, а также путем широкого использования методов моделирования с помощью ЭВМ при формировании плана освоения и принятии организационно-технических решений. [c.119]
Оценка эффективности использования материальных ресурсов осуществляется в практике экономической работы через систему показателей и моделирование их взаимосвязи. Показатели эффективности использования материальных ресурсов делятся на обобщающие и частные. [c.226]
Итак, метод бухгалтерского учета есть взаимосвязанная совокупность способов познания сущности его предмета через процесс управления материальными, трудовыми и финансовыми ресурсами с целью исчисления прибыли. Автоматизация бухгалтерского учета и применение математических методов в экономике предоставляют возможность моделирования учетными процессами. Оно может осуществляться как последовательно применительно к указанным выше элементам метода бухгалтерского учета, так и в тесной их взаимосвязи исходя из поставленных задач. Взаимосвязь предмета и метода бухгалтерского учета представлена на схеме 2.3. [c.60]
Метод моделирования процесса управления. В процессе изучения объекта проектирования строятся экономико-организационные и информационно-логические модели, которые включают задачи, структуры и ресурсы объекта. Они отражают хозяйственные и управленческие отношения, а также связанные с ними информационные потоки. Представляя комбинацию материальных и информационных процессов, способствуют повышению уровня организации объекта. [c.68]
Показатель имеет наполнение значений реквизитов, множество экземпляров показателя представляется в виде таблицы или матрицы. Столбцы таблицы — названия реквизитов, строки — экземпляры показателей. С позиций технологии обработки данных и моделирования, любой показатель является входным или выходным. Выходные показатели являются результатом моделирования и непосредственно используются в управлении объектом. Входные показатели обеспечивают формирование параметров модели, выходных показателей. Все показатели имеют материальную форму представления, место хранения. [c.431]
Основные типы моделирования. Классификацию методов моделирования и моделей можно проводить по различным признакам по сфере приложения, по характеру моделируемых объектов, по степени подробности моделей и т. д. В нашей книге модели будут классифицироваться по средствам моделирования. Такой выбор связан с тем, что нас прежде всего интересует возможность использования различных средств для анализа экономических систем. По средствам моделирования методы моделирования де-ллтся па две большие группы методы материального моделирования и методы идеального моделирования (рис. 1.1). [c.20]
Использование моделирования в экономических исследованиях. Рассмотрим вопрос о том, в какой мере описанные в этом параграфе методы моделирования могут быть использованы для апализа экономических процессов. Начнем С материального моделирования. [c.24]
В основу организации отраслевой автоматизации системы управления (ОАСУ) положен принцип, отражающий основные функции управления, выполняемые министерством. Она представляет собой автоматизированную систему управления для верхнего звена, базирующуюся на главном информационно-вычислительном центре министерства (ГИВЦ), взаимодействующую с автоматизированными системами управления производственных (промышленных) объединений. В их составе действуют кустовые информационно-вычислительные центры (КИВЦ). На уровне отдельных предприятий для обеспечения функционирования АСУ создаются пункты (службы) сбора первичной информации с информационно-вычислительными центрами или без них. Для решения отдельных функций в ОАСУ выделяют подсистемы перспективного и текущего планирования, оперативного управления, трудовых ресурсов, научно-исследовательских и проектных работ, материально-технического снабжения и др. Особое место в системе автоматизированного управления отрасли занимает автоматизированная система плановых расчетов (АСПР), обеспечивающая разработку научно обоснованных планов с использованием для этих целей математического моделирования плановых показателей отрасли и отдельных предприятий. [c.42]
Проиллюстрировать это можно на примере составления модели процесса течения среды по участку трубопровода. Kai материальный блок, участок трубопровода элементарный, а при моделировании процесса течения в нем, например, газа, он представляется сложным преобразователем евх, в векторе выхода евых. Эти векторы являются функциями количества газа (G) давления (р), температуры (Т), скорости (v) и Химического состава газа х, т. е. [c.33]
От предметного моделирования принципиально отличается идеальное моделирование, основывающееся не на материальной аналогиии моделируемого объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой. В экономических исследованиях применяется этот вид моделирования. Идеальное моделирование можно разбить на два подкласса знаковое моделирование и интуитивное моделирование. [c.23]
Основной особенностью идеального моделирования является то, что для исследования, вообще говоря, безразлично, какой материальный носитель выбран для модели. Одна и та же модель может быть записана карандашом на бумаге, мелом на доске, реализована в виде программы на вычислительной машине или даже (если модель не очень сложна) лишь мысленно сформулирована исследователем. Часто одни и те же операции с моделью можно производить и с помощью карандаша или мела, и с помощью ЭВМ (к сожалению, это относится не ко всем операциям — современ- [c.23]
На основании принятого плана производства рассчитывается план-график запуска-выпуска партий деталей, полуфабрикатов и готовых изделий. Этот план-график согласуется с план-графиком закупки материалов и комплектующих изделий. Далее осуществляется оперативное управление и учет выполнения планов производства и поставок, складской учет и управление материально-производственными запасами. Метод MRP использует развитый управленческий учет и систему бухгалтерского учета международного класса (GAAP, IAS). Для принятия управленческих решений применяются информационные технологии анализа и статистического моделирования, а также оптимизационные расчеты. По всем производственным хозрасчетным подразделениям формируются бюджеты, для анализа выполнения которых ведется расчет нормативных и фактических затрат на производство, а также нормативной и фактической себестоимости продукции. Непрерывно осуществляется оперативное формирование бухгалтерского баланса и анализ экономических и финансовых показателей деятельности предприятия. [c.22]
В процессе построения ER-моделей ASE-система проверяет соответствующие программы на непротиворечивость, что позволяет на разных этапах проектирования выявлять ошибки и не допускать некачественное моделирование баз данных и написание программ, исправление чего на последующих этапах затруднительно и требует значительных материальных затрат. [c.353]