Научная статья на тему 'Контроль СРС как условие повышения качества обучения иностранным языкам студентов неязыковых вузов'

Контроль СРС как условие повышения качества обучения иностранным языкам студентов неязыковых вузов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
43
17
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КОНТРОЛЬ / САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА / КАЧЕСТВО / ОБУЧЕНИЕ / CONTROL / INDEPENDENT WORK / QUALITY / EDUCATION

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ефимова А. Д., Иванова В. И.

В статье рассматриваются вопросы, связанные с организацией самостоятельной работы по иностранному языку у студентов неязыковых специальностей, представленные с позиции активизации учебной деятельности; обозначаются принципы её правильной организации; раскрывается связь между успешной самостоятельной работой и контролем организации учебной деятельности студента.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Ефимова А. Д., Иванова В. И.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Контроль СРС как условие повышения качества обучения иностранным языкам студентов неязыковых вузов»

УДК 338.2

© 2009 Орлова Л.В., Васяйчева В.А.

Оптимизационная математическая модель инвестиционных вложений на примере фирмы ООО «Критос»

В статье рассматривается метод динамического программирования, с помощью которого показано решение экономической задачи. В основе данного решения лежит принцип оптимальности Беллмана, способствующий выбору эффективных управленческих решений, что особенно актуально в ситуации финансового кризиса.

Ключевые слова: динамическое программирование, оптимизационные модели, ресурсы, уравнение Беллмана, стратегия.

В настоящее время, когда мировой экономический кризис оказывает негативное влияние на деятельность большинства предприятий, особенно актуальна проблема своевременного выбора способа принятия управленческих решений.

Для решения задач управления выделяют две группы методов обработки экономической информации и измерения влияния факторов: неформализованные - основываются на опыте и интуиции, и формализованные - основываются на строгих аналитических методах. Большинство предприятий в подобной кризисной ситуации акцентируют свое внимание лишь на оптимизации расходов предприятия, сокращении их до минимума. Но такой подход к решению проблем дает лишь кратковременный эффект и одновременно ведет к сокращению операций и постепенному банкротству предприятия.

Возможность оперативного расчета многочисленных вариантов деятельности и развития предприятия в конкретных условиях реального времени, предоставляемая системой финансового планирования, способствует выбору наиболее эффективных управленческих решений и способов их реализации. А это, в свою очередь, повышает привлекательность вложений в предприятие для инвесторов и кредиторов.

Как известно, основополагающими факторами, влияющими на рентабельность предприятия, являются эффективная инвестиционная деятельность и продуманная кадровая политика. Интуитивное решение этих вопросов увеличивает риски потерь и возможность банкротства предприятий. Математические методы в современных условиях - единственно возможный рациональный способ решения управленческих задач. Применение их в экономике способствует оперативному реагированию на изменяющиеся условия внешней среды, проведению эффективной инвестиционной политики. В представленной работе рассмотрен один из таких методов - метод динамического программирования.

Динамическое программирование - это вычислительный метод для

решения задач оптимизации специальной структуры с аддитивными или мультипликативными целевыми функциями, позволяющий привести оптимизацию функции п переменных к п задачам по оптимизации функции одной переменной [1, 2].

В основе решения задач динамического программирования лежит принцип оптимальности Беллмана: на каждом этапе принимается такое решение, которое обеспечивает оптимальность с данного этапа до конца процесса, то есть на каждом этапе необходимо принимать решение, просматривая его последствия до самого конца процесса.

Принцип оптимальности Беллмана предполагает, что оптимальное управление системой на каждом шаге не зависит от предыстории процесса, а определяется только этим состоянием (является Марковским процессом), что особенно актуально в ситуации финансового кризиса.

В представленной работе методом динамического программирования решена задача распределения ресурсов между предприятиями и составлена математическая модель максимально возможного увеличения дохода.

При решении задачи оптимальное управление строится шаг за шагом. На каждом шаге расчета оптимизируется только один этап. Каково бы ни было состояние системы, перед очередным шагом надо выбрать управление на этом шаге так, чтобы выигрыш на данном шаге плюс оптимальный выигрыш на всех последующих шагах был максимальным.

В качестве конкретного решения задачи оптимизации инвестиционной политики предприятия исследовалось распределение между четырьмя подразделениями фирмы ООО «Критос» суммы, равной 60 млн руб., с целью получения наибольшего прироста выпуска продукции. Прирост выпуска продукции на каждом предприятии, как известно, зависит от выделенной суммы оборотных средств х. Значения прироста заданы в виде таблицы g (г), I = 1, 2, 3, 4.

Таблица 1

Средства х, млн руб. Прирост выпуска п родукции, млн руб.

gl( х) g 2 (х) g 3( х) g 4 (Х)

0 0 0 0 0

20 6 5 12 10

40 21 19 22 20

60 29 31 33 34

Учитывая, что начальное состояние ^о = 60 млн руб., разобьем весь процесс выделения средств предприятиям на 4 шага.

На первом шаге выделим х1 млн руб. первому предприятию. После этого останется ^ = £0 - х1 млн. руб.

На втором шаге выделим х2 млн руб. второму предприятию. После этого останется £2 = £ - х2 млн руб.

На третьем шаге выделим х3 млн руб. третьему предприятию. После этого останется £3 = £2 - х3 млн руб.

На четвертом шаге выделим х4 млн руб. четвертому предприятию. После этого останется £4 = £3 - х4 млн руб.

Запишем далее рекуррентное соотношение (уравнение Беллмана):

^(£к-х) = тхК(£к-!,хк) + гк+1(£к)}= тах (хк) + -хк)},

0—xk —Sk _

с помощью которого определим оптимальное решение (x, x2, x3, x4) поставленной задачи. Решение начинаем с последнего шага.

Пусть k =4. Тогда Z(S3) = max g4(x4).

0—x4 —S3

Заполним таблицу 2.

Таблица 2

x

i

k

S3 \ x4 0 20 40 60 Z (S 3) Х4

0 0 0 0

20 10 10 20

40 20 20 40

60 34 34 60

В столбце S3 и строке x4 указаны все возможные значения. Все оставшиеся перед четвертым шагом средства нужно выделить четвертому предприятию. Поэтому числа из столбца g4(x) исходной таблицы запишем в нашу таблицу в столбцы со 2-го по 5-й. В столбцах со 2-го по 5-й определяем максимум в каждой строке и результат пишем в 6-й столбец. Те x4, которым соответствуют числа из 6-го столбца, пишем в 7-й столбец.

Пусть k =3. Тогда Z3(S2) = max {g3(x3) + Z4(S2 - x3)}

0—x3 —S2

Определим оптимальную стратегию при распределении средств между третьим и четвертым предприятиями. По первоначальной таблице и таблице при k =4 заполним следующую таблицу 3.

Таблица 3

S2 \ x3 0 20 40 60 Z 3(S 2) Х3

0 0+0=0 0 0

20 0+10=10 12+0=12 12 20

40 0+20=20 12+10=22 22+0=22 22 20 или 40

60 0+34=34 12+20=32 22+10=32 33+0=33 34 0

В 1-м столбце указано, сколько средств осталось для третьего и четвертого предприятий. В строке x3 дана информация о том, сколько из этих оставшихся средств досталось третьему предприятию.

В клетке (2,2) (2-я строка, 2-й столбец) на долю третьего и четвертого предприятия приходится S 2 = 0, из них на долю 3-го предприятия

приходится x3 = 0. Поэтому нужно сложить значения из исходной таблицы для g3 (x) при x = 0 (это 0) и из предпоследнего столбца предыдущей таблицы при S3 = S2 - x3 = 0-0 = 0 (это 0), то есть 0+0 = 0.

Аналогично заполняем оставшиеся клетки.

В столбцах со 2-го по 5-й определяем максимум в каждой строке, и результат пишем в 6-й столбец. Те x3, которым соответствуют числа из 6-го столбца, пишем в 7-й столбец.

Пусть k = 2 . Тогда Z2 (S1) = max {g2 (x2) + Z3 (S - x2)}.

0<x2 <Sj

Определим оптимальную стратегию при распределении средств между вторым, третьим и четвертым предприятиями. По первоначальной таблице и таблице при k =3 заполним следующую таблицу 4.

Таблица 4

S1 \ x2 0 20 40 60 Z2 (Sj ) Х2

0 0+0=0 0 0

20 0+12=12 5+0=5 12 0

40 0+22=22 5+12=17 19+0=19 22 0

60 0+34=34 5+22=27 19+12=31 31+0=31 34 0

Она заполняется аналогично предыдущей таблице.

Пусть k =1. Тогда Z1 (S0) = max {g (x1) + Z2 (S0 - x1)}

0<xj <S0

Определим оптимальную стратегию при распределении средств между предприятиями. По первоначальной таблице и таблице k =2 заполним следующую таблицу.

Таблица 5

S0 1 x1 0 20 40 60 Zi(S0) Х1

0 0+0=0 0 0

20 0+12=12 6+0=6 12 0

40 0+22=22 6+12=18 21+0=21 22 0

60 0+34=34 6+22=28 21+12=33 29+0=29 34 0

Таким образом, на основании приведенного решения выявлено, что общий прирост выпуска продукции фирмы ООО «Критос» будет максимальным при условии, что все деньги будут переданы 4-му предприятию.

Приведенный в статье метод динамического программирования позволяет сформировать точное аналитическое решение экономической задачи по оптимизации инвестиционной политики предприятия.

Отметим, что современная производственная структура не может существовать без технологии математического моделирования, как, в свою очередь, и само математическое моделирование в его современном виде базируется на производственной структуре.

Литература

1. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.

2. Таха Х.А. Введение в исследование операций. М.: Вильямс, 2007.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.