Научная статья на тему 'Методика количественного анализа при принятии решений в различных информационных условиях'

Методика количественного анализа при принятии решений в различных информационных условиях Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
151
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Системные технологии
ВАК
Область наук
Ключевые слова
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ / КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ / ИНФОРМАЦИОННЫЕ УСЛОВИЯ / ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ СТРАТЕГИЯ / ПАРЕТО-ОПТИМИЗАЦИЯ / СВЕРТКА КРИТЕРИЕВ / ДОХОДНОСТЬ / РИСК / DECISION-MAKING / QUANTITATIVE ANALYSIS / INFORMATION CONDITIONS / PRODUCTION STRATEGY / PARETO OPTIMIZATION / CONVOLUTION OF CRITERIA / PROFITABILITY / RISK

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Власов Д.А.

В статье представлены элементы методики количественного анализа при принятии решений с учетом различных информационных условий: условия полной неопределённости и условия риска. Отмечается необходимость реализации комплексного применения количественных методов в процессе принятия решений. На уровне конкретной экономической ситуации установлены особенности и границы применения модели однокритериального выбора (принцип максимизации полезности), модели двухкритериального выбора (принцип оптимальности Парето, учет количественной оценки доходности и количественной оценки риска), приёма свертки критериев с учетом отношения лица принимающего решение к риску

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

Technique of the quantitative analysis at decision-making in various information conditions

Elements of a technique of the quantitative analysis at decision-making taking into account various information conditions are presented in article: conditions of full uncertainty and condition of risk. Need of realization of complex application of quantitative methods for decision-making process is noted. At the level of a concrete economic situation features and borders of application of model of the one-criteria choice (the principle of maximizing usefulness), models of the two-criteria choice (the principle of optimality of Pareto, accounting of quantitative assessment of profitability and quantitative assessment of risk), reception of convolution of criteria taking into account the relation of the person making the decision to risk are established.

Текст научной работы на тему «Методика количественного анализа при принятии решений в различных информационных условиях»

Abstract

The issue of this article are types of inspection at the site, as well as a separate type of laboratory investigation of materials, products and structures, during construction. The quality of erected builing depends on quality control of the supplied materials, which guarantees the reliability and durability of the structures. Also duties for laboratory research and their rights are disscussed.

Keywords:

quality control, laboratory, materials, pre-installation inspection Date of receipt in edition: 26.11.18 Date of acceptance for printing: 29.11.18

УДК 004

МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ В РАЗЛИЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ УСЛОВИЯХ

Власов Д.А.

Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова

Аннотация

В статье представлены элементы методики количественного анализа при принятии решений с учетом различных информационных условий: условия полной неопределённости и условия риска. Отмечается необходимость реализации комплексного применения количественных методов в процессе принятия решений. На уровне конкретной экономической ситуации установлены особенности и границы применения модели однокритериального выбора (принцип максимизации полезности), модели двухкритериального выбора (принцип оптимальности Парето, учет количественной оценки доходности и количественной оценки риска), приёма свертки критериев с учетом отношения лица принимающего решение к риску

Ключевые слова:

принятия решений, количественный анализ, информационные условия, производственная стратегия, Парето-оптимизация, свертка критериев, доходность, риск История статьи: Дата поступления в редакцию 26.10.18

Дата принятия к печати 29.10.18

Введение. Аспекты учета информационной ситуации в принятии решений рассмотрены в исследовании [1]. Отмечается необходимость адекватной количественной оценки информационной ситуации, влияющей на процесс и результат принятия решения. Учебные пособия [3, 7] содержат алгоритмы различных математических и имитационных методов исследования социально-экономических ситуаций, требующих принятия оптимальных управленческих решений. Особое внимание уделяется методам вычислительной математики, позволяющим по-новому рассматривать классические оптимизационные задачи, не имеющие решений в аналитическом виде. В публикации [5] поставлена задача совершенствования механизмов компьютерного моделирования и математическое обеспечения экономико-социальных задач, связанных с принятием оптимальных решений. Отмечается востребованность компьютерного моделирования в процессе принятия решений. Рассматривая проблематику в области выбора оптимального метода принятия решений, в исследовании [8] предлагается система

критериев, позволяющая оценить качество полученных решений после их внедрения в практику хозяйственно-экономической деятельности. В статье [9] отмечается необходимость комплексной оценки в контексте технологического уровня обеспечения строительства многоэтажных зданий. Публикация [6] содержит рекомендации по использованию технологий WOLFRAM CDF при изучении нелинейных колебаний, к которым приводят некоторые социально-экономические ситуации, динамика развития которых не предполагает линейной трактовки.

Контекст принятия решений в страховой области затронут в исследованиях [2, 11]. В низ выполнен количественный анализ наступления страхового случая на страховом рынке и представлены рекомендации по выбору оптимальных решений в различных информационных ситуациях. Отмечается необходимость совершенствования и инструментальной реализации экономико-математической модели расчета тарифов страхования компаньонов [14] Акцентируется внимание на востребованность имитационных методов оценки эффективности участия во взаимном страховании [13]. На связь теории принятия решений с развитием вероятностных представлений будущих бакалавров экономики указывается в статье [10]. Монография [12] содержит рекомендации по построению программ принятия решений для различных областей хозяйственно-экономической деятельности в условиях риска с учетом достижений современной теории риска и теории полезности. Вопросы принятия решений в области повышения квалификации профессорско-преподавательского состава вуза раскрыты в публикации [4]. Отмечается, что образовательные области «Теория принятия решения», «Менеджмент качества» имеют важное значение и требуют повышенного внимания со стороны преподавателей высшей школы.

В рамках данной статьи опишем методику, позволяющую реализовать количественный анализ при принятии решений с учетом различных информационных условий: условия полной неопределённости (благоприятная ситуация и неблагоприятная ситуация) и условия риска. Обоснуем необходимость реализации комплексного применения количественных методов в процессе принятия решений. На уровне экономической ситуации раскроем особенности и результаты применения модели одно-критериального выбора, в основе которой классический принцип максимизации полезности; модели двукритеального выбора, в основе которой принцип оптимальности Парето и учет количественной оценки доходности и количественной оценки риска, а также приём свертки критериев с учетом отношения лица принимающего решение к риску для формирования однозначного выбора альтернативы.

Экономическая ситуация и реализация её количественного анализа.

Цена реализации партии продукции малого предприятия равна 115 д.е., затраты на производство, хранение, рекламу и т.д. составляют 75 д.е. Таким образом, в случае если партия продукции будет реализована в срок, малое предприятие получает доход 40 д.е. Однако в случае, если партия продукции не будет продана своевременно, она портится и не может быть продана в последующем периоде, т.к. теряет ряд потребительских свойств. Однако существует возможность повторной переработки продукции для последующего использования. Этой переработкой занимается фирма, заинтересованная в приобретении просроченной продукции малого предприятия на следующих условиях: минимальное количество партий продукции, приобретаемой фирмой для переработки - 4 партии. Фирма готова приобретать продукцию по цене за 35 д.е. за партию.

Руководитель малого предприятия нуждается в рекомендациях по выбору производственной стратегии. Другими словами, требуется определить, какое количество партий продукции следует производить в рассматриваемом периоде. Ранее был проведен анализ имеющегося рынка сбыта продукции и выделены два сценария развития рассматриваемой экономической ситуации - благоприятная и неблагоприятная ситуация. Результатом проведенного анализа стала информация о вероятностных распределениях спроса на производимую продукцию. Информация представлена в таблице 1.

Таблица 1

Вероятности реализации различных состояний природы

Вероятности

Величина спроса (партии продукции) 1 2 3 4 5

Условия риска (Благоприятная ситуация) 0,004 0,005 0,01 0,01 0,011

Условия риска (Неблагоприятная ситуация) 0,12 0,09 0,065 0,081 0,08

Условия полной неопределённости 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Величина спроса (партии продукции) 6 7 8 9 10

Условия риска (Благоприятная ситуация) 0,02 0,05 0,05 0,05 0,08

Условия риска (Неблагоприятная ситуация) 0,07 0,08 0,06 0,06 0,05

Условия полной неопределённости 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Величина спроса (партии продукции) 11 12 13 14 15

Условия риска (Благоприятная ситуация) 0,05 0,06 0,06 0,08 0,07

Условия риска (Неблагоприятная ситуация) 0,08 0,05 0,05 0,02 0,011

Условия полной неопределённости 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Величина спроса (партии продукции) 16 17 18 19 20

Условия риска (Благоприятная ситуация) 0,08 0,08 0,065 0,075 0,09

Условия риска (Неблагоприятная ситуация) 0,01 0,01 0,004 0,005 0,004

Условия полной неопределённости 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05

Отметим, что рассматриваемая задача принятия решений представляет собой игру с природой, при этом в качестве природы выступает внешняя социально-экономическая среда, определяющая спрос на производимую малым предприятием продукцию.

Решая задачу выбора оптимальной производственной стратегии, руководитель малого предприятия хочет не только максимизировать ожидаемый доход, но и предпочитает учитывать фактор «Риск», понимая под риском возможный негативный эффект (убыток, отрицательную доходность) в случае переоценки покупательской способности населения. Отметим, что с позиций теории принятия решений, задача выбора оптимальной производственной стратегии усложняется, т.к. приводит к многокритериальному выбору. Первым критерием выступает ожидаемая доходность (д.е.), вторым критерием является ожидаемый риск (д.е.). Визуализации проблемы выбора оптимального решения связана с определением Парето-оптимальной области, содержащей в рамках данной экономической ситуации решения в правом нижнем углу. Увеличение числа критериев приведет к усложнению задачи принятия решений: уже при числе критериев, более трех невозможна геометрическая интерпретация.

После определения множества возможных стратегий игрока (руководителя малого предприятия) и множества состояний природы, в рамках данной статьи мы представим механизм оценки доходно-стей и риска при реализации возможных стратегий рассматриваемой экономической ситуации, в основе которого - количественные характеристики доходности и риска. Последующий анализ множества стратегий руководителя малого предприятия предполагает соответствие каждой возможной стратегии двух количественных характеристик - доходность и риск.

Отметим, что имеет место классическая ситуация многокритериального выбора, предполагающая невозможность улучшения ситуации по двум критериям одновременно. Поэтому следует прибегнуть к применению принципа Парето-оптимальности, позволяющего в большинстве случаев сузить множество удовлетворительных стратегий путем исключения неудовлетворительных. В рамках статьи будет продемонстрирована еще одна возможность анализа экономический ситуаций, требующих принятия решения в условиях нескольких критериев - свертка критериев. Применение этого приема позволят упростить задачу принятия решений, однако требует формализации интересов лица принимающего ре-

шения в области критериев. Предположим, что обсуждение ситуации с руководителем предприятия позволят сделать вывод о его умеренной склонности к риску. В контексте предпочтений по двум рассматриваемым критериям получена следующая информация: вес критерия «Доходность» - 0,55, вес критерия «Риск» - 0.45. Если применение принципа Парето-оптимальности позволяет рекомендовать несколько удовлетворительных стратегий и окончательно выбор стратегии остается за лицом, принимающим решение (ситуация неоднозначного выбора), то применение приема свертки критериев поваляет сделать однозначный выбор в большинстве ситуаций (с учетом правдоподобности весов значимости критериев).

Вернемся к анализу рассматриваемой экономической ситуации. Во-первых, выполним оценки доходностей при реализации возможных стратегий руководителя малого предприятия. Полученные значения представим в таблице 2, в терминах теории игр называемой матрицей выигрышей. Обратим внимание, что матрица выигрышей содержит как положительные, так и отрицательные величины, интерпретируемые как доход и убыток соответственно.

Таблица2

Оценка доходностей реализации возможных стратегий

1 2 3 ... 19 20

1 40 40 40 40 40

2 -35 80 80 80 80

3 -110 5 120 120 120

19 -680 -600 -520 760 760

20 -720 -640 -560 685 800

На основе данных, представленных в таблице 2, выполним вычисление итоговых оценок доход-ностей с учетом трех возможных информационных ситуаций. В качестве количественной характеристики доходности каждой из производственной стратегии примем соответствующее математическое ожидание. Результаты представим в таблице 3.

Таблица 3

Вычисление итоговых оценок доходностей с учетом трех возможных информационных ситуаций

Производственные стратегии (партии продукции) Условия риска (Благоприятная ситуация) Условия риска (Неблагоприятная ситуация) Условия полной неопределённости

1 40 40 40

2 79,54 66,2 74,25

5 193,55 106,29 149,5

6 229,79 112,95 169,5

7 264,6 111,21 185,5

9 318,17 94,15 205,5

10 338,22 78,02 209,5

11 353,97 59,99 209,5

13 372,32 1,88 197,5

14 377,97 -34,05 185,5

15 373,02 -66,33 169,5

Продолжение таблицы

19 297,64 -212,53 65,5

20 265,54 -251,82 29,5

Максимальное значение доходности 377,97 112,95 209,5

Обратим внимание, что в расчетах использованы вероятностные распределения спроса, заданные в таблице 1. Представим их на рис. 1, 2, 3.

Рис. 1. Вероятностное распределение спроса на производимую продукцию в благоприятной ситуации

Рис. 2. Вероятностное распределение спроса на производимую продукцию в благоприятной ситуации

Рис. 3. Вероятностное распределение спроса на производимую продукцию в условиях

полной неопределенности

Проведем содержательный анализ вероятностных распределений спроса на производимую малым предприятием продукцию. В условиях благоприятной ситуации (рис.1) величины спроса смещаются в сторону больших значений, наиболее вероятным является максимальный спрос - 20 партий продукции, локальные максимумы достигаются также при значениях 10, 14, 16, 17 ед. партий продукции. В условиях реализации неблагоприятной ситуации (рис. 2), наоборот, максимальным значениям спроса соответствуют меньшие вероятности и наиболее вероятным представляется минимальная величина спроса - 1 партия продукции. Условиях полной неопределенности не позволяют оценить вероятности спроса на производимую продукцию, следователь все величины спроса признаются равновероятными, что соответствует рис. 3.

Анализируя данные, представленные в таблице 3, обратим внимание на выделенные полужирным шрифтом элементы. Эти три элемента соответствуют максимальным значениям доходности малого предприятия в различных информационных условиях (условия риска - «Благоприятная ситуация», «Неблагоприятная ситуация», и условия полной неопределённости). Отметим, что классическим принципом принятия решений является принцип максимизации полезности (доходности). Однако в современных условиях актуализации рисков различной природы и усложнения социально-экономических отношений он находит ограниченное применение в практике принятия решений. Согласно принципу максимизации доходности, оптимальными производственными стратегиями в перечисленных выше информационных ситуациях являются - 14, 6,10 стратегии соответственно.

Следующим этапом количественного анализа рассматриваемой задачи принятия решения является учет риска, природа которого связана с несовпадением ожидаемого значения спроса на производимую продукцию с реальным значением. В таблицах 4, 5, 6 представим процесс оценки риска при реализации возможных стратегий в различных информационных условиях. Рассматривая стандартное отклонение доходности как количественную характеристику риска, получаем окончательные результаты оценки риска при реализации возможных стратегий в трех информационных средах, представленные в таблице 7.

Таблица 4

Оценка риска при реализации возможных стратегий в условиях реализации благоприятной ситуации

Производственные стратегии / Спрос 1 2 3 ... 19 20

1 0 0 0 0 0

2 52,47 0,01 0,01 0,02 0,02

3 208,85 64,41 0,02 0,16 0,20

19 3823,15 4028,83 6685,43 16032,91 19239,49

20 3885,19 4100,05 6815,24 13195,69 25707,79

Таблица 5

Оценка риска при реализации возможных стратегий в условиях реализации неблагоприятной ситуации

Производственные стратегии / Спрос 1 2 3 ... 19 20

1 2,42Е-29 1,82Е-29 1,31Е-29 1,01Е-30 8,08Е-31

2 1228,97 17,13 12,37 0,95 0,76

3 4425,98 534,30 93,61 7,20 5,76

19 26223,38 13511,97 6144,95 4729,07 3783,25

20 26302,53 13561,18 6173,16 4388,21 4425,34

Таблица 6

Оценка риска при реализации возможных стратегий в условиях полной неопределенности

Производственные стратегии / Спрос 1 2 3 ... 19 20

1 0 0 0 0 0

2 596,77 1,65 1,65 1,65 1,65

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3 2263,12 477,75 14,87 14,87 14,87

19 27788,51 22144,51 17140,51 24116,51 24116,51

20 28087,51 22411,51 17375,51 21484,01 29683,51

Таблица 7

Результаты оценки риска при реализации возможных стратегий в трех информационных средах

Производственные стратегии Условия риска (Благоприятная ситуация) Условия риска (Неблагоприятная ситуация) Условия полной неопределённости

1 0 0 0

2 7,25 37,37 25,06

3 16,59 78,09 54,85

19 340,52 345,34 444,21

20 347,76 346,78 448,89

В таблице 8 представим полученные данные об итоговых количественных оценках доходности и риска по двадцати производственным стратегиям.

Таблица 8

Итоговые оценки доходности и риска по каждой возможной стратегии

Производственные стратегии Условия риска (Благоприятная ситуация) Условия риска (Неблагоприятная ситуация) Условия полной неопределённости

1 40 0 40 1,42Е-14 40 0

2 79,54 7,25 66 37,37 74,25 25,06

3 118,505 16,59 82 78,09 102,75 54,85

4 156,32 29,31 90 122,73 125,5 89,81

5 193,54 40,30 106 136,84 149,5 108,75

6 229,78 53,96 113 159,22 169,5 131,93

7 264,60 67,41 111 187,11 185,5 158,01

8 294,02 85,92 105 212,19 197,5 185,93

9 318,17 110,33 94 237,03 205,5 214,91

10 338,22 137,15 78 260,58 209,5 244,30

11 353,97 159,66 60 282,62 209,5 273,58

12 365,72 185,84 33 297,29 205,5 302,23

13 372,32 213,80 2 308,49 197,5 329,80

14 377,97 239,05 -34 314,03 185,5 355,81

15 373,02 265,04 -66 323,19 169,5 379,79

Продолжение таблицы

16 363,17 289,31 -101 330,71 149,5 401,23

17 346,22 310,42 -136 339,50 125,5 419,55

18 324,97 327,32 -174 343,15 97,5 434,13

19 297,64 340,52 -213 345,34 65,5 444,21

20 265,54 347,76 -252 346,78 29,5 448,89

На основе данных таблицы 8, содержащей итоговые оценки доходности и риска по каждой возможной стратегии, построим множества Парето для трех информационных ситуаций (рис. 4, рис. 5, рис. 6).

400 350 300 250 200 150 100 50

и « о о

• •

• в

• •

• •

в • •

О в о

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Рис. 4. Построение множества Парето для определения оптимальной стратегии

в благоприятной ситуации

о о в о ® •

О •

• •

• •

О •

■300 -250 -200 -150 -100 -50 0 50 100 150

Рис. 5. Построение множества Парето для определения оптимальной стратегии

в неблагоприятной ситуации

Используемая визуализация результатов количественной оценки доходностей и риска позволяет провести наглядное сравнение всех двадцати производственных стратегий. Отметим, что при переходе от некоторых стратегий к последующим (например, от стратегии 1 к стратегии 2 на всех трех иллюстрациях) мы наблюдаем рост доходности, сопровождающийся ростом риска. Однако, следуя логике попарного сравнения альтернатив, наблюдается и обратная ситуация: уменьшение доходности сопро-

вождается ростом риска. Этот негативный аспект можно использовать, исключая неудовлетворительные стратегии из рассмотрения, тем самым сужая множество активных стратегий. Например, стратегии по производству 15, 16, 17, 18, 19, 20 партий продукции (рис. 1) следует исключить из дальнейшего рассмотрения по описанной выше причине. Аналогичные исключения неудовлетворительных стратегий можно провести на рис. 2 и 3.

С учетом особенностей двух рассматриваемых критериев, интерес руководителя смещается в правую нижнюю область, содержащую на каждой из иллюстраций несколько стратегий. Эта область содержит несколько стратегий, которые следует рекомендовать к практическому использованию. После сужения множеств альтернатив для каждой из трех рассматриваемых информационных ситуаций, возможно проведение более тонкого анализа особенностей роста дохода и роста риска с учетом склонности ЛПР к риску. Например, ситуация на рис. 5 наглядно показывает специфику изменчивости доходности и риска: 1-2-3 стратегии, 3-4 стратегии (для которых характерно большее приращение риска при одинаковых приращениях доходностей).

• • •

• •

• •

• •

- •

О 50 100 150 200 250

Рис. 6. Построение множества Парето для определения оптимальной стратегии в ситуации полной неопределенности

На основе анализа рис. 4, 5, 6 мы столкнулись с ситуацией неоднозначного выбора (несколько стратегий являются удовлетворительными и рекомендованы к использованию, часть стратегий исключена из рассмотрения). Хотя такой подход к решению задачи принятия решений имеет право на существование и оставляет ЛПР определенную свободу действий, руководитель малого предприятия хотел бы получить более конкретные рекомендации по выбору оптимальной производственной стратегии. С этой целью мы будем использовать специальный прием, называемых в теории принятия решений сверткой критериев. Таблица 9 содержит результаты применения свертки критериев по каждой возможной стратегии по описанным выше условиям и с учетом разнонаправленности критериев (максимизация доходности и минимизация риска).

Таблица 9

Результаты применения свертки критериев по каждой возможной стратегии

Производственные стратегии Условия риска (Благоприятная ситуация) Условия риска (Неблагоприятная ситуация) Условия полной неопределённости

1 22,00 22,00 22,00

2 40,48 19,59 29,56

5 88,31 -3,13 33,29

6 102,10 -9,53 33,85

7 115,19 -23,04 30,92

8 123,04 -37,86 24,95

9 125,34 -54,88 16,31

10 124,30 -74,35 5,29

19 10,47 -272,29 -163,87

20 -10,45 -294,56 -185,78

В результате каждой возможной производственной стратегии ставится в соответствие единственная числовая характеристика, подлежащая максимизации. Другими словами, лучшим признается решение, соответствующее максимального значению характеристики. Отметим, что в таблице 9 большие значения для каждой из рассматриваемых информационных ситуаций выделены полужирным шрифтом. Если руководитель предприятия ожидает благоприятную ситуацию, ему следует рекомендовать придерживаться стратегии 9, неблагоприятную ситуацию - стратегию 1, в условиях полной неопределенности оптимальной следует признать стратегию 6.

Выводы. Таким образом, методика количественного анализа при принятии решений с учетом различных информационных условий включает построение и исследование теоретико-игровой модели в виде игры с природой, применение принципов однокритериального и многокритериального выбора (принцип максимизации полезности; принцип оптимальности Парето, учет количественной оценки доходности и количественной оценки риска), а также приёма свертки критериев с учетом отношения лица принимающего решение к риск.

Рассмотренная экономическая ситуация, исследование которой подразумевает выработку рекомендаций по выбору оптимальной производственной стратегии, подразумевает возможность различных информационных условий: условий полной неопределённости и условия риска (благоприятная и неблагоприятная ситуации). Учитывая сложность экономической ситуации, на различных этапах её количественного исследования необходимо формулировать рекомендации по принятию решений.

Реализация комплексного применения количественных методов в процессе принятия решений способно существенно повысить качество принимаемых решений в различных областях хозяйственно-экономической деятельности. Среди перспектив исследования отметим применение специального программного обеспечения для поддержки принятия решений, а также введение в рассмотрение параметра, определяющего степень достоверности информации, используемой для принятия решений.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Алёшина И. Ф. Учет инвестиционных проектов в информационной управленческой системе организации // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием, - 2015. - Т.6. - № 4. - С. 56-62.

2. Бритвина В. В., Муханов С. А., Муханова А. А. Вероятностный анализ наступления страхового случая на страховом рынке // Системные технологии. - 2017. - № 3 (24). - С. 55-58.

3. Власов Д. А., Монахов Н. В., Монахов М. В. Математические модели и методы внутримодельных исследований: моногр. - М., Альфа - 2007. - 365 с.

4. Клестова О. А. Повышение квалификации профессорско- преподавательского состава вуза как элемент обеспечения качества образовательного процесса / В сборнике: система менеджмента качества в вузе: здоровье, образованность, конкурентоспособность сборник научных трудов. - 2018. - С. 148-152.

5. Лихачев Г. Г., Сухорукова И. В. Компьютерное моделирование и математическое обеспечение экономико-социальных задач // Экономический анализ: теория и практика. - 2003. - № 5 (8). - С. 60-62.

6. Муханов С. А., Бритвина В. В., Муханова А. А. Использование технологии WOLFRAM CDF при изучении нелинейных колебаний // Системные технологии. - 2018. - № 1 (26). - С. 23-26.

7. Пантина И. В., Синчуков А. В. Вычислительная математика -Московский финансово-промышленный университет «Синергия». - 2012. - 176 с.

8. Седова Н. А., Седов В. А. Методы оценки качества полученных решений // Южно-Сибирский научный вестник. - 2012. - № 1 (1). - С. 88-91.

9. Синенко С. А., Мирошникова И. М. Формирование системы критериев комплексной оценки технологического уровня обеспечения строительства многоэтажных зданий // Системные технологии. - 2018. - № 2 (27). - С. 69-73.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

10. Синчуков А. В. Развитие вероятностных представлений будущих бакалавров экономики // Гуманитарные исследования Центральной России. - 2017. - № 3(4). - С. 86-93.

11. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Методы оценки эффективности государственного обеспечения устойчивости обществ взаимного страхования // Научный бюллетень Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. - 2017. - Т. 1(11). - С. 177-181.

12. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М. Риск-анализ в экономике. М.: ЗАО «Издательство «Экономика». - 2010. -

13. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М., Хамитов Э. М. Имитационные методы оценки эффективности участия во взаимном страховании // Экономика природопользования. - 2016. - № 6. - С. 4-17.

14. Чистякова Н. А., Сухорукова И. В. Экономико-математическая модель расчета тарифов страхования компаньонов // Финансы и кредит. - 2017. - Т. 23. - № 32 (752). - С. 1944-1954.

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Власов Д.А. Методика количественного анализа при принятии решений в различных информационных условиях. — Системные технологии. — 2018. — № 29. — С. 18—29.

TECHNIQUE OF THE QUANTITATIVE ANALYSIS AT DECISION-MAKING IN VARIOUS INFORMATION CONDITIONS

Vlasov D. A.

Plekhanov Russian University of Economics

Abstract

Elements of a technique of the quantitative analysis at decision-making taking into account various information conditions are presented in article: conditions of full uncertainty and condition of risk. Need of realization of complex application of quantitative methods for decisionmaking process is noted. At the level of a concrete economic situation features and borders of application of model of the one-criteria choice (the principle of maximizing usefulness), models of the two-criteria choice (the principle of optimality of Pareto, accounting of quantitative assessment of profitability and quantitative assessment of risk), reception of convolution of criteria taking into account the relation of the person making the decision to risk are established.

Keywords:

decision-making, quantitative analysis, information conditions, production strategy, Pareto optimization, convolution of criteria, profitability, risk Date of receipt in edition: 26.10.18 Date of acceptance for printing: 29.10.18

УДК 621.6

ОСОБЕННОСТИ ТЕРМОЦИКЛИРОВАНИЯ МЕТАЛЛОКОМПОЗИТНЫХ БАЛЛОНОВ ВЫСОКОГО ДАВЛЕНИЯ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ КСЕНОНА

Лебедев И.К., Мороз Н.Г., Слитков М.Н., Калинников А.Н.

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, г. Москва

Аннотация

Рассматривается задача определение диапазона изменения внутреннего давления в метало композитном баллоне с ксеноном при циклическом изменении температуры окружающей среды с учетом реальных условий теплопередачи для рассматриваемой конструктивной схемы исполнения. Особенностями данной задачи является, то что подвод тепла к баллону осуществляется через локальные места крепления баллона от базовой плиты а для описание поведения рассматриваемого газа используется вириальное уравнение состояния.

Показано что в рассматриваемом циклическом режиме эксплуатации температура ксенона и давление в баллоне выходят на квазистационарный режим на 12 цикле нагружения и их изменения в пределах одного цикла составляют от плюс 18 до плюс 23 °С и от 119 до 125 бара соответственно. В силу того что баллон спроектирован на рабочее давление 200 бар полученное в результате анализа изменение давления с амплитудой 6 бар находится в интервале статистической погрешности прочности используемых материалов и практически не сказывается на его работоспособности и надежности при работе в условиях термоциклического нагружения .

Ключевые слова:

баллон, композит, ксенон, температура , давление, теплофизиче-ские параметры История статьи: Дата поступления в редакцию 22.11.18

Дата принятия к печати 25.11.18

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.