CC BY
36
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
Так как генетический алгоритм является стохастическим алгоритмом оптимизации, об эффективности его работы можно судить лишь по многократным запускам. Поэтому для каждой комбинации настроек проводилось 10 прогонов по 100 запусков. Статистическая информация собиралась в таблицы, впоследствии усреднялась. Исследование эффективности работы генетического алгоритма проводилось на тестовых функциях безусловной оптимизации двух переменных (функции Растригина (интервал поиска [-16; 16]), Гриванка ([-16; 16]), Розенброка ([-2; 2]), аддитивная и мультипликативная потенциальные функции ([-10; 10])) с точностью 0.001 по значению точки оптимума. Для анализа полученных данных было проведено усреднение результатов работы алгоритма по функциям и по всем настройкам кроме вида мутации.
По результатам проделанной работы можно сказать, что, во-первых, на разных задачах эффективна разная частота мутации, что подтверждает актуаль-
ность проблемы настройки частоты мутации, во-вторых, рассмотренные варианты адаптации мутации не являются универсальными. На одних тестовых функциях лучше себя проявляет первый вариант настройки, на других - второй, также есть функции, на которых оба варианта настройки не дают удовлетворительных результатов. Полученные результаты говорят о целесообразности проведения дальнейших исследований в области адаптивной мутации.
Библиографические ссылки
1. Семенкин Е. С., Семенкина О. Э., Коробейников С. П. Адаптивные поисковые методы оптимизации сложных систем ; СИБУП. Красноярск, 1997. 355 с.
2. Daridi F., Kharma N., Salik J. Parameterless Genetic Algorithms: Review and Innovation. In: IEEE Canadian Review, Summer. 2004. № 47. P. 19-23.
© Волкова С. С., 2012
УДК 681.34
И. С. Гончарова Научный руководитель - И. В. Ковалев Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРУКТУРНО-СВЯЗАННЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ФИРМЫ
Не большие фирмы из-за недостаточного финансирования не имеют возможности проводить качественный анализ своей деятельности, как правило, любая поддержка решений подкрепляется только интуицией руководителя. Поэтому для таких фирм необходимо разработать алгоритм анализа, который будет учитывать индивидуальные особенности фирмы и будет доступен.
Рассматриваемые особенности малых предприятий, заключаются в преимущественном использовании внутренних источников финансирования. Малые фирмы, которые ориентируются на оптово розничные продажи, как правило, не имеют больших складских помещений. Работаю «по заказу» то есть при крупном заказе малая фирма заказывает у крупной организации и доставляет по месту назначения. Возникает проблема с покупателем, которому нужен товар здесь и сейчас, а фирма не может предоставить его даже если имеет возможность на выгодных условиях для себя продавать и покупать этот товар зачастую в небольших фирмах хорошим спросом пользуются несколько товарных позиций и нужно организовать работу таким образом, чтобы эти товарные позиции были всегда в нужном количестве. На продажи фирм влияет сезонность, которую надо учитывать при анализе. Стоит отметить, что фирмы такого плана, как правило, имеют несколько складов разнесенных по городам региона. Так как стройматериалы зачастую приобретаются в разных населенных пунктах, то в место назначение они доставляются большегрузным транспортом. Как правило, процентов на 60-70 автопарк собственный остальные единицы работают по найму.
Для того рода фирм можно выделить ряд особенностей в финансовой деятельности:
• использование программных комплексов только для учета движения товара и бухгалтерской отчетности;
• небольшая товарная номенклатура с большим объемом продаж;
• многообразие факторов влияющих на деятельность фирмы;
• отсутствие ценовой политики.
Для начала нужно определить, как работает предприятие, какими финансовыми характеристиками оно обладает. Стоит проанализировать внешнею и внутреннею среду, которая окружает фирму.
Прежде чем анализировать деятельность нужно собрать данные о деятельности фирмы. Стоит отметить как данные бухгалтерского учета, так и оценки деятельности фирмы. Оценить деятельность фирмы с помощью экспертных оценок.
Для реализации анализа по приведенному алгоритму не потребуется покупка дорогостоящих программных продуктов. Довольно большое количество прикладных пакетов распространяются в интерне бесплатно. Хоть они и не рассчитаны на большие объемы данных, но их вполне достаточно для анализа данных фирмы. Такое положение вещей позволит сэкономить денежные средства.
В результате описанных методов опишем алгоритм анализа экономической деятельности фирмы:
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
Анализ текущего состоя
Анализ на будущие периоды
Модельно алгоритмическая поддержка анализа экономической деятельности
Разработка плана и
направления деятельности фирмы
Алгоритм был разделен на три части:
• предварительная подготовка данных предполагает сбор данных выявление факторов окружающей среды влияющих на деятельность фирмы;
• анализ текущего состояния позволит выявить особенности товарной номенклатуры характер покупателей;
• анализ на будущие периоды, чтобы получить правильные результаты нужно обработать данные при помощи факторного анализа и корреляционного, понять, насколько эффективна деятельность фирмы, и
какие закономерности можно выявить в процессе деятельности организации;
В конце реализации алгоритма будет построена модельно алгоритмическая поддержка экономического анализа с рекомендациями и планом деятельности на будущее.
Библиографическая ссылка
1. URL: http://logistic-forum.lv/menegment/oborachi-vaemost-tovara.
© Гончарова И. С., 2012
