4Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПОРЯДОЧИВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ
Н. А. Гулбаев
Кандидат технических наук Доцент кафедры Методика преподавания информатики Чирчикский государственный педагогический институт n1894013@gmail. com
АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрены определение экономической эффективности упорядочивания функциональной структуры, сделан краткий анализ и методы оптимального решения.
Ключевые слова: эффективность, оптимизация, надёжность, упорядочивание структур, эксплуатационные приборы, линейное программирование.
DETERMINING THE ECONOMIC EFFICIENCY OF ORDERING THE
FUNCTIONAL STRUCTURE
ABSTRACT
The article discusses the definition of the economic efficiency of ordering the functional structure, a brief analysis and methods of optimal solutions are made.
Keywords: efficiency, optimization, reliability, ordering of structures, operational devices, linear programming.
ВВЕДЕНИЕ
Оптимизация управления системой с рассредоточенными объектами электрических сетей предполагает решение ряда проблем: во-первых, необходимо выявить задачи и цели управления и определить отношения между ними; во-вторых, определить состояния рассредоточенных объектов в пространстве и во времени и построить модели этих состояний; в-третьих, оптимизировать эти модели[1]. Оптимизация моделей управления осуществляется с помощью методов линейного и нелинейного программирования. Особое внимание в работе уделяется обеспечению
Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
бесперебойного функционирования рассредоточенных объектов. Надежность функционирования рассредоточенных объектов обеспечивается операторным
управлением и обслуживанием их. Поэтому возникает проблема исследования надежностных характеристик операторов и их учета в процессе управления с помощью формально-логической модели. Рассматриваются вопросы построения операторного управления, определения надежности передачи операторами сигналов, надежностные характеристики операторов при последовательном и параллельном соединении их, расчет количества операторов с учетом надежностных характеристик.
МЕТОДОЛОГИЯ
Рассмотрим расчеты экономической эффективности упорядочивания структур управления и составления комплексов задач. Составляющими экономической эффективности являются:
1. Сокращение трудовых затрат на программирование задачи, чел/ч. Трудовые затраты на программирование N - го количества индивидуальных Dk (к=1,И)) и комплексных Dij задач определяются по формулам
. _ ¡к _ гл , л , л , л , л , л , Л V .
1п1 ¿-¡к=1 ь п ¿-,к=IV1 0 + 1 и + 1 а + 1 бс + 1 пр + 1 от + 1 д 1п2 1 0 + 1 и + 1 а + 1 бс + 1пр + 1от + 1 д ,
где 1к0, 10 -затраты труда на подготовку описания задачи (к,] -номера простой и комплексной задач); 1ки, 1 и - изучение задач); 1ка,
1а - разработку алгоритма решения задач; 1кбс, 1б - разработку блок -
к ] к ]
схем программ; 1 пр, 1 пр - программирование; 1 от, 1 от - отладку
к
программы на компьютере; 1 д, 1 д - подготовку документации по задаче (отчет, инструкции и т.д.) в рукописном виде.
Затраты труда на программирование включают составляющие
1пр 1вв + 1выв + 1р•
Рассмотрим каждую из них.
Трудовые затраты на программирование ввода и вывода данных для индивидуальной и комплексной задач имеют вид[2]
* = уЩ гк = УЫу с^(раб) Пкмк 4- t к (нос) як I • 11вв ¿^к=1 ь вв ¿.Iк=1\и ввЦ п раб + 1 вв п нос
и =1 к(раб) ¿п + Мнос) п ] . 12вв 1 ввН п раб 1 1 ввп нос;
Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
I = у V ^ = VV (гк (ПЧ) тк пи+ < к (нос) к
1 выв ¿->к=1 выв ¿-<к=1^ выв т ПЧ 1 1 выв т нос
и =1 к(раб) + (нос) п у ;
12выв 1 вывЧ п раб 1 1 выв п нос;
где
1квв(раб), 1квв(нос), 1квыв(ПЧ), 1квыв(нос) - эталонные затраты труда соответственно на ввод и вывод одной формы документа для к -й задачи у - го комплекса;
пкраб, пкнос, тк ПЧ, ткнос - число вводимых и выводимых документов с носителей информации.
Трудоемкость программирования имеет вид
\-iNj 1. к к к к к
*Р = Ук=1*"р' Ч 'г '8 'п 'т для простых задач и
Ьр = Ч • Г • ^ • п • т1 для комплекса, где Ьр - эталонные трудоемкости программирования информационной задачи; пк, тк,П , т1 - разновидности входных и выходных документов; Чк,Ч -коэффициенты, учитывающие сложность контроля входной информации; гк , У - факторы, учитывающие объем обрабатываемых данных и сложность алгоритма.
Рассмотрим затраты машинного времени на решение индивидуальной и комплексной задач.
2. Сокращение времени поиска информации; коэффициент сокращения находится по уравнению
ш = - , Т > Ту,
где, Т, Ту - затраты машинного времени на поиск информации при решении индивидуальных и комплексных задач.
При поиске необходимого показателя среди а показателей в среднем необходимо сделать с сравнений, где
а , а+2 С = - + -.
2 2 а
После простого преобразования получим для формулу
ум> ч(0к + Vк~1 Л ум> (м + 1 _ А Л
У к=14 ( 2+2 N к Л у к=1+1 N к Л (я) =--~ -
,т т-2 л m '
п(—\--) т
ЧК2 2т J
где m - число показателей в комплексной задаче Dij, среди которых производится поиск;
Nj - число элементарных задач, входящих в j - й комплекс
Google Scholar Scientific Library of Uzbekistan
Academic Research, Uzbekistan 1489 www.ares.uz
Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
Dk £ Dij , к=1,2,..., Nj
Nk - число показателей простой задачи Dk ,среди которых производится пои c к;
ц - затраты времени на поиск искомого показателя.
В числителе - время, состоящее из суммы времени поиска необходимого показателя среди Nk показателей каждый к - й задачи, а в знаменателе - время поиска необходимого показателя среди m показателей комплексной задачи Dij. В итоге получим Т= ш Tj и ш >>1;
3. Сокращение машинного времени на расчет задачи
t 1 = yNj у11 P.kt k • t2 = У11 Р jtj • t 1 >>t 2
*"СЧ ¿<K=1 = 11 1 • СЧ Zjj = 1rj • lC4 »^СЧ
где li - количество операций i - го типа; ti - время выполнения i-й операции.
Определим себестоимость решения индивидуальных и комплексных задач
Ci = у£ 1 [ (ц + *Й * + ;
C2 ( Цт +tn)s + tm^m ,
где s - стоимость труда работника, выполнящего передачу и программирование задачи в единицу времени;
sm - стоимость работы оборудования в единицу времени во время решения задачи;
- время работы оборудования.
Время работы при решении индивидуальной и комплексной задач определяется по уравнениям
4 = t поиск + tL = у j 1 [ Ц С^Т + ) + у!к 1Р k tk ] ;
tm = ц (=+ ^ ) + у£ , k i ] ;
>> t >> tm
Стоимость труда работника в единицу времени находим из выражения
S= Si(1+ £ 1+ £2+ £3) ,
где si - тарифная ставка; £1 - £3 - коэффициенты, определяющие размер дополнительной платы, отчислений на соцстрах, накладные расходы, а стоимость машины -
Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
„ _ „ I „am I „р. „з I „и
sm = s0 + s + SP+ S + S ,
„am
где я0 — стоимость машинного времени, я - сумма
^ п 3 П
амортизационных отчмслении, , я, я - расходы
эксплуатационные (материалы, оборудования, приборы и т.д.), на заработную плату персонала, прочие.
При подставлении полученных выражении уравнения себестоимости примут вид
С = 1Мк1 ! [(]к + 1кп)5 + = !{ [{7]к + 1кп)( 1 + 61 + 62 +
еЗ)^] +
+[ ] (кг + ) + Йк 1 Рк ^ ]
С2 =( ]т +(п2) (1 + € 1 + 62 + €3 )5 + []^ + т^ ) + ^ 1 Р ^ ]
Эффективность от перехода решения индивидуальных задач к комплексам равна
Э
_ С1~С2 _ ZkU[(Ч + *П)S+^m]~[( Vm + tn2) S + sm J эф —
C1 ^U [(4 + tn)s+4sm]
а экономия
_ V^É
Э = С1 - С2 = Sk =1[ (ч ^ tfn)S + tmsm] - [ ( Vm +tn)s + tms m ]•
В этой формуле величина Э>0, так как С1 >> С2.Действительно, в случае упорядочивания задач и их агрегирования в комплексы затраты на передачу информации, программирование и поиск необходимых показателей значительно сокращаются. Это происходит за счет сосредоточения данных, необходимых для расчета в памяти компьютера, использования единой информационной базы и классификаторов.
REFERENCES
1. Ахмедов, Б. А., Султанов, Б. (2021). Анализ и новые тенденции исользования кластерных систем и искусственного интеллекта в современной системе высшего образования. Экономика и социум, 8, 344-358.
2. Sultanov, B., Duisenov, N., Abduraimov, J. (2021). Information technologies in education new trends. Экономика и социум, 5-2, 893-896.
3. Sultanov, B., Allamova, Sh. Information technologies in the context of a competence approach. Экономика и социум, 3-2, 755-760.
Academic Research in Educational Sciences VOLUME 2 | ISSUE 11 | 2021
ISSN: 2181-1385
Scientific Journal Impact Factor (SJIF) 2021: 5.723 Directory Indexing of International Research Journals-CiteFactor 2020-21: 0.89
DOI: 10.24412/2181-1385-2021-11-1487-1492
4. Rakhimov, S. М., Djamirzaev, A. А., Akhmedov, B. А. (2021). Methods of teaching Informatics in Higher Education Problems and Observations. Ekonomika i sotsium, 9(8).
5. Камолов, Э. Р., Джамирзаев, А. А., (2020). Методика идентификации математической модели. Наука и мир, 1-3(79), 33-38.
6. Mahkamova, M. U., Djamirzaev, A. A. (2021). Information technology in higher education new aspects and trends. Scientific progress, 1(6), 512-518.
7. Камолов, Э. Р. (2020). Каолинни бойитиш технологик жараёнини оптимизациялаш алгоритмини ишлаб чикдш. Фан ва Жамиат 1(1) 10-14
8. Камолов, Э. Р., Джамирзаев, А. А., (2020). Методика идентификации математической модели. Наука и мир, 1 -3(79), 33-38.
9. Xurramov, A. J., Kamolov, E. R. (2020). Decision development of management problems of biotechnological systems at an uncertainty of environmental states using the mathematical statistics methods. European Journal of Research and Reflection in Educational Sciences, 8 (3), 212-218.
10. Normatov, I., Kamolov, E. (2020). Development of an algorithm for optimizing the technological process of kaolin enrichment. IEEE, 1-4.
11. Камолов, Э. Р. (2017). Основные виды и типы неопределенности информации, характерные для сложных биотехнологических систем. Молодой ученый, 27, 36-39.
12. Камолов, Э. Р. (2020). Моделирование предпочтений в биотехнологических системах при принятий решений с нечетками параметрами. Academic research in educational sciences. 1(4), 396-400.
13. Хуррамов, А. Ж., & Комолов, Э. Р. (2020). Разработка алгоритма управления с учетом трудноформализуемой информации. Academic Research in Educational Sciences, 1 (3), 240-247.
14. Нуралиев, У. А. (2021). Исскуственный интеллект в образовании. Academic Research in Educational Sciences, 2(11).
15. Нуралиев, У. А. (2021). Информатика ва ахборот технологилари фанини укитишда инновацион технологиялардан фойдаланиш тамойиллари. Экономика и социум, 11.
