Научная статья на тему 'Розв'язування жорстких диференціальних рівнянь з використанням методу розвинення функцій в ряди нев'язок'

Розв'язування жорстких диференціальних рівнянь з використанням методу розвинення функцій в ряди нев'язок Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
100
70
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ / ЖЕСТКИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ / РАЗЛОЖЕНИЕ В РЯД / РАЗЛОЖЕНИЕ ПО НЕВЯЗКАМ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Теслер Г. С., Гелемб'юк Р. В.

В статье предложен новый способ решения обычных дифференциальных уравнений с использованием метода разложения функции в ряд невязок. Рассмотрен алгоритм его практического использования. Выполнен сравнительный анализ исследуемого метода с существующими методами численного решения дифференциальных уравнений, в частности, методом рядов Тейлора. Внимание сконцентрировано на жестких дифференциальных уравнениях и системах. Проанализированы перспективы дальнейших исследований в сфере использования метода разложения функций по невязкам для решения дифференциальных уравнений

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Теслер Г. С., Гелемб'юк Р. В.

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

Текст научной работы на тему «Розв'язування жорстких диференціальних рівнянь з використанням методу розвинення функцій в ряди нев'язок»

ОСНОВНЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Романов Виктор Петрович

д.т.н., профессор кафедры информатики Российская Федерация, г. Москва Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова моб. т. 8(903)616-94-31 victorromanov1@gmail. com

Коряковский Андрей Валерьевич

к.ф-м.н., доцент кафедры ИСЭМ Российская Федерация, г. Москва Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова моб. т. 8(903)225-75-48 avkor@list.ru

Варфоломеева Александра Олеговна

соискатель кафедры ИСЭМ Российская Федерация, г. Москва Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова моб. т. 8(905)725-21-16 aleksandra. lapteva@rocketmail. com

В настоящий момент развитие корпоративных информационных систем выходит на новый уровень. Значительно усложняются требования к системам, возрастает уровень грамотности заказчиков. Российский рынок информационных систем уже можно сравнивать с западным. Но традиционные корпоративные информационные системы все еще остаются достаточно дорогими и сложными в эксплуатации. В связи с этим следует отметить две наиболее заметные тенденции на рынке ИТ: рост количества открытых (Open Source) решений, а также использование модели облачных вычислений(Cloud Computing). Применение различных методов моделирования, сценарного анализа дает возможность спрогнозировать, оценить и оптимизировать затраты предприятий, связанные с внедрением и дальнейшим сопровождением корпоративных информационных систем.

Ключевые слова: корпоративные информационные системы, финансовое

моделирование, мультиагентное моделирование, методы системной динамики, сценарный анализ, OpenSource, CloudComputing.

Развитие корпоративных информационных систем (КИС) в настоящий момент подошло к критическому порогу. Объем российского рынка КИС уже можно сравнить с европейским и американским. Экономика становится все более разумно организованной, эволюционируют как требования к системам, так и сами системы. Если первоначально при разработке информационных систем для предприятий предпочтение отдавалось бухгалтерскому программному обеспечению, то сейчас КИС перешли на качественно новый уровень, охватывающий все сферы производства, торговли, логистики и складской деятельности. Это обуславливает возникновение некоторых сложностей с выбором КИС, полностью отвечающей потребностям организации. Возникает необходимость заблаговременно предвидеть последствия принятия решений в пользу того или иного продукта и своевременно оценивать эффекты от внедрения тех или иных корпоративных информационных систем.

Достаточно широко применяются методы финансового моделирования, системной динамики, мультиагентного моделирования и сценарного анализа. Грамотная финансовая модель позволяет проводить анализ развития проекта при любых изменениях множества независимых величин. Благодаря финансовым моделям возможности оценки рисков финансирования существенно возросли. Особенно это касается комплексного одновременного влияния большого числа внешних факторов на показатели эффективности проектов. Поочередный факторный анализ чувствительности не позволял ничего подобного и оставлял слишком многое на интуицию, опыт и совесть финансовых аналитиков.

Все базовые идеи системно-динамического моделирования для комплексного описания и исследования предприятия как целостной системы, осуществляющей многообразные взаимосвязанные функции, предприятия как экономической динамической системы, динамика которого предопределяется особенностями ее структурной организации, необходимость анализа в условиях динамично изменяющейся внешней среды - рынка, задачи долгосрочного и стратегического планирования, востребованные сегодня стратегическим менеджментом, - были заложены и апробированы Дж. Форрестером в его работах, и сегодня популяризируются его учениками и последователями. Среди последних наиболее известны работы Дж. Стермана «Business Dynamics - Systems Thinking and Modeling for a Complex World» [5], посвященные изучению источников корпоративного роста, Ким Уоррена «Competitive Strategy Dynamics», «Strategic Management Dynamics» [6,7], как теория динамической стратегии и метод формирования так называемой «стратегической архитектуры» предприятия, основанные на ресурсном подходе в стратегическом менеджменте,

200

Дж.Моректрофт «Strategic Modelling and Business Dynamics» [8]. Сегодня спектр корпоративных приложений на основе методов системной динамики развивается в основном по двум направлениям: так называемое «системное мышление менеджеров», формируемое с помощью казуальных или причинно-следственных диаграмм при формировании ментальных моделей менеджмента, и серьезные сценарные стратегические исследования, проводимые на имитационных моделях, детализированных под конкретные проблемы и предприятия.

Многоагентные (или просто агентные) модели используются для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами, а наоборот, эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Существует множество определений понятия агента. Общим во всех этих определениях является то, что агент — это некоторая сущность, которая обладает активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, может взаимодействовать с окружением и другими агентами, а также может изменяться (эволюционировать). Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе.

Во времена благоприятной рыночной конъюнктуры предприятиям легко удавалось прогнозировать будущее развитие. Как правило, для предприятия имелся лишь один путь в будущее, по которому они и следовали, однажды его избрав. В настоящее время такой образ действий способен поставить под угрозу существование всего предприятия. Предприятия находятся перед многовариантным будущим, которое они должны осознавать и к которому они должны подстраивать свои аналитические инструменты в рамках стратегического менеджмента. Сценарный анализ справляется с требованиями охвата и обработки многовариантного будущего благодаря своему принципу разрабатывать несколько различных картин будущего.

Следует также отметить две наиболее заметные тенденции в сфере корпоративных информационных систем: рост количества открытых (Open Source) решений, а также предложение КИС в виде сервисных решений.

Cloud и Open Source системы поддерживают гранды ИТ-технологий IBM, Oracle, SAP. Для малого и среднего бизнеса Open Source интересен низкой общей стоимостью владения и открытостью кода, но в последнее время к свободному программному обеспечению проявляют интерес государственные структуры. Современные Open Source

201

системы обладают высокой функциональностью и хорошей масштабируемостью, позволяющей одновременно работать от 100 и более пользователей.

Новая модель оказания ИТ-услуг под названием cloud computing (“облачные вычисления”) способна значительно уменьшить ИТ -расходы и сложность инфраструктур, а также оптимизировать рабочие нагрузки и функционирование ИТ-сервисов. Для наглядной визуализации технологии Cloud Computing ниже представлена схематичная модель облачных вычислений (Рис.1).Cloud-решения обладают высокой степенью масштабируемости, обеспечивают пользователям широчайшие возможности и создают основу для построения новой, Интернет-ориентированной экономики. Традиционные КИС-ы чрезвычайно сложны и дороги в эксплуатации, а ресурсы Cloud-среды, напротив, быстро развертываются и легко масштабируются, что заставляет заказчиков, зачастую ограниченных в средствах, обращать внимание на облачную альтернативу. Перспектива аутсорсинга содержания информационной системы предприятия весьма привлекательна, особенно для предприятий малого и среднего бизнеса.

Рис. 1 Технология Cloud Computing.

ИТ-директора, которые внедряют корпоративные информационные системы на своих предприятиях, стремятся обеспечить максимальную гибкость. Раньше достаточно часто можно было встретить следующий подход — компания должна работать в рамках системы управления предприятием, но сегодня данная философия уходит в прошлое. Поэтому можно ожидать, что КИСы эволюционируют в сторону гибкости и динамичности, предоставляя больше возможностей для их конфигурации и настройки под потребностикаждого конкретного заказчика.

Список литературы.

1. Борщев А5.Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика/ZExponentaPro, N 3-4, 2004.

2. ДжиллРингланд. Сценарное планирование для разработки бизнес-стратегии, Вильямс, 2007 г.

3. Карпов Ю.Г.Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование наAnyLogic 5. // БХВ_Петербург, С.Петербург, 2005

4. Лычкина Н.Н. Имитационные модели в процедурах и системах поддержки принятиястратегических решений на предприятия - ГУУ - ВШЭ, «Бизнес-информатика», № 1,М.,2007 г.

5. Sterman, JohnBusiness Dynamics - Systems Thinking and Modeling for a Complex World,

McGraw-Hill Higher Education,2000

6. Kim Warren Competitive Strategy Dynamics, London Business School, John Wiley&Sons Ltd.2002

7. Kim Warren Strategic Management Dynamics, London Business School, John Wiley&Sons Ltd.2008

8. John Morecroft Strategic Modelling and Business Dynamics A Feedback Systems Approach, John Wiley&Sons Ltd.2007

2G3

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.