CC BY
62
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
или понижение этого показателя будет существенно влиять на размер выручки. Формулы оборачиваемости товара выглядят следующим образом:
Оборачиваемость в днях = Средний товарный запас х
х кол-во дней / Товарооборот за этот период. Оборачиваемость в разах = Товарооборот за период / / Средний товарный запас за период.
Разницу между себестоимостью товара и розничной ценной стоит учитывать в процентах. Такая разница может по-разному влиять на выручку: как увеличивать, так и уменьшать ее.
Сумма активов, если учесть что активы, это часть бухгалтерского баланса, отражающая состав и стоимость имущества организации на определенную дату. Так как организация имеет собственный автопарк и
склады, то все эти показатели отражаются в сумме активов, а наличие таких материальных ценностей положительно влияет на деятельность организации.
Данные показатели в совокупности наилучшим образом отражаются на итоговой деятельности предприятия. Именно непараметрический подход, реализуемый с помощью метода DEA, позволит таким образом скомбинировать выбранные параметры, которые явно отражаются на результате деятельности организации, чтобы реально оценить производственную функцию каждого филиала.
Библиографическая ссылка
1. URL: http://logistic-forum.lv/menegment/oborachi-vaemost-tovara.
© Гончарова И. С., Ковалев И. В., 2011
УДК 330.142.211.4
М. А. Горбунов Научный руководитель - Е. С. Семенкин Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СРАВНЕНИЕ СИМПЛЕКС-МЕТОДА И ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЛИНЕЙНЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
Анализируются эффективность использования генетических алгоритмов при решении сложных задач оптимизации в области экономики. Анализ проводится на основе сравнения результатов решения поставленной задачи симплекс-методом и генетическим алгоритмом.
На сегодняшний день российской экономике и, прежде всего, промышленности необходимо интенсивное развитие, которое подразумевает изменение структуры промышленности, обновление производственных мощностей, внедрение инноваций и т. д. Указанные задачи требуют разработки и совершенствования методов и инструментов оценки и анализа эффективности развития социально-экономических систем на уровне предприятия, отрасли, региона и всего государства в целом.
Для решения различных задач в области экономики широко применяется математическое моделирование. Наиболее распространенным методом решения линейных оптимизационных задач является симплекс-метод. Следует отметить, что задачи оптимизации в области управления социально-экономическими системами носят зачастую нелинейный характер, так как линейные модели, как правило, в недостаточной степени отражают механизмы функционирования социально-экономических объектов. Невозможность применения симплекс-метода для решения нелинейных задач накладывает существенные ограничения на инструменты управления социально-экономическими системами. Поэтому перспективным направлением является использование в указанных целях генетических алгоритмов. Для определения эффективности использования генетических алгоритмов при решении задач в области управления социально-экономическими системами целесообразно провести сравне-
ние симплекс-метода и генетических алгоритмов на линейной модели оптимизации.
В качестве сложной оптимизационной модели возьмем статическую многокритериальную модель развития региона. Постановка задачи выглядит следующим образом: положим, что планирование экономической деятельности в виде совокупности инвестиционных проектов (ИП) в регионе осуществляется экономическими агентами, заинтересованными в эффективном функционировании региональной экономики. К таким экономическим агентам следует отнести обобщенного производителя (производственный сектор), обобщенного потребителя (население региона) и управляющий их взаимодействием региональный (налоговый) центр. Пусть, кроме того, в развитии регионального рынка заинтересован обобщенный инвестор - физическое или юридическое лицо любой формы собственности - готовый вложить в развитие региона свои свободные денежные средства (капитал). Региональный центр призван установить согласованное взаимодействие региональных социально-экономических комплексов - производственного и социального - путем увязки их интересов. Установление такого взаимодействия может происходить через распределение и перераспределение региональных экономических ресурсов: реальных (земли, зданий, сооружений, оборудования), финансовых (инвестиций, дотаций) и других. Предположим, что распределение финансового ресурса производится из сумм
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
налоговых поступлений производственного сектора и имеет целью развитие производства, повышение платежеспособного спроса на производимую продукцию, рост налоговых поступлений в бюджет региона. Производитель и потребитель рассматривают региональный центр как регулирующий орган, способный устанавливать их взаимодействие путем поддержки инвестиционных проектов с высоким уровнем общественной эффективности. В свою очередь, региональный центр рассматривает производителя и потребителя как неотъемлемые, жизненно важные составляющие процесса регионального развития, существенные интересы которых он поддерживает.
Результаты расчетов симплекс-методом и генетическим алгоритмом
В работе [1] построена статическая модель региона на базе описанной в [2] соответствующей динамической модели. Решение задачи, соответствующей
предложенной математической модели, было получено в [1] с помощью пакета [3] и генетического алгоритма, основанного на методе 8РБЛ, с целью их сравнения. Результаты расчетов по переменным х1-х12 статической модели представлены в таблице.
Из таблицы видно, что, как по распределению оптимальных значений переменных, так и по значению целевого критерия наблюдается хорошее согласование расчетов (различие в значениях критериев, например, составляют 0,15 %).
Сравнение результатов расчетов позволяет сделать вывод о достаточной степени адекватности использования генетических алгоритмов при решении задач управления социально-экономическими системами и о перспективности их дальнейшего использования и совершенствования.
Библиографические ссылки
1. Терновская М. А. Гибридный генетический алгоритм с двумя типами хромосом для решения сложных задач оптимизации : магистерская диссертация // Институт математики ФГОУ ВПО «Сибирский федеральный университет». Красноярск, 2010.
2. Медведев А. В. Применение 2-преобразования к исследованию многокритериальных линейных моделей регионального экономического развития : моногр. ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2008.
3. Конструктор и решатель дискретных задач оптимального управления («Карма») : программа для ЭВМ. Свидетельство о регистрации в Роспатенте № 2008614387 от 11.09.2008. Правообладатели: А. В. Медведев, П. Н. Победаш, А. В. Смольянинов, М. А. Горбунов.
© Горбунов М. А., Семенкин Е. С., 2011
Симплекс-метод Генетический алгоритм
Х1 72 848,31 73 007,44
Х2 84 774,68 85 331,24
Хз 12 9242,2 135 649,19
х4 57 115,08 58 170,4
Х5 28 046,6 28 016,63
Хб 438 878,5 438 763,51
Х7 26 623,9 27 934,7099
Х8 24 616,6 24 575,99
Х9 0 0
Х10 0 0
Х11 0 0
Х12 0 0
Значение критерия 326 669,590 6 326 208,370 8
УДК 519.718
В. С. Дегтярев Научный руководитель - И. В. Ковалев Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
РАСЧЕТ НАДЕЖНОСТИ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ ОАО «РЖД»
Предлагается подход для вычисления надежности объектов инфраструктуры, входящих в состав сложных систем.
В рамках «Концепции системы управления компании холдингового типа, образуемой в результате реформирования ОАО „РЖД"» одной из основных формируемых структурных единиц холдинга является Дирекция инфраструктуры. В состав Дирекции инфраструктуры входят департаменты пути, автоматики и телемеханики, электрификации и электроснабжения. Одной из многих целей реформирования является переход от планово-предупредительных ремонтов к ремонтам на основе оценок текущего состояния объектов инфраструктуры и их надежности. Для построения общей и универсальной модели расчета надежности объектов инфраструктуры хозяйств, необ-
ходимо создать модель вычисления количественных характеристик, статистических показателей и коэффициентов надежности каждого отдельного элемента инфраструктуры используя принцип декомпозиции.
Для того чтобы получить оценки надежности и параметров сложной системы, такой как тяговая подстанция, или километр пути, необходимо разбить такую систему на более простые объекты, изолированные от влияния других объектов. После чего рассчитать показатели надежности каждого отдельного элемента системы. Например, в состав электроподстанции входит как минимум два распределительных устройства. На некоторых тяговых подстанциях может
