метод исследования операций

Разработан в 1963 году для решения задачи коммивояжера, связанной с выбором его маршрута от базы через несколько мест с возвращением на базу при минимальном расстоянии или времени. — This method was developed in 1963 for solving the traveling salesman problem, which involves the routing of a salesman from a base through several locations and back to the base, in minimum distance or time.

методы исследования операций и программирования — methods of operations research and programming

Методы исследования операций и программирования дают научные критерии для максимизации прибыли, минимизации затрат и выбора наиболее выгодной комбинации продуктов. — The methods of operations research and programming provide scientific criteria for maximizing profit, minimizing cost, and selecting the most profitable combination of products.

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

метод
Совокупность приемов и операций теоретич. или практич. познания (освоения) реального мира (явлений, про
цессов, вещ-в и т.п.), подчин. решению конкретных задач. В кач-ве м. могут выступать система операций при работе на определ. оборудовании, приемы научи, исследования и изложения материала, приемы отбора, обобщения и оценки материала с тех или иных позиций и т. д. Понятие м. восходит к началу практич. деятельности человека, изучает м. спец. наука — методология. Совр. система м. в еталлургии, как и др. отраслях науки и пром-ти, весьма разнообразна. Она включает, напр., м. эксперимента; м. обработки эмпирич. данных; м. построения научи, теорий и их проверки; м. изложения научных результатов; м. получения и исследования химич. и физич. св-в материалов; м. контроля кач-ва продукции и т. д.
[ http://metaltrade.ru/abc/a.htm]

Тематики

• металлургия в целом

EN

• method
• procedure

исследование операций
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

исследование операций
Прикладное направление кибернетики, используемое для решения практических организационных (в том числе экономических) задач. Это — комплексная научная дисциплина. Круг проблем, изучаемых ею, пока недостаточно определен. Иногда И.о. понимают очень широко, включая в него ряд чисто математических методов, иногда, наоборот, очень узко — как практическую методику решения с помощью экономико-математических моделей строго определенного перечня задач. Главный метод И.о. — системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная (в частности, количественная) сравнительная оценка возможных результатов этих действий. Например, расширение выпуска продукции на заводе требует одновременного и взаимосвязанного решения множества частных проблем: реконструкции предприятия, заказа оборудования, сырья и материалов, подготовки рынка сбыта, совершенствования технологии, изменений системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования, организационной перестройки, перемещения руководящих работников и т.д. При анализе возможных последствий принимаемых решений приходится учитывать такие факторы, как неопределенность, случайность и риск. К решению столь сложных задач привлекают экономистов, математиков, статистиков, инженеров, социологов, психологов и др., поэтому одной из особенностей И.о. считают его междисциплинарный комплексный характер. Операционные исследования прежде всего предназначены для предварительного количественного обоснования принимаемых решений, поскольку они, как видно из примеров, очень сложны, требуют больших затрат и, главное, могут реализоваться многими способами (эти способы называют стратегиями или альтернативами). Кроме обоснования самих решений И.о. позволяет сравнить возможные варианты (альтернативы) организации операции, оценить возможное влияние на результат отдельных факторов, выявить «узкие места», т.е. те элементы системы, нарушение работы которых может особенно сильно сказаться на успехе операции и т.д. Таким образом, сущность задач И.о. — поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для реализации поставленной цели. Количественные методы И.о. строятся на основе достижений экономико-математических и математико-статистических дисциплин (теории массового обслуживания, оптимального программирования и т.д.). Разные математические методы применяются (в тех или иных комбинациях) при решении различных классов задач. Среди важнейших классов задач И.о. можно назвать задачи управления запасами, распределения ресурсов и назначения (распределительные задачи), задачи массового обслуживания, задачи замены оборудования, упорядочения и согласования (в том числе теории расписаний), состязательные (например, игры), задачи поиска и др. Среди применяемых методов — математическое программирование (линейное, нелинейное и т.п.), дифференциальные и разностные уравнения, методы теории графов, марковские процессы, теория игр, теория (статистических) решений, теория распознавания образов и ряд других. Считается, что И.о. зародилось накануне второй мировой войны, когда в Англии на одной радиолокационной станции была создана группа специалистов для решения технических задач с помощью математики. Они сосредоточили внимание на сравнении эффективности путей решения задач, поиске оптимального решения. Участие в этой группе представителей разных специальностей предопределило комплексный, или, как теперь принято говорить, системный подход. В настоящее время в этом направлении работают сотни исследовательских учреждений и групп в десятках стран. Организованы общества И.о., объединяемые международной федерацией (ИФОРС International Federation Of Operational Research Societies). Методы И.о., как и любые математические методы, всегда в той или иной мере упрощают, огрубляют задачу, отражая нелинейные процессы линейными моделями, стохастические системы — детерминированными и т.д. Жизнь богаче любой самой сложной схемы. Поэтому не следует ни преувеличивать значения количественных методов И.о., ни преуменьшать его, ссылаясь на примеры неудачных решений. Уместно привести в связи с этим известное парадоксальное определение, которое дал крупный американский специалист в этой области Т.А.Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими способами…»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• operational research
• operations research
• OR

задачи массового обслуживания
Класс задач исследования операций, заключающихся в нахождении оптимальных параметров систем массового обслуживания. Слова «оптимальные параметры» здесь можно понимать двояко: как характеристики структуры системы (выбор числа каналов обслуживания, их последовательности, пропускной способности) и как характеристики функционирования системы (формирование входящего потока, выбор наилучшей дисциплины обслуживания и т.п.). Важнейшими частными критериями качества систем массового обслуживания являются: вероятность удовлетворения заявки (требования) или задержки в обслуживании; математическое ожидание числа удовлетворенных (задержанных) заявок за фиксированное время; математическое ожидание числа занятых каналов обслуживания; математическое ожидание длины очереди. В целом же можно считать, как это указано в статье Теория массового обслуживания, что наиболее важным критерием оптимальности в таких задачах должно быть среднее суммарное время ожидания требований, с одной стороны, и простоя каналов обслуживания — с другой. Аналитическим путем решаются лишь задачи наиболее простые, на практике все шире применяются методы статистического моделирования, особенно метод Монте-Карло (пример, показывающий, как решаются подобные задачи, приведен в статье, посвященной этому методу).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• queueing problems

задачи согласования
Класс задач исследования операций, связанных с согласованием совокупности отдельных работ во времени для получения оптимального общего результата. Эти задачи обычно называют задачами сетевого планирования и управления, пользуясь термином, определяющим метод их представления и решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• sequencing problems

ситуационное управление
Метод решения сложных задач исследования операций, относящихся к классу задач упорядочения. Состоит в том, что подробное описание необозримого множества ситуаций, складывающихся в процессе функционирования реального объекта, по определенным правилам заменяют укрупненными “макроописаниями” обобщенных ситуаций, каждая из которых с достаточной вероятностью определяет одно из возможных решений задачи. Такая замена позволяет существенно сократить перебор вариантов решений на компьютере и таким образом ускорить поиск оптимума.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• situational management

теория расписаний
Научная дисциплина, посвященная разработке методов оптимизации оперативно-календарного планирования. Задачи Т.р. — один из видов задач исследования операций, объединяемых в классе задач упорядочения. Они состоят в определении оптимальной очередности обработки изделий на различных станках или других рабочих местах, составлении программы-»диспетчера» для управления работой ЭВМ в мультипрограммном режиме и т.п. Для решения задач используется ряд методов линейного программирования, дискретного программирования, методы ветвей и границ, сетевого планирования и управления. Последнее время особое развитие принимают приближенные методы решения, резко сокращающие перебор вариантов, (метод Монте-Карло). Сложность таких задач можно проиллюстрировать примером: требуется спланировать изготовление четырех изделий, каждое из которых проходит обработку на каждом из пяти станков. Существует (4!)5 или почти 7962 тыс. различных вариантов обработки (последовательностей); некоторые из них к тому же надо как-то отсеять, поскольку определенные операции следует выполнять в заданном порядке. На практике, разумеется, задачи еще намного сложнее. Проще других решаются так называемые задачи одного станка: поиск наилучшей последовательности обработки на нем некоторого множества деталей (наилучшей с точки зрения минимума затрат на пролеживание деталей до и после обработки, минимума времени задержки в выдаче деталей по сравнению с установленным сроком, минимального объема незавершенного производства и т.п.). Существует также ряд моделей планирования работы производственного участка (методическую основу для них дает модель Джонсона для n деталей и двух станков, но она представляет лишь теоретический интерес и малоприменима на практике). Наконец, Т.р. содержит методы составления календарных планов работы предприятий. Обычно задача ставится таким образом: составить план изготовления всех изделий, в котором не нарушались бы технологические ограничения, ограничения по мощности оборудования, а также сроки запуска и выпуска продукции. См. также: Задача о коммивояжере, Оперативно-календарное планирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• scheduling theory

экономико-математические методы
эконометрика
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

экономико-математические методы
ЭММ
Обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики. Введено академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания о том, что это название весьма условно и не отвечает современному уровню развития экономической науки, так как «они (ЭММ. — авт.) не имеют собственного предмета исследования, отличного от пред¬мета исследования специфических экономических дисциплин»[1]. Однако, хотя тенденция подмечена верно, она, по-видимому, реализуется еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого методологического характера. В отличие от дисциплин, в которых преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают лишь в большей или меньшей степени как вспомогательные средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере. Общепринятая классификация экономико-математических дисциплин, явившихся сплавом экономики, математики и кибернетики, пока не выработана. С известной долей условности ее можно представить в виде следующей схемы[2]. 0. Принципы экономико-математических методов: теория экономико-математического моделирования, включая экономико-статистическое моделирование; теория оптимизации экономических процессов. 1.Математическая статистика (ее экономические приложения): выборочный метод; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; регрессионный анализ; многомерный статистический анализ; факторный анализ; теория индексов и др. 2. Математическая экономия и эконометрия: теория экономического роста (модели макроэкномической динамики); теория производственных функций; межотраслевые балансы (статические и динамические); национальные счета, интегрированные материально-финансовые балансы; анализ спроса и потребления; региональный и пространственный анализ; глобальное моделирование и др. 3. Методы принятия оптимальных решений, включая исследование операций: оптимальное (математическое) программирование; линейное программирование; нелинейное программирование; динамическое программирование; дискретное (целочисленное) программирование; блочное программирование; дробно-линейное программирование; параметрическое программирование; сепарабельное программирование; стохастическое программирование; геометрическое программирование; методы ветвей и границ; сетевые методы планирования и управления; программно-целевые методы планирования и управления; теория и методы управления запасами; теория массового обслуживания; теория игр; теория решений; теория расписаний. 4. ЭММ и дисциплины, специфичные для централизованно планируемой экономики: теория оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ); оптимальное планирование: народнохозяйственное; перспективное и текущее; отраслевое и региональное; теория оптимального ценообразования; 5. ЭММ, специфичные для конкурентной экономики: модели рынка и свободной конкуренции; модели делового цикла; модели монополии, дуополии, олигополии; модели индикативного планирования; модели международных экономических отношений; модели теории фирмы. 6. Экономическая кибернетика: системный анализ экономики; теория экономической информации, включая экономическую семиотику; теория управляющих систем, включая теорию автоматизированных систем управления. 7. Методы экспериментального изучения экономических явлений (экспериментальная экономика): математические методы планирования и анализа экономических экспериментов; методы машинной имитации и стендового экспериментирования; «деловые игры». В ЭММ применяются различные разделы математики, математической статистики и математической логики; большую роль в машинном решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие смежные дисциплины. [1] Шаталин С.С. Функционирование экономики развитого социализма. — М.: Изд-во МГУ, 1982. [2] Приведенная схема была разработана автором в 1976-78 гг., для Комитета по социальным наукам Международной федерации документации и использована им при составлении библиографической классификации (УДК) по разделу «Математические методы в экономике».
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

Синонимы

• эконометрика

EN

• econometrics
• economico-mathematical methods

анализ
1) Метод научного исследования, состоящий в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.
2) Химический анализ - совокупность операций, имеющих целью установить, из каких веществ состоит исследуемый объект (качественный анализ) или в каких количественных соотношениях входят в него те или иные вещества (количественный анализ).
[МУ 64-01-001-2002]

анализ
Исследовательский метод, состоящий в том, что объект исследования, рассматриваемый как система, мысленно или практически расчленяется на составные элементы (признаки, свойства, отношения и т. п.) для изучения каждого из них в отдельности и выявления их роли и места в системе, обнаружения таким образом структуры системы. В дальнейшем изученные в процессе А. элементы подвергаются синтезу, что позволяет на новом уровне знания продолжить и углубить исследование системы. Экономический А., т.е. анализ экономических систем разного уровня, производится различными средствами, в том числе и экономико-математическими. Основное назначение последних заключается в возможно более полной формализации и количественном обосновании решений, которые в условиях реальной экономики принимаются в основном на интуитивном уровне. Экономико-математическому анализу могут подвергаться: а) материальный объект; б) информационный объект; в) ситуация; г) решение; д) процесс. Целью анализа в случаях а), б) может быть выявление структуры и закономерностей функционирования экономической системы, в случае в) - исследование устойчивости ситуации, возможных путей ее изменения; в случае г) - выявление множества альтернативных решений (альтернатив) и их возможных исходов; д) - определение траектории процесса и исследование ее устойчивости. См. также: Анализ производственных отраслей, Анализ спроса и потребления, «Затраты-выпуск», «Затраты-эффективность», Системный анализ, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• производство лекарственных средств
• экономика

EN

• analysis

3.8.7 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности и результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Пример - Анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей, анализ несоответствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.1 анализ (analysis): Процедура оценки состояния машины и ее повреждений на основе методов обработки сигнала и знаний принципов работы машин данного вида.

Источник: ГОСТ Р ИСО 18436-2-2005: Контроль состояния и диагностика машин. Требования к обучению и сертификации персонала. Часть 2. Вибрационный контроль состояния и диагностика оригинал документа

3.8.7 анализ (en review; fr revue): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности, результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Примеры: анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей и анализ несоответствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.8.7 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности и результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Примечание - Анализ может также включать определение эффективности (3.2.15).

Пример- Анализ со стороны руководства, анализ проектирования и разработки, анализ требований потребителей, анализ несоответствий.

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

3.1.3 анализ (analysis): Деятельность для определения приблизительных и окончательных данных анализа топливной ценности (калорийности) и технических требований к размеру частиц ТДШ.

Источник: ГОСТ Р 54260-2010: Ресурсосбережение. Обращение с отходами. Стандартное руководство по использованию топлива, полученного из отходов шин оригинал документа

3.2.62 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности, результативности рассматриваемого объекта для достижения установленных целей.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа