целевая величина

целевая мера отказов
Заданная вероятность отказов в опасном режиме, которая должна быть достигнута в соответствии с требованиями к полноте безопасности, выраженная:
- в виде средней вероятности отказа при выполнении запроектированной функции по запросу (для режима работы с низкой частотой запросов);
- либо в виде вероятности возникновения опасных отказов в течение часа (для режима с высокой частотой запросов или непрерывной работы).
Примечание
Числовые значения для целевых мер отказов даны в МЭК 61508-1 (таблицы 2 и 3).
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

Тематики

• электробезопасность

EN

• target failure measure

3.9 целевая величина отказов (target failure measure): Целевая вероятность опасных отказов в опасном режиме, которая должна быть достигнута в соответствии с требованиями к полноте безопасности.

Примечание - Целевая величина отказов выражается в виде средней вероятности опасного отказа при выполнении запроектированной функции безопасности по запросу - для режима работы с низкой частотой запросов или вероятности возникновения опасных отказов в течение часа - для режима с высокой частотой запросов или непрерывными запросами.

Источник: ГОСТ Р 53195.2-2008: Безопасность функциональная связанных с безопасностью зданий и сооружений систем. Часть 2. Общие требования оригинал документа

3.5.13 целевая мера отказов (target failure measure): Заданная вероятность отказов в опасном режиме, которая должна быть достигнута в соответствии с требованиями к полноте безопасности, выраженная:

- в виде средней вероятности отказа при выполнении запроектированной функции по запросу (для режима работы с низкой частотой запросов);

- либо в виде вероятности возникновения опасных отказов в течение часа (для режима с высокой частотой запросов или непрерывной работы).

Примечание - Числовые значения для целевых мер отказов даны в МЭК 61508-1 (таблицы 2 и 3).

Источник: ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007: Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 4. Термины и определения оригинал документа

to aim at a target — прицелиться

to hit [strike\] a target — попасть в цель

to miss [overshoot\] a target — промахнуться

production target — план по производству

sales target — план по сбыту

growth target — намеченные темпы роста

spending target — план по затратам

target setting — постановка цели [задачи\]

by the target — к установленному [заданному\] сроку

to hit the export target — выполнить план по экспорту

to realize the target — достигнуть намеченной цели, выполнить задание

to beat [exceed, outstrip, overfulfil, smash\] the target — превзойти план [контрольные цифры\]

Our target is to raise $20,000 for cancer research. — Наша задача — собрать 20 тыс. долл. на онкологические исследования.

to target the missile at — нацеливать ракету на

to target a market — нацелиться на определенный рынок сбыта

A campaign targets under-35s. — Кампания направлена на людей младше 35 лет.

New retail real-estate firm is targeting San Antonio. — Новое агентство планирует выйти на рынок недвижимости Сан-Антонио.

target cash balance — целевой остаток денежных средств

target date — плановый [намеченный\] срок

target value — заданная величина

target need — целевая нужда

target figure — плановая [намеченная\] цифра [величина\]

target market — целевой рынок

The target group consisted of college graduates who earned more than $50,000 a year. — Целевая группа состояла из выпускников колледжей, зарабатывающих более 50 тыс. долл. в год.

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

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

profitability model — модель прибыльности

сети инженерные
Комплекс коммуникаций, обслуживающих технологические процессы или входящие в различные системы инженерного оборудования населённых пунктов
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

Сети инженерно-технического обеспечения (СИТО). Под понятием «инженерные сети (системы, коммуникации)» понимаются системы, обеспечивающие жизнедеятельность потребителей: населения, коммунально-бытовых и промышленных предприятий. А именно:

• внешние системы электроснабжения (линии электропередачи, трансформаторные и тяговые подстанции и т. д.);
• внутренние системы электроснабжения (домовые сети напряжением 380 В и ниже);
• внешние системы теплоснабжения (городские теплосети, тепловые пункты и внутриквартальные сети);
• внутренние системы теплоснабжения (системы горячего водоснабжения и отопления зданий и сооружений);
• внешние системы водоснабжения и водоотведения (источники водоснабжения, гидротехнические сооружения, водопроводные и канализационные очистные станции, коллекторы, насосные станции, внутриквартальные сети);
• внутренние системы водоснабжения и водоотведения (системы водоснабжения и водоотведения зданий и сооружений);
• системы вентиляции и кондиционирования воздуха (жилых и общественных зданий и сооружений и объектов инженерного обеспечения);
• системы наружного освещения (улиц, дорог, витрин, стендов и т. д. и относящихся к ним линий электропередачи напряжением 10 кВ и ниже);
• системы газоснабжения (газораспределительные пункты, регуляторы давления, фильтры, предохранительные клапаны, счетчики, газопроводы и т. п.)
• внешние сети связи;
• внутренние сети связи (телефонная сеть, структурированная кабельная система, система автоматизированного диспетчерского управления, система контроля доступа, система визуализации);

[http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%98%D0%A2%D0%9E]

Тематики

• город, населенный пункт

Близкие понятия

• инженерная инфраструктура

Синонимы

• сети инженерно-технического обеспечения
• СИТО

EN

• engineering and utility services, pipelines and networks
• pipelines and networks
• utility

DE

• Versorgungsnetze

FR

• réseaux d'eau, d'égouts, d'éclairage etc.

полезность
Удовлетворение потребностей, обеспечиваемое товаром или услугой.
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

полезность 
(ITIL Service Strategy)
Функциональность, предлагаемая продуктом или услугой для удовлетворения специфических потребностей. Полезность может быть сформулирована как ответ на вопрос «что делает услуга?», и может использоваться для определения способности услуги предоставлять требуемые конечные результаты, или «соответствовать назначению». Ценность ИТ-услуги для бизнеса создаётся при помощи комбинации полезности и гарантии. См. тж. подтверждение и тестирование услуг.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

полезность 
Категория, применяемая для характеристики результатов, эффективности экономических решений или деятельности. Этому термину придается различный смысл в ряде областей знания: в экономике, социологии, психологии, в теории игр и др. В марксистской политической экономии принята категория общественной П.: под ней понимается объективный результат производственной деятельности в обществе. В буржуазной политической экономии широко распространены теории, которые строятся на базе понятия субъективной П., т.е. оценки тех или иных благ и ресурсов с точки зрения отдельного потребителя или производителя. Здесь П. выступает как синоним таких понятий, как благополучие, удовлетворение (однако, в частности, в теории экономики благосостояния фактически используется понятие общественной полезности — как агрегата субъективных полезностей индивидуумов). Если индивид получил некоторую П. от блага или события, то это означает, что он скорее предпочел бы, что это благо существует и событие состоится, чем если бы этого не случилось. Если говорят, что индивид получил от данного блага больше полезности, чем от другого, это означает, что он предпочитает первое благо второму (см. Предпочтение). П. является относительным или сопоставимым понятием. Например, полезность сельскохозяйственной земли измеряется ее плодородием. Если же участок обладает потенциалом для застройки, его продуктивность измеряется тем, насколько продуктивно он будет обеспечивать возможности использования в жилищных, коммерческих, промышленных или смешанных целях. Для некоторых объектов имущества оптимальная полезность достигается, если они эксплуатируются на индивидуальной основе. Другие объекты имеют большую полезность, если они эксплуатируются как часть группы объектов имущества, или их держат и управляют ими в рамках некоторой совокупности или портфеля объектов имущества. Применяемый в экономико-математической литературе термин «П.» не имеет прямого отношения к понятию субъективной П, хотя и связан с ним. Это просто удобный способ для количественного описания сопоставлений между затратами и усилиями, с одной стороны, и результатами — с другой, в весьма широком круге разнообразных экономико-математических задач. Такое сопоставление принято выражать в виде функции (ею являются результаты рассматриваемой деятельности в виде продукции, услуг и любых иных благ или форм удовлетворения потребностей), для которой аргументом являются затраты, усилия, разные альтернативы потребления благ и т.д. Эта функция называется функцией полезности. Она может, например, применяться в макроэкономическом планировании (см. Целевая функция потребления), а также в задачах исследования операций и других экономических расчетах. Важно подчеркнуть, что П. благ — переменная величина, которая изменяется при изменении уровней потребления и объема ресурсов этих благ. Лишь в условиях относительно малых отклонений в уровнях потребления (малых изменений плана и т.д.) с показателем П. можно обращаться как с неизменной величиной. П. теоретически может быть определена количественно — количественная П. [cardinal utility] и в виде порядка некоторых величин, причем сами эти величины не измеряются (порядковая П., ordinal utility). См.также Госсена законы, Лотерея, Предельная полезность.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

utility
(ITIL Service Strategy)
The functionality offered by a product or service to meet a particular need. Utility can be summarized as ‘what the service does’, and can be used to determine whether a service is able to meet its required outcomes, or is ‘fit for purpose’. The business value of an IT service is created by the combination of utility and warranty. See also service validation and testing.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• бухгалтерский учет
• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• utility

служба обеспечения
сервисная программа
утилита
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• сервисная программа
• утилита

EN

• utility

функция обеспечения
средства обеспечения
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• средства обеспечения

EN

• utility

народнохозяйственный критерий оптимальности
Обобщенный глобальный критерий, характеризующий экономическую эффективность общественного производства при реализации различных вариантов развития экономической системы с учетом реальных условий и возможностей (ограничений). Если известна цель, то степень достижения ее в заданных условиях и будет мерилом успешности развития, т.е. народнохозяйственным критерием. Было выдвинуто и подвергается исследованиям множество вариантов Н.к.о. Одни опираются на существующие обобщенные показатели развития народного хозяйства (агрегаты), например, в качестве критерия оптимальности предлагают максимизацию физического объема национального дохода либо конечного продукта в целом, а также в расчете на душу населения, или общего уровня доходов населения. Другие авторы считают, что надо сравнить уровень потребностей с уровнем их реального удовлетворения и минимизировать этот разрыв как критерий оптимальности: чем разрыв меньше, тем экономика эффективнее. Есть предложения сделать критерием максимум свободного времени членов общества, что, как легко понять, равносильно минимуму затрат труда в расчете на какой-то заданный объем продукции. Ряд ученых выбирают совсем иной путь в своих рассуждениях. Они считают, что надо сначала каким-то образом численно сформулировать цель (допустим, определенный уровень благосостояния), а затем сделать критерием минимум времени, которое потребуется для достижения этой цели (Критерий быстродействия). Наконец, высказывается мнение о том, что главное здесь не «априорное», исходящее из соображений высшего порядка определение критерия, а такая организация управления обществом, которая стимулировала бы сам поиск критериев, меняющихся в зависимости от изменения условий. Все предлагаемые Н.к.о. (соответственно целевые функции) можно поделить на два класса: одни из них строятся непосредственно на основе общесистемных показателей (объем производства продуктов и услуг, величина потребностей и т.п.), а другие — на сочетании критериев отдельных подсистем. В первом случае общество представляется как единый целеполагающий субъект и в центре внимания оказываются вопросы рациональной структуры потребления, выработки соответствующих нормативов и т.п. Во втором случае благосостояние общества определяется как обобщающая функция уровней благосостояния социальных групп и удовлетворения интересов хозяйственных подразделений. На первый план выходят вопросы справедливости и рациональности распределения, согласования интересов. См. также Социально-экономический критерий, Целевая функция благосостояния.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• all-economy optimality criterion