модель принятия решения

последовательные методы принятия решений
В исследовании операций такие, при которых решения принимаются и пересматриваются на основе расширяющейся и уточняющейся информации. Пример задачи, использующей модель последовательного принятия решений: издательство выпускает новую книгу и ежемесячно выясняет количество проданных экземпляров; нужно принять решение о том, целесообразно ли переиздание книги, и если да, то каким тиражом? Если поспешить с решением, возможна ошибка, если промедлить — возможны потери (недополученная прибыль). Таким образом, модели данного вида применяются тогда, когда первоначальная информация недостаточна, а в результате ее дополнительного сбора точность оценок повышается. Как ошибка в оценках, так и отсрочка принятия решения приводят к потерям. Задача состоит в том, чтобы найти в этих условиях оптимальное решение. Процесс последовательного принятия решения является по своей природе адаптивным (см. Адаптивное управление, Адаптивные стратегии).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• sequential methods in decision-making

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

3.9 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.130 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

экономическая система
—
[ http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

экономическая система
1. Часть системы более высокого порядка — социально-экономической системы. Это сложная, вероятностная, динамическая система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных благ. Как всякая сложная система, она должна рассматриваться в разных аспектах. Если рассматривать ее с точки зрения материально-производственной, то ее входом являются материально-вещественные потоки природных и производственных ресурсов, выходом — материально-вещественные потоки предметов потребления, оборонной продукции, продукции, предназначенной для накопления и возмещения, товаров для экспорта, а также отходов производства. В социально-экономическом аспекте ее входом являются определенные производственные отношения людей в обществе, выходом — воспроизведенные и развитые системой производственные отношения. Э.с. может рассматриваться и как сложная информационная система, преобразующая информацию (опыт и знания людей) в новую информацию — новое знание. Э.с. относится к классу кибернетических систем, т.е. систем с управлением (см. Управление экономической системой). Она характеризуется многоступенчатой иерархической структурой, причем отдельные звенья (уровни иерархии) являются также сложными, вероятностными и динамическими системами с управлением, обладающими определенной самостоятельностью и возможностями к саморегулированию. С точки зрения информационной Э.с. в самой общей форме представлена на схеме рис. Э.2. Рис. Э.2 Экономическая система, 1 Пояснений здесь требуют, очевидно, понятия, относящиеся к правой части схемы: способы оценки результирующего состояния системы (блок X) через шкалы предпочтений W, U1, …, Un. Требуется также проследить их связи с понятиями блока Э, и частично — с блоками принятия решений, поскольку результаты функционирования экономики по обратной связи влияют и на принятие решений, на управление ею. Рассматривая шкалы предпочтений U1, …, Un проследим следующее различие: часть локальных звеньев (например, социальных групп) принимает экономические решения, другая же часть по тем или иным причинам решений не принимает, либо принимает, но они не сказываются на результатах X. Обратные связи к A очевидны, а к D1, …, Dn существенно зависят от распределения конечного результата X. Возможны различные сочетания и взаимоотношения шкал предпочтений в зависимости от организации хозяйственного механизма: от полного cовпадения (когда шкалы U1, …, Un производны от W или наоборот, т.е. все интересы в обществе взаимосвязаны и однонаправленны) до расхождения направленности (когда, например, отдельно взятому экономическому субъекту (фирме и пр.) выгодно именно то, что ухудшает результирующие показатели X общества в целом). Возможны и промежуточные варианты, когда часть шкал, предположим U1,.., Uk, направлены в соответствии с W, а другие: Uk+1, …, Un направлены иначе. Из этой схемы очевидны условия, приводящие к наилучшим результатам функционирования экономической системы, т.е. к ее оптимизации. В учебной литературе, объясняющей функционирование Э.с. чрезвычайно распространены схемы кругооборота потоков товаров и услуг между населением и фирмами, уравновешиваемых потоками денежных платежей, осуществляемых в обмен на эти товары и услуги. Например, показанная на рис. Э.3. схема кругооборота факторов (ресурсов) и продуктов в экономике. Аналогично строятся диаграммы кругооборота стоимости (ценообразования), кругооборота денег в экономике и др. 2. В экономико-математической литературе термином “Э.с.” часто обозначают абстрактную конструкцию, упрощенно отражающую основные черты реальной экономической системы — т.е. ее модель. Таковы, например, закрытая модель экономики (содержащая две подмодели: модель производственной сферы и модель сферы потребления) или «модель чистых обменов» — модель системы потребителей (вне производства), которые обмениваются имеющимися у них продуктами. • В общем случае такие модели включают следующие компоненты: а) Пара векторов затрат ресурсов x и «выпусков» продуктов — y, компоненты которых представляют собой интенсивности потоков каждого ресурса и продукта. Такую пару (x, y) принято называть технологическим способом, технологией или производственным процессом, вектор y — вектором валовых выпусков, вектор z = y — x вектором чистых выпусков. б) Система экономических объектов — производителей pi, каждый из которых характеризуется своим технологическим множеством, т.е. множеством возможных для него технологических способов. Совокупность состояний всех элементов pi (i = 1, …, N) принято называть состоянием производственной системы. Экономическое поведение элементов-производителей формулируется здесь как выбор производителем своего производственного процесса из множества технологически реализуемых процессов при имеющихся ограничениях и исходя из некоторого критерия выбора. Аналогичным образом в модели потребления присутствуют отдельные потребители qi или, что чаще, «совокупный потребитель» Q, вектор потребляемых продуктов, характеристики потребительского поведения. Здесь стандартной формой ограничения является бюджетное ограничение, а критерием — целевая функция потребления. Состоянием такой Э.с. называют совокупность состояний ее обеих подсистем — производственной и потребительской. Оперируя моделью изучают некоторые гипотетические характеристики экономики, например, условия ее сбалансированности. 3. Экономической системой называют любой частный экономический объект (часть экономики в смысле 1), подчеркивая его сложный системный характер. В этом смысле говорят о фирме, предприятии, регионе как экономической системе. См. также: Оптимальное функционирование экономической системы, Управление экономической системой, Функционирование экономической системы. Рис. Э.2 Экономическая система, I Z- неуправляемые факторы A – центральный орган управления D1,…Dn — локальные органы управления(социальные группы, институты, организации и т.п. блоки принятия решений); Э – блок «структура и функционирование экономической системы»; Х – блок результирующих показателей состояния экономики; W – шкала предпочтений центрального органа управления относительно агрегатной целевой функции; U1,..Un - шкалы предпочтений локальных звеньев управления относительно своих целевых функций; О.С. обратная связь результатов функциионирования экономики с блоками принятия решений. Рис Э.3 Экономическая система, II
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

economic system
Organized sets of procedures used within or between communities to govern the production and distribution of goods and services. (Source: TEA)
[http://www.eionet.europa.eu/gemet/alphabetic?langcode=en]

Тематики

• охрана окружающей среды
• экономика

EN

• economic system

DE

• Wirtschaftssystem

FR

• systčme économique

олигопольные эксперименты
Машинные или человеко-машинные эксперименты, воспроизводящие ситуацию олигополии; проводятся в исследовательских и дидактических целях. Строятся в форме деловой игры, в которой участники принимают для каждого периода (такта игры) решения о характеристиках «выпускае­мых» ими товаров, объемах производства, затратах на рекламу, о ценах и инвестициях. Результаты решений с помощью компьютера представляются в виде планов, балансов доходов и убытков, обзоров состояния рынка и других расчетов. Полученная информация служит для принятия решений в последующих периодах и т.д. Множество испытаний (проигрываний) позволяет анализировать мотивы и эффективность экономического поведения участников игры. О.э. дают возможность верифицировать экономические теории и гипотезы, касающиеся, например, инвестиционной или торговой политики фирм. Для иллюстрации остановимся на одном простейшем О.э. Имеются три «фирмы» поставщика однородного товара и множество потребителей. Формулируется модель эксперимента, в которой цена товара выступает как функция объема предложения P = 20 — (X1 + X2 + X3), где P — цена, X1 + X2 + X3 — соответственно, сумма предложений трех фирм; 20 — некоторый заданный параметр. Для упрощения принимается, что фирмы не имеют издержек. Тогда прибыль — Gi = ? pxi, i = 1, 2, 3. Задача каждой фирмы состоит в максимизации целевой функции Gi ® max. Фирму представляет группа студентов, принимающих решения об объеме «продаж». Решения принимаются каждой группой независимо от других, обмен информацией (или, проще, сговор между фирмами) исключен. Далее проигрывается серия испытаний, результаты которых фиксируются в таблице. Отсюда видно, что, например, в первом испытании третья фирма «выбросила на рынок» 10 единиц товара, а на деле свела прибыли всех фирм к нулю (в том числе и свою собственную). А вот в четвертом испытании та же фирма получила высокую прибыль. Таблица позволяет судить о качестве решений участников эксперимента, регистрация пояснений о причинах принятия тех или иных решений — анализировать мотивы их «экономического поведения». Разумеется, это лишь крайне упрощенный пример. О.э. усложняются введением показателей издержек и производственных мощностей для каждой фирмы, вводятся параметры инвестиций (тогда производственные мощности могут изменяться в определенных пределах). Строятся модели рынков, включающие не только поставщиков, но и потребителей и т.д. В ряде случаев на основании наблюдений в ходе эксперимента строится математическая модель, которая затем проигрывается на компьютере. Такое соединение натурного и имитационного эксперимента позволяет углублять анализ явлений, проверять выводы и гипотезы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• oligopolistic experiments

деловые игры
хозяйственные игры
экономические игры
Метод имитации принятия управленческих решений в различных производственных ситуациях путем игры по заданным правилам — группы людей или человека и ЭВМ. Участник игры принимает решения, опираясь на предоставляемую ему специально подготовленную информацию: исходную в начале игры и последующую, которая возникает в процессе игры в результате принятия тех или иных решений всеми участниками. При этом каждый участник стремится к выигрышу, т.е. к лучшему результату своих действий. Основой игры является экономико-математическая модель изучаемого процесса: саму игру также можно рассматривать как некоторое упрощенное воспроизведение реальной хозяйственной ситуации или процесса, т.е. их модель. Она используется тогда, когда для данной ситуации или процесса не удается построить полностью формализованную имитационную модель, которую можно было бы «проиграть» непосредственно на компьютере (см. Машинная имитация). Обычно в Д.и. удается формализовать лишь часть компонентов модели; эти формально описанные элементы рассчитываются либо вручную — по таблицам, путем бросания игральной кости, либо с помощью ЭВМ. При этом участники игры моделируют действия управленческого персонала, а формальные компоненты — поведение управляемой системы и среды, в которой она функционирует. Анализ полученных в результате игры многочисленных вариантов плана позволяет выработать наилучший, оптимальный. Анализ позволяет также определить качество принимаемых участниками решений, т.е. их компетентность, решительность или нерешительность, склонность или несклонность к производственному риску и т.д. Поведение участников может имитировать рыночную конкуренцию, кругооборот финансовых средств и даже взаимоотношения между предпринимателями и рабочими, объединенными в некий «профсоюз». Д.и. используются: а) при обучении и отборе хозяйственных руководителей разного ранга (в том числе и при обучении студентов в вузах); б) при коллективной выработке управленческих решений и, наконец, в) в исследовательских целях — для изучения некоторых сторон экономического поведения людей (реакции на те или иные организационные формы управления, меры поощрения или взыскания). Пример игры см. в статье Олигопольные эксперименты.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• хозяйственные игры
• экономические игры

EN

• business games
• gaming

машинная имитация
имитация на компьютере
Экспериментальный метод изучения экономики с помощью электронной вычислительной техники. (В литературе часто в том же смысле применяется термин «имитационное моделирование«, однако, по-видимому, лучше разделить значения: моделирование есть разработка, конструирование модели некоторого объекта для его исследования, а имитация — один из возможных способов использования модели). Для имитации формируется имитационная система, включающая имитационную модель, а также программное обеспечение. В машину вводятся необходимые данные и ведется наблюдение за тем, как изменяются интересующие исследователя показатели; они подвергаются анализу, в частности, статистической обработке данных. С одной стороны, имитация применяется в тех случаях, когда модель (а значит, отражаемые ею система, процесс, явление) слишком сложна, чтобы можно было использовать аналитические методы решения. Для многих проблем управления и экономики такая ситуация неизбежна: например, даже столь отработанные методы, как линейное программирование, в ряде случаев слишком сильно огрубляют действительность, чтобы по полученным решениям можно было делать обоснованные выводы. А если изучаемые процессы имеют нелинейный характер и еще осложнены разного рода вероятностными характеристиками, то вопрос об аналитическом решении вообще не возникает. Сам выбор между имитационным (численным) или аналитическим решением той или иной экономической задачи не всегда легкая проблема. С другой стороны, имитация применяется тогда, когда реальный экономический эксперимент по тем или иным соображениям невозможен или слишком сложен. Тогда она выступает в качестве замены такого эксперимента. Но еще более ценна ее роль как предварительного этапа, «прикидки», которая помогает принять решение о необходимости и возможности проведения самого реального эксперимента. С помощью статической имитации можно выявить, при каких сочетаниях экзогенных (вводимых) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это полезно, например, при изучении различных методов и средств экономического стимулирования на производстве. М.и. в форме проигрывания динамических моделей (динамической имитации) применяется также в прогнозировании,. С его помощью изучают возможные последствия крупных структурных сдвигов в экономике, внедрения важнейших научно-технических достижений, принятия плановых решений. Если имитация организуется в форме диалога человека и машины, то у экспериментатора появляется возможность, анализируя на ходу промежуточные результаты, менять те или иные управляющие параметры и тем самым — направление изучаемого процесса. В последнее время широко применяется имитация экономических процессов, в которых сталкиваются различные интересы типа конкуренции на рынке. При этом управляют «проигрыванием» люди, принимающие по ходу деловой игры те или иные решения, например: «снизить цены», «увеличить или уменьшить выпуск продукции» и т.д., и ЭВМ показывает, у кого из «конкурирующих» сторон дело идет лучше, у кого — хуже (см. также Деловые игры, Олигопольные эксперименты). Таким образом, машинное имитирование экономических процессов — это, по существу эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. Для повышения его эффективости разрабатываются методы планирования эксперимента, проверки имитационной модели (см. Верификация моделей, Валидация модели), методы анализа функции отклика и т.д.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• имитация на компьютере

EN

• simulation

игра
матч
Две команды, играющие определенное количество эндов с целью выявления победителя.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

игра
Формализованное описание (модель) конфликтной ситуации[1], включающее четко определенные правила действий участников (игроков), добивающихся выигрыша в результате принятия той или иной стратегии. Это основное понятие теории игр удобно разъяснить на примере матричной игры с нулевой суммой. Матричные игры — те, в которых каждый из игроков имеет определенное число стратегий. Выражение «с нулевой суммой» означает, что выигрыш одного игрока есть проигрыш другого. Итак, рассмотрим И. с нулевой суммой. Выигрыш каждого игрока зависит от того, какие стратегии выбрал и он, и его противник. Считается, что значение каждого возможного выигрыша известно, и все они сводятся в таблицу (матрицу игры), где по строкам размещаются стратегии игрока X, а по столбцам — стратегии игрока Y (см. табл. к статье Матрица игры). Элемент Uij этой таблицы обозначает выигрыш X и проигрыш Y при выборе первым из них стратегии xi, вторым — yj. Смысл игры — в нахождении оптимальной стратегии, т.е. такой, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш (или, что то же, минимально возможный средний проигрыш). Поскольку игроку X не известно, какую стратегию выберет Y, то самому X разумно выбрать стратегию, рассчитанную на наихудшее для него поведение противника (принцип так называемого гарантированного результата). Действуя осторожно и считая противника тоже разумным, X выберет для каждой своей стратегии xi (i = 1, 2, …, n) минимально возможный выигрыш. Затем — такую стратегию, при которой выигрыш будет максимальным из всех минимальных. Это обозначается так: Найденная точка называется максимином, или максиминным выигрышем стороны X. Однако и игрок Y будет рассуждать совершенно аналогично. Он найдет сначала для себя наибольшие проигрыши по всем стратегиям противника, а затем из этих максимальных проигрышей выберет минимальный, т.е. минимаксную точку, обозначаемую так: Принцип, по которому поведение или стратегии выбираются из расчета наихудшего для себя поведения противника, получил название принципа минимакса. В случае, если минимакс равен максимину, решения противников будут устойчивы, т.е. И. имеет седловую точку, или равновесие. Устойчивость решений состоит в том, что при этом всякий отход от избранных стратегий будет невыгоден обоим противникам. Иное дело, когда минимакс не равен максимину. В этом случае решения обоих игроков, если они хоть как-то распознали выбор стратегии (намерения) противника, оказываются неустойчивыми. В теории игр доказывается, что при многократном массовом повторении И. и смешанных (разных в каждом розыгрыше) стратегиях седловая точка и устойчивые решения все же имеют место. Однако в этом случае в каждом ходе обеим сторонам рекомендуется выбирать стратегию просто по жребию, ибо иначе противник, обнаружив какие-то закономерности в решениях игрока, может предугадать ход и выиграть. См. также: Антагонистические игры, Бескоалиционные игры, Бесконечные игры, Биматричная игра, Дифференциальные игры, Игра с “природой”, Игры с непротивоположными интересами, Игры с ненулевой суммой, Игры с нулевой суммой, Конечные и бесконечные игры, Кооперативные игры, Матричные игры, Некооперативные игры, Парные игры, Позиционные игры, Прямоугольные игры. [1] В случае игры с непротивоположными интересами имеется в виду не конфликт, а неполное совпадение интересов сторон, имеющих общие цели.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

game
Two teams playing a specified number of ends to determine a winner.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• керлинг
• экономика

Синонимы

• матч

EN

• game

ограничения модели
Запись условий, в которых действительны расчеты, использующие эту модель. Обычно представляя собою систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений (допустимое множество). Совместность системы ограничений — обязательное условие разрешимости модели: в случае несовместности этой системы допустимое множество является пустым. На практике в качестве О.м. часто выступают ресурсы сырья и материалов, капиталовложения, возможные варианты расширения предприятий, потребности в готовой продукции и т.п. Как правило, если снять ограничения задачи, то показатели ее решения окажутся лучше, чем при решении, соответствующем реальным условиям. И, наоборот, если сделать ограничения более жесткими и тем самым сократить возможности выбора вариантов, то решение окажется, как правило, хуже. В первом случае оно будет оптимистичным, во втором — пессимистичным. Это, между прочим, открывает возможность приблизительного, прикидочного решения некоторых оптимизационных задач: меняя ограничения, можно оценить диапазон значений, в пределах которых находятся решения задачи. На рис.O.3 а, б показаны некоторые важнейшие типы О.м., определяющих область допустимых решений в задачах математического программирования. (Для наглядности — в 2-мерном пространстве, в его первом квадранте). Ограничения I, II, Y — линейные, III, IY, YI — нелинейные. Линейными ограничениями являются на рис. O.3а также оси координат; иначе говоря, в область допустимых решений здесь входят все точки, удовлетворяющие I и II, но кроме того, отвечающие условию  x1  ? 0, x2 ? 0 (см. Неотрицательность значений). Кривая IY — ограничение переменной x2 сверху, YI — ограничение той же переменной снизу. Запись типа  a? x ?b  называется двусторонним ограничением. Все показанные ограничения относятся к типу ограничений-неравенств. Что касается ограничений-равенств, то они определяют область допустимых решений как точку (в одномерном пространстве), как линию (в двумерном пространстве), как гиперповерхность (в многомерном пространстве). Экономико-математические ограничения разделяются также на детерминированные (см. рис. O.3 а, б) и стохастические (см. рис.O.3 в). В последнем случае серия кривых АВС отображает возможные случайные реализации стохастического ограничения. В задачах математического программирования системы ограничений (т.е. выражающих их уравнений и неравенств) удобно записывать в векторной форме: f (x) = b или f (x) ? b и т.п., где x — вектор-столбец управляющих переменных xi (i = 1, 2, …, n), b — вектор-столбец, компонентами которого являются функции ограничений bi (примеры см. в статье Математическое программирование). В моделях планирования ограничения снизу имеют смысл плановых заданий (которые допустимо перевыполнять), ограничения сверху — смысл «квот» на выпуск тех или иных видов продукции. При совпадении ограничений сверху и снизу экономический субъект полностью лишается свободы принятия решений в данной области. В системах моделей различаются общесистемные (или глобальные) О.м., имеющие силу для всей моделируемой экономической системы, и локальные ограничения для моделей отдельных подсистем. Несовместность локальных ограничений с общесистемными приводит к неразрешимости системы моделей.   Рис.О.3  Линейные и нелинейные ограничения
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• model constraints

системная динамика
Методология моделирования динамических управляемых систем с обратной связью В системах поддержки принятия решений применение системной динамики позволяет объединить несколько функциональных пространств организации в одно целое и обеспечить количественный базис для выработки более эффективной управленческой политики.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

системная динамика
Метод изучения процессов развития в сложных системах, разработанный американским ученым Дж. Форрестером. Особое внимание в нем уделяется учету и моделированию многочисленных обратных связей в системе. Дж. Форрестер применил его последовательно к таким системам, как предприятие (“Индустриальная динамика”), город, мировое хозяйство в целом. Например, для предприятия составляются десятки и даже сотни довольно простых математических уравнений, характеризующих взаимосвязанные потоки материалов, заказов, денежных средств, оборудования, рабочей силы, а также потоки информации, циркулирующие на предприятии. При этом учитываются лаги (например, запаздывание между поступлением заказа и его выполнением), обратные связи (между увеличением спроса на продукцию и пополнением запасов). Эти уравнения образуют большую экономико-математическую модель, с помощью которой вся деятельность предприятия имитируется на ЭВМ. По утверждению Форрестера, это помогает лучше понимать процессы, происходящие на предприятии, прогнозировать изменения и принимать более качественные решения при управлении производством.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• system dynamics