на+первом+плане

план, рассчитанный на много лет — a long-term plan

план выпуска продукции — output plan / program(me)

по плану, согласно плану — according to plan

строить планы — plan, make* plans

расстраивать чьи-л. планы — spoil* / upset smb.'s plans

передний план — foreground

задний план — background

на переднем плане — in the foreground

доступное для обещания
Не обещанная никому часть запасов компании и запланированного производства, данные о которой ведутся в главном календарном плане для поддержки функции обещания по заказам клиентов. Доступное для обещания (atp) количество - это не пообещанный никому складской остаток в первом плановом периоде, а также обычно рассчитываемый для каждого планового периода, в котором запланирован выпуск согласно главному календарному плану производства (mps). В первом плановом периоде atp включает складские запасы за вычетом заказов клиентов, которые предназначены к отгрузке или с отгрузкой которых уже запоздали. Применяются три метода расчета atp: дискретный atp, кумулятивный (накопительный) atp с прогнозированием, кумулятивный atp без прогнозирования. (примечание автора перевода: в оригинале фраза «с прогнозированием» звучит как “with lookahead”. Автор перевода понимает, что лучше, наверно, было бы перевести, например, «с учетом будущего», однако термин уже введен в обращение. Просьба слово «прогнозирование» понимать в данном контексте не как деятельность по предсказанию будущего, а всего лишь как учет будущих событий при расчете. То же самое относится и к фразе «без прогнозирования», в оригинале звучащей как “without lookahead”)
[ http://www.abc.org.ru/gloss.html]

Тематики

• финансы

EN

• available-to-promise
• atp

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

макроэкономическое регулирование
Способ управления экономикой, при котором управляющему центру, государству, нет нужды изучать и оценивать каждое случайное воздействие на систему и давать элементам системы указание, рецепт, как на него реагировать. Однако имеются стимулы и другие инструменты, направляющие реакцию системы на воздействия в нужное русло, определяемое целями экономической политики государства. В отличие от частного регулирования, например, регулирования деятельности естественных монополий, М.р. обращено на функционирование экономической системы страны в целом. Им задаются и по мере необходимости корректируются правила игры участников рынка. В этом смысле, рынок (разумеется, реальный, не теоретически постулированный “свободный рынок”) есть сочетание регулирования из центра (макрорегулирования) и саморегулирования хозяйствующих субъектов. Как всякое регулирование, М.р. предназначено для удержания системы на траектории, заданной блоком управления, и подразделяется на два вида: регулирование по рассогласованиям (или отклонениям от заданной траектории) и регулирование по критическим параметрам (когда достигается уровень какого-либо параметра, признанный критическим, недопустимым). Соответственно, в первом случае, обнаружив отклонение тех или иных макроэкономических показателей от намеченных на определенный период ориентиров (программы, плана, прогноза и пр.), государство принимает меры для исправления ситуации. Например, при спаде производства более глубоком, чем предполагалось, если анализ показал, что это произошло из-за недостатка инвестиций, возможны: снижение налогов на производителей в целом или только на инвестиции, привлечение иностранных кредитов, приватизация слабых предприятий для передачи их более эффективным собственникам, стимулирование спроса на продукцию и другие варианты М.р. Во втором случае можно установить, скажем, в перспективном плане определенный критический уровень безработицы, грозящий социальным взрывом, и при приближении к этому показателю принять срочные меры для повышения занятости (ввести поощрение предпринимателей за открытие новых рабочих мест, помогать зарождению и становлению малого бизнеса и т.п.). В моделях экономической политики рыночных государств используются разные управляемые переменные для выработки регулирующих (в частности, стимулирующих) воздействий на экономическую систему, в том числе автоматические стабилизаторы (см.). Макроэкономические инструменты регулирования являются реальными рычагами, оказывающими подобные воздействия на экономику для преодоления факторов, нарушающих естественный ход рыночных конкурентных процессов, и предназначенными поддерживать стабильный рост производства, уровень цен и занятости. К таким инструментам относятся: налоги, квоты, правовое регулирование поведения фирм на рынке, ограничения в области зарплаты и пенсий и другие элементы механизма М.р. Среди основных инструментов М.р. в условиях рыночной экономики — средства денежной политики (такие как ставка рефинансирования и кредитная эмиссия Центрального банка, резервные требования для коммерческих банков, операции на открытом рынке ценных бумаг), фискальной политики (прямое и косвенное налогообложение, управление бюджетным дефицитом), а также политики обменного курса национальной валюты (система обменного курса - плавающего или фиксированного, курс обмена валюты). Исходные теоретические основы М.р. были заложены Дж.Кейнсом, учение которого, часто определяемое как принцип “государственного активизма”, было реакцией на мировой экономический кризис, к которому привело господство на протяжении XIX века в США и некоторых других странах идей laisser faire, то есть действительно свободного рынка, неограниченной конкуренции. Впрочем, с другой стороны, эти идеи привели к невиданному экономическому подъему, сделав те же Соединенные Штаты крупнейшей в мире индустриальной державой. В ряде стран в ХХ столетии предпринимались попытки то усиления регулирования, то так называемого дерегулирования экономики. Оптимальная мера государственного М.р. по сей день остается темой дискуссий между экономистами и политиками консервативного и либерального направлений.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• macroeconomic regulation

план аварийных мероприятий
1. Описание целей, политики и концепции операций по реагированию на аварийную ситуацию, а также структуры, полномочий и обязанностей для систематического, координированного и эффективного реагирования. План аварийных мероприятий служит в качестве основы для разработки других планов, процедур и контрольных списков. Планы аварийных мероприятий готовятся на нескольких разных уровнях: национальном, локальном и на уровне установки. Они могут включать все виды деятельности, которые, согласно плану, должны осуществляться всеми соответствующими организациями и компетентными органами или могут быть прежде всего посвящены действиям, которые должна выполнять конкретная организация. Иногда для большей ясности в первом случае используется термин общий план аварийных мероприятий {overall emergency plan}. Детали, касающиеся выполнения конкретных задач, кратко изложенных в плане аварийных мероприятий, приводятся в аварийных процедурах. 2. Комплекс мер (процедур), которые должны осуществляться в случае аварии. (Из [1].)
[Глоссарий МАГАТЭ по вопросам безопасности]

Тематики

• МАГАТЭ

EN

• emergency plan