с+учётом+уравнения

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

динамические модели межотраслевого баланса
Частный случай динамических моделей экономики; основаны на принципе межотраслевого баланса, в который дополнительно вводятся уравнения, характеризующие изменения межотраслевых связей во времени на основе отдельных показателей, например, капитальных вложений и основных фондов (что позволяет создать преемственность между балансами отдельных периодов). Единообразного метода решения этой задачи пока нет. В принципе она может решаться следующим образом (при условии, что в динамической межотраслевой модели, как и в статическом МОБ, связи принимаются линейными). В отличие от уравнений статического МОБ, где конечный продукт каждой отрасли представлен одним слагаемым, здесь он распадается на два — фонд накопления и фонд непроизводственного потребления. Система уравнений в этом случае записывается так: (i=1, 2, …, n, j=1, 2, …, n), где Mi — часть продукции i-й отрасли, идущая в фонд накопления (она не может быть равна нулю только в так называемых фондообразующих отраслях — строительстве, машиностроении); wi — часть продукции i-й отрасли, выделяемая на непроизводственное потребление (остальные обозначения см. в статье Межотраслевой баланс). Такие модели с разделением конечного продукта называются «моделями леонтьевского типа» (по имени американского экономиста В. Леонтьева). Ту часть фонда накопления, которая передается «фондообразующей отраслью» i в j-ю отрасль, обозначим Mij. Тогда общий объем капитальных вложений, направляемых в j-ю отрасль, определяется по формуле Отсюда, зная коэффициент фондоотдачи в j-й отрасли, можно вычислить прирост ее валовой продукции. Таким образом, получаем описание цикла воспроизводства (обычно за один год) - от создания фондов до выявления возросших в результате их использования производственных возможностей. Конечно, здесь допущено много нереалистичных упрощений (например, новые средства производства «немедленно» дают продукцию, тогда как в действительности для этого требуется существенный лаг). Но модель показывает, что для управления процессом решающее значение имеет соотношение между фондом накопления и фондом потребления конечной продукции. Отечественными экономистами были разработаны разные типы динамических межотраслевых моделей, в том числе более сложные, но зато и более адекватно описывающие динамику экономического развития (хотя и здесь еще упрощения существенны). Во-первых, модели с обратной рекурсией, в которых балансы производства и распределения продукции за последний год планового периода сочетаются с уравнениями потребности в капитальных вложениях за весь плановый период. На втором этапе решения такой модели показатели производства продукции и капитальных вложений распределяются по всем годам планового периода в направлении от последнего года к первому (откуда и название модели). Во-вторых, модели поэтапного расчета объемов производства продукции и капитальных вложений для каждого года планового периода. Они представляются обычно как совокупность балансов производства продукции и капитальных вложений, потребность в которых для будущих лет устанавливается путем нормирования незавершенного строительства. В-третьих, модели с явным учетом лага капитальных вложений, в которых показана прямая и обратная их связь во времени с показателями производства продукции. С одной стороны, объемы продукции отраслей, создающих средства производства («фондосоздающих»), зависят от тенденций развития производства в будущем. С другой стороны, потребность в приросте фондов в данном году во многом зависит от их динамики в прошлом. Модели с явным учетом лага капитальных вложений точнее других отражают процессы воспроизводства, но они и сложнее по структуре. Кроме того, их трудно обеспечить необходимой информацией. Укрупненная 18-отраслевая динамическая модель МОБ практически применялась бывш. Госпланом СССР при разработке наметок основных показателей долгосрочного социального и экономического развития страны. Расчеты по этой модели отражали физический рост объемов производства и отраслевое распределение производственных ресурсов (капитальные вложения, численность занятых, структура материального производства, распределение продукции отдельных отраслей для текущего производственного потребления, производственного и непроизводственного накопления, непроизводственное потребление, внешнеторговый оборот и т.д.). В стране, отказавшейся от централизованного директивного планирования, подобные модели вряд ли найдут применение в прежнем виде. Но вполне возможно их использование в прогнозных и аналитических расчетах — что подтверждается опытом ученых-экономистов в США и других странах.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• dynamic input
• output models

лаг
Ндп. судовой измеритель скорости
судовой спидометр
Судовое навигационное устройство, предназначенное для измерения скорости и выработки пройденного расстояния.
[ ГОСТ 21063-81]

лаг
временной лаг
запаздывание
Экономический показатель, отражающий отставание или опережение во времени одного экономического явления по сравнению с другим, связанным с ним явлением. Капиталовложения в промышленность, например, дают отдачу не сразу, а через несколько лет, когда будут построены и освоены новые производства. Поэтому, изучая влияние капиталовложений на развитие хозяйства, приходится относить это влияние не на ближайший год, а на третий, четвертый и т.д. Подобные явления отражаются в экономико-математических моделях, в машинной имитации через так называемые Л. различных типов. Простейшая лаговая модель: Yt = f (xt —?), что означает следующее: y в момент t определяется значением x в момент t-?, где ? — временной Л. Широкое распространение приобрели модели с распределенным Л., например, такая: искомый результат в году t рассматривается не как функция затрат некоторого определенного года, а как функция затрат последовательного ряда лет прошлого периода: где yt — результат в году t; xt-i — затраты в году t-i; t — максимальный срок запаздывания; ut — ошибка уравнения (помехи); wi — весовые коэффициенты, характеризующие сравнительное значение отдельных лет для результата (см. Вес). Последовательность коэффициентов wi (i = 0, 1, 2…) называется структурой или спектром лага. Статистически такая модель является авторегрессивной моделью общего вида. Наиболее явно выделяются Л. при анализе циклических, в том числе сезонных колебаний. Важными видами Л. являются инвестиционный Л., характеризующий время оборота всех производственных капиталовложений (включая вложения в оборудование), и строительный Л. (средний срок строительства производственного объекта), а также запаздывание предложения товаров от их производства, запаздывание спроса от предложения товаров, запаздывание потребления от спроса, запаздывание выпуска кадров от начала их обучения, и т.д. В эконометрических моделях выделяются три группы запаздываний: а) когда значение эндогенной переменной в данный момент времени зависит от значений той же переменной в предшествующие моменты времени; б) когда данная эндогенная переменная может влиять на другую (или другие) эндогенную переменную только по истечении какого-то периода времени; в) когда значение эндогенной переменной определяется значением экзогенной переменной более раннего времени.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Недопустимые, нерекомендуемые

• судовой измеритель скорости
• судовой спидометр

Тематики

• средства навигации, наблюдения, управления
• экономика

Синонимы

• временной лаг
• запаздывание

EN

• lag
• time-lag

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

метод наименьших квадратов
Математический (математико-статистический) прием, служащий для выравнивания динамических рядов, выявления формы корреляционной связи между случайными величинами и др. Состоит в том, что функция, описывающая данное явление, аппроксимируется более простой функцией (или линейной комбинацией таких функций). Причем последняя подбирается с таким расчетом, чтобы среднеквадратичное отклонение (см. Дисперсия) фактических уровней функции в наблюдаемых точках от выровненных было наименьшим. Например, по имеющимся данным (xi,yi) (i = 1, 2, …, n) строится такая кривая y = a + bx, на которой достигается минимум суммы квадратов отклонений то есть минимизируется функция, зависящая от двух параметров: a — (отрезок на оси ординат) и b (наклон прямой). Уравнения, дающие необходимые условия минимизации функции S(a,b), называются нормальными уравнениями. В качестве аппроксимирующих функций применяются не только линейная (выравнивание по прямой линии), но и квадратическая, параболическая, экспоненциальная и др. Пример выравнивания динамического ряда по прямой см. на рис. M.2, где сумма квадратов расстояний (y1 — y1)2 + (y2 — y2)2…. — наименьшая, и получившаяся прямая наилучшим образом отражает тенденцию динамического ряда наблюдений за некоторым показателем во времени. Рис. М.2 Метод наименьших квадратов
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• least squares, method of
• least — square technique

3.2 метод наименьших квадратов en residual plot

Метод оценки параметров, минимизирующий сумму                  fr méthodedes moondres

квадратов ошибок, причем ошибку определяют как                     carrés

разность между наблюдаемым значением и значением,

вычисленным исходя из постулированной модели, а сумму

берут по всем обработкам

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

3.2 метод наименьших квадратов en residual plot

Метод оценки параметров, минимизирующий сумму                  fr méthodedes moondres

квадратов ошибок, причем ошибку определяют как                     carrés

разность между наблюдаемым значением и значением,

вычисленным исходя из постулированной модели, а сумму

берут по всем обработкам

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения