Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Исследование проблематики и объекта моделирования 7
1. Анализ динамики и прогноз развития нефтяной промьппленности 7
2. Обзор постановок задач в зарубежной и российской литературе 24
3. Цели, задачи и объект моделирования 51
Глава 2. Методические основы моделирования и оптимизации ВИНК 64
1. Экономико-математическое описание модели 64
2. Динамическая задача оптимизации 72
3. Особенности реализации алгоритма поиска решения 86
Глава 3. Решение задач оптимизации и анализ численных результатов 93
1. Диалоговая система оптимизации ВИНК 93
2. Примеры численного моделирования ВИНК 95
3. Степень неопределенности исходной информации 105
Заключение 107
Библиографический список литературы 111
Приложение 119
- Обзор постановок задач в зарубежной и российской литературе
- Экономико-математическое описание модели
- Особенности реализации алгоритма поиска решения
- Степень неопределенности исходной информации
Введение к работе
Актуальность исследования. В настоящее время остро встает проблема моделирования стратегического развития вертикально-интегрированных нефтяных компаний (ВИНК) в условиях переходной экономики.
В экономике России ВИНК играют ведущую роль. В нефтяной промышленности России, доля добычи которой составляет около 10% всей мировой добычи нефти, на настоящий момент создано около 15 вертикально-интегрированных компаний (на их долю приходится почти 90% общероссийской добычи нефти). Среди них крупнейшие: "ЛУКойл", "Сургутнефтегаз", ЮКОС и др. Доходы бюджета страны от нефтяного бизнеса в настоящее время составляют более 20% всех доходов.
В современных условиях ключевое значение приобретает факт наличия у компаний собственной оптимальной стратегии развития. В условиях быстро меняющейся бизнес среды необходимо иметь надежный инструментарий, позволяющий моделировать стратегию развития, отвечающую изменяющимся условиям внешней среды и позволяющую оптимизировать использование потенциала компании (производственного и финансового).
Формирование и оптимизация собственной стратегии развития ВИНК неразрывно связано с необходимостью применения новых подходов в управлении. В основу диссертационного исследования положены работы советских, российских и зарубежных ученых в области экономического прогнозирования, математического моделирования и оптимизации.
Объектом исследования служат отечественные вертикально-интегрированные нефтяные компании, осуществляющие расширение своей деятельности и испытывающие необходимость в инструменте оценки качества стратегического планирования развития бизнеса.
Предметом исследования являются процессы моделирования стратегического развития ВИНК в рыночных условиях.
Целю исследования является моделирование методов оптимизации деятельности отечественных вертикально-интегрированных нефтяных компаний на перспективу, расчета оптимальных параметров функционирования и развития компании, обеспечивающих повышение конкурентоспособности на мировом рынке нефти и нефтепродуктов. Основной задачей работы является формирование эффективной методики оптимизации на основе использования экономико-математических методов оптимизации на предприятиях нефтегазового комплекса.
В соответствии с поставленной целью, в работе решаются следующие задачи:
• проанализировать общее состояние и основные направления развития реформ в нефтяной отрасли России в период формирования рыночных условий, целесообразность использования ВИНК, как доминирующей формы организации нефтяного бизнеса;
• исследовать особенности моделирования развития ВИНК в условиях рынка;
• разработать методологию определения оптимальной стратегии развития ВИНК на основе предложенной модели;
• сформировать методику оценки экономической эффективности выбранной стратегии развития предприятия, основанной на рациональном использовании инвестиционных ресурсов при произвольном наборе альтернативных и взаимнонезависимых проектов.
Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых по методам экономического планирования развития предприятий в условиях как плановой, так и рыночной экономик, методам системного анализа, декомпозиции, экономико-математического моделирования, работы по анализу организационно-экономических структур в нефтяной бизнес среде, которые все вместе позволили комплексно подойти к процессу оптимизации стратегии развития ВИНК.
Степень проработанности проблемы. Исследованию производственно-транспортных задач, динамических задач размещения, математическим методам декомпозиции, оценке инвестиционных проектов посвящены работы следующих авторов: Бойкова В.А., Виленского В.Л., Грачевой М.В., Казакевича Д.М., Козлова Л.А., Коссова В.В., Лившица В.Н., Серова С.С, Смоляка С.А., Токарева В.В., Уздемира А.П., Чарного В.И., Шмелева В.В., Benders J.F., Erlenkotter D., Manne A.S., S. Mayers, и др. Однако, ряд вопросов моделирования сложных вертикально-интегрированных систем остается неизученным.
Научная новизна работы определяется тем, что соискателем предложена математическая модель вертикально-интегрированной нефтяной компании, являющейся новой организационной структурой в отечественной нефтяной промышленности.
• разработана методология моделирования ВИНК и экономико-математические методы оптимизации ВИНК
• предложена методика поиска оптимальных стратегических решений развития ВИНК, оценки эффективности предлагаемых проектов (альтернативных и взаимнонезависимых)
• сформулированы модели для уровней интеграции и взаимосвязи между ними
• предложено использование иерархичной системы моделей для описания и оптимизации развития крупных вертикально-интегрированных нефтяных компаний.
Апробация работы. К настоящему моменту, отдельные результаты диссертационной работы уже использовались в практической работе ВИНК "ЛУКОЙЛ".
Основные положения диссертационной работы докладывались на Международной конференции "Производственная инфраструктура в стационарной и нестационарной экономике" и научно-практической конференции ИСА РАН. По теме диссертации опубликовано 3 статьи.
Логика изложения и структура работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, содержит библиографию из 103 наименований и приложение; объем диссертации составляет 120 страниц.
В первой главе освещены основные проблемы и перспективы развития отечественной нефтяной отрасли в современных условиях, раскрыты проблемы и тенденции формирования структуры нефтяных компаний в рыночных условиях. Дан обзор направлений экономико-математического моделирования и их применимости. Рассмотрены проблемы моделирования современных вертикально-интегрированных нефтяных компаний.
Во второй главе формулируется динамическая задача оптимизации, связанной с выбором стратегии развития ВИНК. Это задача размещения (реконструкции) производственных мощностей, включающая в себя развитие транспортной сети. Определена методика решения такой задачи, отражены особенности описания различных отраслей, при этом принята следующая постановка задачи.
В третьей главе приведены результаты практической апробации предложенной методики разработки оптимальной стратегии развития предприятия на перспективу в условиях рыночных отношений на базе вертикально-интегрированной нефтяной компании "ЛУКОЙЛ".
Обзор постановок задач в зарубежной и российской литературе
При рассмотрении потока работ, посвященных экономико-математическому моделированию, следует отметить, что все многообразие моделей допускает двоичную классифицикацию по нескольким критериям и поэтому модели можно разделить на концептуальные (установление основных качественных зависимостей) и расчетные (получение количественных результатов); на замкнутые (без выбора управления) и оптимизационные (с выбором управления); на микроэкономические (детальное описание отдельного процесса) и макроэкономические (описание системы в терминах макропоказателей); динамические и статические, детерминированные и стохастические, модели с использованием поточного или дискретного описания производства и т. д.
Рассмотрим два типа моделей - замкнутые или прогнозные модели и управляемые или оптимизационные модели. В управляемых моделях условно можно выделить три группы переменных : 1) фазовые координаты - переменные, которыми принято характеризовать текущее состояние объекта (например, мощности, запасы продуктов, объемы трудовых и прочих ресурсов и т.д.); 2) управляющие воздействия - переменные, влияющие на изменение этого состояния и поддающиеся целенаправленному выбору (например, приросты мощностей, выпуски продуктов и т.д.); 3) исходные данные и внешние воздействия - начальные значения фазовых координат и другие параметры и функции времени, задаваемых извне (например, удельные сырьевые и фондообразующие затраты, непроизводственное потребление). Управляемая модель при фиксированных исходных данных и внешних воздействиях определяет фазовые координаты как функции времени. В таком режиме управляемая модель может использоваться для целей прогноза (режим функционирования). Кроме того, управляемая модель может использоваться (и в этом ее основное назначение) в режиме планирования, отвечая на вопрос "как управлять, чтобы достичь желаемых результатов".
В прогнозных или замкнутых моделях (например, эконометрических, их описание будет ниже) управления не выделены явно. Такие модели не могут использоваться в режиме планирования, а в режиме функционирования они могут давать один вариант прогноза, отвечающего на вопрос: " что будет, если сохранятся старые тенденции в управлении". Это связано с тем, что при построении чисто прогнозных моделей к экономике подходят с точки зрения моделирования "черного ящика". Не описывая внутренних механизмов, сразу устанавливаются функциональные связи между входами и выходами объекта. В этих связях предусматриваются параметрические свободы, с помощью которых осуществляется согласование результатов расчета по модели с поведением реального объекта. Как правило, такие параметры трудно поддаются непосредственному измерению, поскольку природа их возникновения часто имеет чисто формальные корни. Кроме того, в отличие от технических объектов, в экономике часто бывает трудно отделить неизменные факторы, влияющие на объект и независящие от людей, от факторов, контролируемых людьми. Поэтому параметры согласуют модельные расчеты с реальной траекторией, соответствующей одной программе управления по времени и включающей все влияющие факторы, как независящие, так и зависящие от людей.
Стремление к достижению максимально возможной адекватности модельного описания к реальным объектам привело к тому, что многие из ранее статических (независящих от времени) моделей развились в динамические. Из статических можно привести пример классические транспортные задачи -минимизация стоимости циркулирующей в сети. Новый аргумент - время - в динамических моделях чаще всего берется дискретным. А в моделях, построенных на принципах дискретности времени, используется конечно-разностная форма записи уравнений, т.е. фигурируемые в уравнениях скорости изменения по времени переменных заменяются конечными разностями значений этих переменных в соответствующие моменты времени. К моделям, построенным на дискретности времени, хорошо применяются численные процедуры линейного программирования. При построении описания с дискретным временем обычно явно или неявно делаются некоторые предположения о виде зависимостей параметров объекта (в том числе и управляющих) от времени между узлами аппроксимации. Если шаг велик, то это обстоятельство может сильно ухудшить точность расчетов и уменьшить возможности управления, с уменьшением шага сильно (экпотенциально) растет трудоемкость расчетов.
В моделях с непрерывным временем, как правило, на этапе численных расчетов тоже прибегают к дискретизации времени, однако в этом случае шаг дискретизации переменный и зависит только от заданной точности, тогда в модели с дискретным временем ее шаг задается заранее до счета. В результате при одинаковой точности непрерывная модель выигрывает у дискретной по объему вычислений.
При всем многообразии классификаций существующих моделей, представляется наиболее правильным остановиться на классификации относительно моделируемого экономического объекта. Таким образом, все модели, имеющие хождение в экономико-математической литературе, специализируются прежде всего по уровню иерархии существующей системы экономического управления: верхний уровень (межотраслевой баланс и эконометрические модели) средний уровень (регионально-отраслевые модели) нижний уровень (модели предприятий и отдельных производств). В каждом классе моделей экономические объекты описываются с присущей данному уровню детализацией; каждый класс имеет свою математическую структуру и свой математический аппарат. Подобная классификация позволяет легко применить «прикладной» подход: классифицировать моделируемый объект и, выбрав соответствующий данному экономическому объекту класс экономико-математических моделей, отобрать наиболее приемлемую модель, а затем применить ее для рассматриваемого объекта. Рассмотрим подробнее каждый класс моделей, основные особенности описания и формализации объектов. В дальнейшем, это поможет определить характерные черты моделируемого объекта и выбрать степень их детализации при описании.
Экономико-математическое описание модели
В качестве основного методологического направления моделирования ВИНК выбрана многоступенчатая иерархическая система моделей. В соответствии с принципом оптимальности на каждой ступени хозяйства вначале в укрупненных показателях определяется вариант плана в целом для рассматриваемого уровня хозяйственной иерархии, а затем составляются более детальные планы для нижестоящих звеньев производства. Использование этого подхода в планировании развития и размещения производства отдельной отрасли означает, что в задаче для отрасли в целом (в данном случае отрасль -высшая ступень иерархии) объектами планирования выступают не первичные производственные элементы, а их комплексы.
В двухступенчатой системе оптимизации плана производства отрасли нижестоящими звеньями будут группы предприятий, образующие территориальные объединения или подотрасли, которые в задаче отраслевого планирования выступали как объекты планирования. На второй ступени оптимизации должны формулироваться задачи для отдельных подотраслей или территориальных объединений, в которых объектами планирования будут первичные производственные элементы, чаще всего отдельные предприятия. Не исключено использование иерархических систем оптимизации, предполагающих и большее число ступеней.
Можно отметить возможность построения такой иерархической системы оптимальных моделей, которая предполагает использование моделей размещения (или производственно-транспортных моделей) и на верхнем уровне иерархии, и для оптимизации нижестоящих хозяйственных звеньев. Имеется в виду, что в задаче верхнего уровня объектами планирования выступают экономические районы как производители продукции и ее потребители. Вопрос об ареале выделяемых районов является самостоятельным и решается на основе предварительного анализа исходных данных.
При решении задачи верхнего уровня определяются связи между районами по производству и поставкам продукции, находится оптимальное распределение ресурсов между районами и определяются другие важнейшие параметры, которые для задач второго уровня являются входными. Далее формулируются задачи размещения или производственно-транспортные задачи) для отдельных районов. В результате их решения определяется производственная программа для отдельных предприятий и наряду с внешними связями, которые назовем глобальными, находятся рациональные связи между предприятиями и потребителями продукции и между самими производственными объектами внутри районов.
В задачах для отдельных районов глобальные связи находят свое отражение путем представления в них (в задачах для взаимосвязанных районов) транспортных узлов, через которые могут совершаться межрайонные поставки, в качестве производителей и/или потребителей некоторой номенклатуры продуктов. В задачах для районов выбор этих связей и объемов поставок или ввоза различных продуктов согласно глобальным связям является обязательным, и это условие находит отражение в задаче через специальные ограничения.
Задачи второго уровня формулируются как более конкретные и детальные не только с точки зрения существа рассматриваемых объектов, но и в смысле возможной детализации номенклатуры продукции и потребляемых ресурсов. Более того, в рассматриваемом случае применения иерархической системы моделей в верхней задаче могут рассматриваться связи между районами лишь по производству и поставкам важнейших продуктов (глобальных), размещение производства которых неизбежно должно определяться на основе решения экстремальной задачи верхнего уровня. А в задачах второго уровня, для отдельных районов, может рассматриваться расширенная номенклатура продукции, включающая продукты, производство и потребление которых ограничивается рамками отдельных районов.
Экономико-математическая модель такого плана формулируется для определенного временного отрезка - периода планирования, длительность
которого колеблется от 15 до 35 лет. В качестве целевой функцией модели
принят максимум дисконтированного дохода за вычетом суммы
производственных, транспортных и капитальных затрат за плановый период.
Экономические показатели, используемые при расчетах, учитывают изменение во времени оценок ресурсов и продукции, вызываемое неравнозначностью финансовых поступлений и затрат в различные моменты времени. Экономические показатели соизмеряются во времени путем умножения их на коэффициенты дисконтирования: где Dt - коэффициент дисконтирования для года t; а - год, к которому осуществляется приведение экономического показателя; Е(г) 0 - ставка % дисконтирования, в частном случае для упрощения расчетов можно принять E=const, в этом случае Dt=(l+E)a" . Год приведения един для всех экономических показателей, используемых в расчетах. Пусть имеется некоторое множество пунктов - географических или экономических районов. В этих пунктах расположены предприятия производства, переработки и потребления, каждое из которых производит или потребляет заданное множество продуктов. Все предприятия разделяются на два подмножества: действующие предприятия и новые предприятия, которые можно построить. К числу проектов новых предприятий относятся и проекты реконструкции действующих мощностей. Допускается также рассмотрение и групп альтернативных проектов. Осуществление проектов строительства новых предприятий может произойти в различные моменты времени планового интервала. Задаются характеристики действующих и новых проектов, транспортной сети, динамика внешних факторов (цены, тарифы и т.п.).
Требуется получить ответы на следующие практические вопросы: какие новые объекты строить, где и когда; как рационально загружать и развивать транспортную сеть; как загружаются производством действующие производства, где и в каком объеме производится сбыт, чтобы достигнуть максимума чистого дисконтированного дохода за плановый период. При этом система остается открытой, т.е. допускается поступление продуктов извне на любой ступени вертикальной интеграции и в любом пункте.
Модель имеет динамический характер, т.е. все переменные рассматриваются изменяющимися во времени. Может быть принято как дискретное, так и непрерывное по времени описание динамики.
Один подход к решению задачи оптимизации развития ВИНК основан на использовании принципов построения иерархической системы моделей. В этом случае, предполагаемая схема оптимизации развития и размещения ВИНК может включать два уровня иерархии (см. рис 4):
Особенности реализации алгоритма поиска решения
В модели, в отрасли природных ископаемых, принята следующая классификация запасов: недоказанные, доказанные неразрабатываемые и доказанные разрабатьшаемые. В совокупности эти категории запасов составляют общие запасы. Геологическая разведка содержит две фазы: предварительную разведку и промышленную разведку. Продуктом первой фазы являются предварительные сведения об общих запасах и запасах полезных ископаемых по категории недоказанных, а также сведения о переоценках запасов. Поскольку процесс открытия месторождения и его размеры носят стохастический характер, то затраты на предварительную разведку можно отнести на непроизводственное потребление и определять их экспертным путем. Начальные размеры запасов также вводятся на основе экспертных оценок. Преобразование категории недоказанных запасов в промышленные (доказанные), есть функция промышленной разведки. Выходом элемента "запасы" является объем подготовленных к промышленной добыче запасов полезных ископаемых; входом - сырье и первоначально разведанные (недоказанные) запасы полезного ископаемого. Прирост недоказанных запасов осуществляется за счет сейсморазведки и приобретения лицензий на недоказанные запасы. Прирост доказанных неразрабатываемых запасов происходит либо за счет приобретения лицензий на такой тип запасов, либо за счет перевода недоказанных запасов в доказанные при помощи разведочного бурения. Наконец, доказанные разрабатываемые запасы прирастают за счет освоения неразрабатьшаемых запасов и истощаются за счет добычи.
В модели, помимо абсолютных значений прироста и истощения запасов, необходимо учесть качественные характеристики этих запасов и функцию извлекаемости запасов (Доля доказанных разрабатываемых запасов, которая может быть извлечена по данной технологии в процессе добычи). Вводится функция извлекаемости запасов, зависящую от следующих параметров: интенсивность добычи, географический район, тип технологии, величина оставшихся запасов.
Балансовое уравнение для перевода недоказанных запасов в доказанные за счет разведки формируется следующим образом: если месторождение ju предусматривает NM очередей ввода в эксплуатацию (например, для сохранения линейности в отрасли "добыча" из-за изменения условий добычи по мере исчерпания запасов), то каждый этап содержит оценки л , TNft - объема недоказанных запасов полезного ископаемого в очереди N месторождения ц и длительности разведочных работ. Объем доказанных запасов полезного ископаемого / , подготовленный к промышленной эксплуатации за время to до t, определяется по формуле: В отрасли добычи ухудшение условий добычи описывается разбиением месторождения на несколько однородных частей, отличающихся друг от друга удельными затратами на добычу. Для простоты будем отождествлять эти части с очередями ввода месторождения ц в эксплуатацию. Разведка частей месторождения идет последовательно, в порядке возрастания номера N, добыча так же, но без опережения разведки, т.е. iNfl tNfl - тЫм, гдег начало добычи на N-ой очереди месторождения ju. Т.к. в разных очередях месторождения разные удельные затраты, то (3.4) записывается для каждой части отдельно, соответственно объем добычи ограничен промышленными запасами для каждой очереди месторождения. Отрасль переработки и нефтехимии - это производственный элемент с сопутствующими продуктами, т.е. на одном оборудовании и в одном производственном процессе получаются несколько продуктов. Для их описания по неймановской схеме введем обозначения: w - интенсивность производства и измеряется в потоках основного сырья-нефти, к, - количество /-го продукта, вырабатываемого при единичной интенсивности. Тогда выпуски продуктов имеют вид: v, = X v" = S " w" ; є1 гДе п" число технологий производства. Необходимое количество сырьевых и трудовых затрат на производство определяется не от произведенного продукта, а от переработанного сырья. Аналогично по нефтехимии, которая по сути является более глубокой переработкой, отличие только в наименовании продуктов и основного сырья. Транспортная сеть состоит из вершин и однонаправленных дуг. Большое количество дуг связано со спецификой задачи. Полная сеть состоит как бы из нескольких слоев, каждый из которых соответствует своему типу продукта, либо транспорта. Отдельные слои связаны между собой в местах расположения НПЗ, перевалочных пунктов, нефтебаз. По виду функций затрат транспортировки продукта по дуге fM{t, v() все дуги могут быть разбиты на три группы. Функции затрат первой из них аппроксимируются непрерывной кусочно-линейной зависимостью. В простом случае можно ограничиться формулой /( ,v,) = /40 + (0 v,- В более сложных случаях, кусочно-линейная зависимость от объема транспортируемого продукта (выпуклая вниз) определяется по аналогичной формуле, но не для всего диапазона возможных объемов транспортировки продукта, а только для части этого диапазона (некоторый интервал). Для разных интервалов определены разные коэффициенты s(t) постоянного наклона функции затрат, кроме того они имеют одинаковую постоянную составляющую p(t). Дуги этой группы соответствуют существующим нефтепроводам, перевалочным нефтебазам и существующим крупным звеньям нефтепродуктопроводов. Примерно похожим образом формируются затраты и на производящих элементах. Функции затрат дуг второй группы аппроксимируются линейной с разрывом в нулевой точке зависимостью: /(f,v,) = j v, +p signv,. Дуги этой группы хорошо соответствуют будущим, возможным звеньям единойтранспортной сети - нефтепроводам, крупным нефтепродуктопроводам. Функции затрат третьей группы прямопропорциональны объемам перекачки продуктов: f(t,vl) = s vt. Эта группа соответствует операциям железнодорожного, автомобильного и морского видов транспорта.
Степень неопределенности исходной информации
Прежде всего заметим, что все рассмотренные прогнозы являются завышенными - математическое ожидание относительных ошибок положительно во всех случаях. Средние относительные ошибки достигают 48% при прогнозировании по отдельным видам продуктов и 39% при прогнозировании по их сумме. Это может быть связано с недостаточным анализом глобальных изменений в экономике страны. На период до 1997 года прогнозы опирались на предположение меньшего падения потребления, тогда как кризисные явления в экономике и спад производства сделали эти преположения слишком. Что касается ошибок завышенных прогнозов на 1999 год, то частично они могут быть объяснены последствиями кризиса 1998 года и последовавшего за ним значительного роста цен и падения потребления. Свой вклад в ошибки прогнозов внесли и имевшие место перебои в поставке н/продуктов для розничного сбыта в 1999 году в ряде регионов с целью вызвать дефицит продуктов и соответствующий рост цен.
Имеет место и значительный разброс ошибок относительно их среднего значения - среднеквадратическое отклонение может быть до 71% по отдельным видам продуктов и до 54,5% по их сумме. Просматривается зависимость точности прогноза от года его составления и его долгосрочности. Причем ошибка возрастает нелинейными темпами. Эти цифры показывают, что с увеличением длительности прогноза рост ошибок идет в двух направлениях: и по среднему значению и по разбросу.
Настоящее исследование посвящено актуальной проблеме оптимизации развития на перспективу вертикально-интегрированных нефтяных компаний в новых рыночных условиях. Исследование ориентировано на стадию подготовки схем развития и размещения предприятий производства, транспорта и реализации нефти и нефтепродуктов. В нем можно выделить условно пять основных этапов. Первый этап - обобщение опыта конкретного моделирования нефтяной компании и формулировка общей проблемы динамической оптимизации. На втором этапе произведен анализ имеющегося опыта постановки и решения задач оптимизации размещения предприятий, транспортных задач. Он позволил наметить наиболее подходящий подход к решению проблемы моделирования ВИНК. На этом же этапе определены наиболее актуальные "узкие" места в выбранном подходе для дальнейшей практического исследования. Третий этап - сбор, подготовка и исследование исходной информации для решения проблемы. Четвертый этап заключался в постановке и решении на ЭВМ отдельных подзадач, модификаций основного алгоритма при разных начальных предположениях, упрощающих решение основной задачи. И пятый этап составили вычислительные эксперименты и попытки практического применения выполненных разработок.
Первый этап исследований показал, что общая проблема оптимизации развития ВИНК предполагает: необходимость комплексной одновременной оптимизации всех основных проектных параметров ВИНК; необходимость рассмотрения нескольких транспортируемых продуктов (при максимальной степени агрегированности как минимум двух - нефть и нефтепродукты) при произвольном числе пунктов зарождения и гашения грузопотоков продуктов и учете баланса поставки и потребления по каждому виду продуктов; необходимость учета динамических аспектов развития ВИНК (моментов ввода предприятий) и фактора неопределенности исходной информации для решения проблемы. Надо отметить, что необходимость комплексной оптимизации ВИНК вызвана тесной связью основных производственных параметров системы, задачи оптимального размещения новых предприятий, транспортной задачи.
В результате проведения второго этапа исследований, в частности, стало ясно, что наиболее целесообразным подходом к решению подобных задач был бы алгоритм, основанный на методах декомпозиции исходной задачи. Кроме того, подобные методы решения достаточно гибки и позволяют во многих случаях также успешно решать возможные модификации исходной задачи.
На третьем этапе исследований были исследованы исходные функции затрат звеньев и производственных затрат (эти функции формируются или задаются перед началом расчетов по оптимизации развития ВИНК). В процессе экспериментальных расчетов установлено, что возможным звеньям транспортной сети соответствуют линейные с фиксированными доплатами функции затрат, а существующим - от прямопропорциональных до выпуклых нелинейных. На этом же этапе сделан вывод о принципиальной неустранимости неопределенности ряда исходных данных, необходимых для решения проблемы. Произведена количественная оценка степени неопределенности исходных данных о потреблении некоторых продуктов в отдельном регионе в перспективе, прямо зависящей от точности соответствующих прогнозов. Просматривается также зависимость точности прогнозов от их долгосрочности. Эти результаты позволили обосновать вывод о целесообразности разработки и внедрения методик, учитывающих неопределенность исходной информации, предусматривающих многоэтапный (или итерационный) порядок принятия решений по развитию ВИНК.
На четвертом этапе была сформулирована многопродуктовая производственная задача на определенной сети трубопроводного транспорта. Математически - это большой размерности нелинейная задача, с решением которой связаны определенные вычислительные трудности. Отмечены и дополнительные возможности задачи, в плане оптимизации ВИНК в составе более крупной системы (например, нефтегазовая отрасль). Сложность решения задачи (многоэкстремальность, нелинейность, наличие нескольких продуктов, большая размерность и вырожденность транспортной сети) определила главную цель - создать достаточно эффективный алгоритм нахождения локально-оптимального решения, достаточно хорошего с практической точки зрения. Также были выполнены отдельные вычислительные эксперименты, проведена апробация упрощенных вариантов алгоритма для некоторых модификаций исходной задачи.
Выполненное исследование позволяет сделать следующие выводы и сформулировать рекомендации: 1. Развитие отечественной экономики и интеграция в мировое рыночное сообщество ставит перед ВИНК проблему обеспечения их конкурентоспособности, решение которой требует использования новых подходов к системе планирования в нефтяных компаниях. 2. Анализ проблемы оптимизации развития ВИНК показал необходимость: комплексной оптимизации всех основных параметров ВИНК; рассмотрения нескольких транспортируемых продуктов (при максимальной степени агрегированности как минимум двух - нефть и нефтепродукты) для произвольного числа пунктов зарождения и гашения грузопотоков продуктов; учета баланса поставки и потребления по каждому виду продуктов; рассмотрения динамических аспектов развития ВИНК (моментов ввода предприятий) и фактора неопределенности исходной информации для решения проблемы. 3. Решение задачи оптимального развития ВИНК, рассматриваемой как "открытая" система, позволило установить, что эффективное решение подобных задач вызывает необходимость в разработке и использовании иерархических систем моделей - наиболее перспективной области приложения экономико-математических методов к задачам оптимизации развития сложных производственных систем.
