Содержание к диссертации
Введение
Раздел I. Регион - проблемные вопросы функционирования и региональные исследования 11
Глава 1. Аспекты функционирования региональных экономических систем 11
Глава 2. Регион как объект моделирования. Диагностический анализ традиционных схем исследования . 23
Глава 3. Анализ моделей регионального социально-экономического развития 41
Раздел II. Методические основы моделирования региональных систем 87
Глава 1. Формализация целей, задач, приоритетных направлений развития 87
Глава 2. Модельное отображение региональных экономических процессов 111
Глава 3. Требования к моделированию региональных систем 140
Раздел III. Математическое моделирование региональных экономических систем 166
Глава 1. Моделирование процессов принятия решений 166
Глава 2. Базисная региональная модель 192
Глава 3. Модель региональной вычислительной системы 231
Глава 4. Модель жилищного строительства. 258
Заключение. 273
Литература. 283
- Регион как объект моделирования. Диагностический анализ традиционных схем исследования
- Анализ моделей регионального социально-экономического развития
- Модельное отображение региональных экономических процессов
- Модель региональной вычислительной системы
Введение к работе
Уровень развития регионов Российской Федерации на современном этапе в значительной степени зависит от таких факторов, как исторические, демографические, политико-правовые, организационные, природно-ресурсные, социально-экономические, экологические, технологические и др. Это, в свою очередь, объясняет необходимость учета специфики регионов в осуществлении общероссийской структурной, инвестиционной, финансовой, социальной и внешне - экономической политики, особенностей ресурсных возможностей и материально-финансовых источников развития.
Одной из важнейших задач оптимального функционирования и развития региональных систем на современном этапе является целевой характер регулирования, ориентированный на обеспечение позитивных тенденций в регионе, а также его социально-экономическую результативность. Этот приоритет определен недостаточной функциональной действенностью и обоснованной ориентацией развития региона, низким уровнем выполнения им своих функций. На региональном уровне решается проблема жизнеобеспечения, органы управления несут ответственность перед населением и федеральным центром за социально-экономическое положение в регионе, создание благоприятной экологической ситуации. Однако целый ряд причин, главными из которых являются спад промышленного производства, неустойчивость финансовой системы и отсутствие мониторинга ресурсообеспеченного развития региона затрудняют решение данных проблем. В этих условиях особое значение приобретают управленческие воздействия. Управление на региональном уровне позволяет учитывать специфику отдельного региона, локально ослаблять (демпфировать) негативные воздействия общегосударственной политики и усиливать благоприятное воздействие факторов федерального уровня. Система управления должна оказывать воздействие на деятельность всех видов хозяйствующих субъектов независимо от формы собственности и предусматривать применение экономических, административных и других методов на производственно-экономический и социальный комплекс региона.
Современная региональная экономика - одна из отраслей экономических знаний, предметом которой является изучение основных тенденций социально-экономического регионального развития, размещения отраслей экономики с учетом природно-экономических, демографических и экологических особенностей регионов, а также межрегиональных и внутрирегиональных связей.
Выбор определенного варианта развития региона, осуществимый на базе существующих ресурсных ограничений и финансовых источников, невозможен без использования описательных схем, в которых в формализованной, математической форме находит отражение степень влияния текущей экономической деятельности региона на будущую. Вполне очевидно, что без серьезного продвижения в разработке и реализации новых, более совершенных моделей невозможна экономическая и социально-политическая стабилизация регионов и создание основы для их устойчивого экономического развития.
В подавляющем большинстве известных работ, моделирование многокритериальных задач сводится к выбору оптимального варианта на основе единого критерия. Предлагаются различные приемы скаляризации векторной задачи оптимизации, в т.ч. и заданием значений параметров нелинейной свертки исходных функций - критериев и функций - ограничений. Но сведение модели к однокритериальной затушевывает сущность задачи, абстрагирует ее и может вызвать принятие в корне неверных решений. Реальные проблемы региона носят явно выраженный многокритериальный характер, поэтому представляется неправомерным сведение этих критериев к одному (например, аддитивному) до тех пор, пока не будет полностью уяснена суть проблемы, что возможно только непосредственно в ходе решения, т.о. о синтезе обобщенного критерия оптимальности можно говорить лишь применительно к апостериорному периоду. Этот подход, в свою очередь, выдвигает новые требования к открытости моделей и применяемым инструментальным средствам, переход от однократной оптимизации к интерактивному варианту создания и эксплуатации моделей. Относительная важность целей может быть оценена на основании исследования взаимного влияния критериев друг на друга и поиска компромисса между ними в каждой конкретной ситуации.
Опыт вычислений и теоретические оценки эффективности показывают, что точные методы не способны решать большие прикладные задачи дискретной оптимизации. Поэтому в последние годы растет число работ, посвященных различным приближенным методам. Широкое распространение получили приближенные методы, основанные на использовании случайного поиска в сочетании с локальной оптимизацией. Такие алгоритмы просты при компьютерной реализации, но по своей эффективности хуже других известных методов. Инструментальные средства, предназначенные для решения многокритериальных задач на базе векторных релаксационных поисковых алгоритмов представляют собой итеративное уточнение цели на множестве Парето. Система представляет собой конструктор методов решения задачи многокритериального нелинейного программирования заданием различных значений параметров свертки. Однако, в этом случае, возникают сложности с аналитическим выражением зависимости множества слабо эффективных оценок от возмущений функциональных ограничений.
При моделировании сложных экономических систем возникает, как правило, задача изучения их структуры, необходимая для выявления различных экстремальных свойств. Большинство известных методов решения этой задачи основано на исследованиях, проводимых в период моделирования системы, что существенно сужает область применения таких моделей.
Ряд существующих методов многокритериальной оптимизации предполагает наличие явно или неявно выраженной субъективной функции предпочтения, которая для значительного класса задач не может быть аналитически выражена. Кроме этого, использование методов экспертной оценки целей и критериев моделирования включает процесс согласования
мнений экспертов по различным субъективным оценкам, что в значительной степени, зависит от их специализации, опыта, заинтересованности в результатах и существенно снижает уровень адекватности моделей и достоверности результатов. Одним из основных недостатков разработанных моделей также является их жесткая функциональная заданность, делающая эти модели достаточно закрытыми. Вместе с тем, теория принятия решений показывает, что многие схемы объединения целей глубоко неверны. Ни аддитивная функция полезности,, ни ранговое упорядочение критериев могут не отражать содержательной определенности, проблемы. Дальнейшее совершенствование моделей региональных экономических систем должно учитывать положительный опыт в области построения моделей, выбора их структуры и использование методических приемов.
Задача построения моделей региональных систем требует единой структуры оптимального планирования и управления. В этом направлении предстоит решить ряд теоретических и практических проблем функционирования экономической системы. В числе этих проблем одно из первых мест по значимости занимает проблема конкретизации целей развития, критериев оптимальности экономической системы в целом и ее подсистем. Существующие разработки имеют недостаточно обоснованные методические подходы решения этих задач, в том числе и количественного выражения параметров функционирования региональных систем. Определение совокупности показателей функционирования бюджетно-финансовой системы, промышленно-экономического комплекса, социальной сферы и определение взаимосвязей между ними с целью их формализации является одной из актуальных задач. Кроме того, до настоящего времени не проведена в достаточно полном объеме формализация целей, задач, приоритетных направлений развития на региональном уровне, позволяющая производить построение адекватных моделей.
Многие исследователи оставляют без внимания такой важный, с точки зрения построения конкретных региональных моделей, вопрос, как взаимосвязь
методов исследования экономики региона на теоретическом уровне и разработки формализованной модели. Рассматривая методологические аспекты региональной экономики, необходимо учитывать наиболее распространенные научные методы, широко используемые в региональных экономических исследованиях Выбор методов исследования региональных экономик должен соответствовать основной цели - определению оптимальных параметров функционирования региона.
Развитие моделей, совмещающих описание представляемого объекта на различных уровнях, являются необходимыми предпосылками превращения методов моделирования в удобный инструмент проектирования систем. Для удовлетворения специфических условий проектирования, модель системы должна развиваться итеративным образом, обеспечивая постепенную детализацию фрагментов системы по мере разработки. В большинстве рассмотренных работ этот вопрос или не рассмотрен, или основан на интуитивных представлениях. Кроме того, в существующих разработках интерактивных систем решения оптимизационных задач главное внимание уделяется алгоритмам оптимизации. В таких системах пользователю представляется минимальная инициатива, в основном при выборе алгоритма и изменении его параметров или для решения задач определенного класса. В то время как объективная оценка модели должна опираться на натурные измерения и эксперименты с существующими системами аналогичного строения, а также исчерпывающее исследование на аналитической и имитационной моделях. Создание модельной технологии управления региональными системами требует разработки соответствующих принципов проектирования подобных систем.
Организация вычислительного процесса является одним из наиболее важных этапов проектирования региональных систем, что обуславливается большим числом задач, решаемых системой обработки данных; большим объемом информации, подлежащей обработке; высокой частотой решений и частыми изменениями, вносимыми в информационную модель системы; динамикой общей схемы решения комплекса моделей, под которой понимается реализация задач пользователей в том или ином технологическом режиме. Вместе с тем, методы и технология нахождения оптимальных характеристик эксплуатации самой системы сбора, хранения, обработки и передачи информации в региональном контуре не разработаны.
Типичные задачи управления, возникающие в производственно- хозяйственных, социальных и иных структурах региона, - это появление непредусмотренных отклонений фактического состояния от планового и заключающиеся в поиске эффективных решений по устранению отклонений путем воздействия на ресурсы. Наряду с тем, главным препятствием
создания эффективных структур является то, что в процессе их эксплуатации могут существенно меняться условия их применения. Это связано, в первую очередь, с невозможностью однократной оптимизации экономической системы.
При моделировании сложных экономических систем возникает, как правило, задача изучения их структуры, необходимая для выявления различных экстремальных свойств. Большинство известных методов решения этой задачи основано на исследовании случая, когда системы моделируются, что существенно сужает область применения таких моделей. Все вышеперечисленные причины заставляют искать принципиально новые подходы к решению задач оптимизации региональных систем. Структуризация модели принятия решений должна определить методику выбора как структуры конкретной модели так и инструмента реализации поставленной задачи, т.е. должна синтезировать оптимальную структуру управления над заданным множеством элементов.
Прикладной характер построения модели бюджетно-финансовых, промышленных и социально - экономических взаимодействий в регионе обусловлен необходимостью получения реальных результатов, позволяющих делать выводы адекватности разработанной модели и исследуемой экономической системы. Заложенные в региональную модель принципы необходимо апробировать и при решении задач низших уровней, а именно: при разработке моделей сферы услуг, агропромышленного комплекса, жилищного строительства и математическом моделировании производственной сферы. К факторам, определяющим выбор стратегической цели развития регионов, отнесены: во-первых, общий тренд социально-экономического развития производственного комплекса региона, во-вторых, особенности современного этапа реформирования - необходимость перехода к социально ориентированной рыночной модели экономической организации производственного комплекса, в-третьих, региональные интересы. Важнейшим ресурсным обеспечением функционирования региональных систем признаются инвестиции. При этом определение приоритетных направлений развития инвестиционного процесса в производственном и социально - экономическом комплексах региона не имеет достаточного научного обоснования.
Регион как объект моделирования. Диагностический анализ традиционных схем исследования
Региональная экономика представляет собой во-первых, «способ организации хозяйственной жизни территориально-производственного комплекса в структуре национальной экономики», во-вторых - «отрасль науки, которая изучает территориально-функциональные аспекты экономических отношений»3.
В условиях становления и развития рыночных отношений для научного обоснования радикальных экономических реформ особое значение приобретает именно региональная экономика - область научных знаний о размещении производительных сил, о сущностных основах экономики региона.
Особенно важную роль играет региональная экономика в научном понимании и обеспечении экономических преобразований, создании единого экономического пространства при рационализации межрегиональных связей, формировании региональных рынков.
Региональная экономика как отрасль знания является важнейшей составной частью регионоведения - комплексной, интегральной социально-экономической науки, изучающей закономерности процесса формирования и функционирования социально-экономической системы региона с учетом исторических, демографических, национальных, религиозных, экологических, политико-правовых, природно-ресурсных особенностей, места и роли в общероссийском и международном разделении труда.
Поэтому региональная экономика опирается также на такие научные и учебные дисциплины, как управленческие и юридические науки, экономическая история, экономическая и социальная география, демография, социология, статистика, религиоведение, этнография, экология и т. д.
Каждая наука, каждое научное направление развивается в неразрывной связи с практическими потребностями и запросами общества. Теория региональной науки, методы размещения и территориального развития тесно переплетаются с практическими задачами регионального планирования и прогнозирования, управления, формирования регионального хозяйственного рынка, функционирования социальной среды.
Современная региональная экономика - одна из отраслей экономических знаний. Предметом региональной экономики является изучение размещения производительных сил страны и основных тенденций социально-экономического регионального развития, размещения отраслей экономики, важнейших природно-экономических, демографических и экологических особенностей регионов, а также межрегиональных, внутрирегиональных и межгосударственных экономических связей. Другими словами, важная составляющая предмета исследований региональной экономики - изучение пространственного аспекта общественного воспроизводства.
Как область научных знаний региональная экономика занимается исследованием закономерностей, принципов, элементов производительных сил и социальной инфраструктуры в территориальном аспекте; анализом, прогнозированием и обоснованием направлений размещения производительных сил с учетом общей стратегии социально-экономического развития и экологических требований; изучением экономики республик и регионов и межрегиональных экономических связей, а также территориальной организации хозяйства. Вместе с тем региональная экономика изучает развитие и размещение производительных сил РФ в целом, ибо экономика каждого региона рассматривается прежде всего, как часть единого хозяйственного комплекса России.
Региональная экономика также изучает природно-ресурсный потенциал России и ее регионов, место России в мировой хозяйственной системе, население, трудовые ресурсы и современные демографические проблемы, анализирует стартовый уровень экономики России и ее регионов в период становления и развития рыночных отношений.
Современный хозяйственный комплекс России имеет сложную отраслевую структуру, которая сейчас коренным образом перестраивается в сторону социологизации. Но и в случае приоритетного развития отраслей, производящих товары для населения, важнейшими звеньями отраслевой структуры останутся электроэнергетика, топливная промышленность, металлургия, химия, машиностроение, отрасли АПК, строительство и транспорт.
Предмет региональной экономики включает также изучение региональных финансово-кредитных отношений и процессов формирования региональных рынков. Региональная экономика - практически единственная научная дисциплина в системе экономических знаний, которая занимается конкретной территорией. Региональная экономика непосредственно связана с территориальным развитием, под которым в современной терминологии понимается «такой режим функционирования региональной системы, который ориентирован на позитивную динамику параметров уровня и качества жизни населения, обеспеченную устойчивым, сбалансированным воспроизводством социального, хозяйственного, ресурсного и экологического потенциала территории».
Анализ моделей регионального социально-экономического развития
Моделирование региональных систем осуществлялось от простейших моделей, состоящих из небольшого комплекса зависимостей и дающих самое общее представление о тенденциях развития экономики, до чрезвычайно сложных моделей, включающих десятки и сотни уравнений и описывающих различные стороны функционирования народного хозяйства региона в их сложном взаимодействии. Большинство моделей социально-экономического развития региона отражали соотношения между такими социальными и экономическими показателями как совокупный региональный доход, уровень занятости населения, потребление, накопление, капитальные вложения и проч. Первые попытки формализации этой задачи можно проиллюстрировать моделью, рассмотренной в работе 1С. Предложена оценка индекса социально-экономического развития региона по наблюдениям. Для экспериментального расчета использовались данные за 1965-1972гг по 63 краям и областям РСФСР в разрезе шести показателей: xl- объем среднегодового товарооборота на душу; х2- обеспеченность жилой площадью в городах и рабочих поселках на душу (кв.м); хЗ- обеспеченность бытовыми услугами на душу (руб); х4- обеспеченность врачами на 10000 чел.; х5 обеспеченность дошкольными учреждениями на 10000 чел.; хб обеспеченность клубными учреждениями на 10000 чел. Владимирская область стоит на 24-м месте по индексу развития и на 4-м месте по объему производства. В последние годы оценка развития региональных систем была значительно модернизирована. Оригинальная методика оценки регионов, основанная на применении интегральных факторов и индексов, предложена в книге "Предпринимательский климат регионов России. География России для инвесторов и предпринимателей". Данное издание подготовлено совместно Российским союзом промышленников и предпринимателей, Лабораторией регионального анализа и политической географии Географического факультета МГУ, Экспертным институтом [187].
Под "предпринимательским климатом" понимаются общие для всех предпринимателей условия и предпосылки к успешной работе. "Климат" в данном случае - есть результат динамичного взаимодействия: региональных факторов; региональной политики; социальной ситуации в регионе. Для правильной оценки предпринимательского климата тех или иных регионов нужно проанализировать каждую из этих составляющих, а затем выйти на сводную (интегральную) его оценку. Между тем, и авторы это признают, интерпретация полученных "сводных" оценок имеет несколько субъективный характер. Результаты вычислений отнюдь не является истиной в последней инстанции, и требуют осторожного к себе отношения. Наиболее продуктивным подходом к общей оценке рейтинга является индивидуальное сопоставление читателем явных тенденций и цифр, указанных в книге, создающих четкие "портреты" регионов. Выводы же экспертов, в данном случае, играют лишь роль подсказки, одного из множества возможных путей решения. Практически любой сравнительный анализ - не более чем условность. Тем не менее, можно составить самые различные рейтинговые оценки и типологии регионов с точки зрения их предпринимательской привлекательности. Количественное выражение этих оценок базируется на десяти факторах: 1
Природно-ресурсный потенциал. Использование этих данных позволяет рассчитать средний балл каждого субъекта Федерации. Рассчитанный для региона показатель, отнесенный к "среднему" по всем субъектам Федерации баллу, дает индекс природно-ресурсного потенциала. Чем он выше, тем лучше ресурсная обеспеченность региона и наоборот. 2.Демографическая ситуация. В самом простейшем случае ее можно определить на основе коэффициента изменения численности населения регионов за последние десять лет, также отнесенного к среднему показателю. 3.
Экономический потенциал. Он вычисляется как среднеарифметическое число доли региона в общероссийском производстве промышленной продукции, продукции сельского хозяйства, капитальных вложений, розничном товарообороте. Этот показатель делится на "эталонную" долю условного среднего субъекта Федерации (составляющую 1,1% - результат деления 100% на 89 регионов). 4. Уровень экономического развития. Оценить его можно среднеарифметическим выражением четырех коэффициентов, характеризующих объем производства промышленной, сельскохозяйственной продукции, капитальных вложений и розничного товарооборота в расчете на душу населения к соответствующим средним по России показателям. В отличие от предыдущего индекса, данный параметр характеризует не абсолютные, а абстрактные "размеры" региона. 5. Экономическая активность. В первую очередь рассчитывалась среднеарифметическая величина спада производства в промышленности, сельском хозяйстве и строительстве Российской Федерации. Второй шаг -умножение полученного значения на отношение среднего по России уровня безработицы к региональному. Результат - регионы с высоким уровнем занятости занимают верхние значения рейтинга, с повышенной безработицей -нижние. Полученные показатели делятся на усредненное значение. 6. Уровень жизни населения. Оценивается как среднеарифметическое различий в младенческой смертности, покупательной способности, удельном весе населения, находящегося за чертой бедности, и обеспеченности жителей индивидуальным легковым автотранспортом от соответствующих средних показателей.
Модельное отображение региональных экономических процессов
Экономическая система относится к числу наиболее сложных систем, известных науке. Ее сложность определяется огромным количеством людей, занятых в производстве и управлении им; широчайшим вовлечением природных богатств - земли, водоемов, недр и всеохватывающим территориальным распространением; колоссальным разнообразием применяемых сооружений, техники, технологии и производимой продукции; непрерывным изменением, обновлением и развитием во времени. Охватывая мысленным взглядом всю эту сложность, начинаешь понимать тезис кибернетики о безнадежности попыток исчерпывающего описания такого рода систем. В то же время естественно, что для экономической системы создано и создается множество более или менее обобщенных содержательных описаний, функциональных и структурных схем, математических и иных моделей. Экономика представляет собой неотъемлемую часть всей общественной системы. В аспекте иерархии систем общество выступает по отношению к экономике как суперсистема или, иначе говоря, экономика является подсистемой общественной системы, которая, кроме экономических, включает в себя политические, социальные, культурные и другие институты. Главная функция экономики как подсистемы общества - это использование и последовательное преобразование вещественного и энергетического потенциала природы в пригодные для непосредственного потребления людьми материальные блага. В соответствии с этим удовлетворение потребностей общества является и конечным результатом, и высшей целью экономической деятельности. Экономика, таким образом, относится к системам, цель функционирования которых формулируется и задается извне.
Наиболее простые математические модели экономической системы - это укрупненные модели функционального типа, реализующие кибернетический метод "черного ящика". Напомним, что в соответствии с этим методом исследуют зависимости состояний выходов системы от состояний входов, оставляя вне рассмотрения внутреннюю структуру системы и происходящие в ней процессы.
Если представить всю экономическую систему как "черный ящик", то следует считать, что на вход ее поступают, строго говоря, лишь трудовые и природные ресурсы, поскольку они в рамках самой экономической системы не воспроизводятся. Несколько сложнее обстоит дело с таким неотъемлемым фактором производства, как основные производственные фонды - машины и оборудование, здания, сооружения, передаточные устройства, транспортные средства. Эти ресурсы создаются и воспроизводятся "внутри" экономической системы. Однако особенностью производственных фондов является то, что они функционируют в своей натуральной форме в течение длительного времени, постепенно перенося свою стоимость на продукт труда. И если рассматривать, как это общепринято, экономическую деятельность за ограниченный отрезок времени, например за год, то окажется, что подавляющая часть функционировавших в этом году основных фондов была создана в предшествующие периоды. Получается, что в данном году основные фонды тоже, подобно трудовым и природным ресурсам, поступили в систему как бы "извне" и потому могут быть отнесены ко входам системы. Итак, будем полагать, что на вход экономической системы поступают трудовые, природные ресурсы и основные производственные фонды. Их объемы для каждого исследуемого периода могут быть измерены в натуральных, условных или стоимостных единицах.
Результатом функционирования экономической системы является продукция материального производства. Для обобщенной характеристики произведенных материальных благ применяют три основные категории: совокупный (валовой) общественный продукт, конечный продукт и чистый продукт (национальный доход). Совокупный продукт охватывает все произведенные в обществе материальные блага. Часть совокупного продукта в том же периода потребляется в рамках самой экономической системы в качестве средств производства - материалов, полуфабрикатов, топлива, энергии и т. п. Эта потребленная часть не включается в конечный и чистый продукт. Тот и другой представляют собой готовую продукцию, поступающую в распоряжение общества, а различие между ними заключается в том, что чистый продукт включает только фонды потребления и чистого накопления, в конечный же продукт входят и средства труда, идущие на замену изношенных в данном периоде основных фондов. Таким образом, конечный продукт больше чистого продукта (национального дохода) на величину амортизации, предназначенной на восстановление основных фондов.
Если следовать определению кибернетического "черного ящика", то из приведенных результативных показателей общественного производства наиболее подходящим для характеристики выхода экономической системы является показатель чистого продукта, или национального дохода. Почти столь же приемлем и показатель конечного продукта. Что касается совокупного общественного продукта, то значительная часть его (при наблюдении экономической системы как "черного ящика") должна оказаться скрытой от наблюдателя. Однако в реальной действительности экономика не предстает перед нами непроницаемым "черным ящиком", объемы совокупного продукта хорошо известны, поэтому в случае целесообразности и этот важный показатель используется в качестве выходной характеристики экономической системы.
Итак, в максимально обобщенном виде сверхсложная экономическая система представляется очень простой схемой "черного ящика" с тремя входами и одним выходом [133].
Модель региональной вычислительной системы
Организация вычислительного процесса является одним из наиболее важных этапов проектирования системы обработки данных. Необходимость обеспечения эффективной организации вычислительного процесса обуславливается следующими факторами: большим числом задач, решаемых региональной системой; большим объемом информации, подлежащей обработке; высокой частотой решений и частыми изменениями, вносимыми в информационную модель системы; динамикой общей схемы решения комплекса задач, под которой понимается реализация задач пользователей в том или ином технологическом режиме. Рассмотрим задачу формализованного выбора оптимального технологического маршрута обработки данных по задачам пользователей [62]. Известно, что каждый вариант построения технологического маршрута характеризуется совокупностью некоторых технико-экономических показателей, к числу которых могут быть отнесены, например, капитальные затраты на его создание, эксплуатационные затраты на его функционирование, оперативность управления, характеризуемая длительность цикла управления, надежность системы и т. д. При создании современных вычислительных систем возникают два противоречивых требования. С одной стороны - требование минимизации стоимости, с другой стороны - требование надежности и оперативности системы. Необходимо определить оптимальный вариант технологического маршрута, удовлетворяющего одновременно этим требованиям. Формализация выбора возможных вариантов технологического процесса базируется на следующих требованиях [62]. 1. Требования к выбираемому варианту технологического процесса для определенного класса задач должны задаваться в виде ограничений для каждого технико-экономического показателя (K,C,T,N ).
Вариант считается лучшим и выбирается, если капитальные затраты не его создание не превосходят значения К , эксплуатационные затраты - С , время реакции системы - Т, надежность - N. Обычно, вариант, удовлетворяющий всем требованиям, не является единственным и принадлежит некоторому множеству допустимых вариантов Если требования к варианту предъявлены слишком жесткие, то Q O. Такой подход широко используется в настоящее время при проектировании сложных систем. Обычно выбирается некоторый вариант, принадлежащий Ґ2 Основным недостатком рассмотренного выше подхода является то, что может содержать большое число вариантов и при этом могут быть пропущены варианты, принадлежащие и имеющие по ряду показателей лучшие значения, чем у выбранного варианта. 2. Проведем сравнение вариантов, принадлежащих Q. Варианты 1 и 2 считаются сравнимыми, если К1Ж2, С1 С2, Т1 Т2, N1 N2, либо К1 К2, С1 С2, Т1 Г2, N1 N2. В этом случае, худший вариант может не учитываться, так как другой имеет, по крайней мере, по одному показателю лучшие значения при одинаковых значениях по другим показателям. Осуществляя попарное сравнение вариантов из Q и не учитывая при этом заведомо худшие, получаем множество П попарно несравнимых вариантов, т. е. ПєП. Нахождение лучшего варианта из П сводится к выбору некоторой схемы компромисса, которая в той или иной степени отдает предпочтение одних показателей над другими. В зависимости от выбранной схемы компромисса лучшим вариантом может быть признан любой из П.
Если схема компромисса основывается на явном предпочтении одних показателей перед другими, то осуществляется переход к модели математического программирования. 3. Пусть для определения некоторой схемы компромисса выбрана некоторая функция F, зависящая от показателей К,С,T,N и имеющая смысл обобщенного критерия, учитывающего важность каждого показателя. Тогда задача выбора лучшего варианта технологического процесса к следующей задаче математического программирования: Однако следует учитывать, что неудачный выбор функции F в сочетании с недостаточно точной информацией о показателях вариантов может в значительной степени уменьшить эффективность оптимизации. Этот недостаток может быть устранен путем отказа от полной формализации процесса выбора лучшего варианта технологического процесса. Поэтому рассмотрим следующий подход к решению задачи. Пусть F = extr (K,CJ,N). Определим множество схожих {77} вариантов с точки зрения принятой схемы компромисса M(F). Вариант принадлежит fl(F), если значение обобщенного критерия F варианта лежит в интервале [F -8, F]. Возможно ограничение множества Д(Р) и по числу входящих в него вариантов. Очевидно, что множество Д П. Задача в поиске множества Д при S=0 она сводится к экстремальной задаче, которая является ее частным случаем. Математическая модель задачи выбора оптимального варианта технологического процесса базируется на следующих принципах. Принцип 1. Технологический процесс представляет собой перечень последовательно выполняемых задач (i = \,I). Каждая операция (задача) реализуется на основе Q алгоритмов. Выбор принципа (режима) реализации задачи определяет соответствующий набор технических средств l — \,L. При этом, одно и то же техническое средство может выполнять несколько различных операций (задач), при этом его стоимость должна быть учтена только один раз.
