РОЗДІЛ 2
ЗАДАЧІ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ФУНКЦІОНУВАННЯ БАГАТОПРОФІЛЬНИХ
ФІРМ
2.1. Імітаційно-автоматне моделювання – ефективний метод
економіко-математичного моделювання функціонування складних техніко-економічних
систем
Модель - це матеріальний чи думкою представлений об'єкт, що у процесі пізнання
(вивчення) заміщає оригінал, зберігаючи деякі важливі для даного дослідження
типові властивості.
Добре побудована модель доступніше для дослідження - ніж реальний об'єкт.
Неприпустимі експерименти з економікою країни в пізнавальних цілях, тут без
моделі не обійтися.
За допомогою моделі можна зрозуміти, як улаштований об'єкт (його структура,
властивості, закони розвитку, взаємодії з навколишнім світом); навчитися
керувати об'єктом (процесом) і визначати найкращі стратегії прогнозувати
наслідку впливу на об'єкт.
Модель дозволяє одержати нові знання про об'єкт, але. на жаль, у тім чи іншому
ступені не повна.
Модель сформульована мовою математики з використанням математичних методів
називається математичною моделлю.
Вихідним пунктом її побудови звичайно є деяка задача, у даному випадку
економічна. Широко поширені, як дескриптивні, так і оптимійзаційні математичні,
що характеризують різні економічні процеси і явища, наприклад: розподіл
ресурсів; раціональний розкрій; транспортні перевезення; укрупнення
підприємствами; сіткове планування.
Побудова математичної моделі відбувається у наступній послідовності.
По-перше, формулюється мета і предмет дослідження.
По-друге, виділяються найбільш важливі характеристики, що відповідають даної
мети.
По-третє, словесно описуються взаємозв'язки між елементами моделі.
Далі взаємозв'язки формалізуються і виконується розрахунок по математичній
моделі й аналіз отриманого рішення.
Оптимізаційні моделі, у тому числі багатокритеріальні, мають загальну
властивість - відома мета (чи кілька) для досягнення якої часто приходиться
мати справа зі складними системами, де мова йде не стільки про рішення
оптимізаційних задач, скільки про дослідження і прогнозування станів у
залежності від стратегій управління, що обираються. Виникають труднощі
реалізації колишнього плану. Вони полягають у наступному:
складна система містить багато зв'язків між елементами;
реальна система підпадає під вплив випадкових факторів, облік їхній аналітичним
шляхом неможливий;
можливість зіставлення оригіналу з моделлю існує лише на початку і після
застосування математичного апарата, тому що проміжні результати можуть не мати
аналогів у реальній системі.
У зв'язку з перерахованими труднощами, що виникають при вивченні складних
систем, практика зажадала більш гнучкий метод, і він з'явився - імітаційне
моделювання "Simulation modeling".
Звичайно під імітаційною моделлю розуміється комплекс програм для ЕОМ, що
описує функціонування окремих блоків систем і правил взаємодії між ними.
Використання випадкових величин робить необхідним багаторазове проведення
експериментів з імітаційною системою (на ЕОМ) і наступний статистичний аналіз
отриманих результатів. Дуже розповсюдженим прикладом використання імітаційних
моделей є рішення задачі масового обслуговування методом МОНТЕ-КАРЛО.
Таким чином, робота з імітаційною системою являє собою експеримент,
здійснюваний на ЕОМ, який має наступні переваги:
- велика близькість до реальної системи, чим у математичних моделей:
- блоковий принцип дає можливість верифікувати кожен блок до його включення в
загальну систему:
- використання залежностей більш складного характеру, не описуваних простими
математичними співвідношеннями.
Перераховані достоїнства визначають недоліки:
- побудувати імітаційну модель довше, сутужніше і дорожче;
- для роботи з імітаційною системою необхідна наявність придатної по класі ЕОМ:
- взаємодія користувача й імітаційної моделі (інтерфейс) повинне бути не
занадто складнім та зручним і добре відомим;
- побудова імітаційної моделі вимагає більш глибокого вивчення реального
процесу, ніж математичне моделювання.
Імітаційне моделювання не замінює методи оптимізації, але зручно доповнює їх.
Імітаційна модель - це програма, що реалізує деякий алгоритм, для оптимізації
управління, колись виконується оптимізаційна задача.
Отже, ні ЕОМ. ні математична модель, ні алгоритм для її дослідження порізно не
можуть вирішити досить складну задачу. Але разом вони представляють ту силу.
яка дозволяє пізнавати навколишній світ, управляти їм в інтересах людини.
Сьогодні на базі критичного раціоналізму економічні науки зближаються з двох
сторін економічної дійсності. З одного боку, теоретичні наукові програми
намагаються розпізнати внутрішню структуру, закладену в численних формах прояву
реальності, сформулювати по можливості прості й узагальнені гіпотези про
причинно-наслідкові зв'язки і закономірності, перевірити їх емпірично і втілити
в роз'яснювальних і прогнозних моделях. Э.Гутенберг у відомій роботі "До
суперечки про методи" (1953 р.) [108] доглянув у цьому центральну задачу науки
про економіку підприємства - "в елементах побачити ціле і частку розглядати як
пояснення загального". У цьому зв'язку він дійде висновку, що наукова цінність
економічного дослідження не залежить від практичної значимості об'єкта
дослідження: головне, щоб воно проводилося методично чисто і логічно
правильно.
З іншого боку, задачею науки про економіку підприємства є сприяння прийняттю
рішень. Це означає, що моделі ухвалення рішення по цілям і засобам повинні
розроблятися як основа рекомендацій для дій за рішенням практичних проблем.
Класичні моделі прийняття рішень завжди є оптимізаційними, тому що націлені на
максимізацію чи вигоди прибутк
- Київ+380960830922