CC BY
47
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
Объем Коэффициент Помеха, Ошибка Ошибка
выборки сгущения % для (1) для (2)
100 0,63 5 1,31 0,087
500 0,55 5 0,585 0,022
100 0,02 5 0,722 0,373
500 0,03 5 0,723 0,023
100 0,63 10 1,724 0,415
500 0,55 10 0,731 0,252
100 0,02 10 1,315 0,908
500 0,03 10 0,95 0,264
Библиографическая ссылка
2. Медведев А. В. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск : Наука, 1983. С. 21-34.
© Голуб Л. Н., Медведев А. В., 2011
УДК 681.34
И. С. Гончарова Научный руководитель - И. В. Ковалев Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДА БЕЛ ЗА СЧЕТ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА ПАРАМЕТРОВ ПРЕДПРИЯТИЯ
Современные методы оценки деятельности предприятия в силе решить любую поставленную задачу. Несмотря на эффективный математический аппарат, который реализован во многих программных продуктах, применение любого из них должно быть обоснованно. Для реализации любой оценки потребуется выбор параметров, которые стоит учитывать при построении математической модели.
Метод Data Envelopment Analysis был предложен в 1978 г. американскими учеными A. Chames, W.W. Cooper, E. Rhodes, которые основывались на идеях M. J. Farrell. Данный метод с успехом применяется на Западе для оценки эффективности функционирования однородных объектов в различных социально-экономических системах. Такими объектами могут быть промышленные и сельскохозяйственные предприятия. Данный метод является, по сути, способом оценки производственной функции, которая на практике неизвестна. Метод DEA-АСФ основан на построении так называемой границы эффективности, которая и является аналогом производственной функции для случая, когда выпуск производства не скалярный, а векторный. Эта граница имеет форму выпуклой оболочки в пространстве входных и выходных переменных, описывающих каждый объект в исследуемой совокупности. Граница эффективности используется в качестве эталона для получения численного значения показателя эффективности каждого из оцениваемых объектов. Степень эффективности объектов определяется степенью их близости к границе эффективности в многомерном пространстве входов/выходов. Способ построения границы эффективности - многократное решение задачи линейного программирования.
Если для оценки процесса производства методом DEA-АСФ используется один вид продукции y из двух видов ресурсов x1 и x2, то для получения наиболее адекватной модели потребуется определение именно тех факторов, которые наибольшим образом влияют на деятельность организации. В нашем случае будет проводиться анализ деятельности трех структурно связанных подразделений, занимающихся как оптовой, так и розничной продажей строительных материалов. Эти материалы организация поставляет
сама с завода изготовителя. Задачей анализа является прогноз продаж подразделений.
Метод DEA используется для оценки каждого подразделения и выявления рекомендации для каждого подразделения. Далее на основе данных рекомендаций будет определяться прогноз продаж на будущие периоды.
Прежде чем начать анализ с помощью метода DEA, необходимо определить, какие факторы стоит учитывать на входе, чтобы понять, что мы ожидаем на выходе. Сначала определяется количество ресурсов, которые существенно оказывают влияние на выходной параметр. В качестве выходного параметра рассматривается выручка. В процессе анализа было выделено три основных параметра, влияющих на выручку с учетом специфики данного предприятия [1].
1. Оборачиваемость товара.
2. Разница между себестоимостью товара и розничной ценной.
3. Сумму активов фирмы.
Оборачиваемость товара - это показатель, характеризующий скорость оборота товаров, их движение в сфере обращения (от производителя к потребителю через торговлю).
В рассматриваемых организациях, занимающихся стройматериалами, очень важными составляющими являются следующие. Во-первых, наличие товара в нужный момент. Во-вторых, товар не должен залеживаться на складах, пространство для его хранения ограниченно и это необходимо учитывать. Для подсчета этого показателя понадобится информация о среднем товарном запасе за период (неделя, месяц, год) и товарооборот за период. Так же можно использовать два вида этого показателя. Первый - это оборачиваемость в днях, второй - оборачиваемость в разах (сколько раз за период товар «обернулся», продался). Повышение
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
или понижение этого показателя будет существенно влиять на размер выручки. Формулы оборачиваемости товара выглядят следующим образом:
Оборачиваемость в днях = Средний товарный запас х
х кол-во дней / Товарооборот за этот период. Оборачиваемость в разах = Товарооборот за период / / Средний товарный запас за период.
Разницу между себестоимостью товара и розничной ценной стоит учитывать в процентах. Такая разница может по-разному влиять на выручку: как увеличивать, так и уменьшать ее.
Сумма активов, если учесть что активы, это часть бухгалтерского баланса, отражающая состав и стоимость имущества организации на определенную дату. Так как организация имеет собственный автопарк и
склады, то все эти показатели отражаются в сумме активов, а наличие таких материальных ценностей положительно влияет на деятельность организации.
Данные показатели в совокупности наилучшим образом отражаются на итоговой деятельности предприятия. Именно непараметрический подход, реализуемый с помощью метода DEA, позволит таким образом скомбинировать выбранные параметры, которые явно отражаются на результате деятельности организации, чтобы реально оценить производственную функцию каждого филиала.
Библиографическая ссылка
1. URL: http://logistic-forum.lv/menegment/oborachi-vaemost-tovara.
© Гончарова И. С., Ковалев И. В., 2011
УДК 330.142.211.4
М. А. Горбунов Научный руководитель - Е. С. Семенкин Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
СРАВНЕНИЕ СИМПЛЕКС-МЕТОДА И ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЛИНЕЙНЫХ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
Анализируются эффективность использования генетических алгоритмов при решении сложных задач оптимизации в области экономики. Анализ проводится на основе сравнения результатов решения поставленной задачи симплекс-методом и генетическим алгоритмом.
На сегодняшний день российской экономике и, прежде всего, промышленности необходимо интенсивное развитие, которое подразумевает изменение структуры промышленности, обновление производственных мощностей, внедрение инноваций и т. д. Указанные задачи требуют разработки и совершенствования методов и инструментов оценки и анализа эффективности развития социально-экономических систем на уровне предприятия, отрасли, региона и всего государства в целом.
Для решения различных задач в области экономики широко применяется математическое моделирование. Наиболее распространенным методом решения линейных оптимизационных задач является симплекс-метод. Следует отметить, что задачи оптимизации в области управления социально-экономическими системами носят зачастую нелинейный характер, так как линейные модели, как правило, в недостаточной степени отражают механизмы функционирования социально-экономических объектов. Невозможность применения симплекс-метода для решения нелинейных задач накладывает существенные ограничения на инструменты управления социально-экономическими системами. Поэтому перспективным направлением является использование в указанных целях генетических алгоритмов. Для определения эффективности использования генетических алгоритмов при решении задач в области управления социально-экономическими системами целесообразно провести сравне-
ние симплекс-метода и генетических алгоритмов на линейной модели оптимизации.
В качестве сложной оптимизационной модели возьмем статическую многокритериальную модель развития региона. Постановка задачи выглядит следующим образом: положим, что планирование экономической деятельности в виде совокупности инвестиционных проектов (ИП) в регионе осуществляется экономическими агентами, заинтересованными в эффективном функционировании региональной экономики. К таким экономическим агентам следует отнести обобщенного производителя (производственный сектор), обобщенного потребителя (население региона) и управляющий их взаимодействием региональный (налоговый) центр. Пусть, кроме того, в развитии регионального рынка заинтересован обобщенный инвестор - физическое или юридическое лицо любой формы собственности - готовый вложить в развитие региона свои свободные денежные средства (капитал). Региональный центр призван установить согласованное взаимодействие региональных социально-экономических комплексов - производственного и социального - путем увязки их интересов. Установление такого взаимодействия может происходить через распределение и перераспределение региональных экономических ресурсов: реальных (земли, зданий, сооружений, оборудования), финансовых (инвестиций, дотаций) и других. Предположим, что распределение финансового ресурса производится из сумм
