Строительное производство в нашей стране развивается на индустриальной основе, базирующейся на широком применении конструкций, деталей и строительных материалов заводского производства. Научно-технический прогресс способствует значительному снижению затрат ручного труда, приобретению строителями новых высокопроизводительных машин и механизмов, эффективного механизированного инструмента.
Основные принципы современного строительного производства ориентируются на существенном повышении производительности труда, улучшении охраны труда рабочих, большом внимании к экологии и охране окружающей среды. Краткий курс лекций по дисциплине «Методы решения научно-технических задач в строительстве» предназначен для магистрантов по направлению подготовки 08.04.01 Строительство. Курс рассказывает о высокоэффективных методах решения научно-технических задач в строительстве, а также организационных формах, которые характерны для сегодняшнего строительного производства в связи со значительными изменениями в строительной отрасли. Целью освоения дисциплины является приобретение обучающимися знаний, умений и навыков в области решения научно-технических задач вообще и в области управления проектами строительного комплекса.
Эконометрика и экономико-математические методы и модели. Презентация дисциплины
1. Основы математического моделирования. Понятие эксперимента в строительстве
В практической деятельности человека математика используется очень давно. На протяжении многих веков применялись геометрия и алгебра для разнообразных хозяйственных вычислений и измерений. Хотя развитие математики долгое время определялось в основном потребностями естественных наук и внутренней логикой самой математики, применение математических методов в экономике имеет также богатое прошлое.
Родоначальник классической политической экономии В.Петти (1623-1687) писал в предисловии к своей «Политической арифметике»: «. вместо того, чтобы употреблять слова только в сравнительной и превосходной степени и прибегать к умозрительным аргументам, я вступил на путь выражения своих мнений на языке чисел, весов и мер. » (Петти В. Экономические и статистические работы. М., Соцэкгиз, 1940, с. 156).
Первая в мире модель народного хозяйства была создана французским ученым Ф.Кенэ (1694-1774). В 1758 г. он опубликовал первый вариант своей знаменитой «Экономической таблицы», получившей название «зигзаг»; второй вариант — «арифметическая формула» — был опубликован в 1766 году. «Эта попытка, — писал К.Маркс о таблице Ф.Кенэ, — сделанная во второй трети XVIII века, в период детства политической экономии, была в высшей степени гениальной идеей, бесспорно самой гениальной из всех, какие только выдвинула до сего времени политическая экономия». (Маркс К., Энгельс Ф. Соч. Изд. 2-е, т.26, ч.1, с.345).
«Экономическая таблица» Ф.Кенэ представляет собой схему (графико-числовую модель) процесса общественного воспроизводства, из которой он делает вывод, что нормальный ход общественного воспроизводства может осуществляться только при соблюдении определенных оптимальных материальновещественных пропорций.
Основы экономико математического моделирования
Значительное влияние на развитие методологии экономико-математических исследований оказали труды К.Маркса. Его «Капитал» содержит немало примеров использования математических методов: обстоятельный параметрический анализ формулы средней прибыли; уравнения, связывающие абсолютную, дифференциальную и суммарную ренту; математическая формулировка соотношения стоимости и производительности труда (стоимость прямо пропорциональна производительной силе труда), законы массы прибавочной стоимости и денежного обращения, условия формирования цены производства и т.д. П.Лафарг в воспоминаниях о К.Марксе писал: «В высшей математике он находил диалектическое движение в его наиболее логичной и в то же время простейшей форме. Он считал также, что наука только тогда достигает совершенства, когда ей удается пользоваться математикой». (Воспоминания о Марксе и Энгельсе. М., Госполитиздат, 1956, с.66).
В рамках буржуазной экономической науки XIX XX исков можно выделить три основных этапа развития экономико- математических исследований: математическая школа в политэкономии, статистическое направление, эконометрика. Представители математической школы считали, что обосновать положения экономической теории можно только математически, а все выводы, полученные иными способами, могут приниматься и лучшем случае в качестве научных гипотез. Родоначальником математической школы является французский ученый, выдающийся математик, философ, историк и эко- номист О.Курно (1801-1877), выпустивший в 1838 г. книгу «Исследование математических принципов теории богатства».
Виднейшими представителями математической школы были: Г.Госсен (1810-1858), Л.Вальрас (1834-1910), У.Джевонс (1835- 1882), Ф.Эджворт (1845-1926), В.Парето (1848-1923), В.Дмитриев (1868-1913). В целом эта школа относится к субъекти- вистскому направлению буржуазной политэкономии, идеологические и методологические принципы которого неоднократно подвергались критике со стороны ученых-марксистов. Вместе с тем, математическая школа показала большие возможности применения математического моделирования. Представители математической школы выдвинули и пытались развить ряд важных теоретических подходов и принципов: понятие экономического оптимума; применение показателей затрат и предельных эффектов в рациональном хозяйствовании; взаимосвязанность проблем ценообразования и общей пропорциональности народного хозяйства. И современную экономическую науку вошли и широко в ней используются понятия кривых безразличия и ядра экономической системы Ф.Эджворта, понятие многоцелевого оптимума В.Парето, модель общего экономического равновесия Л.Вальраса, формула исчисления полных затрат труда и других ресурсов В.Дмитриева.
Статистическое направление (статистическая экономика), возникшее на пороге XX века, представляли собой, с точки зрения методологии исследования, прямую противоположность математической школе.
Стремление использовать эмпирический материал, конкретные экономические факты было несомненно прогрессивным явлением. Идеологи статистической экономики, провозгласив тезис: «наука есть измерение», впадали в другую крайность, пренебрегая теоретическим анализом.
В рамках статистического направления было разработано большое количество «математико-статистических моделей» экономических явлений, используемых в основном для краткосрочного прогнозирования. Гарвардская и другие подобные модели, построенные во многих капстранах, носили экстраполяционный характер и не вскрывали глубинных факторов экономики. Поэтому на протяжении ряда лет после первой мировой войны, в период экономической стабилизации, они хотя и хорошо предсказывали «экономическую погоду», но «не заметили» приближения крупнейшего в истории капитализма экономического кризиса 1929-1932 гг. Крах на Нью-Йоркской бирже осенью 1929 г. означал одновременно и закат статистического направления в экономико-математических исследованиях.
Заслугой статистического направления является разработка методических вопросов обработки экономических данных, статистических обобщений и статистического анализа (выравнивание динамических рядов и их экстраполяция, выделение сезонных и циклических колебаний, факторный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, проверка статис- тических гипотез и т.д.). На смену статистического направления пришла эконометрика, которая пытается соединить достоинства математической школы и статистической экономики.
Термин эконометрика (или эконометрия) для обозначения нового направления в экономической науке ввел норвежский ученый Р.Фриш (1895-1973), провозгласивший, что экономика есть синтез экономической теории, математики и статистики. Эконометрика является наиболее быстро развивающейся областью буржуазной экономической науки. Трудно указать такие теоретические и практические проблемы капиталистической экономики, в решении которых в настоящее время не применялись бы математические методы и модели. Математическое моделирование стало наиболее престижным направлением в экономической науке Запада. Не случайно с момента учреждения Нобелевских премий по экономике (1969 г.) они присуждаются, как правило, за экономикоматематические исследования. Среди Нобелевских лауреатов виднейшие эконометрики: Р.Фриш,
Я.Тинберген, П.Самуэльсон, Д.Хис, В.Леонтьев, Т.Купманс, К.Эрроу.
1.1.Развитие моделирования в России
Значителен вклад ученых России в развитие экономико-математических исследований. В 1867 году в журнале «Отечественные записки» была опубликована заметка об эффективности применения математических методов к изучению экономических явлений. В русских изданиях критически анализировались работы Курно, Вальраса, Парето и других западных экономистов-математиков.
С конца XIX века появляются оригинальные экономико-математические исследования русских ученых:В.К.Дмитриева, В.И.Борткевича, В.С. Войтинского, М.Оржнецкого, В.В.Самсонова, Н.А.Столярова,Н.Н.Шапошникова.
Интересные работы по применению методов математической статистики, в частности по корреляционному анализу экономических явлений, выполнял А.А.Чупров (1874-1926). Наиболее крупным экономистом-математиком дореволюционной России был В.К.Дмитриев (1868-1913). Его первая известная работа «Теория ценности Д.Рикардо. Опыт органического синтеза трудовой ценности и теории предельной полезности» была опубликована в 1898 г. Основной труд В.К.Дмитриева «Экономические очерки» вышел в 1904 году и состоял в разработке модели полных затрат труда и сбалансированных цен в виде системы линейных уравнений с технологическими коэффициентами. «Формула В.К.Дмитриева» спустя несколько десятков лет нашла широкое применение в моделировании межотраслевых связей в СССР и за рубежом.
Широко известен своими работами по теории вероятности и математической статистике Е.Е.Слуцкий (1880-1948). В 1915 г. он опубликовал в итальянском журнале «Giornalе degli есоnomisti e rivista di statistica», № 1 статью «К теории сбалансированности бюджета потреби геля», оказавшую большое влияние на экономико-математическую теорию. Спустя 20 лет, эта статья получила мировое признание.
Лауреат Нобелевской премии Д.Хикс в книге «Стоимость и капитал» (1939) писал, что Е.Е.Слуцкий был первым экономистом, сделавшим значительный шаг вперед по сравнению с классиками математической школы. Д.Хикс оценивал свою книгу как первое систематическое исследование той теории, которую открыл Е.Е.Слуцкий». (Нicks I.R. Vа1uе аnd сар-ital. Охford, 1946, р. 10).
Английский экономист-математик Р.Аллен, автор известной книги «Математическая экономия», отмечал в журнале «Эконометрика», что работы Слуцкого оказали «великое и прочное влияние на развитие эконометрики». Е.Е.Слуцкий является одним из родоначальников праксеологии (науки о принципах рациональной деятельности людей) и первым, кто ввел праксеологию в экономическую науку.
Большое значение в становлении экономической науки, создании общегосударственной системы учета,планирования и управления имели научные труды и практическая деятельность В.И.Ленина (1870-1924). Работы В.И.Ленина определили главные принципы и проблемы исследований по моделированию социалистической экономики.
В 20-е годы экономико-математические исследования в СССР проводились в основном по двум направлениям: моделирование процесса расширенного воспроизводства и применение методов математической статистики в изучении хозяйственной конъюнктуры и в прогнозировании.Одним из первых советских специалистов в области экономико-математических исследований являлся
А.А.Конюс, опубликовавший в1924 году по данной теме статью «Проблема истинного индекса стоимости жизни» («Экономический бюллетень конъюнктурного института», 1924, № 11-12).
Свои основные идеи по моделированию социалистической экономики он изложил в двух статьях, опубликованных в журнале «Плановое хозяйство» в 1928-1929 гг. Статьи Г.А.Фельдмана намного опередили работы западных экономистов по макроэкономическим динамическим моделям и в еще большей степени по двухсекторным моделям экономического роста. За рубежом эти статьи были «открыты» только в 1964 году и вызвали огромный интерес.
В 1938-1939 гг. ленинградский математик и экономист Л.В.Канторович в результате анализа ряда проблем организации и планирования производства сформулировал новый класс условно-экстремальных задач с ограничениями в виде неравенств и предложил методы их решения. Эта новая область прикладной математики позже получила название «ли-нейное программирование». Л.В.Канторович (1912-1986) является одним из создателей теории оптимального планирования и управления народным хозяйством, теории оптимального использования сырьевых ресурсов. В 1975 году Л.В.Канторовичу совместно с американским ученым Т.Купмансом была присуждена Нобелевская премия за исследования по оптимальному использованию ресурсов.
Большой вклад в использование экономико-математических методов внесли: экономист Новожилов В.В. (1892-1970) — в области соизмерения затрат и результатов в народном хозяйстве; экономист и статистик Немчинов В.С. (1894-1964) — в вопросах экономико-математического моделирования планового хозяйства; экономист Федоренко Н.П. — при решении про- блем оптимального функционирования экономики страны, применении математических методов и ЭВМ в планировании и управлении, а также многие другие видные российские экономисты и математики.
2. ОСНОВНЫЕ ВИДЫ ЗАДАЧ, РЕШАЕМЫХ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ, ПЛАНИРОВАНИИ И УПРАВЛЕНИИ СТРОИТЕЛЬСТВОМ
Роль технико-экономических расчетов для анализа и прогнозирования деятельности, планирования и управления строительными системами значительна, причем узловыми среди них являются вопросы выбора оптимальных решений. При этом решение представляет собой выбор параметров, характеризующих организацию определенного мероприятия, причем этот выбор почти полностью зависит от лица, принимающего решение.
Решения могут быть удачными или неудачными, обоснованными и неразумными. Практику, как правило, интересуют решения оптимальные, т.е. такие, которые являются по тем или иным причинам предпочтительнее, лучше, чем другие.
Выбор оптимальных решений особенно в сложных вероятностных динамических системах, к которым относятся строительные системы, немыслим без широкого применения математических методов решения экстремальных задач и средств вычислительной техники. Сооружение любого строительного объекта происходит путем выполнения в определенной последовательности большого количества разноплановых работ.
Для выполнения любого вида работ требуется определенный набор материалов, машин, средств малой механизации, людских ресурсов, организационного обеспечения и т.д. и т.п. Причем зачастую количество и качество выделяемых ресурсов определяет длительность выполнения этих работ.
Распределяя правильно (или, как принято говорить, «оптимально») ресурсы, можно влиять на качество, сроки, стоимость строительства, производительность труда. Далее приводится систематизация основных организационных задач, возникающих в практической деятельности инженеров-строителей. Задачи распределения Задачи распределения в общем случае возникают тогда, когда существует ряд работ, подлежащих выполнению, и требуется выбрать наиболее эффективное распределение ресурсов и работ. Задачи этого типа можно разделить на три основных группы. Задачи распределения первой группы характеризуются следующими условиями.
1.Существует ряд операций, которые должны быть выполнены.
2.Имеется достаточное количество ресурсов для выполнения всех операций.
3.Некоторые операции можно выполнять различными способами, с использованием различных ресурсов, их комбинаций, количества.
4.Некоторые способы выполнения операций лучше других (более дешевые, более прибыльные, требующие меньше затрат времени и т.д.).
5.Тем не менее, имеющееся количество ресурсов недостаточно для выполнения каждой операции оптимальным способом.
Задача заключается в том, чтобы найти такое распределение ресурсов по операциям, при котором достигается максимальная общая эффективность системы. Например, могут минимизироваться суммарные затраты или максимизироваться общая прибыль. Вторая группа задач возникает, когда наличных ресурсов не хватает для выполнения всех возможных операций. В этих случаях приходится выбирать операции, которые должны быть выполнены, а также определять способ их выполнения. Задачи третьей группы возникают тогда, когда имеется возможность регулировать количество ресурсов, те. определять, какие ресурсы следует добавить, а от каких целесообразно отказаться.
Большинство задач такого рода решается в целях оптимизации строительных и технологических процессов. Основное средство их анализа — модели математического программирования, сетевые графики. Задачи замены Задачи замены связаны с прогнозированием замены оборудования в связи с их физическим или моральным износом.
Различают два типа задач замены. В задачах первого типа рассматриваются объекты, некоторые характеристики которых ухудшаются в процессе их эксплуатации, но сами они полностью выходят из строя через довольно продолжительное время, выполнив значительный объем работы. Чем дольше эксплуатируется подобного рода объект без профилактики или капитального ремонта, тем менее эффективной становится его работа, повышается стоимость единицы продукции.
Для поддержания эффективности работы такого объекта необходимо его обслуживание, ремонт, что сопряжено с определенными затратами. Чем дольше он эксплуатируется, тем выше затраты на поддержание его в работоспособном состоянии. С другой стороны, если часто заменять такие объекты, то возрастает объем капиталовложений. Задача сводится, в этом случае, к определению порядка и сроков замены, при которых достигается минимум общих эксплуатационных затрат и капиталовложений.
Наиболее общим методом решения задач такого типа является динамическое программирование. Объектами рассматриваемой группы являются строительно-дорожная техника, оборудование, транспортные средства и т.п. Второй тип объектов характеризуется тем, что они полностью выходят из строя внезапно или через определенный отрезок времени.
В этой ситуации задача сводится к определению целесообразных сроков индивидуальной или групповой замены, а также частоты этой операции, при этом стремятся выработать стратегию замены, которая обеспечивает сведение к минимуму затрат, включающих стоимость элементов, потери от отказов и расходы на замену. К объектам второго типа относятся детали, узлы, агрегаты строительно-дорожной техники, оборудования. Для решения задач второго типа используются вероятностные методы и статистическое моделирование. Частным случаем задач замены являются задачи эксплуатации и ремонта.
2.1.Задачи поиска
Задачи поиска связаны с определением наилучших способов получения информации с тем, чтобы минимизировать общую сумму двух типов затрат: затрат на получение информации и затрат, вызванных ошибками в принимаемых решениях из-за отсутствия точной и своевременной информации. Эти задачи используются при рассмотрении большого круга вопросов анализа хозяйственной деятельности строительной организации, например, задачи оценки и прогнозирования, построения систем контроля качества, многие бухгалтерские процедуры и т.н.
В качестве средств, применяемых при решении таких задач, используются в основном вероятностные и статистические методы. Задачи массового обслуживания или задачи очередей Теория массового обслуживания представляет собой раздел теории вероятности, в котором изучается поведение систем, состоящих, как правило, из 2-х подсистем (см. рис.1).
Одна из них является обслуживающей, а другая — источником заявок на обслуживание, которые образуют поток, носящий случайный характер. Заявки, не обслуженные в момент поступления, образуют очередь, поэтому теорию массового обслуживания иногда называют теорией очередей. Теория эта отвечает на вопрос, какой должна быть обслуживающая подсистема, чтобы суммарные экономические потери от простоя обслуживающей подсистемы и от простоя заявок в очереди были минимальными. Многие задачи из области организации и управления в строительстве относятся к задачам, решаемым методами теории очередей.
Так, в задачах массового обслуживания или задачах очередей рассматриваются связи между потоком строительных работ и машинами, используемыми для их механизации. Типичными задачами массового обслуживания являются задачи на определение количества строительных бригад, машинной техники, организации работы автоматических линий и систем комплексной автоматизации производственных процессов, задачи, связанные с организационно-производственной структурой строительных организаций и т.д.
Для решения задач массового обслуживания часто применяется метод статистических испытаний, заключающийся в воспроизведении на ЭВМ строительного процесса или, иначе говоря, случайного процесса, описывающего поведение системы, с последующей статистической обработкой результатов ее функционирования. Задачи управления запасами (создание и хранение) Каждая стройка нуждается в строительных конструкция, материалах, полуфабрикатах, сантехоборудовании и т.д.
Как правило, поставки и расходование их неравномерны, часто в них вносится элемент случайности. Чтобы строительное производство не задерживалось из-за отсутствия материалов и оборудования, на стройке должен иметься некоторый их запас.
Однако этот запас не должен быть велик, так как хранение строительных материалов и различного оборудования связано с расходами на строительство и эксплуатацию складов, а также с замораживанием средств, затраченных на их приобретение и строительство. Различают два вида издержек, связанных с использованными ресурсами 1: издержки, возрастающие с ростом запасов; издержки, убывающие с ростом запасов. Возрастающие издержки включают складские расходы; потери, обусловленные старением, порчей; налоги, страховые взносы и т.п. Издержки, убывающие при увеличении запасов, могут быть четырех видов.
1 .Издержки, связанные с отсутствием запасов или несвоевременными поставками.
2.Расходы на подготовительно- заготовительные операции: чем большие объемы продукции закупаются или производятся, тем реже обрабатываются заказы.
3.Продажная цена или прямые издержки производства. Продажа по сниженным ценам, закупка товара большими партиями требует увеличения складских запасов.
4.Издержки, вызываемые наймом, увольнением и обучением работников. Решение задач управления запасами позволяет определить, что заказывать, сколько заказывать и когда, чтобы минимизировать издержки, связанные как с созданием избыточных запасов, так и с их недостаточным уровнем, когда дополнительные издержки возникают из-за нарушения ритма производства. Средствами анализа таких задач являются теория вероятностей, статистические методы, методы линейного и динамического программирования, методы моделирования. Задачи теории расписаний
Многие задачи планирования и управления строительным производством требуют упорядочения во времени использования некоторой фиксированной системы ресурсов (сборные конструкции, краны, автотранспорт, трудовые ресурсы и т.д.) для выполнения заранее определенной совокупности работ в оптимальный промежуток времени. Круг вопросов, связанных с построением оптимальных (по тому или иному критерию) календарных планов, с разработкой математических методов получения решений, на базе использования соответствующих моделей, изучается в теории расписаний. Задачи теории расписаний возникают повсюду, где существует необходимость выбора того или иного порядка выполнения работ, т.е. изучаемые в теории расписаний модели отражают специфические ситуации, возникающие при организации любого производства, при календарном планировании строительства, во всех случаях целенаправленной человеческой деятельности.
Практические цели требуют, чтобы модель строительного производства полнее отражала реальные процессы и вместе с тем была настолько простой, чтобы искомые результаты можно было получать за приемлемое время. Анализируемые в рамках теории расписаний модели являются разумным компромиссом между этими естественными, но противоречивыми тенденциями.
3.МОДЕЛИРОВАНИЕ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Практически для любой задачи организации, планирования и управления строительством характерна множественность ее возможных решений, зачастую большая неопределенность и динамичность осуществляемых процессов. В процессе разработки плана работы строительной организации, плана возведения объекта строительства приходится сравнивать между собой огромное количество вариантов и выбирать из них оптимальный в соответствии с выбранным критерием. Критерий — это тот показатель, который является мерилом эффективности плана (пути) достижения цели.
Для предварительного анализа и поиска эффективных форм организации, а также планирования и управления строительством используется моделирование. Моделирование — это создание модели, сохраняющей существенные свойства оригинала, процесс построения, изучения и применения модели. Моделирование является основным инструментом анализа, оптимизации и синтеза строительных систем.
Модель — это упрощенное представление некоторого объекта (системы), процесса, более доступное для изучения, чем сам объект. Моделирование дает возможность проводить эксперименты, анализировать конечные результаты не на реальной системе, а на ее абстрактной модели и упрощенном представлении-образе, привлекая, как правило, для этой цели ЭВМ. При этом необходимо иметь в виду, что модель является лишь орудием исследования, а не средством получения обязательных решений.
Вместе с тем она дает возможность выделить наиболее существенные, характерные черты реальной системы. К модели, как и к любой научной абстракции, относятся слова В.И.Ленина: «Мышление, восходя от конкретного к абстрактному, не отходит.. .от истины, а подходит к ней.. .все научные (правильные, серьезные, невздорные) абстракции отражают природу глубже, важнее, полнее» (В.И.Ленин. Полн.собр.соч. Изд. 5-е, т.29, с. 152).
Современное строительство как системный объект характеризуется высокой степенью сложности, динамичностью, вероятностным характером поведения, большим числом составляющих элементов со сложными функциональными связями и другими особенностями. Для эффективного анализа и управления такими сложными системными объектами необходимо иметь достаточно мощный аппарат моделирования.
В настоящее время интенсивно ведутся исследования в области совершенствования моделирования строительства, однако практика пока еще располагает моделями с довольно ограниченными возможностями полного адекватного отображения реальных процессов строительного производства. Разработать универсальную модель и единый метод ее реализации в настоящее время практически невозможно.
Одним из путей решения данной проблемы является построение локальных экономико-математических моделей и методов их машинной реализации. В общем случае модели подразделяются на физические и знаковые. Физические модели, как правило, сохраняют физическую природу оригинала. Для построения знаковых моделей может использоваться, в принципе, любой язык — естественный, алгоритмический, графический, математический. Наибольшее значение и распространение имеют математические модели в силу универсальности, строгости, точности математического языка.
Математическая модель представляет собой совокупность уравнений, неравенств, функционалов, логических условий и других соотношений, отражающих взаимосвязи и взаимозависимости основных характеристик моделируемой системы. Проблема выбора оптимальных решений имеет, применительно к каждой конкретной задаче, свои специфические особенности, а круг таких задач весьма широк. Тем не менее возможно и полезно выделить некоторые характерные черты и вытекающие из них общие подходы к постановке задач оптимизации и поиску наивыгоднейших решений.
Оптимальные решения в технико-экономических задачах должны отбираться не путем использования интуитивных представлений, а, как правило), на основе строгого расчета. Для этого исходную технико-экономическую задачу необходимо соответствующим образом формализовать, т.е. описать с помощью математических выражений характерные для нее связи, зависимости между параметрами. Совокупность всех этих математических выражений и составляет, имеете с экономической характеристикой входящих в них величин, экономико-математическую модель задачи (объекта исследования, системы). Таким образом, экономико-математическая модель — это математическое описание экономического процесса (объекта, системы).
Теоретические основы экономико-математических методов были разработаны российскими учеными В.С.Немчиновым, Л.В.Канторовичем, В.В.Новожиловым, Н.П.Бусленко. Им же принадлежит заслуга в разработке методологии экономико-математического моделирования и методов количественного подхода к социально-экономическим процессам. Корректно составленная и предназначенная для практического использования модель должна удовлетворять двум условиям: адекватно отражать наиболее существенные черты анализируемого явления, процесса, системы; должна быть разрешима, т.е. в описывающей ее системе условий должны отсутствовать математические, экономические, технологические противоречия и иметься эффективные вычислительные алгоритмы для поиска решений. Так как экономико-математическая модель — это всего лишь постановка экономической задачи на математическом языке, то для ее решения необходимо разработать или подобрать из существующих метод решения (алгоритм).
Экономико-математические модели подразделяются на описательные (не содержащие управляемых переменных) и конструктивные, главным образом, оптимизационные (бывают статистическими и динамическими, открытыми, учитывающими внешние воздействия на моделируемый объект, и закрытыми, содержащими управляемые переменные), а по форме представления аналитическими, графоаналитическими, графическими и т.д.
Экономико-математические модели являются основой применения математических методов и электронно-вычислительной техники в экономике.
Экономико-математические методы (термин введен В.С.Немчиновым) представляют собой комплекс экономических и математических дисциплин, таких как: экономико-статистические методы (экономическая статистика, математическая статистика); эконометрия — наука, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов (с помощью математических и статистических методов и моделей); исследование операций (методы принятия оптимальных решений); экономическая кибернетика — отрасль науки, занимающаяся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам.
Использование экономико-математических методов и ЭВМ в целях оптимального планирования и управления строительным производством требует последовательного выполнения ряда ниже перечисленных работ математического, технического, информационного и экономического порядка, таких как: разработка экономико-математических моделей; подготовка соответствующих алгоритмов и вычислительных схем; программирование для электронных вычислительных машин; формирование необходимой информации или исходных данных, требующихся для соответствующих расчетов; классификация и кодирование объектов для расчетов на ЭВМ; анализ полученных результатов и их использование в практической деятельности.
Виды экономико-математических моделей в области организации, планирования и управления строительством Модели, используемые при решении задач организации, планирования и управления строительным производством, условно можно разделить на модели линейного программирования, нелинейные модели, модели динамического программирования, оптимизационные модели, модели управления запасами, целочисленные модели, цифровое моделирование, имитационные модели, вероятностно-статистические модели, модели теории игр, модели итеративного агрегирования, организационно-технологические модели, графические модели, сетевые модели. Рассмотрим каждую из них в отдельности.
Модели линейного программирования Понятие линейности связано с понятиями пропорциональности и аддитивности (аддитивность — возможность суммирования результатов). Методами математического программирования решаются задачи на экстремум (максимум, минимум) функций многих переменных с ограничениями на область изменения этих переменных. Из методов математического программирования наибольшее распространение получил метод линейного программирования. Слово программирование показывает, что они применяются для планирования, т.е. для составления плана (программы), который обеспечивал бы оптимальное использование материальных и трудовых ресурсов. Слово линейное определяет математическую природу этих моделей.
Такого рода задачи получили название транспортных задач линейного программирования. Если нужно использовать разнородные ресурсы, например, различные машины, материалы и т.д. для выполнения какой-либо работы, то применяется общий метод линейного программирования, который получил в соответствии со своей математической основой название симплекс-метода, предложенного американским ученым Дж.Данцигом.
Источник: topuch.ru
Обеспечение качества работ в строительстве через экономико-математическое моделирование Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»
КАЧЕСТВО РАБОТ / КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ / СТРОИТЕЛЬСТВО / ЭКСПЛУАТАЦИЯ / ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА / QUALITY OF WORK / COMPETITIVENESS / CONSTRUCTION / OPERATION / ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING / MATHEMATICAL STATISTICS
Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Акри Екатерина Петровна, Князькина Екатерина Владимировна, Власова Наталья Валерьевна
Показана необходимость оценки качества строительной продукции на основе комплексной системы показателей и характеристик, с помощью которой оцениваются не только обязательные технические требования, но и пожелания потребителей. Даны основные требования к показателям качества строительной продукции. Представлена возможность применения различных методов обработки данных не только для отслеживания фактического состояния тех или иных характеристик изучаемого объекта, но и для их моделирования. Обоснована необходимость применения математико-кибернетического моделирования как одного из направлений моделирования систем управления строительством . На основе применения методов математического моделирования разработаны элементы системы обеспечения качества строительных работ.
Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Акри Екатерина Петровна, Князькина Екатерина Владимировна, Власова Наталья Валерьевна
Математическое моделирование потоков капитальных вложений в повышение эксплуатационных качеств зданий с учетом календарного планирования
QUALITY ASSURANCE IN CONSTRUCTION THROUGH ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING
The article shows the need to assess the quality of construction products on the base of a comprehensive system of indicators and characteristics, with the assistance of which not only mandatory technical requirements are assessing, but also the wishes of consumers. The basic requirements for the quality of construction products have been provided. The possibility of applying various data processing methods have been presented not only to track the actual state of certain characteristics of the object under study, but also to model them. The necessity of using mathematical-cybernetic modeling, as one of the directions of modeling of construction management systems, has been substantiated. The elements of a quality assurance system for construction work based on the use of mathematical modeling methods have been developed.
Текст научной работы на тему «Обеспечение качества работ в строительстве через экономико-математическое моделирование»
РАЗВИТИЕ ОТРАСЛЕВОГО И РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ
УДК 519.2 JEL С51
Акри Екатерина Петровна
Князькина Екатерина Владимировна
канд. экон. наук, ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», г. Самара
Власова Наталья Валерьевна
канд. экон. наук, ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», г. Самара
ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА РАБОТ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ ЧЕРЕЗ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Аннотация. Показана необходимость оценки качества строительной продукции на основе комплексной системы показателей и характеристик, с помощью которой оцениваются не только обязательные технические требования, но и пожелания потребителей. Даны основные требования к показателям качества строительной продукции.
Представлена возможность применения различных методов обработки данных не только для отслеживания фактического состояния тех или иных характеристик изучаемого объекта, но и для их моделирования. Обоснована необходимость применения математи-ко-кибернетического моделирования как одного из направлений моделирования систем управления строительством. На основе применения методов математического моделирования разработаны элементы системы обеспечения качества строительных работ. Ключевые слова: качество работ, конкурентоспособность, строительство, эксплуатация, экономико-математическое моделирование, математическая статистика.
QUALITY ASSURANCE IN CONSTRUCTION THROUGH ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING
Abstract. The article shows the need to assess the quality of construction products on the base of a comprehensive system of indicators and characteristics, with the assistance of which not only mandatory technical requirements are assessing, but also the wishes of consumers. The basic requirements for the quality of construction products have been provided. The possibility of applying various data processing methods have been presented not only to track the actual state of certain characteristics of the object under study, but also to model them.
The necessity of using mathematical-cybernetic modeling, as one of the directions of modeling of construction management systems, has been substantiated. The elements of a quality assurance system for construction work based on the use of mathematical modeling methods have been developed. Keywords: quality of work, competitiveness, construction, operation, economic and mathematical modeling, mathematical statistics.
В настоящее время главной целью для всех производственных и эксплуатирующих предприятий в строительной сфере является обеспечение должного уровня конкурентоспособности в существующем сегменте рынка. Конкурентоспособность предприятия зависит от множества факторов внутренней и внешней среды, но большое влияние на формирование стоимости продукта или услуги оказывает показатель качества. В производстве строительной продукции участвует большое количество участников, которые несут колоссальные затраты. Строительство объектов и дальнейшая их эксплуатация всегда предполагает регламент последовательности выполнения работ, как производственного, так и непроизводственного характера. В строительстве
The Author(s), 2018. This is an open access article under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
важную роль играет процесс управления рисками, на каждом этапе инвестиционного цикла учитываются возникающие угрозы, что напрямую может отразиться на обеспечении должного уровня качества. В связи с этим принимаемые управленческие решение должны охватывать количественные и качественные показатели, быть аргументированными и оптимальными для каждой сложившейся ситуации.
В рамках экономически нестабильной ситуации, в сложных и динамически изменяющихся факторах внутренней и внешней среды, строительные организации и жилищно-коммунальные хозяйства при выборе и принятие управленческих решений не могут обходится без обращения и применения в своей деятельности экономико-математического моделирования [1].
Строительство объектов жилищно-коммунального комплекса (далее — ЖКК), а также их эксплуатация первоначально должны быть ориентированы на жесткие принципы по контролю качества. Чтобы провести полноценную оценку качества строительной продукции и предоставляемых услуг, необходимо сформировать комплексную систему показателей и характеристик, за счет которых можно оценивать не только выставляемые требования технических параметров, но и в том числе пожелания потребителей. Ниже приведен перечень показателей, которые должны удовлетворять следующим требованиям (рис. 1):
Рис. 1. Основные требования к показателям качества строительной продукции
Для устранения проблем в области качества у предприятий строительной отрасли и ЖКК необходимо решить комплекс задач:
— рассмотреть факторы возникновения проблем в обеспечении качества работ в строительстве;
— обосновать применение отдельных методов математического моделирования;
— использовать статистические методы управления качеством для обеспечения надежности математического моделирования;
— разработать алгоритм математического моделирования на примере управления запасами в строительстве.
Учитывая специфику строительства, следует уделять внимание таким методам, как корреляционный, регрессионный, дисперсионный, факторный анализ. С их помощью можно определить степень отражения выборки свойств генеральной совокупности, оценить характеристики генеральной совокупности. Одной из основных задач математической статистики является выбор или разработка необходимого метода анализа характеристик объекта, соответствующего определенным образом собранным и сгруппированным данным. Особое внимание необходимо уделить оценке вероятности события, функции и параметрам распределения, зависимостям величин от обычных и случайных причин, определению границ регулирования, проверке статистических гипотез. Для решения наших поставленных задач необходимо
применить экономико-математическое моделирование. Чтобы модель могла быть практически применимой, нужно выполнить несколько условий, а именно:
— построение экономико-математической модели;
— подготовка исходных данных;
— классификация и кодирование информации;
— анализ итоговых результатов;
— внедрение полученных результатов экономико-математического моделирования в практическую деятельность организации.
Сегодня во всех сферах деятельности остро стоят вопросы обеспечения должного уровня качества выпускаемой продукции и предоставляемых услуг. Строительство также относится к одной из ведущих отраслей, в которой вопросы управления качеством актуальны, так как это напрямую связанно с жизнеобеспечением человека и экологическими факторами [2].
При создании математико-кибернетической модели необходимо своевременно оценивать ее адаптивность к поставленным задачам и влияющим факторам. Зачастую при изменении исходной информации, в связи с влияющими изменениями, следует изменить алгоритм решения задачи. В строительстве при реализации инвестиционных проектов такие ситуации происходят часто.
Строительная отрасль относится к сложной системе взаимодействия факторов, поэтому в ходе создания математической модели процесс формализации имеет наиболее важное значение, так как создать искусственный язык с заменой терминов символами не легко [3].
Чтобы применить математико-кибернетическое моделирование в строительстве предполагается применять понятия «вход» и «выход», а также элементы, связанные с окружающей средой. У каждого такого элемента (£г, g2, . gn — его состояния) может быть несколько «входов» (хг, ху . хп) и «выходов» (уг у2, . уп) (рис. 2).
Рис. 2. Кибернетическое представление элемента
В строительстве, как одной из наиболее ресурсоемких отраслей, особое внимание уделяют эффективности и рациональности управления материальными ресурсами. В современных условиях решение задачи ресурсосбережения, оптимизации поставок и хранения запасов становится все более актуальной в связи с постоянным ростом стоимости как самих ресурсов, так и обеспечения условий их хранения.
Ограниченность ресурсов также требует постоянных усилий по поиску эффективного алгоритма управления запасами. В ходе поиска и организации движения запасов строительной организации, как и предприятиям в сфере ЖКК, необходимо руководствоваться научными подходами, в том числе методами экономического и математического моделирования. Следует предотвращать повторный счет, что возможно только при четкой организации процессов определения потребности, заказа, использования и хранения запасов. Среди задач моделирования запасов в строительстве — их обновление в связи с расходованием, обеспечение бесперебойности и надежности производственных процессов. При выборе методов анализа и моделирования запасов необходимо учитывать специфику деятельности предприятий в данном направлении: разнообразие материальных ресурсов, последовательность их применения и технологическую взаимосвязь. Речь идет о возникновении
потребности в каком-то конкретном ресурсе, которая в свою очередь является результатом потребности в другом материальном ресурсе. В научных трудах упоминается, что формирование запасов различных видов материальных ресурсов отличается неравномерностью и нерегулярностью в зависимости от графика производства работ. В данном случае целесообразно применение следующих методов расчета запасов:
— метод Сильвера и Мила;
— наименьших общих затрат;
— наименьших удельных издержек;
— партия за партией;
— оптимального экономического заказа и другие.
В связи со спецификой отрасли изменение уровня потребности в отдельных материальных ресурсах может быть незапланированным. Соответственно, применяемые модели должны быть вероятностными, стохастическими. Одну из наиболее часто применяемых моделей управления запасами в строительстве и ЖКК можно представить в общем виде как:
Z(t) = Zci + P(t)-R(t); (1)
В модель могут быть введены ограничения в зависимости от установления максимума объема партии поставки, числа поставок и т. д. При разработке имитационных моделей многократно обрабатывают статистические данные процесса обеспечения запаса материального ресурса с целью определения его оптимальных числовых характеристик (рис. 3). Во внимание принимают следующие позиции:
— время цикла поставки t. и ежедневный расход г. определяются в соответствии с законом распределения с заданными параметрами;
— так как есть ограничения по максимуму и минимуму значений данных величин, алгоритм предусматривает корректировку данных;
— процесс моделирования величины г идет до момента времени при условии
При моделировании текущего и страхового запасов возможно возникновение случайных величин Z — общий расход ресурсов; W- остаток на складе в момент поступления новой партии; F — количество дней недостатка ресурсов; G — объем дефицита материальных ресурсов.
Применение подобного алгоритма определения параметров запасов материальных ресурсов позволяет прогнозировать расход и возможность возникновения дефицита, что в свою очередь обеспечивает эффективность ведения работ в сфере строительства и ЖКК [5].
Моделирование позволяет анализировать конечные результаты, в том числе качество строительной продукции, не на реальном объекте, а на его абстрактной модели, применяя с этой целью программное обеспечение ЭВМ. Однако необходимо принимать во внимание, что модель является лишь средством получения информации об исследуемом объекте, а не способом выработки обязательных решений. При этом модель позволяет выявить наиболее важные, типичные черты реальной системы. Особое внимание в строительстве следует уделить математико-кибернетическому моделированию, так как управленческая деятельность обеспечивает реализацию всех производственных и непроизводственных процессов в строительстве. Применение методов математического моделирования в целях повышения качества продукции целесообразно применять в международной практике.
Исходный запас Z а Ежедневный расход R, Время поставки Т. j
Обработка данных X г, и др.
Рис. 3. Алгоритм моделирования параметров запасов
В настоящее время в строительстве актуально применение стандартов, реализующих принципы и показатели серий ISO 9000, ISO 9001, в том числе [1]. Помимо обеспечения высоких показателей качества выполняемых работ, наличие в организации системы менеджмента качества, основанной на применении данных стандартов, гарантирует дополнительные преимущества перед конкурентами [6].
Стандарты серии ISO предполагают применение методов математической статистики с целью обеспечения качества продукции, которые впоследствии применяют при математическом моделировании. В общем понимании это выработка решений, направленных на достижение заданных показателей и характеристик на основе статистической обработки массивов количественных и качественных данных. В большинстве расчетов применяется теория вероятностей, так как эти данные зачастую ограничены, например, определение необходимого объема выборки для оценки состояния общего объема исследуемого объекта или выявление закономерностей в массовых случайных явлениях.
2. Акри, Е. П. Экономико-математические модели инвестиционной деятельности в жилищно-строительной сфере / Е. П. Акри, И. П. Егорова // Вестник университета (Государственный университет управления). — 2018. — № 4. — С. 114-119.
3. Бахитова, Р. Х. Системное моделирование процессов управления проектной организацией нефтегазового комплекса // Экономический анализ. — 2008. — № 1 (106). — С. 120-127.
4. Болдырев, Ю. Я. и др. Современные технологии математического моделирования для инженерного анализа и проектирования в строительстве / Ю. Я. Болдырев, Д. В. Климшин, С. В. Романов, А. С. Шанина // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. — 2010. — № 4 (103). — С. 106-111.
5. Ермолаев, Е. Е. и др. Методические основы экономико-математической модели ресурсосбережения в строительстве / Е. Е. Ермолаев, Е. В. Князькина, Е. П. Акри // Экономика и управление собственностью. — 2017. — № 2. — С. 29-33.
6. Иванова, О. Е. Экономико-математическое моделирование себестоимости продукции / О. Е. Иванова, Л. И. Солдатова // Российское предпринимательство. — 2012. — Том 13. — № 20. — С. 140-146.
2. Acri E. P., Egorova I. P. Ekonomiko-matematicheskie modeli investitsionnoi deyatel’nosti v zhilishchno-stroitel’noi sfere [Economic and mathematical models of investment activity in the housing and construction sector], Vestnik universiteta, 2018, I. 4, pp. 114-119.
3. Bahitova R. H. Sistemnoe modelirovanie processov upravleniya proektnoi organizatsiyei neftegazovogo kompleksa [System modeling of management processes of the design organization of an oil and gas complex], Ekonomicheskii analiz, 2008, I. 1(106), pp. 120-127.
4. Boldyrev Y. A., Klimshin D. V, Romanov S. V., Shanina A. S. Sovremennye tekhnologii matematicheskogo modelirovaniya dlya inzhenernogo analiza i proektirovaniya v stroitel’stve [Modern technologies of mathematical modeling for engineering analysis and design in construction], Nauchno-tekhnicheskie vedomosti SPbGPU. Informatika. Telekommunikatsii. Upravlenie [St. Petersburg Polytechnical University Journal. Computer Science.
Telecommunication and Control Systems], 2010, I. 4 (103), pp. 106-111.
5. Ermolayev E. E., Knyaz’kina E. V., Akri E. P. Metodicheskie osnovy ekonomiko-matematicheskoi modeli resursosberezheniya v stroitel’stve [Methodical foundations of the economic and mathematical model of resource saving in construction]. Ekonomika i upravlenie sobstvennost’yu, 2017, I. 2, pp. 29-33.
6. Ivanova O. E., Soldatova L. I. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie sebestoimosti produktsii [Economic and mathematical modeling of production costs], Rossiiskoe predprinimatelstvo [Russian journal of entrepreneurship], 2012, I. 20, pp. 140-146.
Источник: cyberleninka.ru
32 Практическое применение экономико-математических методов в управлении строительным производством
Математические методы в сочетании с применением средств вычислительной техники, особенно персональных компьютеров, позволяют в ряде случаев при сравнительно небольших затратах получать ценные управленческие решения. Составление экономико-математических моделей (ЭММ) и проведение расчетов на ЭВМ позволяют быстро и несопоставимо дешевле, чем при натурных экспериментах, разрабатывать и сравнивать многочисленные варианты планов и управленческих решений.
Многовариантность выбора — зто одно из ценнейших качеств рассматриваемых методов. Однако в настоящее время практическое применение компьютерной техники в управлении и планирован1m производственной деятельности, несмотря на наблюдающееся насыщение управленческих служб программными комплексами, далеко не в полной мере соответствует имеющемуся в этой области «научному запасу)>.
Трудности практического внедрения ЭММ связаны со многими объективными и субъективными причинами, но прежде всего, обусловлены сложностью экономических процессов и явлений, невозможностью расчленения больших систем на обозримые части с целью их автономного рассмотрения, а также необходимостью учитывать наряду с технологическими аспектами также поведение людей и их индивидуально принимаемые решения.
Поэтому практически приемлемым путем, позволяющим в известной мере использовать потенциал экономико-математических методов , является включение компьютерных решений конкретных типовых задач в процесс принятия управленческих решений руководителем и создание таким образом человеко-машинных систем.
В этом случае удается сочетать опыт и трудно формализуемые знания руководителя, хорошо знающего производственную и хозяйственную сторону управленческой деятельности, с производительностью и многовариантностью машинно-механических методов.
Такие отработанные решения определенных типовых задач базируются на методах имитационного моделирования, линейного программирования, вероятностного моделирования, исследования операций и др.
Далее даны примеры постановок типовых задач управления, для которых есть апробированные методы решения и к которым руководитель может обращаться по мере надобности.
Задача рациональной организации работы парка машин
Исходные данные: ведутся механизированные работы N видов при помощи машин М марок. Известны Ai — затраты времени i-й машины на выполнение единичного объема работы j-го вида, а также Bi — общий фонд машинного времени для i-й марки машин. Известен также CiJ — размер прибыли на единицу работ j-го вида.
Требуется: найти рациональные объемы работ каждого вида )(j, обеспечивающие максимальную прибыль при производстве работ.
Выбор оптимального соотношения типов зданий или их элементов
Исходные данные: при застройке жилого массива возможно возведение зданий N типов. При этом XiJ — число квартир в здании j-го типа. Расходуется М видов ресурсов, запас каждого из которых составляет BiJ. Aii — расход i-ro ресурса на одну квартиру в зданииj-го типа.
Требуется: выбрать такой вариант застройки массива, при котором общее число квартир было бы максимальным, т.е. rnax L = Х1 + Х2 + . + Х11
Оптимальный раскрой материалов
Исходные данные: имеется N вариантов раскроя листового материала заданных размеров. Из таких листов необходимо получить Bi заготовок i-го типа. Aii — число заготовок i-го типа, получаемых из одного листа, раскроенного по j-му варианту. Cj — отходы материала от одного листа при j-м варианте раскроя.
Требуется: определить число листов ·, подлежащих раскрою по j-му варианту, чтобы суммарные отходы материала были минимальными. Результат должен быть целочисленным.
Оптимальные распределение автомобильного транспорта по маршрутам
Исходные данные: имеется М марок автомобилей для перевозки материалов и прочих грузов, причем Ai — число автомобилей i-й марки. Перевозки осуществляются по N маршрутам. Bj — плановое количество грузов, перевозимое по j-му маршруту. Cv — эксплуатационные затраты автомобиля i-й марки при поездке поj-му маршруту.
Требуется: определить число XiJ автомобилей i-й марки, посещаемых по j-му маршруту. Общие затраты на эксплуатацию машин должно быть минимальными.
Оптимальная загрузка производственных мощностей
Исходные данные: имеется М организаций, производящих взаимозаменяемую продукцию и располагающих активным фондом времени в размере Ai (i=l,2, . ,М’). Эти организации производят N видов работ, предусмотренных планом в объемах Bj (i=l,2, . ,N). Производительность i-й организации при выполнении единицы объема j-й работы равна PiJ, а соответствующие 3атраты равны CiJ.
Требуется: определить Xii — время выполнения работ j-го вида i-й организацией с тем, чтобы общие затраты были минимальны.
Расстановка машин на объектах
Исход11ые данные: на N объектах ведутся работы при помощи машин М марок. Известны объемы механизированных работ Dij на объектах. Считаем, что организации располагают достаточным количеством машин. Фонд времени равен Av причем себестоимость 1 машинного часа работы i-й машины на j-м объекте равна cij.
Требуется: определить Xii — время работы i-й машины на j-м объекте, обеспечивая минимальную себестоимость механизированных работ.
Определение рациональной схемы перевозок продукции на объекты
Исходные данные: в регионе размещены поставщики продукции и её потребители. Известны объемы производства продукции на предприятиях в плановом периоде и потребности в ней.
Требуется: найти рациональную схему организации грузопотоков в регионе (т.е. закрепление потребителей за поставщиками и объемы поставки) при минимальных производственных и транспортных затратах, а также связи между внешними поставщиками и потребителями.
Определение рациональной схемы перемещения техники
Исходные данные: на протяжении планового периода в регионе возводят несколько объектов. Для производства однотипных механизированных работ на объектах требуется дефицитная строительная техника, сконцентрированная на базе механизации. Известны расстояния (затраты на перемещения техники) между всеми пунктами региона, включая стройплощадки и базу.
Требуется: определить очередность производства механизированных работ на объектах по критерию минимума затрат на перебазирование техники от базы по всем объектам с возвратом в исходный пункт.
Расчет ритмичных и неритмичных потоков с непрерывным использованием ресурсов ш,и непрерывным освоением фронта работ
Исходные данные: задана матрица (столбец — виды работ, строка — фронты работ); значения задаются построчно.
Требуется: определить временные параметры потока с выделением критического пути.
Оптимизация выпуска однородной продукции при нескольких технологических способах
Исходные данные: п — технологические способы производства отдельных видов работ; Ci — объем прибыли на единицу объема работы, произведенной поj-й: технологии; т — объемы ресурсов с запасами bi; aii — расход iго вида ресурсов на производство единицы объема продукции по j-й технологии.
Требуется: найти объемы работы — выполняемых по j-й технологии, которые обеспечивают получение максимальной общей прибыли в пределах ограниченных ресурсов.
Определение оптимальной производственной программы при заданной технологии
Исходные данные: предприятие выпускает продукцию п видов по заданной технологии. От реализации продукции j-го вида предприятие получает прибыль в размере Cj. При этом используется т видов ресурсов, запасы которых — bi, а матрица расходов i-го ресурса на единицу готовой продукции j-го вила — aij.
Требуется: найти объем ,’1 выпуска продукции j-го вида, обеспечивающий получение максимальной прибыли.
Прикрепление потребителей к поставщикам
Исходные данные: имеется ряд поставщиков Р, располагающих однородной продукцией с запасами а. а также п потребителей этой продукции с потребностями bj. Транспортные расходы на доставку единицы продукции от поставщиков к потребителям представляются обычно в виде матрицы.
Требуется: прикрепить потребителей к поставщикам так, чтобы суммарные транспортные расходы по доставке всей продукции потребителям были минимальными.
Определение состава парка машин
Исходные данные: есть возможность приобретения машин по цене q за одну машину j-й марки. Купленные машины должны выполнить план поп ви
дам работ в объеме Li, причем aij- производительность i-й машины при выполнении работ t-го вида.
Требуется: найти необходимое число машин каждого вида >(_), обеспечив выполнение плана при минимальной стоимости купленных машин.
Определение оптимальной загрузки оборудования
Исходные данные: плановый выпуск Р видов продукции в размерах bj. В производстве может участвовать п видов взаимозаменяемого оборудования, причем Cj- производительность j-го оборудования при выпуске i-й продукции. Себестоимость работы j-го оборудования в течение единицы времени — С.
Требуется: определить время ,’1 работы j-rо оборудования для достижения минимальной себестоимости.
Оптимальное размещение предприятия-поставщика продукции
Исходные данные: в некотором районе имеется п потребителей определенной продукции с потребностями Cj (j=l,2, . ,т), для удовлетворения которых планируется строительство крупного завода-поставщика.
Требуется: найти оптимальное место строительства внутри района, определяемое расстоянием >(_) от потребителей, если известно расстояние j между ними, а суммарное количество тонно-километров перевозок должно быть минимальным.
Распределение капитальных вложений
Исходные данные: имеется п объектов незавершенного строительства. Известны ранее произведенные капитальные вложения Cj для j-го объекта. Общий фонд для финансирования незавершенного строительства в планируемом году равен Ь; bj — максимально возможный для освоения объем капитальных вложений на j-м объекте.
Требуется: определить объем капитальных вложений Xj, необходимых для строительства одного объекта в данном году.
Назначение по объектам работников различных специальностей
Исходные данные: имеется т работников, которые могут выполнить п работ, причем Cij — производительность i-ro работника при выполнении j-й работы.
Требуется: определите, кого и на какую работу назначить для достижения максимальной производительности всех работ (при этом каждый работник может быть назначен только на одну единственную работу).
Нахождение оптимального плана выпуска продукции
Исходные данные: в регионе функционирует несколько предприятий, выпускающих однородную продукцию при помощи различных технологий. Известны прибыль от реализации единицы продукции каждого предприятия, а также запасы лимитируемых ресурсов и их расходы на единицу готовой продукции. Заданы проектные мощности предприятий.
Требуется: составить план выпуска на каждом предприятии при заданных ресурсах с целью получения максимальной прибыли от реализации производимой в регионе продукции.
› Содержание › 32 Практическое применение экономико-математических методов в управлении строительным производством
Источник: honneur.ru