Зависимости между переменными, как целевые функции, так и ограничения, могут быть линейными и нелинейными. Линейными называют такие зависимости, в которые переменные входят в первой степени и нет их произведения; если переменные входят не в первой степени или есть произведение переменных, то зависимости являются нелинейными. Сочетание разнообразных элементов модели приводит к различным классам задач оптимизации, требующим разных методов решения и разных программных средств.
Для экономических систем наиболее характерны задачи оптимизации и распределения ресурсов, решаемые методом линейного программирования, для которого разработаны надежные алгоритмы, реализованные в поставляемом с ЭВМ программном обеспечении; более сложные задачи (целочисленные, нелинейные) оптимизации можно свести к задачам линейного программирования. Большинство задач оптимизации, присущих техническим системам, как правило, относится к задачам нелинейного программирования..
В случае невозможности формализовать какое-либо из требований в виде математических зависимостей необходимы дополнительные теоретические и экспериментальные исследования.
Из указанных зависимостей в соответствии с основной целью проектирования формируется целевая функция:
Ф = f(х1,х2, х3,..., xn; a1,а2,а3, ..., аm) (2.1)
Остальные связи параметров, записанные в виде равенств и неравенств, являются ограничениями, составляющими вместе с целевой функцией математическую модель объекта, которая на этом этапе создания должна быть подвергнута испытаниям на компьютере и, в случае необходимости, скорректирована уровне качественной модели или математического описания.
Построенная таким образом математическая модель воспроизводит образ проектируемого объекта, отвечающего всем технико-экономическим требованиям предъявляемым в рамках данных конкретных задач проектирования, и может быть занесена в банк математических моделей системы автоматизированного проектирования.
Если полученная таким образом математическая модель состоит из линейной целевой функции, и входящие в систему ограничения равенства и (или) неравенства также линейны, то такая модель относится к классу оптимизационных задач линейного программирования, и в этом случае могут быть использованы характерные для такого класса задач методы решения (графический, симплекс-метод).
Для составления программы выпуска продукции ОАО "Звенигородский сиркомбинат" необходимо определить оптимальный выпуск сыра "Звенигородского" 50% и сыра "Российского" 50% с целью получения максимальной прибыли.
Сыр "Звенигородский" выпускается предприятием в трех видах:
· Сыр "Звенигородский" 50%, фасованый по 13 кг в ящике;
· Сыр "Звенигородский" 50%, розничный, фасованый по 7,5 кг в ящике;
· Сыр "Звенигородский" 50%, фасованый от 5 до 15 кг в ящике.
Сыр "Российский" выпускается предприятием в двух видах:
· Сыр "Российский" 50%, фасованый по 13 кг в ящике;
· Сыр "Российский" 50%, фасованый от 5 до 15 кг в ящике;
Цена сыра "Звенигородский" 50% и сыра "Российский" 50% соответственно равна 14,20 и 14,40 грн. за килограмм. Выпуск перечисленной продукции ограничивается спросом на продукцию, т.е. максимальное потребление продукции составляет 2100000 килограмм в год.
На производство 1 килограмма сыра "Звенигородский" 50% ОАО "Звенигородский сыркомбинат" затрачивает 0,51 грн. – на выплату заработной платы, 9,21 грн. – производственных затрат, и 0,075 грн – на коммерческие расходы.
Рис. 2.2. Схема метода построения операционной математической модели
На производство 1 килограмма сыра "Российский" 50% ОАО "Звенигородский сыркомбинат" затрачивает:
· 0,55 грн. – на выплату заработной платы,
· 9,43 грн. – на производственные затраты,
· 0,06 грн – на коммерческие расходы.
Всего ОАО "Звенигородский сыркомбинат" ежегодно выделяет:
· 1175300 грн - на выплату заработной платы,
· 19244000 грн. – на производственные затраты,
· 143000 грн - на коммерческие расходы.
Для того, чтобы рассчитать оптимальный выпуск продукции с целью максимизации прибыли ОАО "Звенигородский сыркмбинат" необходимо составить оптимизационную модель линейного программирования и решить ее с помощью функции "Поиск решения" Microsoft Excel.
2.2 Экономико-математическая модель
Целевая функция стремится к максимуму, так как основной целью предприятия является получение максимальной прибыли. В данном случае целевая функция представлена в виде:
14,20х1+14,40х2→max,
где: х1 – количество сыра "Звенигородский" 50%, необходимое производить ОАО "Звенигородский сыркомбинат"; х2 – количество сыра "Российский" 50%, необходимое производить ОАО "Звенигородский сыркомбинат";
В качестве ограничений в данной модели выступают ограничения:
· расходы по оплате труда;
· затраты на производство;
· коммерческие расходы.
Ограничения представлены в виде:
0,51х1+0,55х2≤1175300
9,21х1+9,43х2≤19244000
0,075х1+0,06х2≤143000
х1+х2≤2100000
В результате проведенных вычислений, для того чтобы получать максимальную прибыль в размере 29556793 грн. ОАО "Звенигородский сыркомбинат" необходимо выпускать 1253476 килограмм сыра "Звенигородский" 50% и 816488,8 килограмм сыра "Российский" 50% ежегодно. При соблюдении предложенной программы выпуска продукции сокращаются затраты:
· на расходы по оплате труда – до 1088341 грн;
· затраты на производство – до 19244000 грн;
· коммерческие расходы – до 143000 грн.
Суммарный выпуск продукции соответственно данной модели составит 2069964 килограмм. Процентное соотношение выпускаемой продукции ОАО " звенигородский сыркомбинакт" представлено на рисунке 1.
2.3 Процентное соотношение выпускаемой продукции
2.4 Оптимальное планирование и математические методы прогнозирования
Во всех отраслях и сферах хозяйственной деятельности приходится постоянно принимать управляющие решения, последствия которых проявятся в будущем. Можно с уверенностью утверждать, что любое такое решение основывается на том или ином способе предвидения.Одним из способов предвидения при принятии хозяйственных решений является прогнозирование.
Прогнозирование – это научная деятельность, направленная на выявление и изучение возможных альтернатив будущего развития и структуры его вероятных траекторий. Каждая альтернативная траектория развития связывается с наличием комплекса внешних относительно исследуемой системы (явления) условий.
Под прогнозированием в экономике понимается научное определение вероятных путей и результатов предстоящего развития экономической системы, оценку показателей, характеризующих это развитие в течении более или менее отдаленного будущего.
Таким образом, цель экономического прогнозирования – предсказание (предвидение) будущих последствий хозяйственных решений, принимаемых в текущий момент времени.
Задачи, решаемые на основе экономических прогнозов, зависят от масштабов и характера деятельности организации. Если это задачи, например, разработки годового регионального или государственного бюджета, то, очевидно, необходимо иметь прогнозы темпов инфляции, объемов поступления налоговых средств и т. д. Если это промышленное предприятие, то такими задачами могут являться определение ассортимента выпускаемой продукции в зависимости от прогнозов на платежеспособный спрос; расширение или свертывание производства в зависимости от прогнозов общеэкономической конъюнктуры и т. п. В любом случае результаты прогнозов всегда лежат в основе планов предстоящей хозяйственной деятельности.
Классифицируют прогнозы по функциональному признаку, т. е. по назначению, и по длительности периода прогнозирования.
По функциональному признаку прогнозы делятся на: стратегические, ориентированные на обеспечение разработки бизнес-планов хозяйственной деятельности и на оперативные, предназначенные для обеспечения разработки текущих планов производственной деятельности фирмы.
По временному признаку различают краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы. Под краткосрочными прогнозами обычно понимают прогнозы на периоды времени меньшие года. Под среднесрочными – от года до двух-трех лет, под долгосрочными – на более длительные сроки. Однако необходимо помнить, что градация прогнозов по временному фактору существенно зависит от вида деятельности организации, которая занимается прогнозированием. Например, при спекулятивной работе с ценными бумагами долгосрочным прогнозом будет прогноз на несколько дней вперед, а при стратегическом прогнозировании перспективных направлений развития генной инженерии в качестве периода долгосрочного прогноза, очевидно, будет выступать срок порядка десятков лет.
Методы прогнозирования
К числу основных методов прогнозирования относятся:
- метод Дельфи;
- регистрационный метод;
- метод статистического анализа
- комбинированный метод.
Метод Дельфи основан на обработке субъективных мнений — экспертных оценок специалистов, занятых в интересующей сфере деятельности.
Регистрационный метод основан на анализе постоянно печатающихся в периодике данных деловой активности.
Метод статистического анализа базируется на использовании ретроспективных данных.
Комбинированный метод предполагает совокупное использование всех вышеназванных способов прогнозирования
Методы прогнозирования могут основываться на предположении о предстоящих качественных изменениях системы или сохранении в будущем существующих закономерностей развития. Для долгосрочных прогнозов используются экспертные и логические методы, а для краткосрочных и среднесрочных прогнозов - методы экстраполяции.