IV. Основные этапы моделирования производственно- технологического уровня

Выделяют три основных этапа проведения прикладного модельного исследования:

1. Формулировка проблемы.

2. Построение математической модели изучаемого экономического объекта.

3. Анализ построенной системы моделей

1. Формулировка проблемы

ЛПР (лицо принимающее решения) - заказчик прикладного исследования.

Пусть, например, заказчик сформулировал следующий список показателей, которые будут интересовать его в исследовании:

1. национальный доход;

2. потребление в расчете на душу населения;

3. объем основных фондов;

Будем считать, что эти показатели интересуют заказчика в каждый момент времени в течении изучаемого периода, а его управляющим воздействием является распределение национального дохода между потреблением, накоплением и затратами на научно-технический прогресс.

I этап (формулировка проблемы)



Формулировка цели исследования



Качественной описание объекта



Оценка возможностей проведения прикладных исследований

Построив качественную модель изучаемой системы, можно приступать к анализу вопроса о том, возможно ли математическое исследование проблем, сформулированных заказчиком.

Если в процессе анализа установлено, что все связи между переменными могут быть математически описаны с точностью, достаточной осуществления целей исследования, то необходимо рассматривать вопрос о том, где может быть получена исходная числовая информация об изучаемой системе.

Этот этап, итеративен: постоянно приходится возвращаться к уже проделанной работе и вносить в нее изменения.

2. Реализация математической модели.

Полноценным и единственным способом проверки пригодности математической модели является практическая проверка решений.

Можно предложить различные методы оценки расхождения реальных и модельных показателей. Если показатель-функция времени, изменяется через определенные промежутки, то в качестве количественный характеристики рассогласования часто используют коэффициент предложенный Тейлом:

(4.22)

Он равен нулю в случае полного совпадения реальных и модельных значений показателя и равен 1 при очень большом ихрасхождении.

3. Анализ математической модели

Основная трудность при проведении имитационных экспериментов, состоит в необходимости проанализировать огромное число вариантов внешних воздействий для того, чтобы хотя приближенно представить себе возможности изучаемой системы. Пусть для каждого момента времени выделено лишь 10 возможных наборов управлений S₁(t) и S₂(t) . Уже в этом простом случае для полного исследования системы необходимо изучить 10¹⁰ вариантов ее развития.

Этот недостаток имитации удается преодолеть в имитационных системах на основе использования оптимизационных методов для предварительного выявления "наиболее интересных" вариантов воздействия на изучаемую систему. Оптимизационный метод имеет

очень большой недостаток - необходимость построения единственного критерия оптимизации. Оказалось, что в большинстве задач заказчик не может сформулировать такой критерий и соизмерить тем самым различные показатели. Многокритериальные методы предпочтительнее.