- •В.М.Лазебник экономическая кибернетика
- •Содержание
- •Введение
- •Раздел I
- •Структура кибернетики
- •Принципы построения кибернетических систем различных прикладных направлений
- •1.2. Экономическая кибернетика Предмет, цели и задачи курса
- •Структура и состав экономической кибернетики
- •История кибернетики и информационных наук
- •1.3. Кибернетические системы Система и ее основные характеристики
- •Классификация систем
- •Целостность, эмерджентность и синергизм
- •Контрольные вопросы и задания к главе 1 «Кибернетика и кибернетические системы»
- •Глава 2. Моделирование
- •2.1. Модели и моделирование
- •Основные схемы процесса моделирования
- •Классификация моделей
- •История моделирования Появление моделей относится к глубокой древности, и восходит по времени к бронзовому веку (XV-XX в.В. До н. Э.).
- •Совместное использование моделей различных типов
- •2.2. Последовательность разработки и использования математических моделей Процесс моделирования
- •6. Разработка программы, реализующей алгоритм модели на компьютере.
- •Контрольные вопросы и задания к главе 2
- •Реализация управления
- •Разомкнутые системы управления
- •Внешние и внутренние возмущения
- •Анализ свойств разомкнутой системы управления
- •3.2. Замкнутые системы управления
- •Коэффициенты передачи и передаточные функции замкнутой системы управления
- •Анализ свойств замкнутой системы управления
- •Выводы:
- •Типы обратных связей и сферы их применения Обратные связи могут быть:
- •Структурная схема и процессы в системе отрицательной обратной связи показаны на рис.3.6
- •3.3. Классификация систем управления и виды задач управления Классификация систем управления
- •Виды задач управления
- •Понятие гомеостазиса
- •3.4. Закон необходимого разнообразия и его следствия для систем управления Энтропия систем и закон необходимого разнообразия
- •Свойства систем управления, основанные на законе необходимого разнообразия
- •3.5. Управление сложными системами Иерархические системы управления
- •Централизованное и децентрализованное управление сложными системами
- •Анализ децентрализованных систем управления
- •Контрольные вопросы и задания к главе 3 «Управление»
- •Глава 4. Информация
- •4.1. Основные категории информации и ее классификация Определение понятия информации
- •Основные категории информации – данные и знания
- •Основные свойства информации
- •Виды информации
- •Основные требования, предъявляемые к качеству информации
- •Классификация информации
- •4.2. Экономическая информация и экономическая семиотика Экономическая информация
- •Экономическая семиотика
- •Основные элементы системы передачи информации
- •4.3. Измерение количества информации Основные подходы к измерению количества информации
- •Объемный метод измерения количества информации
- •Энтропийный подход к измерению количества информации
- •Вопрос 2: Число х больше шести?
- •Вопрос 3: Число х меньше шести?
- •Количество информации, получаемое от отдельного сообщения
- •Семантический подход к определению количества информации
- •4.4. Ценность информации Определение ценности информации
- •Человек и информация
- •Бытовые – искажение информации в отчетах, в докладах начальству, в отношениях мужчины и женщины, и т.П.
- •4.5. Кодирование информации Кодирование
- •Криптография
- •Десятичное кодирование информации
- •Двоичное кодирование информации
- •Избыточность информации
- •Контрольные вопросы и задания к главе 4 «Информация»
- •Глава 5. Моделирование экономических систем
- •5.1. Системные свойства экономики Основные системные свойства экономики
- •Структуры и модели рыночной экономики
- •5.2. Моделирование и принятие решений Принятие решений
- •Методы обоснования решений
- •Количественные методы позволяют установить насколько один результат лучше другого.
- •5.3. Критерии качества и критерии принятия решений
- •Требования, предъявляемые к критериям качества
- •Классификация и формы критериев качества Классификация критериев качества
- •Математические формы критериев качества
- •Статистические задачи
- •5.4. Примеры математических моделей экономических систем
- •Модель оценки экономической эффективности системы массового обслуживания
- •Часть 1.Модель определения характеристик смо.
- •Часть 2.Модель определения экономической эффективности смо.
- •Модели динамических систем Модель динамического звена первого порядка
- •Модель динамического звена второго порядка
- •Модель экономического роста
- •Модели финансовых операций Первая модель
- •Вторая модель
- •Третья модель
- •Четвертая модель
- •Пятая модель
- •Шестая модель
- •Контрольные вопросы и задания к главе 5 «Моделирование экономических систем»
- •Раздел II
- •Оптимизационные задачи
- •Оптимизация систем массового обслуживания
- •Оптимизация систем управления запасами
- •6.2. Оптимальное распределение ресурсов между несколькими этапами и между несколькими объектами Последовательная (многоэтапная) оптимизация с использованием метода динамического программирования
- •Уравнение оптимальности Беллмана имеет вид
- •Оптимизация маршрута
- •Оптимальное распределение ресурсов между несколькими объектами
- •Приравниваем производные нулю
- •Контрольные вопросы и задания к главе 6 «Оптимизация экономических систем»
- •Глава 7. Наилучшие решения в условиях неопределенности и многокритериальности
- •7.1. Наилучшие решения в условиях частичной и полной неопределенности Игры с «природой»
- •Наилучшие решения в условиях частичной неопределенности
- •Наилучшее решение в условиях полной неопределенности
- •Матрица выигрышей
- •7.2. Наилучшие решения в условиях многокритериальности
- •Контрольные вопросы и задания к главе 7 «Наилучшие решения в условиях неопределенности и многокритериальности»
- •Раздел III искусственный интеллект
- •Глава 8. Системы искусственного интеллекта
- •8.1. Основные положения по построению систем искусственного интеллекта
- •Зависимость типа системы управления от сложности объекта управления и влияния случайных факторов
- •История систем ии
- •Виды неопределенностей
- •8.2. Нечеткие системы
- •Нечеткие системы в управлении
- •Контрольные вопросы и задания к главе 8 «Системы искусственного интеллекта»
- •Глава 9. Нейронные сети, экспертные системы и генетические алгоритмы
- •9.1. Нейронные сети Принципы построения и основные свойства нейронных сетей
- •Представление знаний в нейронных сетях
- •Применение нейронных сетей в экономике
- •Пример решения задачи прогнозирования
- •9.2. Экспертные системы Принципы построения и функционирования экспертных систем
- •Пример применения экспертных систем в экономике и финансах – экспертная система для кредитных операций
- •Представление знаний в экспертных системах
- •9.3. Генетические алгоритмы
- •Контрольные вопросы и задания к главе 9 «Нейронные сети, экспертные системы и генетические алгоритмы»
- •Раздел IV
- •Структурная схема простой смо. Основные обозначения. Характеристики важнейших параметров Структурная схема простой смо
- •Основные обозначения
- •Характеристики важнейших параметров
- •Задачи исследования смо
- •Методология разработки аналитических моделей смо
- •Обозначения моделей смо
- •10.3. Потоки событий Характер величин и процессов в смо
- •Смо с детерминированными потоками
- •Случайные потоки событий
- •10.4. Марковские случайные процессы Графы состояний смо
- •Марковские процессы
- •Стационарный режим динамического процесса
- •Законы распределения, определяющие описание и формирование простейшего потока
- •Закон Пуассона
- •Исходные данные
- •Алгоритм решения задачи
- •Решение
- •Экспоненциальный (показательный) закон распределения
- •Закон равномерной плотности
- •10.5. Уравнения Колмогорова Дифференциальные и алгебраические уравнения Колмогорова
- •Общие формулы решения системы алгебраических уравнений Колмогорова для схемы ''рождения и гибели''
- •10.6. Модель Эрланга Одноканальная смо с отказами
- •Многоканальная смо с отказами
- •10.7. Имитационное моделирование систем массового обслуживания Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло)
- •Исследование смо с применением метода статистических испытаний
- •Методика и пример формирования простейшего потока
- •Контрольные вопросы и задания к главе 10 «Модели и методы исследования систем массового обслуживания»
- •Глава 11. Анализ и синтез системы массового обслуживания Характеристика задач анализа и синтеза смо
- •Определение вероятностей отказа и обслуживания Основные формулы для смо Эрланга
- •Пример расчетов по формулам Эрланга
- •Построение графиков вероятности отказа и обслуживания на основе расчетных данных
- •Построение графиков вероятностей отказа и обслуживания на основе табличных данных
- •Графики вероятностей отказа
- •Графики вероятностей обслуживания
- •Определение показателей качества смо с отказами
- •Показатели качества обслуживания заявки
- •Показатели качества обслуживания заявки
- •Пример расчета характеристик смо с ожиданием
- •Расчетные параметры:
- •Показатели качества функционирования
- •Показатели качества обслуживания заявки
- •Компьютерные программы и таблицы вероятностей отказа для смо с ограниченным временем ожидания
- •Сопоставление смо с отказами и смо с ожиданием
- •11.3. Методика оценки экономической эффективности смо Постановка задачи оценки экономической эффективности
- •Уравнения блока оценки экономической эффективности
- •Уравнения полной модели оценки экономической эффективности смо
- •Модель смо
- •Блок оценки экономической эффективности
- •Вариант №2 кафе «десерт»
- •Определение показателей экономической эффективности смо на момент окупаемости Результаты расчетов
- •Составление итоговой таблицы результатов расчетов по оценке экономической эффективности смо
- •Сопоставление вариантов смо по основным экономическим характеристикам
- •11.5. Синтез системы массового обслуживания и принятие решения об инвестировании Составление таблицы результатов расчетов по оценке экономической эффективности смо
- •Ранжирование вариантов и выводы
- •Определение взаимосвязи параметров смо с экономическими параметрами системы
- •Контрольные вопросы и задания к главе 11 «Анализ и синтез системы массового обслуживания »
- •Приложения п.1. Программа курса «Экономическая кибернетика»
- •Раздел IV. Информация
- •Раздел V. Моделирование
- •Раздел VI. Системы массового обслуживания (смо)
- •Раздел VII. Оптимизация и принятие решений
- •Раздел VII. Искусственный интеллект
- •П.2. Задание на подготовку реферата «Замкнутые системы управления»
- •П.3. Задание на подготовку реферата «Системы массового обслуживания»
- •Часть 1. Определение характеристик смо.
- •Вероятность обслуживания
- •Часть 2. Оценка экономической эффективности смо.
- •Результаты расчетов
- •Ранжирование, анализ вариантов и выводы
- •П.4. Равномерно распределенные случайные числа
- •П 5. Вероятности отказа для смо Эрланга
- •П 6. Компьютерные программы для смо Эрланга п 6.1. Программы на языке Паскаль
- •П.6.3. Программа на языке Visual Basic для расчета экономической эффективности смо
- •П 7. Вероятности отказа для смо с ограниченным временем ожидания
- •П 8. Компьютерная программа для смо с ограниченным временем ожидания
- •Литература
Контрольные вопросы и задания к главе 9 «Нейронные сети, экспертные системы и генетические алгоритмы»
Начертите схему формальной модели нейрона.
Каким образом представляются знания в нейронных сетях?
Укажите основные отличия между обычным компьютером и нейрокомпьютером.
Какие два этапа выделяют в процессе функционирования нейронной сети?
В чем состоит обучение нейронной сети?
Назовите основные свойства нейронной сети.
Для решения каких задач в экономике применяются нейронные сети?
В чем состоят особенности решения задач прогнозирования с применением нейронных сетей?
Из каких основных блоков состоит экспертная система?
Приведите пример применения экспертной системы в экономике и финансовой сфере.
Какие методы представления знаний используются в экспертных системах?
Приведите пример продукционных правил.
Какие языки программирования используются для реализации экспертных систем?
Начертите принципиальную структурную схему генетического алгоритма.
Для решения каких задач применяются генетические алгоритмы?
Раздел IV
СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
Глава 10. Модели и методы исследования систем массового обслуживания
Основные характеристики и задачи исследования СМО
Основные понятия, связанные с системами массового обслуживания (СМО)
Система массового обслуживания – это система, в которой в некоторые (в основном, случайные) моменты времени поступают так называемые требования, над которыми совершаются однотипные операции.
Такими однотипными операциями в магазине является продажа товара, в аптеке – отпуск лекарств, у стоматолога – лечение зуба и т. п. Требованиями соответственно являются приход покупателей или пациентов.
Исследованием таких систем занимается теория массового обслуживания (ТМО).
Основы ТМО были разработаны датским математиком А. К. Эрлангом в начале ХХ века. В настоящее время методами ТМО исследуются системы во многих областях, основными из которых являются экономика, телефония и военное дело. Ниже задачи массового обслуживания рассматриваются в основном применительно к экономической сфере.
В качестве примеров СМО можно указать следующие:
Сфера обслуживания – магазины, аптеки, парикмахерские, бары, кафе, рестораны, пункты обмена валюты, справочные бюро, кассы вокзалов и театров, автозаправочные станции, мойки, ремонтные мастерские.
Медицинское обслуживание – приём врачами различных специальностей, обследование с применением различного оборудования, массаж, процедуры, лечение в больнице.
Туризм – отели, транспорт, пляжи, экскурсии, развлечения, питание.
Санаторно-курортные комплексы – размещение, лечение, питание, развлечения.
Финансовая сфера – банки, страховые компании, аудиторские службы.
Налоговая инспекция.
Таможня.
Милиция.
Службы контроля потребления электроэнергии, газа, воды.
Транспортные комплексы – морские порты, ж/д вокзалы, аэропорты.
Транспортные системы – автобусные, троллейбусные, трамвайные, маршрутные такси, автомагистрали.
Производственные системы – цехи, склады, бригады по ремонту оборудования, такие механизмы как транспортёры, экскаваторы.
Сельскохозяйственные работы – задачи посева и уборки, погрузки и вывоза урожая и т. п.
Тушение пожаров.
Чрезвычайные ситуации – системы эвакуации, спасательные команды, госпитали, кухни, палаточные городки.
Телефония – системы сотовой связи, АТС и т.п.
Военное дело – системы противовоздушной и противоракетной обороны.
Выборная компания – системы голосования на избирательных участках.
СМО достаточно условно можно разделить на две большие категории
простые;
сложные.
Один из примеров сложных систем – супермаркет. Структурная схема такой системы представлена на рис. 10.1.
Рис. 10.1.Структурная схема сложной многомерной СМО
Характерным для этой системы является большое количество входов и выходов.
Другой пример сложной системы – многофазная система. Модель многофазной системы обслуживания покупателей представлена на рис. 10.2.
Рис. 10.2. Структурная схема многофазной СМО
Практически любые заявки в коммерческой деятельности: товары, посетители, деньги, документы проходят множество фаз обслуживания, следовательно, коммерческие системы в значительной мере являются многофазными.
В качестве примеров простых СМО, относящихся, как правило, к сфере малого бизнеса, можно указать следующие:
магазины;
парикмахерские;
аптеки;
пункты обмена валют;
бары;
ремонтные мастерские;
автозаправочные станции;
автомобильные мойки и т. п.
Модель простой СМО показана на рис.10.3.
Рис. 10.3.Модель простой СМО
Исследование СМО осуществляется на основе применения методов математического моделирования.
Используются следующие методы моделирования:
имитационное;
аналитическое.
Соответствующие модели при этом называются:
имитационными;
аналитическими.
Аналитический метод используется в тех случаях, когда имеется возможность получить решение в формульном, аналитическом виде.
Примерами аналитических решений являются:
1.В алгебре – формулы определения корней квадратных уравнений, ;
2.В финансовой математике:
формула сложных процентов;
формула определения будущей стоимости денег при детерминированной величине аннуитета.
3. В СМО – формулы Эрланга.
Имитационное моделирование основано на экспериментировании с моделью реальной системы на «прогонах» этой модели.
Это метод приближенного, численного решения задачи. В алгебре приближенными методами решаются уравнения высоких степеней. В СМО имитационное моделирование используется для исследования сложных систем.
Для понимания отличия имитационного моделирования от аналитического приводится пример исследования немарковской СМО. Исследование выполняется с использованием метода статистических испытаний (метода Монте-Карло).
Большинство простых СМО может быть описано в виде аналитических моделей.
Основополагающую роль среди аналитических моделей играет модель Эрланга. Это модель марковской многоканальной СМО с отказами. Однако многие реальные системы, не являющиеся марковскими и допускающие некоторое ожидание, могут быть в определенной степени представлены с помощью модели Эрланга.
Ниже, в основном, рассматриваются аналитические модели СМО.
Аналитические модели СМО в настоящее время изучаются в большинстве вузов, готовящих специалистов экономического и финансового профиля.
Отметим, что аналитические модели СМО относятся к моделям средней степени сложности.