Добро пожаловать на наш портал !

Методы компьютерного моделирования экономических процессов

Простейшая задача производственного планирования

Простейшая задача производственного планирования. Пусть имеется некоторый экономический объект (предприятие, цех, артель и т. п.), который может производить некоторую продукцию n видов. В процессе производства допустимо использование m видов ресурсов (сырья). Применяемые технологии характеризуются нормами затрат единицы сырья на единицу производимого продукта. Обозначим через аi,j количество i-го ресурса (i 1: m), которое тратится на производство единицы j-го продукта (j 1:n). Весь набор технологических затрат в производстве j-го продукта можно представить в виде вектора-столбца

а технологию рассматриваемого предприятия (объекта) в виде прямоугольной матpицы pазмеpности m на n:

Если j-й продукт производится в количестве xj, то в рамках описанных выше технологий мы должны потратить a1,jxj первого ресурса, a2,jxj — второго, и так далее, am,jxj - m-го. Сводный план производства по всем продуктам может быть представлен в виде n-мерного вектора-строки х = (х1, х2,...,хj,...,хn). Тогда общие затраты по i-му ресурсу на производство всех продуктов можно выразить в виде суммы

представляющей собой скалярное произведение векторов аj и х. Очевидно, что всякая реальная производственная система имеет ограничения на ресурсы, которые она тратит в процессе производства. В рамках излагаемой модели эти ограничения порождаются m-мерным вектором b=(b1, b2,...,bm), где bi — максимальное количество i-гo продукта, которое можно потратить в производственном процессе. В математической форме данные ограничения представляются в виде системы m неравенств:

Применяя правила матричной алгебры, систему (7) можно записать в краткой форме, представив левую часть как произведение матрицы А на вектор х, а правую — как вектор b:

К системе (8) также должны быть добавлены естественные ограничения на неотрицательность компонентов плана производства: х1 ≥ 0,..., хj ≥0, .... хn ≥ 0, или, что то же самое,

Обозначив через сj цену единицы j-го продукта, получим выражение суммарного дохода от выполнения плана производства, задаваемого вектором х:

Формулы (8)-(10) являются не чем иным, как простейшей математической моделью, описывающей отдельные стороны функционирования некоторого экономического объекта, поведением которого мы хотим управлять. В рамках данной модели, вообще говоря, можно поставить различные задачи, но, скорее всего, самой «естественной» будет задача поиска такого плана производства х Rn, который дает наибольшее значение суммарного дохода, т. е. функции (10), и одновременно удовлетворяет системе ограничений (8)-(9). Кратко такую задачу можно записать в следующем виде:

Несмотря на явную условность рассматриваемой ситуации и кажущуюся простоту задачи (11), ее решение является далеко не тривиальным и во многом стало практически возможным только после разработки специального математического аппарата. Существенным достоинством используемых здесь методов решения является их универсальность, поскольку к модели (11) могут быть сведены очень многие как экономические, так и неэкономические проблемы.

Поскольку любая научная модель содержит упрощающие предпосылки, для корректного применения полученных с ее помощью результатов необходимо четкое понимание сути этих упрощений, что, в конечном счете, и позволяет сделать вывод об их допустимости или недопустимости. Наиболее «сильным» упрощением в рассмотренной модели является предположение о прямо пропорциональной (линейной) зависимости между объемами расхода ресурсов и объемами производства, которая задается с помощью норм затрат аi,j. Очевидно, что это допущение далеко не всегда выполняется. Так, объемы расхода многих ресурсов (например, основных фондов) изменяются скачкообразно в зависимости от изменения компонентов объема производства х. К другим упрощающим предпосылкам относятся предположения о независимости цен сj от объемов хj, что справедливо лишь для определенных пределов их изменения, пренебрежение эффектом кооперации в технологиях и т. п. Данные «уязвимые» места важно знать еще и потому, что они указывают принципиальные направления совершенствования модели.