|
315 Если число показателей, используемых для принятия решений, более одного, т. е. п>1, то задача сводится к многокритериальной оптимизации и ставится следующим образом. Необходимо найти такие значения параметров качества строительного производства {bj*}, j=l,m, при которых все оптимизируемые показатели эффективности Э;*, I =1,п, п2 < п в соответствии с их содержанием принимали бы минимальное или максимальное значение. Рассмотренные нами выше задачи принятия оптимальных решений относятся к проблемам условной оптимизации, решаемым при условии наличия случайных и неопределенных факторов [39]. Для решения однокритериальной задачи оптимизации при наличии ограничений и случайных факторов необходимо, чтобы все случайные факторы {Ск'}, к =1,п3, действующие на строительное производство, были бы статически полностью определены, т. е. для всех случайно действующих факторов, по крайней мере, известен закон распределения вероятностей появления отдельных его значений. Таким образом, целевая функция является зависимой от двух видов параметров {bj} и {Ск}, т. е. значения этих функций будут зависеть от управляемых переменных bj, j =l,m, некоторых констант и значений случайных факторов {Ск}. При этом, для нахождения оптимальных значений переменных управления bj стохастическую задачу необходимо свести к детерминированной путем применения одного из двух принципиально разных способов [29]: искусственного сведения к детерминированной модели или осреднения по результату. В первом случае все включенные в модель случайные факторы {Ск} заменяются на их математические ожидания {М (Ск)}. Этот способ используется всегда при переводе случайных факторов в детерминированные на этапе выбора факторов, существенно влияющих на производство. Данный подход к решению задачи следует применять в том случае, если целевая функция и ограничения зависят от случайных факторов линейно. Нелинейность модели приводит обычно к большим погрешностям вычислений. Поэтому этот способ применяется для получения грубых ориентировочных це |
1. 3j*=fj (bj, j=l,m ) = ai9т.е. показатель эффективности принятия решений должен быть равен заданной величине а{, например, количество строящихся садовых коттеджей на заданном интервале времени; 2. Э*= fj (bj, j= 1,п)< ф или > d„ т.е. показатель эффективности принятия решений в соответствии с его содержанием должен принимать значение не больше или не меньше заданного значения, например, расход ресурса i-ro наименования не должен превышать объема, имеющегося у предприятия; 3. 3j* = f, (bj, j =l,n) —>min (max), т.е. показатель эффективности должен быть оптимизирован, например, объем получаемой прибыли. Следовательно, для определения цели хозяйственной деятельности строительного производства, необходимо, прежде всего, определить структуру, затем рассчитать числа aj и dj, а также оптимизировать показатели третьего типа в соответствии с содержанием поставленной задачи. Исходя из вышеизложенного, задача принятия оптимальных решений в процессе управления строительным производством может быть поставлена как однокритериальная или многокритериальная задача оптимизации при заданных ограничениях, типа равенства или неравенства пп. 1,2. Задача сводится к однокритериальной оптимизации, если число показателей, используемых для принятия оптимальных решений, не более одного, т.е. п=1. Тогда требуется найти значения параметров состояния bj, j = l,m, учитывая заданные ограничения, при которых оптимизируемый показатель эффективности 3j* принимал бы, исходя из его содержания, максимальное или минимальное значение, например, для прибыли требуется максимизировать показатель 3j* по параметру bj, а для затрат минимизировать показатель оптимального принятия решений. Если число показателей, используемых для принятия решений более одного, т.е. п>1, то задача сводится к многокритериальной оптимизации и ставится следующим образом. Необходимо найти такие значения параметров качества строительного производства {bj*}, j=l,m , при которых все оптимизируемые 184 показатели эффективности Э\*, i =l,n, n2 < п в соответствии с их содержанием принимали бы минимальное или максимальное значение. Из-за высокой динамики и непредсказуемости рыночных условий функционирования, а также наличия функциональных ограничений, рассмотренные нами выше задачи принятия оптимальных решений относятся к проблемам условной оптимизации, решаемым при условии наличия случайных и неопределенных факторов, причем решение задачи может находиться не в критической точке функции оптимизации, а на ее пересечении с областью допустимых значений параметров. Для решения однокритериальной задачи оптимизации при наличии ограничений и случайных факторов необходимо, чтобы все случайные факторы {СУ}, к = 1,пз, действующие на строительное производство, были статически полностью определены, т.е. для всех случайно действующих факторов, по крайней мере, известен закон распределения вероятностей появления отдельных его значений. Таким образом, целевая функция является зависимой от двух видов параметров {bj} и (СД, т.е. значения этих функций будут зависеть от управляемых переменных bj, j =l,m, некоторых констант и значений случайных факторов (СД. Для нахождения оптимальных значений переменных управления bj стохастическую задачу необходимо свести к детерминированной путем применения одного из двух принципиально разных способов [30,53]: искусственного сведения к детерминированной модели или осреднения по результату. В первом случае все включенные в модель случайные факторы (СД заменяются на их математические ожидания (М (СД). Этот способ используется всегда при переводе случайных факторов в детерминированные на этапе выбора факторов, существенно влияющих на производство. Данный подход к решению задачи следует применять в том случае, если целевая функция и ограничения зависят от случайных факторов линейно. Нелинейность модели приводит обычно к большим погрешностям вычислений. Поэтому этот способ применяется для получения грубых ориентировочных целевых условий функционирования, ко185 |