|
68 взвешиванием" показателя качества по вероятности (этот прием иногда называют "оптимизация в среднем"). Первый прием предусматривает определение математического ожидания случайной величины V М(у) и определение зависимости "\У(М(у)), которая в дальнейшем оптимизируется по и. Однако сведение к детерминированной схеме может быть осуществлено в тех случаях, когда диапазон изменения параметра и невелик или когда зависимость \У(и) линейна или близка к ней. Второй прием предусматривает определение \У в соответствии с зависимостью: где Р(щ) ряд распределений случайной величины щ; При описании дискретных случайных величин наиболее часто используют распределения Пуассона, биноминальное. Для непрерывных величин основными распределениями являются нормальное, равномерное и экспоненциальное. При перспективном и оперативном планировании работы предприятия возникает необходимость в учете ряда случайных факторов, существенно влияющих на процесс производства. К таким факторам относятся спрос, который не всегда может быть предсказуем в среднесрочном и долгосрочном периоде, непредусмотренные сбои в поступлении сырья, энергии, рабочей силы (крайний случай эпидемия и увеличение сроков строительства), изменения климата, неисправности и аварии оборудования. Поэтому, задачи оптимального управления строительными предприятиями часто целесообразно ставить и исследовать в терминах и понятиях стохастического программирования, когда элементы задачи линейного программирования (матрица коэффициентов А, вектора ресурсов Ь, вектора оценок с)'часто оказываются случайными. Подобного типа задачи. линейного (1.4) |
единственным значением, имеющим наибольшую вероятность реализации. Использование данного критерия, также как и в предыдущем случае в значительной степени опирается на опыт и интуицию. При этом необходимо учитывать два обстоятельства, затрудняющие применение этого критерия: • критерий нельзя использовать, если наибольшая вероятность события недопустимо мала; • применение критерия невозможно, если несколько значений вероятностей возможного исхода равны или близки по значению между собой. Случай, когда неопределенные факторы заданы "распределением, соответствует ситуации риска. Этот случай может учитываться двумя путями. Первый анализом адаптивных возможностей, позволяющих реагировать на конкретные исходы; второй методически, при сопоставлении эффективности управленческих решений. Суть первого подхода заключается в том, что законы распределения отдельных параметров на этапе проектирования могут быть определены с достаточной степенью приближения на основе сопоставления с аналогами, из физических соображений или на базе статистических данных и данных прогнозов. Методический учет случайных факторов, заданных распределением, может быть выполнен двумя приемами: заменой случайных параметров их математическими ожиданиями (сведением стохастической задачи к детерминированной) "взвешиванием" показателя качества по вероятности (этот прием иногда называют "оптимизация в среднем"). Первый прием предусматривает определение математического ожидания случайной величины v M(v) и определение зависимости W(M(v), которая в дальнейшем оптимизируется по и. Однако сведение к детерминированной схеме может быть осуществлено в тех случаях, когда диапазон изменения параметра и невелик или когда зависимость W(u) линейна или близка к ней. 101 Второй прием предусматривает определение W в соответствии с зависимостью: ж = Х^(«,)Ли,); (2.13) 1=1 где: P(uj) ряд распределений случайной величины щ. При описании дискретных случайных величин наиболее часто используют распределения Пуассона, биноминальное. Для непрерывных величин основными распределениями являются нормальное, равномерное и экспоненциальное. При перспективном и оперативном планировании работы предприятия возникает необходимость в учете ряда случайных факторов, существенно влияющих на процесс производства. К таким факторам относятся спрос, который не всегда может быть предсказуем в среднесрочном и долгосрочном периоде, непредусмотренные сбои в поступлении сырья, энергии, рабочей силы (крайний случай — эпидемия и увеличение сроков строительства), изменения климата, неисправности и аварии оборудования. Поэтому, задачи оптимального управления строительными предприятиями часто целесообразно ставить и исследовать в терминах и понятиях стохастического программирования, когда элементы задачи линейного программирования (матрица коэффициентов А, вектора ресурсов Ь, вектора оценок с) часто оказываются случайными. Подобного типа задачи линейного программирования принято классифицировать как задачи стохастического программирования. Подходы к постановке и анализу стохастических задач существенно различаются в зависимости от последовательности получения информации в один прием или по частям. При построении стохастической модели важно также знать, необходимо ли принять единственное решение, не подлежащее корректировке, или можно по мере накопления информации один или несколько раз корректировать решение. В соответствии с этим в стохастическом программировании исследуются одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные задачи. 102' |