Назначение и роль моделирования в экономике. Особенности экономического моделирования

Метод моделирования может применяться для исследования объектов любой природы, и с свою очередь любой объект в принципе может стать средством моделирования.

Все множество моделей принято делить на два больших вида: модели материальные (предметные) и модели идеальные (мысленные) . Первые воплощены в каких-либо материальных объектах, имеющих естественное или искусственное происхождение (отобранные в природе или созданные человеком для целей исследования); вторые являются продуктом человеческого мышления; операции с такими моделями осуществляются в сознании человека. В соответствии с этим различают две формы моделирования: материальное (если используются материальные модели) и идеальное моделирование (при использовании идеальных моделей).

В классе материальных моделей наиболее характерны физические модели. Они представляют собой материальные объекты той же природы, что и объект-оригинал. Подобие оригинала и модели в данном случае заключается в подчинении одним и тем же законам соответствующей области явлений. Физическое моделирование особенно распространено в технических науках.

В экономике физическому моделированию близко соответствует понятие реального (полевого) экономического эксперимента. Например, результаты эксперимента на одном предприятии (по вопросам совершенствования системы учета, планирования, финансирования, оплаты труда) переносятся на всю отрасль (на совокупность объектов близкой экономической природы). Но в экономике возможности физического моделирования (экспериментирования на реальных объектах) принципиально ограничены. Это объясняется тем, что изучение отдельных частей народного хозяйства не может дать полного и правильного представления об экономической системе в целом. Кроме того, проведение крупных реальных экспериментов требует больших затрат (ресурсов и времени) и связано с существенным риском.

В качестве других материальных моделей, применяемых в экономике можно назвать гидравлические модели. В этих моделях потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями как объем промышленного производства, объем личного потребления и т.д.

Были попытки создать модели экономических процессов на основе электрических схем (знаменитая модель «Эконорама», США). Однако эти и аналогичные им попытки создания экономических материальных моделей искусственной природы потерпели неудачу, т.к. они в лучшем случае имели демонстрационное применение, своей основной функции – быть средством получения новых знаний – эти модели выполнить были неспособны.

Таким образом, можно сделать вывод, что материальное моделирование экономических процессов и явлений непродуктивно.

Особенности экономических моделей

Определение 1

Экономическая модель представляет собой любой набор уравнений, который основан на определённых предположениях и приближённо описывает экономику в целом или определенные ее, отрасли, предприятия.

Построение и анализ моделей являются предметом исследования экономики. Усложнение производства, рост ответственности за последствия принятых решений и требования принять более точные решения приводят к необходимости использовать управление и методы, которые подобны экспериментированию в технике или естественных науках.

Моделирование при этом нельзя заменить экспериментом в экономике. Моделирование представляет собой одно из основных направлений роста управленческой эффективности.

Опыт работы ведущих предприятий в данной сфере отразил эффективность от использования моделирования, которая обычно составляет до 15% уменьшения себестоимости, роста производительности или совершенствования других технических и экономических показателей.

С помощью модели можно решить многие задачи и автоматизировать экономические расчеты.

Внедрения моделирование в управленческий процесс имеет отношение к применению вычислительной техники в экономических расчетах и созданию автоматизированных систем управления. Автоматизированная система управления производством является совокупностью самых совершенных методов управления, которые, в первую очередь, основаны на экономическом и математическом моделировании.

Модель, используемая при определенной квалификации работников в сфере управления, способна обеспечить с необходимой оперативностью при требуемой информации и минимальных трудовых затратах получение практической реализации управленческих решений.

Моделирование можно разделить на два основных вида: материальное и идеальное. В экономических исследованиях наибольшая роль принадлежит идеальному моделированию, так как возможность проведения натурального и материального эксперимента с моделями ограничена.

Методы моделирования

Определение 2

Идеальное моделирование можно разделить на знаковое и интуитивное моделирование. На протяжении долгого времени интуитивное моделирование представляло собой главный и единственный метод анализа процессов в экономике.

Любой, кто принимал экономическое решение, руководствовался определенной неформализованной моделью, которая рассматривалась в экономической ситуации.

В случае интуитивных моделей, которые основывались на личности принимающего лица, это часто приводило к ошибочным решениям. Также интуитивная модель задерживает развитие экономической науки, поскольку разные личности понимают эту модель по-разному и дают на ее основе разные ответы на одни и те же вопросы.

Математические модели, которые постепенно проникли в экономические исследования, создают основу для точного и строгого описания моделей и дают возможность объяснить выводы, которые получаются на их основе. При этом использование знаковых или математических моделей не снижает роль интуитивного моделирования.

Имитационные системы должны объединять оба вида моделирования.

В общем виде экономические модели можно разбить на два больших класса: модели, которые предназначаются для познания свойств реальной и гипотетической экономической системы, модели, параметры которых создаются в соответствии с опытными данными.

Второй класс модели можно разделить на три элемента:

• модели предприятия, которые используются в качестве основы для принятия решений на уровне предприятия,
• модель централизованного планирования хозяйства, когда решение принимается на уровне централизованного планирующего органа,
• модель децентрализованной экономики или её сектора, которая используется при прогнозировании и служит основой экономического регулирования.

Модели экономической теории

В экономической теории чаще всего используют оптимизационные и равновесные модели. Оптимизационная модель применяется при анализе поведения соответствующих экономических агентов, которые включают потребителей или производителей.

В этом случае происходит определение оптимальных величин с использованием предельных показателей, включая предельную полезность, доход, издержки, предельный продукт. Этот анализ называется маржинальным.

Замечание 1

Модели рыночного равновесия применяют при исследовании взаимоотношений экономических агентов. В данном виде анализа предполагается, что система равновесна, когда взаимодействие находится в балансе и отсутствует внутренний импульс нарушить равновесие.

Значение равновесных моделей можно объяснить тем, что соответствующие рыночные субъекты, предприятия и домашнее хозяйство, могут иметь равновесное положение, только обладая полной информации о рынках предлагаемого блага и потребляемых ресурсов. Отсутствие данной информации вынуждает субъектов принять решения, какое количество продукции они могут купить при некотором изменении цен.

Основа микроэкономического анализа рынка заключена в модели равновесия спроса и предложения.

При моделировании в экономическом анализе необходимо избегать определенных логических ошибок. Более часто встречающиеся ошибки заключаются в ошибочном построении доказательств, которое исходит из ложного предположения: «что верно для части или отдельного индивида, то верно и для целого или для общества в целом».

Отсюда можно сделать важный вывод, который касается соотношения микро и макроэкономики. Что справедливо для одного уровня анализа, может быть неправильно для другого.

Также логическая ошибка заключается в ошибочном построении «после этого, следовательно, по причине этого». То есть происходит смешение причинно-следственных и корреляционных связей. Корреляция представляет собой связь и зависимость между определенными параметрами.

К примеру, при росте величины А, происходит сокращение величины Б. Но это не значит, что именно А является причиной изменения Б. Данная связь может носить случайность или объясняться наличием третьего фактора В.

Также при построении модели нельзя допускать «при прочих равных условиях», то есть принцип, по которому все параметры принимаются за постоянные величины.

Методы и модели (экономисты)

Классификация методов и моделей в экономике ====================================================================

Лекция. Классификация методов и моделей в экономике

Предлагаемый к изучению предмет является частью прикладной математики. Структуру изучаемой и смежных областей знаний можно представить в виде следующей схемы.

Общая теория систем сформировалась в последние десятилетия двадцатого века как дисциплина, изучающая общие свойства сложных систем различной природы.

Системный анализ – методология анализа сложных систем различной природы (экономических, технических, биологических, социальных). Он предполагает структуризацию системы, формулировку целей и анализ полученных подсистем с помощью математических методов.

Система – совокупность взаимосвязанных элементов. Она описывается некоторыми параметрами, среди которых выделяют исходные (), управляемые (A , B , C … ) и выходные (). Задача анализа системы ставится как задача принятия решений, то есть задача выбора таких управляемых параметров, которые обеспечивают наилучшие показатели деятельности системы. Цели функционирования системы могут быть разные и обычно формулируются постановщиком задачи, лицом принимающим решения.

Исследование операций занимается изучением количественных методов анализа результатов целенаправленной человеческой деятельности с помощью экономико-математических методов.

Системы, не являющиеся результатом человеческой деятельности, изучаются в рамках общей теории систем другими специализированными дисциплинами. Примером такой дисциплины является математическая физика.

Математическая физика – наука, которая изучает поведение сплошных сред. К математической физике, в частности, относится механика жидкости, газа и твердых тел.

Задачи принятия решений

Исследование операций включает в себя целый ряд научных дисциплин, отличающихся целями и методами принимаемых решений:

Математическое программирование изучает такие задачи принятия решений, в которых наилучшим решением является такое, на котором достигается наибольшее (или наименьшее) значение некоторого показателя эффективности:

где

Задача (1–2) относится к классу экстремальных задач. Если область допустимых решений D совпадает с пространством вещественных чисел R , то есть отсутствуют ограничения (2),то данная экстремальная задача является классической задачей оптимизации.

Линейное программирование. Задача линейного программирования – это задача математического программирования (1–2), в которой целевая функция и функции ограничений линейные. Для таких задач разработаны точные методы решений.

Транспортные задачи – задачи линейного программирования специального вида, имеющие более эффективные методы решений.

Задачи о назначениях – задачи о распределении работы между исполнителями с целью достижения максимальной эффективности.

Задачи нелинейного программирования – задачи математического программирования, в которых хотя бы одна из функций нелинейна. В общем случае эти задачи не имеют точных аналитических методов решений. Основные методы их решения – приближенные.

Задачи выпуклого программирования – задачи нелинейного программирования, в которых ищется минимум выпуклой () функции цели, а область допустимых значений выпукла (). Это гарантирует одноэкстремальность задачи и позволяет сформулировать признак оптимальности решения.

Задачи квадратичного программирования – задачи выпуклого программирования, имеющие квадратичную целевую функцию с линейными ограничениями.

Задачи дискретного программирования – задачи математического программирования, имеющие дискретную область допустимых решений (в частности, конечное или счетное множество решений).

Задачи динамического программирования – задачи, в которых применяются пошаговые методы решения.

Задачи стохастического программирования – задачи, в которых используются функции случайных величин.

Векторная (многокритериальная) оптимизация изучает задачи исследования операций, в которых требуется обеспечить наибольшее (наименьшее) значение нескольким показателям эффективности в одной и той же области допустимых решений.

Теория игр рассматривает задачи принятия решений в конфликтных ситуациях.

Теория управления запасами изучает задачи определения объемов поставки и сроков хранения продукции.

Сетевое планирование и управление предлагает методы планирования работ, связанных сетевыми графиками.

Теория расписаний или теория календарного планирования рассматривает методы планирования работ во времени.

Имитационное моделирование – моделирование систем с помощью электронной вычислительной техники.

Математическое моделирование

Моделирование – замена одного объекта другим с целью изучения их общих свойств.

По средствам моделирования методы моделирования можно разбить на две группы: методы материального моделирования и методы идеального моделирования.

Материальным моделирование называется в том случае, когда копия объекта – модель имеет материальный характер.

В материальном моделировании можно выделить три группы методов: пространственное, физическое и аналоговое

Пространственное моделирование изучает геометрические свойства объекта (макеты, карты, глобус).

Физическое моделирование служит для воспроизведения и изучения динамических свойств объектов (летательных аппаратов, технических сооружений).

В аналоговом моделировании изучаемый объект заменяется объектом другой физической природы, поведение которого описывается теми же математическими соотношениями, что и изучаемого объекта. Например, механические колебания изучают с помощью электрической системы, более простой и дешевой, чем её механический аналог. Так поступают при изучении колебаний мостов.

Идеальное моделирование основывается не на материальной аналогии модели и изучаемого объекта, а на идеальной, мыслимой связи между ними. Материальной копии не создается.

Методы идеального моделирования можно разбить на две группы: формализованное (знаковое) и неформализованное (интуитивное) моделирование.

В формализованном моделировании реальный объект заменяется системой знаков (схемы, графики, чертежи, формулы).

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование . В этом случае копия моделируемого объекта (модель) представляет собой некоторые математические соотношения (уравнения, зависимости) между параметрами системы. Задавая значения одних параметров и находя из этих соотношений другие, интересующие исследователя параметры, можно тем самым проводить эксперименты с математической моделью.

Математическое моделирование с получением количественных результатов при помощи ЭВМ получило название вычислительного эксперимента . Возможности вычислительного эксперимента часто превышают возможности материального, натурного моделирования. В некоторых случаях удается провести вычислительный эксперимент тогда, когда натурный в принципе невозможен (ядерная физика, астрофизические исследования, поведение экономических систем).

Интуитивное моделирование – основано на построении мысленной копии объекта. Каждая наука стремится заменить интуитивное представление об изучаемых объектах формализованным, знаковым представлением. На этом пути перспективным является сочетание использования экспертных знаний специалистов и математических методов принятия решений.

Модели имитации и оптимизации

Модели имитации и оптимизации экономических процессов могут строиться как на детерминированной, так и вероятностной основе. Они представляют особую ценность для экономического анализа, так как по­зволяют получить наилучшие по принятому критерию экономические параметры и тем самым объективно оценить существующие в данной ситуации резервы. Имитационная модель

Имитационная модель - численная экономико-математическая мо­дель изучаемой системы, предназначенная для использования в процес­се компьютерной имитации реально протекающего процесса. По суще­ству - это программа для компьютера, а производимые по ней расчеты при различных задаваемых значениях экзогенных (вводимых) перемен­ных позволяют получить целый набор вариантов функционирования системы. Подробнее имитационная модель будет рассмотрена в пара­графе 2.4.

Принятие оптимальных решений может осуществляться на ряде эко­номико-математических модели, часть которых относится к исследова­нию операций:

Линейное программирование

Линейное программирование применяется для нахождения опти­мальных решений многих экономических задач. Оно основано на реше­нии системы уравнений и неравенств при функциональной зависимости рассматриваемых процессов. Сформулированная функция цели позво­ляет выбрать из большого числа альтернативных вариантов лучший, оптимальный.

Термин «программирование» связан с тем, что неизвестные перемен­ные, которые отыскиваются в процессе решения, обычно определяют лучший вариант плана деятельности некоторого экономического объек­та. Следует однако иметь в виду, что предпосылка линейности, лежащая в основе этого метода, - существенное огрубление реальной ситуации, которая, как правило, носит более сложный нелинейный характер.

Нелинейное программирование

Предлагает методы решения таких задач, в которых результаты изме­няются непропорционально масштабу производства. В отличие от ли­нейного программирования здесь заранее не оговаривается форма ни неравенств, ни целевой функции. Поэтому могут быть различные вари­анты их сочетаний: целевая функция нелинейна, а ограничения линей­ны; целевая функция линейна, а ограничения нелинейны; и целевая функ­ция, и ограничения нелинейны.

В связи со сложностями решения задач нелинейного программиро­вания их упрощают тем, что сводят к линейным: условно принимают, что на том или ином участке целевая функция возрастает или убывает пропорционально изменению независимых неременных (метод кусоч­но-линейных приближений).

Дискретное программирование

Этот раздел математического программирования накладывает на ис­комые переменные дополнительное ограничение их целочисленное™. Такое ограничение отвечает требованию очень большого числа эконо­мических задач. Оно во многом связано с физической неделимостью факторов и объектов расчета. Например, судостроительное предприя­тие не может построить 2,38 готового судна. Кроме того, требование целочисленности может относиться и к определенным периодам деятель­ности предприятия. Дискретными являются решения таких известных задач исследования операций, как задача о коммивояжере, задача о на­значениях, задача теории расписаний, задача замены оборудования и др.

Самым простым способом решения задач дискретного программиро­вания - это решение их одним из способов линейного программирова­ния, например, симплес-методом, проверкой полученного результата на целочисленность и последующим округлением, что может, естественно, сделать полученные итоги отличными от оптимального уровня.

Динамическое программирование

Раздел математического программирования, основанный на пошаго­вом решении задачи, вычислении последствий каждого шага и принятии оптимальной стратегии для последующих шагов. Таким образом, динамическое программирование - это многошаговый процесс. Напри­мер, полученные экономические параметры данного периода являются основанием для построений последующего.

Такой многошаговый процесс не обязательно должен быть связан со временем. Он может быть и статическим, например, задача обновления оборудования на предприятии.

Поэтапность схемы динамического программирования накладывает на критерий оптимальности требование аддитивности, т. е. общее опти­мальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага. Область применения метода динамического программирования - это планирование деятельности экономического объекта, распределе­ние ресурсов во времени и на различные цели, ремонт и замена оборудо­вания.

Стохастическое программирование

Включает в себя ряд оптимизационных задач вероятностного харак­тера. И, следовательно, либо параметры ограничений задачи, либо пара­метры целевой функции, либо и то и другое являются случайными ве­личинами.

Наиболее успешно решаются двухэтапные задачи стохастического программирования. Смысл такого подхода можно показать на примере из области маркетинга: планирование объема производства продукции при неопределенном спросе на нее.

На первом этапе устанавливается предварительный оптимальный план. Задача решается как детерминированная. По ее результатам фор­мируется производственная мощность производителя. На втором этапе план корректируется в соответствии с фактическим спросом на продук­цию.

Естественно, чем точнее были ранее учтены статистические харак­теристики будущего спроса, тем меньше будет необходимость в этих корректировках. Если продолжить корректировки и в дальнейшем, то задача превращается в многоэтапную, как это имеет место при динами­ческом программировании.

Сетевые методы планирования и управления

Основаны на применении сетевых графиков, которые представляют собой цепи работ (операций) и событий, отражают их технологическую последовательность на пути к достижению цели. Компьютерная обра­ботка позволяет найти критический путь и этим выявить последова­тельность работ, которые могут задержать выполнение всех работ к на меченной дате. Сетевой график может быть ориентирован не на крите­рий времени, а и на другие параметры, например, на стоимость произво­димых работ.

Данные сетевого графика могут быть как детерминированными, так и вероятностными. В зависимости от числа не связанных комплексов работ они могут быть односетевыми и многосетевыми.

Программно-целевые методы планирования и управления

В этом методе цели плана увязываются с имеющимися ресурсами с помощью программ. Он применяется чаще всего для долгосрочного планирования. Основная цель подразделяется на подцели и уже для них выявляются ресурсы, необходимые для согласованной реализации.

Оценка и выбор возможных вариантов программ по различным эко­номическим критериям.

Теория управления запасами

Теория управления запасами - составная часть исследования опера­ций. Позволяет оптимизировать объем ресурсов, находящихся на хра­нении и предназначенных для удовлетворения спроса на них. Запасами могут быть: готовая продукция; полуфабрикаты, сырье, ресурсы (мате­риальные и трудовые), денежные средства. В качестве целевой здесь выступает функция минимизации суммарных затрат на содержание за­пасов, на складские операции, на потери в связи с порчей и моральным старением, потери в связи с возможным дефицитом и пр.

Управляемыми переменными здесь являются: объем запасов, частота поставок, сроки пополнения запасов, степень готовности хранимых объектов и др.

Одним из вариантов задачи управления запасами является задача о нахождении оптимальной партии поставок.

Теория массового обслуживания

Теория массового обслуживания также является разделом исследо­вания операций. Широко используется в экономике и других отраслях. Характерная черта: требования на обслуживание случайно поступают на «канал обслуживания» - место удовлетворения запроса. В зависи­мости от потенциала обслуживания, его длительности и других факто­ров образуется очередь требований.

На основе изучения статистических закономерностей поступления требований вырабатываются решения, при которых затраты времени на ожидание в очереди, с одной стороны, и простой каналов обслуживания - с другой стороны, были бы наименьшими.

Теория игр

Использует модели таких ситуаций, при которых интересы участни­ков либо противоположны - «антагонистические игры», либо не совпа­дают, хотя и непротивоположны - «игры с непротивоположными инте­ресами». Эти модели хорошо описывают процесс конкуренции. Если описываются отношения двух конкурентов, то игра называется парной; когда в ней участвует n лиц, она называется «игра n лиц». Если игроки образуют коалиции, игра называется коалиционной.

Каждый из участников игры выбирает стратегию действий, которая обеспечивает наибольший выигрыш или наименьший проигрыш. Реше­ния принимаются в условиях неопределенности, так как действия парт­нера неизвестны. Решения отражаются в таблице (платежной матрице), где может быть обнаружена «седловая точка», в которой достигается равновесие, приемлемое для партнеров.

Приемы теории игр могут применяться при решении многих эконо­мических задач, например, выбора оптимальных решений в области по­вышения качества продукции, при определении запасов.

1.4. КОМПЛЕКСНЫЙ И ЛОКАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Системный подход в экономическом анализе

Системный анализ любого объекта проводится в три этапа:

Постановка задачи - определение объекта исследования, поста­новка целей, задание критериев для изучения объектов и управле­ния ими.

Выделение изучаемой системы и ее структуризация.

Составление математической модели изучаемой системы.

Системный (комплексный) подход в экономическом анализе пред­полагает изучение объектов анализа как сложных систем, характерис­тика которых может быть дана некоторым набором экономических по­казателей, взаимосвязанных друге другом определенным образом.

При системном подходе эти взаимосвязи оцениваются в динамике и соподчинении, что позволяет выделить соподчиненность показателей и их ведущие группы. Системный подход представляет собой весьма эффективное средство решения ряда сложных проблем в экономике и других областях. При этом любой объект рассматривается не как единое целое, а как система взаимосвязанных элементов, их свойств, качеств.

Так, в экономике отдельные стороны, характеризующие данный эко­номический процесс, рассматриваются как элементы системы, связь которых изучается. Это позволяет, в частности, дать оценку потребно­стей и возможностей улучшения постановки дела.

В современной рыночной экономике производственно-технические, конъюнктурно-коммерческие и прочие факторы находятся в сложной взаимной зависимости. Так, например, план выпуска продукции пред­приятием должен учитывать спрос покупателей, потребности в сырье, необходимые оборотные фонды, основные фонды, вероятность возник­новения технических неполадок и других ограничений.

Системный подход к экономике предприятия предполагает также и учет нередко возникающих в практической деятельности противоре­чий целей отдельных структурных подразделений предприятия.

Системный подход направлен на совершенствование самих процедур выработки управляющих решений. Степень успешности данного подхо­да может быть измерена уровнем рентабельности, получаемой после его реализации.

Создается, таким образом, модель системы, которая помогает лучше ее понять, выделить главное. Следует также отметить, что в модели долж­ны приниматься во внимание такие характеристики источников дан­ных, которые определяют качество поставляемой информации. Следу­ет также учитывать цели и квалификацию персонала, ответственного за сбор информации.

С позиций системного анализа производится комплексный эконо­мический анализ.

Имитационная модель экономики предприятия

Комплексный экономический анализ может быть реализован в виде имитационной модели экономики предприятия.

Имитационное моде­лирование - это модельное описание действительного хода процесса с помощью определенной системы понятий и конечного набора показа­телей.

Основным достоинством имитационной модели является ее под­ражательность, способность воспроизводить процесс. Здесь модель яв­ления не выбирается из какого-либо определенного класса, а должна удовлетворять требованию максимального приближения к исследуе­мому процессу, точности его воспроизведения. Метод имитационного моделирования дает возможность широкого использования математи­ческого аппарата и вычислительной техники для исследования хода экономических процессов и проверки предлагаемых усовершенствований. Имитационное моделирование осуществляется в два этапа: построе­ние дескриптивной модели и построение экономико-математической модели.

Дескриптивная модель предназначена для описания экономики пред­приятия. Для ее разработки исследуется фактическое протекание хо­зяйственного процесса на предприятии, прорабатываются различные документы: методические положения, материалы по организации и уп­равлению предприятием.

Затем производят формирование системы показателей, достаточно полной и пригодной для удовлетворительного описания рассматривае­мого процесса. Далее строится схема взаимосвязи отобранных показа­телей, которые служат основой построения экономико-математической модели. Пример дескриптивной модели экономики промышленного предприятия приведен на рис. 2.6.

Построение экономико-математической модели содержит следую­щие этапы:

разработка первоначальной (исходной) модели, т. е. формирова­ние системы уравнений связи экономических параметров, пред­ставленных в дескриптивной модели;

исследование свойств модели методами математического анали­за; реализация модели в виде машинной программы; проведение серии расчетов с анализом результатов; разработка суждений о пригодности выбранной системы показателей и уравнений их взаимосвязи и необходимости внесения изменений в первона­чальную модель;

использование принятой модели для проведения многовариант­ных расчетов с целью нахождения экономических параметров тра­ектории оптимального функционирования предприятия.

====================================================================

СКлассификация методов и моделей в экономике

Экономическое моделирование является крайне важной составляющей многих процессов этой научной области, позволяющей анализировать, прогнозировать и оказывать влияние на те или иные процессы или явления, протекающие в ходе экономического движения. В данной статье эта тема будет рассмотрена максимально подробно.

Определение

Математическое моделирование социально-экономических процессов представляет собой повтор (иначе говоря - воссоздание) тех или иных объектов или явлений, напрямую связанных с экономикой, в уменьшенном масштабе (то есть в контролируемых со стороны того, кто занимается построением этой модели, условиях, созданных и поддерживаемых искусственно). Чаще всего подобный метод воспроизведения, анализа и решения каких-либо возникающих экономических задач используется именно при помощи математических приемов, формул, зависимостей и т. д.

Общие моделирования заключаются в анализе экономической системы в целом и отдельных ее процессов и явлений в частности, прогнозировании каких-либо событий, возможном благодаря выкладкам, выводимым математически, а также составлении и ведении разнообразных планов по управлению и влиянию на экономику, ее составные части и производные задачи. Подробнее об этих функциях будет написано под соответствующими заголовками статьи.

Как правило, конечный результат-продукт экономического моделирования (то есть сама модель) имеет фундаментальную поддержку, состоящую из реальной информации, выведенной из статистических и эмпирических исследований. На основании полученной модели можно с высокой точностью прогнозировать те или иные процессы или явления, а также оценивать какие бы то ни было факторы, связанные с экономической теорией.

Экономическая теория

Важной особенностью любой модели является тот факт, что с ее помощью могут быть выявлены основные свойства изучаемого в процессе моделирования объекта или явления, а значит, что могут быть определены и конкретные закономерности, свойственные данному объекту или явлению. Например, если у какого-то товара произошел спад его цены, с высокой долей вероятности экономистом может быть определено, что представители любой из соответствующих потребителям этого товара категории граждан в дальнейшем будут производить его покупку гораздо чаще. Это, в свою очередь, является наглядным отражением сути закона спроса.

Реальный человек в экономической теории заменяется на свою “улучшенную”, более рациональную копию - экономический субъект, который руководствуется исключительно разумом, исключая любое чувство, и принимающий каждое решение на основе выводов из тщательно выверенных рассуждений и сравнений, элементами которых являются выгоды, потери, полезность и другие задействованные в данном процессе понятия. Такие субъекты добираются до намеченных ими целей с наименьшими на то затратами или с наибольшими результатами, если действовать они должны в рамках определенных ограничений.

Цель производителя в данной системе - добиться получения максимально возможной в его случае прибыли или каких-то иных показателей, необходимых для успеха. Потребитель же должен найти того производителя или тот продукт, который предоставит максимальную полезность и наилучшим образом закроет потребительские потребности.

Сложные процессы из области экономики чаще всего упрощаются посредством применения такого метода, как частичный анализ, суть которого заключается в принятии большинства воздействующих на объект исследования факторов в качестве неизменных и постоянных, в то время как те факторы, влияние которых на объект исследования необходимо определить, могут изменяться. Результат, выведенный из частичного анализа, становится первой ступенькой в осуществлении более сложного, общего анализа, при котором в расчет в ходе исследования принимаются абсолютно все факторы. Экономический анализ в методах моделирования также играет очень важную роль.

Требования к моделям

В математическом моделировании экономических процессов крайне важно, чтобы результаты-модели соответствовали определенному перечню требований, который выглядит следующим образом:

• Содержательность.
• Реалистичность всех результатов, а также специально допущенных погрешностей.
• Возможность для дальнейшего прогнозирования.

• Возможность получения всей необходимой информации.
• Возможность для осуществления проверки полученной модели.

А также некоторые другие.

Ученые-экономисты не сошлись в одном общем умозаключении относительно того, какие критерии из данного списка являются наиболее важными. Кто-то делает ставку на возможность прогнозирования, кто-то - на допустимую реалистичную величину погрешностей (например, чтобы найти объяснение уже свершившимся экономическим событиям). Большинство же, впрочем, признает, что экономическо-математическое моделирование предназначено для решения конкретных прикладных задач, и если модель их выполняет - не имеет значения, соответствует ли она другим, менее важным, чем основные, критериям.

Этапы создания модели

Любая теоретическая модель проходит похожие этапы, и модели экономического моделирования не стали исключением. Этапы эти в хронологическом порядке выглядят следующим образом:

1. Отбор необходимых для дальнейшей работы и удачного составления модели переменных.
2. Определение допустимых погрешностей, применение которых облегчает структуру модели и исследовательскую деятельность на ее основе.
3. Разработка одной, а в некоторых случаях и нескольких объясняющих взаимосвязанные и взаимоисключающие процессы и факторы гипотез.
4. Заключение на основе проведенных исследований конкретных выводов.

Классы экономических моделей

Основы экономического моделирования условно можно поделить на два крупных класса, каждый из которых необходим к детальному рассмотрению. Эти классы представляют собой идеальное и материальное моделирование.

Материальное моделирование (иначе его называют физическим или предметным) - это то моделирование, в процессе которого существующий в реальности объект сопоставляется с его копией в уменьшенной или увеличенной версии. Такое экономическое моделирование допускает перенос свойств с прототипа модели на ее объект по принципу подобия (как правило, все это происходит в лабораторных условиях). В пример можно привести какие-либо макеты, физические модели и т. д.

Идеальное же моделирование берет за основу не физическую аналогию прототипа модели с самой моделью, а аналогию, проводимую на мысленном уровне в форме идеальной, то есть без каких-либо погрешностей. Чаще всего оно используется в настоящих исследованиях по части экономических явлений, поскольку натурные эксперименты всегда ограничивают проводящих их ученых в возможностях, в то время как идеальные модели могут быть построены со значительно меньшими затратами.

Виды идеального моделирования

Идеальное моделирование в свою очередь также делится на несколько подвидов: интуитивное, знаковое и имитационное. Поскольку последнее является синтезом первых двух, подробнее мы рассмотрим именно их:

• Интуитивное моделирование - это та основа моделирования социально-экономических процессов, которая основана на мыслях того, кто ее строит. Иначе говоря, это образная модель, которая применима там, где познавательная база знаний недостаточно обширна или находится в стадии своего первоначального развития.

В пример того, что может быть изучено посредством интуитивного моделирования, можно привести такую науку, как физика - несмотря на колоссальную теоретическую базу этой науки и конкретизацию знаний и теорий о ней и ее производных, в ней остается множество областей, в которые человек не может заглянуть без применения собственного воображения, которое вкупе с объективными знаниями о реальности и может подтолкнуть исследователя к какому бы то ни было выводу. Если же говорить об экономике, то очень долгий период времени интуитивное моделирование было в принципе одним и единственным доступным вариантом для проведения аналитической работы с сопутствующими выкладками в рамках исследования учеными процессов, касающихся непосредственно экономики и законов и правил ее формирования, движения и развития. Любое лицо, принимающее какое-либо решение в области экономики, так или иначе основывается на модели, построенной раньше им же самим или другим, более компетентным лицом, в отношении той конкретной ситуации, которую ему необходимо решить.

Однако в сфере серьезных экономических операций использование данного метода, предполагающего опору на личный опыт человека, как правило приводит к ошибкам, потому что субъект экономики может быть недостаточно объективен или по крайней мере не так объективен, как субъект, принимающий те или иные решения на основании знакового моделирования. Также интуитивные модели в корне мешали экономике как науке беспрепятственно развиваться в ходе ее исторического роста, по той простой причине, что разными исследователями-экономистами одна и та же модель подобного типа может восприниматься совершенно по разному, а значит, и выводы, сделанные ими на ее основе, будут разниться между собой.

• Знаковое моделирование - это та основа социально-экономического моделирования, которая подразумевает собой использование моделей, основанных на точных науках, а в частности - математики.

Именно математический подход позволил экономике создать базу из конкретных методов и способов построения максимально приближенных к настоящему положению дел моделей, а также научил экономистов, как с его помощью заключать из этих методов правильные выводы. Впрочем, превалирование знаковых моделей в работе профессионалов, в том числе и в моделировании социально-экономических систем нисколько не умаляет пользу и значимость их интуитивных “коллег”, которые не менее важны в своих определенных областях.

Группы элементов в моделях

Любая модель того экономического процесса или явления, который подвергается изучению со стороны занимающихся этим на профессиональной основе людей, а также любых заинтересованных в данной науке и решении ее прикладных задач энтузиастов и любителей, содержит в себе элементы, в свою очередь подразделяющиеся на две группы по степени известности своих параметров.

1. Если к моменту построения экономической модели все ее параметры и какие-либо математические выкладки и зависимости уже известны, то эти параметры называются экзогенными переменными. Формируется группа этих элементов после основательного наблюдения за объектом исследования и изучения со стороны ученых, вследствие которого ими выдвигается ряд определенных гипотез о его свойствах и других показателях, которые могут быть рассмотрены в модели этого объекта.
2. Если к моменту построения экономической модели все ее параметры и какие-либо математические выкладки и зависимости еще не известны, то эти параметры называются эндогенными переменными. Эта группа основывается уже на аналитической работе, проводимой над конкретной моделью с целью решения связанных с ней вопросов.

Если экзогенные переменные каким-либо образом изменить, так или иначе на них повлияв, то можно будет обнаружить определенные свойства, которые присущи эндогенным переменным, которые, собственно, и являются непосредственным объектом экономического исследования.

Типы экономических моделей

Существует два типа рассматриваемых в данной статье продуктов моделирования экономической деятельности. То, к какому виду относится конкретная модель, определяется сущностью объекта исследования, в котором и было задействовано моделирование как способ решения поставленной задачи. В соответствии с методами экономического моделирования, эти два типа выглядят так:

1. Оптимизационный. Модели, основанные на данном типе, ответственны за фактическое описание мотивов в поведении определенных экономических агентов (этот термин обозначает субъект экономики и отношений в рамках данной научно-социальной отрасли, который принимает непосредственное участие в процессах производства и дальнейшего распределения материальных благ), которые достигают поставленные перед ними задачи в рамках определенных условий, стоящих перед ними, и сдерживающих факторов.
2. Равновесный. Модели же этого типа представляют тому специалисту, который их построил, конечный результат комплекса взаимных действий и перечня связей между хозяйствующими субъектами, после чего разрабатываются условия, в которых все их экономические действия будут совместимы и не будут мешаться между собой.

Здесь следует пояснить, что хозяйствующий субъект - это субъект экономики, занимающийся производством или реализацией каких-либо материальных ценностей. Это может быть как гражданин, осуществляющий на самостоятельной основе рабочую деятельность в сфере индивидуального предпринимательства, так и организация или предприятие, разнообразные фонды, биржи, объединения, банки и т. д.

Также существует важный термин, который звучит как экономическое равновесие. Этим термином называется то состояние экономической среды, в котором ни один субъект экономических отношений не заинтересован в том, чтобы что-либо в ней изменить или заняться моделированием экономического развития. Это не стоит расценивать так, будто все участники экономических отношений полностью удовлетворены своими экономическими результатами, просто в данном состоянии ни один из них не в силах увеличить уровень своего материального достатка путем влияния на объем приобретений или продаж тех или иных товаров или структуру их распределения при определенным образом сложившейся системе цен на них. Точка данного равновесия находится в перекрестном пересечении двух кривых, одна из которых ответственна за показатель спроса, а другая - за предложение.

в моделировании

Методы социально-экономического моделирования подразумевают использование двух видов анализа. Разберем их для полноты обсуждаемой картины более детально:

• Позитивный анализ - это такой вид анализа, который занимается установкой истинных цепочек, состоящих из причин какого бы то ни было экономического процесса или явления, а также его следствий, не вдаваясь при этом в следующую за этими ориентировочными постановками оценку.

Данный анализ может дать ответы на такие вопросы, как “Что?”, “Почему?”, “Что будет, если?..” в коннотации экономического рассуждения и исследования проблемных вопросов и ситуация в этой сфере научного познания. Стандартная схема причины и следствия (например: “совершишь преступление - будешь наказан”, “проспал будильник - опоздаешь на работу” и т. п.) является самым усредненным и представительным примером утверждения, которое может лежать в корне позитивного анализа основы экономического моделирования.

• Нормативный же анализ - это анализ, который содержит в себе в том числе и определенный рекомендательный массив, представляя аналитику оценку полезности или, иначе говоря, желательности каких бы то ни было последствий, вытекающих из экономического процесса или явления.

Данный анализ ставит своей задачей ответить на вопросы по типу: “Что необходимо совершить для того, чтобы?..” Здесь, само собой, не обойтись без уже упомянутых рекомендаций, которые могут объяснить суть того или иного экономического действия в перспективе его потенциального свершения или намерения свершить со стороны того субъекта экономических отношений, который воспользовался данным аналитическим методом.

Согласно основам моделирования экономических процессов, позитивный и нормативных анализы связаны между собой самым тесным и крепким образом, поскольку утверждения, вытекающие из нормативных выкладок, оказывают самое прямое непосредственное влияние на предмет анализа, проводимого при помощи позитивной методики, а также на выбор этого предмета. Исходные итоги позитивного же анализа способны в значительной мере облегчить аналитику желаемое им достижение тех намеченных целей, которые могут быть решены в ходе данного экономического исследования. Это важная особенность экономического метода математического моделирования.

Приведем пример. Возьмем одно конкретное утверждение, которое звучит следующим образом: ученые со всего мира назвали необходимостью сокращение в экономике такого явления как инфляция. Это типичный пример нормативного утверждения, особенно учитывая то, что достичь цели, которую оно собой обозначает, можно при помощи разных средств и методов, в число которых могут быть вхожи:

• Увеличение налоговых ставок для сокращения острого финансового дефицита в рамках бюджета какого-то определенного государства, в котором и рассматривается данная ситуация.
• Сокращение всех излишних или наименее необходимых для поддержания экономики в стране статей государственных расходов на какие бы то ни было материальные ценности.
• Заморозка всех имеющихся на данный момент цен, указывающих стоимость основных экономических видов сырья или иных объектов первостепенной рыночной важности.
• Ограничение или иное влияние подобного толка на курс доллара или евро в его коррелирующем отношении к русскому рублю.

И так далее. За выбор лучшего варианта из всех представленных способов ответственен как раз позитивный анализ, потому как каждый из них в таком случае будет в обязательном порядке подвержен прохождению через цепочку причин и следствий, что позволит узнать, к чему может привести каждая из этих позиций на практике. “Если произвести увеличение налоговых ставок, то…”, “Заморозка всех цен на сырье приведет к тому, что…” - вот, как это будет выглядеть на практике после “просеивания” определенной проблемы через два сита разных, но работающих в тандеме методов проведения анализа. Моделирование экономических процессов - это крайне многогранная вещь.

Таким образом экономическая теория ни в коем случае не лишает субъекта экономических отношений какого-либо выбора и не ограничивает его в свободе действий, касающихся совершения любых действий экономического толка, а наоборот дает толчок к тому, чтобы совершить данный выбор в ситуации большей осознанности человека и по крайней мере осознании им полной ответственности, которую он может понести в случае, если его действия или решения окажутся неправильными, или же наоборот улучшат ситуацию на рынке или в определенном его сегменте.

Уровни экономических процессов

Любая экономическая система (то есть совокупный перечень всех процессов в области экономики, которые совершаются в каком-то отдельно взятом конкретном государстве или во всем мире на основе сложившихся определенным образом отношений между участниками экономического взаимодействия, их собственности и механизма функционирования хозяйственных аппаратов и подразделений) содержит в себе два уровня экономических процессов.

• Производственно-технологический уровень - он описывает возможности каждой из изучаемых систем экономики в плане осуществления производственной деятельности.

При построении модели, основанной на математических данных и относящейся к этим самым возможностям производства определенной системы, ее (систему) принято делить на несколько отдельных друг от друга, самостоятельных единиц, осуществляющих производство; эти единицы называют элементарными. Затем каждая из этих элементарных единиц подвергается анализу и специалист, занимающийся непосредственно постройкой данной модели, описывает их возможности в плане производства и возможности по движению ресурсов и конечных материальных продуктов между собой (посредством торговых отношений). Первые возможности должны быть представлены в виде разнообразных производственных функций, а вторые - при помощи так называемых балансовых математических соотношений.

• Социально-экономический уровень - он описывает, посредством каких действий возможности по производству, вытекающие из производственно-технологического уровня, приходят к своей реализации.

В данном случае математического моделирования социально-экономических процессов должны быть найдены определенные переменные значения, которые напрямую определяют всеобщее развитие экономического процесса в целом или в отдельно взятом случае; производственные возможности каждой из систем задают такие ограничения, в рамках которых можно найти большое множество решений разнообразных экономических задач. Переменные эти называются управлениями или же, иначе говоря, управляющими (влияющими на изучаемые факторы) воздействиями. Механизм, согласно которому будет осуществляться выбор между разными управлениями, должен быть определен как раз-таки на социально-экономическом уровне протекающих в экономике процессов.

Таким образом, создание моделей двух данных процессуальных уровней напрямую необходимо в том случае, если экономисту требуется описать, как функционирует сама экономическая система. Моделирование социально-экономического уровня, как правило, проходит с куда большими трудовыми затратами, потому как это достаточно сложный и трудоемкий процесс.

В основах моделирования экономики есть, впрочем, достаточно обширный перечень проблемных явлений, которые не обязательно должны быть описаны посредством моделирования второго рассмотренного уровня экономических процессов. Эти явления носят название нормативных, то есть в них как раз и задаются те самые управления, которые в ходе дальнейшего развития модели и приводят исследователя к каким бы то ни было положительным результатам. Формулировка критериев, то есть непосредственных описательных определений того, что экономистом может быть принято, как положительный результат, лежит на совести самого специалиста на этом же этапе работы.

Итог

Подводя итоги статьи, можно отметить, что все продукты деятельности по математическому моделированию экономических процессов так или иначе можно условно разделить на два обширных класса. Вот как они выглядят:

1. В первый класс включаются те модели, построение которых обусловлено достижением цели по осуществлению процесса познания систем, относящихся к экономике (будь то реальные системы или те, что целиком и полностью основаны на какой-либо гипотезе), их свойств и других немаловажных факторов.
2. Ко второму классу относятся те модели, отдельные технические параметры которых могут быть подвержены исследовательской оценке, основанной на данных, исходящих из настоящих, уже проведенных экономических опытов.

Представители моделей от обоих этих классов могут быть полезны в случае необходимости проведения каких-либо экономических прогнозов или тогда, когда экономическая проблемная ситуация нуждается в том, чтобы кто-то нашел ее решение.

Второй класс подразделяется на три порядковых подкласса уровнем меньше:

1. Модели организации (компании) используются в качестве фундамента для вынесения каких-либо экономических решений на уровне производственных предприятий.
2. Модели народного хозяйства используются в качестве фундамента для вынесения каких-либо экономических решений на уровне центрального органа, ответственного за планировку хозяйственного производства.
3. Модели экономики в децентрализованном состоянии присущи методам экономического моделирования, реализующим возможность прогноза или управления экономических процессов и явлений.

Проблема методологического толка, с которой чаще всего сталкиваются специалисты при попытке построить какую бы то ни было экономическую модель - это проблема того, какие именно математические уравнения подходят в данном случае для описания непосредственно самой модели. Варианта всего два: это могут быть дифференциальные уравнения, а могут быть и так называемые конечно-разностные уравнения.

Таким образом, экономическое моделирование - это сложный многоступенчатый процесс, требующий тщательной подготовки со стороны специальных специалистов, ответственных за данные экономические методы решения или прогнозирования текущих проблемных ситуаций в данной научной отрасли. В данной статье были рассмотрены самые основные ключевые моменты, которые необходимо уяснить для полного понимания самого методологического процесса социально-экономического моделирования а также некоторых других моментов, проясняющих данный вопрос. Надеемся, вы нашли в этой работе все ответы, которые вас интересовали и теперь сможете на практике воплощать решения каких бы то ни было экономических задач или же просто быть осведомленными в сей непростой теме. Изучив методы моделирования экономических процессов, вы можете приступать к освоению более серьезных и сложных тем.

По курсу

ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

И ПРОЕКТИРОВАНИЯ

ПРОЦЕССОВ»

Тема 1. Основы моделирования

Лекция 1. Введение в курс. Основы моделирования.

1.1. Цель и задачи курса.

Цель курса - приобретение навыков для:

• 
  оценки эффективности системы управления объектом, процессом, предприятием в целом;
• 
  принятия решения о необходимости замены либо совершенствования существующей системы;
• 
  правильной постановки задачи исполнителю;
• 
  квалифицированной экспертизы проекта;
• 
  обеспечения необходимых условий по реализации проекта.

Задачи курса- изучение следующих основных вопросов:

• 
  основные понятия, структура, принципы построения и характеристики систем управления объектами, технологическими процессами, производством в целом;
• 
  методы моделирования объектов и систем;
• 
  технико-экономические аспекты конструирования;
• 
  современные методы и средства конструирования и моделирования.

1.2. Понятия системы и модели.

Наблюдение, анализ и моделирование являются средствами познания и прогнозирования процессов, явлений и ситуаций во всех сферах объективной действительности. Наблюдения за явлениями природы, постановка экспериментов позволили установить физические законы. Эти законы проявляются в определенных количественных соотношениях между параметрами процесса или явления независимо от того, происходят ли они в действительности или их реализацию можно только представить.

Знание физических законов позволяет облечь их в ту или иную математическую форму, после чего, решая дифференциальные, алгебраические уравнения или производя другие вычисления, мы получим значения интересующих нас параметров или показателей.

В процессе моделирования очень важным является системное представление о рассматриваемом объекте (систематизация), первое и главное свойство которого - наличие цели, для реализации которой предназначается рассматриваемая совокупность предметов, явлений, логических представлений, формирующих объект. Цель функционирования системы редуцирует системные признаки, с помощью которых описываются, характеризуются элементы системы. При изменении цели другими могут стать как существенные системные признаки, так и связи с внешней средой.

Для выделения системы требуется наличие:

• 
  цели, для реализации которой формируется система;
• 
  объекта исследования, состоящего из множества элементов, связанных в единое целое важными, с точки зрения цели, системными признаками;
• 
  субъекта исследования (“наблюдателя”), формирующего систему;
• 
  характеристик внешней среды по отношению к системе и отражения ее взаимосвязей с системой.

Наличие субъекта исследования и некоторая неоднозначность, субъективность при выделении существенных системных признаков вызывают значительные трудности для однозначного выделения системы и соответственно ее универсального определения.

Изложенное выше дает возможность определить систему как упорядоченное представление об объекте исследования с точки зрения поставленной цели. Упорядоченность заключается в целенаправленном выделении системообразующих элементов, установлении их существенных признаков, характеристик взаимосвязей между собой и с внешней средой. Системный подход, формирование систем позволяют выделить главное, наиболее существенное в исследуемых объектах и явлениях; игнорирование второстепенного упрощает, упорядочивает в целом изучаемые процессы. Для анализа многих сложных объектов и ситуаций такой подход важен сам по себе, однако, как правило, построение системы служит предпосылкой для разработки или реализации модели конкретной ситуации или объекта.

Описанный подход предполагает ясность цели исследования и детерминированное к ней отношение всех элементов системы, взаимосвязь между ними и с внешней средой. Такие системы называют детерминированными.

Альтернативу представляют системы со стохастической структурой (случайной природы), когда либо отсутствует ясно выраженная цель исследования, либо по отношению к ней нет полной определенности, какие признаки считать существенными, а какие - нет; то же относится и к связям элементов системы с внешней средой.

Методы построения и исследования стохастических систем, как правило, более сложны, чем детерминированных. В некоторых случаях существуют способы сведения стохастических систем к специальным образом построенным детерминированным.

Структура и свойства модели зависят от целей, для достижения которых она создается. В этом органическое единство системы и модели. Если неизвестна цель моделирования, то неизвестно и с учетом каких свойств и качеств надо строить модель.

Модель определяется как формализованное представление об объекте исследования с точки зрения поставленной цели.

Различия между определениями системы и модели состоят в том, что систематизация предполагают лишь упорядочение, тогда как моделирование - формализацию взаимосвязей между элементами системы и с внешней средой.

Под моделированием понимается исследование объектов познания не непосредственно, а косвенным путем, при помощи моделей.

1.3. Типы моделей.

Модели можно различать по ряду признаков: характеру моделируемых объектов, сферам приложения, глубине моделирования, средствам моделирования. По последнему признаку методы моделирования делятся на две группы: материальное (предметное) и идеальное.

Материальное моделирование, основывающееся на материальной аналогии моделируемого объекта и модели, осуществляется с помощью воспроизведения основных геометрических, физических, других функциональных характеристик изучаемого объекта. Частным случаем материального моделирования является физическое моделирование, по отношению к которому, в свою очередь, частным случаем является аналоговое моделирование. Оно основано на аналогии явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями. Пример аналогового моделирования - изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Так как эксперименты с электрической системой обычно проще и дешевле, она исследуется в качестве аналога механической системы.

Идеальное моделирование отличается от материального принципиально. Оно основано на идеальной, или мыслимой, аналогии. В экономических исследованиях это основной вид моделирования. Идеальное моделирование, в свою очередь, разбивается на два подкласса: знаковое (формализованное) и интуитивное.

Интуитивное моделирование встречается в тех областях науки, где познавательный процесс находится на начальной стадии или имеют место очень сложные системные взаимосвязи. Такие исследования называют мысленными экспериментами. В экономике до последнего времени в основном применялось интуитивное моделирование; оно описывает практический опыт работников.

При знаковом моделировании моделями служат схемы, графики, чертежи, формулы. Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, осуществляемое средствами логико-математических построений.

1.4. Методы математического описания элементов и систем управления.

Анализ процессов, происходящих в системах, и эффективное решение задач расчета, проектирования и конструирования систем и устройств возможны лишь с применением языка и методов математики. Причем первым этапом при исследовании или конструировании системы является составление математического описания (математической модели) ее элементов и системы в целом.

Составление математического описания конструктивного элемента системы состоит из следующих последовательных процедур:

• 
  принятие исходных допущений;
• 
  выбор входных и выходных переменных;
• 
  выбор систем отсчета для каждой переменной;
• 
  применение физического, экономического или иного принципа, отражающего в математической форме закономерности протекания процесса.

Наиболее распространенной, а также наиболее общей и полной формой описания передаточных свойств систем (автоматических систем) и их элементов являются обыкновенные дифференциальные уравнения. Для большинства реальных элементов исходное уравнение, составленное строго в соответствии с законами физики, оказывается нелинейным. Это обстоятельство сильно усложняет все последующие процедуры анализа. Поэтому всегда стремятся перейти от трудно разрешимого нелинейного уравнения к линейному дифференциальному уравнению, обычно записываемого в символической или операторной форме, вида

(a 0 p n a 1 p n-1 . . . a n) y(t) = (b 0 p m b 1 p m-1 . . . b m) x(t), (1.1)

Где: x(t) и y(t) - соответственно входная и выходная величины элемента или системы;

a i , b i - коэффициенты уравнения;

p - оператор, сокращенное условное обозначение операции дифференцирования: d/dt = p.

Еще одним из распространенных методов описания и анализа автоматических систем является операционный. В основе метода лежит преобразование Лапласа

X(p) = L = x(t) e -pt dt, (1.2)

которое устанавливает соответствие между функциями действительной переменной t и функциями комплексной переменной p.

Функциональные элементы, используемые в системах управления, могут иметь самое различное конструктивное исполнение и самые различные принципы действия. Однако общность математических выражений, связывающих входные и выходные величины различных функциональных элементов, позволяет выделить ограниченное число так называемых типовых алгоритмических звеньев. Каждому такому звену соответствует определенное математическое соотношение между входной и выходной величинами. Если это соотношение является элементарным (например, дифференцирование, умножение на постоянный коэффициент), то и звено называется элементарным.

Алгоритмические звенья, которые описываются обыкновенными дифференциальными уравнениями первого и второго порядка, получили название типовых динамических звеньев. Наиболее часто встречающиеся звенья: безынерционное (пропорциональное), инерционное первого порядка (апериодическое), инерционное второго порядка (апериодическое или колебательное), интегрирующее, дифференцирующее, изодромное (пропорционально-интегрирующее), форсирующее (пропорционально-дифференцирующее), интегро-дифференцирующее (с преобладанием интегрирующих либо дифференцирующих свойств), запаздывающее.

Приведем примеры реальных устройств, которые соответствуют определению типового динамического звена.

Типичный пример безынерционного звена, являющегося простейшим среди всех типовых звеньев, - редуктор. Его передаточные свойства описываются алгебраическим уравнением

где k = b/a - передаточный коэффициент редуктора, который зависит от соотношения диаметров или чисел зубьев ведомой и ведущей шестерен.

Реальными интегрирующими звеньями являются электрические исполнительные двигатели постоянного и переменного тока. Дифференциальное уравнение (в операторной форме) идеального интегрирующего звена выглядит следующим образом:

где k – коэффициент пропорциональности, зависящий от конструктивных параметров устройства.

Запаздывающее звено передает сигнал со входа на выход без искажения его формы. Однако все мгновенные значения входной величины выходная величина принимает с некоторым отставанием (запаздыванием). Способностью задерживать сигнал во времени, не изменяя его формы, обладают многие элементы промышленных автоматических систем. В первую очкредь к таким элементам относятся транспортирующие устройства – конвейеры итрубопроводы.

Уравнение запаздывающего звена

Время запаздывания.tгде

В операционной форме передаточная функция запаздывающего звена выглядит следующим образом:

Если запаздывающее звено входит в контур системы управления, то характеристическое уравнение системы будет уже не простым алгебраическим, а трансцендентным. Решение и анализ трансцендентных уравнений связаны с большими трудностями. Поэтому часто в практических расчетах трансцендентную передаточную функцию (1.7) раскладывают в ряд Пада и, учитывая только первые два члена ряда, приближенно заменяют ее дробно-рациональной функцией:

(1.8)

Запаздывающие звенья в большинстве случаев ухудшают устойчивость систем и делают их трудно управляемыми.

В заключение необходимо отметить, что методика анализа, основанная на расчленении системы на типовые звенья, широко вошла в практику инженерных расчетов, выполняемых в процессе конструирования, и в настоящее время является доминирующей.

Лекция 2. Экономическое моделирование.

2.1. Предмет, область приложения и особенности экономического моделирования.

Любой набор уравнений, основанных на определенных предположениях и приближенно описывающих экономику в целом или отдельную ее отрасль (предприятие, процесс), можно считать экономической моделью.

Предметом экономических исследований практически всегда является построение и анализ моделей.

Усложнение производства, повышение ответственности за последствия принимаемых решений и требование принятия более точных решений привели к необходимости использования в управлении методов, подобных экспериментированию в технике или естественных науках.

Однако эксперимент в экономике стоит дороже или вообще невозможен.

Моделирование, как известно, в состоянии заменить эксперимент в экономике.

Это и служит причиной широкого применения моделирования в экономике, превратив его в одно из основных направлений повышения эффективности управления.

Опыт работы ведущих организаций в этой области показывает, что эффективность от применения моделирования обычно составляет 5- 15% снижения себестоимости, повышения производительности или улучшения других технико-экономических показателей.

Метод моделирования позволяет решать и многие другие, нерешенные до сих пор задачи, математизирует экономические расчеты. Внедрение моделирования в управление неразрывно связано с применением ВТ в экономических расчетах и с созданием автоматизированных систем управления производством (АСУП), представляющих собой совокупность наиболее совершенных методов управления (в первую очередь, основанных на экономико-математическом моделировании) и современных технических средств управления.

Использование этих средств при соответствующей квалификации занятых в сфере управления лиц обеспечивает с необходимой оперативностью, при требуемой полноте информации и минимальных трудовых затратах, получение и практическую реализацию оптимальных управленческих решений.

Как было указано ранее, моделирование делится на два основных класса - материальное и идеальное. Роль идеального моделирования особенно велика в экономических исследованиях, поскольку возможности проведения натурного эксперимента и эксперимента с материальными моделями в них ограничены.

Идеальное моделирование в свою очередь подразделяется на знаковое и интуитивное. Интуитивное моделирование в течение долгого времени оставалось главным и единственным методом анализа экономических процессов. Всякий человек, принимающий экономическое решение, руководствуется той или иной неформализованной моделью рассматриваемой им экономической ситуации. В случае интуитивных моделей, основанных на личном опыте принимающего решение лица, это зачастую приводит к ошибочным решениям. В еще большей степени интуитивные модели сдерживали развитие экономической науки, поскольку разные люди могут понимать интуитивную модель по-разному и давать на ее основе различные ответы на один и тот же вопрос. Проникновение в экономические исследования математических моделей создало основу для точного и строгого описания моделей и объяснения выводов, получаемых на их основе. Следует, однако, отметить, что использование математических (знаковых) моделей не уменьшает роли интуитивного моделирования. Так называемые имитационные системы синтезируют оба вида моделирования.

В настоящее время можно сказать, что человечество обладает глубоким пониманием методологии применения математики в естественных науках. И хотя в экономике имеются определенные аналогии с физическими процессами, экономическое моделирование намного сложнее. Это объясняется в первую очередь тем, что экономика охватывает не только производственные процессы, но и производственные отношения. Моделирование производственных процессов не представляет принципиальных трудностей и не намного сложнее, чем моделирование физических процессов. Моделировать же производственные отношения невозможно, не учитывая поведения людей, их интересов и индивидуально принятых решений.

Таким образом, во всех экономических системах можно выделить два основных уровня экономических процессов.

Первый уровень - производственно-технологический. К нему относится описание производственных возможностей изучаемых экономических систем. При математическом моделировании производственных возможностей экономической системы ее обычно разбивают на отдельные, “элементарные” в данной модели, производственные единицы. После этого необходимо описать, во-первых, производственные возможности каждой из единиц, и, во-вторых, возможности обмена ресурсами производства и продукцией между “элементарными” производственными единицами. Производственные возможности описывают при помощи так называемых производственных функций различных типов, а при описании возможностей обмена главную роль играют балансовые соотношения.

На уровне социально-экономических процессов определяется, каким образом реализуются производственные возможности, описанные при моделировании производственно-технологического уровня экономической системы. Существует огромное число вариантов принятия решений и распределения заданий, укладывающихся в технологические ограничения, которые задают производственные возможности системы. В математических моделях выделяют специальные переменные, значения которых определяют единственный вариант развития экономического процесса. Эти переменные принято называть управляющими воздействиями или управлениями. На уровне социально-экономических процессов определяется механизм выбора управляющих воздействий.

Итак, для описания функционирования экономической системы необходимо смоделировать оба уровня: производственно-технологический и социально-экономический. Как показывает опыт, описание второго уровня провести гораздо сложнее.

Существует, однако, большое число проблем, в которых описание социально-экономического уровня не является необходимым. Это так называемые нормативные проблемы, в которых необходимо указать, как надо задать управляющие воздействия, чтобы достичь наилучших в каком-то смысле результатов. При этом необходимо точно определить, что понимается под наилучшим результатом, т.е. сформулировать критерий, по которому можно оценивать и сравнивать различные управляющие воздействия. Критерий (также называют целевой функцией) является функцией переменных модели изучаемой системы. Обычно предполагается, что имеется единственный критерий выбора управления системой. Ищется такое управление, чтобы критерий достигал максимального (выпуск продукции, прибыль и т.д.) или минимального (затраты) значения. Такое значение управления находится методами оптимизации и называется оптимальным.

2.2. Классификация экономических моделей.

Все экономические модели можно в самом общем смысле разбить на два класса:

• 
  модели, предназначенные для познания свойств реальных или гипотетических экономических систем. Значения параметров таких моделей невозможно оценить по эмпирическим данным. Пример - модели, в которых технология какой-то экономики описывается параметрами большого числа возможных видов деятельности, значительная часть которых никогда не реализуется.
• 
  модели, параметры которых в принципе могут быть оценены по опытным данным. Эти модели могут служить для прогнозирования или принятия решений.

Второй класс моделей в свою очередь делится на три подкласса:

• 
  модель фирмы (предприятия) - может быть использована как основа для принятия решений на уровне фирм и аналогичных им организаций;
• 
  модели централизованно планируемого народного хозяйства - основа для принятия решений на уровне централизованного планирующего органа;

• 
  модели децентрализованной экономики или отдельного ее сектора - имеют применение при прогнозировании или могут служить основой для экономического регулирования.

Одна из наиболее важных методологических проблем построения экономических моделей - какими уравнениями описывать такие модели - дифференциальными или конечно-разностными.

Хотя многие индивидуальные решения принимаются через регулярные промежутки времени (раз в неделю, месяц и т.д.), наблюдаемые экономистом переменные представляют собой результат множества частных решений, принятых разными лицами в различные моменты времени. Кроме того, интервалы наблюдения большинства экономических переменных существенно больше интервалов между принятыми решений, которые эти переменные отображают. Эти обстоятельства приводят к мысли, что переменные типичной экономической модели следует рассматривать как непрерывные функции времени, и что такую модель следует описывать системой дифференциальных уравнений, причем, чем выше уровень модели - тем это ближе к истине.

Несмотря на то, что многие, если не большинство, модели, рассматриваемые в теоретической литературе, принадлежат к непрерывному типу, в прикладных экономических исследованиях модели обычно представляют в виде систем конечно-разностных уравнений. Это, по-видимому, объясняется трудностью оценки параметров систем стохастических дифференциальных уравнений по дискретным наблюдениям значений переменных. Однако для получения таких оценок нет принципиальных препятствий. Более того, методы, разработанные для оценки параметров дискретных моделей, могут быть с успехом применены и для оценки параметров непрерывных моделей. Следует отметить, что чем современней система управления предприятием (АСУ ТП, ИУС) - тем меньше дискретность, тем с большей степенью достоверности модель можно считать непрерывной.

Один из аргументов в пользу представления экономических моделей в виде дифференциальных уравнений - даже при отсутствии непрерывных наблюдений экономических переменных прогнозирование непрерывных траекторий изменения этих переменных может представлять большую ценность.

Например, предположим, что по убеждению руководства фирмы (предприятия) объем сбыта ее продукции тесно связан с национальным доходом страны. Тогда для прогнозирования сбыта очень полезно иметь прогноз непрерывной траектории изменения национального дохода, хотя измерения этой переменной и производятся только один раз в год. Непрерывная модель позволяет получить такой прогноз по дискретным наблюдениям экономических переменных за прошедший период времени.

Опыт показывает, что почти весь арсенал разработанных в науке моделей может найти применение в процессе принятия управленческих решений - гипотезы, наглядные аналоги, схемы, упорядоченная запись, графовая запись, схемы замещения, программные решения, производственный эксперимент, обобщение производственного опыта, материальные математические модели (аналоговые, структурные, цифровые и функционально-кибернетические), почти все виды физических моделей и др.

Различные виды этих моделей применяются более часто или редко, строятся и исследуются самими линейными руководителями, несущими полную ответственность за принятие и утверждение решений, или же их функциональными помощниками. Одни виды моделей применяются чаще или исключительно только при решении одной группы проблем, например, организационных, другие - при решении, например, проблем планирования и т.п., и не применяются совсем или очень редко при решении других задач.

Наибольшее распространение в экономике вообще и в процессе управления при оптимизации принимаемых решений в частности получают математические (или, как их обычно называют, экономико-математические) модели - идеальные (строящиеся и исследуемые без применения каких-либо специальных приспособлений, лишь в голове человека и на бумаге) или физические (реализуемые с помощью средств электроники и ВТ).

В виде схемы классификация совокупности экономико-математических моделей, используемых для оптимизации вырабатываемых управленческих решений, представлена на рис.2.1.

Наиболее полно разработанными и применяемыми на практике моделями, позволяющими оптимизировать управленческие решения, являются модели математического программирования. Эти модели позволяют делать выбор совокупности чисел (переменных в уравнениях), обеспечивающих экстремум некоторой функции (целевая функция или показатель качества принимаемого решения) при ограничениях, определяемых условиями работы системы.

Модели, в которых показатель качества решения и функции переменных системы являются линейными функциями, называют моделями линейного программирования. Если показатель качества или некоторые функции нелинейны - моделями нелинейного программирования. Нелинейное программирование в свою очередь подразделяется на выпуклое и невыпуклое. В теории выпуклого программирования подробнее других разработаны модели квадратического программирования, которые в связи с этим выделяют в отдельную группу моделей.

Модели математического программирования, в которых переменные в уравнениях по своему физическому смыслу могут принимать лишь ограниченное число дискретных значений, составляют группу моделей целочисленного программирования.

Если исходные параметры при переменных в моделях математического программирования могут изменяться в некоторых пределах, то такие модели называют моделями параметрического программирования.

Модели, с помощью которых решаются условно экстремальные задачи при наличии случайных параметров в их условиях, называют моделями стохастического программирования.

Модели, позволяющие точно или приближенно получать оптимальные решения задачи больших размеров по решениям ряда задач с меньшим числом переменных и ограничений, относятся к моделям блочного программирования.

Рис. 2.1. Классификация экономико-математических моделей.

К математическому программированию относится также и динамическое программирование. Модели динамического программирования позволяют находить оптимальное решение в условиях, когда на конечные результаты влияет результат осуществления решения на предыдущем этапе, а на него - результаты осуществления решения на предшествующем ему этапе и т.д.

В процессе оптимизации управленческих решений широко применяются также модели, основанные на математической теории графов. Частным видом таких моделей являются модели сетевого планирования, которые используются как на стадии оптимизации принимаемых решений, так и при организации их выполнения, контроле выполнения, т.е. являются сквозными моделями, используемыми на всех этапах, вплоть до осуществления принятого управленческого решения. В зависимости от возможности или невозможности точного определения продолжительности работ при построении сетевого графика модели сетевого планирования делятся на детерминированные и стохастические. К моделированию, основанному на теории графов, относится также решение транспортных задач на сети и другие приложения этой теории в экономической работе.

Для оптимизации управленческих решений применяются также и модели балансовых методов анализа, представляющие собой прямоугольные таблицы, в которых по одному из направлений (по горизонтали или по вертикали) проставлены отрасли или подразделения, участвующие в производстве какой-то совокупности продуктов, и указаны количественные данные о величине участия их в производстве, а по другому направлению представлены эти же отрасли или подразделения в качестве потребителя той же совокупности продуктов и указаны их потребности. Такие модели позволяют принимать решения, учитывающие взаимосвязи между отдельными подразделениями производства и необходимость баланса между производством и потреблением. Решения с использованием этих моделей направлены на пропорциональное развитие производства. Применяются они как на уровне межотраслевого планирования, так и при планировании в масштабе отрасли или даже отдельного предприятия.

Перечисленные виды моделей относят обычно к группе детерминированных моделей, хотя некоторые из них могут быть связаны с расчетами на основе применения элементов математической статистики и теории вероятностей, например, стохастическое программирование или стохастическое сетевое планирование.

Другую большую группу экономико-математических моделей, применяемых при оптимизации управленческих решений, составляют стохастические модели или модели, основанные на теории вероятностей и математической статистике.

К стохастическим моделям относятся модели теории анализа корреляций и регрессий, теории дисперсионного анализа, теории массового обслуживания, методов статистических испытаний, теории игр, теории статистических решений, теории информации, теории надежности, теории расписаний, теории запасов и др.

2.3. Основные этапы экономического моделирования.

Первый этап посвящен постановке проблемы. Одной из главных особенностей прикладного (не теоретического) исследования является участие в работе лица или организации, которые ставят проблему перед исследователями (исполнителем), пользуются результатами исследования, финансируют исследования. Такое лицо или организацию принято называть заказчиком. В исследовании операций используется также название: лицо, принимающее решение (ЛПР).

Обычно перед заказчиком стоит большое число разнообразных проблем, причем формулируются они в довольно общих чертах. Цель первого этапа исследования экономических процессов - найти среди проблем, интересующих заказчика, такие вопросы, которые могут быть решены на современном уровне развития экономико-математических методов.

При решении вопроса о выборе проблем, которые будут проанализированы с помощью экономико-математических моделей, прежде всего необходимо помнить, что прикладное исследование может быть проведено только тогда, когда в распоряжении исполнителя имеются проверенные модели, пригодные для описания объектов, которые необходимо моделировать. Если таких моделей нет, то прежде необходимо научиться строить модели интересующих нас объектов, а это обычно требует серьезных усилий и занимает достаточно продолжительное время. Для большей части задач планирования, в которых можно ограничиться лишь производственно-технологи-ческой стороной явлений, уже построены стандартные математические модели, так что исследователю часто остается лишь понять, какая из возможных моделей наиболее пригодна для анализа интересующих его проблем.

Второй этап исследования - построение математической модели изучаемого экономического объекта и ее идентификация. Этот этап состоит в выборе подходящей модели из всего множества известных экономических моделей и в подборе параметров этой модели таким образом, чтобы она соответствовала изучаемому объекту. Процесс подбора значений параметров модели называется идентификацией модели. Параметры производственных функций подбираются на основе анализа технологической информации и статистики экономических показателей.

Как правило, математическая модель не учитывает всех связей, которые возникают при функционировании реальных объектов, что может привести к выбору решения, не реализуемого в жизни. Чтобы этого не произошло, в модель должны быть введены некоторые дополнительные ограничения на переменные. При построении таких ограничений необходимо как можно полнее использовать знания и опыт заказчика.

Следующий после построения модели этап - исследование построенной модели. Предварительно необходимо выбрать способ анализа модели для решения проблем, сформулированных на первом этапе и состоящих при анализе производственно-технологических процессов в выборе наиболее подходящих для заказчика вариантов управления экономической системой.

Существует несколько основных методов анализа экономических моделей.

Первый из них состоит в качественном анализе модели, т.е. в выяснении некоторых ее свойств. Хотя методы качественного анализа очень полезны, такое исследование можно провести лишь в достаточно простых моделях. Кроме того, эти методы обычно связаны с задачей планирования только косвенно.

Если возможно сформулировать критерий, по которому заказчик может количественно оценить различные варианты развития системы, то единственное оптимальное управление (управляющее воздействие) и траекторию можно выбрать путем решения задачи оптимизации. Оптимизационная постановка состоит в следующем. Пусть критерий развития системы имеет вид

С[х(t), u(t)] dt, (2.1)

где х - конечноразностный вектор состояния системы;

u - вектор управляющих воздействий;

Т - некоторый момент времени.

Величина Т часто называется горизонтом планирования. Чем больше значения критерия (2.1), тем этот вариант развития системы больше удовлетворяет ЛПР.

После формулировки критерия оптимизационная постановка сводится к следующей математической задаче: найти среди пар T, удовлетворяющих принятым ограничениям, такую пару£ t £{u(t), x(t)}, 0 {u*(t), x*(t)}, на которой достигается максимальное значение критерия (2.1).

Далее поставленная задача решается одним из методов раздела прикладной математики - методов оптимизации. Полученное T, рекомендуется ЛПР в качестве£ t £управляющее воздействие u*(t), 0 наиболее подходящего воздействия на исследуемый экономический объект. Для выбора единственного оптимального управляющего воздействия u*(t) необходимо задать единственный критерий. В некоторых случаях это сделать невозможно. Кроме того, даже в случае единственного критерия задачу оптимизации удается решить далеко не всегда - модель может оказаться чересчур большой или чересчур сложной для современных методов оптимизации.

Для анализа экономико-математических моделей широко используется и имитационный подход, на основе которого удается преодолеть некоторые из трудностей, связанных с использованием оптимизационного метода. В имитационном подходе, вообще говоря, не требуется задавать критерий развития изучаемого объекта. Вместо него задается управление - либо в виде функции времени u(t), либо в виде функции состояния системы u(x). Подставляя эти заранее сформулированные функции в систему дифференциальных уравнений

X = f (x, u) (2.2)

с начальными данными х (0) = х 0 , можно построить траекторию системы. Если при этом не нарушаются принятые заранее ограничения, то заданное управление является допустимым. Сформулировав заранее некоторое число вариантов управления, можно построить траекторию системы для каждого из вариантов и представить эти варианты заказчику для последующего выбора. В этом подходе вместо проблемы формулировки единственного критерия возникает проблема выбора вариантов управления, которые будут изучаться в исследовании. Такой способ исследования называется методом вариантных расчетов и не очень экономичен. В общем же случае имитация, понимаемая как эксперимент с математической моделью, проводимый с использованием ВТ, является мощным современным методом анализа экономических проблем.

Особенностью оптимизационного и имитационного методов является то, что в них вместо бесконечного числа вариантов управляющих воздействий и соответствующих им траекторий рассматривается один (оптимальный) или несколько (конечное число при имитации) вариантов управления. Имеется еще один подход, предназначенный для оценки возможностей системы в целом, при всех допустимых управлениях - подход на основе множеств достижимости. Множеством достижимости Г(Т) для системы называется множество всех таких состояний х, в которые систему можно привести при помощи допустимого управления из точки х 0 за время Т. Изучая множество Г(Т), заказчик может выбрать наиболее удовлетворяющий его конечный результат развития системы.

Тема2. Основные понятия, структура и принципы построения систем управления технологическими процессами, производством.

Лекция 3. Основные понятия. Обобщенная структура системы управления.

3.1. Понятия объекта управления, технологического процесса, системы управления.

Устройство (или совокупность устройств), осуществляющее технологический процесс и нуждающееся в специально организованных воздействиях извне для осуществления его алгоритма функционирования, называется управляемым объектом.

Алгоритм управления - совокупность предписаний, определяющая характер воздействий извне на управляемый объект с целью осуществления его алгоритма функционирования.

Управление - процесс осуществления воздействий, соответствующих алгоритму управления. Обычно управление не может полностью компенсировать влияние возмущений в каждый момент времени и поэтому алгоритм функционирования управляемого объекта выполняется лишь приближенно.

Устройство, осуществляющее в соответствии с алгоритмом управления воздействие на управляемый объект, называется управляющим устройством. Алгоритм функционирования управляющего устройства и есть алгоритм управления.

Совокупность управляемого объекта и управляющего устройства, взаимодействующих между собой, называют системой управления. В одной системе может быть несколько управляемых объектов или управляющих устройств.

Технологический процесс - совокупность последовательных и параллельных операций, направленных на достижение требуемого производственного результата.

Совокупность технологического процесса и реализующего его оборудования называют технологическим объектом управления.

3.2. Этапы управления, структура современных систем управления объектами, технологическими процессами, производством.

Процесс управления можно разделить на четыре этапа циркуляции информации:

• получение информации;
• переработка информации (принятие правильного решения, влияющего на ход процесса);
• использование информации (изменение хода производственного процесса в нужном направлении);
• передача информации (этап в каждом “цикле” управления повторяется дважды).

В соответствии с указанными этапами технические средства систем управления можно подразделить на четыре группы:

• средства получения (формирования) информации: датчики, сенсоры, измерительные приборы и т.п. (КИП);
• средства передачи информации на расстояние: системы телемеханики (СТМ), в более общем случае - системы передачи информации (СПИ);
• средства переработки информации: устройства вычислительной техники (УВТ) и другие специализированные устройства;
• средства для использования информации: автоматические регуляторы, исполнительные механизмы (ИМ).

Рис.3.1. Обобщенная структура системы управления.

Структура современной системы управления производством на примере системы управления угольной шахты приведена на рис.3.2.

Рис. 3.2. Структура современной системы управления производством на примере системы управления угольной шахты.

ПУ СТМ – пункт управления системы телемеханики; КП СТМ – контролируемый пункт системы телемеханики; АКУ – аппаратура контроля и управления оборудованием; ВМП – вентилятор местного проветривания.

3.3. Устройства получения и передачи информации.

3.3.1. Устройства формирования информации (датчики).

Первичные преобразователи или датчики используются для получения сигналов, которые далее могут обрабатываться в электронных схемах, кодироваться с помощью АЦП, запоминаться и анализироваться компьютерами.

Если исследуемый (получаемый) сигнал настолько мал, что его маскируют шумы и помехи, то используются мощные методы выделения частот сигнала, такие, как синхронное детектирование, усреднение сигналов, многоканальные счетчики, а также корреляционный и спектральный анализы, с помощью которых требуемый сигнал восстанавливается.

Применяемые в промышленности датчики подразделяются на два больших класса: дискретные и аналоговые .

В дискретных датчиках выходной сигнал может иметь только два значения (например, “включено” - “выключено” и т.д.), а в аналоговых присутствует весь спектр измеряемой величины.

Существуют датчики аналоговые по принципу измерения, но дискретные по виду выходного сигнала. Это имеет место, когда для функционирования системы не обязательно иметь информацию о всех значениях какой-либо величины, а достаточно знать, превышает эта величина заданное (например, аварийное) значение или нет.

Все датчики подразделяются на контактные и бесконтактные по типу “съема” сигнала с объекта. Например, измерение силы электрического тока может быть произведено с помощью обычного амперметра, который включается в разрыв электроцепи, а также прибором, использующим эффект Холла, который реагирует на магнитное поле, создаваемое протекающим по проводнику током.

Пример простейшего дискретного датчика - датчик уровня жидкости, который сам по себе является контактом, который замкнут, если находится ниже уровня жидкости и разомкнут, если выше.

Дискретные датчики имеют либо релейный выход (контакт замкнут или разомкнут), либо ключевой , обычно полупроводниковый (ключ открыт или закрыт).

Аналоговые датчики можно подразделить на измеряющие электрические и неэлектрические величины.

К первой группе относятся измерители тока, напряжения, мощности, количества эл.энергии и т.д.

Наиболее широко распространенными представителями второй группы являются измерители температуры, уровня светимости, магнитного поля, усилия, перемещения, скорости и т.д.

^ Датчики температуры.

Термопары.

При соединении между собой двух проводов из различных металлов на их концах возникает небольшая разность потенциалов обычно около 1 мВ с температурным коэффициентом около 50 мкВ/°С. Такие соединения называют термопарами. Комбинируя различные пары сплавов, можно измерять температуры от -270 до 2500°С с точностью 0,5 - 2°С. Каждая пара изготовляется путем сварки (спайки) двух разных металлов таким образом, чтобы получилось небольшое по размеру соединение - спай. Типичные термопары: J - железо - константан (55% Cu - 45% Ni); Т - медь - константан; R - платина - 87% Pt- 13% Rh и т.п. Всего различают 7 основных типов термопар.

Термисторы - полупроводниковые устройства, у которых температурный коэффициент С. Точность 0,1 -°С. Диапазон от - 50 до 300° - 4%/»сопротивления (ТКС) С. Обычно имеют сопротивление несколько сотен Ом при комнатной°0,2 температуре. Не предъявляют высоких требований к последующим электрическим схемам. Наиболее часто применяется мостовая схема подключения термистора в сочетании с дифференциальным усилителем.

Термисторный метод измерения по сравнению с другими проще и точнее, но термисторы чувствительны к саморазогреву, хрупки и пригодны для относительно узкой области температур.

^ Платиновые термометры сопротивления представляют собой просто катушку из очень чистой платиновой проволоки с С. Чрезвычайно стабильны во времени, точны° 0,4%/»положительным ТКС С), имеют широкий диапазон измерения (от - 200 до°(0,02 - 0,2 С),°1000 но стоимость их высока.

^ Датчики температуры на ИС. Падение напряжения на полупроводниковом p-n переходе также зависит от температуры. В настоящее время выпускаются интегральные микросхемы, использующие этот эффект, с токовым, потенциальным либо частотным выходом. Типовой диапазон от - 55 до С, отличаются простотой внешних соединений.° 1±С, точность °125

^ Кварцевые термометры используют эффект изменения резонансной частоты кристалла кварца со специально подобранным сечением (типовые кварцевые генераторы имеют самый низкий ТК). Отдельные образцы таких датчиков имеют погрешность 10´4 -5 С в диапазоне от - 50 до° С.°150

Бесконтактное или дистанционное измерение температуры возможно с помощью пирометров и термографов. Удобно для измерения температуры очень горячих объектов или же объектов, расположенных в недоступных местах.

^ Деформация и смещение (положение, усилие).

Измерение таких физических переменных, как положение и усилие, само по себе достаточно сложно, и прибор для измерения этих величин должен включать в себя такие устройства, как тензодатчик, дифференциальный преобразователь линейных перемещений (ДПЛП) и т.д. Основным здесь является измерение перемещения.

Существует несколько наиболее часто используемых методов измерения положения, смещения (изменение положения) и деформации (относительного удлинения).

ДПЛП строятся в виде трансформаторов с подвижным сердечником, в которых возбуждается переменным током одна обмотка и измеряется индуцированное напряжение во второй обмотке.

Тензодатчики измеряют удлинение и(или) изгиб сборки из четырех металлических тонкопленочных резисторов, подвергаемой деформации. Электрическая схема тензодатчиков подобна мостовой: на два противоположно расположенных зажима подается постоянное напряжение, а с двух других снимается разность потенциалов.

^ Емкостные преобразователи. Очень чувствительный метод измерения перемещений реализуется с помощью двух близко расположенных друг к другу пластин или одной пластины, заключенной между парой внешних пластин. Включив такой конденсатор в резонансную схему, можно измерить очень малые изменения положения. Емкостные микрофоны используют этот принцип для преобразования акустического давления или скорости его изменения в электрический сигнал звуковой частоты.

Измерение углов поворота объекта производится с помощью специальных модификаций ДПЛП или синусно-косинусных преобразователей. В обоих случаях используется возбуждение переменным током, и угловое положение измеряется с точностью до угловой минуты.

Измерение положения с высокой точностью (1 мкм) можно проводить, используя отражение лазерного луча от зеркал, скрепленных с объектом, и считывая число интерференционных полос (интерферометрия).

^ Кварцевые кристаллы откликаются на деформацию изменением своей резонансной частоты. Этим обеспечивается очень точный метод измерения малых смещений или изменений давления.

Описанные методы позволяют измерять скорость, ускорение, давление, силу (массу).

В промышленности и бытовой технике широко используется оптико-механический способ измерения перемещения и скорости. Он основан на применении оптопары (фотодиод-светодиод или оптрон с открытым каналом) и диска с лепестками, приводимого во вращение поверхностью объекта, скорость перемещения которого необходимо измерить.

С помощью измерения магнитных полей возможно “бесконтактное” измерение силы тока и других производных величин. Такие датчики основаны на эффекте Холла , который вызывает появление поперечного напряжения на токонесущем куске материала (обычно это полупроводник), помещенном в магнитное поле.

Измерить частоту, период колебаний или временной интервал с высокой степенью точности достаточно просто имея генератор эталонной частоты и несложную цифровую схему обработки.

^ Измерение уровня излучения в настоящее время осуществляется в основном полупроводниковыми приборами - фотосопротивлениями, фотодиодами, фототранзисторами, и основано на эффекте возникновения фототока при попадании света (потока фотонов) на обратно смещенный р-n переход.

В обычных фотодиодах преобразование световой энергии в электрический ток происходит без усиления, а в лавинных фотодиодах и фототранзисторах - с усилением.

В промышленных системах управления важным элементом являются устройства гальванической развязки. Они реализуются чаще всего на базе трансформаторов или оптронов (оптронная развязка).

Оптрон - оптическая пара, состоящая из светодиода и фотодиода (фототранзистора, фототиристора), заключенных в одном корпусе.

Оптронная развязка обладает лучшими характеристиками, меньшими габаритами и стоимостью, чем трансформаторная.

Гальваническая развязка используется для повышения безопасности, помехоустойчивости и надежности аппаратуры.

Важнейшим элементом систем являются ЦАП и АЦП.

^ Цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) представляет собой устройство для автоматического декодирования входных величин, представленных числовыми кодами (цифровых сигналов), в непрерывные во времени сигналы, необходимые для работы с аналоговыми устройствами.

Аналого-цифровой преобразователь (АЦП) представляет собой устройство для автоматического преобразования непрерывно изменяющихся во времени аналоговых сигналов в эквивалентные значения числовых кодов.

3.3.2. Системы передачи информации (СПИ).

3.3.2.1. Структура СПИ.

Современные СПИ представляют собой сложные комплексы, состоящие из различных функционально взаимосвязанных элементов. Эти системы характеризуются не только большим числом элементов, но и иерархичностью структуры, избыточностью, наличием между элементами прямых, обратных и перекрестных связей.

Обобщенная модель СПИ
Канал

Источник - Приемник - Получатель

сообщений Передатчик сообщений

Канал (в узком смысле) - среда, используемая для передачи сигналов от передатчика к приемнику.

Передатчик - устройство, преобразующее сообщения источника А в сигналы S, наиболее соответствующие характеристикам данного канала. Операции, выполняемые передатчиком, могут включать в себя формирование первичного сигнала, модуляцию, кодирование, сжатие данных , и т.д.

Приемник реализует функцию обработки сигналов X(t) = S(t) f(t) на выходе канала с целью наилучшего воспроизведения (восстановления) переданных сообщений А на приемном конце.

3.3.2.2.Типичные виды передаваемых сигналов:

1) сигналы телемеханики (данные);

2) речевые (звуковые) сигналы;

3) видеосигналы.

3.3.2.3. Каналы связи.

Тип канала связи определяет в большинстве случаев тип, назначение, область применения и основные характеристики СПИ.

1) проводные каналы - информация передается по электрическим кабелям различного типа:

- телефонная пара - используется при невысоких требованиях к пропускной способности канала и помехоустойчивости, наиболее дешевый вид кабеля;

- витая пара - кабель состоит из попарно свитых проводников, что снижает удельную емкость, а следовательно, увеличивает полосу пропускания;

- коаксиальный кабель - сигнальный провод расположен строго по оси кабеля (аксиально), а общий провод - вокруг него, выполняя еще и функцию экрана, причем отделен от сигнального диэлектриком на определенное расстояние, что значительно снижает удельную емкость и повышает помехоустойчивость. Коаксиальные кабели обладают наибольшей пропускной способностью по сравнению с предыдущими типами (сотни МГц), но значительно дороже.

- силовая сеть электроснабжения - используется в качестве канала связи при невысоких требованиях к пропускной способности или когда прокладка отдельной линии связи невозможна либо нецелесообразна. Требует довольно сложных устройств присоединения к каналу.

2) радиоканал - информация передается путем распространения электромагнитных колебаний в свободной среде. Очень широкая область применения: промышленность, телефонная связь, телевидение, радиовещание, спутниковая связь и т.д. Требует значительных затрат при создании передающих станций для передачи на большие расстояния, поэтому обычно применяется при большом количестве абонентов.

3) оптический канал - может быть открытым и световодным.

- открытый оптический канал - информация передается световыми сигналами через атмосферу, в настоящее время практически не имеет применения из-за зависимости характеристик от состояния атмосферы.

- канал связи на волоконных световодах - световой поток распространяется по специально организованному каналу - световоду.

^ Волоконно-оптическая связь - самая новая отрасль в области СПИ, и наиболее перспективная во многих применениях, особенно в промышленности.

В качестве среды распространения световых колебаний используются волоконные световоды , светопроводящий слой (сердцевина) которых выполнен из кварца с очень высокой прозрачностью (в десятки тысяч раз прозрачнее обычного оконного стекла), а оболочка - из полимерных материалов, несущих защитную функцию. Сердцевина, в свою очередь, выполняется двухслойной, причем коэффициент преломления внешней части отличается от коэффициента преломления внутренней. За счет этого световой поток, попадающий в световод, многократно отражается от границы раздела слоев и таким образом проходит через световод.

^ Волоконно-оптические системы передачи (ВОСП), базирующиеся на применении волоконных световодов, обладают следующими основными преимуществами по сравнению с другими системами:

Невосприимчивость к электромагнитным помехам (особое значение имеет для применения в промышленности с опасными условиями);

Высокая пропускная способность и дальность передачи;

Малые габариты и масса кабеля;

Отсутствие ценных материалов в кабеле;

Полная гальваническая развязка между приемной и передающей частями;

Практически невозможность несанкционированного доступа в физический канал связи, и многие другие.

3.4. Виды систем управления.

Различают системы местного и дистанционного управления (телеуправление). Последние имеют место, когда производственный процесс рассредоточен на большой площади. Это имеет место в системах управления крупными предприятиями: металлургические заводы, предприятия горнодобывающей, химической и других отраслей промышленности, а также на объектах управления большой протяженности – нефтепроводы, линии электропередачи и т.д. В системах местного управления объекты управления обычно расположены компактно и на незначительном расстоянии от управляющего устройства. Например, металлообрабатывающие станки с ЧПУ, подъемные краны и т.д. В этом случае специализированные СПИ не используются.

Существуют автоматические и автоматизированные системы управления.

Система управления, в которой все функции управления процессом перекладываются с человека на автоматические устройства, называется автоматической системой управления.

В автоматизированной системе управления функции управляющего устройства выполняют как средства вычислительной техники, так и человек.

Системы управления могут быть классифицированы и по другим самым различным признакам. Классификация по алгоритмическим и неалгоритмическим признакам приведена на рис 3.3.

Рис.3.3. Классификация систем управления по алгоритмическим и неалгоритмическим признакам.

Вопрос 39. Формирование нового облика мирового сообщества в послевоенное время, социально-экономическое и общественно-политическое развитие СССР в послевоенный период. Фактор ВБА.

Выбор и экономическое обоснование метода получения заготовки