Системное моделирование народно-хозяйственных пропорций
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
?аслям.
Тогда:
- поток (объем) продукции i-й отрасли расходуемый на валовой выпуск j-й отрасли
- поток отрасли Тяжелая промышленность, расходуемый на валовой выпуск j-й отрасли
- поток продукции i-й отрасли, расходуемый на валовой выпуск отрасли Тяжелая промышленность
Тогда, учитывая что
- валовой продукт отрасли Тяжелая промышленность,
Имеем:
- расход продукции i-й отрасли на единицу валового выпуска в отрасли Тяжелая промышленность
- расход продукции отрасли Тяжелая промышленность на единицу валового выпуска в i-й отрасли.
В том числе имеем
Таким образом, мы получили новую матрицу коэффициентов материальных затрат меньшей размерности, с агрегированным представлением отрасли Тяжелая промышленность:
Агрегирование других отраслей происходит аналогично, с той лишь разницей, что в случае, когда эти отрасли в номенклатуре отраслей 27-отраслевой модели идут не по порядку (например, Химико-лесной комплекс), в исходной матрице сначала производится перестановка строк и столбцов с тем расчетом, чтобы коэффициенту в новой матрице отвечала соответствующая квадратная подматрица, стоящая на диагонали в исходной матрице:
Агрегирование тех параметров задачи, представленных идентичным образом (в виде таблиц коэффициентов), осуществляется точно так же. Агрегирование остальных параметров осуществляется аналогично (например, в случае приростов продукции - простым суммированием), и мы не будем останавливаться на этом так же подробно.
В итоге, как уже упоминалось, мы получили пять новых моделей - четыре с детализированным представлением одной из отраслей, и одну полностью агрегированную.
Сконструированные подобным образом специализированные модели синтезируют объекты различных уровней иерархии: народное хозяйство - отраслевая система - элементы встраиваемых отраслевых систем. ОМММ такой конструкции сохраняет свои основные черты как модель сводного территориально - производственного планирования. Она позволяет использовать условия развития остальных отраслевых систем в качестве народнохозяйственного фона для определения ключевых характеристик развития и размещения выделяемой отраслевой системы (внутри - и межотраслевых) в наибольшей степени способствующих решению глобальных задач.
С другой стороны, данная модель позволяет глубже изучать взаимосвязи и взаимовлияние исследуемой отраслевой системы и народного хозяйства в целом.
Детализация отраслевой системы и переход к модели со встроенным блоком позволяют нивелировать влияние ряда упрощающих моментов, связанных с однопозиционным представлением исследуемой отраслевой системы.
Следуя нашей основной цели - получить согласованные решения этих комплексов, мы должны теперь построить систему взаимодействия этого набора моделей, дающую нам возможность получать достоверные детализированные решения (в смысле близости значения функционала к решению исходной 27-отраслевой модели). При этом решения по каждой отрасли, полученные с использованием специализированных комплексов, должны быть близки к решениям других моделей набора (где это отрасль не была детализирована), в том числе к решению управляющей агрегированной 7-отраслевой модели.
.3 Взаимодействие комплекса моделей
Итак, путем агрегирования данных из базовой 27-отраслевой ОМММ мы получили комплекс моделей, состоящий из 4 детализированных моделей - Тяжелая промышленность, Химико-лесной комплекс, Прочие, Услуги, - и одной полностью агрегированной 7-отраслевой ОМММ.
Для достижения поставленной задачи построения согласованных решений по всему набору моделей мною был реализован метод согласования моделей систем, который может быть охарактеризован как использующий конструкцию вертикального согласования, а также метод последовательного горизонтального согласования моделей систем на нижнем уровне иерархии - как одного из этапов общего процесса согласования моделей.
Общий итерационный алгоритм можно описать так:
Этап 1
На основе решения агрегированной 7-отраслевой модели, полученного на предыдущем этапе, формируются модели детализированных систем путем передачи управляющей информации к моделям нижнего уровня. Это происходит путем непосредственного замещения информации в файлах исходных данных каждой из детализированных моделей (ДанныеN.xls) по прямым ссылкам на файл данных (Данные7.xls) агрегированной модели. Замещению подлежит информация, не относящаяся к отрасли, представленной в специализированной модели детально. Данные по этой отрасли считаются экзогенной информацией.
Этап 2
Решение детализированной модели как задачи линейного программирования позволяет найти условно-оптимальное решение, характеризующее желательные с точки зрения этой системы значения основных показателей, таких как прирост объемов производства и валовой выпуск по отраслям, формирующих значение функционала.
Этап 3
Найденное решение детализированной модели используется при агрегировании этой модели, приводя ее к виду 7-отраслевой (т.е. происходит агрегирование детально представленной отрасли). На этом этапе был применен новый подход к агрегированию, позволяющий получать более достоверные значения агрегированных параметров по сравнению с описанным выше