Системное моделирование народно-хозяйственных пропорций
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
подходом, применявшимся ранее. Дело в том, что при агрегировании таких параметров, как: коэффициентов материальных затрат на новых мощностях, трудоемкости на новых мощностях, капиталоемкости на новых мощностях, раньше использовался вектор объемов производства на старых мощностях в начальном году периода. Для параметров, относящихся к стартовому году, это является естественным, чего не скажешь о коэффициентах, отвечающих за последний год периода. Причиной тому служило отсутствие других удовлетворительных показателей объемов производства для прогнозного года, могущих быть использованными для агрегирования коэффициентов на новых мощностях. Данная проблема была решена следующим образом: теперь при той же схеме агрегирования, описанной выше, вместо ( ) - вектора объемов производства на старых мощностях в начальном году периода, используется ( ) - вектор прироста объемов производства на новых мощностях, взятый из решения детализированной модели, полученного на втором этапе. Это позволяет получить коэффициенты, более подходящие для описания ситуации прогнозного года.
Далее, было также применен новый подход к заданию ограничений на значения переменных объемов выпуска и приростов объемов выпуска в последнем году периода .
Дело в том, что в исходной модели интервал изменения этих переменных был фиксирован, здесь же мы применяем следующую схему получения верхних и нижних ограничений в агрегированном представлении отрасли, детально представленной в текущей модели:
где , , а суммирование ведется по индексам, соответствующим компонентам детально представленной отрасли. Здесь параметры и , зафиксированные в начале итерационного процесса, определяют интервал изменения переменной :
(В экспериментальных расчетах по этому алгоритму нами были использованы следующие значения параметров: = = 0.5)
Такое задание ограничений так же, как и в случае с коэффициентами, отвечающими новым мощностям, более обоснованно с экономической точки зрения, кроме того, в случае небольших значений параметров и оно, очевидно, позволяет влиять на скорость сходимости процесса, так как интервал изменения переменных существенно уменьшается.
Все вышеописанные процедуры выполняются нажатием кнопки Агрегировать в листе Агрегирование в специально созданной для этого книге AGR[Name].xls, где [Name] изменяется для каждой из моделей (например, для модели Тяжелая промышленность эта книга называется AGR15тяж.xls), а результат агрегирования записывается в файл Данные7.xls, имеющего тот же формат и те же размерности таблиц коэффициентов и параметров, что и файл данных для агрегированной 7-отраслевой модели.
Этап 4.
Полученная в результате решения и последующего агрегирования осведомляющая информация по детально представленной в текущей специализированной модели отрасли, в агрегированном виде, по прямым ссылкам из файла Данные7.xls в папке с файлами текущей модели, замещается в файле Данные7.xls в директории агрегированной модели. В файлах данных остальных моделей настроены прямые ссылки на файл данных управляющей модели, следовательно, обновленная информация по этой отрасли сразу замещается и в файлах данных других детализированных моделей, т.е. осведомляющая информация на этом этапе передается не только в центральную систему, но и в модели нижнего уровня:
Этап 5
Теперь этапы 2 - 4 повторяются для остальных трех специализированных моделей, то есть каждый раз после решения модели производится агрегирование обновленных с учетом полученного решения данных, и их передача в другие детализированные системы, а также в центральную систему.
Осведомляющая информация по
отрасли Тяжелая промышленность
Это соответствует механизму горизонтального согласования по схеме последовательного обмена информацией, когда некоторым образом упорядоченные модели (в нашем случае порядок решения детализированных систем не играет существенной роли, важно лишь, что на каждом шаге обменная информация сразу же поступает в следующую модель) оптимизируются последовательно.
Этап 6
После последовательного решения специализированных систем, в агрегированной 7-отраслевой модели изменились данные по всем четырем отраслям: Тяжелая промышленность, Химико-лесной комплекс, Прочие и Услуги. Передаваемые осведомляющие показатели используются для формирования модели центральной системы, учитывающей теперь желательные с точки зрения детализированных систем значения основных показателей по этим отраслям. При этом описание остальных трех агрегированных отраслей, представленных в одинаковом агрегированном виде также и в моделях нижнего уровня, зависит только от решения самой агрегированной системы, полученном на предыдущем шаге итерационного процесса, и не зависит от тех оптимальных значений, которые были получены по этим отраслям в специализированных моделях.
Этап 7
Решение агрегированной модели, как общей задачи линейного программирования, позволяет найти условно-оптимальные значения переменных, характеризующие рекомендуемый центральной системой план развития для каждой специализированной модели для отраслей, представленных в этих моделях детально.
Этап 8
Вопрос о критерии прекращения итерационного процесса согласования моделей является, безусловно, узловым. Поэтому он сч