Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Совершенствование методов и технологий имитационно-экспертного моделирования на примере формирования портфеля заказов промышленного предприятия тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Гуска, Петр Спиридонович
Место защиты Москва
Год 1996
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование методов и технологий имитационно-экспертного моделирования на примере формирования портфеля заказов промышленного предприятия"

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

На правах рукописи

2 9 АПР 13<

ГУСКА Петр Спиридонович

Совершенствование методов и технологий имитационно-экспертного моделирования на примере формирования портфеля заказов промышленного предприятия

Специальность 08.00.13 - Экономико-математические методы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва, 1996

Рабсна выпонена па кафедре экономической информатики Московского Государственного авиационного института (техническою университета)

Научным руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

- кандидат экономических наук, доцент Снротинский Виктор Викторович

- доктор экономических наук, профессор Саломатпн Николай Александрович

- кандидат технических наук, доцент Дорохов Александр Александрович

- Красногорский оптнко-меха-нический завод им. С. А. Зверева

Защита состоится "_"_в_часов на заседании специализированного совета ССД 053.04.05 Московского Государственного авиационного института (технического университета) по адресу: 125851, г. Москва, Волоколамское шоссе, 4

Автореферат разослан "_"_ 1996 года

Ученый секретарь специализированного Даннлочкина Н. Г.

совета, кандидат экономических наук,

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследовали. Проблема управления предприятиями, включающая сбор, обработку и анализ экономической информации, а также принятое решений и контроль за их испонением обладает целым рядом особенностей: большая размерность задач, их многокритериальность, приводящие либо к упрощению проблемы, либо к значительным объемам вычислительных операций, зависимость от внешних условий, проявляющаяся в воздействии различных случайных факторов: фактора слабой структуризации (экономические процессы не всегда могут быть формализованы и агоритмизированы), фактора стохастичности окружающей среды (несвоевременная поставка сырья, материалов и комплектующих, заболеваемость персонала н т. д.), фактора недостаточности информации (в условиях недетерминированной экономики все процессы недетермшшрованы: сложно предвидеть запросы потребителей, колебания валютного курса и т, п.) и др. и отражающаяся на точности, достоверности и качестве входных и выходных данных, субъективность оценок параметров, приводящая к неадекватному восприятию поставленных задач, противоречивой трактовке результатов исследования.

Теоретические и практические аспекты управления производством на основе детерминированных моделей рассматривались в работах Аганбегя-на А. Г., Багриновского К. А., Бакаева А. А., Бирмана И. Я., Гранберга А. Г., Воконского А. Ф., Казакевича Д. М., Канторовича Л. В., Козлова Л. А., Ми-халевича В. С., Трубнна В. А., Федоренжо Н. П., Шаталина Ю. И. и др. Учет аспектов случайности и неопределенности в развитии экономических систем нашел отражение в целом ряде научных исследований, в том числе у Ермольева Ю. М., Кардаша В. А., Макарова А. А., Максимова Ю. М., Соколова В. М., Юдина Д. Б., стремского А. И. н др. Вопросами анализа информации в разное время занимались Айвазян А. С., Ленат Д., Нейлор К., Осуга С., Поспелов Г. С., Поспелов Д. А., Уотермен Д., Форсайт Р., Хаит Э., Хейес-Рот Ф., Шенк Р. и др.

Изменение экономических условий в стране, высокие темпы развития современной техники, появление мощных персональных компьютеров, по

своим возможностям не уступающих (а часто и превосходящих) бывшим в употреблении большим ЭВМ послужили объективными условиями необходимости совершенствования компьютерных технологий в сфере управления экономическими объектами.

Целыо настоящего диссертационного исследования является:

- системный анализ деятельности промышленного предприятия в процессе решения управленческих задач (на примере формирования портфеля заказов) на основе принципов функционирования автоматизированных систем управления (АСУ), выявление специфических особенностей, сложности и недостатков традиционного подхода к решению данного класса задач в разрезе преобразования информации и разработка альтернативного подхода, базирующегося на применении имитационного моделирования и экспертных систем;

- анализ формальных математических схем сложных объектов и процесса построения их моделей, определение возможности автоматизации отдельных его этапов на основе методологий сборочного и объектно-ориентированного принципов программирования;

- выбор способа формализации и разработка методологии формирования имитационных моделей иерархических систем экономического характера и оценка ее эффективности;

- практическая реализация разработанной методологии в виде программного моделирующего комплекса, предназначенного для создания имитационных моделей экономических объектов иерархической структуры и обеспечения проведения имитационного эксперимента в диалоге с пользователем;

- разработка и реализация агоритма решения задачи формирования квазногтшального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее надежных и оценки производственной возможности выпонения их заказов с помощью модельного эксперимента на основе использования фактического (эмпирического) материала.

Премстом исследования является методика формирования оптимальных решений в процессе управления функционированием промышленного предприятия на базе применения зкспертио-имптационного подхода.

В качестве объекта исследования выступает промышленное предприятие со своей струоурой управленческих задач в процессе его функционирования.

В качестве основного метода исследования выбран метод имитационного моделирования как эффективный инструмент решения сложных, слабо структурированных проблем, обеспечивающий многовариантность обоснования решений и учет возможных перспектив развития потребностей в продукции предприятия. Этот метод используется в сочетании с методами экспертных систем, оптимального планирования, теории маркетинга, диалога пользователь - ЭВМ и представляет собой поиск в процессе имитационных экспериментов квазиоптпмалыюго решения с использованием эвристических процедур.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении вопросов совершенствования технологии экспертно-имитационного моделирования и выражается в следующем:

- разработана методология формирования имитационных моделей и проведения с ними экспериментов для класса экономических задач, требующих применения более одного имитатора и предложена методика оценки его эффективности;

- разработана общая концептуальная схема процесса формирования квазиоптпмалыюго портфеля заказов, ориентированная на применение средств вычислительной техники;

- определена структура и разработана модель базы знаний для решения задачи анализа надежности заказчиков продукции промышленного предприятия на основе показателей их платежеспособности;

- разработан исследовательский прототип, интелектуальной имитационной системы для решения задачи формирования квазиоптимального портфеля заказов для промышленных предприятий, осуществляющих свою деятельность в условиях рыночной экономики.

На защиту выносятся:

- методология моделирования сложных экономических систем с различным режимами функционирования отдельных их компонент при использовании агрегативного подхода, заключающаяся в группировке взаимосвязанных компоненте одинаковым шагом (способом) продвижения системного времени в отдельные подсистемы и включении имитатора соответствующего тина в каждую из них;

- методика оценки эффективности предлагаемого подхода формализации сложных систем;

- интегрированная система формирования имитационных моделей с элементами искусственного интелекта ТОМА (TOol for Making Aggregative systems - инструмент для создания агрегативных систем) [11.2-11.4], предназначенная для программной поддержки имитационного моделирования сложных систем экономического характера, базирующаяся на предлагаемой методологии;

- язык LEMM (LanguagE oj Model Manager - язык имитатора), предназначенный для формирования заказов на компоновку моделей и последующее их преобразование в готовую модель под управлением экспертно-модели-рующеи системы ТОМА;

- экспертная система оценки платежеспособности заказчиков продукции базового предприятия на основе использования финансовых коэффициентов;

- имитационная модель оценки возможности производственной реализации заказов по результатам проведения имитационных экспериментов;

- методика формирования квазиоптимального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее надежных и оценки возможности выпонения их заказов с помощью модельного эксперимента;

- методика формирования и попонения базы знаний экспертной системы с использованием результатов проведения имитационных экспериментов.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения и 9 приложений.

В первой главе осуществлен анализ функционирования предприятия в

процессе формирования управленческих решений с точки зрения системного подхода, показаны трудности и недостатки существующего подхода к их формированию на основе традиционных методов и сделано заключение о необходимости разработки программного комплекса, предназначенного для решения данного класса задач и включающего в себя экспертную и моделирующую компоненты. В связи с этим выпонен анализ этапов разработан имитационных моделей, описаны трудности их построения и сделан вывод о необходимости и возможности автоматизации процессов формирования моделей и проведения имитационных экспериментов. В этой же главе произведена классификация экспертных систем, описаны подходы к их созданию, инструментальные средства их разработай и предложен выбор типа экспертной системы, наиболее подходящей для решения задач экономического характера.

Во второй главе дано описание концепции программного комплекса ТОМА Ч экспертно-моделирукицей системы, предназначенной для создания имитационных моделей экономических объектов иерархической структуры с различными временными параметрами функционирования их компонент, его структуры и процесса проведения эксперимента под его управлением.

Третья глава посвящена описанию подхода решения конкретной производственной задачи - процесса формирования сбалансированного портфеля заказов под управлением экспертно-моделирующей системы ТОМА, структуры экспертной системы и имитационной модели, предназначенных для решения данной задачи, а также структуры входных данных и полученных результатов.

Приложения к диссертационной работе включают блок-схемы программного комплекса ТОМА, расчетные данные и результаты проведения экспериментов, а также документы о практическом применении результатов исследования.

По теме диссертации автором опубликовано 4 научные работы [II. 1-И.4] и учебно-методическое пособие [1.1]. Отдельные положения диссертационной работы, касающиеся интерфейса моделирующей системы с пользователем, были доложены на научно-практической конференции в 1992 году [III. 1].

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 диссертации посвящена анализу хозяйственной деятельности предприятия с целью выявления трудностей и недостатков существующего подхода при выработке н принятии управленческих решений.

Практика планирования и управления функционированием предприятий показывает, что экономические системы слишком сложны для того, чтобы использование традиционных (оптимизационных) процедур (методов выпуклого, линейного, динамического программирования, блочной оптимизации и т. д.) при решении задач управления ими давало сколько-нибудь заметный качественный эффект. Сложность экономических систем обусловливается присущей им значительной размерностью (многоаспектностыо) внутренних и внешних взаимосвязей и, более всего, существенной ролью в них человека, привносящую имманентную ему целеактавность и определенную нестрогость (размытость) в постановках задач управления. Указанные особенности вызывают необходимость адаптировать реальные задачи управления к весьма строгим требованиям применяемых формальных методов их решения, в результате чего фактически решаемая задача становится зачастую неадекватной исходной.

С другой стороны, изучение реакции экономических объектов на различные внутренние и внешние воздействия с целью оценки реализуемости и эффективности предлагаемых мер по управлению ими путем проведения непосредственных натурных экспериментов также, как правило, оказывается мало эффективным или вообще невозможным. Например, принципиально невозможно осуществить эксперименты с прошлым, из этических соображений не осуществимы многие эксперименты с участием люден.

Поэтому управление экономическими объектами может быть эффективным только в том случае, если оно осуществляется комплексно, с учетом реальной взаимосвязи отдельных элементов системы друг с другом и системы в целом с внешней средой, а также с учетом того влияния, которое оказывают на их функционирование гуманистические (социальные и социально-психологические) факторы.

Взятые в совокупности, указанные обстоятельства приводят к тому, что все большее признание и распространение при исследовании сложных экономических систем получают методы моделирования и применение экспертных систем.

В связи с этим, в главе 1 рассматриваются существующие в настоящее время подходы к построению имитационных моделей и экспертных систем, анализируются трудности их создания и даются рекомендации по пх построению, выбору и адаптации к существующим условиям.

На основе проведенного в работе анализа этапов разработки имитационных моделей делаются следующие выводы:

- самая большая степень автоматизации работ может быть достигнута на наиболее трудоемком этапе программирования имитационных моделей;

- из существующих в настоящее время средств разработки имитационных моделей больше всего возможностей для пользователя предоставляют различные инструментальные среды и моделирующие системы;

- больше всего возможностей для разработки имитационных моделей предоставляет модульный подход, предусматривающий агрегирование сложной системы. В результате такого процесса, называемого структуризацией, сложная система представляется в виде многоуровневой конструкции из взаимосвязанных элементов, объединяемых в подсистемы различных уровней.

Исследование экономических систем показывает, что различные их подсистемы могут функционировать в различном режиме продвижения системного времени. Предлагаемые в используемых в настоящее время моделирующих системах подходы не решают проблемы минимизации времени проведения эксперимента с учетом данной особенности.

Необходимо отметить также, что моделирующая система, как правило, использует знания точных наук (теории вычислительных систем, математики, теории вероятностей, статистики, системного анализа). Эти знания носят количественный характер, отличаются надежностью, универсальностью, большой объяснительной силой, но именно из-за своей универсальности не могут поностью описать конкретную ситуацию (в лучшем случае, для моденрова-

1шя конкретной ситуации требуется неформальная настройка модели). Знания, которые содержатся в экспертной системе, напротив, не всегда надежны, скорее предписывают, чем объясняют, редко носят количественный и универсальный характер, но зато аккумулируют в себе бесценный человеческий опыт понимания количественных зависимостей и отрицательных суждений.

Следовательно, необходима разработка интегрированной системы, объединяющей в себе перечисленные выше возможности и свободной от указанных недостатков, в связи с чем предлагается объединить возможности инструментальной системы для создания экспертных систем с возможностями, предоставляемыми моделирующей системой.

Данной проблеме посвящена глава 2, включающая описание методологии построения экспертно-моделирующей системы ТОМА, предназначенной для создания прикладных имитационных моделей с элементами искусственного интелекта. В качестве формального математического аппарата, используемого при построении имитационных моделей под управлением программного комплекса ТОМА, служит кусочно-линейный агрегат, предложенный Бусленко Н. П.

Благодаря разработкам под руководством Калашникова В. В., Бусленко В. Н., Бусленко Н. П., Крнвуцы В. Г., Немчинова Б. В., работам Аверки-на А. Н., Пранявнчюс Г. И. и др. данное направление получило значительное развитие. Однако, перечисленные разработки, наряду с универсальностью, . имеют проблемную направленность. Например, в работах под руководством Бусленко Н. П. при создании универсальной имитационной модели были заложены средства учета специфики исследования объектов, состоящие в возможности работы с моделями в рамках качественного анализа, разработки под руководством Калашникова В. В. и Немчинова Б. В. проводились с целью исследования автоматизированных систем управления технологическими процессами (моделирующая система АИС), в работах Крнвуцы В. Г. акцент делается на исследование сложных объектов с редкими событиями (система АМОС). Это отразилось на принципах их реализации и особенностях использования того математического аппарата, который был заложен в основу их

создання.

При практической реализации моделей сложных объектов на ЭВМ подход, используемый в указанных выше имитационных системах предполагает проведение структурных преобразований многоуровневых схем сопряжения элементов моделей в одноуровневые. Однако, если отдельные компоненты объекта функционируют в различных режимах продвижения системного времени, то данный подход приводит к необходимости приведения шагов системного времени к общему знаменателю, что связано с допонительными затратами машинного времени на получение лишней информации, не говоря уже о его затратах на проведение структурных преобразовании, а также о том, что неструктурированная модель становится менее обозримой для самого экспериментатора.

В связи с этим предлагается другой подход к формализации сложных систем, состоящий в выделении групп связанных между собой подсистем с

единым шагом продвижения системного времени и включении программы управления имитацией в каждую из групп.

Рассмотрим сначала двухуровневую схему сопряжения, состоящую из математических'моделей подсистем и общей математической модели системы Пусть ;, - шаг продвижения системного времени в подсистеме

ММ Ч имитатор, включаемый согласно предлагаемому подходу в математическую модель подсистемы й . Тогда схема сопряжения элементов в подсистеме >/( может быть задана оператором сопряжения вида

У/'^ЯДХ^.мц,). (1)

Схема сопряжения самих подсистем как элементов системы 5 может быть описана с помощью оператора сопряжения вида

Следует отметить, что в данном выражении фактор времени не присут-

ствует, т. е. функции имитатора ММ состоят только в отслеживании процесса управления агрегатнвной системой и передаче сигналов между агрегатами. Для различия имитаторов будем называть имитатор ММ имитатором первого

типа, а имитатор ММ Ч имитатором второго типа.

В общем случае, для формализации сложной системы S, включающей п уровней, понадобится п-1 имитаторов первого типа и один имитатор второго типа. Поскольку имитаторы первого типа отличаются только шагом продвижения системного времени, достаточно иметь один имитатор, которому шаг продвижения системного времени будет передаваться в качестве параметра. При программной реализации это означает, что достаточно иметь программу имитатора второго типа и подпрограмму продвижения системного времени. Моделирующий агоритм с использованием имитатора второго типа аналогичен моделирующему агоритму с использованием имитатора первого типа с той разницей, что в нем не присутствует фактор времени, а вместо агрегатов он работаете подсистемами Sp, на которые разделена система S.

В случае линейности связей элементов в подсистемах. SM или самих подсистем SM как элементов сложной системы S их можно связать в следующие

списки компонент: список компонент подготовки и распределения исходных данных (Lset.lsi); список компонент расчета параметров модели (RunTime.1st у, список компонент формирования промежуточных результатов (Report. 1st); список компонент обновления данных {ReNew.lst); список компонент формирования н обработан результатов имитации (Finalist). В этом случае схемы имитаторов первого и второго типов удается значительно упростить, поскольку функции преобразованных имитаторов (будем называть их имитаторами третьего и четвертого типов) сводятся к проверке наличия н запуску соответствующих компонент на основе использования технологии субпроцессов, и тем самым еще больше уменьшить время проведения имитационного эксперимента.

Предлагаемый подход формализации сложных систем позволяет не преобразовывать сложную многоуровневую структуру модели в одноуровневую, а переложить эту работу на компилятор языка Турбо-Паскаль.

Другая проблема, с которой приходится стакиваться разработчикам имитационных моделей - повышение производительности создания библиотеки прикладных модулей. Данная задача может быть решена за счет нсполь-

зованпя методологии сборочного программирования, сущность которого состоит в применении готовых программных элементов повторного использования, когда производственный ресурс тратится в основном на согласование интерфейсов при их объединении. При этом можно выделить следующие основные требования к формируемой программе: минимум сложности межмодульного интерфейса; минимум времени обмена и минимум пересылок между оперативной и внешней памятью ЭВМ; минимум технологической сложности агоритмов обработки данных; максимум производительности при решении задач; максимум достоверности обработки данных.

Все перечисленные методики, требования и подходы нашли отражение в программном комплексе ТОМА, предназначенном для создания моделей и проведения имитационных экспериментов с использованием агрегативного подхода. Данные принципы позволяют сделать процесс написания н отладки программы, а также подготовку к имитационному эксперименту и проведение его более легкими, избежать многих ошибок на всех этапах работы, расширить круг применения методов имитационного моделирования, которое является необходимым инструментом во многих областях, тем более в экономике в современных условиях.

Методоорнентированная система ТОМА является интегрированной системой, состоящей из экспертной подсистемы (база знаний, блок логического вывода, блок объяснений), моделирующей подсистемы (блок формирования моделей, блок подготовки исходных данных, блок проведения имитационного эксперимента), информационно-справочной подсистемы (токовый словарь, библиографическая информационная подсистема), обучающей подсистемы и статистического пакета прикладных программ для обработки данных (рис. 1).

Система может эксплуатироваться пользователями различной квалификации, поэтому необходимо предусмотреть широкие возможности помощи и обучения. В базе знаний обучающей подсистемы содержатся знания по планированию и проведению имитационных экспериментов, в том числе фундаментальные теоретические знания. С помощью этих знаний пользователи могут

ознакомигься с теоретическим обоснованием математических методов планирования и анализа имитационных экспериментов. В токовом словаре и тезаурусе содержатся понятийные знания. Эти компоненты системы предназначены для обучения и стандартизации терминологии. Логические правила тина "если - то" (продукции) помогают принятию решений на неформализованных этапах: при постановке задачи, формировании модели, а также при интерпретации результатов. Эти знания допоняются сведениями, полученными в процессе проведения имитационного эксперимента.

Компонент мннималиэацми системл

Информационно справочная

обучающая подсистема

Компоненты ]

о*м с паспортал л од до ей |

Компонент работы с заказдпм ! ив формирование недели

Паспорта модулей

[Специалист :по-; разработка ПО-;

Закаэм на формирование моделей

Результаты [ Статистический пакет

моделирования прикладных программ

Рис. I. Структурная схема моделирующей подсистемы программного комплекса ТОМА

Система ТОМА не является жесткой и замкнутой, а представляет собой набор относительно независимых модулей, поэтому для пользователей, в зависимости от надстройки, она может выступал, либо как экспертная система, либо как моделирующая система, либо, наконец, как гибридная система. Такой подход к реализации программного продукта выработан на основе анализа мирового опыта в создании гибридных программных систем с элементами искусственного интелекта. Этот опыт показывает, что жесткие н замкнутые

системы дискредитировали себя. Те же экспертные системы желательно иметь как "прозрачные" компоненты в других программах.

Моделирующий компонент системы ТОМА состоит из двух частей -системной (собственно "оболочка"), независимой от конкретной предметной области, и прикладной, представляющей конкретную предметную область. Модули, отражающие предметную область, делятся на два типа: модули-агрегаты, имитирующие функционирование элементов системы, и модули-методы, реализующие агоритмы решения задач исследования. Независимо от типа, модули представляются информацией двух видов - паспорт и программа.

Паспорт модуля содержит "внешнюю" информацию о модуле и используется для сбора информации о нем, выдаче подсказок, а также для контроля вводимых данных. Он включает следующие сведения: русское имя модуля (имя, используемое экспериментатором в процессе формирования заказа на моделирование); латинское имя модуля (соответствует имени программы, реализующей агоритм функционирования модуля); шифр модуля (для защиты от удаления); пароль модуля (для защиты от чтения); информацию о параметрах модуля (имя параметра, тип его значения (целый, вещественный, символьный, строчный или логический) и комментарий к параметру); комментарий к паспорту модуля.

Программа модуля задает агоритм функционирования модуля и оформляется в соответствии с требованиями, предъявляемыми к программам на языке Турбо-Паскаль.

Проведение моделирования под управлением системы ТОМА осуществляется специалистами в конкретной предметной области. Экспериментатор, не задумываясь о внутренней структуре программных модулей и тонкостях их реализации, на основе только паспортной информации составляет заказ на моделирование - своего рода описание структуры (спецификацию) будущей модели, содержащее русское и латинское имена заказа (совпадают с именем модели), а также значения параметров и схему сопряжения компонент модели. Если модель многоуровневая, то схема сопряжения состоит из схемы сопряжения ее подсистем и схем сопряжения элементов каждой подсистемы.

Работа в рамках программного комплекса ТОМА предусматривает следующие этапы: формализация моделируемой системы агрегатным способом; написание процедур модулей-агрегатов и модулей-методов (или выбор из системной библиотеки в соответствии с принципами сборочного программирования готовых модулей или их частей, если они уже существуют) с использованием функциональных процедур системы ТОМА; формирование паспортов и схемы сопряжения модели; компоновка модели; ввод исходных данных для проведения эксперимента; проведение эксперимента; получение и обработка результатов эксперимента. Данные этапы могут повторяться, могут изменяться значения атрибутов модулей, что обеспечивается отделением программ и используемых ими данных, а применение агрегативного подхода и принципов сборочного программирования позволяет менять саму структуру модели.

Диктуя состав и структуру программной модели, методика, лежащая в основе системы ТОМА, ни в коем случае не мешает использовать возможности базового языка по написанию структурированных и прозрачных программ, напротив, она сама опирается на эти возможности. Использование подходов, заложенных в основу создания моделей под управлением системы ТОМА существенно сокращает срок создания модели, повышает качество создаваемых моделей. Стандартный вид математических моделей элементов системы и схем сопряжения, обеспечивая возможность построения универсальных программ имитации процесса функционирования системы, тем самым приводит к единой форме представления результатов моделирования. Это существенно для построения библиотеки стандартных программ обработки и анализа результатов моделирования, которая является одной из неотъемлемых частей программного комплекса ТОМА. Структурно-функциональный подход к формализации исследуемого объекта снижает ограничения по сложности, которые неизбежно возникают при попытке представить процесс функционирования системы в целом как последовательность взаимосвязанных системных событий для записи его на языке моделирования или в виде моделирующего агоритма на универсальном языке программирования. Программы системы ТОМА являются программами многоразового нспользова-

ния; они могут быть составлены высококвалифицированными программистами заранее, причем могут быть написаны не только на языке Турбо-Паскаль, Х но и на других языках, а затем скомпонованы в одну программу с помощью специальных директив компилятора языка Турбо-Паскаль.

Благодаря этому, система ТОМА значительно снижает требования .к подготовке пользователя по программированию, методам решення задач на ЭВМ и теории систем, а использование языка Турбо-Паскаль как базового предоставляет в распоряжение пользователя все расширяющиеся его возможности. как вычислительные, так и графические, а также обеспечивает переносимость программного продукта на любую из многочисленного парка персональных ЭВМ.

Экспертная компонента программного комплекса ТОМА представляет _ собой оболочку экспертных систем продукционного типа. Она служит для создания небольших экспертных систем и попонения их баз знаний непосредственно в ходе имитационного эксперимента.

Для пользователей, знакомых с основами программирования, в системе ТОМА имеется специальный язык формирования заказов на компоновку моделей Ч язык LEMМ (LanguagE о/Model Manager - язык имитатора).

Использование меиюориентированного диалога при создании моделей и подготовке к проведению имитационного эксперимента предоставляет возможность использования разработанного программного средства пользователям - специалистам в конкретной предметной области без использования посредников, а создание специального языка формирования заказов на компоновку моделей позволяет убыстрить написание моделирующих преэграмм на основе использования методологии сборочного программирования. Простые структура н синтаксис языка LEMM позволяют разработ чику моделей быстро его освоить и включать написанные на нем модели вместе с программами на базовом языке в генерируемую модель.

Использование в составе программного комплекса ТОМА экспертной компоненты предоставляет воз,'ложность накопления приобретаемого в процессе проведения имитационных экспериментов опыта. Эффективность под-

хода формирования правил на основе применения интелектуальных систем с использованием агоритмов формирования баз знаний по результатам проведения имитационного эксперимента обладает той особенностью, что обобщение производится на основе фактического.материала. Это позволяет минимизировать влияние субъективных факторов при формировании базы знаний п тем самым свести к минимуму влияние заблуждений, связанных с субъективными моментами, повысить структурирование анализа н научность получаемых результатов.

Под управлением программного комплекса ТОМА создана имитационно-экспертная система формирования квазиоптимального портфеля заказов (совокупности заказов потребителей, на основе которых с учетом производственных возможностей составляется ассортиментная программа производства) базового предприятия, описанию которой посвящена глава 3. Указанная процедура состоит из следующих этапов (рис, 2): оценка платежеспособности предприятий -заказчиков продукции базового предприятия на основе применения финансовых коэффициентов; сортировка заказов в соответствии с уровнем платежеспособности заказчиков (или другим критерием, задаваемым экспериментатором); выбор заказов, которые могут быть оплачены заказчиками; определение вероятности выпонения заказов, исходя из производственных возможностей базового предприятия; формирование квазиоптимального портфеля заказов. Первые три пушста задачи выпоняются экспертной системой оценки платежеспособности заказчиков, четвертый пункт реализуется имитационной моделью оценки производственных возможностей базового предприятия. Данные этапы могут повторяться, могут меняться параметры модели, сравниваться полученные результаты, на основе чего формируется квазиоптималъный портфель заказов.

Для оценки эффективности методологии формирования моделей под управлением экспертно-модеянрующей системы ТОМА предлагается определить отношения количества обращений к компонентам сложной системы 5 и времени проведения имитационного эксперимента с использованием одного и нескольких имитаторов:

Рис. 2. Схема реализации задачи формирования портфеля заказов промышленного предприятия с учетом надежности заказчиков

f n Kin n '

где 0U3 и - время проведения имитационного эксперимента, а А/1 и Nn -общее число обращений к агрегатам системы S при использовании методологии применения одного и п имитаторов; /с; = ЧЧ - коэффициенты приведения

различных шагов системного времени к общему знаменателю, At Ч шаг продвижения системного времени в системе S, Af,- - шаги продвижения системного времени в подсистемах S/t j-1-wi; т -количество агрегатов в системе S; Г7),

- количество агрегатов в подсистеме S,-; т = .

В общем случае At<min Af>, следовательно, к,S1 и Ч =-> 1.

/ tn N"

Рис. 3. Графическая илюстрация получаемого выигрыша от декомпозиции сложной системы 5 на л подсистем и использования п имитаторов

Анализ соотношения (3) показывает, что при постоянных значениях количества агрегатов т сложной системы 5 и числа разбиении п системы 5 на подсистемы и неизменном количестве агрегатов Ш, в подсистемах бу при уменьшении значений коэффициентов k приведения различных шагов системного времени к общему знаменателю значение выигрыша от использова-

пия предлагаемой методологии увеличивается. Данный вывод, подтверждаемый графической илюстрацией полученных результатов (рис. 3), говорит о том, что при декомпозиции сложной системы Я на подсистемы необходимо стремиться к минимизации коэффициентов А/, или, другими словами, к максимизации шага продвижения системного времени Д^ для каждой из подсистем Й,. Если коэффициенты /с, считать весовыми коэффициентами при т,,

то необходимо стремиться к максимизации выражения

III. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Таким образом, в результате выпонения диссертационного исследования получены следующие основные результаты и сделаны следующие основные выводы:

1) в результате проведения системного анализа деятельности промышленного предприятия в процессе решения управленческих задач (на примере формирования портфеля заказов) на основе принципов функционирования автоматизированных систем управления можно сделать вывод, что специалисту, решающему конкретную задачу в условиях ограниченной, зачастую противоречивой, информации, кроме его опыта, знаний необходим инструмент, помогающий ему в принятии решений и включающий в себя как моделирующую, так н экспертную компоненты. Моделирующая система, как правило, использует знания точных наук (теории вычислительных систем, математики, теории вероятностен, статистики, системного анализа). Эти знания носят количественный характер, отличаются надежностью, универсальностью, большой объяснительной силой, но именно из-за своей универсальности не могут поностью описать конкретную ситуацию (в лучшем случае, для моделирования конкретной ситуации требуется неформальная настройка модели). Знания, которые содержатся в экспертной системе, напротив, не всегда надежны, скорее предписывают, чем объясняют, редко носят количественный и универсальный характер, но зато аккумулируют в себе бесценный человеческий опыт понимания количественных зависимостей и отрицательных суждений;

-222) анализ формальных математических схем, применяемых для формализации сложных объектов и процесса построения их моделей, позволяет сделать вывод, что имитационные модели сложных объектов необходимо строить но принципу декомпозиции объектов на отдельные компоненты с учетом их взаимосвязей, осуществлять предварительную подготовку модулей или частей модулей данных компонент и заносить их в библиотеку, а затем осуществлять сборку самой модели [11.1, Н.З, 11.4]. Для реализации данного подхода наиболее подходящим является агрегаишный метод формализации сложных систем в сочетании с методологиями сборочного и объектно-ориентированного принципов программирования;

3) разработана методология формализации экономических объектов, базирующаяся на том, что данные объекты представляют собой сложные иерархические системы, отдельные компоненты которых функционируют в различных временных режимах и заключающаяся в выделении взаимосвязанных компонент в отдельные подсистемы и включении своего имитатора в каждую из подсистем, а также получено соотношение для определения эффективности предлагаемой методологии. В случае линейных связей между компонентами отдельных подсистем или самими подсистемами данный подход позволяет получить еще больший выигрыш за счет упрощения схемы самого имитатора на основе применения технологи субпроцессов;

4) в рамках предлагаемой технологии создания имитационных моделей разработан гибридный программный комплекс ТОМА, позволяющий учитывать в процессе получения результатов мнение экспериментатора и предоставляющий средства накопления полученных в ходе имитационного эксперимента знаний, а также создан специальный язык ЬЕММ, предназначенный для формирования заказов на компоновку моделей и последующее их преобразование в готовую модель под управлением зкспертно-моделирующей системы ТОМА;

5) разработана имитационная модель процесса формирования квазиоп-тпмального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее падежных и оценки возможности выпонения пх заказов с помощью

моделы 10го эксперимента. Проведена серия направленных имитационных экспериментом под управлением программного комплекса ТОМА и осуществлена обработка полученных результатов, на основе чего получена оценка вероятности реализации заказов предприятий, предварительно отобранных с помощью экспертной системы оценки их платежеспособности;

6) осуществлена практическая апробация результатов диссертационного исследования, подтверждаемая актом о внедрении.

IV. ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

I. Учебные пособия

1. Спрошнскпй В. В., Гуска П. С. Система ИнтерЭксперт - инструмент построения экспертных систем для экономических приложений. - М.: МАИ, 1992. -44 с.

И. Статьи

1. Гуска П. С. Жизненный цикл программного продукта н ошибки, приводящие к неверному результату / Информатика - машиностроение, № 3-4. - МД Изд-во "Вираж-Центр", 1995.-е. 16-19.

2. Гуска П. С. Применение гибридных экспертных систем в опытном производстве / Машиностроитель, Ns 1. - М., Изд-во "Вираж-Центр", 1995.-е. 18-24.

3. Гуска П. С. Программный комплекс построения прикладных имитационных моделей / Машиностроитель, № 5-6. - М.: Машиностроение, 1994.-е. 13-16.

4. Гуска П. С., Спропшский В. В. Проведение экспериментов под управлением имитационной системы ТОМА, № 1-2. - М., Изд-во "Вираж-Центр", 1995.-е. 18-22.

III. Тезисы докладов :

I. Гуска П. С., Сиротпнскин В. В. Интерфейс в программной системе имитационного моделирования АИС / Исследование, проектирование и реализация пользовательского интерфейса в САПР // Российская научно-практическая конференция. - Орел, Знание, 1992.-е. 18-19.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Гуска, Петр Спиридонович

Введение.

Глава 1. Применение имитационного моделирования и экспертных систем. в планировании производства.

з1.1. Содержание и функции систем управления.

з 1.2. Анализ процессов управления экономическими системами.

з 1.3. Анализ процесса построения имитационных моделей, возможностей. и средств автоматизации имитационного моделирования.

з 1.3.1. Анализ процесса построения имитационных моделей.

з 1.3.2. Анализ возможностей и средств автоматизации. имитационного моделирования.

з 1.4. Применение экспертных систем в производстве.

Глава 2. Экспертно-моделирующая система ТОМА - инструмент создания. прикладных имитационных моделей с элементами искусственного интелекта

з 2.1. Принципы построения программного комплекса ТОМА.

з 2.2. Структура системы ТОМА и процесс проведения экспериментов.

з 2.3. Язык LEMM формирования заказов на компоновку моделей.

з 2.3.1. Основные положения языка LEMM.

з 2.3.2. Операторы языка LEMM.

з 2.3.3. Пример программы на языке LEMM.

Глава 3. Управление производством с помощью экспертных систем. и имитационного моделирования.83 г

з 3.1. Экспертная система оценки надежности заказчиков.

з 3.1.1. Методология построения экспертной системы. оценки надежности заказчиков.

з 3.1.2. Пример работы экспертной системы. оценки платежеспособности заказчиков.

з 3.2. Имитационная модель оценки вероятности выпонения заказов. с учетом производственных возможностей.

з 3.2.1. Постановка задачи и подход к решению.

з 3.2.2. Структура имитационной модели оценки вероятности выпонения.

7 заказов с учетом производственных возможностей.

з 3.2.3. Эмпирические законы распределения возмущений,. действующих в процессе изготовления изделий.

з 3.2.4. Анализ имитационной модели процесса производства изделий. на промышленном предприятии.

Оценка эффективности методологии создания имитационных моделей. под управлением экспертно-моделирующей системы ТОМА.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Совершенствование методов и технологий имитационно-экспертного моделирования на примере формирования портфеля заказов промышленного предприятия"

Актуальность темы исследований. Возникновение реальной экономической самостоятельности предприятий, сложность и высокие темпы развития современной техники, усложнение и реорганизация производственных связей, современное положение в стране (конверсия, переход к рынку), огромный объем вычислительных операций по переработке информации послужили объективными условиями того, что вопросы методики и методов управления на уровне предприятия требуют кардинального переосмысления и являются одним из актуальных направлений экономических исследований.

В стране происходит изменение экономических отношений, что отражается на целях функционирования предприятий и проявляется в изменении содержания хозяйственной деятельности; рыночные отношения повышают требования оперативности и надежности при формировании управленческих решений.

Проблема управления предприятиями, включающая сбор, обработку и анализ экономической информации, а также принятие решения и контроль за его испонением обладает целым рядом особенностей: большая размерность задач, их многокритериальное^, приводящие либо к упрощению проблемы, либо к значительным объемам вычислительных операций, зависимость от внешних условий, субъективность оценок параметров. Влияние внешней среды на предприятие проявляется в воздействии различных случайных факторов: фактора слабой структуризации (экономические процессы не всегда могут быть формализованы и агоритмизированы), фактора стохастичности окружающей среды (несвоевременная поставка сырья, материалов и комплектующих, заболеваемость персонала и т. д.), фактора недостаточности информации (в условиях недетерминированной экономики все процессы недетерминированы: сложно предвидеть запросы потребителей, колебания валютного курса и т. п.) и др. и отражается на точности, достоверности и качестве выходных данных. Субъективность оценок приводит к неадекватному восприятию поставленных задач, противоречивой трактовке результатов исследования.

Теоретические и практические аспекты управления развитием производства на основе детерминированных моделей рассматривались в работах

Аганбепяна А. Г., Бафиновского К. А., Бакаева А. А., Бирмана И. Я., Гранбер-га А. Г., Воконского А. Ф., Казакевича Д. М., Канторовича Л. В., Козлова Л. А., Михалевича В. С., Трубина В. А., Федоренко Н. П., Шаталина Ю. И. и др.

Учет аспектов случайности и неопределенности в развитии экономических систем нашел отражение в целом ряде научных исследований, в том числе у Ермольева Ю. М., Кардаша В. А., Макарова А. А., Максимова Ю. М., Соколова В. М., Юдина Д. Б., Ястремского А. И. и др.

Вопросами анализа информации в разное время занимались Айвазян А. С., Ленат Д., Нейлор К., Осуга С., Поспелов Г. С., Поспелов Д. А., Уотер-мен Д., Форсайт Р., Хант Э., Хейес-Рот Ф., Шенк Р. и др.

Вместе с тем следует отметить, что проблема совершенствования управления предприятиями еще далеко не поностью исследована. Заряд идей, концепций, принципов организации планирования и управления экономикой, заложенных еще в ранних работах 60-х годов, оставася невостребованным практикой до последнего времени. Соответственно и разработки прикладных систем моделей народнохозяйственного и регионального развития воспринимались лишь в той мере, в какой они вписывались в существовавшую систему планового управления и ее отдельных подсистем.

Изменение экономических условий в стране, высокие темпы развития современной техники, появление мощных персональных компьютеров, по своим возможностям не уступающих (а часто и превосходящих) бывшим в употреблении большим ЭВМ послужили объективными условиями необходимости совершенствования компьютерных технологий в сфере управления экономическими объектами.

В связи с данными обстоятельствами, целью настоящего диссертационного исследования является:

- системный анализ деятельности промышленного предприятия в процессе решения управленческих задач (на примере формирования портфеля заказов) на основе принципов функционирования автоматизированных систем управления (АСУ), выявление специфических особенностей, сложности и недостатков традиционного подхода к решению данного класса задач в разрезе преобразования информации и разработка альтернативного подхода, базирующегося на применении имитационного моделирования и экспертных систем;

- анализ формальных математических схем сложных объектов и процесса построения их моделей, определение возможности автоматизации отдельных его этапов на основе методологий сборочного и объектно-ориентированного принципов программирования;

- выбор способа формализации и разработка методологии формирования имитационных моделей иерархических систем экономического характера и оценка ее эффективности;

- практическая реализация разработанной методологии в виде программного моделирующего комплекса, предназначенного для создания имитационных моделей экономических объектов иерархической структуры и обеспечения проведения имитационного эксперимента в диалоге с пользователем;

- разработка и реализация агоритма решения задачи формирования квазиоптимального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее надежных и оценки производственной возможности выпонения их заказов с помощью модельного эксперимента на основе использования фактического (эмпирического) материала.

Предметом исследования является методика формирования оптимальных решений в процессе управления функционированием промышленного предприятия на базе применения экспертно-имитационного подхода.

В качестве объекта исследования выступает промышленное предприятие со своей структурой управленческих задач в процессе его функционирования.

В качестве основного метода исследования выбран метод имитационного моделирования как эффективный инструмент решения сложных, слабо структурированных проблем, обеспечивающий многовариантность обоснования решений и учет возможных перспектив развития потребностей в продукции предприятия. Этот метод используется в сочетании с методами экспертных систем, оптимального планирования, теории маркетинга, диалога пользователь

ЭВМ и представляет собой поиск в процессе имитационных экспериментов квазиоптимального решения с использованием эвристических процедур.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении вопросов совершенствования технологии экспертно-имитационного моделирования и выражается в следующем:

- разработана методология формирования имитационных моделей и проведения с ними экспериментов для класса экономических задач, требующих применения более одного имитатора и предложена методика оценки его эффективности;

- разработана общая концептуальная схема процесса формирования квазиоптимального портфеля заказов, ориентированная на применение средств вычислительной техники;

- определена структура и разработана модель базы знаний для решения задачи анализа надежности заказчиков продукции промышленного предприятия на основе показателей их платежеспособности;

- разработан исследовательский прототип интелектуальной имитационной системы для решения задачи формирования квазиоптимального портфеля заказов для промышленных предприятий, осуществляющих свою деятельность в условиях рыночной экономики.

На защиту выносятся:

- методология моделирования сложных экономических систем с различными режимами функционирования отдельных их компонент при использовании агрегативного подхода, заключающаяся в группировке взаимосвязанных компонент с одинаковым шагом (способом) продвижения системного времени в отдельные подсистемы и включении имитатора соответствующего типа в каждую из них;

- методика оценки эффективности предлагаемого подхода формализации сложных систем;

- интегрированная система формирования имитационных моделей с элементами искусственного интелекта ТОМА (ТОо/ for Making Aggregative systems - инструмент для создания агрегативных систем) [29-31], предназначенная для программной поддержи имитационного моделирования сложных систем экономического характера, базирующаяся на предлагаемой методологии;

- язык LEMM 0LanguagE of Model Manager - язык имитатора), предназначенный для формирования заказов на компоновку моделей и последующее их преобразование в готовую модель под управлением экспертно-моделирующей системы ТОМА;

- экспертная система оценки платежеспособности заказчиков продукции базового предприятия на основе использования финансовых коэффициентов;

- имитационная модель оценки возможности производственной реализации заказов по результатам проведения имитационных экспериментов;

- методика формирования квазиоптимального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее надежных и оценки возможности выпонения их заказов с помощью модельного эксперимента;

- методика формирования и попонения базы знаний экспертной системы с использованием результатов проведения имитационных экспериментов.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения и 9 приложений.

В первой главе осуществлен анализ функционирования предприятия в процессе формирования управленческих решений с точки зрения системного подхода, показаны трудности и недостатки существующего подхода к их формированию на основе традиционных методов и сделано заключение о необходимости разработки программного комплекса, предназначенного для решения данного класса задач и включающего в себя экспертную и моделирующую компоненты. В связи с этим выпонен анализ этапов разработки имитационных моделей, описаны трудности их построения и осуществлен вывод о необходимости и возможности автоматизации процессов формирования моделей и проведения имитационных экспериментов. В этой же главе произведена классификация экспертных систем, описаны подходы к их созданию, инструментальные средства их разработки и предложен выбор типа экспертной системы, наиболее подходящей для решения задач экономического характера.

Во второй главе описана концепции программного комплекса ТОМА -экспертно-моделирующей системы, предназначенной для создания имитационных моделей экономических объектов иерархической структуры с различными временными параметрами функционирования их компонент, его структура и процесс проведения эксперимента под его управлением.

Третья глава посвящена описанию подхода решения конкретной производственной задачи - процесса формирования сбалансированного портфеля заказов под управлением экспертно-моделирующей системы ТОМА, структуры экспертной системы и имитационной модели, предназначенных для решения данной задачи, а также структуры входных данных и полученных результатов.

Приложения к диссертационной работе включают блок-схемы программного комплекса ТОМА, расчетные данные и результаты проведения экспериментов, а также документы о практическом применении результатов исследования (таблица 1).

Таблица 1

Номер приложения Содержание приложения

1 блок-схемы экспертно-моделирующей системы ЮМА

2 блок-схемы программного комплекса формирования оптимального портфеля заказов базового предприятия

3,4 данные баланса исследуемых предприятий, используемые для оценки их надежности

5 расчетные данные для проведения эксперимента с имитационной моделью

6 результаты проведения имитационного эксперимента

7 результаты фактического выпонения "Плана производства изделий ЦКБ" Красногорского ОМЗ им. С. А. Зверева

8 синтаксические диаграммы языка LEMM

9 документы о практическом использовании результатов исследования

По теме диссертации автором опубликовано 4 научные работы [27, 29,

30, 31] и методическое пособие [80]. Некоторые положения диссертационной рак * боты, касающиеся интерфейса моделирующей системы с пользователем, были доложены на научно-практической конференции в 1992 году [28].

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Гуска, Петр Спиридонович

Таким образом, при помощи средств, предоставляемых экспертно-моделирующей системой ТОМА, была решена сформулированная выше задача формирования оптимального портфеля заказов, включающая в себя этапы анализа надежности заказчиков и оценку возможности реализации сформированного варианта плана выпонения производственных заказов.

На основе сведений, имеющихся в базе знаний экспертной системы и файлов базы данных, содержащих сведения об анализируемых предприятиях, по предложенным автором агоритмам и методикам были получены оценки надежности заказчиков на основе показателей их платежеспособности на конец планового периода. Полученные результаты позволили выбрать из числа анализируемых заказчиков тех, которые окажутся платежеспособными на конец планового периода и присвоить им приоритеты, характеризующие их надежность.

Выходные результаты экспертной системы являются входными данными имитационной модели оценки производственных возможностей базового предприятия, позволяеющая лицу, принимающему решение (менеджеру) оценить загрузку предприятия и, в зависимости от полученных результатов, принять решение об отказе от новых заказов (если нет возможности сдвинуть сроки сдачи готовых изделий) или заключении новых контрактов.

Анализ полученных результатов моделирования позволяет сделать вывод, что увеличивать допонительные ресурсы больше 54000 н.-ч. для данного варианта плана не имеет смысла, поскольку это не принесет ощутимого экономического эффекта.

Результаты, получаемые с помощью экспертно-моделирующего комплекса, помогают менеждеру в принятии им ответственного решения, а также позволяют экономить ресурсы предприятия: раз увеличение допонительных ресурсов больше некоторой полученной величины не приносит эффекта, следовательно, их можно направить на другие цели, или же взять допонительные заказы.

-120-Заключение

Таким образом, в результате выпонения диссертационного исследования получены следующие основные результаты и сделаны следующие основные выводы:

1) в результате проведения системного анализа деятельности промышленного предприятия в процессе решения управленческих задач (на примере формирования портфеля заказов) на основе принципов функционирования автоматизированных систем управления (АСУ) можно сделать вывод, что специалисту, решающему конкретную задачу в условиях ограниченной, зачастую противоречивой, информации, кроме его опыта, знаний необходим инструмент, помогающий ему в принятии решений и включающий в себя как моделирующую, так и экспертную компоненты. Моделирующая система, как правило, использует знания точных наук (теории вычислительных систем, математики, теории вероятностей, статистики, системного анализа). Эти знания носят количественный характер, отличаются надежностью, универсальностью, большой объяснительной силой, но именно из-за своей универсальности не могут поностью описать конкретную ситуацию (в лучшем случае, для моделирования конфетной ситуации требуется неформальная настройка модели). Знания, которые содержатся в экспертной системе, напротив, не всегда надежны, скорее предписывают, чем объясняют, редко носят количественный и универсальный характер, но зато аккумулируют в себе бесценный человеческий опыт понимания количественных зависимостей и отрицательных суждений;

2) анализ формальных математических схем, применяемых для формализации сложных объектов и процесса построения их моделей, позволяет сделать вывод, что имитационные модели сложных объектов необходимо строить по принципу декомпозиции объектов на отдельные компоненты с учетом их взаимосвязей, осуществлять предварительную подготовку модулей или частей модулей данных компонент и заносить их в библиотеку, а затем осуществлять сборку самой модели 127, 29, 30]. Для реализации данного подхода наиболее подходящим является агрегативный метод формализации сложных систем в сочетании с методологиями сборочного и объектно-ориентированного принципов программирования;

3) разработана методология формализации экономических объектов, базирующаяся на том, что данные объекты представляют собой сложные иерархические системы, отдельные компоненты которых функционируют в различных временных режимах и заключающаяся в выделении взаимосвязанных компонент в отдельные подсистемы и включении своего имитатора в каждую из подсистем, а также получено соотношение для определения эффективности предлагаемой методологии. В случае линейных связей между компонентами отдельных подсистем или самими подсистемами данный подход позволяет получить еще больший выигрыш за счет упрощения схемы самого имитатора на основе применения технологии субпроцессов;

4) в рамках предлагаемой технологии создания имитационных моделей разработан гибридный программный комплекс ТОМА, позволяющий учитывать в процессе получения результатов мнение экспериментатора и предоставляющий средства накопления полученных в ходе имитационного эксперимента знаний, а также создан специальный язык LEMM, предназначенный для формирования заказов на компоновку моделей и последующее их преобразование в готовую модель под управлением экспертно-моделирующей системы ТОМА;

5) разработана имитационная модель процесса формирования квазиоптимального (в смысле получения максимальной прибыли) портфеля заказов на основе экспертного выбора из множества потенциальных заказчиков наиболее надежных и оценки возможности выпонения их заказов с помощью модельного эксперимента. Проведена серия направленных имитационных экспериментов под управлением программного комплекса ТОМА и осуществлена обработка полученных результатов, на основе чего получена оценка вероятности реализации заказов предприятий, предварительно отобранных с помощью экспертной системы оценки их платежеспособности;

6) осуществлена практическая апробация результатов диссертационного исследования, подтверждаемая актом о внедрении.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Гуска, Петр Спиридонович, Москва

1. Аверкин А. Н. О сопряжении элементов в многоуровневых иерархических системах. - Электронная техника, сер. 9 (АСУ), вып. 1 (1). - М.: ЦНИИ "Электроника", 1972.

2. Автоматизированные системы управления предприятиями / Под ред. д. т. н., проф. В. Н. Четверикова. М.: "Высшая школа", 1979. - 303 с.

3. Андрианов А. Н., Бычков С. П., Хорошилов А. И. Программирование на языке СИМУЛА-67. М.: Наука, 1985. - 288 с.

4. Багриновский К. А., Егорова Н. Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980. - 237 с.

5. Бар Р. Язык Ада в проектировании систем. М.: Мир, 1988. - 320 с.

6. Барсуков В. С., Тарасов О. В. Новая информационная технология: искусственный интелект, концепция базы знаний, экспертные системы / Вычислительная техника и ее применение. Вып. 2. М.: Знание, 1989.

7. Бежикина И. Н., Галицкая Б. И., Марек И. А. Технология имитационного моделирования с использованием диалога в процессе построения моделей // Теория сложных систем и методы их моделирования: Тр. семинара / ВНИИСИ, 1982.

8. Бек Н. Н., Голенко Д. И. Статистические методы оптимизации в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1971. - 136 с.

9. Беленький П. Е. Метод системного анализа в организации производственных процессов. М., "Экономика", 1972. -151 с. г

10. Белозеров В. Е. Исследование проблем декомпозиции и агрегирования линейных стационарных систем автоматического управления. Дис. к. ф.-м. н.: 05.13.02. - Днепропетровск, 1982. - 151 с.

11. Большее Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983.-412 с.

12. Борщев В. Б. Пролог основные идеи и конструкции // Прикладная информатика. Вып. 2 (11). - М.: Финансы и статистика, 1986.

13. Бусленко В. Н., Васильев А. Н. Об одном подходе к организации комплекса программ реализации процесса моделирования. М.: Программирование, № 6, 1976.

14. Бусленко Н. П. Метод статистического моделирования. М.: Статистика, 1970.-112 с.

15. Бусленко И. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. - 399 с.

16. Бусленко Н. П., Калашников В. В., Коваленко И. Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. радио, 1973. - 439 с.

17. Васильев В. Н. Организация, управление и экономика гибкого интегрированного производства в машиностроении. М.: Машиностроение, 1986. - 311 с.

18. Васильев Д. В., Сабинин О. Ю. Ускоренное статистическое моделирование систем управления. Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1987. - 132 с.

19. Глушков В. М., Гусев В. В., Марьянович Т. П., Сахнюк М. А. Программные средства моделирования непрерывно-дискретных систем. Киев: Наукова думка, 1975.

20. Голенко Д. И. Статистические методы в экономических системах. М.: Статистика, 1970.-203 с.

21. Голенко Д. И. Статистические модели в управлении производством. М.: Статистика, 1973.

22. Головач А. В., Ерина А. М., Трофимов В. П. Критерии математической статистики в экономических исследования. М.: Статистика, 1973.

23. Горелик Я. Е., Пранявичюс Г. И. Система автоматизации построения программы моделей агрегатов // Теория сложных систем и методы их моделирования: Тр. семинара / ВНИИСИ, 1980.

24. Гуляев В. А., Кривуца В. Г. Вопросы моделирования энергетических систем одномерными агрегатами Н Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, № 2, 1991.-с. 22-28.

25. Гуска П. С. Жизненный цикл программного продукта и ошибки, приводящие кневерному результату / Информатика машиностроение, № 3-4, - М., Изд-во "Вираж-Центр", 1995.-е. 16-19.

26. Гуска П. С. Применение гибридных экспертных систем в опытном производстве I Машиностроитель, № 1. М., Изд-во "Вираж-Центр", 1995. - с. 1824.

27. Гуска П. С. Программный комплекс построения прикладных имитационных моделей / Машиностроитель, № 5-6. М.: Машиностроение, 1994. - с. 13-16.

28. Гуска П. С., Сиротинский В. В. Проведение экспериментов под управлением имитационной системы ТОМА, № 1-2. М., Изд-во "Вираж-Центр", 1995. - с. 18-22.

29. Данилов-Данильян В. И., Рывкина А. А. Моделирование: системно-методологический аспект, системные исследования, методологические проблемы. М.: Наука, 1982.

30. Достойнова Т. Е. Язык ДИНАМО. М.: ВНИИСИ АН СССР, 1982.

31. Дудорин В. И., Алексеев Ю. Н. Системный анализ экономики на ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1986. - 191 с.

32. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Курс статистического моделирования. М.: Наука, 1976. -319 с.

33. Ермаков С. М., Жиглявский А. А. Математическая теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1987. - 319 с.

34. Ершов А. П. Надежность, надежность и еще раз надежность // Микропроцессорные средства и системы, № 4,1988.

35. Ефимов В. М. Имитационная игра для системного анализа управления экономикой. М.: Наука, 1988. - 255 с.

36. Закс Лотар. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. - 598 с.

37. Иванилов Ю. П., Лотов А. В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979. - 303 с.

38. Ионова И. В. Агрегирование математических моделей некоторых классов при помощи линейных агрегатов. Автореф. дис. к. ф.-м. н. 01.01.09. Москва, 1989.-11 с.

39. Калашников В. В. Анализ непрерывности агрегативных моделей в процессе имитационного эксперимента // Электронная техника. Сер. 9, Вып. 4 (37), 1980.

40. Калашников В. В., Немчинов Б. В., Петров С. Т. КОМПАС программный язык для описания агрегатных систем: Тезисы доклада 4-го Всесоюзного семинара. - Свердловск, 1984.

41. Калашников В. В. Организация исследования сложных систем на базе агрегативного подхода к моделированию // Известия АН СССР. Сер. "Техн. кибернетика", № 2,1982.

42. Калашников В. В., Лутков В. И., Ривес П. Я. Организация направленных экспериментов на основе агрегативной имитационной системы // Теория сложных систем и методы их моделирования. М.: ВНИИСИ, 1982.

43. Киндлер Е. Языки моделирования. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 288 с.

44. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып. 1 и вып. 2.-М.: Статистика, 1978. -222 с. и 335 с.

45. Кобринский Н. Е., Кузьмин В. И. Точность экономико-математических моделей. М.: Финансы и статистика, 1981. - 255 с.

46. Крейнина М. Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. МД 1994.-255 с.

47. Кривуца В. Г. Агрегатное моделирование в задачах повышения эффективности исследования сложных объектов со средствами диагностирования. -Дис. д. т. н.: 05.13.16. Киев, 1992. - 316 с.

48. Кривуца В. Г. Об одном подходе к построению имитационных моделей сложных систем // Тезисы доклада 2-й Всесоюзной школы-семинара по статистическому моделированию. Жукин, 1979. - с. 131-132.

49. Кривуца В. Г. Об одном способе построения агоритма моделирования сложных систем // Теория сложных систем и методы их моделирования. М.:1. ВНИИСИ, 1980.-с. 109-113.

50. Кривуца В. Г. О диалоговом агрегативном моделировании сложных систем // Математические методы исследования операций и теории надежности. -Киев: Институт кибернетики АН УССР, 1982. с. 9-25.

51. Кривуца В. Г. О принципах построения пакета программ агрегатного моделирования систем // Математические методы исследования операций и теории надежности. Киев: Институт кибернетики АН УССР, 1980. - с. 5-16.

52. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984. -392 с.

53. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул. -М.: Высшая школа, 1988. 239 с.

54. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационных систем / Под ред. Е. И. Ломако. М.: Финансы и статистика, 1993. - 320 с.

55. Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.-231 с.

56. Максимей И. В. Математическое моделирование больших систем. Минск: Вышэйшая школа, 1985. -119 с.

57. Маркова Е. В., Маслак А. А. Рандомизация и статистический вывод. М.: Финансы и статистика, 1986. - 208 с.

58. Маркова Е. В. Экспертные системы, ориентированные на статистические методы // Вопросы применения экспертных систем. Минск: НПО "ЦентрСис-тем", 1988. - с. 145-151.

59. Математика и кибернетика в экономике. Слов.-справ. I Сост. Гонтарева И. И., Немчинова М. Б. и др. М.: Экономика, 1975. - 700 с.

60. Месарович М., Мако Д., Такахара Т. Теория иерархических многоуровневых систем М., "Мир", 1973. - 344 с.

61. Мескон М. и др. Основы менеджмента. М.: Дело, 1994. - 701 с.

62. Намиот Д. Е. Инструментальные средства построения знание-ориентированных систем. Дис. к. т. н.: 05.13.11. - Москва, 1990. - 219 с.

63. Немчинов Б. В., Петров С. Т., Симонов В. М. К проблеме конструирования эффективного агоритмического обеспечения моделируемых систем // Теория сложных систем и методы их моделирования: Тр. семинара / ВНИИСИ, 1984.

64. Немчинов Б. В. Структурные преобразования агрегативных систем и их применение для конструирования моделирующих агоритмов // Теория сложных систем и методы их моделирования: Тр. семинара / ВНИИСИ, 1982.

65. Новая версия агрегативной имитационной системы / И. Н. Бежикина, Б. И. Галицкая, И. А. Марек Н Проблемы моделирования сложных систем: Сб. тр. МНИИПУ.-М., 1984.

66. Поляков Д. Б., Круглое И. Ю. Программирование в среде Турбо-Паскаль: Версия 5.5. Справ.-метод, пособие. М.: МАИ, 1992. - 575 с.

67. Поспелов Г. С. Искусственный интелект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 279 с.

68. Поспелов Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интелект прикладные системы / Математика, Кибернетика, вып. 9. - М.: Знание, 1985. -48 с.

69. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981.-231 с.

70. Поспелов Д. А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта. М.: Наука, 1986. - 311 с.

71. Пранявичюс Г. Й. Модели и методы исследования вычислительных систем. -Вильнюс: Мокслас, 1982. -227 с.

72. Программное обеспечение персональных ЭВМ: Справ, пособие / А. А. Стог-ний, С. А. Ананьевский и др. Киев: Наукова думка, 1989. - 367 с.

73. Программные системы: применение, разработка, реализация / Пер. с нем. Л. В. Ухова; под ред. И. В. Поттосина. М.: Мир, 1988. - 288 с.

74. Ризкин И. X. Машинный анализ и проектирование технических систем. М.: Наука, 1985.-161 с.

75. Розин М. Б., Ягольницер М. А. Конструирование экономико-статистических моделей с заданными свойствами. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1981.

76. Саймон Г. Науки об искусственном / Пер. с англ. Э. Л. Наппельбаума. М.: Мир, 1972.-148 с.

77. Севрюк В. И. Система исследования и моделирования ГПС с использованиемметодов искусственного интелекта. Дис. к. т. н.: 05.13.01. - Москва, 1990. -153 с.

78. Сиротинский В. В., Гуска П. С. Система ИнтерЭксперт инструмент построения экспертных систем для экономических приложений. - М.: МАИ, 1992. - 44 с.

79. Системное проектирование интегрированных АСУ ГПС машиностроения / Ю. М. Соломенцев, В. А. Исаченко, В. Я. Полыскалин и др. / Под общ. ред. Ю. М. Соломенцова. М.: Машиностроение, 1988. - 487 с.

80. Системы управления базами данных и знаний / Под ред. А. Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991. - 348 с.

81. Соломенцев Ю. М., Сосонкин В. Л. Управление гибкими производственными системами. М.: Машиностроение, 1988. - 352 с.

82. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / Под ред. В. С. Королюка. М.: Наука, 1985. - 640 с.

83. Технология системного моделирования / Е. Ф. Аврамчук, А. В. Вавилов, С. В. Емельянов и др. / Под общ. ред. С. В. Емельянова. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1988. - 520 с.

84. Тойберт П. Оценка точности результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1988.-89 с.

85. Турбо-Паскаль для Windows / Н. Рубенкинг / Пер. с англ. Аблова И. В., Гайдая А. В., Терентьева И. МД Терентьевой С. Н. // Т. 1 и Т. 2 М.: Мир, 1994. - 535 с. и 551 с.

86. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. - 338 с.

87. Управление ГПС: Модели и агоритмы / Под общ. ред. С. В. Емельянова. -М.: Машиностроение, 1987.

88. Фаронов В. В. Программирование на персональных ЭВМ в среде Турбо-Паскаль. М.: МГТУ, 1992. - 433 с.

89. Фигурнов В. Э. IBM PC для пользователя. М.: ИНФРА-М, 1995. - 432 с.

90. Финансово-хозяйственная деятельность предприятий: практ. пособие. М., 1993.-124 с.

91. Финансовые аспекты рыночной экономики / А. 3. Дадашев, М. М. Коптев, Л. Ф.- 129

92. Моисеева и др. М.: Финансы и статистика, 1994. - 61 с.

93. Финансовые расчеты предприятий: справ, пособие / В. Ф. Близнец, Т. И. Василевская и др. Минск: Вышэйшая школа, 1993. - 336 с.

94. Финансовый анализ деятельности фирмы. М,: "Ист-Сервис", 1994. - 240 с.

95. Хан Н. Ю. Финансовое прогнозирование и финансовый контроль. Новосибирск, 1994. -24 с.

96. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. - 95 с.

97. Хейес-Рот Ф., Уотермен Д., Ленат Д. Построение экспертных систем // М.: Мир, 1987.-441 с.

98. Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа: Методы и система программирования. Т. 1 и Т. 2,- М.: Мир, 1990. 447 с. и 319 с.

99. Шалыгин А. С., Палагин Ю. И. Прикладные методы статистического моделирования. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1986. - 320 с.

100. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. - М.: Мир, 1978.-418 с.

101. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980. -592 с.

102. An intelligent user interface for combined simulation and expert system / Juuso Esko K., Leiviska Kauso // Modell. and Simul.: Proc. Eur. Simul. Multiconf., Nuremberg, June 10-13,1990. San Diego (Calif ), 1990. - c. 300-305.

103. EXCEL 5.0 для "чайников" / Харвей Г. Киев: Диалектика, 1994. - 288 с.

104. Печать имени метода, входящего в список модулей для компоновки модели

105. Печать списков распределения модулей-агрегатов и модулей-методовнет / итрокэ \ да пуста?

106. Выбор параметров из строки параметров1. Ввод параметров из заказа на моделирование

107. Определение по срокам завершения и продожительности работ начала производственныхэтапов по всем темам и образцам

108. Определение сроков выпонения всех этапов плана1. Конец

109. Блок-схема агрегата PlanPr

110. Блок-схема агрегата Product1. Уменьшение месячда ной мощности цехана величину трудоемкости изготовления изделия

111. Уменьшение количества допонительных ресурсовна величину трудоемкости изготовления изделия

112. Блок-схема подпрограммы имитации работы предприятия

113. Баланс предприятия на 1 апреля 1993 г.

114. Форма № 1 по ОКУД Дата (год, месяц, число)

115. Предприятие, организация ПРЕДПРИЯТИЕ № 1 по ОКПО Отрасль (вид деятельности)лоОКОНХ

116. Орган управления государственным имуществомпо ОКПО

117. Единица измерения: тыс. руб. Контрольная сумма1. Адрес

118. Дата высыки Дата получения Срок представленияорма 0710001

119. АКТИВ код стр. на 1.01 на 1.041 2 3 4

120. Оборудование к установке (07) 030 48283 215111

121. Незавершенные капитальные вложения (08) 040 233558 221539

122. Догосрочные финансовые вложения (06) 050 1600 1600

123. Расчеты с учредителями (75) 060

124. Прочие внеоборотные активы 070

125. Итого по разделу I 080 1804125 20188331.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

126. Производственные запасы (10,15) 100 712836 1513918

127. Животные на выращивании и откорме (11) 110 8628 14616

128. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:первоначальная стоимость *) (12) 120 66916 159350износ*) (13) 121 29847 53096остаточная стоимость 122 37069 1062541. КОДЫ0710001N1 2 3 4

129. Незавершенное производство (20,21, 23,29, 30) 130 267133 512704

130. Расходы будущих периодов (31) 140

131. Готовая продукция (40) 150 282693 5699691. Товары: продажная цена ") (41) 160 19476 366405торговая наценка") (42) 161 2379 4237покупная цена 162 17097 362168

132. Издержки обращения на остаток товаров (44) 170

133. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 260 5512 37185

134. Краткосрочные финансовые вложения (58) 2701. Денежные средства: касса (50) 280 5776 2028расчетный счет (51) 290 248259 209421валютный счет (52) 300 34057 48862прочие денежные средства (55, 56,57) 310 258165 2603

135. Прочие оборотные активы 320

136. Итого по разделу III 330 2064025 33169601. Убытки: прошлых лет (87) 340отчетного года 350 X

137. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 340 и 350) 360 5193606 84154221. Форма 0710001

138. ПАССИВ код стр. на 1.01 на 1.041 2 3 4

139. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

140. Уставный фонд (85) 400 99731 99731

141. Резервный фонд (88) 410 9973 99731 2 3 4

142. Фонды специального назначения (88) 420 2756316 3865647

143. Целевые финансирование и поступления (96) 430 134651 432260

144. Арендные обязательства (97) 440 Д

145. Расчеты с учредителями (75) 450

146. Нераспределенная прибыль прошлых лет (87) 4601. Прибыль: отчетного года *) (80) 470 X 3145298использовано *) (81) 471 X 3145298нераспределенная прибыль отчетного года 472 ж

147. Итого по разделу I 480 3000641 44076111.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

148. Догосрочные кредиты банков (92) 500 Д

149. Догосрочные займы (95) 5101. Итого по разделу II 520

150. I. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

151. Краткосрочные кредиты банков (90) 600

152. Кредиты банков для работников (93) 610 129 123

153. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 720 587243 1025437

154. Доходы будущих периодов (83) 730

155. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 740 36060 3558

156. Резервы по сомнительным догам (82) 750

157. Прочие краткосрочные пассивы 760

158. Итого по разделу III 770 2192965 4007811

159. БАЛАНС (сумма строк 480,520, 770) 780 5193606 8415422

160. Руководитель Главный бухгатер

161. Данные по этим срокам в валюту баланса не входят

162. Данные баланса предприятия № 1, используемые при определении его платежеспособности

163. Части баланса на 1.01 на 1.04 на 1.07 на 1.101 2 3 4 51. АКТИВ

164. Оборудование к установке (07) 48283 215111 346170 904968

165. Незавершенные капитальные вложения (08) 233558 221539 483706 863703

166. Догосрочные финансовые вложения (Об) 1600 1600 1600 1600

167. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

168. Прочие внеоборотные активы 0 0 0 0

169. Итого по разделу I 1804125 2018833 3300021 54323341.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

170. Производственные запасы (10,15) 712836 1513918 984883 1487481

171. Животные на выращивании и откорме (11) 8628 14616 40581 55401

172. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:- первоначальная стоимость *) (12) 66916 159350 315359 535944-износ*) (13) 29847 53096 121338 158126- остаточная стоимость 37069 106254 194021 377818

173. Незавершенное производство (20, 21, 23, 29, 30) 267133 512704 761654 862542

174. Расходы будущих периодов (31) 0 0 0 0

175. Готовая продукция (40) 282693 569969 913064 13064681. Товары: - продажная цена *) (41) 19476 366405 539258 925452- торговая наценка *) (42) 2379 4237 9441 8532- покупная цена 17097 362168 529817 916920

176. Издержки обращения на остаток товаров (44) 0 0 0 0

177. Итого по разделу II 1325456 3079629 3424020 5006630

178. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 5512 37185 65505 125888

179. Прочие оборотные активы 0 0 0 0

180. Итого по разделу III 2064025 3316960 5927780 79626211. Убытки: - прошлых лет (87) 0 0 0 0- отчетного года 0 0 0 0

181. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 330, за вычетом 340 и 350) 5193606 8415422 12651821 184015851. ПАССИВ

182. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

183. Уставный фонд (85) 99731 99731 99731 99731

184. Резервный фонд (86) 9973 9973 9973 9973

185. Фонды специального назначения (88) 2696316 3865647 5069613 7874731

186. Целевые финансирование и поступления (96) 164621 432260 1408332 1469038

187. Арендные обязательства (97) 0 0 0 0

188. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

189. Нераспределенная прибыль прошлых лет (87) 0 0 0 01. Прибыль: - отчетного года *) (80) 0 3145298 9127703 12737034- использовано *) (81) 0 3145298 9127703 12737034- нераспределенная прибыль отчетного года 0 0 0 0

190. Итого по разделу I 2970641 4407611 6587649 94534731.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

191. Догосрочные кредиты банков (92) 0 0 0 0

192. Догосрочные займы (95) 0 0 0 0

193. Итого по разделу II 0 0 0 0111. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

194. Краткосрочные кредиты банков (90) 0 0 0 0

195. Кредиты банков для работников (93) 129 123 18 168

196. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 587243 1025437 1310185 1856780

197. Доходы будущих периодов (83) 0 0 0 01 2 3 4 5

198. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 36060 3558 3558 44358

199. Резервы по сомнительным догам (82) 0 0 0 0

200. Прочие краткосрочные пассивы 0 0 0 0

201. Итого по разделу III 2222965 4007811 6064172 8948112

202. БАЛАНС (сумма строк 480. 520, 770) 5193606 8415422 12651821 18401585

203. Запасы и затраты 1325456 3079629 3424020 5006630

204. Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения 546267 262914 310334 396034

205. Средства в расчетах (расчеты с дебиторами) 1517768 3054046 5617446 7566587

206. Расходы будущих периодов 0 0 0 01. Прочие активы 0 0 0 0

207. Краткосрочны кредиты банков 129 123 18 168

208. Кредиторская задоженность 2186776 4004130 6060596 8903586

209. Процент материальных запасов, которые предприятие может продать без ущерба для своей производственной деятельности 20 20 20 20

210. Процент задоженности дебиторов, считающийся безнадежным 10 10 10 10

211. Общий коэффициент покрытия:- фактический 1,5498986 1,5974488 1,5430450 1,4566048- нормальный 1,55427264 1,69154167 1,54465778 1,5348264

212. Промежуточный коэффициент покрытия: 0,94381100 0,82835925 0,97808242 0,89429930

213. Коэффициент абсолютной ликвидности: 0,24978543 0,06565869 0,05120504 0,04447944

214. Уровень платежеспособности предприятия 99,7186% 94,4374% 99,8956% 94,9036%

215. Данные баланса предприятия № 2, используемые при определении его платежеспособности

216. Части баланса на 1.01 на 1.04 на 1.07 на 1.101 2 3 4 51. АКТИВ

217. Оборудование к установке (07) 338788 233464 636213 900016

218. Незавершенные капитальные вложения (08) 280873 370077 898994 1326922

219. Догосрочные финансовые вложения (06) 2969 3055 2981 2048

220. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 01 2 3 4 5

221. Прочие внеоборотные активы 0 0 0 0

222. Итого по разделу i 2299197 1722768 4392531 51066871.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

223. Производственные запасы (10,15) 1159411 2873699 1629993 1400961

224. Животные на выращивании и откорме (11) 11269 20499 57766 76315

225. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:- первоначальная стоимость") (12) 91357 292247 370371 767952-износ *} (13) 58007 57445 171926 286278- остаточная стоимость 33350 234802 198445 481674

226. Незавершенное производство (20,21,23,29,30) 355420 766616 3540813 3561502

227. Расходы будущих периодов (31) 0 0 0 0

228. Готовая продукция (40) 428782 969320 1643471 20156331. Товары: - продажная цена *) (41) 34789 379476 776270 1578358- торговая наценка') (42) 3420 7147 10282 14806- покупная цена 31369 372329 765988 1563552

229. Издержки обращения на остаток товаров (44) 0 0 0 0

230. Итого по разделу II 2019601 5237265 7836476 9099637

231. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 9880 66660 95062 1337628

232. Прочие оборотные активы 0 0 0 0

233. Итого по разделу III 3932663 5076486 7854270 103159051. Убытки: - прошлых лет (87) 0 0 0 0- отчетного года 0 0 0 0

234. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 330, за вычетом 340 и 350) 8251461 12036519 20083277 245222291. ПАССИВ

235. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

236. Уставный фонд (85) 179043 154943 106475 134909

237. Резервный фонд (86) 14865 17286 11053 11519

238. Фонды специального назначения (88) 4338542 5164566 11055709 11719511

239. Целевые финансирование и поступления (96) 237063 457593 1609260 2871384

240. Арендные обязательства (97) 0 0 0 0

241. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 01 2 3 4 5

242. Нераспределенная прибыль прошлых лет (87) 0 0 0 01. Прибыль: - отчетного года *) (80) 0 3225311 3369580 6324867- использовано *) (81) 0 3225311 3369580 6324867- нераспределенная прибыль отчетного года 0 0 0 0

243. Итого по разделу I 4769513 5794388 12682497 147373231.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

244. Догосрочные кредиты банков (92) 0 0 0 0

245. Догосрочные займы (95) 0 0 0 0

246. Итого по разделу Н 0 0 0 0

247. I. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

248. Краткосрочные кредиты банков (90) 0 0 0 0

249. Кредиты банков для работников (93) 156 229 35 173

250. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 833652 1602360 1901841 2227440

251. Доходы будущих периодов (83) 0 0 0 0

252. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 64749 7098 7062 70774

253. Резервы по сомнительным догам (82) 0 0 0 0

254. Прочие краткосрочные пассивы 0 0 0 0

255. Итого по разделу Ш 3481948 6242131 7400780 9784906

256. БАЛАНС (сумма строк 480, 520, 770) 8251461 12036519 20083277 24522229

257. Запасы и затраты 2019601 5237265 7836476 9099637

258. Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения 1011436 370162 337326 541901

259. Средства в расчетах (расчеты с дебиторами) 2921227 4706324 7516944 9774004

260. Расходы будущих периодов 0 0 0 01. Прочие активы 0 0 0 0

261. Краткосрочные кредиты банков 166 229 35 173

262. Кредиторская задоженность 3417043 6234804 7393683 9713959

263. Процент материальных запасов, которые предприятие может продать без ущерба для своей производственной деятельности 27 35 26 35

264. Процент задоженности дебиторов, считающийся безнадежным 15 17 13 11

265. Общий коэффициент покрытия:- фактический 1,74185466 1,65416141 2.12217263 1,99869036- нормальный 1,55966679 1,67430234 1,91648004 1,71956038

266. Промежуточный коэффициент покрытия: 1,15084401 0,81418751 1,06228964 1,061948201 г 3 4 I 5

267. Коэффициент абсолютной ликвидности: 0,29598393 0,06936809 0,0456233210,05678481

268. Уровень платежеспособности предприятия 111,6812% 98,7971% 110.7328% 1116,2326%

269. Данные баланса предприятия № 3, используемые при определении его платежеспособности

270. Масти баланса на 1.01 на 1.04 на 1.07 на 1.101 3 4 5 61. АКТИВ

271. Оборудование к установке (07) 250103 356308 945869 634537

272. Незавершенные капитальные вложения (08) 452081 389175 917341 1197104

273. Догосрочные финансовые вложения (06) 2604 2980 3074 2839

274. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

275. Прочие внеоборотные активы 0 0 0 0

276. Итого по разделу I 3234654 1965101 5356556 70126881.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

277. Производственные запасы (10,15) 1062512 2693649 1379656 2213992

278. Животные на выращивании и откорме (11) 15688 20749 74101 68626

279. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:- первоначальная стоимость *) (12) 125538 284009 452512 968831-износ*) (13) 49791 62533 144246 278247- остаточная стоимость 75747 221476 308266 690584

280. Незавершенное производство (20,21,23,29, 30) 527255 643239 5382381 4530218

281. Расходы будущих периодов (31) 0 0 0 0

282. Готовая продукция (40) 555785 660090 1644540 18669781. Товары: - продажная цена *) (41) 28244 629790 894756 1831466-торговая наценка *) (42) 3940 7478 14587 10013- покупная цена 24304 622312 880169 1821453

283. Издержки обращения на остаток товаров (44) 0 0 0 0

284. Итого по разделу II 2261291 4861515 9669113 11191851

285. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 10922 39958 117832 1191601

286. Краткосрочные финансовые вложения (58) 0 0 0 0

287. Денежные средства: 0 0 0 0- касса (50) 6885 3235 16041 24353- расчетный счет (51) 466587 253569 344756 632032- валютный счет (52) 47330 66041 55511 102352- прочие денежные средства (55,56, 57) 299755 3402 3293 4006

288. Прочие оборотные активы 0 0 0 0

289. Итого по разделу III 3554758 4421440 12197034 148463761. Убытки: - прошлых лет (87) 0 0 0 0-отчетного года 0 0 0 0

290. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 330, за вычетом 340 и 350) 9050703 11248056 27222703 330509151. ПАССИВ

291. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

292. Уставный фонд (85) 129529 135577 163528 155321

293. Резервный фонд (86) 12023 10201 11718 12693

294. Фонды специального назначения (88) 4970965 4856290 14490872 16064472

295. Целевые финансирование и поступления (96) 246070 798721 2125508 3719473

296. Арендные обязательства (97) 0 0 0 0

297. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

298. Нераспределенная прибыль премилых лет (87) 0 0 0 01. Прибыль: - отчетного года *} (80) 0 3859374 12318855 17275583- использовано *) (81) 0 3859374 12318855 17275583- нераспределенная прибыль отчетного года 0 0 0 0

299. Итого по разделу I 5358587 5800789 16791626 199519591.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

300. Догосрочные кредиты банков (92) 0 0 0 0

301. Догосрочные займы (95) 0 0 0 0

302. Итого по разделу II 0 0 0 0

303. I. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

304. Краткосрочные кредиты банков (90) 0 0 0 0

305. Кредиты банков для работников (93) 201 151 27 174

306. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 1064489 1330195 1750486 3004499

307. Доходы будущих периодов (83) 0 0 0 0

308. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 54609 5727 5763 80495

309. Резервы по сомнительным догам (82) 0 0 0 0

310. Прочие краткосрочные пассивы 0 0 0 0

311. Итого по разделу HI 3692116 5447267 10431077 13098956

312. БАЛАНС (сумма строк 480,520, 770) 9050703 11248056 27222703 33050915

313. Запасы и затраты 2261291 4861515 9669113 11191851

314. Денежные средства и краткосрочные финансовые впоже-ния 820557 326247 419601 762743

315. Средства в расчетах (расчеты с дебиторами) 2734201 4095193 11777433 14083633

316. Расходы будущих периодов 0 0 0 01. Прочие активы 0 0 0 0

317. Краткосрочные кредиты банков 201 151 27 174

318. Кредиторская задоженность 3637306 5441389 10425287 13018287

319. Процент материальных запасов, которые предприятие может продать без ущерба для своей производственной деятельности 36 26 25 30

320. Процент задоженности дебиторов, считающийся безнадежным 11 17 17 14

321. Общий коэффициент покрытия:- фактический 1,59891074 1,70594262 2,09740896 2,00010024- нормальный 1,48054570 1,78906043 1,88764697 1,75323837

322. Промежуточный коэффициент покрытия: 0,97725118 0,81253469 1,16994404 1,14040945

323. Коэффициент абсолютной ликвидности: 0,22558225 0,05995490 0,04024828 0,05858934

324. Уровень платежеспособности предприятия 107,9947% 95,3541% 111,1124% 114,0803%

325. Данные баланса предприятия № 4, используемые при определении его платежеспособности

326. Части баланса № 1.01 на 1.04 на 1.07 на 1.Ю1 2 3 4 51. АКТИВ

327. Оборудование к установке (07) 42602 125629 163839 4729931 2 3 4 5

328. Незавершенный капитальные вложения (08) 211148 175868 284493 566302

329. Догосрочные финансовые вложения (06) 581 1056 1996 499

330. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

331. Прочие внеоборотные активы 0 0 0 0

332. Итого по разделу I 518356 798962 1781081 23583651.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

333. Производственные запасы (10,15) 462417 1633331 450796 898678

334. Животные на выращивании и откорме (11) 2601 16578 51102 38447

335. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:- первоначальная стоимость *) (12) 71356 71688 397336 225540-износ*) (13) 22236 52459 125045 59286- остаточная стоимость 49120 19229 272291 166254

336. Незавершенное производство (20,21, 23, 29, 30) 172954 283464 526231 445397

337. Расходы будущих периодов (31) 0 0 0 0

338. Готовая продукция (40) 213129 190556 430239 5832661. Товары: - продажная цена *) (41) 14212 361548 563276 715744- торговая наценка *) (42) 2564 4549 11633 5401- покупная цена 11648 356999 551643 710343

339. Издержки обращения на остаток товаров (44) 0 0 0 0

340. Итого по разделу II 911869 2500157 2282302 2842385

341. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 4159 28759 53932 142292

342. Прочие оборотные активы 0 0 0 0

343. Итого по разделу III 2439555 1719920 4437784 53272141. Убытки: - прошлых лет (87) 0 0 0 0- отчетного года 0 0 0 0

344. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 330, за вычетом 340 и 350) 3869780 5019039 8501167 105279641. ПАССИВ

345. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

346. Уставный фонд (85) 50542 54967 111514 82967

347. Резервный фонд (86) 4524 12012 11471 3669

348. Фонды специального назначения (88) 2283320 1686332 3138297 46256571 2 3 4 5

349. Целевые финансирование и поступления (96) 166204 359948 478422 624561

350. Арендные обязательства (97) 0 0 0 0

351. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

352. Нераспределенная прибыль прошлых лет (87) 0 0 0 01. Прибыль: - отчетного года *) (80) 0 1180802 9704384 11064612- использовано *) (81) 0 1180802 9704384 11064612- нераспределенная прибыль отчетного года 0 0 0 0

353. Итого по разделу I 2504590 2113259 3739704 53368441.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

354. Догосрочные кредиты банков (92) 0 0 0 0

355. Догосрочные займы (95) 0 0 0 0

356. Итого по разделу II 0 0 0 0ill. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

357. Краткосрочные кредиты банков (90) 0 0 0 0

358. Кредиты банков для работников (93) 64 64 15 116

359. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 387321 500269 1397862 1557344

360. Доходы будущих периодов (83) 0 0 0 0

361. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 31090 4215 2205 41664

362. Резервы по сомнительным догам (82) 0 0 0 0

363. Прочие краткосрочные пассивы 0 0 0 0

364. Итого по разделу III 1365190 2905780 4761463 5191120

365. БАЛАНС (сумма строк 480,520, 770) 3869780 5019039 8501167 10527964

366. Запасы и затраты 911869 2500157 2282302 2842385

367. Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения 613558 259286 161083 432715

368. Средства в расчетах (расчеты с дебиторами) 1825997 1460634 4276701 4894499

369. Расходы будущих периодов 0 0 0 01. Прочие активы 0 0 0 0

370. Краткосрочные кредиты банков 64 64 15 116

371. Кредиторская задоженность 1334036 2901501 4759243 5149340

372. Процент материальных запасов, которые предприятие может продать без ущерба для своей производственной деятельности 5 19 15 12

373. Процент задоженности дебиторов, считающийся безнадежным 7 6 6 7

374. Общий коэффициент покрытия:1 2 3 { 4 5- фактический 2,51212353 1,45441408 1,41200289 1,58649748- нормальный 1,74514305 1,72814678 1,46153387 1,55227459

375. Промежуточный коэффициент покрытия: 1,82861480 0,5927559810,93245292 1,03451976

376. Коэффициент абсолютной ликвидности: 0,45990406 0,0893607410,03384624 0,08403121

377. Уровень платежеспособности предприятия 143,9494% 84,1603% I 96,6110% 102.2047%

378. Данные баланса предприятия № 5, используемые при определении его платежеспособности

379. Части баланса на 1.01 на 1.04 на 1.07 на 1.101 3 4 5 61. АКТИВ

380. Оборудование к установке (07) 26841 105400 321014 574792

381. Незавершенные капитальные вложения (08) 287811 126825 521616 791625

382. Догосрочные финансовые вложения (Об) 1238 1658 831 1556

383. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

384. Прочие внеоборотные активы 0 0 0 0

385. Итого по разделу 1 1206854 584518 1437196 26860541.. ЗАПАСЫ И ЗАТРАТЫ

386. Производственные запасы (10,15) 256146 1393591 440796 503950

387. Животные на выращивании и откорме (11) 5287 13131 42400 50431

388. Малоценные и быстроизнашивающиеся предметы:- первоначальная стоимость *) (12) 122413 207042 359612 426363-износ*) (13) 26151 55091 99888 171434- остаточная стоимость 96262 151951 259724 254929

389. Незавершенное производство (20, 21,23, 29, 30) 247215 636259 676092 1113248

390. Расходы будущих периодов (31) 0 0 0 0

391. Готовая продукция (40) 202887 229201 465232 13529091. Товары: - продажная цена *) (41) 18759 449504 350536 297582- торговая наценка *) (42) 1291 1443 8348 2987- покупная цена 17468 448061 342188 294595

392. Издержки обращения на остаток товаров (44) 0 0 0 0

393. Авансы, выданные поставщикам и подрядчикам (61) 381? 28625 67181 53163

394. Прочие оборотные активы 0 0 0 0

395. Итого по разделу l!l 1350138 2796157 5928217 67738521. Убытки: - прошлых лет (87) 0 0 0 0- отчетного года 0 0 0 0

396. БАЛАНС (сумма строк 080,180, 330, за вычетом 340 и 350) 3382257 6252869 9591845 130299681. ПАССИВ

397. ИСТОЧНИКИ СОБСТВЕННЫХ СРЕДСТВ

398. Уставный фонд (85) 123776 87220 118316 184060

399. Резервный фонд (86) 10623 12328 8873 9516

400. Фонды специального назначения (88) 1434949 2712378 3796082 4961954

401. Целевые финансирование и поступления (96) 103180 411947 1348282 1554102

402. Арендные обязательства (97) 0 0 0 0

403. Расчеты с учредителями (75) 0 0 0 0

404. Нераспределенная прибыль прошлых лет (87) 0 0 0 01. Прибыль: - отчетного года *) (80) 0 2396409 3449516 5495534- использовано *) (81) 0 2396409 3449516 5495534- нераспределенная прибыль отчетного года 0 0 0 0

405. Итого по разделу I 1672528 3223873 5271553 67096321.. ДОГОСРОЧНЫЕ ПАССИВЫ

406. Догосрочные кредиты банков (92) 0 0 0 0

407. Догосрочные займы (95) 0 0 0 0

408. Итого по разделу II 0 0 0 0

409. I. РАСЧЕТЫ И ПРОЧИЕ ПАССИВЫ

410. Краткосрочные кредиты банков (90) 0 0 0 0

411. Кредиты банков для работников (93) 100 38 9 142

412. Авансы, полученные от покупателей и заказчиков (64) 273957 877955 564201 2389874

413. Доходы будущих периодов (83) 0 0 0 0

414. Резервы предстоящих расходов и платежей (89) 32932 2997 1091 21014

415. Резервы по сомнительным догам (82) 0 0 0 0

416. Прочие краткосрочные пассивы 0 0 0 0

417. Итого по разделу lit 1709747 3028996 4320292 6320336

418. БАЛАНС (сумма строк 480, 520, 770) 3382275 6252869 9591845 13029968

419. Запасы и затраты 825265 2872194 2226432 3570062

420. Денежные средства и краткосрочные финансовые вложения 311808 307507 185491 416888

421. Средства в расчетах (расчеты с дебиторами) 1038330 2488650 5742726 6356964

422. Расходы будущих периодов 0 0 0 01. Прочие активы 0 0 0 0

423. Краткосрочные кредиты банков 100 38 9 142

424. Кредиторская задоженность 1676715 3025961 4319192 6299180

425. Процент материальных запасов, которые предприятие может продать без ущерба для своей производственной деятельности 10 22 14 6

426. Процент задоженности дебиторов, считающийся безнадежным 4 3 5 8

427. Общий коэффициент покрытия:- фактический 1,297342 1,873216 1,887999 1,64206789- нормальный 1,467715 1.765027 1,509786 1,61346529

428. Промежуточный коэффициент покрытия: 0,80518 0,924044 1,372526 1,07533039

429. Коэффициент абсолютной ликвидности: 0,185953 0,101622 0,042946 0,06617982

430. Уровень платежеспособности предприятия 88,3920% 106,1296% 125,0508% 101,7727%4

431. Расчетные данные для файла PfanZak.dat

Похожие диссертации