Целью данной статьи является решение одной из нетривиальных задач производственной деятельности, возникшее на предприятии лесной направленности. Предприятие ставит целью расширение отдельных пунктов производства с последующим определением: объемов производства и транспортировки с каждой из точек (мест производства, складов и т. д.). Гипотеза заключается в том, что решение такой производственной проблемы лежит в комплексном решении пяти задач линейного программирования: производственная задача (классическая постановка), задача размещения центров, задача максимального потока, задачи минимизации времени, транспортная задача. В работе представлены основные алгоритмы поиска оптимального решения, сформулирована комплексная задача, построена модель и реализован алгоритм поиска оптимального решения. Было показано, что такую задачу возможно сформулировать в рамках комплексной задачи линейного программирования. Тест модели произведен на 38 вершинах с 16 пунктами входа, 3 пунктами выхода. Показано, что такую задачу возможно решать и визуализировать средствами пакета Matlab. Рассмотрены модификации модели и возможные алгоритмы решения в зависимости от объема выборки данных. Разработанная модель может быть применена на предприятии любой производственной направленности, где стоит главной задачей поиск оптимального комбинаторного варианта вектора товаров при условии, во-первых, минимизации производственных издержек и затрат на транспортировку готовой продукции, во-вторых, получения максимальной прибыли, в-третьих, минимальных издержек при открытии новых пунктов производства. Такая задача в точности подходит к экономической ситуации, когда предприятию еще предстоит расшириться (открыть новые пункты производства), и оно осуществляет попытки по определению мест производства из рассматриваемого списка, объема производства из имеющегося в наличии сырья, способа отправки (как можно больше товара). Такая проблема носит характер нетривиально комбинаторный.
Идентификаторы и классификаторы
На протяжении многих сотен лет общество находится в поиске алгоритмов получения лучших (оптимальных) решений. Какого товара сколько произвести? Какой объем отправить и кому из потребителей? Каков способ доставки? Где лучше открыть производство? Из каких соображений исходить? Все эти вопросы уже давно волнуют научные сообщества. Экономисты не стали исключением [1, 2]. XX век прошел под лозунгом расширения производства. XXI век ушел от расширения производства и перешел в качественно более сложную эпоху – время оптимизации. Проблемы экономической оптимизации становятся все более актуальными. Затронутый нами период отмечен в истории широким применением математических и инструментальных методов в экономике, которые призваны для того, чтобы дать ответ на самые разные вопросы, интересующие бизнес-сообщества [2].
Список литературы
1. Семериков А.В. Решение транспортных задач: учебное пособие. Ухта: УГТУ, 2013. 58 с.
2. Ford L.R. Fulkerson D.R. Maximal Flow through a Network // Canadian Journal of Mathematics. 1956. Vol. 8. Р. 399-404.
3. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1971. 534 с.
4. Jahromi A.F., Mimand Z.E. A new outlier detection method for high dimensional fuzzy databases based on LOF // Journal of Mathematical Modeling. 2018. Vol. 6, Issue 2. Р. 123-136.
5. Sumathi P. A new approach to solve linear programming problem with intercept values // Journal of Information and Optimization Sciences. 2016. Vol. 37, Issue 4. P. 495-510.
6. Lim S.M., Sultan A.B., Sulaiman N., Mustapha A., Leong K.Y. Crossover and Mutation Operators of Genetic Algorithms // International Journal of Machine Learning and Computing. 2017. Vol. 7, No. 1. P. 9-12.
7. Протасов В.Ю. Максимумы и минимумы в геометрии. М.: МЦНМО. 56 с.
8. Писарук Н.Н. Исследование операций: учебное пособие. Минск: БГУ, 2015. 304 с.
9. Daganzo C.F., Smilowitz K.R. Bounds and approximations for the transportation problem of linear programming and other scalable network problems // Transportation Science. 2004. Vol. 38, Issue 3. Р. 343-356.
10. Gharehbolagh H.H., Hafezalkotob A., Makui A., Raissi S. A cooperative game approach to uncertain decentralized logistic systems subject to network reliability considerations // Kybernetes. 2017. Vol. 46, No. 8. Р. 1452-1468.
11. Sayed M., Hendry L.C., Bell M.Z. Institutional complexity and sustainable supply chain management practices // Supply Chain Management: An International Journal. 2017. Vol. 22, Issue 6. Р. 542-563.
12. Рогулин Р.С., Нечаев П.В., Плешанов Д.Е., Олейник Е.Б. Комплексное решение задачи оптимизации процессов производства и транспортировки продукции // Вопросы экономики и права. 2018. № 7 (121). С. 81-85. EDN: YASFFJ
13. Dameshghi A., Refan M.H. Wind turbine gearbox condition monitoring and fault diagnosis based on multi-sensor information fusion of SCADA and DSERPSO-WRVM method // International Journal of Modelling and Simulation. 2019. Vol. 39, Issue 1. Р. 48-72.
14. Chipengo U., Krenz P.M, Carpenter S. From Antenna Design to High Fidelity, Full Physics Automotive Radar Sensor Corner Case Simulation // Modelling and Simulation in Engineering. 2018. Article ID 4239725. 19 p.
15. Sonker B., Kumar D, Samuel P. Design of two degree of freedom-internal model control configuration for load frequency control using model approximation // International Journal of Modelling and Simulation. 2019. Vol. 39, Issue 1. Р. 27-37.
16. Zhang Y., Lu S., Zhou X., Yang M., Wu L., Liu B., Phillips P., Wang S. Comparison of machine learning methods for stationary wavelet entropy-based multiple sclerosis detection: decision tree, k-nearest neighbors, and support vector machine // Simulation. 2016. Vol. 92, Issue 9. Р. 861-871.
17. Zhao L., Yu Y., Zhou C., Mao S., Yang F. Simulation of vertical characteristics and in-wheel motor vibration of electric vehicles with asymmetric suspension damper under road impact // International Journal of Modelling and Simulation. 2019. Vol. 39, Issue 1. Р. 14-20.
18. Olaru A., Olaru S., Mihai N.F. Modeling, Simulation and Assisted Research with LabVIEW Instrumentation in Robotic // International Journal of Modeling and Optimization. 2018. Vol. 8, No. 6. Р. 301-305.
19. Hosseinpour M., Sharifi H., Sharifi Y. Stepwise regression modeling for compressive strength assessment of mortar containing metakaolin // International Journal of Modelling and Simulation. 2018. Vol. 38, Issue 4. Р. 207-215.
20. Jomsri P. Implementing Virtual 3D Model and Augmented Reality Navigation for Library in University // International Journal of Modeling and Optimization. 2018. Vol. 8, No. 6. Р. 315-317.
21. Chanda U., Kumar A., Kumar J.D. Fuzzy EOQ model of a high technology product under trial-repeat purchase demand criterion // International Journal of Modelling and Simulation. 2018. Vol. 38, Issue 3. Р. 168-179.
22. Bindu S., Thomas V. Modified Direct-Quadrature Axis Model for Characterization of Air-gap Mixed Eccentricity Faults in Three-Phase Induction Motor // International Review on Modelling and Simulations. 2018. Vol. 11, No. 6. Р. 359-365.
23. Attia H. Artificial Neural Networks. Based Maximum Power Point Tracking Photovoltaic System for Remote Park LED Lighting Applications // International Review on Modelling and Simulations. 2018. Vol. 11, No. 6. Р. 396-405.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В современных социально-экономических условиях выпускники вузов оказываются дезориентированными на рынке труда. С одной стороны, у выпускников недостаточно знаний о реальных требованиях рынка труда к уровню и качеству подготовки молодых специалистов, а с другой - собственная оценка своих умений, навыков и профессиональных представлений не адекватной. Это обстоятельство обусловлено некоторой обособленностью высшего образования от реальных запросов рынка труда, том числе отсутствием механизмов распределения выпускников вузов по организациям, а также институтов трудоустройства и карьеры молодежи. Таким образом, актуальность исследования обусловлена существованием проблемы адаптации молодежи на рынке труда, требующей совершенствования, и усиливается тем, что она имеет практическую направленность. Материалы работы могут быть использованы в последующих научных исследованиях молодежного сегмента рынка труда, а также при подготовке учебных пособий и чтении учебных курсов в вузах по основам технологий трудоустройства и эффективному поведению молодежи на рынке труда. Актуальность проблемы эффективной занятости молодежи и регулирования молодежного сегмента рынка труда в условиях реформирования экономики определили выбор цели исследования, которая состояла в изучении мнения выпускников относительно собственных перспектив трудоустройства и необходимости оказания им более эффективной помощи со стороны вуза в вопросах повышения адаптационных возможностей и занятости. Анализ эмпирического материала, полученного с помощью метода анкетного опроса в ходе изучения мнения студенческой молодежи в возрасте от 20 до 21 года на базе УрФУ в г. Екатеринбурге, показал: выпускники вуза демонстрируют повышенный уровень тревожности, сталкиваясь с трудностями в период поиска будущего места работы и трудоустройства, не обладая соответствующими навыками поведения на рынке труда и технологиями поиска и трудоустройства; вузу необходимо уделять особое внимание вопросам содействия трудоустройству и адаптации на рынке труда выпускников.
Исследование посвящено эмпирическому анализу влияния человеческого капитала на производительность российских предприятий. Цель исследования состоит в выявлении характера и степени воздействия внешних эффектов от человеческого капитала в регионе на производительность предприятий. На основе базы данных «Руслана» по 76 769 российским фирмам за период с 2006 по 2015 г. оценено влияние внешних эффектов для фирм от развития человеческого капитала в регионе. В качестве основной эмпирической модели была разработана эконометрическая модель анализа панельных данных с фиксированными эффектами. В статье также представлены особенности каналов, посредством которых человеческий капитал влияет на деятельность фирм. Уделяется внимание моделям, посвященным взаимосвязи между человеческим капиталом и инновациями. Рассматривается индекс развития человеческого потенциала, разработанный ООН, а также предлагается его модификация для оценки человеческого капитала в российских регионах. Индекс интерпретируется как с позиции оценки достигнутого в регионах уровня жизни, так и с позиции возможного вклада человеческого капитала в повышение производительности фирм. Оценено место России в мире в контексте данного индекса, а также проанализирована ситуация в регионах России. Полученные в ходе эконометрического моделирования результаты подтверждают, что уровень развития человеческого капитала, наряду с внутренними характеристиками фирм, способствует росту производительности предприятий. Результаты исследования будут полезны для разработки стратегий развития фирм и их успешной реализации. Также результаты могут служить основой для разработки экономической политики, нацеленной на рост производительности и экономическое развитие. Совершенствование систем образования и здравоохранения, а также рост равенства возможностей и доходов, будут способствовать росту производительности российских предприятий.
Статья посвящена рассмотрению концептуальных основ формализованного моделирования показателей дивидендной политики и производных от них показателей рыночной активности (положения на рынке ценных бумаг) компании в условиях нейтрального подхода к осуществлению ее дивидендной политики как инструмента анализа и прогнозирования данных показателей. Методологическую основу исследования составили теория иррелевантности дивидендов, теория существенности дивидендной политики и концепция устойчивого развития компании. Показано, что формализация представления о нейтральном подходе к осуществлению дивидендной политики предполагает построения соответствующих ему моделей таких важнейших показателей, характеризующих дивидендную политику и рыночную активность компании, как коэффициент дивидендного выхода, коэффициент дивидендного покрытия, ожидаемая цена обыкновенной акции, дивидендная доходность обыкновенной акции и коэффициент котируемости обыкновенной акции (соотношение цены и прибыли на обыкновенную акцию). Построенные формализованные модели перечисленных выше показателей могут быть использованы в прогнозно-аналитических оценках значений этих показателей, а также позволяют выявлять причины их отклонения посредством расчета влияния на него содержащихся в этих моделях определяющих факторов, выполняемого соответствующими методами факторного анализа, в условиях нейтрального подхода к осуществлению дивидендной политики компании. Автор приходит к выводу, что разработанные им формализованные модели важнейших показателей дивидендной политики и производных от них показателей рыночной активности компании являются достаточно действенным инструментом их анализа и прогнозирования, обеспечивая принятие эффективных решений по управлению дивидендной политикой компании в условиях нейтрального подхода к ее осуществлению.
Расширение портфеля инструментов для управления финансами предприятия с целью повышения доходности вложений является актуальной задачей. В статье мы обсудили модель системы поддержки принятия торговых решений на финансовых рынках на основе вероятностного анализа и машинного обучения, которая может быть использована для ее решения. Целью работы является разработка и апробация модели системы поддержки принятия решений при совершении торговых операций с биржевыми финансовыми инструментами в рамках процесса управления финансами предприятия. Модель основана на технологиях машинного обучения, обеспечивающих получение больших объемов исходных данных, их первичную обработку, формирование многомерного пространства векторов признаков и его трансформацию. Метод прогнозирования рассмотрен на основе правила Байеса. Полученные байесовские вероятности собраны в гиперкуб, который используется для определения правил принятия торговых решений. Разработанная модель протестирована на исторических данных срочного рынка Московской биржи на примере фьючерса на индекс РТС в качестве основного инструмента для выполнения операций и фьючерса на курс доллара США к рублю в качестве вспомогательного инструмента, используемого для анализа. Для оценки результатов тестирования разработаны количественные метрики, включающие в себя количество и объем прибыльных и убыточных сделок, среднюю/средний прибыль/убыток в расчете на одну сделку. С их помощью проанализирована эффективность и границы применимости разработанной модели. Модель может быть реализована в виде программного HFT-робота, способного обеспечить вероятность получения прибыли, превышающую вероятность потерь. В качестве дальнейших шагов по развитию данной темы могут быть предприняты исследования механизмов формирования векторов признаков с помощью методов интеллектуального анализа данных.
Превращение российских городов в самостоятельные центры экономического развития требует от исследователей более пристального изучения способов формирования успешных территориальных образований, аккумулирующих лучший человеческий капитал и инвестиции, а также систематизации применяемых их руководством инструментов управления. В статье содержится обобщение мирового опыта реализации предпринимательского подхода к управлению городом. Теоретическую основу исследования составляет концепция города-предпринимателя, активно разрабатываемая в течение последних десятилетий за рубежом. Авторы видят цель своей работы в том, чтобы, используя кейсы из современной истории городов стран Европы, США и Китая, выявить наиболее успешные инструменты управления, а также определить общие условия их эффективного применения, независимо от страновых особенностей. В статье уточнено понятие «город-предприниматель», в соответствии с ним предложена авторская классификация управленческих инструментов и сложившихся на их основе управленческих практик, сформулированы условия успешной реализации концепции города-предпринимателя. Установлено, что городпредприниматель может «выращиваться» и успешно функционировать при различных правилах игры, независимо от степени защищенности прав собственности, развития гражданского общества, политической культуры. Полученные результаты позволяют утверждать, что предпринимательский подход к управлению городом может стать способом развития российских городов, однако на данный существует ряд институциональных барьеров, препятствующих его успешному применению. В дальнейшем необходимо выработать алгоритм применения концепции города-предпринимателя в российском экономическом пространстве.
Издательство
- Издательство
- УрФУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- Юр. адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- ФИО
- Кокшаров Виктор Анатольевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@urfu.ru
- Контактный телефон
- +7 (343) 3754507
- Сайт
- https://urfu.ru/ru