автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модельное и информационное обеспечение автоматизации управления промышленным производством в условиях влияния множества стохастических факторов

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ И ПЛАНИРОВАНИИ.

1.1. Система управления промышленным производством продукции на основе биологического сырья как объект исследования

1.2. Особенности математического моделирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья.

1.3. Краткая классификация экономико-математических моделей.

1.4. Требования к модельному обеспечению системы управления промышленным производством продукции на основе биологического сырья.

1.5. Постановка задачи исследования.

1.6. Выводы.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИГОДНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ К РЕШЕНИЮ ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ.

2.1. Применение уравнений регрессии при планировании и прогнозировании.

2.2. Использование детерминированных и вероятностных моделей при планировании и прогнозировании.

2.3. Разработка общей структуры модели планирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья.

2.4. Алгоритм решения невыпуклой нелинейной задачи оптимизации

2.5. Выводы.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ БИОЛОГИЧЕСКОГО СЫРЬЯ.

3.1. Разработка алгоритмического обеспечения некоторых модулей системы.

3.2. Общие принципы разработки программного обеспечения системы планирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья.

3.3. Основное информационное обеспечение системы.

3.4. Краткое описание программной реализации системы планирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья.

3.5. Выводы.

ГЛАВА 4. МОДЕЛЬНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА КОРМОВ.

4.1. Применение моделей и методов стохастического программирования в планировании сельскохозяйственного производства.;.

4.2. Разработка модели оптимизации планирования промышленного производства кормов.

4.3. Разработка моделей урожайности и затрат на производство сырья

4.4. Методика определения исходов случайных параметров (на примере погодных условий).

4.5. Анализ результатов расчета.

4.6. Выводы.

Практически любое промышленное производство в большей или меньшей степени подвержено влиянию случайных факторов, которые необходимо учитывать при его планировании и прогнозировании. В качестве этих факторов, как правило, выступают нарушения технологии производства, нестабильность в качестве сырья и комплектующих, конструктивные ошибки, отклонение фактической обеспеченности трудовыми и материальными ресурсами от запланированной, колебание спроса на продукцию и т.д. Наиболее сложным для планирования и прогнозирования является промышленное производство продукции на основе биологического сырья. В этой отрасли процесс производства неразрывно связан с естественными процессами развития живых организмов - растений и животных, жизнедеятельность которых во многом зависит от природных явлений. Т.е. помимо вышеперечисленных стохастических факторов на ПППОБС влияют количество осадков, сроки их выпадения, температура воздуха, химические и физические свойства почвы, плохо прогнозируемые появления вредителей (грызуны, саранча) или болезней растений и животных, стихийные явления (ураганы, пожары, наводнения и т.д.). К ПППОБС относятся в основном производства химико-фармацевтической, лесозаготовительной, пищевой промышленности.

Действующие в настоящее время методики планирования производства продукции практически мало пригодны для планирования ПППОБС, поскольку они недостаточно учитывают реальную обстановку, складывающуюся под воздействием большого числа возмущающих факторов. Поэтому одним из современных средств рационального управления ПППОБС могут быть модели планирования производства продукции, учитывающие влияние ряда стохастических факторов.

Основополагающие вопросы построения моделей планирования и прогнозирования ПГТПОБС рассмотрены в работах М.Е.Браславца [1], А.М.Гатаулина [2], Р.Г.Кравченко [3], Э.Н.Крылатых [4], В.А.Кардаша [5], Ю.М.Копенкина [6]. Результаты исследований по созданию моделей планирования и прогнозирования, учитывающих воздействие стохастических факторов, успешно используются в различных отраслях науки и техники: управление техническим обслуживанием изделий авиационной техники (А.А.Сарычев [7]); оптимальное управление в задачах подземной гидромеханики (В.Н.Кулибанов [8]); экономико-математические модели оперативного управления производством (О.С.Краевая [9]); прогнозирование притока реки Объ в створе Новосибирской ГЭС на основе вариативного моделирования (В.В.Губарев, О.К.Альсова [10]). Проведенный анализ позволил сделать вывод, что проблема планирования ПППОБС еще не получила достаточно полного решения, особенно в части создания адекватных моделей, непосредственно учитывающих влияние множества случайных факторов. Эффективным методом решения рассматриваемой проблемы может быть разработка комплекса информационно-взаимосвязанных моделей, которые будут учитывать всю накопленную ретроспективную информацию, а также всю совокупность стохастических факторов, влияющих на конечный результат. Однако решение проблемы посредством создания комплекса информационно-взаимосвязанных моделей требует адаптации существующего математического обеспечения, в ряде случаев его модернизации и доработки, а также решения конкретных задач идентификации реальных объектов.

Целью диссертационного исследования является разработка и применение комплекса моделей оптимизации планирования промышленного производства продукции на основе биологического сырья в условиях влияния множества стохастических факторов. В соответствии с указанной целыо в рамках диссертационной работы были поставлены следующие задачи:

1. исследовать специфику ПППОБС в целом как объекта управления и разработать подход к планированию производства продукции в условиях влияния множества случайных факторов;

2. исследовать возможности применения различных математических методов для планирования и прогнозирования ПППОБС;

3. сформировать структуру комплекса моделей планирования производства продукции, учитывающего влияние ряда стохастических факторов;

4. разработать и апробировать алгоритмическое и программное обеспечение автоматизации прогнозных расчетов (на примере ППК).

Методы исследования. Полученные результаты исследования базируются на использовании методов и средств системного анализа, регрессионного анализа, математической статистики, а также методов математического моделирования на ЭВМ.

Научная новизна Основные результаты диссертационного исследования, имеющие научную новизну, состоят в следующем.

1. Впервые создан комплекс информационно-взаимосвязанных моделей планирования ПППОБС, позволяющий рассчитывать оптимальный (по критерию минимума затрат на производство продукции) вариант плана с учетом воздействия стохастических факторов.

2. Предложена и применена методика подготовки данных для решения задач планирования и прогнозирования в условиях влияния множества случайных факторов.

3. Разработан оригинальный комплекс алгоритмического, программного и информационного обеспечения, реализующий метод решения невыпуклых нелинейных задач оптимизации путем сведения многомерной задачи к одномерному случаю, основанный на разбиении функции, применяемом для построения интеграла Лебега.

Практическая значимость Созданный комплекс моделей планирования ПППОБС может быть использован для получения оптимальных (по критерию минимума затрат на производство продукции) планов, надежных в реализации при воздействии целого ряда случайных факторов. Разработанное программное обеспечение в настоящее время проходит опытную эксплуатацию на реальном объекте в сфере ППК. Его использование в этой сфере позволяет повысить достоверность и обоснованность принятия решений относительно выбора плана ППК. В дальнейшем программный комплекс планируется использовать как основу для построения системы управления ППК. Его использование также возможно в различных областях, где прогнозирование результатов связано с необходимостью учета влияния множества случайных факторов, например, в химико-фармацевтической, горнодобывающей, лесозаготовительной, пищевой (винодельческой, плодоовощной, мясной, молочной, сахарной и т.д.) отраслях промышленности.

Реализация результатов. Исследование, проведенное в диссертации, выполнено в рамках темы 05.03 государственной Программы фундаментальных и приоритетных прикладных исследований по научному обеспечению развития АПК РФ на 2001 - 2005 гг. «Разработать систему информационного обеспечения АПК, осуществить формирование и ведение баз и банков информационных ресурсов» (01.03. «Разработать и создать автоматизированную подсистему планирования ППК» плана научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ государственного научного учреждения «Центр информационно-вычислительного обеспечения» (ГНУ ЦИВО СО РАСХН) на 2001 - 2005 годы).

Использование практических и теоретических результатов подтверждено соответствующими актами об использовании.

Апробация работы. Результаты работы и ее основные положения докладывались и обсуждались на региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука. Техника. Инновации» (Новосибирск, НГТУ, 2001 г,), на II и IV международных конференциях молодых ученых и студентов «Актуальные проблемы современной науки» (Самара, 2001 г., 2003 г.), на VI международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения» АПЭП - 2002 (Новосибирск, НГТУ, 2002 г.), на международной конференции «Информационные системы и технологии» ИСТ 2003 (Новосибирск, НГТУ, 2003 г.), на международной научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций» (Новосибирск, СибГУТИ, 2003 г.), на международной научно-практической конференции «Информационные технологии, информационные измерительные системы и приборы» (Краснообск, 2003 г.), на конференции по научному обеспечению АПК Сибири, Монголии, Казахстана, Беларуси и Башкортостана (Абакан, 2002 г.), на региональной научно-практической конференции «Потенциальные возможности региона Сибири и проблемы современного сельскохозяйственного производства» (Кемерово, 2002 г.), на II международной практической конференции «Пища. Экология. Качество» (Краснообск, 2002 г.)

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация содержит 134 страницы основного текста, 21 рисунок, 11 таблиц, и состоит из введения, четырех глав, заключения, девяти приложений. Список литературы включает 119 наименований.

4.6. Выводы

1. Проведен аналитический обзор моделей и методов, применяемых в планировании сельскохозяйственного производства, позволивший сделать вывод об остроте проблемы создания моделей, учитывающих влияние целого ряда случайных факторов, и разработана структура комплекса моделей планирования промышленного производства кормов.

2. Обоснована возможность использования регрессионного анализа и построены многофакторные регрессионные модели урожайностей кормовых и зернофуражных культур и материально-денежных затрат на их производство.

3. Сформирована модель оптимального планирования кормопроизводства (включающая результаты проведения регрессионного анализа материально-денежных затрат в качестве элементов целевой функции и результаты проведения регрессионного анализа урожайности кормовых культур в качестве элементов ограничений), предусматривающая балансовую увязку объемов производства продукции животноводства с имеющимися ресурсами.

4. Предложена и применена методика определения исходов случайных параметров (на примере погодных условий). Проведена оценка исходов погодных условий, рассчитаны средние уровни метеорологических факторов в этих исходах, получены средние перспективные урожайности в выделенных интервалах погодных условий для реального сельскохозяйственного предприятия.

5. Произведена апробация разработанного программного обеспечения системы оптимального планирования промышленного производства кормов на объекте ОПХ СибНИИРС «Элитное». На примере расчетов подтверждена возможность создания оптимального (по критерию минимума затрат на производство кормового сырья) варианта плана производства и использования кормов на базе разработанного комплекса моделей, надежного в практической реализации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Исследована специфика промышленного производства продукции на основе биологического сырья, в результате чего сформулированы общие требования к модельному обеспечению системы.

2. Проведенный анализ существующих моделей планирования производства продукции позволил сделать вывод о перспективности метода стохастического программирования при планировании ПППОБС, а также обосновать необходимость разработки и использования комплекса моделей планирования ПППОБС.

3. Результатами исследования возможности применения различных математических методов для планирования и прогнозирования ПППОБС являются:

- обоснование использования регрессионного анализа при планировании и прогнозировании ПППОБС, в т.ч. разработка и реализация алгоритма определения вида зависимости результирующего фактора от остальных факторов модели;

- применение методики подготовки данных для решения задач планирования и прогнозирования в условиях влияния множества случайных факторов, основанной на выделении влияния колебаний погодных условий на объекты ПППОБС.

4. Разработана структура модели оптимального (по критерию минимума затрат на производство продукции) планирования ПППОБС, включающая результаты проведения многофакторного регрессионного анализа затрат средств на производство различных видов продукции в качестве элементов целевой функции и ограничений.

5. Разработано модельное, алгоритмическое и программное обеспечение расчетов. Для решения невыпуклых нелинейных задач оптимизации предложен комплекс программного обеспечения, реализующий метод, сводящий многомерную задачу к одномерному случаю, основанный на Лебеговом разбиении функции и позволяющий достичь глобальный экстремум функции вне зависимости от его местоположения (внутри или на границе области).

6. Разработана структура комплекса моделей планирования ППК, позволяющая рассчитывать оптимальный (по критерию минимума затрат на производство сырья) вариант плана, адаптированный к различным исходам погодных условий. Проведена экспериментальная апробация комплекса моделей планирования ППК. На примере расчетов подтверждена возможность создания оптимального варианта плана ППК на базе разработанного комплекса моделей, надежного в практической реализации.

1. Браславец М.Е. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. М.: Экономика, 1971.-358 с.

2. Гатаулин A.M., Харитонова JI.A., Нефедова Э.С. Математика для сельского экономиста. М.: Россельхозиздат, 1975. - 206 с.

3. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1978. - 424 с.

4. Крылатых Э.Н. Система моделей в планировании сельского хозяйства. -М.: Экономика, 1979.-200 с.

5. Кардаш В.А. Модели управления производственно-экономическими процессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981. - 184 с.

6. Копенкин Ю.И. Стохастические модели оптимального планирования сельскохозяйственного производства. М.: ТСХА, 1981. — 32 с.

7. Сарычев А. А. Управление техническим обслуживанием изделий авиационной техники: Автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.01/ Киев, ин-т инж. гражд. авиации им. 60-летия СССР. Киев, 1991. - 16 с. - Библиогр.: с. 15-16.

8. Кулибанов В. Н. Оптимальное управление в задачах подземной гидромеханики: Автореф. дис. д-ра физ.-мат. наук: 05.13.01/ Рос. акад. наук. Ин-т пробл. упр. им. В.А. Трапезникова. М., 2000. - 75 с. -Библиогр. : с. 73-75.

9. Ю.Альсова O.K. Прогнозирование притока реки Обь в створе Новосибирской ГЭС на основе вариативного моделирования. Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук. Новосибирск, 2002. — 19 с.

10. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей процессов производства. -М.: «Энергия», 1975. 376 с.

11. Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. — М.: Мир, 1973. 247 с.13.3абродский В.А. Региональное управление: Методология и моделирование / Под ред. В.А. Забродского. Харьков: Основа. Изд-во при Харьк. ун-те, 1991.-96 с.

12. Губарев В.В. Концептуальные основы информатики: Учеб. пособие: В 3-х ч. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 4.1. Сущностные основы информатики. - 149 с.

13. Моделирование в процессах управления народным хозяйством/ Под ред. ак. Н.П.Федоренко. М.: «Наука», 1984. - 320 с.

14. Управление крупным производственно-хозяйственным комплексом./ Ред.кол.: С.Е.Каменицер, В.И.Максименко, Б.З.Мильнер. М.: Экономика, 1980.-232 с.

15. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для ВУЗов. М.: ЮНИТИ, 2000. - 387 с.

16. Экономико-математические модели в системе управления предприятиями. -М.: Наука, 1983.-400 с.

17. Экономико-статистические модели в прогнозировании и планировании промышленного производства. Новосибирск: Наука, 1978. - 356 с.

18. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973. Т.1 - 336 с.

19. Моделирование территориально-производственных комплексов (методология, теория и метод)/ Под ред. А.Т.Ващенко. Львов: Вища школа. Изд-во при Львов.ун-те, 1981. — 136 с.

20. Крастинь О.П. Применение регрессивного анализа в исследованиях экономики сельского хозяйства. Рига: Зинатне, 1976. — 250 с.

21. Боярский А.Я., Старовский В.Н., Хотинский В.И., Ястремский Б.С. Теория математической статистики. — М.: Планхозиздат, 1981. 333 с.

22. Фишер Р. Статистические методы для исследователей. М.: Госстатиздат, 1958.-268 с.25.3айнчковская Т.С. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур с учетом случайных факторов // Вестник сельскохозяйственной науки. 1985.-№ 10.-С. 71-76.

23. Френкель А.А. Многофакторные корреляционные модели производительности труда. М.: Экономика, 1966. - 95 с.

24. Ковалева JI.H. Многофакторное прогнозирование на основе рядов динамики. -М.: Статистика, 1980. 102 с.

25. Беллман Р. Динамическое программирование./ Пер. с англ. И.М. Андреевой и др.. Под ред. Н.Н. Воробьева. М.: Изд. Иностр. лит., 1960. -400 с.

26. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973. Т. 2 — 488 с.

27. Ефимов В.М., Спивак В.А. О неопределенности и вероятности // Экономика и математические методы. — 1972. — Вып.5. — С. 726-740.

28. Николов Н., Бочварова Ц. Выбор решения при стабильных оценках переменных целевой функции // Международный сельскохозяйственный журнал. 1973.-№2.-С. 35-40.

29. Гольштейн Е.Г., Юдин Д.Б. Новые направления в линейном программировании. -М.: Советское радио, 1966. 524 с.

30. Юзбашев М.М. Методы изучения динамики распределения и зависимостей. -М.: Статистика, 1974. — 188 с.

31. Кардаш В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК. — М.: Агропромиздат, 1989. 167 с.

32. Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. — М.: Наука, 1979. 256 с.

33. Кюнци Г.П., Крелле В. Нелинейное программирование. М.: Советское радио, 1965.-300 с.

34. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование. М.: Мир, 1967.-506 с.

35. Гроссман К., Каплан А.А. Нелинейное программирование на основе безусловной минимизации. Новосибирск: Наука, 1981. — 183 с.

36. Матасова Ю.А. Разработка обобщенной модели планирования кормопроизводства с недетерминированными параметрами // Сб.науч.тр. НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - №1. - С. 45-50.

37. Матасова Ю.А. Модель планирования производственно-экономического процесса с вероятностными параметрами (на примере промышленного производства кормов)// Материалы V Междунар.науч.-практ.конф.

38. Научное обеспечение АПК Сибири, Монголии, Казахстана, Беларуси и Башкортостана (Абакан, 10—12 июля 2002 г.) РАСХН. Сиб.отд-ние. -Новосибирск, 2002. С. 136-138.

39. Матасова Ю.А. Применение методики определения случайных параметров при построении комплекса моделей планирования // Сб.науч.тр. НГТУ. -Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. №3. - С.

40. Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов. М.: Финансы и статистика, 1983. - 302 с.

41. Раунер Ю.Л. Климат и урожайность зерновых культур. М.: Наука, 1981. - 164 с.

42. Чичинадзе В.К. Решение невыпуклых нелинейных задач оптимизации. -М.: Наука, 1983.-256 с.

43. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных: Справочное пособие. М.: Агропромиздат, 1985. - 352 с.

44. Справочник по планированию и экономике сельскохозяйственного производства: В 2 ч. /Сост. Кулик Г.В., Окунь Н.А., Пехтерев Ю.М. / М.: Россельхозиздат, 1987. Ч. 1. - 512 с.

45. Айдин В.Н., Едемский В.А., Назарова О.М. Применение ЭВМ в сельском хозяйстве. — М.: Россельхозиздат, 1973. 160 с.

46. Аккель Т.Х. Экономико-математическая модель составления планов кормопроизводства // Научные труды Эстонского НИИ земледелия и мелиорации. -М.: Экономика, 1971. — Т.23. С. 31 —46.

47. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. -М.: Наука, 1988.-208 с.

48. Курносов А.П., Звягин Н.А. Моделирование кормопроизводства в системе АПК. Воронеж: ВСХИ, 1987.- 121 с.

49. Матасова Ю.А. Разработка и создание автоматизированной подсистемы оценки технологий кормопроизводства по биоэнергетическим показателям // Сб.науч.тр. НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2000. - №5. - С. 139— 144.

50. Матасова Ю.А. Применение стохастического моделирования в производстве // Сб.науч.тр. НГТУ. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. — №3,-С. 91-96.

51. Сорокина Т. Моделирование плана производства кормов в сельскохозяйственных предприятиях // Экономика сельского хозяйства. -1987.-№5.-С. 57-60.

52. Кравченко Р.Г. Экономико-математические модели задач по сельскому хозяйству. М.: Экономика, 1965. - 311 с.

53. Кравченко Р.Г. Применение математических методов в планировании сельскохозяйственного производства. -М.: Колос, 1968. 48 с.

54. Попов И.Г. Математические методы в экономических расчетах по сельскому хозяйству. — М.: Колос, 1964. — 239 с.

55. Курносов А.П., Сисоев И.А. Вычислительная техника и экономико-математические методы в сельском хозяйстве. — М.: Финансы и статистика, 1982. -302 с.

56. Браславец М.Е., Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. М.: Колос, 1972. - 400 с.

57. Блаж И.Д. Оптимальное планирование производства в агропромышленных комплексах. -М.: Пищ.промышленность, 1974.-216 с.64,Онищенко A.M. Специализация сельскохозяйственного производства. — Киев: Наукова думка, 1973. 292 с.

58. Милосердое В.В. Интенсификация кормопроизводства. Минск: Ураджай, 1973.- 123 с.

59. Рогов М.С. Зеленый конвейер. — М.: Агропромиздат, 1985. 135 с.

60. Руденко Г.П., Милосердов В.В. Теория и практика планирования. М.: Колос, 1976.-320 с.

61. Горемыкин В.А. Совершенствование структуры кормопроизводства в хозяйстве. -М.: Агропромиздат, 1986. 111 с.

62. Файзрахманов Д.И. Вопросы организации и планирования рациональной кормовой базы в хозяйствах с развитым молочным скотоводством. — Автореф.дисс.на соиск.учен.степ.канд.экон.наук. М., 1978.— 17 с.

63. Спрогис А.К. Оптимизация структуры посевных площадей в колхозах и совхозах Латвийской ССР // Математические методы в экономике. Рига. - 1970. - Вып.6. - С. 14-20.

64. Яковлев М.И. Планирование кормовой базы с помощью экономико-математических методов // Животноводство. 1973. - № 12. - С. 34-38.

65. Абашин А.А., Полынкина Е.Н. Основные предпосылки организации расчетов по текущему планированию // Применение экономико-математического моделирования при оптимизации управления в сельском хозяйстве. Горький, 1987.— С. 21—26.

66. Василенко Ю. Факторы и эффективность использования производственного потенциала // Экономика сельского хозяйства. 1987. -№ 10.-С. 67-72.

67. Искаков Б., Вишняков В., Зарова Е. Эконометрическое моделирование оптимального развития и размещения сельского хозяйства в системе АПК РСФСР // Экономика сельского хозяйства. 1987. -№ 4. - С. 69-73.

68. Леньков И.И. Оптимальное планирование АПК района. Минск: Ураджай, 1987.- 152с.

69. Милосердов В.В., Беспахотный Г.В. Региональное планирование развития сельского хозяйства. — М.: Экономика, 1982.— 216 с.

70. Пастернак П.П. Системное моделирование экономических процессов в АПК. М.: Агропромиздат, 1985. - 176 с.

71. Бочварова Ц.Е. Об одной стохастической модели сельскохозяйственного производства // Экономика и математические методы. — 1975. — № 4. — С.716-723.

72. Джарова Ю.Г. Об одной стохастической модели планирования аграрно-промышленных комплексов // Исследование операций и АСУ. 1980. — Вып. 15. — С. 53-58.

73. Кардаш В.А. Об одном подходе к постановкам стохастических задач оптимизации производства // Экономика и математические методы. — М.: — 1977.-Т. 13, ч.б.-С. 1312-1316.

74. Кардаш В.А., Рапопорт Э.О. О моделировании экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1979.— 158 с.

75. Копенкин Ю.И. Модель задачи стохастического программирования оптимизации производственной структуры сельскохозяйственного предприятия//Докл. ТСХА.-М., 1971. Вып. 163. - С. 288-295.

76. Крастинь О.П. Методы анализа регрессий и корреляций при определении агроэкономических функций. Рига: Зинатне, 1970. - 348 с.

77. Саакян А.В. Стохастическое и нелинейное программирование в сельском хозяйстве. Ереван: Айастан, 1978. — 144 с.

78. Федоренко И.К. Об одной стохастической модели планирования сельскохозяйственного производства и опыте ее применения // Кибернетика. 1980. - № 3. - С. 107-110.

79. Сметанин Н.Е. Экономическое обоснование структуры кормопроизводства. М.: Колос, 1969. - 144 с.

80. Мороз В.Н., Узун В .Я. Планирование резервов продукции и ресурсов в сельском хозяйстве // Экономика сельского хозяйства. — 1979. — № 9. — С.53-56.

81. Половинкин П.Д. Резервные фонды и воспроизводство в колхозах. М.: Экономика, 1970. - 128 с.89.3агайтов И.Б., Половинкин П.Д. Экономические проблемы повышения устойчивости сельскохозяйственного производства. — М.: Экономика, 1984.-240 с.

82. Ястремский А.И., Федоренко И.К. Методика решения и анализа прикладных стохастических моделей экономики // Кибернетика. 1980. -№1.- С. 122-127.

83. Ястремский А.И., Федоренко И.К., Лещенко Л.Л., Садыков Т.С. Экспериментальные расчеты по стохастической модели размещения производства сельскохозяйственной продукции // Исследование операций и АСУ. Киев: Вища школа, 1986. - С. 98-104.

84. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. — М.: Наука, 1976.-240 с.

85. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: Советское радио, 1974. - 400 с.

86. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Советское радио, 1979. - 392 с.

87. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании. — Новосибирск: Наука, 1981.-283 с.

88. Катков Н.С. Кормовая база промышленных комплексов. Казань: Татарское книжное издательство, 1978. - 190 с.

89. Катков Н.С., Логинов М.Т., Файзрахманов Д.И. Прочная кормовая база -основа развития животноводства и повышения его эффективности. -Казань: Татарское книжное издательство, 1981. 44 с.

90. Матасова Ю.А. Модели оптимизации планирования производственно-экономических процессов// Материалы II международной научно-практической конференции Пища. Экология. Качество. СО РАСХН, СибНИПТИП. Новосибирск, 2002. - С. 398-401.

91. Природно-экономические условия ведения сельского хозяйства Сибири и Дальнего Востока /ВАСХНИЛ. РАСХН. Сиб. Отделение; Сост. А.И.Тютюнников, П.Л.Гончаров, А.А.Вершинин. Новосибирск, 1991. -356 с.

92. Хеди Э., Диллон Д. Производственные функции в сельском хозяйстве. -М.: Прогресс, 1965. 600 с.

93. Королева С.И. Анализ временных рядов урожайности сельскохозяйственных культур в Амурской области // Моделирование экономических процессов. — М.: МГУ, 1982. С. 68-72.

94. Каяйкина М.С., Юзбашев М.М. Методика исследования корреляционной связи колебаний урожайности с солнечной активностью // Науч.тр.ЛСХИ. 1980. - Т. 388. - С. 31-40.

95. Манелля А.И., Терехина А.Ю. Статистический анализ типов динамики урожайности сельскохозяйственных культур // Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М., 1974.-С. 150-167.

96. Понько В.А. Система ЭКОПРОГНОЗ/ РАСХН. Сиб.отделение. -Новосибирск, 1996. 95 с.

97. Сиренко Г.А., Фомкина И.А. Влияние солнечной активности на колебания урожайности различных сельскохозяйственных культур в совхозах Ленинградской области // Научные труды ЛСХИ. Л.: - 1980. -Т. 388.-С. 47-51.

98. Ф 107. Денисов В.И., Лемешко Б.Ю., Цой Е.Б. Оптимальное группирование,оценка параметров и планирование регрессионных экспериментов. -Новосибирск: НГТУ. 1993. - 4.2. - 347 с.

99. Тооминг Х.Г., Карин П.Х. Агроклиматическая оценка потенциального урожая многолетних трав и недобора урожая, обусловленного дефицитом влаги // Метеорология и гидрология. 1977. — № 2. - С. 81-86.

100. Гулинова Н.В. Погода и урожай сеяных и луговых трав. — Л.:Щ

101. Гидрометеоиздат, 1982. 176 с.

102. Загайтов И.Б., Половинкин П.Д. Устойчивость сельскохозяйственного производства//Вопросы экономики. — 1984.-№ 1.-С. 75-85.

103. Уланова Е.С. Агрометеорологические условия и урожайность озимой пшеницы. — Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 302 с.

104. Чирков Ю.И. Основы агрометеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1988. -248 с.

105. Полоз А.И. Экономико-математическое исследование временных изменений урожайности сельскохозяйственных культур: Автореф. дисс. на соиск. учен. степ. канд. экон. наук. — М., 1975. 19 с.

106. Образцов А.С. Системный метод: применение в земледелии. — М.: Агропромиздат, 1990.-303 с.

107. Манелля А.И. Динамика урожайности сельскохозяйственных культур. -М.: Статистика, 1972. 220 с.

108. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1975. - 184 с.Ф

109. Денисов В.И., Лемешко Б.Ю., Цой Е.Б. Оптимальное группирование, оценка параметров и планирование регрессионных экспериментов. — Новосибирск: НГТУ. 1993. - 4.1. - 346 с.

110. Газетдинов М.Х. Эффективные методы прогнозирования урожайности // Проблемы самоокупаемости и самофинансирования в АПК. Казань, 1988.-С. 56-58.

111. Описание алгоритма попадания случайных точек в область допустимых решений, определенных системой линейныхограничений

112. Последовательность операций, обеспечивающих попадание случайной точки в область допустимых решений, определенных системой линейных ограничений следующая:

113. Генерирование случайного вектора (выбор случайной точки л:);

114. Полученная точка проверяется на выполнение /-го условия системы ограничений (П. 1.1). Если неравенство не выполняется переход к выполнению п.4, если оно выполняется — переход к выполнению п.ЗijXj<bh / = 1,2,.да; (П.1.1)1. УеЛ1

115. Операции п.2 повторяются для каждого /=1,2,.т;

116. Полученная точка принимается уже как исходная и операции, осуществляемые в пп.2 -4, повторяются для каждого i=\,2,.m.

117. Фрагменты иерархической структуры меню автоматизированной системы оптимального планирования1. ПППОБСу)*'Основная Форма системы

118. Решение задач системы Справочники Отчеты Сервис Выходj Пинейкаи задача (симплекс-метси) ► Подготовка данных пользователем * Слздать новую таблица Редактировать таблицу

119. Анализ ► Метод пси-лреобразования Создание выборок ► Решение задачи1.1. Основная форма системы

120. Редактирование данных Решение задам системы Справочники Отчеты Сервис В ыход

121. Линейная задача (симплекс-метра. ► 1

122. Анализ а Парных связей признаков Многофакторный регрессионный

123. Метод пси-пре образования Создание выборок >J

124. Рис. П.2.2. Фрагмент структуры меню для анализа накопленной статистики1. Основная форма системы

125. Редактирование данных Решение зэдм системы Справочники Отчеты Сервис Выхш Линейная задача (симплекс-метод.) > Анализ ► I Метод пси-преобразования1. Создание выборок

126. Q Выборки по критериям польтавателя f

127. Q Одноф-зкторный план ДвухфакторныЙ план Иерархический пл-зн1. Стандартные выборки

128. Рис. 11.2.3. Фрагмент структуры меню для создания стандартных выборок ивыборок по критериям пользователя1. Основная форма системы

129. Редактирование данных Решение задач системы Справочники Отчеты Сервис Выход

130. Кодификаторы Установки хозяйства

131. Рис. 11.2.4. Фрагмент структуры меню для работы с блоком нормативносправочной информацииf-jйНкЛ^Й^с-й^йы Citv.mi'i'K н От**?ы СфРйе Bscи1. Слисок спраьо'чнипов1. Хозяйства Районыггшчя

132. Климатические зоны Угсиья и культуры1. Скот

133. Содержимое справочника Код области} Кад района | Код хозяйства! Назвали? хоз^стед54 54

134. Т Путь Коммунизма 2 Слееа Партии1 пы птА Пгн»<гг1. GJ1. Создание фильтра

135. Код области Код района Код хозяйства Нлпплнш; хозяйгтГ1. J! JJ JL1. Задать1. Очиститьл1. Применитьf} Закрытьjbl*jА

136. Сортировка J Соргтцюка О ПОИСК О "Ри/ьтр О 'I ' ч Фильтра1 repasts со справочником

137. С О* ранить Q Просмотр | Печать 9 .1ЛКрьГТЬ

138. Рис, П.2.5. Пример сервисных возможностей работы со справочнойинформациейyl* Основная форма системы

139. Редактирование данных Решение задач системы Справочники Отчеты Сервис Выу.од

140. Проверка баз Архивация 0 программе Помощь

141. Рис. 11.2.6. Фрагмент структуры меню сервисного блока

142. Модель планирования промышленного производства кормов1. Обозначения:v- исходы погодных условий, v е N3; pv- вероятность исходов погодных условий;

143. PKi поступление /-гопитательного вещества из резервного фонда;

144. PKh поступление h-й группы кормов из резервного фонда, ц. корм.ед.;9KVh выделение И-й группы кормов в v-ом исходе погодных условий в резервный фонд, ц. корм.ед.;1. V V

145. S (1) S (16) - валовые сборы кормов в v-ом исходе погодных условий, ц.1. Целевая функция:

146. F{x) = £Pv (MDZV (1) х Х(\) + MDZv (2) x X{2) + MDZV (3) x X{3) + ve7V3

147. Sv(2) = (yv(2)-30)-x(2); (П.3.6)

148. Sy (3) = yv(3) • *(3); (П.3.7)

149. Sv (4) = 0,85 -yv(4) .x(4); (П.3.8)

150. Sv (5) = yv (5) • *(5)/1,6; (П.3.9)

151. Sv(6) = yv(6)-x(6)-, (П.3.10)

152. Sv(7) = 0,9-yv(7)-x(7); (П.3.11)11. (8) = y и (8) • *(8) /1,6; (П.3.12)

153. Sy(9) = yy(9)-x(9); (П.3.13)

154. S'1' (10) = v (10) • ;t(l0)/1,2; (П.3.14)14. 5rv/(ll) = ^v,(ll)^(ll); (П.3.15)

155. Модели урожайности и материально-денежных затрат с вероятностными параметрами

156. Обозначения: У (О ~ урожайность, ц/га;

157. MDZ(i) материально-денежные затраты, руб/га; x(i) - площади посевов, га;

158. ГУ среднедневная температура за май-июнь, °С; ОСУ — сумма осадков за май-июнь, мм; Т2 - среднедневная температура за июль-август, °С; ОС2 — сумма осадков за июль-август, мм.

159. Зернофуражные культуры (у(1), MDZ(l), х(1)): у(1) = 67,865 4,572 lg(x(l))/lg(10) - 1,119 77 - 0,124 ОСУ +0,004 77 OCJ; (П.4.1)

160. MDZ(1) = 144,622 + 4,4\6 у(1)-Ш,ЗЪ2/ОС1 + 132,565/(0,0399 *(7j); (П.4.2)

161. Картофель (у(2), MDZ(2), х(2)): у(2) = -754,177 0,6096 х(2) - 0,001 (0,0399 х(2))2 + 5,925 Т1 +24761,1IT2- 0,19 ОС2; (ПАЗ)

162. MDZ(2) = -748,415 + 5,159у(2) -272,463 \g(x(2))!\g(\Q) 19568,125/77- 8889,43/ОСУ + 36,363 Т2; (П.4.4)

163. Кормовые корнеплоды (у(3'), MDZ(3), х(3)): у(3) = 191,559 + 80,219/(0,0399 x(3)f + 0,7629 ОСУ; (П.4.5)

164. MDZ(3) = 288,238 + 1,396у(3) +2983,0903/^; (П.4.6)

165. Однолетние травы на сено (у(4), MDZ(4), х(4)): у(4) = 5,58 + 0,206 ОСУ; (П.4.7)

166. MDZ(4) = -73,9545 + 143,708 lg(>^)/lg(10) 13,8874 х(4)+2,313 (0,0399 x(4)f; (П.4.8)147

167. Однолетние травы на сенаж (у(5), MDZ(5), х(5),на зеленый корм (у(6), MDZ(6), х(6)):у(5) = 210,931 76,3748 lg(jc^)/lg(10) + 0,641 ОС1; (П.4.9)

168. MDZ(5) = 149,036 + 1,328 у(5) 0,003 у(5)2 - 37,919 lg(*(5J)/lg( 10); (П.4.10)

169. Многолетние травы на сено (у(7), MDZ(7), х(7)):у(7) = 7,5796 + 12,7 lg(C>C7)/lg(10); (П.4.11)

170. MDZ(IO) = 78,5133 + 1,676 у(10) 0,003 у2(10); (П.4.16)

171. Силосные культуры (у(12), MDZ(12), х(12)):у(12) = -77,9518+ 123,967 lg(<9C7)/lg(10); (П.4.17)

172. MDZ(12) = 67,1789 + 0,903 у (12); (П.4.18)

173. Естественные сенокосы на сено (у(14), MDZ(14), х(14)):у(14) = 21,265 0,077 ОС2; (П.4.19)

174. MDZ(14) = -35,926 + 84,199 Ig(y^749)/lg(10). (П.4.20)

175. Определение достоверности исходных данных

176. Некоторые статистические характеристики, необходимые для построения многофакторных регрессионных моделей урожайности кормовых культур