Deterministični model: definicija. Glavne vrste dejavnikov determinističnih modelov

Modeliranje je eno najpomembnejših orodij v sodobnem življenju, ko želijo predvideti prihodnost. In to ni presenetljivo, saj je natančnost te metode zelo visoka. V okviru tega članka preuči, kaj je deterministični model.

Splošne informacije

Deterministični modeli sistemov imajo značilnost, da jih je mogoče analitično raziskati, če so dovolj preprosta. V nasprotnem primeru lahko pri uporabi znatnega števila enačb in spremenljivk uporabimo elektronske računalnike za ta namen. In računalniško pomoč se praviloma zanaša na njihovo rešitev in iskanje odgovorov. Zaradi tega moramo spremeniti sistem enačb in uporabiti drugo diskretizacijo. To pa pomeni povečano tveganje netočnosti pri izračunu. Za vse vrste determinističnih modelov je značilno dejstvo, da poznavanje parametrov v določenem preiskovanem intervalu nam omogoča, da v celoti ugotovimo dinamiko razvoja znanih indikatorjev v tujini.

Značilnosti

Deterministični matematični modeli ne omogočajo sočasnega določanja vpliva številnih dejavnikov in tudi ne upoštevajo njihove zamenljivosti v povratnem sistemu. Na kaj je njihova funkcionalnost zgrajena? Temelji na matematičnih zakonih, ki opisujejo fizikalne in kemijske procese objekta. Zaradi tega je obnašanje sistema napovedano precej natančno.

Za konstrukcijo se uporabljajo tudi splošne enačbe toplotnih in materialnih ravnotežij, določene z makrokinetiko procesa. Za večjo natančnost napovedi mora deterministični model imeti največjo možno količino začetnih informacij o preteklosti obravnavanega predmeta. Uporabi se lahko pri teh tehničnih težavah, kjer je zaradi enega ali drugega razloga zanemarjeno dejansko nihanje vrednosti parametrov in rezultatov njihovega merjenja. Tudi eden od indikacij za uporabo je, da imajo naključne napake nepomemben učinek na končni izračun sistema enačb.

Vrste determinističnih modelov

Lahko so neperiodični. Oba tipa sta lahko časovno neprekinjena. Predstavljeni so tudi kot zaporedje diskretnih impulzov. Lahko jih opišemo z uporabo slike Laplace ali Fourierjevega integrala.

Deterministični faktorji imajo določena razmerja med vhodnimi in izhodnimi parametri procesa. Modeli so opredeljeni z logičnimi, diferencialnimi in algebraičnimi enačbami (čeprav se lahko uporabijo tudi njihove rešitve, ki so predstavljene kot funkcija časa). Tudi eksperimentalni podatki, ki so bili pridobljeni v naravnih pogojih ali pospešeni preskusi korozije, so lahko podlaga za izračune. Vsak deterministični model zagotavlja določeno povprečje značilnosti sistema.

Uporaba v gospodarstvu

Oglejmo si praktično uporabo. Za to so primerni deterministični modeli upravljanja z zalogami. Treba je opozoriti, da so formalizirani v razredu problemov linearnega programiranja.

Zato je za izračune treba opredeliti naslednje kazalnike: stroške virov in proizvodnjo z različnimi proizvodnimi metodami, od katerih ima vsaka svojo lastno intenziteto; Spremenljivke, ki opisujejo vse značilnosti v tekočih procesih (vključno s surovinami z materiali). Vse je treba urediti. Vsak posamezen vir, izdelek, storitev - vse to je vključeno v materialno ravnotežje.

Tudi za popolnost odločitev je treba objektivno oceniti kakovost sprejetih odločitev. Tako so deterministični gospodarski modeli idealni za opis procesov, na katerih je odvisno začetno stanje sistema. Pri delu z elektronskimi računalniki je treba upoštevati, da lahko računalniki delujejo le s fiksnimi dejavniki.

Gradbeni modeli

S predstavitvijo glavnih parametrov tehnoloških procesov, ki se zgodijo, se lahko razdelita dve vrsti:

1. Približni modeli. V njih so posamezne proizvodne enote predstavljene kot niz stalnih vektorjev mejnih variant njihovega delovanja.
2. Modeli s spremenljivimi parametri. V tem primeru se določijo določeni razponi variacij in uvedene so dodatne enačbe, ki ustrezajo vektorjem mejnih variant.

Ti deterministični faktorski modeli bodo osebi, ki jih uporablja, določil učinek posebnih položajev na posamezne značilnosti. Toda izračunanih izrazov za krivulje ločevanja ne moremo dobiti. Če je treba izračunati dinamično optimizacijo neprekinjene proizvodnje, potem verjetnostna narava informacij o tem, kako se pojavljajo tehnološki procesi , ne bi smela upoštevati .

Faktorsko modeliranje

Sklicevanje na to je bilo mogoče videti v celotnem članku, vendar o tem, kaj je, o tem nismo razpravljali. Modeliranje faktorjev pomeni, da so poudarjene glavne točke, za katere je potrebna kvantitativna primerjava. Za izvedbo zastavljenih ciljev študija spremeni obliko.

Če ima togo določen model več kot dva dejavnika, potem se imenuje večfaktorski. Njegovo analizo lahko izvedemo z različnimi metodami. Na primer, podajamo matematične statistike. V tem primeru obravnava naloge, ki jih postavljajo z vidika vnaprej določenih in izdelanih a priori modelov. Izbira med njimi temelji na smiselni predstavitvi.

Za kvalitativno konstrukcijo modela je potrebno uporabiti teoretične in eksperimentalne študije o bistvu tehnološkega procesa in njegovih vzročno-posledičnih razmerjih. To je glavna prednost subjektov, ki jih razmišljamo. Modeli deterministične faktorske analize omogočajo natančne napovedi na mnogih področjih našega življenja. Zaradi svojih kakovostnih parametrov in univerzalnosti so dobili tako široko porazdelitev.

Cybernetski deterministični modeli

Zanimajo nas zaradi prehodnih procesov, ki temeljijo na analizi, ki se pojavljajo v vseh, tudi najbolj nepomembnih, spremembah agresivnih lastnosti zunanjega okolja. Zaradi enostavnosti in hitrosti izračuna se obstoječe stanje nadomesti s poenostavljenim modelom. Pomembno je, da izpolnjuje vse osnovne zahteve.

Iz enotnosti vseh potrebnih parametrov je odvisna učinkovitost sistema samodejnega nadzora in učinkovitost njegovih odločitev. Hkrati je treba to težavo rešiti: več informacij se zbere, večja je verjetnost napake in daljši čas obdelave. Če omejite zbiranje podatkov, se lahko zanesete na manj zanesljiv rezultat. Zato je treba najti zlato sredstvo, ki bo omogočilo pridobitev informacij z zadostno natančnostjo, hkrati pa to ne bo nepotrebno zapletlo nepotrebnih elementov.

Množični deterministični model

Zgrajen je tako, da dejavnike deli v svoje veliko. Kot primer lahko upoštevate postopek oblikovanja količine izdelkov (PP). Torej, za to je potrebno imeti delovno silo (PC), materiale (M) in energijo (E). V tem primeru se lahko faktor PP razgradi v niz (PC; M; E). Ta možnost prikazuje multiplikativno obliko faktorskega sistema in možnost njegove ločitve. V tem primeru lahko uporabite takšne metode transformacije: širitev, formalno razgradnjo in podaljšanje. Prva različica je v analizi našla široko uporabo. Uporabi se lahko za izračun učinkovitosti dejavnosti zaposlenega ipd.

Z raztezkom se ena vrednost nadomesti z drugimi dejavniki. Toda na koncu bi morali dobiti isto številko. Primer raztezanja je bil obravnavan zgoraj. Ostaja samo formalna razgradnja. Vključuje razširitev imenovalca prvotnega faktorskega modela z zamenjavo enega ali več parametrov. Upoštevajte ta primer: izračunamo dobičkonosnost proizvodnje. V ta namen se dobiček deli s stroški. V primeru množenja namesto ene vrednosti delimo z vsoto, ki jo povzamemo za material, osebje, davke in tako naprej.

Verjetnosti

Oh, če bi šlo vse ravno tako, kot je bilo načrtovano! Toda to se zgodi redko. Zato se v praksi pogosto uporabljajo deterministični in verjetnostni modeli. Kaj lahko rečete o slednjem? Njihova posebnost je, da upoštevajo tudi različne verjetnosti. Vzemite, na primer, naslednje. Obstajata dve državi. Razmerje med njimi je zelo slabo. Tretja stranka se odloči, ali bo vlagala v podjetja ene od držav. Konec koncev, če se bo vojna razbila, bo dobiček močno trpel. Ali lahko navedete primer izgradnje obrata v coni z visoko potresno dejavnostjo. Konec koncev obstajajo naravni dejavniki, ki jih ni mogoče natančno upoštevati, to lahko storite le približno.

Zaključek

Preučili smo, kakšni so modeli deterministične analize. Žal, toda v celoti jih razumeti in jih lahko uporabite v praksi, je zelo dobro učiti. Teoretična podlaga že obstaja. V okviru članka so bili predstavljeni tudi nekateri preprosti primeri. Nadalje je bolje slediti potek postopnega zapletanja delovnega materiala. Svojo nalogo lahko malo poenostavite in začnete spoznavati programsko opremo, ki lahko naredi ustrezno simulacijo. Ampak ne glede na izbiro, razumevanje osnov in sposobnost odgovarjanja na vprašanja o tem, kaj in kako, je še vedno potrebno. Naučiti se morate izbrati pravi vnos in izbrati prave ukrepe za začetek. Nato lahko programi uspešno opravljajo svoje naloge.