Методические указания к написанию курсового проекта дисциплины (стр. 4 из 6)
ИТП снижаются при уменьшении интервала (области) оптимального решения.
Управленческое решение, в общем случае, описывается вектором независимых переменных, а информационно-технологические потери определяются через отклонения от оптимальных значений технологических переменных.
Технологические переменные характеризуют результат воздействия управленческого решения на объект управления. Они определяется через независимые переменные.
Например, при управлении кормлением животных рацион является управленческим решением. Массы кормов в рационе – значения независимых переменных. Технологическими переменными являются количества компонентов питания в рационе, определяемые через массы кормов рациона.
Пример зависимости ИТП от относительного значения технологической переменной (тп) представлен на рис. 26. Эта зависимость называется функцией потерь.
тп = тпабс / тпопт ,
где тпабс – абсолютное текущее значение технологической переменной;
тпопт – оптимальное значение технологической переменной.
Рис. 26. Пример функции потерь
Поскольку оптимальное решение может находиться в любой точке интервала неопределенности, и точка эта остается неизвестной, то определить достоверно ИТП при данном принимаемом решении не представляется возможным. Можно лишь оценить их величину, которой они достигли бы при самом неблагоприятном стечении обстоятельств. Как правило, этому соответствует нахождение оптимального решения на границе интервала оптимального решения.
ИТП, возникающие при исполнении текущего решения в случае нахождения оптимального решения на границе интервала оптимального решения называются граничными ИТП решения.
На рис. 27 представлены зависимости информационно-технологических потерь ИТП от принимаемого решения D при нахождении оптимального решения на границах интервала неопределенности. Границам интервала соответствуют решения D1 и D2. Зависимость ИТП1(D) построена в предположении, что оптимальное решение находится на нижней границе D1 интервала неопределенности (1-я гипотеза). Зависимость ИТП2(D) построена в предположении, что оптимальное решение находится на верхней границе D2 интервала неопределенности (2-я гипотеза).
Рис. 27. Зависимость граничных потерь от принимаемого решения
Наибольшая величина возможных потерь определяет максимальный риск решения ИРmax:
ИРmax= MAX(ИТП1(D), ИТП2(D)) при D Î [D1, D2] (40)
На приведенном графике видно, что риск принимаемого решения не может быть ниже потерь, соответствующих точке пересечения кривых ИТП1(D) и ИТП2(D). Эта точка соответствует решению, минимальному (оптимальному) по риску Dопт по риску, а соответствующее ей значение потерь равно минимальному риску ИРmin.
Максимальный и минимальный риск решения указывают границы возможных максимальных потерь, обуславливаемых неопределенностью оптимального решения, для произвольно выбираемого решения из интервала оптимального решения.
Для решений, многократно принимаемых при одном и том же интервале оптимального решения, в качестве показателя потерь целесообразно принять средние потери.
Для произвольно принимаемых решений на интервале неопределенности решения средние потери определяются выражением:
___ M N
ИТП = 1/(М*N) * å å ИТПij(Dопт º Di, Dj) (41)
i=1 j=1
при DiÎ [D1, D2], DjÎ [D1, D2],
где М – количество точек на интервале [D1, D2], последовательно принимаемых за оптимальные;
N – количество точек на интервале [D1, D2], последовательно принимаемых за текущее решение для каждого значения Di, принимаемого за оптимальное.
Совершенствование информационных технологий, используемых при формировании решения, ведет к сужению интервала неопределенности решения. Вследствие сужения интервала неопределенности решения происходит снижение потерь, возникающих из-за неопределенности решения. На рис. 27 большей информативности решения соответствует интервал [D¢1, D¢2]. При этом кривые ИТП1(D) и ИТП2(D) смещаются в положение ИТП¢1(D) и ИТП¢2(D), что приводит к снижению значений показателей потерь.
6. Структуризация интервала неопределенности – определение долей интервала неопределенности вычисляемого показателя (или оптимального решения), вносимых каждым из рассматриваемых факторов неопределенности.
Структуризация – один из методов системного анализа, при котором объект исследований разделяется по определенным признакам на составные части.
Последовательность выполнения структуризации интервала неопределенности на примере вычисляемого показателя:
1) Найти интервал значений вычисляемого показателя «П» с учетом всех факторов неопределенности:
[П] = [П1, П2]
2) Вычислить интервал значений вычисляемого показателя без учета первого фактора неопределенности:
[П 
] = [П1
, П2 ] (42)3) Вычислить абсолютную долю интервала значений вычисляемого показателя, порождаемую первым фактором неопределенности:
Δ1 = (П2 - П1) - (П2
- П1 
) (43)4) Повторить п.п. 2-3 для всех факторов неопределенности.
5) Найти сумму долей интервала значений вычисляемого показателя по всем факторам неопределенности:
N
S = Σ Δi (44)
i=1
N – количество учитываемых факторов неопределенности.
6) Вычислить процентную долю интервала вычисляемого показателя, вносимую каждым фактором неопределенности:
δi = Δi / S *100, % (45)
7) Ранжировать список факторов неопределенности по значению процентной доли интервала вычисляемого показателя, вносимой фактором неопределенности.
7. Закончить написание курсовой работы следует выводами и списком использованной литературы.
III. ВАРИАНТЫ ЧАСТНЫХ ЗАДАНИЙ ДЛЯ КУРСОВОГО ПРОЕКТА
Вариант 1
Совершенствование информационной технологии управления содержанием и эксплуатацией молочного стада КРС
1. Описать организацию и технологию содержания и эксплуатации скота на предприятии.
2. Выполнить анализ технологических показателей содержания и эксплуатации коров и соответствие их нормам:
2.1. Питательность рационов.
2.2. Возраст первого отела.
2.3. Длительность сервис-периода.
2.4. Длительность сухостойного периода.
2.5. Длительность межотельного периода.
2.6. Результативность осеменений (номер результативного осеменения).
2.7. Выход телят на 100 коров в год.
2.8. Срок эксплуатации коров.
2.9. Причины выбраковки коров.
3. Выполнить экономический анализ эффективности содержания и эксплуатации скота.
4. Описать технологию планирования, контроля, учета и анализа технологических операций по содержанию и эксплуатации скота, существующую на предприятии.
5. Вскрыть резервы повышения эффективности производства за счёт совершенствования информационной технологии управления содержанием и эксплуатацией скота.
6. Разработать предложения по совершенствованию информационной технологии управления содержанием и эксплуатацией скота.
7. Выполнить структурированное описание новой информационной технологии управления содержанием и эксплуатацией скота.
8. Оценить затраты на внедрение новой информационной технологии.
9. Оценить экономическую эффективность новой информационной технологии управления содержанием и эксплуатацией скота.
Литература
1. Экономика сельскохозяйственного предприятия. Редакторы: К.-Д. Бауэр, Г.Н. Харламова, Л.И. Мосина, Г.И. Павлушина. – М.: ЭкоНива, 1999
2. Цеддиес Ю., Райш Э., Угаров А.А. Экономика сельскохозяйственных предприятий. - М.: Издательство МСХА, 2000
3. Лукьянов Б.В. Информационные технологии в агроэкономике. // Лекция – М:, Изд-во МСХА, 2009
4. Лукьянов Б.В., Лукьянов П.Б. Новая информационная технология оптимизации рационов для сельскохозяйственных животных. // Учебное пособие – М.: Изд-во МСХА, 2009
5. Лукьянов Б.В. Информационные технологии в агроэкономике. // Методическое пособие – М.: Изд-во МСХА, 2009
6. Лукьянов Б.В. Оценка потерь, вызываемых неопределенностью оптимального решения // Методические рекомендации к лабораторно-практическим занятиям. – М.: Изд-во МСХА, 2005
7. Лукьянов Б.В. Факторы информационной неопределенности в управлении сельскохозяйственным производством. Лекция. М.: МСХА, 1996