авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

Методологические основы формирования адаптивных механизмов организации вагоноремонтного комплекса

-- [ Страница 3 ] --

Выбор оптимальных выходов () начинается с периода . Потенциал и план , зависящий от и (то есть , ), считаются заданными. С помощью оператора оптимизируется (3) по при заданных . В периоде помеха неизвестна. Поэтому перед оптимизацией (6) по необходимо устранить неопределенность в отношении . Для этого к формуле (6), в которой установлено , применяется оператор устранения неопределенности в отношении . В результате получаем однократно усеченную целевую функцию ВРП, отличающуюся тем, что в ней устранена неопределенность в отношении потенциала и выхода в периоде .

Для устранения неопределенности в отношении потенциала и выхода в периоде выполняется оптимизация «усеченной» целевой функции по выходу с помощью оператора . Тем самым определяются оптимальные выходы в периоде , как функция . После этого к «усеченной» целевой функции, в которой положено , применяется оператор устранения неопределенности в отношении . В результате получается «двукратно усеченная» целевая функция, в которой устранена неопределенность в отношении его потенциалов и выходов в периодах и . При повторении данной процедуры до периода включительно получаем «T-кратно усеченную» целевую функцию , в которой устранена неопределенность в отношении потенциалов и выходов в периодах , ,..,. «T-кратно усеченная» целевая функция представляет собой ожидаемую целевую функцию (критерий эффективности) (3) в периоде t как функцию выхода и плана . Таким образом, ВРП решает задачу оптимизации с прогнозом потенциала и выхода, выбирая текущий выход , который максимизирует .

Задача оптимального синтеза АМО ВК – максимизация в каждом периоде времени целевой функции ВК , зависящей от планов, ресурсов и выходов ВРП в данном периоде, с учетом неопределенности потенциала и выхода .



Синтез АМО ВК формирует следующие типы механизмов: жесткое регламентирование; гибкое реагирование; установление допустимых границ деятельности.

АМО ВК жесткого регламентирования – это механизм, обеспечивающий равенство выхода и плана при любом потенциале ВРП: , . Для существования такого механизма необходимо и достаточно , то есть план должен быть заведомо выполним.

АМО ВК, при котором ВРП полностью использует свой потенциал в каждом периоде (то есть работает на границе своих возможностей) , , называется механизмом гибкого реагирования. В этом АМО ВК приоритетом является раскрытие потенциала.

Механизм гибкого реагирования прогрессивен по оценке , если , . Прогрессивность по оценке означает, что с ростом оценки максимальный стимул возрастает. Для обеспечения прогрессивности АМО ВК, прогрессивного по оценке, достаточно, чтобы с ростом выхода текущий стимул и оценка увеличивались.

Механизм гибкого реагирования регрессивен по оценке , если , . Регрессивность по оценке означает, что с ростом оценки выхода максимальный стимул, получаемый в единицу времени, убывает.

Приоритет в механизме установления допустимых границ деятельности – координация деятельности ВРП путем планирования. При этом ВРП выбирает выход, равный плану , если при реально выполнимом плане. Если же установленный ДРВ план невыполним из-за каких-либо изменений, ВРП максимально стремится достичь его, выбирая выход из множества . При и отсутствии дальновидности ВРП () условие установления допустимых границ деятельности АМО ВК имеет следующий вид: .

При проектировании АМО ВК определяются ограничения на процедуры планирования, регулирования и стимулирования.

Разработан адаптивный оценочный механизм (АОМ) для количественной оценки выхода ВРП (рис. 6).

 Адаптивный оценочный механизм -212

Рис. 6. Адаптивный оценочный механизм

Количественная оценка формируется через определение степени соответствия выхода нормативу. В АОМ на основе текущего норматива и выхода ВРП определяется адаптивный норматив на следующий период (t + 1): , где – процедура адаптивного нормирования , . Сопоставлением выхода с нормативом определяется количественная оценка , где Е – процедура оценивания.

ВРП заинтересовано в увеличении своих текущей и будущей оценок. Его целевая функция в периоде принятия решения (t = 1) определяется по формуле

, (7)

где – вектор выхода; – коэффициент, используемый для приведения будущих оценок к текущему периоду.

После того как ДРВ определит нормативы, ВРП выбирает оптимальный выход так, чтобы максимизировать (7): . Так реализуется игра ВРП с ДРВ. Множество ее решений представляет собой совокупность выходов и определяется по формуле: . Целевая функция монотонно возрастает с увеличением выхода: , , . Прогрессивным АОМ является механизм, при котором оптимальные выходы соответствуют предельному потенциалу ВРП (,).

Качественная оценка (ранг) выхода формируется в ранговом адаптивном механизме (РАМ) путем отнесения оценки , полученной в АОМ, к множеству или (причем , где – множество возможных оценок) на основе процедуры ранжирования

(8)

где – норма ранжирования () (рис. 7).

Ранжирование связано с некоторыми потерями: завышение выхода (ошибочное отнесение выхода к ); занижение выхода (ошибочное отнесение выхода к ). Потери при правильной классификации выхода равны нулю. Возникает необходимость в настройке процедуры ранжирования так, чтобы минимизировать потери. Для каждого множества , , имеется функция потерь , где с – параметр решающего правила ранжирования выходов.

 Ранговый адаптивный механизм -250

Рис. 7. Ранговый адаптивный механизм

Минимизируется средний финансовый риск, оценивающий качество ранжирования выходов:

(9)

Условие минимума среднего финансового риска имеет вид

; (10)

Если известно ДРВ, то параметр решающего правила ранжирования может быть найден как решение (9) из условия (10). Если же не известно, то для его поиска используется процедура стохастической аппроксимации. При этом принадлежность е области определяется знаком решающего правила

, если и , если . (11)

Предположим, что , , , . Тогда (11) получаем в виде

, если и , если , (12)

где

При этом .

Адаптивный механизм оценки и ранжирования (АМОР) выполняет последовательную количественную и качественную оценки (рис. 8).

 Адаптивный механизм оценки и-272

Рис. 8. Адаптивный механизм оценки и ранжирования

При этом ВРП заинтересовано в увеличении текущих и будущих оценок и рангов, и его целевая функция определяется по формуле:

. (13)

Задача оптимального синтеза АМОР в условиях неопределенности относительно потенциала ВРП имеет вид

, (14)

где – множество оптимальных выходов ВРП ; , – совокупность адаптивных нормативов и норм оценки на весь срок дальновидности Т соответственно.

Предположим, что целевая функция ДРВ монотонно возрастает с увеличением выхода: , , . Прогрессивным АМОР является механизм, при котором оптимальный выход равен его потенциалу (,). Учитывая, что целевая функция ДРВ монотонно возрастает с увеличением выхода, прогрессивный АМОР обеспечивает решение задачи (14). Поэтому задача оптимального синтеза АМОР сводится к задаче синтеза прогрессивного механизма, обеспечивающего увеличение целевой функции ВРП с ростом его выхода. При этом предполагается благожелательность ВРП по отношению к ДРВ: при прочих равных условиях ВРП выбирает выход, предпочтительный для ДРВ.





Доказано, что для прогрессивности АМОР достаточно прогрессивности АОМ . Рассмотрен линейный АМОР с процедурой формирования нормативов оценивания и процедурой оценки . Линейный АМОР прогрессивен, если выполняется неравенство

, (15)

где b, d, , , – неотрицательные величины.

В пятой главе разработана методика формирования интегральной оценки ВРП (ИОВРП). Она проектируется на основе общего подхода системы сбалансированных показателей. Сначала выбираются первичные показатели и их нормативные значения, определяющие желательное состояние предприятия. Далее эти показатели группируются по областям деятельности предприятия. В каждой группе формируются локальная оценка и ранг в данной области деятельности. Локальные ранги объединяются в промежуточные ранги с помощью матрицы свертки (МС), представляющей собой таблично заданную функцию, с помощью которой сворачиваются два ранга. Ранг интегральной оценки ВРП определяется путем объединения промежуточных рангов с помощью МС (рис. 9).

Рис. 9. Принципиальная схема формирования интегральной оценки

Принципы формирования ИОВРП: автоматизируемость и количественный характер оценки, комплексность, согласованность с существующей практикой, непрерывность развития и совершенствования, учет перспективы и условий функционирования, гибкость настройки на цели ВРП.

Блок-схема формирования ИОВРП показана на рис. 10. Показатели деятельности ВРП объединены в три группы: производственная, финансовая и кадровая. Локальные оценки показателей в производственной, кадровой и финансовой областях определяются с помощью АМОР (см. гл. 4).

Рис. 10. Детализированная схема формирования ИОВРП

Локальная оценка производственной деятельности базируется на выполнении плановых заданий по ремонту вагонов собственности ОАО «РЖД» и промышленных предприятий – на объемах выпуска приведенной продукции (с учетом количества и типов отремонтированных вагонов и запасных частей). Кроме того, используется коэффициент качества, показывающий эффективность использования в производстве научно-технических достижений и передового опыта, а также наличие брака в работе. Локальные оценки и ранги по объему выпуска получают с помощью АМОР приведенной продукции (АМОР-ПП), а качества – АМОР качества ремонта.

АМОР-ПП представляет собой иерархически упорядоченную совокупность локальных АОМ и АРМ. Процедуры формирования нормативов оценивания основаны на моделях адаптивного прогнозирования временных рядов

Оценка показателя рассчитывается по формуле

==, (16)

где – функция стимулирования за отклонение показателя от норматива; – норматив и фактический показатель в периоде t; – коэффициент поощрения за перевыполнение норматива; – коэффициент наказания за невыполнение норматива, .

В АРМ в качестве процедуры ранжирования р используется стохастическая процедура распознавания образов путем аппроксимации результатов классификации и распознавания экспертом образов возникающих ситуаций:

(17)

где – норма ранжирования 2-го ранга; – величина потерь при ошибочном отнесении 2-го ранга к 1-му; – величина потерь при ошибочном отнесении 1-го ранга ко 2-му; – норма ранжирования 3-го ранга; – величина потерь при ошибочном отнесении 3-го ранга ко 2-му; – величина потерь при ошибочном отнесении 2-го ранга к 3-му; – норма ранжирования 4-го ранга; – величина потерь при ошибочном отнесении 4-го ранга к 3-му; – величина потерь при ошибочном отнесении 3-го ранга к 4-му; – указание эксперта о принадлежности показателя определенному рангу; – шаг адаптации; t = , T – число рассматриваемых периодов.

Процесс и результаты функционирования АМОР-ПП приведены на рис. 11.

Аналогичным образом проектируются и другие АМОР, используемые при формировании ИОВРП. Локальная оценка в области кадровой политики определяется соответствием контингента номенклатуре специальностей, необходимых для проведения работ, и должностным ставкам, а также коэффициентом безопасности, характеризующимся трудовой дисциплиной (количеством увольнений, взысканий, награждений, поощрений), отношением исполнителей к выполнению работ, психологической атмосферой на предприятии. Локальную оценку по кадрам получают с помощью АМОР безопасности и АМОР контингента ремонта.

а)  б) в) Оценки и ранги,-323 б)


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 

Похожие работы:










 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.