Majandusinformaatika. Majandusinformaatika põhimõisted Majandusinfo ja inforessursid Majandusinfo liigid Majandusinformaatika struktuur

Majandusinformaatika on teadus infosüsteemid ah, kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja langetamiseks. Majandusinformaatika objektiks on infosüsteemid, mis pakuvad lahendusi ettevõtluse ja korralduslikud ülesanded, mis tekivad majandussüsteemides (majandusobjektides). See tähendab, et majandusinformaatika objektiks on majandusinfosüsteemid, mille toimimise lõppeesmärk on tõhus juhtimine majandussüsteem.

1. EI on esitusvormilt konkreetne. Kindlasti kajastub see materiaalsel meedial esmase ja kokkuvõtlikud dokumendid, usaldusväärsuse suurendamiseks toimub edastamine ja töötlemine ainult juriidiliselt vormistatud teabe, st kui on allkiri traditsioonilisel või elektroonilised dokumendid(vajab erivahendeid ja korralduslikke meetmeid).

2. EI on mahuline. Ilma majandusprotsesside kvaliteetne juhtimine on võimatu detailne info nende kohta. Juhtimise täiustamisega, tootmismahtude suurendamisega materiaalses ja mittemateriaalses sfääris kaasneb sellega kaasnev infovood(nõuab töötlemisrajatiste ja sidekanalite tootlikkuse tõstmist).

Z. EI on tsükliline. Enamikku tootmis- ja majandusprotsesse iseloomustab nende koostisosade ja neid protsesse kajastava teabe korratavus (üks kord loodud teabetöötlusprogramme saab taaskasutada ja paljundada).

4. EI kajastab tootmise tulemusi majanduslik tegevus kasutades looduslike ja kulunäitajate süsteemi. Sel juhul kasutatakse kvantitatiivseid koguseid ja digitaalseid väärtusi (neid on mugav töödelda).

5. EI on töötlemismeetodite osas spetsiifiline. Töötlemisprotsessis domineerivad aritmeetilised ja ennekõike loogilised (näiteks sortimine või valik) toimingud ning tulemused esitatakse tekstidokumentide, tabelite, diagrammide ja graafikute kujul (mis võimaldab piirduda teatud hulk probleemipõhiseid tarkvaratööriistu).

Majandusteave on teisendatud ja töödeldud infokogum, mis kajastab majandusprotsesside seisu ja kulgu. Majandusteave ringleb majandussüsteemis ning kaasneb materiaalsete kaupade ja teenuste tootmise, levitamise, vahetamise ja tarbimise protsessidega. Majandusteavet tuleks käsitleda ühe juhtimisteabe liigina. Majandusteave võib olla:

· juht (otsete korralduste, planeeritud ülesannete jms vormis);

· teavitamine (aruandlusnäitajates, täidab majandussüsteemis tagasiside funktsiooni).

Informatsiooni võib käsitleda materiaalsete, tööjõu- ja rahaliste ressurssidega sarnase ressursina. Teaberessursid on materiaalsele andmekandjale mis tahes kujul salvestatud akumuleeritud teabe kogum, mis tagab selle edastamise ajas ja ruumis, et lahendada teaduslikke, tootmis-, juhtimis- ja muid probleeme.

8 .Infotoode Teabeallikad.

Infotoode- vastavalt kasutajate vajadustele koostatud dokumenteeritud teave, mis on esitatud toote kujul. Infotooted on tarkvaratooted, andmebaasid ja andmepangad ning muu teave. Infotegevuse tulemuseks on infotoode, mis ilmub turule infokaupade ja -teenustena.

Märgime teabetoote põhiomadusi, mis eristavad teavet põhimõtteliselt teistest toodetest.

Esiteks, info ei kao tarbimisel, vaid seda saab korduvalt kasutada. Teabetoode säilitab selles sisalduva teabe, olenemata sellest, mitu korda seda kasutatakse.

Teiseks läbib teabetoode aja jooksul omamoodi "vananemise". Kuigi teave kasutamisel ei kulu, võib see kaotada oma väärtuse, kuna selle kaudu pakutavad teadmised ei ole enam asjakohased.

Kolmandaks erinevad tarbijad infokaubad ja -teenused on mugavad erinevatel viisidel info pakkumine, sest infotoote tarbimine nõuab pingutust. See on adresseerimisteabe omadus.

Neljandaks nõuab teabe tootmine erinevalt materiaalsete hüvede tootmisest olulisi kulutusi võrreldes paljundamise kuludega. Teatava teabetoote kopeerimine on tavaliselt palju odavam kui selle tootmine. See infotoote omadus – tootmise keerukus ja suhteline replikatsioonilihtsus – tekitab eelkõige palju probleeme seoses omandiõiguste kindlaksmääramisega teabetegevuse raames.

Teabeallikad- see on akumuleeritud teave ümbritseva reaalsuse kohta, mis on salvestatud materiaalsetele kandjatele, mis tagab teabe edastamise ajas ja ruumis tarbijate vahel konkreetsete probleemide lahendamiseks.

Tuleb märkida, et teaberessurss on kogu kogutud teave, sealhulgas:

· ebausaldusväärne teave ("defektoloogiline");

· aktuaalsuse kaotanud teave;

· teave, mis on esitatud valeväidete ja ebatõhusate lähenemisviiside kaudu;

· mittestandardsete meetoditega kogutud võrreldamatud andmed;

· subjektiivsete tõlgenduste tulemusena oma eripära kaotanud teave;

· tahtlik “desinformatsioon”.

Sõltuvalt andmekandjast, teabeallikad jagunevad kolme põhiklassi:

· teadmisi ja kvalifikatsiooni omavad töötajad;

· igat tüüpi dokumendid ja nende kogud igat tüüpi kandjatel;

· elutu ja eluslooduse esemete kollektsioonid (tööstuslikud kujundused, retseptid ja tehnoloogiad, standardnäidised ja jne);

Teaberessursside funktsioonide hulgas on järgmised:

· ammendamatus - ühiskonna arenedes ja teadmiste tarbimise kasvades selle varud mitte ei vähene, vaid kasvavad;

· immateriaalsus – mis tagab nende taastootmise, edastamise ja levitamise suhtelise lihtsuse võrreldes teist tüüpi ressurssidega. Inforessursid on üksikud dokumendid ja eraldiseisvad dokumendikogumid infosüsteemide andmeladudes: raamatukogud, arhiivid, fondid, andmebaasid ja muud tüüpi andmelaod.

· Teaberessursside klassifikatsioon:

· Riigi (riiklikud) inforessursid.Riigi inforessursid on föderaaleelarvest saadavad ja tasutud inforessursid Riigi inforessursside sisu (näited): riigiasutuste tegevus, õigusalane teave, börsi- ja finantsinfo, äriteave.

· Ettevõtete inforessursid Ettevõtete inforessursid on ettevõtete ja organisatsioonide juures loodud või kogutud inforessursid Ettevõtte inforessursside sisu (näited): infotugi majandustegevuseks, ettevõtte tegevuse planeerimine ja operatiivjuhtimine, äriplaanid, välismajandustegevus .

· Isikuandmete ressursid.Isikliku teabe ressursid on isiku loodud ja hallatavad teabeallikad, mis sisaldavad tema isikliku tegevusega seotud andmeid

Teema 1.1: Majandusinformaatika teoreetilised alused

Teema 1.2: Infotöötluse tehnilised vahendid

Teema 1.3: Süsteemitarkvara

Teema 1.4: Teenindustarkvara ja algoritmi põhitõed

Majandusinformaatika ja -informatsioon

1.1. Majandusinformaatika teoreetilised alused

1.1.1. Majandusinformaatika objekt, õppeaine, meetodid ja ülesanded

Intensiivne rakendamine infotehnoloogiad majandusteadusesse viis arvutiteaduse ühe suuna – majandusinformaatika – tekkeni, mis on arvutiteaduse, majanduse ja matemaatika interdistsiplinaarsetel seostel põhinev integreeritud rakendusdistsipliin.

Majandusinformaatika õppimise teoreetiliseks aluseks on arvutiteadus. Sõna "informaatika" (informatique) tuleneb kahe prantsuskeelse sõna: information (information) ja automatique (automaatika) ühinemisest, mis võeti kasutusele Prantsusmaal, et määratleda sellega seotud tegevusvaldkonda. automatiseeritud töötlemine teavet.

Arvutiteaduse määratlusi on palju. Arvutiteadus on teadus teabest, selle kogumise, salvestamise, töötlemise ja esitamise meetoditest arvutitehnoloogia abil.

Arvutiteadus on rakendusdistsipliin, mis uurib teadusinformatsiooni struktuuri ja üldisi omadusi jne. Arvutiteadus koosneb kolmest omavahel seotud komponendist: arvutiteadus kui fundamentaalteadus, kui rakendusdistsipliin ja kui tootmisharu.

Arvutiteaduse peamised objektid on:

teave;
arvutid;
Infosüsteemid.

Arvutiteaduse üldised teoreetilised alused:

teave;
numbrisüsteemid;
kodeerimine;
algoritmid.

Kaasaegse arvutiteaduse struktuur:

Teoreetiline arvutiteadus.
Arvutitehnika.
Programmeerimine.
Infosüsteemid.
Tehisintellekt.

Majandusinformaatika on infosüsteemide teadus, mida kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja langetamiseks.

Majandusinformaatika objekt on infosüsteemid, mis pakuvad lahendusi majandussüsteemides (majandusobjektides) tekkivatele äri- ja organisatsiooniprobleemidele. See tähendab, et majandusinformaatika objektiks on majandusinfosüsteemid, mille lõppeesmärk on majandussüsteemi efektiivne juhtimine.

Infosüsteem on tarkvara ja riistvara, meetodite ja inimeste kogum, mis pakuvad teabe kogumist, säilitamist, töötlemist ja edastamist, et tagada ettevalmistamine ja otsuste tegemine. Majanduses kasutatavate infosüsteemide põhikomponentide hulka kuuluvad: riist- ja tarkvara, ärirakendused ja infosüsteemide haldamine. Infosüsteemide eesmärk on luua kaasaegne infotaristu ettevõtte juhtimiseks.

Õppeaine "Majandusinformaatika"- infoprotsesside automatiseerimise viisid majandusandmete abil.

Distsipliini "Majandusinformaatika" ülesanne- õppimine teoreetilised alused informaatika ning omandada majandusandmete töötlemise rakenduslike süsteemide ning personaalarvutite ja arvutivõrkude programmeerimissüsteemide kasutamise oskused.

Majandusteave– iseloomustab tootmissuhteid ühiskonnas (majanduslik teave ressursside, juhtimisprotsesside, finantsprotsesside kohta). Omadused: alfa-digitaalsildid, muutuva helitugevuse ja postisildid; diskreetsus, heterogeensus, püsivus, korduvkasutatavus, pikk säilivusaeg, muutus)

Majandusinformaatika on infosüsteemide teadus, mida kasutatakse juhtimis-, majandus- ja äriotsuste ettevalmistamiseks ja langetamiseks.

Objekt Majandusinformaatika on infosüsteemid, mis pakuvad lahendusi majandussüsteemides (majandusobjektides) tekkivatele äri- ja organisatsiooniprobleemidele. See tähendab, et majandusinformaatika objektiks on majandusinfosüsteemid, mille lõppeesmärk on majandussüsteemi efektiivne juhtimine.

Üksus: majandusinfo automatiseeritud töötlemise süsteemide arendamise tehnoloogia ja etapid ning sellise töötlemise teostatavuse põhjendus, ainevaldkonna funktsionaalne analüüs, probleemi algoritmiline esitus ja selle tarkvaraline realiseerimine.

Iseärasused: esitus ja refleksioon esmaste ja koonddokumentide kujul, teabe töötlemise etappide kordamine, aritmide ja logioperatsioonide ülekaal töötlemisprotsessis

Äriprotsesside analüüs ja kujundamine. Funktsionaalne modelleerimine, mis kirjeldab äriprotsessi toimingute jada, aga ka selles kasutatavate andmete modelleerimist.

Ettevõtte infosüsteemide arhitektuuri analüüs ja projekteerimine. Siin on modelleerimisaparaat mõnevõrra laiem, hõlmates koos modelleerimisfunktsioonide ja andmetega insenerimeetodeid IS-i jõudluse analüüsimiseks ja prognoosimiseks, statistilisi tööriistu, majandusanalüüsi jne.

IP-halduse parandamine lahendatakse juhtimisteooria meetoditega, sh operatsioonide uurimise, organisatsiooniteooria, logistika jne meetoditega. Projektijuhtimise meetodid ja mudelid on väga olulised.

IP majandusliku efektiivsuse analüüs ja parandamine Kasutatakse mitmesuguseid majandusanalüüsi meetodeid. Praegu räägime neoklassikalistest tööriistadest, uuest institutsionaalsest majandusteooriast ja juhtimisteooriast.

15.Tehnoloogia. Infotehnoloogia. Infoprotsessid.

Tehnoloogia- mis tahes tegevusharus kasutatavate meetodite, protsesside ja materjalide kogum, samuti tehnilise tootmismeetodi teaduslik kirjeldus.

Infotehnoloogia (infotehnoloogia, IT)– lai valik erialasid ja tegevusvaldkondi, mis on seotud arvutitehnoloogia abil andmete haldamise ja töötlemise tehnoloogiatega.

Teabeprotsess - teabe vastuvõtmise, loomise, kogumise, töötlemise, kogumise, salvestamise, otsimise, levitamise ja kasutamise protsess.

Kodeerimine (salvestamine kandjale), signaali edastamine sidekanali kaudu, dekodeerimine (vastuvõtukoodiks teisendamine), kooditöötlus.

Kaasaegse IT tunnusjooned on järgmised:

Vähem töötlemistööjõudu, rohkem kvaliteeti;

teabetöötluse interaktiivne iseloom, lai kasutajate ring ning teabe ja arvutusressurssidega töötamise kollektiivne olemus;

ühtse IT-inforuumi tagamine, kollektiivne töö arvutivõrkudel ja telekommunikatsioonisüsteemidel põhineva info- ja arvutusressurssidega;

multimeedia (multimeedia) IT tugi, paberivaba tehnoloogia.

Infotehnoloogiad võib jagada klassidesse:

1. Üldotstarbeline IT (töö tekstidokumentidega, arvutused tabelites, andmebaaside pidamine, töö arvutigraafikaga jne).

2. Meetodile orienteeritud IT, mis tagab erimudelite ja -algoritmide kasutamise probleemide lahendamiseks (matemaatikaaparaat, statistika, projektijuhtimine jne).

3. Probleemikeskne IT, arvestades ainevaldkonna spetsiifikat ja kasutajate infovajadusi.

Infotehnoloogiad arenevad järgmistes suundades: arvutitehnoloogia; side- ja sidevahendid; tarkvara; IP loomiseks projekteerimistööde korraldamise metoodika.

IT arendus on seotud:

edusammud andmetöötlusriistvara (arvutid, andmekandjad, side- ja sidevahendid jne), arvutikomponentide tootmise tööstustehnoloogiate valdkonnas;

tarkvaraarenduse meetodite ja vahendite väljatöötamine, arvutimeediumil andmete salvestamise ja otsimise meetodid;

16. Infoühiskond. Ühiskonna informatiseerimine praegu. Infoühiskonna mõiste tekkis 20. sajandi lõpus, see on tihedalt seotud postindustriaalse ühiskonna mõistega, mis on kogu meie tsivilisatsiooni arengu uus etapp. Infoühiskonna eripärad: Informatsioon/teadmised on tootmise põhitoode; tööhõive kasv IT-, side- ja teenindussektoris; täielik informatiseerimine (Internet, TV), inforuumi globaliseerumine; indiviidi kasvav roll sotsiaalsete ja keskkonnasuhete juhtimisel, digitaalsete turgude arengus, elektroonilises demokraatias/riigis

Vene Föderatsiooni projekt "Infoühiskond": e-valitsus, kodanike elukvaliteedi parandamine, digitaalse lõhe ületamine, turvalisus, muuseumide ja arhiivide digitaalne sisu, IKT turu arendamine

Informatiseerimine on keeruline sotsiaalne protsess, mis on seotud oluliste muutustega elanikkonna elustiilis. See nõuab tõsiseid jõupingutusi paljudes valdkondades, sealhulgas arvutialase kirjaoskamatuse kaotamisel, uute infotehnoloogiate kasutamise kultuuri loomisel jne.

Ühiskonna arengu liikumapanev jõud peaks olema pigem informatsiooniliste kui materiaalsete toodete tootmine. Infoühiskonnas ei muutu mitte ainult tootmine, vaid suureneb ka kogu elukorraldus, väärtussüsteem ning kultuurilise vaba aja veetmise tähtsus materiaalsete väärtuste suhtes. Infoühiskonnas toodetakse ja tarbitakse intelligentsust ja teadmisi, mis toob kaasa vaimse töö osakaalu suurenemise. Inimene vajab oskust olla loov ja nõudlus teadmiste järele kasvab. Ühiskonna teabe materiaalseks ja tehnoloogiliseks baasiks saavad mitmesugused süsteemid, mis põhinevad arvutiseadmetel ja arvutivõrkudel, infotehnoloogial ja telekommunikatsioonil.

Ühiskonna informatiseerimine- organiseeritud sotsiaalmajanduslik ja teaduslik-tehniline protsess teabevajaduste rahuldamiseks ja kodanike, valitsusorganite, kohalike omavalitsuste, organisatsioonide, avalike ühenduste õiguste realiseerimiseks optimaalsete tingimuste loomiseks, mis põhineb teaberessursside moodustamisel ja kasutamisel.

Informatiseerimise eesmärk on tõsta inimeste elukvaliteeti, tõstes tootlikkust ja hõlbustades nende töötingimusi.

Infoühiskonna arengu peamised kriteeriumid on järgmised:

Arvutite kättesaadavus; arvutivõrkude arengutase Infokultuuri omamine, s.o. teadmised ja oskused infotehnoloogia vallas

Ukraina haridusministeerium

Kiievi Rahvamajandusülikool

"Majandusinformaatika"

Sissejuhatus.

Inimene on alati teinud otsuseid kõigis oma tegevusvaldkondades. Oluline otsustusvaldkond on seotud tootmisega. Mida suurem on tootmismaht, seda raskem on otsust langetada ja seega ka eksimine. Tekib loomulik küsimus: kas selliste vigade vältimiseks on võimalik arvutit kasutada? Vastuse sellele küsimusele annab teadus, mida nimetatakse küberneetikaks.

Küberneetika (tuletatud kreeka sõnast "kybernetike" - kontrolli kunst) - teadus üldised seadused teabe vastuvõtmine, salvestamine, edastamine ja töötlemine.

Küberneetika kõige olulisem haru on majandusküberneetika – teadus, mis tegeleb küberneetika ideede ja meetodite rakendamisega majandussüsteemid.

Majandusküberneetika kasutab majanduse juhtimisprotsesside uurimiseks meetodite kogumit, sealhulgas majanduslikke ja matemaatilisi meetodeid.

Praegu on arvutite kasutamine tootmisjuhtimises jõudnud laiaulatuslikule tasemele. Enamasti lahendatakse arvutitega aga nn rutiinseid ülesandeid ehk siis erinevate andmete töötlemisega seotud ülesandeid, mida enne arvutite kasutamist lahendati samamoodi, kuid käsitsi. Veel üks probleemide rühm, mida saab arvuti abil lahendada, on otsustusprobleemid. Arvuti kasutamiseks otsuste tegemiseks on vaja luua matemaatiline mudel.

Kas otsuste tegemisel on tõesti vaja arvuteid kasutada?

Inimvõimed on üsna mitmekesised. Kui paneme need järjekorda, saame eristada kahte tüüpi: füüsilist ja vaimset. Inimene on nii üles ehitatud, et sellest, mis tal on, ei piisa talle. Ja algab lõputu oma võimete suurendamise protsess. Rohkema tõstmiseks ilmub üks esimesi leiutisi - kang; koorma kergemaks liigutamiseks - ratas. Need tööriistad kasutavad ikka ainult inimese enda energiat. Aja jooksul algab rakendus välistest allikatest energia: püssirohi, aur, elekter, aatomienergia. Kui palju välistest allikatest kasutatav energia ületab tänapäeval inimese füüsilisi võimeid, on võimatu hinnata. Mis puutub inimese vaimsetesse võimetesse, siis, nagu öeldakse, on kõik rahulolematud tema seisundiga, kuid on rahul oma mõistusega. Kas inimest on võimalik teha targemaks, kui ta on? Sellele küsimusele vastamiseks tuleks selgitada, et kogu inimese intellektuaalse tegevuse saab jagada formaliseeritud ja mitteametlikuks.

Formaliseeritud tegevus on tegevus, mida tehakse teatud reeglite järgi. Näiteks arvutuste tegemise, teatmeteostes otsimise ja graafilise töö võib kahtlemata usaldada arvutile. Ja nagu kõik, mida arvuti suudab, teeb ta seda paremini ehk kiiremini ja paremini kui inimene.

Mitteametlik tegevus on tegevus, mis toimub teatud meile tundmatute reeglite järgi. Mõtlemine, arutlusvõime, intuitsioon, terve mõistus – me ei tea veel, mis see on ja loomulikult ei saa seda kõike arvutile usaldada, kasvõi sellepärast, et me lihtsalt ei tea, mida usaldada, mis ülesanne arvutile määrata. .

Vaimse tegevuse liik on otsuste tegemine. Üldtunnustatud seisukoht on, et otsuste tegemine on mitteametlik tegevus. See ei ole aga alati nii. Ühest küljest me ei tea, kuidas me otsuseid teeme. Ja mõnede sõnade selgitamine teiste abiga nagu "me teeme otsuseid tervet mõistust kasutades" ei anna midagi. Teisest küljest saab olulise osa otsustusprobleemidest vormistada. Üks otsustusprobleemide tüüp, mida saab formaliseerida, on optimaalne otsustusprobleem või optimeerimisprobleem. Optimeerimisülesanne lahendatakse kasutades matemaatilisi mudeleid ja arvutitehnoloogiat.

Kaasaegsed arvutid vastavad kõrgeimatele nõuetele. Need on võimelised sooritama miljoneid toiminguid sekundis, nende mällu mahub kogu vajalik info ning kuvari-klaviatuuri kombinatsioon tagab dialoogi inimese ja arvuti vahel. Siiski ei tohiks segi ajada edu arvutite loomisel saavutustega nende rakendusvaldkonnas. Tegelikult ei saa arvuti teha muud, kui vastavalt inimese määratud programmile tagada lähteandmete teisenemine tulemusteks. Peame selgelt aru saama, et arvuti ei tee ega saa teha otsuseid. Otsuse saab teha ainult inimjuht, kellel on selleks teatud õigused. Kuid pädeva juhi jaoks on arvuti suurepärane abiline, mis on võimeline arendama ja pakkuma komplekti kõige rohkem erinevaid valikuid otsuseid. Ja selle komplekti hulgast valib inimene selle variandi, mis tema seisukohast sobivamaks osutub. Loomulikult ei saa kõiki otsustusprobleeme arvuti abil lahendada. Sellegipoolest, isegi kui probleemi lahendamine arvutis ei lõpe täieliku eduga, osutub see siiski kasulikuks, kuna see aitab kaasa selle probleemi sügavamale mõistmisele ja selle rangemale sõnastamisele.

Lahenduse etapid.

1. Ülesande valimine

2. Modelleerimine

3. Algoritmi koostamine

4. Programmeerimine

5. Algandmete sisestamine

6. Saadud lahuse analüüs

Selleks, et inimene saaks otsuse teha ilma arvutita, ei vaja ta sageli midagi. Mõtlesin ja otsustasin. Inimene, olgu hea või halb, lahendab kõik probleemid, mis tema ees tekivad. Tõsi, antud juhul pole õigsuse garantiid. Arvuti ei tee mingeid otsuseid, vaid aitab ainult lahendusi leida. See protsess koosneb järgmised etapid:

1. Ülesande valimine.

Probleemi, eriti üsna keeruka probleemi lahendamine on üsna keeruline ja nõuab palju aega. Ja kui ülesanne on valitud halvasti, võib see kaasa tuua ajakaotuse ja pettumuse arvuti kasutamisel otsuste tegemisel. Millistele põhinõuetele peab ülesanne vastama?

V. Sellel peab olema vähemalt üks lahendus, sest kui lahendusvariante pole, siis pole ka midagi valida.

B. Peame selgelt teadma, mis mõttes peaks soovitav lahendus olema parim, sest kui me ei tea, mida tahame, ei aita arvuti parimat lahendust valida.

Probleemi valik lõpeb selle mõtestatud sõnastamisega. Probleem on vaja selgelt sõnastada tavakeeles, tuua välja uurimistöö eesmärk, näidata piirangud ning püstitada peamised küsimused, millele soovime probleemi lahendamise tulemusena vastuseid saada.

Siin tuleks esile tõsta kõige olulisemad omadused majanduslik objekt, kõige olulisemad sõltuvused, mida tahame mudeli koostamisel arvesse võtta. Moodustatakse mõned hüpoteesid uurimisobjekti arendamiseks, uuritakse tuvastatud sõltuvusi ja seoseid. Kui probleem on välja valitud ja selle sisu sõnastatud, tuleb tegeleda vastava ainevaldkonna asjatundjatega (insenerid, tehnoloogid, disainerid jne). Need spetsialistid tunnevad reeglina oma teemat väga hästi, kuid neil pole alati aimu, mida on vaja arvutiprobleemi lahendamiseks. Seetõttu osutub probleemi mõtestatud sõnastus sageli arvutiga töötamiseks täiesti ebavajaliku teabega üleküllatuks.

2. Modelleerimine

Majanduslik-matemaatilist mudelit mõistetakse kui uuritava majandusobjekti või -protsessi matemaatilist kirjeldust, milles majandusmustreid väljendatakse abstraktsel kujul, kasutades matemaatilisi seoseid.

Mudeli loomise põhiprintsiibid taanduvad kahele järgmisele kontseptsioonile:

1. Probleemi sõnastamisel on vaja modelleeritavat nähtust üsna laialt katta. Vastasel juhul ei anna mudel globaalset optimumi ega kajasta asja olemust. Oht on selles, et ühe osa optimeerimine võib tulla teiste arvelt ja kogu organisatsiooni arvelt.

2. Mudel peaks olema võimalikult lihtne. Mudel peab olema selline, et seda on võimalik hinnata, kontrollida ja mõista ning mudelist saadavad tulemused peavad olema selged nii selle loojale kui ka otsustajale.

Praktikas lähevad need mõisted sageli vastuollu eelkõige seetõttu, et andmete kogumise ja sisestamise, vigade kontrollimise ja tulemuste tõlgendamisega on seotud inimlik element, mis piirab rahuldavalt analüüsitava mudeli suurust. Mudeli suurust kasutatakse piirava tegurina ja kui tahame katvuse laiust suurendada, peame vähendama detaili ja vastupidi.

Tutvustame mudelite hierarhia kontseptsiooni, kus hierarhia kõrgematele tasanditele liikudes katvuse laius suureneb ja detailsus väheneb. Kõrgematel tasanditel kujunevad omakorda piirangud ja eesmärgid madalamatele tasemetele.

Mudeli koostamisel tuleb arvestada ka ajaaspektiga: planeerimishorisont üldiselt suureneb koos hierarhia kasvamisega. Kui terve ettevõtte pikaajalise planeerimise mudel võib sisaldada vähe igapäevaseid, igapäevaseid detaile, siis üksiku divisjoni tootmise planeerimise mudel koosneb peamiselt sellistest detailidest.

Probleemi sõnastamisel tuleb arvesse võtta kolme järgmist aspekti:

1. Uuritavad tegurid: Uuringu eesmärgid on üsna lõdvalt määratletud ja sõltuvad suuresti sellest, mis mudelis sisaldub. Sellega seoses on inseneridel lihtsam, kuna nende uuritavad tegurid on tavaliselt standardsed ja eesmärgifunktsiooni väljendatakse maksimaalse sissetuleku, minimaalsete kulude või võib-olla mõne ressursi minimaalse tarbimise kaudu. Samas seavad näiteks sotsioloogid tavaliselt eesmärgiks “sotsiaalse kasulikkuse” või midagi taolist ja leiavad end raske olukord, kui nad peavad omistama erinevatele toimingutele teatud "kasulikkust", väljendades seda matemaatilisel kujul.

2. Füüsilised piirid: uuringu ruumilised aspektid nõuavad üksikasjalikku kaalumist. Kui tootmine on koondunud rohkem kui ühte punkti, siis tuleb mudelis arvestada vastavate jaotusprotsessidega. Need protsessid võivad hõlmata lao-, transpordi- ja seadmete planeerimise ülesandeid.

3. Ajapiirangud: uuringu ajalised aspektid kujutavad endast tõsist dilemma. Tavaliselt on planeerimishorisont hästi teada, kuid tuleb teha valik: kas modelleerida süsteemi dünaamiliselt, et saada ajagraafikuid, või modelleerida staatilist toimimist teatud ajahetkel.

Kui modelleeritakse dünaamilist (mitmeastmelist) protsessi, siis mudeli suurus suureneb vastavalt vaadeldavate ajaperioodide (etappide) arvule. Sellised mudelid on tavaliselt kontseptuaalselt lihtsad, nii et põhiraskus seisneb pigem suutlikkuses probleem arvutis vastuvõetava aja jooksul lahendada, mitte aga suure hulga väljundandmete tõlgendamises. c Sageli piisab sellest, kui koostate süsteemi mudeli teatud ajahetkel, näiteks kindlal aastal, kuul, päeval ja seejärel korrake arvutusi teatud ajavahemike järel. Üldiselt hinnatakse ressursside kättesaadavust dünaamilises mudelis sageli ligikaudselt ja määravad mudelist väljapoole jäävad tegurid. Seetõttu tuleb hoolikalt analüüsida, kas tõesti on vaja teada mudeli karakteristikute ajasõltuvust või on võimalik saada sama tulemus, kui korrata staatilisi arvutusi mitmete erinevate fikseeritud hetkede jaoks.

3. Algoritmi koostamine.

Algoritm on piiratud reeglite kogum, mis võimaldab puhtmehaanilist lahendust mis tahes konkreetsele probleemile teatud sarnaste probleemide klassist. See tähendab:

¨ algandmed võivad teatud piirides muutuda: (algoritmi massiivsus)

¨ algandmetele reeglite rakendamise protsess (probleemi lahendamise tee) on üheselt määratletud: (algoritmi determinism)

¨ reeglite rakendamise protsessi igas etapis on teada, mida selle protsessi tulemuseks pidada: (algoritmi tõhusus)

Kui mudel kirjeldab seost lähteandmete ja soovitud suuruste vahel, siis algoritm on tegevuste jada, mis tuleb sooritada, et liikuda algandmetelt soovitud suurusteni.

Algoritmi kirjutamise mugav vorm on plokkskeem. See mitte ainult ei kirjelda üsna selgelt algoritmi, vaid on ka programmi koostamise aluseks. Igal matemaatiliste mudelite klassil on oma lahendusmeetod, mis on realiseeritud algoritmis. Seetõttu on väga oluline ülesannete klassifitseerimine matemaatilise mudeli tüübi järgi. Selle lähenemisviisi abil saab erineva sisuga probleeme lahendada sama algoritmi abil. Otsustusprobleemide algoritmid on reeglina nii keerulised, et nende rakendamine ilma arvutit kasutamata on peaaegu võimatu.

4. Programmi koostamine.

Algoritm on kirjutatud tavaliste matemaatiliste sümbolite abil. Selleks, et arvuti seda loeks, on vaja luua programm. Programm on ülesande lahendamise algoritmi kirjeldus, mis on määratletud arvutikeeles. Algoritme ja programme ühendab matemaatilise tarkvara mõiste. Praegu on tarkvara hind ligikaudu poolteist korda suurem kui arvuti hind ning tarkvara hinnas on pidev edasine suhteline tõus. Juba täna on soetamise teemaks just matemaatiline tarkvara ja arvuti ise on selle jaoks vaid konteiner, pakend.

Iga ülesanne ei nõua individuaalset programmi. Tänaseks on loodud võimsad kaasaegsed tarkvaratööriistad – rakendustarkvarapaketid (APP).

PPP on mudeli, algoritmi ja programmi kombinatsioon. Sageli saate suurepäraselt toimiva ja paljusid probleeme lahendava ülesande jaoks valida valmis paketi, mille hulgast leiate ka meie oma. Sellise lähenemisega lahenevad paljud probleemid piisavalt kiiresti, sest pole vaja programmeerimisega tegeleda.

Kui PPP-d ei ole võimalik probleemi lahendamiseks kasutada ilma seda või mudelit muutmata, siis peate kas kohandama mudelit PPP-sisendiga või muutma PPP-sisendit nii, et mudelit saaks sellesse sisestada.

Seda protseduuri nimetatakse kohanemiseks. Kui arvuti mälus on sobiv PPP, siis on kasutaja ülesanne sisestada vajalikud andmed ja saada soovitud tulemus.

5. Algandmete sisestamine.

Enne algandmete arvutisse sisestamist tuleb need muidugi kokku koguda. Veelgi enam, mitte kõik tootmises saadaolevad algandmed, nagu sageli üritatakse, vaid ainult need, mis on matemaatilises mudelis sisalduvad. Järelikult pole algandmete kogumine mitte ainult soovitatav, vaid ka vajalik alles pärast matemaatilise mudeli teadasaamist. Omades programmi ja sisestades algandmed arvutisse, saame probleemile lahenduse.

6. Saadud lahuse analüüs

Kahjuks on üsna sageli matemaatiline modelleerimine segatud ühekordse lahendusega konkreetne ülesanne esialgsete, sageli ebausaldusväärsete andmetega. Keeruliste objektide edukaks haldamiseks on vaja mudelit pidevalt arvutis ümber ehitada, kohandades lähteandmeid muutunud olukorda arvestades. Ei ole kohane kulutada aega ja raha matemaatilise mudeli koostamisele, et teha selle põhjal üksainus arvutus. Majanduslik-matemaatiline mudel on suurepärane vahend vastuste saamiseks paljudele küsimustele, mis tekivad planeerimise, projekteerimise ja tootmise käigus. Arvutist võib saada usaldusväärne abiline operatiivse tootmisjuhtimise käigus tekkivate igapäevaste otsuste tegemisel.

KIRJELDAVAD PIIRANGUD

Need piirangud kirjeldavad uuritava süsteemi toimimist. Need esindavad spetsiaalset tasakaaluvõrrandite rühma, mis on seotud üksikute plokkide omadustega, nagu mass, energia, kulud. Asjaolu, et lineaarses programmeerimismudelis peavad tasakaaluvõrrandid olema lineaarsed, välistab võimaluse esitada selliseid põhimõtteliselt mittelineaarseid sõltuvusi keeruliste keemiliste reaktsioonidena. Mudelis saab aga arvesse võtta neid töötingimuste muutusi, mis võimaldavad lineaarset kirjeldamist (vähemalt ligikaudselt). Tasakaalusuhteid saab sisestada vooskeemi mõne täieliku osa jaoks. Staatilistes (üheastmelistes) mudelites võivad sellised seosed olla

esineb kujul:

Sisend + väljund = 0

Dünaamilist (mitmeastmelist) protsessi kirjeldavad seosed:

Sisend + väljund + akumulatsioon = 0,

kus säästu all mõistetakse vaatlusaluse perioodi netokasvu.

PIIRANGUD RESSURSSILE JA LÕPPTARBIMISELE

Nende piirangutega on olukord üsna selge. Väga lihtsal kujul ressursipiirangud on ressursside tarbimist esindavate muutujate ülemised piirid ja lõpptoote tarbimise piirangud on toote tootmist esindavate muutujate alumised piirid. Ressursipiirangud on järgmised:

A i1 X 1 + ... + A ij X j + ... + A X n Bi-s,

kus A ij on i-nda ressursi tarbimine ühiku X j kohta, j = 1 ... n ja Bi on saadaoleva ressursi kogumaht.

VÄLISELT KEHTESTATUD TINGIMUSED

SIHTFUNKTSIOONI MÄÄRATLUS

Mudeli eesmärkfunktsioon koosneb tavaliselt järgmistest komponentidest:

1) Toodetud toote maksumus.

2) Kapitaliinvesteeringud hoonetesse ja seadmetesse.

3) Ressursikulu.

4) Kasutuskulud ja seadmete remondikulud.

Majanduslike ja matemaatiliste mudelite klassifikatsioon

Protsesside objektide nähtuste uurimise oluline etapp on nende klassifikatsioon, mis toimib objektide alluvate klasside süsteemina, mida kasutatakse nende objektide klasside vaheliste seoste loomise vahendina. Klassifikatsioon põhineb olulised omadused objektid. Kuna märke võib olla palju, võivad sooritatavad klassifikatsioonid üksteisest oluliselt erineda. Iga klassifikatsioon peab püüdlema oma eesmärkide saavutamise poole.

Klassifitseerimise eesmärgi valik määrab tunnuste kogumi, mille järgi süstematiseeritavad objektid klassifitseeritakse. Meie klassifikatsiooni eesmärk on näidata, et täiesti erineva sisuga optimeerimisülesandeid saab lahendada arvutis, kasutades mitut tüüpi olemasolevat tarkvara.

Siin on mõned näited klassifitseerimistunnuste kohta:

1 kasutusala

3. Matemaatilise mudeli klass

Kõige tavalisemad majandusteaduses tekkivad optimeerimisprobleemid on lineaarse programmeerimise probleemid. Nende levimust seletatakse järgmisega:

1) Nende abiga lahendavad nad ressursside jaotamise probleeme, millele

väheneb väga suur hulk väga erinevaid ülesandeid

2) Nende lahendamiseks on välja töötatud ja kaasasolevas tarkvaras juurutatud usaldusväärsed meetodid

3) Mitmed keerulisemad ülesanded taandatakse lineaarse programmeerimise ülesanneteks

Matemaatiline modelleerimine juhtimises ja planeerimises

Üks võimsamaid tööriistu, mis on komplekssete süsteemide haldamise eest vastutavatele inimestele kättesaadavad, on modelleerimine. Mudel on reaalse objekti, süsteemi või kontseptsiooni esitus mingil kujul, mis erineb selle tegeliku tegeliku olemasolu vormist. Tavaliselt toimib mudel vahendina, mis aitab selgitada, mõista või täiustada. Matemaatiliste mudelite analüüs annab juhtidele ja teistele juhtidele tõhusa tööriista, mille abil saab ennustada süsteemide käitumist ja võrrelda saadud tulemusi. Modelleerimine võimaldab loogiliselt ennustada alternatiivsete tegude tagajärgi ja näitab üsna kindlalt, millist neist eelistada.

Ettevõttel on teatud tüüpi ressursse, kuid ressursside kogupakkumine on piiratud. Seetõttu kerkib oluline ülesanne: valida optimaalne variant, mis tagab eesmärgi saavutamise minimaalse ressursikuluga. Seega tähendab tõhus tootmisjuhtimine protsessi sellist korraldust, mille käigus saavutatakse mitte ainult eesmärk, vaid saadakse ka mõne tõhususkriteeriumi äärmuslik (MIN, MAX) väärtus:

K = F(X1,X2,...,Xn) -> MIN(MAX)

Funktsioon K on eesmärgi saavutamisele suunatud tegevuse tulemuse matemaatiline väljend ja seetõttu nimetatakse seda sihtfunktsiooniks.

Kompleksse tootmissüsteemi toimimise määrab alati suur hulk parameetreid. Optimaalse lahenduse saamiseks tuleb mõned neist parameetritest pöörata maksimumile ja teised miinimumile. Tekib küsimus: kas on üldse lahendust, mis kõige paremini rahuldaks korraga kõiki nõudeid? Võime julgelt vastata – ei. Praktikas ei muuda lahendus, kus mis tahes näitajal on maksimum, teisi näitajaid ei maksimumiks ega miinimumiks. Seetõttu on sellised väljendid nagu: toota kõrgeima kvaliteediga tooteid madalaima hinnaga lihtsalt pidulik lause ja sisuliselt valed. Õige oleks öelda: saada kõrgeima kvaliteediga tooteid sama hinnaga või vähendada tootmiskulusid ilma selle kvaliteeti langetamata, kuigi sellised väljendid kõlavad vähem kaunilt, kuid need määratlevad selgelt eesmärgid. Eesmärgi valimine ja selle saavutamise kriteeriumi ehk eesmärgifunktsiooni sõnastamine on kõige keerulisem probleem heterogeensete muutujate mõõtmisel ja võrdlemisel, millest mõned on põhimõtteliselt üksteisega võrreldamatud: näiteks ohutus ja maksumus või kvaliteet. ja lihtsus. Kuid just sellised sotsiaalsed, eetilised ja psühholoogilised mõisted toimivad sageli motivatsiooniteguritena optimaalsuse eesmärgi ja kriteeriumi määramisel. Tegelike tootmisjuhtimisprobleemide puhul tuleb arvestada, et mõned kriteeriumid on olulisemad kui teised. Selliseid kriteeriume saab järjestada, st määrata nende suhtelise tähtsuse ja prioriteedi. Sellistes tingimustes tuleb pidada optimaalseks lahendust, mille puhul kõrgeima prioriteediga kriteeriumid saavad maksimaalsed väärtused. Selle lähenemisviisi piirav juhtum on peamise kriteeriumi kindlaksmääramise põhimõte. Sel juhul võetakse peamiseks kriteeriumiks üks kriteerium, näiteks terase tugevus, toote kalorisisaldus jne. Selle kriteeriumi alusel viiakse läbi optimeerimine, ülejäänutele kehtib ainult üks tingimus: need ei tohi olla väiksemad kui mõned määratud väärtused. Järjestatud parameetrite vahel on võimatu teha tavalisi aritmeetilisi tehteid, on võimalik kehtestada ainult nende väärtuste hierarhia ja prioriteetide skaala, mis on oluline erinevus loodusteaduste modelleerimisest.

Komplekssete tehniliste süsteemide projekteerimisel, suurtootmise juhtimisel või sõjaliste operatsioonide juhtimisel, st olukordades, kus on vaja teha vastutustundlikke otsuseid, on suur tähtsus praktilisel kogemusel, mis võimaldab välja selgitada olulisemad tegurid, hõlmata olukorda tervikuna ja vali eesmärgi saavutamiseks optimaalne tee. Kogemus aitab ka minevikus sarnaseid juhtumeid leida ja võimalusel ekslikke tegusid vältida. Kogemus ei tähenda ainult otsustaja enda praktikat, vaid ka teiste inimeste kogemust, mis on kirjeldatud raamatutes, kokku võetud juhendites, soovitustes ja muudes juhendmaterjalides. Loomulikult, kui lahendus on juba testitud ehk teada, milline lahendus seatud eesmärke kõige paremini rahuldab, siis optimaalse kontrolli probleemi ei eksisteeri. Kuid tegelikkuses ei ole olukorrad peaaegu kunagi täpselt ühesugused, mistõttu tuleb otsuseid ja juhtimine alati teha puuduliku teabe tingimustes. Sellistel puhkudel püütakse puuduvat teavet hankida oletuste, oletuste, teadusliku uurimistöö tulemuste ja eriti mudelite abil uurides. Teaduslikult põhjendatud juhtimisteooria on paljuski meetodite kogum puuduva teabe täiendamiseks selle kohta, kuidas juhtobjekt valitud mõju all käitub.

Soovi saada võimalikult palju teavet kontrollitavate objektide ja protsesside kohta, sealhulgas nende tulevase käitumise tunnuste kohta, saab rahuldada, uurides mudelitel meile huvipakkuvaid omadusi. Mudel annab võimaluse reaalse objekti kujutamiseks, mis võimaldab lihtsalt ja kulutõhusalt uurida selle mõningaid omadusi. Ainult mudel võimaldab meil uurida mitte kõiki omadusi korraga, vaid ainult neid, mis on antud kaalutluse jaoks kõige olulisemad. Seetõttu võimaldavad mudelid luua süsteemist lihtsustatud ettekujutuse ja saada soovitud tulemusi lihtsamalt ja kiiremini kui süsteemi enda uurimisel. Tootmissüsteemi mudel luuakse ennekõike juhtimist teostava töötaja peas. Seda mudelit kasutades püüab ta vaimselt ette kujutada süsteemi enda funktsioone ja selle käitumise üksikasju, ette näha kõiki raskusi ja ette näha kõik kriitilised olukorrad, mis erinevates töörežiimides võivad tekkida. Ta teeb loogilisi järeldusi, teostab jooniseid, plaane ja arvutusi. Kaasaegsete tehnosüsteemide ja tootmisprotsesside keerukus tähendab, et nende uurimiseks tuleb kasutada erinevat tüüpi mudeleid.

Lihtsamad on skaalamudelid, milles igas suuruses looduslikud väärtused korrutatakse konstantse väärtusega - modelleerimisskaalaga. Suured objektid on kujutatud vähendatud kujul ja väikesed suurendatud kujul.

Analoogmudelites ei uurita uuritavaid protsesse otseselt, vaid analoogsete nähtustega ehk protsessidega, millel on erinev füüsikaline olemus, kuid mida kirjeldavad samad matemaatilised seosed. Selliseks modelleerimiseks kasutatakse analoogiaid mehaaniliste, termiliste, hüdrauliliste, elektriliste ja muude nähtuste vahel. Näiteks raskuse võnkumised vedrul on sarnased voolu kõikumisega elektriahelas ja pendli liikumine on sarnane pinge kõikumisega vahelduvvoolugeneraatori väljundis. Kõige üldine meetod teaduslikud uuringud on matemaatilise modelleerimise kasutamine. Matemaatiline mudel kirjeldab formaalset seost modelleeritava objekti või protsessi sisendis olevate parameetrite väärtuste ja väljundparameetrite vahel. Matemaatilises modelleerimises abstraheeritakse objekti spetsiifilisest füüsikalisest olemusest ja selles toimuvatest protsessidest ning arvestatakse ainult sisendsuuruste muutmist väljundsuurusteks. Matemaatiliste mudelite analüüsimine on lihtsam ja kiirem kui reaalse objekti käitumise eksperimentaalne määramine erinevates töörežiimides. Lisaks võimaldab matemaatilise mudeli analüüs välja tuua antud süsteemi olulisemad omadused, millele tuleks otsuse tegemisel erilist tähelepanu pöörata. Täiendavaks eeliseks on see, et matemaatilise modelleerimisega ei ole keeruline testida uuritavat süsteemi ideaaltingimustes või vastupidi, ekstreemsetes tingimustes, mis reaalsete objektide või protsesside jaoks on kulukad või seotud riskiga.

Olenevalt sellest, mis infost juhi ja tema

Otsuseid ette valmistavad töötajad, otsuste tegemise tingimused ja soovituste koostamiseks kasutatavad matemaatilised meetodid muutuvad.

Matemaatilise modelleerimise keerukus määramatuse tingimustes sõltub tundmatute tegurite olemusest. Selle kriteeriumi alusel jagatakse probleemid kahte klassi.

1) Stohhastilised probleemid, kui tundmatud tegurid on juhuslikud suurused, mille tõenäosusjaotuse seadused ja muud statistilised omadused on teada.

2) Ebakindlad probleemid, kui tundmatuid tegureid ei ole võimalik statistiliste meetoditega kirjeldada.

Siin on näide stohhastilisest probleemist:

Otsustasime korraldada kohviku. Me ei tea, kui palju külastajaid sinna päevas tuleb. Samuti pole teada, kui kauaks iga külastaja jaoks teenust jätkub. Nende juhuslike suuruste tunnuseid saab aga statistiliselt saada. Juhuslikest suurustest sõltuv efektiivsusnäitaja on ka juhuslik suurus.

Sel juhul võtame efektiivsuse indikaatorina mitte juhuslikku muutujat ennast, vaid selle keskmist väärtust ja valime sellise lahenduse, kui

mille juures see keskmine väärtus muutub maksimumiks või miinimumiks.

Järeldus.

Arvutiteadus mängib kaasaegses maailmas olulist rolli majandusteadus, mis viis teaduse arengus omaette suuna – majandusinformaatika – väljaselgitamiseni. See uus suund ühendab majanduse, matemaatika ja arvutiteaduse ning aitab majandusteadlastel lahendada ettevõtete tegevuse optimeerimise probleeme, teha strateegiliselt olulisi tööstuse arendamise otsuseid ja juhtida tootmisprotsessi.

Väljatöötatud tarkvarabaas põhineb majandusprotsesside matemaatilistel mudelitel ning pakub paindlikku ja usaldusväärset ennustusmehhanismi majanduslik mõju juhtimisotsused. Arvutite abil saab kiiresti lahendada analüütilisi probleeme, mida inimene ei suuda lahendada.

Viimasel ajal on arvutist saanud juhi ja majandusteadlase töökoha lahutamatu osa.

Bibliograafia.

1. Figurnov. Arvuti algajatele. M.: VSh – 1995.

2. Oseiko N. Raamatupidamine arvuti abil. Kolmas väljaanne. K.: SoftArt, 1996.

3. Infosüsteemid majanduses. M.: VSh – 1996.

4. Richard B. Chase, Nicholas J. Aquilano. Tootmise ja operatsioonide juhtimine: olelusringi lähenemisviis. Viies väljaanne. Boston, MA: Irwin – 1989.

5. Ventzel E.S. Operatsiooniuuringud. M: VSh – 1983

6. Minu Matemaatiline programmeerimine M: Raadio ja side 1978. a

Kiievi Rahvamajandusülikool

Sissejuhatus.

Küberneetika (tuletatud kreeka sõnast "kybernetike" - juhtimiskunst) on teadus teabe vastuvõtmise, säilitamise, edastamise ja töötlemise üldistest seadustest.

Kõige olulisem tööstusharu küberneetika on majandusküberneetika – teadus, mis tegeleb küberneetika ideede ja meetodite rakendamisega majandussüsteemides.

Majandusküberneetika kasutab majanduse juhtimisprotsesside uurimiseks meetodite kogumit, sealhulgas majanduslikke ja matemaatilisi meetodeid.

Kas otsuste tegemisel on tõesti vaja arvuteid kasutada?

Inimvõimed on üsna mitmekesised. Kui paneme need järjekorda, saame eristada kahte tüüpi: füüsilist ja vaimset. Inimene on nii üles ehitatud, et sellest, mis tal on, ei piisa talle. Ja algab lõputu oma võimete suurendamise protsess. Rohkema tõstmiseks ilmub üks esimesi leiutisi - kang; koorma kergemaks liigutamiseks - ratas. Need tööriistad kasutavad ikka ainult inimese enda energiat. Aja jooksul hakatakse kasutama väliseid energiaallikaid: püssirohtu, auru, elektrit, aatomienergiat. Kui palju välistest allikatest kasutatav energia ületab tänapäeval inimese füüsilisi võimeid, on võimatu hinnata. Mis puutub inimese vaimsetesse võimetesse, siis, nagu öeldakse, on kõik rahulolematud tema seisundiga, kuid on rahul oma mõistusega. Kas inimest on võimalik teha targemaks, kui ta on? Sellele küsimusele vastamiseks tuleks selgitada, et kogu inimese intellektuaalse tegevuse saab jagada formaliseeritud ja mitteametlikuks.

Kaasaegsed arvutid vastavad kõrgeimatele nõuetele. Need on võimelised sooritama miljoneid toiminguid sekundis, nende mällu mahub kogu vajalik info ning kuvari-klaviatuuri kombinatsioon tagab dialoogi inimese ja arvuti vahel. Siiski ei tohiks segi ajada edu arvutite loomisel saavutustega nende rakendusvaldkonnas. Tegelikult ei saa arvuti teha muud, kui vastavalt inimese määratud programmile tagada lähteandmete teisenemine tulemusteks. Peame selgelt aru saama, et arvuti ei tee ega saa teha otsuseid. Otsuse saab teha ainult inimjuht, kellel on selleks teatud õigused. Kuid pädeva juhi jaoks on arvuti suurepärane abiline, mis suudab välja töötada ja pakkuda mitmesuguseid lahendusi. Ja selle komplekti hulgast valib inimene selle variandi, mis tema seisukohast sobivamaks osutub. Loomulikult ei saa kõiki otsustusprobleeme arvuti abil lahendada. Sellegipoolest, isegi kui probleemi lahendamine arvutis ei lõpe täieliku eduga, osutub see siiski kasulikuks, kuna see aitab kaasa selle probleemi sügavamale mõistmisele ja selle rangemale sõnastamisele.

Lahenduse etapid.

Ülesande valimine

Mudeli koostamine

Algoritmi koostamine

Programmeerimine

Algandmete sisestamine

Saadud lahuse analüüs

1. Ülesande valimine.

Sellel peab olema vähemalt üks lahendus, sest kui lahendusvariante pole, siis pole ka midagi valida.

Peame selgelt teadma, mis mõttes peaks otsitav lahendus olema parim, sest kui me ei tea, mida tahame, ei aita arvuti parimat lahendust valida.

Siin tuleks välja tuua majandusobjekti olemuslikumad tunnused, olulisemad sõltuvused, millega soovime mudeli ehitamisel arvestada. Moodustatakse mõned hüpoteesid uurimisobjekti arendamiseks, uuritakse tuvastatud sõltuvusi ja seoseid. Kui probleem on välja valitud ja selle sisu sõnastatud, tuleb tegeleda vastava ainevaldkonna asjatundjatega (insenerid, tehnoloogid, disainerid jne). Need spetsialistid tunnevad reeglina oma teemat väga hästi, kuid neil pole alati aimu, mida on vaja arvutiprobleemi lahendamiseks. Seetõttu osutub probleemi mõtestatud sõnastus sageli arvutiga töötamiseks täiesti ebavajaliku teabega üleküllatuks.

2. Modelleerimine

Mudeli loomise põhiprintsiibid taanduvad kahele järgmisele kontseptsioonile:

Probleemi sõnastamisel on vaja modelleeritavat nähtust üsna laialt katta. Vastasel juhul ei anna mudel globaalset optimumi ega kajasta asja olemust. Oht on selles, et ühe osa optimeerimine võib tulla teiste arvelt ja kogu organisatsiooni arvelt.

Mudel peaks olema võimalikult lihtne. Mudel peab olema selline, et seda on võimalik hinnata, kontrollida ja mõista ning mudelist saadavad tulemused peavad olema selged nii selle loojale kui ka otsustajale.

Probleemi sõnastamisel tuleb arvesse võtta kolme järgmist aspekti:

Uuritavad tegurid: Uuringu eesmärgid on üsna lõdvalt määratletud ja sõltuvad suuresti sellest, mis mudelis sisaldub. Sellega seoses on inseneridel lihtsam, kuna nende uuritavad tegurid on tavaliselt standardsed ja eesmärgifunktsiooni väljendatakse maksimaalse sissetuleku, minimaalsete kulude või võib-olla mõne ressursi minimaalse tarbimise kaudu. Samas seavad näiteks sotsioloogid tavaliselt eesmärgiks "sotsiaalse kasulikkuse" vms ja satuvad raskesse olukorda, et erinevatele tegevustele tuleb omistada teatud "kasulikkus", väljendades seda matemaatilisel kujul.

Füüsilised piirid: uuringu ruumilised aspektid nõuavad üksikasjalikku kaalumist. Kui tootmine on koondunud rohkem kui ühte punkti, siis tuleb mudelis arvestada vastavate jaotusprotsessidega. Need protsessid võivad hõlmata lao-, transpordi- ja seadmete planeerimise ülesandeid.