Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГришин, Д. І.uk
dc.contributor.authorБоровська, Т. М.uk
dc.contributor.authorHryshyn, D. I.en
dc.contributor.authorBorovska, T. M.en
dc.date.accessioned2023-03-24T12:53:52Z
dc.date.available2023-03-24T12:53:52Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationГришин Д. І. Розробка математичної моделі оптимального виробництва та розвитку виробничих систем з декомпозицією планового процесу розвитку на інтервали [Текст] / Д. І. Гришин, Т. М. Боровська // Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія. – 2022. – № 3. – С. 65-73.uk
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36545
dc.description.abstractРозглянуто проблему побудови ефективних моделей оптимального розвитку та функціонування сучасних виробничих систем, що функціонують у активному оточенні. Після аналізу аналогів було виявлено, що для виробництв класу "виробництво-розвиток", які функціонують у активному оточенні – конкурентів, посередників, постачальників та споживачів – адекватні моделі відсутні. Базовий аналог – рішення варіаційної задачі розвитку і виробництва має обмежену область адекватності – це виробництва зі статичним зовнішнім оточенням. В розглянутому нами аналозі оптимальна стратегія розвитку створюється на весь плановий період, що зазвичай становить 2-10 років. На такий довгостроковий період неможливо передбачити стан ринків продукції, фінансів, технологій. Зазначене вище обумовлює актуальність даної роботи. В даній роботі використовується узагальнена модель оптималь-ного розвитку на базі методології оптимального агрегування. Використання методології оптимального агрегування дозволяє перей-ти від багатовимірної задачі нелінійного програмування до системи одновимірних задач оптимізації. Обчислювальна складність при цьому зростає лінійно, що дозволяє використати цю методологію для виробничих систем з великою кількістю та нелінійністю зв'язків між елементами. В роботі виконується модифікація базової моделі оптимального розвитку з розбиттям процесу розвитку на інтервали. На початку кожного інтервалу оптимальна стратегія розвитку коригується з урахуванням уточнення інформації про майбутній стан активного середовища: дії конкурентів, споживачів, постачальників, посередників, світових ринків. Для визначення оптимального значення та оптимального розподілу ресурсів між підсистемами на кожному інтервалі визначаються максимуми критерію – параметризованої функції ефективності системи. Наведено приклади моделювання та тестування моделей.uk
dc.description.abstractThe problem of developing effective models of optimal development and functioning of modern production systems functioning in an active environment is considered. Analyzing analogues showed that there are no adequate models for "production-development" indus-tries that operate in an active environment – competitors, intermediaries, suppliers and consumers. The basic analogue c the solution to the variation problem of development and production has a limited area of adequacy – productions with a static environment. In the basic ana-logue, the optimal development strategy is created for the entire planning period, which is usually 2-10 years. For such a long-term period, it is impossible to predict the state of product, finance, and technology markets. The above confirms that this work is relevant. This work uses a generalized model of optimal development based on the methodology of optimal aggregation. Using the methodology of optimal aggregation allows us to move from a multidimensional problem of nonlinear programming to a system of one-dimensional optimization problems. At the same time, the computational complexity increases linearly, which allows us to use this methodology for production systems with a large number and nonlinearity of connections between elements. The work modifies the basic model of optimal development with the division of the development process into intervals. At the beginning of each interval, the optimal development strategy is adjusted taking into account the clarification of information about the future state of the active environment: the actions of competitors, consumers, suppliers, intermedi-aries, world markets. To determine the optimal value and the optimal distribution of resources between subsystems, the maxima of the – criterion the parameterized function of the system efficiency – are determined at each interval. Examples of modeling and testing models are given.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп'ютерна інженерія. № 3 : 65-73.uk
dc.relation.urihttps://itce.vntu.edu.ua/index.php/itce/article/view/907
dc.subjectоптимальний розвитокuk
dc.subjectвиробнича системаuk
dc.subjectімітаційна модельuk
dc.subjectоптимальне управлінняuk
dc.subjectоптимальне агрегуванняuk
dc.subjectдекомпозиціяuk
dc.subjectoptimal developmenten
dc.subjectproduction systemsen
dc.subjectsimulation modelen
dc.subjectoptimal controlen
dc.subjectoptimal aggregationen
dc.subjectdecompositionen
dc.titleРозробка математичної моделі оптимального виробництва та розвитку виробничих систем з декомпозицією планового процесу розвитку на інтервалиuk
dc.title.alternativeElaboration and research of a model of optimal production and development of industrial systems with decomposition of the development process to the intervalsen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.876.5
dc.relation.referencesE. Jantsch, Technological forecasting in perspective. Paris: Organization for Economic Co-operation and Development, 1967.en
dc.relation.referencesР. Беллман, Р. Калаба, Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука, 1969.ru
dc.relation.referencesТ. М. Боровська, Математичні моделі функціонування і розвитку виробничих систем на базі методології оптимального агрегування. Вінниця, Україна: ВНТУ, 2018.uk
dc.relation.referencesТ. М. Боровська, Д. І. Гришин, І. С. Колесник, В. А. Северілов, "Розробка моделей і методів оп-тимального управління системами проектів на базі методів оптимального агрегування", Вісник Вінницького політехнічного інституту, №1(148), с. 61-76. 2020.uk
dc.relation.referencesT. Borovska “Optimal aggregation of production systems with parametric connections”, Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 4, no. 11(70), pp. 9-19. 2014.en
dc.relation.referencesN. Tauchnitz, “The Pontryagin maximum principle for nonlinear optimal control problems with infi-nite horizon”, Journal of Optimization Theory and Applications, no.167(1), pp. 27-48. 2015.en
dc.relation.referencesТ. Н. Боровская, И. С. Колесник, В. А. Северилов, И. В. Шульган “Оптимальное агрегирование интегрированных систем "производство-развитие"”, Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія, № 2(30), с. 18-28. 2014.ru
dc.relation.referencesT. M. Borovska, I. V. Vernigora, D. I. Grishin, V. A. Severilov, W. Wójcik, and M. Kalimoldayev, “Generalized model of optimal development of the production system based on optimal aggregation methodology”, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019. 2019.en
dc.relation.referencesC. Taylor. “Dynamic programming and the curses of dimensionality”, Applications of dynamic pro-gramming to agricultural decision problems. CRC Press, pp 1-10. 2019.en
dc.relation.referencesT. W. Leggatt, The evolution of Industrial Systems. London: Croom Helm, 1985.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1999-9941-2022-55-3-65-73


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію