ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ

Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.

Отёска стен и прирубка косяков - Когда на доме не достаёт окон и дверей, красивое высокое крыльцо ещё только в воображении, приходится подниматься с улицы в дом по трапу.

Дифференциальные уравнения второго порядка (модель рынка с прогнозируемыми ценами) - В простых моделях рынка спрос и предложение обычно полагают зависящими только от текущей цены на товар.

Лекция №1. Введение в курс - моделирование производственно-экономических процессов.

1. Цель, задачи и структура курса«Моделирование производственно-экономических процессов», история возникновения.

2. Роль и необходимость применения математического моделирования в решении экономических задач аграрного производства.

1.

Сегодня вы начинаете изучение дисциплины – математическое моделирование производственно-экономических процессов.

Целью изучения данной дисциплины является овладение теоретическими основами и приёмами математического моделирования, а также приобретение практических навыков разработки и применения экономико-математических моделей при планировании и анализе сельскохозяйственного производства и его подсистем, с применением современных ЭВМ.

Задачи дисциплины:

· обучить теоретическим основам использования методов экономико-математического моделирования

· научить выделению наиболее существенных количественных и качественных связей моделируемого процесса или объекта и обоснованию критерия оптимальности в зависимости от конкретно поставленной задачи,

· научить интерпретировать экономико-математические модели и приходить к экономически состоятельным выводам по результатам их решения;

· привить практические навыки формулирования, решения и анализа экономико-математических задач оптимизации аграрных производственных объектов и их отраслевой структуры;

· привить навыки эффективного использования современной вычислительной техники и стандартных программных средств для автоматизации формулировки числовых моделей и аналитических расчётов в сельском хозяйстве.

Как метод научного познания моделирование стало применяться еще в глубокой древности. Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Как научное направление экономико-математическое моделирование сформировалось в основном в конце 60-х годов и основное место в развитии экономико-математического моделирования занимают работы советских ученых: Л. В. Канторовича, В. В. Новожилова, В. С. Немчинова, В. Леонтьева.

В 1938—1939 гг. ленинградский математик Леонид Витальевич Канторович (1912-1986) в результате анализа ряда проблем организации и планирования производства сформулировал новый класс условно-экстремальных за­дач с ограничениями в виде неравенств и предложил методы их решения. Эта новая область прикладной математики позже получила название „линейное программирование".

В настоящее время математические модели применяются для анализа, прогнозирования и выбора оптимальных решений в различных областях экономики. Это планирование и оперативное управление производством, управление трудовыми ресурсами, управление запасами, распределение ресурсов, планировка и размещение объектов, руководство проектом, распределение инвестиций и т.п.

3.

Специалист любого уровня и профиля, будь то экономист, инженер или директор, управляет определенными системами и процессами.

Под системой понимается относительно обособленная и упорядоченная совокупность обладающих особой связностью и целесообразно взаимодействующих элементов, способных реализовать определенные функции (предприятие, коллектив работников, технологические процессы и т.д.).

Под процессом следует понимать последовательную смену состояний системы. В частности, производственно-экономический процесс - процесс, в котором управляющие воздействия на производственные параметры вызывают изменения экономических характеристик управляемой системы.

Управление той или иной системой предполагает принятие и реализацию научно обоснованных решений. Экономико-математические модели позволяют воспроизводить поведение систем, охватывая широкий спектр изменяющихся условий. При этом модель может учитывать условия, которые сложно наблюдать в реальности и которые связаны с большими затратами и риском. В результате моделирования производственных ситуаций представляется возможность исследовать большое число вариантов развития системы и выбрать наилучший с точки зрения достижения поставленных целей.

Таким образом, экономико-математическая модель позволяет экспериментировать с системой, не прибегая к физическому опыту. Их использование позволяет осуществить предварительный выбор оптимальных или близких к ним вариантов решений по определенным критериям. Они научно обоснованы, и лицо, принимающее решение, может руководствоваться ими при выборе окончательного решения.