Все
 
 
 


Динамическая модель рынка разработки программного обеспечения на основе задачи о назначении на узкие места
 
Код статьиS042473880017518-8-1
DOI10.31857/S042473880017518-8
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Лесик Илья Александрович 
Должность: старший инженер
Аффилиация: НПО «РусБИТех»
Адрес: Москва, Российская Федерация
Перевозчиков Александр Геннадиевич
Должность: старший научный сотрудник
Аффилиация: НПО «РусБИТех»
Адрес: Российская Федерация
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 57 Номер 4
Страницы108-116
Аннотация

 

Предлагается постановка дискретной динамической модели рынка программного обеспечения (РПО) на базе задачи на узкие места о назначении (УМН). Такую постановку можно получить, если отказаться от целочисленности элементов матрицы назначения и обойтись без вариационной постановки внутренней задачи определения равновесных цен, основанной на теореме Дебре. Функции изменения фазовых координат можно взять выпуклыми и не учитывать постоянные затраты при каждом переключении управления. Имея динамическое расширение задачи УМН, можно определить дополнительную прибыль транспортной системы за счет привлечения фьючерсов. В статье получены формулы для компонентов градиента показателя. Это позволяет организовать градиентный метод решения динамической задачи УМН. Приводится приближенный алгоритм и модельный пример его использования для решения динамического расширения задачи УМН. Он основан на решении статической задачи с увеличением на единицу тех элементов матрицы эффективности, которые совпадают с соответствующими элементами матрицы оптимальных назначений, если отказаться от целочисленности матрицы назначений. Это эквивалентно рандомизации задачи о назначении с определенными вероятностями, что позволяет найти погрешность приближенного алгоритма путем сравнения с точным решением, полученным градиентным методом при достаточно больших значениях штрафных констант.

 

Ключевые словадинамическая задача на узкие места о назначении, фазовые ограничения, метод штрафных функций, функция Гамильтона–Понтрягина, сопряженная система, компоненты градиента, градиентный метод, приближенный алгоритм
Получено17.11.2021
Дата публикации13.12.2021
Кол-во символов18511
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 364

Оценка читателей: голосов 0 

1. Ашманов С.А. (1981). Линейное программирование. М.: Наука.
2. Васильев Ф.П. (1981). Методы решения экстремальных задач. М.: Наука.
3. Васин А.А., Григорьева О.М., Лесик И.А. (2017). Синтез транспортной системы многоуз-лового конкурентного рынка с переменным спросом. В сб.: Прикладная математика и информатика: Труды факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова. № 55. С. 74–90.
4. Васин А.А., Григорьева О.М., Лесик И.А. (2018). Задача оптимизации транспортной сис-темы энергетического рынка. В сб.: IX Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2018). Труды. А.А. Васин, А.Ф. Измаилов (отв. ред.). С. 247–251.
5. Васин А.А., Григорьева О.М., Цыганов Н.И. (2017). Оптимизация транспортной системы энергетического рынка // Доклады Академии наук. Т. 475. № 4. С. 377–381.
6. Васин А.А., Морозов В.В. (2005). Теория игр и модели математической экономики. М.: МАКС Пресс.
7. Корбут А.А., Финкильштейн Ю.Ю. (1969). Дискретное программирование. Д.Б. Юдин (ред.). М.: Наука.
8. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2016). Определение оптимальных объемов производства и цен реализации в линейной модели многопродуктовой монополии // Экономика и ма-тематические методы. Т. 52. № 1. C. 140–148.
9. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2020). Динамическая модель инвестиций в научные иссле-дования олигополии // Экономика и математические методы. Т. 56. № 2. C. 102–114.
10. Макаров В.Л., Рубинов Ф.М. (1973). Математическая теория экономической динамики и равновесия. М.: Наука.
11. Мезоэкономика развития (2011). Г.Б. Клейнер (ред.). М.: Наука.
12. Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014). Нестационарная модель инвестиций в основные средства предприятия // Прикладная математика и информатика. Труды факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова. М.: МАКС Пресс. № 46. С. 76–88.
13. Поляк Б.Т. (1983). Введение в оптимизацию. М.: Наука
14. Сергиенко А.М., Симоненко В.П., Симоненко А.В. (2016). Улучшенный алгоритм назна-чения для планировщиков заданий в неоднородных распределительных вычислитель-ных системах // Системнi дослiдженiя та информацiйни технологии. № 2. С. 20–35.
15. Устюжанина Е.В., Дементьев В.Е., Евсюков С.Г. (2021). Трансакционные цифровые плат-формы: задача обеспечения эффективности // Экономика и математические методы. Т. 57. № 1. C. 5–18.
16. Федоров В.В. (1979). Численные методы максимина. М.: Наука.
17. Форд Л., Фалкерсон Д. (1966). Потоки в сетях. М.: Мир.
18. Debreu G. (1954). Valuation equilibrium and Pareto optimum. Proceedings of the National Acad-emy of Sciences of the USA, 40, 588–592.
19. Ding X., Wang K., Gibbons P.B., Zhang X. (2012). BWS: Balanced work stealing for time-sharing multicores. Proceedings of the 7th ACM European Conferees on Computer Systems. New York: EuroSys, 12, 365–378.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх