Методика оптимизации адаптивного управления выпуском продукции предприятия  на основе динамической экономико-математической модели

Должность: Ведущий научный сотрудник Центра структурной политики Института экономики УрО РАН
Аффилиация: Институт экономики УрО РАН
Адрес: Екатеринбург, Российская Федерация

Название журнала

Экономика и математические методы

Выпуск

Том 58 Номер 4

Страницы

102-112

Аннотация

Статья посвящена применению динамических экономико-математических моделей управления производством продукции предприятия на основе использования принципа обратной связи. Приводится формирование дискретной управляемой динамической системы, описывающей процесс выпуска продукции производственным предприятием при наличии прогнозируемой функции спроса на продукцию. Фазовый вектор динамической системы описывает основные параметры производства продукции, а вектор управляющего воздействия (вектор управления) описывает интенсивность использования технологических способов производства продукции, имеющихся в распоряжении субъекта управления. Предполагается, что в каждый период времени субъекту управления известна вектор-функция, описывающая объемы спроса на продукцию предприятия в последующие периоды времени, а также известны заданные геометрические ограничения на реализации фазового вектора, вектора управления и вектора спроса. В качестве целевой функции задачи рассматривается значение рассогласования объемов выпуска продукции предприятием относительно заданного прогнозируемого значения функции спроса в последующем периоде управления. Используя сформированную динамическую систему, в работе предлагается экономико-математическая модель исследуемой задачи оптимизации адаптивного управления выпуском продукции предприятия, включающая класс допустимых стратегий адаптивного управления и формулировку задачи. В работе предлагается методика решения сформулированной задачи оптимизации адаптивного управления выпуском продукции предприятия, которая реализуется в виде конечной последовательности одношаговых алгебраических операций над векторами конечномерного векторного пространства, конечного набора решений задач линейного и выпуклого математического программирования. Полученные результаты могут быть использованы при разработке интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений для актуальных задач управления производство продукции на промышленных предприятиях.

Ключевые слова

экономико-математическое моделирование, динамические системы, оптимизация управления, стратегии управления, адаптивное управление, управление с обратной связью, производственное предприятие, выпуск продукции

Источник финансирования

Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (проект № 22-28-01868 "Разработка агент-ориентированной модели сетевого промышленного комплекса в условиях цифровой трансформации").

Получено

13.03.2022

Дата публикации

07.12.2022

Кол-во символов

26522

Цитировать

ГОСТ	Шориков А. Ф. Методика оптимизации адаптивного управления выпуском продукции предприятия на основе динамической экономико-математической модели // Экономика и математические методы – 2022. – Tом 58. – Номер 4 C. 102-112 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880019196-4-1 (дата обращения: 04.05.2024). DOI: 10.31857/S042473880019197-5
MLA	Shorikov, Andrey "Technique for optimizing the adaptive control of the output of an enterprise based on a dynamical economic and mathematical model." Ekonomika i matematicheskie metody 58.4 (2022):102-112. DOI: 10.31857/S042473880019197-5
APA	Shorikov A. (2022). Technique for optimizing the adaptive control of the output of an enterprise based on a dynamical economic and mathematical model. Ekonomika i matematicheskie metody 58(4), pp.102-112 DOI: 10.31857/S042473880019197-5

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: 195

Оценка читателей: голосов 0

1. Клейнер Г. Б., Рыбачук М. А. (2017). Системная сбалансированность экономики. Москва: Научная библиотека.

2. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Бекларян Г. Л., Акопов А. С. (2021). Цифровой завод: методы дискретно-событийного моделирования и оптимизации производственных характеристик // Бизнес-информатика. Т. 15. № 2. С. 7–20. DOI: 10.17323/2587-814X.2021.2.7.20

3. Тюлюкин В. А., Шориков А. Ф. (1988). Об одном алгоритме построения области достижимости линейной управляемой системы. В сб.: «Негладкие задачи оптимизации и управление». Свердловск: УрО АН СССР. C. 55–61.

4. Черников С. Н. (1968). Линейные неравенства. М.: Наука.

5. Шориков А. Ф. (1997). Минимаксное оценивание и управление в дискретных динамических системах. Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та.

6. Шориков А. Ф. (2006). Методология моделирования многоуровневых систем: иерархия и динамика // Прикладная информатика. Т. 1. № 1. С. 136–141.

7. Aksyonov K., Bykov E., Aksyonova O., Goncharova N., Nevolina A. (2015). Analysis of simulation modeling systems illustrated with the problem of model design for the subject of technological logistics (WIP). Society for Modeling & Simulation International (SCS). Summer Simulation Multi-Conference (SummerSim’15). Chicago, USA. 26–29 July, 2015. Simulation Series, 47, 10, 345–348.

8. Astolfi A. (2006). Nonlinear and adaptive control: Tools and algorithms for the user. London: Imperial College Press.

9. Astroem K. J., Wittenmark B. (2008). Adaptive control. 2nd ed. N.Y.: Dover Publ., Inc.

10. Bazaraa M. S., Shetty C. M. (1979). Nonlinear programming: Theory and algorithms. 2nd ed. N.Y.: Wiley.

11. Cheng W., Xiao-Bing L. (2013). Integrated production planning and control: A multi-objective optimization model. Journal of Industrial Engineering and Management, 6, 4, 815–830.

12. David S. A., Oliveira C., Derick D., Quintino D. D. (2012). Dynamic model for planning and business optimization. Modern Economy, 3, 4, 384–391. DOI: 10.4236/me.2012.34049

13. Landau I. D., Lozano R., M’Saad M., Karimi A. (2011). Adaptive control: Algorithms, analysis and applications. London: Springer.

14. Margineanu C., Lixndroiu D. (2021). Optimization of industrial management processes. IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng, 1009, 012039, 1–9.

15. Olanrele O. O., Olaiya K. A., Aderonmu M. A., Adegbayo O. O., Sanusi B. Y. (2014). Development of a dynamic programming model for optimizing production planning. International Journal of Management Technology, 2, 3, 12–17.

16. Szopa R., Marczyk B. (2011). Optimization of production problems using mathematical programming. Polish Journal of Management Studies, 4, 231–238.

17. Tyulyukin V. A., Shorikov A. F. (1993). Algorithm for solving terminal control problems for a linear discrete system. Automation and Remote Control, 4, 115–127.

18. Zhang Q., Chen Yu., Lin W., Chen Ya. (2021). Optimizing medical enterprise’s operations management considering corporate social responsibility under industry 5.0. Article ID9298166, 1–13. DOI: 10.1155/2021/9298166

19. Wagner H. M., Whitin T. M. (2004). Dynamic version of the economic lot size model. Management Science, 50, 12, 1770–1774.