Аналіз сучасних методів структурної та параметричної ідентифікації виробничої функції та методів її оптимізації. Характеристика моделей штучних нейронних мереж і генетичного алгоритму для розв’язання задачі ідентифікації і оптимізації виробничої функції.
Аннотация к работе
Національна академія наук УкраїниОфіційні опоненти: доктор економічних наук, професор Точилін Віктор Олександрович, Інститут економічного прогнозування НАН України, завідуючий відділом секторальних прогнозів та конюнктури ринку, кандидат фізико-математичних наук, доцент Черняк Олександр Іванович, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, завідувач кафедри економічної кібернетики економічного факультету Захист відбудеться “_26_”_травня_ 2004р. о _14.00_ год. на засіданні спеціалізованої вченої ради К.26.171.02 у Міжнародному науково-навчальному центрі інформаційних технологій та систем НАН України та Міністерства освіти і науки України за адресою: 03680 МСП Київ 187, проспект Академіка Глушкова, 40. У роботі проведено аналіз сучасних методів структурної та параметричної ідентифікації виробничої функції та методів її оптимізації. Встановлено, що композиція моделей штучних нейронних мереж та генетичного алгоритму дає можливість розвязання задачі ідентифікації і подальшої оптимізації виробничої функції. оптимізація ідентифікація мережа нейронний Проведен анализ традиционного подхода к решению этой задачи, который базируется на корреляционно-регрессионном анализе и учете наиболее значимых факторов, а также на методах самоорганизации, включающих метод группового учета аргументов и метод Брандона.У сільському господарстві з метою правильного і раціонального використання земельних, трудових і матеріальних ресурсів необхідно прагнути оптимального поєднання галузей рослинництва з галузями тваринництва і розвитком аграрного сервісу. Тенденції останнього часу, що полягають у переорієнтації структури сільськогосподарського виробництва на збільшення розмірів посівних площ зернових культур, не сприяють збільшенню його ефективності та відродженню тваринницької галузі. Вона повинна мати динамічний характер і визначатись варіацією внутрішніх та зовнішніх умов процесу виробництва. Проблема відродження сільського господарства, головною складовою якої є оптимізація структури виробництва, переросла у національне завдання, актуальність вирішення якого не викликає сумнівів. У дисертаційному дослідженні вперше для сільського господарства України формалізована і розвязана задача оптимізації структури виробництва продукції рослинництва на основі використання принципів еволюційної біокібернетики, що дозволило одержати теоретичні та практичні результати, які характеризують новизну дослідження і особистий внесок автора, зокрема: вперше: розроблено синтетичні моделі, що базуються на ідеях та принципах біокібернетики і дозволяють здійснити ідентифікацію виробничої функції, яка визначає залежність між прибутком від реалізації продукції рослинництва та розмірами посівних площ, урожайностями сільськогосподарських культур і витратами на виробництво;Основними перешкодами реалізації цього процесу є часова віддаленість витрат на виробництво від одержання їх результатів, висока інерційність господарювання, низька поінформованість осіб, що приймають рішення про перспективи розвитку ринку на наступний рік. На прогнозування та управління сільським господарством здійснюють вплив процеси та фактори, які розміщуються на певних рівнях згідно масштабності впливу. , (1) де - критеріальна функція, - множина задач, яку вирішує сільське господарство як складна система, - множина можливих структур виробництва, - множина стратегій управління (рис.1). У другому розділі “Моделі і методи ідентифікації виробничих функцій” запропоновано для розвязання задачі прогнозування майбутніх процесів у сільському господарстві в якості критеріальної функції використати виробничу функцію, яка повязує прибуток із екзогенними факторами. Аналіз статистичних даних сільськогосподарського виробництва дозволяє визначити фактори, які найбільше впливають на ендогенну характеристику, і деталізувати одну із залежностей (3) як виробничу функцію: , (7) де , - посівні площі, відповідно, озимих зернових, ярих, цукрових буряків, соняшника, кукурудзи та овочів, , - відповідні врожайності, , - витрати на паливно-мастильні матеріали, насіння, добрива та запчастини, - прибуток від реалізації продукції рослинництва.В дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове розвязання наукової задачі оптимізації структури сільськогосподарського виробництва, що, відповідно до мети і задач дослідження, відображено в наукових результатах: 1. Запропоновано формалізовану постановку задачі оптимізації структури виробництва з використанням виробничої функції та обмежень, показано, що її розвязання традиційними регресійними методами і методами самоорганізації моделей має низьку точність і здатність до узагальнення. Розроблено метод структурної та параметричної ідентифікації виробничої функції як залежності між валовим збором продукції рослинництва, витратами та прибутком від реалізації за допомогою моделей нейронних мереж.