Друкеровский вестник

ДРУКЕРОВСКИЙ ВЕСТНИК

ISSN 2312-6469 (Print)

Главная » Архив выпусков » 2022 » Выпуск 5, 2022 » ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ДОХОДОВ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

Друкеровский вестник. 2022; 5:

 

http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2022-5-184-194

 

ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ ДОХОДОВ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА

Е.С. Брискин, А.Ф. Рогачев, Л.Е. Козлова

Брискин Евгений Самуилович – доктор физико-математических наук, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», г. Волгоград, Россия.

Рогачев Алексей Фруминович – профессор кафедры «Информационные системы в экономике», ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет»; профессор кафедры «Математическое моделирование и информатика», ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный аграрный университет», д.т.н., профессор, член-корр. РАЕ, г. Волгоград, Россия.

Козлова Лидия Евгеньевна – соискатель, ФГБОУ ВО «Волгоградский государственный технический университет», г. Волгоград, Россия.

Россия, 400002, г. Волгоград, пр-т Университетский, 26

e-mail: ebriskin@mail.ru 

e-mail: rafr@mail.ru

 

Аннотация

Рассмотрена проблема оптимизации распределения ресурсов производственного предприятия для нескольких временных периодов. На основе системного анализа влияния распределения дохода на выпуск продукции предложен математический подход для оптимального распределения производственных ресурсов. Построенная целевая функция отражает структуру распределения дохода предприятия в пределах прогнозируемого периода с использованием весовых коэффициентов для задания значимости частных показателей. Сформулирована математическая постановка задачи оптимального управления распределением производственных ресурсов для последующих этапов на основе показателей предыдущих. Максимизируемая целевая функция построена на основе мультипликативной производственной функцией и включает производственные фонды, оборотные средства и оплату труда. Выбор весовых коэффициентов целевой функции определяется основной целью производства и предпочтениями лица, принимающего решения (ЛПР). Параметры эластичности факторов математической модели оцениваются по статистическим данным, характеризующим анализируемое предприятие, по крайней мере за три последовательных временных периода, предшествующие планируемому. Представлена методика оценки параметров производственной функции по статистическим данным хозяйственной деятельности моделируемого предприятия с построением системы линейных алгебраических уравнений. Рассмотрены условия получения точного и приближенного аналитического решения сформулированной оптимизационной задачи управления распределением ресурсов предприятия. Приведен численный и графоаналитический анализ влияния совокупности параметров мультипликативной производственной функции с учетом весовых коэффициентов, принимаемых ЛПР, на предложенную целевую функцию. Представлены рекомендации по выбору оптимизируемых значений параметров моделируемого предприятия для различных вариантов ключевых приоритетов производства продукции или оказания услуг, задаваемых совокупностью весовых коэффициентов целевой функции.

Текст статьи

 

Ключевые слова: производственная функция, управление ресурсами, оптимальное распределение дохода, целевая функция, параметризация

 

Полный текст: [in elibrary.ru]

 

Ссылки на литературу

  1. Афанасьев М.В. Инновационное развитие национальной экономики в контексте современной теории управления социально-экономическими системами / М.В. Афанасьев и др. // Экономика и предпринимательство. – 2014. – № 12 (ч. 4) (53-4). –С. 139-142.
  2. Брискин Е.С., Козлова Л.Е., Мельникова Е.В., Мельников А.С. Об оптимальном управлении ресурсами // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2016. –№ 3 (182). – С. 107-110.
  3. Брискин Е.С., Рогачев А.Ф., Козлова Л.Е. Математическое моделирование управления развитием социально-экономических систем // Аудит и финансовый анализ. – 2017. – № 3-4. – С. 117-120.
  4. Rogachev A.F., Briskin E. S., Kozlova L. E. and Melikhova E.V. SHS Modeling the evolution of socio-economic systems using the methods of stability theory // Web of Conf. Sustainable Development of Regions 2020 – XVI International Scientific and Practical Conference «State. Politics. Society». Vol. 94, 01038. 2021. DOI: 10.1051/shsconf/20219401038.
  5. Skiter N.N., Ketko N.V., Rogachev A.F., Gushchina E.G., Vitalyeva E.M. Institutional poverty as one of the main threats to the digital economy// International Journal of Sociology and Social Policy. 2021. Vol. 41 (1-2). Рp. 15–23.
  6. Рапопорт Э.Я., Плешивцева Ю.Э. Метод многокритериальной оптимизации управляемых систем с распределенными параметрами // Труды СПИИРАН. – 2018. – Вып. 5 (60). – С. 64-96. DOI: 10.15622/sp.60.3.
  7. Ashimov A.A., Borovskiy Y.V., Borovskiy N.Y. Macroeconomic analysis and parametric control of economies of the customs union countries based on the single global multi-country model / Lecture Notes in Engineering and Computer Science, 2014. Pp. 880-885.
  8. Novikov D.A. Hierarchical Models in Modern Control Theory // Szewczyk R., Zieliński C., Kaliczyńska M. (eds) Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques. ICA 2016. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol 440. Springer, Cham, 2016. Рp. 3-12. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-319-29357-8_1.
  9. Novikov D. Models of Strategic Decision-Making under Informational Control // Mathematics. 2021. Vol. 9. 1889. Available at: https://doi.org/10.3390/math9161889.
  10. Paraev Y.I., Poluektova K.O. Optimal control of a single-sector economy under random variations of fixed capital and labor resources // Automation and Remote Control. 2020. Vol. 81. No. 4. Pp. 704-712.
  11. Klepfish B.R. Parametric analysis of the sensitivity of a functional on the basis of the non-classical model of optimal economic growth// Automation and Remote Control. 2018. Vol. 79. No. 7. Pp. 1287-1295.
  12. Иванов Д.А., Иванова М.А., Соколов Б.В. Анализ тенденций изменения принципов управления предприятиями в условиях развития технологий Индустрии 4.0 // Труды СПИИРАН. – 2018. – Вып. 5 (60). – С. 97-127. DOI: 10.15622/sp.60.4.
  13. Клейнер Г.Б. Системная экономика и системно-ориентированное моделирование // Экономика и математические методы. – 2013. – Т. 49. № 4. – С. 71-93.
  14. Цыганов В.А., Березин Т.В. Модель мультипликативной производственной функции в условиях кризиса // Системный анализ и прогнозирование экономики: межд. науч. конф.: сб. науч. статей. – Мн.: БГАТУ, 2011. – С. 205-209.
  15. Машунин К.Ю., Машунин Ю.К. Векторная оптимизация с равнозначными и приоритетными критериями // Изв. РАН. Теория и системы управления. – 2017. – № 6. – C. 80-99.
  16. Sieni E., Forzan M., Di Barba P. Migration NSGA: Method to Improve a Non-Elitist Searching of Pareto front with Application in Magnetics // Inverse Problems in Science and Engineering. 2016. Vol. 24. No. 1. Pp. 543-566.
  17. Юсупов Р.М., Мусаев А.А. Особенности оценивания эффективности информационных систем и технологий // Труды СПИИРАН. – 2017. – No. 2 (51). – С. 5−34.
  18. Ашимов А.А., Боровский Ю.В., Новиков Д.А., Султанов Б.Т. Макроэкономический анализ и параметрическое регулирование регионального экономического союза. – М.: URSS, 2018. – 512 с.
  19. Ianchovichina E., Walmsley T.L. Dynamic modeling and applications for global economic analysis. Cambridge University Press, 2012. 448 p.
  20. Shokhnekh A.V., Sidunova G.I., Glinskaya O.S., Orlova N.V., Vasilyev E.S. Approaches to parametric modeling of the socio-economic institution of the efficient self-organization and control of small business in the system of financial security // Espacios. 2017. Vol. 38. No. 33. P. 23.
  21. Герасимов А.Н., Громов Е.И., Свиридченко Ю.А. Аналитическое обеспечение управления бизнесом // Экономика сельского хозяйства России. – 2016. – № 1. – С. 62-71.

© НовоЦНИТ ЮРГПУ(НПИ), 2013-2018