Экономическое управление в кибирнетике

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Тема: Экономическая кибернетика в управлении

План работы

Введение

1. Понятие и сущность экономической кибернетики

2. Экономическая кибернетика в управлении производством

3. Этапы решения задач управления при помощи ЭВМ

4. Математическое моделирование в управлении и планировании

Заключение

Список литературы

Введение

Всегда и во всех сферах своей деятельности человек принимал решения. Важная область принятия решений связана с управлением производства. Чем больше объем производства, тем труднее принять решение и, следовательно, легче допустить ошибку. Возникает естественный вопрос: нельзя ли во избежание таких ошибок использовать ЭВМ? Ответ на этот вопрос дает наука, называемая наука кибернетика.

Кибернетика (в переводе с греческого - искусство управления) - это наука об управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал целый класс систем, как живых, так и не живых, в которых существовал механизм обратной связи. Основателем кибернетики по праву считается американский математик и ученый Винер Норберт (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называлась «Кибернетика».

Оригинальность этой науки заключается в том, что она изучает не вещественный состав систем и не их структуру, а результат работы данного класса систем. Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления, от эколого-экономических моделей природопользования в пределах регионов, до глобальных моделей.

Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появились такие направления как: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.

Важнейшей отраслью кибернетики является экономическая кибернетика - наука, занимающаяся приложением идей и методов кибернетики к экономическим системам. Экономическая кибернетика использует совокупность методов исследования процессов управления в экономике, включая экономико-математические методы.

В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло огромных масштабов. Однако в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались также, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений.

1. Понятие и сущность экономической кибернетики

Кибернетика - наука об управлении, связи и переработке информации. Основным объектом исследования кибернетики являются абстрактные кибернетические системы: от компьютеров до человеческого мозга и человеческого общества.

Необходимо отметить, что кибернетика - обобщающая наука, исследующая биологические, технические и социальные системы. Однако предметом ее исследования служат не все вопросы структуры и поведения этих систем, а только те из них, которые связаны с процессами управления. Следовательно, являясь междисциплинарной наукой, кибернетика не претендует на роль над дисциплинарной науки. Если, например, философия оперирует такими универсальными категориями, как материя, время, пространство, то кибернетика имеет дело непосредственно, лишь с категорией информации, являющейся свойством особым образом организованной материи.

В зависимости от области применения различают политическую, экономическую и социальную кибернетику.

Экономическая кибернетика (от греч. kybernetike - искусство управления) наука об общих закономерностях управления экономическими системами и об использовании информации в процессах управления. Сферой экономической кибернетики являются проблемы оптимизации управления народным хозяйством в целом, его отдельными отраслями, экономическими районами, промышленными комплексами, предприятиями и т.д. Экономическая кибернетика занимается прикладными аспектами анализа и синтеза производственно-экономических систем. Она предполагает применение экономико-математических методов и информационных технологий для анализа, планирования, организации и мотивации экономической деятельности.

Принято считать, что экономическая кибернетика занимается управлением экономики как процессом. Ценное и практически полезное в подходе к управлению как процессу заключается в том, что можно управлять, не познавая полностью объект управления, и в том, что можно полностью формализовать процесс управления, а, следовательно, и автоматизировать его с учетом социально-экономической целесообразности.

Управление экономикой в широком смысле или управленческая деятельность, требующая знания объективных законов производства и существа производственных процессов,-- комплексная проблема и предмет исследования многих наук (отраслевые экономики, политэкономия и др.). Управление как управленческая деятельность предполагает выработку целей управления и критериев оценки и отражает социально-классовый характер управления. Кибернетика не исследует управление как комплексную проблему, не вторгается в области других наук, но исследует общее в управлении, т. е. управление как объективно данный процесс при заданных целях и системе критериев принятия решений.

экономический кибернетика моделирование математический

2. Экономическая кибернетика в управлении производством

В настоящее время применение ЭВМ в управлении производством достигло больших масштабов. Однако в большинстве случаев с помощью ЭВМ решают так называемые рутинные задачи, то есть задачи, связанные с обработкой различных данных, которые до применения ЭВМ решались так же, но вручную. Другой класс задач, которые могут быть решены с помощью ЭВМ - это задачи принятия решений.

Возможности человека достаточно разнообразны. Если их упорядочить, то можно выделить два вида: физические и умственные. Так уж устроен человек, что того, чем он обладает, ему мало. И начинается бесконечный процесс увеличения его возможностей. Чтобы больше поднять, появляется одно из первых изобретений - рычаг, чтобы легче перемещать груз - колесо. В этих орудиях пока еще используется только энергия самого человека. Со временем начинается применение внешних источников энергии: пороха, пара, электричества, атомной энергии. Невозможно оценить, насколько используемая энергия внешних источников превышает сегодня физические возможности человека. Что же касается умственных способностей человека, то, как говорится, каждый недоволен своим состоянием, но доволен своим умом. А можно ли сделать человека умнее, чем он есть? Чтобы ответить на этот вопрос, следует уточнить, что вся интеллектуальная деятельность человека подразделена на формализуемую и неформализуемую.

Формализуемой называют такую деятельность, которую выполняют по определенным правилам. Например, выполнение расчетов, поиск в справочниках, графические работы, несомненно, могут быть поручены ЭВМ. И как все, что может делать ЭВМ, она это делает лучше, то есть быстрее и качественнее, чем человек.

Неформализуемой - называют такую деятельность, которая происходит с применением каких-либо неизвестных нам правил. Мышление, соображение, интуиция, здравый смысл - мы пока еще не знаем, что это такое, и естественно, все это нельзя поручить ЭВМ, хотя бы потому, что мы просто не знаем, что поручать, какую задачу поставить перед ЭВМ.

Разновидностью умственной деятельности является принятие решений. Принято считать, что принятие решений относится к неформализуемой деятельности. Однако это не всегда так. С одной стороны, мы не знаем, как мы принимаем решение. И объяснение одних слов с помощью других типа "принимаем решение с помощью здравого смысла" ничего не дает. С другой стороны, значительное число задач принятия решений может быть формализовано. Одним из видов задач принятия решений, которые могут быть формализованы, являются задачи принятия оптимальных решений, или задачи оптимизации. Решение задачи оптимизации производится с помощью математических моделей и применения вычислительной техники.

Современные ЭВМ отвечают самым высоким требованиям. Они способны выполнять миллионы операций в секунду, в их памяти могут быть все необходимые сведения, комбинация дисплей-клавиатура обеспечивает диалог человека и ЭВМ. Однако не следует смешивать успехи в создании ЭВМ с достижениями в области их применения. По сути, все, что может ЭВМ - это по заданной человеком программе обеспечить преобразование исходных данных в результат. Надо четко себе представлять, что ЭВМ решения не принимает и принимать не может. Решение может принимать только человек-руководитель, наделенный для этого определенными правами. Но для грамотного менеджера ЭВМ является великолепным помощником, способным выработать и предложить набор самых различных вариантов решений. А из этого набора руководитель выберет тот вариант, который с его точки зрения окажется более приемлемым в данных условиях хозяйствования. Конечно, далеко не все задачи принятия решений можно решить с помощью ЭВМ. Тем не менее, даже если решение задачи на ЭВМ и не заканчивается полным успехом, то все равно оказывается полезным, так как способствует более глубокому пониманию этой задачи и более строгой ее постановке.

3. Этапы решения задач управления при помощи ЭВМ

Чтобы человеку принять решение без ЭВМ, зачастую ничего не надо. Подумал и решил. Человек, хорошо или плохо, решает все возникающие перед ним задачи. Правда, никаких гарантий правильности при этом нет. ЭВМ же никаких решений не принимает, а только помогает найти варианты решений. Данный процесс состоит из следующих этапов:

1. Выбор задачи. Каким же основным требованиям должна удовлетворять задача? Должно существовать как минимум один вариант ее решения. Надо четко знать, в каком смысле искомое решение должно быть наилучшим. Выбор задачи завершается ее содержательной постановкой. Необходимо четко сформулировать задачу, выделить цель исследования, указать ограничения, поставить основные вопросы, на которые мы хотим получить ответы в результате решения задачи. Здесь следует выделить наиболее существенные черты экономического объекта, важнейшие зависимости, которые мы хотим учесть при построении модели. Формируются некоторые гипотезы развития объекта исследования, изучаются выделенные зависимости и соотношения.

2. Составление модели. Под экономико-математической моделью понимается математическое описание исследуемого экономического объекта или процесса, при котором экономические закономерности выражены в абстрактном виде с помощью математических соотношений.

Основные принципы составления модели сводятся к следующим двум концепциям:

– при формулировании задачи необходимо достаточно широко охватить моделируемое явление;

– модель должна быть настолько проста, насколько это возможно. Модель должна быть такова, чтобы ее можно было оценить, проверить и понять, а результаты, полученные из модели должны быть ясны как ее создателю, так и лицу, принимающему решение.

3. Составление алгоритма. Алгоритм - это конечный набор правил, позволяющих чисто механически решать любую конкретную задачу из некоторого класса однотипных задач.

4. Составление программы. Программа - это описание алгоритма решения задачи, заданное на языке ЭВМ.

5. Ввод исходных данных.

6. Анализ полученного решения

Экономико-математическая модель является прекрасным средством получения ответов на широкий круг вопросов, возникающих при планировании, проектировании и в ходе производства. ЭВМ может стать надежным помощником при принятии каждодневных решений, возникающих в ходе оперативного управления производством.

4. Математическое моделирование в управлении и планировании

В качестве основного метода экономической кибернетики используется экономико-математическое моделирование, обеспечивающее повышение эффективности решения задач в среде автоматических систем управления и позволяющее представить динамику развития производственно-экономических систем разрабатывать меры по улучшению их структуры и методы экономического прогнозирования и управления.

Один из мощных инструментов, которым располагают люди, ответственные за управление сложными системами - моделирование. Модель является представлением реального объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их фактического реального существования. Обычно модель служит средством, помогающим в объяснении, понимании или совершенствовании. Анализ математических моделей дает в руки менеджеров и других руководителей эффективный инструмент, который может использоваться для предсказания поведения систем и сравнения получаемых результатов. Моделирование позволяет логическим путем прогнозировать последствия альтернативных действий и достаточно уверенно показывает, какому из них следует отдать предпочтение.

Каждое предприятие располагает некоторыми видами ресурсов, но общие запасы ресурсов ограничены. Поэтому возникает важная задача: выбор оптимального варианта, обеспечивающего достижение цели с минимальными затратами ресурсов.

Функционирование сложной производственной системы всегда определяется большим числом параметров. Для получения оптимального решения часть этих параметров нужно обратить в максимум, а другие в минимум. Возникает вопрос: существует ли вообще такое решение, которое наилучшим образом удовлетворяет всем требованиям сразу? Можно уверенно ответить - нет. На практике решение, при котором какой-либо показатель имеет максимум, как правило, не обращает другие показатели ни в максимум, ни в минимум. Поэтому выражения типа: производить продукцию наивысшего качества с наименьшими затратами - это просто торжественная фраза по сути неверная. Правильно было бы сказать: получить продукцию наивысшего качества при той же стоимости, или снизить затраты на производство продукции не снижая ее качества, хотя такие выражения звучат менее красиво, но зато они четко определяют цели. Выбор цели и формулирование критерия ее достижения, то есть целевой функции, представляют собой труднейшую проблему измерения и сравнения разнородных переменных, некоторые из которых в принципе несоизмеримы друг с другом. В реальных задачах управления производством нужно учитывать то, что некоторые критерии имеют большую важность, чем другие. Такие критерии можно ранжировать, то есть устанавливать их относительную значимость и приоритет.

Стремление получить как можно больше информации об управляемых объектах и процессах, включая и особенности их будущего поведения, может быть удовлетворено путем исследования интересующих нас свойств на моделях. Модель дает способ представления реального объекта, который позволяет легко и с малыми затратами ресурсов исследовать некоторые его свойства. Только модель позволяет исследовать не все свойства сразу, а лишь те из них, которые наиболее существенны при данном рассмотрении. Поэтому модели позволяют сформировать упрощенное представление о системе и получить нужные результаты проще и быстрее чем при изучении самой системы. Кроме того, анализ математической модели позволяет выделить наиболее существенные свойства данной системы, на которые надо обратить особое внимание при принятии решения. Дополнительное преимущество состоит в том, что при математическом моделировании не представляет труда испытать исследуемую систему в идеальных условиях или наоборот в экстремальных режимах, которые для реальных объектов или процессов требуют больших затрат или связаны с риском.

В зависимости от того, какой информацией обладают руководитель и его сотрудники, подготавливающие решения, меняются и условия принятия решений и математические методы, применяемые для выработки рекомендаций.

Сложность математического моделирования в условиях неопределенности зависит от того, какова природа неизвестных факторов. По этому признаку задачи делятся на два класса. Стохастические задачи, когда неизвестные факторы представляют собой случайные величины, для которых известны законы распределения вероятностей и другие статистические характеристики и неопределенные задачи, когда неизвестные факторы не могут быть описаны статистическими методами.

Заключение

Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности.

Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки.

Из всего вышеизложенного очевидно, что кибернетика играет огромную роль в современной экономической науке. Это и привело к выделению отдельного направления в развитии кибернетики как науки - экономической кибернетики. Экономическая кибернетика использует совокупность методов исследования процессов управления в экономике, включая экономико-математические методы.

Это новое направление в экономических науках объединяет в себе и экономику, и математику и информатику, помогая менеджерам решать задачи оптимизации деятельности предприятий, принимать стратегически важные решения по развитию промышленности и управлению производственным процессом. Разработанная программная база основывается на математических моделях экономических процессов и предоставляет гибкий и надежный механизм предсказания экономического эффекта управленческих решений. С помочью ЭВМ быстро решаются аналитические задачи, решение которых не под силу человеку.

Сферой исследования экономической кибернетики являются проблемы оптимизации управления народным хозяйством в целом, его отдельными отраслями, экономическими районами, промышленными комплексами, предприятиями и т. д. Экономическая кибернетика занимается прикладными аспектами анализа и синтеза производственно-экономических систем. Она предполагает применение экономико-математических методов и информационных технологий для анализа, планирования, организации и мотивации экономической деятельности.

Список литературы

1. Бажин И.И. Экономическая кибернетика: От хаоса к порядку: Учебник. Харьков, 2004

2. Бережная Е. В., Бережной В. И. Математические методы моделирования экономических систем, - М., 2006

3. Колесник А. П. Компьютерные системы в управлении финансами. - М., 1994

4. Хачатрян С. Р.Прикладные методы математического моделирования экономических систем. - М., 2004

5. В. Лодин. Методы управления экономикой региона. Социально-гуманитарное и политологическое образование. http://www.humanities.edu.ru/

Размещено на Allbest.ru