Лабораторная работа 3. Разработка и тестирование имитационной модели оценки эффективности исследуемой системы

1. Теоретическая часть.

В то время как стратегический план — это широкомасштабный, долгосрочный план, который обеспечивает победу, тактический план точно указывает, кто, что и куда должен доставить и что он там должен делать.

Тактический план должен вписываться в стратегический и способствовать его осуществлению. И это должно происходить благодаря постановке чётко сформулированных и выполнимых задач.

Стратегическое планирование создаёт тактическое. Вы не достигнете своей цели, если не разработаете и не будете использовать стратегию, направленную на её достижение. Имея стратегию, вы на её основе разрабатываете тактические ходы, необходимые для её осуществления. Но, если вы перепрыгнете от цели к тактике, пропустив стратегию, то потерпите неудачу.

Итак, между целью и тактическим планированием всегда существует шаг стратегического планирования. Можно сказать, что стратегический план — это средство реализации цели как таковой.

Планирование как наука представляет собой совокупность систематизированных знаний о закономерностях формирования и функционирования различных хозяйственных систем.

Стратегическое планирование – это одна из функций управления, которая представляет собой процесс выбора целей организации и путей их достижения. Стратегическое планирование обеспечивает основу для всех управленческих решений, функции организации, мотивации и контроля ориентированы на выработку стратегических планов.

Основной принцип стратегического планирования – адаптивность, что предполагает наличие альтернативного плана и стратегии, на которые переходит организация. Это реакция организации на перемены, происходящие в ее внешнем окружении.

Основная цель стратегического плана заключается в том, чтобы определить, чего хочет добиться предприятие в перспективе, а тактическое планирование должно ответить на вопрос, как предприятие может достичь такого состояния. Тактическое планирование является средством реализации стратегических планов.

Тактическое планирование занимает промежуточное положение между долгосрочным стратегическим и краткосрочным (оперативно-календарным). Стратегическое планирование рассчитано на длительный период (10-15 лет). Однако на сегодняшний день в условиях нестабильного и труднопрогнозируемого рынка стратегический план, как правило, охватывает период не более 5 лет, тактический – 1-2 года, оперативный – менее 1 года. Составить тактический план на период более двух лет не представляется возможным, поскольку происходят частые изменения во внешней и внутренней среде.

Стратегическое и тактическое планирования различаются целями и средствами их достижения.

Решения, принимаемые при тактическом планировании, отличаются меньшей субъективностью. Они более конкретны и всегда привязаны к показателям работы структурных подразделений.

Тактический план имеет многофункциональное назначение. В целом он выполняет три основные функции: прогнозирование, координация и контроль.

Разработка тактического плана обычно проходит в нескольких вариантах, с тем, чтобы выбрать из них наилучший, то есть наиболее соответствующий условиям реализации в зависимости от складывающейся во внешней среде ситуации.

Цель работы:приобретение навыков стратегического и тактического планирования.

Выполнение работы

1. В соответствии с последней цифрой в зачетной книжки выберите вариант с функцией плотности распределения из табл. 1, сравните её описание с формой, представленной в примере.

2. Постройте поверхности отклика для математического ожидания или дисперсии по формуле и по регрессии, полученной в виртуальном эксперименте.

3. Сделайте заключение относительно сходства (различия) этих поверхностей.

Таблица 7 – Варианты к работе.

№ п/п	Наименование	Обозначение, параметры масштаба и формы	Плоность распределения вероятностей и моменты m и D
	Равномерное распределение		, . Алгоритм генерации – стандартный датчик равновероятной случайной величины в диапазоне .
	Нормальное распределение		, , . Алгоритм генерации .
	Экспоненциальное распределение		, , . Алгоритм генерации
	Логнормальное распределение		, , . Алгоритм генерации
	Гамма-распределение		, – гамма-функция, , . Алгоритм генерации
	Бета-распределение		, – бета-функция, , . Алгоритм генерации , , ,
	Распределение экстремального значения		, , . Алгоритм генерации
	Логистическое распределение		, , . Алгоритм генерации
	Распределение Вейбулла		, , . Алгоритм генерации
	Распределение Эрланга	(е – целое)	, , . Алгоритм генерации

Пример выполнения лабораторной работы № 2

Цель работы: «Приобрести навыкполнофакторного и дробнофакторного планирования экспериментов и построения адекватных регрессионных моделей в среде MathCad».

Порядок выполнения работы:

1. Выбрать функцию плотности распределения из таблицы, в соответствии с вариантом.

2. Построить поверхность отклика для математического ожидания или дисперсии по формуле и по регрессии, полученной в виртуальном эксперименте.

3. Сделать заключение относительно сходства (различия) этих поверхностей.

Ход работы

В соответствии с вариантом была выбрана функция распределения, представленная в таблице 8.

Таблица 8 – Функция плотности распределения

№ п/п	Наименование	Обозначение, параметры масштаба и формы	Плотность распределения вероятностей и моменты m и D	Алгоритм генерации
	Равномерное распределение		, .	– стандартный датчик равновероятной случайной величины в диапазоне

.

Задача заключается в следующем: по заданному алгоритму генерации и закономерностям расчета математического ожидания и дисперсии, спланировав эксперимент, построить некую общую модель. Далее спроектировать программную реализацию теоретических математических моделей и сравнить ее результаты с «эталонной» моделью.

Стратегическое планирование эксперимента.

На первом этапе необходимо сформировать левую часть матрицы планирования эксперимента. Предположим, что будет достаточно построения модели полнофакторного эксперимента 2², т.е. матрицы, состоящей из 4-х опытов.

где kf – количество факторов, ko – количество опытов.

Реальные значения каждого фактора варьируются от минимального к максимальному значению. Количество уровней факторов может принимать несколько значений, в нашем случае используются 2 кодированных значения: максимальное «+1» и минимальное «-1». Так же матрица планирования должна содержать столбец фиктивной переменной и столбец взаимодействия факторов.

Добавим фиктивный столбец в матрицу планирования:

Столбец взаимодействия, состоящий из построчных произведений значений рассматриваемых факторов, будет иметь вид:

Зададим произвольно минимальные и максимальные значения факторов:

Произведем подстановку реальных значений факторов. Вместо минимального (максимального) значения подставляем минимальное (максимальное) значение соответствующего фактора и получаем следующую матрицу:

Экспериментальная матрица готова. С помощью функции augment(X1, X2,..,Xn) соединим ее части в матрицу вида:

Тактическое планирование виртуального эксперимента.

Задача этого этапа заключается в определении количества опытов таким образом, чтобы при заданном уровне значимости, достигнуть уровень относительной ошибки оценки показателя эффективности.

Уровень относительной ошибки – показатель, зависящий от количества ошибок исследователя или системы. При проведении экспериментов зачастую используется доверительная вероятность – 95%, откуда и определяется уровень значимости по формуле:

, где доверительная вероятность.

α=0,05.

Выберем уровень относительной ошибки равный 0,15 и рассчитаем квантиль нормального распределения и количество опытов:

В каждой строке плана будет проведено 343 эксперимента.