БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЕ КОНФЕРЕНЦИИ

<< ГЛАВНАЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

загрузка...

Pages:     | 1 |   ...   | 24 | 25 || 27 | 28 |

«ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ Труды Третьей международной научной конференции Банное, Россия, 26 февраля — 2 марта 2014 года Научное электронное издание Челябинск ...»

-- [ Страница 26 ] --

Из рис. 1 видно, что Учалинский ГОК является лидером на рынке цинковых концентратов, производя 73 % всего объема. На рынке медных концентратов Все проекты Учалинский горно-обогатительный Предприятие самодостаточно и не получает финанудостовериться, применим модель оптимального В основе решения такой задачи лежит функция распределения инвестиций УГМК-Холдинга между Беллмана, записанная в виде Требуется распределить имеющиеся В единиц средств среди n предприятий, доход от которых, в зависимости от количества вложенных средств хi, определяется матрицей (nn), приведенной в табл. 1, так, чтобы суммарный доход со всех предприятий был бы максимальным.

Рис. 1. Анализ долевого вклада горнодобывающих предприятий Уральского региона Данная задача решается заменой сложной многовариантной задачи многократным решением простых задач с малым количеством исследуемых вариантов. найдено методом наименьших квадратов. Получены С этой целью процесс оптимизации разбивается на n шагов и на каждом k-м шаге оптимизируется Важное значение имеет также такая характеристика, инвестирование не всех предприятий, а только предприятий с k-го по n-е. При этом естественно считать, ем фондов, приходящийся на одного работника. В начто в остальные предприятия (с первого по (k – 1)) тоже вкладываются средства, и поэтому на инвести- На основе проведенного анализа можно констарование предприятий с k-го по n-е остаются не все тировать, что эффективное использование ресурсов средства, а некоторая меньшая сумма Ck B. Эта ве- достигается.

личина и является переменной состояния системы. Для повышения эффективности деятельности Переменной управления на k-м шаге считается ве- ОАО «УГОК» рассмотрим, какие факторы оказываличина xk средств, вкладываемых в k-e предприятие. ют наиболее сильное влияние на себестоимость доИ, как было уже сказано, в качестве функции Бел- бычи руды, какие находятся от нее в прямой, а какие лмана Fk(Ck) на k-м шаге выбирается максимально в обратной зависимости. Для этого проведем регресвозможный доход, который можно получить с пред- сионный анализ.

приятий с k-го по n-е при условии, что на их инвести- Основные факторы, которые влияют на себестоиДля упрощения расчетов предполагаем, что общее руды, производительность труда, потребление элекинвестирование УГМК-Холдинга составляет 5 млрд. р. троэнергии. Данные факторы являются экзогенными и, соответственно, распределение средств осуществ- переменными регрессии. В результате проведения ляется в числах xi = {0,1,2,3,4,5} млрд р. анализа получено следующее уравнение регрессии:

Прибыль распределяется в зависимости от вложе- ний средств в производство каждого предприятия Искомую матрицу по фактическим данным иссле- x5 — потребление электроэнергии, Произведя расчеты по описанному алгоритму, определим оптимальное распределение инвестиций: 4 млрд выделяется Гайскому ГОКу, 1 млрд — ООО «Башмедь», Учалинский ГОК не получает финансирования.

Для проведения дальнейшего анализа рассмотрим организацию производственного процесса на данном предприятии, при которой имеющиеся ресурсы используются наиболее эффективно.

Распространенной производственной функцией является функция Кобба — Дугласа: Y = AKL, где A,, 0 — константы, + 1;

K — объем основного капитала, L — затраты труда;

Y — выпуск продукции.

Используя фактические данные экономических показателей ОАО «УГОК» с 2009 по 2011 г., определим параметры данной функции.

Для этого решается следующая система уравнений:

LnYt = LnA + LnKt + LnLt, 2009 t 2011, М. С. Фокина Математическое моделирование оптимального управления деятельностью горнодобывающего предприятия...

Рис. 2. Сравнительные характеристики Учалинского и Узельгинского рудников ния составляет 1096 р. при ее себестоимости, равной 1085,6 р. В то время, как на Узельгинском руднике оп- объем заказываемой продукции должен быть равен товая цена — 1116 р., а себестоимость — 932,8. количеству продукции, которое будет израсходовано Можно сделать вывод, что Учалинское месторождение теряет свою рентабельность. Поэтому посте- Проведя соответствующий анализ производства пенно на смену Учалинскому месторождению, кото- ОАО «Учалинский ГОК», был получен оптимальрое сейчас находится в стадии доработки, приходит ный план производства: оптимальное производство Ново-Учалинское месторождение. меди — 77961,4 р.;

оптимальное производство цинПо модели Уилсона — Харриса, в которой рассма- ка — 17975, 66 р.

тривается управление производством, выражение Для определения оптимальной стратегии деятельносдля общих затрат на производство продукции имеет ти предприятия в условиях неопределенности и риска где с1 — стоимость производства единицы продукции в единицу времени, q — объем продукции, ts — время между пополнениями, n = T/ts — количество периодов пополнения.

Для решениия такой задачи продукты нескольких типов производятся одновременно так, чтобы к началу следующего этапа производства предыдущая ски процесс изменения величины производства при 1. Годовой отчет ОАО «УГОК» с 2009–2011 г.

таком предположении можно представить в следую- 2. Гребенюк, В. А. Справочник по горнорудному Рис. 3. График изменения величины производства при одновременной поставке разных продуктов Затраты на производство продукции в течение периода между пополнениями составят где L количество типов продуктов в группе, qi — ко- проектированию горнодобывающих предприятий личество единиц i-го продукта, ts — интервал време- металлургии с подземным способом разработки ни, ci — стоимость производства единицы продукта [Электронный ресурс]. URL: http://www.nchkz.ru/

ОЦЕНКА УРОВНЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ

ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ

НА ОСНОВЕ СОГЛАСОВАННОГО МНЕНИЯ ЭКСПЕРТОВ

Описана модель подбора курсов дисциплин с учетом уровня знаний студентов в условиях дистанционного обучения. Модель уровня знаний студентов рассмотрена на всех этапах ее формирования. В автоматизированной обучающей системе осуществляется выявление исходного уровня знаний, умений и навыков студентов, их индивидуальных способностей;

предъявление учебного материала, адаптацию его по уровню сложности, темпу предоставления информации и др. В статье рассматривается аппарат нечеткой логики и согласования мнений экспертов В условиях устойчивой тенденции к возрастанию объема и сложности знаний, умений и навыков, получаемых студентами в процессе обучения в высшем учебном заведении, повышается значимость проблемы рациональной организации образовательного процесса.

В условиях дистанционного обучения эффективным средством организации учебной деятельности студентов являются автоматизированные обучающие системы. Мы будем придерживаться следующего определения автоматизированной обучающей системы.

Автоматизированная обучающая система (АОС) — это комплекс технических, учебно-методических, лингвистических, программных и организационных средств, реализованных на базе ЭВМ и предназначенных для автоматизации учебного процесса. С помощью АОС осуществляют:

1) выявление исходного уровня знаний, умений и навыков студентов, их индивидуальных способностей;

2) подготовку учебного материала;

3) предъявление учебного материала, адаптацию его по уровню сложности, темпу предоставления информации;

4) управление познавательной деятельностью студентов;

5) определение показателей работоспособности студентов;

6) завершающий контроль качества усвоения учебного материала;

7) регистрацию и статистический анализ показателей степени обученности усвоения материала каждым учащимся и группой студентов в целом (время выполнения отдельных заданий, общее время работы в среде АОС, число ошибок и др.).

Учеными доказано, что применение автоматизированных обучающих систем, основанных на некоторой модели учебной деятельности студента, позволяет индивидуализировать учебную деятельность студентов.

Знания об обучаемом, как правило, включает в себя следующие особенности [1]:

– общие характеристики обучаемого, как физического и социального индивидуума, не зависящие от изучаемого предмета (например, психофизические данные: возраст, пол, скорость реакции, способность Н. И. Юсупова, Д. Р. Богданова, Ю. Ф. Ахметова Оценка уровня знаний студентов дистанционного обучения на основе согласованного мнения экспертов Пример графика функции принадлежности трейголного нечеткого числа рассматриваются как лингвистические переменные, Затем коэффициенты нормируются по формуле тельные треугольные нечеткие числа [2] Треугольные нечёткие числа, представляют собой ности в треугольном виде. Они моделируют выска- Шаг 3. Проранжировать термы лингвистических зывание типа: «Параметр А равен а и находится в переменных по значимости в соответствии с важнодиапазоне (, )», записываясь как A =, а,, ее стью для выбранного курса по каждому критерию.

значение в точке x вычисляется согласно выражению Шаг 4. Студенты сравниваются по каждому критеПри этом весь диапазон называется универсум, а число а — супремум. Пример графика функции принадИспользование нечеткой логики в области электронного обучения был применен с использованием различных точек зрения. Некоторые нечеткие подхо- * ды к электронному обучению были представлены в [3] Итак, перейдем к оценке обучающихся на основе выбранных критериев. Пусть мы имеем множество М критериев уровня знаний обучающихся (вопросы объектами. Однако использование порядковой интеста). Представленные в виде лингвистических переменных, значение которых выражены в треугольных нечетких числах. Пусть каждый элемент i, где терма соответствующего критерия веса рассчитываi = 1,…m, множества M, имеет li термов лингвистиче- ются по формуле Рассчитаем показатели значимости уровня знаний вать критерии уровня знаний обучающихся по важ- Если большие значения показателей предпочтися по формуле где М — число критериев.

6. Рассчитать значения обобщенного показателя Построенный рейтинг может быть использован Не менее важной является процедура согласовапри ранжировании критериев оценки уровня знаний студентов (шаг 1) и ранжировании термов лингвистических переменных (шаг 3). Для этого предлагается использовать следующий алгоритм. Подробнее Предположим что вектор экспертных оценок k, k = 1,…,K, представлен Rk = (r1k,…, rNk), где rik — это оценка для j-й альтернативы. Затем обозначим через RG = (r1G,…, rNG) объединенный рейтинг группы.

Предполагая, что относительная значимость экспертов может быть измерена, введем вектор с весами w = (w1,…,wK), где wk 0, k = 1,…,K, и kkw = 1. Теперь введем группу функций расстояния, основанные на OWA:

Оператор агрегации OWA был описан в [5] и его работника. Объективные потребности развития совглавная характеристика в том, что он выделяет веса в ременного общества обусловили создание дистанцисоответствии с входным значением, подчеркивая тем онного образования и привели к тому, что оно присамым в нашем случае крупнейший, наименьший обрело черты непрерывного, обеспечивая процесс или средний уровень индивидуальных разногласий обучения человека и школе, и в вузе, и при повышеТаким образом, мы решаем проблему нахожде- Система дистанционного образования дает возния группового рейтинга, который представляет со- можность каждому студенту выстроить образобой рейтинг К экспертов как можно более точно, то вательную траекторию, которая наиболее полно есть это рейтинг, который минимизирует разногласия соответствует его образовательным и профессиомежду людьми. Проблема представлена в виде сле- нальным потребностям, способностям и уровню где R — подмножество возможных рейтингов в P. собственная программа обучения, которая основыТакой подход относится к классу моделей на осно- вается не на едином информационном источнике, а ве расстояния для агрегирования порядковых пред- представляет собой траекторию движения в образопочтений на множестве альтернатив в согласованный вательной среде.

Для того чтобы найти компромиссное решение мы ход к выбору траектории обучения на основе анализ предполагаем, что метрика d является так называе- уровня знаний студентов, применяющий аппарат мым расстоянием по правилу Спирмена, и, что рас- нечеткой логики, OWA агрегации. Новизна предластояния между индивидуальными рейтингами и рей- гаемого подхода заключается в применении OWA тингами групп не могут превысить заданный порог. агрегации при поиске консенсуса среди мнений эксТаким образом, модель оптимизации принимает вид пертов при оценке уровня знаний.

Итак, мы имеем множество студентов с само оцененным уровнем знаний по множеству критериев М и рассчитанную интегральную оценку уровня знаний студентов, на основе экспертной оценки значимости критериев. Применяя полученную оценку можно построить рейтинг студентов по уровню знаний.

Н. И. Юсупова, Д. Р. Богданова, Ю. Ф. Ахметова Оценка уровня знаний студентов дистанционного обучения на основе согласованного мнения экспертов 1. Григорьев, Ю. В. Учет взаимодействия между orders / J. L. Garcia-Lapresta, D. Perez-Roman // Conстудентами при обучающем контроле на ЭВМ // Ин- sensual Processes, Studies in Fuzziness and Soft Comформатика и образование. 2007. № 2. С. 7–9. puting. 2011. Vol. 267. Р. 231–234.

2. Недосекин, А. О. Нечеткий финансовый менед- 10. Григорьев, Ю. В. Mоделирование учебной жмент. М. : Аудит и финансовый анализ, 2003. деятельности группы студентов в условиях диKazanolu, A. P. D. Y. A Fuzzy Logic-Based Qual- станционного обучения // Фундам. исслед. 2011.

ity Function Deployment For Selection Of E-Learning № 12. С. 474–479.

Provider / A. P. D. Y. Kazanolu, М. Aksoy // TOJET. 11. Карпенко, М. П. Организация самостоятельной 4. Fedrizzi, Mario. A Multi-Expert Fuzzy TOPSIS- дистанционного обучения [Электронный ресурс].

based Model for the Evaluation of e-Learning Paths / URL: http://viperson.ru/wind.php?ID=216090.

Mario Fedrizzi, Andrea Molinari // 8th Conference of 12. Chang, Yi-Chun. A learning style classification the European Society for Fuzzy Logic and Technology mechanism for e-learning / Yi-Chun Chang, Wen-Yan (EUSFLAT 2013). 2013. P. 554–558. Kao, Chih-Ping Chu et al. // Computers & Education.

5. Yager, R. On ordered weighted averaging aggrega- 2009. № 53. Р. 273–285.

tion operators in multi-criteria decision making // IEEE 13. Esposito, F. Discovering Student Models in eTransactions on Systems, Man and Cybernetics. 1988. learning Systems / F. Esposito, O. Licchelli, G. Semeraro 6. Cook, W. A general framework for distance-based P. 47– consensus in ordinal ranking models / W. Cook, M. 14. Юсупова, Н. И. Классификация клиентов Kress, L. Seiford // European J. of Operational Research. на основе нечеткой информации / Н. И. Юсупова, 7. Cook, W. Distance-based and ad hoc consensus авиац. техн. ун-та. 2013. Т. 17, № 5 (58). С. 167–176.

models in ordinal preference ranking // European J. of 15. Сметанина, О. Н. Вопросы управления обраOperations Research. 2006. Vol. 172. P. 369–385. зовательным маршрутом с использованием интелContreras, I. Emphasizing the rank positions in a лектуальных технологий // Вестн. Уфим. гос. авиац.

distance-based aggregation procedures // Decision Sup- техн. ун-та. 2012. Т. 16, № 6 (51). С. 226–233.

port Systems. 2011. № 51. P. 240–245.

ABSTRACTS

К. В. Альтергот, Е. С. Исакова, А. Т. Латипова

МОДЕЛЬ ОЖИДАЕМОЙ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ ТРУДОУСТРОЕННОГО СТУДЕНТА

We consider estimation of regression of expected salary for employed graduates using statistic data on graduates employment of South Ural State University for time period 2012–2013 and applying methods of panel data analysis.

В. Е. Гвоздев, М. А. Абдрафиков, К. Б. Ахуньянова

ОЦЕНИВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК НАДЕЖНОСТИ ПО КРИТЕРИЮ НЕОПРЕДЕЛЕННОh2>

СТИ НА ОСНОВЕ FMEA МЕТОДОЛОГИИ

Considered the development of FMEA methodology in the cases when the of components elements reliability characteristics are represented by the interval estimates. The dependences of interval estimates change for different standard configurations of fault trees are obtained.

О. Н. Дементьев

УСТОЙЧИВОСТЬ ГОРИЗОНТАЛЬНОГО СЛОЯ ЖИДКОСТИ С ТЯЖЕЛОЙ ПРИМЕСЬЮ

The problem of covective stability of a flat layer of a medium containing setting heavy solid particles are discussed. A study is made of the stability of a layer of a medium containing an additive which is heated from below.

It is shown that the presence of setting solid particles has a significant stabilizing effect on convective stability.

А. А. Каширин, М. Ю. Талтыкина

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОЗАИЧНО-СКЕЛЕТОННОГО МЕТОДА ПРИ ЧИСЛЕННОМ РЕШЕh2>



Pages:     | 1 |   ...   | 24 | 25 || 27 | 28 |
 



Похожие материалы:

«МАТЕРИАЛЫ ВОСЬМОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ Перспективные системы и задачи управления Таганрог 2013 Конференция “Перспективные системы и задачи управления” УДК 681.51 Материалы Восьмой Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. – 378 с. Издание осуществлено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант № 13-08-06015. ОРГАНИЗАТОРЫ Министерство обороны РФ; Министерство внутренних дел РФ; ...»

«3 Генеральный секретариат IRU 14 Организации-партнеры IRU 18 Автомобильный транспорт 19 Приоритетные задачи IRU: устойчивое развитие 20 Безопасность дорожного движения 20 Инновации 21 Академия IRU 26 Система стимулирования 30 Инфраструктура 32 Приоритетные задачи IRU: содействие развитию торговли, туризма и автотранспорта 34 Общий контекст и вопросы, связанные с торговлей 34 Содействие автомобильным перевозкам и вопросы безопасности 38 4-я Конференция IRU по автотранспортным перевозкам ...»

«08 основные операции 09 Агентство по распределению номеров Интернета 10 Группа DNS 10 Информационные технологии 10 Группа обеспечения безопасности 12 инициативы 13 Новые gTLD 13 Обзор Утверждения обязательств 15 Глобальное сотрудничество 15 Многоязычные доменные имена 16 Оценка строки IDN ccTLD 17 Программа грантов 17 Общественные конференции ICANN 18 Участие и привлечение 18 Программа для новичков ФотограФия на обложкЕ 19 консультативные советы и вспомогательные организации Члены совета ...»

«ИНТЕРВЬЮ с. 6–7 Дик Ватика: Расизм сдерживает развитие СОЦИАЛЬНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ с. 26 Новый этап в программе ЮНЕСКО МОСТ ДОСЬЕ с. 12–23 Молодежь создает завтрашний мир www.unesco.org/shs/views 2 Июнь/сентябрь 2007 ОТ РЕДАКЦИИ 17 Повышение роли молодежи – путь к устойчивому развитию Жить и видеть ту зарю – блаженство, но быть молодым – это ...»






 
© 2013 www.kon.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»