- •Министерство образования, науки и молодежи республики крым
- •Факультет экономики и менеджмента Кафедра экономической кибернетики выпускная магистерская работа
- •Национальная академия природоохранного и курортного строительства
- •Министерство образования, науки и молодежи республики крым
- •Реферат
- •1.Научные основы принятия решений с целью повышения прибыли производства упаковочной продукции. 11
- •1.Научные основы принятия решений с целью повышения прибыли производства упаковочной продукции.
- •Цели и задачи принятия экономических решений в производстве упаковочной продукции.
- •1.2 Состояние упаковочной продукции на рынке
- •1.3 Проблемы принятия решений в производстве упаковочной продукции
- •1.4. Роль информационных технологий в управлении производственно-торговым предприятием
- •1.5 Модели и методы принятия решений.
- •Вывод по разделу 1
- •2.Экономико-математическое моделирование деятельности производственно-торгового предприятия с целью повышения прибыли на базе внедрения средств ИкЗ на примере ооо «Хелена».
- •2.1.Технологии принятия решений
- •2.1.1. Принятие решений в условиях риска
- •2.1.2.Принятие решений в условиях определенности
- •2.1.3.Принятие решений в условиях неопределенности
- •2.1.4.Нахождение решений в условиях определенности при множественности целей
- •2.1.5.Метод Парето решения многокритериальных задач выбора альтернативы
- •2.2. Принятие предпринимательского решения для повышения прибыли производственно-торгового предприятия.
- •2.2.1. Сфера принятия управленческих решений
- •2.2.2 Технология принятия предпринимательских решений
- •2.2.3. Экономические методы принятия предпринимательских решений
- •2.3.Модель и метод икз для вывода знание-ориентированных решений в производственном бизнесе. Идея и концепция квантового подхода к искусственному интеллекту (ии)
- •Сущность δРакз-метода принятия решений в икз
- •Постановка и решение Аδ-задачи икз
- •3.2.3. Определение ключевых понятий инженерии квантов знаний (икз)
- •Постановка и решение базовых Вδ-задачи и Сδ -задачи
- •Методика вычисления пд р(*) выводимого решения-следствия в условиях V-неопределенности
- •Вывод по разделу 2
- •3.Реализация интеллектуальной информационной технологии поддержки принятия решений для прибыльной деятельности предприятия на основе использования средств инженерии квантов знаний
- •3.1.Концепция знаниеориентированного принятия управленческих решений в производственной деятельности для повышения прибыли средствами инженерии квантов знаний (икз)
- •Сущность δ-ракз-метода принятия решений в икз
- •3.2. Разработка интеллектуальной информационной технологии для поддержки решений с целью повышения прибыли предприятия
- •1. Рентабельность.
- •2. Организация товародвижения.
- •3. Оборачиваемость средств.
- •4. Производительность труда.
- •5. Фондоотдача.
- •6. Материалоотдача.
- •7. Фондовооруженность.
- •3.3. Практическая реализация прототипа иит "Kvant-b" для повышения прибыли фирмы
- •Вывод по разделу 3
- •Заключение
- •Список использованной литературы
- •ПриложениеA.
- •ПриложениеB.
- •ПриложениеC.
- •ПриложениеD.
- •ПриложениеE.
Вывод по разделу 3
1. Основную цель деятельности любого производителя (фирмы, делового предприятия) составляет максимизация прибыли. Возможности её получения ограничены, во-первых, издержками производства и, во-вторых, спросом на произведённую продукцию. Производители, однако, могут сталкиваться с особыми ситуациями, выдвигающими на первый план решения проблем, не укладывающихся в русло максимизации прибыли, или даже вызывающих противоречия с этой целью: например, резкое снижение цен для выхода на новые рынки или приведения дорогостоящих рекламных кампаний для привлечения потребителей, осуществление мер экологического порядка и т.п. Но все подобные шаги носят всё же тактический характер и в конечном счёте подчинены решению главной стратегической задаче – получение возможно большей прибыли.
Существующие искусственные нейронные сети и методы инженерии знаний (ИЗ), основанные на логических, продукционных, фреймовых и др. моделях знаний, недостаточно эффективны из-за несовершенства способов представления и машинного способа манипулирования ими. Тем не менее, знание ориентированное направление остается актуальным в моделировании интеллектуальных умений человека успешно принимать решения в различных условиях неопределенности, благодаря человеческой интуиции и знаниям.
В этом направлении профессором И.Б. Сироджа предложен квантовый подход к инженерии знаний, реализованный посредством разработанного метода разнотипных алгоритмических квантов знаний (δ-РАКЗ-метод) для принятия идентификационных и прогнозных решений в условиях δ-неопределенности. Эти условия предлагается определить параметром δ , значения которого конкретизируют суть вводимых типов неопределенностей соответствующей комбинацией ограничений.
2. Прибыль является основным обобщающим показателем финансовых результатов хозяйственной деятельности предприятий всех видов, независимо от их организационной формы. Прибыль представляет собой разницу между общей суммой доходов и затратами на производство и реализацию продукции с учётом убытков от различных хозяйственных операций.
Важнейшими факторами роста прибыли является увеличение объёма производства и реализации продукции, внедрения научно-технических разработок и, как следствие, повышение производительности труда, снижение себестоимости, улучшение качества продукции. Прибыль – основной источник денежных накоплений предприятий. Общая сумма балансовой прибыли которая является целевым критерием фирмы вычисляется по формуле:
Рб = Рр ± Рпр ± Рвн
Все факторы можно разделить на основные, оказывающие наибольшее влияние на сумму и уровень прибыли, и на второстепенные, влияние которых можно пренебречь. Одними из основных факторов влияющими на прибыль являются: Рентабельность, Организация товародвижения, Оборачиваемость средств, Производительность труда, Фондоотдача, Материалоотдача, Фондовооруженность.
3. Благодаря знание-ориентированной методике ИКЗ, решающее правило для принятия решений представляет собой базу квантов знаний математическую функцию, которая определена на любом множестве, а значение принимает из наличия множества:
«0» - ответ не знаю, при значениях, которые требуют дообучения;
«1» - противоречия базы знаний с выборочными исходными данными, когда не получается устранить проверкой;
«х целевое» - значение целевого признака считать действительным, т.е. истинным;
«х целевое^» - считать истинным инверсию целевого значения, т.е. отрицание целевого признака.
Величина риска принимаемого ошибочного решения на контрольной выборке ситуациях служит мерой эффективности базы знаний.