WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 13 |

Специфика сложных систем состоит в том, что многие задачи, входящие в них, относятся к классу задач дискретного программирования. При этом поиск оптимальных решений осуществляется как по одному критерию, так и по совокупности критериев. В тех случаях, когда множество вариантов решений невелико (не более 103 – 104 вариантов), то, учитывая быстродействие современных ПЭВМ, искомое решение следует находить методом полного перебора вариантов. Однако с увеличением числа вариантов это становится проблематичным даже при использовании последних моделей ПЭВМ. Поэтому возникает необходимость построения общей процедурной схемы, которую можно было бы использовать при поиске оптимального решения. В основе такой схемы лежит метод последовательного конструирования, анализа и отсеивания вариантов, базирующийся на обобщении некоторых общих идей теории последовательных статистических решений А. Вальда [13]. При реализации данного метода процесс принятия решения представляется в виде многоступенчатой структуры, напоминающей структуру сложного опыта. Каждая ступень связана с проверкой наличия тех или иных свойств у подмножества вариантов и ведет либо к непосредственному сокращению исходного множества вариантов, либо подготавливает возможность такого сокращения в будущем. При этом на этапе формализации задачи необходимо указать, какими отличительными свойствами должен обладать искомый вариант. Затем нужно выявить по возможности больше признаков, позволяющих установить, что данный вариант не является искомым. Среди этих признаков выбираются наиболее легко проверяемые и присущие одновременно по возможности большему числу вариантов. После этого выбор численной схемы решения состоит в выборе рационального порядка проверки признаков, позволяющего провести отсев неконкурентоспособных вариантов и найти оптимальный.

Одно из правил отсева бесперспективных вариантов основано на принципе монотонной рекурсивности [17]. На основе этого принципа были построены алгоритмы пошагового конструирования вариантов для решения различных задач дискретной оптимизации [59].

С точки зрения формальной логики, схема последовательного анализа вариантов сводится к следующей последовательности повторения преобразований:

– разбиение множества вариантов решений задачи на несколько подмножеств, каждое из которых обладает дополнительными специфическими свойствами;

– использование этих свойств для поиска логических противоречий в описании отдельных подмножеств;

– исключение из дальнейшего рассмотрения тех подмножеств вариантов решения, в описании которых имеются логические противоречия.

При этом методика последовательного развития, анализа и отбора вариантов состоит в таком способе развития вариантов и таком способе построения операторов их анализа, которые позволяют отсеивать невыгодные (бесперспективные) начальные части вариантов до их полного построения – по мере того, как эту бесперспективность удается обнаружить. Поскольку при отсеивании бесперспективных начальных частей вариантов отсеивается тем самым все множество их продолжений, то происходит значительная экономия в вычислительной процедуре, причем эта экономия является тем более существенной, чем больше специфических свойств задачи использовано для построения операторов анализа и отсева.

Наряду с известными достоинствами алгоритмы пошагового конструирования решений обладают и определенными недостатками. Так, они, как правило, предъявляют чрезмерные требования к оперативной памяти ПЭВМ; с ростом числа ограничений задачи резко увеличивается объем вычислительных операций для поиска оптимального решения.

Вместе с тем, сама методология последовательного анализа вариантов позволяет строить общие схемы решения дискретных оптимизационных задач. При отказе от идеи пошагового конструирования решений в процессе решения задачи методом последовательного анализа и отсеивания вариантов устраняется необходимость в запоминании на каждом шаге множества "деноминируемых" частичных решений, подлежащих развитию на следующем шаге, чем достигается экономия памяти ПЭВМ, так как эти алгоритмы на каждом шаге работают со всем множеством возможных решений.

Рассмотрим одну из возможных схем последовательного анализа и отсеивания вариантов проекта ПТС, использующую идею пошагового конструирования решений, при анализе вариантов решения задач оценки качества инвестиционного проекта. В этой схеме используем методологию последовательного анализа и отсеивания вариантов путем отсеивания бесперспективных элементов как по ограничениям, так и по целевой функции без построения начальных частей вариантов и их дальнейшего развития.

В основе схемы при поиске оптимального решения отдельных задач лежит метод ограничений [54].

При последовательном решении подзадач 1, 2, 3, используя интегральные критерии, получаем подмножества их решений, для которых значения критерия находятся в заданной окрестности оптимальной его величины. Это обусловлено тем, что используются укрупненные (часто экспертные) оценки.

Оптимальный вариант инвестиционного проекта ПТС определяется по критерию F на множестве вариантов, представляющих декартово произведение полученных подмножеств "оптимистичных" решений задач 1, 2, 3. Схема анализа и отсеивания вариантов решений при оценке качества инвестиционного проекта ПТС приведена на рис. 2.2.

Рис. 2.2.

Схема анализа и отсева вариантов решений при оценке качества инвестиционного проекта ПТС 3. ПАРАМЕТРЫ КАЧЕСТВА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРОИЗВОДСТВ Среди множества промышленных производств можно выделить два характерных класса:

- производства, для получения целевой продукции которых используются чаще всего уникальные технологии, а все множество видов отходов может быть обезврежено с помощью достаточно большого количества различных технологий;

- производства, для получения целевой продукции которых могут быть использованы различные и технологии, и виды оборудования, а отходами являются незначительные газовые выбросы.

К производствам первого из вышеобозначенных классов относятся химические производства, в частности многоассортиментые малотоннажные химические производства красителей, добавок к полимерным материалам и т.д. К производствам второго класса относятся машиностроительные производства. При их сравнении с химическими производствами следует отметить: ассортимент выпускаемой продукции машиностроительных предприятий меняется значительно чаще, чем химических; каждое предприятие располагает достаточно большим парком разнообразного оборудования, используемого для производства целевой продукции в зависимости от имеющегося материала.

В связи с этим при разработке методологических основ оценки качества инвестиционного проекта промышленного производства будем учитывать особенности этих классов производств.

В разделе 2.1 нами обоснована целесообразность рассмотрения совокупности задач оценки качества инвестиционного проекта с позиций теории сложных систем, определено место отдельных подзадач. В настоящей части работы рассмотрим комплекс подзадач, связанных с оценкой укрупненных затрат на реализацию технологических процессов получения целевой химической и машиностроительной продукции.

3.1. ОЦЕНКА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА ЦЕЛЕВОЙ ПРОДУКЦИИ 3.1.1. Оценка технологических процессов получения целевой химической продукции Пусть Woc - подмножество всех допустимых вариантов технологических процессов получения целевой химической продукции, P - подмножество предприятий, на которых возможно размещение проектируемых химических производств (ПХП), тогда постановку задачи оценки затрат при размещении ПХП на стадии решения вопроса инвестирования проекта сформулируем следующим образом: на множестве = P Woc найти такой вариант *, для которого сумма затрат на его реализацию и стоимость ущерба, нанесенного природе и обществу отходами ПХП, имеет минимальное значение.

В формализованном виде задача выбора варианта технологических процессов получения целевой продукции и района размещения проектируемых ПХП заключается в поиске минимума суммы всех затрат:

Lw N K min F = iw + dij + diwl + + Zq ) (3.1) si w j s (iwk iwk iwl wW,iP oc j=1 l=1 k =при выполнении технико-экономических ограничений:

ri ri,lim, i = 1, P, = 1,, (3.2) санитарно-экологических ограничений:

k k ck,lim - max ciwp > ck, i = 1, P, w = 1, Woc, p = 1, J, (3.3) p p J k cwjp < 1, = 1,, i = 1, P, = 1,, (3.4) ck,lim p=1 p и уравнений связи, представляющих экономико-математическую модель ПХП:

~ 1 ~ f (m, m, c, cфон, R) = 0, (3.5) где F - критерий оптимальности; iw - затраты на строительство и эксплуатацию ПХП суммарной годовой мощностью m ~ готовой продукции в i-м районе размещения при w-м варианте технологических процессов; R - множество природно климатических и технико-экономических характеристик районов размещения; siwj и siwj - транспортные расходы, связанные с перевозкой единицы готовой продукции из точки i в точку j и единицы необходимого для производства сырья для w-го варианта технологических процессов ПХП из точки l в точку i ; dij - количество готовой продукции, производимой в точке i для точки j ; diwl - количество сырья, поставляемого для w-го варианта технологических процессов ПХП в точку i из точки l ; N, Lw - соответственно число точек потенциальных потребителей готовой продукции и поставщиков сырья;

Wос - число вариантов технологических процессов основных ПХП; iwk - величина годового экономического ущерба, причиняемого выбросами вредных веществ w-м вариантом технологических процессов ПХП в k-й компонент окружающей сре~ ды; mwk - приведенная масса годовых выбросов вредных веществ от w-го варианта технологических процессов ПХП в k-й компонент окружающей среды; Zqiwk - затраты, связанные со строительство и эксплуатацией очистных сооружений, утилизирующих отходы, попадающие в k-й компонент окружающей среды от w-го варианта технологических процессов ПХП в i-м k районе размещения; ck,lim - значение ПДК p-й примеси в k-й природной среде; max ciwp - максимальное значение конценp трации p-й примеси в k-й природной среде от w-го варианта технологических процессов ПХП в i-м районе размещения;

k ck - "запас" по концентрации p-й примеси в k-й природной среде; J - число примесей, выбрасываемых в k-й компонент p природной среды; K - число компонент окружающей среды; c, cфон - соответственно функции концентраций вредных примесей – отходов ПХП и их фоновых значений в районах размещения; f (o) - нелинейная функция алгебраического типа;

ri, ri,lim - соответственно значение -й характеристики ПХП и ее предельная величина для i-го района размещения, например: площадь, занимаемая ПХП и наличие свободной площади на генплане предприятия в i-м районе; затраты электроэнергии для производства целевой продукции и ее лимит на получение из объединенной энергосистемы в i-м районе и т.п.

Затраты в выражении (3.1) представим в виде:

2 iw (m, ri ) = Zk1 + Zkiw + Ze1 + Zeiw, (3.6) w w где Zk1, Ze1 - соответственно составляющие затрат на капитальное строительство и производство, не зависящие от района w w 2 размещения ПХП; Zkiw, Zeiw - соответственно составляющие затрат на капитальное строительство и производство, зависящие от природно-климатических и технико-экономических особенностей района размещения ПХП.

3.1. Основные характеристики отдельных анилинокрасочных производств (в условных единицах) Стоимость Стоимость Пло- Строи- № Количество Мощность, Наименование производства СМР, оборудования, щадь, тельный п/п работающих тыс. у.е. тыс. у.е. м2 объем, м3 тыс. т 1 Фталоцианиловые пигменты 2124,52 1586,52 158 2643,3 82 992,4 0,2 Солянокислый анилин 664,98 503,83 73 1476,0 23 944,0 6,3 Метиловый эфир бензолсульфокислоты 840,00 420,00 103 2000,0 23 500,0 5,4 Гипофосфат натрия 600,00 850,00 102 1300,0 15 000,0 0,5 Бромаминовая кислота 1963,19 1014,00 108 3935,0 52 136,0 0,6 Азокрасители 6745,74 3972,60 256 10004,0 256 443,0 2,7 Бисульфат натрия 96,00 581,12 153 2556,0 23 321,0 42,8 Сульфит натрия 235,00 561,00 83 1256,0 23 327,0 7,9 2-нафтол 7301,90 3118,60 423 18877,6 342 386,1 16,10 Изопропиловый ксантогенат калия 1444,40 1143,50 194 7426,5 89 124,3 12,11 Сероуглерод 5245,36 5667,11 201 12933,1 119 706,0 60,12 Акриловые смолы 1425,76 1249,23 102 2055,4 25 983,0 6,13 Фталевый ангидрид 2310,00 1483,03 287 6661,0 69 040,8 11,14 Малеиновый ангидрид 2127,00 2324,51 131 6703,0 55 572,0 6,15 Пиразолон 509,00 297,13 78 750,0 17 630,0 0,16 Дикетен 1716,00 10 000,51 112 3865,0 21 436,0 1,17 Толуилендиамин 11 079,00 329,45 51 1690,0 22 440,0 3,18 Толуилендиизоанат 2069,09 690,72 257 2280,0 56 456,0 3,19 Динитробензол 399,02 234,61 89 1225,0 16 520,0 7,20 2,4-динитроанилин 612,28 464,97 73 1645,0 19 342,0 2,21 3-хлорфенол и 3-хлорфенолят меди 2823,46 1290,90 185 2989,0 66 296,0 1,22 Паранитробензолхлорид 3714,40 3145,50 186 4937,0 123 575,0 1,23 Азокрасители (52 марки) 3813,39 30 150,00 142 6289,0 170 457,0 7,24 Димитилтерефталат 6308,11 15027,00 237 5579,0 169 440,0 60,25 Ортонитроанилин 2041,03 1820,30 73 2119,0 54 639,0 2,26 3-фенолметановые красители 2270,53 1728,19 74 3542,0 71 890,0 0,27 Азоамины 412,26 175,50 97 2000,0 29 530,0 1,28 Сернистые цветные красители 652,44 631,77 60 966,2 26 184,0 1,Методика автоматизированного решения задачи выбора варианта технологических процессов получения целевой продукции и района размещения проектируемых ПХП основана на идее обобщения информации обо всех выполненных ранее проектах того же класса производств и построении функциональных зависимостей затрат на капитальное строительство, эксплуатацию, технико-экономических показателей производств от их мощности и варианта технологических процессов получения целевой продукции. Фрагмент такой базы данных приведен в табл. 3.1. Если для проектируемого производства нет прямого аналога, то прототип для него назначается по усмотрению экспертов-проектировщиков. Ниже рассмотрены вопросы построения экономико-математической модели реализации альтернативных вариантов технологических процессов ПХП в зависимости от района размещения.

Для оценки значений экономических показателей ПХП (составляющих критерия F) разработана экономикоматематическая модель реализации вариантов технологических процессов получения готовой продукции ПХП, представляющая собой основные статьи затрат на капитальное строительство, эксплуатацию и технико-экономические показатели.

В общем виде экономико-математическую модель представим в виде системы нелинейных алгебраических уравнений:

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.