“Экономические науки” \ 2. Математические методы в экономике.

к.т.н. Арсенюк І.Р., Лісовик Д.П.

Вінницький національний технічний університет, Україна

Використання метода генетичного алгоритму, як інноваційного способу визначення рентабельності виробництва для промислового підприємства

Актуальність. Головною метою функціонування кожного суб’єкта ринкової економіки є оптимальне використання ресурсів, які він має, тому задача визначення рентабельності, як основного показника ефективності, досі залишається актуальною. Постановка задачі. Визначення рентабельності та оптимальних параметрів виробництва за допомогою генетичного алгоритму.

Оскільки економічні процеси є досить складними і залежать від багатьох параметрів, виникає необхідність у застосуванні новітніх інтелектуальних методів. Одним з таких підходів є генетичний алгоритм. Генетичний алгоритм — це еволюційний алгоритм пошуку, що використовується для вирішення задач оптимізації і моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації шуканих параметрів з використанням механізмів, що нагадують біологічну еволюцію. Особливістю генетичного алгоритму є акцент на використання операторів «схрещення» і «мутації».

До найважливіших економічних категорій, які характеризують ефективність діяльності підприємств на засадах господарського розрахунку, відносять рентабельність[1-2].

Функція рентабельності виробництва має вигляд:

(1)

де, Y – рентабельність виробництва

– функція обсягу виробництва продукції

– функція продуктивності праці

– функція повної собівартості продукції

– функція оборотності власного капіталу [3].

Оскільки отримана функція залежить від багатьох параметрів, то для визначення рентабельності застосуємо генетичний алгоритм. Нехай хромосома містить масив даних, які є параметрами вищеописаних функцій. Тоді необхідно визначити функцію схрещування, пристосування і мутації. Функція пристосування визначає, на скільки кожна хромосома підходить в якості рішення до поставленої задачі. В даному випадку, для обчислення функції пристосувань потрібно підставити всі параметри хромосоми і отримати значення Y. Чим більше значення вищезгаданої функції, тим більша ймовірність того, що хромосома буде приймати участь у схрещуванні. Для схрещування хромосом потрібно взяти частину параметрів з однієї хромосоми, і частину з іншої, та утворити нову хромосому. Після того як відбудеться схрещування, у хромосомі може відбутись мутація, тобто процес зміни випадкового параметра на випадкову величину. Потім з усіх хромосом вибираються найбільш пристосовані, які утворюють наступне покоління. Через певну кількість поколінь отримана популяція буде оптимальним вирішенням даної задачі, тобто буде отримано набір параметрів, що забезпечують максимальну рентабельність.

Висновок. Оскільки економічна модель залежить від багатьох факторів, то її оптимізація буде досить складною, але генетичний алгоритм дозволить здійснити оптимізацію найбільш продуктивно.

Використані джерела

1. Богачов С. Порівняльна ефективність функціонування підприємств різних форм власності / С. Богачов // Економіка України, 2006. – № 8 – С. 31−36.

2. Венцковський Е. Анализ и оценка результатов деятельности производственных систем / Е. Венцковський, С. Каменицер. − М. : “Финансы”, 2006. – 406 с.

3. Міронова Ю. В. Оцінка ефективності праці на основі використання виробничих функцій / О. В. Мороз, Б. Є. Грабовецький, Ю. В. Міронова // Зб. наук. пр. Уманського державного аграрного університету. – Умань, 2009. – Ч. 2. Економіка, №. 72. – С. 133–138.