СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ/ 2. Вычислительная техника и программирование

к.т.н. Арсенюк І.Р., Лісовик Д.П.

Вінницький національний технічний університет, Україна

Інтелектуальна система контролю ефективності фінансово-господарської діяльності промислового підприємства за допомогою генетичного алгоритму

Метою даної роботи є розробка інтелектуальної системи контролю ефективності фінансово-господарської діяльності промислового підприємства за допомогою генетичного алгоритму, яка б дозволяла по введеним даним обраховувати оптимальні показники виробництва і виводити рекомендації щодо оптимізації процесу виробництва.

При формуванні моделі ефективності господарської діяльності підприємства показник рентабельності виробництва необхідно розглядати як результуюча ознака, яка підлягає оптимізації.

Так, на формування рівня рентабельності впливають такі факторні ознаки: обсяг виробництва продукції, продуктивність праці, повна собівартість продукції, ефективність використання власного капіталу [3, 4, 6]. На основі вищевикладеного вченими було сформовано ряд економіко-математичних моделей, з використанням яких можна проводити оцінювання та управління ефективністю діяльності підприємства.

Функція рентабельності виробництва має вигляд:

(1)

де,

;

;

;

[4].

Функції (1) є логічно та статистично адекватними, про що свідчать правильність математичних знаків у залежностях та коефіцієнти кореляції та детермінації. Особливість даної функції рентабельності полягає в тому, що вона охоплює ряд показників, кількість яких відповідає критеріям повноти, достатності та достовірності. Інноваційність підходу полягає у тому, що дана оптимізаційна модель рентабельності може бути вирішена за допомогою перспективного інструмента автоматизації − генетичного алгоритму, сильною стороною якого є здатність ефективно та одночасно маніпулювати багатьма параметрами.

Оскільки генетичний алгоритм передбачає роботу з хромосомами, слід визначити її вид та параметри, що будуть до неї входити. Проаналізувавши економічну модель виявлено, що до хромосоми мають входити усі параметри всіх функцій, за винятком тих параметрів, яких безпосередньо неможливо змінити. Подамо хромосому у вигляді вектора , і є N, де N – розмір популяції. Вектор міститиме такі дані:

¾ Чисельність працівників

¾ Вартість основних фондів

¾ Вартість оборотних фондів

¾ Оснащеність 1 працівника основними фондами

¾ Оснащеність 1 працівника оборотними фондами

¾ Собівартість продукції

¾ Вартість необоротних активів

¾ Вартість оборотних активів

Отже, популяція Р матиме вигляд:

(2.1)

де

(2.2)

Кожному відповідає один з вищеперерахованих параметрів.

Кожна хромосома є потенційним вирішенням задачі. Функція пристосування має визначати, на скільки дана хромосома пристосована, тобто на скільки дане вирішення задачі є оптимальним. Чим більше значення функції пристосування, тим краще хромосома підходить в якості рішення задачі. Оскільки задача полягає в максимізації функції рентабельності, то слід підставити параметри хромосоми у відповідні функції і отримати значення рентабельності, яке і буде значенням функції пристосування.

Висновок: 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 оператора "схрещення", який виконує операцію рекомбінацію рішень-кандидатів, роль якої аналогічна ролі схрещення в живій природі. Оптимізація економічних багатофакторних моделей буде досить складною, але саме генетичний алгоритм дозволить здійснити оптимізацію найбільш продуктивно.

Література:

1. Аметов Р. Виробнича функція в економічному зростанні / Р. Аметов // Економіка України. – 2003. – №2. – C. 40–45.

2. Ареф’єва О. В. Перспективні напрями розвитку трудового потенціалу в системі споживчої кооперації / О. В. Ареф’єва, І. М. Мягких // Актуальні проблеми економіки. – 2009. – № 12(102). – С. 147–153.

3. Асанбаєва Н. В. Людський капітал як вактор розвитку та зростання економіки / Н. В. Асанбаєва, Д. Ю. Маковецька // Економіка: проблеми теорії та практики: зб. наук. пр. –Дніпропетровськ: ДНУ, 2010. – Т.1, № 261. – С. 219–222.

4. Ананьєв, О.М. Інформаційні системи і технології в комерційній діяльності: підручник / О.М. Ананьєв, В.М. Білик, Я.А. Гончарук. – Львів: Новий Світ 2000, 2006. – 584 с.