Основы моделирования производственных процессов. Реферат моделирование плановых процессов

Реферат : Основы моделирования производственных процессов

Основы моделирования производственных процессов

Наблюдение, анализ и моделирование являются средствами познания и прогнозирования процессов, явлений и ситуаций во всех сферах объективной действительности. Наблюдения за явлениями природы, постановка экспериментов позволили установить физические законы. Эти законы проявляются в определенных количественных соотношениях между параметрами процесса или явления независимо от того, происходят ли они в действительности или их реализацию можно только представить.

Знание физических законов позволяет облечь их в ту или иную математическую форму, после чего, решая дифференциальные, алгебраические уравнения или производя другие вычисления, мы получим значения интересующих нас параметров или показателей.

В процессе моделирования очень важным является системное представление о рассматриваемом объекте (систематизация), первое и главное свойство которого – наличие цели, для реализации которой предназначается рассматриваемая совокупность предметов, явлений, логических представлений, формирующих объект. Цель функционирования системы редуцирует системные признаки, с помощью которых описываются, характеризуются элементы системы. При изменении цели другими могут стать как существенные системные признаки, так и связи с внешней средой.

Для выделения системы требуется наличие:

• цели, для реализации которой формируется система;

• объекта исследования, состоящего из множества элементов, связанных в единое целое важными, с точки зрения цели, системными признаками;

• субъекта исследования («наблюдателя»), формирующего систему;

• характеристик внешней среды по отношению к системе и отражения ее взаимосвязей с системой.

Наличие субъекта исследования и некоторая неоднозначность, субъективность при выделении существенных системных признаков вызывают значительные трудности для однозначного выделения системы и соответственно ее универсального определения.

Изложенное выше дает возможность определить систему как упорядоченное представление об объекте исследования с точки зрения поставленной цели. Упорядоченность заключается в целенаправленном выделении системообразующих элементов, установлении их существенных признаков, характеристик взаимосвязей между собой и с внешней средой. Системный подход, формирование системы позволяют выделить главное, наиболее существенное в исследуемых объектах и явлениях; игнорирование второстепенного упрощает, упорядочивает в целом изучаемые процессы. Для анализа многих сложных объектов и ситуаций такой подход важен сам по себе, однако, как правило, построение системы служит предпосылкой для разработки или реализации модели конкретной ситуации или объекта.

Описанный подход предполагает ясность цели исследования и детерминированное к ней отношение всех элементов системы, взаимосвязь между ними и с внешней средой. Такие системы называют детерминированными.

Альтернативу представляют системы со стохастической структурой (случайной природы), когда либо отсутствует ясно выраженная цель исследования, либо по отношению к ней нет полной определенности, какие признаки считать существенными, а какие – нет; то же относится и к связям элементов системы с внешней средой.

Методы построения и исследования стохастических систем, как правило, более сложны, чем детерминированных. В некоторых случаях существуют способы сведения стохастических систем к специальным образом построенным детерминированным.

Структура и свойства модели зависят от целей, для достижения которых она создается. В этом органическое единство системы и модели. Если неизвестна цель моделирования, то неизвестно и с учетом каких свойств и качеств надо строить модель.

Модель определяется как формализованное представление об объекте исследования с точки зрения поставленной цели.

Различия между определениями системы и модели состоят в том, что систематизация предполагают лишь упорядочение, тогда как моделирование – формализацию взаимосвязей между элементами системы и с внешней средой.

Под моделированием понимается исследование объектов познания не непосредственно, а косвенным путем, при помощи моделей.

Типы моделей

Модели можно различать по ряду признаков: характеру моделируемых объектов, сферам приложения, глубине моделирования, средствам моделирования. По последнему признаку методы моделирования делятся на две группы: материальное (предметное) и идеальное.

Материальное моделирование, основывающееся на материальной аналогии моделируемого объекта и модели, осуществляется с помощью воспроизведения основных геометрических, физических, других функциональных характеристик изучаемого объекта. Частным случаем материального моделирования является физическое моделирование, по отношению к которому, в свою очередь, частным случаем является аналоговое моделирование. Оно основано на аналогии явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями. Пример аналогового моделирования – изучение механических колебаний с помощью электрической системы, описываемой теми же дифференциальными уравнениями. Так как эксперименты с электрической системой обычно проще и дешевле, она исследуется в качестве аналога механической системы.

Идеальное моделирование отличается от материального принципиально. Оно основано на идеальной, или мыслимой, аналогии. В экономических исследованиях это основной вид моделирования. Идеальное моделирование, в свою очередь, разбивается на два подкласса: знаковое (формализованное) и интуитивное.

Интуитивное моделирование встречается в тех областях науки, где познавательный процесс находится на начальной стадии или имеют место очень сложные системные взаимосвязи. Такие исследования называют мысленными экспериментами. В экономике до последнего времени в основном применялось интуитивное моделирование; оно описывает практический опыт работников.

При знаковом моделировании моделями служат схемы, графики, чертежи, формулы. Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, осуществляемое средствами логико-математических построений.

Методы математического описания элементов и систем управления

Анализ процессов, происходящих в системах, и эффективное решение задач расчета, проектирования и конструирования систем и устройств возможны лишь с применением языка и методов математики. Причем первым этапом при исследовании или конструировании системы является составление математического описания (математической модели) ее элементов и системы в целом.

Составление математического описания конструктивного элемента системы состоит из следующих последовательных процедур: принятие исходных допущений; выбор входных и выходных переменных; выбор систем отсчета для каждой переменной; применение физического, экономического или иного принципа или закона, отражающего в математической форме закономерности протекания процесса.

Математическая

модель

принятие исходных допущений

выбор входных и выходных переменных

выбор систем отсчета для каждой переменной

применение физического, экономического или иного принципа или закона, отражающего в математической форме закономерности протекания процесса

Наиболее распространенной, а также наиболее общей и полной формой описания передаточных свойств систем (автоматических систем) и их элементов являются обыкновенные дифференциальные уравнения. Для большинства реальных элементов исходное уравнение, составленное строго в соответствии с законами физики, оказывается нелинейным. Это обстоятельство сильно усложняет все последующие процедуры анализа. Поэтому всегда стремятся перейти от трудно разрешимого нелинейного уравнения к линейному дифференциальному уравнению, обычно записываемого в символической или операторной форме, вида

(a0pn + a1pn-1 +… + an) y(t) = (b0pm + b1pm-1 +… + bm) x(t),

где: x(t) и y(t) – соответственно входная и выходная величины элемента или системы;

ai, bi – коэффициенты уравнения;

p – оператор, сокращенное условное обозначение операции дифференцирования: d/dt = p.

Еще одним из распространенных методов описания и анализа автоматических систем является операционный. В основе метода лежит преобразование Лапласа

X(p) = L [x(t)] = x(t) e-pt dt,

которое устанавливает соответствие между функциями действительной переменной t и функциями комплексной переменной p.

Функциональные элементы, используемые в системах управления, могут иметь самое различное конструктивное исполнение и самые различные принципы действия. Однако общность математических выражений, связывающих входные и выходные величины различных функциональных элементов, позволяет выделить ограниченное число так называемых типовых алгоритмических звеньев. Каждому такому звену соответствует определенное математическое соотношение между входной и выходной величинами. Если это соотношение является элементарным (например, дифференцирование, умножение на постоянный коэффициент), то и звено называется элементарным.

Алгоритмические звенья, которые описываются обыкновенными дифференциальными уравнениями первого и второго порядка, получили название типовых динамических звеньев. Наиболее часто встречающиеся звенья: безынерционное (пропорциональное), инерционное первого порядка (апериодическое), инерционное второго порядка (апериодическое или колебательное), интегрирующее, дифференцирующее, изодромное (пропорционально-интегрирующее), форсирующее (пропорционально-дифференцирующее), интегро-дифференцирующее (с преобладанием интегрирующих либо дифференцирующих свойств), запаздывающее.

Приведем примеры реальных устройств, которые соответствуют определению типового динамического звена.

Типичный пример безынерционного звена, являющегося простейшим среди всех типовых звеньев, – редуктор. Его передаточные свойства описываются алгебраическим уравнением

или

,

где k = b/a – передаточный коэффициент редуктора, который зависит от соотношения диаметров или чисел зубьев ведомой и ведущей шестерен.

Реальными интегрирующими звеньями являются электрические исполнительные двигатели постоянного и переменного тока. Дифференциальное уравнение (в операторной форме) идеального интегрирующего звена выглядит следующим образом:

,

где k – коэффициент пропорциональности, зависящий от конструктивных параметров устройства.

Запаздывающее звено передает сигнал со входа на выход без искажения его формы. Однако все мгновенные значения входной величины выходная величина принимает с некоторым отставанием (запаздыванием). Способностью задерживать сигнал во времени, не изменяя его формы, обладают многие элементы промышленных автоматических систем. В первую очередь к таким элементам относятся транспортирующие устройства – конвейеры и трубопроводы.

Уравнение запаздывающего звена

,

где  – время запаздывания.

В операционной форме передаточная функция запаздывающего звена выглядит следующим образом:

Если запаздывающее звено входит в контур системы управления, то характеристическое уравнение системы будет уже не простым алгебраическим, а трансцендентным. Решение и анализ трансцендентных уравнений связаны с большими трудностями. Поэтому часто в практических расчетах трансцендентную передаточную функцию (1.7) раскладывают в ряд Пада и, учитывая только первые два члена ряда, приближенно заменяют ее дробно-рациональной функцией:

Запаздывающие звенья в большинстве случаев ухудшают устойчивость систем и делают их трудно управляемыми.

В заключение необходимо отметить, что методика анализа, основанная на расчленении системы на типовые звенья, широко вошла в практику инженерных расчетов, выполняемых в процессе конструирования, и в настоящее время является доминирующей.

Литература

1. Стехин А.П. Основы конструирования, моделирования и проектирования систем управления производственными процессами: Учеб. пособие. – Донецк: ДонГАУ, 2008.

2. Лукас В.А. Основы теории автоматического управления. – М.: «Недра», 1977.

3. Основы теории оптимального управления: Учеб. Пособие для эконом. вузов/ В.Ф. Кротов, Б.А. Лагоша, С.М. Лобанов и др.; Под ред. В.Ф. Кротова. – М.: Высш. Шк., 2008.

4. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. – М.: «Наука», 2007

topref.ru

Курсовая: "Планирование процессов"

Выдержка из работы

Курсовая работа

Дисциплина: Операционные системы

Тема: Планирование процессов

Уровни планирования

В первой главе, рассматривая эволюцию компьютерных систем, мы говорили о существовании двух видов планирования в вычислительных системах: планировании заданий и планировании использования процессора. Планирование заданий появилось в пакетных системах после того, как для хранения сформированных пакетов заданий начали использоваться магнитные диски. Магнитные диски, будучи устройствами прямого доступа, позволяют загружать задания в компьютер в произвольном порядке, а не только в том, в котором они были записаны на диск. Изменяя порядок загрузки заданий в вычислительную систему, можно повысить эффективность ее использования. Процедуру выбора очередного задания для загрузки в машину, т. е. для порождения соответствующего процесса, мы и назвали планированием заданий. Планирование использования процессора впервые возникает в мультипрограммных вычислительных системах, где в состоянии готовность могут одновременно находиться несколько процессов. Именно для процедуры выбора из них одного процесса, который получит процессор в свое распоряжение, т. е. будет переведен в состояние исполнение, мы использовали это словосочетание. Теперь, когда мы познакомились с концепцией процессов в вычислительных системах, оба этих вида планирования мы будем рассматривать как различные уровни планирования процессов.

Планирование заданий выступает в качестве долгосрочного планирования процессов. Оно отвечает за порождение новых процессов в системе, определяя ее степень мультипрограммирования, т. е. количество процессов, одновременно находящихся в ней. Если степень мультипрограммирования системы поддерживается постоянной, т. е. среднее количество процессов в компьютере не меняется, то новые процессы могут появляться только после завершения ранее загруженных. Поэтому долгосрочное планирование осуществляется достаточно редко, между появлением новых процессов могут проходить минуты и даже десятки минут. Решение о выборе для запуска того или иного процесса оказывает влияние на функционирование вычислительной системы на протяжении достаточно длительного интервала времени. Отсюда и проистекает название этого уровня планирования — долгосрочное. В некоторых операционных системах долгосрочное планирование сведено к минимуму или совсем отсутствует. Так, например, во многих интерактивных системах разделения времени порождение процесса происходит сразу после появления соответствующего запроса. Поддержание разумной степени мультипрограммирования осуществляется за счет ограничения количества пользователей, которые могут работать в системе, и человеческой психологии. Если между нажатием на клавишу и появлением символа на экране проходит 20−30 секунд, то многие пользователи предпочтут прекратить работу и продолжить ее, когда система будет менее загружена.

Планирование использования процессора выступает в качестве краткосрочного планирования процессов. Оно проводится, к примеру, при обращении исполняющегося процесса к устройствам ввода-вывода или просто по завершении определенного интервала времени. Поэтому краткосрочное планирование осуществляется весьма часто, как правило, не реже одного раза в 100 миллисекунд. Выбор нового процесса для исполнения оказывает влияние на функционирование системы до наступления очередного аналогичного события, т. е. в течение короткого промежутка времени, что и обусловило название этого уровня планирования — краткосрочное.

В некоторых вычислительных системах бывает выгодно для повышения их производительности временно удалить какой-либо частично выполнившийся процесс из оперативной памяти на диск, а позже вернуть его обратно для дальнейшего выполнения. Такая процедура в англоязычной литературе получила название swapping, что можно перевести на русский язык как перекачка, хотя в профессиональной литературе оно употребляется без перевода — свопинг. Когда и какой из процессов нужно перекачать на диск и вернуть обратно, решается дополнительным промежуточным уровнем планирования процессов — среднесрочным

Параметры планирования

Для осуществления поставленных целей разумные алгоритмы планирования должны опираться на какие-либо характеристики процессов в системе, заданий в очереди на загрузку, состояния самой вычислительной системы, иными словами, на параметры планирования. В этом разделе мы опишем ряд таких параметров, не претендуя на полноту изложения.

Все параметры планирования можно разбить на две большие группы: статические параметры и динамические параметры. Статические параметры не изменяются в ходе функционирования вычислительной системы, динамические же, напротив, подвержены постоянным изменениям.

К статическим параметрам вычислительной системы можно отнести предельные значения ее ресурсов (размер оперативной памяти, максимальное количество памяти на диске для осуществления свопинга, количество подключенных устройств ввода-вывода и т. п.). Динамические параметры системы описывают количество свободных ресурсов в текущий момент времени.

К статическим параметрам процессов относятся характеристики, как правило, присущие заданиям уже на этапе загрузки:

Каким пользователем запущен процесс или сформировано задание.

Насколько важной является поставленная задача, т. е. каков приоритет ее выполнения.

Сколько процессорного времени запрошено пользователем для решения задачи.

Каково соотношение процессорного времени и времени, необходимого для осуществления операций ввода-вывода.

Какие ресурсы вычислительной системы (оперативная память, устройства ввода-вывода, специальные библиотеки и системные программы и т. д.) и в каком количестве необходимы заданию.

Алгоритмы долгосрочного планирования используют в своей работе статические и динамические параметры вычислительной системы и статические параметры процессов (динамические параметры процессов на этапе загрузки заданий еще не известны). Алгоритмы краткосрочного и среднесрочного планирования дополнительно учитывают и динамические характеристики процессов. Для среднесрочного планирования в качестве таких характеристик может выступать следующая информация:

Сколько времени прошло со времени выгрузки процесса на диск или его загрузки в оперативную память.

Сколько оперативной памяти занимает процесс.

Сколько процессорного времени было уже предоставлено процессу.

Рис. 1 — Фрагмент деятельности процесса с выделением промежутков непрерывного использования процессора и ожидания ввода-вывода

Для краткосрочного планирования нам понадобится ввести еще два динамических параметра. Деятельность любого процесса можно представить как последовательность циклов использования процессора и ожидания завершения операций ввода-вывода. Промежуток времени непрерывного использования процессора носит на английском языке названиеCPU burst, а промежуток времени непрерывного ожидания ввода-вывода — I/O burst. На рисунке 1. показан фрагмент деятельности некоторого процесса на псевдоязыке программирования с выделением указанных промежутков. Для краткости изложения мы будем использовать термины CPU burst и I/O burst без перевода. Значения продолжительности последних и очередных CPU burst и I/O burst являются важными динамическими параметрами процесса.

Вытесняющее и невытесняющее планирование

Процесс планирования осуществляется частью операционной системы, называемой планировщиком. Планировщик может принимать решения о выборе для исполнения нового процесса, из числа находящихся в состоянии готовность, в следующих четырех случаях:

Когда процесс переводится из состояния исполнение в состояние завершение.

Когда процесс переводится из состояния исполнение в состояние ожидание.

Когда процесс переводится из состояния исполнение в состояние готовность (например, после прерывания от таймера).

Когда процесс переводится из состояния ожидание в состояние готовность (завершилась операция ввода-вывода или произошло другое событие).

В случаях 1 и 2 процесс, находившийся в состоянии исполнение, не может дальше исполняться, и для выполнения всегда необходимо выбрать новый процесс. В случаях 3 и 4 планирование может не проводиться, процесс, который исполнялся до прерывания, может продолжать свое выполнение после обработки прерывания. Если планирование осуществляется только в случаях 1 и 2, говорят, что имеет место невытесняющее (nonpreemptive) планирование. В противном случае говорят о вытесняющем (preemptive) планировании. Термин «вытесняющее планирование» возник потому, что исполняющийся процесс помимо своей воли может быть вытеснен из состояния исполнение другим процессом.

Невытесняющее планирование используется, например, в MS Windows 3.1 и ОС Apple Macintosh. При таком режиме планирования процесс занимает столько процессорного времени, сколько ему необходимо. При этом переключение процессов возникает только при желании самого исполняющегося процесса передать управление (для ожидания завершения операции ввода-вывода или по окончании работы). Этот метод планирования относительно просто реализуем и достаточно эффективен, так как позволяет использовать большую часть процессорного времени на работу самих процессов и до минимума сократить затраты на переключение контекста. Однако при невытесняющем планировании возникает проблема возможности полного захвата процессора одним процессом, который вследствие каких-либо причин (например, из-за ошибки в программе) зацикливается и не может передать управление другому процессу. В такой ситуации спасает только перезагрузка всей вычислительной системы.

Вытесняющее планирование обычно используется в системах разделения времени. В этом режиме планирования процесс может быть приостановлен в любой момент своего исполнения. Операционная система устанавливает специальный таймер для генерации сигнала прерывания по истечении некоторого интервала времени — кванта. После прерывания процессор передается в распоряжение следующего процесса. Временные прерывания помогают гарантировать приемлемые времена отклика процессов для пользователей, работающих в диалоговом режиме, и предотвращают «зависание» компьютерной системы из-за зацикливания какой-либо программы.

Алгоритмы планирования

Существует достаточно большой набор разнообразных алгоритмов планирования, которые предназначены для достижения различных целей и эффективны для разных классов задач. Многие из них могут быть использованы на нескольких уровнях планирования. В этом разделе мы рассмотрим некоторые наиболее употребительные алгоритмы применительно к процессу кратковременного планирования.

First-Come, First-Served (FCFS)

Простейшим алгоритмом планирования является алгоритм, который принято обозначать аббревиатурой FCFS по первым буквам его английского названия — First Come, First Served (первым пришел, первым обслужен). Представим себе, что процессы, находящиеся в состоянии готовность, организованы в очередь. Когда процесс переходит в состояние готовность, он, а точнее ссылка на его PCB, помещается в конец этой очереди. Выбор нового процесса для исполнения осуществляется из начала очереди с удалением оттуда ссылки на его PCB. Очередь подобного типа имеет в программировании специальное наименование FIFO — сокращение от First In, First Out (первым вошел, первым вышел).

Такой алгоритм выбора процесса осуществляет невытесняющее планирование. Процесс, получивший в свое распоряжение процессор, занимает его до истечения своего текущего CPU burst. После этого для выполнения выбирается новый процесс из начала очереди.

Таблица 1

Преимуществом алгоритма FCFS является легкость его реализации, в то же время он имеет и много недостатков. Рассмотрим следующий пример. Пусть в состоянии готовностьнаходятся три процесса p0, p1 и p2, для которых известны времена их очередных CPU burst. Эти времена приведены в таблице 1. в некоторых условных единицах. Для простоты будем полагать, что вся деятельность процессов ограничивается использованием только одного промежутка CPU burst, что процессы не совершают операций ввода-вывода, и что время переключения контекста пренебрежимо мало.

Рис. 2 — Выполнение процессов при порядке p0, p1,p2

Если процессы расположены в очереди процессов готовых к исполнению в порядке p0, p1, p2, то картина их выполнения выглядит так, как показано на рисунке 2. Первым для выполнения выбирается процесс p0, который получает процессор на все время своего CPU burst, т. е. на 13 единиц времени. После его окончания в состояние исполнениепереводится процесс p1, занимая процессор на 4 единицы времени. И, наконец, возможность работать получает процесс p2. Время ожидания для процесса p0 составляет 0 единиц времени, для процесса p1 — 13 единиц, для процесса p2 — 13 + 4 = 17 единиц. Таким образом, среднее время ожидания в этом случае — (0 + 13 + 17)/3 = 10 единиц времени. Полное время выполнения для процесса p0 составляет 13 единиц времени, для процесса p1 — 13 + 4 = 17 единиц, для процесса p2 — 13 + 4 + 1 = 18 единиц. Среднее полное время выполнения оказывается равным (13 + 17 + 18)/3 = 16 единицам времени.

Рис. 3 — Выполнение процессов при порядке p2, p1,p0

Если те же самые процессы расположены в порядке p2, p1, p0, то картина их выполнения будет соответствовать рисунку 3. Время ожидания для процесса p0 равняется 5 единицам времени, для процесса p1 — 1 единице, для процесса p2 — 0 единиц. Среднее время ожидания составит (5 + 1 + 0)/3 = 2 единицы времени. Это в 5 (!) раз меньше, чем в предыдущем случае. Полное время выполнения для процесса p0 получается равным 18 единицам времени, для процесса p1 — 5 единицам, для процесса p2 — 1 единице. Среднее полное время выполнения составляет (18 + 5 + 1)/3 = 6 единиц времени, что почти в 2,7 раза меньше чем при первой расстановке процессов.

Как видим, среднее время ожидания и среднее полное время выполнения для этого алгоритма существенно зависят от порядка расположения процессов в очереди. Если у нас есть процесс с длительным CPU burst, то короткие процессы, перешедшие в состояние готовность после длительного процесса, будут очень долго ждать начала своего выполнения. Поэтому алгоритм FCFS практически неприменим для систем разделения времени. Слишком большим получается среднее время отклика в интерактивных процессах.

Round Robin (RR)

Модификацией алгоритма FCFS является алгоритм, получивший название Round Robin (Round Robin — это вид детской карусели в США) или сокращенно RR. По сути дела это тот же самый алгоритм, только реализованный в режиме вытесняющего планирования. Можно представить себе все множество готовых процессов организованным циклически — процессы сидят на карусели. Карусель вращается так, что каждый процесс находится около процессора небольшой фиксированный квант времени, обычно 10 — 100 миллисекунд (см. рисунок 4.). Пока процесс находится рядом с процессором, он получает процессор в свое распоряжение и может исполняться.

Рис. 4 — Процессы на карусели

Реализуется такой алгоритм так же, как и предыдущий, с помощью организации процессов, находящихся в состоянии готовность, в очередь FIFO. Планировщик выбирает для очередного исполнения процесс, расположенный в начале очереди, и устанавливает таймер для генерации прерывания по истечении определенного кванта времени. При выполнении процесса возможны два варианта:

Время непрерывного использования процессора, требующееся процессу, (остаток текущего CPU burst) меньше или равно продолжительности кванта времени. Тогда процесс по своей воле освобождает процессор до истечения кванта времени, на исполнение выбирается новый процесс из начала очереди и таймер начинает отсчет кванта заново.

Продолжительность остатка текущего CPU burst процесса больше, чем квант времени. Тогда по истечении этого кванта процесс прерывается таймером и помещается в конец очереди процессов готовых к исполнению, а процессор выделяется для использования процессу, находящемуся в ее начале.

Рассмотрим предыдущий пример с порядком процессов p0, p1, p2 и величиной кванта времени равной 4. Выполнение этих процессов иллюстрируется таблицей 2. Обозначение «И» используется в ней для процесса, находящегося в состоянии исполнение, обозначение «Г» — для процессов в состоянии готовность, пустые ячейки соответствуют завершившимся процессам. Состояния процессов показаны на протяжении соответствующей единицы времени, т. е. колонка с номером 1 соответствует промежутку времени от 0 до 1.

Таблица 2

Первым для исполнения выбирается процесс p0. Продолжительность его CPU burst больше, чем величина кванта времени, и поэтому процесс исполняется до истечения кванта, т. е. в течение 4 единиц времени. После этого он помещается в конец очереди готовых к исполнению процессов, которая принимает вид p1, p2, p0. Следующим начинает выполняться процесс p1. Время его исполнения совпадает с величиной выделенного кванта, поэтому процесс работает до своего завершения. Теперь очередь процессов в состоянии готовность состоит из двух процессов p2, p0. Процессор выделяется процессу p2. Он завершается до истечения отпущенного ему процессорного времени, и очередные кванты отмеряются процессу p0 — единственному, не закончившему к этому моменту свою работу. Время ожидания для процесса p0 (количество символов «Г» в соответствующей строке) составляет 5 единиц времени, для процесса p1 — 4 единицы времени, для процесса p2 — 8 единиц времени. Таким образом, среднее время ожидания для этого алгоритма получается равным (5 + 4 + 8)/3 = 5,6(6) единицы времени. Полное время выполнения для процесса p0 (количество непустых столбцов в соответствующей строке) составляет 18 единиц времени, для процесса p1 — 8 единиц, для процесса p2 — 9 единиц. Среднее полное время выполнения оказывается равным (18 + 8 + 9)/3 = 11,6(6) единицам времени.

Легко видеть, что среднее время ожидания и среднее полное время выполнения для обратного порядка процессов не отличаются от соответствующих времен для алгоритма FCFS и составляют 2 и 6 единиц времени соответственно.

На производительность алгоритма RR сильно влияет величина кванта времени. Рассмотрим тот же самый пример c порядком процессов p0, p1, p2 для величины кванта времени равной 1 (см. таблицу 3.). Время ожидания для процесса p0 составит 5 единиц времени, для процесса p1 — тоже 5 единиц, для процесса p2 — 2 единицы. В этом случае среднее время ожидания получается равным (5 + 5 + 2)/3 = 4 единицам времени. Среднее полное время исполнения составит (18 + 9 + 3)/3 = 10 единиц времени.

Таблица 3

При очень больших величинах кванта времени, когда каждый процесс успевает завершить свой CPU burst до возникновения прерывания по времени, алгоритм RR вырождается в алгоритм FCFS. При очень малых величинах создается иллюзия того, что каждый из n процессов работает на своем собственном виртуальном процессоре с производительностью ~ 1/n от производительности реального процессора. Правда, это справедливо лишь при теоретическом анализе при условии пренебрежения временами переключения контекста процессов. В реальных условиях при слишком малой величине кванта времени и, соответственно, слишком частом переключении контекста, накладные расходы на переключение резко снижают производительность системы

Рис. 5 — Выполнение процессов при порядке p2, p1,p0

Если те же самые процессы расположены в порядке p2, p1, p0, то картина их выполнения будет соответствовать рисунку 3.3. Время ожидания для процесса p0 равняется 5 единицам времени, для процесса p1 — 1 единице, для процесса p2 — 0 единиц. Среднее время ожидания составит (5 + 1 + 0)/3 = 2 единицы времени. Это в 5 (!) раз меньше, чем в предыдущем случае. Полное время выполнения для процесса p0 получается равным 18 единицам времени, для процесса p1 — 5 единицам, для процесса p2 — 1 единице. Среднее полное время выполнения составляет (18 + 5 + 1)/3 = 6 единиц времени, что почти в 2,7 раза меньше чем при первой расстановке процессов.

Как видим, среднее время ожидания и среднее полное время выполнения для этого алгоритма существенно зависят от порядка расположения процессов в очереди. Если у нас есть процесс с длительным CPU burst, то короткие процессы, перешедшие в состояние готовность после длительного процесса, будут очень долго ждать начала своего выполнения. Поэтому алгоритм FCFS практически неприменим для систем разделения времени. Слишком большим получается среднее время отклика в интерактивных процессах.

Shortest-Job-First (SJF)

При рассмотрении алгоритмов FCFS и RR мы видели, насколько существенным для них является порядок расположения процессов в очереди процессов готовых к исполнению. Если короткие задачи расположены в очереди ближе к ее началу, то общая производительность этих алгоритмов значительно возрастает. Если бы мы знали время следующих CPU burst для процессов, находящихся в состоянии готовность, то могли бы выбрать для исполнения не процесс из начала очереди, а процесс с минимальной длительностью CPU burst. Если же таких процессов два или больше, то для выбора одного из них можно использовать уже известный нам алгоритм FCFS. Квантование времени при этом не применяется. Описанный алгоритм получил название «кратчайшая работа первой» или Shortest Job First (SJF).

SJF алгоритм краткосрочного планирования может быть как вытесняющим, так и невытесняющим. При невытесняющем SJF планировании процессор предоставляется избранному процессу на все требующееся ему время, независимо от событий происходящих в вычислительной системе. При вытесняющем SJF планировании учитывается появление новых процессов в очереди готовых к исполнению (из числа вновь родившихся или разблокированных) во время работы выбранного процесса. Если CPU burst нового процесса меньше, чем остаток CPU burst у исполняющегося, то исполняющийся процесс вытесняется новым.

Рассмотрим пример работы невытесняющего алгоритма SJF. Пусть в состоянии готовность находятся четыре процесса p0, p1, p2 и p3, для которых известны времена их очередных CPU burst. Эти времена приведены в таблице 4. Как и прежде, будем полагать, что вся деятельность процессов ограничивается использованием только одного промежутка CPU burst, что процессы не совершают операций ввода-вывода, и что время переключения контекста пренебрежимо мало.

Таблица 4

При использовании невытесняющего алгоритма SJF первым для исполнения будет выбран процесс p3, имеющий наименьшее значение очередного CPU burst. После его завершения для исполнения выбирается процесс p1, затем p0 и, наконец, p2. Вся эта картина изображена в таблице 5.

Таблица 5

Как видим, среднее время ожидания для алгоритма SJF составляет (4 + 1 + 9 + 0)/4 = 3,5 единицы времени. Легко посчитать, что для алгоритма FCFS при порядке процессов p0, p1, p2, p3 эта величина будет равняться (0 + 5 + 8 + 15)/4 = 7 единицам времени, т. е. будет в 2 раза больше, чем для алгоритма SJF. Можно показать, что для заданного набора процессов (если в очереди не появляются новые процессы) алгоритм SJF является оптимальным с точки зрения минимизации среднего времени ожидания среди класса всех невытесняющих алгоритмов. Для рассмотрения примера вытесняющего SJF планирования мы возьмем ряд процессов p0, p1, p2 и p3с различными временами CPU burst и различными моментами их появления в очереди процессов готовых к исполнению.

Таблица 6

В начальный момент времени в состоянии готовность находятся только два процесса p0 и p4. Меньшее время очередного CPU burst оказывается у процесса p3, поэтому он и выбирается для исполнения (см. таблицу 7.). По прошествии 2-х единиц времени в систему поступает процесс p1. Время его CPU burst меньше, чем остаток CPU burst у процесса p3, который вытесняется из состояния исполнение и переводится в состояние готовность. По прошествии еще 2-х единиц времени процесс p1 завершается, и для исполнения вновь выбирается процесс p3. В момент времени t = 6 в очереди процессов готовых к исполнению появляется процесс p2, но поскольку ему для работы нужно 7 единиц времени, а процессу p3 осталось трудиться всего 2 единицы времени, то процесс p3 остается в состоянии исполнение. После его завершения в момент времени t = 7 в очереди находятся процессы p0 и p2, из которых выбирается процесс p0. Наконец, последним получит возможность выполняться процесс p2.

Таблица 7

Основную сложность при реализации алгоритма SJF представляет невозможность точного знания времени очередного CPU burst для исполняющихся процессов. В пакетных системах количество процессорного времени, требующееся заданию для выполнения, указывает пользователь при формировании задания. Мы можем брать эту величину для осуществления долгосрочного SJF планирования. Если пользователь укажет больше времени, чем ему нужно, он будет ждать получения результата дольше, чем мог бы, так как задание будет загружено в систему позже. Если же он укажет меньшее количество времени, задача может не досчитаться до конца. Таким образом, в пакетных системах решение задачи оценки времени использования процессора перекладывается на плечи пользователя. При краткосрочном планировании мы можем делать только прогноз длительности следующего CPU burst, исходя из предыстории работы процесса. Пусть (n) — величина n-го CPU burst, (n + 1) — предсказываемое значение для n + 1-го CPU burst, некоторая величина в диапазоне от 0 до 1.

Определим рекуррентное соотношение

(0) положим произвольной константой. Первое слагаемое учитывает последнее поведение процесса, тогда как второе слагаемое учитывает его предысторию. При = 0 мы перестаем следить за последним поведением процесса, фактически полагая

т.е. оценивая все CPU burst одинаково, исходя из некоторого начального предположения.

Положив 1, мы забываем о предыстории процесса. В этом случае мы полагаем, что время очередного CPU burst будет совпадать со временем последнего CPU burst:

Обычно выбирают

для равноценного учета последнего поведения и предыстории. Надо отметить, что такой выбор удобен и для быстрой организации вычисления оценки (n + 1). Для подсчета новой оценки нужно взять старую оценку, сложить с измеренным временем CPU burst и полученную сумму разделить на 2, например, с помощью ее сдвига на 1 бит вправо. Полученные оценки (n + 1) применяются как продолжительности очередных промежутков времени непрерывного использования процессора для краткосрочного SJF планирования.

Гарантированное планирование

При интерактивной работе пользователей в вычислительной системе можно применить алгоритм планирования, который гарантирует, что каждый из пользователей будет иметь в своем распоряжении часть процессорного времени. Для каждого пользователя с номером i введем две величины: i — время нахождения пользователя в системе, или, другими словами длительность сеанса его общения с машиной, и i — суммарное процессорное время уже выделенное всем его процессам в течение сеанса. Справедливым для пользователя было бы получение i процессорного времени. Если

то i — й пользователь несправедливо обделен процессорным временем. Если же

то система явно благоволит к пользователю с номером i. Вычислим для каждого пользовательского процесса значение коэффициента справедливости

и будем предоставлять очередной квант времени процессу с наименьшей величиной этого отношения. Предложенный алгоритм называют алгоритмом гарантированного планирования. К недостаткам этого алгоритма можно отнести невозможность предугадать поведение пользователей. Если некоторый пользователь отправится на пару часов пообедать и поспать, не прерывая сеанса работы, то по возвращении его процессы будут получать неоправданно много процессорного времени.

Приоритетное планирование

Алгоритмы SJF и гарантированного планирования представляют собой частные случаи приоритетного планирования. При приоритетном планировании каждому процессу присваивается определенное числовое значение — приоритет, в соответствии с которым ему выделяется процессор. Процессы с одинаковыми приоритетами планируются в порядке FCFS. Для алгоритма SJF в качестве такого приоритета выступает оценка продолжительности следующего CPU burst. Чем меньше значение этой оценки, тем более высокий приоритет имеет процесс. Для алгоритма гарантированного планирования приоритетом служит вычисленный коэффициент справедливости. Чем он меньше, тем больше приоритет у процесса.

Принципы назначения приоритетов могут опираться как на внутренние критерии вычислительной системы, так и на внешние по отношению к ней. Внутренние используют различные количественные и качественные характеристики процесса для вычисления его приоритета. Это могут быть, например, определенные ограничения по времени использования процессора, требования к размеру памяти, число открытых файлов и используемых устройств ввода-вывода, отношение средних продолжительностей I/O burst к CPU burst и т. д. Внешние критерии исходят из таких параметров, как важность процесса для достижения каких-либо целей, стоимость оплаченного процессорного времени и других политических факторов. Высокий внешний приоритет может быть присвоен задаче лектора или того, кто заплатил $ 100 за работу в течение одного часа.

Планирование с использованием приоритетов может быть как вытесняющим, так и невытесняющим. При вытесняющем планировании процесс с более высоким приоритетом, появившийся в очереди готовых процессов, вытесняет исполняющийся процесс с более низким приоритетом. В случае невытесняющего планирования он просто становится в начало очереди готовых процессов. Давайте рассмотрим примеры использования различных режимов приоритетного планирования.

Пусть в очередь процессов, находящихся в состоянии готовность, поступают те же процессы, что и в примере из 4.3. для вытесняющего алгоритма SJF, только им дополнительно еще присвоены приоритеты (см. таблицу 8.). В вычислительных системах не существует определенного соглашения, какое значение приоритета — 1 или 4 считать более приоритетным. Во избежание путаницы, во всех наших примерах мы будем предполагать, что большее значение соответствует меньшему приоритету, т. е. наиболее приоритетным в нашем примере является процесс p3, а наименее приоритетным — процесс p0.

Таблица 8

планирование приоритет алгоритм очередь

Как будут вести себя процессы при использовании невытесняющего приоритетного планирования? Первым для выполнения в момент времени t = 0 выбирается процесс p3, как обладающий наивысшим приоритетом. После его завершения в момент времени t = 5 в очереди процессов готовых к исполнению окажутся два процесса p0 и p1. Больший приоритет из них у процесса p1 он и начнет выполняться (см. таблицу 9.). Затем в момент времени t = 8 для исполнения будет избран процесс p2 и лишь потом процесс p0.

Таблица 9

Иным будет предоставление процессора процессам в случае вытесняющего приоритетного планирования (см. таблицу 10.). Первым, как и в предыдущем случае, исполняться начнет процесс p3, а по его окончании процесс p1. Однако в момент времени t = 6 он будет вытеснен процессом p2 и продолжит свое выполнение только в момент времени t = 13. Последним, как и раньше будет исполнен процесс p0.

Таблица 10

В рассмотренном выше примере приоритеты процессов не изменялись с течением временем. Такие приоритеты принято называть статическими. Механизмы статической приоритетности легко реализовать, и они сопряжены с относительно небольшими издержками на выбор наиболее приоритетного процесса. Однако статические приоритеты не реагируют на изменения ситуации в вычислительной системе, которые могут сделать желательной корректировку порядка исполнения процессов. Более гибкими являются динамические приоритеты процессов, изменяющие свои значения по ходу исполнения процессов. Начальное значение динамического приоритета, присвоенное процессу, действует в течение лишь короткого периода времени, после чего ему назначается новое, более подходящее значение. Изменение динамического приоритета процесса является единственной операцией над процессами, которую мы до сих пор не рассмотрели. Как правило, изменение приоритета процессов проводится согласованно с совершением каких-либо других операций: при рождении нового процесса, при разблокировке или блокировании процесса, по истечении определенного кванта времени или по завершении процесса. Примерами алгоритмов с динамическими приоритетами являются алгоритм SJF и алгоритм гарантированного планирования. Схемы с динамической приоритетностью гораздо сложнее в реализации и связанны с большими издержками по сравнению со статическими схемами. Однако их использование предполагает, что эти издержки оправдываются улучшением поведения системы.

Главная проблема приоритетного планирования заключается в том, что при ненадлежащем выборе механизма назначения и изменения приоритетов низкоприоритетные процессы могут быть не запущены неопределенно долгое время. Обычно случается одно из двух. Или они все же дожидаются своей очереди на исполнение (в девять часов утра в воскресенье, когда все приличные программисты ложатся спать). Или вычислительную систему приходится выключать, и они теряются (при остановке IBM 7094 в Массачусетском технологическом институте в 1973 году были найдены процессы, запущенные в 1967 году и ни разу с тех пор не исполнявшиеся). Решение этой проблемы может быть достигнуто с помощью увеличения со временем значения приоритета процесса, находящегося в состоянии готовность. Пусть изначально процессам присваиваются приоритеты от 128 до 255. Каждый раз, по истечении определенного промежутка времени, значения приоритетов готовых процессов уменьшаются на 1. Процессу, побывавшему в состоянии исполнение, восстанавливается первоначальное значение приоритета. Даже такая грубая схема гарантирует, что любому процессу в разумные сроки будет предоставлено право на исполнение.

Многоуровневые очереди (Multilevel Queue)

Для систем, в которых процессы могут быть легко рассортированы на разные группы, был разработан другой класс алгоритмов планирования. Для каждой группы процессов создается своя очередь процессов, находящихся в состоянии готовность (см. рисунок 5). Этим очередям приписываются фиксированные приоритеты. Например, приоритет очереди системных процессов устанавливается больше, чем приоритет очередей пользовательских процессов. А приоритет очереди процессов, запущенных студентами, — ниже, чем для очереди процессов, запущенных преподавателями. Это значит, что ни один пользовательский процесс не будет выбран для исполнения, пока есть хоть один готовый системный процесс, и ни один студенческий процесс не получит в свое распоряжение процессор, если есть процессы преподавателей, готовые к исполнению. Внутри этих очередей для планирования могут применяться самые разные алгоритмы. Так, например, для больших счетных процессов, не требующих взаимодействия с пользователем (фоновыхпроцессов), может использоваться алгоритм FCFS, а для интерактивных процессов — алгоритм RR. Подобный подход, получивший название многоуровневых очередей, повышает гибкость планирования: для процессов с различными характеристиками применяется наиболее подходящий им алгоритм.

Рис. 6 — Несколько очередей планирования

Многоуровневые очереди с обратной связью (Multilevel Feedback Queue)

Дальнейшим развитием алгоритма многоуровневых очередей является добавление к нему механизма обратной связи. Здесь процесс не постоянно приписан к определенной очереди, а может мигрировать из очереди в очередь, в зависимости от своего поведения. Для простоты рассмотрим ситуацию, когда процессы в состоянии готовность организованы в 4 очереди, как на рисунке 6. Планирование процессов между очередями осуществляется на основе вытесняющего приоритетного механизма. Чем выше на рисунке располагается очередь, тем выше ее приоритет. Процессы в очереди 1 не могут исполняться, если в очереди 0 есть хотя бы один процесс. Процессы в очереди 2 не будут выбраны для выполнения, пока есть хоть один процесс в очередях 0 и 1. И, наконец, процесс в очереди 3 может получить процессор в свое распоряжение только тогда, когда очереди 0, 1 и 2 пусты. Если при работе процесса появляется другой процесс в какой-либо более приоритетной очереди, исполняющийся процесс вытесняется появившимся. Планирование процессов внутри очередей 0−2 осуществляется с использованием алгоритма RR, планирование процессов в очереди 3 основывается на алгоритме FCFS.

Рис. 7 — Схема миграции процессов в многоуровневых очередях планирования с обратной связью

Вытеснение процессов более приоритетными процессами и завершение процессов на схеме не показано.

Родившийся процесс поступает в очередь 0. При выборе на исполнение он получает в свое распоряжение квант времени размером 8 единиц. Если продолжительность его CPU burst меньше этого кванта времени, процесс остается в очереди 0. В противном случае, он переходит в очередь 1. Для процессов из очереди 1 квант времени имеет величину 16. Если процесс не укладывается в это время, он переходит в очередь 2. Если укладывается — остается в очереди 1. В очереди 2 величина кванта времени составляет 32 единицы. Если и этого мало для непрерывной работы процесса, процесс поступает в очередь 3, для которой квантование времени не применяется, и, при отсутствии готовых процессов в других очередях, он может исполняться до окончания своего CPU burst. Чем больше значение продолжительности CPU burst, тем в менее приоритетную очередь попадает процесс, но тем на большее процессорное время он может рассчитывать для своего выполнения. Таким образом, через некоторое время все процессы, требующие малого времени работы процессора окажутся размещенными в высокоприоритетных очередях, а все процессы, требующие большого счета и с низкими запросами к времени отклика, — в низкоприоритетных.

Миграция процессов в обратном направлении может осуществляться по различным принципам. Например, после завершения ожидания ввода с клавиатуры процессы из очередей 1, 2 и 3 могут помещаться в очередь 0, после завершения дисковых операций ввода-вывода процессы из очередей 2 и 3 могут помещаться в очередь 1, а после завершения ожидания всех других событий из очереди 3 в очередь 2. Перемещение процессов из очередей с низкими приоритетами в очереди с большими приоритетами позволяет более полно учитывать изменение поведения процессов с течением времени.

Многоуровневые очереди с обратной связью представляют собой наиболее общий подход к планированию процессов из числа подходов, рассмотренных нами.

Они наиболее трудоемки в реализации, но в то же время, они обладают наибольшей гибкостью. Понятно, что существует много других разновидностей такого способа планирования помимо варианта, приведенного выше.

westud.ru

Моделирование в прогнозировании и планирование экономических процессов и систем. Экономические модели

МИНИСТЕРСТВО  СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА 

РОССИЙСКОЙ  ФЕДЕРАЦИИ

Томский сельскохозяйственный институт

филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального  образования

«Новосибирский государственный аграрный университет»

Экономико-юридический  факультет

Кафедра математических и естественно-научных дисциплин

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

По дисциплине математическое моделирование производственно-экономических  процессов и систем на тему:

Моделирование в прогнозировании и планирование

экономических процессов и систем. Экономические  модели.

Выполнила: студентка 4 курса

ЭЮФ, гр. 0881

Жданова О.М .

                                                              Проверил: доцент

Нариманова  Г.Н.

Томск 2012

ВВЕДЕНИЕ                                                                                                                 3

1. СУЩНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ                        4                              
0. 1.1 Прогноз и план                                                                                                     4
0. 1.2 Макро- и микроэкономическое прогнозирования                                            9
2. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ                          12                     
0. 2.1 Интуитивные методы                                                                                        12
0. 2.2 Формализованные методы                                                                                18
3. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ                                                                     26

3.1 Современная рыночная  экономика                                                                  26

3.2  Традиционная система                                                                                     27 

3.3  Административно-командная система                                                           28

3.4 Модели в рамках систем                                                                                   29   

ЗАКЛЮЧЕНИЕ                                                                                                        36

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ                                                                                       38

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время  ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

Особую роль в современном  управление предприятием играет прогнозирование как предвидение результатов развития хозяйственной структуры и перспективное планирование в качестве системы мер, необходимых для преодоления отклонения прогнозируемых итогов от установленных параметров.

Целью данного курсового проекта является изучение моделирования в прогнозировании и планировании экономических процессов и систем.

В задачи данного курсового  проекта входят знакомство с сущностью, методами прогнозирования и планирования.

1. СУЩНОСТЬ  ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ

Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития. Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер. Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.

Планирование представляет собой процесс научного обоснования  целей, приоритетов, определения путей  и средств их достижения. На практике оно реализуется путем разработки планов. Его отличительной чертой является конкретность показателей, их определенность по времени и количественно.

План - это документ, который  содержит систему показателей и комплекс различных мероприятий по решению социально-экономических задач. В нем отражаются цели, приоритеты, ресурсы, источники их обеспечения, порядок и сроки выполнения.

Прогнозирование предполагает описание возможных или желательных аспектов, состояний, решений, проблем будущего. Планирование основано на принятии решений о проблемах, выявленных на стадии прогнозирования, на учете всех критических аспектов будущего.

В качестве основных отличий  прогнозирования от планирования можно  назвать следующие:

 прогнозирование осуществляется  в условиях с высокой долей  неопределенности или случайности;

объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность хозяйственной системы и внешней среды;

прогнозирование в большей  степени ориентировано на исследование развития внешней среды хозяйственной системы, носит системный характер;

прогнозирование носит информационный, консультативный характер, принятие решения необязательно, в то время когда планирование носит директивный характер;

при прогнозировании  в связи с большим периодом упреждения и неопределенностью используются более общие расчетные или экспертные нормы.

Таким образом, прогнозирование  по своему составу шире планирования, так как включает не только показатели деятельности хозяйствующего субъекта, но и в большей степени учитывает изменяющиеся параметры внешней среды.

Прогнозирование соотносится с более широким понятием - предвидением. Предвидение опережает отражение действительности и основано на познании законов природы, общества и мышления. В зависимости от степени конкретности и характера воздействия на ход исследуемых процессов различают следующие его формы: гипотеза, прогноз, план.

Гипотеза характеризует  научное предвидение, исходя из общей  теории, т.е. исходную базу построения гипотезы составляют теория и открытые на ее основе закономерности и причинно-следственные связи функционирования и развития исследуемых объектов. На уровне гипотезы дается их качественная характеристика, выражающая общие закономерности поведения.

Формы предвидения тесно  связаны в своих проявлениях  друг с другом, представляя собой  последовательные, конкретные ступени познания поведения объекта в будущем. Исходное начало этого процесса - общенаучное предвидение состояний объекта; завершающий этап - разработка методов перевода объекта в новое заданное для него состояние. Важнейшим средством для этого служит прогноз как связующее звено между общенаучным предвидением и планом.

Прогноз и план взаимно  дополняют друг друга. Формы сочетания прогноза и плана могут быть самыми различными: прогноз может предшествовать разработке плана (в большинстве случаев), следовать за ним (прогнозирование последствий принятого в плане решения), проводиться в процессе разработки плана, самостоятельно играть роль плана, особенно в крупномасштабных экономических системах (регион, государство), когда невозможно обеспечить точное определение показателей, т.е. план приобретает вероятностный характер и практически превращается в прогноз.

Планирование нацелено на обоснование принятия и практической реализации управляющих решений. Цель прогнозирования - прежде всего создать научные предпосылки для их осуществления. Эти предпосылки включают: научный анализ тенденций развития экономики; вариантное предвидение предстоящего ее развития, учитывающее как сложившиеся тенденции, так и намеченные цели; оценку возможных последствий принимаемых решений. Обоснование направлений социально-экономического прогнозирования заключается в том, чтобы, с одной стороны, выяснить перспективы ближайшего или более отдаленного будущего в исследуемой области, руководствуясь реальными экономическими процессами, сформировать цели развития, а с другой - способствовать выработке оптимальных планов, опираясь на составленный прогноз и оценку принятого решения с позиций его последствий в прогнозируемом периоде.

Прогнозирование экономических  процессов осуществляется в тесном единстве с другими видами прогнозирования: социальным, политическим, демографическим, научно-техническим, развитием базы естественных ресурсов и др.

При разработке плана  необходимо соблюдать ряд требований, важнейшими из которых являются:

Оптимальность, предполагающая такой вариант плана, когда потребности в ресурсах наименьшие, а конечный результат по финансовым и другим критериям лучший и, как правило, сроки осуществления события минимальные.

Определенность, при которой  установленные показатели и другие условия должны быть конкретизированы по величине и срокам выполнения, обоснованными и реализуемыми.

В плане должны быть четко  определены цели и задачи. План оформляется в виде специального документа. После его принятия соответствующим органом управления начинается организационная работа по практической реализации плана.

Исключительно важно  при этом обеспечить полное и скоординированное выполнение предусмотренных действий всеми участниками процесса, так как любое отклонение в каком-либо из звеньев технологической цепи скажется на последующем и в целом на конечном результате, т.е. в итоге не будет реализована поставленная задача.

Прежде чем приступить к процессу планирования, как правило, проводится предварительный анализ тенденций развития рассматриваемого объекта, разрабатываются возможные варианты хода процесса при изменении внешних и внутренних факторов в каких-то пределах, с тем чтобы предложить для дальнейшего выбора один из них или несколько наиболее обоснованных. Данные функции обычно реализуются через прогноз.

Наряду с категориями "прогноз" и "план" широкое  распространение имеют и ряд других: мероприятие, программа, концепция. Имея общую экономическую природу, каждая из них часто выступает составной частью прогноза или плана, в то же время сохраняя и свою самостоятельность.

Мероприятие - намеченная к реализации конкретная мера воздействия  для решения поставленной задачи. Как правило, носит локальный  характер и выступает в качестве составной части прогноза, плана  или аналогичных им экономических категорий. В то же время иногда употребляется и в более широком самостоятельном смысле (внедрение в масштабах предприятия, отрасли и нового хозяйственного механизма и др.).

Программа - документ, представляющий собой увязанный по ресурсам, исполнителям и срокам осуществления комплекс социально-экономических и других заданий и мероприятий, направленных на решение определенной проблемы. Чаще всего программы являются составной частью прогноза или плана и призваны выделить приоритетные проблемы развития народного хозяйства (обеспечение населения важнейшими видами продуктов, развитие отдельных видов транспорта, промышленного производства и др.). Иногда программы имеют и самостоятельное значение. Например, когда требуется разрешение каких-либо особо важных общенациональных задач (обеспечение энергосбережения, совершенствование структуры экономики, повышение уровня конкурентоспособности продукции и др.). Такие программы по сути выступают как аналоги прогнозов или планов.

Концепция - руководящая  идея, общий замысел, т.е. основной путь следования для достижения поставленной цели в прогнозе, плане или программе.

- определение ресурсов общества тех, которые есть и которые могут быть созданы в плановом, либо прогнозном периоде;

- согласование ресурсов и потребностей общества и выработка плановых или прогнозных решений.

Однако, несмотря на общность методологических основ, с определенной степенью условности можно говорить о методологии планирования и  методологии прогнозирования, о принципах и методах планирования и принципах и методах прогнозирования, то связано с той ролью, которую выполняют планирование и прогнозирование как формы государственного регулирования. И ели планирование (директивное, индикативное, стратегическое) отражает конкретное решение в отношении планируемого объекта, о прогнозирование дает вероятностную оценку его состояния в будущем, различные пути и способы его развития, либо служит основой для принятия планового решения.

1.2 Макро- и микроэкономическое прогнозирование

В условиях нестабильной экономики особая значимость должна придаваться макроэкономическому прогнозированию и планированию. Приставка «макро» означает, что прогнозирование и планирование отнесено к высшему уровню государственной структуры управления, а в качестве его объекта используется экономическая система в целом, национальная экономика. Субъектами макроэкономического прогнозирования и планирования являются центральные планирующие органы.

stud24.ru

Смотрите также

• 
  Послеоперационная чувствительность зубов реферат
• 
  Реферат корпус системного блока
• 
  Реферат классическая экономическая теория
• 
  Реферат гормоны производные аминокислот
• 
  Гормоны женские половые реферат
• 
  Введение мировая экономика реферат
• 
  Нестационарная вселенная фридмана реферат
• 
  Культивирование растительных клеток реферат
• 
  Социологическое воображение миллс реферат
• 
  Раздражающие средства фармакология реферат
• 
  Миллс социологическое воображение реферат