Дискретная динамическая модель прогнозирования количества вызовов службы автоэвакуации

/Предвидеть – значит управлять./ /Блез Паскаль/ /Заглядывать слишком далеко вперед – недальновидно./ Уинстон Черчилль Человеку, чтобы радостно жить и плодотворно трудиться, необходимо задумываться о завтрашнем дне, знать, что он будет, готовиться к нему. Не механически просчитывая, но предполагая, что и как может произойти, видя, что происходит сегодня, и понимая, как это связано с вчера и позавчера. Так происходит наработка и усвоение опыта, так идет познание, так устроена жизнь.

---

На Work5 вы можете заказать недорого контрольную работу в Новосибирске и не переживать за качество.

---

. Но как предполагать, как видеть, как понимать, когда объемы информации многократно возросли, а время на принятие решений сократилось? Раньше люди усваивали знания, стремясь в полноте переработать и понять то, что уже было накоплено человечеством и оказалось доступно им. Так было в древности, когда ученые мужи изучали все науки так глубоко, как только могли. Так было в 19 и 20 в, когда, уже не имея возможности изучать глубоко все науки, изучали глубоко все более и более узкие области, но все равно в полноте. И принятие верных решений основывалось на полноте. В 21 в., с развитием вычислительных мощностей и беспрецедентным скачком доступности информации – перевод изданий в электронный вид, выкладывание в общий доступ в сети Интернет, всеобщая компьютеризация, –усвоение информации старым способом стало невозможным, и принятие решений сильно осложнилось. Как принимать решения, зная, что очень и очень многого не знаешь? Настоящая работа сделана с целью показать, как можно принимать решения в современных условиях, используя модели явлений и процессов на примере модели прогнозирования процесса автоэвакуации. Работа включает в себя: введение, 6 глав, заключение, список литературы.

При современном уровне автоматизации легко накапливать данные о ходе производственных процессов. А распространенные программные средства, такие как Microsoft Excel, позволяют легко и быстро получать различные агрегированные данные, в том числе данные с использованием функций математической статистики и другого математического аппарата. В такой ситуации можно за считанные часы наладить процесс прогнозирования различных производственных параметров, а через это оптимизировать производство, сократить издержки и увеличить прибыль. Нужно только уметь строить модели и видеть предоставляемые ими возможности. В рамках настоящей работы построена модель прогнозирования количества вызовов эвакуатора на основе существующей статистики. Эту модель можно проверить на практике и, если она подтвердит свою адекватность, использовать для оптимизации парка эвакуаторов и графика работы водителей. В дальнейшем модель можно развить по следующим направлениям: . учитывать предпочтения пользователей о цене-времени и, например, ввести для водителей дополнительную плату за выход во внерабочее время, если для человека важнее время, или сократить простои в рабочее время за счет выстраивания очереди нуждающихся в эвакуаторе, если для человека важнее деньги; . проверить наличие связей между разными разрезами модели, например, с использованием методов регрессионного анализа и, если окажется, что такая связь есть – дополнить модель. В целом разработанная модель пригодна к началу опытного использования в реальных службах автоэвакуации.

1. Кугаенко А.А. Методы динамического моделирования в управлении экономикой: учебное пособие с компакт-диском/ Под. ред. П.Е. Кондрашова. -2-е изд., испр. и доп. – М.: Университетская книга, 2005. – 456с.:ил. 2. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. Пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.:Финансы и статистика, 2006. – 432с.: ил. 3. Терентьев Н.Е. Модели прогнозирования развития компаний с учетом рисков: статья ИНП РАН/ Интернет-проект «Корпоративный менеджмент», 1998-2014, http://www.cfin.ru/. 4. Вентцель Е.С. , Овчарова Л.А. Прикладные задачи теории вероятностей. - М.: Радио и связь, 1983.