Эволюционное моделирование некоторых систем с сосредоточёнными параметрами

Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
Теги реферата: реферат сша, реферат услуги
Добавил(а) на сайт: Перехваткин.

,

где а>0 - коэффициент роста прибыли; b>0 - коэффициент сбора налогов с прибыли. Отношение a/b – потенциал, характеризующий финансовую самостоятельность предприятия. Задача состоит в определении величины получаемой на каждом временном шаге прибыли при условии, чтобы суммарные налоговые сборы за фиксированный отрезок времени [0,T] были максимальны.

Разобьем отрезок [0,T] на n равных частей с шагом h. Величина собираемых налогов на шаге i (i=1,2,…,n) равна Gi=uiyi, где параметр ui [0,1] выбирается на каждом шаге. Это возможные удельные налоговые ставки (от прибыли, в долях) для заданного состояния yi, определяющие величину собираемых налогов. Задача оптимального управления: максимизировать функцию

,

где величина прибыли на шаге i+1 определятся соотношениями:

, i=0,…,n—1, ,

где

; ui [0,1], y(t0)=y0 .

Эту задачу полезно решать в комплексе с задачей прогноза доходов (потерь) бюджета от изменения (увеличения, уменьшения) налоговой ставки. Разработан соответствующий алгоритм на основе метода динамического программирования. Проведены компьютерные эксперименты.

Пусть a - почасовая оплата труда (руб), b – суммарное рабочее время (час), c – вероятность выявления теневых доходов, d – штраф от сокрытия доходов (%), e – оптимальная налоговая ставка (%); f – потери бюджета или негапотенциал системы.

Эксперимент 1: a=430; b=25453; c=0.43; d=79; e=40; f=97.

Эксперимент 2: a=430; b=15424; c=0.01; d=29; e=35; f=85.

Эксперимент 3: a=749; b=18002; c=0.29; d=62; e=20; f=22.

Эксперимент 4: a=100; b=200000; c=0.9; d=90; e=10; f=50.

В заключение отметим, что эволюционное моделирование по своей природе внутренне более адекватно проблемам исследования и прогнозирования поведения многих социо-эколого-экономических и гуманитарных систем. Аналогичный вывод можно, видимо, сделать и об аппарате генетических алгоритмов, часто используемом в эволюционном моделировании.

Хотя мы рассматривали системы с сосредоточенным параметрами, эти средства эффективны и для исследования систем с распределёнными параметрами.

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки