Имитационная модель управления ресурсами производства льна в условиях неопределенности среды тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Имитационная модель управления ресурсами производства льна в условиях неопределенности среды"

На правах рукописи

ПУГАЧЕВ ДМИТРИЙ МИХАЙЛОВИЧ

а

ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРОИЗВОДСТВА ЛЬНА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

СРЕДЫ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы в экономике

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург- Пушкин - 2007

003055862

Диссертационная работа выполнена на кафедре вычислительной техники и информационного обеспечения АПК в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет»

Научный руководитель:

Заслуженный деятель науки и техники, доктор технических наук, профессор Еникеев Виль Гумерович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Парфенова Валентина Евгеньевна

кандидат экономических наук Емельянов Евгений Борисович

Ведущая организация:

Всероссийский научно-исследовательский институт льна

Защита состоится «10» апреля 2007 г. в «14» часов «30» минут на заседании диссертационного совета Д 220.060.04 в Санкт-Петербургском государственном аграрном университете по адресу: 196605, г. Санкт-Петербург - Пушкин, Академический проспект, д.23, СПбГАУ, ауд. 442.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет».

Автореферат разослан и размещен на сайте www.spbgau.spb.ru «09» марта 2007 года

Ученый секретарь

диссертационного совета, /у

кандидат экономических наук, доцент Новик Е.В.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Вероятностная природа климатических условий возделывания льна-долгунца, низкое качество технической оснащенности технологий его производства, неудовлетворительная организация использования машин и агрегатов вызывают необходимость разработки метода, позволяющего на качественно новом уровне готовить и принимать производственные решения.

Комплектование технических средств, корректировка их состава и структуры, обеспечивающие технологический процесс, не могут решаться простым увеличением поставки машин и агрегатов в хозяйства, и, следовательно, они должны базироваться на научно-обоснованных методах и формализованных процедурах учета неблагоприятных условий при выполнении механизированных работ в технологиях возделывания льна.

Учет организационных и природно-климатических факторов, формализованное описание их вероятностной природы с использованием инструментальных методов и информационных технологий являются одним из рациональных приемов уменьшения неопределенностей в производственных ситуациях, направленных на существенное улучшение качества процесса производства сельскохозяйственных культур.

Из анализа отечественного и зарубежного опыта Л.Е. Агеева, К.А. Багри-новского, П.П. Пастернака, В.М. Бейлиса, Г. Тейла, научных исследований в области разрешения неопределенностей в производственных ситуациях следует, что отмеченное составляет сложную задачу, от качественного решения которой во многом зависит экономическая эффективность любого производственного процесса.

За рубежом благодаря использованию информационных технологий и повышения качества производственных решений удалось за последние 15...20 лет достичь 2...3 разового увеличения эффективности сельскохозяйственного производства.

Условия возделывания льна-долгунца отличаются существенной нестабильностью природно-климатических факторов и колеблемостью сроков начал технологических операций. Они, как правило, диктуют смещение сроков начал работ технологических операций к более поздним срокам, что сказывается на их продолжительности и на увеличении объемов работ, выполняемых, из-за неблагоприятных погодных условий, в более поздние сроки. Отмеченное ведет к потере урожая и снижению качества конечной продукции.

Отмеченное констатирует актуальность данного исследования, направленного на разработку методов установления и учета вероятностных характеристик природно-климатических условий в технологиях возделывания льна-долгунца и технической оснащенности предприятий, возделывающих лен.

Цель и задачи исследования. Целью исследования явилась разработка метода учета вероятностных условий возделывания льна-долгунца, установление вероятностных оценок статистических характеристик параметров технологического процесса и его технической оснащенности в условиях региона возде-

лывания данной культуры. В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

• научный анализ хозяйственной деятельности предприятий Тверской области, специализирующихся на производстве льна-долгунца;

• установление основных природно-климатических факторов, оказывающих влияние на технологические процессы возделывания льна и оценок их статистических характеристик;

• разработка информационной модели технологического процесса возделывания льна-долгунца и ее сетевого аналога;

• разработка методов и последовательности выполнения имитационных процедур, моделирующих временной график выполнения работ при возделывании сельскохозяйственных культур на примере льна-долгунца;

• расчет вероятностных оценок статистических характеристик экономических показателей технологий возделывания льна-долгунца и средств технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец;

• анализ результатов расчетов и формирование выводов и предложений по совершенствованию процедур управления ресурсами (технологическими средствами), повышающих экономическую эффективность технологического процесса возделывания льна-долгунца;

Объектом исследования являются сельскохозяйственные предприятия различных форм собственности, возделывающие лен-долгунец в условиях Тверской области.

Предметом исследования является совершенствование ресурсного обеспечения технологического процесса возделывания льна и процедуры установления вероятностных нормативов технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий, возделывающих лен.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой исследования поставленных задач послужили труды отечественных и зарубежных учёных экономистов в области теории и моделирования экономических процессов, имитационного моделирования и информационных технологий.

Информационная база диссертационного исследования представлена материалами статистических сборников Госкомстата Российской Федерации и Тверской области, отчётными данными Министерства сельского хозяйства и продовольствия России, материалами первичной отчётности товаропроизводителей агропромышленного комплекса Тверской области на основе официальных публикаций в научной периодике.

В зависимости от целей и задач при исследовании применялись следующие приемы и методы: сравнения, экономического анализа, статистических группировок, выборочных обследований, имитационного и экономико-математического моделирования.

Научную новизну исследования составляют:

•оценки производственного потенциала аграрного сектора АПК Тверской области, с выявлением основных факторов, оказывающих влияние на снижение

эффективности производства и качества переработки сельскохозяйственной продукции;

•сетевой аналог технологического процесса возделывания льна-долгунца и схема установления сроков начала и продолжительности технологических операций в технологиях возделывания льна-долгунца с учетом фенологических явлений;

•вероятностные модели временного графика выполнения технологических процессов возделывания льна-долгунца, оценки статистических характеристик показателей его эффективности;

•экономико-математическая модель управления ресурсами и вероятностные нормативы технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец в условиях Тверской области.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Содержащиеся в работе методические и методологические подходы по формированию процедур управления ресурсами в вероятностных условиях временного графика выполнения работ в технологическом процессе возделывания льна-долгунца, процедуры формирования информационной подсистемы и программный комплекс, формирующий нормативы технической оснащенности предприятий при минимизации энергозатрат в технологическом процессе возделывания льна-долгунца могут быть использованы в прогнозировании и планировании производства любой растениеводческой продукции в регионах страны.

Практическое применение результатов диссертационного исследования позволит повысить при их реализации эффективность технологических процессов в агропромышленном производстве и стабилизировать деятельность сельскохозяйственных предприятий в целом.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебных курсах сельскохозяйственных вузов страны.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры вычислительной техники и информационного обеспечения Санкт-Петербургского Государственного аграрного универ-ситета(Санкт-Петербург, г.Пушкин, 2002 - 2005 гг.), на научно-практических конференциях Тверской государственной сельскохозяйственной академии (г. Тверь, 2002 - 2005 гг.), Всероссийской научно-методической конференции Московского гуманитарно-экономического института.

Публикации.

По теме диссертационного исследования автором опубликовано 5 работ общим объемом 1,4 п.л.

Структура диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав, выводов и предложений, библиографии в количестве 178 источников и приложений. Диссертация изложена на 153 страницах машинописного текста, содержит 32 таблицы, 10 рисунков, 7 приложений.

Основные выводы и результаты исследования, выносимые на защиту

1. Научный анализа хозяйственной деятельности предприятий Тверской области, специализирующихся на производстве льна-долгунца.

Сокращение производства льнопродукции как в России, так и в Тверской области обусловлено, прежде всего, сокращением посевных площадей под данной культурой. При этом следует отметить, что сокращение посевов льна в целом по России в 2005 году к уровню 1990 составило 80,6% (с 496 до 96 га соответственно), по Тверской области - 82,5% (с 102,6 га в 1995 году до 17,9 га в 2005 году).

В льняных севооборотах наблюдается отрицательный баланс питательных веществ. В настоящее время на территории области есть хозяйства, где вообще перестали применяться минеральные удобрения ввиду их дороговизны.

В сравнении с общероссийскими показателями на протяжении рассматриваемого периода в Тверской области дозы внесения удобрений стали меньше, причем в 1999 и 2000 году разница составляет два и более раз. В регионе дозы внесения минеральных удобрений значительно уменьшаются в период с 1991 по 2005 год.

Парк тракторов и льноуборочных комбайнов сократился за последние 15 лет в 3,4 и 3,9 раза соответственно. Отмечена явная тенденция снижения уровня обеспеченности тракторами, - в 2005 году он составил только 30,2% против 81,9% в 1990 году.

Обеспеченность льноуборочными комбайнами составляет в 2005 году 70% от нормативного уровня. Достаточно высокий уровень обеспеченности льноуборочными комбайнами в данном случае не означает стабильного их приобретения, и объясняется существенным сокращением посевов льна - в 6,1 раза в 2005 году к уровню 1990 года, при одновременном сокращении комбайнов в 3,9 раза.

Таблица 1. Динамика материальных затрат и цен на льняное волокно.

Годы Материальные затраты в расчете на 1 га посевов льна, руб. Приходится на 1000 га

семена удобрения содержание основных средств в т.ч. тем пашни посевов льна

тракторов шт. льнокомбайнов, шт. мин. удобрений, кг

1995 70 32 415 43 0,016 0,024 20

2000 681 262 1036 372 10 54 32000

2001 1119 531 1167 525 10 38 37000

2002 1073 633 909 414 9 31 63000

2003 917 686 723 333 8 26 43000

2004 1167 736 1069 552 7 27 48000

2005 1447 1110 1478 702 7 28 48000

2005 г. в % к 2000 г. 2,12р. 4,2 р. 1,4 р 1,9 70,0 0,52 1,5

Основная причина снижения уровня технической вооруженности сельского хозяйства - диспаритет цен на сельскохозяйственную продукцию и потребляемые в аграрном секторе материально-технические ресурсы. Для того чтобы приобрести в 2005 году трактор ДТ-75, сельскохозяйственный товаропроизводитель должен реализовать в 15,9 раза больше льноволокна, чем в 1991 году (в период наибольшей инфляции).

Из приведенных данных (табл. 1), следует, что стоимостные показатели значительно превышают их количественный эквивалент. Так расходы на минеральные удобрения возросли за последние 16 лет в 34,7 раза, внесение удобрений в 32,4 раза, расходы на ТСМ в 16,3 раза, при явной тенденции сокращения парка тракторов (на 56,2 % в 2005 году по отношению к 1995 году).

Таким образом, затраты на производство льна-долгунца возросли как абсолютно, так и относительно. Темпы роста материальных затрат несопоставимы с динамикой роста цен на льнопродукцию.

2. Установление основных природно-климатических факторов, оказывающих влияние на технологические процессы возделывания льна и оценок их статистическиххарактеристик.

В ранжированной системе причин, нарушающих временной график выполнения технологических операций, одной из основных является неопределенность в сроках начала и продолжительности проведения работ. Стохастическая природа воздействия погодных условий на сроки начала технических операций и продолжительность их выполнения нарушает временной плановый график выполнения механизированных работ, обусловливая эффект их "сгру-живания" на конец агротехнически допустимых сроков, что, в свою очередь, предполагает увеличение потребности в энергетических средствах, мобильных и стационарных сельскохозяйственных агрегатах.

Плотность распределения дат наступления группы природно-климатических и фенологических явлений имеет незначительную асимметрию, что позволяет их аппроксимировать нормальным (гауссовским) распределением и использовать его свойства для счета сроков начала работ в технологических операциях по возделыванию растениеводческих культур. Оценки статистических характеристик дат начала проведения весенних полевых работ по подготовке почвы к севу, работы по уходу за растениями позволяют выполнить оценку вероятности начала работ в определенном временном интервале и при известных математическом ожидании т, даты начала работы и среднем квадра-тическом отклонении а, возможна оценка вероятности начала технологических операций в конкретном временном интервале

Р(ц1<1<ц2)=Ф(ц2)-Ф(/и1), (1)

где Р - вероятность начала работы в интервале времени 1= (¡л 2-ц ¡),

Ф(цг) и Ф(ц]) - табличное значение функции Лапласа.

Таким образом, обработка ряда экспериментальных данных, связанных с характеристиками дат наступления природно-климатических явлений и фенологических фаз развития растений, сменных производительностей машинно-тракторных агрегатов и продолжительности проведения механизированных ра-

бот, позволила установить непрерывный унимодальный характер вероятности плотности их распределения, имеющей две неотрицательные точки пересечения с осью абсцисс, что является общим для установленных видов распределения временных характеристик. При этом плотность распределения дат наступления природно-климатических явлений и фенологических фаз в основном является симметричной и хорошо аппроксимируется гауссовским нормальным распределением. Плотности распределения сменных производительностей машинно-тракторных агрегатов имеют, как правило, правостороннюю асимметрию и для их формализованного описания наиболее целесообразно использовать нормальнологарифмическое распределение. Что же касается продолжительности проведения механизированных работ, то в силу левосторонней асимметрии их плотности распределения вероятностей /ф наиболее приемлемым является р - распределение, позволяющее учитывать как левостороннюю, так и правостороннюю асимметрию и, таким образом, служить вероятностной моделью оценки неопределенности в продолжительности проведения механизированных работ.

Выбор этих характеристик в качестве основных случайных факторов для учета вероятностной природы условий функционирования обусловливается следующим:

во-первых, эти явления функционально связаны со сроками начала работ технологических операций;

- во-вторых, сроки наступления природно-климатических и фенологических явлений сами по себе представляют суммарное воздействие природных условий на развитие растения с учетом всей системы стохастических связей и их последствий;

- в третьих, природно-климатические и фенологические явления являются достаточно объективными характеристиками, поскольку фиксируются гидрометеослужбой РФ и являются данными такой же природы, как температура воздуха, относительная влажность, атмосферное давление, количество осадков, выпавших за определенный период времени и т.д.

Особенно важным свойством природно-климатических и фенологических данных является то, что можно выбирать количество координат случайных факторов в зависимости от требуемой достоверности сроков начала работ по возделыванию с.-х. культур, т.е. возможен учет двух, трех различных явлений до полной системы фенологических данных, позволяющих максимально учесть воздействие погодных условий.

3. Разработка информационной модели технологического процесса возделывания льна-долгунца н ее сетевого аналога.

В основу решения задач, имеющих целью установление оценок вероятностных характеристик технологического процесса возделывания льна, положена модель функционирования процесса производства продукции растениеводства, преобразующая входные воздействия в виде условий функционирования в выходные, определяющие количество и качество производимой продукции с оценкой энергозатрат всего комплекса.

Были рассмотрены схемы технологических операций по возделыванию льна-долгунца от начала осенних работ до процесса уборки урожая по двум различным технологиям, которые в детерминированной постановке позволяют построить логическую схему проведения комплекса вспомогательных и полевых работ.

Сетевой график комплекса технологических операций возделывания и уборки льна по комбайновой технологии (рис. 1) и сетевой график комплекса технологических операций возделывания и уборки льна раздельным способом позволяют проанализировать технологический процесс возделывания льна. 1 Ц11101 2 цикл

Незавершенное производство Предпосевная обработка

в предшествующем году почвы

3 цикл 4 цикл

1 цикл: 1-2 дискование, 2-3 вспашка зяби, 3-4 погрузка удобрений, 3-5 транспортировка удобрений, 3-6 внесение удобрений, 7-8 зяблевая вспашка, 8-9культивация с боронованием. 2 цикл: 9-10 протравливание семян, 10-11 культивация с боронованием, 11-12 предпосевная культивация, 12-13 боронование, 13-14 выравнивание, 14-16 прикатывание, 13-15 комбинированная обработка почвы. 3 цикл: 16-17 погрузка почвы, 16-18 транспортировка семян, 16-19 разгрузка семян в сеялку, 16-20 посев льна-долгунца, 21-22 прикатывание почвы, 22-23 приготовление раствора ядохимиката, 22-24 транспортировка раствора ядохимиката, 22-25 опрыскивание ядохимикатом, 2627 дессикация посевов. 4 цикл: 27-28 требление, очес и расстил льна, 28-29 перевозка льновороха, 29-30 обработка лыювороха, 30-31 очистка семян, 28-32 оборачивание ленты лыюсоломы, 32-33 подбор тресты в рулоны, 33-34 погрузка рулонов на ТС.

Рис. 1. Сетевой график технологического процесса возделывания льна-долгунца.

Таким образом, в технологиях возделывания льна-долгунца можно выделить четыре основных цикла работ, следующих один за другим или выполняемых параллельно. Первый цикл - это работы по осенней подготовке почвы к севу, второй - работы по весенней подготовке почвы, третий - посев и уход за растениями, и четвертый - уборочные работы.

Все четыре даты начала комплекса работ однозначно определяются оценками статистических характеристик дат наступления природно-климатических явлений и фенологических фаз - математическим ожиданием т„ среднеквадра-тическим отклонением ал, дисперсией коэффициентом вариации плотностью и функцией распределения, а также матрицей парных коэффициентов корреляции между датами наступления фенологических явлений.

ЯД *Д я,А *Д ЪА к,А КК 4Л КА я я.

(=12,3, 3 =12,3,

(2)

Перечисленные виды циклов работ в технологиях возделывания льна-долгунца и наличие корреляционной связи между сроками наступления фенологических явлений, а, следовательно, и начала посевных работ позволяют подойти к формализованному описанию статистической зависимости между ними.

Если в хозяйстве возделывается т сельскохозяйственных культур, каждая состоящая из п циклов работ, формализация существующей системы стохастических связей может быть выражена следующими матрицами парных коэффициентов корреляции вида

|| Д«

»1 м

ДД-л ■

ч ч

ДДы

ч ч

. Я,(-Д.М

ч ч

-К,(Дм

(3)

'1 '1 '1 ! Н '1

-Я „,л,„... ... Я(,)л(„,

М-'Л"'.....>Г>.

(4)

Предлагаемая система учета взаимной увязки начала циклов работ в технологиях возделывания позволяет, приняв одну из технологий за базовую, корректировать также начало работ в других технологиях относительно её сроков, которые устанавливаются в соответствии с природно-климатическими и фенологическими явлениями.

4. Разработка методов и последовательности выполнения имитационных процедур, моделирующих временной график выполнения работ при возделывании сельскохозяйственных культур на примере льна-долгунца.

Первый этап процедур статистического моделирования предполагает конкретизацию неопределенности в сроках наступления природно-климатических и фенологических явлений, с которыми тесно связаны даты начала выполнения механизированных работ. Второй этап процедур предусматривает решение задачи оптимизации состава структуры и использования средств технической оснащенности растениеводства. Результаты решения таких задач, проведенного многократно для каждого из вариантов условий функционирования, позволяют получить оценки статистических характеристик уровня технической оснащенности и, следовательно, найти вероятностную оценку эффективности технологического процесса.

Таким образом, в качестве первоочередной должна быть решена задача моделирования дискретной последовательности с заданным законом распределения и наперед заданной стохастической связью, а затем задача определения количества повторений при моделировании дискретной последовательности с целью получения устойчивых значений оценок статистических характеристик.

Для моделирования дискретной последовательности с нормальным законом распределения была использована методика моделирования случайных величин, равномерно распределенных в интервале (0,1).

Задача статистического моделирования сроков начала работ в зависимости от фенологических характеристик была реализована построением последовательности значений случайного вектора, удовлетворяющего заданной системе стохастических связей. Поскольку большинство парных коэффициентов корреляции между сроками наступления фенологических явлений находится в интервале значений 0,35...0,75, то предопределяется жесткая система стохастических связей, при которой матрица корреляционных связей становится выраженной. Для получения случайной последовательности векторов большой размерности с жесткой системой стохастических связей был разработан модифицированный алгоритм линейного преобразования случайного вектора со стохастическими независимыми компонентами в случайный вектор с заданными стохастическими свойствами компонентов. Запишем линейное преобразование в виде

где А - матрица линейного преобразования размерностью тп; В - случайный вектор размерностью п, компоненты которого стохастически независимы и распределены по нормальному закону с M(Bi) = 0, cr(Bi) = 1, t = 1,2,...п;

Т - случайный вектор размерностью т, компоненты которого распределены по нормальному закону с M(tj) - 0, a(tf) = l,f = 1,2,...т и стохастически связаны между собой в соответствии с заданной матрицей корреляции.

В соответствии со свойствами линейного преобразования (5) представим

АВ = Т,

(5)

п

Величины Ь{ распределены по нормальному закону и стохастически не связаны между собой, а следовательно, ^ также распределены по нормальному закону с М(,у = 0. При этом, если для матрицы линейного преобразования выполняется условие

п

X аЬ = 1, (7)

1=1

то и = 1, поскольку ^формируется как сумма стохастически независимых случайных величин, имеющих нормальный закон распределения и а(0 = 1. Таким образом, для случайной последовательности векторов Т будет удовлетворяться система стохастических связей, задаваемых корреляционной матрицей, если выполняется условие

ААТ=И , (8)

Ат - транспонированная матрица линейного преобразования;

Л - матрица корреляционных связей компонентов вектора Т.

Рассмотрим процедуры вычисления коэффициентов парной корреляции между компонентами вектора ц и/г

(9)

имея в виду, что п(у ^ и а(у ц) равны единице. Из этого следует, что

1М

. (=1 1=1

(10)

Поскольку вектор В имеет независимые компоненты, распределенные по нормальному закону с М(В^) = 0 и = 1, то

= t + q (11)

В результате сокращения нулевых членов получим

п

=^апеа»(, (12)

е=1

что в матричном виде соответствует выражению (8). Структура и расположение элементов матрицы может быть следующей. Первый вид матрицы А предполагает стохастически независимые компоненты вектора Т. В этом случае матрица А - единичная диагональная. Второй предельный случай - когда компоненты вектора связаны между собой линейно и функционально, при этом матрица А - столбец с элементами, равными по модулю единице. Во всех остальных случаях матрица А - прямоугольная размерностью тп, причем т>п>1. В данном случае не ставятся ограничения на структуру записи элементов матрицы А, поскольку её вращением можно получить любое расположение элементов в ней и найти матрицу квазитреугольной, что позволяет реализовать наиболее простой алгоритм вычисления элементов по схеме, аналогичной методу Гаусса-Жордана. В разработанном алгоритме сменен порядок вычисления элементов матрицы А. Заполнение матрицы производится по столбцам, а сама матрица условно представляется в виде четырех блоков, где первый - левый квазитреугольный, второй - правый верхний с нулевыми эле-

ментами, третий - левый нижний, заполненный в соответствии с решением уравнений (8), четвертый - правый нижний, элементы первого столбца которого заполняются на данном шаге. Шаг заполнения заключается в том, что вычисляется первый столбец правого нижнего блока по (9) (столбец щ - порядко-

1->

вым номером). Если а]{ >. 1, то соответствующий элемент ап( принимается

<»1

равным а, а строка -масштаб по а], - 1 и переносится в верхние блоки.

¿=1

Затем по первому столбцу правого блока отыскивается максимальный элемент, соответствующий минимальному выраженному через систему стохастических связей компоненту вектора Т. Эта строка ставится первой для нижних блоков. В соответствии с (12) переопределяются элементы первого столбца правого нижнего блока и т.д.

В соответствии с вышеизложенным были сформулированы следующие процедуры моделирования сроков наступления фенологических явлений и сроков начала работ технологических операций. Первый этап алгоритма предполагает предварительную статистическую обработку логических данных, когда для каждого явления вычисляются оценки статистических характеристик - математическое ожидание ш,, среднеквадратическое отклонение ет„ функция Г(0 и плотность /(У распределения случайной величины и возможные сроки начала работы при заданных значениях вероятностей. Для всех совокупностей переменных вычисляются матрица корреляции Л, матрица линейного преобразования А, которые хранятся до третьего этапа расчета. На втором этапе по результатам статистической обработки фенологических данных составляется базовый вариант начала работ в технологиях возделывания с.-х. культур, вторые назначаются в конкретные календарные дни в соответствии со средними сроками наступления фенологических явлений. Установление сроков начала работ производится с учетом указания, какие фенологические явления предопределяют дату начала работы.

На третьем этапе по матрице линейного преобразования А генерируется последовательность векторов Т, по значениям компонентов которой вычисляются сроки наступления фенологических явлений

г,к=М{2()+а{21)1а (13)

где - срок наступления / -го фенологического явления в к - м варианте погодных условий;

М{Х1),а(21)11:к - полученные на этапе предварительной статистической обработки оценки математического ожидания и среднего квадратического отклонения сроков наступления /-го фенологического явления;

t(k - компонент вектора Т, связанный с / - м фенологическим явлением, к -ым номером варианта погодных условий.

Полученные в результате статистического моделирования оценки сроков начала фенологических явлений и совокупность оценок их статистических характеристик, таких как дисперсия О,, среднее квадратическое отклонение а((),

позволяют определить аналогичные оценки для сроков начала работ в технологических операциях.

5. Разработка информационной системы с оценкой значности реквизитов показателей, используемых при расчете технологических карт и оптимизации средств технической оснащенности.

Основной исходной информацией для решения задачи оптимизации энергозатрат в технологическом процессе является структура посевных площадей, нормы высева и планируемая урожайность сельскохозяйственных структур, нормы внесения минеральных и органических удобрений, зональная система машин технологий возделывания сельскохозяйственных культур, зональная нормативно-справочная технико-экономическая информация, характеристики природно-климатических явлений.

Справочники, используемые в данной задаче, включают в себя таблицы с шифрами культур, работ и машин. Ограничения на шифры культур: не более 3-х цифр, название культуры не более 20-ти символов. Ограничения на шифры работ: не более 4-х цифр, название работы не более 65-ти символов.

Для шифров машин существует следующее ограничение: шифры энергомашин не должны превышать 100. Все шифры больше 100 должны относится к сельхозмашинам. Кроме этого: шифр машины не более 4-х цифр, марка машины не более 15-ти символов.

Таблица 2. Перечень входных форм, формирующих информационную систему задачи_

Наименование документа Обозначение

Форма 1 "Агротехнические сроки и объемы работ" ТАБЛ1

Форма 2 "Характеристика машин" ТАБЛ2

Форма 3 "Работы - агрегаты" ТАБЛЗ

Форма 4 "Мощности энергомагаин" ТАБЛ4

Форма 5 "Тарифные ставки" ТАБЛ5

Форма 6 "Посевные площади" ТАБЛ6

Форма 7 "Названия культур" ТАБЛ7

Форма 8 "Названия работ" ТАБЛ8

Форма 9 "Названия машин" ТАБЛ9

Форма 10 "Группы машин" ТАБЛ 10

Форма 11 "Фенологические данные" ТАБЛ 11

Форма 12 "Усредненные агротехнические сроки" ТАБЛ 12

В качестве процедуры решения задачи оптимизации энергозатрат в технологическом процессе был принят метод обобщенного градиента. В основе градиентного метода лежит формула

а1Ы) =ак -аУ/(х<к)) (14)

где а - заданная положительная константа (коэффициент шага).

Целесообразно коэффициент шага а иметь не постоянным, а переменным и определять его значение на каждом шаге итерации.

Целесообразно оптимизировать величину ак, чтобы обеспечить ее наискорейшее попадание в точку минимума. Значения ак вычисляются путем решения задачи минимизации функции на (к+1) от шага вдоль направления антиградиента с помощью одномерного поиска. Такой метод носит название метода наискорейшего спуска, или метода Коши, при котором минимизируется функция

(р{а) = / [x{k) - a(k)Vf(xw)] min (15)

Поскольку задача оптимизации энергозатрат отнесена к задачам безусловной оптимизации функций многих переменных, то использование для ее решения метода покоординатного спуска позволил свести ее от многопараметрической оптимизации к однопараметрической, что существенно упрощает процесс оптимизации. Смысл такого подхода сводится к последовательной циклической оптимизации по каждому из оптимизируемых параметров на основе использования только значений целевой функции.

Процедура усовершенствования расчета параметров технологического процесса льна-долгунца реализуется методом наискорейшего спуска обобщенного градиента. Расчет происходит по следующим критериям оптимальности:

- затраты энергии на выполнение технологической операции, кВт,

\rrCMf у

А = —о--(1б)

•V

- при следующих ограничениях

ZW'i^i (17) 08)

ß ijs °

(19) (20)

is

Здесь используются следующие обозначения: Р - шифр технологического комплекса; i,j,s,k - соответственно шифры работ, энергомашин, сельхозмашин, агропериодов; X?sk - количество энергомашин j-го типа с 5-й сельхозмашиной

на на 1-й работе в к-й период для р-то технологического комплекса; - сменная производительность на j, s-ro агрегата на г'-й работе в к-и период для р-го технологического комплекса; ЬЦ - суммарный объем г-й работы по всем культурам в гс-й период для р-то технологического комплекса; tfk -продолжительность рабочего дня на г-й работе в к-й период для р-то технологического комплекса; Nk - допустимое число механизмов, занятых в к-й период; ß,,, - число механизаторов, занятых на/^-агрегате на /-й работе; А/ -допустимое количество j-й энергомашины; С,™ - потребность в горюче-смазочных материалах на г-й работе j,s-м агрегате в к-й период; Этп - затраты горюче-смазочных материалов на производство массы продукции в кг; Sf— площадь посеянной культуры; f*- продолжительность к-го периода.

(17) - условие выполнения механизированных работ в заданные в технологическом комплексе агросроки, (20) - условие неотрицательности решения, (18) - условие ограничения на трудовые ресурсы, (19 ) - условие ограничения на допустимое число энергомашин в расчетном объекте.

Программный комплекс для решения задачи оптимизации энергозатрат в технологическом процессе разработан для IBM PC в системе Visual FoxPro 5.0. Программный комплекс позволяет рассчитать оптимальный состав МТП на минимум энергозатрат. Исходные данные для решения задачи состоят из нормативно-справочной и входной информации. Выходная информация - таблицы, характеризующие оптимальный парк оснащения хозяйств средствами механизации процессов земледелия.

Алгоритм определения оптимальной структуры МТП состоит из нескольких этапов:

вычисление объемов работ

%=Wr%/l00, (21)

где В® - механизированный объем ¿-ой работы в к-ый период по I-ой культуре;

Si - посевная площадь по /-ой культуре;

1/ц - объем /-ой работы по /-ой культуре в соответствии с технологическими картами в расчете на 100 га;

TS ПЛАН

1 - коэффициент планируемой урожайности, нормы высева или внесения удобрений, в зависимости от кода типа работы, корректирующий данные из технологических карт в соответствии с условиями конкретного хозяйства. Этот коэффициент вводится для всех типов работ при непосредственном решении задачи вместе с конкретной посевной площадью;

Тцк - продолжительность выполнения /-ой работы по /-ой культуре.

Затем вычисляются суммарные объемы i-ой работы по всем культурам в ¿-ый период

(22)

вычисление энергозатрат для j.s-ro агрегата на /-ой работе в к-ый период

(23)

выбор j,5-го агрегата с минимальными энергозатратами на /-ой работе.

Среди всех агрегатов, которые могут использоваться на /-ой работе, простым перебором выбирается такой агрегат, у которого энергозатраты, т.е. значение Eijs - минимально. Этот агрегат включается в состав машинно-тракторного парка.

Для каждого j,s-го агрегата, включенного в оптимальный состав машинно-тракторного парка, вычисляется Ху5к - количество энергомашин j-го типа с 5-ой машиной на /-ой работе в к-ый период по формуле

Xißk=Bik/(Wißk-Tih). (24)

Для всех энергомашин, вошедших в оптимальный состав машинно-тракторного парка, вычисляется

где X) - количество 7-ой энергомашины, вошедшей в оптимальный парк, требуемое для выполнения заданных объемов работ.

Для полученных значений Х11$к и X/ формируются и выводятся выходные формы задачи, включающие в себя таблицу с количеством 7,5 -го агрегата на /ой работе в £-ый период, таблицу с потребностью ву'-ой энергомашине (т.е. X/), а также графики загрузкиу-ой энергомашины.

6. Анализ результатов расчетов и формирование выводов и предложений по совершенствованию процедур принятия производственных решений, повышающих экономическую эффективность технологического процесса возделывания льна-долгунца.

С целью получения устойчивых несмещенных оценок статистических характеристик сроков начала и продолжительности циклов работ было смоделировано более 200 их вариантов, которые были использованы для расчета технологических карт с накоплением массивов оценок технико-экономических показателей технологий возделывания льна-долгунца и осуществлять оптимизационные расчеты для установления нормативов потребности в технических средствах предприятий, возделывающих лен. В последующем массивы данных использованы для вычислений их оценок статистических характеристик, а именно средних значений, средних квадратических отклонений, коэффициентов вариации, плотностей и функций распределения. Результаты оценок статистических характеристик совокупных затрат по циклам технологических операций и отдельным элементам приведены в таблице 3.

Таблица 3. Оценки статистических технико-экономических характеристик технологических операций (тыс. руб.).

Прямые затраты по циклам и в целом по технологии Технология 1 Технология 2

тх ±а тх ±0

Затраты 1 цикла 713,6 18,83 713,6 18,83

Затраты 2 цикла 544,8 15,67 544,8 15,67

Затраты 3 цикла 400,55 9,72 400,55 9,72

Затраты 4 цикла 1398,4 36,9 1398,4 36,9

Итого прямых затрат 3057,35 81,11 3971,8 114,17

Себестоимость 1 ц тресты, руб. 251,55 14,48 292,45 17,98

Оценки статистических характеристик технико-экономических показателей по циклам затрат свидетельствуют о необъективности их детерминированных оценок, поскольку они не дают полной картины процесса формирования затрат на возделывание культуры. Если учесть, что расчетные оценки подчиняются нормальному закону, то величина прямых затрат по технологии 1, при среднем квадратическом отклонении равном ±81,11 тыс. руб., может иметь ми-

нимальную оценку 2976.24 тыс. руб., а максимальную 3138.46 тыс. руб. Соответственно себестоимость 1 ц тресты при с = ±14.48 тыс. руб. варьируется в пределах от 237.07 тыс. руб. до 266.03 тыс. руб., 1 ц семян при а = ±124.05 тыс. руб. от 2032 тыс. руб. до 2280.1 тыс. руб.

Нормативные показатели технической оснащенности включают их оптимистическую оценку выполнения механизированных работ с вероятностью равной 0,65, наиболее вероятную, равную 0,75 и пессимистическую равную 0,85, т.е. оптимистическая оценка предполагает наиболее благоприятный режим погодных условий, который при низком уровне технической оснащенности позволит выполнить весь механизированный объем работ. Пессимистический прогноз, предполагающий самый дорогостоящий и высокий уровень технической оснащенности технологических операций.

В табл. 5 представлены основные нормативные показатели качества технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий расчетного объекта.

Таблица 5. Вероятностные нормативные показатели технической оснащенности льноуборочной техникой АПК расчетного объекта (в составе 2-х районов).__

Показатели Критерий оптимальности

минимум энергозатрат

Р(0,65) Р(0,75) Р(0,85)

Обеспеченность льноуборочной техникой

на 1000 га пашни, шт.:

Льноуборочные комбайны 31 36 41

Оборачиватели лент льна 11 13 14

Подборщики тресты 21 24 27

Рулонные пресс-подборщики 22 25 29

Фронтальные погрузчики с захватом для

погрузки рулонов 11 13 14

Пункты сушки и переработки льновороха

на базе конвейерной сушилки 4 5 5

Ворохоразделывательные машины 4 5 5

Топочные агрегаты со смесителем подог-

ретого и холодного воздуха 11 13 14

Энергонасыщенность, кВт/га 1,6 2,79 3,01

Энерговооруженность труда, кВт/чел. 104 110 132

Нагрузка пашни на трактор, га:

физических 58 45 24,15

условных 66 52 28,43

Подборщик-погрузчик снопов и семяочистительная машина рассчитываются исходя из норматива 1 агрегат на хозяйство.

Исследованиями установлено, что на начало работ и их продолжительность в технологических процессах влияет вероятностная природа фенологических явлений. Сроки наступления фенологических явлений и начал технологических операций подчиняются Гауссовскому закону распределения, а между последовательно выполненными операциями в технологиях возделывания льна-долгунца существует корреляционная связь, которая уменьшается в зависимости от их удаления от начальных во временном графике выполнения механизированных работ.

Оценки статистических характеристик технико-экономических показателей параметров технологического процесса возделывания льна-долгунца и разработанные процедуры его имитационного моделирования свидетельствуют о возможности повышения качества принятия управленческих решений и уменьшения результатов негативного влияния на них природно-климатических условий. Вероятностные оценки технической оснащенности оптимистического и пессимистического вариантов отличаются в 2-3 раза. При увеличении вероятности выполнения работ с Р(0,65) до Р(0,85) энерговооруженность увеличивается с 104 кВт/ч до 132 кВт/ч, обеспечение тракторами на 1000 га пашни увеличивается с 17 шт. до 23 шт., нагрузка пашни на трактор снижается с 58 шт. на 1 га до 24 шт. на 1 га.

Публикации по теме диссертации

1. Пугачев Д.М. Льняной комплекс Тверской области: состояние и перспективы развития /Д.М. Пугачев //Научно-методические проблемы развития общегуманитарных и естественнонаучных дисциплин в вузе. /Материалы Всероссийской научно-методической конференции 28 апреля 2005г. / Тверь: ТФ МГЭИ. - 2005. - с. 65-71. (0,4 печ. л.)

2. Пугачев Д.М. Влияние агроклиматических условий на организацию возделывания льна /Д.М. Пугачев //Научное обеспечение национального проекта «Развитие АПК»: Материалы международной научно-практической конференции. / Тверь: ТГСХА. - 2006. - с. 458-461. (0,25 печ. л.)

3. Пугачев Д.М. Экономическая эффективность выращивания льна-долгунца в Тверской области/ Д.М. Пугачев //Экономика и организация сельскохозяйственного производства: Научное издание «Известия» Международной академии аграрного образования. Выпуск №3(2006)/ СПб,. Павловск: Издательство СЗНИИМЭСХ. - 2006. - с. 81-86. (0,22 печ. л.)

4. Пугачев Д.М. Основные факторы влияющие на формирование издержек на производство льноводческой продукции / Д.М. Пугачев // Экономика и организация сельскохозяйственного производства: Научное издание «Известия» Международной академии аграрного образования. Выпуск №3(2006)/ СПб,. Павловск: Издательство СЗНИИМЭСХ. - 2006. - с. 86-93. (0,2 печ. л.)

5. Пугачев Д.М. Имитационное моделирование статистических характеристик экономических оценок технологий производства льна-долгунца /Д.М. Пугачев // Социально-экономические и технические системы. Сборник статей. -Наб. Челны: Издательство КамПИ, 2006 - Вып. 32. -http://www.kamrii.ru/sets/index2.php7arhiv/32nomer.php (0,32 печ. л.)

Подписано в печать 07.03.2007 Бумага офсетная. Формат 60/90 1/16 Печать трафаретная. 1,0 усл. печ. л. Тираж 100 экз.

_Заказ №07/03/11_

Отпечатано с оригинал-макета заказчика НП «Институт техники и технологий» Санкт-Петербург - Пушкин, Академический пр., д.31, ауд. 715

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Пугачев, Дмитрий Михайлович

Введение

I Глава Анализ состояния вопроса. Цели и задачи исследования

1.1 Лен как значимая техническая культура

1.1.1 Производство льна в России и в Тверской области

1.1.2 Характеристика технологий производства льна и их технологическая оснащенность

1.2 Условия и агротехнические требования возделывания льна-долгунца

1.3 Анализ методов планирования развития отраслей в АПК

1.4 Цели и задачи исследования

II Глава Вероятностная модель технологического процесса возделывания льна

2.1 Информационная модель производственного процесса и ее сетевой аналог

2.2 Процедура установления вероятностных оценок сроков начала и продолжительности технологических операций

2.3 Математическая модель и алгоритм задачи оптимизации энергозатрат в технологическом процессе возделывания льна

2.4 Разработка форм подготовки информации к расчетам

III Глава Формирование нормативной базы оценки технической оснащенности предприятий, возделывающих лен

3.1 Характеристики расчетного объекта

3.2 Расчет оценок статистических условий функционирования хозяйств, возделывающих лен-долгунец

3.3 Анализ результатов расчетов технологических карт льна-долгунца

3.4 Анализ результатов расчетов по установлению нормативных значений параметров технической оснащенности предприятий, возделывающих лен 108 Выводы и предложения 117 Литература 119 Приложения

Диссертация: введение по экономике, на тему "Имитационная модель управления ресурсами производства льна в условиях неопределенности среды"

Актуальность темы исследования. Вероятностная природа климатических условий возделывания льна-долгунца, низкое качество технической оснащенности технологий его производства, неудовлетворительная организация использования машин и агрегатов вызывают необходимость разработки метода, позволяющего на качественно новом уровне готовить и принимать производственные решения.

Комплектование технических средств, корректировка их состава и структуры, обеспечивающие технологический процесс, не могут решаться простым увеличением поставки машин и агрегатов в хозяйства, и, следовательно, они должны базироваться на научно-обоснованных методах и формализованных процедурах учета неблагоприятных условий при выполнении механизированных работ в технологиях возделывания льна.

Учет организационных и природно-климатических факторов, формализованное описание их вероятностной природы, использование инструментальных методов и информационных технологий являются одним из рациональных приемов уменьшения неопределенности производственных ситуаций, направленных на существенное улучшение качества выполнения технологических процессов производства сельскохозяйственных культур.

Из анализа отечественного и зарубежного опыта, научных исследований в области разрешения неопределенностей в производственных ситуациях следует, что отмеченное составляет сложную задачу, от качественного решения которой во многом зависит экономическая эффективность любого производственного процесса.

За рубежом благодаря использованию информационных технологий и совершенных средств технической оснащенности удалось за последние 15.20 лет достичь 2. .3 разового увеличения урожайности сельскохозяйственных культур.

Природно-климатические условия в регионах возделывания льна-долгунца отличаются существенной нестабильностью и колеблемостью сроков начал технологических операций. Они, как правило, диктуют смещение дат начал работ технологических операций к более поздним срокам, что сказывается на их продолжительности и на увеличении объемов работ, выполняемых из-за неблагоприятных погодных условий в более поздние сроки. Отмеченное ведет к потере урожая и снижению качества конечной продукции.

Вероятностные условия функционирования технологий возделывания льна-долгунца должны учитываться при обосновании рационального состава средств технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий и формирования нормативов их технической оснащенности.

Отмеченное констатирует актуальность данного исследования, направленного на разработку методов установления учета вероятностных характеристикпри-родно-климатических условий в технологиях возделывания льна-долгунца и технической оснащенности предприятий, возделывающих лен.

Цель и задачи исследования. Целью исследования явилась разработка с использованием инструментальных методов и информационных технологий метода учета вероятностных условий возделывания льна-долгунца, установление вероятностных оценок статистических характеристик параметров технологического процесса и его технической оснащенности в условиях Тверской области. В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

- выполнение научного анализа хозяйственной деятельности предприятий Тверской области, специализирующихся на производстве льна-долгунца;

- установление основных природно-климатических факторов, оказывающих влияние на технологические процессы возделывания льна и оценок их статистических характеристик;

- разработка информационной модели технологического процесса возделывания льна-долгунца и ее сетевого аналога;

- разработка информационной системы с оценкой значности реквизитов показателей, используемых при расчете технологических карт и оптимизации средств технической оснащенности;

- разработка методов и последовательности выполнения имитационных процедур, моделирующих временной график выполнения работ при возделывании сельскохозяйственных культур на примере льна-долгунца;

- расчет вероятностных оценок статистических характеристик экономических показателей технологий возделывания льна-долгунца и средств технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец;

- анализ результатов расчетов и формирование выводов и предложений по совершенствованию процедур управления ресурсами (техническими средствами), повышающих экономическую эффективность технологического процесса возделывания льна-долгунца;

Объектом исследования являются сельскохозяйственные предприятия различных форм собственности, возделывающих лен-долгунец в условиях Тверской области.

Предметом исследования является технологический процесс возделывания льна и процедуры установления вероятностных нормативов технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий, возделывающих лен.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретической и методологической основой исследования поставленных задач послужили труды отечественных и зарубежных учёных экономистов по экономической теории, сельскохозяйственной статистики и моделированию экономических процессов, имитационного моделирования и информационным технологиям в экономике.

Информационная база диссертационного исследования представлена материалами статистических сборников Госкомстата Российской Федерации и Тверской области, отчётными данными Министерства сельского хозяйства и продовольствия России, материалами первичной отчётности товаропроизводителей агропромышленного комплекса Тверской области на основе официальных публикаций в научной периодике.

В зависимости от целей и задач при исследовании применялись следующие приемы и методы: сравнения, экономического анализа, статистических группировок, выборочных обследований, имитационного и экономико-математического моделирования.

Научную новизну исследования составляют:

• оценки производственного потенциала аграрного сектора АПК Тверской области, с выявлением основных факторов, оказывающих влияние на снижение эффективности производства и качества переработки сельскохозяйственной продукции;

• сетевой аналог технологического процесса возделывания льна-долгунца и схема установления сроков начал и продолжительностей технологических операций в технологиях возделывания льна-долгунца с учетом фенологических явлений;

• вероятностные модели временного графика выполнения технологических процессов возделывания льна-долгунца, оценки статистических характеристик показателей его эффективности;

• экономико-математическая модель управления ресурсами и вероятностные нормативы технической оснащенности предприятий, возделывающих лен-долгунец в условиях Тверской области.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Содержащиеся в работе методические и методологические подходы по формированию вероятностной модели временного графика выполнения работ в технологическом процессе возделывания льна-долгунца, процедуры формирования информационной подсистемы и программный комплекс, формирующий нормативы технической оснащенности предприятий при минимизации энергозатрат в технологическом процессе возделывания льна-долгунца могут быть использованы в прогнозировании и планировании производства любой растениеводческой продукции в регионах страны.

Практическое применение результатов диссертационного исследования позволит повысить при их реализации эффективность технологических процессов в агропромышленном производстве и стабилизировать деятельность сельскохозяйственных предприятий в целом.

Материалы диссертационного исследования могут быть использованы в учебных курсах сельскохозяйственных вузов страны.

Апробация работы. Результаты исследований докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры вычислительной техники и информационного обеспечения Санкт-Петербургского Государственного аграрного универ-ситета(Санкт-Петербург, г.Пушкин, 2002 - 2005 гг.), на научно-практических конференциях Тверской государственной сельскохозяйственной академии (г. Тверь, 2002 - 2005 гг.), Всеросийской научно-методической конференции Московского гуманитарно-экономического института.

Публикации.

По теме диссертационного исследования автором опубликовано 5 работ.

Структура диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав, выводов и предложений, библиографии в количестве 178 источников и приложения. Диссертация изложена на 153 страницах машинописного текста, содержит 32 таблицы, 10 рисунков, 7 приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Пугачев, Дмитрий Михайлович

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ.

1. Научный анализ фактического оснащения техническими средствами предприятий, возделывающих лен, свидетельствует о неудовлетворительном .'обеспечении технологических процессов машинами и агрегатами, а также их неэффективном использовании.

2. Исследованиями установлено, что на начало работ и их продолжительность в технологических процессах влияет вероятностная природа фенологических явлений. Сроки наступления фенологических явлений и начал технологических операций подчиняются Гауссовскому закону распределения, а между последовательно выполненными операциями в технологиях возделывания льна-долгунца существует корреляционная связь, которая уменьшается в зависимости от их удаления от начальных во временном графике выполнения механизированных работ.

3. Установлено, что вероятностная природа продолжительности технологических операций подчиняется нормальному логарифмическому закону распределения с правосторонней ассиметрией, что является следствием сгруживания объемов механизированных работ на более поздние сроки. Отмеченное определяет привлечение дополнительных средств механизации с целью выполнения запланированных объемов работ в агротехнические сроки и обеспечения качества конечной продукции.

4. Оценки статистических характеристик технико-экономических показателей параметров технологического процесса возделывания льна-долгунца и разработанные процедуры его имитационного моделирования свидетельствуют о возможности повышения качества принятия управленческих решений и уменьшения результатов негативного влияния на них природно-климатических условий.

5. Расчетами установлено, что основные технико-экономические показатели пессимистического и оптимистического вариантов технологий возделывания льна-долгунца отличаются друг от друга в 1,5-2,5 раза. Например, затраты на текущий ремонт увеличиваются с 449,3 тыс. руб. до 915,3 тыс. руб., а сумма прямых затрат при уборке урожая увеличивается с 5613,5 тыс. руб. до 7475,5 тыс.руб.

6. Вероятностные оценки технической оснащенности оптимистического и пессимистического вариантов отличаются в 2-3 раза. При увеличении вероятности выполнения работ с Р(0,65) до Р(0,85) энерговооруженность увеличивается с 104 кВт/ч до 132 кВт/ч, обеспечение тракторами на 1000 га пашни увеличивается с 17 шт. до 23 шт., нагрузка пашни на трактор снижается с 58 эталонных гектар до 24 эталонных гектар.

7. Расчеты нормативных показателей технической оснащенности предприятий, возделывающих лен показывают, что современное состояние уровня и качества технической оснащенности в Тверской области на 20-30% ниже соответствующих показателей, обеспечивающих выполнение механизированных работ с вероятностью 0,65 в оптимистических условиях.

119