Логистическая модель

Cтраница 3

Как мы уже отмечали, логистические уравнения наиболее пригодны, когда критическим измерением является рост популяции, будь то популяция животных, совокупность нх навыков или активностей. Логистическая модель исходит из предположения о том, что каждый член популяции может быть выбран и рассматриваться как эквивалент любого другого члена. Но эту общую эквивалентность надлежит рассматривать не как незыблемый факт, а лишь как приближение, достоверность которого зависит от связей, наложенных на популяцию, от оказываемого на нее давления и от стратегии, избираемой популяцией для того, чтобы противодействовать вмешательству извне. [31]

Как мы уже отмечали, логистические уравнения наиболее пригодны, когда критическим измерением является рост популяции, будь то популяция животных, совокупность их навыков или активностей. Логистическая модель исходит из предположения о том, что каждый член популяции может быть выбран и рассмотрен как эквивалент любого другого члена. Но эту общую эквивалентность надлежит рассматривать не как незыблемый факт, а лишь как приближение, достоверность которого зависит от связей, наложенных на популяцию, от оказываемого на нее давления и от стратегии, избираемой популяцией для того, чтобы противодействовать вмешательству извне. [32]

В ходе математической постановки задачи выполняется построение математической модели объекта, а также определение алгоритмов получения решения задачи. Под логистической моделью понимается любой образ ( абстрактный или материальный) логистического процесса или системы, используемый в качестве их заместителей. [33]

С позиций малого наукоемкого предприятия УНИК принятие решения об инвестировании, на наш взцляд, сводится к выбору альтернатив: какую модель инвестирования использовать. Автором разработана логистическая модель УНИК, предполагающая возможность выбора моделей венчурного инвестирования для его малых наукоемких предприятий. [34]

Решением этого уравнения является логистическая функция. В теории инноваций логистическую модель иногда называют моделью Фишера-Прея. [35]

Многие оптимизационные модели относятся к логистическим моделям, т.е. моделям, в которых решаются задачи минимизации расходов при перевозках, удовлетворяющим определенным потребностям. Часто эти задачи рассматриваются в сочетании с задачами размещения производства и формирования их производственных программ. В конце 80 - х компания почувствовала, что систему производства и распределения, которая успешно функционировала последние 20 лет, необходимо быстро и радикально менять, если она хочет оставаться процветающей компанией. [36]

В анализе логистических систем основной формой модели, подлежащей совершенствованию и насыщению данными с помощью экспертных оценок, является дерево целей. Экспертам по логистике предлагается оценить структуру логистической модели в целом и дать предложения о включении в нее неучтенных связей. При этом используется анкетный метод. Результаты каждого опроса доводятся до сведения всех экспертов по логистике, что позволяет им далее корректировать свои суждения на основе вновь полученной информации. [37]

Для решения этой задачи использовались простые математические модели - формулы, показывающие наиболее вероятные связи между отдельными, характеризующими состояние популяции величинами: рождаемостью, смертностью, скоростью роста, плотностью ( числом особей на единицу пространства) и др. Математические модели позволяли проверять следствия разных допущений, выявив необходимые и достаточные условия для реализации того или иного варианта популяционной динамики. Перль ( 1879 - 1940) выдвинул так называемую логистическую модель популяционного роста, предполагающую, что по мере увеличения плотности популяции скорость ее роста снижается, становясь равной нулю при достижении некоторой предельной плотности. [38]

В природных популяциях животных и растений рост численности редко идет по экспоненциальному закону. Как правило, модели роста популяций в природе - это логистические модели, в соответствии с которыми из-за давления среды пределы роста достигаются быстро. Факторы давления среды ( истощение ресурсов, конкуренция за пространство и ресурсы) быстро приводит к ограничению численности любой природной популяции. [39]

Несмотря на тенденцию к возникновению циклических колебаний хищник-жертва, их не всегда можно обнаружить и не всегда следует ожидать. Сложные природные циклы растение-заяц-рысь-воротничковый рябчик или американская дикуша подтверждают предсказания логистической модели с задержкой по времени как части более сложной модели. [40]

Логистика неоднородна как в своем теоретико-методологическом обосновании, так и в конкретно-прикладном значении. Поэтому неудивительно, что наука и практика исповедуют различные концепции логистики, выстраивают разнообразные логистические модели, разрабатывают множество логистических систем. Если под концепцией логистики понимать систему взглядов на рационализацию хозяйственной деятельности путем оптимизации и рационализации экономических потоков, то следует выделять аналитическую, технологическую, маркетинговую и интегральную концепции, которые также можно назвать исторически сложившимися парадигмами логистики. [41]

Имитационное моделирование заключается в проведении на ЭВМ численных экспериментов с математической моделью, описывающей поведение сложной системы в течение периодов времени заданной продолжительности. Имитационное моделирование применяется, как правило, в тех случаях, когда аналитические способы исследования той или иной логистической модели отсутствуют или их поиск требует слишком больших затрат. [42]

Экологические механизмы динамики численности в принципе просты и заключаются в изменении соотношения плодовитости ( рождаемости) и смертности в популяции. В логистической модели популяционного роста правая часть кривой, переходящая в плато, означает установление равновесия между этими двумя параметрами. [43]

Здесь Ли, также означает удельную скорость роста, но в условиях исходной ( минимальной) численности; по мере ее увеличения значение г падает. У означает численность, а К - ее предельную в данных условиях величину, отражающую экологическую емкость угодий. В соответствии с логистической моделью рост популяции некоторое время идет замедленно, затем кривая численности круто возрастает и, наконец, выхолит на плато, определяемое емкостью угодий. Этот конечный уровень отражает уравновешенность процессов рождаемости и смертности в соответствии с наличными пищевыми и иными ресурсами среды. [44]

Внешне случайное поведение цены согласно логистическому отображению. [45]

Страницы: 1 2 3 4