21

ВВЕДЕНИЕ.

Наука кибернетика рассматривает сельское хозяйство, как сложную динамическую систему, которой можно управлять на основе объективных экономических законов.

Управление сельским хозяйством в новым экономических условиях требует привлечение комплекса экономико-математических методов и современной электронно-вычислительной техники.

Экономико-математическими методами подразумевается большая группа научных дисциплин, предметом изучения которых является количественные характеристики экономических процессов, рассматриваемые в неразрывной связи с их качественными характеристиками. Также экономико-математические исследования объединяют в комплексе математических методов планирования и управления общественным производствам для достижения наилучших результатов. Экономико-математическими методами может решаться большой круг планово-экономических, учетно-статистических и управленческих задач.

Для применения методов оптимального планирования при решении конкретных планово-экономических задач необходимо иметь математическое описание таких задач – математическую модель. Ее называют экономико-математическая (ЭММ). Она представляет собой концентрированное выражение в математической форме наиболее существующих свойств, характеризующих изучаемое явление, то есть в основе модели лежит и является непрерывным условием ее разработки значения содержания явления, опыт, квалификация работника. Так для составления экономико-математической модели необходимо знать технологию, и организацию, и экономику сельскохозяйственного производства, многочисленные требования и условия, влияющие на развитие производства в целом и конкретного экономического процесса.

Целью курсовой работы является углубление теоретических знаний по математическому моделированию экономических процессов в сельском хозяйстве, получение практических навыков, постановка экономико-математических задач, решение задачи на ЭВМ, экономический анализ выполнения расчетов и выбор оптимального варианта задачи.

Задачей является умение правильно поставить оптимальный вариант задачи, математически его фиксировать, решать на ЭВМ, а также анализировать полученные результаты, при необходимости получать вариантное значение.

1. РАЗРАБОТКА ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ОТРАСЛЕВОЙ СТРУКТУРЫ

КОЛХОЗА «УРАЛ» КУДЫМКАРСКОГО РАЙОНА

1.1 Постановка задачи:

Определение оптимизации производственно-отраслевой структуры колхоза «Урал» Кудымкарского района, которая позволила бы получать максимальную прибыль при следующих производственных условиях; ограниченность земельных и трудовых ресурсов. Животноводство обеспечивает кормами собственные производства в соответствии с зоотехническими нормами. Размеры товарных отраслей должны удовлетворять заключение договоров по продаже соответствующей продукции. Хозяйство должно обеспечить себя семенами собственного производства для зерновых культур, картофеля, озимой ржи на зеленый корм, однолетних и многолетних трав.

1.2 Исходные данные для модели:

В хозяйстве имеется 1050 га пашни, 116,6 га естественных сенокосов, 300 га естественных пастбищ.

В растениеводстве занято 72 человека. Каждый рабочий может отработать 250 рабочих дней в году при 8-часовом рабочем дне.

Для выполнения заключенных договоров на продажу продукции хозяйство должно произвести следующую продукцию:

Объем и цены реализации продукции.

Таблица 1

Выращивается также картофель для продажи на рынке, средняя цена реализации 180 руб. за 1 ц.

Исходные данные по культурам и кормовым угодьям приведены в таблице 2:

Исходные данные по растениеводству

Таблица 2

Для посева однолетних трав используется смесь гороха с овсом (1:1).

Урожайность многолетних трав на семена 4 ц/га, норма высева семян 0,14 ц на 1 га. Урожайность озимой ржи 17,6 ц/га, овса – 16 ц/га, гороха – 14 ц/га.

Себестоимость 1 ц соломы 19 рублей.

В 1 ц соломы содержится 0,2 ц кормовых единиц.

Животноводство должно обеспечиваться зеленым кормом равномерно по месяцам пастбищного периода.

Выход зеленой массы по месяцам пастбищного периода, в ц.к.ед.

Таблица 3

Исходные данные по животноводству (на 1 среднедневную голову)

Таблица 4

Высокобелковые корма (горох) могут составлять в концентрированных кормах не более 30% их питательности, солома в грубых – не более 30%, картофель в корнеплодах – не более 25% питательности.