Reducing the dynamic model of the software development market to a block problem of convex programming

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The authors propose to reduce a discrete dynamic model of the software development market to a block problem of convex programming, which can be solved by successive approximations based on contraction mapping, in case of abandoning the integer elements of the destination matrix. However, there are also peculiarities: equilibrium prices can be calculated directly and therefore a variational formulation of the internal problem of determining equilibrium prices based on Debreu's theorem is not required. The functions of phase coordinates’ change can be taken as convex, for example, the norm of the difference squared, and do not take into account the fixed costs for each control switch, which is excluded from the equations of system’s dynamics. The resulting block problem of convex programming allows decomposition by freezing the connection variables with neighboring blocks at the level of the previous iteration. It is shown that the operator on the right side of the resulting recurrent equation is compressive under fairly general conditions. This allows the authors to prove successive approximations for solving the resulting problem, based on the principle of contraction mapping. The authors give the model example of its use in the dynamic expansion of the transport problem according to the value.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Ilya A. Lesik

Joint-Stock Company «Scientific and Production Association Russian basic information technology

Email: emm@cemi.rssi.ru

Senior Engineer

Russian Federation, Moscow

Aleksandr G. Perevozchikov

Joint-Stock Company «Scientific and Production Association Russian basic information technology

Author for correspondence.
Email: emm@cemi.rssi.ru

Senior Research Scholar

Russian Federation

References

  1. Ашманов С.А. (1981). Линейное программирование. М.: Наука.
  2. Васильев Ф.П. (1981). Методы решения экстремальных задач. М.: Наука.
  3. Васин А.А., Григорьева О.М., Лесик И.А. (2017). Синтез транспортной системы много-узлового конкурентного рынка с переменным спросом // Прикладная математика и информатика: труды факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова. Под ред. В.И. Дмитриева. М.: МАКС Пресс. № 55. С. 74–90.
  4. Васин А.А., Григорьева О.М., Лесик И.А. (2018). Задача оптимизации транспортной системы энергетического рынка. В сб.: IX Московская международная конференция по исследованию операций (ORM2018). Труды. А.А. Васин, А.Ф. Измаилов (отв. ред.). С. 247–251.
  5. Васин А.А., Григорьева О.М., Цыганов Н.И. (2017). Оптимизация транспортной системы энергетического рынка // Доклады Академии наук. Т. 475. № 4. С. 377–381.
  6. Васин А.А., Морозов В.В. (2005). Теория игр и модели математической экономики. М.: МАКС Пресс.
  7. Корбут А.А., Финкильштейн Ю.Ю. (1969). Дискретное программирование. Под. ред. Д.Б. Юдина. М.: Наука.
  8. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2016). Определение оптимальных объемов производства и цен реализации в линейной модели многопродуктовой монополии // Экономика и математические методы. Т. 52. № 1. C. 140–148.
  9. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2020). Динамическая модель инвестиций в научные исследования олигополии // Экономика и математические методы. Т. 56. № 2. C. 102–114.
  10. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2021). Динамическая модель рынка разработки программного обеспечения на основе задачи о назначении на узкие места // Экономика и математические методы. Т. 57. № 4. C.108–116.
  11. Лесик И.А., Перевозчиков А.Г. (2022). Статическая модель рынка разработки программного обеспечения на основе транспортной задачи с квадратичными добавками по стоимости // Экономика и математические методы, 58, 3, 146–160.
  12. Макаров В.Л., Рубинов Ф.М. (1973). Математическая теория экономической динамики и равновесия. М.: Наука.
  13. Мезоэкономика развития (2011). Под ред. Г.Б. Клейнера. М.: Наука.
  14. Перевозчиков А.Г., Лесик И.А. (2014). Нестационарная модель инвестиций в основные средства предприятия. В сб.: Прикладная математика и информатика: труды факультета ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова. Под ред. В.И. Дмитриева. М.: МАКС Пресс, 46, 76–88.
  15. Поляк Б.Т. (1983). Введение в оптимизацию. М.: Наука.
  16. Сергиенко А.М., Симоненко В.П., Симоненко А.В. (2016). Улучшенный алгоритм назначения для планировщиков заданий в неоднородных распределительных вычислительных системах // Системнi дослiдженiя та информацiйни технологии. № 2. С. 20–35.
  17. Устюжанина Е.В., Дементьев В.Е., Евсюков С.Г. (2021). Транзакционные цифровые платформы: задача обеспечения эффективности // Экономика и математические методы. Т. 57. № 1. C. 5–18.
  18. Цурков В.И. (1981). Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука.
  19. Debreu G. (1954). Valuation equilibrium and Pareto optimum. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 40, 588–592.
  20. Ding X., Wang K., Gibbons P.B., Zhang X. (2012). BWS: balanced work stealing for time-sharing multicores. Proceedings of the 7th ACM European Conference on Computer Systems. EuroSys, 12. New York, 365–378.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Permissible area at the zero step

Download (5KB)

Copyright (c) 2023 Ekonomika i matematicheskie metody