автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Оптимизация проектирования развивающихся производственных систем на основе интеграции имитационного моделирования и адаптивных поисковых процедур

кандидата технических наук
Кретов, Олег Святославович
город
Воронеж
год
2008
специальность ВАК РФ
05.13.12
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Оптимизация проектирования развивающихся производственных систем на основе интеграции имитационного моделирования и адаптивных поисковых процедур»

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация проектирования развивающихся производственных систем на основе интеграции имитационного моделирования и адаптивных поисковых процедур"

На правах рукописи

КРЕТОВ Олег Святославович

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАЗВИВАЮЩИХСЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТИВНЫХ ПОИСКОВЫХ ПРОЦЕДУР

Специальность- 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

л

I

Воронеж - 2008

003452306

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, доцент

Белецкая Светлана Юрьевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Макаров Олег Юрьевич;

кандидат технических наук Сапегин Сергей Владимирович

Ведущая организация: ФГУП «Научно-исследовательский институт

электронной техники» (г. Воронеж)

Защита состоится 21 ноября 2008 г. в 16 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 037.03 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан 20 октября 2008 г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На современном этапе развития рыночной экономики большой интерес наряду с задачами создания новых производственных систем вызывают задачи реформирования и модернизации действующих производств. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют обновления номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления, расширения производственных мощностей и т.д. Это приводит к необходимости структурно-параметрической перестройки производственной системы в соответствии с поставленными целями, что связано с решением комплекса согласованных задач оптимального проектирования на всех иерархических уровнях производства. При этом основой для формирования новых проектных вариантов является анализ действующей производственной системы.

Процесс структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Перспективным направлением решения указанной проблемы является применение оптимизационно-имитационного подхода, основанного на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования. Практическая реализация данного подхода при структурной и параметрической оптимизации сложных производственных систем приводит к формированию оптимизационных моделей, в которых ряд критериев и ограничений задается не аналитически, а определяется с помощью моделирующих процедур. Алгоритмизация таких задач представляет значительные трудности и требует развития новых методов и средств организации итеративных схем оптимального проектирования, основанных на решении задач моделирования и анализа под управлением процедур целенаправленного перебора проектных вариантов. При этом важным требованием к разрабатываемым алгоритмам оптимального проектирования является возможность эффективного решения оптимизационных задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «САПР и системы автоматизации производства», а также ГБ НИР 04 04 «Интеллектуализация процессов моделирования и оптимизации в автоматизированных и информационных системах». -

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов и программных средств структурно-параметрического синтеза стохастических производственных систем, обеспечивающих оптимизацию технико-экономических характеристик производства при его модернизации и развитии.

Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:

- провести анализ направлений развития современных производственных систем, выделить классы решаемых задач структурной и параметрической оптимизации и рассмотреть их особенности;

- разработать методику проектирования развивающихся производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства;

- сформировать модели структурного и параметрического синтеза производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода;

- построить алгоритмы поиска проектных вариантов с возможностью их использования для решения задач с алгоритмическими моделями;

- реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования;

- разработать программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений с целью повышения эффективности производства и апробировать результаты исследования на практике.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования развивающихся производственных систем, обеспечивающая согласованное принятие проектных решений на различных уровнях производства на основе интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур;

математические модели структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающиеся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющие определять проектные варианты перестройки действующего производства с учетом его динамического и стохастического характера;

2

комплекс алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, особенностью которого является сочетание вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации, обеспечивающих формирование адаптивных стратегий поиска проектных решений при невозможности представления оптимизационных моделей в аналитической форме;

методика моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании CASE-технологий и имитационных процедур, что позволяет рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации;

структура и программное обеспечение системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования развивающихся производственных систем с алгоритмическими моделями.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем при модернизации и развитии производства Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, сократить сроки формирования оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж) при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, а также используются в учебном процессе кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2003, 2005); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2006, 2008), VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003), Международной конференции "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий" (Москва-Воронеж-Сочи,

•у J

2005), научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2001-2007)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в том числе 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателю принадлежат: модели структурной и параметрической оптимизации производственных систем [5,7], схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [15]; структура подсистемы поддержки принятия решений [3], технология моделирования производственной системы [6,11]; схемы структуризации технологического процесса производства телевизионной аппаратуры [14]; процедуры интеграции программных средств принятия решейий с корпоративной информационной системой предприятия [1,2,9,10].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и приложений. Основная часть изложена на 121 странице, содержит 37 рисунков и 3 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, дана ее краткая характеристика, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ направлений развития современных производственных систем и рассмотрены особенности решаемых при этом задач структурной и параметрической оптимизации. Данный класс задач связан с определением оптимальных структурно-параметрических изменений в действующей производственной системе с целью повышения эффективности производства Задачи проектирования развивающихся производственных систем обобщенно формализуются в рамках стандартной математической модели:

f,( X min , / = \,т

X&D

D = {X\ х™" ¿xj^x™, y = gp(X)>0, hk(X) = Q, ../? = 1,J, k = \,q},

где X = (x\, x„) - вектор варьируемых переменных, определяющих структуру и параметры системы; f,(X) - частные критерии оптимальности; D- допустимая область, представленная системой ограничений

Показано, что в связи с особенностями развивающихся производственных систем (динамическим характером, стохастичностью и т.д.) наиболее целесооб-

разной является алгоритмизация их проектирования в рамках оптимизационно-имитационного подхода. При этом в оптимизационных моделях (1) ряд критериев и ограничений определяется алгоритмически с использованием моделирующих процедур. В главе рассматриваются особенности данного подхода и определяются требования к математическому и программному обеспечению интегрированных процедур имитационного моделирования и оптимизации.

Во второй главе рассматривается технология проектирования развивающихся производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода, предлагаются соответствующие математические модели.

Задача поиска оптимальных вариантов производственной системы при ее модернизации и развитии решается на основе двухуровневой процедуры.

Рис. 1. Схема решения задач модернизации и развития производства

Задачи планирования реализуются на уровне центрального руководящего звена и в работе не рассматриваются. На нижнем уровне решается задача структурно-параметрического синтеза системы, обеспечивающая улучшениие

технико-экономических характеристик в требуемом объеме , определенном на верхнем уровне управления, с минимизацией расходуемых ресурсов

При решении обобщенной задачи структурно-параметрического синтеза используется декомпозиционный подход. В процессе проектирования производственная система представляется в виде иерархии взаимосвязанных элементов различной степени детализации При этом уровни детализации производственной системы связываются с соответствующими уровнями детализации изготавливаемых изделий, а блоки соответствуют производственным участкам. Каждому блоку Вк} , к = \,п , у = \,пк ставятся в соответствие его имитационная модель ИМ* и локальные оптимизационные модели ОМ * структурного и параметрического синтеза. При этом оптимальный структурно-параметрический синтез каждого блока В* приводит к изменению его выходных характеристик и входных параметров, что, в свою очередь, требует изменения выходных характеристик связанных с ним блоков нижних уровней иерархии с целью обеспечения ритмичности производства. Обобщенная схема поиска рациональных проектных решений представлена на рис. 2.

Верхний уровень

Рис. 2. Обобщенная схема поиска проектных решений

В схеме использованы следующие обозначения: У^ - требуемые значения выходных характеристик блока В*, поступающие с верхнего уровня ие-

к к рархии; У) - выходные характеристики блока В/ , полученные при его проектировании ; Б] - объем внешних ресурсов, используемых при перестройке

блока Вк} . Оптимальное проектирование блока Вк} заключается в определении структурно-параметрических сдвигов в данном блоке для достижения требуемых значений показателей У^ с наименьшими затратами. В качестве характе-

I

ристик У} , использующихся при согласовании проектных решений, будем рассматривать интенсивности И^ и объемы выпуска к к к

Уу соответствующих деталей и узлов, а в качестве входных

параметров - интенсивности поступления на вход данного блока материалов и комплектующих Лу^Л При этом К* = I.

Процесс оптимального проектирования начинается с верхнего уровня иерархии (блок ). Координирующей подсистемой на основе полученных в результате планирования значений IV^ осуществляется определение требуемых

1* 1

значений выходных характеристик У1 для блока В], соответствующих объемам и интенсивностям выпуска системой готовой продукции. Далее осуществляется структурно-параметрический синтез блоков последующих уровней детализации относительно известной структуры и параметров блока В^.

Таким образом, проектирование производственной системы заключается в целенаправленном изменении ее структуры и параметров относительно первого, второго и более высоких уровней детализации. Процесс продолжается до

ь

нижнего уровня, после чего значения выходных характеристик У, каждого

блока В* и затраченных ресурсов поступают в координирующий блок, обрабатываются и передаются на верхний уровень принятия решений. При этом значения технико-экономических характеристик системы № = )

к к связаны со значениями Уу функциональной зависимостью И/ = <р(У* ).

Процесс оптимального проектирования на уровне каждого блока В* производственной системы начинается с решения задачи структурного синтеза (в

7

дальнейшем индекс к будем опускать). При этом осуществляется выбор технологических маршрутов изготовления изделий заданной номенклатуры ¿, а также оборудования, исключаемого и приобретаемого для модернизируемой системы. Исходными данными при этом являются:

- множество технологических маршрутов (),(1 = 1, для ¡-го изделия и стоимость Сщ 0 = 1 ■> £?/) его изготовления по д-му маршруту;

- множество т классов оборудования, которое входило в систему до модернизации, число видов т} оборудования в каждом классе, у' = 1,. ,т, а также

количество оборудования каждого вида N^; ] = 1,. ,,т, / = 1, .,т];

- множество классов оборудования т и видов оборудования т}, J = \, .,т, которое может быть использовано для модернизации системы

Технологический маршрут включает последовательность и время обработки изделия на используемом оборудовании. Для обеспечения целостности маршрута вводятся булевы переменные у^ е {0,\}. При этом у^ = 1, еслиу'-й класс оборудования используется для изготовления изделия г-го вида по д-му технологическому маршруту; у^ =0 - в противном случае.

Дополнительно для каждой единицы оборудования множеств т и т задаются: ¿у, ¿у/ - стоимость обслуживания с учетом амортизации; р^, ~р ^- занимаемая площадь; /у, г^ - количество необходимых для обслуживания рабочих; стоимость продажи и демонтажа со^ единицы оборудования множества т; стоимость приобретения ^/единицы оборудования множества т.

Варьируемыми параметрами модели являются:

- булевы переменные х , определяющие выбор технологического мар-

шрута изготовления изделий каждого вида'

1, если для изготовления изделия \ - го вида

хщ =" выбирается ц-й маршрут, 0 в противном случае;

- целочисленные переменные.- у = 1, ,т, I-1, ,/Яу и у}1 >0, У = 1, .,т, / = 1, ,/й/, определяющие количество оборудования имеющихся и новых типов, которое необходимо использовать в производственной системе.

Критерии оптимальности формулируются следующим образом:

)г-*тт, 1 = 1. (2)

а I тт, т"'1 __

,=1|=1 у=1/=1 ;=и=1

/и '»I

+ - У^ тт

7=1/=1

Показатели (2) характеризуют отклонения объемов выпуска К, каждого

*

вида изделий от требуемых значений V, , установленных подсистемой верхнего уровня. Критерий (3) определяет затраты на выпуск изделий, обслуживание и приобретение оборудования. В оптимизационной модели используются следующие ограничения:

- на единственность технологического маршрута для каждого изделия:

й

=1, 1 = 1. .¿, (4)

9=1

- на необходимость обязательного выбора оборудования, предусмотренного каждым технологическим маршрутом:

т)

хи,г1(1.У]1+Т.У]1)Ы ' = 1 I. 4 = 1 :в,. ] = 1,.т + й\ (5) 1=1 1=1

- на используемые производственные площади Р, численность дополю нанимаемых рабочих

мость нового оборудования С:

ннтельно нанимаемых рабочих каждой профессиональной группы й и стой-

I + Ъ I \ (6)

у=1/=1 у=1/=1 7 = 1 /=1

т,

йу , ] = \, (7)

/=1

т гп/

ЕЕЗД/^О; (8)

- на предельное время простоев оборудования тр"гах;

Задача (2) - (9) является задачей целочисленной оптимизации, в которой значения V,(х1с/,у ^,у ), ТР)(хщ<У^'У]1) определяются алгоритмически в

результате имитационного моделирования.

Задача структурного синтеза решается в предположении, что все необходимые материалы и комплектующие поступают в блок В* с требуемой интенсивностью. После решения данной задачи осуществляется настройка входных параметров данного блока, представляющих собой значения соответствующих интенсивностей А = (Л\, Л2)- При этом используется оптимизационная

модель с алгоритмически заданными критериями и ограничениями:

(У,(Л],. ,Лг)~У*)2 ~*тт ,' = 1- М (10)

|С;£>/ЯЬ ,Л2)->тт, (11)

] = ,г (12)

Л]:. ,Л2 >0.

Здесь 2,1 - номенклатура деталей и комплектующих на входе и выходе блока; Су - стоимость деталей и комплектующиху-го вида; - интенсивность

выпуска изделий производственным участком; У*- требуемая интенсивность, установленная подсистемой верхнего уровня; В} (Л\ ,...,Лх ) - длина очереди по у'-му наименованию комплектующих перед данным производственным участком; - необходимый страховой запас; ИР^ - предельная длина очереди. Показатель (10) используется для согласования интенсивности выпуска изделий с требуемыми значениями У*. Критерий (11) характеризует стоимость материалов и комплектующих, находящихся в очереди перед обработкой

После решения задачи вектор входных интенсивностей Л = (Л\, ,Л2)

структурируется на два вектора: Ар = (Л^,. ,Лрр) и Л* = (Л*, При этом

вектор Лр соответствует потоку деталей и узлов, поступающих на вход блока

к 5

Ву после обработки на предыдущих производственных участках, а вектор Л -потоку материалов и комплектующих, поступающих на вход блока В} непосредственно со складов предприятия. Далее значения вектора Лр передаются на нижний уровень иерархической системы в качестве требуемых целевых

¿4-1*

установок

1 Результаты решения задачи (10) - (12) для всех производственных участков Ву, к = \,п , j = 1 используются в дальнейшем для оптимизации материальных потоков между производственной системой и внешней средой (поставщиками и потребителями). Предлагаемые оптимизационные модели представлены на рис. 3.

ЗАДАЧА 1. Определение интенсивное! ей р, тующих и материалов на склады предприятия .S

X

ыЦ ,=1

и объемов napiий р, поступления комплск-от внешних поставщиков

Р,

М , .

-mj *„)

Т (а,+Ь,+с,) T<h,. Vi = is

Mi Pi ~ ¿s Yy *i/1 /=1

M M _

P, ' P,+i = I Si/ ■ I g(l+\Jn ' = I"S'-1

/=1 J=l

f Kf \ _

Pi Р/-Ж/ -ij) T^rr > = IS

/=1 ) ■

S _

Y.P, b, Pi^o, P,>дш, < = i.i' 1=1

M - число производственных участков, S - номенклатура комплектующих,

, г(/ - интенсивность и объем партий потребления i-го вида материалов j-m участком, а,, Ь, , с, - издержки на хранение, стоимость

доставки и цена единицы 1-го материала, г, - страховой запас по / -му виду материалов, /т, - максимальное количество материалов

/ -го наименования на складе, Pimm - минимальный объем партии, В - предельные затраты на материалы, Т - интервал времени, gtJ - затраты материалов i-го вида для производства одного изделия на j-м участке

ЗАДАЧА 2. Определение интенсивностей и объемов партий отгрузки готовой продукции потребителям

(а, +/?,;•

- Z^y '?//)

. 7=1

J J

<(У„ i = 1,G

7=1 _ _

qu T <N,j, i = \,G,j = \,D О _

i = i.G -

7=1 _ _

>0. q„ >qTj'". ' = 1 .o, 7 = 1,D

С - номенклатура выпускаемой продукции,

£> - количество потребителей,

й), — интенсивность выпуска I -го вида

продукции системой, Ыу - потребность в продукции

/ - го вида у ] -го потребителя, IV, - максимальное количество

продукции I -го вида на складе, а, , Р, - издержки на хранение и стоимость

единицы продукции / -го вида

Рис. 3. Модели параметрической оптимизации производственной системы

В главе также рассматривается технология комплексного моделирования производственной системы, основанная на совместном использовании САБЕ-средств и имитационных процедур. На начальном этапе моделирования формируется иерархия диаграмм ГОЕРО и ГОЕРЗ, отражающая структуру и функции

И

производственной системы. Определение уровней декомпозиции при функциональном моделировании осуществляется в соответствии со сформированной декомпозиционной схемой оптимального проектирования производственной системы. На основе построенных функциональных моделей формируется комплекс имитационных моделей, соответствующих различным предметно-ориентированным участкам производственной системы. При построении имитационных моделей производственная система формализуется в виде многофазной сети массового обслуживания. Поток комплектующих и материалов представляется в виде простейшего потока заявок. Предполагается, что длительность обслуживания имеет экспоненциальную плотность распределения. При моделировании используются бесприоритетные дисциплины ожидания и обслуживания. Моделирование очереди осуществляется по принципу FIFO. Предельная емкость накопителя (максимальная длина очереди) считается равной бесконечности С использованием аппарата массового обслуживания строятся имитационные модели для всех уровней иерархии системы.

В третьей главе рассматриваются вопросы адаптивной алгоритмизации задач оптимального проектирования производственных систем. Алгоритмическую базу предлагается формировать на основе комплексирования вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации.

На начальном этапе алгоритмизации осуществляется структурирование решаемых задач. При этом выделяются инвариантные оптимизационные подзадачи, к которым посредством внешних преобразований сводятся различные классы практических задач оптимального проектирования.

Решение задач параметрического синтеза производственных систем связано с выделением инвариантной подзадачи скалярной безусловной минимизации алгоритмически заданной целевой функции:

f(xx, ,.,х„)-*тт. (13)

R"

При разработке оптимизационных процедур использован известный адаптивный подход, обеспечивающий более полную формализацию задачи (13) на основе ее эквивалентной рандомизированной переформулировки:

F(X) = M[f(X )J —> min. (14)

{X}

Итерационные процедуры поиска оптимальных вариантов формируются в множестве случайных векторов {X } следующим образом:

xN+\ =XN+aNHN, (15)

где N - номер итерации; HN - направление поиска; ащ - величина шага.

В работе рассматривается обобщенная итерационная схема, сформулированная в терминах математического ожидания:

M\XN+X ] = M[XN\ + aNMxMu

(ЦтЛ-суу) fXN-UN))L

о)„\л -и \

(16)

где су„ - площадь поверхности единичной сферы в пространстве R", XN,UN-случайные векторы; сд> = const - уровень целевой функции, использующийся для разделения реализаций на группы перспективности; ) ~ монотонная неубывающая функция, удовлетворяющая условиям. Ч'(1) I > О V7 ^ О, Ч/{0) = 0

Итерационная процедура (16) является обобщенной схемой нелокального поиска Окончательный вариант алгоритма зависит от стратегий определения случайных векторов X и U, вида преобразования Vft), выбора уровня cN, а также способов статистической оценки математического ожидания. В частности, если ограничиться одной реализацией uN случайного вектора U,V, в качестве реализации вектора .VA выбрать математическое ожидание m'V, а функцию fftj определить в виде 4/(i) = sign(t), можно перейти к схеме, являющейся адаптивным расширением известного метода переменного многогранника Нелдера-Мида, в которой реализации случайных векторов рассматриваются как вершины многогранника, а перестраиваемое математическое ожидание - как его центр тяжести:

_\mN-uN, если f(uN)>с^

N+1 N cN J N jV r-no civ I'" —" > Ь1-;|и _/(" J^'-N /l-7^

m — ш +aN- S AcoJm -и , где 5 = n (17)

V )\ [" -m , если f(u )<cдг

Обобщенная вычислительная схема формируемых алгоритмических процедур включает следующие основные этапы:

1. Ввод начального приближения X® = (х®, ,х„) и установка параметров алгоритма. /V=0, где N- номер итерации.

2. Получение к реализаций случайного вектора UN: uN-', i = \,k. Каждая реализация uN,t представляет собой л-мерный вектор uN'' ,. )т, где п - число варьируемых параметров модели. При этом и^'1 = Х°.

3. Вычисление значений целевой функции f(uN,t), i = \,k и их упорядочивание: f(uN-x)< . < f(uN-k ).

4. Определение среднего уровня целевой функции сдг и разделение реализаций на группы перспективности в зависимости от значения с дг.

5. Вычисление математического ожидания mN по г перспективным pea-

f

лизациям: mN = £ pf f (u^•'), где f(uN,')<cN. i=l

6 Движение в случайных векторах и определение значения /я ЛГ+1

7. Анализ ситуаций и адаптивное уточнение шага а д>.

8. Корректировка списка реализаций:= .

9. Если сходимость не достигнута, переход к шагу 4 (при этом N = N + 1). В работе на основе различных интерпретаций итерационных процедур (16,

17) рассматриваются альтернативные стратегии реализации каждого из этапов обобщенной схемы. Так, в качестве уровня целевой функции может выбираться среднее арифметическое значений функции или соответствующая медиана'

1 * , л/ / \/(иМ'(к+1)/2), если к нечетно

* ,7Г I (/(иЫк 2 ) + /(и»*/М ))/2, если к четно.

Вероятности для определения математического ожидания (шаг 3) могут определяться по одной из следующих схем-

р,л' = ' или )-сА , = Гг

1 1 ,=1' 1

Остальные этапы также реализуются с использованием альтернативных стратегий. В результате в рамках единой обобщенной схемы формируется комплекс адаптивных алгоритмов поисковой оптимизации

Алгоритмизация задачи структурного синтеза осуществляется с использованием алгоритмов дискретной оптимизации, построенных в рамках модифицированной схемы ветвей и границ, отличающейся от стандартной способами вычисления верхних и нижних оценок. Для вычисления нижних оценок используются рассмотренные адаптивные процедуры поисковой оптимизации. Определение верхних оценок основано на переходе от соответствующего непрерывного решения к дискретному с использованием различных схем дискретизации.

Агрегирование критериев оптимальности предлагается осуществлять на основе адаптивных рандомизированных процедур векторной оптимизации. При этом выделяются два основных этапа. Первый этап связан с адаптивной итера-

„ л/

ционнои настройкой вероятностей р, привлечения локальных критериев

/¡(X), 1 = \,т к оптимизационному процессу на основании текущей информации и предпочтений ЛПР. При этом в работе используются различные схемы

т-. л'

пересчета вероятностей. Процесс настройки вероятностей р, осуществляется

до достижения установившихся значений р*. На втором уровне производится агрегирование локальных критериев в обобщенный показатель т * .

Лр, /,(Х), где /,(Х) - нормированные критерии, и решение соот-. <=1

ветствующей скалярной задачи.

' Четвертая глава посвящена разработке подсистемы поддержки принятия проектных решений и ее апробации в условиях производства.

Блок имитационного моделирования

Экспорт имитационной модели из ВР\уш Г

Диалоговое построение имитационной модели

Имитационная модель

Процедуры идентификации и корректировки моде'¡и

Бюк обработки результатов оптимизационного процесса

Блок функционального моделирования

Иерархия функциональныч диаграмм ЮЕРО

Диаграммы ЮЕРЗ

Процедуры интеррации и управления

ОПТИМАЛЬНЫ» ПОИСК

Процедуры

оптимизации

Процедуры

структурно! о

синтеза

Т

Процедуры

параметрической

оптимизации

1

Схемы

агрегирования

критериев

Оптимизационная модель

Ьюк

формирования и аначиза опт им изационнои моде 7 и

Процедуры поддержки почьзоватаьского интерфейса

Рис. 4. Структурная схема программного комплекса 15

Основные программные модули и интерфейсные средства реализованы в среде Delphi. Функциональное моделирование осуществляется с использованием системы BPvvin, имитационное моделирование производится в инструментальной системе Arena Для интеграции имитационных моделей с программной средой принятия решений разработаны интерфейсные средства, представляющие собой совокупность процедур для корректировки базы данных модели. Связь с базой данных модели обеспечивается средствами ADO.

Разработанный программный комплекс использован при параметрической и структурной оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, что позволило обеспечить уменьшение длительности производственного цикла, увеличение объема выпускаемой продукции, сокращение незавершенного производства, минимизацию простоев оборудования и его равномерную загрузку. В рамках телевизионного производства осуществлена интеграция разработанного программного обеспечения с корпоративной информационной системой MFG/PRO.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основе декомпозиционного подхода построена многоуровневая итеративная схема оптимального проектирования иерархических производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

2. Сформированы оптимизационные модели определения технологических маршрутов изготовления изделий и выбора используемого оборудования при реформировании и модернизации производства.

3. Создан комплекс математических моделей для согласования и оптимизации материальных потоков как в пределах перестраиваемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

4. Построены вероятностно-детерминированные поисковые процедуры параметрического синтеза развивающихся производственных систем с возможностью их использования в задачах оптимального проектирования с алгоритмическими моделями. Предложены альтернативные стратегии реализации основных этапов обобщенной вычислительной схемы поисковой оптимизации.

5. Для решения задач структурного синтеза построена модифицированная схема ветвей и границ. Предложены способы вычисления верхних и нижних оценок оптимального варианта с использованием адаптивных поисковых алгоритмов.

6. Разработаны процедуры настройки весовых коэффициентов показателей в многокритериальных задачах принятия проектных решений на основе выявления в интерактивном режиме предпочтений ЛПР.

16

I 7. На основе совместного использования CASE- средств и имитационных ' процедур реализована технология моделирования производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации. Разработаны средства интеграции построенных моделей с процедурами оптимального проектирования.

8. Построен программный комплекс поддержки принятия решений, ориентированный на поиск оптимальных вариантов производственных систем и их элементов при структурно-параметрической перестройке действующего производства.

9. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств при моделировании и оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Белецкая С Ю , Кретов О С . Кузнецов M С Повышение эффективности функционирования предприятия с дискретным типом производства на базе ERP-системы MFG/PRO // Вестник Воронеж, гос техн ун-та. Сер. САПР и системы автоматизации производства 2002 Вып. 3 2 С. 68-69.

2 Белецкая С.Ю., Кретов О С , Кузнецов M С. Интегрированные системы комплексной автоматизации процессов управления промышленным предприятием И Вестник Воронеж гос. техн. ун-та. Сер. Проблемно-ориентированные системы управления 2002. Вып. 2 2. С. 45-47

3 Белецкая С Ю., Кретов О С. Программный комплекс поддержки принятия решений при управлении производственно-сбытовым процессом на предприятии // Вестник Воронеж, гос. техн. ун-та Сер Проблемно-ориентированные системы управления. 2003 Вып 2 3. С. 51-53.

4 Кретов О С Моделирование производственных систем на основе интеграции case-технологий и имитационных процедур // Вестник Воронежского государственного технического университета 2005. Т. 1. №11. С. 72-76.

5 Белецкая С Ю , Кретов О.С. Иерархическая схема оптимального проектирования производственных систем И Вестник Воронежского государственного технического университета. 2006. Т.2 Xs3. С. 64-67.

Статьи и материалы конференций

6 Белецкая С.Ю , Кретов О.С. Имитационное моделирование процесса производства электронной техники // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб науч тр. Воронеж. ВГТУ, 2003. С. 126-131.

7 Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Оптимизация материального обеспечения производственных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах' межвуз сб науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С 269-274.

8. Кретов О С Интеграция имитационных и оптимизационных процедур при управлении производственными системами // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: межвуз сб науч тр - Воронеж. ВГТУ, 2003. С 222-228

9 Белецкая С Ю , Кретов О.С Принципы организации интегрированной информационной системы управления предприятием МГ-О/РКО // Системный анализ в проекта-, ровании и управлении, труды VII Междунар. науч -техн конф СПб . СПбГПУ, 2003. С

10 Белецкая СЮ. Кретов ОС Основные функции и структура информационно->правляющей системы 1елеви5ионного производства//Инженер Технолог Рабочий науч-техн журнал М . 2003 №11. С 11-13

11 Белецкая С Ю , Кретов О.С Инструментальные средства моделирования производственных систем // Интеллектуальные информационные системы, труды Всерос конф Воронеж, 2003 Ч 1 С 39-40.

12 Кретов О С. Моделирование и оптимизация производственной системы изготовления телевизионной техники // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос. конф Воронеж, 2005 Ч 1 С 42-44

13 Кретов О С. Технология построения интегрированной модели производственной сиаемы // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий, материалы Междунар конф. М. Радио и связь, 2005 Ч 3. С. 40-42

14 Белецкая С Ю , Кретов О С Структуризация производственного процесса изготовления телевизионной аппаратуры // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос. конф. Воронеж, 2006 С 63-64

15. Белецкая С.Ю., Крегов О С. Проектирование производственных систем на осно-< ве оптимизационно-имитационного подхода // Прикладные задачи моделирования и оптимизации, межвуз сб. науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 137-145

16 Кретов ОС Алгоритмизация задач оптимального проектирования производственных систем // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008. С.72-74

490-492.

Подписано в печать 18 10.2008. Формат 60x84/16 Бумага для множительных аппаратов Усл. печ л 1,0 Тираж 90 экз. Заказ №

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп , 14

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Кретов, Олег Святославович

ВВЕДЕНИЕ.

1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ РАЗВИВАЮЩИХСЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ.

1.1. Особенности задач проектирования производственных систем при их модернизации и развитии.

1.2 Оптимизационно-имитационный подход к автоматизированному проектированию производственных систем.

1.3. Цель и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ И МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННО-ИМИТАЦИОННОГО ПОДХОДА.

2.1. Декомпозиционные схемы оптимального проектирования развивающихся производственных систем.

2.2. Оптимизационные модели поиска оптимальных проектных решений при реформировании и модернизации производства.

2.2.1. Модели структурного синтеза производственных систем.

2.2.3. Модели согласованной параметрической оптимизации.

2.3. Технология комплексного имитационного моделирования сложных производственных систем.

Введение 2008 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Кретов, Олег Святославович

Актуальность темы. На современном этапе развития рыночной экономики большой интерес наряду с задачами создания новых производственных систем вызывают задачи реформирования и модернизации действующих производств. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют обновления номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления, расширения производственных мощностей и т.д. Это приводит к необходимости структурно-параметрической перестройки производственной системы в соответствии с поставленными целями, что связано с решением комплекса согласованных задач оптимального проектирования на всех иерархических уровнях производства. При этом основой для формирования новых проектных вариантов является анализ действующей производственной системы.

Процесс структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Перспективным направлением решения указанной проблемы является применение оптимизационно-имитационного подхода, основанного на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования. Практическая реализация данного подхода при структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем приводит к формированию оптимизационных моделей, в которых ряд критериев и ограничений задается не аналитически, а определяется с помощью моделирующих процедур. Алгоритмизация таких задач применительно к сложным иерархическим производственным системам представляет значительные трудности и требует развития новых методов и средств организации итеративных схем оптимального проектирования, основанных на решении задач моделирования и анализа под управлением процедур целенаправленного перебора проектных вариантов. При этом важным требованием к разрабатываемым алгоритмам оптимального проектирования является возможность эффективного решения оптимизационных задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Воронежского государственного технического университета "САПР и системы автоматизации производства", а также ГБ НИР 04.04 "Интеллектуализация процессов моделирования и оптимизации в автоматизированных и информационных системах".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов и программных средств структурно-параметрического синтеза стохастических производственных систем, обеспечивающих оптимизацию технико-экономических характеристик производства при его модернизации и развитии.

Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:

- провести анализ направлений развития современных производственных систем, выделить классы решаемых задач структурной и параметрической оптимизации и рассмотреть их особенности;

- разработать методику проектирования развивающихся производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства;

- сформировать модели структурного и параметрического синтеза производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода;

- построить алгоритмы поиска проектных вариантов с возможностью их использования для решения задач с алгоритмическими моделями;

- реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования;

- разработать программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений с целью повышения эффективности производства и апробировать результаты исследования на практике.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования развивающихся производственных систем, обеспечивающая согласованное принятие проектных решений на различных иерархических уровнях производства на основе интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур; математические модели структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающиеся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющие определять проектные варианты перестройки действующего производства с учетом его динамического и стохастического характера; комплекс алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, особенностью которого является сочетание вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации, позволяющих формировать адаптивные стратегии поиска проектных решений при невозможности представления оптимизационных моделей в аналитической форме; методика моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании СА8Е-технологий и имитационных процедур, что позволяет рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации; структура и программное обеспечение системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования развивающихся производственных систем с алгоритмическими моделями.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем при модернизации и развитии производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, сократить сроки формирования оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж) при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, а также используются в учебном процессе кафедры "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2003, 2005); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2006, 2008), VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003); Международной конференции "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий" (Москва-Воронеж-Сочи, 2005), научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ВГТУ (2001-2007).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 16 печатных работ, в том числе 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем предложены: модели структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем [5,7]; схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [15]; структура подсистемы поддержки принятия решений [3]; технология имитационного моделирования производственной системы [6,11]; схемы структуризации технологического процесса производства телевизионной аппаратуры [14]; процедуры интеграции программных средств принятия решений с корпоративной информационной системой предприятия [1,2,9,10].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и приложений. Основная часть изложена на 121 страницах, содержит 57 рисунков и 3 таблицы.

Заключение диссертация на тему "Оптимизация проектирования развивающихся производственных систем на основе интеграции имитационного моделирования и адаптивных поисковых процедур"

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. На основе декомпозиционного подхода построена многоуровневая итеративная схема оптимального проектирования иерархических производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

2. Сформированы оптимизационные модели определения технологических маршрутов изготовления изделий и выбора используемого оборудования при реформировании и модернизации производства.

3. Создан комплекс математических моделей для согласования и оптимизации материальных потоков как в пределах перестраиваемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

4. Построены вероятностно-детерминированные поисковые процедуры параметрического синтеза развивающихся производственных систем с возможностью их использования в задачах оптимального проектирования с алгоритмическими моделями. Предложены альтернативные стратегии реализации основных этапов обобщенной вычислительной схемы поисковой оптимизации.

5. Для решения задач структурного синтеза построена модифицированная схема ветвей и границ. Предложены способы вычисления верхних и нижних оценок оптимального варианта с использованием адаптивных поисковых алгоритмов.

6. Разработаны процедуры настройки весовых коэффициентов показателей в многокритериальных задачах принятия проектных решений на основе выявления в интерактивном режиме предпочтений ЛПР.

7. На основе совместного использования CASE- средств и имитационных процедур реализована технология моделирования производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации. Разработаны средства интеграции построенных моделей с процедурами оптимального проектирования.

8. Построен программный комплекс поддержки принятия решений, ориентированный на поиск оптимальных вариантов производственных систем и их элементов при структурно-параметрической перестройке действующего производства.

9. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств при моделировании и оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Библиография Кретов, Олег Святославович, диссертация по теме Системы автоматизации проектирования (по отраслям)

1. Алексеев A.B., Борисов А.Н. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 320 с.

2. Амосов A.A. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2004. 596 с.

3. Анохин A.M., Глотов В.А., Павельев В.В. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика, 1997. № 8. С. 3-35.

4. Антюфеев Г.В., Елтаренко Е.А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов // Информационные технологии, 2002. № 3. С. 49-55.

5. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МГИЭМ, 2003. 143 с.

6. Багриновский К.А., Бендинов М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001. 272 с.

7. Балашов В.Г., Ильдеменов C.B., Ириков В.А. и др. Реформирование и реструктуризация предприятий. М.: Изд-во "ПРИОР", 1998. 347 с.

8. Банди Б. Методы оптимизации: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.128 с.

9. Барон Ю.Л., Григорян А.К., Кутанов А.Т., Юдицкий С.А. Формализованное описание структуры и поведения иерархических систем с вложением // Автоматика и телемеханика, 1997. №6. С. 209-215.

10. Барский А.Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач // Приложение к №2 журнала "Информационные технологии", 2001. 24 с.

11. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Издательство ВГТУ, 1997. 416 с.

12. Белецкая С.Ю. Моделирование и поиск оптимальных решений при проектировании сложных систем. Воронеж: ВГТУ, 2005. 175 с.

13. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Оптимизация материального обеспечения производственных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 269-274.

14. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Иерархическая схема оптимального проектирования производственных систем Вестник ВГТУ. Т.2. №3, 2006. С. 62-65.

15. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Проектирование производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 137-145.

16. Белышев Д.В., Гурман В.И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2003. №6. С.60-67.

17. Бенькович Е.С. Практическое моделирование динамических систем. СПб: BHV, 2002. 520 с.

18. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.

19. Бурков В.Н., Багатурова О.С., Иванова С.И. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. М.: ИПУ РАН, 1996. 48 с.

20. Бурков В.Н., Трапезова М.Н. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2000. 58 с.

21. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. АН. Теория и системы управления, 2001. №6. С.114-123.

22. Валеева Р.Г., Петренко A.JI. Программный комплекс для моделирования и исследования производственных систем // Информационные технологии, 2002. №11. С. 48-54.

23. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 245 с.

24. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами. М.: Наука, 1989. 290 с.

25. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

26. Верина Л.Ф., Левин Г.М., Танаев B.C. Параметрическая декомпозиция экстремальных задач: общий подход и некоторые приложения // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988. №1. С. 23-31.

27. Вишнякова Л.В., Кухтенко В.И., Слатин A.B. Развитие методов декомпозиции в задачах оптимального проектирования сложных технических систем на основе математического моделирования // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1994. №4. С. 191-200.

28. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003.210 с.

29. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические модели автоматизированного проектирования. М.: Высш. шк., 1989. 184 с.

30. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

31. Горемыкин В.А., Нестерова Н.В. Стратегия развития предприятия. М.: Изд-во "Дашков и К", 2004. 594 с. i

32. Дискретно-непрерывные модели оптимального проектирования / А.И. Каплинский, Я.Е. Львович, С.Ю. Белецкая и др. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 109 с.

33. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. 111 с.

34. Емельянов В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с.

35. Жожикашвили В.А. Сети массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.

36. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 236 с.

37. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма физ. мат. лит., 1994. 246 с.

38. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Петренко A.JI. Имитационное моделирование для исследования многокомпонентных производственных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000. №10. С. 7-11.

39. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2004. 368 с.

40. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / A.C. Алиев, JI.C. Восков, В.Н., Ильин и др.; Под ред. В.Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

41. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Изд-во "Лори", 1996. 279 с.

42. Каплинский А.И., Красненкер A.C. О многокритериальном подходе к формированию многоуровневых алгоритмов стохастической оптимизации // Автоматика и вычислительная техника, 1975. №4. С.14-21.

43. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 234 с.

44. Кацман В.Е. Основы теории многоуровневой декомпозиции и ее приложения. Куйбышев, 1990. 192 с.

45. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.848 с.

46. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь, 1981. 380 с.

47. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. 336 с.

48. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.

49. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Попов Н.М., Федоров В.В. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001. №5. С. 80-89.

50. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования, 1997. №1. С. 15-23.

51. Кретов О.С. Моделирование производственных систем на основе интеграции CASE-технологий и имитационных процедур // Вестник ВГТУ. 2005. Т. 1. №11. С. 72-76.

52. Курейчик В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990. 352 с.

53. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Теория массового обслуживания в экономической сфере. М.: ЮНИТИ, 1998. 319 с.

54. Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002. №2. С. 146-157.

55. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Новости искусственного интеллекта, 2000. №3. С. 202-207.

56. Литвинов В.В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наук, думка, 1991. 115 с

57. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: Диалог-МИФИ, 2002. 224 с.

58. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1986. 192.

59. Малков В.П. Поэтапная параметрическая оптимизация. Н.Новгород: Изд-воНГУ, 1998. 148 с.

60. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 324 с.

61. Матин А.В. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М.: Наука, 1985. 66 с.

62. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 49-52.

63. Меркурьева Г.В., Меркурьев Ю.А. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. №3. С. 156173.

64. Методы параметрического синтеза сложных технических систем / Г.С. Антушев. М.: Наука, 1989. 88 с.

65. Михалевич B.C. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.

66. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им.Баумана, 2002. 336 с.

67. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. 203 с.

68. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР. М.: Высш. шк., 1990. 335 с.ч

69. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

70. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 134 с.

71. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. Новосибирск: Наука, 1998. 205 с.

72. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.

73. Потапов M.А. Интегрированные системы оптимизации // Изв. АН. Техн. кибернетика, 1994. №1. С. 189-197.

74. Проектирование и оптимизация технологических процессов и систем сборки РЭА / П.И. Буловский, В.П. Ларин. М.: Радио и связь, 1989. 176 с.

75. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н.М. Абдикеев, Н.М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. 264 с.

76. Рапопорт Б.М., Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: Изд-во "Эксмос", 2001. 240 с.

77. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 672 с.

78. Рыбина Г.В. Использование методов имитационного моделирования при создании интегрированных экспертных систем реального времени // Известия АН. Теория и системы управления, 2000. №5. С. 147-156.

79. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. М.: Корона Принт, 2004. 384 с.

80. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения. М.: Радио и связь, 2000. 152 с.

81. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2001. 320 с.

82. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Б.В. Авдеев, А.Т. Еремин, И.П. Норенков, М.И. Песков; Под ред. И.П.Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. 386 с.

83. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001. 343 с.

84. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А.Н. Ка-тулев, В.Н. Михно. М.: Радио и связь, 1992. 119 с.

85. Taxa X. Введение в исследование операций. М.: Изд-во "Вильяме", 2001.912 с.

86. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры / И.П.Бушминский, О.Ш.Даутов, А.П.Достанко и др. М.: Радио и связь, 1989.624 с.

87. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. Ред. C.B. Емельянова. М.: Машиностроение, 1988.519 с.

88. Трантенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР // Автоматизация проектирования, 1997. №5. С. 27-38.

89. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма физ.-мат. лит., 1994. 318 с.

90. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / Под ред. Ю.М. Ермольева. М.: Наука, 1990. 184 с.

91. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

92. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. шк., 1991. 436 с.

93. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. I // Автоматика и телемеханика, 1999. №8. С. 163-176.

94. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. II // Автоматика и телемеханика, 1999. №9. С. 154-161.

95. Хоботов E.H. Моделирование в задачах ренжиниринга производственных систем // Автоматика и телемеханика, 2001. №8. С. 168-178.

96. Хохлюк В.К. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

97. Цвиркун А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.

98. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. (Оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 176 с.

99. Чернышев C.JI. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. 232 с.

100. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.

101. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.

102. Эддоус М. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 368 с.

103. Экономико-математические методы и модели / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов; Под общ. ред. А.В. Кузнецова. Минск: БГЭУ, 2000. 412 с.

104. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №12. С. 61-65.

105. Barker R. CASE-Method. Entity-Relationship Modelling // Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

106. Borcherding K., Schmeer S., Weber M. Biases in multiattribute weight elicitation / Ed. J-P. Cavemi. Constributions to Decision Making. Amsterdam: Elsevier, 1995.

107. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. — The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523.

108. Knepell Peter L. and Deborah C. Arangno, Simulation Validation / IEEE Computer Society Press, 1993.

109. Law Averill M. Designing and Analyzing Simulation Experiments / Industrial Engineering, March 1991, pp. 20-23.

110. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems -Blackwell Scientific Publications, Oxford: 1993.

111. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996.

112. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.

113. Tumay Kerim. Business Process Reengineering Using Simulation / Auto-fact Workshop, 1993.

114. Youditchky S.A., Kalyanov G.N., Kutanov A.T. The simulation modeling for information flows // International workshop ADBIS'94. Collection of abstracts. -M.: May 23-26, 1994. P. 49-50.