автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Агентно-ориентированный подход к созданию системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования развития производственных структур

КОНОНОВ Иван Владимирович

АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ПРЕДНАЗНАЧЕННОЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СТРУКТУР

Специальность 05.13.01. «Системный анализ, управление и обработка

информации»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ТВЕРЬ 2006

Работа выполнена в Тверском государственном техническом университете Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Тихомиров Валерий Александрович

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Палюх Борис Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Буцев Сергей Васильевич

доктор технических наук, профессор Григорьев Вадим Алексеевич

Ведущая организация — ФГУП НИИ ИТ, г. Тверь

Защита диссертации состоится 22 декабря 2006 года на заседании диссертационного совета Д 212.262.04 при Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, ул. Набережная Афанасия

Никитина, 22

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного технического университета.

Автореферат разослан « 21 » ноября 2006 года.

Учёный секретарь диссертационного совета

юктор технических наук, профессор

В.Н. Михно

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Достижение требуемого для решения государственных задач качественного и количественного уровня развития объектов специального назначения (ОСН) непосредственно связано с эффективностью управления предприятиями — изготовителями ОСН. Решение практических вопросов управления предприятиями — изготовителями ОСН на различных стадиях этого процесса сопряжено с рядом проблем, обусловленных, как высокими темпами научно-технического прогресса, так и социально-экономическими процессами в стране. Ряд факторов, связанных с этими проблемами, оказывает негативное влияние на состояние технологической базы промышленности, что приводит к ускоренному сокращению производственного потенциала. Поэтому совершенствование управления на всех уровнях — огромный и еще мало востребованный резерв повышения эффективности хозяйственной деятельности в отраслях производства, а качество управления, в конечном счете, определяется принимаемыми плановыми, организационными и оперативными решениями. Именно решения являются «продуктом» труда руководителя. Этот «продукт» весьма специфичен. Во-первых, решения и их последствия затрагивают многих ' людей и могут сохранять силу воздействия часто на весьма продолжительные промежутки времени. Во-вторых, принятие решений является личной функцией руководителя, который обязан выполнять ее в процессе управленческого труда и нести ответственность за последствия (исход) решений. В-третьих, само содержание процесса управления таково, что принятие решений занимает в нем центральное место. При этом с ростом сложности задач (технических, экономических, организационных, социальных), возникающих при выборе и реализации инвестиционных проектов, повышает уровень требований к управленческим решениям (комплексность, соответствие современному техническому уровню, научная обоснованность, многоаспектность).

Проведенный в работе анализ работ, направленных на повышение эффективности планов развития технических систем и управления их реализацией показал, что существующий методический аппарат поддержки принимаемы* управленческих решений — изготовителями этих систем имеет ряд ограничений, не позволяющих в полной мере учесть те основные факторы, которые характеризую! современные условия планирования развития сложной техники. На сегодняшние момент модели управления предприятиями, изготавливающими технические системы в основном базируется на экспертных и интуитивных методах, а новые модели поддержки принятия управленческих решений только начинаю! создаваться. Следует отметить высокую динамику эволюции информационное технологии. Технологии постоянно развиваются в сторону увеличенш эффективности работы, как пользователя, так и разработчика. При этол? эффективность работы увеличивается за счет разработки более выразительны? инструментов, вследствие этого на рабочем пространстве пользователе помещается больше информации, уменьшается количество рутинных действий Наиболее радикальные исследования связаны с попытками повысил эффективность процесса мышления, представляя информацию в таком виде который позволяет обнаруживать скрытые взаимосвязи или «наталкивает» ш

неочевидные идеи. Подводя итог можно сказать, что хотя результаты разработки программного продукта по-прежнему остаются неизвестными, появляется все больше возможностей их исправить, привести к желательным. Реализуемая в работе технология призвана сделать процесс разработки программного обеспечения более прозрачным за счет автоматизации процесса проектирования программного продукта, более четкой постановки задач перед программистами и изменений в пользовательском интерфейсе. Учит данных положений, а так же обобщение и развитие концепции, основанной на понятии «агентно-ориентированный подход» обеспечивает «должную» степень удобства при общении с машиной в процессе подготовки управленческих решений. Однако агентно-ориентированный подход к построению системы ППР требует серьезной подготовки, поэтому система характеризуется наличием математического, программного, информационного, технического, эргономического и других видов обеспечения. При этом круг решаемых задач определяется совокупностью методов исследования. Поэтому в работе основное внимание должно быть уделено формированию математического обеспечения, которое включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью. Сюда отнесены алгоритмы: ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки. Поэтому предлагаемая диссертационная работа, направленная на совершенствование методологии построения систем поддержки принятия управленческих обоснованных решений в современных условиях страны, является актуальной.

Объект исследования: инструментальная и методологическая составляющие информационно - аналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР).

Предмет исследования: агентно-ориентированный подход к созданию перспективных моделей и методов, определяющих архитектуру системы поддержки принимаемых решений.

Целью работы является: повышение эффективности создания научно-методического и информационно-аналитического обеспечения, определяющего архитектуру системы поддержки принимаемых решений основанную на агентно-ориентированном подходе.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- адаптация автоматизированной системы поддержки принимаемых решений к множеству проблемных вопросов оценки управления развитием сложных технических объектов;

- проанализированы концептуальных положений агентно-ориентированного подхода, обеспечивающего методологию создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений;

- сформирована концепция построения информационного обеспечения систем комплексной оценки состояния промышленной и технологической

4

безопасности РФ;

- разработана методика структурирования информации в ходе создания сценарий концепции «Разработка системы единого информационного пространства» на основе модели «классная доска»;

-создан комплекс методик по оценке эффективности систем поддержки принимаемых решений.

Методы исследования базируются на использовании: на основных положениях теории управления, теории информации и искусственного интеллекта, математического аппарата теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна работы состоит:

впервые разработана формализованная процедура построения логико-лингвистической модели для создания системы структурирования информации, основанная на агентно-ориеьггированном подходе;

в создании и определении места в информационной системе методики структурирования информации в задачах стратегического планирования;

в построении модели «классная доска», позволяющей реализовать технологию проведения вычислительного эксперимента по управлению производством с системных позиций.

Теоретическая значимость исследований состоит: во-первых, во внесении вклада в развитие системного подхода, позволяющего осуществить структурирование информации для решения задач поддержки принимаемых решений; во-вторых, в развитии методического обеспечения для построения архитектуры системы ППР на основе концепции агентно-ориентированного подхода.

Практическое значение работы:

- полученные в диссертации результаты позволяют существенно расширить область применения методов искусственного интеллекта при построении как архитектуры информационно - аналитической системы поддержки принятия решений, так и инструментальной и методологической составляющих подобных систем;

- созданы компоненты алгоритмического, программного и методического обеспечения для построения информационной системы структурирования информации с применением доступного аппаратного обеспечения;

- разработаны алгоритмы и программы моделей (входящих в состав информационной системы), обеспечивающие формирование прогнозных решений необходимые для оценки безопасности промышленных структур. Обоснованность научных результатов и положений, сформулированных в диссертации, базируется на широко апробированных в науке теоретических положениях и применяемых в ходе исследований научных методах.

Достоверность информации определяется заданной точность значения отображаемых финансово—экономических параметров — погрешность не выходит )а пределы допустимого значения и достигается в каждом конкретном случае на 5азе статистических исследований с привлечением экспертных оценок.

Реализация и внедрение результатов:

[. Результаты разработки компонентов математического и программного )беспечения системы поддержки принимаемых решений внедрены в учебный фоцесс Тверского государственного технического университета, Тверского филиала Балтийского ГТУ "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова, а так же ВА ВКО шени Г.К. Жукова. Использование полученных результатов способствует ювышению эффективности учебного процесса.

!. Разработанное программное обеспечение, входящее в состав блока :тратегический прогноз, внедрено в научном отделе НИИ ИТ (г. Тверь). 1спользование разработанного программного обеспечения повышает эффективность оперативного и стратегического мониторинга качества фодукции.

Апробация результатов исследования.

Результаты исследования докладывались на научно-технических конференциях Гверского государственного технического университета, МГТУ им. Баумана, балтийского ГТУ "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова, Санкт-Петербургского Северо-Западного Заочного Института, научных семинарах МГТУ им. Баумана, 1А ВКО, Тверского филиала Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова.

1а защиту выносятся:

. Концептуальные положения адаптации агентно-ориентированной технологий ; решению задач построения структуры системы ППР.

!. Методика построения модели «классная доска», позволяющая реализовать вхнолопао проведения вычислительного эксперимента по управлению фоизводством с системных позиций.

Алгоритмы и программы моделей, обеспечивающие формирование фогнозных решений необходимые для оценки развития промышленных труктур.

к Комплекс методик по оценке эффективности систем поддержки принимаемых

>ешений.

1убликации. По результатам исследований, проведенных в процессе работы 1ад диссертацией, опубликовано 21 работа.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из ведения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Работа зложена на 125 страницах основного текста,-иллюстрируется рисунками и

таблицами на 20 страницах. Список литературы содержит 83 источника.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и основные задачи исследования, новизна и практическая ценность результатов исследования, а также положения, выносимые на защиту. При этом во введении на основе анализа существующих автоматизированных систем поддержки принимаемых решений (АСППР) изложены основополагающие положения новой информационной технологии в управлении предприятием. Сделан вывод, об актуальности разработки системы поддержи принятия управленческих решений на основе новых информационных технологий. Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР:

1. Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;

2. Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;

3. Блок поддержки решений адаптивными вероятностно-статистическими методами;

4. Блок автоматизированного построения имитационных моделей;

5. Блокэкономического анализа;

6. Блок прогнозирования уровня безопасности;

7. Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость программ и планов развития производственных структур.

Во введении обоснованы положения актуальной необходимости создания информационных, инструментальных и программно-методических средств построения СППР на основе агентно-ориентированного подхода.

В первой главе анализируется современная система взглядов на местс теории принятия решений в управлении предприятием. Показано, чтс совершенствование управления на всех уровнях — огромный и еще малс востребованный резерв повышения эффективности хозяйственной деятельности в отраслях производства, а качество управления, в конечном счете, определяется принимаемыми плановыми, организационными и оперативными решениями, Именно решения являются «продуктом» труда руководителя. Этот «продукт* весьма специфичен. Во-первых, решения и их последствия затрагивают многго людей и могут сохранять силу воздействия часто на весьма продолжительные промежутки времени. Во-вторых, принятие решений является личной функцией руководителя, который обязан выполнять ее в процессе управленческого труда у. нести ответственность, за последствия (исход) решений. В-третьих, самс содержание процесса управления таково, что принятие решений занимает в ней центральное место. При этом с ростом сложности задач (технических экономических, организационных, социальных), возникающих при выборе I реализации инвестиционных проектов, повышает уровень требований I

управленческим решениям (комплексность, соответствие современному техническому уровню, научная обоснованность, многоаспектность). Управление есть своеобразный - отклик на всю сумму информационных взаимодействий системы, направленный на придание ей такого поведения и состояния, такой системной организации и тенденции развития, которые соответствовали бы всей накопленной этой системой информации и учитывали бы ее объективные и 1 субъективные человеческие потребности.

Организация вне зависимости от ее формы существования и назначения может быть описана с помощью свойств, раскрывающих ее целевое назначение, форму организации общественного труда, средства и предметы труда и (возможное их применение, технологический процесс, ресурсы, внешнюю среду, .внутренние социально-экономические связи и отношения, а также правовую и (нормативную основу. Поэтому, раскрывая содержание или исследуя сущность предприятия как организации, необходим системный подход. В системном исследовании анализируемый объект рассматривается как определенное множество элементов, взаимосвязь которых обусловливает целостные свойства этого множества. В главе на основе использования последних достижений теории и практики создания ИАС, современных взглядов динамической теории «формации, теории систем решение важной научно-практической задачи обоснования обще методических принципов построения систем ППР. Для этого федполагается выявление основополагающих идей, связанных с конструированием такого математического объекта, каким является абстрактная математическая модель принятия управленческих решений. Осуществлена ¡остановка научной задачи, проведена ее формализация и осуществлена «композиция научной задачи на частные задачи исследования.

Вторая глава посвящена обобщению и развитию концепции, снованной на понятии «агентно-ориентированный подход», которое привело к боснованному применению понятия «модель классная доска». Термин орректный с точки зрения здравого смысла и удобен для обозначения того бъекта, который возникает, если отобразить математическую модель СППР на рвокупность программ, обеспечивающих «должную» степень удобства при рщении с машиной в процессе подготовки управленческих решений. Агентно-Ьиентированный подход к построению системы ППР требует серьезной одготовки, поэтому система характеризуется наличием математического, эограммного, информационного, технического, эргономического и других адов обеспечения. При этом круг решаемых задач определяется совокупностью гтодов исследования. Поэтому в работе основное внимание уделено армированию математического обеспечения. При этом математическое >еспечение системы ППР включает в себя разработанную (или адаптированную конкретным задачам) совокупность математических соотношений, [исывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, еспечивающих как подготовку, так и работу с моделью. Сюда отнесены горитмы: ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки.

Упрощенный вариант примера агента и его реализацию в среде С++ зволил конструктивно выделить цель агента — наглядное графическое

представление данных в виде гистограммы. При этом главное внимание уделялось возможности чтобы агент работал автоматически, т.е. после инсталляции на компьютере о нем можно было не беспокоиться. Когда агент определит, что требуется построение гистограммы, необходимо: 1) выделить в данных существенную информацию; 2) знать все типы представления данных и сделать правильный выбор; 3) разработать подробные и четкие инструкции для технического персонала с учетом имеющихся средств.

Центральное место в разделе заняли исследования, посвященные усовершенствованию универсального инструментального средства, каким является метод, полученный на основе построенной информационно-вероятностной модели оценки эффективности принимаемых решений. Усовершенствование связано: во-первых, с детальной разработкой конструктивистского метода; во-вторых, с построением логического основания формализованной схемы принятия решений. Усовершенствование реализуется за счет того, что в систему стратегического прогноза включены система коррекции по цели прогноза и цели обратной связи; система формирования свойств контролируемого объекта на основе новых признаков;' блок оценки развития свойств объектов; блок — модель актуализации свойств о контролируемом объекте, при этом вход блока данных по контролируемому объекту соединен с первым выходом блока — модели актуализации свойств о контролируемом объекте.

Формализация данной концепции осуществлена в рамках конструирования такого математического объекта, каким является абстрактная математическая модель осуществления долгосрочного прогноза. В основу формирования входных данных положена морфологическая матрица. Матрица в формализованном виде представляет исходную информацию о совокупности свойств рассматриваемых экономических систем. Информационное отображение экономической ситуации при этом укладывается в следующую схему: имеется п сравниваемых между собой альтернатив; каждой альтернативе поставлена в соответствие совокупность характеристик, определяющих экономический потенциал (таких характеристик - признаков т). В этом случае ситуация принятия решений в развернутой форме характеризуется матрицей состояний, у которой один вход образован множеством альтернатив {д} (сравниваемые варианты экономических ситуаций), а другой - множеством признаков } (характеристики этих ситуаций). При этом "характеристики"

образуют выборочное пространство, а альтернативы образуют систему подмножеств выборочного пространства, элементам которого соответствуют свойства (состояния), имеющие "практическую ценность". "Вес" параметров в формировании оценочного потенциала характеризуется количественной мерой степени уверенности в ситуации объективно существующей неопределенности и отождествляется с распределением вероятностей р(х;1). При этом "вероятность",

как категория диалектики, совмещает в себе и меру объективной возможности события, и степень субъективной уверенности в появлении событий. С целью

формализации задачи выбора решения множество альтернатив идентифицируем с пространством событий {А}, а множество признаков с событиями {х}. Тогда связь между всеми компонентами, формирующими оценочный потенциал экономической системы, осуществляется через определенную на этих компонентах нормированную меру, которая отождествляется с вероятностью р(а). Распределение вероятностей р(а) обеспечивает оценку нулевой гипотезы Н0 при заданном уровне значимости а£® и эффективности (мощности критерия Р'ф) принимаемого решения.

Построение модели было связано с исследованием законов преобразования информации поля декартового произведения двух множеств (альтернатив и признаков) в количественные составляющие информации. С этой целью в логическую схему введены такие понятия как априорные, апостериорные и условные вероятности, и применена теорема Байеса и формула полной вероятности, а также введены понятие условной вероятности р проявления уй экономической характеристики (признака) в формировании оценочного потенциала при условии, что события, формирующие оценочный потенциал, произошли. При этом уровень значимости количественно оценим через функцию неопределенности следующего вида:

Я,{р) = Рл (а) 18 Рр («)■ При этом в принятой системе договоренностей не опровергается гипотеза, которой соответствует меньшее значение величины:

«?* = Н^ (р) - Н,(рХ где Н Ьы1 - значение энтропии гипотетического варианта, обладающего

оптимальными характеристиками дня данной информационной ситуации;

а?* - уровень значимости, характеризующий Ьую экономическую ситуацию;

Н,{р) ■ значение энтропии для 1-го варианта экономического предложения.

При этом разность между энтропией Н((р) объективно существующей в оценке влияния каждой конкретной характеристики на формирование оценочного потенциала и максимальной энтропией Нж в рассмотренной (информационной ситуации - это и есть количество информации I., накопленной з ¡-ой экономической ситуации:

I, = Н^ -Н,(Р).

Из работ, связанных с информационным подходом известно, что для того, ггобы любая система в процессе своей "эволюции" не достигла предела приспособленности" (в результате которого системы способны существовать олько в определенных жестко детерминированных условиях), она должна охранять в себе непредсказуемость, характеризуемую определенной порцией нтропии.

Удельный вес этой порции, связанной с Ьой ситуацией, определяется по зависимости

0'н = Н.(р)/1..

В работе показано, что существует достаточное количество фактов, свидетельствующих в пользу выдвижения гипотезы о существовании оптимального значения величины Онопт =0.2718, а интервал 0.25<с3^<0.3 - это интервал наилучшего соотношения непредсказуемости и детерминированности. Следовательно, чем больше расчетная величина о'н отличается от оптимального

значения, тем выше вероятность принятия гипотезы Н0> когда она неверна.

Поэтому ошибка второго рода, определяемая мощностью критерия (удельный вес порции энтропии), представляется зависимостью в форме:

Величины а и р5* количественно характеризуют систему договоренностей, необходимую для осуществления в проводимых исследованиях стратегического экономического прогноза.

В рамках усовершенствования системы ППР в разделе разработана концептуальная модель "классной доски" — как технология совместного решения задач. "Классная доска" используется для регистрации и координации действий, а также организации взаимодействия между двумя или больше программными решателями задач. Таким образом, в модели "классной доски" существует два основных типа компонентов: "классная доска" и решатели задач. При этом основное предназначение компонента "классная доска" обусловлено необходимостью реализации единого информационного пространства системы ППР.

В третьей главе представлена реализация концептуальной модели системе поддержки принимаемых решений на основе технологии «классной доски». В соответствии со структурой "классной доски" и источников знаний модель "классной доски" предполагает существование компонента управления, но не определяет, как он должен быть структурирован. В работе компонент управления реализуется модулями, которые являются внешними по отношению к "классной доске". При этом источники знаний совместно ищут решение задачи. Следует отметить, что некоторые задачи имеющие несколько решений при этом некоторые из них могут находиться глубже в пространстве поиска, чем другие; поиск одних решений может быть более затратным по сравнению с поиском других, а некоторые решения могут быть недостаточно хорошо продуманы. Поэтому компонент управления не только руководит коллективными стратегиями поиска, выполняемого источниками знаний, но и контролирует частные или предварительные решения, чтобы убедиться, что источники знаний не реализуют какую-нибудь непрактичную стратегию поиска.

"Клас9ная доска" реализует услуги программно-ориентированного инструментария для поддержки разработки специализированных информационных систем, основанных на логико-лингвистических моделях

фреймового типа. Данное положение объясняется тем, что: во-первых, во фреймовых моделях объединены все основные особенности моделей остальных типов, при этом в концепции фрейм-представления знаний удачно объединены декларативные и процедурные способы представления информации; во-вторых, фреймовые модели удовлетворяют всем четырем основным признакам знаний -активности, связанности, структурированности и интерпретируемости; в-третьих, что особо важно, фреймовые модели, наряду со строгим формированием понятийного аппарата, дают возможность комплексирования обычных математических моделей и программных модулей с фреймовскими формализмами.

С отдельным фреймом ассоциируется определенный «сгусток» информации, характеризующий способ применения фрейма. Разработка расчетно-логической системы связана с использованием понятия многоуровневого фрейма. Верхний иерархический уровень модели образован слотами, которые сами содержат следующие фреймы: фрейм "Ресурсы", фрейм "Технические возможности", фрейм "Сценарий", фрейм "Финансово-экономический анализ", фрейм "Планирование", фрейм "Модели" и фрейм "Стратегическое планирование". Фрейм "Ресурсы" представлен следующими подсистемами: фреймом "Маркетинг", фреймом "Производство", фреймом "Персонал", и фреймом "Менеджмент ", названия фреймов в полной мере раскрывают их содержание.

Слоты фрейма "Технические возможности" в свою очередь образованы тремя фреймами: фрейм "Характеристики системы" (в котором сосредоточены данные о возможностях самой расчетно-логической системы и приведено "Руководство пользователя"); фрейм "Нормативно-справочные данные" (содержит справочную данную информацию, используемую при управлении); фрейм "Ввод-отчет" (обеспечивает возможность ввода, хранения и редактирования данных, а также подготовку отчета).

Фрейм "Сценарий" предназначен для построения сценария, являющегося узловым элементом системы поддержки принимаемых решений. Сценарием называется формализованное описание стандартной последовательности взаимосвязанных фактов, определяющих типичную ситуацию предметной области.

Фрейм «Модели» предназначен для решения задач принятия решений методами связанными с построением моделей. Модель значительно облегчает понимание задачи, дает возможность прогнозировать поведения системы в заданных условиях. В работе фрейм «Модели» достаточно подробно представлен вероятностными моделями, которые выделяются из множества математических моделей тем, что описывают зависимости между случайными величинами или событиями. В работе формализацию процесса разработки имитационной модели на языке С++ детально рассмотрим на примере построения интерфейса и функционального ядра модели. Для создания интерфейса, как правило, используются уже имеющиеся решения - базовые структуры программ, шаблоны объектов данных, проблемно-ориентированные архитектуры.

Фрейм «Анализ» в свой состав включает совокупность методик,

взаимосвязанных между собой и обеспечивающих оценку технико-экономических показателей предприятий - изготовителей ОСН. Данная совокупность образована методиками:

1) «Оценка степени доверия оборонному предприятию», под степенью доверия автором понимается условная вероятность, характеризующая способность предприятия выполнить порученные ему проекты в заданные сроки и с заданным качеством;

2) «Оценка минимально допустимого уровня заказа»;

3) «Оценка роста цены образцов ОСН в зависимости от изменения объемов производства»;

4) «Определение рейтинга предприятий в системе предпочтений заказчика», разработана для упорядочения анализируемых предприятий -изготовителей ОСН по значению агрегированного показателя.

При этом собственно модель расчетно-логической системы представляет собой совокупность расчетных зависимостей, которые обеспечивают необходимое основание для разработки численного алгоритма. При этом бесспорная эффективность, распространенность и популярность объектно-ориентированного языка программирования каким является С++ послужили причиной того, что он был выбран за основу программной реализации информационной модели принятия управленческих решений.

Создан научно-методический аппарат поддержки принятия управленческих решений - изготовителем сложных систем специального назначения с использованием современных информационных технологий, позволяющий выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями — изготовителями ОСН и определить совокупность экономически устойчивых и технически оснащенных предприятий. Выдача рекомендаций для заказывающего органа на первоочередное финансирование таких предприятий позволит сохранить системообразующие и уникальные предприятия. Именно этим в современных условиях планирования может быть достигнута возможность дальнейшего развития ОСН. Возможности разработанного научно-методического аппарата оценивались при решении стратегической задачи сохранения и развития основной части научно-технического и производственного потенциала изготовителей ОСН в ходе реализации сценария формирования оптимальных заказов предприятиям — изготовителям специальных РЛС на основе оценки их технико-экономических характеристик в условиях недостаточного и неритмичного финансирования государственного заказа. Сценарий формирования рационального управления представлен в виде иерархической структуры, верхний уровень которой образован подзадачами:

1) выбор группы предприятий, специализация которых позволяет выполнить данный заказ на производство (разработку) ОСН;

2) оценка надежности предприятия - изготовителя ОСН на основе анализа финансово-хозяйственного состояния при различных уровнях заказа;.

3) построение рейтинга предприятий в системе предпочтений государственного заказчика;

4) оценка обобщенного экономического показателя ОСН; 5) поиск

альтернативных направлений повышения финансово-экономической устойчивости предприятий - изготовителей ОСН;

6) выработка рекомендаций по размещению заказа на производство (разработку) ОСН.

При подготовке решения, для всех анализируемых предприятий, приведены результаты расчетов частных критериев, на базе которых сформированы результирующие рейтинговые оценки и энтропийно-информационные показатели, характеризующие влияние принимаемых решений на долгосрочную перспективу развития предприятий - изготовителей ОСН. В работе приведен пример такого расчета, предполагающий наличие исходных данных о калькуляции цены. При мощности 1000 условных единиц изделий заказ 450 единиц, составляющий 45% мощности, приводит к 10%-му дефициту прочности (коэффициент запаса). Минимально допустимый заказ предприятию равен [499.8]=500 изделий на сумму 15797847 т.р., что составляет 50 % мощности. Следовательно, рассмотренный вариант производства продукции для предприятия убыточен. Построение множества вариантов плана по размещению заказов на РЛС производилось отбором трех лучших альтернатив по критерию наибольшего суммарного обобщенного технико-экономического показателя РЛС при ограничении на выделяемые ассигнования. Исходные данные для расчета средних энтропийно-информационных показателей для трех вариантов размещения заказа на РЛС представлены в таблице 2.

Таблица 2. Исходные данные

№ Наименование показателя Вариант размещения заказа

1 2 3

1 Реализуемый обобщенный ТЭП РЛС 7,81 12,96 4,69

2 Общее состояние СП РЛС 11 16 7

3 Суммарный рейтинг производителей 25 22 23

4 Общее состояние ОКР по РЛС 45 15 42

5 Суммарный рейтинг разработчиков 45 12 33

6 Потребный объем ассигнований в тыс. руб. 297 296 280

Проведенные расчеты (таблица 3) в обобщенном виде представляют собой средние энтропийно-информационные оценки, позволяющие определить: во-первых, ошибки первого и второго рода, т. е. оценить риски, связанные с принятием нулевой гипотезы; во-вторых, значение, характеризующее преемственность вариантов управления; в-третьих, величину, которая характеризует перспективность реализации планов производства РЛС в рассмотренной в работе информационной ситуации.

Таблица 3. Средние энтропийные оценки вариантов распределения заказа

наРЛС

Наименование Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3

Ошибка первого рода а 0,843 0,876 0,689

Ошибка второго рода ¡3 0,173 0,180 0,164

Уровень преемственности 1п 6,385 6,364 6,073

Уровень перспективности 0,077 0,071 0,114

Третий вариант предложения по управлению предприятиями -изготовителями ВВТ, сформированный при использовании разработанного в работе подхода, характеризуется лучшими значениями информационных показателей.

В заключительной части главы разработана методика расчета социально-экономической эффективности от внедрения в практику управления предприятиями изготовителями ОСН системы ППР. При этом общий эффект от использования автоматизированных систем, улучшающих качество научного обоснования решений и результатов производственной деятельности предприятия, определяется значительным числом показателей. Одни из них характеризуют собственно систему (как один из видов новой техники), другие отражают изменение в деятельности предприятия в результате использования нововведения, третьи показывают качество научно-методического обеспечения, характеризующего функционирование автоматизированной системы по назначению. Поэтому важным методологическим вопросом является выбор системы показателей для оценки эффективности автоматизированных систем поддержки принимаемых управленческих решений. Обобщённая схема, отражающая организацию последовательной оценки эффективности автоматизированной системы поддержки принимаемых управленческих решений, в свой состав включает следующие аспекты: 1) социально-экономический; 2) функциональный; 3) организационный; 4) научно-методический.

Расчет представляет собой сложное аналитическое исследование, которое проводилось в следующей последовательности: составление программы проведения комплексного расчета; отбор показателей оценки; определение состава данных, необходимых для расчета; расчет показателей оценки на основе исходных данных; подготовка общего заключения о результатах расчета технико-социально-экономической эффективности от внедрения автоматизированных систем в практику управления. Основу расчетов составили известные положения нормативных методики определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. Особенностями нормативной методики являются ее универсальность и общий характер выполнения расчетов показателей эффективности, что не позволяет учесть специфику автоматизированных систем, кроме того, методика не содержит указаний по

15

определению частных показателей эффективности новой техники. С целью устранения этих недостатков, был проведен анализ разработок, посвященный данной тематике," -который обеспечил выбор расчетных зависимостей. По результатам исследований в работе была разработана методика комплексного расчета технико-социально-экономической эффективности от внедрения автоматизированных систем в практику принятия управленческих решений. Основные результаты расчета представлены в таблице 4.

Таблица 4. Функциональная и социально-экономическая оценка

Наименование оценки Результаты расчета

Весомость принимаемого решения Возросла в 16 раз

Уровень автоматизации расчетов Увеличился на 15,6 %

Численность условно высвобождаемых специалистов Составила 22 чел.

Коэффициент роста производительности труда Увеличился 1,9 раза

Общее изменение трудозатрат Составило 52 чел.-лет, (уменьшилось на 20 %)

В заключении обобщены основные результаты теоретических и практических исследований, а также показано направление дальнейших исследований.

В приложениях приводятся вспомогательный теоретический материал, листинги разработанных программ и акты внедрения результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. В работе, на основе использования последних достижений теории и практики создания ИАС, современных положений динамической теории информации и системного подхода, решена важная практическая задача по обоснованию обще методических принципов эффективной композиции компонентов автоматизированной системы поддержки принимаемых решений. При этом новые концептуальные положения, связанные с моделированием процессов управления, рассматривались как процесс становления, что позволило ликвидировать узкие места в современном подходе к алгоритмической теории управления.

В результате выполненных в работе исследований разработана новая система поддержки принимаемых решений, составляющая теоретический фундамент для обоснования целостной системы инструментальных средств

(методик, моделей, алгоритмов, программ, баз данных и т.п.). При этом основной задачей исследования является создание информационных, инструментальных и программно-методических средств построения СППР на основе агентно-ориентированного подхода.

2. Агентно-ориентированный подход к построению системы ППР требует серьезной подготовки, поэтому система характеризуется наличием математического, программного, информационного, технического, эргономического и других видов обеспечения. При этом математическое обеспечение системы ППР включает в себя разработанную (или адаптированную к конкретным задачам) совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью. Сюда отнесены алгоритмы: ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки.

Упрощенный вариант примера агента и его реализацию в среде С++ позволил конструктивно выделить цель агента — наглядное графическое представление данных в виде гистограммы. При этом главное внимание уделялось возможности чтобы агент работал автоматически, т.е. после инсталляции на компьютере о нем можно было не беспокоиться. Когда агент определит, что требуется построение гистограммы, необходимо: 1) выделить в данных существенную информацию; 2) знать все типы представления данных и сделать правильный выбор; 3) разработать подробные и четкие инструкции для технического персонала с учетом имеющихся средств.

3. Центральное место в разделе заняли исследования, посвященные усовершенствованию универсального инструментального средства, каким является метод, полученный на основе построенной информационно-вероятностной модели оценки эффективности принимаемых решений. Усовершенствование связано: во-первых, с детальной разработкой конструктивистского метода; во-вторых, с построением логического основания формализованной схемы принятия решений. Усовершенствование реализуется за счет того, что в систему стратегического прогноза включены система коррекции по цели прогноза и цели обратной связи; система формирования свойств контролируемого объекта на основе новых признаков; блок оценки развития свойств объектов; блок - модель актуализации свойств о контролируемом объекте, при этом вход блока данных по контролируемому объекту соединен с первым выходом блока — модели актуализации свойств о контролируемом объекте.

4. В рамках усовершенствования системы ППР в разделе разработана концептуальная модель "классной доски" — как технология совместного решения задач. "Классная доска" используется для регистрации и координации действий, а также организации взаимодействия между двумя или больше программными решателями задач. Таким образом, в модели "классной доски" существует два основных типа компонентов: "классная доска" и решатели задач. При этом основное предназначение компонента "классная доска" обусловлено необходимостью реализации единого информационного пространства системы ППР.

В соответствии со структурой "классной доски" и источников знаний модель "классной доски" предполагает существование компонента управления, но не определяет," как он должен быть структурирован. В работе компонент управления реализуется модулями, которые являются внешними по отношению к "классной доске". При этом источники знаний совместно ищут решение задачи. Следует отметить, что некоторые задачи имеющие несколько решений при этом некоторые из них могут находиться глубже в пространстве поиска, чем другие; поиск одних решений может быть более затратным по сравнению с поиском других, а некоторые решения могут быть недостаточно хорошо продуманы. Поэтому компонент управления не только руководит коллективными стратегиями поиска, выполняемого источниками знаний, но и контролирует частные или предварительные решения, чтобы убедиться, что источники знаний не реализуют какую-нибудь непрактичную стратегию поиска.

5. Создан научно-методический аппарат поддержки принятия управленческих решений - изготовителем объектов специального назначения с использованием современных информационных технологий, позволяющий выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями — изготовителями ОСН и определить совокупность экономически устойчивых предприятий. При этом на базе разработанного научно-методического аппарата обоснована и программно реализована расчетно-логическая система управления предприятием - изготовителем ОСН в современных условиях, обеспечивающая повышение оперативности решения поставленной задачи. Оценка эффективности вариантов распределения заказов на РЛС с помощью системы принятых показателей позволила сделать вывод о предпочтительности варианта предложения, сформированного разработанным методом.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ

РАБОТЫ.

1. Кононов И.В. Реализация блока стратегического прогноза системы поддержки принимаемых решений на основе areнтно-ориентированной модели/ Тихомиров В.А., Кононов И.В. //Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. -1.1 пл./0.4 пл.

2. Кононов И.В. Методологические аспекты создания агентно-ориентированной архитектуры системы поддержки принимаемых решений/ Палюх B.B.j Тихомиров В.А., Кононов И.В. //Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. - 1.7 п.л./0.4 п.л.

3. Кононов И.В. Модель «классная доска» — методология создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений/ Тихомиров В.А., Кононов И.В. //Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. - 1.2 п.л./0.4 п.л.

4. Кононов И.В. Формирование «Единого информационного пространства» на основе телекоммуникационных и радио локационных систем.// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. - 0.3 п.л.

5. Кононов И.В. Информационно-вероятностная модель осуществления долгосрочного прогноза //Сборник тезисов докладов Третьей Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе и технике», - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 161 - 163 с.

6. Кононов И.В. Методика адаптации агентно-ориентированное подхода к созданию системы поддержки принимаемых решений // Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: В А ВКО, 2005. -0.8 п.л.

7. Кононов И.В. Концептуальная модель системе поддержки принимаемых решений основанная на технологии «классной доски»/ Палюх Б.В., Кононов И.В. //Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. - 0.9 П.Л./0.4 пл.

8. Кононов И.В. Разработка методов и алгоритмов стратегического прогнозирования развития сложных интегрированных структур. //Тихомиров A.B., Кононов И.В. Монография. -Тверь: НПО «Российские Инновационные технологии», 2005. - 120 с.

9. Кононов И.В. Агентно-ориентированная модель формирования элементов системы поддержки принимаемых решений// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №27 Тверь: ВА ВКО, 2004. - 0.7 пл.

10. Кононов И.В. Проблемные вопросы исследования сложных систем. /Тихомиров В.А., Кононов И.В. //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. - 23 - 27 с.

11. Кононов И.В. Формулирование обобщающей цели в сложных системах. /Тихомиров ВХ, Кононов И.В. //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. - 163 - 164 с.

12. Кононов И.В. Построение информационно-вероятностной модели оценки

качества промышленной продукции /Тихомиров В.А., Кононов И.В. //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2003. - 145 - 147 с.

13. Кононов И.В. Формализация информационно-вероятностного метода стратегической оценки принимаемых решений. //Статья. Труды докладов международно-го симпозиума "Надежность и качество 2003" -г Пенза: ПГУ, 2003. - 0.7 п.л.

14. Кононов И.В. Совершенствование информационного подхода к оценке . принимаемых решений.// Статья. Сборник докладов XXVII НТК в/ч 33157,

2002 - 0.2 пл.

15. Кононов И.В. Общие вопросы внедрения новых информационных технологий в практику исследований. //Статья. Серия А выпуск 3(47). — М: ЦВНИ МО РФ, 2001.- 3 пл.

16. Кононов И.В. Разработка инструментальных средств базы знаний экспертной системы сопровождения испытаний /Тихомиров В.А., Громов В.А., Кононов И.В. //Статья. Оборонная техника, 2000 №7-8. - 0,4 плУ0,1 п.л.

Подписано в печать 20.11.06 Физ.печл. 1,25 Тираж 100 экз. Заказ №229 Типография ТГТУ 170026, г. Тверь, наб. А. Никитина, 22

Введение

Глава 1 Предмет исследования и постановка научной задачи

1.1. Информационный подход к управлению 15 производственными системами

1.1.1. Возможности существующего методологического аппарата 15 ио управлению сложными системами

1.1.2. Применение современной методологии в задачах 23 обоснования разработки автоматизированной системы управления

1.2. Адаптация системы поддержки принимаемых решений к 34 множеству проблемных вопросов управления предприятием

1.2.1. Актуальность и экономическая целесообразность создания 34 системы поддержки принимаемых управленческих решений

1.2.2. Анализ методического аппарата, построения 40 технологического процесса поддержки принимаемых управленческих решений

1.3. Формализация научной задачи и ее декомпозиция на 45 частные задачи исследования

Выводы

Глава! Реализация агентно-ориентированной архитектуры в 56 системе поддержки принимаемых решений

2.1. Совершенствование научно - методического аппарата 56 построения систем поддержки принимаемых решений

2.1.1. Возможность адаптации агентно-ориентированное подхода 56 к созданию системы поддержки принимаемых решений

2.1.2. Методологические аспекты создания агентно- 62 ориентированной архитектуры системы поддержки принимаемых решений

2.2. Формирование элементов системы поддержки 74 принимаемых решений на основе агентно-ориентированной модели

2.2.1 Формирование блока стратегического прогноза 74 управлением предприятия

2.2.2. Реализация блока страте! ического прогноза системы 86 поддержки принимаемых решений на основе агентно-ориентированной .модели

2.3. Модель «классная доска» - методология создания 93 архитектуры системы поддержки принимаемых решений

Выводы

ГлаваЗ. Сценарий решения проблемных вопросов прогнозирования 109 развития и безопасности, создаваемых в России интегрированных структур

3.1. Реализация концептуальной модели системе поддержки 109 принимаемых решений на основе технологии «классной доски»

3.2. Проведение вычислительного эксперимента и выработка 123 рекомендаций по управлению предприятиями -изготовителями ССН с использованием современных информационных технологий

3.3. Создание комплекса методик по оценке эффективности 142 систем поддержки принимаемых решений

Выводы

Совершенствование управления на всех уровнях — огромный и еще .мало востребованный резерв повышения эффективности хозяйственной деятельности в отраслях производства, а качество управления, в конечном счете, определяется принимаемыми плановыми, организационными и оперативными решениями. Именно решения являются «продуктом» труда руководителя. Этот «продукт» весьма специфичен. Во-первых, решения и их последствия заграгивают многих людей и могут сохранять силу воздействия часто на весьма продолжительные промежутки времени. Во-вторых, принятие решений является личной функцией руководителя, который обязан выполнять ее в процессе управленческого труда и нести ответственность за последствия (исход) решений. В-третьих, само содержание процесса управления таково, что принятие решений занимает в нем центральное место. При этом с ростом сложности задач (технических, экономических, организационных, социальных), возникающих при выборе и реализации инвестиционных проектов, повышает уровень требований к управленческим решениям (комплексность, соответствие современному техническому уровню, научная обоснованность, многоаспекгность).

Научная новизна предлагаемых подходов детально представлена концепцией построения архитектуры ЛСППР, которая учитывает и реализует:

1. Актуальность; 2. Позиционирование; 3. Расширяемость; 4. Многоплатформенность;5. Адаптивность; 6. Прозрачность; 7. Дружественность; 8, Актуализацию (учет передовых технологий; удобство и надежность процедуры установки; современный дизайн и интерфейс; передовые методы и технологии создания и реализации; работа с данными любого формата); 9. Автоматизированную сборку всех типов исследовательских сценариев в форме исполняемого кода.

Реализация целостности и агрегирования состава элементов системы определяется составом АСПГ1Р:

1. Блок обработки и формирования входных данных;

2. Функциональные блоки;

3. Общая база данных;

4. Интерфейс взаимодействия с внешними информационными системами;

5. Система формирования отчетов;

6. Система навигации;

7. Система аннотации к методам исследований;

8. Система помощи;

9. Автоматизированная система установки.

Концепция системного подхода реализации АСППР представлена схемой: ЦЕННОСТЬ ЦЕЛЬ ПОДХОД МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ

АГРЕГИРОВАНИЕ МЕТОД ЛОКАЛИЗАЦИИ КОНЕЧНЫЕ АГРЕГАТЫ

БЛОК КОДОВ ПРОГРАММА ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ КОМПИЛЯЦИЯ

Схема концепции системного подхода реализации АСППР

Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР [1,2]:

1. Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;

2. Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;

3. Блок поддержки решений адаптивными вероятностно-статистическими методами;

4. Блок автоматизированного построения имитационных моделей;

5. Блок экономического анализа;

6. Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость программ и планов развития производственных структур.

При этом информационно-вероятностный метод (концепция, которою не имеет аналогов ни в стране, ни за рубежом, является центральной идеей проекта по созданию АСППР) позволяет осуществить переход к формализованному уровню описания процесса становления, уменьшает энтропию конкуренции вариантов, исключает тупиковые пути отбора различных систем, обеспечивает определение круга наиболее перспективных вариантов в долгосрочной перспективе [3]. Достоверность метода широко предегавлена сопоставлением результатов анализа и конкретных в том числе и экстремальных ситуаций.

При этом стратегия развития промышленного комплекса имеет комплексный характер и включает деятельность по целому ряду взаимосвязанных направлений, в том числе выработку и реализацию активной и адресной бюджетной, инвестиционной и инновационной политики в интересах обновления основных производственных фондов, расширения выпуска высокотехнологичной продукции. К тому же само понятие высокотехнологической продукции (продукции с высоким техническим уровнем) представляет собой достаточно динамичное понятие, объем которою не является постоянным. Атрибутивные признаки и параметры продукции с высоким техническим уровнем постоянно меняются. Данные проблемные вопросы в системе снимаются за счет построения модуля обработки и формирования входных данных. Модуль обеспечивает внедрение и сопровождение современных информационных технологи сбора, хранения, поиска и отображения документально-фактографических и мулыимедиа данных. Структуру модуля формируют: подсистема подготовки и ввода информации; подсистема аналитической обработки информации; подсистема вывода информации; подсистема генерации отчетов. Интегрирование модуля обработки и формирования входных данных в АСГ1ПР позволит данному программному продукту соответствовать уровню информационно-аналитических систем класса CRM, PLM и ERP [4, 5]. ERP -Enterprise Resource Planning (планирование ресурсов предприятия). Класс учетно-транзакционных компьютерных систем управления предприятием, предназначенных для планирования и управления всеми ресурсами предприятия, необходимыми для производства, реализации и учета продукции. Внедрение в организацию ERP системы сопровождается существенной реорганизацией деятельности предприятия - реинжинирингом. Длительность внедрения ERP системы обычно составляет не менее 1,5 лет. Стоимость внедрения системы также крайне велика. Поскольку внедрение системы очень трудоемкая задача, требующая специальных знаний, эти занимаются специализированные компании, а не разработчики системы. В некоторых случаях стоимость внедрения составляет сотни миллионов долларов, а это очень серьезные цифры даже для американских компаний, не говоря уже о российских.

CRM (Customer Relationship Management) - это программы для управления взаимоотношениями компании с ее клиентами (заказчиками), партнерами, дилерами и внешним миром вообще. Фактически, это средство для автоматизации работы отделов маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Плюс набор дополнительных сервисов в виде корпоративных порталов, cali-центров, онлайновых справочных бюро для клиентов, корпоративные базы знаний. Именно эту цель и преследует CRM. SCM (Supply Chain Management) - системы управления так называемыми логистическими цепочками. При производстве сложных изделий, в состав которых входят комплектующие от разных поставщиков, для компаний важно оперативно «программировать» поставку нужных деталей в нужном объеме и к нужному сроку.

PLM (Product Lifecycle Management) — система управления жизненным циклом изделия. На этапе исследований внедрение PLM повышает эффективность взаимодействия между членами команды, а наличие единого информационного пространства позволяет значительно быстрее завершить процесс исследований и начать процесс разработки изделия. За счет централизованного хранения всех данных об изделии появляется возможность оперативно включать новых участников в процесс исследований.

Хранилище — это составная часть модуля PDM (Product Data Management — система управления данными об изделии), являющегося, в свою очередь, базовым модулем системы PLM. Хранилище по своим функциональным возможностям должно позволять управлять данными, поступающими с этапов разработки, производства и эксплуатации изделия. Здесь иод данными понимается такая критически важная информация об изделии, как состав изделия, чертежи и трехмерные модели, спецификации, инженерная (конструкторско-технологическая) документация, вся описательная документация и служебная переписка. Основная задача хранилища — это предоставление пользователям единственной и актуальной на текущий момент версии запрашиваемых данных об изделии.

При этом массовое создание сложных программных продуктов промышленными методами и большими коллективами специалистов вызвало необходимость их четкой организации, планирования работ по затратам, этапам и срокам реализации. Совокупные затраты в мире на такие разработки составляют миллиарды, а для отдельных проектов - миллионы долларов в год, поэтому требуется тщательный анализ эффективности создания и использования программных продуктов. Решение этих задач, направленных на развитие сложных систем, непосредственно связано с проблемой повышения их эффективности. Данное положение выдвигается на первый план проблема качественного совершенствования этих систем, которое заключается в обеспечении высокой функциональности, экономичности и безопасности [6].

Проведенный в работе анализ работ, направленных на повышение эффективности планов развития технических систем и управления их реализацией показал, что существующий методический аппарат поддержки принимаемых управленческих решений - изготовителями этих систем имеет ряд ограничений, не позволяющих в полной мере учесть те основные факторы, которые характеризуют современные условия планирования развития сложной техники. Па сеюдняшний момент модели управления предприятиями, изготавливающими технические системы в основном базируется на экспертных и интуитивных методах, а новые модели поддержки принятия управленческих решений только начинают создаваться.

Следует отметить высокую динамику эволюции информационной технологии. Технологии постоянно развиваются в сторону увеличения эффективности работы, как пользователя, так и разработчика. При этом эффективность работы увеличивается за счет разработки более выразительных инструментов, вследствие этого на рабочем пространстве пользователя помещается больше информации, уменьшается количество рутинных действий. Наиболее радикальные исследования связаны с попытками повысить эффективность процесса мышления, представляя информацию в таком виде, который позволяет обнаруживать скрытые взаимосвязи или «наталкивает» на неочевидные идеи. Подводя итог можно сказать, что хотя результаты разработки программного продукта по-прежнему остаются неизвестными, появляется все больше возможностей их исправить, привести к желательным. Реализуемая в работе технология призвана сделать процесс разработки программного обеспечения более прозрачным за счет автоматизации процесса проектирования программного продукта, более четкой постановки задач перед программистами и изменений в пользовательском интерфейсе. Учит данных положений, а так же обобщение и развитие концепции, основанной на понятии «агентно-ориентированный подход» обеспечивает «должную» степень удобства при общении с машиной в процессе подготовки управленческих решений. Однако агентно-ориентированный подход к построению системы ПНР требует серьезной подготовки, поэтому система характеризуется наличием математического, программного, информационного, технического, эргономического и других видов обеспечения. При этом круг решаемых задач определяется совокупностью методов исследования. Поэтому в работе основное внимание должно быть уделено формированию математического обеспечения, которое включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подютовку, так и работу с моделью. Сюда отнесены алгоритмы: ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки.

Поэтому предлагаемая диссертационная работа, направленная на совершенствование методологии построения системы поддержки принятия управленческих решений в современных условиях страны, является актуальной.

Объект исследования: инструментальная и методологическая составляющие информационно - аналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР).

Предмет исследования: агентно-ориентированный подход к созданию перспективных моделей и методов, определяющих архитектуру системы поддержки принимаемых решений.

Рамки исследования: исследования проводятся с учетом перспективы развития сил и средств развитых государств в информационной сфере на 1015 лет.

Целыо работы является: повышение эффективности создания научно-методического и информационно-аналитического обеспечения, определяющего архитектуру системы поддержки принимаемых решений основанную на агентно-ориентированном подходе.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- адаптация автоматизированной системы поддержки принимаемых решений к множеству проблемных вопросов оценки управления развитием сложных технических объектов;

- проанализированы концептуальных положений а1ентно-ориентированною подхода, обеспечивающею методологию создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений;

- сформирована концепция построения информационного обеспечения систем комплексной оценки состояния промышленной и технологической безопасности РФ;

- разработана методика структурирования информации в ходе создания сценарий концепции «Разработка системы единого информационного пространства» на основе модели «классная доска»;

-создан комплекс методик но оценке эффективности систем поддержки принимаемых решений.

Область исследований ограничена следующими положениями:

1. Информация структурируется с целыо принятия управленческих решений государственным заказывающим органом, заинтересованным в сохранении и развитии научно-технического и производственного потенциала РФ.

2. Результаты анализа используются в целях управления развитием технических объектов в ходе реализации перспективных и краткосрочных планов.

3. Анализом охвачены научная и технологическая сферы создания программных продуктов.

Меюды исследования базируются на использовании: на основных положениях теории управления, теории информации и искусственного интеллекта, математического аппарата теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- впервые разработана формализованная процедура построения логико-лингвистической модели для создания системы структурирования информации, основанная на агентно-ориентированном подходе; к

- в создании и определении места в информационной системе методики структурирования информации в задачах стратегического планирования;

- в построении модели «классная доска», позволяющей реализовать технологию проведения вычислительного эксперимента по управлению производством с системных позиций.

Теоретическая значимое!ь исследований состоит: во-первых, во внесении вклада в развитие системного подхода, позволяющею осуществить структурирование информации для решения задач поддержки принимаемых решений; во-вторых, в развитии методического обеспечения для построения архитектуры системы Г1Г1Р на основе концепции агентно-ориентированного подхода.

Практическое значение работы:

- полученные в диссертации результаты позволяют существенно расширить область применения методов искусственною интеллекта при построении как архитектуры информационно - аналитической системы поддержки принятия решений, так и инструментальной и методологической составляющих подобных систем;

- созданы компоненты алгоритмического, программною и методическою обеспечения для построения информационной системы структурирования информации с применением доступного аппаратного обеспечения;

- разработаны алгоритмы и программы моделей (входящих в состав информационной системы), обеспечивающие формирование прогнозных решений необходимые для оценки безопасности промышленных структур.

Обоснованность научных результатов и положений, сформулированных в диссертации, базируется на широко апробированных в науке теоретических положениях и применяемых в ходе исследований научных методах.

Досюверность информации определяется заданной точность значения отображаемых параметров - погрешность не выходит за пределы допустимою значения и достигается в каждом конкретном случае на базе ¡лубоких статистических исследований с привлечением экспертных оценок. к

На защиту выносятся:

1. Концептуальные положения адаптации агентпо-ориентированной технологий к решению задач построения структуры системы 11ПР.

2. Методика построения модели «классная доска», позволяющая реализовать технологию проведения вычислительного эксперимента по управлению производством с системных позиций.

3. Алгоритмы и программы моделей, обеспечивающие формирование прогнозных решений необходимые для оценки развития промышленных структур.

4. Комплекс методик по оценке эффективности систем поддержки принимаемых решений.

Связь с плановыми НИР. Диссертация представляет собой теоретическое обобщение ряда плановых НИР и НИОКР ("Госнужды - ТФ", "Факториал", "Сигуация - ЭФ", "Инновация 1"), проводимых в Тверском государственном техническом университете, в Военной академии Воздушно-космической обороны и Тверском филиале Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова. Полученные результаты реализованы :

На основе теоретических результатов, полученных при личном участи автора, разработаны компоненты математическою и программною обеспечения системы поддержки принимаемых решений. Научные и практические результаты диссертационной работы используются в органах государственного управления (в/ч), на предприятиях промышленности и в учебном процессе в Тверском государственном техническом университете, в ВЛ В КО, а так же в ТФ БГ ГУ «Военмех».

Апробация результатов исследования

Результаты исследования докладывались на научно-технических конференциях Пензенского Государственного Университета, МГТУ им. Баумана, Балтийского ГТУ "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова, Санкт-Петербургского Северо-Западного Заочного Института, научных семинарах МГТУ им. Баумана, ВА ВКО, Тверского филиала Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова.

158 ВЫВОДЫ

1. Реализация модели «классной доски» в системе поддержки принимаемых связана с концептуальными положениями отождествляющую «классную доску» с системой Единого Информационного пространства (ЕИП) СППР. В основу реализации составил СОЯВА-объект, который является независимым от платформы распределенным объектом. К СОКВА-объектам имеют доступ процессы, выполняющиеся как на одном, так и на разных компьютерах, подключенных к сети. СОКВА-объекты широко внедряются в РУМ-среды, когда программа делится на ряд процессов, которые могут (или не могут) выполняться на одном и том же компьютере.

2. "Классная доска" реализует услуги программно-ориентированного инструментария для поддержки разработки специализированных информационных систем, основанных на логико-лингвистических моделях фреймового типа. Данное положение объясняется тем, что: во-первых, во фреймовых моделях объединены все основные особенности моделей остальных типов, при этом в концепции фрейм - представления знаний удачно объединены декларативные и процедурные способы представления информации; во-вторых, фреймовые модели удовлетворяют всем четырем основным признакам знаний - активности, связанности, структурированности и интерпретируемости; в-третьих, что особо важно, фреймовые модели, наряду со строгим формированием понятийною аппарата, дают возможность комнлексирования обычных математических моделей и программных модулей с фреймовскими формализмами.

3. Создан научно-методический аппарат поддержки принятия управленческих решений - изготовителем сложных систем специального назначения с использованием современных информационных технологий, позволяющий выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями - изготовителями ОСИ и определить совокупность экономически устойчивых и технически оснащенных предприятий. Выдача рекомендаций для заказывающего органа на первоочередное финансирование таких предприятий позволит сохранить системообразующие и уникальные предприятия. Именно этим в современных условиях планирования может быть дости1 нута возможность дальнейшего развития ОС11.

4. На базе разработанного научно-методическою аппарата обоснована и программно реализована расчетно-логическая система управления предприятием - изготовителем ОСП в современных условиях, обеспечивающая повышение оперативности решения поставленной задачи. Оценка эффективности вариантов распределения заказов на РЛС специального назначения с помощью системы принятых показателей позволила сделать вывод о предпочтительности варианта предложения, сформированного разработанным методом. При этом в ходе реализации, разработанною сценария решения задачи сохранения и развития основной части научно-технического и производственного потенциала изготовителей ОСП, на основе формирования оптимальных заказов предприятиям - изготовителям ОСП в условиях недостаточного и неритмичного финансирования государственного заказа показывают возможность практического применения научно-методическою аппарата управления предприятием с использованием современных информационных технологий.

5. Достоверность формируемого предложения обеспечивается использованием при формализации и реализации корректного и адекватного научно-методического аппарата и подтверждается сходимостью результатов расчетного и фактическою значений прогнозируемых величин технико-экономических характеристик предприятий. Полученные предельные значения точности анализируемых величин являются не ниже обоснованно допустимой (5 <20%), определяемой в соответствии с требованиями достоверности решений, принимаемых при перспективных экономических обоснованиях.

6. Центральное место в разделе занимает создание методики по оценке эффективности научно-методического обеспечения. Для оценки научно-методическою обеспечения был выбран алгебраический подход, обеспечивающий эффективное решение задач данного класса. Подход предусматривает обогащение эвристических алгоритмов (экспертных методов) с помощью алгебраических операций и построение статистических оценок. Методика обеспечила гарантированное получение решения изучаемого класса задач.

7. По результатам исследований разработана методика комплексною расчета технико-социально-экономической эффективности от внедрения автоматизированных систем в практику принятия решений. Так уровень автоматизации увеличился на 16% , а трудозатраты сокращены на 18%. При этом такие показатели как весомость принимаемых решений и коэффициент роста производительности труда выросли в несколько раз (соответственно в 16 и 2 раза), а численность условно высвобождаемого персонала составила 22 человека.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Накопленный отечественный и зарубежный опыт создания технических систем привел к осознанию того, что достижение требуемого для решения государственных задач качественного и количественного уровня развития объектов специального назначения непосредственно связано с эффективностью управления предприятиями - изготовителями ОСН. Поэтому в работе на основе использования последних достижений теории и практики создания ИАС, современных взглядов динамической теории информации, теории искусственного интеллекта, теории систем предложен подход к решению важной проблемы формирования архитектуры системы ПГ1Р и актуальной практической задачи обоснования обще методических принципов развития научно-методического и информационно-аналитического обеспечения поддержки управленческих решений.

Автором в ходе теоретических исследований было установлено, что совершенствование процесса управления, в связи с резко возросшей сложностью объектов специального назначения и технологических процессов их создания, потребовало внедрения в практику исследований новой методологии. Такой методологией, отвечающей современным требованиям научно-технического прогресса, является математическое моделирование как основной инструмент всесторонней математизации задач формирования архитектуры системы поддержки принимаемых управленческих решений.

Для системного решения задач исследования автором впервые осуществлено обобщение и развитие агентно-ориентированного подхода, что привело к обоснованному применению понятия модель «классная доска», обеспечивающего поддержку концепции «единое информационное пространство». Термин «классная доска» корректный, и с точки зрения здравого смысла, и оказался удобным для обозначения того объекта, который возникает, если отобразить математическую модель па совокупность программ. При этом математическое обеспечение системы ППР включает в себя разработанную (или адаптированную к конкретным задачам) совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью (алгоритмы ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки).

Построение модели управления осуществлено в рамках методологической парадигмы, образованной следующими предпосылками: во-первых, "Вход" системы формируют объекты ОСН и множество элементов управления; во-вторых, "Выходом" служит информация (главный продукт труда) о качестве объекта ОСН; в-третьих, оператором преобразований "Входа" системы в ее "Выход" служит технология принятия решений. Однако решение задачи по совершенствованию процесса управления связано не только с построением модели принятия решения, но и с выбором показателей эффективности. В связи с данным положением были рассмотрены методологические аспекты эффективности управленческих решений, раскрывающие сущность задачи оценки эффективности системы управления, а также были выбраны обоснованные показатели и критерии эффективности управления созданием ОСН.

Впервые системно проанализирован и апробирован подход, который позволил без потери общности выводов и заключений, на примере ограниченного числа видов работ, получить результаты широкою спектра исследований. Сущность данного подхода заключается в том, что высокая сложность математической модели, способной адекватно описывать процесс принятия решений, была преодолена на основе применения иерархического подхода. Реализация данного подхода связана с построением не одной модели, а комплекса взаимосвязанных моделей, описывающих те или иные аспекты процесса поддержки принятия решений. На верхнем уровне иерархической структуры построения моделей с целью совершенствования методологии поддержки принимаемых решений была построена фреймовая модель. При этом постулировались условия о том, что структура видов управления и работ известна, а необходимо назначить исполнителей. Модель образована слотами: 1) слот "Оценка степени доверия предприятию" обеспечивает оценку способности предприятия выполнить порученные ему проекты в заданные сроки и с заданным качеством при условии отсутствия научно-технического риска; 2) слот "Оценка научно-производственною потенциала предприятий в условиях неустойчивого финансирования" позволяет провести расчет оценки заказывающим органом возможностей предприятия по разработке и производству ОСН в интересах рационального размещения заказа с учетом реальных ресурсов предприятия; 3) слот "Оценка минимально допустимого уровня заказа предприятиям" позволяет организовать вычислительный эксперимент но обоснованию величины достаточного заказа для предприятия, в сохранении научно-технического и производственного потенциала; 4) слот "Определение рейтинга предприятий в системе предпочтений заказчика" позволяет в ходе моделирования организовать упорядочение анализируемых предприятий - изготовителей ОСН по значению агрегированного показателя, в качестве которого используется рейтинг предприятия.

Таким образом, образованная в расчетно-логической системе структура блока моделирования обеспечила эффективный способ преодоления сложности математического моделирования на основе использования системных принципов. В блоке реализованы принципы последовательной детализации задачи моделирования процесса поддержки принимаемых решений. Модели функционирования разделялись на последовательную цепочку моделей с обратными связями. Каждая последующая модель в цепочке позволяет получить детальное решение определенной фазы и обеспечивает подготовку информации, необходимой для решения задачи, связанной с последующей фазой управления. Процесс моделирования в системе моделей, структурированных по фазам функционирования, обеспечил возможность комплексного решения задачи, связанной с определением показателей эффективности принимаемых решений. Следует отметить, что корректность разработанных моделей подтверждается использованием для их построения апробированных методов.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов обеспечивается использованием корректного и адекватного математического аппарата при формализации и реализации метода; достаточной полнотой учитываемых факторов, выявленных в результате декомпозиции научной задачи на частные задачи исследования; и подтверждается сходимостью результатов расчетного и фактического значений прогнозируемых величин гехнико-экономических характеристик предприятий.

Развитие этой области теории эффективности связано с большими трудностями, типичными для новых разделов науки и техники, появляющихся на стыке различных областей знания. В данном случае особенности состоят в том, что руководители и разработчики комплексов программ, как правило, не знают даже основ экономики разработки и производства сложной продукции, а экономисты не представляют сущность объектов разработки - программных средств, а также особенностей их создания, технологического процесса и применения. Объективно положение осложнено трудностью измерения характеристик таких объектов. Широкий спектр количественных и качественных показателей, которые с различных сторон характеризуют содержание этих объектов, и невысокая достоверность оценки их значений, определяют значительную дисперсию при попытке описать и измерить свойства создаваемых или используемых программных продуктов.

Разработка теоретических положений и создание на их основе научно-методического аппарата поддержки принятия управленческих решений -изготовителем объектов специального назначения, с использованием современных информационных технологий, позволила выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями -изготовителями ОСИ и определить такую их совокупность, которая обладает экономической устойчивостью. При этом на базе разработанною научно-методическою аппарата обоснована и программно реализована расчетно-логическая система управления предприятием - изготовителем ОС11 в современных условиях, обеспечивающая повышение оперативности решения поставленной задачи. Оценка эффективности вариантов распределения заказов на РЛС с помощью системы принятых показателей позволила сделать вывод о предпочтительности варианта предложения, сформированного разработанным методом.

Направление дальнейших исследований обусловленное внедрением новых информационных технологий в практику связано с расширением как структуры системы ППР за счет внедрения новых методов исследования таких как базы данных и знаний. Актуальность внедрения подобных систем объясняется, в первую очередь, тем, что в результате резкого оттока молодых специалистов утрачена преемственность поколений и знания ведущих специалистов оказались "невостребованными".

В заключении отметим, что все теоретические результаты исследований, приведенные в работе, завершаются разработкой конкретных методик, которые внедрены и реализованы в НИИ ИТ и внедрены в учебный процесс Тверского технического университета, ВА ВКО, Пензенского ГУ и Тверского филиала Балтийскою государственного технического университета «ВОЕНМЕХ».

1. Тихомиров В.А. Модели и методы стратегического управления сложными социально-экономическими и технологическими системами: Монография. Тверь: ВУ ПВО, 2003.

2. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Совершенствование информационного подхода к оценке принимаемых решений.// Статья. Сборник докладов XXVII НТК в/ч 33157, 2002 0.2 п.л.

3. Г.И. Андреев, В.И. Волчихин, В.А. Тихомиров. Основы управления предприятием. Том 2. Методы и технологии управления предприятием в условиях неопределенности -М.: Финансы и статистика, 2006.

4. Тихомиров В.А., Громов В.А., Кононов И.В. Разработка инструментальных средств базы знаний экспертной системы сопровождения испытаний //Статья. Оборонная техника, 2000. №7-8. 0,4 пл./0,1 п.л.

5. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М: Финансы и статистика, 1999.

6. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. М.: ВЛАДОС, 1994.,

7. Анохин П. К. Психическая форма отражения действительности //Ленинская теория отражения и действительность. София: Наука и искусство, 1973.

8. Шмальгаузен И. И. Организм как целое в индивидуальном и историческом развитии. М.: Изд-во АН СССР, 1969.

9. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2002.

10. Винер 11. Кибернетика и общество. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.

11. Спиркин А.Г. Философия. -М.: Гардарика, 1998.

12. Блехман И.И., Мышкис А.Д., Пановко Я.Г. Механика и прикладная математика. М.: Наука, 1990.

13. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984., Иванилов Ю.П.

14. Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

15. Петров А.А. Проблемы математическою описания экономических процессов и системное описание экономики // Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах.-М.: Паука, 1986.

16. Столерю Ф. Равновесие и экономический росг. М.: Статистика, 1974.

17. Терехов JI.JI. Производственные функции. -М.: Статистика, 1974.

18. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. -М.: Финансы и статистика, 1989.

19. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Паука, 1979.

20. Миронов В. М. Макропроектирование автоматизированных производственных систем. -М.: Машиностроение, 1991.

21. Поспелов Д.А. Логико-лиш вистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.

22. Чечкин А.В. Математическая информация. М.: Наука, 1991.

23. Многопользовательский сетевой комплекс полной автоматизации фирмы (корпорации) Галактика. М.: АО «Новый атлант»; НТО «ТОП СОФТ», 1998.

24. Гаврилов ДА. Управление производством на базе стандарта MRPII. -СПб.: Питер, 1998.

25. Inmon W. Н. Building the Data Warehouse. New York: John Wiley & Sons, Inc., Codd E. F., Codd S. B.

26. Codd E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates, 1993.

27. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. 1996. - № 4. - С. 5570.

28. Раден Н. Данные, данные и только данные // ComputerWeek-Москва. -1996.-№8.-С. 28.

29. Parsaye К. Surveying Decision Support: New Realms of Analysis // Database Programming and Design. 1996. - № 4.

30. An Introduction to Multidimensional Database Technology. Kenan Systems1. Corporation, 1995.

31. Кречетов H., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // ComputerWeek-Москва. 1997. - № 14-15. - С. 32-39.

32. Информатика. / Под ред. Макаровой H.B. М.: Финансы и статистика, 2000.

33. Андреев Г.И., Волчихин В.И. и др. Основы управления предприятием. Современные тенденции в управлении. Книга 1 М.: Финансы и статистика, 2005.

34. Адлер Ю.П., Марков Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: 11аука, 1976.

35. Баженова И. 10. VISUAL С++ 6.0, М.: Диалог - МИФИ, 1999.

36. Елманова П.З., Кошель С.П. Введение в Borland С++ Builder. М.: Диалог -МИФИ, 1997.

37. Хьюз К., Хыоз Т. Параллельное и распределенное программирование на С++.-М.: Изд. дом «Вильяме», 2004.

38. Кононов И.В. Агентпо-ориентированная модель формирования элементов системы поддержки принимаемых решений// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №27 Тверь: ВА ВКО, 2004. 0.7 пл.

39. Рузавип ГЛ. Роль и место абдукции в научном исследовании//Вопросы философии — 1998.—№ 1.—С. 50-57.

40. Канке В.А. Основные философские направления и концепции науки. -М.: JIoioc, 2000.

41. Палюх Б.В., Тихомиров В.А., Кононов И.В. Методологические аспекты создания агентно-ориентированной архитектуры системы поддержки принимаемых решений//Статья. Сборник IIMM адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. 1.7 п.л./0.4 пл.

42. Кононов И.В. Методика адаптации агентно-ориентированное подхода к созданию системы иоддержки принимаемых решений // Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: В А ВКО, 2005. -0.8 пл.

43. Палюх Б.В., Кононов И.В. Концептуальная модель системе поддержки принимаемых решений основанная на технологии «классной доски»//Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. 0.9 Н.Л./0.4 пл.

44. Тихомиров A.B., Кононов И.В. Разработка методов и алгоритмов стратегического прогнозирования развития сложных интегрированныхструктур. // Монография. -Тверь: НПО «Российские Инновационные технологии», 2005. 120 с.

45. Глушков И.П., Мельников И.Д., Остапенко С.Н., Потапов М.А., Тихомиров В.А. Обоснование структуры функциональных задам системы управления развитием ВВТ и исследование причин и источников возникновения проблемных ситуаций. Тверь: ВУ ПВО 2001.

46. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2002.

47. Мину М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы. М: Наука, 1990.

48. Мартыщенко JI.A., Тихомиров В.А. Вероятностно-статистические методы праксеологического анализа разработок и оценки технических решений -JI.: МО РФ, 1992.

49. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Построение информационно-вероятностной модели оценки качества промышленной продукции //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2003. 145 - 147 с.

50. Тихомиров В.А., Тихомиров Вл.А. Концепция динамического времени в контексте информационных технологий. Программные продукты и системы № 2, 2003.

51. Тихомиров В.А., Тихомиров Вл.А. Понятия «информация» и «энтропия» в контексте фундаментальной мировоззренческой и методологической проблемы. Программные продукты и системы № 5, 2005.

52. Волчихин В.И., Тихомиров В.А. Концепция информационно-вероятностного подхода в теории принятия решений. Пенза: Г1ГУ, 2000.

53. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Реализация блока стратегическою прогноза системы поддержки принимаемых решений на основе агентно-ориентированной модели//Статья. Сборник IIMM адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. 1.1 п.л./0.4 пл.

54. Englemore, Robert, and Tony Morgan. Blackboard Systems. Wokingham, England: Addison-Wesley, 1988.

55. Кононов И.В. Формирование «Единого информационного пространства» на основе телекоммуникационных и радио локационных систем.// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. 0.3 пл.

56. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Модель «классная доска» методология создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений//Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. - 1.2 п.л./0.4 п.л.

57. Искусственный интеллект: Справочник. -М.: Радио и связь, 1990. // в 3-х кн. Кн.2: Модели и методы. //Под. ред. Д.А. Поспелова.

58. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование (организация систем) -М.: Радио и связь, 1991.

59. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Проблемные вопросы исследования сложных систем. //Сборник стате й международной конференции «11адежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. 23 - 27 с.

60. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Формулирование обобщающей цели в сложных системах. //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. 163 - 164 с.

61. Анкудинов И.Е., Тихомиров В.А., Мушков А.Ю. Влияние задержек платежей и налоговой политики государства на финансовое состояние предприятия исполнителя оборонного заказа. Филиал академии ПВЭ и Ф, труды научно-теоретической конференции, 1998.

62. Кононов И.В. Информационно-вероятностная модель осуществления долгосрочного прогноза //Сборник тезисов докладов Третьей Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе итехнике», М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 161 - 163 с.

63. Кононов И.В. Формализация информационно-вероятностного метода стратегической оценки принимаемых решений. //Статья. Труды докладов международно-го симпозиума "Надежность и качество 2003" Пенза: ИГУ, 2003.-0.7 п.л.

64. Организация, планирование и управление авиационными научно-производственными организациями. -М.: Машиностроение, 1985.

65. Организационно-экономические проблемы научно-технического прогресса./ Под ред. B.C. Куприянова. М.: Высшая школа, 1990.

66. Седов Е.А. Эволюция и информация -М.: Наука, 1976.

67. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики.-М.: Паука, 1978. -Выи. 33.-с. 5-68.

68. Диалектика познания сложных систем. / под ред. Тюхина B.C. -М.: Мысль, 1988.

69. Кононов И.В. Общие вопросы внедрения новых информационных технологий в практику исследований. //Статья. Серия А выпуск 3(47). М: ЦВПИ МОРФ, 2001.-3 п.л.

70. Тихомиров В.А. Методика формирования лингвистических переменных, характеризующих риск возникновения нежелательных последствий./ Статья. Труды докладов международного симпозиума "Надежность и качество 2001" -Пенза: ПГУ, 2001, с.75 89.

71. Мелихов А.Н., Бернштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечекой логикой. -М.: Наука, 1990.

72. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. Универсальная шкала. Изв. Ан СССР. Тех. Кибернетика. т 6, 1977.-c.3- 11.

73. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методыэкспертных оценок.-М.: Статистика, 1980.

74. Тихомиров В.А. Научные основы и организация теоретико-экспериментальной оценки качества РСЗО на этапах жизненного цикла. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -Пенза: ВАИУ, 1996.

75. Джонсон И., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. -М.: Мир, 1980.

76. Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: справочник под ред. Захарова В.П., Хорошевского В.Ф. -М.: Радио и связь, 1990.

77. Ильичев A.B., Волков В.Д., Грушанский В.А. Эффективность проектируемых элементов сложных систем. М.: Высшая школа, 1982.

78. Методика (основные положения) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений.-М.: Статистика, 1977.