автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация оперативного управления материальными потоками в подсистеме материально-технического снабжения производственного объединения

На правах рукописи

САТЫШЕВ СЕРГЕИ НИКОЛАЕВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ В ПОДСИСТЕМЕ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СНАБЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени хандидата технических наук

Москва - 2009

003468329

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович, профессор МАДИ(ГТУ)

Официальные оппоненты Лауреат премии Правительства РФ,

доктор технических наук, доцент Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана

Кандидат технических наук, Лукащук Петр Иванович Генеральный директор ООО «Спецстройбетон-200», г.Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г. Москва.

Защита состоится 19 мая 2009г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д212.126.05 Московского автомобильно-дорожного института (государственный технический университет) по адресу: 125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ).

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического

университета):\у\*лу.madi.ru

Автореферат разослан 17 апреля 2009г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Л

■^ЧлЛ Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Современное производство представляет сложный процесс, требующий постоянного и своевременного обеспечения средствами производства (сырьем, материалами, топливом, электро- и теплоэнергией, машинами и оборудованием), необходимыми для изготовления продукции, оказании услуг или выполнения других работ. Для бесперебойного функционирования производства необходимо хорошо налаженное материально-техническое обеспечение, которое на предприятиях осуществляется через органы материально-технического снабжения. Главной задачей органов снабжения предприятия является рациональное обеспечение производства необходимыми материальными ресурсами соответствующей комплектности и качества, что ставит вопросы оптимизации стратегии управления материальными потоками, и в свою очередь определяет актуальность диссертационной работы, направленной на автоматизацию и оптимизацию управления материальными потоками в подсистеме материально-технического снабжения.

Цель и основные задачи исследования

Целыо работы является повышение эффективности системы управления материально-техническим снабжением за счет автоматизации процесса мониторинга и использования робастных методов прогнозирования и управления материальными потоками.

Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Системный анализ методов и моделей формирования потоков и динамического управления материальными потоками.

2. Разработка управляемой имитационной модели оперативного планирования материальных потоков в условиях стохастической неопределенности.

3. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования материальных потоков.

4. Формализованное описание процессов динамического перераспределения материальных потоков.

5. Разработка программно-моделирующего комплекса автоматизации и управления материальными потоками.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-

множественный аппарат, теория случайных процессов, теория графов, методы математического программирования, имитационное моделирование и др. Системный анализ деятельности проводился на базе реальных статистических данных.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы оперативного управления материальными потоками.

На защиту выносятся:

• модель управляемой сети материальными потоками;

• формализованная постановка задачи оптимального перемещения материального потока;

• генетический алгоритм перераспределения материальных потоков;

• программно-моделирующий комплекс оперативного управления материальными потоками.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации процессов управления материальными потоками. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

» на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процессов оперативного управления материальными потоками представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в системе материально-технического снабжения производственного объединения.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность решаемой проблемы, сформулирована цель и задачи исследования, приводится краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей автоматизации оперативного управления материальными потоками в подсистеме материально-технического обеспечения. Главной задачей органов снабжения предприятия является своевременное и оптимальное обеспечение производства необходимыми материальными ресурсами соответствующей комплектности и качества. Решая эту задачу, работники органов снабжения должны изучать и учитывать спрос и предложение на все потребляемые предприятием материальные ресурсы, уровень и изменение цен на них и на услуги посреднических организаций, выбирать наиболее экономичную форйу товародвижения, оптимизировать запасы, снижать транспортно-заготовительные и складские расходы.

Содержание функций органов снабжения предприятия включает три направления: планирование, организацию и контроль.

Планирование предполагает: изучение внешней и внутренней среды предприятия, а также рынка отдельных товаров; прогнозирование и определение потребности всех видов материальных ресурсов, планирование оптимальных хозяйственных связей; оптимизацию производственных запасов; планирование потребности материалов и установление их лимита на отпуск цехам; оперативное планирование снабжения.

Организация включает: сбор информации о потребной продукции, участие в ярмарках, выставках-продажах, аукционах и т.п; анализ всех источников удовлетворения потребности в материальных ресурсах с целью выбора наиболее оптимального; заключение с поставщиками хозяйственных договоров на поставку продукции; получение и организацию завоза реальных ресурсов; организацию складского хозяйства, входящего в состав органов снабжения; обеспечение цехов, участков, рабочих мест необходимыми материальными ресурсами.

Контроль и координация включают: контроль за выполнением договорных обязательств поставщиков, выполнение ими сроков поставки продукции; контроль за расходованием материальных ресурсов в производстве; входной контроль за качеством и комплектностью поступающих материальных ресурсов; контроль за производственными запасами; выдвижение претензий поставщикам и транспортным организациям; анализ действенности снабженческой службы, разработка

мероприятий по координации снабженческой деятельностью и повышение ее эффективности.

Обеспечение предприятия материально-техническими ресурсами включает: определение текущей и перспективной потребности во всех видах материальных ресурсов; поиск наиболее выгодных поставщиков и заключение с ними договоров; организацию доставки сырья и материалов на предприятие; входной контроль их качестза; приемку и хранение на складах; подготовку материалов к производственному потреблению, учет и контроль за экономным расходованием материально-технических ресурсов. Выполнением отдельных функций по расчету потребности в материалах и закупке некоторых из них занимаются такие подразделения как инструментальный отдел, транспортное звено и др.

В диссертации рассмотрены методы моделирования процессов транспортировки с учетом распределенности маршрутов, а также систем управления и принятия решений в целях формирования системы управления материальными потоками.

С позиций работы в общем комплексе производственного цикла предлагается анализировать весь процесс транспортировки грузов со склада поставщика до производственного участка. Учитывая интересы деятельности всей фирмы, необходимо принимать в расчет не только транспортировку, но и хранение, упаковку и распаковку, погрузку и разгрузку, подачу материалов непосредственно по месту их конечного назначения. Такой подход способствует оптимальному выбору транспортных работ, так как сроки и способ транспортировки в большей мере отражаются на общих расходах фирмы, чем себестоимость перевозок.

Для оценки характеристик и параметризации моделей процессов транспортировки предлагается использование всего спектра статистических методов. Проведенный в диссертации анализ показал робастность значительной группы методов. Имитационное моделирование среди методов системного анализа процессов оперативного управления материальными потоками является одним из самых мощных средств исследования эффективности управленческих решений в системе материально-технического снабжения.

В диссертации проведен анализ моделей и методов анализа процессов транспортировки. При этом естественной формализацией модели является двухуровневое представление, где верхний уровень представляет передвижение транспортных средств, а нижний перемещение грузов. Снабженческая деятельность переплетается с другими видами деятельности предприятия. Наиболее существенны ее связи с маркетингом, планированием производства и финансовой службой. Часто цели этих служб

могут ке совпадать с целями рациональной организации совокупного материального потока, проходящего через предприятие. В связи с этим целесообразно выделение специальной логистической службы, которая бы управляла материальным потоком, начиная от формирования договорных отношений с поставщиком и, кончая, доставкой потребителю готовой продукции.

Таким образом, логический подход к управлению материальными потоками предполагает выделение специальной логистической службы на основе интеграции отдельных звеньев материалопроводяшей цепи в единую систему, способную адекватно реагировать на возмущения внешней среды.

Цель системы управления материально-техническим снабжением — доставка материалов, изделий и товаров в заданное место, в нужном количестве и ассортименте, в максимально возможной степени подготовленных к производственному или личному потреблению при заданном уровне издержек. Деятельность в области логистики многообразна.

Выделяют следующие элементы системы управления материальными потоками:

• закупка — подсистема, которая обеспечивает поступление материального потока в систему;

• склады — здания, сооружения, устройства для хранения материальных запасов;

• запасы — запасы материалов, которые позволяют логистической системе быстро реагировать на изменение спроса;

• обслуживание производства — подсистема, занятая обслуживанием процесса производства;

• транспорт — материально-техническая база и инфраструктура, с помощью которой осуществляется транспортировка грузов;

• информация — подсистема, обеспечивающая связь и координацию всех элементов логистической системы;

• кадры — персонал, занятый выполнением логистических операций:

• сбыт — подсистема, обеспечивающая выбытие материального потока.

Вначале закупаются средства производства, которые в виде материального потока поступают в систему, обрабатываются, складируются и затем уходят из логистической системы в потребление, в обмен на поступающие в нее финансовые ресурсы. Материальный поток образуется в результате совокупности определенных действий с материальными объектами.

Во второй главе диссертации разработаны методы и модели, динамического управления материальными потоками. Предполагается, что материальный поток проходит через управляемую сеть. Тогда им можно управлять за счет выбора конфигураций сети. Для определения правила выбора конфигурации сети введен вектор управления:

и = [щ...им]Т, и е 11= и1 х и2 х им, (1)

где и, е ¿7/ = {0,1,..., и*} , и* е , ¡ = 1 ,М , Z+ - множество положительных целых чисел.

Выполнена привязка каждой дуги базовой сети к определенной компоненте вектора управления. При некоторых значениях компоненты вектора управления связанная с ней дуга исключается из базовой сети, определяя тем самым одну из конфигураций сети. Одна и та же компонента вектора управления может быть связана с несколькими дугами сети. При одних значениях данной компоненты вектора управления некоторые связанные с компонентой дуги исключаются из сети, а другие - нет.

Для каждой дуги базовой управляемой сети задается конечное множество значений, которые может принимать связанная с данной дугой компонента вектора управления и при которых дуга не исключается из базовой сети. Максимальное число возможных конфигураций базовой сети при этом не превосходит мощности множества значений вектора управления:

м=пк+1)- (2)

м

Структура графа базовой сети формально описывается с помощью матрицы смежности базовой сети:

А = [а,,], а^ е {ОД} , г,у = 1,1 , (3)

где £ - количество узлов базовой сети.

Для описания связи компонент вектора управления и = с

дугами базовой сети используем матрицу управлений:

С = , су е {0,1,2,.. .,М), 1.) = й , (4)

где Су - либо номер компоненты вектора управления, которая связана с дугой базовой сети, выходящей из узла / в узел_/ , либо 0, если между узлами г и у в базовой сета отсутствует дуга, поэтому с0- = 0, если = 0, /, / = 1, ¿..

Основной задачей разработанной модели управляемой сети является обеспечение за счет выбора конфигураций сети оптимального перемещения потока, проходящего через сеть. Под оптимальным перемещением потока следует понимать прохождение через сеть наибольшего количества потока за заданное число тактов N.

Для формализации критерия в управляемой сети определено множество узлов-источников:

(5)

и множество узлов-стоков:

Г L 1

А={Л:Еч ■ (б)

Узел-источник не имеет в конфигурации базовой сети ни одной входящей в него дуги, поэтому он соответствует нулевому столбцу в матрице смежности. Узел-сток не имеет в конфигурации базовой сети ни одной выходящей дуги, поэтому он соответствует нулевой строке в матрице смежности.

Остальные узлы, номера которых соответствуют ненулевым строкам и столбцам матрицы смежности базовой сети, называем внутренними узлами сети.

Считаем, что значение потока во всех узлах сети ограничено, поэтому введем в рассмотрение вектор ограничений в узлах = [ ... х\ ]т.

Для узлов источников или стоков ограничения часто могут отсутствовать, поэтому значение некоторых компонент вектора ограничений может быть равно бесконечности лу = да, / е /0 и 1\ .

Задача оптимального управления потоком в сети заключается в нахождении программного управления u(.)=(u(l),u(2),...,u(AT)), обеспечивающего максимум следующего функционала:

•Ди(-)) = 2><0V) - 1>,(л0 max - /?ч

ie.', iel с V '

При распределении потока и выполнении на каждом такте управления следующих ограничений:

х{к)<х* , ¿ = 1Д , k=UN. (8)

Функционал (7) является терминальным и вычисляет разность между суммарным значением потока в узлах-стоках и узлах-источниках в заключительный такт управления. При перемещении любого количества потока от узла источника к узлу стоку в соотношении (7) увеличивается значение уменьшаемого и уменьшается значение вычитаемого. Оптимальное программное управление и(.)=(й(1),й(2),...,й(Л0) обеспечивает максимальное значение функционала (7).

В диссертации рассмотрена задача оптимального управления потоком в сети, когда начальное значение вектора потока не определено точно. Считается, что известны статистические параметры начального значения

вектора потока. Начальное значение вектора потока является случайным вектором из Ь независимых переменных, распределенных по нормальному закону со следующей функцией совместной плотности распределения:

Л*/(0),...Л(0))=П/((*,(о)), (9)

где

1|-г,(о)-1,(о)У

'■ЬМ-^ЙК'* ' (!0)

- функция плотности распределения начального значения г-й компоненты вектора потока, х(0) = [х](0)...-*:£(0)]Г , хг(0) - математическое

_ +00

ожидание случайной величины ^(0), г,у = 1,1 , X, (0) = |х, (0)/> (х, (0))с/х, (0),

-со

о,(0) - стандартное или среднеквадратическое отклонение случайной

I

__/+« Ъ

величиных/(0), /,./ = 1,1 , о,(о)=| Дх,(о)-х,(0))2/(*,(о)>й;((о) .

В диссертации сформулирована задача оптимального управления для неопределенного начального значения вектора потока. Так, для заданной управляемой сети, в которой известно изменение вектора потока х^-)^*!(£)...на каждом такте, к = 1,Ы необходимо найти программу управления и(.) = (и(1),...,ц(Лг)) , и(А) = [их(к)...и^к)}г , к = 1,ЛГ , которая обеспечит максимум следующего функционала:

•Ди(О) = +

X.

1

Мц

(11)

х* -> тах,

М

где х1 (к) - математическое ожидание г-й компоненты вектора потока на к-и такте управления, к = 1,Л' , г = 1,1 , 5 - коэффициент штрафа, х* -величина ограничения на значение потока в г'-м узле, причем, если ограничения в г'-м узле отсутствуют, то х* = -1 , 1 < г < Ь .

Начальные значения компонент вектора потока являются независимыми случайными величинами, распределенными по нормальному закону (10) с известными значениями математических ожиданий и среднеквадратических отклонений:

хД0),а,(0),/ = й . (12)

Решение задачи (11), (12) приводит к получению программы управления, которая в каждом конкретном случай для определенного

начального значения вектора потока х(0) = [х!(0)...^(0)]г может не обеспечивать получение оптимального значения функционала. Это означает, что для каждого определенного начального значения вектора потока может существовать программа управления, которая обеспечивает получение большего значения функционала. Полученная в результате решения задачи (12), (11) программа оптимального управления дает наилучшее значение функционала в среднем для множества реализаций начальных значений.

Особенностью решения задачи (12), (11) является то, что требуется для вычисления значений функционала оперировать на каждом такте с математическими ожиданиями вектора потока х(к) = [хх(к)...х[_(к)]т, а не с

самим вектором потока \(к) = \х\(к)..Л1(к)]г, к = 1,ЛГ .

В третьей главе диссертации разработаны методы и алгоритмы синтеза стратегии управления материальными потоками, основанные на формировании алгоритмов прогноза потока заказов на различные виды комплектующих. 1.

Анализ работ по моделированию и управлению материальными потоками показал, что в большинстве случаев проводится раздельный анализ процессов имитации и оптимизации. В диссертации предлагается совмещение указанных процессов. , Это порождает управляемый имитационный процесс, анализ которого значительно усложняется в силу появления нестационарного режима при изменении управляемых параметров в ходе эксперимента. Для решения этой задачи предлагается формализованное представление процесса поисковой оптимизации, учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей.

В работе рассмотрена структура гибридной системы (рис. 1.). Здесь блок выбора активной имитационной модели (ИМ) реализует выбор той или иной ИМ в зависимости от этапа работы блока оптимизации. При этом обеспечивается плавное увеличение времени прогона ИМ от первого к последнему поколению работы алгоритма. Макросхема генетического поиска решает проблему выхода из локальных оптимумов, возникающую из-за сложности ИМ, а также из-за сокращения времени прогона на первых поколениях развития популяции.

При имитационном моделировании процессов управления материальными потоками необходимо определить, какие аспекты реальных сложных систем нужно отразить в имитационной модели, а какие пропустить. Как правило, только в редких случаях необходимо точное соответствие между всеми элементами системы и модели. Моделирование буквально всех аспектов системы часто не требуется, к тому же оно не

достижимо из-за ограничений, связанных со временем, финансовыми и компьютерными возможностями.

Гибридная система поиска решений на основе имитационной модели различной точности и макросхемы генетического поиска

Рис. 1.

При имитационном моделировании разработчику необходимо определить, какие аспекты реальных сложных систем нужно отразить в имитационной модели, а какие пропустить. Как правило, только в редких случаях необходимо точное соответствие между всеми элементами системы и модели. Моделирование буквально всех аспектов системы часто не требуется, к тому же оно не достижимо из-за ограничений, связанных со временем, финансовыми и компьютерными возможностями.

В разработанном алгоритме управления используются операции проверки условия для скрещивания родителей, создания и включения потомков в популяцию для всех отобранных пар, что является выполнением одного периода основного цикла или одного поколения. После этого выполняется переход к поиску наилучшего решения и затем повторяются все этапы основного цикла заданное число раз. Количество основных циклов соответствует количеству поколений. После выполнения всех циклов

находим оптимальное решение по наибольшему значению компоненты вектора приспособленности.

Ниже приведено пошаговое описание генетического алгоритма.

Шаг. 0. Задаем параметры алгоритма: Р - количество основных циклов или поколений, Н - количество возможных решений или размер популяции, Я - количество отобранных пар возможных решений для репродукции новых решений или количество пар родителей, 5 - коэффициент штрафа. Задаем также и+ = [щ ...и+и\' - вектор максимальных значений компонент управления, х(0) = [х1(0)...х£(0)]г - начальное значение вектора потока, N -количество тактов управления.

Шаг 1. А = 1.

Шаг 2.к= 1.

Шаг 3.7= 1.

Шаг 4. и) {к) = [(«; +.

Шаг 5.у =у + 1. Если у < М. то переходим на шаг 4.

Шаг 6. к = к + 1. Если к < Ы, то переходим на шаг 3.

Шаг 7./к = ЛиЛ(.)), А = А + 1. Если А < Я, то переходим на шаг 2.

Шаг 8.р= 1.

Шаг9.А+=1 ,Г=/,,А = 2.

Шаг 10. Если/А >Г .то/4" =/А, К = А .

Шаг 11. А = А + 1. Если А < Я, то переходим на шаг 9.

Шаг \2.г= 1.

Шаг 13. А2М = [(Я +1)5] , А2, = |_(Я +1%} .

( г \ ( ( > Шаг 14. Если к > ,>2г-' " ^ *

Л

. то переходим на шаг 32.

- И

'К ) , ■ . Шаг \5.кг=[{Н + 1%\>к=1.

Шаг 16. Если к<кг, то и"''(к) = 11^(1). ън+\к) = и1'(к) и переходим на шаг 18.

Шаг 17. и 1М(к) = и^(к), ит2(к) = и''2"-1 (к).

Шаг 18. к = к + 1. Если к < N ,то переходим на шаг 16.

Шаг 19. к\ = [(Я +1)?] , кг - [(Я +1)^ ,у = 1.

Шаг 20. = [(н; +, иуя+:1(к2) = + ^ •

Шаг 21.у =у + 1. Если у < М, то переходим на шаг 20.

Шаг22./н+1--ЛУ/+!(.)).

Шаг 23. А. = 1 =/ь А = 2.

Шаг 24. Если/Л <Г ,т0=/А, А_ = А .

Шаг 25. А = А + 1. Если А < Я, то переходим на шаг 24.

Шаг 26. Если///+1 >А_ , то и*" (.) = и№'(.), Д =/№! .

Шаг27./н+2 = Яид+2(.)).

Шаг 28. А_ = 1 ,Г=/иИ = 2.

Шаг 29. Если/а <Г до/" =/А, А. = А .

Шаг 30. А = А + 1. Если А < Я, то переходим на шаг 29.

Шаг 31. Если/я+2 >Л_ , то нЧ) = и№2(.), =/да2.

Шаг 32. г = г +1. Если г </?, то переходим на шаг 13.

Шаг 33. =р +1. Если р<Р, то переходим на шаг 9.

Шаг 34. А+ = 1 =/|, А = 2 .

Шаг 35. Если /а >/+ ,то /*" , А+. = А .

Шаг 36. А = А + 1. Если А < Я, то переходим на шаг 35.

В результате работы алгоритма за решение задачи оптимального управления принимается возможное решение ин*, которое имеет максимальное значение вектора, приспособленности.

Устанавливались следующие параметры алгоритма: количество возможных решений, или размер популяции Н - 100, количество родительских пар К = 50, количество поколений Р = 20, коэффициент штрафа = 3. В качестве начального состояния использовался тот же вектор потока х(0) = [1000 0 0 0]г.

Решение, полученпое в результате работы алгоритма, и изменение состояния вектора потока по тактам приведены в табл. 1. Как видно из таблицы значение потока ни на одном такте не превысило ограничений компонент вектора х* . Значение функционала для найденного оптимального решения составило величину Ди"+(.)) =х4(Аг)-хо(А0 = 96 - 847 = - 751.

Таблица 1.

Таблица интервалов

к [щ иг\1 [Х\ Х2 Хг Яд]7

0 - [1000 0 0 0]'

1 [1 0]' ¡[985 0 15 0]г

2 [0 0]'' [958 12 18 12]7

3 [1 О]7' [943 6 27 24]'

4 [1 О]7 [928 3 33 36]7

5 [Г^ [928 1,5 22,5 48]7'

6 [0 0]7' [901 12,75 26,25 60]'

7 [1 0]7 [886 6,38 35,62 72]'

8 [0 2]т [874 15,19 28,81 84]7

9 [0 0]у [847 19,59 37,41 96]г

Неоднократный запуск генетического алгоритма с теми же параметрами привел к нахождению еще более двадцати различных решений, которые давали то же значение функционала /(иА+(.)) = - 751, что и решение, приведенное в табл. 1.

В результате показано, что алгоритм оптимизации на имитационной модели обеспечивает более точную оценку характеристик процесса в области оптимальных параметров, что позволяет более обоснованно выбирать параметры стратегии управления материальными потоками.

В четвертой главе решается вопрос построения программно-моделирующего комплекса, реализующего предложенные методы и алгоритмы. Разработанные алгоритмы синтеза стратегии управления материальными потоками являются параметрическими, поэтому в зависимости от прогнозируемого количества потенциальных заказов дает различные варианты.

Программный-комплекс включает имитационную модель стратегии управления запасами. С одной стороны, эта модель дает основу сравнительному анализу и проверке робастности предлагаемых в диссертации методов и алгоритмов. С другой стороны, в нее включен алгоритм управления заказами на комплектующие, что дает возможность имитировать процесс управления материальными потоками в целом. В диссертации предлагается универсальная модель интеграции имитационных моделей с включением произвольной стратегии управления материальными запасами.

С использованием полученных результатов в работе проведено исследование влияния внешних факторов и, прежде всего, интенсивности заказов на различные виды производственных работ (с учетом номенклатуры комплектующих), а также на эффективность стратегии управления материальными запасами. Для решения этой задачи использовался дисперсионный анализ в трехфакторной классификации при 2КТ наблюдениях.

Рассмотрены следующие факторы для дисперсионной модели:

• фактор А - максимальная интенсивность заказов;

• фактор В - средняя продолжительность производственного цикла;

• фактор С - параметры стратегии управления.

Функцией отклика хж является интегральная экономическая эффективность. Модель дисперсионного анализа имеет вид:

хшс=ц+а,+р]-и|'к+(ар)ц+(ау)]к+([}у)^+5ук, (13)

где и - среднее значение функции отклика;

а.;, й, ук - эффекты факторов А, В, С, соответственно;

(оф)у,(ау)|к,(ру)}к - взаимодействия факторов А, В, С. Выдвигаются следующие гипотезы: Н0: Р-\=^2= — =Ип-Нд: VI: «¡=0; Нв: V]: рГ0; Нс: \Лс: ук=0; НАВ: VI,у. (аР)у=0; НАС: VI,к (осу)* =0; Нвс: (ру)]к =0; Требуется проверить гипотезы о значимости факторов А, В, С. План эксперимента и результаты представлен в таблице 2. Фактор А имеет 5 уровней, В - 4 уровня, а С - 2 уровня.

Значения факторов на каждом из уровней равны: А-0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9; В-0.2, 0.3,0.4,0.5;

С - 0 - фиксированный диапазон; I- плавающий.

Таблица 2.

Значения ТчРУ

А С В=2 В=3 В=4 В=5

5 0 4.3 6.2 7.4 10.9

5 1 3.4 5.3 8.4 9.1

6 0 6.0 8.3 9.2 11.7

6 1 4.3 8.4 8.8 10.2

7 0 15.5 21.2 20.6 35.4

7 1 13.8 18.3 19.5 32.8

8 0 45.6 54.3 61.2 71.2

8 1 39.9 49.4 55.6 63.2

9 0 101.2 112.5 130.6 200.4

9 1 98.8 1 108.6 1 140.8 | 192.4

Величина погрешности управления в зависимости от внешних факторов

220 ----------------;--

Е<

О 100 3

0,5

0,6 0,7

А

Рис. 2

О, Б

0,9

В результате показано, что значимыми являются факторы А, В, С и их взаимодействия. Таким образом, отвергаются гипотезы НА, Нв. и Ндн о незначительности влияния соответствующих факторов. На рис.2 приведена диаграммы Бокса-Кокса для визуализации эффекта влияния стратегии управления на погрешность метода.

Приложение диссертации содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 8 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей управления материально-техническим снабжением. Разработано формализованное описание процессов управления материальными потоками.

2. Разработана универсальная имитационная модель с открытой структурой для . включения различных параметризуемых стратегий управления материальными потоками.

3. На основе формализованного представления управляемой сети разработаны методы оптимизации управления материальными потоками на и проведен анализ их эффективности.

4. Предложено формализованное представление процесса поисковой оптимизации, учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей, интегрирующих процессы имитации и оптимизации.

5. Разработаны методы и модели оценки экономической эффективности деятельности отделов материально-технического снабжения промышленных предприятий и объединений.

6. Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению материачьно-техническим снабжением промышленных объединений.

7. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

1. Сатышев, С.Н. Анализ методов и моделей управления транспортными потоками / С.Н. Сатышев // Методы прикладной информатики и коммуникационные технологии в автоматизации и управлении: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / М., 2006. -МАДИ(ГТУ). - С.49-54.

2. Сатышев, С.Н. Автоматизация процессов планирования и управления поставками продукции / С.Н. Сатышев, Д.И. Подпорин, A.A. Шарков, C.B.

Мазуренко // Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании (ч. 1 ): сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / МАДИ(ГТУ). -М., 2008. -С.42-51.

3. Сатышев, С.Н. Модели размещения и координации работ на протяженных объектах / С.Н. Сатышев, М.Н. Антонов, Б.Е. Циклис, А.С Горячев // Вестник МАДИ(ГТУ), вып. 5(16), 2008. -С. 108-111.

4. Сатышев, С.Н. Разработка методов управления динамическими транспортными сетями // С.Н. Сатышев / Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / МАДИ(ГТУ).- М., 2009. -С.75-80.

5. Сатышев, С.Н. Генетический алгоритм решения задачи оптимального управления / С.Н. Сатышев, А.Б. Николаев // Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / МАДИ(ГТУ).- М., 2009. -С.12-16.

6. Сатышев, С.Н. Информационное обеспечение системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса / С.Н. Сатышев, А.Б. Николаев, Д.А. Власов, C.B. Мазуренко // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) № 1(41).- M., 2009. - С.35-46.

7. Сатышев, С.Н. Анализ сходимости алгоритмов поисковой оптимизации / С.Н. Сатышев, О.В. Селиверстова, A.A. Шарков, Д.В. Зайцев // Теория и практика автоматизированного управления: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) № 1(41).- М., 2009. - С.21-34.

8. Сатышев, С.Н. База данных системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий / С.Н. Сатышев // Методы и модели прикладной информатики: межвуз. сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ) / М., 2009. -С.145-151.

Подписано в печать 16 апреля 2009 г. Формат 60x84x16 Усл. печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 24 "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г. Москва, ул. Усиевича, д. 8а. Тел/факс: 8(499) 152-17-71 Тел.: 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКИМ СНАБЖЕНИЕМ.

1.1. Анализ проблем управления материальными потоками в системе управления материально-техническим снабжением.

1.2. Системный анализ задач автоматизации управления материальными потоками.

1.3. Анализ программных технологий формирования стратегий управления материальными потоками.

1.4. Методы и модели анализа эффективности системы управления материальными потоками.

1.4.1. Методы прогнозирования временных рядов в системе управления материальными потоками.

1.4.2. Модели нестационарных трендов и сглаживание.

1.5. Методы статистической обработки имитационного эксперимента планирования и управления материальными потоками.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ДИНАМИЧЕСКОГО ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ.

2.1. Формализованное описание процессов управления материальными потоками.

2.1.1. Основные конструкции и операции над процессами.

2.1.2. Система, объекты и механизмы задания случайного процесса.

2.1.3. Алгоритмическая модель процесса управления материальными потоками.

2.3. Разработка рекуррентных моделей хранения и запасов.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА УПРАВЛЯЕМЫХ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ.

3.1. Подходы к построению имитационных моделей.

3.2. Особенности построения сложных гибридных систем на основе имитационного моделирования.

3.3. Моделирование поведения системы управления материальными потоками на основе интеграции эволюционных методов и имитационных моделей различной точности.

3.4. Задача оптимального управления потоком в сети.

3.5. Генетический алгоритм для задачи оптимального управления материальными потоками.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПТО И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ МАТЕРИАЛЬНЫМИ ПОТОКАМИ.

4.1. Реализация моделирующего алгоритма сканирующего типа.

4.2. Линейная модель реализации алгоритма управляемого имитационного эксперимента.

4.3. Оценка вычислительной эффективности алгоритма управления.

4.4. Анализ чувствительности критерия эффективности к аннуитетам и расчет вероятностных характеристик.

Выводы по главе 4.

Современное производство представляет сложный процесс, требующий постоянного и своевременного обеспечения средствами производства (сырьем, материалами, топливом, электро- и теплоэнергией, машинами и оборудованием), необходимыми для изготовления продукции, оказании услуг или выполнения других работ. Для бесперебойного функционирования производства необходимо хорошо налаженное материально-техническое обеспечение, которое на предприятиях осуществляется через органы материально-технического снабжения. Главной задачей органов снабжения предприятия является рациональное обеспечение производства необходимыми материальными ресурсами соответствующей комплектности и качества, что ставит вопросы оптимизации стратегии управления материальными потоками, и в свою очередь определяет актуальность диссертационной работы, направленной на автоматизацию и оптимизацию управления материальными потоками в подсистеме материально-технического снабжения.

Целью работы является повышение эффективности системы управления материально-техническим снабжением за счет автоматизации процесса мониторинга и использования робастных методов прогнозирования и управления материальными потоками.

Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Системный анализ методов и моделей формирования и управления материальными потоками.

2. Разработка управляемой имитационной модели оперативного планирования материальными потоками в условиях стохастической неопределенности.

3. Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования и материальных потоков.

4. Формализованное описание процессов динамического перераспределения материальных потоков.

5. Разработка программно-моделирующего комплекса автоматизации и управления материальными потоками.

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат, теория случайных процессов, теория графов, методы математического программирования, имитационное моделирование и др. Системный анализ деятельности проводился на базе реальных статистических данных.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей автоматизации оперативного управления материальными потоками в подсистеме материально-технического обеспечения. Главной задачей органов снабжения предприятия является своевременное и оптимальное обеспечение производства необходимыми материальными ресурсами соответствующей комплектности и качества. Решая эту задачу, работники органов снабжения должны изучать и учитывать спрос и предложение на все потребляемые предприятием материальные ресурсы, уровень и изменение цен на них и на услуги посреднических организаций, выбирать наиболее экономичную форму товародвижения, оптимизировать запасы, снижать транспортно-заготовительные и складские расходы.

Для оценки характеристик и параметризации моделей процессов транспортировки предлагается использование всего спектра статистических методов. Проведенный в диссертации анализ показал робастность значительной группы методов. Имитационное моделирование среди методов системного анализа процессов оперативного управления материальными потоками является одним из самых мощных средств исследования эффективности управленческих решений в системе материально-технического снабжения.

Во второй главе диссертации разработаны методы и модели, динамического управления материальными потоками. Предполагается,, что материальный поток проходит через управляемую сеть. Тогда им можно управлять за счет выбора конфигураций сети.

Выполнена привязка каждой дуги базовой сети к определенной компоненте вектора управления. При некоторых значениях компоненты вектора управления связанная с ней дуга исключается из базовой сети, определяя тем самым одну из конфигураций сети. Одна и та же компонента вектора управления может быть связана с несколькими дугами сети. При одних значениях данной компоненты вектора управления некоторые связанные с компонентой дуги исключаются из сети, а другие - нет.

Для каждой дуги базовой управляемой сети задается конечное множество значений, которые может принимать связанная с данной дугой-компонента вектора управления и при которых дуга не исключается из базовой сети. Максимальное число возможных конфигураций базовой сети при этом не превосходит мощности множества значений вектора управления/

В третьей главе диссертации разработаны методы и алгоритмы синтеза стратегии управления материальными потоками, основанные на формировании алгоритмов прогноза потока заказов на различные виды комплектующих.

Анализ работ по моделированию и управлению материальными потоками показал, что в большинстве случаев проводится раздельный анализ процессов имитации и оптимизации. В диссертации предлагается совмещение указанных процессов. Это порождает управляемый имитационный процесс, анализ которого значительно усложняется в силу появления нестационарного режима при изменении управляемых параметров в ходе эксперимента. Для решения этой задачи предлагается формализованное представление процесса поисковой оптимизации, учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей.

В четвертой главе решается вопрос построения программно-моделирующего комплекса, реализующего предложенные методы и •алгоритмы. Разработанные алгоритмы синтеза стратегии управления материальными потоками являются параметрическими, поэтому в зависимости от прогнозируемого количества потенциальных заказов дает различные варианты.

Программный комплекс включает имитационную модель стратегии управления запасами. С одной стороны, эта модель дает основу сравнительному анализу и проверке робастности предлагаемых в диссертации методов и алгоритмов. С другой стороны, в нее включен алгоритм управления заказами на комплектующие, что дает возможность имитировать процесс управления материальными потоками в целом. В диссертации предлагается универсальная модель интеграции имитационных моделей с включением произвольной стратегии управления материальными запасами.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют методики, методы, модели и алгоритмы оперативного управления материальными потоками. На защиту выносятся:

• модель управляемой сети материальными потоками;

• формальная постановка задачи оптимального перемещения потока;

• генетический алгоритм перераспределения материальных потоков;

• программно-моделирующий комплекс оперативного управления материальными потоками.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области комплексной автоматизации процессов управления материальными потоками. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ).

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2006-2009 гг.);

• на заседании кафедры «АСУ» МАДИ (ГТУ);

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процессов оперативного управления материальными потоками представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений в системе материально-технического снабжения производственного объединения.

По результатам выполненных исследований опубликовано 6 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 141 странице машинописного текста, содержит 19 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 125 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы управления материальными потоками. Сформирована методика сбора, передачи и аналитической обработки данных в системе мониторинга материальных потоков, основанная на интеграции имитационной модели и программных модулей многомерного статистического анализа. f

2. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Заключение

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей управления материально-техническим снабжением. Разработано формализованное описание процессов управления материальными потоками.

2. Разработана универсальная имитационная модель с открытой структурой для включения различных параметризуемых стратегий управления материальными потоками.

3. На основе формализованного представления управляемой сети разработаны методы оптимизации управления материальными потоками на и проведен анализ их эффективности.

4. Предложено формализованное представление процесса поисковой оптимизации, учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей, интегрирующих процессы имитации и оптимизации.

5. Разработаны методы и модели оценки критериев экономической эффективности деятельности управлений материально-техническим снабжением промышленных объединениях.

6. Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению материально-техническим снабжением промышленных объединений.

7. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

1. Андронов A.M., Надиев Д.С. О некоторых усовершенствованиях алгоритма Бузена для расчета замкнутых сетей массового обслуживания // Автоматика и вычислительная техника. - 1984. - № 4. - С. 18-21.

2. Афанасьв JT.JL, Островский Н.Б. Единая транспортная система и автомобильные перевозки. -М., Транспорт, 1984. -333с.

3. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984.-248 с.

4. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета. М.: Наука, 1989. - 336 с.

5. Башарин Т.П., Толмачев A.JI. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.:ВИНИТИ, 1983. - Т.21. - С.3-119.

6. Белов Е.Г. Об одной многокритериальной задаче распределения заданий. Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. - С.4-9.

7. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет, прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. - Ч.Ш. - С. 145-150.

8. Березкин О.И., Панова Н.А. Моделирование региональных производственно-транспортных систем. Проблемы соц.-экон. развития региона в условиях экон. реформ.: Матер, регион, науч.-прак. конф. -Чебоксары, 1996. - С.188-196.

9. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.- 544 с.

10. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 506 с.

11. Богуславский Л.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. -М.: Энергоатомиздат, 1984. 168 с.

12. Боровков А.А. Предельные теоремы для сетей обслуживания // Теория вероятностей и ее применения. 1986. - Т. 31, вып. 3. - С. 474-490; 1987. - Т. 32, вып. 2. - С. 282-298.

13. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.- 336 с.

14. Глушков В.М. О системной оптимизацию Кибернетика.- 1980.-№5,- С.1-6.

15. Голошубова Н., Голошубов О. Развитие складской сети как компонента инфраструктуры рынка. Экон.Украины. — 1998. - №3. — С.62-65.

16. Голыптейн Е.Г., Солколов Н.А. Декомпозиционный метод решения производственно-транспортных задач. Эконом, и мат. методы. - 1997. -33, №1. - С.112-128.

17. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун Л.А. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. — 112с.

18. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. -СПб, 1995.-37с.

19. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир, 1982. - 562 с.

20. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. - 1993. - №1. - С.14-19.

21. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. - 192 с.

22. Заверкин В.В. Прогнозирование транспортных потоков предприятий промышленности строительных материалов Украины. Вост. Укр. гос. ун-т. - Дуганск, 1996. - 9с.

23. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. Киев: Техника, 1986. - 169 с.24. 'Захаров Г.П. Методы исследования сетей передачи данных. М.: Радио и связь, 1982.

24. Захаров Г.П., Ревельс В.П., Симонов М.В. Оптимизация распределения ресурсов между центрами коммутации пакетов // Средства связи, 1990, вып. 4, С. 51-54.

25. Зимин Ю.Н., Умрихин Ю.Д., Черкасов Ю.Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.

26. Зобнин Б.Е., Коротаева JI.H., Ченцов А.Г. об одной задаче маршрутной оптимизации и ее приложения. Пробл. перед, инф. - 1997. - 33, №4. - С.70-87.

27. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания. М.:Высшая школа, 1982.

28. Ищенко Д.Л. Основные направления логистического анализа транспортного потенциала. — Логистика в рыночных отношениях.: Сарат.гос.техн.ун-т. Саратов, 1996. - С.70-71.

29. Казанцева С.Б. Перевозка грузов. Новое в жизни, науке, технике. Серия "Транспорт",- М.,Знание. 1990.- №3. 63с.

30. Кац И .Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С. 116-123.

31. Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Математические вопросы теории сетей с очередями // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1988. - Т.26. - С. 3-96.

32. Кельманс А.К., Мамиконов А.Г. О построении структур передачи информации, оптимальных по надежности // Автоматика и телемеханика. 1964. - № 2. - С. 207-212.

33. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями: Пер. с англ. -М.: Мир, 1979. 600 с.

34. Клейнрок JI. Коммуникационные сети (стохастические потоки и задержки сообщений). М:: Наука, 1970. - 256 с.

35. Коваленко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднордных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал.- 1997. -№3.-С.31-43.

36. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Информационные сети АСУ и> вопросы автоматизации их проектирования // Автоматизация проектирования АСУП: Сб. статей. Киев: Знание, 1976. - С. 13-15.

37. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Нахождение кратчайших путей в сети с многократной вариацией структуры // Теория и практика программирования на ЭВМ: Тез. докл. VI Всес. шк.-сем. Владивосток, 1977. - С. 85-87.

38. Лапко А.В., Ченцов С.В. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Актуал. пробл. совр. мат. - 1995 — 1. - С.95-103.

39. Лебедев В.М., Добровольский. С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. — Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. С.152-153.

40. Литвинчук В.Г. Опыт работы цеха технологического автотранспорта. Горн.ж. - 1997. - №9. - С.51-52.

41. Лобурева Л.В. Опыт использования достижений логистики в повышении эффективности транспортного комплекса. — Матер.регион.научн.техн.конф.'Проблемы и перспективы соц.-экон.развития Самарской обл.', Самара, 22-23 мая, 1997, Т.2. Самара, 1997. - С.250-252.

42. ЛоусонС. "Коммутаторы ATM" // Журнал Компьютерворлд Россия, Москва, май 1998.

43. Лукашук Л.И. Диффузионная аппроксимация для замкнутой сети Джексона//Кибернетика. 1989. - Т. 25, № 1, - С. 30-33.

44. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. Ml: Наука, 1975.- 431с.

45. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. — Автом. и телемех. 1997. - №3. - С.131-143.

46. Макеев В.И. Совершенствование транспортно-грузовых процессов лесопромышленного производства на основе создания оптимальных автоматизированных систем управления ПТУ. Воронеж, гос. лесотех. акад. -Воронеж, 1998.-9с.

47. Макеев В.Н., Суслев С.И., Круцких Л.Ч. Математическая модель оптимизации транспортно-грузового процесса лесопромышленного производства. Воронеж, гос. лесотех. акад. - Воронеж, 1998. - 10с.

48. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутао-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

49. Меликов А.З. Марковская модель процесса накопления в системах транспортно-складского типа. Электрон, моделир. — 1996. — 18, №3. — С.79-83.

50. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.- 344 с.

51. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А:П. Сети коммутации пакетов. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

52. Митрофанов Ю.И., Беляков В.Г., Кондратова Н.А., Ярославцев А.Ф. Об одной реализации метода конволюции для сетевых моделей обслуживания // XVI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М: ВИНИТИ, 1991, Ч.Ш. - С. 154-158.

53. Михайлов В.Н. об эргодичности однородных цепей Маркова. Сарат.гос.ун-т. Саратов, 1997. - 8с.

54. Орлов А.Н., Смирнов В.Н. Развитие научных исследований в области подъемно-транспортного машиностроения. Научн. техн. ведомости. СНб ГТУ. - 1996. - №3. - С.46-56.

55. Пахомова В.Н., Отставнова Л.А., Изибаев К.Б. Рационализация работы внутризаводсткого транспорта на основе метода концентрации подзадач. Эксплуатация транспорта, Сарат.гос.техн.ун-т. - Саратов, 1996. -С.87-91.

56. Пачурова В.И., Чижикова И.Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. №2. - С.445-456.

57. Первозванский А.А., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.

58. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. - 304с.

59. Плужников К.И. Договор складского хранения. Бюл. транс, инф. -1996.-№10,С.10-13.

60. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука; 1986.- 288 с.

61. Прим Р. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения

62. Кибернетический сборник; Вып. 2. М.: Изд-во иностр. лит., 1961. - С. 95107.

63. Принципы построения единой информационной системы управления на транспорте. "Повышение качества управления и эффективности строительства". Сб.науч.тр. - Рязань, РТИ, 1994. - С.98-101.

64. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. — Пенз. гос. техн. ун-т. Пенза, 1997. - 20с.

65. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. — Пенз. гос. техн. ун-т. -Пенза, 1997.-29с.

66. Разработка программно-математических методов и средств проектирования банков данных и создания на их основе банка данных АСУС Главмособлстроя. Отчет/МАДИ(ТУ)/Алексахин С.В., Будихин А.В., Николаев А.Б. и др. М., 1986. Номер гос.регистрации 01840172386.

67. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Сов. радио, 1971. - 520 с.

68. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. - 1997. - №2. - С.117-123.

69. Санкова JI.B. Условия взаимодействия фирм в логистических отношениях. Автом.трансп. в условиях рыночных отношений.: С.Петер.,гос.инж.-экон.акад. - СПб, 1995. - С.42-45.

70. Синхронные сети передачи данных / В.О. Шварцман, Н.Н. Етрухин, М.А. Карпинский и др.; под. ред. В.О. Шварцмана. М.: Радио и связь, 1988. - 256 с.

71. Советов Б.Я., Рухман Е.Л., Яковлев С.А. Системы передачи информации от терминалов к ЦВМ. Л.: изд. Ленингр. ун-та, 1978. - 240 с.

72. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. JL: Машиностроение, 1990. - 332 с.

73. Сормакова JI.O. Операции транспортно-складских работ в цеховой логистике. — Логистика в. рыночных отношениях.:Сарат.гос.техн.ун-т. — Саратов, 1996. С.57-60.

74. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984.- 312с'.

75. Строкин И.И. Перевозка и складирование строительных материалов. -М.:Стройиздат, 1991. -463с.

76. Сханова С.Э. Проблемы развития логистики и рынок. — Орг. и упр. международными автомоб. перевозками.: С.Петерб. гос. инж.-экон. акад. -СН6Д997. С.143-145.

77. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. Экон. и мат. моделир. - 1997. - 33, №1. - С.26-37.

78. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. - М., 1994. - С. 149151.

79. Фрэнк Г., Чжоу В. Топологическая оптимизация сетей ЭВМ // ТИИЭР.- 1972.-Т. 60. -№ 11.-С. 147-162.

80. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.-519 с.

81. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984.- 352 с.

82. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента. Тр.конф.мол.уч.ВЦ СО РАН. Новосиб.март. - Новосибирск, 1995. - С.200-212.

83. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - Ч.П. - 272 с.

84. Яковлев Д.Л. "Инфотел": основа1 для построения корпоративных подсетей" // Журнал Сети № 1 (44), Москва, 1996.

85. Яковлев Д.Л. "Обеспечение безопасности информационного обмена государственных и коммерческих структур" // Тезисы докладов Международной научно-технической конференции "Современные научно-технические проблемы гражданской авиации" Москва, 1996.

86. Яковлев Д.Л. "Построение корпоративных сетей на базе сетей' передачи данных общего пользования" // Тезисы докладов конференции АДЭ "Корпоративные сети: технологии, проблемы, примеры построения", Москва, 1996.

87. Яковлев Д.Л. "Применение современных телекоммуникационных технологий в! дистанционном образовании" // Журнал Дистанционное образование № 7, Москва, 1997.

88. Яковлев Д.Л. "Сеть передачи данных "Инфотел" — основа построения корпоративных подсетей" // Город N ростовское обозрение, Ростов-на-Дону, 03.12.1996.

89. Яковлев Д.Л., Резников Б.Л. "Использование технологии ATM в современных бизнес процессах" // Тезисы докладов Международной научно-технической конференции "Современные научно-технические проблемы гражданской авиации" Москва, 1999.

90. Яковлев Д.Л., Резников Б.Л. "Корпоративные сети предприятий: место ATM в новой модели бизнеса" // Межвузовский сборник научных трудов, МИРЭА, Москва, 1997.

91. Янбых Г.Ф., Этингер Б.Я. Методы анализа и синтеза сетей ЭВМ. -Л.: Энергия, 1980.-96 с.

92. Akyildiz I.F., Liebeherr J. Application of Norton's theorem on queueing networks with finite capacities // Proc. of the Eighth Annual Joint Conf. of the IEEE Сотр. and Comm. Soc., Ottawa, Canada, Apr. 1989. Washington: USA, 1989.-Vol.3.- P. 914-923.

93. Bernardo M., Donatiello L., Gorrieri R. A formal approach to the integration1 of performanceaspects in the modeling and analysis of concurrent systems. Information and Computation. - 1996. - v.144, №2. - P.83-154.

94. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97-206285, December 1997. P. 27.

95. Bostel A.J., Sagar V.K. Dynamic control system for AGVs. Comput. and Contr. Eng. - 1996. - 7,№4. - P.165-176.

96. Buzen J.P. Compulational algorithms for closed queueing networks with exponential servers// Comm. ACM. 1973. - Vol. 16, № 9. - P. 527-531.

97. Carah B. Talking load and clear. Certain. Manag. - 1997. - №142. -P.61-62.

98. Carlos A., Patrick A. A Functional Simulator of Spacecraft Resources. -Society of Computer Simulation Multiconference, Atlanta, Georgia, April 6-10, 1997.-P.6

99. Christopher A. Kennedy and Mark H. Carpenter, Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. - P.62

100. Classification and related methods of data analysis/ ed.Bock H. -Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988.- 749 p.

101. Courtoils P.J. Decomposability queueing and computer system applications. New York: Academic Press, 1977. - 284 p.

102. Daduna H. Busy periods for subnetwork in stochastic networks: mean-value analysis// J.ACM. 1988. - Vol. 35, №. 3. - P. 668-674.

103. Dallery Y. An improved balanced job bound analysis of closed queueing networks // Oper. Res. Lett. 1987. - № 6. P. 77-82.

104. Faramak Vakil, Hiroshi Saito. "On congestion control in ATM networks", IEEE LTS v.2, Aug. 1991, P. 55-65.

105. Gardarin G., Valduriez P. Relational database and knowledge bases.-N.Y.: Addison-Wesley, 1989.- 450 p.

106. Gelenbe E., Pujolle G. "The behaviour of a single queue in a general queueing network." Acta Imformatica, 1976, v.7, №2, P.123-136.

107. Gerd G. Hillebrand, Paris C. Kanellakis, and Harry G. Mairson. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus. Information and Computation, 15 June 1996. - v. 127, №2. - P.l 17-144, .

108. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. — 1997. - 8, №1. - P. 1-10.

109. Harrison J.M. The QNET method for two-moment analysis of open queuing networks // Queueing Syst. Theoiy Appl. 1990. - Vol. 6, № 1, P. 1-32

110. Hsiao M.-T. Т., Lazar A.A. An extension to Norton's equivalent // Queueing Syst. Theory Appl. 1989. Vol. 5, № 4, P. 401-412.

111. Jer-Nan Juang and Minh Q. Phan, Recursive Deadbeat Controller Design/ NASA TM-112863, May 1997. - P.27

112. Joslin R. Direct Numerical Simulation of Evolution* and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

113. Jun K.P. Approximate analysis of arbitrary configurations of queuing networks with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259-279.

114. Kramer W., Langenbach-Belz M. Approximation for the delay in the queueing systems GI | GI | 1. Congressbook, 8th ITC, Melbourne, 1976.

115. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem. Information and Computation. - 1996. - v. 131, №1. - P.63-79.

116. Nishizawa K. A method to find element of cycles in a incomplete directed graph an its applications binary ANP and Petri nets. - Comput. and Math. Appl. - 1997. - 33, №9. - P.33-46.

117. Punch W. The Problem-Dependent Nature of Parallel Processing in General Programming. Proc. First Int. Conf. On Evolutionary Computation and Its Applications. June 24 - 27, Moscow. - 1996. - P. 154-164.

118. Ralescu A. A Note on Rule Representation inpert

119. Systems//Information Sciences.- 1986.- v.38, №2. P.193-203.

120. Schining G. A system approach to docks and cross docking. — Mater. Handl. Eng. 1996. - 51, №2. -P.77-82.

121. Steward WJ. Recursive procedures for the numerical solution of Marcov chains// Proc. of the First Intern. Workshop, Raleigh, NC, USA, May 1983.-Amsterdam: North-Holland, 1989. P. 229-247.

122. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397

123. Welty G. NAFTA: Big questions about big tricks. Railway Age, 1995. - v.196, №12. -P.18.

124. Youichi Sato, Ken-Ichi Sato. "Virtual paths and link capacity design for ATM network", IEEE JSAC, v.9, №1, Jan. 1991, P. 104-111.408.