автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процессов планирования строительного производства промышленных объектов

На правах рукописи

ТАРАСЕНКО ДМИТРИЙ СЕРГЕЕВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПЛАНИРОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА ПРОМЫШЛЕННЫХ

ОБЪЕКТОВ

□□3458541

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

, , (7 • ■ -! п -- -1

Москва - 2008

003458541

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

Ведущая организация: Московский государственный технический университет (МГТУ им. Баумана), г. Москва

Защита состоится «2/ » января 2009г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автсмобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) 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): www.madi.ru

Автореферат разослан « ¡9 » декабря 2008 г.

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

Научный руководитель

кандидат технических наук, доцент Остроух Андрей Владимирович доцент МАДИ(ГТУ)

доктор технических наук, профессор Суэтина Татьяна Александровна профессор Московского института коммунального хозяйства и строительства

Официальные оппоненты

Кандидат технических наук, доцент Сергеев Александр Сергеевич доцент Московского государственного института электроники и математики (технического университета)

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

До сих пор не решен широкий круг вопросов, связанных с автоматизацией подготовки строительства. Возникают трудности при обработке проектно-сметной документации, формировании перспективных и годовых планов строительно-монтажных работ, организации материально-технического снабжения и комплектации строительных процессов.

Первоначально разработанные строительные планы обычно не являются лучшими по срокам выполнения работ и использованию ресурсов. Поэтому они подвергаются анализу и оптимизации. При оптимизации с привлечением дополнительных ресурсов (материальных, технических, трудовых) требуется учитывать большое количество факторов, влияющих на принятие решения. Э ти задачи сложны для человека и в тоже время их нельзя доверить ЭВМ. Системы поддержки принятия решений (СППР) позволяют решать такие задачи. Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений, предлагая специалистам возможные варианты решений и указывая на возможные последствия. С помощью СППР можно решать неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

Практика показывает, что эффективное планирование и использование ресурсов, в том числе и трудовых - важнейшие факторы, оказывающие влияние на повышение темпов строительства, рост производительности труда и ввод объектов в установленные сроки. Все это и определяет актуальность выбранной темы диссертационной работы.

Цель и основные задачи исследования

Целью настоящей работы является повышение эффективности календарного планирования строительного производства промышленных объектов за счет создания автоматизированной системы для оптимизации календарных планов с привлечением дополнительных ресурсов по времени и по затратам.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ методов, моделей и программного обеспечения применяемых для создания и оптимизации строительных планов промышленных объектов;

• исследование методов и подходов по вероятностному планированию и управлению производственными рисками в строительных проектах;

• формализованное представление объектов системы поддержки принятия решений для оптимизации строительных планов;

• создание моделей и алгоритмов системы поддержки принятия решений для оптимизации строительных планов;

• разработка программного инструментария с визуально-графическим интерфейсом для создания и оптимизации строительных планов.

Методы исследований

При разработке формальных моделей компонентов автоматизированной системы для оптимизации строительных планов в диссертации использованы методы общей теории систем, теории важности критериев, теории графов, методы оптимизации строительных процессов, имитационное моделирование, теории баз данных и др.

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей и алгоритмов оптимизации строительных планов по продолжительности и по затратам с учетом стохастического характера производственного процесса, на основе которых проводится оптимизация с изменением количества привлекаемых ресурсов.

Практическая значимость работы заключается в разработке программного комплекса, используемого в технологических процессах подготовки строительства. Он позволяет создавать и оптимизировать календарные планы, а также учитывать и отслеживать производственные риски строительных проектов.

На защиту выносятся:

• метод и алгоритм автоматического построения ускоренной сетевой модели;

• методы вероятностного планирования и управления производственными рисками при создании строительных планов;

• метод и алгоритм оптимизации строительных планов с использованием СППР на основе теории важности критериев;

• программный комплекс для создания и оптимизации строительных планов.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации процессов планирования строительного производства.

Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО "СУ-7 Фундаментстрой" и ООО "Строймонолит", а также используются при организации учебного процесса на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Апробация работы

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

• на международных, российских и на 64+66 научно-

методических конференциях МАДИ(ГТУ) (2005-2008 г.г.);

• на совместном заседании кафедры АПП и АСУ МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических

результатов исследований в области автоматизации процессов планирования строительного производства составляет актуальное научное направление.

Содержание работы

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей, алгоритмов и программного комплекса.

Во введении обосновывается актуальность работы, приведено краткое содержание глав диссертации, определена цель и поставлены основные задачи исследований.

В первой главе диссертации на основе исследований проведен системный анализ моделей и методов календарного планирования, которые применяют при строительстве промышленных объектов. Рассмотрены основные положения по созданию и использованию линейных календарных графиков и сетевых моделей, а также методы вероятностного планирования, такие как метод оценки и анализа

программ, метод статистических испытаний или метод Монте-Карло, метод графической оценки и анализа программ.

Большая часть этой главы посвящена системному анализу методов оптимизации и коррекции проектных планов (табл. 1). Рассматриваются следующие методы:

• метод минимизации стоимости проекта при заданной продолжительности;

• метод условно-эквивалентной трудоемкости для оптимизации сетевой модели;

• графический метод "время - затраты" для оптимизации сетевой модели;

• метод сокращения сроков проекта при минимизации его общей стоимости;

• методы приведения проекта в соответствие с ограничениями по ресурсам.

Таблица 1.

Сравнение методов оптимизации строительных планов

Метод оптимизации Преимущества Недостатки

Метод линейного программирования 1) Оптимизация по стоимости; 2) Оптимизация по продолжительности. 1) Высокая трудоемкость; 2) Минимизация только по одному критерию.

Метод услозно эквивалентной трудоемкости 1) Оптимизация по продолжительности; 2) Оптимальное распределение трудовых ресурсов. 1) Отсутствие оптимизации по стоимости; 2) Не учитывается уровень механизации работ; 3) Применим только для работ с однородными трудовыми ресурсами.

Метод «Время -Затраты» 1) Оптимальное соотношение между стоимостью и продолжительностью. 1) Высокая трудоемкость; 2) Низкая точность.

Метод сокращения продолжительности проекта при минимизации его общей стоимости 1) Оптимизация по стоимости и продолжительности. 1) Высокая трудоемкость; 2) Трудность автоматизации.

В этой главе рассмотрены основные принципы организации командной разработки проектной документации и программные комплексы, используемые для планирования, оценки и управления

проектами (Microsoft Office Ent erprise Pr oject M anagement Soi ution и Cyco Auto Manager Team Work).

Во второй главе приведены обоснования, общие принципы и основные алгоритмы построения системы поддержки принятия решений (СППР) для оптимизации строительных планов.

Пусть множество W - {Wl,W2,W3...Wm} - комплекс работ, выполнение которых требуется для завершения проекта. Тогда множество Е = {ЕХ,Е2,Еу..EJ - будет представлять комплекс

событий, возникающих в процессе выполнения комплекса работ. Сетевая модель проекта будет задаваться ориентированным графом N = {E,W}, в котором элементы множества Е играют роль вершин, а элементы множества W - роль дуг, соединяющих вершины, причем каждой дуге Wtj можно поставить в однозначное соответствие пару

вершин Ej и Ej, первая из которых будет определять момент начала

работы Wy , а вторая - момент окончания этой работы.

Каждая работа в свою очередь определяется следующим множеством:

где Ly = {tf J'ï..l'p} - набор материалов, Sy - затраты, Ну = - набор исполнителей, qLj - трудоемкость,

My = {т'( ,ml,m^...ml;} - набор используемой техники, Ry = - набор рисков.

Затраты на проект S, включают в себя, как прямые затраты, являющиеся суммой затрат на каждую работу, так и косвенные затраты SK0Ce, вычисляемые исходя из продолжительности проекта:

п m

ы м

где Т - продолжительность проекта.

Затраты на каждую работу включают в себя стоимость материалов, использования техники и оплату труда исполнителей:

s,=sÇ(Ly^Sf(Ey)-Y^(My), (2)

где - стоимость материалов работы Н, - затраты на

оплату труда исполнителям работы ¡-^ - стоимость

использования техники в работе Н.

Продолжительность работ проекта можно регулировать количеством ресурсов, выделяемых для их выполнения. Продолжительность работы соответствующая нормальному времени выполнения работы и ее минимальной стоимости - называется нормальной продолжительностью. Продолжительность работы соответствующая ускоренному до предела времени выполнения работы - называется сжатой, или укоренной продолжительностью. Стоимость выполнения работы в такие сроки максимальна.

Время выполнения работы ^ прямо пропорционально ее объему д¡. и обратно пропорционально числу исполнителей Ну и используемой техники Му , занятых на данной работе. Так как время

выполнения работы зависит от задействованных ресурсов, то можно допустить, что стоимость работы в общем случае представляет собой функцию нелинейного вида, как показано на рис. 1.

Рис. 1. График зависимости продолжительности работы от ее

стоимости

Для оптимизации проекта по продолжительности и по затратам целесообразно использовать теорию важности критериев. Математическая модель ситуации принятия решения при многих критериях включает в себя три элемента: множество вариантов V, векторный критерий С и отношения предпочтения и безразличия лица

принимающего решения - ЛПР, которые обозначают Р (от англ. Preference - предпочтение) и I (от англ. Indifference - безразличие).

Каждый вариант v из множества всех вариантов V характеризуется значениями критериев S - стоимости и Т -продолжительности проекта, которые называются частными и которые составляют векторный критерий C = (T,S). Под критериями S и Т понимаются функции, определенные на V и принимающие значения из множества Xt, называемого шкалой, а также множеством оценок,

градаций этих критериев.

Множество вариантов представляет собой область возможных затрат и сроков выполнения проектов, как показано на рис. 2. Эти варианты отличаются различными затратами трудовых, технических и материальных ресурсов. Сузить количество вариантов, можно отбрасывая доминируемые альтернативы по Эджворту-Парето.

Альтернатива V из множества альтернатив V называется недоминируемой или оптимальной по Эджворту-Парето, если в V не существует такой альтернативы v, для которой Г(у) > Г(у') и > 5(У), причем, хотя бы одно из этих неравенств строгое. Очевидно, что в решаемой задаче оптимальные по Эджворту-Парето решения лежат на кривой ОС (рис. 2), т.е. линии минимальных затрат.

Стоимость и продолжительность проекта неоднородны, поэтому их следует привести к качественной, порядковой шкале. Для приведения стоимости и времени выполнения проекта к порядковой шкале «разрежем» исходные шкалы этих критериев на х частей, так чтобы любые значения этих критериев из части номер \ имели интерпретацию по предпочтительности, соответствующие градации \ общей шкалы. В качестве крайних значений шкалы возьмем значения

продолжительности и стоимости проекта в точках й и С, т.е. при нормальной и при ускоренной продолжительности, причем так, чтобы большее значение х было предпочтительней (быстрее или дешевле) меньшего. Полученный интервал разделим на х частей (рис. 3).

12 3 ... х-1 х

I I I I 111^

-1-1-1-1-1-1-1-Ь.

|||| 111^

т . с у с Т.Я

нпрм ус* уск нор.ч

Рис. 3. Построение порядковой шкалы стоимости и продолжительности

Оценки относительной важности критериев могут быть качественными и количественными. Качественными (нечисловыми) оценками важности являются суждения (утверждения, сообщения) вида что «один критерий важнее другого» и «оба критерия равноважны». Количественными оценками важности являются суждения вида что «один критерий важнее другого во столько-то раз». Для получения от лица принимающего решения (или эксперта) качественной информации о важности критериев ему необходимо предложить попарно сравнить критерии по важности. Для каждой выбранной пары критериев ЛПР должно указать, что один из критериев более важен, чем другой, или, что они равноважны.

Для сравнения по важности критериев, т.е. стоимости и продолжительности, можно исходить непосредственно из определений равенства и превосходства в важности и сопоставлять по предпочтению пары векторных оценок вида С = (7].,5'.) и

С = (Г,.,^.), где под 7] и Я,- подразумеваются значения из интервала соответствующего ¡-ому значению шкалы, а под Т} и из Ко интервала.

• Критерии Т и Б равноважны, или одинаково важны, когда любые две векторные оценки С = (и С = (Г,.,*?,)

одинаковы по предпочтению.

• Критерий Т важнее критерия 8, когда всякая векторная оценка С = (7^,5^), в которой />у\ предпочтительнее, чем

Для сравнения по важности ЛПР предлагается сравнить векторные оценки С = и С = (Т,.,»!?,.). Для повышения

надежности получаемой от ЛПР информации для сравнения ему предлагается несколько пар оценок. Для повышения контрастности рекомендуется использовать крайние значения шкалы.

В некоторых случаях критерии могут оказаться несравнимыми по важности. Причин такого положения мсжет быть несколько. Одна из них состоит в том, что данные определения носят по существу характер «глобальной» важности, т.е. охватывающей все множество векторных оценок. Однако бывают ситуации, когда в одной части этого множества, один критерий важнее другого, а в другой наоборот. В таких случаях корректируются исходные определения, ограничивая их «действие» лишь некоторой областью из множества векторных оценок, что будет соответствовать «локальной» важности.

Комбинируя полученные значения о важности критериев и отношения Эджворта-Парето можно сравнивать по предпочтению вычисляемые векторные оценки. Например, шкала имеет 5 градаций, и мы получили две векторные оценки стоимости и времени (5,3) и (2,4). Первый критерий обозначает время выполнения проекта, а второй его стоимость. От пользователя мы получили информацию, что время важнее стоимости, т.е. первый критерий важнее второго, обозначим ее О = {1 > 2}. Понятно, что для этих векторных оценок

неверно ни (5,3)Р!>2(2,4), ни (5,3)-Р° (2,4) (т.е. по Эджворту-Парето). Однако, можно составить цепочку из двух звеньев верных отношений (5,3)7э'>2(3,5)/5°(2,4). Следовательно, можно утверждать, что

векторная оценка (5,3) предпочтительней, чем (2,4), т.е. (5,3)-РП(2,4).

Вариант у' такой, для которого не существует варианта v. лучшего по отношению Рп, т.е. для которого было бы верно , называется недоминируемым по Ра. В противнем случае он является доминируемым.

После отбора вариантов на основании качественных данных многие варианты могут оказаться несравнимыми. Тогда следует получить у ЛПР дополнительную информацию о важности критериев, т.е. количественную. Количественная важность может выступать в двух основных формах:

• степенях превосходства в важности одних критериев над другими: «критерий Т в с! раз важнее критерия Б», где с!>0,

1 ,

если с1<1, то фактически критерий Б в — >1 раз важнее

с1

критерия Т, а при с1=1 критерии равноважны;

• значениях важности отдельных критериев, количественно «измеряемой» по общей для них «шкале важности»:

«важность критерия Т имеет величину Д,, а важность критерия Б - /З3 », где Д > О и Д > 0.

Между обоими указанными видами количественной важности имеется тесная взаимосвязь. Степень превосходства с! критерия Т над критерием Б равна отношению значений их важности Д и Д:

Под !\!-моделью понимается модель с п1+... + 1ит однородными критериями, причем первые пх критериев получают повторением («клонированием») первого критерия пх раз, следующие п2 критериев получают повторением второго критерия щ раз и т.д.

Критерий Т в с! раз важнее критерия Э, когда для Ы-модели, соответствующей исходной модели, выполнены следующие условия:

Каждый из пТ критериев, полученный из критерия Т, равнозажен любому из п3 критериев, полученному из критерия Б.

В поставленной двухкритериальной задаче применение методов выбора оптимального решения с использованием информации о количественной важности не погложет отбросить спорные решения, но эта информация потребуется для совершенствования шкалы. Совершенствовать шкалу можно выясняя характер изменения предпочтений вдоль шкалы. Например, имеет место случай замедления роста предпочтений вдоль шкалы, т.е. переход от 1 к 2 важнее, чем переход от 2 к 3, который в свою очередь больше, чем переход от 3 к 4 и так далее в пределах количества градаций шкалы х. Если критерии Т и Б равноважны, то это означает, что векторная

оценка , где 7] и значения из интервала

соответствующего ¡-ому значению шкалы, предпочтительнее, чем

векторная оценка, получаемая из С^-Д.) заменой Т( на 2) и 5",- на

, где р целое число.

Рассмотрим пример, где шкала состоит из 5 частей, и требуется сравнить две векторные оценки стоимости и продолжительности (2,3)

ъ/

и (3,1). От ЛПР получена информация £1 = {1>/22} и

А

(3)

(4)

0 = {2,2 > 1,3:3,3 > 2,4;4,4 > 3,5}. Перепишем векторные оценки в виде N=(3,2) модели и упорядочим по невозрастанию: (3,3,2,2,2) и (3,3,3,1,1). Теперь с учетом равноважности всех критериев можно

составить цепочку: (3,3,2,2,

2^34(22-13) (3ДЗД^рО (3 ДЗДД)

Следовательно, вариант (2,3) предпочтительнее варианта (3,1).

Алгоритм оптимизации сетевой модели приведен на рис. 4. Исходными данными для алгоритма оптимизации являются две готовые сетевые модели одного проекта с нормальной и ускоренной продолжительностью. На первом этапе оптимизации строится шкала. Дальше нормальная модель постепенно ускоряется с помощью привлечения дополнительных ресурсов на основании распределения ресурсов в ускоренной модели.

На каждом шаге ускорения нормальной модели из числа критических работ выбирают такую работу, которая может дать максимальное сокращение критического пути. Если таких работ несколько, то выбирают ту из них, которая имеет наименьший коэффициент обратной пропорциональности. Значения, попадающие в интервалы шкалы, фиксируются для дальнейшего сравнения по предпочтению.

Затем пользователь опрашивается для получения информации о предпочтениях ЛПР. На основании данных опроса о предпочтениях выбираются эффективные решения. Если эффективных решений оказалось несколько, то для выбора оптимального из них опрашивается пользователь. Найденное оптимальное решение представляет собой интервалы продолжительности и стоимости, которые являются оптимальными с точки зрения ЛПР.

Найденные интервалы принимаются за оптимальные диапазоны значений и делятся на более мелкие интервалы для дальнейшей оптимизации по описанной схеме. Так продолжается до нахождения решения с требуемой точностью, которая задается в настройках системы.

Система может автоматически построить ускоренную сетевую модель на основе ранее созданной нормальной модели. Для этого используются следующие базы данных:

• номенклатуры строительно-монтажных работ;

• применения технических ресурсов по видам работ;

• применения трудовых ресурсов по видам работ;

• применения материалов по видам работ;

• прецедентов планирования работ в предыдущих моделях.

Система автоматического построения ускоренной сетевой

модели получает на вход сетевую модель с нормальной продолжительностью работ. Она проводит предварительный расчет модели и определяет работы критического пути.

Построение шкалы

V

Поиск альтернате

V

Выбор оптимальных решений по Элжворту-Ларето

ла 1

Поиск оптимальных решений

Запрос информации о характере изменения предпочтений вдоль шкалы

Кочан ^

Рис. 4. Блок схема алгоритма оптимизации на основе теории важности

критериев

Затем для каждой работы критического пути создается ее вариант со сжатой продолжительностью. Для этого к работе выделяется дополнительная техника и рабочие согласно ее номенклатуре. Верхняя граница количества задействованной техники и рабочих для каждого вида работ вычисляется по следующему алгоритму:

• выбираются работы, требуемого типа, с коэффициентом напряженности близким к единице на ранее созданных ускоренных моделях;

• по каждому виду техники и рабочей специальности рассчитывается среднее количество ресурсов на единицу объема;

« полученное среднее количество ресурсов умножается на требуемый объем работ, и округляется таким образом, чтобы время выполнения работы было кратно половине смены.

Если прецедентов в базе данных не обнаружено, то используется величина кратная половине рабочей смены, таким образом, максимальное количество ресурсов выделенных на каждую работу позволит выполнить ее в течение половины смены. При известных пропорциях эта величина мсжет быть задана для каждого вида работ вручную.

После этого для каждой ускоряемой работы рассчитывается коэффициент обратной пропорциональности. Выбирается работа с наибольшим коэффициентом. Если ресурсы проекта позволяют, то выбранная работа ускоряется, если нет, то берется другой ресурс или работа со следующим по величине коэффициентом обратной пропорциональности. После чего, если критический путь изменился, то модель пересчитывается для выбора новых критических работ, в противном случае ускоряется следующая работа с наибольшим коэффициентом обратной пропорциональности. Схема алгоритма приведена на рис. 5.

В третьей главе диссертации предложен метод учета стохастического характера производственных процессов строительного производства с помощь вероятностных сетевых методов. Предложена интеграция системы управления производственными и экономическими рисками в автоматизированную систему оптимизации строительных планов. Предложен метод классификации объектов, использованный в хранилище данных предприятия для работ и производственных рисков.

модели

В теории принятия решений выделяют две стохастические модели:

• принятие решения в условиях неопределенности - ЛПР не знает вероятностей наступления рисковых событий;

• принятие решения в условиях риска - ЛПР знает или предполагает вероятности наступления рисковых событий.

В случаях, когда время выполнения и стоимость работ, а также вероятности наступления рисковых событий неопределенны, используют метод планирования работ на основании логической системы процесса, который называют методом оценки и анализа программ (Program Evaluation and Review Technique, PERT). Он позволяет определить вероятности окончания проекта в заданные периоды времени и к заданным срокам с заданной стоимостью.

Вместо единственных детерминированных величин продолжительности и стоимости, для работ проекта задают (как правило, экспертным путем) три оценки продолжительности и стоимости: оптимистические (работа не может быть выполнена

быстрее, чем за t°"m и дешевле, чем за s°"m ); пессимистические (работа не может быть выполнена медленнее, чем за t™cc и дороже,

чем за s"ecc) и наиболее вероятные и S-fp. Затем вероятностную

сетевую модель превращают в детерминированную, на основании предположения, что продолжительность и стоимость выполнения работы имеет нормальное распределение и подчинена (3-закону. Выполняют это путем замены трех оценок продолжительности и стоимости каждой из работ единственными величинами,

называемыми ожидаемой продолжительностью и ожидаемой

стоимостью . Они рассчитываются, как средневзвешенное

арифметическое трех экспертных оценок длительности и стоимости данной работы:

где М(г;/) - математическое ожидание продолжительности

(5)

работы ¡-j,

s."m + 4s g р

песс

1В

Величины t^vi s°x представляют собой математические

ожидания случайных величин продолжительности и стоимости работ.

Для характеристики степени неопределенности оценок

продолжительности и стоимости отдельной работы служат дисперсии,

вычисляемые по формулам:

/ \2 f ,песс_ ,опт \

' . 9 . (7)

I 6 J

где B(L) - дисперсия продолжительности работы ¡-j,

D(s„)--

песс опт

sij ~sa

Л2

(8)

где О^у) - дисперсия стоимости работы 4".

Этот метод имеет огромное количество недостатков и допущений, но он может использоваться в тех случаях, когда отсугствует информация о рисках, связанных с выбранной работой. В большинстве же случаев риски могут быть более или менее точно определены. Существует два метода определения вероятности наступления рискового события:

• объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят рисковые события, например, аварии., частота при этом рассчитывается на основе фактических денных;

• субъективный метод, когда вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающееся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях.

Каждая работа будет иметь свой набор рисковых событий

Яу= {¡^}, независимо от метода определения рисков. В

свою очередь каждое сл ед у ю щ и вели ч и нами:

г',1

рисковое событие г1( определяется

^ 11к >лк 'Рк S

где

f'j

- время, которое может быть потеряно при

возникновении рискового события гЦ, sï - сумма, которая может

быть потеряна при возникновении рискового события гЦ, р'[ -

вероятность наступления риска гЦ .

На основании этих данных рассчитывают математическое ожидание времени выполнения и стоимости работы. Математическое ожидание - это средневзвешенное всех возможных вариантов, где в качестве весов используют вероятности их достижения:

О)

ы\

п

= (Ю)

к=\

Отклонение от математического ожидания определяется дисперсией времени выполнения и стоимости работы. Дисперсия -это средневзвешенное квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания:

(и)

к=1

О^^рЦх^-М^. (12)

к= 1

После получения этих величин стоимость и продолжительность всего проекта можно рассчитать на сетевой модели уже с помощью детерминированных методов. Однако продолжительность и стоимость проекта будут иметь две оценки - ожидаемую и погрешность. Ожидаемая продолжительность критического пути М(Т) равна сумме ожидаемых продолжительностей критических работ, а погрешность продолжительности критического пути 1)(Г) равна сумме дисперсий критических работ:

п т

М(Т) = ^М(%), (13)

м м

п т

т= 04)

где - работа Н критического пути, аТ - среднеквадратичное

отклонение от ожидаемой продолжительности проекта. В данном случае при расчете продолжительности проекта придется учитывать помимо критического еще и околокритические пути, т.е. те пути, которые могут стать критическими при определенной вероятности.

Ожидаемые прямые затраты на проект будут равны сумме ожидаемых стоимостей работ, а погрешность будет равна сумме дисперсий. Общая ожидаемая стоимость проекта будет равна сумме ожидаемых прямых затрат и косвенных затрат, определенных по ожидаемой продолжительности проекта. Погрешность стоимости проекта будет рассчитываться, как сумма ожидаемой погрешности прямых и косвенных затрат:

п m /=1 j-\

п m

DiS) = a2s= 5кссв[0(Т)] + ^21Щ). (16)

и j=i

где 5косв[М{ТУ\ - ожидаемые косвенные затраты на проект, STO[,6,[Z)(T)] - дисперсия косвенных затрат, <js - среднеквадратичное

отклонение от ожидаемой стоимости проекта.

Наиболее близка к реальному распределению времени и стоимости проекта функция нормального распределения. Поэтому для определения вероятности реализации проекта за время и стоимость, отличные от ожидаемых, рассматривают величину стандартного (среднеквадратического) отклонения кривой нормального распределения, которая отражает степень неопределенности оценки продолжительности всего проекта: Т - М(Т)

(17)

?

SA..-M(.

01'Р (18)

где ХТй \\ Х3дир - аргументы функции Лапласа, т.е. Р-гдир =Ф(Хгд,<Р) ~ вероятность завершения проекта за директивное время Тй и Р5д = Ф(Х5дир) ~ вероятность завершения проекта с директивными затратами Бд . Кроме того можно решить обратную

задачу и определить время и стоимость проекта, которые можно получить с заданной вероятностью:

Тд11р=ХШ1рат+М(Т), (19)

гД/(Л'). (20)

Для получения вероятностей по аргументам функции Лапласа:

V л о

ад*)

математическое

ожидание, а и - среднеквадратичное отклонение величины Хдир,

обычно используют рассчитанные табличные значения.

Согласно теории вероятности, вероятность выполнения проекта в пределах М(Т)±<7т или М{8)±а8 равна 68,27 %, а

вероятность выполнения проекта в пределах М(Т) + Зат или М {Б) ±2а5 равна 99,73 %, т.е. практически стопроцентная вероятность.

В четвертой главе построена имитационная модель для проверки эффективности предложенных методов. Разработана концептуальная схема данных для автоматизации построения сетевых моделей и пользовательский интерфейс программного комплекса для создания и оптимизации строительных планов. Предложена реализация программного комплекса для создания и оптимизации планов строительных работ. Приведена функциональная схема и описано функционирование реализованного программного комплекса.

Для апробации предложенных методов и алгоритмов, а также изучения процессов, направленных на оптимизацию строительных процессов, была построена модель оптимизации неритмичного потока с непрерывным использованием ресурсов (рис. 6). В качестве среды для построения модели выбрана платформа МаНаЬ с пакетом 31тиПпк.

Использование этой модели показало, что прежде, чем проводить оптимизацию с привлечением дополнительных ресурсов целесообразно провести оптимизацию за счет совмещения технологических процессов во времени и изменении очередности работ. Эти методы хорошо изучены и дают хорошие результаты по оптимизации, но в то же время довольно трудоемки для реализации их без использования ЭВМ.

Также в четвертой главе предложена реализация программного комплекса для создания и оптимизации строительных планов. В данном случае оптимальным является его интегрирование с системой разработки строительной документации и планирования. Это дает возможность органично вобрать данные обо всех этапах проектирования, кг.л текущего проекта, так и остальных проектов предприятия. Таксе построение системы позволяет быстрее наполнить базы дз:нны>; информацией о ресурсах предприятия, что

ведет к повышению эффективности системы в целом. Программный комплекс предусматривает коллективную разработку проектов, что повышает эффективность организации работы проектного отдела. Он построен на основе модулей, что обеспечивает его гибкость и расширяемость.

РНе Б1гпи1а^ог| r-.rm.3t Тоо1з Не!р

а 5 ► ¡1...... (к^ть'

[г-----¡г)Г*73Э1Г~

Г 'II ¡11... »11 »1

1г 41 «!Г .(1! г\

11." [_' . . "II _ ¡П1 . >1

1

1'г-тГТ.

згъ.

з и в ■» а ® «>

31--ПС

Рис. 6. Имитационная модель оптимизации неритмичного потока с непрерывным использованием ресурсов

В этой главе разработан пользовательский интерфейс программного комплекса для создания и оптимизации планов строительных работ и его основные функции. Пользовательский интерфейс предоставляет удобный доступ к функциям и базам данных системы. Главное окно приложения приведено на рис. 7. Оптимизация сетевых моделей реализована в виде мастера оптимизации, где пользователь постепенно опрашивается с предпочтениях и на основе его ответов строится оптимизированная модель. Сбор информации системой аналогичен составлению подробных технологических карт, описывающих производство отдельных работ. Технологические карты являются основной составляющей частью проекта производства работ и должны быть хорошо известны потенциальным пользователям. Везде где это возможно

система будет предлагать пользователю только актуальные данные для выбора: работ, техники, исполнителей, материалов, рисков. Все это сокращает время обучения персонала работе с системой, упрощает разработку сетевых моделей и повышает удобство использования системы.

В заключении диссертации представлены выводы и основные результаты работы.

Приложение диссертации содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работ, которые приведены в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен анализ моделей и методов представления и оптимизации строительных планов.

2. Проведен анализ программного обеспечения, применяемого при планировании и управлении строительными процессами.

3. Предложены модели, методы и алгоритмы, позволяющие реализовать автоматизированную систему для оптимизации строительных планов.

4. Разработан метод автоматического построения ускоренной сетевой модели.

5. Предложен метод построения вероятностной сетевой модели для учета стохастического характера производственных процессов.

6. Предложен метод классификации информации для системы управления рисками.

7. Проведена апробация предложенных методов оптимизации строительных планов с помощью имитационной модели.

8. Разработан программный комплекс для создания и оптимизации строительных планов.

9. Разработанный программный комплекс прошел апробацию и внедрен для практического применения на предприятиях ЗАО "СУ-7 Фундаментстрой", ООО "Строймонолит".

Публикации по теме диссертационной работы

1. Тарасенко Д.С., Остроух А.В., Будихин А.В., Снеткова О.Л. Автоматизация формирования графиков производства строительных работ /7 Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М., «Научтехлитиздат», №6, 2007. С. 12-16.

2. Тарасенко Д.С., Остроух А.В., Савич М.Т. Алгоритм генерирования комбинаций объектов при решении задачи моделирования строительного производства// Цивилизация знаний: инновацинный переход к обществу высоких технологий. Труды 9 международной научной конференции, Москва 25-26 апреля 2008 г.: в 2 ч., ч. 1. - М.: РосНОУ, 2008. С. 204-209.

3. Тарасенко Д.С., Остроух А.В. Решение задачи сравнения документов при коллективной разработке проектной документации на строительном предприятии // Вестник Российского нового университета. Выпуск 2. Серия естествознание, математика, информатика. - М.: РосИОУ, 2007, С. 112-115.

4. Тарасенко Д.С., Остроух А.В. К вопросу автоматизации расчета графиков производства строительных работ /7 Вестник Российского нового университета. Выпуск 2. Серия естествознание, математика, информатика. - ЬЛ:. РосНОУ, 2007, С. 121-124.

5. Tarssenko D.S., Ostroukh A.V., Podporin D.I., Surkova N.E. Workflow autornatization in préparation for building // Information and Télécommunication Technologies in Intelligent Systems. Proceeding of Fourth International Conférence in Catalina, Italv, May 27 - June 03, 2006, P.102-104.

Подписано в печать 3. . 2008 г Формат 60x84/16 Усл.печ.л. а Тираж /1>° зкз. Заказ № "Техполиграфцентр" Россия,125319,г.Москва,ул. Усиевича, д. 8а. Тел./факс: 8 (499) 152-17-71 Т. 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. Обзор моделей, методов и программного обеспечения, используемых при планировании, управлении и оптимизации строительных проектов.

1.1. Методы планирования хода работ.

1.2. Методы оптимизации сетевых моделей строительных планов.*.

1.2.1. Минимизация стоимости проекта при заданной продолжительности.

1.2.2. Оптимизация сетевой модели методом условно-эквивалентной трудоемкости.

1.2.3. Графический метод оптимизации сетевой модели — "время - затраты"

1.2.4. Метод сокращения продолжительности проекта при минимизации его общей стоимости.

1.2.5. Сравнение методов оптимизации строительных планов.

1.2.6. Методы сглаживания потребности в ресурсах.'.

1.2.7. Методы приведения проекта в соответствие с ограничениями по ресурсам.

1.3. Вероятностное планирование строительства объектов.

1.4. Анализ программного обеспечения для создания и оптимизации строительных планов.

1.4.1. Программный комплекс для корпоративного управления проектами (Microsoft Office Enterprise Project Management Solution).

1.4.2. Автоматизация управления коллективной разработкой проектов.

1.4.3. Программный комплекс Сусо Auto Manager Team Work.

ВЫВОДЫ.

2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПЛАНОВ.

2.1. Обоснование использования системы поддержки принятия решений.

2.2. Формализованное описание сетевой модели для оптимизации строительных планов.

2.3. Обоснование выбора критериев для анализа сетевой модели.

2.4. Автоматизация расчета сетевой модели.

2.5. Математическое обоснование поиска оптимальных решений.

2.6. Алгоритм оптимизации сетевой модели.

2.7. Метод оптимизации параллельных работ по времени.

2.8. Алгоритм автоматического построения ускоренной сетевой модели. выводы.

3. разработка! системы управления рисками и описание модели РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ.

3.1. Обоснование использования системы управления рисками.

3.2. Метод построения вероятностной сетевой модели для учета стохастического характера производственных процессов строительного производства.

3.3. Метод классификации информации в хранилище данных.

3.4. Интеграция с системой управления рисками.

3.5. Управление процессом разработки.

ВЫВОДЫ.

4. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ.

4.1. Разработка имитационной модели.

4.2. Разработка концептуальной схемы данных для автоматизации построения сетевых моделей.

4.3. Разработка функциональной схемы автоматизированной системы оптимизации строительных планов.

4.4. Разработка пользовательского интерфейса.

ВЫВОДЫ.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Объемы строительства промышленных объектов увеличиваются высокими темпами на текущем этапе развития страны. При этом остается не решенным широкий круг вопросов, относящихся к автоматизации подготовки строительства, которые возникают при обработке проектносметной документации, формировании перспективных и годовых планов строительно-монтажных работ, организации материально-технического ) снабжения и комплектации. Далека от совершенства организация взаимосвязей бригад, механизмов, автотранспорта и служб, обеспечивающих поставку конструкций, материалов и полуфабрикатов. Важным этапом подготовки строительства является календарное планирование, которое выполняется отдельно для каждого проекта, несмотря на использование типовых схем и конструкций. Это требует серьезных трудозатрат, в том числе от высококвалифицированных кадров. На данный момент в России наблюдается тенденция увеличения спроса на инженеров во всех областях промышленности и в частности строительства. Молодые специалисты, приходящие на предприятия, не обладают достаточным опытом для решения многих ответственных задач. Поэтому важной задачей является поддержка молодых специалистов. Помощь им влиться в производственный процесс оказывают автоматизированные системы управления.

Первоначально разработанные строительные планы обычно не является лучшими по срокам выполнения работ и использованию ресурсов. Поэтому они подвергаются анализу и оптимизации. На данный момент разработано много методов по оптимизации строительных планов и сглаживанию потребности в ресурсах. Как правило, они позволяют проводить оптимизацию по одному параметру, например, по стоимости или продолжительности проекта. Реализация этих методов требует больших трудозатрат, а эффективность их применения остается сравнительно низкой.

В недостаточном объеме применяются методы вероятностного планирования строительного производства промышленных объектов. Это вызвано несовершенством существующего программного обеспечения для управления проектами и его сложностью. Низкая эффективность применяемых методов вызвана отсутствием упорядоченной статистической информации о возникающих непредвиденных ситуациях и связанных с ними потерях.

При оптимизации с привлечением дополнительных ресурсов (материальных, технических, трудовых) требуется учитывать большое количество факторов, влияющих на принятие решения. Эти задачи сложны для человека и в тоже время их нельзя доверить ЭВМ. Системы поддержки принятия решений (СГТПР) позволяют решать такие задачи, они поддерживают, а не заменяют выработку решений, предлагая специалистам возможные варианты решений и указывая на возможные последствия. Современные системы поддержки принятия решений, возникшие, как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности и являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР) [107]. С помощью СППР можно решать неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

Важнейшими факторами, оказывающими влияние на повышение темпов строительства, рост производительности труда и ввод объектов в установленные сроки, как показывает практика, является эффективное планирование и использование ресурсов, в том числе и трудовых. Все это и определяет актуальность выбранной темы диссертационной работы.

Целью настоящей работы является повышение эффективности календарного планирования строительного производства промышленных объектов за счет создания автоматизированной системы для оптимизации календарных планов с привлечением дополнительных ресурсов по времени и по затратам.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• анализ методов, моделей и программного обеспечения применяемых для создания и оптимизации строительных планов промышленных объектов;

• исследование методов и подходов по вероятностному планированию и управлению производственными рисками в строительных проектах;

• формализованное представление объектов системы поддержки принятия решений для оптимизации строительных планов;

• создание моделей и алгоритмов системы поддержки принятия решений для оптимизации строительных планов;

• разработка программного инструментария с визуально-графическим интерфейсом для создания и оптимизации строительных планов.

При разработке формальных моделей компонентов автоматизированной системы для оптимизации строительных планов в диссертации использованы методы общей теории систем, теории важности критериев, теории графов, методы оптимизации строительных процессов, имитационное моделирование, теории баз данных и др.

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей и алгоритмов оптимизации строительных планов по продолжительности и по затратам с учетом стохастического характера производственного процесса, на основе которых проводится оптимизация с изменением количества привлекаемых ресурсов.

Практическая значимость работы заключается в разработке программного комплекса, используемого в технологических процессах подготовки строительства. Он позволяет создавать и оптимизировать календарные планы, а также учитывать и отслеживать производственные риски строительных проектов.

На защиту выносятся:

• метод и алгоритм автоматического построения ускоренной сетевой модели;

• методы вероятностного планирования и управления производственными рисками при создании строительных планов;

• метод и алгоритм оптимизации строительных планов с использованием СППР на основе теории важности критериев;

• программный комплекс для создания и оптимизации строительных планов.

В первой главе диссертации проведен системный анализ моделей и методов, которые применяют в строительстве при календарном планировании. Рассмотрены основные принципы организации командной разработки проектной документации и программные комплексы, используемые для планирования, оценки и управления проектами.

Во второй главе предложено обоснование, методы и алгоритмы построения автоматизированной системы для оптимизации строительных планов. Приведено формализованное описание сетевой модели для оптимизации строительных планов. Предложен алгоритм оптимизации сетевой модели, заключающийся в пошаговом ускорении критических работ и выбора из полученных альтернатив оптимальных (эффективных) решений, на основании теории важности критериев[47]. Разработан алгоритм автоматического построения ускоренной сетевой модели.

В третьей главе диссертации разработаны вероятностные сетевые методы для учета стохастического характера производственных процессов на основе системы управления рисками. Предложен метод классификации объектов, использованный в хранилище данных предприятия для работ и производственных рисков. Проведена интеграция системы управления производственными и экономическими рисками в автоматизированную систему оптимизации строительных планов.

В четвертой главе построена имитационная модель для проверки эффективности разработанного решения. Разработана концептуальная схема данных для автоматизации построения сетевых моделей. На основе разработанных алгоритмов реализован программный комплекс для создания и оптимизация планов строительных работ.

Диссертация содержит 171 страницу текста, 34 таблицы, 53 рисунка, общие выводы по работе, список использованных сокращений, список использованных источников (110 наименований) и 2 приложения.

ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Анализ моделей и методов представления и оптимизации строительных планов показал, что методы оптимизации должны учитывать возможность привлечения дополнительных, как трудовых, так и материально технических ресурсов. Надежность оптимизированных планов должна учитываться и контролироваться с помощью вероятностных методов, базирующихся, как на экспертных оценках, так и на накопленной статистической информации. Автоматизированная система для планирования строительного производства промышленных объектов должна поддерживать распределенную коллективную работу над проектными планами и проектной документацией.

2. Анализ программного обеспечения, применяемого при планировании и управлении строительными процессами, показал, что существующие крупные проекты не лишены недостатков, таких как отсутствие стандартных средств оптимизации проектных планов и слабые средства вероятностного планирования.

3. Предложены модели, методы и алгоритмы, позволяющие реализовать автоматизированную систему для оптимизации строительных планов с помощью системы поддержки принятия решений на основе теории важности критериев. Эта система дает возможность оптимизировать сетевые модели по двум критериям стоимости и продолжительности проекта на основе предпочтений ЛПР.

4. Разработан метод автоматического построения ускоренной сетевой модели. Это упрощает использование системы и экономит трудозатраты на оптимизацию строительных планов. Для автоматического создания ускоренной сетевой модели требуется построенная пользователем нормальная сетевая модель и заполненная база данных по номенклатуре строительно-монтажных работ, материальным, техническим и трудовым ресурсам, а также накопленная информация о построенных и оптимизированных сетевых моделях.

5. Предложенный метод построения вероятностной сетевой модели для учета стохастического характера производственных процессов позволяет обеспечивать требуемую надежность при планировании строительных проектов. Для каждой работы проекта указывают риски и мероприятия по их минимизации. Вероятности возникновения рисковых событий и связанные с ними потери рассчитываются на основании статистической информации или задаются экспертным методом. На основе этой информации система рассчитывает математические ожидания и дисперсии продолжительности и стоимости работ проекта.

6. Предложен метод классификации информации для системы управления рисками. Метод обеспечивает работу с плохо структурированной информацией и позволяет автоматически определять риски для работ, добавленных в сетевую модель. Предложенная интеграция системы оптимизации строительных планов с системой управления рисками позволяет контролировать проблемы, вызванные увеличением интенсивности работ и привлечением дополнительных ресурсов.

7. Проведена апробация предложенных методов оптимизации строительных планов с помощью имитационной модели оптимизации неритмичного потока с непрерывным использованием ресурсов в среде Simulink платформы Matlab. Разработка и использование этой модели показали, что прежде, чем проводить оптимизацию с привлечением дополнительных ресурсов целесообразно провести оптимизацию за счет совмещения технологических процессов во времени и изменении очередности работ.

8. Разработан программный комплекс для создания и оптимизации строительных планов. Он интегрирован с системой разработки строительной документации и планирования, что дает возможность органично вобрать данные обо всех этапах проектирования. Такое построение позволяет быстрее наполнить базы данных информацией о ресурсах предприятия, что ведет к повышению эффективности системы в целом. Программный комплекс предусматривает коллективную разработку проектов, что повышает эффективность организации работы проектного отдела. Разработанный программный комплекс построен на основе модулей, что обеспечивает его гибкость и расширяемость.

9. Программный комплекс для создания и оптимизации строительных планов внедрен в ряде строительных организаций. Он позволяет повысить эффективность планирования строительного производства промышленных объектов за счет оптимизации сетевых моделей по продолжительности и стоимости. Использование результатов диссертационной работы повышает эффективность планирования строительным производством в среднем на 12ч-15%.

1. Алексеев А. А. «Технология и организация сельского строительства» -Москва: Стройиздат, 1983 г.2. «Анализ требований и определение архитектуры решений на основе Microsoft.Net» Москва: Русская Редакция, 2004 г.

2. Архангельский Г. «Формула времени. Тайм-менеджмент на Outlook 2007» Москва: «Манн, Иванов и Фербер», 2006 г.

3. Афанасьев В. А., Афанасьев А. В. «Организация и планирование строительного производства поточная организация работ» Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, 1999 г.

4. Банах Д. Т., Джонс Т. «Autodesk Inventor. Полное руководство» Москва: Лори, 2004 г.

5. Белевич В. Б., Киевский JI. В., Олейник П. П. «Руководство по разработке технологических карт в строительстве» Москва, ЦНИИОМТП, 1998 г.

6. Бовтеев С. В., Чайка Ю. О. «Вероятностное планирование строительства объектов» журнал "Мир строительства и недвижимости" взято с сайта http://www.prosvet.su.

7. Богданов В. «Управление проектами в Microsoft Project 2007» Санкт-Петербург: Питер, 2007 г.

8. Боровков А. А. «Теория вероятностей» Москва: Эдиториал УРСС, 1999 г.

9. Ван Хорн Дж. К. «Основы управления финансами» Москва: Финансы и статистика, 2005 г.

10. Вентцель Е. С. «Исследование Операций» Москва: Высшая школа, 2001 г.

11. Волков И. М., Грачева М. В. «Проектный анализ» Москва: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998 г.

12. Галкина И. Г. «Организация, планирование и управление строительным производством» Москва: Высшая школа, 1978 г.

13. Гмурман В. Е. «Теория вероятностей и математическая статистика» -Москва: Высшее образование, 2006 г.

14. Горбовцов Г. Я. «Управление проектом» Москва: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002 г.

15. Градов А. П. «Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой» Санкт-Петербург: Специальная литература, 1996 г.

16. Грей К. Ф., Ларсон Э. У. «Управление проектами» Москва: Дело и Сервис, 2007 г.

17. Дикман Л. Г. «Организация и планирование строительного производства: Управление строительными предприятиями с основами АСУ»: Москва: Высшая школа, 1988 г.

18. Дикман Л. Г. «Организация строительного производства» Москва: Издательство Ассоциации строительных вузов, 2006 г.

19. Дьяконов В. П. «Matlab 6/6.1/6.5+Simulink 4/5. Основы программирования» Москва: Солон-Р, 2002 г.

20. Дэбни Д., Харман Т. «Simulink 4. Секреты мастерства» Москва: Бином, 2003 г.

21. Дэниэл Т, Банах Д. Т. «Mechanical Desktop» Москва: Лори, 2007 г.23. «ЕНиР на строительные, монтажные и ремонтно-строительные работы» Москва: Стройиздат, 1990 г.

22. Епифанов С. П., Полосин М. Д., Поляков В. И. «Строительные машины. Общая часть (Справочное пособие по строительным машинам)» -Москва: Стройиздат, 1991 г.

23. Ефремов В. С. «Проектное управление: модели и методы принятия решений» журнал "Менеджмент в России и за рубежом " №6, 1998 г.

24. Зоммер В. «AUTO CAD 2008: руководство чертежника, конструктора, архитектора» Москва: Бином, 2008 г.

25. Зубанов Ф. «Active Directory. Подход профессионала» Москва: Русская Редакция, 2003 г.

26. Зуховицкий С. И., Радчик А. И. «Математические методы сетевого планирования» Москва: Наука, 1965 г.

27. Кале В. «Внедрение SAP R/3. Руководство для менеджеров и инженеров» Москва: «Компания АйТи», 2004 г.

28. Канеман, Словик, Тверски «Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения» Москва: Гуманитарный центр, 2005 г.

29. Колтынюк Б. А. «Инвестиции» Москва: «Издательство Михайлова В. А.», 2003 г.

30. Коршунова JL Н., Проданова Н. А. «Оценка и анализ рисков» Ростов н/Д: Феникс, 2007 г.

31. Кудрявцев Е. М. «Комплексная механизация, автоматизация и механовооруженность строительства» Москва: Стройиздат, 1989 г.

32. Кэгл К., Гиббоне Д., Хантер Д. «XML» Москва: Лори, 2006 г.

33. Малышев Б. С. «Матэкономика» Благовещенск, Амурский государственный университет, 2003 г.

34. Мещеряков В. В. «Задачи по математике с MATLAB & Simulink» -Москва: Диалог-МИФИ, 2007 г.

35. Митичкин С. А. «Разработка в системе 1С:Предприятие 8.0» Москва: 1С-Паблишинг, 2003 г.

36. Непомнящий Е. Г. «Экономика и управление предприятием. Конспект лекций» Таганрог: ТРТУ, 1997 г.

37. Новицкий Н. «Сетевое планирование и управление производством. Учебно-практическое пособие» Минск: Новое знание, 2004 г.

38. Новоженов Ю. В. «Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем» Москва, 1996 г.41. «Нормативные показатели расхода материалов (НПРМ)» Москва: Стройиздат, 1992 г.

39. Ноэл М., Спенс К. «Microsoft SharePoint 2007. Полное руководство» -Москва: Диалектика-Вильяме, 2007 г.

40. Ньюкомер Э. «Веб-сервисы: XML, WSDL, SOAP и UDDI» Санкт-Петербург: Питер, 2003 г.

41. Олейник П. П. «Организация строительства» Москва: Профиздат, 2001 г.45. «Основы MicroStation V8» CAD House, 2004 г.

42. Песоцкая Е. Ю. « Календарное планирование и контроль выполнения проектов на базе использования программного обеспечения Open Plan Professional» Москва: ЛАНИТ, 2002 г.

43. Подиновский В. В. «Введение в теорию важности критериев» Москва: Физматлит, 2007 г.

44. Подиновский В. В. «Интервальные оценки важности критериев в многокритериальной оптимизации» журнал «Информационные процессы и системы» № 10 за 2002 г.

45. Подиновский В. В. «Количественные оценки важности в многокритериальной оптимизации» журнал «Информационные процессы и системы» №5 за 1999 г.

46. Подиновский В. В. «Система использующая Информацию о Важности Критериев для Анализа альтернатив (СИВКА)» журнал «Информационные процессы и системы» №3 за 1998 г.

47. Подиновский В. В., Ногин В. Д. «Парето-оптимальные решения многокритериальных задач» Москва: Наука, 1982 г.

48. Разу М. JI. «Управление проектом. Основы проектного управления» -Москва: Кнорус, 2006 г.

49. Ребрин Ю. И. «Основы экономики и управления производством: Конспект лекций» Таганрог: ТРТУ, 2000 г.

50. Ребрин Ю. И. «Основы экономики и управления производством» -' Таганрог: ТРТУ, 2000 г.

51. Рихтер Д. «Программирование на платформе Microsoft .NET Framework» Москва: Русская Редакция, 2003 г.

52. Розенфельд JI., Морвиль П. «Информационная архитектура в Интернете» Москва: Символ, 2005 г.57. «Руководство по разработке типовых технологических карт в строительстве» Москва: Стройиздат, 1976 г.

53. Самойлович В .Г. «Организация производства и менеджмент» Москва: Академия, 2008 г.

54. Сернова Н. В. «Сетевые методы управления бизнес-проектами» -Москва: МГИМО 2005 г.

55. СниП 12-04-2002 «Безопасность труда в строительстве» Москва: ГУЛ ЦППС, 2004 г.

56. СНиП 21-01-97 «Противопожарные нормы» Москва: ГУП ЦППС, 2004 г.

57. СНиП 3.01.01-85 «Организация строительного производства» Москва: ЦИПТ Госстроя СССР, 1990 г.

58. СНиП 3.02.01-87 «Земляные сооружения, основания и фундаменты» -Москва: ГУП ЦППС, 2004 г.

59. СНиП 3.03.01-87 «Несущие и ограждающие конструкции» Москва: ГУП ЦППС, 2004 г.

60. СНиП 4.02-91 «Базисные сметные нормы и расценки. Сборники сметных норм и расценок на строительные работы» Москва: ЦИПТ Госстроя СССР, 1991 г.

61. Соболев В. И. «Методические указания по разработке технологических карт на строительные процессы в курсовом и дипломном проектах» -Новочеркасск: НГТУ, 1997 г.

62. Соболев В. И. «Методы оптимизации проектных решений строительного производства» Новочеркасск: Новочеркасский государственный технический университет, 1999 г.

63. Соболев В. И. «Оптимизация строительных процессов» Ростов н/Д: «Феникс», 2006 г.

64. Станек У. Р. « Microsoft SQL Server 2005» Москва: Русская Редакция, 2003 г.

65. Тарасенко Д. С., Остроух А. В., Будихин А. В., Снеткова О. JI. «Автоматизация формирования графиков производства строительных работ» журнал «Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика». -Москва: «Научтехлитиздат» №6, 2007 г., с. 12-16.

66. Тарасенко Д. С., Остроух А. В. «К вопросу автоматизации расчета графиков производства строительных работ» Вестник Российского новогоуниверситета. Выпуск 2. Серия естествознание, математика, информатика. -Москва: РосНОУ, 2007 г., с. 121-124.

67. Тернер М. «Основы Microsoft Solution Framework» Санкт-Петербург: Питер, 2008 г.

68. Тидвелл Д. «Разработка пользовательских интерфейсов» Санкт-Петербург: Питер, 2008 г.

69. Трофимов В. В., Цветков А. В., Евсеев Д. А., Карпова В. С. «Primavera в управлении проектами» Москва: ПМСОФТ, 2006 г.

70. Трушкевич А. И. «Организация проектирования и строительства» -Минск: «Вышэйшая школа», 2004 г.

71. Тынкевич М. А. «Экономико-Математические методы (исследование операций)» Кемерово, 2000 г.

72. Уодтке К. «Информационная архитектура: чертежи для сайта» -Москва: "Кудиц-Образ", 2003 г.

73. Федосеева Р. Н., Крюкова О. Г. «Управление рисками промышленного предприятия. Опыт и рекомендации» Москва: Экономика, 2008 г.

74. Фишберн П. «Теория полезности для принятия решений» Москва: Наука, 1978 г.

75. Фокс Д. «Программное обеспечение и его разработка» Москва: Мир, 1985 г.

76. Форд Л. Р., Фалкерсон Д. Р. «Потоки в сетях» Москва: Мир, 1966 г.

77. Хандхаузен Р.«Знакомство с Microsoft Visual Studio 2005 Team System» Санкт-Петербург: Питер, 2006 г.

78. Хойер В. «Как делать бизнес в Европе» Москва: Прогресс, 1992 г.

79. Черкасов В. В. «Проблемы риска в управленческой деятельности» -Москва: Рефл-бук, Ваклер, 2002 г.

80. Черных И. В. «Simulink: Среда создания инженерных приложений» -Москва: Диалог-МИФИ 2003 г.

81. Четфилд К., Джонсон Т. «Microsoft Office Project 2007» Москва: Эком, 2007 г.

82. Шам Тику «Эффективная работа: SolidWorks 2006» Санкт-Петербург: Питер, 2007 г.

83. Шнайдер Р. Д. «Microsoft SQL Server. Проектирование высокопроизводительных баз данных» Москва: Лори, 1997 г.

84. Chefetz G. L., Howard D. A. «Managing Enterprise Projects using Microsoft Project Server 2007» Engels US: Computercollectief BV, 2007 r.

85. John Erik Hansen, Carsten Thomsen «Enterprise Development with Visual Studio .NET, UML, and MSF» USA, Apress, 2004 r.

86. Keen P.G.W. «Decision Support Systems: The next decades» Decision Support Systems, 1987 r.

87. Little I.D.C. «Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus» -Management Science, 1970 r.

88. Power D. J. «Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues» Americas Conference on Information Systems Long Beach, California, 2000 r.

89. Punmia В. C., Khandelwal K. «Project Planning and Control P.E.R.T. and C.P.M.: For Degree Classes» Laxmi Publications, 2006 r.

90. Turban Е. «Decision support and expert systems: management support systems» Englewood Cliffs: N.J.: Prentice Hall, 1995 r.

91. Vlist E., Ayers D., Bruchez E., Fawcett J., Vernet A. «Professional Web 2.0 Programming» USA: Wrox, 2006 r.

92. William R. D. «А guide to the project management body of knowledge» -USA: Library of Congress Cataloging-in-Publication Data, 1996 r.

93. Zhang A. «Siebel 8 For Beginners» Booksurge Lie, 2007 r.107. «Википедия свободная энциклопедия», http://ru.wikipedia.org

94. Технологии Управления Спайдер Украина», http://www.spiderproject.com

95. Су со Software, http://www.bluecielo.ru

96. Microsoft Office Online», http://office.microsoft.com