автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация управления и комплексного использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств

6

На правах рукописи

АНКУДИНОВ Иван Георгиевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ И КОМПЛЕКСНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ И СТРУКТУРНЫХ РЕСУРСОВ НАУКОЕМКИХ ПРОИЗВОДСТВ

(промышленность)

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург - 2009

003469780

Работа выполнена в Северо-Западном государственном заочном техническом университете

Научный консультант - доктор технических наук, профессор

Иванова Ирина Владимировна

Официальные оппоненты:

- Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Яковлев Валентин Васильевич;

- доктор физико-математических наук профессор Суппсов Юрий Акимович;

- доктор технических наук, профессор Темнов Вячеслав Николаевич.

Ведущая организация ОАО "НПО "Прибор"

Защита состоится 09 июня2009 г. в 14 час. на заседании диссертационного совета Д 212.244.01 при Северо-Западном государственном техническом университете по адресу:

191186, Санкт-Петербург, ул. Миллионная, 5, ауд. 301

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Северо-Западного государственного заочного технического университета.

Автореферат разослан 28 апреля 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Иванова И.В.

Введение

Актуальность проблемы. К началу XXI века в работах отечественных и зарубежных ученых получены значительные результаты в области автоматизации управления технологическими процессами и производством. В трудах Бусленко Н.П., Вавилова A.A., Воронова A.A., Емельянова С.В., Игнатьева М.Б., Кульбы В.В., Мамиконова А.Г., Моисеева H.H., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Скурихина В.И., Советова БЛ., Цвиркуна А.Д., Цехановского В.В., Чертовского В.Д., Яковлева С.А., зарубежных авторов Гроумпоса П.П., Джамшиди М., Икеда М., Калмана Р., Касти Д., Каплан Р.Д., Месаровича М.Д., Озпонера Ю., Сингха М.Г., Такахара Я., Финдейзена В., Хасана М.Е., Шера A.B., Шильяка Д.Д. достаточно полно разработана методология автоматизированного управления материальными потоками предприятия.

В то же время, к началу XXI века сложилось представление об экономике, "основанной на знаниях", появились новые подходы к использованию инфокоммуникационных технологий и созданию благоприятной информационной среды и инфраструктуры предприятия. Важным принципом экономики, основанной на знаниях, является рациональное использование интеллектуальных (нематериальных) ресурсов -интеллектуального капитала предприятия.

Исследованию факторов, определяющих эффективность использования интеллектуальных ресурсов предприятия (их трансформации в интеллектуальный капитал) с позиций экономической науки, посвящены работы таких авторов, как Брукинг Э., Букович У., Бендиков М.А., Глухов В.В., Джамай Е.В., Козырев А.Н., Молчанов H.H., Полтерович В.М., Сергеев A.JL, Стоунхаус, Дж., Уильяме Р., Шаститко А. Е., Davenport Т., Drucker P.F., Firestone J.M., Machlup F., McElroy M. W. , Nonaka I., Polyani M., Prusac L., Stewart T.A., Takeuchi H., Weick K., Wiig K..

Характерной особенностью наукоемких производств является высокая доля затрат на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в себестоимости продукции, что и определяет ключевую роль интеллектуальных ресурсов в производстве наукоемкой продукции. Развитие наукоемких производств во всем мире характеризуется все более широким применением CALS-теХнологий, т.е. технологий непрерывной информационной поддержки продукции на всех этапах ее жизненного цикла. Концепция развития CALS-технологий в промышленности России входит в перечень "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации на период 2007-2009 годы", утвержденный решением коллегии Министерства промышленности, науки и технологии РФ.

Существующие производственные информационные системы (ИС) поддерживают управление данными об изделиях (PDM - Product Data

Management) и планирование ресурсов (ERP - Enterprise Resource Planning). Однако, в существующих ИС управления наукоемкими производствами системная поддержка актуальной функции планирования интеллектуальных ресурсов не предусмотрена.

Следовательно, актуальной проблемой автоматизации управления предприятиями в условиях новой экономики, основанной на знаниях, является автоматизация управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств и их эффективного использования на основе комплексного, системного подхода, что и определяет актуальность темы диссертации.

Цель работы - автоматизация и повышение эффективности комплексного использования человеческих и структурных ресурсов в проектах разработки и производства наукоемкой продукции. Для достижения этой цели необходимо разработать теоретические основы, методы, модели, структуры данных и алгоритмов для автоматизации планирования и использования человеческих и структурных ресурсов.

Человеческие интеллектуальные ресурсы рассматриваются как в непосредственном проявлении компетенций работника (знаний, умений, навыков) при выполнении им производственно-технологических операций на рабочем месте, так и в отчужденной форме - в виде формализованных знаний, хранящихся в базах данных и знаний.

Структурные интеллектуальные ресурсы рассматриваются как потенциал организации рационального использования лабораторного оборудования," инструментальных и программных средств и методического обеспечения НИР и ОКР.

Основную цель работы можно разбить на подцели:

1. Разработка теоретических основ, методов и моделей автоматизации управления й эффективного использования человеческих ресурсов.

2. Разработка теоретических основ, структур данных и алгоритмов оптимальной организации структурных ресурсов.

3. Разработка концептуальной схемы, методов, моделей и алгоритмов комплексного использования человеческих и структурных ресурсов.

4. Разработка методик и программных средств реализации предложенных в диссертации методов и моделей комплексного использования человеческих и структурных ресурсов в практике проектирования и управления производством.

Основная задача исследования заключается в том, чтобы выполнить анализ факторов, определяющих эффективность человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств, их превращения в интеллектуальный капитал и разработать методы, модели и алгоритмы для автоматизации их использования. В основной задаче исследования можно выделить следующие составляющие:

1. Выполнить анализ факторов, определяющих эффективность автоматизации использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств и их превращения в интеллектуальный капитал.

2. Разработать методы и модели для автоматизации управления персоналом с позиций менеджмента, основанного на знаниях.

3. Разработать методы и модели для автоматизации управления структурными ресурсами на основе методов многокритериального структурно-параметрического синтеза объектов, функционирование которых описывается потоковыми схемами.

4. Разработать модели и алгоритмы многокритериальной оптимизации комплексного использования человеческих и структурных ресурсов в управлении проектами наукоемких производств.

Объектом исследования являются интегрированные автоматизированные системы, обеспечивающие информационную поддержку управления и эффективное использование материальных и нематериальных ресурсов на всех этапах разработки и производства наукоемкой продукции.

Предметом исследования являются модели, методы, структуры данных и алгоритмы в составе математического, информационного и алгоритмического обеспечений задач управления и использования нематериальных ресурсов наукоемких производств. Основное внимание в диссертации уделяется автоматизации управления отдельными наукоемкими проектами. Для таких проектов определяющую роль в составе корпоративных нематериальных ресурсов играет, во-первых, человеческий интеллектуальный ресурс и, во-вторых, структурный ресурс, который трактуется в диссертации, прежде всего, как потенциал рациональной (оптимальной) структурной организации технологических процессов производства и производимых продуктов. Поэтому тематика диссертации ограничена рассмотрением комплексного использования человеческих и структурных корпоративных ресурсов.

Структурные ресурсы играют особую роль, поскольку они включают в себя метазнания, а именно методы и средства структурно-параметрического синтеза, необходимые для оптимизации комплексного использования человеческих и структурных ресурсов предприятия.

Методы исследования. В работе используется модельный подход, морфологические методы анализа и синтеза, теория графов и формальных грамматик.

Научная новизна

1. Подход к автоматизации комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами, основанный на учете квалификационных профилей работников, профилей релевантности инструментально-методических средств, нормативных профилей и значимости работ.

2. Методы автоматизации профессионального тестирования в предметных областях, использующих язык математики, обеспечивающие повышение достоверности результатов тестирования за счет увеличения числа вариантов одинаковой сложности и разнообразия заданий.

3. Принцип многокритериальной оптимальности и теория функций свертки в форме взвешенного степенного среднего (ВСС), позволяющие выразить представления ЛПР об адекватной взаимной компенсации критериальных показателей для широких пределов их изменения.

4. Морфотопологический подход к синтезу объектов, структура которых описывается потоковой схемой, возможны контуры в исходном И-ИЛИ-графе и допустимых решениях, а также ограничения на сочетания элементов.

5. Теоретико-множественная модель исходного описания знаний о предметной области, алгоритмы и логическая программа структурного синтеза в рамках морфотопологического подхода.

6. Базовые модели и алгоритмы формирования сингулярного пространства поиска в задачах морфотопологического синтеза, включающего этап генерации и факторизации множества потоковых схем в функциональном базисе и этап покрытия базовых функций функциональными элементами.

7. Теоретические основы и алгоритмы решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза для сингулярного и несингулярного описания пространства поиска.

. 8..Концептуальная модель, функциональная схема и алгоритмы комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами на каждом этапе жизненного цикла наукоемкого продукта, описывающие итерационные процессы преобразования технического задания (ТЗ) в требуемый результат.

Практическая и научная значимость

1. Разработаны модели, алгоритмы и программы для автоматизации комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами, основанные на использовании квалификационных профилей работников, профилей релевантности инструментально-методических средств и нормативных профилей работ.

2. Разработаны алгоритмы и экспериментальные программы для многовариантного синтеза тестовых заданий, текущего контроля и итоговой оценки знаний в предметных областях, использующих язык математики. Разработанные алгоритмы обеспечивают генерацию и автоматическую проверку достаточного числа вариантов заданий одинаковой сложности с целью повышения достоверности (уменьшения возможности для фальсификации результатов) профессионального или академического тестирования.

3. Разработана методика и программное обеспечение для построения функций свертки в форме ВСС для реализации принципа многокритериальной оптимальности в задачах многокритериального выбора.

4. Разработаны методика построения правил конструирования вариантов, лингвистическое обеспечение и логическая программа формирования исходного и рабочего описаний множества вариантов в задачах структурного синтеза объектов, описываемых потоковыми схемами, на основе морфотопологического подхода.

5. Разработаны эффективные алгоритмы, программы и примеры решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза с использованием как разработанных в диссертации методов, так и стандартных пакетов целочисленного программирования.

6. Разработан пример практического использования разработанных в диссертации методов для сетевого , планирования и комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами на этапе эскизного проектирования комплекса сбора гидроакустической информации.

Реализация результатов работы

Теоретические и практические результаты диссертации используются в виде математических моделей, алгоритмов и программ в научных и практических разработках ОАО «НПО «Прибор», ООО «Форт-Телеком» и ООО НПП «ЭлектроРадиоАвтоматика - Р», что позволяет повысить эффективность использования кадровых и структурных ресурсов предприятия на 15-20 % и на 10 - 20% повысить технико-экономические показатели качества научно-исследовательских и конструкторско-технологических работах, проводимых в соответствии с федеральными и межотраслевыми программами: «Регулирование и развитие оборонно-промышленного комплекса»; «О координации деятельности в области промышленной автоматизации и системостроения» и другими.

Методы и программы структурного синтеза потоковых схем на основе морфотопологического подхода, многокритериального выбора и многовариантного тестирования используются в учебном процессе СЗТУ по дисциплинам специальности 230101.65 - «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», а также в других образовательных учреждениях.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Теоретическое обоснование автоматизации управления человеческими ресурсами, планирования повышения квалификации и оптимального закрепления функций за исполнителями с позиций менеджмента, основанного на знаниях.

2. Теоретические основы и методы многовариантного синтеза заданий одинаковой сложности для автоматизации тестирования, текущего контроля и итоговой оценки знаний в предметных областях, использующих язык математики.

3. Принцип многокритериальной оптимальности и метасредства многокритериального выбора, реализованные на основе ВСС.

4. Основы морфотопологического подхода, модели и метасредства формирования сингулярного представления-пространства поиска в задачах структурного синтеза объектов, описываемых потоковыми схемами.

5. Теоретические основы и метасредства управления структурными ресурсами, обеспечивающие решение многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза на основе разработанных автором методов и стандартных пакетов целочисленного программирования.

6. Концептуальная схема и оптимизационная модель комплексного использования человеческих и структурных ресурсов, основанная на использовании метасредств, разработанных в диссертации, и описывающая итерационные процессы преобразования технического задания в требуемый результат на каждом этапе жизненного цикла наукоемкого продукта.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах:

- VIII Международная научно-практическая конференция молодых ученых, студентов и аспирантов "Анализ и прогнозирование систем управления" (Санкт-Петербург, 2007);

- Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Актуальные проблемы управления техническими, информационными, социально-экономическими и транспортными системами" (Санкт-Петербург, 2007);

- Международная веб-конференция "Инженерное образование, технологии обучения, контроля и использования электронных средств (International Conference on Engineering Education, Instructional Technology, Assessment, and E-learning - EIAE 07)" (г. Бриджпорт, США, 2007);

- Международная веб-конференция "Системы, вычислительная техника и разработка программного обеспечения (International Conference on Systems, Computing Sciences and Software Engineering - SCS2 07)" (г. Бриджпорт, США, 2007);

- Юбилейная X Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика-2006" (Санкт-Петербург, 2006); 7-я Международная научно-практическая конференция "Современные информационные и электронные технологии", (Одесса, 2006);

- Санкт-Петербургская научно-практическая конференция "Проблемы в сфере инфокоммуникационных технологий", (Санкт-Петербург, 2005);

- Международная научно-методическая конференция "Роль инфокоммуникационных технологий в совершенствовании системы управления качеством образования", (Санкт-Петербург, 2005);

- 2-й Международный семинар "Новые модели бизнеса (The 2nd International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology*1)" (Санкт-Петербург, 2002);

- International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology" (Санкт-Петербург, 2001); ~

- 50-я Юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио (Ленинград, 1995), 45-й Научно-технической конференции по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи (Ленинград, 1990);

- 7-е Всесоюзное совещание ''Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования и освоения Мирового океана" (Калининград, 1989);

- 5-я Дальневосточная акустическая конференция "Акустические методы и средства исследования океана" (Владивосток, 1989).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы SS научных работ, в том числе 1 монография и 10 работ, входящих в перечень рецензируемых изданий, рекомендованный ВАК для публикации материалов диссертации на соискание ученой степени доктора наук.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, девяти глав, заключения, библиографического списка на 262 наименования, содержит 278 страниц машинописного текста, включая 35 рисунков и 21 таблицу, а также содержит 4 приложения на 15 страницах.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформулированы актуальность проблемы, объект, предмет и .рамки исследования, состояние и оценка ранее выполненных исследований, цель и основные задачи работы, основные научные результаты, их новизна, достоверность и практическая ценность, а также положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрено состояние теории и практики управления интеллектуальными ресурсами и сделан вывод об актуальности проблемы автоматизации управления человеческими и структурными ресурсами наукоемких производств и повышения эффективности их использования на основе комплексного, системного подхода.

Показано, что рещение сформулированной научной проблемы связано с необходимостью оптимального компромиссного разрешения основного противоречия - между затратами, связанными с использованием, приобретением или арендой отдельных составляющих интеллектуальных ресурсов, и величиной ожидаемого технико-экономического эффекта от их

использования. Приведена классификация интеллектуальных ресурсов, имеющая три основных составляющих: человеческие, рыночные (клиентские) и структурные ресурсы. Рассмотрена роль знаний как основы человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств и задачи управления знаниями.

Рассмотрены проблемы управления человеческими и структурными ресурсами. Структурные ресурсы трактуются в диссертации как инструментально-методические средства (ИМС), определяющие потенциал рациональной (оптимальной) структурной организации технологических процессов и производимых продуктов. Сформулирована гипотеза о том, что структура бизнес-процессов наукоемкого проекта (производства) определяется структурой проектируемого объекта (производимого продукта). Сделан вывод о ключевой роли методов структурно-параметрического синтеза, рассматриваемых как метасредства в составе ИМС для эффективного использования всех видов корпоративных структурных ресурсов.

Сформулирована проблема комплексного управления человеческими и структурными ресурсами наукоемких производств, дано обоснование цели и основных задач работы.

Во второй главе предлагается концепция автоматизации управления и эффективного использования интеллектуальных ресурсов персонала в проектах наукоемких производств. Концепция учитывает следующие необходимые условия эффективного использования интеллектуальных ресурсов персонала:

1. Соответствие специальных компетенций персонала требуемому уровню инновационного проекта.

2. Формализация знаний о предметной области проекта для их эффективного использования на основе автоматизации.

3. Благоприятная обстановка в коллективе и инфокоммуникационная среда разработки.

Для оценки интеллектуальных ресурсов, планирования использования и повышения квалификации персонала вводится квалификационный профиль, т.е. набор оценок компетенций /-го исполнителя (¡б1:и):^ = (Рц,Р^,...,Рц), где Р^ - фактический уровень (бальная оценка) 1-го исполнителя по ¿-ой компетенции, а также нормативный профиль у-го рабочего места (производственной функции): Rj = (Rj\,Rj2,...,Rjk), где Яр - требуемый уровень я-й компетенции, необходимый для успешного выполнения J• й составляющей функции технологического процесса.

Оценка квалификационных профилей исполнителей Р( осуществляется по следующим категориям знаний, навыков и умений:

• Технические и технологические знания и умения, относящиеся к конкретной предметной области производственной задачи, включая знания методов, инструментальных средств и операционных сред.

• Навыки эффективного руководства исполнителями.

• Коммуникабельность, умение наладить творческую атмосферу в коллективе исполнителей.

• Общие деловые навыки, навыки работы в специальной и обеспечивающей инфраструктуре.

Нормативный профиль производственной функции формируется при проектировании техпроцесса и включается в рабочий паспорт техпроцесса. Набор разностей

Ц -Д/ =№1 -Я7-1,Р/2 -*/2>->

характеризующий соответствие компетенций / -го исполнителя необходимому уровню для у-й функции, предлагается использовать для выбора программы ППК\ повышения квалификации /-го работника: ППК} -ИР^ -Лу), где

ИР - функция, которая ставит в соответствие результату оценки компетентности 1-го работника программу повышения квалификации.

Сформулирована задача максимизации эффективности назначения исполнителей (закрепления функций за исполнителями)

Е = ТЩх £"=1 еихц тах' 0)

где 0йху<1 - доля у-й функции, выполняемая /-м исполнителем

(г'е1:т;уе1:и); ~ эффективность

закрепления /-го исполнителя за у-й функцией, причем м>]- - показатель

значимости у-й функции (у е 1: п). Ограничения задачи:

С/е1:и); (2)

£"=1 */убу*?/ 0'б1:ш), (3)

где бу - трудоемкость выполнения у-й функции (человеко-часы) (у е 1: л);

- трудовой ресурс /-го исполнителя (человеко-часы) (/е1:от), причем (2) выражает условие закрепления достаточного числа исполнителей за каждой функцией, а (3) - ограничения на загрузку исполнителей.

Предложены также модификации задачи (1МЗ) Для ограничения числа функций, в которых может участвовать исполнитель, и числа исполнителей, участвующих в некоторой функции.

По проблеме автоматизации использования интеллектуальных ресурсов персонала основное внимание уделяется двум видам процедур приобретения экспертных знаний:

• Формализация отношения предпочтения ЛПР в задачах многокритериального выбора.

• Формализация знаний (правил вывода) в задачах построения множества альтернативных вариантов и оптимизации использования структурных ресурсов.

Рассмотрены роль инфокоммуникационной среды и предложен состав типового комплекса для построения блока формирования специальных баз данных и знаний, включающего базу знаний о составе исполнителей (БЗСИ), базу знаний о среде выполнения (БЗСВ) и базу знаний о предметной области (БЗПО), обеспечивающего благоприятную инфокоммуникационную среду выполнения наукоемкого проекта

В третьей главе рассмотрены вопросы автоматизации профессионального тестирования персонала, принципы, методы и алгоритмы многовариантного синтеза тестовых задач и автоматической проверки выполненных заданий в предметных областях, использующих язык математики. Предлагаются новые методы автоматизации многовариантного синтеза тестов одинаковой сложности, основанные на использовании теории матроидов, формальных грамматик, а также варьировании обозначений и численных значений параметров тестовой задачи, позволяющие сократить трудоемкость выдачи заданий, их проверки и длительность цикла "проверка-исправление ошибок".

Использование теории матроидов позволяет варьировать состав известных и неизвестных параметров задачи. Пусть для описания предметной

области используется множество параметров Р = {р\.....р„} и из физического

смысла задачи известно число параметров г<п=\Р\, , необходимое и достаточное, чтобы для некоторых подмножеств Гс.Р, таких что |/|=г, можно было определить остальные п-г параметров Р\1 с помощью семейства Р = {/д} существующих на Р обратимых функциональных

зависимостей вида р^ = /д (/?,•,.....р^ ,...,р^_г). Каждое

подмножество / с Р называется максимальным независимым подмножеством (МНП). Семейство 5/ всех МНП соответствует базе матроида и определяет множество всевозможных вариантов заданий. В формулировке задания, которое получает испытуемый, приводятся значения для некоторого МНП Iе5/, считающихся известными. Для того, чтобы найти значения всех п-г оставшихся параметров испытуемый должен использовать базовые соотношения (законы) предметной области решаемой задачи, а также некоторые аналитические преобразования этих соотношений.

Для варьирования словесной (вербальной) формулировки задания без изменения смысла задания предлагается использовать контекстно-свободную грамматику вида (5 =< о >, где А - алфавит терминальных символов;

V - алфавит вспомогательных символов; Л - множество правил вывода

вида v-*7], где v е V, ц - последовательность символов над объединенным

алфавитом AuV, т.е. т]е(Аи V)*; vg - начальный символ.

Разработанные методы реализованы в учебном процессе СЗТУ.

В четвертой главе рассмотрена задача многокритериального выбора в следующей постановке. Пусть У = (71(..., Yn) - вектор частных показателей У; (/е1:л). Предполагаем, что для каждого показателя Yt заданы (см. рис. 1): dir(Yj) - предпочтительное направление изменения (тах - возрастание, min -уменьшение); Ущ - целевое значение (в задачах управления - плановое

(контрольное) значение, в задачах проектирования - требуемое (допустимое) значение).

Вводим функции yt = norm(Yi; Ущ, Yfjj, Y(ß, Лг(У|)), где Yi H и Yi B -нижний и верхний пределы изменения i-ro показателя, для преобразования Yt в нормированные значения у} таким образом, что ущ = погт(Ущ) = 1 и dir(norm(Ym)) = constе{min,шах} (г'б1:и).

ДКЗч целевое здаченне РКЗ \

О ** Yi*........max-Y,

4-1-*-i..........►

пред-целевая область

пост-целевая область

--------------И<----------------

Рис. 1

Для задания отношения предпочтения ЛПР в многокритериальных задачах используем свертку /(у) вектора у = (>ч,..., у„) в форме взвешенного

степенного среднего (ВСС): Ду) = Мг = ^ , где и»,- > 0 - вес

/'-го нормированного показателя, ^.""м',- = 1; г - параметр выпуклости, ге(-оо,+со). Анализ и сравнение известных методов решения задачи многокритериального выбора - лексикографического предпочтения, последовательных уступок и на основе функций свертки (ФС) в форме ВСС -показывает, что только последние обеспечивают требуемую адекватность представления отношения предпочтения лица, принимающего решение (ЛПР).

Основная проблема многокритериального выбора связана с обоснованием принципа оптимальности, который определяет, в каком смысле оптимальное решение превосходит все остальные допустимые решения. Для формулирования принципа многокритериальной оптимальности введены следующие понятая.

Областью предцелевых значений (пред-ЦЗ) тах-показателя Yj называется множество его значений, удовлетворяющих неравенству Yj < Ущ (см. рис. 1). Областью постцелевых значений (пост-ЦЗ) тах-показателя Yj называется множество его значений, удовлетворяющих неравенству Yj > Yj jj. Аналогично определяются пред-целевая и пост-целевая области для min-показателей.

Адекватной компенсацией отклонения одного или нескольких показателей от их целевых значений в предцелевую область называется набор компенсирующих отклонений остальных показателей в постцелевую область, сохраняющий ЦЗФС.

Реализуемым компенсирующим значением (РКЗ) показателя Yj называется его наилучшее значение (максимум - для шах-показателей и минимум - для min-показателей) для всех известных аналогов или возможных вариантов оцениваемого объекта.

Допустимым компенсируемым значением (ДКЗ) показателя Yj называется результат его наибольшего отклонения от целевого значения в предцелевую область, которое может быть адекватно скомпенсировано за счет реализуемых компенсирующих значений всех остальных показателей.

Для РКЗ показателя Yj будет использоваться обозначение Y/j^. Все РКЗ лежат в своей пост-целевой области.

Предлагается следующая формулировка принципа многокритериальной оптимальности:

1. Предпочтительное направление изменения для тах-показателей (показателей выражающих положительные факторы решения) - увеличение, а для min-показателей (показателей выражающих отрицательные факторы) уменьшение.

2. Приращение max-ФС для каждой последующей единицы, на которую увеличивается тах-показатель (уменьшается min-показатель) в постцелевой области меньше приращения для предыдущей и в пределе, при бесконечном значении для тах-показателей (нулевом — для min-показателей), достигает нуля. Для min-ФС имеет место двойственная формулировка, которая получается взаимной заменой терминов ("max", "min"), ("приращение", "уменьшение") и ("бесконечный", "нулевой").

3. Взаимное замещение показателей для целевого значения функции свертки должно быть ограничено их допустимыми компенсируемыми значениями в соответствии с представлением ЛПР, или группы экспертов.

В главе 4 показано, что ФС в форме ВСС удовлетворяет сформулированному принципу оптимальности. Для определения параметров свертки Mr(w,y) используем экспертную оценку допустимого предела ухудшения каждого показателя д (¡'el:п) для известных РКЗ остальных

показателей (_/*/) и решаем относительно г и Wj (у' е 1: п) систему

уравнений

£;=1...../-1,1+1.....п™]УГ).Д =10'е1:и),|

Г

причем = погт{У] д), у1К =погт{Уик).

В главе 4 также показано, что удовлетворительный результат может быть получен, если вместо РКЗ использовать предельное компенсирующее значение (ПКЗ) показателя: бесконечное для тах-показателей и нулевое - для тш-по^азателей. Это связано с тем, что асимптотически компенсируемое значение (АКЗ) показателя, т.е. результат его наибольшего отклонения от целевого значения в предцелевую область, которое может быть адекватно скомпенсировано за счет ПКЗ всех остальных показателей, как правило, незначительно отличается от его ДКЗ.

В пятой главе сформулированы определения основных понятий морфотопологического подхода к синтезу потоковых схем. На рис. 2 представлена схема формализации знаний и получения описания множества структурных вариантов синтезируемого объекта на уровне функциональных схем.

Рис.2

На основе знаний о предметной области формируются следующие множества: £ - множество конструктивных элементов; 51 - множество свойств функционирования элементов из Е; множество функциональных элементов (ф-элементов)

2 = {г, = (уф/),X,(у/(г/),Х1 М,¥()еРЕ), где Рц с: Е х X хИ^ хУ - отношение, выявленное на стадии анализа

предметной области, причем Х = = У = Е - функция,

определяющая конструктивный элемент, на котором реализован ф-элемент 2,-;

X, = тр2,- с5 - множество входов г,-, т.е. набор обязательных (функционально-значимых) воздействий на элемент ); Ж, с 3 - набор недопустимых воздействий на элемент ^(г,); У/ = оШ с 5 - множество выходов т.е. набор свойств функционирования, проявляющихся при наличии всего набора воздействий Х1 и отсутствии любого воздействия из ¡У,-.

Проекция Р£ на X х (У п X) определяет множество базовых функций Р = {/к =(Хк,Гк)\Зг1вг:Хк =тргь Ук пХ),

отображение <р\2->Р и двудольный И-ИЛИ-граф, представляющий все варианты функциональной декомпозиции синтезируемого объекта: G^г=(Fu5,í/5^гUÍ/^5), где Р- множество И-вершин и 5 - множество ИЛИ-вершин; и$р — множество дуг вида («,-,/у) и 1/р$ - множество Дуг вида

(/,•>*/)•

В общем случае граф вр может содержать контуры. Для задания любого контура двудольного графа достаточно указать набор базовых функций в с Р, составляющих контур. Введем обозначения: Кр - множество всех контуров

Кр£0п - подмножество контуров, допустимых в отдельных вариантах синтезируемого объекта. Допустимыми являются, как правило, контуры обратных связей в системах управления.

Каждый вариант функциональной схемы синтезируемого объекта можно закодировать некоторым набором идентификаторов базовых функций # с /<\ Рассмотрим порожденный подграф Ср(9)=<ви8{6)> графа Ор, где 5(0) -множество всех воздействий, смежных с базовыми функциями из в. Граф йр{в) является максимальным подграфом графа йр с множеством вершин

Композицией набора в базовых функций назовем максимальный подграф Ср(в) графа Ср(9), удовлетворяющий требованию: если есть несколько вариантов соединения входа одной базовой функции /} е в с выходами других из в, то выбирается только один из них (выбор варианта семантической интерпретации набора в), причем множество выходов Ср{в) определяется по формуле = ^доигри1 /к, а множество входов - по формуле

тр Ср(в) = ¡прШ \outputCpid). Композиция Ср{в) называется

функциональной схемой (ФСх) синтезируемого объекта, если в не содержит недопустимых контуров, оШСр(в)^Усо, тр Ср{в)сХС0, где Хсо, Ус0 ~ множества входов и выходов синтезируемого объекта.

На основе графа Gp можно построить формальную грамматику G = {A,FkjS,R,/q), порождающую множество наборов 0, кодирующих варианты ФСх. В этой грамматике А = F u S и {0} - алфавит вспомогательных символов; FuS - алфавит основных (терминальных) символов; R = R£vRsvRfvRk - правила вывода; /о ef - начальный символ грамматики (аксиома); 0 - символ, означающий неудачный результат вывода. Множества F и S состоят из символов алфавитов F и S, модифицированных оператором означающим необходимость активизации соответствующих базовых функций или свойств функционирования.

Множество R включает: Rg - правила, выражающие варианты получения воздействи; Rp - правила включения базовых функций в состав ФСх; Rr - правила удаления вариантов, содержащих недопустимые контуры. Rj; - правила (не зависят от предметной области), исключающие повторное раскрытие символов s,- или ft и обеспечивающие отсев вариантов, содержащих лишние базовые функции.

Грамматика G порождает язык Lp ={в\Ср(в) есть ФСх}. Для генерации всех цепочек языка Lp разработана логическая программа GEN_VAR2007 на языке Prolog.

Мноткество композиций в базисе F, представляющих все варианты неизбыточных ФСх, реализующих заданную функцию, можно определить как Мр =и#е£ Таким образом, имеет место отображение Мр

в Lp (с учетом возможной семантической неоднозначности наборов в eLp).

Композицией C^iv) набора г] ф-элементов назовем граф, соответствующий Ср(в)еМр, где в = <p(rj). Композиция (г]) представляет некоторую принципиальную схему (ПрСх) синтезируемого объекта, если в составе г] нет несовместимых ф-элементов. Таким образом, каждый набор в eLp порождает морфологическую таблицу (МТ), определяющую

пространство поиска в виде декартова произведения Wf^e^ 1 ^fk), а весь язык Lp - язык цепочек ={т]\3веLp :в = <р(т])} и множество ПрСх M = {Cz{tj)\VBLz).

В шестой главе рассмотрены подходы к формированию пространства поиска (1111) и сокращению перебора в задачах структурного синтеза. Пути сокращения перебора:

1. Сокращение перебора на исходном неструктурированном описании ПП для получения точных или приближенных решений (неполный перебор на

основе эвристических приемов и сокращение ПП посредством кластеризации исходного морфологического множества).

2. Морфтопологический подход, основанный на логико-комбинаторном подходе (ЛКП) к структурированию ПП в-.виде особенных (сингулярных) скобочных форм булевой алгебры. Представление ПП в сингулярной форме является необходимым условием для формирования сепарабельных целевых функций в задачах структурно-параметрического синтеза.

На рис. 3 представлена схема построения сингулярного описания ПП -множества принципиальных схем (ПрСх) синтезируемого объекта.

Рис.3

Построение сингулярного описания ПП включает три этапа:

1. Генерация языка Lp, представляющего варианты функциональных схем (ФСх) синтезируемого объекта, с помощью алгоритма GENVAR2007.

2. Факторизация языка Lp с помощью алгоритма FACTOR и получение сингулярного описания множества ФСх.

3. Построение сингулярного описания множества ПрСх.

Алгоритм FACTOR формирует иерархическую многоаспектную систему классов языка Lp в виде скобочной формы, которую представим в виде системы структурных формул:

Lp — Cq или£>0; (4)

Cizzai*I\jeJiDj (aie2F-,\ai\ + \Ji\>2- /е0,1:ис); (5)

ЧLMkC" v[)heffkfh (ksO,UnD), (6)

где Jj - множество индексов ZD-формул, входящих в С,--формулу; п^ - число С-формул; Mfc - множество индексов С-формул, входящих в .D^-формулу; Н/с - множество индексов отдельных ф-элементов, входящих в D^ -формулу;

riß - число D -формул. Отметим, что С-формулы построены на основе операции умножения, а D -формулы - операции объединения языков.

Показано, что структуру (4 - 6) можно преобразовать в булеву алгебру, нулем которой является пустой язык 0, а единицей - язык, содержащий только пустую цепочку.

Назовем систему структурных формул вида (4 - 6) сингулярной, если пересечение алфавитов любой пары сомножителей любой С,--формулы пусто. Можно также говорить о сингулярности соответствующей скобочной формы в базисе {*, и}. Приводится доказательство, что система формул вида (4 - 6), построенная на основе факторизации языка является сингулярной.

На основе системы формул (4-6) построим контекстно-свободную грамматику G\ = {A\,F,R\,ap), порождающую язык Lp, где ар - начальный

символ, А1 ={аИиЦео,1:пс (cf)^UjfceO, 1:и0 ^ ~ вспомогательный алфавит и F — терминальный алфавит, Щ - множество правил вывода:

{aF ->c0wud0\ с,- ||С II /,) (; /е0,1:ис);

ИjeJ, J

Приводится доказательство, что G\ порождает цепочки без повторения символов, т.е. является сингулярной. Дополнив множество правил G\ правилами замены каждой базовой функции //, на варианты ее реализации

соответствующими ф-элементами fu | . z,-, (Ае0,1:пр), построим

W(/*)

грамматику G2 =(-^2>^>^2>az)- Грамматика Gj является контекстно-

свободной, сингулярной и порождает язык L(G2) = £z с 2 . Каждая цепочка TjeLz кодирует некоторый вариант ПрСх синтезируемого объекта.

В общем случае источником несингулярности грамматики, порождающей язык ПрСх, может быть необходимость учета совместимости ф-элементов и наличие в Z составных ф-элементов. Для преобразования грамматики (или соответствующей скобочной формы) в сингулярную форму следует использовать процедуру SING, реализованную в программе ADOPT2008. Работа процедуры основана на разложении Шеннона: L = z* Lz=д u ¿z=0.

Возможно также использование разложений с булевыми производными L'z =£2=д *Lz_0 и производными L'z =dL!dz от языка L по символу z:

Ь = г* Ь'2 и¿2=:0, где £г=0 - результат замены в языке Ь всех

символов г на символ пустого языка 0.

Оценка буквенной длины сингулярной скобочной формы,

полученной с помощью процедуры БН^Ю: - + ц>(у - 1))т, где ИтП£

- длина исходной несингулярной формы; м> - средняя относительная длина несингулярной подформулы исходной скобочной формы; т - число "несингулярных" букв терминального алфавита, т.е. букв, по которым нарушена сингулярность исходной скобочной формы; 0<у<2 - средний коэффициент удлинения скобочной формы при применении разложения к одной "несингулярной" букве.

В седьмой главе рассмотрены методы решения задач структурно-параметрического синтеза.

Общая постановка задачи для сингулярного ПП:

¿2={ АгВшт (*(»/))). Х0})еПч, ¥(т,) = ФГ](Х(г]))еП}, (7)

где ~ сингулярная скобочная форма языка ¿я £ ¿г ~ множество

оптимальных решений; - область возможных значений вектора ЛГ(т|); У(т}) = Ф^{Х{т])) -. зависимость вектора частных показателей У(т]) от параметров ф-элементов.

Если рассматривать вспомогательные символы а%, с,-, <1^ и грамматики ф в качестве морфологических переменных, каждому значению

6 <р~\/и) морфологической переменной //, (//, е можно поставить в соответствие вектор параметров Х^^ = (Х21,...,Хг^ ) ф-элемента г,-.

Каждый параметр (у е 1: р2 ) принимает значения из некоторого

множества значений ЩХ2у), которое назовем параметрическим доменом.

Сложность задачи (7) определяется в первую очередь числом вариантов параметрических моделей которое зависит от однородности

параметрических доменов морфологических переменных /ь (//, е F) и

Если параметрические домены //, и неоднородны, Nмод можно оценить по формуле ¿¿(Ф) |. Поскольку число | ¿¿(С^) 1> как правило,

чрезмерно велико, не только решение, но и сама постановка задачи (7) в этом случае является настолько трудоемкой, что остается только один путь ее решения - отбор из ¿2(^2) небольшого числа вариантов для параметрического

анализа и выбора из этого числа субоптимального варианта. Для отбора вариантов можно использовать алгоритмы кластеризации.

Если параметрические домены ff, однородны, то NM0^ можно оценить

неравенством 1 < NM0^ Lp(G\) |, где Lp(G\) - множество вариантов функциональных схем, порождаемых грамматикой Gj. В этом случае решение задачи (7) сводится к решению не более чем NM0^ задач структурно-параметрического синтеза и выбору среди полученных решений оптимального.

Уменьшение числа NM0^ при использовании сингулярного ПП основано на совмещении параметрических моделей для отдельных вариантов функциональных схем, причем возможность такого совмещения определяется следующими свойствами функциональных зависимостей для показателей и целевой функции:

1. Однородность параметров ф-элементов zeZ.

2. Монотонность зависимости ^(Ф^Х^))).

3. Сепарабельность целевой функции g(Ojj(X(77))).

4. Монотонность зависимости Y(r]) = Ф^ (X(tj)) .

Для нелинейной целевой функции и однородных параметров ф-элементов разработан алгоритм релаксационного поиска RELAX, а также алгоритм градиентного поиска GRAD, особенностью которого является использование "частной производной", dgWh= dg(Oe(X(fihffh...f^)))/dfh по fh.

Выпуклость целевой функции g(y) и функций Ф^С-^СД/^ ... fh^)) (' е 1:п)

является необходимым условием хорошей сходимости этих алгоритмов.

Для задач с аддитивными показателями и линейной целевой функцией

{¿2= Arg min wyT(t]), у(т])<у}, где уТ - транспонированный вектор

нормированных показателей у; у - вектор допустимых значений показателей; w - вектор весовых коэффициентов, а также для задач с нелинейной целевой функцией на основе ВСС {¿z = Arg min Mr (w, y{t])\ у{т}) S .у},

разработаны алгоритмы, основанные на следующих операторах:

т

Argmin - решение безусловной задачи с целевой функцией wa у (tj) ;

Рапшп - нахождение некоторого подмножества ]Lz[c£z выпуклой оболочки множества Парето, содержащего субоптимальные, а может быть и некоторые оптимальные решения задачи {]£*[= Parrnin wyT (т]), y(rj) < у};

Parsift - сжатие скобочной формы [Lz]sng на основе достаточных условий отсева Парето-неоптгшальных вариантов;

Аг^Ш - сжатие скобочной формы [¿гЗт^ за счет удаления морфологических переменных которые удовлетворяют достаточным условиям отсева по ограничениям у(я) <у.

Для решения задач структурно-параметрического синтеза потоковых схем (с линейными целевой функцией; и ограничениями на несингулярном 1111) с помощью стандартных пакетов целочисленного программирования разработаны правила преобразования логических ограничений, в систему псевдобулевых ограничений, выражающих логику построения правильных вариантов структуры.

В восьмой главе предложена концептуальная модель и функциональная схема комплексного управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств. На рис. 4 представлена схема подсистемы управления интеллектуальными ресурсами для 1-го этапа ЖЦ наукоемкой продукции.

тз,

ТР/

ГЗ,

Управление Ам этапом ЖЦ (УЭ|)

си, Рис.4

гз; ТР/ СВ/ БЗПО, Р/

Выполнение Аго этапа ЖЦ (ВЭ/))

На рис. 4 УЭ/ - блок управления ;-м этапом; ВЭ,- - блок выполнения 1-го этапа (системное проектирование, схемотехническое проектирование, разработка конструкции, технологии и т. п.). Информационные потоки в схеме управления для /-го этапа: 73/ - техническое задание на ;'-й этап разработки наукоемкого объекта, поступающее с верхнего уровня управления; Р{ - результат выполнения /-го этапа ЖЦ (его конечное значение в цикле модификации); С#/ - состав исполнителей; СВ1 - среда выполнения (состав работ, персонал и ИМС); БЗПО, - база данных и знаний предметной области; ГЗ) - глобальные знания, используемые на /-м этапе ЖЦ; 7У/ - традиционные ресурсы, которые доступны для использования на / -м этапе ЖЦ.

Схема блока УЭ/ состоит из блоков: ФСИ - формирование СИ; УБЗСИ - блок управления базой данных и знаний о составе исполнителей (БЗСИ); ФСВ - формирование среды выполнения (СВ); УБЗСВ - блок управления БЗСВ; УБЗПО - блок управления БЗПО.

Для учета влияния циклов корректировки в схеме управления интеллектуальными ресурсами рассмотрены модели итерационных процессов. Для простого цикла с вероятностью захода в цикл убывающей экспоненциально

в зависимости от номера ветвления р] = (у = 1,2,...) среднее время

вьшолнения цикла: Тц = Т\ + ^(Ц + Т2)1(1-4Р\Р2)> гДе ~ средняя длительность операции тестирования; Т2 -'средняя длительность операции корректировки, а =-]п(р2 / р\) • Для п параллельных процессов в итерационном цикле: Тц = (Т? + (1 - Р)Т% )/Р, где Т? - средняя длительность комплексного тестирования программы; 7к - среднее время корректировки управляемых модулей в каждом большом цикле; Р = 1~[(=1 (1 - />,), причем р,- -

вероятность корректировки /-го модуля в каждом большом цикле. Получены формулы для расчета зависимости среднего времени цикла от функций распределения (£) = (/ е 1: и) длительности параллельных участков.

Для повышения эффективности использования ИР разработана модель и оптимизационная задача синтеза комплекса "состав исполнителей + инструментально-методические средства (СИ+ИМС)":

Еа -> шах, у = (2аЛоп> С * Са.доп>

где Еа - эффективность структурно-параметрической организации комплекса СИ+ИМС для разработки объекта Ма; ()а и (2а£0п ~ фактическая и допустимая трудоемкость; Са и Са^оп - фактические и допустимые затраты на разработку. Альтернативные варианты технологий разработки объекта Ма можно представить логической формулой

Уа = хаV V & (\/,ег(Иа)"' & и'Уа )Ч/ &(-УшТ(Ьа)и1 &кМа))>

где независимые переменные: Ха - "разработка Ма не выполняется"; -"модуль Ма выбирается как готовый компонент или проектируется по

детерминированной технологии"; » и1,Уа > " "используется

технология X для соответствующего вида разработки Ма".

Зависимые переменные: уа - "разработка модуля Ма завершена"; ха =\//ег(да)иг " "требования на Ма сформулированы";

га = уал -иМа разработан как комплекс компонентов в результате

декомпозиции Ма в набор компонентов Ма1 ,...,Маи( -

"технология I используется при разработке Ма", где р^ - "используется

методическое или инструментальное средство g"; - подмножество ИМС, обеспечивающих технологию г. Целевая функция задачи:

где е1г1а =^г1а ~ эффективность выполнения работы 1а е{Ла,Ка,£а} по

технология важность работы 1а\ = •н'/в»а/,/в) ~

адекватность технологии X работе 1а, а1,1а - адекватность ИМС, а*^ -

адекватность персонала, г - параметр выпуклости, >у/д,и>/в - весовые

коэффициенты. Значения й - 31X1 параметры профиля релевантности

ИМС и профиля персонала, нормированные относительно целевых значений, в качестве которых используются данные соответствующих . нормативных профилей. Для определения параметров свертки Мг используем методику, основанную на экспертной оценке АКЗ а'^^ и а'ц^.

Адекватность состава исполнителей Н1 работе 1а определяется сверткой: а//а = Мг'(Ш*,р"1а), где г' - параметр выпуклости, -

нормированный профиль компетенций группы Н{, ТУ* - вехтор весовых коэффициентов. Нормированный профиль компетенций Рца состава исполнителей Н( определяется следующим образом: в качестве значения адекватности / -й компоненты вектора берем максимальное значение

.....соответствующей компоненты для заданного состава исполнителей. Параметры

■ свертки ) определяются на основе экспертой бцёнки'требуеыых

нормированных асимптотически компенсируемых значений компетентности, определяемых вектором Ц"^ =(Лу7Лу| / е ).

Адекватность набора С?, ИМС работе 1а определяется

аналогичной сверткой: а'(/а =Мг>(0г',р^/а), где р'ца - нормированный профиль релевантности набора ИМС Gt для выполнения 1а по технологии /.

Формулы для показателей <2а и Са строятся по аналогии с формулой для целевой функции Еа.

В девятой главе приведены результаты экспериментальных исследований на примере планирования и использования человеческих и структурных ресурсов на этапе эскизного проектирования комплекса сбора гидроакустической информации (КСГИ).

Требования к объекту проектирования. КСГИ предназначен для получения информации о рельефе дна в тактических ситуациях использования (ТСИ), представленных в таблице:

ТСИ Щи) Мл «д Дл, К

1 5...7 7 510 3 13 1 3*10"9

2 7...15 5 <7 10 7,5 3 зчо-10

3 20...30 3 £5 20 7,5 3 ЗЧ0-"

В этой таблице Н - глубина моря, м; Мл - оценка материала дна, баллы (см.ниже); а^ - угол наклона дна, град.; - соленость воды, "'»«; Ы> -

средняя температура воды, °С; Ям - уровень волнения моря, баллы; к0 -

коэффициент объемного рассеяния, 1/см.

Требования к процессу проектирования. Для планирования комплексного использования человеческих и структурных интеллектуальных ресурсов необходимо:

• выбрать состав исполнителей (СИ);

• выбрать комплекс методов, моделей и других ИМС, обеспечивающих эскизное проектирование КСГИ по заданным тактико-техническим требованиям;

• определить состав работ и основные параметры сетевого графика для целевой функции максимизации эффективности при ограничении на трудоемкость £) < ()доп=500 человеко-дней и затраты на разработку С < Сдоп=1000 тыс. руб.

Основу базы данных и знаний для постановки оптимизационной задачи по выбору глубины проработки блоков КСГИ, состава работ, исполнителей и ИМС составляют литературные источники по радиотехнике, гидроакустике и гидролокационной технике. В результате предварительных исследований выбрана структура КСГИ и взаимодействие блоков КСГИ с объектом и средой, представленные на рис. 5. Состав КСГИ можно выразить логической формулой

бп = бЬ & 1а. & £ & га & рЬс & рс! & роз, где бЬ - судно-носитель КСГИ; Ха - излучающая антенна; £ - генератор зондирующих импульсов; е - среда , в которой расположен исследуемый объект; о - исследуемый объект; га - приемная антенна; рЬс - фазовый канал; рс! - устройство обработки, отображения и регистрации; роэ - система сбора информации о координатах, скорости и качке судна-носителя.

Исходное описание логики построения вариантов, его преобразование в сингулярную форму и решение задачи структурно-параметрической оптимизации комплекса СИ+ИМС для эскизного проектирования КСГИ выполнены средствами системы АЕЮРТ2008.

Рис.5

На рис.6 представлена зависимость свертки fgC показателей que для АКЗ (if,с) =(1,1; 1,1) от эффективности Е для нескольких вариантов. Значения fqC можно рассматривать как обобщенный показатель затрат трудовых и

финансовых ресурсов. Эффективность оптимального решения (№ 8 на рис.3) £=0.833 при fqc= 0.992, нормированные трудоемкость q -Q!Qdon= О-984 и

затраты с = С / Сдоп = 0.997.

Параметры оптимального решения:

1. ТЗ на КСГИ разрабатывается по методике Николаева-Брука; ограничения на показатели определяются предельными значениями на основе физических законов для ГБО; отношение предпочтения формализуется в форме ВСС.

2. Модульная модель КСГИ строится в соответствии с принципами построения

критериальных и динамических моделей, причем структура модели выбирается традиционным путем "(без формализации).

3. Судно-носитель (sh), излучающая антенна (ta), генератор зондирующих импульсов (g), приемная антенна (га), УООР (pd) и ССИСН (pos) разрабатываются только на уровне ТЗ, причем отношения предпочтения для генератора, приемной антенны, фазового канала и устройства отображения должны быть представлены в формализованном виде.

4. Фазовый канал ГБО разрабатывается на основе морфотопологического подхода, а для выбора оптимального варианта используются методы сокращенного перебора, разработанные в диссертации.

Теоретическая оценка максимального выигрыша, который дает оптимизация комплекса СИ+ИМК, равна 20 %.

В заключении сформулированы перспективы дальнейших исследований в области автоматизации управления интеллектуальными ресурсами.

В приложении 1 приведена программа ASSIGNMENT на языке MATLAB для решения задачи оптимизации закрепления исполнителей за функциями; в приложении 2 - логическая программа генерации потоковых схем GEN_VAR2007; в приложении 3 - язык программы ADOPT2008 для описания информационного обеспечения задачи выбора состава работ НИОКР и комплекса СИ+ИМС; в приложении 4 - логика построения вариантов комплекса методов и моделей для анализа и проектирования КСГИ на языке программы ADQPT2008.

fqc 2

№1

li>l _________

о..... №:

<? №12

•У№8

№2

0.6 0.7 0.8 0.9 Рис.6

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате выполненных автором исследований разработано комплексное решение проблемы управления и использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств, включающее:

1. Теоретическое обоснование автоматизации управления кадрами с позиций менеджмента, основанного на знаниях, планирования повышения квалификации и оптимального закрепления функций за исполнителями.

2. Теоретические основы и методы многовариантного синтеза заданий одинаковой сложности для автоматизации тестирования, текущего контроля и итоговой оценки знаний в предметных областях, использующих язык математики.

3. Принцип многокритериальной оптимальности в задачах многокритериального выбора и его реализация на основе ВСС.

4. Основы морфотопологического подхода и модели формирования сингулярного представления пространства поиска в задачах структурного синтеза объектов, структура которых описывается потоковой схемой.

5. Модели и алгоритмы решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза, основанные на использовании сингулярного представления пространства поиска в виде системы структурных уравнений с морфологическими переменными.

6. Концептуальная модель "и функциональная схема комплексного использования и управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами в проектах наукоемких производств, описывающие итерационный процесс преобразования технического задания в требуемый результат на каждом этапе жизненного цикла наукоемкого продукта.

ПУБЛИКАЦИИ, ОТРАЖАЮЩИЕ ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Анкудинов И.Г. Автоматизация структурного синтеза и принятия решений в управлении и проектировании. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008 - 202 с.

2. Анкудинов И.Г. Концептуальная модель управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств// Труды СПбПТУ.- 2008, № 1 (53).- С. 175179.

3. Анкудинов И.Г. Классификация объектов с бинарными признаками на основе факторизации // Труды СПбПТУ - 2008, № 2 (54).- С. 255-259.

4. Анкудинов И.Г. Автоматизация многовариантного синтеза академических и профессиональных тестов // Надежность.- 2007, № 3.~ С. 17-23.

5. Анкудинов И.Г. Обобщенная целевая функция для мультикритериального выбора в задачах управления и проектирования // Технологии приборостроения - 2006, № 2.- С. 55-61.

6. Анкудинов ИТ. Оптимизационные задачи управления*4 интеллектуальными ресурсами НИОКР П Технологии приборостроения - 2006, №2,-С. 48-54.

7. Анкудинов И.Г. Морфологический синтез надежных потоковых схем с учетом совместимости элементов // Надежность - 2006, № 3 - С. 29-36.

8. Анкудинов И.Г. Структурирование пространства поиска для синтеза надежных потоковых схем // Надежность - 2006, № 2.- С. 28-35.

9. Анкудинов И.Г.. Анализ итерационных процессов проектирования и опытного производства // Технологии приборостроения - 2006, № 3 - С. 20-25.

10. Анкудинов И.Г. Программа MPS1W для расчета разрядной сетки УВК с фиксированной запятой. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8178 от 20 апреля 2007 г.

11. Анкудинов И.Г. Программа MatrTest для синтеза тестов и контроля знаний на основе теории матроидов. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8716 от 10 июля 2007 г.

12. Анкудинов И.Г. Программа ObjFunc для расчета параметров целевой функции в задачах многокритериального выбора. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8717 от 10 июля 2007 г.

13. Ankoudinov G.I., Ankoudinov- I.G., .Strizhachenko A.I. Multi-variant assignment generation and assessment techniques // Innovative Techniques in Instruction Technology, E-learning, E-assessment, and Education, ed. M. Iskander. Springer, 2008, pp. 166-170.

14. Ankoudinov G.I., Ankoudinov I.G., Strizhachenko A.I. Goal functions from minimax to maximin in multicriteria choice and optimization // Innovations and Advanced Techniques in Systems, Computing Sciences and Software Engineering, ed. Kh. Elleithy. Springer, 2008, pp. 192-197.

15. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г. Jloima целочисленного программирования // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвузхб. Вып.37.- СПб.: СЗТУ, 2007.-С.72-75.

16. Анкудинов И.Г., Кущ Д.Б., Стрижаченко А.И. Особенности построения информационных сетей для контроля процессов и оборудования в территориально распределенном производстве // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.37.-СПб.: СЗТУ, 2007,- С.76-82.

17. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Концептуальная схема управления интеллектуальными ресурсами наукоемкого производства // Труды УШ Международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов "Анализ и прогнозирование систем управления". Часть 1.- СПб.: СЗТУ, 2007.- С.172-174.

18. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г. Системный подход к синтезу академических и профессиональных тестов // Труды УШ Международной

научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов "Анализ и прогнозирование систем управления". Часть 1.- СПб.: СЗТУ, 2007-С. 175-179.

19. Анкудинов И.Г., Кущ Д.Б., Стрижаченко А.И. Интегральный критерий оценки информационных сетей для территориально-распределенных производств // Труды VIII Международной научно-практической конференции молодых ученых, студентов и аспирантов "Анализ и прогнозирование систем управления". Часть l.-СПб.: СЗТУ, 2007.-С.180-182.

20. Анкудинов И.Г. Задачи управления кадровыми и структурными интеллектуальными ресурсами НИОКР // Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Актуальные проблемы управления техническими, информационными, социально-экономическими и транспортными системами".- СПб.: СЗТУ, 2007- С.49-54.

21. Анкудинов И.Г. Алгоритмы, генерации тестовых задач для контроля знаний // Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Актуальные проблемы управления техническими, информационными, социально-экономическими и транспортными системами",- СПб.: СЗТУ, 2007 - С.44-48.

22. Анкудинов И.Г. Управление интеллектуальными ресурсами НИОКР // Современные информационные и электронные технологии: Труды 7-й международнойНПК. Тез. доклада -Одесса, 2006-Т. 1-С. 20.

23. Анкудинов И.Г. Морфологический синтез потоковых схем в задачах управления и проектирования // Современные информационные и электронные технологии: Труды 7-й международной НПК. Тез. доклада.- Одесса, 2006 - Т. 1.-С. 168.

24. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Кущ Д.Б., Стрижаченко А.И Оценка времени реакции на запросы пользователей в корпоративной сети // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.34,- СПб.: СЗТУ, 2005-С.106-115.

25. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г. Computerized production and scoring of professional and academic tests И Санкт-Петербургская научно-практическая конференция "Проблемы в сфере инфокоммуникационных технологий", СПб, 1-3 марта 2005 г.: Материалы конференции - СПб.: СПОИСУ, 2005 - С.51-52.

26. Анкудинов И.Г., Капустин В.В., JIoxmotko В.В. Инфокоммуникационные технологии в управлении наукоемкими высокотехнологичными производствами // Материалы международной научно-методической конференции «Роль инфокоммуникационных технологий в совершенствовании системы управления качеством образования», СПб, 17-19 октября 2005 г-СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2005 - С. 8-9.

27. Анкудинов И.Г., Романова Л.Ю., Стрижаченко А.И. Оптимизационная модель подсистемы АСУ-Кадры - оценка кадровой составляющей интеллектуального капитала предприятия // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.32.- СПб.: СЗТУ, 2004,- С.12-32.

28. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Оптимизационные модели поддержки принятия решений для SB-менеджмента // Математические модели и информационные технологии в менеджменте. Вып.2: Сб. статей - СПб.: Издательство С.-Петербургского ун-та. 2004 - С.5-12.

29. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г. Нелинейная свертка частных критериев на основе интервальных оценок // Материалы научной конференции. Часть 1.-СПб.: СЗТУ, 2003,- С. 136-139.

30. Ankoudinov, G., Ankoudinov, I., Strizhachenko A. Measuring Knowledge Assets of High-Tech Virtual Enterprises and Networked Organizations // Proceedings of the 2nd International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology", School of Management, St.Petersburg State University, June 26-28, 2002.-P.202-211.

31. Анкудинов И.Г, Петухов О. А. Оценка гибкости информационных систем // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.27 - СПб.: СЗТУ, 2002.- С. 1Ó7-110.

32. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Оптимизация комплекса CASE-технологий на основе ЛКП // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.22 - СПб.: СЗТУ, 2001- С. 101-104.

33. Ankoudinov, G., Ankoudinov, I., Strizhachenko A. An integration of R&D activities and flexible project planning // Proceedings of the International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology", School of Management, St.Petersburg State University, June 28-29,2001- P.170-178.

34. Анкудинов И.Г, Петухов O.A. Инженерия знаний в автоматизированных системах управления // Высшая математика. Информатика. Процессы управления и информационные системы. Системный анализ и прогнозирование: Доклады юбилейной научно-технической конференции студентов, аспирантов и сотрудников института - СПб.: СЗПИ, 2000 - С.86-89.

35. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Интеллектуальные САПР в машиностроении // Машиностроение и автоматизация: Межвуз.сб. Вып. 10. - СПб.: СЗПИ, 1998. - С.141-145.

36. Анкудинов И.Г. Выбор комплекса методов и моделей для проектирования радиосистем // 50-я юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио. - СПб.: СПб НТО РЭС им. А.С.Попова, 1995. - С. 22-23.

37. Анкудинов И.Г. Концепция структурного моделирования в задачах системного проектирования ЭВА // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузов, сб.- Л.:СЗПИ, 1991. - С. 172-179.

38. Анкудинов И.Г., Пащенко Е.Г. Автоматизация системного проектирования ГБО // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузовский сб. -Л.: СЗПИ, 1991. - С.99-103.

39. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Квазисинхронное детектирование узкополосных сигналов // 45-я научно-техническая конференция по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи. -Ленинград, 1990.- С. 7-8.

40. Анкудинов И.Г., Доброходов С.Б., Соколов А.И., Юрченко Ю.С. Робастные алгоритмы сжатия экспериментальной информации // 7-е Всесоюзное совещание "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования и освоения Мирового океана".- Калининград, 1989-С. 9-11.

41. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Повышение достоверности измерений рельефа дна в зоне бокового обзора // 5-я Дальневосточная акустическая конференция "Акустические методы и средства исследования океана".-Владивосток, 1989-С. 14-16.

Научно-технические отчеты

42. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Щербак Н.Л., Киселев П.И. Нетрадиционные применения гидролокатора бокового обзора в задачах инженерной геологии и охраны окружающей среды // Отчет о НИР, Ленинград, СЗПИ, Тема 6-60, № ГР- 01890052183,1990.-90 с.

43. Разработка комплексов учебно-методических материалов с целью повышения эффективности самостоятельной работы студентов заочной формы обучения среды И Отчет о научно-методической работе, СПб, СЗТУ, 2007.-107 с.

Учебные пособия

44. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Сети ЭВМ и телекоммуникации. Архитектура и сетевые технологии: Учеб. пособие - СПб.: Изд-во СЗТУ, 2006.- 181 с.

45. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Петухов О.А Математическая логика и теория алгоритмов: Учеб.пособие. - 2-е изд.- СПб.: СЗТУ, 2003.- 104 с.

46. Анкудинов И.Г. Микропроцессорные системы. Архитектура и проектирование: Учеб. пособие.- СПб.: СЗТУ, 2003.- 107 с.

47. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Хамидуллин P.P. Теория автоматов: Учеб. пособие.- СПб.: СЗТУ, 2002 - 112 с.

48. Анкудинов И.Г., Митрофанов А.М., Соколов О.Л. Физико-математические основы научных исследований: Текст лекций - СПб.: СЗТУ, 2002.-67 с.

49. Анкудинов Г.И, Анкудинов И.Г., Хамидуллин Р.Р. Численные методы (линейные преобразования, приближение функций): Учеб.пособие— СПб.: СЗТУ, 2000.-92 с.

L

w

Методические пособия

50. Схемотехника ЭВМ: Методические указания к выполнению курсового проекта / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин — СПб. : СЗТУ, 2004 - 29 с. *

51. Схемотехника ЭВМ: Методические указания к выполнению лабораторных работ / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин-СПб.: СЗТУ, 2004.-35 с.

52 Схемотехника ЭВМ: Рабочая программа, методические указания к изучению дисциплины, задание на контрольную работу / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин- СПб.: СЗТУ, 2004.-25 с.

53. Микропроцессорные системы: Рабочая программа, задания и методические указания к выполнению контрольных работ / Составитель: И.Г.Анкудинов.-СПб.: СЗТУ, 2003.- 22с.

54. Микропроцессорные системы: Методические указания к выполнению лабораторных работ/ Составитель: И.Г.Анкудинов,-СПб.: СЗТУ, 2003.-25с.

55. Анкудинов И.Г., Антонов О.Г., Бабкин А.Ф. Автоматизированные системы контроля и управления радиоэлектронными средствами: Рабочая npoipaMMa, задания на контрольную работу, методические указания к выполнению контрольной работы.- СПб.: СЗПИ, 1998.-16 с.

Анкудинов Иван Георгиевич ,

АВТОМАТИЗАЦИЯ КОМПЛЕКСНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ И СТРУКТУРНЫХ РЕСУРСОВ В УПРАВЛЕНИИ НАУКОЕМКИМИ ПРОЕКТАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Лицензия ЛР №020308 от 14.02.97 Санитарно-эпидемиологическое заключение №78.01.07.953.П.005641.11.03 от 21 ■ 11.2003 г. Подписано в печать 09.02.2009 Формат 60 х 84 1 /16

Б. кн.-журн. П.л. 1,5 Бл. 0,8 Изд-во СЗТУ.

Тираж 100 Заказ №1938

Северо-Западный государственный заочный технический университет Издательство СЗТУ, член Издательско-полиграфической ассоциации вузов Санкт-Петербурга 191186, Санкт-Петербург, ул.Миллионная, 5

Введение

Глава 1. Проблема и задачи автоматизации комплексного использования интеллектуальных ресурсов наукоемких производств

1.1. Проблема управления интеллектуальными ресурсами 24 наукоемких'производств

1.2. Классификация интеллектуальных ресурсов

1.3. Знания как основа интеллектуальных ресурсов наукоемких 28 производств

1.4. Проблемы управления человеческими ресурсами наукоемких 30 производств

1.5. Проблемы управления структурными ресурсами наукоемких 33 производств

1.6. Проблема комплексного управления интеллектуальными 42 ресурсами наукоемких производств

1.7. Выбор цели и постановка задач исследования

Выводы по главе

Глава 2. Концепция, модели и алгоритмы автоматизации 50 использования интеллектуальных ресурсов персонала в проектах наукоемких производств

2.1. Задачи управления человеческими интеллектуальными 50 ресурсами

2.2. Подход к управлению человеческими интеллектуальными 52 ресурсами на основе учета компетенций работников

2.3. Определение параметров оптимизационных задач управления 55 человеческими ресурсами

2.4. Оптимизационная задача закрепления функций за 58 исполнителями

2.5. Оценка эффективности оптимизации закрепления функций за 64 исполнителями

2.6. Варианты оптимизационной задачи закрепления функций за 66 исполнителями

2.7. Концепция автоматизации использования интеллектуальных 68 ресурсов персонала

Выводы по главе

Глава 3. Автоматизация производственного тестирования персонала

3.1. Задачи и принципы генерации тестов

3.2. Табличный метод и варьирование параметров задачи

3.3. Варьирование составов известных и неизвестных параметров 82 на основе теории матроидов

3.4. Варьирование обозначений и математических формулировок

3.5. Варьирование текста задания

Выводы по главе

Глава 4. Модели и алгоритмы формализации отношения 94 предпочтения в задачах многокритериального выбора

4.1. Проблема многокритериального выбора

4.2. Принцип многокритериальной оптимальности и обоснование 97 требований к функции свертки

4.3. Нормирование показателей и функции свертки

4.4. Взвешенное степенное среднее в качестве функции свертки

4.5. Экспертная оценка параметров функции свертки в форме 112 взвешенного степенного среднего

Выводы по главе

Глава 5. Модели формализации знаний в задачах структурного 121 синтеза

5.1. Модели представления знаний в задачах структурного синтеза

5.2. Особенности морфотопологического подхода к синтезу 128 потоковых схем проектных и управленческих решений

5.3. Определение основных понятий морфотопологического 131 подхода к синтезу потоковых схем

5.4. Построение морфотопологического описания множества 134 функциональных схем

5.5. Логическая программа генерации вариантов потоковых схем

5.6. Формальные грамматики, порождающие варианты 144 функциональных схем

5.7. Синтез принципиальных схем на наборе морфологических 146 таблиц

Выводы по главе

Глава 6. Группирование вариантов и формирование сингулярного пространства поиска в задачах структурного синтеза

6.1. Подходы к сокращению перебора при поиске решений

6.2. Кластеризация множества альтернативных вариантов

6.3. Факторизация как иерархическая многоаспектная классификация

6.4. Алгебра и язык описания множества функциональных схем

6.5. Сингулярная грамматика, порождающая варианты потоковых 161 схем

6.6. Построение сингулярной формы множества принципиальных 162 схем на основе базиса F

6.7. Построение функциональных и принципиальных схем на 165 основе базиса Fee

6.8. Преобразование несингулярного представления пространства 169 поиска в сингулярную форму

Выводы по главе

Глава 7. Решение задач структурно-параметрического синтеза в 175 сингулярном и несингулярном морфологическом пространстве

7.1. Особенности решения задач структурно-параметрического 175 синтеза в сингулярном и несингулярном пространстве поиска

7.2. Алгоритм градиентного поиска в сингулярном пространстве

7.3. Алгоритм релаксационного поиска в сингулярном 186 пространстве

7.4. Линейная целевая функция и линейные ограничения для 188 аддитивных показателей

7.5. Нелинейная целевая функция и линейные ограничения для 196 аддитивных показателей

7.6. Решение оптимизационных задач в несингулярном 198 пространстве поиска

Выводы по главе

Глава 8. Концептуальная схема и оптимизационная модель 205 комплексного управления интеллектуальными ресурсами разработки и производства наукоемкой продукции

8.1. Концептуальная схема управления интеллектуальными 205 ресурсами

8.2. Анализ итерационных процессов наукоемких производств

8.3. Оптимизация комплексного использования интеллектуальных 221 ресурсов в проектах наукоемких производств

8.3.1. Задачи комплексного использования интеллектуальных 221 ресурсов

8.3.2. Модель объекта проектирования

8.3.3. Модель технологии проектирования

8.3.4. Определение параметров адекватности

8.3.5. Определение параметров эффективности

8.3.6. Формулировка оптимизационной задачи

Выводы по главе

Глава 9. Экспериментальные исследования на примере разработки 235 комплекса сбора гидроакустической информации

9.1. Требования к объекту и процессу проектирования

9.2. Функциональный базис, функции и структура КСГИ

9.3. Описание технологий эскизного проектирования КСГИ

9.4. Решение задачи плнирования и оптимального использования 253 человеческих и структурных ресурсов эскизного проектирования КСГИ

Выводы по главе

Актуальность проблемы. К началу XXI века в работах отечественных и зарубежных ученых получены значительные результаты в области автоматизации управления технологическими процессами и производством. В трудах Бусленко Н.П., Вавилова А.А., Воронова А.А., Емельянова С.В., Игнатьева М.Б., Кульбы В.В., Мамиконова А.Г., Моисеева Н.Н., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Скурихина В.И., Советова Б.Я., Цвиркуна А.Д., Цехановского В.В., Чертовского В.Д., Яковлева С.А., зарубежных авторов Гроумпоса П.П., Джамшиди М., Икеда М., Калмана Р., Касти Д., Каплан Р.Д., Месаровича М.Д., Озгюнера Ю., Сингха М.Г., Такахара Я., Финдейзена В., Хасана М.Е., Шера А.В., Шильяка Д.Д. достаточно полно разработана методология автоматизированного управления материальными потоками предприятия.

В то же время, к началу XXI века сложилось представление об экономике, "основанной на знаниях", появились новые подходы к использованию инфокоммуникационных технологий и созданию благоприятной информационной среды и инфраструктуры предприятия. Важным принципом экономики, основанной на знаниях, является рациональное использование интеллектуальных (нематериальных) ресурсов — интеллектуального капитала предприятия.

Исследованию факторов, определяющих эффективность использования интеллектуальных ресурсов предприятия (их трансформации в интеллектуальный капитал) с позиций экономической науки, посвящены работы таких авторов, как Брукинг Э., Букович У., Бендиков М.А., Глухов В.В., Джамай Е.В., Козырев А.Н., Молчанов Н.Н., Полтерович В.М., Сергеев A.JL, Стоунхаус, Дж., Уильяме Р., Шаститко А. Е., Davenport Т., Drucker P.F., Firestone J.M., Machlup F., McElroy M. W. , Nonaka I., Polyani M., Prusac L., Stewart T.A., Takeuchi H., Weick K., Wiig K.

Сущность современной технологической революции можно рассматривать как переход от технологии, основанной главным образом на вложении дешевой энергии, к технологии, основанной прежде всего на рациональном использовании (дешевых) знаний и информации, т.е. интеллектуальных ресурсов [И6, И9, И12]. Для преобразования знаний в коммерческие результаты фирмы необходим инструментарий, обеспечивающий фильтрацию информации, выявление (генерацию) новых знаний и их слияние с имеющимися знаниями, т.е. воспроизводство интеллектуального капитала. Таким инструментарием должны стать новые средства планирования интеллектуальных ресурсов и автоматизированной поддержки интеллектуальных процессов, базирующиеся на математических методах исследования сложных управляющих систем и процессов, методах принятия решений при многих критериях и на современных инфокоммуникационных технологиях. Таким образом, технологическая революция предъявляет новые требования к информационным системам (ИС), и прежде всего к ИС, обслуживающим наукоемкие производства.

Развитие наукоемких производств во всем мире характеризуется все более широким применением технологий непрерывной информационной поддержки продукции на всех этапах ее жизненного цикла. Эти технологии могут быть объединены под общим названием CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life Cycle Support), т.е. технологий информационной поддержки изделия (ИПИ-технологий) [И21, И24].

Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» содержит перечень критических наукоемких технологий РФ по следующим направлениям: индустрия наносистем и материалы; информационно-телекоммуникационные системы; перспективные вооружения, военная и специальная техника; транспортные, авиационные и космические системы; энергетика и энергосбережение.

Характерной особенностью наукоемких производств является высокая доля затрат на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в себестоимости продукции [19, 29, И1, И26], что и определяет ключевую роль интеллектуальных ресурсов в производстве наукоемкой продукции. В соответствии с представлениями экономической науки, корпоративные интеллектуальные ресурсы — это совокупность общенаучных и специальных знаний, производственного опыта и навыков, сформированных рыночных отношений (с поставщиками, потребителями, администрацией города, региона и т. д.), баз данных и знаний и других составляющих нематериальных ресурсов фирмы, обеспечивающих получение экономических и технологических результатов. В современной экономике выделяются следующие виды корпоративных интеллектуальных ресурсов: человеческие, структурные и рыночные.

Человеческий ресурс характеризуется как "главный носитель интеллектуального капитала" [И6, И17].

Структурные ресурсы [И 16] можно рассматривать как потенциал совершенствования структурной организации и эффективного комплексного использования всех видов ресурсов предприятия. Все орудия и средства производства предприятия организованы, образуют систему, характеризуемую соответствующей структурой, т.е. элементным составом и связями между элементами. Эта структура формируется в процессе развития и фиксируется как соответствующее структурное знание - структурный корпоративный интеллектуальный ресурс.

Носителями структурного интеллектуального ресурса наукоемких производств являются инструментальные и методические средства решения производственных задач, структурные схемы, отражающие протекание технологических процессов, потоки энергии, вещества или информации в производственных системах. Важную роль в составе структурных ресурсов играют метасредства, т.е. средства структурной оптимизации бизнес-процессов и эффективного использования материальных и нематериальных ресурсов.

Рыночные интеллектуальные ресурсы — это отношения компании с поставщиками и потребителями ее продукции, а также отношения с другими компонентами среды, в которой существует компания [И6].

Существующие производственные ИС, или системы управления данными об изделиях - PDM-системы (Product Data Management), обеспечивают информационную поддержку производственного сегмента. Существующие системы планирования ресурсов — ERP-системы (Enterprise Resource Planning), обеспечивают информационную поддержку остальных аспектов деятельности предприятия таких, как управление финансами, персоналом, сбытом продукции и материально-техническим обеспечением, причем автоматизация управления персоналом, "основанная на знаниях" (Knowledge-Based Management [И29, И32, ИЗЗ]), находится только в стадии становления. Можно констатировать, что в области автоматизации управления наукоемкими производствами сложилась противоречивая ситуация: в существующих ИС системная поддержка актуальной функции планирования интеллектуальных ресурсов не предусмотрена.

Эффективное использование нематериальных ресурсов должно базироваться на комплексном, системном подходе, поскольку "интеллектуальный капитал разрастается не сложением трех перечисленных его отдельных частей (человеческого, структурного и потребительского, т.е. рыночного), он развивается на основе их взаимодействия и синергетических эффектов" [И6].

Таким образом, актуальной проблемой автоматизации управления предприятиями в условиях новой экономики, основанной на знаниях, является автоматизация управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств и их эффективного использования на основе комплексного, системного подхода, что и определяет актуальность темы диссертации.

Состояние и оценка ранее выполненных исследований. Рассмотрим, каким образом представления экономической науки об эффективном использовании интеллектуального потенциала и его капитализации реализуются в существующих автоматизированных системах.

В случае традиционных отделов кадров и подсистем АСУ-"Кадры" управление персоналом сводится к решению таких задач как набор персонала на вакантные должности, ведение документооборота по персоналу и учету труда, аттестация и определение потребностей, разработка штатных расписаний и кадровой политики и т.д. В последнее время некоторые крупные и средние зарубежные, а также российские компании, начинают осознавать, что отдел персонала должен заниматься также развитием профессиональных и личных качеств персонала компании, ставить и решать задачи оптимизации управления человеческим ресурсом в соответствии со стратегическими целями управления [ИЗ, И4].

Подход к управлению интеллектуальными ресурсами персонала, развиваемый в диссертации, базируется на методологии "skills-based management", предложенной компанией SkillView Technologies, Inc. [ИЗ2, ИЗЗ]. В соответствии с названной методологией разработчики и руководители проектов должны быть обеспечены информацией, которая необходима для управления конкретными знаниями и умениями персонала в соответствии конкретными производственными функциями (рабочими местами).

Проблема эффективного использования интеллектуальных ресурсов включает вопросы формализации (извлечения, приобретения и формирования) знаний специалистов. Несмотря на достаточно разработанную методологию систем искусственного интеллекта и экспертных систем, недостаточно исследованы и разработаны метасредства формализации знаний, относящиеся к проблематике настоящей диссертации. Это, прежде всего, вопросы формализации знаний в задачах структурного синтеза и вопрос адекватной формализации отношения предпочтения лица принимающего решение (ЛПР) в задачах многокритериального выбора. Поэтому основная проблема управления структурными ресурсами и комплексного использования основных видов нематериальных ресурсов связана с разработкой метасредств структурного и структурно-параметрического синтеза в условиях многокритериальное™.

До появления формализованных методов структурный синтез был основан на анализе прототипов объекта синтеза, проработке отдельных вариантов, их корректировке методом "проб и ошибок". Формализованные методы синтеза структуры начали усиленно развиваться только в середине XX века. Проблеме структурного синтеза посвящены труды таких авторов, как Анкудинов Г.И., Волкович B.JL, Грундспенкис Я.А., Дворянкин A.M., Лазарев И.А., Михалевич B.C., Морозовский В.Т., Одрин В.М., Половинкин А.И., Сергиенко И.В., Сушков Ю.А., Цвиркун А.Д. В последнее время появились интересные работы Воинова Б.С. [26], Левина Б.Ш. [158] и Ракова Д.Л. [162164].

Если в задачах параметрического синтеза множество возможных решений вводится естественным образом как пространство, в котором принимает значения набор варьируемых числовых параметров, то в задачах структурного синтеза построение множества возможных структур является нетривиальной проблемой, поскольку связано с формализацией правил конструирования допустимых вариантов структур. Классическим в этом смысле является морфологический подход к синтезу технических систем, имеющий большую историю, начиная с работ Ф.Цвикки в середине XX века. Этот подход базируется на формировании пространства поиска для построения всевозможных вариантов объекта на основе некоторой формализации научных, технических и экспертных знаний в конкретной предметной области синтеза.

Можно говорить о сложившейся методологии морфологического синтеза в отдельных предметных областях, преимущественно для решения задач поискового проектирования сравнительно небольших по масштабу устройств [39, 40, 67, 72, 86]. Однако общая методология морфологического синтеза находится в стадии становления, причем принципиальная трудность связана с получением структурированного пространства поиска, т.е. с получением такого представления знаний о множестве альтернативных вариантов, которое позволяет сократить перебор и выбрать наилучший вариант с наименьшими затратами.

Структурирование пространства поиска на основе логико-комбинаторного подхода в виде особенных скобочных форм [14, 16, 17] в общем случае имеет переборную сложность (является ИР-полной задачей) [36, 73, 139]. Другой подход, основанный на кластеризации множества альтернативных вариантов [26, 32, 33, 154, 162-164], не гарантирует получение оптимального варианта.

Недостаточно разработаны методы формализации знаний предметной области и математический аппарат структурно-параметрического синтеза сложных систем, для описания которых необходимо использовать потоковые схемы, отражающие движение энергии, вещества или информации. Актуальность проблемы структурно-параметрического синтеза особенно ощутима в связи с развитием САЬ8-технологий, интегрированных информационных систем и виртуальных предприятий [АЗО].

Объектом диссертационного исследования являются интегрированные автоматизированные системы, обеспечивающие информационную поддержку управления и эффективное использование материальных и нематериальных ресурсов на всех этапах разработки и производства наукоемкой продукции.

Предметом исследования являются модели, методы, структуры данных и алгоритмы в составе математического, информационного и алгоритмического обеспечений задач управления и использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств.

Цель работы. Целью диссертационной работы является автоматизация и повышение эффективности комплексного использования человеческих и структурных ресурсов в проектах разработки и производства наукоемкой продукции. Для достижения этой цели необходимо разработать теоретические основы, методы, модели, структуры данных и алгоритмов для автоматизации планирования и использования человеческих и структурных ресурсов.

Основная задача исследования: выполнить анализ факторов, определяющих эффективность человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств, их превращения в интеллектуальный капитал и разработать методы, модели и алгоритмы для автоматизации их использования.

Основные научные результаты работы. В результате выполненных автором исследований по проблеме управления и комплексного использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств получены следующие научные результаты и выводы:

1. Разработана модель квалификационного профиля для количественной оценки специальных компетенций работника: навыков, умений и практических знаний. Разработаны алгоритм и программы для решения задач оптимального распределения работ или функций между исполнителями с учетом нормативных профилей и значимости функций (работ), а также адекватности их закрепления за конкретным исполнителем.

2. Разработаны алгоритмы и экспериментальные программы для тестирования персонала в предметных областях, использующих язык математики. Разработанные алгоритмы обеспечивают генерацию и автоматическую проверку достаточного числа вариантов с целью повышения достоверности (уменьшения возможности для фальсификации результатов) профессионального или академического тестирования.

3. Разработаны принцип многокритериальной оптимальности и метасредства многокритериального выбора, включающие методику и программное обеспечение для построения функций свертки в форме взвешенного степенного среднего (ВСС).

4. Разработаны метасредства формирования исходного и рабочего описаний множества вариантов в задачах структурного синтеза объектов, описываемых потоковыми схемами, на основе морфотопологического подхода.

5. Разработаны метасредства управления структурными ресурсами, включающие алгоритмы и программы решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза с использованием разработанных в диссертации методов и стандартных пакетов целочисленного программирования.

6. Концептуальная модель, функциональная схема и алгоритмы комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами на каждом этапе жизненного цикла наукоемкого продукта, описывающие итерационные процессы преобразования технического задания (ТЗ) в требуемый результат.

Новизна полученных результатов:

1. Подход к автоматизации комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами, основанный на учете квалификационных профилей работников, профилей релевантности инструментально-методических средств, нормативных профилей и значимости работ.

2. Методы автоматизации профессионального тестирования в предметных областях, использующих язык математики, обеспечивающие повышение достоверности результатов тестирования за счет увеличения числа вариантов одинаковой сложности и разнообразия заданий.

3. Принцип многокритериальной оптимальности и теория функций свертки в форме взвешенного степенного среднего (ВСС), позволяющие выразить представления ЛПР об адекватной взаимной компенсации критериальных показателей для широких пределов их изменения.

4. Морфотопологический подход к синтезу объектов, структура которых описывается потоковой схемой, возможны контуры в исходном И-ИЛИ-графе и допустимых решениях, а также ограничения на сочетания элементов.

5. Теоретико-множественная модель исходного описания знаний о предметной области, алгоритмы и логическая программа структурного синтеза в рамках морфотопологического подхода.

6. Базовые модели и алгоритмы формирования сингулярного пространства поиска в задачах морфотопологического синтеза, включающего этап генерации и факторизации множества потоковых схем в функциональном базисе и этап покрытия базовых функций функциональными элементами.

7. Теоретические основы и алгоритмы решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза для сингулярного и несингулярного описания пространства поиска:

• градиентные и релаксационные алгоритмы для сингулярного представления пространства поиска в виде системы уравнений с морфологическими переменными;

• алгоритмы для задач с линейной и нелинейной целевой функцией при наличии ограничений на общесистемные аддитивные показатели, использующие условия глобальной оптимальности и допускового отсева значений морфологических переменных;

• правила преобразования логических соотношений в линейные псевдобулевы ограничения для решеиия задач структурно-параметрического синтеза с помощью стандартных пакетов целочисленного программирования.

8. Комплексный подход к управлению человеческими и структурными ресурсами, основанный на использовании метасредств, разработанных в диссертации, который отличается следующими признаками:

• альтернативные варианты состава работ на каждом этапе ЖЦ наукоемкого объекта определяются его структурой;

• требуемая глубина проработки отдельных частей наукоемкого объекта определяется их значимостью на каждом этапе ЖЦ;

• для оптимального использования исполнителей и инструментально-методических средств (ИМС) используются соответствующие профили персонала и ИМС, позволяющие определить адекватность их закрепления за отдельными производственными функциями (работами) с учетом их значимости;

• для сетевого планирования требуемых ресурсов на каждом этапе ЖЦ наукоемкой продукции разработана методика, позволяющая учитывать итерационный характер процессов НИОКР.

Научная достоверность полученных результатов обеспечивается корректным применением результатов экономической науки, методологии морфологического синтеза, теории графов, формальных грамматик и методологии математического программирования:

1. Концептуальная модель комплексного использования и управления интеллектуальными ресурсами базируется на современных представлениях экономической науки об интеллектуальном капитале и его роли для экономики, основанной на знаниях, ее научная достоверность подтверждается примером ее применения для планирования человеческих и структурных интеллектуальных ресурсов на этапе эскизного проектирования комплекса сбора гидроакустической информации (КСГИ).

2. Методы, модели и алгоритмы оптимального закрепления исполнителей и инструментально-методических средств за производственными функциями или работами базируются на корректном использовании апробированного аппарата дискретного математического программирования.

3. Методы синтеза тестовых заданий для тестирования знаний базируются на корректном использовании теории матроидов и теории формальных грамматик, их научная достоверность подтверждается применением на практике в учебном процессе.

4. Принцип многокритериальной оптимальности и теория функций свертки в форме ВСС основаны на фундаментальных положениях теории полезности в экономической науке и теории многокритериального выбора.

5. Морфотопологический подход базируется на апробированной теории морфологического синтеза, распространенной на случай структурного синтеза объектов, которые описываются потоковой схемой.

6. Научная достоверность предложенных математических моделей подтверждается разработанными в диссертации алгоритмами и экспериментальными программами.

Практическая ценность полученных результатов:

1. Разработана модель квалификационного профиля для количественной оценки специальных компетенций персонала: навыков, умений и практических знаний. Разработаны алгоритм и экспериментальные программы для численного решения задачи оптимального распределения работ или функций между исполнителями с учетом специальных компетенций персонала, важности (значимости) функций/работ, а также адекватности (эффективности) закрепления конкретной работы за конкретным исполнителем.

2. Разработаны алгоритмы и экспериментальные программы для многовариантного синтеза тестовых заданий, текущего контроля и итоговой оценки знаний в предметных областях, использующих язык математики. Разработанные алгоритмы обеспечивают генерацию и автоматическую проверку достаточного числа вариантов заданий одинаковой сложности с целью повышения точности и уменьшения возможности для фальсификации результатов профессионального или академического тестирования.

3. Разработана методика и программное обеспечение для построения функций свертки в форме ВСС для реализации принципа многокритериальной оптимальности в задачах многокритериального выбора.

4. Разработаны методика построения правил конструирования вариантов, лингвистическое обеспечение, программы и примеры формирования исходного и рабочего описания множества вариантов в задачах структурного синтеза технических систем и технологий на основе морфотопологического подхода.

5. Разработаны эффективные алгоритмы, программы и примеры решения многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза с использованием как разработанных в диссертации методов, так и стандартных пакетов целочисленного программирования.

6. Разработаны алгоритмы, экспериментальная программа и примеры, демонстрирующие использование разработанных в диссертации методов для сетевого планирования и комплексного управления человеческими и структурными интеллектуальными ресурсами на этапе эскизного проектирования КСГИ.

Положения, выносимые на защиту. В результате выполненных автором исследований предложено комплексное решение проблемы управления и использования человеческих и структурных интеллектуальных ресурсов наукоемких производств, включающее следующие научные результаты:

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Теоретическое обоснование автоматизации управления человеческими ресурсами, планирования повышения квалификации и оптимального закрепления функций за исполнителями с позиций менеджмента, основанного на знаниях.

2. Теоретические основы и методы многовариантного синтеза заданий одинаковой сложности для автоматизации тестирования, текущего контроля и итоговой оценки знаний в предметных областях, использующих язык математики.

3. Принцип многокритериальной оптимальности и метасредства многокритериального выбора, реализованные на основе взвешенного степенного среднего.

4. Основы морфотопологического подхода, модели и метасредства формирования сингулярного представления пространства поиска в задачах структурного синтеза объектов, описываемых потоковыми схемами.

5. Теоретические основы и метасредства управления структурными ресурсами, обеспечивающие решение многокритериальных задач структурно-параметрического синтеза на основе разработанных автором методов и стандартных пакетов целочисленного программирования.

6. Концептуальная схема и оптимизационная модель комплексного использования человеческих и структурных ресурсов, основанная на использовании метасредств, разработанных в диссертации, и описывающая итерационные процессы преобразования технического задания в требуемый результат на каждом этапе жизненного цикла наукоемкого продукта.

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах:

- VIII Международная научно-практическая конференция молодых ученых, студентов и аспирантов "Анализ и прогнозирование систем управления" (Санкт-Петербург, 2007); '

- Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Актуальные проблемы управления техническими, информационными, социально-экономическими и транспортными системами" (Санкт-Петербург, 2007);

- Международная веб-конференция "Инженерное образование, технологии обучения, контроля и использования электронных средств (International Conference on Engineering Education, Instructional Technology, Assessment, and E-learning - EIAE 07)" (г. Бриджпорт, США, 2007);

- Международная веб-конференция "Системы, вычислительная техника и разработка программного обеспечения (International Conference on Systems, л

Computing Sciences and Software Engineering - SCS 07)" (г. Бриджпорт, США, 2007);

- Юбилейная X Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика-2006" (Санкт-Петербург, 2006); 7-я Международная научно-практическая конференция "Современные информационные и электронные технологии", (Одесса, 2006);

- Санкт-Петербургская научно-практическая конференция "Проблемы в сфере инфокоммуникационных технологий", (Санкт-Петербург, 2005);

- Международная научно-методическая конференция "Роль инфокоммуникационных технологий в совершенствовании системы управления качеством образования", (Санкт-Петербург, 2005);

- 2-й Международный семинар "Новые модели бизнеса (The 2nd International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology")" (Санкт-Петербург, 2002);

- International Workshop: "New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology" (Санкт-Петербург, 2001);

- 50-я Юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио (Ленинград, 1995), 45-й Научно-технической конференции по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи (Ленинград, 1990);

7-е Всесоюзное совещание "Автоматизация процессов управления техническими средствами исследования и освоения Мирового океана" (Калининград, 1989);

5-я Дальневосточная акустическая конференция "Акустические методы и средства исследования океана" (Владивосток, 1989).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы 55 научных работ, в том числе 1 монография и 8 работ, входящих в перечень рецензируемых изданий, рекомендованный ВАК для публикации материалов диссертации на соискание ученой степени доктора наук.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, девяти глав, заключения, библиографического списка на 262

Выводы по главе 9:

1. На примере эскизного^ проектирования КСГИ приведены, тактико-технические требования к объекту разработки (КСГИ) и требования к технологии и процессу проектирования - допустимая трудоемкость и финансовые затраты.

2. Разработан подробный- пример использования метасредств, разработанных в диссертации, для выбора оптимального состава исполнителей и ИМС на стадии эскизного проектирования КСГИ. Основу базы знаний для выбора ИМС составляют литературные источники по радиотехнике, гидроакустике и гидролокационной технике.

3. Исходное описание логики построения вариантов, его преобразование в сингулярную форму и решение задачи структурно-параметрической оптимизации комплекса СИ+ИМС для эскизного проектирования КСГИ выпролнены средствами системы ас!ор12008.

4. Эффективность комплекса СИ+ИМС равна сумме эффективностей всех работ комплекса. Эффективность выполнения каждой работы определяется как произведение ее значимости на оценку интегральной адекватности исполнителей работы и ИМС. Для расчета адекватности ИМ-средств используется экспертная оценка их профилей релевантности.

5. Для учета увеличения продолжительности выполнения этапа эскизного проектирования, связанной с освоением ИМ-средств отдельными исполнителями, вводится дополнительная длительность по каждой работе, которая должна учитывать возможное распараллеливание во времени собственно выполнения работы и процессов освоения ИМС. Для более точного учета параллелизма следует выделять процессы освоения ИМС в отдельные работы и корректировать топологию сетевого графика.

6. Эффективность разработанной в диссертации методики создания алгоритмического и информационного обеспечения для управленяи интеллектуальными ресурсами наукоемких производств подтверждается приведенными в настоящей главе результатами разработки комплекса СИ+ИМС для эскизного проектирования КСГИ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационное исследование появилось в результате обощения опыта, полученного автором, прежде всего, в следующих проектах: разработка и внедрение автоматизированной системы контроля качества электронных компонентов (завод «Прибор» НПО «Сфера», 19871988 гг.);

- разработка компьютерных систем автоматической защиты высоковольтного оборудования с использованием системы визуального автоматизированного проектирования HYDRAW (фирма ABB Power Systems, г. Людвика, Швеция, 1991-1992 гг.); научно-исследовательская работа по созданию гидролокатора бокового обзора (СЗПИ, отчет по теме 1196Ф, 1989 -1998 гг.).

Основным результатом диссертационного исследования являются разработанные метасредства - модели, базовые алгоритмы и структуры для автоматизации комплексного использования человеческих и структурных интеллектуальных ресурсов, котрые могут быть использованы в организациях и на предприятиях, занимающихся разработкой и производством наукоемкой продукции. Отдельные результаты диссертационного исследования реализованы в научно-исследовательской работе и учебном процессе СевероЗападного государственного заочного технического университета [А42, А43].

Во время написания диссертационной работы появлялись новые публикации по тематике исследования, которые автор старался учесть. Тем не менее, в рамках одной диссертационной работы невозможно охватить все возможные направления исследования. Назовем некоторые направления дальнейшего развития концептуальной схемы, методов и алгоритмов комплексного управления человеческими и структурными ресурсами, которые представляются перспективными.

Например, представляется перспективным создание интеллектуальных систем управления на основе теории слабоформализованных процессов [108]. Для развития базы управления человеческими ресурсами целесообразно формирование нормативных профилей предприятий по вновь появляющимся технологиям, создание отраслевых нормативных профилей по отдельным специальностям и специализациям. Отраслевые нормативные профили могут служить исходными данными для корректировки программ профессионального, образования всех уровней и соответствующих государственных стандартов. Совершенстование методов автоматизации, управления человеческими ресурсами возможно также на основе учета таких факторов, как мотивация работников и их психологическая совместимость. Для оценки этих факторов при формировании рабочих коллективов целесообразно использовать соответсвующие психологические тесты, методы анкетирования и т. п.

Для совершенстования методов автоматизации управления^структурными ресурсами целесообразно развивать идеи композиционного проектирования И.А.Лазарева [56], включая формирование корпоративных и отраслевых баз данных и знаний для хранения морфологических и морфотопологических множеств, являющихся основой оптимальной организации структурных ресурсов. Для развития, методов структурно-параметрического синтеза целесообразно продолжить исследования численных методов' как для сингулярного представления пространства поиска, так и для несингулярного представления, например, на основе генетических алгоритмов [138, 141, 149, 150, 152].

1. Автоматизация поискового конструирования (искусственный интеллект в машинном проектировании) / Половинкин А.И., Бобров Н.К., Буш Г.Я. и др.; Под ред. А.И.Половинкина.- М.: Радио и связь, 1981 344 с.

2. Акимов П.С., Евстратов Ф.Ф., Захаров С.И. Обнаружение радиосигналов-М.: Радио и связь, 1989.- 288 с.

3. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1971 — 536 с.

4. Акустика океана / Под.ред. Л.М.Бреховских М.: Наука, 1974- 696 с.

5. Акустика океана: Проблемы прикладной физики: Пер. с англ./ Под ред. Дж. Санто- М.:Мир, 1982.- 318 с.

6. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации — М.: Наука, 1987 248 с.

7. Андрианов KhM., Лопатин М.В. Квалиметрические аспекты управления, качеством новой техники-Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1983.-288 с.

8. Андрианов Ю.М., Субетго А.И. Квалиметрия' в приборостроении и машиностроении.-Л.: Машиностроение, 1990.-216 с.

9. Анкудинов Г.И. Вопросы теории плекс-языков // Кибернетика- Киев; 1978.- №3- С.44-49.

10. Анкудинов Г.И. Интегральные критерии эффективности на основе обобщенного среднего // Проблемы системотехники и АСУ: Межвуз.сб. Вып.2 Л.: СЗПИ, 1979.-C.3-7.

11. Анкудинов Г.И. Взвешенное среднее как форма целевой функции // Проблемы, системотехники: Материалы IV Всесоюзного симпозиума по проблемам системотехники. Л.: Судостроение, 1980-С.136-138.

12. Анкудинов Г.И. Об одном общем подходе к синтезу структуры алгоритмов, устройств и систем // Кибернетика-Киев, 1982 -№1- С.55-68.

13. Анкудинов Г.И., Сафонов А.Е. Морфологическое прогнозирование развития объектов техники // Методы поискового конструирования в системах автоматизированного проектирования: Мехвуз.сб. / Под ред. А.М.Дворянкина.-Йошкар-Ола: МарГУ, 1986.- С.28-36.

14. Анкудинов Г.И. Символьно-численные методы в задачах дискретного программирования с логическими ограничениями // Кибернетика Киев, 1989 - №3-С.51-55.

15. Анкудинов Г.И. Синтез структуры сложных объектов- Л.: ЛГУ, 1986.- 260 с.

16. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем.- М.: Радио и связь, 1985.-328 с.

17. Блиоков E.H. Концепция оценки эффективности НИОКР и ценообразования на научно-техническую продукцию. Концепция внебюджетного возвратного финансирования науки М.: Ин-т экономики РАН, 1995.-111 с.

18. Борисов Ю.П., Цветное В.В. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств — М.: Радио и связь, 1985 — 176 с.

19. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ.- М.: Мир, 1990 560 с.

20. Бурдик В. Анализ гидроакустических систем- JL: Судостроение, 1988392 с.

21. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике М.: Сов. Радио, 1971.-325 с.

22. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал.— СПб: Питер, 2001.- 288 с.

23. Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию — М.: ИНФРА-М, 2002.- 504 с.

24. Воинов Б.С. Информационные технологии и системы. В 2 кн. Книга 1. Методология синтеза новых решений — Нижний Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2001.-404 с.

25. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для .экспертных систем.- М.: Радио и связь, 1992.- 200 с.

26. Глухов В: В. и др. Экономика знаний СПб.: Питер;.2003 - 528 с.

27. Гольднггейн Г.Я. Стратегические аспекты управления НИОКР— Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.- 204 с.

28. Гончаров Е. Н., Кочетов Ю. А. Поведение вероятностных жадных алгоритмов, для многостадийной задачи размещения. Дискретный, анализ и~ исследование операций. Сер. 2., 1999, № 1 Т. 6.- С. 12-32.

29. Гросс М., Лантен А. Теория формальных грамматик.- М.: Мир, 1971 — 296 с.

30. Грундспенькис Я.А., Тентерис Я.К. Комплекс алгоритмов синтеза и сравнения структур с нечетко описанными элементами // Принятие решений в условиях нестатической неопределенности.— Рига: Риж. политехи, ин-т, 1982.— С.35-43.

31. Грундспенькис Я.А., Зулис В.Я., Тентерис Я.К. Использование топологической модели в автоматизированном проектировании // Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах — Рига: Риж .политехи .ин-т, 1983.-С. 86-93.

32. Голубков А.Г. Спецализированные гидроакустические системы- Л.: Судостроение, 1987- 136 с.

33. Гуткин JI.C. Проектирование радиосистем и радиоустройств: Учеб. пособие для вузов М.: Радио и связь, 1986 - 288 с.

34. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины итруднорешаемые задачи-М: Мир, 1982.-416 с.

35. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Я. Методы синтеза технических решений-М.: Наука, 1977 104 с.

36. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Я. Об автоматизации поиска принципов действия технических систем на основе банка физических явлений //Кибернетика.-Киев, 1978, №1.-С. 80-86.

37. Дзегеленок И.И. Открытые задачи поискового проектирования /-М.: Изд-во МЭИ, 1991.-68 с.

38. Дзегеленок И.И. Методология поискового проектирования вычислительных систем // Информационная математика.- М.: Изд-во АСТ-Физико-математическая литература, № 1(4), 2004, с. 110-119.

39. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели для построения вариантов выбора-М.:Наука, 1986.

40. Евтютов А.П., Митысо В.Б. Инженерные расчеты в гидроакустике.-JT.: Судостроение, 1988.-288 с.

41. Журавлев В.А. Создание системы прогнозирования научно-технического прогресса в машиностроении: Обзорная информация-Минск: БелНИТИ, 1980.-66 с.

42. Иванилов Е.Л., Трахтенгерц Э.А., Юркевич Е.В. Методы анализа речевой информации как средства повышения надежности принимаемых решений. // Надежность, 2006, №2 С.36-46.

43. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник-М4.: Радио и связь, 1990.-464 с.

44. Искусственный, интеллект: В Зкн. Кн.2. Модели и методы: Справочник.— М.: Радио и связь, 1990 304 с.

45. Искусственный интеллект: В" Зкн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: Справочник-М.: Радио и связь, 1990.-368 с.48! Ковальски Р. Логика в решении проблем. Пер. с англ.- М.: Наука, 1990.— 280 с.

46. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику.- М.: Наука, 1975.479 с.

47. Кофман А., Анри-Лабордер А. Методы и модели исследования операций: Целочисленное программирование-М. Мир, 1977.-432 с.

48. Клейнер Г. Знания об управлении знаниями // Вопросы экономики 2004-№ 1.-С. 151-155.

49. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания- М: Машиностроение, 1979.-432 с.

50. Козырев А. Н. Математический и экономический анализ интеллектуального капитала: Автореф. дис. д-ра экон. наук М., 2002 - 48 с.

51. Кудрявцев Е.М. MS Project. Методы сетевого планирования и управления проектом М.: ДМК Пресс, 2005 - 240 с.

52. Куперштейн В. Microsoft Project 2007 в управлении проектами.- СПб: BHV, 2007 560 с.

53. Лазарев И.А. Композиционное проектирование сложных агрегативных систем М.: Радио и связь, 1986 - 312 с.

54. Лезин Ю.С. Введение в теорию и технику радиотехнических систем.- М.: Радио и связь, 1986 280 с.

55. Лопухин М.М. ПАТТЕРН метод планирования и прогнозирования научных работ-М.: Сов. радио, 1971- 160с.

56. Лысенко Е.В. Функциональные элементы релейных устройств на интегральных микросхемах-М.: Энергоатомиздат, 1990.- 192 с.

57. Малыкин М.И., Барашков М.М., Гнучев Ю.П. Алгоритм цифрового измерения ортогональных составляющих сигнала// Измерит, техника. 1979. №8 — С.20-21.

58. Мамиконов А.Г., Цвиркун A.JI., Кульба В.В. Автоматизация проектирования АСУ.- М.: Энергоиздат, 1981.-328 с.

59. Методы и алгоритмы автоматизированного проектирования сложных систем управления / Волкович B.JI., Волошин А.Ф., Горлова Т.М. и др.- Киев: Наук, думка, 1984-216 с.

60. Мидцлтон Д. Введение в статистическую теорию связи. В 2-х т. Том 2: Пер. с англ.-М.: Сов. радио, 1962 832 с.

61. Милн П.Х. Гидроакустические системы позиционирования: Пер. с англ-Л.: Судостроение, 1989.- 232 с.

62. Михалевич B.C., Волкович B.JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем М.-Наука, 1982 - 288 с.

63. Морозовский В.Т., Синдеев И.М., Рунов K.J1. Системы электроснабжения летательных аппаратов —М.: Машиностроение, 1973.-420 с.

64. Морфологические методы решения проблемных задач раздел технологии научного и технического творчества. V. Морфологический синтез: суть, назначение, классификация и общая характеристика методов / Одрин В.М. // УСиМ- 2003- №1.-С.5-17.

65. Неруш Ю.М. Логистика: учебн. для вузов.- М.: Проспект, 2006 520 с.

66. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения- Л.: Машиностроение, 1985.- 199 с.

67. Нильсон Н. Искусственный интеллект: Методы поиска решений М.: Мир, 1973.-272 с.

68. Нисневич Г.Я. Вычислительная сложность задач структурного синтеза-Минск, 1990 36 с. (Препринт/Ин-т техн. кибернетики АН БССР; №10).

69. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход-М.: Физматгиз, 2002 176 с.

70. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем — 2-изд М.: Высш.шк., 1986 - 304 с.

71. Одрин В.М., Картавов С.С. Морфологический анализ систем Киев: Наук, думка, 1977.- 83 с.

72. Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем — М.: ВНИИПИ, 1989.-312 с.

73. Одрин В.М. Морфологические методы решения проблемных задач раздел технологии научного и технического творчества. V. Морфологический синтез: суть, назначение, классификация и общая характеристика методов // УСиМ.- 2003.- №1. -С.5-17.

74. Ольшевский В.В. Статистические методы в гидролокации- Л.: Судостроение, 1983.-201 с.

75. Ope О. Теория графов М.: Наука, 1980 - 336 с.

76. Основные положения по разработке и применению сетевого планирования и управления —М.: Экономика, 1965 88 с.

77. Первозванский A.A. Поиск М.: Наука, 1970 - 264 с.

78. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям- М.: Сов. радио, 1975 — 192 с.

79. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982 — 254 с.

80. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем— М.: Мир, 1984.-264 с.

81. Пойа Д. Математическое открытие М.: Наука, 1976 - 448 с.

82. Поспелов Д.А. Введение в теорию вычислительных систем М.: Сов.радио, 1972.-280 с.

83. Потемкин И.С. Автоматизация синтеза функциональных схем на примере сумматоров с групповым переносом М.: Госэнергоиздат, 1981.- 88 с.

84. Полтерович В. М. Институциональные ловушки и экономические реформы // Экономика и математические методы 1999 - Т. 35, вып. 2 - с. 3-20.

85. Полищук H.A. Финансирование разработок в условиях становления рыночных отношений // Экономика строительства, 1995, N10 с.18-20.

86. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества: Учеб. пособие— М.: Машиностроение, 1988.-368 с.

87. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы: Теория и практика-М.: Мир, 1980.-480 с.

88. Румянцев A.A., Тихомиров С.А. Методологические основы формирования концепции стратегического управления инновационным развитием региона // Вестник СПбГУ. Сер. 5, 2005. Вып. 4 .- е.!39-148.

89. Румянцева Е.Е. Новая экономическая энциклопедия- М.: ИНФРА-М, 2005. 724 с.

90. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 1984. -455 с.

91. Сергеев, A. JT. Анализ типологии стоимостей, генерируемых нтеллектуальным капиталом // Экономический анализ: теория и практика.- 2005.-№13.- С. 22-28.

92. Сергеев А. Л. Интеллектуальный капитал когнитивной микроэкономики: тезаурус и структура // Экономический анализ: теория и практика 2005 - №11 — С. 50-55.

93. Сергеев А. Л. Категории в теории интеллектуального капитала // Экономический вестник РГУ.-2005-№ 1.-С. 53-58.

94. Сергеев А. Л. Методологические знания в интеллектуальном капитале организации // Научная мысль Кавказа. 2004, № 4 С. 47-50.

95. Сергеев А. Л. Оппортунистические издержки в АПК: теория и практика // Экономический анализ: теория и практика 2005 - № 9 - С. 52-58.

96. Сергеев А. Л. Типология ресурсов интеллектуального капитала фирмы // Экономический вестник РГУ-2005 .-№ 1.-С. 59-64.

97. Сергиенко И.В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации-Киев: Наук.думка, 1985.-381 с.

98. Сигорский В.Л. Математический аппарат инженера Киев: Техника, 1977.768 с.

99. Смарышев М.Д. Направленность гидроакустических антенн— Л.: Судостроение, 1973.-278 с.

100. Смарышев М.Д., Добровольский Ю.Ю. Гидроакустические антенны: Справочник-Л.: Судостроение, 1984.-300 с.

101. Соболь И.М. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями М.: Наука, 1981.

102. Советов Б .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем.- М.: Высш. шк.,1985-271 с.

103. Соколов А.Ю. Методология алгебраического проектирования интеллектуальных систем управления // 1нформацшно-керуюч'1 системи на загизничному транспорт!.- 2000. №6. - С. 28-31.

104. Сорокин П.М. Механизм актуализации целевой базы данных в предметно-ориентированной сетевой среде//Системы управления'и силовая электроника,- М.: ВЭИ, 2001. с 56-65.

105. Справочник по гидроакустике / Под ред. А.Е. Колесникова- Л.: Судостроение, 1982.-340 с.

106. Стоунхаус Дж. Управление организационным знанием // Менеджмент в России и за рубежом. 1999. № 1- С. 3-18.

107. Структуризация управления НТП как объекта исследования / Р:Е.Изралимский-Марут, В.И.Ильин, Р.Я.Кузнецов, Л.Н.Онуфриев // Экономика угольной промышленности, 1994, Вып.4.-С. 15-17.

108. Субетто А.И. Квалиметрия. Ч. II Л.: ВИКИ им. А.Ф.Можайского, 198166 с.

109. Сушков КЭ.А. Матроиды- и гиперграфы // Вестник ЛГУ. математика. Механика. Астрономия. Л., ЛГУ, 1985, №22.- С. 42-46.

110. Сушков Ю.А. Связность гиперграфов.- Спб.: СПбГУ, 2002 56 с.

111. Темнов В.Н. Системы автоматического управления паросиловыми установками,- Пушкин: ВМИИ, 2008.- 415 с.

112. Тикунов А.И. Рыбопоисковые приборы и комплексы.- Л.: Судостроение, 1989.-288 с.

113. Тодосийчук A.B. Управление научно-техническим развитием: выбор направлений исследований и разработок; оценка возможности их реализации // Электронная техника, Сер.9, Экономика и коммерция, 1995-N2 С. 39-45.

114. Томашевский В., ЖдановаЕ. Имитационное моделирование в среде GPSS-М.: Бестселлер, 2003.-416 с.

115. Управление научно-техническим прогрессом в ТЭК: новая концепция / М.М.Винцкий, А.А.Соловянов, А.А.Макаров и др.- М: ВНИИОЭНТ, 1995 64 с.

116. УрикР.Дж. Основы гидроакустики-Л.: Судостроение, 1978.-444 с.

117. Уткин A.A. Анализ логических сетей и техника булевых вычислений.-Минск: Наука и техника, 1979 152 с.

118. Фомин А.Ф., Хорошавин А.И., Шелухин О.И. Аналоговые и цифровые синхронно-фазовые измерители и демодуляторы М.: Радио и связь, 1987.- 247 с.

119. Формальная логика / Под ред. И.Я.Чупахина, И.Н.Бродского.- Л.: Изд-во Ленингр.ун-та, 1977 360 с.

120. Франк Р.Х. Микроэкономика и поведение: Учеб. для вузов / Пер. с англ.: Калгин В.Н., Исаев В*.А., Кокорина А.Н. и др.; Науч. ред. Суздальцева Л.П.- М.: ИНФРА-М, 2000.- 694 с.

121. Хант Э. Искусственный интеллект М.; Мир, 1978 - 556 с.

122. Харари Ф. Теория графов М.: Мир, 1973 - 304 с.

123. Харди Г.Г., Литтльвуд Д.Е., Полиа Г. Неравенства- М.: Иностр.лит-ра, 1948.-456 с.

124. Хорошавин B.C. Прикладные методы качественного исследования, особых управлений и структур нелинейных оптимальных систем: Дис. . докт. техн. наук: 05.13.01.-СПб., 1993.-348 с.

125. ХубкаВ. Теория технических систем-М.: Мир, 1987 -208'с.

126. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем.- М.: Наука, 1982,- 200 с.

127. Цифровые системы фазовой синхронизации / Под ред. М.И. Жодзишского-М.: Советское радио, 1980.-208 с.

128. Шаститко А. Е. Новая теория фирмы М.: Экономический факультет МГУ, ТЕИС.- 1996.

129. Шеннон Р: Имитационное моделирование систем наука и, искусство.-М: Мир; 1987.-418 с.

130. Шрейдер Ф.А. Равенство, сходство, порядок-М.: Наука, 1971 256 с.

131. Яковлев А.Н. Каблов Г.П. Гидролокаторы ближнего действия:- Л.: Судостроение, 1983.-200 с.

132. Ямпольский С.М., Лисичкин В:А. Прогнозирование научно-технического прогресса М.: Экономика, 1974.- 302 с.138: Aggarwal С. С., Orlin J. В., Tai R. P. Optimized, crossover for maximum independent set. Oper. Res. v45, 1997-pp. 225-234.

133. Balas E., Niehaus W. Optimized crossover-based genetic algorithms for the maximum cardinality and maximum« weight clique problems. J. Heuristics. v4, 1998, N4.-pp. 107-122.

134. Blackwell Handbook of Organizational Learning and Knowledge Management-L: Blackwell Publishers, 2003.143; Brown J.S., Duguid P. Organizing knowledge //California Management Review, 1998.- Vol. 40.- № 3: Spring.- pp. 90-111.

135. Conner K.R. and Prahalad C.K. A Resource-based Theory of the Firm: Knowledge versus Opportunism // Organization Science, 1996 Vol. l.-№ 5.

136. Davenport T. and Prusac L. Working Knowledge.- Boston: Harvard Business School Press, 1998.- 199 pp:

137. Drucker P. Beyond the Information Revolution // The Atlantic Monthly, October 1999.-Vol. 284.-№4.148; Drucker P.F. Post-Capitalist Society Oxford Butterworth: Heinemann; 1993.

138. Goldberg D. E. Genetic algorithms in search; optimization; and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.-412 pp.

139. Hall B.P. Values development and learning organizations // Journals of Knowledge Management; 2001.- Vol; 5 №l.-pp; 19-32;

140. Hardwick Pi, Khan B., Langmead J. An introduction?to modern:economics-New York.: Longman Inc., 1982-498pp:

141. Rakov D; Morphological Synthesis Method, of the Search for Promising Technical Systems // IEEE Aerospace and Electronic Systems magazine, December 1997, pp. 3-8.

142. Rakov D. Strukturelle Synthese und Analyse von innovativen technischen Systemen II 14th International Scientific.Conference^^Mittweida, 8-1 l.Nov.2000, Journal of the University of Applied Sciences Mittweida, Nr. 15,2000, Band L, pp. 11-16.

143. Ritchey, T. Problem Structuring using Computer-Aided Morphological Analysis // Journal of the Operational Research Society, Special Issue on Problem Structuring Methods, 2006, 57, pp. 792-801.

144. Roy B. Décisions avec critères multiple. Problèmes et metodes, Metra International, 11, №1, 1972-pp. 121-151.

145. Rozenfeld A. Multidimentional Formai Languages // Basic Questions Des. Theory.- 1974.-pp. 417-420.

146. Statnikov, R.B., Matusov, J. Multicriteria Optimization and Engineering, Chapman&Hall, 1995.-236 pp.

147. Stewart T.A. Intellectual Capital: The New Wealth of Organizations N.Y.-L.: Doubleday / Currency, 1997.- 278 pp.

148. Thayse A. Boolean Differential Calculus Philips. Res. Repts., 1971, vol. 26, №3, pp. 229-246.

149. Zwicky F. Morphological Astronomy- Berlin: Springer-Veri., 1957-299 pp.1. Интернет-ресурсы

150. И1. Авдулов A.H., Кулькин A.H. Наукоемкие технологии и их роль в современной экономике, http: //www.rfbr.ru/ default.asp?docid=5767.

151. И2. Автоматизация расчета заработной платы и кадрового учета, http: //www.intelis-it.ru/ services/ automationact/ wages.html.

152. ИЗ. Автоматизация управления персоналом «БОСС-Кадровик», http: //www.omegaplus.ru/ site.xp/ 049056052124.html

153. И4. АМИР Автоматизация Менеджмента Интеллектуальных Ресурсов, http: //www.csmr.ru/ ?q=node/ 135.

154. И5. АСУП автоматизированная система управления персоналом^ http: //itas.emd.ru/ pers/ index.php.

155. И6. Бендиков M.А., Джамай Е.В. Интеллектуальный капитал развивающейся фирмы: проблемы идентификации и измерения (Менеджмент в России и за рубежом, №4,2001), http: //www.cfin.ru/press/management/ 2001-4/01.shtml#ll#ll.

156. И7. БОСС-Кадровик автоматизированная система управления персоналом, http: //www.bosshr.ru/ ru/ bosspersonnel/ descriptiondecision.

157. И8. Евгеньев Г., Кузьмин Б., Лебедев С., Тагиев Д. САПР XXI века: интеллектуальная автоматизация проектирования технологических процессов, http: //www.sapr.ru/.

158. И9. Иванюк И. А. Воспроизводство интеллектуального капитала в современных маркетинг-системах, http: //www.smartcat.ru/ 2/ 71l2.shtml.

159. И10. Кузнецов С. Тенденции в мире систем управления базами данных, http: //www.citforum.ru/database/ articles/ art25.shtml.

160. И11. Кузнецов С. Подходы к интеграции технологий баз данных и Internet, http: //www.citforum.ru/seminars/ cbd2000/ cbdday305.shtml.

161. И12. Климов С.М. Значение интеллектуальных ресурсов в постиндустриальной экономике, http: //www.elitarium.ru/ 2006/ 05/ 12.

162. И13. Краткое описание автоматизированной системы управления персоналом, http: //itas.emd.ru/ pers/ briefdesc.php.

163. И14. Кузнецов А.И. Методика проведения обследования бизнес-процессов компании, http: //www.iteam.ru/ publications/ it/ section51/ article1469.

164. И15. Леоненков A.B. Нотация и семантика языка UML, http: //www.intuit.ru/ department/ pl/ umlbasics.

165. И16. Малыгин А. Структурный капитал и лидерство в творческом коллективе, http: //www.estidea.ru/ 2005/ 12/ 03/ struktumyjjkapitali.html.

166. И17. Мангутова К. Р. Роль человеческого капитала в процессе трансформации социально-трудовых отношений, http: //www.sovmu.spbu.ru/ main/ conf/ man-nat-soc/ 2001/ 3-8.htm.

167. И18. Организация отдела персонала, http: //md-hr.ru/ management/ hrd.html.

168. И19. Оптимизация деятельности предприятия, http: //wAvw.proteu.ru/ bopt.html.

169. И20. Просвирина И.И. Интеллектуальный капитал: новый взгляд на нематериальные активы, http: //www.dis.ru/ fm/ arhiv/ 2004/ 4/ 9.html.

170. И21. Применение технологии непрерывной информационной поддержки жизненного цикла изделия (CALS) для энергомашиностроительного оборудования, http: //www.lta.ural.ru/ laboratory2.html.

171. И22. Робсон М., Уллах Ф. "Реинжиниринг бизнес-процессов", http: //www.koob.ru/ robsonullah/ reinjiniringbiznesprocessov.

172. И23. Рубцов C.B. Уточнение понятия "Бизнес процесс", http: //www.dis.ru/ manag/ arhiv/ 2001/ 6/ 10.html.

173. И24. Сквозные CAD/ САМ/ CAE технологии в машиностроении, http: //ad.cctpu.edu.ru/ SAPR/ SAPR02/ cadcam/ Cae.htm#AMD.

174. И25. "СПРУТ-Технология", http: //www.sprut.ru/ index.asp.

175. И26. Степанов Д.В. Интеллектуальный капитал, сбалансированная система показателей и экономическая добавленная стоимость в системе управления, нацеленной на создание стоимости, http: //www.iteam.ru/ publications/ strategy/ section20/ article1428.

176. И27. Сергеев A.A. Реинжиниринг бизнес-процессов, http: //www.interface.ru/ home.asp?artId=4741.

177. И28. Управление компетенциями, аттестациями и обучением, http: //v8.lc.ru/ hrm/ 12/ 123.htm.

178. И29. Управление персоналом на основе компетенций, http: //www.atg-consult.ru/ index.php?option=comcontent&task=view&id=51 &Itemid.

179. ИЗО. Фаддеенков Е. Глава 1. Основы использования WWW-технологий для доступа к существующим базам данных, http: //www.citforum.ru/ database/ cnit/ 1.shtml.

180. ИЗ 1. Что же такое реинжиниринг?, http: //business.rin.ru/ cgi-bin/ search.pl?action=view&num=341696&razdel=43&w=0.

181. И32. Riehl H. Skills-Based Management: New Key to IS Productivity, http: //www.dciexpo.com/ speakers/riehl.htm, 1997.

182. ИЗЗ. Skills Management. Reasonable Expectations, Strategie Considerations, and Success Factors // SkillView Technologies, Inc., http: //www.skillview.com/ library.html, 2001.

183. И34. Абакаров А.Ш., Иванов А.Ю., Сушков Ю.А. Об одном подходе к управлению персоналом фирмы. // Приложение к научно-производственному журналу "Дизайн и производство мебели" № 3 (8), 2005, http://tomakechoice.com.1. Публикации автора1. Монографии

184. AI. Анкудинов И.Г. Автоматизация структурного синтеза и принятия решений в управлении и проектировании. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008.- 202 с.

185. Статьи в журналах по перечню изданий ВАК

186. А2. Анкудинов И.Г. Концептуальная модель управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств// Труды СПбПТУ.— 2008, № 1 (53).- С. 175-179.

187. A3. Анкудинов И.Г. Классификация объектов с бинарными признаками на основе факторизации // Труды СПбПТУ.- 2008, № 2 (54).- С. 255-259.

188. A4. Анкудинов И.Г. Автоматизация многовариантного синтеза академических и профессиональных тестов // Надежность 2007, № 3 - С. 17-23.

189. А5. Анкудинов И.Г. Обобщенная целевая функция для мультикритериального выбора в задачах управления и проектирования // Технологии приборостроения.— 2006, №2.-С. 55-61.

190. А6. Анкудинов И.Г. Оптимизационные задачи управления интеллектуальными ресурсами НИОКР // Технологии приборостроения 2006, № 2- С. 48-54.

191. А7. Анкудинов И.Г. Морфологический синтез надежных потоковых схем с учетом совместимости элементов // Надежность.- 2006, № 3.- С. 29-36.

192. А8. Анкудинов И.Г. Структурирование пространства поиска для синтеза надежных потоковых схем // Надежность 2006, № 2 - С. 28-35.

193. А9. Анкудинов И.Г. Анализ итерационных процессов проектирования и опытного производства // Технологии приборостроения 2006, № 3 - С. 20-25.

194. Компьютерные программы, зарегистрированные в ОФАП

195. А10. Анкудинов И.Г. Программа MPS1W для расчета разрядной сетки УВК с фиксированной запятой. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8178 от 20 апреля 2007 г.

196. Al 1. Анкудинов И.Г. Программа MatrTest для синтеза тестов и контроля знаний на основе теории матроидов. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8716 от 10 июля 2007 г.

197. А12. Анкудинов И.Г. Программа ObjFunc для расчета параметров целевой функции в задачах многокритериального выбора. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8717 от 10 июля 2007 г.

198. Статьи в сборниках трудов и журналах

199. Al 5. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г. Логика целочисленного программирования // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.37- СПб.: СЗТУ, 2007.- С.72-75.

200. А22. Анкудинов И.Г. Управление интеллектуальными ресурсами НИОКР // Современные информационные и электронные технологии: Труды 7-й международной НПК. Тез. доклада Одесса, 2006 - Т. 1- С. 20.

201. А23.Анкудинов И.Г. Морфологический синтез потоковых схем в задачах управления и проектирования // Современные информационные и электронные технологии: Труды 7-й международной НПК. Тез. доклада Одесса, 2006 - Т. 1 — С. 168.

202. А24. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Кущ Д.Б., Стрижаченко А.И Оценка времени реакции на запросы пользователей в корпоративной сети // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.34- СПб.: СЗТУ, 2005.-С.106-115.

203. А29. Анкудинов Г.И., Анкудннов И.Г. Нелинейная свертка частных критериев на основе интервальных оценок // Материалы научной конференции. Часть 1,- СПб.: СЗТУ, 2003.- С. 136-139.

204. A31. Анкудинов И.Г, Петухов O.A. Оценка гибкости информационных систем // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.27- СПб.: СЗТУ, 2002.-С. 107-110.

205. А32. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Оптимизация комплекса CASE-технологий на основе ЛКП // Проблемы машиноведения и машиностроения: Межвуз.сб. Вып.22- СПб.: СЗТУ, 2001.- С. 101-104.

206. A35. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Интеллектуальные САПР в машиностроении // Машиностроение и автоматизация: Межвуз.сб. Вып. 10.-СПб.: СЗПИ, 1998 С.141-145.

207. A36. Анкудинов И.Г. Выбор комплекса методов и моделей для проектирования радиосистем // 50-я юбилейная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию изобретения радио.- СПб.: СПб НТО РЭС им. А.С.Попова, 1995,- С. 22-23.

208. А37. Анкудинов И.Г. Концепция структурного моделирования в задачах системного проектирования ЭВА // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузов, сб.-Л.:СЗПИ, 1991.-С. 172-179.

209. А38. Анкудинов И.Г., Пащенко Е.Г. Автоматизация системного проектирования ГБО // Проблемы системотехники и АСУ: Межвузовский сб.- JL: СЗПИ, 1991.- С.99-103.

210. А39. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Пащенко Е.Г. Квазисинхронное детектирование узкополосных сигналов // 45-я научно-техническая конференция по узловым проблемам радиотехники, электроники и связи Ленинград, 1990 - С. 7-8.

211. А42. Анкудинов И.Г., Голод О.С., Щербак Н.Л., Киселев П.И. Нетрадиционные применения гидролокатора бокового обзора в задачах инженерной геологии и охраны окружающей среды // Отчет о НИР, Ленинград, СЗПИ, Тема 6-60, № ГР-01890052183, 1990.-90 с.

212. А43. Разработка комплексов учебно-методических материалов с целью повышения эффективности самостоятельной работы студентов заочной формы обучения среды // Отчет о научно-методической работе, СПб, СЗТУ, 2007 107 с.1. Диссертация

213. А44. Анкудинов И.Г. Алгоритмическое и информационное обеспечение системы управления разработкой комплекса сбора гидроакустической информации: Дисс. . канд.техн.наук: 05.13.06. Л.: СЗПИ,1997. - 189 с.

214. А45. Анкудинов И.Г. Алгоритмическое и информационное обеспечение системы управления разработкой комплекса сбора гидроакустической информации: Автореф.дисс. . канд.техн.наук: 05.13.06.-Л.: СЗПИ, 1997.- 16с.1. Учебные пособия

215. А46. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Стрижаченко А.И. Сети ЭВМ и телекоммуникации. Архитектура и сетевые технологии: Учеб. пособие СПб.: Изд-во СЗТУ, 2006.-181 с.

216. А47. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Петухов О.А Математическая логика и теория алгоритмов: Учеб.пособие-2-е изд.- СПб.: СЗТУ, 2003- 104 с.

217. А48. Анкудинов И.Г. Микропроцессорные системы. Архитектура и проектирование: Учеб. пособие СПб.: СЗТУ, 2003 - 107 с.

218. А49. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Хамидуллин P.P. Теория автоматов: Учеб. пособие.- СПб.: СЗТУ, 2002.- 112 с.

219. А50. Анкудинов Г.И., Анкудинов И.Г., Петухов О.А Математическая логика и теория алгоритмов: Учеб.пособие СПб.: СЗТУ, 2002 - 104 с.

220. А51. Анкудинов И.Г., Митрофанов A.M., Соколов O.JL Физико-математические основы научных исследований: Текст лекций СПб.: СЗТУ, 2002 - 67 с.

221. А52. Анкудинов Г.И, Анкудинов И.Г., Хамидуллин P.P. Численные методы (линейные преобразования, приближение функций): Учеб.пособие- СПб.: СЗТУ, 2000.- 92 с.1. Методические пособия

222. А53. Схемотехника ЭВМ: Методические указания к выполнению курсового проекта / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин — СПб.: СЗТУ, 2004.- 29 с.

223. А54. Схемотехника ЭВМ: Методические указания к выполнению лабораторных работ / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин СПб.: СЗТУ, 2004.- 35 с.

224. А5 5. Схемотехника ЭВМ: Рабочая программа, методические указания к изучению дисциплины, задание на контрольную работу / Составители: Г.И.Анкудинов, И.Г.Анкудинов, Р.Р.Хамидуллин.- СПб.: СЗТУ, 2004.-25 с.

225. А56. Микропроцессорные системы: Рабочая программа, задания и методические указания к выполнению контрольных работ / Составитель: И.Г.Анкудинов СПб.: СЗТУ, 2003.- 22с.

226. А57. Микропроцессорные системы: Методические указания к выполнению лабораторных работ / Составитель: И.Г.Анкудинов СПб.: СЗТУ, 2003 - 25с.

227. А58. Анкудинов И.Г., Антонов О.Г., Бабкин А.Ф. Автоматизированные системы контроля и управления радиоэлектронными средствами: Рабочая программа, задания на контрольную работу, методические указания к выполнению контрольнойработы-СПб.: СЗПИ, 1998.-16 с.