автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация управления запасами на предприятиях по техническому обслуживанию дорожно-строительных машин

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ ОБСЛУЖИВАНИЮ ДОРОЖНО-СТРОИТЕЛЬНЫХ МАШИН

Специальность 05 13 06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва - 2007

003176958

Работа выполнена в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Доктор технических наук, профессор

Марсов Вадим Израилевич, профессор МАДИ(ГТУ)

Кандидат технических наук, доцент Брыль Владимир Николаевич начальник отдела, Научно-исследовательский центр электронно-вычислительной техники (ОАО НИЦЭВТ)

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

Защита состоится 23 октября 2007г в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212 126 05 при Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете) по адресу

125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр , д 64

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ)

Автореферат разослан 21 сентября 2007г

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

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н В

Общая характеристика работы Актуальность проблемы

Возрастание роли сферы обслуживания, в том числе и технического обслуживания дорожно-строительных машин характерная черта современной Российской экономики, которая появилась после приватизации 90-х годов До этого времени, в условиях тотального дефицита необходимость организации послепродажного обслуживания по сути дела отсутствовала Увеличение количества предприятий по техническому обслуживанию (ПТО), ремонту и диагностике дорожно-строительных машин (ДСМ), усложнение самих процессов диагностики и ремонта агрегатов современных машин требует новых подходов к организации информации, позволяющей описывать подобные процессы и на их основе осуществлять сложную обработку структурированной информации для принятия тех или иных управленческих решений

В связи с этим работа, посвященная вопросам разработки моделей и методов автоматизации управления ПТО по ремонту и техническому обслуживанию ДСМ, представляется весьма актуальной

Сложность деятельности ПТО заключается в том, что оно всегда работает в условиях неопределенности Для обеспечения бесперебойной работы такого предприятия и повышения его конкурентоспособности на рынке, необходимо решение следующих задач прогнозирование и управление запасами деталей, агрегатов и узлов (комплектующих), прогнозирование необходимого количества инженерно-технического состава, прогнозирование расположения опорных пунктов по техническому обслуживанию ДСМ в зависимости от текущих потребностей

Для решения этих задач требуются разветвленные информационные системы и современные методы организации и управления производственными процессами, основанные на современных математических методах и моделях

Требование к оперативности реализации запросов на комплектующие, а также необходимость их транспортировки заставляет все более серьезно относиться к вопросам повышения производительности труда, что ставит задачи непрерывного совершенствования и развития автоматизации и управления всем циклом технического обслуживания Сложность реализации деятельности ПТО в области автоматизации и управления процессами диагностики, ремонта и технического обслуживания ДСМ приводит к необходимости разработки новых аналитических и имитационных

моделей, которые охватывают весь жизненный цикл функционирования ПТО

Предметом исследования являются система управления запасами и организации технического обслуживания ДСМ на крупных ПТО

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности функционирования ПТО за счет создания методики комплексного анализа, моделирования и оптимизации стратегий управления запасами на ПТО в условиях неопределенности

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи

1 исследование методов и моделей анализа деятельности и управления ПТО,

2 формализованное описание процессов управления запасами комплектующих для реализации технического обслуживания ДСМ,

3 разработка параметризуемых управляемых имитационных моделей управления запасами,

4 разработка и анализ методов и методик оптимизации стратегий управления запасами на ПТО,

5 разработка методов и моделей оценки критериев экономической эффективности деятельности ПТО,

6 разработка программно-моделирующего комплекса поддержки принятия решений в процессе управления ПСО

Методы исследования

При разработке формальных моделей в диссертации использовались методы и модели имитационного моделирования, стохастической оптимизации, управления запасами, методы математического программирования, теория случайных процессов, теория массового обслуживания и др

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей, алгоритмов и методики комплексного анализа, моделирования и оптимизации стратегий управления запасами на ПТО в условиях неопределенности

На защиту выносятся:

• формализованное описание параметризуемых имитационных моделей с включенными алгоритмами управления запасами,

в модели прогноза запасов на комплектующие для проведения технического обслуживания,

• модель управляемого регенерирующего процесса управления запасами на ПТО,

• методика сравнительного анализа и понижения дисперсии оценки эффективности стратегий управления на основе общих случайных чисел

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется предварительным статистическим анализом потоков заказов в ряде ПТО, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде крупных предприятий, занимающихся техническим обслуживанием ДСМ

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полуденные в диссертации, доведены до практического использования Они представляют непосредственный интерес в области моделирования и управления крупными ПТО Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач анализа и синтеза управления ПТО Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО «Автотехцентр СИМ», ЗАО «КВИНТМАДИ», ООО «ТАРИНА», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГГУ)

Апробация работы

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

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2003-2007гг),

« на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ)

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процессов управления представляет интерес для теоретических и практических методов поддержки принятия решений по организации управления на ПТО

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

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

Во введении обосновывается актуальность работы Ставятся цели и задачи исследований Приводится краткое содержание глав диссертации

В первой главе проведен анализ математических методов, моделей и процедур автоматизации управления ПТО Основу экономической эффективности деятельности предприятия составляют поиск и закупка необходимых объемов комплектующих (материалов, деталей, запасных частей и дорогостоящих агрегатов и комплектующих) В изучении рынка, которое проводится соответствующими отделами фирмы, вопрос цен - главный, но существенную роль также играет анализ других факторов, в том числе качество, срок поставки, гарантии поставщика и др

Деятельность ПТО зависит от деятельности его структурных подразделений К основным элементам организационной структуры предприятия относятся Бухгалтерия, Транспортный цех, Отдел прогнозирования, Ремонтное звено и т п Важным элементом организационной структуры является система ведения учета, и организации документооборота в части оприходования материальных ценностей на складе, выставления счетов заказчикам, ведения базы данных по заказчикам, выписки товарных накладных и счетов фактур, списания материальных ценностей со склада, расчета себестоимости материальных ценностей, экспорта данных в бухгалтерскую программу и др Совокупность элементов организационной структуры, реализованных в виде автоматизированных рабочих мест (АРМ), связанных между собой через сеть передачи данных, образуют структуру и состав АСУ типового ПТО

Как показал анализ деятельности ряда ПТО, в практику поддержки принятия решений по управлению деятельностью слабо внедряются методы моделирования, прогнозирования и оптимизации управления складскими запасами, а также автоматизации процессов технического обслуживания ДСТ

Основные направления развития информационных технологий определяются общими тенденциями информатизации всех компонентов цепи управления организационной структурой В диссертации проведен сравнительный анализ методов принятия решений по выбору стратегий управления закупками Выделены категории методов и методик, которые могут быть полностью или частично автоматизированы Определено место компьютерных и телекоммуникационных технологий в системе мониторинга и управления запасами комплектующих

Рассмотрены проблемы современного развития работ в области создания информационного обеспечения поддержки управленческих решений на ПТО.

В результате проведенного анализа в диссертации показано, что важное место в процессе организации управления ПТО отводится: реалистическим имитационным моделям (отображающим на достаточно высоком уровне детализации технологические процессы обслуживания ДСМ). Еще более важны комбинированные модели (объединяющие модели различной математической природы и обеспечивающими решение комплексных задач исследования) с использованием которых; выполняются комплексные модельные эксперименты; а также интерпретация результатов моделирования методами многомерного статистического анализа.

В качестве базовой имитационной модели управления запасами и процессов технического обслуживания в диссертации предлагается использовать модель, структура которой приведена на рис.1. При этом декомпозиция общей модели управления ПТО предполагает использование ряда компонентов: потока заказов на техническое обслуживание ДСМ: вероятности отказов в зависимости от гарантированных сроков выполнения работ и поставок комплектующих; прогнозирования заказов на техническое обслуживание; перераспределения финансовых ресурсов и другие.

Структура модели управления заказами

¡+1(0 ¡(0

Рис. 1.

За основу формализованного представления модели принято процессное описание. Задание процесса изменения состояния в виде единого оператора в данной ситуации весьма громоздко. Поэтому

процесс управления рассматривается как некоторый дискретный во времени процесс Z Пространство состояний S в построенной модели также дискретно

Каждой t-ой точке процесса (момент времени изменения состояния t,) в соответствие ставится некоторый оператор /?,с, который пересчитывает состояние s, е S в момент времени t,

s, =b,c(A,f„ ш) (1)

Оператор Л,0 описывает вычисление только i-й точки процесса Z, причем он предполагает использование стохастического аргумента ю Таким образом, если график процесса содержит п точек, то задается линейная последовательность элементарных операторов

(2)

Таким образом описание процесса выполняется путем задания

линейной последовательности операторов (fy0)" ., и перемещения по

этой последовательности инициатора /, сцепляющегося с элементарными операторами И; в заданные моменты времени t, изменения состояния процесса

На текущий момент модельного времени состояние процесса управления запасами определяется двумя составляющими, а именно Xnit - поток принятых заказов и Sni, - поток размещенных заказов (0<n<N, N - количество типов комплектующих, t - модельное время, i -оставшийся срок исполнения заказа) Модель разыгрывания отказа от заказа в связи с неудовлетворительным сроком проведения технического обслуживания определяется функцией Pn(i), где i -гарантированный срок поставки Pn(0)=0, Pn(i-i-1)>Pn(i) Основным показателем, определяющим деятельность ПТО, является S4 -оборотные средства на t-ый месяц Состояние модели полностью определяется этими двумя структурами Хпм и Snkи Mns - срок реализации заказа, Мпх - срок передачи ДСМ заказчику

Общее состояние принятых заказов определяется таблицей X Начальный этап пересчета состояния Snkt - получение комплектующих через t месяцев, SnkQ - наличие комплектующих на складе При этом Swnit = Swnit (Snit-i) Пересчет готовности к проведению работ по техническому обслуживанию Swnit = 5^(1+1)1-1 , SNn4t определяется выбранной стратегией заказов, SNnOt = SwnOM +Swn1t.-i На конец момента t - состояние размещенных заказов определяется

соотношением 5'п0н.1=5п0(и5п1( - формирование склада; 5п11+1=5п{|+1 ^ - сдвиг получения комплектующих.

Так, модель объекта или процесса в системе моделирования РДО представляет собой динамическую продукционную систему. Ее база данных (БД) содержит описания ресурсов моделируемого объекта или процесса, а база знаний (БЗ) - описания действий, выполняемых ресурсами над ними. Адаптация к конкретному объекту заключается в описании ресурсов и действий на формальном языке и введении их в БД и БЗ. В системе моделирования существует однозначное отображение моделируемого объекта или процесса в его информационное представление (рис.2.).

Основным составляющим объекта моделирования, каковыми являются его элементы^ процесс, законы функционирования, соответствуют информационные объекты: ресурсы, действия и нерегулярные события, операции. При зтом используются некоторые черты объектно-ориентированного подхода. Указанные элементы, а именно, множества ресурсов Р и операций О, образуют модель. Процесс в объекте моделирования представляет собой временную последовательность действий А и нерегулярных событий Е. Система управления объекта моделирования соответствует модулю вывода динамической продукционной системы.

Представление объекта моделирования

Рис.2.

Модель получается добавлением к динамической продукционной системе аппарата событий, аналогичного подобным аппаратам в системах и языках имитационного моделирования Моменты окончания действий определяются блоками имитации элементов объекта моделирования, а моменты наступления нерегулярных событий -блоком имитации этих событий Система моделирования включает в себя также подсистему сбора показателей, служащую для сбора результатов моделирования и их первичной обработки

Проведен анализ статистических методов на предмет применимости к решению проблем моделирования процессов технического обслуживания и управления запасами комплектующих В результате в диссертации предлагается использовать всю совокупность статистических методов, включив их в контур автоматизированной системы поддержки принятия решений по выбору стратегий управления запасами

Во второй главе реализованы модели управления заказами комплектующих для проведения работ по техническому обслуживанию в условиях стохастической неопределенности и неопределенности поступления комплектующих В моделях запасов хранение всегда связано с издержками, а нехватка необходимых ресурсов с потерями заказов Поэтому в диссертации ставится задача определения политики управления запасами с целью максимизации экономической эффективности по критерию чистой текущей стоимости (ЫРУ)

В диссертации для реализации имитационной модели поставок использована среда интеллектуального имитационного моделирования РДО Программная имитационная модель представляет собой расширение модели, приведенной в главе 1 с учетом текущего времени, имеющегося на начало дня запаса на складе, количества комплектующих, отпущенных за предыдущий период, наличия активных заказов на ПТО, платы за поставки, хранение и невыполнение заказов, а также суммарных затрат Модель параметризуется следующими переменными текущее время, запас на начало дня, отпущено за предыдущий день, состояние заказов на ПТО, плата за хранение, плата за непродажи, плата за поставки, суммарные затраты

Модель позволяет реализовать выборочную траекторию имитационного процесса для каждой выбранной стратегии управления При этом основной интерес представляет формальный сравнительный анализ различных стратегий с оптимизацией параметров на основе статистического ряда модельных данных

Следующей задачей, поставленной и решенной в диссертации, была разработка методов и алгоритмов управления запасами для их последующего включения в РДО-модель

В общем случае, запас - это количество комплектующих, хранящихся на складе с целью будущего использования при техническом обслуживании В случае дискретного времени величина запаса Zn определяется рекуррентным соотношением

Z„+i = Zn + т]п+1 - f(Zn+1 + rin+1 , £n+i), (3)

где Tin+i - количество комплектующих на складе в момент n+1, |n+i -потребность в комплектующих в интервале (n, n+1], f(Zn+1 + -rin+i , |n+1) -количество освоенных комплектующих в момент п+1 Предполагается, что потребности в комплектующих - взаимно независимые

одинаково распределенные случайные величины, заказы осуществляются в соответствии с некоторой политикой заказывания, а функция f определяется этой политикой В данном случае справедливо f(Zn+1 + r|n+i , ^„+1)< ^п+1 (4)

В диссертации рассматривается два типа политик заказывания, допускается или нет неравенство

f(Zn+i + л п+1 ■ £,n+i) > Zn + Tin+i (5)

Задолженность допускается

В этом случае f(Zn+1 + "пп+1 , £п+1)= сл+< и уравнение будет представлять рекуррентное отношение

Zn+1 = Zn + Tjn+1 - Ё,п+1 (6)

и отрицательный уровень запаса свидетельствует о задолженности Величина задолженности в момент п+1 удовлетворяет соотношению ßn+1 = тах(0, - Zn+1) = - min (0, Zn + ть+, - (7)

Задолженность не допускается

В данном случае требования на комплектующие удовлетворяются только за счет имеющихся запасов, так что

f(Zn*i + г|п+1 , £n+i) = - min (Zn + т|п+1 . Sn+i), (8)

и соотношение (5) принимает вид

Zn+i = -тах(0, Zn+ rin+1 -£n+1) (9)

Такая политика приводит к дефициту, величина которого в момент п+1 определяется равенством

Dn+i = ^n+i-f(Zn+i + Пп+1 , £n+i) = - min (0, Zn + r|n+i - £„+i) (Ю) Модель управления фиксированным диапазоном В данной модели предполагаются заданными два действительных числа s и S, причем 0<s<S<oo Как только уровень запаса становиться

(11)

(12)

меньше э, производится заказ, доводящий уровень запаса до Б. В противном случае запас не делается. Таким образом, размеры заказа определяются по формуле:

Г 0, 5<г„<5 Лл+1-1з-7п, < в

Уравнение (5) в этой модели принимает вид:

=1гп-$п+и в<гп<Б П+1 [ б - гп<5 '

В рассмотренной модели всегда поставляется заказанное количество комплектующих, возможно, только с некоторой задержкой. Интерес представляет ситуация, в которой поставки также являются случайными величинами.

Монотонная политика заказывания

Эта политика определяется критическим числом х*: если уровень запаса 2„>х*, то заказ не делается; 1п<х* , то производится заказ и немедленно доставляется случайное количество комплектующих Хп+1, с заданным законом распределения. Таким образом:

7 _ + -^л+1 ~ ^п < х *

7 -Е I >х* ('

I п Ьп+1' п

где требование на комплектующие £п+1 также является случайной величиной.

Графики статистических рядов для различных вариаций параметрами

стратегий управления

5.5 5.0

8 45

О

4,0 3.5

Тег=15

Тег=10

Тег=5

Рис. 3.

В диссертации был проведен ряд имитационных экспериментов по оценке динамики эффективности стратегии управления (рис 3 )

Проведенные исследования показали, что более целесообразны стратегии управления с включенными алгоритмами прогноза В связи с этим в диссертации предлагается алгоритм прогноза потребностей в комплектующих Этот алгоритм основан на прогнозе главных компонент в модели факторного анализа Проведенные исследования показали, что первая главная компонента ведет себя относительно гладко и показывает общие тенденции роста заказов Вторая отслеживает цикличность При этом, значения необходимого количества комплектующих восстанавливаются по расчетным коэффициентам модели факторного анализа

т т

;=1 1= 1 где А,|Г факторные нагрузки т, т<р, Р2, , Рр - общие факторы, причем ОР,=1, соу(Я„ ги...,ър - специфические факторы,

причем еоу(е„ щ

В диссертации проведен анализ характеристик случайных процессов, имеющих место при управлении запасами, и показана целесообразность использования регенеративного метода Так, случайный процесс является регенерирующим, если существуют такие случайные моменты времени, в которых он начинается заново в вероятностном смысле При этом процесс каждый раз попадает в определенную точку регенерации фазового пространства Особенностью этого процесса является то, что «отрезки» процесса, заключенные между моментами регенерации являются вероятностными копиями друг друга Это дает возможность получать на каждом интервале регенерации независимые оценки

_ ? / _ 1 N „ 1 N

у = 7лт; ь = = - елт (15)

/д/ N /=1 1 ^/ = 1

г,

где ■ интегральная оценка исследуемого процесса, N -

число циклов регенерации, ДТ^Г-Т, - длительность 1-го цикла регенерации Решающими правилами для этого метода являются следующие требования процесс неоднократно возвращается в некоторое фиксированное состояние, среднее время возвращения

конечно, моменты очередного возвращения являются моментами регенерации

В сочетании с моделями управления модель прогноза позволяет построить более эффективную процедуру с использованием формальных представлений регенерирующих процессов

Допустим, что уровень запаса проверяется в начале последовательных интервалов времени одинаковой длины Положим, что имеется гак независимых заказчиков, и каждый будет нуждаться в этих комплектующих в течение последующего периода с вероятностью Р Таким образом, общий спрос имеет биномиальное распределение Путь штрафы за нехватку будут равны 31, а стоимость хранения равна ЭИ Для управления запасами будем использовать стратегию с плавающим диапазоном Если на начальный период запас меньше Зтт, то делается заказ, доводящий количество до Этах (прогнозного значения) Для оценки эффективности стратегии управления необходимо определение следующей величины

где Х- уровень запаса, О - прогноз спроса на комплектующие

Результаты моделирования системы управления запасами будут представлять собой последовательность пар (Х^ ОД (Х2,02). (Хм, Ом), где Хк - уровень запаса после решения о заказе в период к, а Ок - спрос на комплектующие в период к При такой постановке задачи

стремятся к М(Х) и М(тт(Х,0)) соответственно при N->00 Более того при любом к уровни запасов Хк и Хк+1 ,будут сильно коррелированны, так как Хк+1=Хк-Ок, если Хк-0К>ХЗ Более того, уровень запаса находится в пределах от Бтш до втах когда принято решение не заказывать, и в точности Зтах, если заказ сделан Таким образом, состояние моделируемой системы управления заказами, одно и тоже в начале периода, начинающегося с уровня запасов, равного Этах после сделанного заказа Всякий раз, когда это происходит, система восстанавливается или «регенерируется» в вероятностном смысле, что позволяет использовать классические методы статистического анализа и получать статистически обоснованные оценки по сравнению эффективности стратегий управления

8ГМ(0)+8И*ЩХ)-(81+8И)*М(т/л(Х,0)),

(16)

выборочные средние

вероятностью 1

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

Анализ работ по моделированию функционирования ПТО показал, что в большинстве случаев проводится раздельный анализ процессов имитации и оптимизации В диссертации предлагается совмещение указанных процессов Это порождает управляемый имитационный процесс, анализ которого значительно усложняется в силу появления нестационарного режима при изменении управляемых параметров в ходе эксперимента Для решения этой задачи предлагается формализованное представление процесса поисковой оптимизации учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей Кроме того, одной из задач, решаемых в диссертации, является разработка универсальной имитационной модели с открытой структурой для включения различных параметризуемых стратегий управления запасами и проведения технического обслуживания

В общем случае параметрического синтеза стратегий управления деятельностью ПТО заключается в выборе значений варьируемых параметров, доставляющих экстремум целевой функции (экономическая эффективность) Для вычисления значений целевой функции используется имитационная модель Предполагается, что при ее разработке заложены возможности моделирования в заданной области варьируемых параметров Для каждого значения варьируемых параметров модель однозначно определяет значение целевой функции У=У(Х), где ХеХХ - область значений варьируемых параметров, УеУУ -область значений целевой функции В задачах максимизации целью эксперимента с моделью является поиск Х'=агдтахУ(Х), УеУУ При каждом фиксированном значении X модель позволяет вычислять оценку целевой функции с любой, наперед заданной степенью точностью

С целью повышения эффективности проведения эксперимента в работе предлагается использовать управляемые имитационные модели В такой модели алгоритм поиска непосредственно включен в моделирующий алгоритм Таким образом, управляемая имитационная модель помимо случайного процесса исследуемой характеристики определяет процесс случайного блуждания в пространстве варьируемых параметров

Так, моделирование можно считать реализацией двух случайных процессов {Г(7Л 1>0], {О^Л ^о}, которые изменяют состояние лишь конечное число раз за конечное время в моменты наступления событий О^^г^з , Тп=Т((п) - список хронологически

расположенных моментов времени до будущих событий, Оп=С)(1п) -вектор, определяющий состояние модели в момент модельного времени

Процессы Та), 0(1) генерируются следующим образом

Задаются начальные условия моделирования Т0 и О0 Время первого события получается из Т0, а тип события определяется состоянием О0 Затем рекуррентно вычисляются значения в последующие моменты времени Т^ = ч/т(ТД), 01+1=уа(Т,Д), где - случайные

функции

Таким образом, модель функционирования ПТО определяется кортежем Мф ~(Т,0где 00 - фазовое пространство модели

При разработке имитационной модели управления запасами в общем случае построена обобщенная, параметрически настраиваемая модель

Мхф = (Т, 00, Ч>/, 4>х°, XX) (17)

где Тхт, Тх0 - случайные функции, зависящие от параметра ХеХХ

При этом фазовое пространство остается неизменным, те все процессы из заданного параметрического семейства определены на одном фазовом пространстве 00 Исследуемая характеристика модели является функцией от состояния У=Ч/хт(0) Модель функционирования с вычисляемой целевой функцией обозначим

Мху= <МХФ, Тху, УУ> (18)

Таким образом, модель Мху задает параметрическое семейство случайных процессов с множеством значений и используется как генератор выборочных траекторий из них Предполагается что процессы стационарные Нестационарность возникает лишь за счет выбора начального состояния модели (процесса) Предполагается также, что независимо от начального состояния существует единственное предельное распределение характеристики

УО0 //т^х(й0,О0) (19)

где ^х(^О.Оо) - нестационарный случайный процесс с фиксированным начальным условием £>(0) = ()0

Последний предел зависит лишь от значения управляемого параметра модели ХеХХ Целевая функция модели является математическим ожиданием предельной случайной величины У(Х)=М^х Также предполагается эргодичность процессов откуда следует выполнение соотношения V ХеХХ

1

М^хгПт^«, Щх = /ни,_>х, — (^М, где \х{1) - выборочная траектория из

случайного процесса

Поэтому для оценки целевой функции может быть использована среднеинтегральная характеристика нестационарного процесса

У(Х) = — 0)Л, а из выше указанных предположений следует,

т *

1 о

1 т

что Уеэ 7(Х) = - \%х а)Л

* о

Однако на практике значение Т ограничено, поэтому оценки У(Х) обычно являются смещенными Для уменьшения смещения приходится решать задачи выбора начального состояния О0 и определения окончания переходного периода

Управляемую модель, в которую включен алгоритм изменения варьируемых параметров, обозначим

Мх¥= <МХУ, ¥ху) (20)

Параметр X может изменяться в моменты времени 0<М<1:< и определяется в соответствии с полученными интегральными оценками У(Х) на интервале управления

Следующая задача заключается в планировании экспериментов на разработанной имитационной модели Так, разработанное программное приложение НеасИшк автоматически определяет варьируемые параметры моделей, область значений каждого, и, в соответствии с выбранным на основании интерфейсной связи с пакетом 31аЫюа планом эксперимента, реализует параметризацию и активацию модели для сформированных комбинаций факторов с целью получения заложенного в нее критерия оптимизации К основным этапам функционирования программной компоненты относятся следующие

1 чтение параметров и/или исходных данных приложения

2. составление при помощи пакета 31айзйса плана эксперимента;

3. запуск расчета в приложениях с измененными параметрами и/или исходными данными;

4. сбор результатов расчетов приложений.

Входными данными для НеасШпк являются описание параметров и переменных, задействованных в процессе расчета управляемых программ (рис. 4.).

Приложение распознает структуры варьируемых данных модели, минимальные и максимальные значения, после чего при различных комбинациях варьируемых параметров, сформированных в матрицу плана эксперимента, активирует заданную модель с целью вычисления функционала и последующего выделения значимых факторов на основании Парето-диаграммы.

Структура программного приложения НеасНюк

БД/

; описаний; входных ' пар-ов и. переменных приложений

I Результаты 1 корреляционного анализа | I и др . . . }

БД

! результатов

Управляемые приложения |

I

I

Ме1Р!а - моделирование 1 сетевого план графика I БСВ - расчет |

финансового состояния ! предприятий Арег - расчет экономической !

эффектиености !

I I

Рис. 4.

Разработаны методики планирования эксперимента, основанные на следующих критериях оптимальности: й-оптимальный план - Ф(Р)=с?еЮ(Р): обобщенно О-оптимальный - Ф(Р)=о(ег(АтО(Р)А), А - матрица полного ранга, ¡--оптимальный - Ф(Р)=ГгШ(Р), 1_ - фиксированная неотрицательно определенная матрица, где Р - матрица плана эксперимента (Ф(Р)-критерии оптимальности плана эксперимента).

Кроме того, за счет использования стандартных алгоритмов оптимизации, которые имеют программную поддержку в Ма'ЬаЬ, решается и проблема параметрической оптимизации стратегии управления запасами на имитационной модели, которая ставится и решается в ходе диссертационного исследования.

При моделировании нескольких вариантов систем, т е стратегий управления, интерес представляют не абсолютные величины, а различия между системами Те должны сравниваться системы, находящиеся в равных условиях

Поэтому в диссертации предлагается моделировать системы без останова с одинаковыми начальными условиями и на той же последовательности случайных чисел Статистически применение общих случайных чисел приводит к корреляции между откликами Дисперсия разности при этом равна С(х-у)=Ох+Оу-2*соу(х,у) В данном случае за счет общих случайных чисел ковариация положительна и, следовательно, дисперсия разности уменьшается, что дает более точные оценки сравнительного анализа

В диссертации проводились эксперименты для ряда моделей Показано, что применение метода общих чисел в ряде случаев дало снижение дисперсии на 38%, а в системе массового обслуживания с четырьмя обслуживающими аппаратами понижение было 95%

В качестве алгоритмов оптимизации параметров стратегий управления запасами в работе предлагается использование рекуррентных поисковых алгоритмов по схемам

Л У (с )

переход по градиенту Хк+, = Хк+ак—(21)

ск

переход по знаку приращения Хк+А = Хк +ак 5/дп(&Ук) (22)

В работе показано, что если {зк} и {с^ две последовательности положительных чисел удовлетворяют условиям

\2

<®, (23)

а) lim ск = 0, б= оо, в)]Г ак ск < », г) £ -

1 1 1 Wy

то алгоритмы сходятся с вероятностью 1, когда градиент в локальной окрестности оценивается в соответствии с одним из планов Пг центральный план, П2- симметричный план, П3- план с центральной точкой

Класс последовательностей {ак\ и {о<} может быть весьма разнообразный Однако в практике имитационного моделирования достаточны хорошо себя зарекомендовали степенные ряды

Q Q

ак = -г-;ск = —. где 1^а„>0 75 и ар-0 5>с„>1-а0

к " к г г г

В работе проведен анализ сходимости алгоритма управления на основе исследования второго момента значения управляемого параметра Получены асимптотические оценки скорости сходимости алгоритма для перечисленных планов (рис 5 )

Как видно из графиков, план с центральной точкой обладает лучшими характеристиками. По дисперсии оценки к нему близки симметричный и центральный планы, которые незначительно отличаются друг от друга. Однако, центральный план требует в два раза меньшего числа прогонов модели для определения оценки экстремума, что важно особенно при имитационном моделировании, когда время реализации алгоритмов даже при самых современных технологиях весьма велико. Результаты анализа показали устойчивую к начальному состоянию сходимость симметричного и центрального алгоритмов.

Дисперсия оценки для планов П2: П3.

ха=1 ак=0.2/к ск=0.5/к°'1

-20 20 60 100 140 180 220

к

Рис.5.

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

С использованием полученных результатов в работе проведено исследование влияния внешних факторов (интенсивности заказов на различные виды технического обслуживания с учетом номенклатуры комплектующих) на эффективность стратегии управления. Для этого воспользуемся дисперсионным анализом в трехфакторной классификации при 2Ы наблюдениях. Дисперсионная модель относится к классу моделей с фиксированными факторами.

Рассмотрим факторы для дисперсионной модели: » фактор А - максимальная интенсивность заказов;

• фактор В - средняя продолжительность технического обслуживания,

• фактор С - параметры стратегии управления

Функцией отклика хик является экономическая эффективность (Л/РУ) Модель дисперсионного анализа имеет вид

х|]к=ц+а,+р]+ук+(а|3)и+(аг)]к+(рг)]к+е|,к, (24)

где ц - среднее значение функции отклика, «I, Р;, Ук - эффекты факторов А, В, С, соответственно, (аР)ч,(ау),к,(Ру)]к - взаимодействия факторов А, В, С Выдвигаются следующие гипотезы Н0 н-1=Ц2= =цп На vi аго, Нв V] Р)=0, Нс vk ук=0,

Ндв VI,] (ар)„=0, Ндс vi,к (осу)* =0, Нвс У|,к (ру)]к =0, Требуется проверить гипотезы о значимости факторов А, В, С План эксперимента и результаты представлен в таблице 1 Фактор А имеет 5 уровней, В - 4 уровня, а С - 2 уровня

Таблица 1

Значения ЫРУ

А С В=2 в=з В=4 В=5

5 0 43 62 74 109

5 1 34 53 84 9 1

6 0 60 83 92 11 7

6 1 43 84 88 102

7 0 155 21 2 20 6 35 4

7 1 138 183 195 32 8

8 0 45 6 54 3 61 2 71 2

8 1 39 9 49 4 55 6 63 2

9 0 101 2 1125 130 6 200 4

9 1 98 8 108 6 140 8 192 4

Значения факторов на каждом из уровней равны А-0 5, 0 6, 0 7, 0 8, 0 9, В-0 2, 0 3, 0 4, 0 5,

С - 0 - фиксированный диапазон, 1- плавающий В результате показано, что значимыми являются факторы А, В, С и их взаимодействия Таким образом, отвергаются гипотезы Нд, Нв и Ндв о незначительности влияния соответствующих факторов На рис 6 приведена диаграммы Бокса-Кокса для визуализации эффекта влияния стратегии управления на погрешность метода

Влияние стратегии управления в зависимости от внешних факторов

220

180

dP

И КО

л &

I 100 I а°

о с

20

-20

0,5 0,6 0,7 0,8 0,9

а

Рис.6

В четвертой главе решается вопрос построения программного комплекса, реализующего предложенные методы и алгоритмы. Разработанные алгоритмы синтеза стратегии управления запасами являются параметрическими, поэтому з зависимости от прогнозируемого количества потенциальных заказов дает различные варианты.

Программный комплекс включает имитационную модель стратегии управления запасами. С одной стороны, эта модель дает основу сравнительному анализу и проверке робастности предлагаемых в диссертации методов и алгоритмов. С другой стороны, в нее включен алгоритм управления заказами на комплектующие, что дает возможность имитировать процесс управления в целом.

В диссертации предлагается универсальная модель интеграции имитационных моделей функционирования ПТО с включением произвольной стратегии управления запасами.

Разработан сценарий системы поддержки принятия решений (С.ППР) по выбору стратегий управления запасами. При формировании методики аналитической обработки использовались инструментальные средства гибридной среды «COTA», которые позволяют формировать алгоритмическую структуру программных приложений за счет задания переходов между приложениями по условиям его завершения с использованием стандартизованного интерфейса, что и создает пользовательский сценарий (Рис.7.).

Для расчета показателя интегральной экономической эффективности используется метод дисконтирования, который распространяется на ту часть жизненного цикла проекта в годах,

которая расположена после базового расчетного года. Максимум Л/г3!/ выступает критерием при обосновании проекта, выбора варианта технического решения. Он обеспечивает максимизацию доходов ПТО в стратегическом плане на весь жизненный цикл. В общем случае, для ежегодно изменяющейся ставки дисконта и аннуитета показатель ЫРУ определяется на основании соотношения:

(25)

к=0

где Р( - полученная прибыль в !-ом году, -3, - затраты 1-го года, Б -ставка дисконта 1-го года.

Как правило, математическое ожидание аннуитета и ставки дисконта известно, но с каждым годом дисперсия возможных значений этих величин увеличивается. В результате, в диссертации были решены две задачи:

• влияние неопределенности ОА и ОЕ на МЫР\/;

• влияние неопределенности ОА и ОЕ на ОЫР\/.

Расчетные алгоритмы

Программные пакеты

Интегрированная структура сценария реализации методики выбора режимов управления запасами

ActiveX

Рис. 7.

Для оценки чувствительности NPV к аннуитету (А = Р - 3) и норме дисконта (Е) был определен расчетный период в 5 лет, построен

дробный факторный план 2**(10-6) и изучены модели поведения системы при различных методах задания исходных данных. Каждый год проекта определяется дисперсиями аннуитета и ставки дисконта (нормальный закон распределения) при фиксированных значениях математических ожиданий этих величин.

Диаграмма Парето оценки чувствительности влияния аннуитета и

дисконтной ставки

Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: CNPV 2"(10-6) design; MS Residuai=54,7625 DV: DNPV

(S)DA5 щЙШШ ,5067452 j

(9)DE4|__.1689151 !

(2)DA2 .101349 !

r21-^......... J .......

p=,05

Effect Estimate (Absolute Value)

Рис. 8.

В результате получены механизмы оценивания чувствительности интегральной эффективности к неопределенности прибылей и затрат. Необходимо отметить интересный факт - дисперсии аннуитета и ставки дисконта существенно влияют на математическое ожидание NPV (рис.8.).

Приложение диссертации содержит документы об использовании результатов работы.

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

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей управления ПТО.

2 Разработано формализованное описание процессов управления запасами комплектующих для реализации технического обслуживания ДСМ

3 Разработаны компоненты параметризуемых имитационных моделей управления запасами

4 Разработана универсальная имитационная модель с открытой структурой для включения различных параметризуемых стратегий управления запасами и проведения технического обслуживания на ПТО

5 Разработаны методы оптимизации стратегий управления запасами на ПТО и проведен анализ их эффективности

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

7 Разработаны методы и модели оценки критериев экономической эффективности деятельности ПТО

8 Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению ПТО

9 Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО «Автотехцентр СИМ», ЗАО «КВИНТМАДИ», ООО «ТАРИНА», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ)

Публикации по теме диссертационной работы

1 Соколова Л В , Приходько М В Методика управления запасами для предприятий сервисного обслуживания Методы прикладной информатики и коммуникационные технологии в автоматизации и управлении Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 2005 - С 125-132

2 Кудряшов М 5 , Приходько М В Информационное обеспечение технологического процесса ультразвуковой очистки деталей Методы прикладной информатики и коммуникационные технологии в автоматизации и управлении Сб науч тр МАИ(ГТУ) М 2005 - С 7683

3 Кацыв Д П , Николаев А Б Приходько М В , Цибизов Г П Программная реализация гибридной системы поддержки принятия решений с открытой структурой Новые технологии в организации управления Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 2006 -С 25-32

4 Приходько М В , Борисевич В Б , Ахохов А Ч Выбор рабочих режимов мобильной техники методами имитационного моделирования

Методы и модели автоматизации управления Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 20Q6 - С 70-78

5 Атаев К И, Приходько М В Проблемы размещения и выбора в складской логистике Автоматизация управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 2006 -С 14-23

6 Николаев А Б , Горячев А С , Приходько М В , Прядко А Г автоматизированная система управления предприятием по ремонту и сервисному обслуживанию дорожно-строительных машин Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 2007 -С 109-115

7 Горячев А С , Прядко А Г, Приходько М В , Красникова Н А Алгоритмы управления заказами по сервисному обслуживанию техники Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании Сб науч тр МАДИ(ГТУ) М 2007 -С 148-154

8 Ивахненко А М , Белянский Д В , Приходько М В , Аль-Газу Рахман Концепция создания гибридной системы поддержки принятия решений с открытой структурой Вестник МАДИ(ГТУ), вып 1(8) М 2007 -С 82-87

Подписано в печать ё.0,0% 2007 г Формат 60x84/16 Уел Печ л Уч-изд л.

Тираж 4£>& экз Заказ "Техполиграфцентр" Россия, 125319, г Москва, ул Усиевича, д 8а Тел/факс (495) 152-17-71

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ЗАДАЧ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ПРЕДПРИЯТИЙ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

1.1. Современное состояние вопроса поддержки складов запасных частей.

1.2. Анализ функций и задач построения распределенной системы управления предприятием технического обслуживания.

1.2.1. Общие принципы эксплуатации ДСМ, влияющие на особенности организационной структуры предприятия технического обслуживания.

1.2.2. Описание основных типов предприятий технического обслуживания

1.2.3. Особенности организации ремонтных работ.

1.3. Информационная поддержка системы управления запасами.

1.4. Анализ методов прогнозирования потребности в запасных частях.

1.4.1. Модели регрессионного анализа.

1.4.2. Методы прогнозирования временных рядов.

1.4.3. Анализ трендов и сглаживание.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

2.1. Экономические факторы формирования запасов.

2.1.1. Минимизация издержек при формировании склада.

2.1.2. Определение оптимального размера запаса.

2.2. Разработка рекуррентных моделей хранения и запасов.

2.3. Сравнительный анализ и разработка методики прогнозирования запасов.

2.3.1. Экспериментальное исследование экстраполяционного метода прогнозирования потребности.

2.3.2. Этапы реализации прогноза в факторной модели.

2.3.3. Факторная модель построения взаимосвязанной системы показателей запасов.

2.3.4. Сравнительный анализ и оценка эффективности прогноза.

2.3.5. Апробация факторной модели.

2.4. Дискретно-событийная модель функционирования предприятия технического обслуживания.

2.4.1. Описание основных характеристик модели.

2.4.2. РДО-формализация модели.

2.4.3. Разработка правил вывода в РДО.

2.5. Модели регенерирующих процессов в системе управления запасами.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА С ВЫБОРОМ НАПРАВЛЕНИЯ НА ПЕРЕХОДНОМ РЕЖИМЕ.

3.1. Формальное построение управляемой имитационной модели управления запасамми.

3.2. Предпосылки проведения исследований управляемой имитационной модели.

3.3. Взаимосвязь характеристик условных нестационарных процессов.

3.3.1. Экспериментальное исследование переходных режимов.

3.3.2. Анализ гауссовских условных процессов.

3.4. Дискретная модель управляемого процесса.

3.5. Диффузионное приближение управляемого процесса.

3.6.Сходимость управляемого имитационного процесса.

3.6.1. Скорость сходимости алгоритма стохастической аппроксимации.

3.6.2. Оценка эффективности управляемого процесса.

3.6.3.Понижение дисперсии за счет использования общих случайных чисел.

3.7.Сравнительный анализ стратегий управления запасами.

Выводы по главе 3.

4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПТО И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

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

4.2. Оценка вычислительной эффективности алгоритма управления.

Выводы по главе 4.

Возрастание роли сферы обслуживания, в том числе и технического обслуживания дорожно-строительных машин характерная черта современной Российской экономики, которая появилась после приватизации 90-х годов. До этого времени, в условиях тотального дефицита необходимость организации послепродажного обслуживания по сути дела отсутствовала. Увеличение количества предприятий по техническому обслуживанию (ПТО), ремонту и диагностике дорожно-строительных машин (ДСМ), усложнение самих процессов диагностики и ремонта агрегатов современных машин требует новых подходов к организации информации, позволяющей описывать подобные процессы и на их основе осуществлять сложную обработку структурированной информации для принятия тех или иных управленческих решений.

В связи с этим работа, посвященная вопросам разработки моделей и методов автоматизации управления ПТО по ремонту и техническому обслуживанию ДСМ, представляется весьма актуальной.

Сложность деятельности ПТО заключается в том, что оно всегда работает в условиях неопределенности. Для обеспечения бесперебойной работы такого предприятия и повышения его конкурентоспособности на рынке, необходимо решение следующих задач: прогнозирование и управление запасами деталей, агрегатов и узлов (комплектующих); прогнозирование необходимого количества инженерно-технического состава; прогнозирование расположения опорных пунктов по техническому обслуживанию ДСМ в зависимости от текущих потребностей.

Для решения этих задач требуются разветвленные информационные системы и современные методы организации и управления производственными процессами, основанные на современных математических методах и моделях.

Требование к оперативности реализации запросов на комплектующие, а также необходимость их транспортировки заставляет все более серьезно относиться к вопросам повышения производительности труда, что ставит задачи непрерывного совершенствования и развития автоматизации и управления всем циклом технического обслуживания. Сложность реализации деятельности ПТО в области автоматизации и управления процессами диагностики, ремонта и технического обслуживания ДСМ приводит к необходимости разработки новых аналитических и имитационных моделей, которые охватывают весь жизненный цикл функционирования ПТО.

Предметом исследования являются система управления запасами и организации технического обслуживания ДСМ на крупных ПТО.

Целью работы является повышение эффективности функционирования ПТО за счет создания методики комплексного анализа, моделирования и оптимизации стратегий управления запасами на ПТО в условиях неопределенности.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

1. исследование методов и моделей анализа деятельности и управления ПТО;

2. формализованное описание процессов управления запасами комплектующих для реализации технического обслуживания ДСМ;

3. разработка параметризуемых управляемых имитационных моделей управления запасами;

4. разработка и анализ методов и методик оптимизации стратегий управления запасами на ПТО;

5. разработка методов и моделей оценки критериев экономической эффективности деятельности ПТО;

6. разработка программно-моделирующего комплекса поддержки принятия решений в процессе управления ПСО.

Научная новизна работы состоит в разработке методов, моделей, алгоритмов и методики комплексного анализа, моделирования и оптимизации стратегий управления запасами на ПТО в условиях н еопределенности.

На защиту выносятся:

• формализованное описание параметризуемых имитационных моделей с включенными алгоритмами управления запасами;

• модели прогноза запасов на комплектующие для проведения технического обслуживания;

• модель управляемого регенерирующего процесса управления запасами на ПТО;

• методика сравнительного анализа и понижения дисперсии оценки эффективности стратегий управления на основе общих случайных чисел.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач»

В первой главе проведен анализ математических методов, моделей и процедур автоматизации управления ПТО. Основу экономической эффективности деятельности предприятия составляют поиск и закупка необходимых объемов комплектующих (материалов, деталей, запасных частей и дорогостоящих агрегатов и комплектующих). В изучении рынка, которое проводится соответствующими отделами фирмы, вопрос цен -главный, но существенную роль также играет анализ других факторов, в том числе качество, срок поставки, гарантии поставщика и др.

Рассмотрены проблемы современного развития работ в области создания информационного обеспечения поддержки управленческих решений на ПТО.

Во второй главе реализованы модели управления заказами комплектующих для проведения работ по техническому обслуживанию в условиях стохастической неопределенности и неопределенности поступления комплектующих. В моделях запасов хранение всегда связано с издержками, а нехватка необходимых ресурсов с потерями заказов. Поэтому в диссертации ставится задача определения политики управления запасами с целью максимизации экономической эффективности по критерию чистой текущей стоимости.

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

Анализ работ по моделированию функционирования ПТО показал, что в большинстве случаев проводится раздельный анализ процессов имитации и оптимизации. В диссертации предлагается совмещение указанных процессов. Это порождает управляемый имитационный процесс, анализ которого значительно усложняется в силу появления нестационарного режима при изменении управляемых параметров в ходе эксперимента. Для решения этой задачи предлагается формализованное представление процесса поисковой оптимизации, учитывающего особенности получения оценок посредством программных имитационных моделей. Кроме того, одной из задач, решаемых в диссертации, является разработка универсальной имитационной модели с открытой структурой для включения различных параметризуемых стратегий управления запасами и проведения технического обслуживания.

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

Программный комплекс включает имитационную модель стратегии управления запасами. С одной стороны, эта модель дает основу сравнительному анализу и проверке робастности предлагаемых в диссертации методов и алгоритмов. С другой стороны, в нее включен алгоритм управления заказами на комплектующие, что дает возможность имитировать процесс управления в целом.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется предварительным статистическим анализом потоков заказов в ряде ПТО, согласованностью результатов аналитических и имитационных моделей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы в ряде крупных предприятий, занимающихся техническим обслуживанием ДСМ.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области моделирования и управления крупными ПТО. Методы и алгоритмы, а также программные средства могут быть использованы при решении задач анализа и синтеза управления ПТО. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО «Автотехцентр СИМ», ЗАО «КВИНТМАДИ», ООО «ТАРИНА», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

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

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2003-2007гг.);

• на заседании кафедры АСУ МАДИ (ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации процессов управления представляет, интерес для теоретических и практических методов поддержки принятия решений по организации управления на ПТО.

Материалы диссертации отражены в 8 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 173 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, графиков и таблиц, список литературы из 125 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

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

2. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО «Автотехцентр СИМ», ЗАО «КВИНТМАДИ», ООО «ТАРИНА», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

Заключение

1. Проведен анализ и исследование методов и моделей управления ПТО.

2. Разработано формализованное описание процессов управления запасами комплектующих для реализации технического обслуживания ДСМ.

3. Разработаны компоненты параметризуемых имитационных моделей управления запасами.

4. Разработана универсальная имитационная модель с открытой структурой для включения различных параметризуемых стратегий управления запасами и проведения технического обслуживания на ПТО.

5. Разработаны методы оптимизации стратегий управления запасами на ПТО и проведен анализ их эффективности.

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

7. Разработаны методы и модели оценки критериев экономической эффективности деятельности ПТО.

8. Разработан программно-моделирующий комплекс поддержки принятия решений по управлению ПТО.

9. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения на предприятиях ЗАО «Автотехцентр СИМ», ЗАО «КВИНТМАДИ», ООО «ТАРИНА», а также используются в учебном процессе на кафедре АСУ МАДИ(ГТУ).

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

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

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

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

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

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

7. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. - 4.III. - С. 145-150.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

23. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ. Киев: Техника, 1986. - 169 с.

24. Захаров Г.П. Методы исследования сетей передачи данных. М.: Радио и связь, 1982.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

34. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями: Пер. с англ. -М.: Мир, 1979.-600 с.

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

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

37. Коган Я.А., Липцер Р.Ш., Смородинский А.В. Гауссовская диффузионная аппроксимация в замкнутых моделях вычислительных сетей // X Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1985. - Ч.П. - С. 255-260.

38. Крохов С.И., Лапко А.В., Ченцов С.В. непараметрические модели принятия решений в условиях малых выборок. Акт. проб. совр. мат.Т.2. -Новосибирск, 1996.-С.81-86.

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

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

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

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

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

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

45. Лоусон С. "Коммутаторы ATM" // Журнал Компьютерворлд Россия, Москва, май 1998.

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

47. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975,- 431с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

64. Прим Р. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

76. Сормакова J1.0. Операции транспортно-складских работ в цеховой логистике. Логистика в рыночных отношениях.:Сарат.гос.техн.ун-т. -Саратов, 1996.-С.57-60.

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

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

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

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

81. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1 .:МГУ. - М., 1994. - С.149-151.

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

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

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

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

86. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - 4.II. - 272 с.

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

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

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

90. Яковлев Д.Л. "Применение современных телекоммуникационныхIтехнологий в дистанционном образовании" // Журнал Дистанционное образование № 7, Москва, 1997.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

121. Ralescu A. A Note on Rule Representation in Expert Systems//Information Sciences.- 1986.- v.38, №2. P. 193-203.

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

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

124. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397408.

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

126. Youichi Sato, Ken-Ichi Sato. "Virtual paths and link capacity design for ATM network", IEEE JSAC, v.9, №1, Jan. 1991, P. 104-111.