автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Динамический синтез организационной структуры промышленного предприятия на основе механизма самоорганизации

003455U

На правах рукописи

ЯРОСЛАВЦЕВ Дмитрий Валериевич

ДИНАМИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЗМА САМООРГАНИЗАЦИИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промыш ценность, промышленная безопасность и экология)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О 5 ДЕК 2008

Тула 2008

003455075

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные информационные и управляющие системы» в Тульском государственном университете.

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Фатуев Виктор Алексеевич

доктор технических наук, профессор Ларкин Евгений Васильевич

кандидат технических наук Куликов Вячеслав Васильевич ЗАО «ЛИМ», г. Тула

Защита состоится

/2. 200Г

диссертационного совета Д 212.271.05 при ГОУ ВПО государственный университет» по адресу: $6>£>£(Р/? 7, л / ' А

у. Мнинъ^ 92> 3-/0/

00

г. в часов на заседании

«Тульский

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Тульский государственный университет».

Автореферат разослан

«//» /< ¿¿>¿>3 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

<0*

В.М Пакарин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность исследования. Одним из ключевых моментов в вопросах, связанных с функционированием и развитием промышленных предприятий, является управление организационными процессами, в современном мире оно становится все более трудоемкой задачей, поскольку организационная структура общества постоянно усложняется. Кроме того, субъектам, входящим в системы такого рода, присущи возможности самоорганизации, например, способность самостоятельного распределения ресурсов между собственными элементами, а также реорганизации своей структуры в ходе достижения поставленной цели. Основные проблемы, возникающие при управлении в самоорганизующихся системах, чаще всего заключаются в нахождении структуры, наиболее эффективно обеспечивающей достижение поставленной цели.

Для достижения успешного развития промышленных предприятий и комплексов необходима совокупность мероприятий, направленных на совершенствование принципов организации и методов планирования производства. Автоматизированный системный анализ и синтез организационной структуры позволит существенно повысить эффективность управления предприятием в условиях конкуренции, а также снизить субъективность принимаемых при этом решений. Однако имеющийся в настоящее время инструментарий не обладает достаточной функциональностью, чтобы в полной мере обеспечить выполнение данной задачи. Причиной этого является отсутствие достаточного обоснования вопросов построения моделей, обладающих элементами самоорганизации. Таким образом, разработка моделей и методов автоматизированного системного анализа и синтеза организационных структур является актуальной научно-технической задачей.

Целью данной диссертационной работы является совершенствование методов синтеза организационных структур промышленных предприятий на принципах самоорганизации.

Объектом исследования являются процессы формирования • организационных структур промышленных предприятий и комплексов, функционирующих в условиях реорганизации, конкуренции и изменяющихся задач.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и универсальные средства автоматизированного системного анализа и синтеза организационных структур промышленных предприятий, использующие механизмы самоорганизации.

Методы исследования. В теоретических и экспериментальных исследованиях применялись концепции и методы общей теории систем, системного анализа, объектно-ориентированного анализа, искусственного интеллекта, элементы теории множеств, методы теории игр и элементы теории нечеткой логики.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1.Ha базе алгоритма самоорганизации разработан метод автоматизированного синтеза организационных структур. Метод основан на построении моделей организационных структур возрастающей сложности с последующей оценкой их целевой функции.

2. Предложен метод формирования организационной структуры промышленного предприятия на принципе «функциональной поляризации». Данный метод состоит в разделении процессов управления функционированием предприятия и непрерывного поиска более эффективной организационной структуры.

3. Разработана архитектура универсальной имитационной модели системы с элементами самоорганизации, способной настраиваться на предметные области различного характера и масштаба. Настройка имитационной модели на предметную область основана на принципе наследования.

4. Разработано алгоритмическое обеспечение и проведена его реализация в виде инструментального средства для поддержки принятия решений по формированию организационных процессов, ориентированного на интеграцию в корпоративные информационные системы более высокого уровня.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные в диссертации решения могут быть применены при разработке и построении корпоративных информационных систем, ориентированных на задачи автоматизации организационных процессов.

Разработанное инструментальное средство позволит повысить функциональность имеющихся программных имитационных систем в части автоматизированного системного анализа и синтеза организационных структур, а также возможностей воспроизведения поведения сложных самоорганизующихся объектов в различных предметных областях.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на XXX и XXXI Международных молодежных научных конференциях «Гагаринсше чтения» (Москва, 2004,2005), на Межрегиональной научно-практической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике и подготовке экономических кадров» (Тула, 2006), на IV Международной конференции научно-технической конференции ИНФОС-2007 (Вологда, 2007).

Публикации. По результатам проведенных исследований опубликовано 10 работ, из них в изданиях, рекомендованных ВАК, 5.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 114 страницах, содержит 50 иллюстраций и 11 таблиц. Список литературы включает 114 наименований.

В первой главе были проанализированы имеющиеся подходы к анализу организационных систем, а также инструментарии для их исследования. Глава заканчивается постановкой задач диссертационного исследования.

Для формирования любых решений, касающихся изменения организационной структуры (ОС) предприятия необходим тщательный анализ

текущей ситуации. Одним из эффективных методов анализа сложных организационных систем и среды их функционирования является имитационное моделирование. На сегодняшний день в имитационном моделировании выделяются следующие подходы: системная динамика (СД), предложенная Д. Форрестером для исследования информационных обратных связей в деятельности промышленных предприятий, дискретно-событийное моделирование (ДСМ) Д. Гордона, основанное на концепции ресурсов, заявок и потоковых диаграмм. Еще одним подходом к анализу организационных систем является агентное моделирование (AM), принцип которого состоит в децентрализации управления и задании поведения объектов модели (агентов) на индивидуальном уровне. Указанные подходы рассчитаны на анализ систем со статической структурой, и не ориентированы на исследование процессов самоорганизации в моделируемых системах.

Обобщенная схема промышленного предприятия, как правило, содержит административно-управленческий сектор, производственный сектор, экономический сектор и разного рода вспомогательные службы. Задача административно-управленческого сектора заключается в организации успешного функционирования всего предприятия в целом. В настоящее время эта задача решается в рамках постоянной ОС подразделений, а вопросы ее изменения рассматриваются крайне редко, в случаях острой необходимости. Однако данный подход не позволяет оперативно реагировать на динамику внешних и внутренних факторов, изменяющих задачи предприятия, и прогнозировать изменения ОС, поскольку не учитывает возможности самоорганизации, присущие всем сложным организационным системам, к которым относятся и промышленные объекты. Запоздалые решения по переустройству ОС всегда связаны с большими финансовыми затратами и зачастую приводят к необратимым последствиям, вплоть до банкротства предприятия. Введение в административно-управленческий сеетор подсистемы, предназначенной для непрерывного поиска эффективной ОС, даст возможность своевременно реагировать на изменения поставленных задач и сложившейся обстановки.

DUllpOcbi Cl!!ITv3w ОС рассматривались в работах российских и зарубежных ученых. Среди современных исследований в этой области можно выделить труды Д.А. Новикова, А.Г. Чхартишвили, A.A. Воронина и С.П. Мишина.

Задача синтеза ОС для множества / из я агентов (участников ОС), сформулирована Д.А. Новиковым1 следующим образом. Предположим, что каждый активный объект о, имеет целевую функцию /,(а), отражающую зависимость достижения его цели от вектора действий а= (а,, а2,..., aj sА' всех агентов, тогда возможны следующие ситуации:

1. Пусть действие /-го агента принадлежит выпуклому компактному множеству А,

' Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003. -102 с.

и выполнена гипотеза независимого поведения, в соответствии с которой: А'= PI Л,. Совокупность множества агентов, их целевых функций и допустимых

множеств <l,fi(a)lei,(Ai) ¡ei > определяют игру в нормальной форме. 2. Иерархическая игра Г";, где т - число уровней иерархии моделируемой системы, у - уровень рефлексии. Все агенты обладают информацией о целевых функциях друг друга, а также о возможных структурах и ситуациях. При этом в зависимости от конкретной структуры, каждый ил них может выступать в качестве активного элемента (управляемого субъекта) так и в качестве центра (управляющего органа). Обозначим как <рт ~ (SJ, i = L.m множество упорядоченных разбиений множества / на m непересекающихся непустых подмножеств, объединение которых равно /, т.е.:

S, ¿21 \ {0}, S,nSj~ 0, i,j = l...m, (J= I. Элемент p„, e (pm будем называть

i

структурой. Предположим, что заданы ограничения q> е <рп, где <р-множество допустимых структур.

Рассмотрим возможные виды равновесии в указанных играх:

1. Выбор действия а? е Ah является доминантной стратегией /-го объекта, если:

Va., eA.i, Va,eAhf,(af, a.,) >f(ah a J, где д., = (ah а2,..., at./, а,ц,.... aj eYl^j-

i*)

обстановка игры для /-го объекта lei. Если каждый агент имеет доминантную стратегию, то их совокупность будет называться равновесием в доминантных стратегиях.

2. Вектор действий объектов cf е А \ будет являться равновесием Нэша, если Vi el, Va, еA, f,(с/"), aN J ¿)](а„ с? J

3. Вектор действий rfw для любых коалиций объектов 5 с/, называется сильным

равновесием Нэша, если VaseAs = Yi^j найдется участник / коалиции S, такой.

jes

чтоffeF) >f,(a&\ as).

Множество равновесных по Нэшу действий объектов обозначим, как Е/р„) = с А', критерий эффективности структуры, заданный разработчиком модели, обозначим какf0(a). Задача структурного синтеза имеет вид:

K;(Pw) = max/0(a)-> шах /0(я).

Трудоемкость решения указанной задачи состоит и том, что в модели из п объектов необходимо определить N(n) равновесий для каждого из М возможных типов игр, что требует существенных вычислительных затрат. Всего возможны /V вариантов структуры я-объектной модели:

Щп) = ¿с/(т,и), d(m,n)=m" ,

йЫ

где d(m,n) - число различных размещений п объектов по т непустым множествам, вычисляемое рекуррентно.

Для упрощения решения данной задачи Д.А. Новиков предлагает использовать модель последовательного синтеза ОС, в которой рассматриваются не все возможные структуры одновременно, а последовательно выделяются рациональные с точки зрения всех агентов отношения подчиненности. Основная идея заключается в следующем. Сначала рассматривается множество агентов и их действий, таких, что наделение этих агентов правом первого хода («помещение» их на верхнем уровне иерархии) выгодно для всех агентов. Затем для агентов, «попавших» на второй уровень иерархии, решается та же задача и т.д.

Данный метод не учитывает в достаточной мере случая, когда ОС одновременно выполняет несколько задач, а выигрыш агентов зависит от эффективности их выполнения. Таким образом, возможна ситуация, когда сформированная для одной задачи ОС уже не рациональна для другой.

Во второй главе предлагается и анализируется структура обобщенной модели организационной системы, построенная на принципе «функциональной поляризации», конкретизируется и обосновывается назначение всех ее элементов, описывается реализация механизмов самоорганизации.

Метод «функциональной поляризации» основан на реализации в одной модели механизмов управления функционированием предприятия и переустройством его ОС, работающих одновременно и решающих одну и ту же задачу повышения показателей эффективности. Первый из данных механизмов осуществляет выработку стратегии поведения в рамках текущей ОС, второй -динамический синтез новой эффективной ОС. Структура обобщенной модели организационной системы изображена на рис. 1.

1. текущие значения лрэраметро». текущий вектор целей

Рис. 1. Структура обобщенной модели организационной системы

Для решения задачи структурного синтеза в данной диссертационной работе предлагается использовать механизм самоорганизации.

Общая структурная схема алгоритмов самоорганизации, предложенная А.Г. Ивахненко , содержит генератор моделей-претендентов, на выходе которого получаются частные модели возрастающей сложности и устройство для отбора моделей оптимальной сложности в соответствии с заданным критерием. Рассмотрим применение данного метода для решения задачи синтеза ОС. Пусть имеется веерная организационная структура, состоящая из п агентов.

п

Выигрыш центра будет описываться как:

1=0

где Х- цена решения задачи;

у/а, ,х) - издержки на содержание агентов.

у,(а,,х) ~а0 + ха» где х - стоимость действия »'-го агента, назначаемая центром; а I ~ действие /-го агента, я, еА;

а0 - действие центра или устанавливаемый гарантированный выигрыш для агентов.

Как правило, для задачи устанавливается определенный срок выполнения, Т. Целевая функция центра будет иметь вид: К = тах(у0),ТЧТ, где 7" - время,

алЛ

затраченное на выполнение задачи.

При добавлении агента на новый уровень иерархии степень функции издержек увеличится:

у-а„ + х(а, + хк,а2 ) = а0+ о(дс + а^х1 где а® - сумма гарантированных выигрышей агентов

А/ - доля оплачиваемого участия агента в задаче, установленная центром 1 для агента 2 (центр 1 устанавливает долю участия в задаче для подчиненного агента 2, влияя тем самым на его выигрыш).

В общем случае функция издержек для и задач будет иметь вид:

н » п п я а

таким образом, функцию издержек можно рассматривать как частный случай полинома Колмогорова-Габора, что дает возможность использовать МГУА для нахождения действий агентов а> в ходе алгоритма самоорганизации. Поэтапное усложнение структуры иллюстрирует таблица 1.

___Таблица 1.

Модель Структура

У!'"а* э. ®и

2 Ивахненко А. Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. - К. Техшка, 1985; Берлин: ФЕБ Феряаг Техних, 1984. - 223 с.

Уз " Оо + йо

Уз а0 + х,а, + х//. в.

Полный полином струетуры: У¡1 ~ "ч + Х1°1 + +^1Х1аЗ + х1а> (о)3« Х> Хг *</~\*г о а5 V-?« (?) © ©

Алгоритм самоорганизации позволяет сформировать иерархическую структуру, где на каждом уровне находятся агенты, выбирающие действия А. Однако на практике в ОС не всегда имеются участники способные выбирать действия из множества А. В этом случае, возможна замена агента, выбирающего действие а, е А, некоторым количеством агентов выбирающих действия У= {V/,

т

V;,..., т еЫ, при этом • Таким образом, после синтеза иерархии ОС

(управление переустройством структуры) происходит расположение имеющихся агентов по уровням, и вычисление их действий (управление функционированием), т.е., реализовывается метод функциональной поляризации. Найдем действия агентов, используя целевую функцию из задачи о совместном производстве, рассмотренной А.Г. Чхартишвили3. Для нашего случая, когда на одном уровне иерархии .структуры несколько агентов выполняют одну задачу, функция издержек агента будет иметь вид: V?

У< (у'г> > = о, .¿V е

2 (г,±/Г>Л)

где г, - некоторый параметр эффективности /-го агента, характеризующий снижение издержек на деятельность агента;

р - коэффициент согласованности действий агентов, И ланной работе было сделано допущение, что все агенты ОС действуют согласованно, т.е.: /9 = 1, тогда функция издержек будет выглядеть следующем образом:

V2

у№Г,) = ~-и—,/еА/,

1*

Суммарный доход агентов, выполняющих 1-ю задачу на одном уровне иерархии:

1ф) = к,х, V, 1еП,

3 Чхартишвили А. Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. М.: ЗАО «ПМСОФТ», 2004. - 227 с.

Согласно задаче о совместном производстве, поведение агентов в данной системе может отличаться в зависимости от достоверности информации о цене результата решения Будем рассматривать случай, когда цена х, известна всем участникам системы. Дифференцируя целевую функцию по V, приравнивая ее производные нулю, получим:

№

Равновесные по Нэшу и согласованные действия агентов будут находиться с помощью решения системы линейных уравнений:

V, =

)*п

Информация о сформированной ОС р помещается в базу знаний (БЗ). Это позволит сократить время синтеза ОС при последующем возникновении той обстановки, для которой она уже была сформирована.

Рассмотрим семейство моделей полученных на первом шаге алгоритма самоорганизации. Нахождение значения целевой функции каждой модели осуществляется методом имитационного моделирования (если информация отсутствует в БЗ) на определенном промежутке времени Г/, Т/ ~ I - 1ц, после

чего выбираются наиболее эффективные р, для которых Л» =

шах (и{/у) .

Условием завершения алгоритма самоорганизации является прекращение роста значения целевой функции или начало его падения

Третья глава посвящена практической реализации сформулированных аспектов построения активных объектов с элементами самоорганизации в виде алгоритмов и сформированной на их основе библиотеки компонентов для информационной системы: (ИС) предприятия. Библиотека предназначена для повышения функциональности ИС в части возможностей построения имитационных моделей самоорганизующихся объектов в различных предметных областях, а также для создания, ведения и оперативного использования БЗ в системах управления сложными объектами и информационных системах различного назначения. Диаграмма основных классов библиотеки показана на рис. 2.

?.чс. 2. Диаграмма классов библиотеки

Ядром разработанной библиотеки является класс обобщенного активного объекта с элементами самоорганизации (.Активный объект). Этот класс является базовым элементом архитектуры библиотеки и реализует метод «функциональной поляризации» путем агрегирования двух управляющих объектов, один из которых управляет функционированием модели, другой -реструктуризацией.

В ходе настройки модели на предметную область создается связующий интерфейс, задачей которого является обеспечение взаимодействия между предметно-ориентированной частью и обобщенным активным объектом. Процессы самоорганизации, происходящие в активном объекте, переносятся через связующий интерфейс в предметно-ориентированную часть, откуда в

свою очередь возвращается информация о значениях параметров, характеризующих текущее состояние объектов имитационной модели.

Сценарии и априорная информация, определяющая поведение объектов, находятся в базе знаний. В процессе функционирования модели активный объект анализирует содержимое БЗ и дополняет его актуальными сведениями, любые структурные переустройства отражаются и в БЗ объекта.

Четвертая глава посвящена апробации результатов исследования.

Рассмотрим отдел информационных технологий некоторого предприятия, состоящий из М = 20 сотрудников (субъектов). Будем считать, что существует К= 10 технических областей, на копорых специализируется подразделение, таблица 2.

Таблица 2

X! Область знаний сотрудника

1 Сборка рабочих станций, инсталляция программного обеспечения

2 Подбор и заказ комплектующих персональных компьютеров и серверов

3 Объектно-ориентированный анализ и проектирование

4 Разработка и/еЬ-приложений

5 ' Администрирование серверов

6 Разработка сетевых приложений, протоколы обмена

7 Разработка драйверов устройств

8 Разработка многоплатформенных приложений

9 Создание приложений для работы с базами данных

10 Создание документации в соответствии с принятыми стандартами

Выполнение задачи подразделением начинается с дифференцирования ее руководителем на подзадачи, в соответствии с профилями которых формируются рабочие группы. В основе процесса формирования рабочих групп лежит механизм самоорганизации. Примем, что максимальное количество уровней в формируемых группах будет не более двух, т.е. будут рассматриваться игры Г0 , Г, и Г?. В случае иерархических игр центрам будут соответствовать руководители рабочих групп.

Интересы и предпочтения участников системы выражаются целевыми функциями. Примем, что имеет место следующая ситуация. Агент (сотрудник) стремится максимизировать свою прибыль за счет участия в выполнении задачи, в свою очередь, центр (руководитель подразделения) пытается снизить производственные издержки, т.е. имеет место принцип минимакса, являющийся одним из основных в теории игр. Под прибылью может рассматриваться поощрение в денежном виде.

Обозначим виды управления, возможные в исследуемой системе. Пусть центру и агентам на момент принятия решения о выборе стратегий известны целевые функции и допустимые множества всех участников. Центр, обладая

правом первого хода, выбирает значения управляющих переменных и сообщает их агентам, после чего агенты при известном управлении принимают решения о выбираемых действиях. В таком случае, институциональному управлению соответствует введение центром ограничения на значения действий, за нарушение которых на агента накладывается штраф. Мотивационное управление предполагает изменение параметров {к)}. Информационному управлению соответствует целенаправленное изменение центром информации, используемой агентами при принятии решений.

Предположим теперь, что в ходе выполнения поставленной задачи центр способен координировать взаимодействия агентов с целью добиться максимально эффективного функционирования всей системы, т.е. имеет место институциональное управление. Такая координация агентов и представляет собой самоорганизацию подразделения в целом. Это выражается в формировании множества рабочих групп сотрудников б, когда к решению сложной задачи применятся системный подход, и в результате декомпозиции получается несколько подзадач. Таким образом, каждой рабочей группеев ставятся отдельные подзадачи.

Деятельность руководителя при формировании рабочих групп (структур) происходит следующим образом. Отбирается множество предпочитаемых объектов О, при этом критерием отбора является субъективная оценка опьгга сотрудника в области подзадачи. Будем считать, что значение параметра эффективности агента, г, определяющее правильность выбора действия на каждом шаге, зависит от уровня профессиональной подготовки агента следующим образом:

г,(с) = К,<3(1)/100, где К, - оценка подготовки агента в профессиональной области; О - функция, определяющая правильность выбора на шаге /, подчиняющаяся нормальному закону распределения. При этом примем, что ее среднеквадратическое отклонение, а будет равно 10, а математическое ожидание будет равно середине интервала лингвистической оценки.

После отбора объектов происходит формирование множества возможных' структур 5, из киторого пыбираются структуры, соответствующие играм Г0 и Л . Далее воспроизводится поведение отобранных структур, и вычисляют значения целевой функции Р. Критерием выбора структуры является максимум значения целевой функции.

Для операций с субъективными оценками параметров, такими как опыт сотрудника, сложность задачи н т.д., целесообразно воспользоваться аппаратом теории нечетких множеств.

Примем, что функции принадлежности экспертных оценок нечетких параметров будут иметь форму функции Гаусса. При этом сама функция нормируется не на единицу площади (как в теории вероятностей), а на единицу в точке максимума. Таким образом, для определения функции принадлежности достаточно задать математическое ожидание а и среднеквадратическое отклонение а.

Уровень подготовки сотрудника на предприятии может оцениваться комиссией экспертов при приеме его на работ]', а также впоследствии руководителем. Исходные данные для лингвистических оценок уровня профессиональной подготовки приведены в таблице 3. Оценки уровней подготовки сотрудников приведены в таблице 4.

__Таблица 3.

Уровень нул. нач. сред. опыт. проф.

а . 0 16.5 37.5 67.5 100

а 3.33 2.83 5.83 5.83 6.67

Таблица 4.

I Оценки подготовки сотрудников е проф. областях, К

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 опыт. сред. сред. нач. проф. нач. нул. нул. нач. нач.

2 нач. опыт сред. опыт. сред. сред. нач. нул. нул. нач.

3 сред. опыт. сред. сред. сред сред. опыт. проф. сред. нач.

4 нач. сред. сред. сред. опыт. нач. нач. сред. нач. нач.

5 сред. сред. опыт. опыт. нул. нул. кул. нул. нач. проф.

6 сред. опыт. нач. нул. нач. нач. нач. сред. опыт. сред.

7 нач. опыт. нул. нул. нач. нач. нул. проф. нач. нач.

8 опыт. сред. нач. нач. сред. сред. сред. нач. нач. сред.

9 нач. опыт. сред. опыт. сред. сред. опыт. сред. нач. нач.

10 нач сред. нач. нач. нач. нач. нач. сред. опыт. нул.

И сред. нач. сред. сред. опыт. сред. сред. опыт. опыт. нач.

12 опыт. сред. опыт. опыт. проф. сред. нач. сред. сред. опыт.

13 опыт. сред. нул. нул. опыт. нач. сред. нач. сред. сред.

14 нач. нач. опит. сред. опыт. нач. нач. нач. сред. опыт.

15 нач. нач. сред. нач. сред. сред. сред. сред. сред. опыт.

16 опыт. нач. сред. нач. опыт. сред. сред. сред. нач. нач.

17 нул. нач. опыт. опыт. опыт. сред. сред. опыт. нач. нач.

18 нул. нач. опыт. сред. опыт. нач. опыт. проф. сред. сред.

19 нул. нул. опыт. опыт. сред. опыт. опыт. опыт. сред. проф.

20 нач. нач. проф. проф. сред. нач. нач. нач. опыт. сред.

В таблице 4 показаны данные, которые будут использованы в имитационной модели. На практике они неизвестны, и при моделировании организационных процессов реального подразделения, значения в таблице должны корректироваться согласно по фактическим результатам работы сотрудников. Однако при производственных отношениях всегда имеет место самостоятельное субъективное позиционирование сотрудника среди своих коллег. Будем считать, что агент заявил (сообщил) остальным участникам об уровнях своего профессионализма в той или иной области, таблица 5. Примем также, что цена решения задачи зависит от ее сложности.

Таблица 5.

1 Заяплешше оценки подготовленности в прос >. областях, К*

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 проф. опыт. сред. сред. проф. нач. нул. нул. сред. сред.

2 сред. опыт. сред. проф. сред. опыт. нач. нул. нач. сред.

3 опыт. проф. опыт. опыт. опыт. опыт. проф. проф. опьгг. сред.

4 нач. сред. опыт. опыт. проф. нач. нач. опыт. сред. сред.

5 опыт. сред. проф. проф. нул. нул. нул. нул. сред. проф.

6 сред. опыт. нач. нач. сред. сред. сред сред. проф. опьгг.

7 нач. опыт. нул. нул. сред. нач. нул. проф. нач. сред.

8 проф. опыт. нач. сред. опыт. опыт. опыт. сред. сред. проф.

9 опыт. проф. опыт. проф. сред. опыт. проф. опыт. сред. сред.

10 нач. сред. сред. сред. сред. сред. сред. сред. опыт. сред.

11 сред. сред. сред. сред. проф. сред. опьгг. опыт. опыт. сред.

12 проф. сред. опыт. проф. проф. опьгг. нач. сред. опыт. проф.

13 опыт. опыт нул. нул. проф. нач. опыт. нач. сред. опыт.

14 нач. сред проф. опыт. опыт. сред. сред. сред. опыт. проф.

15 нач. сред. опыт. сред. опыт. опыт. сред. сред. опыт. проф.

16 опыт. сред. сред. сред. опыт. опыт. опьгг. сред. сред сред.

17 нач. сред. проф. проф. опыт. сред. сред. опыт. проф. сред.

18 нач. сред проф. опыт. проф. сред. опыт. проф. сред. сред.

19 нул. нул. опыт. опит. сред. опыт. опыт. опыт. сред проф.

20 нач. сред. проф. проф. опыт. сред. сред. нач. проф. опыт.

Пусть запланировано выполнение четырех задач, /5 = {1,2,3,4}, характеристики которых приведены в таблице 6. ___Таблица 6.

Сложность простейшая простая средняя Сложная сложнейшая

а 0 20 50 70 100

а 4 4 5 6 7

Лингвистические оценки сложностей задач в технических областях приведены в таблице 7.

_ _Таблица 7.

к Сложности задач и профессиональных областях

1 2 3 4 5 6 7 а У 10

1 сложнейшая сюмнеиикш простая сложная

2 щмсшейшая сложная сложная простая ста «"моя

3 простая простая сложная простая простая сложная сложная

4 с южная простая сложная с южная гуюспиш ¡уюстая простая

Предельно допустимые сроки выполнения задач Т и время их постановки подразделению /0 приведены в таблице 8.

__Таблица 8.

/л- 1 2 3 4

Т(дни) 65 40 35 50

¡а(дни) 0 25 25 45

С помощью механизма самоорганизации были получены следующие ОС для моментов времени поступления задач.

1 2 3 4 5 9 7 В в 10 11 12 13 14 13 16 17 18 19 20

агенты: ОООООООООООООООООООО

1. ¿ни' 3 4 в 7 в в 10

60- 20 1 ! 14 I' 15 |1 п 0 ,1 е ,1 № , ¡1 0 ¡1 О |

2 3 4 5 в 7 8.9,10

45- -1 12 I1. ' П в 2 Ч 19 2» 1 7» 14 . 15 1 ™ 1

1 2 3 4 5 6,7.0.9.10

25- 1 12 ¡Г 10 » м 19 )| 20 || 7 тш

1 2 Ь0!1— 5 10 О -чентр

0 ' о , !!» з ' ■ 1 ¡Г 5 0 -агент

рабочие группы и решаемые ими подзадачи

Рис. 4. Организационные структуры подразделения на различных этапах его

деятельности

Как видно из рис.4, в ходе увеличения количества одновременно решаемых задач происходит поэтапное усложнение организационной структуры подразделения - привлекаются все новые сотрудники, растет число рабочих групп. По мере выполнения задач организационная структура упрощается, освобождая ранее привлеченных агентов.

Апробация инструментального программного средства, разработанного в результате исследований, проведенных в диссертации, происходила на одном из торгово-промышленных предприятий г. Москвы, о чем имеется подтверждающий документ. В ходе апробации была повышена эффективность ОС службы технического развития, что выразилось в уменьшении издержек от ее работы более чем на 9%.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. В диссертационной работе сформулирована и решена задача совершенствования методов синтеза организационной структуры промышленного предприятия. Решение данной задачи способствует повышению эффективности функционирования промышленных предприятий в условиях изменяющихся задач и конкуренции. В основе решения лежит «поляризация» процессов реструктуризации и функционирования в организационных системах. На базе общей схемы алгоритма самоорганизации был разработан метод

автоматизированного синтеза и системного анализа организационной структуры промышленного предприятия.

2. Разработана структура имитационной модели организационной системы с процессами самоорганизации, реализованы механизмы управления структурным переустройством и функционированием. В основе модели лежит пара управляющих подсистем - управления реструктуризацией (переустройством структуры) и управления функционированием. Задача, решаемая обеими подсистемами, заключается в достижении текущей цели организационной системы, однако для этого каждая из них использует свои методы. Подсистема управления функционированием отвечает за нахождение последовательности действий, которая в рамках текущей структуры организационной системы приведет ее к поставленной цели. Эта же задача решается подсистемой управления реструктуризацией путем поиска набора структур, обладающих функциональными особенностями, необходимыми организационной системе для достижения цели.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение, реализующее теоретические положения по построению моделей объектов с элементами самоорганизации в виде программной библиотеки классов. Данная библиотека предназначена для повышения функциональности имитационных систем в части построения моделей систем с динамической структурой и объектами с элементами самоорганизации.

4. Построена имитационная модель организационных процессов на предприятии. Данная модель может применяться в качестве системы поддержки принятия решений, поскольку позволяет оценить организацию выполнения работ в условиях динамики поставленных задач. Инкапсулированные в модели механизмы самоорганизации позволяют ей адекватно реагировать на изменения текущей ситуации с целью сохранения собственной целостности и функциональности.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Семенчев Е.Л., Ярославцев Д.В. Информационный обмен между, объектами в имитационной программной модели // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2003, с. 136-141.

2. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Организация обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2003, с. 126-136.

3. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Методы прогнозирования новых функций активного объекта имитационной системы Н Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 4. Информационные системы. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2004, с. 46-52.

4. Семенчев Б.Л., Ярославцев Д.В. Построение алгоритмов реагирования обобщенного активного объекта имитационной системы // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, выи. 4. Информационные системы, - Тула: Изд-во ТулГУ, 2004, с. 55-58.

5. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Элементы самоорганизации в активных объектах имитационных систем. // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 4. Информационные системы. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2005, с. 65-73.

6. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Использование имитационной системы с самоорганизующимися активными объектами в решении задачи управления структурой торговой сети // Математические методы и информационные технологии в экономике и подготовке экономических кадров: материалы межрегиональной научно-практической конференции. - Тула: Изд-во филиала ВЗФЭИ в г. Туле, 2006, с. 180-184.

7. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Построение моделей с элементами самоорганизации в имитационной системе AnyLogic. // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Вып. 4. Информационные системы. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2006, с. 39-46.

8. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Меггод функциональной поляризации в задачах автоматизации организационных процессов промышленных предприятий. //Информатизация процессов формирования открытых систем на основе САПР, АСНИ, СУБД и систем искусственного интеллекта: материалы 4-й международная научно-технической конференции ИНФОС-2007. - Вологда: Изд-во «Вологодский государственный технический университет», 2007, с. 184187.

9. Ярославцев Д.В. Формирование обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой на основе принципов самоорганизации // XXX Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. - Москва: МАТИ, 2004-С. 63.

10. Ярославцев Д.В. Реализация возможностей самообучения у активных объектов в имитационных моделях с переменной структурой И XXXI Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. - Москва: МАТИ, 2005 -С. 44.

Д. В. ЯРОСЛАВЦЁВ Автореферат

Изд. лиц. ЛР № 020300 от 12.02.97. Подписано в печать 13.11.08. Формат бумаги 60x84 '/¡г,- Бумага офсетная. Усл-печ. я. 1,1. Уч.-юд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 044.

Тульский государственный университет. 300600, г. Тула, просп. Ленина, 92.

Отпечатано в Издательстве Тульского государственного университета. 300600, г. Тула, ул. Болдина, 151

Введение.

1. Современные подходы к системному анализу организационных структур промышленных предприятий.

1.1. Обобщенная схема промышленного предприятия.

1.2. Основные методы и инструментарий анализа сложных систем.

1.3. Модель последовательного синтеза структуры организационной системы.

1.4. Постановка задачи исследования.

1.5. Выводы.

2. Модель организационной системы с элементами самоорганизации.

2.1. Обоснование применения объектно-ориентированного анализа

2.2. Принципы построения обобщенной модели организационной системы.

2.3. Принцип «функциональной поляризации» в модели организационной системы.

2.4. Назначение и структура базы знаний обобщенной модели организационной системы.

2.5. Выводы.

3. Практическая реализация теоретических положений построения модели организационной системы с элементами самоорганизации.

3.1. Библиотека классов программной модели организационной системы.

3.2. Архитектура разработанной библиотеки классов.

3.3. Организация накопления и хранения информации о структурах модели в базе знаний.

3.4. Выводы.

4. Автоматизированный синтез организационной структуры подразделения промышленного предприятия.

4.1. Эксплуатационные требования.

4.2. Автоматизация синтеза ОС подразделений промышленного предприятия.

4.2.1. Элементы ОС промышленного предприятия.

4.2.2. Исходные данные для синтеза ОС отдела информационных технологий промышленного предприятия.

4.2.3. Результаты синтеза ОС.

4.3. Выводы.

Одним из ключевых моментов в вопросах, связанных с функционированием и развитием промышленных предприятий, является управление организационными процессами, в современном мире оно становится все более трудоемкой задачей, поскольку организационная структура общества постоянно усложняется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными субъектами организаций и физическими системами, с которыми они взаимодействуют. Масштабность проявления таких сложных систем в различных сферах человеческой жизнедеятельности весьма широка, например, к ним можно отнести промышленные предприятия, транспортные инфраструктуры городов, сети магазинов розничной и оптовой торговли и т.д. Безусловно, в реальном мире системам такого рода присущи возможности самоорганизации, например способность самостоятельного распределения ресурсов между своими подсистемами, а таюке трансформации своей организационной структуры в ходе достижения поставленной цели.

Основные проблемы, возникающие при управлении описанными самоорганизующимися системами, чаще всего заключаются в нахождении структуры, наиболее эффективно обеспечивающей достижение цели, в выявлении рационального пути распределения ресурсов при функционировании, в выработке стратегии поведения в условиях новых структурных состояний, а также в управлении процессом реструктуризации1, в случае ее необходимости.

Для достижения успешного развития промышленных предприятий и комплексов необходима совокупность мероприятий, направленных на совершенствование принципов организации и методов планирования произ

1 Здесь и далее под реструктуризацией будем понимать переустройство организационной структуры водства. Автоматизированный синтез организационной структуры позволит существенно повысить эффективность управления предприятием в условиях конкуренции, а также снизить субъективность принимаемых при этом решений.

Одним из известных средств анализа организационных систем является имитационное моделирование. Причем, в настоящее время наиболее востребованы технологии имитационного моделирования, позволяющие строить модели с динамической структурой и элементами самоорганизации. Однако имеющиеся сегодня инструменты и методики обладают рядом недостатков, затрудняющих построение таких моделей. Причиной этого является их ориентированность на некоторую предметную область, а также отсутствие достаточного научно-методического обоснования вопросов, связанных с имитационным моделированием самоорганизующихся систем. Реализация возможностей динамического переустройства структуры модели, а также инкапсуляция в ней механизмов самоорганизации позволит расширить ее возможности в части исследования организационных процессов. Таким образом, разработка и совершенствование подходов к автоматизированному системному анализу и методов синтеза организационных структур является актуальной научно-технической задачей.

Целью данной диссертационной работы является совершенствование методов синтеза организационных структур промышленных предприятий на основе принципов самоорганизации.

Для достижения указанной цели требуется решение следующих основных задач:

1. Построение механизма самоорганизации, соответствующего постоянно меняющемуся вектору главных целей промышленного предприятия.

2. Реализация динамического синтеза организационной структуры предприятия при непрерывном функционировании.

3. Научное обоснование структурного и функционального состава имитационной модели организационной системы с элементами самоорганизации.

4. Разработка алгоритмов и проведение их реализации для поддержки принятия решений по формированию организационных процессов, ориентированной на интеграцию в информационные системы промышленных предприятий более высокого уровня.

Объектом исследования являются процессы формирования организационных структур промышленных предприятий и комплексов, функционирующих в условиях реорганизации, конкуренции и изменяющихся задач.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и универсальные средства автоматизированного системного анализа и синтеза организационных структур промышленных предприятий, использующие механизмы самоорганизации.

В теоретических и экспериментальных исследованиях применялись концепции и методы общей теории систем, системного анализа, объектно-ориентированного анализа, искусственного интеллекта, элементы теории множеств, элементы теории игр и элементы теории нечеткой логики.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. На базе общего алгоритма самоорганизации разработан метод автоматизированного синтеза и системного анализа организационных структур. Метод основан на построении моделей организационных структур возрастающей сложности с последующей оценкой их целевой функции.

2. Предложен метод формирования организационной структуры промышленного предприятия на принципе «функциональной поляризации». В основе данного метода лежит реализация функций управления и реструктуризации, обеспечивающих эффективное функционирование системы в целом путем управления и непрерывного поиска новой структуры.

3. Разработана архитектура универсальной имитационной модели системы с элементами самоорганизации, способной настраиваться на предметные области различного характера и масштаба. Настройка имитационной модели на предметную область базируется на принципе наследования.

4. Разработано алгоритмическое обеспечение и проведена его реализация в виде инструментального средства для поддержки принятия решений по формированию организационных процессов, ориентированного на интеграцию в корпоративные информационные системы более высокого уровня.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные в диссертации подходы могут применяться для построения программных систем, ориентированных на решение задач системного анализа и синтеза организационных структур промышленных предприятий и комплексов различных масштабов. Разработанная библиотека классов позволит расширить функциональность имеющихся информационных систем в части возможностей построения моделей с динамической структурой и воспроизведения поведения сложных самоорганизующихся объектов в различных предметных областях.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на XXX и XXXI на Международных молодежных научных конференциях «Гагаринские чтения» (Москва, 2004, 2005), на Межрегиональной научно-практической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике и подготовке экономических кадров» (Тула, 2006), на IV Международной конференции научно-технической конференции ИНФОС-2007 (Вологда, 2007). По результатам проведенных исследований опубликовано 10 работ.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 114 страницах, содержит 50 иллюстраций и 11 таблиц. Список литературы включает 114 наименований.

4.3. Выводы

1. В результате исследований, проводившихся в рамках данной главы, была построена модель процессов самоорганизации в отдельно взятом подразделении промышленного предприятия.

2. Модель позволит оперативно анализировать и прогнозировать различные показатели производства в условиях изменяющихся задач. Что в свою очередь может значительно ускорить процессы планирования производства и повысить качество принимаемых при этом решений.

3. Проведенные испытания показали работоспособность и универсальность созданной библиотеки классов при построении на ее основе имитационных моделей, определили достаточность реализованных в ней функций для решения задач прогнозирования и анализа. Результаты моделирования сравнивались с аналогичными результатами, полученными по другим неавтоматизированным методикам, и были практически идентичными.

Заключение

В диссертационной работе сформулирована и решена задача совершенствования методов синтеза организационной структуры промышленного предприятия. Решение данной задачи способствует повышению эффективности функционирования промышленных предприятий в условиях изменяющихся задач и конкуренции. В основе решения лежит «поляризация» процессов реструктуризации и функционирования в организационных системах. На базе общей схемы алгоритма самоорганизации был разработан метод автоматизированного синтеза и системного анализа организационной структуры промышленного предприятия.

Разработана структура имитационной модели организационной системы с процессами самоорганизации, реализованы механизмы управления структурным переустройством и функционированием. В основе модели лежит пара управляющих подсистем - управления реструктуризацией (переустройством структуры) и управления функционированием. Задача, решаемая обеими подсистемами, заключается в достижении текущей цели организационной системы, однако для этого каждая из них использует свои методы. Подсистема управления функционированием отвечает за нахождение последовательности действий, которая в рамках текущей структуры организационной системы приведет ее к поставленной цели. Эта же задача решается подсистемой управления реструктуризацией путем поиска набора структур, обладающих функциональными особенностями, необходимыми организационной системе для достижения цели.

Обоснована структура базы знаний имитационной модели организационной системы, поддерживающая накопление и хранение информации в виде фреймов, семантических сетей, продукционных правил и сценариев поведения, что позволяет управлять множеством ограничений с использованием логического вывода и эвристик.

Разработано алгоритмическое обеспечение, реализующее теоретические положения по построению моделей объектов с элементами самоорганизации в виде программной библиотеки классов. Данная библиотека предназначена для повышения функциональности имитационных систем в части построения моделей систем с динамической структурой и самоорганизующимися объектами. Описана методика настройки обобщенного активного объекта на предметные области.

Разработана аналитическая система для моделирования и автоматизированного синтеза организационной структуры промышленного предприятия. Построенные модели могут применяться в качестве систем поддержки принятия решений, поскольку позволят оценить организацию выполнения работ в условиях динамики поставленных задач. Инкапсулированные в моделях механизмы самоорганизации позволяют им адекватно реагировать на изменение текущей ситуации, с целью сохранения собственной целостности и функциональности.

1. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Финансы и статистика, 2003. 424 с.

2. Андрианов Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления, 2002. №12. - с. 74-75.

3. Анфилатов B.C., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

4. Афанасьев В.В. Теория вероятностей в вопросах и задачах. Ярославль: ЯГПУ, 2004. 250 с.

5. Бабаков Н.А., Воронов А.А. и др. Теория автоматического управления. Учеб. для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика». В 2-х ч. Под ред. А.А. Воронова. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1986.-367 с.

6. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань: Отечество, 2001. — 100 с.

7. Бахвалов JI.A. Моделирование систем: учебное пособие. М.: Изд-во МГГУ, 2006. - 295 с.

8. Бахвалов JI.A. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам? // Компьютерра №4, 1997. с.26-36.

9. Беляев М.И. Милогия. Краснознаменск: «Полиграф» , 2001. - 567с.

10. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. СПб.: БХВ, 2001. -441 с.

11. Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // "Exponenta Pro Математика в приложениях", 2004.-№3-4.-100 с.

12. Борщев А.В. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты (http://www.xjtek.com/files/papers/lTomsdtoabmm.pdf)

13. Брюханов В.Н., Косов М.Г., Протопопов С.П. Теория автоматического управления под. ред. Соломенцева Ю.М. — М.: Высш. шк.; 2000. 268 с.

14. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 384 с.

15. Бусленко Н.П. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 240 с.

16. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование. Второе издание // перевод с английского, М.: «Издательство Бином», 1998, 560 с.

17. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М.: ДМК, 2000. 432 с.

18. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Оськин Ф.Ф. Модели и методы представления знаний в CASE-технологии.- Интеллектуальные системы. Том 2 выпуск 1-4. М.: Издательский центр РГГУ, 1997. с. 115-134.

19. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства-проектирования информационных систем. // М.: Финансы и статистика, 1998. 176 с.

20. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. — 275 с.

21. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. - 210 с.

22. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков: ОСНОВА, 1997. - 112 с.

23. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. //Сборник научных трудов НГТУ, 1997.- №3(8). с. 123-123.

24. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 230 с.

25. Гайсарян С.С. Объектно-ориентированные технологии проектирования прикладных программных систем (http://www.ods.com.ua/win/rus/program/ooprsis/index.htm)

26. Горбань А.Н. Системы с наследованием и эффекты отбора. // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука, 1992. с. 40-71.

27. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы. // Новости искусственного интеллекта, 1997. №1. с. 1530.

28. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 148 с.

29. Добрынин А.И., Журавлева Г.П. Общая экономическая теория Краткий курс. СПб.: Питер, 2000. 288 с.

30. Добровольский А.В., Кудрявцев Е.М. Основы работы с универсальной системой моделирования GPSS World. М.: АСВ 2005. - 256 с.

31. Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1X7.0 Simulink 5\6. Основы применения. -М.: "СОЛОН-Пресс", 2005. 800 с.

32. Дьяконов В.П. VisSim+Mathcad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: "СОЛОН-Пресс", 2004. - 384 с.

33. Емельянов А.А., Власова Е. А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

34. Животинский Л.А. Наследование приобретенных признаков. // Химия и Жизнь, 2003. №4. - с. 22-26.

35. Злотин Б.Л., Зусман А.В. Использование аппарата ТРИЗ для решения исследовательских задач, Кишинев: Лунина, 1985. 41 с.

36. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. К. Техшка, 1985; Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. -223 с.

37. Ивахненко А.Г. Новые акценты в теории самоорганизации моделей. -Автоматика, 1981. №6, с. 48-60

38. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев. Техника, 1975. — 372 с.

39. Казимиров Н.И. Лекции по аксиоматической теории множеств: Учеб. пособие,http.V/home.onego.iTi/~rishelie/files/Math/Settheory /Zftheor.pdf)

40. Куропаткин П.В. Теория автоматического управления. Учеб. пособие для электротехн. спец. вузов. М.: «Высшая школа», 1973. — 528 с.

41. Казанцев А.К., Серова Л.С. Менеджмент организации: Компьютерные деловые игры. СПб.: СПбГИЭУ, 2000. - №6. - 63 с.

42. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: «Наука» , 1997. - 283 с.

43. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. -М.:ИПУ РАН, 2003.-151 с.

44. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. — М.: «Дело», 2003. — 335 с.

45. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем. СПб.: «Мир и семья» и «Профессионал», 2000. 240 с.

46. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Имитационное моделирование сложных динамических систем (http://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/ds sim.asp)

47. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Издательство физико-математической литературы, 2001. 224 с.

48. Леоненков А.В. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 320 с.

49. Леоненков А.В. Самоучитель UML Второе издание. СПб.: BHV, 2004 г. - 432 с.

50. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. М.: Сов.радио, 1973. 158 с.

51. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование: Пер. с англ. СПб.: Питер, 2004. - 846 с.

52. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. — 416 с.

53. Маклаков С.В. Имитационное моделирование с Arena. // КомпьютерПресс 2001,-№7. с. 135-136.

54. Мандельброт Б. Самоаффинные фрактальные множества, фракталы в физике. -М.: Мир, 1988. 672 с.

55. Международный стандарт ISO/TR 10006:1997. Первая редакция 15.12.1997.

56. Международный стандарт ISO/IEC 12207. Первое издание 01.08.1995.

57. Новиков Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. - 68 с.

58. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.-102 с.

59. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005.-584 с.

60. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИЛУ РАН, 2001.- 101 с.

61. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000. 184 с.

62. Норвиг П., Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. 1408 с.

63. Ноутон П., Шилдт Г. Java 2 в подлиннике. СПб.: Издательство BHV, 2007.- 1072 с.

64. Падучева Е.В. Семантические типы ситуаций и значение всегда //Семантика и информатика. — 1985. — Вып. 24. с. 96-116.

65. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996. 544 с.

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

67. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы, 1998. — №1. - с. 14-21.

68. Редько В.Г. Эволюционная биокибернетика //Вестник РАН. Том 67. 1997.-№9.-с. 800-803.

69. Редько В.Г. Эволюционный подход к исследованию естественных и созданию искусственных «биокомпьютеров» // Нейрокомпьютер, 1994. №1,2.-с. 38-49.

70. Рубин М.С., Методы прогнозирования на основе ТРИЗ. Вестник Академии Прогнозирования № 1. Пушкино: «Нектар науки», 1999.

71. Рыбина Г.В. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов. Научная сессия МИФИ-2002. Том 3. Интеллектуальные системы и технологии М.: МИФИ, 2002. с. 63-64.

72. Рыбина Г.В., Петухов Д.М. Разработка проблемно-ориентированного расширения системы G2 для построения интеллектуальных агентов. Научная сессия МИФИ-2001. Сборник научных трудов. Том 3. М.: МИФИ, 2001.-с. 104—105.

73. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование: Теория и технологии. М.: Альтекс-А, 2004. - 380 с.

74. Саламатов Ю.П., Схемы конфликтов в моделях задач. Тезисы докладов всемирная конференция ТРИЗ в Страсбурге, 2002. — с. 24-26.

75. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Информационный обмен между объектами в имитационной программной модели // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. - 2003. — с. 136-141.

76. Семенчев Е.А., Ярославцев Д. В. Организация обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой // Известия

77. ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. - 2003. с. 126-136.

78. Семенчев Е.А., Ярославцев Д.В. Методы прогнозирования новых функций активного объекта имитационной системы // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1. вып. 4. Информационные системы, с. 46-52.

79. Семенчев Е.А. Организация взаимодействия объектов в имитационных моделях с переменной структурой на основе принципа всеобщей связи // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып. 8. Тула: ТулГУ, 2000, с. 119-128.

80. Семенчев Е.А. Синтез структуры универсальной модели сложной системы на основе системных представлений // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып.8. Тула: ТулГУ, 2000. с. 210-215.

81. Семенчев Е.А. Построение динамических связей в объектно-ориентированных моделях на основе категории обобщения. // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып. 7. Тула: ТулГУ, 2001. - с. 165-170.

82. Симкина JL, Корнейчук Б. Микроэкономика. Учебное пособие. 2-е издание. СПб.: Питер. — 432 с.

83. Скотт К. Флауэр М. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования. -М.: Мир, 1999. 191 с.

84. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.- М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.

85. Трубецков Д.И., Малинецкий Г.Г. Введение в синергетику. Хаос и структуры 2-е изд., испр. и доп. — (Синергетика: от прошлого к будущему). Эдиториал УРСС, 2000. - 240 с.

86. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Наука, 1993.-295 с.

87. Федер Е. Фракталы, пер. с англ. — М: Мир, 1991. 262 с.

88. Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1971.-382 с.

89. Форрестер Д.У. Основы кибернетики предприятия, М.: Прогресс, 1971.-340 с.

90. Царегородцев А.В., Мухин И.Н. Синтез развивающихся информационно-управляющих систем // Автоматизация и современные технологии, 2005. — №3. с. 60.

91. Чекинов Г.П. Интеллектуальные программные исполнительные устройства (агенты) в системах связи // Информационные технологии, №4, 2001, с. 6-11.

92. Четвериков С.С. Проблемы общей биологии и генетики. Новосибирск: Наука, 1984. - 272 с.

93. Чхартишвили А.Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. М.: ЗАО «ПМСОФТ», 2004. 227 с.

94. Шемакин Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем. М.: Академический проект, 2003. - 174 с.

95. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. М: Мир, 1978. 411 с.

96. Шлеер С., Меллор С., Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер с англ. Киев: Диалектика, 1993.

97. Шрайбер Т. Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980.-592 с.

98. Эбелинг В., Энгель А., Файстель Р. Физика процессов эволюции. -М.: УРСС, 2001.-328 с.

99. Эбелинг В. Образование структур при необратимых процессах. -М.: Мир, 1979.-275 с.

100. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. Серия «Управление организационными системами». М.: СИНТЕГ, 2001. - 112 с.

101. Ярославцев Д.В. Формирование обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой на основе принципов самоорганизации // XXX Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. М.: МАТИ, 2004. - С. 63.

102. Ярославцев Д.В. Реализация возможностей самообучения у активных объектов в имитационных моделях с переменной структурой // XXXI Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. М: МАТИ, 2005.-С. 44.

103. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language for Object-Oriented Development, Documentation Set Version 1.1, 1997. -257 p.

104. Kruchten P. The Rational Unified Process: an introduction. Second edition. Addison Wesley Longman, inc., 2000. 320 p.

105. Yourdon E. Modern Structured Analysis. Yourdon Press, 1989. 672 p.112. http://www.ni.com/matrixx/113. http://www.xjtek.ru/anylogic/

106. XJ Technologies Company Ltd. AnyLogic. Руководство пользователя. XJ Technologies. 2005. 440 c.1. Перечень сокращений1. AM агентное моделирование

107. АОИМ активный объект имитационной модели

108. АПМС адресное пространство моделей самоорганизации1. БД база данных

109. ДАО динамическая ассоциация объектов

110. ДСМ дискретно-событийное моделирование

111. ИИС интеллектуальная имитационная система

112. ИМДС имитационная модель с динамической структурой

113. ИСМ имитационная система моделирования

114. ЛПР лицо, принимающее решение

115. MAC мультиагентные системы

116. МГУА — метод группового учета аргументов

117. МДС моделирование динамических систем

118. ООА объектно-ориентированный анализ

119. ООП объектно-ориентированный подход

120. ОС организационная структура

121. ПО программное обеспечение

122. ПР подсистема реагирования

123. ПС подсистема самообучения

124. ПУР подсистема управления реструктуризацией

125. ПУФ подсистема управления функционированием1. СД системная динамика

126. СКО среднеквадратическое отклонение

127. СУБД система управления базами данных

128. СФС слабоформализуемые системы