автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении сложными телекоммуникационными системами

ПЕРЕЧЕНЬ ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ФУНЦИОНИРОВАНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

1.1. Понятие сложной телекоммуникационной системы.

1.2. Основные случайные факторы, действующие на процесс функционирования сложной телекоммуникационной системы.

1.3. Показатели эффективности функционирования сложной телекоммуникационной системы

1.4. Принципы имитационного моделирования сложных телекоммуникационных систем

1.5. Алгоритмы имитационного моделирования систем массового обслуживания

1.6. Порядок построения имитационной модели сложной телекоммуникационной системы.

1.7. Выводы.

2. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМОЙ

2.1. Принципы создания экспертных систем

2.2. Формальные основы экспертных систем

2.3. Этапы разработки экспертных систем

2.4. Производственных процессы в сложных телекоммуникационных системах

2.5. Схемы типовых производственных процессов.

2.6. Применение технологии экспертных систем в интересах управления реальной телекоммуникационной системой.

2.7. Выводы

3. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ В ИНТЕРЕСАХ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ

3.1. Имитационное моделирование деятельности городского узла электросвязи

3.2. Построение имитационной модели функционирования пункта коллективного пользования

3.3. Имитационное моделирование деятельности компании ЗАО «Самара Телеком»

3.4. Результаты имитационного моделирования.

3.5. Выводы

Диссертационная работа посвящена рассмотрению круга вопросов, связанных с теоретическим и экспериментальным исследованием процесса функционирования сложной телекоммуникационной системы (ТКС) - крупной региональной компании электросвязи, в интересах повышения эффективности управления ТКС.

Актуальность темы диссертации. Отрасль телекоммуникаций переживает в настоящее время период динамичного роста. Наряду с традиционными видами услуг электросвязи, интенсивно развиваются новые, мобильная связь (включая передачу данных); электронный бизнес и торговля; Интернет; мультимедийные технологии и т.д. При этом каналы и линии связи, служащие для передачи сообщений в виде электрических и радиосигналов, все чаще «срастаются» с компьютерной техникой, что приводит к развитию как у нас в стране, так и за рубежом, единых, разветвленных и достаточно сложных по структуре инфокоммуникационных сетей. Задача эффективного управления этими сетями приобретает возрастающую важность и приводит к необходимости применять на практике такие разделы современной науки, как теории сложных систем, управления и организаций; результаты работ в области искусственного интеллекта.

Современные ТКС являются типичными примерами сложных систем, теория и практика управления которыми в последнее время развивается особенно активно. Это связано с быстрыми темпами компьютеризации и информатизации общества XXI века, где персональные ЭВМ и другие электронно-вычислительные средства не только являются частью большинства производственных комплексов, но и вошли в быт и сферу отдыха людей. Весомый вклад в исследование сложных систем и разработку теории управления ими внесли такие видные специалисты, как Т. Саати, Т. Нейлор, Дж. Форрестер, К. Шеннон, М. Месарович, И. Такахара, П. Джексон; а также отечественные ученые В.М. Глушков, А.И. Берг, Н.П. Бусленко, H.H. Моисеев, Д.И. Голенко и многие другие.

Мировой опыт показывает целесообразность применения для повышения эффективности функционирования современных ТКС новых информационных технологий, - это предусматривает, в частности, реинжиниринг производственных процессов (бизнес-процессов) компании, широкое применение информационных систем различного назначения, а также метода компьютерного имитационного моделирования (ИМ) и технологии экспертных систем (ЭС). Среди обширной литературы на эту тему, изданной за последние годы в нашей стране, книги М. Хаммера и Дж. Чампи, Е.Г. Ойхмана и Э.В. Попова, Ю.А. Шебеко, Г.П. Григоренко и Т.Я. Даниляна, Э.Я. Якубайтиса, Ю.П. Иванилова и A.B. Ло-това, И.Б. Фоминых, А.И. Мишенина, Б.Е. Одинцова, Б.Я. Советова и С.А. Яковлева, Т А. Гавриловой и В.Ф. Хорошевского, В.И. Варфоломеева, A.A. Емельянова, Ю.Ф. Тельнова, а также учебные пособия под редакцией В.В. Дика, A.A. Дородницына, Г.А. Титоренко.

С конца 70-х лет проблема применения методов и средств ИМ для исследования и оптимизации управления в сложных производственных системах освещалась в публикациях Э.М. Димова и его учеников. Одной из первых работ, посвященных рассмотрению данных вопросов применительно к современным ТКС, является монография [4]. Однако особенности создания объектно-ориентированных методов и средств моделирования сложных систем в настоящее время как в теоретическом, так и в практическом плане, изучены недостаточно полно. Поэтому можно считать, что исследование возможности и целесообразности применение двух перспективных информационных технологий: метода ИМ и технологии ЭС для повышения эффективности управления в современных ТКС (к числу которых относится рассматриваемая ТКС регионального уровня Закрытое Акционерное Общество (ЗАО) «Самара Телеком») является актуальным направлением их дальнейшего развития и совершенствования.

Выбор ЗАО «Самара Телеком» в качестве основного объекта диссертационного исследования, помимо указанных общих причин, обусловлен следующими субъективными обстоятельствами. Топ-менеджеры компании (в число которых входит автор диссертации) после критического анализа сложившейся схемы работы ТКС пришли к выводу о необходимости применения технологии ЭС для разработки информационной системы диагностики неисправностей в корпоративной сети (КС) компании, которая активно выступает на региональном рынке в качестве провайдера услуг по передаче данных. Анализ показал, что разработка ЭС для эффективного и экономичного обслуживания сети передачи данных в ТКС является наиболее актуальным, перспективным и выгодным техническим проектом, так как в компании рост объема работ по обслуживанию КС стал заметно превышать рост объема работ по проектированию и внедрению новых сетей. Поскольку с расширением КС за счет внедрения новых сетей возрастает число специалистов, занятых ее обслуживанием, соотношение численности групп развития и обслуживания постоянно растет в пользу группы обслуживания. Напротив, при достаточно высоком уровне обслуживания КС клиенты не уходят от провайдера, а ответственное за этот бизнес-процесс подразделение - группа развития и внедрения работает ритмично и при постоянном спросе на услугу сохраняет свой численный состав. Отсюда был сделан вывод о том, что наиболее эффективным является вложение средств в ЭС, поддерживающие процесс обслуживания (эксплуатации) КС, а не в обеспечение проектирования и внедрения новых сетей.

Таким образом, актуальность темы диссертации подтверждается практическим опытом работы автора и может быть проиллюстрирована на примере выбранной ТКС регионального уровня. В теоретическом плане при этом важно, что метод ИМ позволяет воспроизводить процесс эволюции сложной системы, сохраняя динамику ее функционирования, с учетом стохастичности этого процесса, а также прогнозировать состояние системы в любой момент времени -даже при недостаточности исходной информации, неопределенных условиях и невозможности формализации полученных данных.

Применение метода ИМ для решения задач оптимизации управления стимулируется также тем, что критериями оптимальности сложных систем часто выступают функционалы, трудно поддающиеся определению не только аналитическими, но и численными методами. Использование моделей, имитирующих процесс управления, не только упрощает постановку задачи (в том числе выбор параметров оптимизации и набор ограничений), но и дает возможность провести указанную оптимизацию - путем обработки множества реализаций модели при изменении исходных данных и факторов, обусловленных влиянием внешней среды. Анализ возможностей, связанных с использованием метода ИМ не только для исследования, но и для управления ТКС, выполненный в диссертации, также делает ее тематику весьма актуальной.

Научная новизна работы и личный вклад автора. Автором диссертации впервые рассмотрен комплекс вопросов, связанных с разработкой и применением метода ИМ и технологии ЭС для исследования работы реальной ТКС регионального уровня в интересах повышения эффективности управления ТКС. Все научные результаты и выводы, содержащиеся в диссертации, получены и сформулированы автором лично. Исходные статистические данные, а также результаты ИМ и разработки ЭС для мониторинга КС в рассматриваемой ТКС получены под его руководством и при непосредственном участии. Наличие соавторов отражено в перечне публикаций.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методов и средств для комплексного (теоретического и экспериментального) исследования принципов функционирования ТКС в интересах повышения эффективности управления ими на основе применения новых информационных технологий: метода ИМ и технологии ЭС.

Для достижения поставленной цели в диссертации поставлены и решены следующие научно-исследовательские задачи:

- обосновано применение метода ИМ для исследования процесса работы реальной ТКС регионального уровня с целью повышения эффективности управления ТКС;

- в интересах ИМ определены и исследованы негативные случайные факторы, влияющие на работу ТКС, а также возможные показатели оценки эффективности функционирования ТКС;

- разработана технология ИМ процесса работы ТКС с использованием методов и моделей теории массового обслуживания (идентификация законов распределения рассматриваемых случайных величин, анализ и разработка моделирующих алгоритмов и т.д.), применимая для повышения эффективности управления ТКС регионального уровня;

- разработаны и реализованы имитационные модели основных производственных процессов (бизнес-процессов) в ТКС регионального уровня;

- обоснована целесообразность применения технологии ЭС в интересах повышения эффективности управления ТКС регионального уровня;

- выполнены обоснование и постановка задачи проектирования ЭС для мониторинга состояния КС (диагностика неисправностей, анализ эффективности функционирования) ТКС регионального уровня, разработаны функционально-структурные схемы ЭС.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав-разделов, заключения и списка литературы.

3.5. Выводы

В качестве конкретных объектов ИМ в третьем разделе подробно рассмотрены ПКП ГУЭС и ЗАО «Самара Телеком». В соответствии с методикой ИМ в каждом случае дано содержательное описание объекта; выполнены постановка задачи, необходимые статистические исследования и обработаны их результаты. Рассмотрены техническое обеспечение, моделирующие алгоритмы и ПО; в рамках математических схем теории СМО выбраны показатели и критерии эффективности работы сложной ТКС. Предложенные алгоритмы ИМ построены с учетом особенностей функционирования элементов ТКС.

Представлены результаты компьютерной реализации разработанных имитационных моделей, включая вопросы отладки ПО и проверки адекватности моделей реальным объектам. В качестве примеров приведены результаты компьютерных испытаний построенных имитационных моделей для разных вариантов реализации исследуемых объектов со статистической обработкой полученных результатов и формулировкой конечных выводов по итогам ИМ.

Разработаны следующие фрагменты имитационной модели работы ПКП ГУЭС: схема обобщенного моделирующего алгоритма; алгоритмы модели без учета отказов оборудования и с учетом отказов; алгоритмы формирования и обслуживания заявок; алгоритм формирования одиночного отказа; алгоритм процесса функционирования системы с отказами. Приведены результаты прогнозирования эффективности работы ПКП для случаев моделирования системы без учета и с учетом возникновения отказов в технических подсистемах подразделения, показано, что при выбранных исходных данных наибольшая прибыль достигается при двух операторах, занятых непосредственным обслуживанием клиентов.

Аналогичным образом определены случайные величины общих доходов ЗАО «Самара Телеком» от предоставления услуг МТР и доходов, получаемых компанией от предоставления услуг коммерческим организациям. Смоделированы доходы компании от предоставления услуг МТР на 12 месяцев; на ближайшие 4 недели; общие доходы и затраты за 16 месяцев; проанализирована динамика доли доходов по коммерческим организациям и соотношение между общим числом новых телефонных аппаратов и телефонов, установленных в коммерческих организациях на период 16 месяцев; а также динамика соотношения общих затрат и общих доходов компании от предоставления услуги МТР; от предоставления услуг коммерческим организациям и физическим лицам. Сделан вывод о том, что с помощью методов и средств ИМ в компании ЗАО «Самара Телеком» успешно решена комплексная задача по определению наиболее выгодной биллинговой политики по отношению к разным категориям клиентов ТКС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе рассмотрены основные принципы, элементы теории и технологии ИМ и разработки ЭС, используемых в интересах совершенствования управления сложными ТКС. Показано, что, в отличие от известных методы математического программирования и теории игр, не позволяющих учитывать случайную эволюцию сложных иерархических систем в процессе их функционирования, метод ИМ является эффективным средством решения задач, связанных с управлением такого рода объектами.

С точки зрения управления сложными системами, главными их признаками, играющими важную роль при моделировании ТКС, являются иерархичность структуры, а также свойства самоорганизации. В реальных условиях на эффективность работы ТКС влияет целый ряд случайных факторов, которые необходимо учитывать при проведении моделирования. Наряду с использованием таких традиционных характеристик, как надежность, помехозащищенность, устойчивость и т.д., в качестве интегральных показателей эффективности работы сложных ТКС могут быть использованы производительность, себестоимость продукции и прибыль. С математической точки зрения показатель эффективности в любом случае является функционалом, заданным на множестве процессов функционирования ТКС.

Описание и исследование сложных процессов, протекающих в ТКС, стало реальной задачей ввиду стремительного внедрения математических методов в практику моделирования и массового распространения современных высокопроизводительных ЭВМ. Наиболее совершенным методом исследования такого рода систем в настоящее время является компьютерный метод ИМ. В рассматриваемом случае имитационная система представляет собой компьютерный аналог ТКС, позволяющий заменить эксперимент с реальным процессом экспериментом с математической моделью этого процесса в ЭВМ. Для моделирования условий работы ТКС с учетом влияния случайных факторов использован принцип Монте-Карло, который является основой целого ряда эффективных методов исследования сложных систем и процессов (в том числе в рамках метода ИМ). В компьютерном варианте метод Монте-Карло именуется методом статистического моделирования; результаты ИМ представляют собой массивы выходных расчетных данных, которые подлежат статистической обработке для последующей интерпретации.

Поскольку при ИМ современных ТКС могут быть использованы методы и средства теории СМО, в работе рассмотрены известные алгоритмы, моделирующие работу СМО, которые отличаются друг от друга по сложности логики, затратам машинного времени и емкости памяти и другим характеристикам. В рамках принятой методики ИМ в каждом конкретном случае может производиться выбор моделирующего алгоритма, что во многом определяет успех в создании имитационной модели сложной ТКС.

Показано, что технология ЭС перспективна для повышения эффективности управления в современных ТКС по следующим соображениям:

- технология ЭС значительно расширяет круг задач, которые можно решить на ЭВМ, и решение которых дает значительный практический эффект;

- технология ЭС является эффективным средством решения глобальных задач традиционного программирования;

- объединение технологии ЭС с технологией традиционного программирования позволяет резко повысить качество программных продуктов;

- технологии ЭС в настоящее время играют основную роль при проектировании современных информационных систем, а также в сфере производства, распространения, продажи и оказания услуг в любых конкретных областях.

На практике необходимо в каждом конкретном случае определять выполнение условий, когда разработка ЭС возможна, оправдана и эффективна. Технология создания ЭС предусматривает этапы идентификации; концептуализации; формализации, а также выполнения; тестирования и опытной эксплуатации ЭС. Как при создании ЭС на этапе идентификации, как и при ИМ функционирования ТКС на этапе содержательного описания объекта, необходимо получение максимально полной и точной информации об их свойствах и рабочих характеристиках. Поэтому в диссертации выполнено исследование производственных процессов, протекающих в разных ТКС, с целью систематизации и обобщения полученных данных о них в интересах ИМ и разработки ЭС.

В результате проведенного исследования установлено, что все производственные процессы, протекающие в ТКС и подлежащие ИМ, можно разделить на три основные категории: процессы, связанные с непосредственным предоставлением инфокоммуникационных услуг физическим и юридическим лицам; процессы по организации системы расчетов с клиентами за предоставленные услуги и процессы по оказанию услуг, выходящих за пределы профильной деятельности предприятий - обладателей ТКС. В соответствии с международной классификацией бизнес-процессов рассмотрены как укрупненные, так и максимально подробные схемы типовых производственных процессов, протекающих в ТКС отечественных компаний электросвязи, что необходимо для содержательного описания объектов ИМ.

На примере ЗАО «Самара Телеком» показано, что технология ЭС с успехом может быть использована при разработке системы диагностики неисправностей в КС современной компании электросвязи регионального уровня.

В качестве конкретных объектов ИМ подробно рассмотрены ПКП ГУЭС и ЗАО «Самара Телеком». В соответствии с методикой ИМ в каждом случае дано содержательное описание объекта; выполнены постановка задачи, необходимые статистические исследования и обработаны их результаты. Рассмотрены техническое обеспечение, моделирующие алгоритмы и ПО; в рамках математических схем теории СМО выбраны показатели и критерии эффективности работы сложной ТКС. Предложенные алгоритмы ИМ построены с учетом особенностей функционирования элементов ТКС.

Разработаны следующие фрагменты имитационной модели работы ПКП ГУЭС: схема обобщенного моделирующего алгоритма; алгоритмы модели без учета отказов оборудования и с учетом отказов; алгоритмы формирования и обслуживания заявок; алгоритм формирования одиночного отказа; алгоритм процесса функционирования системы с отказами. Приведены результаты прогнозирования эффективности работы ГЖП для случаев моделирования системы без учета и с учетом возникновения отказов в технических подсистемах подразделения, показано, что при выбранных исходных данных наибольшая прибыль достигается при двух операторах, занятых непосредственным обслуживанием клиентов. Аналогичным образом определены случайные величины общих доходов ЗАО «Самара Телеком» от предоставления услуг МТР и доходов, получаемых компанией от предоставления услуг коммерческим организациям. Смоделированы доходы компании от предоставления услуг МТР на 12 месяцев; на ближайшие 4 недели; общие доходы и затраты за 16 месяцев; проанализирована динамика доли доходов по коммерческим организациям и соотношение между общим числом новых телефонных аппаратов и телефонов, установленных в коммерческих организациях на период 16 месяцев; а также динамика соотношения общих затрат и общих доходов компании от предоставления услуги МТР; от предоставления услуг коммерческим организациям и физическим лицам. В результате с помощью ИМ в компании ЗАО «Самара Телеком» успешно решена комплексная задача по определению наиболее выгодной биллинговой политики по отношению к разным категориям клиентов ТКС.

Разработанные имитационные модели работают в дружественном интерфейсе, они представляют собой информационные системы динамического анализа производственно-экономической деятельности указанных ТКС. На всех этапах моделирования пользователь имеет возможность в диалоговом режиме вводить необходимые управляющие воздействия и получать прогноз квазиоптимальных результатов деятельности компании в динамике, - поэтому можно утверждать, что создан и опробован конкретный вариант реализации человеко-машинной системы квазиоптимального управления ТКС в динамике ее функционирования. Это подтверждает прогноз [4] о том, что перспективным является выход за рамки общепринятой в настоящее время области применения результатов ИМ, - рассматривая метод ИМ не только как способ исследования сложных иерархических систем, но и как одно из средств управления ими.

1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968. 400с.

2. Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством. М.: Статистика, 1973. 368с.

3. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. 520с.

4. Димов Э.М., Маслов О.Н., Швайкин С.К. Имитационное моделирование, реинжиниринг и управление в компании сотовой связи (новые информационные технологии). М.: Радио и связь, 2001. 256с.

5. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении инфокоммуникационной компанией. М.: Радио и связь, 2002.-232с.

6. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями. Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 500с.

7. Димов Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. Саратов, Изд. СГУ, 1983. 165с.

8. Димов Э.М., Маслов О.Н., Чаадаев В.К. Реинжиниринг в электросвязи: тенденции и прогнозы // Телекоммуникационное поле регионов, №4(16), 2001. -С.21-24.

9. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1977. 478с.

10. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений. М.: Тора-Инфо Центр, 1999.-205с.

11. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.

12. Джексон П. Введение в экспертные системы. 3 изд. Пер. с англ. М - СПб.-Киев: Вильяме, 2001. - 620с.

13. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб: Питер, 2001.-383с.

14. Мальцев А.А. Алгоритмы и рекурсивные функции. М.: Наука, 1965. -391с.

15. Newell A. Production Systems: models of control structures // Visual information processing, N-Y: Academic Press, 1973. P.403-526.

16. Витевский A.B., Димов Э.М., Харитонова Е.Э. Разработка фрагментов экспертной системы телекоммуникационной компании // Телекоммуникации, № 5, 2001.-С. 19-24.

17. Витевский А.В. Структурно-функциональная модель предметной области при создании экспертной системы телекоммуникационной компании // Телекоммуникации, № 7, 2001. С.27-30.

18. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989.-540с.

19. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Наука, 1973. - 420с.

20. Вагнер Г. Основы исследования операций. В 3 томах. // Пер. с англ. М.: Мир, 1972. - 335с; 448с; 301с.

21. Скворцов А.Б. Реорганизация управления в компании электросвязи // Телекоммуникационное поле регионов. № 1 (13), 2001. С. 32-34.

22. Скворцов А.Б. Исследование подходов к реинжинирингу компании электросвязи // Тезисы докладов VIII Российской НТК ПГАТИ. 4.1. Самара, март, 2001. С.47-48.

23. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б., Чаадаев В.К. Типовые модели бизнес-процессов в компании электросвязи // Тезисы докладов VIII Российской НТК ПГАТИ. 4.1. Самара, март, 2001. С.49-50.

24. Скворцов А.Б. Перспективы использования информационно-вычислительных систем на предприятиях электросвязи. // Тезисы докладов IX Российской НТК ПГАТИ. Самара, март, 2002. С. 165-166.

25. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б., Чаадаев В.К. Модели агрегатов для имитационного моделирования бизнес-процессов в инфокоммуникаци-онных компаниях // Телекоммуникации, № 7, 2002. С. 15-19.

26. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б., Чаадаев В.К. Имитационное моделирование сложных экономических систем // Электросвязь, № 8, 2002. -С. 44-46.

27. Димов Э.М., Маслов О.Н., Швайкин С.К. Особенности математического и имитационного моделирования бизнес-процессов в компании сотовой связи // Информационные технологии в проектировании и производстве, № 4, 2000.-С. 31-36.

28. Димов Э.М. Имитационное моделирование в управлении производством. -Куйбышев, Изд. КГУ, 1980. 84с.

29. Димов Э.М. Имитационное моделирование и алгоритмизация управления дискретно-непрерывным производством. Дисс. д.т.н. Ташкент, АН УзССР, 1990.-360 с.

30. Саати T.JI. Элементы теории массового обслуживания и ее применение. М.: Сов. Радио, 1971.-520 с.

31. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. 344 с.

32. Маслов О.Н. Моделирование плотностей распределения погрешностей измерений с помощью устойчивых законов // Радиотехника, №7, 1998. С.6-9.

33. Маслов О.Н. Устойчивые распределения и их применение в радиотехнике. М.: Радио и связь, 1994. 152 с.

34. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. Практикум. М.: Финансы и статистика, 2000. 207 с.

35. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТУРБО ПРОЛОГЕ. М.: Финансы и статистика, 1994. 255 с.

36. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. М.: ЮНИТИ, 1996.- 160 с.

37. Емельянов A.A. Имитационное моделирование в управлении рисками. СпБ.: Изд. Спб.ГИЭА, 2000. 377 с.

38. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: Юнити-Дана, 2000. 487 с.

39. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. 2 изд. М.: Высшая школа, 1998.-319 с.

40. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: Синтег, 1999.-216 с.

41. Архангельский А.Я. Разработка прикладных программ для Windows в Delphi 5. М.: БИНОМ, 1999. 256 с.

42. Борисоглебская Л.Н., Уразбахтин И.Г. Последовательная процедура принятия решений в задачах восстановления закона распределения по выборочным данным// Телекоммуникации, №10, 2001. С. 12-15.

43. Бакумов В.В., Гречишников В.И. Имитационная модель функционирования системы управления предприятием // Телекоммуникации, №11, 2001. -С.15-17.

44. Дымарский Я.С. Проблема оптимизации распределения ресурсов в сетях связи // Телекоммуникации, №3, 2002. С. 12-18.

45. Гребенев C.B., Дворяков В.В., Кузнецов В.Е. и др. Математические модели для оценки эксплуатационной надежности телекоммуникационных сетей в задачах мониторинга // Телекоммуникации, №8, 2001. С. 12-18.

46. Гребнев Д.В., Дроздов И.А., Кузнецов В.Е. Сбор и обработка исходной информации в автоматизированных системах управления телекоммуникационными сетями // Телекоммуникации, №7, 2001. С. 12-27.

47. Захаров И.С., Збиняков А.Н., Гребенев C.B. и др. Определение последовательности выполнения операций диагностирования элементов информационно-вычислительной сети // Телекоммуникации, №2, 2001. С.26-29.

48. Корячко В.П., Шибанов А.П., Шибанов В.А. и др. Имитационная система моделирования телекоммуникационных сетей // Телекоммуникации, №10, 2001. С.14-16.

49. Высторобский Г.Д., Белоглазов П.А., Высторобский С.Г. Методика оценки информативности объектов организационно-технической системы // Телекоммуникации, №12, 2001. С.28-30.

50. Дидрих В.Е. Информационно-логические модели операционного анализа в процессе автоматизации организационного управления // Телекоммуникации, №6, 2002. С.2-7.

51. Медынский В.Г., Ильдеменов C.B. Реинжиниринг инновационного предпринимательства. М.: ЮНИТИ, 1999. 414 с.

52. Корольков В.Ф., Брагин В.В. Процессы управления организацией. Ярославль, РИЦ ОАО «Яртелеком», 2001. 416 с.

53. Голубицкая Е.А., Жигульская Г.М. Экономика связи. М.: Радио и связь, 1999.-391 с.

54. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы и статистика, 1998.-248 с.

55. Якубайтис Э.Я. Информационные сети и системы. М.: Финансы и статистика, 1996.-365 с.

56. Джексон П. Введение в экспертные системы. 3 изд. Пер. с англ. М - СПб,-Киев: Вильяме, 2001. - 620 с.

57. Азоев Г.Л., Баранчеев В.П., Гунин В.Н. и др. Управление организацией. Под ред. Поршнева А.Г., Румянцевой З.П., Соломатина H.A. « изд. М.: ИНФРА-М, 1998.-669 с.

58. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Под ред. Титоренко Г.А. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1999. 400 с.

59. Основы имитационного и статистического моделирования. Минск: Дизайн-ПРО, 1997.-288 с.

60. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1989. -513 с.

61. Бондарь Н.П., Васюхин О.В., Голубев A.A. и др. Эффективное управление фирмой: современная теория и практика. С-Пб.: Изд. Дом «Бизнес-пресса», 1999.-415 с.

62. Димов Э.М., Павлова Н.И. Изучение законов распределения случайных величин на основе обработки статистических данных на персональных ЭВМ. Самара, Изд. СГЭА, 1995. 35 с.

63. Димов Э.М., Калиновский Д.А. Основы исследования операций в экономике. Самара, ПИИРС, 1997. 68 с.

64. Иодко Е.К. Методы оптимизации управляющих решений при организации и планировании радиосвязи и радиовещания. Учебное пособие. М.: ВЗЭИС, 1976.-80 с.

65. Гительман Л.Д. Преобразующий менеджмент. М.: Дело, 1999. 496 с.

66. Назаров С.В., Першиков В.И., Тафинцев В.А. Компьютерные технологии обработки информации. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1995. -248 с.

67. Криницкий H.A., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы. Под ред. Дородницына A.A. М.: Наука, 1982. 381 с.

68. Гончаров В.В. В поисках совершенства управления: Руководство для высшего управленческого персонала. М.: МНИИПУ, 1998. 600 с.

69. Виханский О.С. Стратегическое управление. Изд. 2. М.: Гардарика, 1999. -296 с.1. УТВЕРЖДАЮ»

70. Заместитель Генерального Директора Заместитель директора ДУК Заместитель директора отделения

71. Запорин А.Ю. Саксин А.В. Лавров А.В.1. УТВЕРЖДАЮ

72. Начальник учебного отдела, доцент Декан заочного факультета, доцент Зам. зав. кафедрой ЭИС, профессор1. УТВЕРЖДАЮ

73. Член Совета директоров ЗАО «Самара Телеком»1. Хусаинов М.А.он'вр*?^1. Y» июня 2003 г.1. АКТ

74. О внедрении результатов диссертационной работы А.Б. Скворцова «Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении сложными телекоммуникационными системами»,представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук

75. Закрытое акционерное общество "Самара Телеком" работает на рынке телекоммуникаций Самары с 1996 года и оказывает услуги в соответствии с лицензиями на услуги местной телефонной связи, телематических служб, передачи данных и сдачи каналов в аренду.

76. Модуль анализа и прогнозирования

77. Директор по развитию ВИТЕВСКИИ A.B.

78. Директор по эксплуатации сети1. ЗАО «Самара Телеком»1. Начальник отдела АСУ1. СУДАРИКОВ С.В.