автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Исследование и разработка процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками

х рукописи

ПОНОМАРЕВ Дмитрий Александрович

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОЦЕССОВ И АЛГОРИТМОВ СЕЛЕКТИВНОГО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ КВАЗИСТАЦИОНАРНЫМИ ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ПОТОКАМИ

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003069231

Работа выполнена в Научно-исследовательской лаборатории управляющих информационных систем Московского государственного института электронной техники (Технического университета)

Научный Доктор технических наук

руководитель Портнов Евгений Михайлович

Официальные Доктор физико-математических наук, оппоненты профессор

Рычагов М Н

Кандидат технических наук Артюшенков С Н

Ведущая ООО "Научно-исследовательский

организация- институт «Компонент», г. Москва

Защита состоится « ¿9 » 05~_2007 года в ^

на

заседании диссертационного совета Д 212 134 04 при Московском государственном институте электронной техники (Техническом университете) по адресу 124498, Москва, Зеленоград, проезд 4806, МИЭТ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИЭТ

Автореферат разослан « » ОУ /Г____2007 г

Ученый секретарь диссертационного в А И совета д т н, профессор -огалов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Любая деятельность человека неразрывно связана с автоматизацией и управлением различными технологическими процессами и производствами В настоящее время одной из основных составляющих успешного функционирования современного производства является эффективное управление логистическими потоками Значительный вклад в разработку теоретических основ и математического аппарата теории управления различными потоками внесли такие ученые как Н Винер, А А Марков, Р Вилсон, А К Эрланг, А я Хинчин, Л В Канторович, Б Н Белый, Д А Дербенцев, К В Инютина, В А. Сакович, А А Смехов, Н Д Фасоляк, А.И Юхименко, В Н Куровский, Дж Форрестер и другие Вопросами разработки и практической реализации средств управления технологическими процессами, алгоритмами, созданием устройств и компонентов производственных систем в различных отраслях человеческой деятельности занимаются крупнейшие мировые компании Boeing, Toyota, Ford, SAP AG, Oracle В нашей стране наиболее значительных результатов достигли ученые Института проблем управления РАН, Института системного анализа РАН, НИИ «Восход», НИИ Автоматизированных систем им Семинихина, НИИ Точного Машиностроения (НИИТМ), Новосибирского НИИ автоматизированных систем планирования и управления, ЭЛВИС (Электронные Вычислительные и Информационные Системы), ООО "НИИ"Компонент", ОАО "Завод по производству систем программного управления" и многие другие Вместе с тем многообразие сфер применения логистических потоков, их своеобразие достигло в настоящее время такой степени, что уже требуется обнаружение не только общих, но и частных специфических закономерностей применительно к конкретным условиям Поэтому работы, направленные на исследование специализированных свойств процессов и потоков, и разработка для них новых методов и алгоритмов управления и обработки будут актуальны и востребованы

В настоящее время при создании эффективных систем управления производственными процессами особое место отводится квазистационарным (установившемся, не переходным) потокам, как наиболее широко встречающимся на практике Однако математический аппарат, процессы и алгоритмы для управления такими специализированными потоками разработаны не в полной мере А в связи с ростом объемов, возрастании требований к достоверности и оперативности обработки, существует насущная необходимость в создании автоматизированных систем управления логистическими квазистационарными потоками, которые позволят снизить издержки (информационные, энергетические, экономические, транспортные) и повысить качество управления

В связи с вышесказанным представляется ценным и актуальным разработка процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, позволяющими повысить эффективность планирования, обработки и управления ресурсами и запасами во многих отраслях промышленности, науки и техники

Целью диссертации является исследование и разработка процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления применительно к логистическим потокам специального вида - квазистационарным логистическим потокам Цель достигается путем построения формализованного математического описания для указанных потоков, разработки структуры автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками, создания и программной реализации селективных алгоритмов, реализующих такую систему Задачи исследования

Для достижения поставленной цели в диссертационном исследовании необходимо привести решение следующих задач

- анализ понятий логистики, необходимых для математической формализации квазистационарных логистических потоков,

- разработка, синтез и математическое описание автоматизированной системы управления логистическими потоками;

- разработка обобщенной структуры автоматизированной системы управления,

- построение, реализация и анализ алгоритма отбора и генерации логистического потока заявок (селективного алгоритма), как части указанной автоматизированной системы,

- реализация иерархического мультикритериального процесса пополнения селективного алгоритма, учитывающего пиковые, трендовые и сезонные составляющие,

- разработка имитационной модели селективного алгоритма,

- экспериментальное исследование и апробация предложенных теоретических положений, алгоритмов и методик

Методы исследования

В ходе проведения диссертационного исследования автором была использована теория множеств, теория массового обслуживания, теория потоков, теория вероятностей и математическая статистика, теория очередей Научная новизна

В диссертационном исследовании содержится решение задачи разработки и построения процессов и алгоритмов автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, обеспечивающих динамическую многокритериальную селективность выбора, повышение производительности и расширение объема обрабатываемых без потерь логистических заявок В рамках работы были получены новые научные результаты

- исследованы и разработаны новые процессы и алгоритмы автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками,

- предложено решение математической задачи формализованного описания квазистационарных логистических потоков,

- разработана обобщенная схема автоматизированной системы управления указанными потоками, включающая сумматор, архив-хранилище, разделитель, накопитель и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ,

- разработан селективный алгоритм (СА) отбора и генерации квазистационарных логистических потоков заявок как неотъемлемой части предложенной автоматизированной системы управления,

- исследован вопрос практической реализации селективного алгоритма, определены и формализованы требуемые для работы алгоритма данные на основе использования селективной матрицы, указаны основные принципы их хранения и обновления,

- определены критерии оценки качества и результативности работы селективного алгоритма, а именно процент обслуженных с минимальными затратами заявок, количество обращений к внешней системе, сложность, однородность и устойчивость селективной матрицы IV,

- разработан иерархический мультикритериальный процесс пополнения селективного алгоритма, учитывающий пиковые, трендовые и сезонные составляющие,

- предложены агрегирующие критерии, методика выборочной обработки видов ресурса на основе релевантности их изменений, иерархическая многоуровневая организация каталога и указатели-флаги для видов ресурса, обеспечивающие повышение устойчивости и производительности работы селективного алгоритма отбора,

- предложены экспериментальные методики проверки и анализа эффективности селективного алгоритма, использующие набор моделей-алгоритмов {Ао, Аи Л2} с усредненным, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно,

- разработана имитационная модель селективного алгоритма на базе языка ОРББ и проведено имитационное моделирование процесса пополнения селективного алгоритма,

- проведен анализ результатов моделирования, доказывающий высокую эффективность применения предложенного селективного алгоритма как составной части автоматизированной

системы управления квазистационарными логистическими потоками

Практическая значимость работы заключается в создании реальных основ для реализации автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, способных обеспечить обработку и управление ресурсами, повысить экономическую эффективность, выражающуюся в увеличении доступности материалов для клиентов, снижении связанных со срочностью поставки расходов без значительного опережающего роста запасов материалов

Гибкость и универсальность предложенных в работе решений делает возможным их применение в самых различных технологических процессах и производствах Например, при разработке алгоритмов работы операционных систем ЭВМ в части решения задачи по выделению и распределению дисковой и оперативной памяти, в телекоммуникационных и биллинговых системах, системах массового обслуживания, системах распределения и управления энергообеспечением, военных, морских, авиационных и железнодорожных терминалах (складские и контейнерные логистические комплексы) Теоретические соотношения, полученные в работе, в большинстве своем проиллюстрированы практическими примерами, доказывающими адекватность предложенных положений Для проведения имитационного моделирования использовались реальные статистические данные Результаты экспериментальных исследований автора показали, что за счет использования селективного алгоритма процент обслуженных с минимальными затратами заявок повысился (в зависимости от используемых моделей) на (7-35)% Экспериментально установлено, что при расширении обрабатываемого списка видов ресурса в 10 раз, объем потерь (количество невыполненных заявок) увеличился всего на 10%

Достоверность положений работы подтверждается итогами проведенного имитационного моделирования, подтвердившими преимущества разработанных средств автоматизированного уп-

равления квазистационарными логистическими потоками, а также успешным внедрением результатов работы в практику производственной деятельности предприятия ООО "Цеппелин Русланд"

Личный вклад автора

Все основные результаты получены автором лично Главными из них являются

- создание формализованного математического описания и разработка структуры автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками, включающей сумматор, архив-хранилище, разделитель, накопитель и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ,

- исследование и разработка селективного алгоритма отбора и генерации квазистационарного логистического потока заявок как части автоматизированной системы управления,

- исследование и выработка рекомендаций по эффективной практической реализации селективного алгоритма, включая критерии оценки результатов его работы, составляющий его процесс пополнения и формализацию селективной матрицы отбора,

- разработка процесса пополнения селективного алгоритма,

- создание методики совместного использования селективного и фильтрующих алгоритмов, основанных на применении агрегирующих критериев, выборочной обработке ресурсов на основе релевантности их изменений, иерархической многоуровневой организации каталога видов ресурса, использовании указателей-флагов,

- реализация иерархического мультикритериального процесса пополнения селективного алгоритма, учитывающего пиковые, трендовые и сезонные составляющие,

- создание имитационной модели селективного алгоритма, методик проведения и анализа результатов экспериментального исследования,

- разработка методов, обеспечивающих повышение устойчивости и производительности работы селективного алгоритма,

- разработка экспериментальных методик и практическое обоснование эффективности применения селективного алгоритма как части автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками

Автор диссертации непосредственно принимал активное участие в разработке программной и эксплуатационной документации, внедрении и сопровождении системы

Внедрение

Результаты диссертации внедрены

- в производственную деятельность ООО "Цеппелин Русланд" -крупного дилера запасных частей и производителя дорожно-строительной, сельскохозяйственной, погрузочной техники Общий объем экономии на этапе опытно-промышленной эксплуатации предложенной на основе материалов диссертационной работы автора системы управления превысил 3 млн руб, расходы на оплату сбора поставщиков за срочность доставки снизились с 4 5% до 2 5% от общего объема закупок, процент доступности материалов на складе повысился с 79% до 84% без значительного опережающего роста запасов материалов,

- в учебный процесс в Московском государственном институте электронной техники (Техническом университете)

Внедрение подтверждено соответствующими актами

Результаты выносимые на защиту

1 Формализованное математическое описание квазистационарных логистических потоков

2 Структура автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками

3 Селективный алгоритм отбора и генерации квазистационарного логистического потока заявок как часть системы управления квазистационарными логистическими потоками

4 Процесс пополнения и формализация селективной матрицы отбора W, как части указанного селективного алгоритма

5 Методики совместного использования селективного и фильтрующих алгоритмов

6 Иерархический мультикритериальный процесс пополнения селективного алгоритма

7 Имитационная модель селективного алгоритма

8 Результаты проведенного экспериментального исследования эффективности селективного алгоритма отбора и генерации квазистационарных логистических потоков заявок

9 Результаты внедрения и апробации диссертационной работы

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 12-й и 14-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика" (г Москва, Зеленоград, МИЭТ(ТУ), 2005 и 2007 год соответственно) Доклад был отмечен дипломом

Публикации

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 17 научных публикациях Из них 2 - в сборниках тезисов докладов по итогам конференций (один в соавторстве) Две статьи - в соавторстве - изданы в рецензируемых журналах, входящих в перечень изданий утвержденный ВАК РФ Без соавторов опубликовано 14 работ

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (118 наименований) и 4 приложений Содержит 43 рисунка и диаграммы, 6 таблиц и 6 листингов текста алгоритмов и программ Работа включает 143 страницы основного текста и 27 страниц с рисунками и таблицами Общий объем диссертации — 218 страниц, из них 15 страниц приложений

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана общая характеристика работы, обосновывается актуальность темы диссертации, формализуются цели и задачи исследования, показывается научная новизна и практическая значимость полученных результатов, а также представляется структура диссертации, демонстрирующая общее единство и взаимосвязь отдельных глав работы

В первой главе, являющейся обзорной, проанализированы особенности автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, в частности указана необходимость автоматизации средств управления такими потоками Представлен математический аппарат теории массового обслуживания, определяющий основные параметры логистических потоков Выявлено наличие ряда характерных проблем, главными из них являются отсутствие формализованного математического аппарата для автоматизированных систем управления потоками указанного типа, отсутствие алгоритмического решения для ряда актуальных задач производственной логистики Показана важность задачи рационального пополнения запаса ресурса при управлении квазистационарными логистическими потоками

Анализ современных алгоритмов и технологий управления для квазистационарных логистических потоков показал, что для решения задач эффективного управления ресурсами могут использоваться модели «EOQ», «(r,Q)» в рамках ERP, CSRP и CALS-систем

На этой основе определяются и конкретизируются теоретические и практические задачи, требующие решения в работе

Во второй главе на основе указанных выше современных и актуальных требований, предъявляемых со стороны производственной логистики, к свойствам и эффективности процессов и алгоритмов специализированного автоматизированного управления, автором предложена новая обобщенная схема автоматизированной системы S селективного управления квазистационарными логистическими потоками и внешних по отношению

к ней блоков, с указанием связующих их информационных и материальных (логистических) потоков (рис 1)

Рис.1 Обобщенная схема системы селективного управления квазистационарными логистическими потоками

Генератор Г создает поток заявок, которые поступают на вход системы 8 Вторым входным потоком для нее является

^^J , который генерируется самой системой С самогенерирующий поток") Для генерации этого потока используется статистика поступления заявок ц, в предыдущие моменты времени Обработав входные потоки заявок, система порождает выходной поток , который подается на вход

исполнителю И Он, по мере обработки и выполнения заявок, создает два выходных потока информационный поток ^ д/0 , который идет на вход системы Б, и материальный физический поток ^¿^К который поступает в блок-исполнитель системы

И(Б) Ряд заявок от генератора не требует их передачи внешнему исполнителю, а может быть сразу обслужен непосредственно самой системой — ее блоком-исполнителем И® Он, в ответ на требование системы, порождает выходной материальный физический поток , который слагается из ресурсов,

имеющихся у самого И(3), а также из поступивших в него ресурсов На вход генератора Г также поступает поток

> обеспечивающий обратную связь системы Б и генератора Основное его предназначение состоит в информировании генератора о состоянии процесса обработки заявок

Заявка q — это упорядоченная пара <7 = < 0[Х],0[Р] >, элементами которой являются "ограничители" Они описывают условия, налагаемые на ("ограничивающие") свойства того ресурса, на который сделана заявка ^ и сам этот ресурс Множество X —

множество всех возможных типов ресурсов Подмножество в X, обозначаемое как

©М

характеризует тот

конкретный ресурс, на который сделана заявка Совокупность всех условий р есть, по определению ^ ^ Ы р> Подмножество в

V/

р, обозначаемое как

0й, характеризует тот конкретный список ограничений-условий, который был отобран для заявки на данный ресурс из полного списка условий р.

Ответ g¡^> на заявку — это упорядоченная пара

где вгм - индивидуальный ограничитель (аналогично индивидуальному ограничителю из заявки <7*®), а элемент иг -"стечение обстоятельств" - это конкретный сложившийся результат, подмножество в и

Заказ Q представим в виде объединения заявок

2 = Ik q,=<®[?>],®[?]>,

I

при условии:

X — Х\ = . —X,— >

р=р, = . =р,= = РЯр,

[/=[/,= = и,= =иПц, f)u,\®lp]*0

I

где пх , пР и пи - число различных множеств, соответственно, видов ресурса, видов условий и значений ограничиваемых параметров по всем заявкам заказа Q

Определим условия свертки заявок

Если для заявок q, =< > заказа Q возможно

построить взаимно однозначное отображение —>Nr cN,

->n<=N2 cN,

где N = {1, 2, , n, } — множество натуральных чисел И каждое множество ©,Р| сводимо к множеству из трех элементов

®\p] = {z,k,v},

где т - условие на срок (время) выполнения заявки, к — условие на количество заказываемого ресурса, й — условие на "стоимость" (например экономическую, энергетическую, весовую) выполнения заявки То тогда заявка q, допускает свертку

q, =<®\x]M,p]>^=><n„{T,k,v}>

и элемент и, есть номер ресурса в каталоге Ni

На рис 2 представлен вариант организации внутренней структуры разработанной системы S селективного управления квазистационарными логистическими потоками

Е! ч)

%

Рис.2 Внутренняя структура системы селективного управления квазистационарными логистическими потоками

Основными информационными блоками, выполняющими над потоками заявок операции объединения и свертки, а также обратную операцию разделения заказа на набор составляющих его заявок (заказов), являются

- сумматор е выделяет и объединяет информацию о заявках двух входных потоков ^<7, и и передает ее в блок

АрХ Обеспечивает сбор статистики, а также выполняет (при необходимости) исправление возможных и потенциальных ошибок в поступающих заявках (например, находит заявки, дублирующие другу друга, и классифицирует их как потенциально ошибочные) Образовавшийся в итоге единый поток заявок поступает в следующий блок ГЬ Р

архив-хранилище АрХ информации о поступивших ранее заявках/ответах («архив») и о текущем состоянии заявок/ответов и блока И(3) («хранилище») С блоком АрХ взаимодействуют все другие блоки С помощью связи I осуществляется отображение информационного блока АрХ (его части «хранилище») на физический блок-исполнитель И(з) и обратно

разделитель ГЬ Р делит поступающий на него с сумматора

© поток заявок на три отдельных потока, используя исторические данные, предоставляемые блоком АрХ Один из выделенных потоков уничтожается 0 (это, например, могут быть отмененные заявки), другой поступает в блок-накопитель Н, третий - самогенерирующий поток -

идет на вход системы Б аналогично поток}' Уд, Работу

блока-разделителя ГЬ Р можно формализовать как

гЬ Р

накопитель Н готовит поток заявок (или заказов) к передаче внешнему блоку-исполнителю И в виде исходящего потока

У дк(к>, учитывая при этом информацию от анализатора Ан

и взаимодействуя с архивом АрХ

анализатор Ан разбирает поток ответов ^ g¡(') исполнителя И, оповещая о результатах своей работы блоки АрХ, Н и, опосредованно, блок-разделитель ГЬ Р (например, последний

может быть проинструктирован о том, что заявки определенного вида подлежат в дальнейшем уничтожению) На основе содержимого архива и хранилища (а также ответов исполнителя И и накопителя Н) анализатор Ан создает выходной поток ответов ^|g„0l), информируя (внешний) генератор Г о состоянии процесса обработки заявок

Как было сказано, блок гЬ Р в ходе своей работы, помимо прочего выделяет (создает) самогенерирующийся квазистационарный логистический информационной поток

Фактически, для каждого вида ресурса должен быть определен его вклад в этот поток Такой вклад будет вычисляться с помощью ряда моделей (специализированных алгоритмов) Значит, необходимо создать алгоритм, одной из основных задач которого будет построение отображения множества ресурсов на множество алгоритмов обработки этих ресурсов Для такого отображения представляется рациональным использовать некоторую матрицу W, которая бы на основе свойств ресурса связывала бы его, выбирала бы для него алгоритм обработки Матрицу № назовем «селективной матрицей», а алгоритм -«селективным алгоритмом» (СА) Условимся называть ту часть селективного алгоритма, которая решает с помощью матрицы V? только одну задачу по построению указанного отображения, «процессом пополнения» (ПП)

Условием целостности матрицы РГ будет

Уг,...г„ ЗтеМ з= (т,{т

те правила, формирующие ячейки матрицы, принципиально допускают для каждой ячейки существование хотя бы одного ресурса (номера ресурса), который был бы отобран в эту ячейку Тогда условием корректности матрицы Избудет

3Л...Л = шеМсМ

0т е Г ,

У Л

что фактически означает существование такого ресурса, по крайней мере, для одной ячейки

Для оценки качества и рациональности результата работы селективного алгоритма (и системы в целом) предложены два типа оценок (1) оценка самого полученного результата, (2) оценка выбранных значений внутренних параметров (алгоритма, системы), использованных для достижения конечного результата Далее для каждого типа строятся единые интегральные оценки /Ч) = к,

1

□и

/12) = Ет(ш»'га) 0,г

где ^ 1т3. - 1 I;,-) . отклонение от целевого уровня Р„ ну -селективная матрица, к- количество обращений к внешней системе, вызванных поступлением в обработку заявок Ць [Несложность матрицы (количество размерностей матрицы), Шц -однородность матрицы (количество видов ресурса, попадающих в каждую из ячеек), <СНг - устойчивость матрицы (количество изменений, которые необходимо внести в использовавшуюся ранее матрицу для ее адаптации к новым условиям работы)

Третья глава посвящена анализу, построению и реализации селективного алгоритма отбора и генерации квазистационарных логистических потоков, как части автоматизированной системы управления указанными потоками Обобщенная структура алгоритма представлена на рис 3

Определены основные подходы, требования и структуры данных селективного алгоритма, позволяющие хранить их в интегрированной базе данных, единой для всех блоков автоматизированной системы управления

Рис. 3. Обобщенная структура селективного алгоритма отбора

Предложен иерархический мультикритериальный процесс пополнения, учитывающий пиковые, трендовые и сезонные составляющие и дающий возможность значительно увеличить число анализируемых свойств видов ресурса без опережающего роста вычислительной сложности алгоритма

Предложены выборочная обработка видов ресурса на основе релевантности их изменений, иерархическая многоуровневая организация каталога видов ресурса, использование указателей-флагов для видов ресурса, агрегирующие критерии и способы учета цикличности запросов видов ресурса, обеспечивающие повышение устойчивости и производительности работы селективного алгоритма отбора Обоснована необходимость и предложена методика совместного использования селективного и фильтрующих алгоритмов, позволяющих уменьшить количество избыточного ресурса

В четвертой главе проводится экспериментальное исследование и апробация созданных процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками

Разработана имитационная модель для сравнения результатов работы процесса пополнения селективного алгоритма (ПП-СА), представленного в табл 1, со стандартными методами, основанными на использовании набора моделей-алгоритмов {aq, аь а2} с усредненным, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно, характеристики которых представлены в табл 2

Для моделирования был использован язык GPSS и его программная реализация GPSS World Селективная матрица w для процедуры пополнения и набор алгоритмов а} принимается заданными В табл 1-2 обозначено timebase_nmb - количество периодов о которых сохраняется статистика в системе, период timebase - единица времени, за которую собирается и аккумулируется статистика по числу запросов (reql) и потребностей (dmnd), min - вычисляемый алгоритмом а, момент (точка) заказа и точка максимума max

Таблица 1

Используемая при моделировании селективная матрица

стоимость ед ресурса 1-2 3-6 7-11 >= 12

=<250 а2 а, а! а,

(250, 5001 а2 а2 а, а,

>500 а2 а2 а2 а,

Таблица 2

Характеристика используемых алгоритмов А}

Алг а, Величина тл.п (>0) Величина тах (>т1п)

а0 тт Ао

(ЧптеЬазе щтеЪаге.птЬ)

а: тш а0 тта0+<2*вск>

а2 Л.-.П1ЕеЬА5в_1Ш>Ь ■ • Ь=П 2^1-1) гаЧх, тт а2

Оценка результатов имитационного моделирования шла по трем

основным целевым критериям

- р - процент обслуженных с минимальными затратами заявок («процент обслуживания») — количество заявок-обращений потребителей ресурса, обслуженных без обращения к внешней системе, относительно общего числа обращений

- Тр - объем запаса ресурса, возникшего в ходе работе ПП-СА и оставшегося в наличии к моменту окончания модельного времени

- Тт - объем потерь, как суммарное накопленное количество запросов, которые не были выполнены в полном объеме сразу без обращения к внешней системе

Численные результаты моделирования даны в табл 3 и на рис 4-6

Таблица 3

Результаты моделирования

режим (способ) МАХ PRTS шснск МАХ PRTS % обслуж р размер резерва, ед ТР потери,ед (по видам 1 100) Г,

' стандар тньш а0 100 1000 34 47 4995 7548

а, 100 1000 5190 12491 1429

а2 100 1000 23 54 2949 11450

ПП-СА {а,, а2} 1000 1000 58 75 14559 1567

1/000 16000 15000 14000 13000

12000 4---.......-........................-..........-................

j

110Q0 .................................................................j

10000 --1 I-1-)-1-1 i i-1-1-1-1-1-i-1-!-1-1-1-1-r^

1 6001 42001 18001 24001 30001

Рис. 4. Суммарная величина резерва по всем видам ресурса для ПП-СА, функция от модельного времени (трендовая функция >> представляется линейной)

160 000 140 000 170 000 100 ОСИ 80 000 60 000 40 000 20 000

пп-сд

2354 34,47 51 ¡90 60,00 7000 60,00 9000 99,50

Рис. 5. Аппроксимация по данным моделирования функции связи процента обслуживания р и объема запаса ресурса Тр

100 00«

9 0 00% • 8000* 70,00* ■■

ВО00* .......

5000* 4000* 4-УЬ 30 00* 20 00*

10 00* ООО*

пп-ся "1 «о

> 'м

Рис. 6. Процент обслуженных с минимальными затратами заявок как функция от модельного времени для ПП-СА и алгоритмов {а0, аг, а2}

Из результатов, представленных на рис 5, видно, что для селективного алгоритма рост процента обслуживания р сопровождался значительно меньшим ростом объема запаса-

резерва ур Например, для ПП-СА при Р=58 75% имеем сокращение объема запаса к^ = Ур(Аг-Ао-А]) \ ТР(ПП-СА) ~ 23 6%, где Ур(ПП-СА)=14559 и гр(а2 - а0 - Л;)~18000

Как видно из табл 3, для сопоставимого значения величины р порядка 50%, при увеличении количества обрабатываемых

видов ресурса в 10 раз, объем потерь (количество невыполненных

заявок) Тр увеличился незначительно-10%

Анализ результатов исследований, представленный на рис 6, показывает, что при использовании селективного алгоритма (ПП-СА) процент обслуживания р составил 58 75%, превысив результаты стандартных способов на (7-35)% Это достигается благодаря тому, что применение селективного алгоритма дает возможность более гибко и оперативно сочетать доступные для использования модели (в данном случае а, и а2) (применяемая модель подбирается с помощью матрицы на основе имеющейся потребности в ресурсе), автоматическая работа позволяет включить в расчет гораздо большее количество видов ресурса

При исследовании аппаратных требований и производительности вычислительной (обрабатывающей) части СА предложено оценивать и связывать ее с производительностью центрального процессора Численные результаты исследования даны в табл 4 и на рис 7

Таблица 4

Оценка производительное™ ПП-СА

Процессор [МГц] ОЗУ Время [сек] Аппрокс у(х) [сек]

1860 512 127 128

1400 512 195 193

600 512 643 648

Для аппроксимации используется функция у = (6 106) х 14277 с Я2=0 9998 (квадрат смешанной корреляции), с = (6 106) — поправочный коэффициент для приведения единиц измерения (в данном случае МГц <-» сек)

Рис. 7. Оценка производительности как функция времени моделирования работы ПП-СА [сек ] от тактовой частоты процессора [МГц]

Анализ результатов по оценке производительности позволяет сделать вывод о наличии обратной степенной зависимости времени работы (модели) ПП-СА от тактовой частоты процессора Тем самым, фактически, селективный алгоритм может быть отнесен к полиномиальным, не экспоненциальным алгоритмам В заключении приводятся основные результаты, полученные при выполнении диссертационной работы

В приложениях представлены документы о внедрении результатов диссертационного исследования и фрагменты текста имитационной модели на языке вРБЗ Основные результаты диссертационной работы:

1 Разработаны процессы и алгоритмы автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, обеспечивающие динамическую многокритериальную селективность выбора, повышение производительности и расширение объема обрабатываемых без потерь логистических заявок

2 Предложено решение математической задачи формализованного описания квазистационарных логистических потоков, определяющее возможность выполнения логистических операций при наличии ряда ограничений

3 Разработана обобщенная схема автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками, включающая сумматор, архив-хранилище, разделитель, накопитель, и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ

4 Разработана обобщенная структура селективного алгоритма, включающая процесс пополнения, основанный на использовании селективной матрицы IV, позволяющей проводить многомерную выборочную обработку ресурса без ограничений по количеству видов ресурса

5 Предложен иерархический мультикритериальный процесс пополнения, учитывающий пиковые, трендовыс и сезонные составляющие и дающий возможность значительно увеличить число анализируемых свойств ресурса без опережающего роста вычислительной сложности алгоритма

6 Предложены экспериментальные методики проверки и анализа эффективности селективного алгоритма, использующие набор моделей-алгоритмов {Ао, А\, А2} с усредненным, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно Разработана имитационная модель селективного алгоритма на базе языке СРББ

7 Анализ результатов моделирования показал, что при использовании селективного алгоритма отбора процент обслуженных с минимальными затратами заявок повысился (в зависимости от используемых моделей) на (7-35)%, при расширении обрабатываемого списка видов ресурса в 10 раз, объем потерь увеличился незначительно, а потоки сохраняют свойство квазистационарности

8 Результаты диссертации внедрены в производственную деятельность ООО "Цеппелин Русланд" (общий объем экономии на этапе опытно-промышленной эксплуатации превысил 3 млн руб), в учебный процесс в Московском государственном институте электронной техники (Техническом университете)

Публикации по теме диссертационной работы:

1 Пономарев Д А, Портнов Е М Структура автоматизирован ной системы управления квазистационарными логистическими информационными потоками // Микроэлектроника и информатика-2007 14-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов Тезисы докладов. — М МИЭТ, 2007

2 Пономарев Д А Формализованное описание автоматизированной системы управления логистическими потоками // Микроэлектроника и информатака-2005 12-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов Тезисы докладов — М МИЭТ, 2005. — С 286

3 Пономарев Д А Селективный алгоритм отбора в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки — № 3. 2005

— С 166-171

4 Пономарев Д А, Дубовой Н Д Автоматизированная система управления логистическими потоками Формализация основных понятий // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России — № 4 2005 — С 67-72

5 Пономарев Д А. Основные характеристики информационных потоков как части логистической информационной системы // Техника и технология — № 4. 2005 —С 112-114

6 Пономарев Д А Внутренняя информационная структура автоматизированной системы управления логистическими потоками // Естественные и технические науки — № 4 2005

— С 254-256

7 Пономарев Д А Моделирование работы процедуры пополнения селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки — № 4 2005 — С 277-282.

8 Пономарев Д А Вариант формализации матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма логистической информационной системы // Техника и технология — № 5 2005 —С 37-38

9 Пономарев Д А Задача хранения в памяти ЭВМ матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма логистической информационной системы // Естественные и технические науки —№1 2006 —С 197-198

10 Пономарев Д А Использование иерархического каталога видов ресурса для селективного алгоритма логистической информационной системы // Естественные и технические науки — №1 2006 — С 199-200

11 Пономарев Д А Способы повышения производительности работы селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки — №2 2006 —С 138-139

12 Пономарев Д А Основные допущения для оценки аппаратных требований селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки — №2 2006 — С 137

13 Пономарев Д А Иерархический мультикритериальныи способ построения процедуры пополнения селективного алгоритма управления информационной логистики // Естественные и технические науки —№3 2006 —С 186

14 Пономарев Д А Агрегирующие критерии при формировании матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма управления информационной логистики // Естественные и технические науки — №4 2006 — С 239-240

15 Пономарев Д А Способы учета цикличности запросов при использовании селективного алгоритма управления информационной логистики // Естественные и технические науки — №4 2006 — С 241-242

16 Пономарев Д А Варианты применения спецификации связи видов ресурса при использовании селективного алгоритма управления информационной логистики // Аспирант и соискатель -№5 2006 -С 165-166

17 Пономарев Д А, Портнов Е М Математическая модель системы управления квазистационарными логистическими потоками // Известия вузов Электроника - №4. 2007 - (в печати)

Подписано в печать 20 04 2007 Исполнено 20 04 2007 г Печать трафаретная

Заказ № 398 Тираж 80экз

Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш, (495)975-78-56 www autoreferatm

Введение

Глава 1 Обзор современных средств управления квазистационарными логистическими потоками

1.1 Особенности автоматизированного управления квазистациопарпыми логистическими потоками.

1.2 Современные технологии управления логистическими потоками

1.3 Основные характеристики логистических потоков.

1.4 Поиятийио-термииологичсский аппарат производственной логистики.

1.5 Обзор и классификация алгоритмов управления квазистационарными логистическими потоками.

1.6 Применение аппарата сетей Петри для формализованного описания и анализа логистических потоков.

1.7 Постановка задач диссертации.

Выводы по главе 1.

Глава 2 Синтез и математическое описание автоматизированной системы селективного управления квазистационарными логистическими потоками

2.1 Математическая модель системы селективного управления квазистационарными логистическими потоками.

2.2 Разработка внутренней структуры системы селективного управления квазистационарными логистическими потоками

2.3 Формализация структуры селективной матрицы.

2.4 Особенности хранения информации.

2.5 Отбор сцепленных многокритериальных групп оценок . 91 Выводы по главе 2.

Глава 3 Разработка селективного алгоритма отбора и генерации квазистационарных логистических потоков

3.1 Основные подходы к созданию селективного алгоритма

3.2 Требования к структурам данных селективного алгоритма

3.3 Разработка обобщенной структуры селективного алгоритма

3.4 Разработка многомерного процесса выбора модели пополнения

3.5 Особенности применения селективного алгоритма.

3.5.1 Иерархический мультикритериальпый процесс пополнения

3.5.2 Способы учета цикличности запросов. Агрегирующие критерии

3.5.3 Многоуровневые древовидные спецификации связи видов ресурса.

3.5.4 Оценка влияния вариантов заказа ресурса.

3.6 Анализ устойчивости работы селективного алгоритма.

Выводы по главе 3.

Глава 4 Экспериментальное исследование, внедрение и апробация процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками

4.1 Постановка задачи экспериментального исследования

4.2 Формализация исходных допущений при имитационном моделировании селективного алгоритма.

4.3 Построение расчетной модели процесса пополнения селективного алгоритма на базе имитационного языка GPSS

4.4 Анализ результатов экспериментального исследования процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления.

4.5 Исследование объема аппаратных требований и оценка производительности селективного алгоритма.

Выводы по главе 4.

Любая деятельность человека неразрывно связана с автоматизацией и управлением различными технологическими процессами и производствами. В настоящее время одной из основных составляющих успешного функционирования современного производства является эффективное управление логистическими потоками. Значительный вклад в разработку теоретических основ и математического аппарата теории управления различными потоками внесли такие учёные как Н. Винер [1], А.А. Марков [2], Р. Вил-сон [3], А.К. Эрланг, JI.B. Канторович [4], Б.Н. Белый [5,6]; Д.А. Дербенцев, К.В. Ишотипа [7], В.А. Сакович [8], А.А. Смехов [9], Н.Д. Фасоляк [10,11], В.Н. Куровский [12], Дж. Форрестер [13] и другие. Вопросами разработки и практической реализации средств управления технологическими процессами, алгоритмами, производственными системами в различных отраслях человеческой деятельности занимаются крупнейшие мировые компании Boeing, Toyota, Ford, SAP AG, Oracle. В нашей стране наиболее значительных результатов достигли ученые Института проблем управления РАН, Института системного анализа РАН [14], НИИ «Восход» и многие другие. Вместе с тем, многообразие сфер применения логистических потоков, их своеобразие достигло в настоящее время такой степени, что уже требуется обнаружение не только общих, но и частных специфических закономерностей применительно к конкретным условиям. Поэтому, работы, направленные па исследование специализированных свойств процессов и потоков, и разработка для них новых методов и алгоритмов управления и обработки будут актуальны и востребованы. В настоящее время при создании эффективных систем управления производственными процессами особое место отводится квазистациопарным (установившемся, не переходным) потокам, как наиболее широко встречающимся на практике. Однако математический аппарат, процессы и алгоритмы для управления такими специализированными потоками разработаны не в полной мере. А в связи с ростом объемов, возрастании требований к достоверности и оперативности обработки, существует насущная необходимость в создании автоматизированных систем управления логистическими квазистационарными потоками, которые позволят снизить издержки (информационные, энергетические, экономические, транспортные) и повысить качество управления. В связи с вышесказанным представляется ценным и актуальным разработка процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, позволяющими повысить эффективность планирования, обработки и управления ресурсами и запасами во многих отраслях промышленности, пауки и техники.

Целью диссертации является исследование и разработка процессов и алгоритмов селективного автоматизированного управления применительно к логистическим потокам специального вида — квазистационарным логистическим потокам. Цель достигается путём построения формализованного математического описания для указанных потоков, разработки структуры автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками; создания п программной реализации селективных алгоритмов, реализующих такую систему.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертационном исследовании необходимо привести решение следующих задач:

- анализ понятий логистики, необходимых для математической формализации квазистационарных логистических потоков;

- разработка, синтез и математическое описание автоматизированной системы управления логистическими потоками;

- разработка обощённой структуры автоматизированной системы управления;

- построение, реализация и анализ алгоритма отбора и генерации логистического потока заявок (селективного алгоритма), как части указанной автоматизированной системы;

- реализация иерархического мультикритериальиого процесса пополнения селективного алгоритма, учитывающего пиковые, трендовые и сезонные составляющие;

- разработка имитационной модели селективного алгоритма

- экспериментальное исследование и апробация предложенных теоретических положении, алгоритмов и методик.

Методы исследования. В ходе проведения диссертационного исследования автором была использована теория множеств, теория массового обслуживания, теория потоков, теория вероятностей и математическая статистика, теория очередей.

Научная новизна. В диссертационном исследовании содержится решение задачи разработки и построения процессов и алгоритмов автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, обеспечивающих динамическую многокритериальную селективность выбора, повышение производительности и расширение объема обрабатываемых без потерь логистических заявок. В рамках работы были получены новые научные результаты:

- исследованы и разработаны новые процессы и алгоритмы автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками;

- предложено решение математической задачи формализованного описания квазистационарных логистических потоков;

- разработана обобщённая схема автоматизированной системы управления S указанными потоками, включающая: сумматор, архив-храпилище, разделитель, накопитель и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ;

- разработан селективный алгоритм (СА) отбора и генерации квазистационарных логистических потоков заявок как неотъемлемой части предложенной автоматизированной системы управления S;

- исследован вопрос практической реализации селективного алгоритма, определены и формализованы требуемые для работы алгоритма данные на основе использования селективной матрицы W. указаны основные принципы их хранения и обновления;

- определены критерии оценки качества и результативности работы селективного алгоритма, а именно: процент обслуженных с минимальными затратами заявок, количество обращений к внешней системе, сложность, однородность и устойчивость селективной матрицы 1У;

- разработан иерархический мультикритериальпый процесс пополнения селективного алгоритма, учитывающий пиковые, трендовые и сезонные составляющие;

- предложены агрегирующие критерии, методика выборочной обработки видов ресурса па основе релевантности их изменений, иерархическая многоуровневая организация каталога и указатели-флаги для видов ресурса, обеспечивающие повышение устойчивости и производительности работы селективного алгоритма;

- предложены экспериментальные методики проверки и анализа эффективности селективного алгоритма, использующие набор моделей-алгоритмов {Ао, Ai, А2} с усреднённым, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно;

- разработана имитационная модель селективного алгоритма на базе языке GPSS и проведено имитационное моделирование работы процесса пополнения селективного алгоритма;

- проведён анализ результатов моделирования, доказывающий высокую эффективность применения предложенного селектнвпого алгоритма как составной части автоматизированной системы управления квазистациопарными логистическими потоками.

Практическая значимость работы заключается в создании реальных основ для реализации автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, способных обеспечить обработку и управление ресурсами, повысить экономическую эффективность, выражающуюся в увеличении доступности материалов для клиентов, снижении связанных со срочностью поставки расходов без значительного опережающего роста запасов материалов. Гибкость и универсальность предложенных в работе решений делает возможным их применение в самых различных технологических процессах и производствах. Например, при разработке алгоритмов работы операционных систем ЭВМ в части решения задачи по выделению и распределению дисковой и оперативной памяти; в телекоммуникационных и биллинговых системах; системах массового обслуживания; системах распределения и управления энергообеспечением; военных, морских, авиационных и железнодорожных терминалах (складские и контейнерные логистические комплексы). Теоретические соотношения, полученные в работе, в большинстве своем проиллюстрированы практическими примерами, доказывающими адекватность предложенных положений. Для проведения имитационного моделирования использовались реальные статистические данные. Результаты экспериментальных исследований автора показали, что за счет использования селективного алгоритма процент обслуженных с минимальными затратами заявок повысился (в зависимости от используемых моделей) на (7 -г 35)%. Экспериментально установлено, что при расширении обрабатываемого списка видов ресурса в 10 раз, объём потерь (количество невыполненных заявок) увеличился всего на 10%.

Достоверность положений работы подтверждается итогами проведенного имитационного моделирования, подтвердившими преимущества разработанных средств автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, а также успешным внедрением результатов работы в практику производственной деятельности предприятия ООО "Цеппелин Русланд".

Личный вклад автора. Все основные результаты получены автором лично. Главными из них являются:

- создание формализованного математического описания и разработка структуры автоматизированной системы управления S квазистационарными логистическими потоками, включающей: сумматор, архив-хранилище, разделитель, накопитель и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ;

- исследование и разработка селективного алгоритма отбора и генерации квазистационариого логистического потока заявок как части автоматизиованпой системы управления;

- исследование и выработка рекомендаций по эффективной практической реализации селективного алгоритма, включая критерии оценки результатов его работы, составляющий его процесс пополнения и формализацию селективной матрицы отбора W;

- разработка процесса пополнения селективного алгоритма;

- создание методики совместного использования селективного и фильтрующих алгоритмов, основанных на применении агрегирующих критериев, выборочной обработке ресурсов на основе релевантности их изменений, иерархической многоуровневой организации каталога видов ресурса, использовании указателей-флагов;

- реализация иерархического мультикритериального процесса пополнения селективного алгоритма, учитывающего пиковые, трендовые и сезонные составляющие;

- создание имитационной модели селективного алгоритма, методик проведения и анализа результатов экспериментального исследования;

- разработка методов, обеспечивающих повышение устойчивости и производительности работы селективного алгоритма;

- разработка экспериментальных методик и практическое обоснование эффективности применения селективного алгоритма как части автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками.

Автор диссертации непосредственно принимал активное участие в разработке программной и эксплуатационной документации, внедрении и сопровождении системы.

Внедрение. Результаты диссертации внедрены:

- в производственную деятельность ООО "Цеппелин Русланд" — крупного дилера запасных частей и производителя дорожно-строительной, сельскохозяйственной, погрузочной техники. Общий объем экономии на этапе опытно-промышленной эксплуатации предложенной на основе материалов диссертационной работы автора системы управления превысил 3 млн. руб., расходы па оплату сбора поставщиков за срочность доставки снизились с 4.5% до 2.5% от общего объема закупок, процент доступности материалов на складе повысился с 79% до 84% без значительного опережающего роста запасов;

- в учебный процесс в Московском государственном институте электронной техники (Техническом университете).

Результаты выносимые на защиту

1. Формализованное математическое описание логистических квазистационарных логистических потоков.

2. Структура автоматизированной системы управления квазистацио-парпыми логистическими потоками.

3. Селективный алгоритм отбора и генерации квазистациопарпого логистического потока заявок как часть системы управления квазистационарными логистическими потоками.

4. Процесс пополнения и формализация селективной матрицы отбора W, как части указанного селективного алгоритма.

5. Методики совместного использования селективного и фильтрующих алгоритмов.

6. Иерархический мультикритериальиый процесс пополнения селективного алгоритма.

7. Имитационная модель селективного алгоритма.

8. Результаты проведённого экспериментального исследования эффективности селективного алгоритма отбора и генерации квазистационарных логистических потоков заявок.

9. Результаты внедрения и апробации диссертационной работы.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 12-й и 14-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (г.Москва, Зеленоград, МИЭТ(ТУ), 2005 и 2007 год соответственно). Доклад был отмечен дипломом.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 17 научных публикациях. Из них 2 — в сборниках тезисов докладов по итогам конференций (один в соавторстве). Две статьи — в соавторстве — изданы в рецензируемых журналах, входящих в перечень изданий утвержденный ВАК РФ. Без соавторов опубликовано 14 работ.

Структура, содержание и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы (118 наименований) и 4 приложений. Содержит 43 рисунка и диаграммы, б таблиц и б листингов текста алгоритмов и программ. Работа включает 143 страницы основного текста и 27 страниц с рисунками и таблицами. Общий объём диссертации — 218 страниц, из них 15 страниц приложений.

Выводы по главе 4

1. Разработана имитационная модель селективного алгоритма на базе языка GPSS, использующая набор моделей-алгоритмов {Aq,A\,A2} с усреднённым, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно. Предложена методика проверки и анализа результатов моделирования.

2. Анализ результатов моделирования показал, что при использовании селективного алгоритма отбора процент обслуженных с минимальными затратами заявок повысился (в зависимости от используемых моделей) на (7 -f- 35)%.

3. Установлено, что за счёт использования селективного алгоритма, при расширении обрабатываемого списка видов ресурса в 10 раз, объём потерь (количество невыполненных заявок) увеличился незначительно, а потоки сохраняют свойство квазистационарности.

4. Анализ производительности и объёма аппаратных требований показал наличие степенной полиномиальной зависимости времени работы селективного алгоритма от тактовой частоты процессора у = (6 • 106) • ж-1'4277 при квадрате корреляции R2 = 0.9998.

5. Предложены способы повышения производительности селективного алгоритма, в том числе: выборочная обработка видов ресурса на основе релевантности их изменений; иерархическая многоуровневая организация каталога видов ресурса; использование указателей-флагов для видов ресурса.

Заключение

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Разработаны процессы и алгоритмы автоматизированного управления квазистационарными логистическими потоками, обеспечивающие динамическую многокритериальную селективность выбора, повышение производительности и расширение объёма обрабатываемых без потерь логистических заявок.

2. Предложено решение математической задачи формализованного описания квазистационарпых логистических потоков, определяющее возможность выполнения логистических операций при наличии ряда ограничений.

3. Разработана обобщённая схема автоматизированной системы управления квазистационарными логистическими потоками, включающая: сумматор, архив-хранилище, разделитель, накопитель, и анализатор, реализуемые в рамках стандартной функциональности персональной ЭВМ.

4. Разработана обобщённая структура селективного алгоритма, включающая процесс пополнения, основанный на использовании селективной матрицы W. позволяющей проводить многомерную выборочную обработку ресурса без ограничений по количеству видов ресурса.

5. Предложен иерархический мультикритериальный процесс пополнения, учитывающий пиковые, треидовые и сезонные составляющие и дающий возможность значительно увеличить число анализируемых свойств видов ресурса без опережающего роста вычислительной сложности алгоритма.

6. Предложены экспериментальные методики проверки и анализа эффективности селективного алгоритма, использующие набор моделей-алгоритмов {Ао,А\,А2} с усреднённым, экономичным и средне-фиксированным размером заказа соответственно. Разработана имитационная модель селективного алгоритма на базе языке GPSS.

7. Анализ результатов моделирования показал, что при использовании селективного алгоритма отбора процент обслуженных с минимальными затратами заявок повысился (в зависимости от используемых моделей) на (7-^-35)%; при расширении обрабатываемого списка видов ресурса в 10 раз, объём потерь увеличился незначительно, а потоки сохраняют свойство квазистационарности.

8. Результаты диссертации внедрены: в производственную деятельность ООО "Цеппелин Русланд" (общий объём экономии на этапе опытно-промышленной эксплуатации (за три месяца) превысил 3 млн. руб.); в учебный процесс в Московском государственном институте электронной техники (Техническом университете).

1. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. — 2-е изд. — М.: Наука, 1983. — 190 с.

2. Марков А. А. Избранные труды. Теория чисел. Теория вероятностей / Под ред. Ю. В. Липник. — М.: Изд-во Акад. наук СССР, 1951. — 720 с.

3. Wilson R. Н. Scientific routine for stock control // Harvard Business Review.- 1934,- Vol. 13.- Pp. 116-128.

4. Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. — Л.: Ленингр.гос.ун-т, 1939.— 68 с.

5. Белый Б. Н., Дербенцев Д. А., Юхименко А. Модели массового обслуживания в торговле. — Киев: КТЭИ, 1977.— 60 с.

6. Белый Б. Н., Дербенцев Д. А., Юхименко А. Модели управления товарными запасами. — Киев: КТЭИ, 1978.— 50 с.

7. Ишотипа К. В. Нормирование производственных запасов с применением математико-статистичсских методов. — М.: Статистика, 1969. — 112 с.

8. Сакович В. А. Модели управления запасами / Под. ред. М.И. Бала-шевича. — Минск: Наука и техника, 1986. — 318 с.

9. Смехов А. А. Математические и сетевые модели грузовых станций. — М.: Транспорт, 1970. 144 с.

10. Фасоляк И. Д. Математические методы в планировании и регулировании производственных запасов. (Реферативная информация). — М.: ЦНИИТЭИМС, 1969.-24 с.

11. Фасоляк Н. Д. Управление производственными запасами. (Экон. аспект проблемы). — М.: Экономика, 1972. — 271 с.

12. Куровский В. Н. Расчетные методы планирования производства заказов верфи. Автореферат дисс. на соискание учен, степени канд. техн. наук. — JL: Ленингр. кораблестроит. ин-т, 1966.— 20 с.

13. Forrester J. W. Industrial Dynamics.— Cambridge MA: Productivity Press, 1961.

14. Ключко H. В. О понятии «управление информацией» // Управление информационными потоками / Сборник трудов ИСА РАН. — М.: Еди-ториал УРСС, 2002,- С. 191.

15. Родкина Т. А. Управление информационными потоками в многозвенных производственно-хозяйственных комплексах: Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05.-М.: РГБ, 2003.- С. 50.

16. Козлова Г. Г. Управление информационными потоками как средство повышения эффективности хозяйственной деятельности предприятия: Дис. . канд. экон. наук : 08.00.05. М.: РГБ, 2003. - С. 13.

17. Яглом А. М. Стационарный случайный процесс // БСЭ. — 3-е изд.— М., 1970.

18. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. — 6-е стер. изд. — М.: Высш. шк., 1999.-С. 421.

19. Севастьянов Б. А. Простейший поток. Стационарность // Математическая энциклопедия.— 1-е изд.— М.: Советская энциклопедия, 1984. Т. 4. - С. 703.

20. Родкина Т. А. Информационная логистика.— М.: Экзамен, 2001.— С. 58.

21. Глушков В. М. Обработка информационных массивов в автоматизированных системах управления. — Киев: «Наукова думка», 1978. — 186 с.

22. Глушков В. М. Кибернетика: Вопросы теории и практики; АН СССР. М.: Наука, 1986. - 477 с.

23. Михалевич В. С., Волкович В. JI. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. — М.: Наука, 1982.— 286 с.

24. Михалевич В. С., Каныгин Ю. М., Гриценко В. И. Информатика: Общ. положения. — Киев: ИК, 1983.— 45 с.

25. Советов Е. С., Яковлев С. А. Моделирование систем. — 3-е изд. — М.: Высш. шк., 2001.- С. 52.

26. Родкина Т. А. Управление информационными потоками в многозвенных производственно-хозяйственных комплексах: Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05.- М.: РГБ, 2003,- С. 32.

27. Родкина Т. А. Управление информационными потоками в многозвенных производственно-хозяйственных комплексах: Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05.-М.: РГБ, 2003.- С. 33-34.

28. Родкина Т. А. Информационная логистика.— М.: Экзамен, 2001. — 288 с.

29. Lambert D., Stock J. R., Ellrarn L. M. Fundamentals of Logistics.— McGraw-Hill/Irwin, 2004.-Pp. 76,182-183.

30. Ghiani G., Laporte G., Musmanno R. Introduction to Logistics Systems Planning and Control. John Wiley&Sons, 2004. - Pp. 5,73.

31. Hugos M. H. Essentials of Supply Chain Management. — Wiley, 2002. — Pp. 5-6.

32. Аникин Б. А. Логистика. 3-е изд. - M.: Инфра-М, 2003. - 368 с.

33. Электронный ресурс. — Основные понятия логистики / / Информационное агентство Логистика. — http://www.logistics.ru/21/5/ 1 /i8465.htm. — 2004.

34. Стаханов В. Н., Украинцев В. Б. Теоретические основы логистики.— Ростов: Феникс, 2001.— 160 с.

35. Неруш Ю. М. Логистика. — 4-е, перераб. и доп. изд. — М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006.- С. И.

36. Бауэрсокс Д. Д., Клосс Д. Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. — 2-е. изд. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005.— С. 55.

37. Крохмаль В. В. Модели управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса, основанные на интегральной логистической концепции // Вестник Оренбургского Государственного Университета. 2004. - Т. 1. - С. 92.

38. Родкина Т. А. Управление информационными потоками в многозвенных производственно-хозяйственных комплексах: Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05,- М.: РГБ, 2003,- С. 46.

39. Электронный ресурс. — Стратегический маркетинг и управление предприятием. // Институт типовых решений Производство — http://www.itrp.ru/content/theory/strategy.asp. — 2003.

40. Хазанова JI. Э. Логистика. Методы и модели управления материальными потоками, М.: БЕК, 2003.- С. 9-11.

41. Электронный ресурс. — Концепции CALS Общие сведения // Концепция интегрированной логистической поддержки. — НИЦ CALS-технологий «Прикладная логистика». — http://www.cals.ru/ annotation/concept ils/abc/indcx.html. — 2005.

42. Электронный ресурс. — Интегрированная логистическая поддержка изделий па этапе эксплуатации. — ННП «СпецТек». — http://www.trini.ni/ni/solutcspc.html.— 2005.

43. Электронный ресурс. — What is JIT // Inventory Solutions Logistics Corp. — http://www.inventorysolutions.org/defjit.htm.— 2005.

44. Электронный ресурс. — Концепция CALS // CALS-технологии. — ГМЦ CALS-технологий. — http://www.calscenter.com/calstech/concept.htm #conception.— 2005.

45. Электронный ресурс. — Информация. Информационные технологии. Информационные системы. — http: / / www.itstan .ru / content/blgsection/5/14/9/63/. — 2006.

46. Электронный ресурс. — Стандарты CALS. — НИЦ CALS-технологий «Прикладная логистика». — http://www.cals.ru/standards/. — 2005.

47. Электронный ресурс. — mySAP Business Suite // SAP Business Applications. — http://www.sap.com/solutions/business-suite/index.epx. — 2006.

48. Электронный ресурс. — iriySAP Business Suite: Business BenefitsT. — http://www.sap.com/solutions/business-suite/businessbenefits/index.epx. — 2006.

49. Пономарев Д. А. Основные характеристики информационных потоков как части логистической информационной системы // Техника и технология. — № 4. 2005.- С. 112-114.

50. Щуркин С. Ю. Формирование системы управления информационными потоками промышленного предприятия: Дне. . к-та экон. наук: 08.00.05.-М.: РГБ, 2003,- С. 11-14.

51. Немцова Е. С. Совершенствование управления па основе развития информационных технологий и методологии их использования // Вестник СевКавГТУ. — 2003.— Т. 3 (11) — Электронный ресурс. —http://www.ncstu.ru/content/docs/pdf/trudi/econom/l1/37.pdf — C. 3.

52. Немцова E. С. Основные требования к организации информационного обеспечения управления / / Вестник Сев-КавГТУ. — 2003,- Т. 3 (11) Электронный ресурс. -http://www.ncstu.ru/content/docs/pdf/trudi/econom/l1/36.pdf — C. 4.

53. Вентцель E. С. Теория вероятностей. — б-е стер. изд. — М.: Высш. шк., 1999.-С. 510.

54. Бауэрсокс Д. Д., Клосс Д. Д. Логистика: интегрированная цепь поставок. — 2-е. изд. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. — С. 186.

55. Марковъ А. А. ИзслЬдоваше общаго случая исиыташй связанныхъ въ цЬпь (Доложено въ засЬданш Физ.-мат. отд. 3 февр. 1910г.) // Записки Имп. Акад. наукъ по Физ.-мат. отд. — Спб.: тип. Имп. Акад. иаукъ, 1910. — Т. 25, — 3. — 33 с. — (электронный ресурс).

56. Brockmeyer Е., Halstrem Н. L., Jensen A. The Life and Works of A.K.Erlang // Transactions of the Danish Academy Technical Sciences.— Copenhagen, 1948,-Vol. 2.

57. Вентцель E. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. — 2-е стер. изд. — М.: Высш. шк., 2001. — С. 132.

58. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. 2-е стер, изд. М.: Мир, 1967.— Т. 1,- С. 430.

59. Клейнрок JI. Теория массового обслуживания.— М.: Машиностроение, 1979,-С. 38-43.

60. Гихман И. И., Скороход А. В. Введение в теорию случайных процессов. — 2-е перераб. изд. — М.: Наука, 1977.— С. 42.

61. Портенко Н. И., Скороход А. В., Шуренков В. М. Марковские процессы // Итоги науки и техн. Соврем, пробл. матем. Фун-дам.направления. ВИНИТИ, 1989. - Т. 46, - 2. - С. 17-18.

62. Боровков А. А. Система массового обслуживания. Поток вызов // Математическая энциклопедия. — 1-е изд. — М.: Советская энциклопедия, 1982. Т. 3. - С. 541-543.

63. Волков И. К., Зуев С. М., Цветкова Г. М. Случайные процессы. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1999,- С. 192.

64. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. — 6-е стер. изд. — М.: Высш. шк., 1999.-С. 515.

65. Советов Е. С., Яковлев С. А. Моделирование систем. — 3-е изд. — М.: Высш. шк., 2001.- С. 48.

66. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями,— М.: Мир, 1979.-С. 130-131.

67. Родкина Т. А. Управление информационными потоками в многозвенных производственно-хозяйственных комплексах: Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05,- М.: РГБ, 2003,- С. 48.

68. Бауэрсокс Д. Д., Клосс Д. Д. Логистика: интегрированная цепь поставок,— 2-е. изд. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. — С. 222.

69. Forrester J. W. Principles of Systems.— Cambridge MA: Productivity Press, 1968.

70. Meadows D. L. Dynamics of Commodity Production Cycles. — Cambridge MA: Productivity Press, 1970.

71. Миротин Л. Б., Сергеев В. И. Основы логистики. — М.: ИНФРА-М, 1999,-С. 118.

72. Канторович Л. В. Математические оптимальные модели . по применению экон.-матем. методов и ЭВМ в отраслевом планировании и управлении.— Новосибирск: Ин-т математики Сиб. отд-ния АН СССР, 1966.- 31 с.

73. Инютина К. В. Модели задач планирования производства и материально-технического обеспечения в АСУП.— М.: Статистика, 1975. 134 с.

74. Смехов А. А. АСУ грузовой станцией. М.: МИИТ, 1978. - 176 с.

75. Harris F. W. Operations and cost // Factory management series.— Chicago: A.W.Shaw, 1915.- Pp. 48-52.

76. Arrow К. J., Harris Т. В., Marschak J. Optimal inventory policy // Econo-metrica. 1951. - Vol. 19. - Pp. 250-272.

77. Hadley G., Whitin Т. M. Analysis of Inventory Systems. — N.J.: Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1963.

78. Rosling K. The (r,Q) Inventory Model with Lost sales. — Vaxjo University Sweden, 2002. — E-Resource. — http://www.fc.vxu.se/~kaj.rosling@ips.vxu.se/Lost Sales VII.pdf— 28 pp.

79. Tyworth J. E., Ganeshan R. A note on solution to the <Q,r> inventory model for gamma lead-time demand // International Journal of Physical Distribution & Logistics Management.— 2000.— Vol. 30, No. 6.— Pp. 534- 539.

80. Clark A. J., Scarf H. Optimal Policies for a Multi-Echelon Inventory Problem // Management Science. 1960. - Vol. 23. - Pp. 475-490.

81. Blackburn J. D., Millen R. A. An Evaluation of Heuristic Performance in Multi-stage Lot-Sizing Systems // International Journal Of Production Research.- 1985,- Vol. 23 (5).- Pp. 857-866.

82. Dekker R., Frenk J. B. G., Kleijn M. J. On the Newsboy model with a cutoff transaction size. 1997.— Vol. 113 — E-Resource. — http://www.tinbergen.nl/discussionpapers/97113.pdf— 18 pp.

83. Chen II., Parlar M. Dynamic analysis of the Newsboy model with early purchase commitments // International Journal of Services and Operations Management. 2005. - Vol. 1.— Pp. 56-74.

84. Lippman S. A., McCardle K. F. The competitive newsboy // Operations Research. 1997.- Vol. 45,- Pp. 54-65.

85. Groenevelt H., Rudi N. A base stock inventory model with possibility of rushing part of order. — 2003. — E-Resource. — http://www.kellogg.northwestern.edu/meds/deptinfo/papers/ Sz.pdf — 26 pp.

86. Lawrence J. A., Pasternack B. A. Applied Management Science: Modeling, Spreadsheet Analysis, and Communication for Decision Making.— 2nd edition. John Wiley&Sons, 2002.- Pp. 447-455.

87. Vignaux G. A. Inventory the EOQ Model. - 2005. - E-Resource. -http://www.mcs.vuw.ac.nz/courses/0PRE251/2005Tl/Lecture-Notes/ Inv-EOQ.pdf-Pp. 1-14.

88. Winston W. L. Introduction to Probability Models // Operations Research. 4th edition. - 2004. - Vol. II. - 752 pp.

89. Teng J.-T., Ouyang L.-Y., Cheng M.-C. An EOQ Model for Deteriorating Items with Power-Form Stock-Dependent Demand // Information and Management Sciences. — 2005.— Vol. 16, Numb. 1. — P. 3.

90. Норенков И. П., Кузьмик П. К. Информационная поддержка наукоемких изделии. CALS-технологии. — Изд-во МГТУ им. II. Э. Баумана, 2002. 320 с.

91. Зыбарева А. А. Моделирование и анализ бизнес-процессов в дискретных динамических системах / / Новосибирский государственный университет. — 2005. — Электронный ресурс. — http://ict.edu.ru/vcont/files/3242.rtf

92. Костина С. А. Логистические системы и сети Петри // Естественные и технические науки. — № 3. 2005. — С. 164-165.

93. Норенков И. П., Кузьмик П. К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. — Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. С. 198-203.

94. Пономарев Д. А., Дубовой Н. Д. Автоматизированная система управления логистическими потоками. Формализация основных понятий // Оборонный комплекс научно-техническому прогрессу России. — № 4. 2005. - С. 67-72.

95. Пономарев Д. А. Внутренняя информационная структура автоматизированной системы управления логистическими потоками // Естественные и технические науки. — № 4. 2005. — С. 254-256.

96. Портнов Е. М., Пономарев Д. А. Структура автоматизированной системы управления квазистационарнымп логистическими информационными потоками // Микроэлектроника и информатика 2007. 14-я

97. Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов: Тезисы докладов, — М.: МИЭТ, 2007.— С. 268.

98. Пономарев Д. А. Вариант формализации матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма логистической информационной системы // Техника и технология. — № 5. 2005.— С. 37-38.

99. Winston W. L. Introduction to Probability Models // Operations Research. 4th edition. - 2004. - Vol. II. - Pp. 94-95.

100. Пономарев Д. А. Селективный алгоритм отбора в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки. — № 3. 2005. — С. 166-171.

101. Кнут Д. Искусство программирования.— 3-е изд.— М.: Вильяме, 2000,- Т. 1. Основные алгоритмы. С. 344-346.

102. Пономарев Д. А. Задача хранения в памяти ЭВМ матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма логистической информационной системы // Естественные и технические пауки. — № 1. 2006.-С. 197-198.

103. Пономарев Д. А. Использование иерархического каталога видов ресурса для селективного алгоритма логистической информационной системы // Естественные и технические науки. — № 1. 2006.— С. 199200.

104. Пономарев Д. А. Иерархический мультикритериальный способ построения процедуры пополнения селективного алгоритма управленияинформационной логистики // Естественные и технические науки. — № 3. 2006.-С. 186.

105. Пономарев Д. А. Способы учета цикличности запросов при использовании селективного алгоритма управления информационной логистики // Естественные и технические науки. — № 4. 2006. — С. 241-242.

106. Пономарев Д. А. Агрегирующие критерии при формировании матрицы отбора в процедуре пополнения селективного алгоритма управления информационной логистики // Естественные и технические науки. № 4. 2006. - С. 239-240.

107. Пономарев Д. А. Варианты применения спецификации связи видов ресурса при использовании селективного алгоритма управления информационной логистики // Аспирант и соискатель. — № Б. 2006.— С. 165-166.

108. Портнов Е. М., Пономарев Д. А. Математическая модель системы управления квазистационарпыми логистическими потоками // Известия вузов. Электроника. — 2007. — (принято в печать).

109. Пономарев Д. А. Моделирование работы процедуры пополнения селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки. № 4. 2005. - С. 277-282.

110. Штрайбер Т. Д. Моделирование на GPSS / пер. с англ. — М.: Машиностроение, 1980.— 592 с.

111. Электронный ресурс. — GPSS World Reference Manual. — http://www.minutemansoftware.com/reference/index.htm.— 2003.

112. Кашин С. Товары разной стабильности. — 2004. — Электронный ресурс. — http://www.roznice.ru/articles/xyz-analiz.php

113. Юдин В. Технология управления запасами распределительного комплекса // Складские технологии. — № 3, 2005 — Электронный ресурс. — http://www.skladpro.ru/127.

114. Электронный ресурс. — Time Series Analysis. — StatSoft Inc. — http://www.statsoft.com/textbook/sttimser.html— 2003.

115. Avent S. R. Time Series Analysis. An introduction.— 1999. — E-Resource. — http://userwww.sfsu.edu/~efc/classes/biol710/ timeseries/TirneSeriesAnalysis.html.

116. Пономарев Д. А. Основные допущения для оценки аппаратных требований селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические науки. № 2. 2006. - С. 137.

117. Пономарев Д. А. Способы повышения производительности работы селективного алгоритма в задаче информационной логистики по рациональному управлению запасами // Естественные и технические пауки,-№2. 2006.-С. 138-139.