автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Метод динамических приоритетов и таблиц, его использование при решении многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Анализ ситуации в области планирования и распределения ограниченных 9 ресурсов

1.1. Методы решения многокритериальных задач и оценка их эффективности

1.2. Выбор направления исследований и разработок

1.2.1. Задача обеспечения оптимальной организации работы технологического цеха 16 производственного предприятия

1.2.2. Задача оптимального планирования и организации учебных процессов в 21 отечественных и зарубежных учебных заведениях

1.3. Перспективы использования метода динамических приоритетов и таблиц при решении 30 задач планирования и распределения ограниченных ресурсов

ГЛАВА 2. Метод динамических приоритетов и таблиц как современный метод 31 формализации решения многокритериальных задач

2.1. Описание метода и определение его места в системе других методов

2.2. Методология поиска оптимальных решений, основанная на использовании метода 53 динамических приоритетов и таблиц

Цель работы.

Основными целями диссертационной работы являются разработка, теоретическое обоснование, исследование и апробация метода динамических приоритетов и таблиц при моделировании процессов поиска оптимальных решений некоторых многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов; последующее проектирование и создание программного обеспечения, предназначенного для автоматизации этих процессов; выработка комплексного консалтингового подхода к алгоритмизации и автоматизации поиска оптимальных решений задач, обозначенного класса.

Основные задачи работы.

1. Разработка метода, предназначенного для формализации процесса поиска одного или нескольких оптимальных решений многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования с ограниченными ресурсами.

2. Развитие теории и создание методологии, описывающей базовые принципы формализации постановки задачи, разработки математической модели и алгоритмической базы для проектирования комплексной автоматизированной системы генерации автоматических (машинных) или интерактивных (совместных) оптимальных решений многокритериальной трудно формализуемой задачи целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов.

3. Демонстрация работы предлагаемых метода и методологии на примерах решения прикладных задач обозначенного класса.

4. Разработка математической модели, алгоритмов и программного комплекса, предназначенного для автоматизации поиска решений задачи оптимальной организации работы технологического цеха по производству микроэлектронных структур и устройств.

5. Экспериментальная проверка и апробация математической модели оптимальной организации работы технологического цеха по производству микроэлектронных структур и устройств.

6. Разработка математической модели, алгоритмов и проекта базовых модулей программного комплекса, предназначенного для автоматизации поиска оптимальных решений задачи планирования и организации учебного процесса в ВУЗе.

7. Экспериментальная проверка и апробация математической модели и алгоритмов оптимального планирования и организации учебного процесса в ВУЗе.

Методы исследования.

В процессе выполнения работы применялись аналитические, эвристические и экспериментальные методы исследования. Аналитические методы базировались на положениях теории искусственного интеллекта, математической логики, теории расписаний, математической статистики.

Научная новизна работы.

Новые результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

1. предложен метод формализации процесса поиска оптимальных решений для трудно формализуемых многокритериальных задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов.

2. Создана методология поиска оптимальных решений многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов. Методология, основанная на работе предложенного метода, описывает базовые принципы построения математической модели, алгоритмической базы для проектирования автоматизированной системы генерации автоматических (машинных) или интерактивных (совместных) оптимальных решений любой задачи рассматриваемого класса.

3. Предложена, разработана и программно реализована математическая модель оптимальной организации работы технологического цеха по производству микроэлектронных устройств, основанная на положениях метода динамических приоритетов и таблиц и методологии поиска оптимальных решений многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов.

4. Предложена и реализована математическая модель оптимального планирования и организации учебного процесса в ВУЗе, разработанная согласно основным положениям метода динамических приоритетов и таблиц и предложенной методологии поиска оптимальных решений.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Метод динамических приоритетов и таблиц как универсальный инструмент формализации процесса поиска одного или ряда оптимальных решений трудно формализуемых многокритериальных задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов.

2. Методология поиска оптимальных решений многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов, основанная на использовании метода динамических приоритетов и таблиц и описывающая базовые принципы формализации, построения математических моделей и алгоритмических баз для проектирования автоматизированных систем генерации автоматических или интерактивных оптимальных решений любой задачи рассматриваемого класса.

3. Математическая модель, система алгоритмов и программный комплекс (ПК) "Автоматизированная система организации гибкого производства" (АСОГП), разработанные для задачи оптимальной организации работы технологического цеха.

4. Математическая модель, система алгоритмов и проект ПК "Автоматизированная система составления расписания занятий ВУЗа" (АССРЗ ВУЗа), предназначенного для проведения оптимального планирования и организации учебного процесса в ВУЗе.

Внедрение результатов работы.

1. ПК АСОГП прошел апробацию в опытно-промышленных условиях в ГУП ГЗ "Пульсар". Результаты проведенных исследований использовались при рассмотрении предварительной картины развития производственной ситуации, а также позволили выбрать оптимальную стратегию управления работой цеха для текущих условий, позволяющую повысить производительность цеха, снизить себестоимость единицы готовой продукции, провести расчеты сроков окупаемости дополнительных единиц дорогостоящего технологического оборудования, наладить бесперебойный ритм работы соседних производственнных участков.

2. Результаты работы использованы при составлении семестрового расписания занятий на весенний семестр 2 001 года в Московском Институте предпринимательства и права (МИПиП).

3. Результаты работы использованы при планировании учебного процесса и составлении семестрового расписания на весенний семестр 2002 года в Московском Государственном Университете имени М.В.Ломоносова (МГУ) на Юридическом факультете.

Апробация работы.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

Всероссийской научно-технической конференции "Электроника и информатика - 95" (Зеленоград, 1995); Всероссийской научно-технической конференции "Новые материалы и технологии" (Москва, 1995); Всероссийской молодежной научно-технической конференции

XXII Гагаринские чтения" (Москва, 1996); Научно-технической конференции "XXIII Гагаринские чтения" (Москва, 1997); Всероссийской научно-технической конференции "XXIV Гагаринские чтения" (Москва, 1998); Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 98" (Зеленоград, 1998); Всероссийской научно-технической конференции "Новые материалы и технологии НМТ - 98" (Москва, 1998); Всероссийской молодежной научно-технической конференции "XXVI Гагаринские чтения" (Москва, 2000); Международной конференции "Континуальные логико-алгебраические и нейросетевые методы в науке, технике и экономике" (Ульяновск,

2000); Межвузовской электронной научно-технической конференции "Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии" (Вологда, 2001); Российской научно-технической конференции "Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта" (Вологда,

2001).

Работа над диссертацией проводилась в рамках двух госбюджетных НИР.

Публикации. По материалам и результатам диссертации опубликовано 11 статей, докладов и тезисов; 2 отчета по НИР.

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 119 наименований, 6 приложений. Работа изложена на 211 страницах машинописного текста, включая 25 рисунков, 15 таблиц и 32 страницы приложений.

Вывод.

Метод динамических приоритетов и таблиц, а также методология поиска одного или ряда оптимальных решений задач рассматриваемого класса демонстрируют полную работоспособность при решении задачи обеспечения оптимальной организации работы технологического цеха, направленной на повышение эффективности использования ресурсных мощностей и выход на качественно новый уровень производственных показателей.

3.2. Использование метода динамических приоритетов для решения задачи распределения ресурсов ВУЗа с целью оптимальной организации учебного процесса

Задача распределения ограниченных ресурсов для отечественных и зарубежных учебных заведений с целью проведения оптимального планирования и организации учебных процессов известна как задача составления расписания учебных занятий.

Именно задача составления оптимального расписания является одной из наиболее показательных, поскольку обладает рядом характерных особенностей, отличающих ее от всех других по сложности неформального описания, формализации и проектного исполнения. Для такой задачи обязательным условием является учет человеческого фактора, чего нет в "технологической" задаче.

Применим разработанную методологию поиска оптимальных решений, основанную на использовании метода динамических приоритетов и таблиц, и представим поэтапное раскрытие решения задачи.

3.2.1. Демонстрация работы метода и методологии

I. Неформальное описание задачи.

Рассматривается планирование учебного процесса в высшем учебном заведении, насчитывающем 2 учебных отделения (ДО, ВО) , 1 выпускающий факультет, 15 кафедр,. . 37 аудиторий, 182 преподавателя, 4 курса, 43 учебных группы, 13440 часов учебной нагрузки на семестр. Вся нагрузка зафиксирована в учебных планах факультета. Кафедры обеспечивают профилирование слушателей по специализациям. Предусмотрено проведение 3-х видов занятий: лекций, семинаров и лабораторных работ. По каждой дисциплине определен логический порядок прохождения занятий.

Учебная неделя насчитывает 6 рабочих дней. Максимальная продолжительность работы дневного отделения - 5 пар занятий в день, для вечернего отделения - 3 пары занятий. Занятие длится 8 0 минут с перерывом на 15 минут. На ДО занятия начинаются с 9.00 часов, на ВО - с 18.10.

Для прохождения занятия разные потоки или полупотоки слушателей могут объединиться; с другой стороны, поток может быть разделен на несколько полупотоков; группы тоже могут объединиться; группа может быть разделена на подгруппы; несколько подгрупп могут объединиться.

Преподаватель может присутствовать одновременно только на одном занятии. В аудитории проводят только одно занятие по дисциплине. Спецкурсы для старших курсов читаются на кафедрах в дни, определенные заранее. Занятия по непрофильным дисциплинам(военная подготовка и физкультура) проводятся в специально отведенные дни и время.

Обозначим цели.

Используя предложенную методологию, следует максимально формализовать поставленную задачу и построить математическую модель оптимального планирования и организации учебного процесса в ВУЗе.

На основе разработанной математической модели построить алгоритм распределения ресурсов ВУЗа.

Используя разработанный алгоритм, требуется составить качественное расписание занятий факультета на семестр, отвечающее всем требованиям, ограничениям и, по возможности, пожеланиям.

Оценить оптимизационные возможности проектируемого ПК АССРЗ.

II. Определение требований и ограничений.

Обозначим основные требования:

Определить первую неделю лекционной неделей.

Обеспечить равномерное, прохождение занятий для групп и преподавателей.

Обеспечить прохождение всех плановых занятий, предусмотренных учебными планами.

Порядок прохождения дисциплины считать обязательным, соответствующим логической последовательности занятий, указанной в графике понедельного прохождения дисциплины (ГППД). Последовательность занятий по дисциплине предварительно обозначается преподавателем или по умолчанию принимается стандартный график понедельного прохождения.

Максимальная нагрузка для преподавателя - 2 пары в день (4 часа).

Максимальная нагрузка для группы - 4 пары в день (8 часов) .

Преподаватель не может одновременно проводить несколько занятий.

Следует учесть пожелания преподавателя к расписанию.

Учесть существующую привязку преподавателей к группам и потокам.

В расписании преподавателя не должно быть окон.

Следует учесть традиционные дни, предназначенные для прослушивания спецкурсов и непрофильных дисциплин.

В расписании группы не должно быть окон.

В аудитории не может одновременно проходить более одного занятия.

Аудитория должна отвечать требованиям "посадки" занятия: по вместимости (количество посадочных мест) и назначению (спец-аудитория или стандартная). □ Первичная занятость аудиторий должна быть учтена в обязательном порядке.

Следует учесть привязку некоторых дисциплин к аудиториям.

Следует учесть привязку ряда преподавателей к аудиториям.

Список аудиторий фиксированный.

Список групп фиксированный.

Семестр ограничен датами первого и последнего учебных дней.

Неделя насчитывает б учебных дней.

Время проведения занятий должно соответствовать принятому распорядку дня: ДО должно быть обеспечено 5-ю парами занятий; ВО - 3-мя парами занятий; длительность пары занятий -8 0 минут; продолжительность перерыва - 15 минут.

Занятие, присутствующее в очереди занятий учебной недели (согласно ГППД), подлежит проведению, во-первых, при наличии преподавателя, аудитории и слушателей, во-вторых, при условии выполнения выше обозначенных требований и ограничений.

III. Определение периода моделирования.

Период моделирования соответствует длительности семестра.

Семестр ограничен датами начала и окончания. Началом моделирования считается первый день, завершение моделирования следует за окончанием последнего дня учебного семестра.

В течение дня занятия проводятся с 9.00 по 21.35 включительно. Одно занятие длится 8 0 минут, что соответствует 2-м учебным часам. Перерыв между занятиями длится 15 минут.

Д/О обеспечено 5-ю занятиями, В/О - 3-мя.

IV. Оценка достаточности ресурсных возможностей проводится по вопросам обеспеченности занятий аудиторным временем, допустимости плановых нагрузок преподавателей и учебных групп. Обеспеченность занятий аудиторным временем

Достаточность аудиторных ресурсов определяется по коэффициентам загрузки аудиторий с учетом их классификации по назначению и вместимости:

V треб, „ „ КЗА= —=———- , i=l, 2,. N, (3.15. а)

V eo3Mi где: i - порядковый номер классификационной группы аудиторий. Утреб,- - требуемый объем аудиторного времени для проведения занятий в аудиториях i-й классификационной группы. Величина отражает потребность в аудиториях и измеряется в аудиторо-часах.

В свою очередь, аналогичное ранжирование по классу требуемой аудитории проводится для списка плановых занятий, составленных заранее.

Vbo3m;. - возможный объем аудиторного времени, суммарный по всем аудиториям i-й классификационной группы. Величина отражает возможности аудиторного фонда и измеряется в аудиторо-часах.

Достаточность аудиторных ресурсов обеспечивает выполнение следующего условия:

КЗА,< КР,, (3.15.6) где:

KPj - коэффициент регулирования, устанавливающий максимальный допустимый уровень загрузки или эксплуатации аудиторных ресурсов.

В случае нехватки аудиторных ресурсов, рассматривается вопрос о взаимозаменяемости аудиторий, принадлежащих разным классификационным группам по вместимости, поскольку занятия с меньшим количеством слушателей можно проводить в аудиториях большей вместимости, но не наоборот.

Повторное невыполнение условия (3.15.6) означает необходимость проведения нескольких согласований, например: а) согласование по аудиториям - поиск и задействование прочих резервов; б) согласование по нагрузке - в сторону ее уменьшения. Отсутствие перегрузок для преподавателей. Проверка допустимости принятой нагрузки для преподавателей проводится индивидуально по следующей формуле: i=l,2,. N, (ЗЛ5в;

V возм, где :

КЗП,. - коэффициент загрузки i-ro преподавателя; i порядковый номер преподавателя; N - общее количество преподавателей; Утреб(. - семестровая нагрузка преподавателя. Величина отражает полную семестровую нагрузку преподавателя и измеряется в часах. На практике, по семестровым нагрузкам проводятся предварительные расчеты и преподавателей согласования.

Увозм,. - возможная или допустимая нагрузка преподавателя. Величина учитывает предельно допустимую нагрузку для преподавателя (ПДНП) в день и измеряется в часах.

Длительность учебного часа и величина ПДНП варьируются в зависимости от учебного заведения. Необходимым условие допустимости семестровой нагрузки преподавателя считается следующее:

КЗП,.< КР2,

3.15.г) где:

КР2 - коэффициент регулирования, устанавливающий максимально допустимый уровень загрузки членов преподавательского состава. Отсутствие перегрузок для учебных групп.

Проверка допустимости принятой нагрузки для групп проводится для каждой группы в отдельности по формуле:

КЗГ=

V треб1

V возм, i = l, 2,. N,

3.15.д) где: КЗГ,. - коэффициент загрузки группы; i - порядковый номер группы; N - общее количество групп; VTpe6, - семестровая нагрузка i-ой группы, предусмотренная учебным планом. Списки плановых занятий для групп определены заранее. Величина

Утреб, измеряется в часах.

УвозМ; - допустимая нагрузка для i-ой группы слушателей. Величина учитывает предельно допустимую нагрузку группы (ПДНГ) в день и одинакова для всех курсов, измеряется в часах. Длительность учебного часа и величина ПДНГ варьируются в зависимости от типа учебного заведения и особенностей учебного отделения.

КЗГ,.< КР3, (3.15 . е) где: КР3- коэффициент регулирования, устанавливающий максимальный допустимый уровень загрузки групп.

V. Определение объектов системы.

Определим 4 объекта, и плановый документ учебного заведения: состав слушателей, преподавательский состав, аудиторный фонд, время и учебные планы.

Состав слушателей" является воспринимающим объектом системы. Он может быть представлен различными по численности экземплярами. Экземпляры "состава слушателей" будем называть списками слушателей (СС). Считается, что СС может включать в себя как одну группу или подгруппу студентов, так и несколько объединенных вместе групп или подгрупп. Такое описание является универсальным для "учебной" задачи.

Преподавательский состав" является исполнительным объектом. Экземплярами этого объекта являются преподаватели. Присутствие ведущего преподавателя является одним из главных условий успешного прохождения занятия.

Аудиторный фонд" (АФ) причисляется к классу емкостных объектов. Экземплярами АФ являются аудитории. Аудитория предназначена для обеспечения "посадки" занятия. Наличие свободной аудитории, отвечающей требованиям по вместимости и назначению, также является одним из условий успешной активации и прохождения занятия.

Динамический объект "время" представлен ресурсом времени, которым располагает учебное заведение для выполнения семестрового учебного плана. Ресурс представлен отрезком фиксированной длины, ограниченным датами начала и окончания учебного семестра и определяющим количество учебных недель, а значит и максимальное количество событий в моделируемой системе. Детальный подсчет числа возможных событий проводится с учетом продолжительности учебной недели и распорядка дня, принятого в учебном заведении, где фиксируется время проведения каждой пары занятий.

Задача планирования учебного процесса допускает использование фрагментарного режима расстановки занятий, поэтому рассматриваемый отрезок времени моделирования будем называть экземпляром объекта "время". Максимальным по продолжительности экземпляром является непосредственно семестр. За семестром следуют недели, дни недели и пары. Минимальным отрезком является пара. Чем меньше рассматриваемый отрезок, тем меньше степень свободы у системы при принятии решения о расстановке.

Использование такой итерационной стратегии уточнения отрезка активации занятий позволит моделировать распределение занятий в двух направлениях, когда отрезки активации большей продолжительности заменяются на меньшие и наоборот.

Учебные планы" являются плановыми документами. По ним определяются семестровые нагрузки преподавателей и слушателей выпускающих факультетов и кафедр. Каждый учебный план представлен списком дисциплин и соответствующей нагрузкой по ним. Выполнение учебной нагрузки отслеживается по каждой отдельно взятой дисциплине.

VI. Определение процедуры, участниками и неотъемлемыми частями которой являются экземпляры объектов.

Определим процедуру как занятие .по дисциплине. Определим понятие события.

Список событий "учебной" задачи представлен тремя событиями. Событием прямой инициации назовем установку занятия в расписание. Установка занятия приводит к пересчету системы динамических приоритетов занятий и активации следующих своевременных занятий, возможно, конкурирующих за время установки и место "посадки". Своевременным занятием назовем первое занятие в табеле прохождения занятий (ТПЗ), следующее за списком установленных занятий рассматриваемой дисциплины. Табель предназначен для фиксации логической последовательности прохождения всех типов занятий дисциплины (например, .7 лекций, 1 семинар, 2 лекции, 1 семинар, 1 лабораторная и т.п.) без привязки к неделям, дням, парам, аудиториям ■ и даже группам слушателей. По замыслу автора, ТПЗ заполняет ведущий преподаватель или этот процесс выполняется в автоматическом режиме либо полуавтоматическом, если табель заполнен не полностью, а отмечена, например, только продолжительность "начитки" лекционных занятий. Введение ТПЗ значительно снижает мерность задачи на первом этапе решения "учебной" задачи, повышает вероятность составления хорошего расписания при переходе на следующие этапы, а также является очень важным документом, отвечающим за качество восприятия дисциплины слушателями.

Отличительной особенностью "учебной" задачи является возможность отмены активации процедуры. Событием косвенной инициации назовем отмену занятия, установленного в расписание. Наступление такого события приводит к событию прямой инициации, иными словами, к возвращению занятия в очередь неустановленных занятий. Косвенное событие увеличивает список событий прямой инициации.

Активацией згмзятия будем называть установку занятия в сетку расписания с отражением в расписаниях одной или нескольких групп/подгрупп, преподавателя/преподавателей, аудитории/ аудиторий.

VII. Оптимизация исходных данных.

Для организации ввода и хранения данных, необходимых непосредственно для моделирования, была разработана информационная модель, представленная на рис.3.2. Широкие стрелки, присутствующие на рисунке, определяют условные ссылки на объекты того же цвета. Последующее формирование таблиц проводится на основе "информационных потребностей" представленной структуры.

VIII. Определение статических таблиц Определим список из 9 статических таблиц'.

СПЕЦИФИКАЦИЯ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ВУЗА}

СПЕЦИФИКАЦИЯ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ВУЗА: ФАКУЛЬТЕТОВ И КАФЕДР} {СПЕЦИФИКАЦИЯ УЧЕБНЫХ ПЛАНОВ КУРСОВ ВЫПУСКАЮЩИХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ВУЗА}

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Предложен эвристический метод формализации поиска одного или ряда оптимальных решений трудно формализуемых многокритериальных задач целочисленного программирования, связанных с распределением ограниченных ресурсов моделируемой системы.

2. Предложена методология поиска оптимальных решений многокритериальных трудно формализуемых задач целочисленного программирования в условиях ограниченных ресурсов, основанная на работе метода динамических приоритетов и таблиц. Методология описывает базовые принципы построения алгоритмической базы для проектирования комплексных автоматизированных систем оптимального распределения ограниченных ресурсов, предназначенных для генерации автоматических (машинных) и интерактивных (совместных или человеко-машинных) оптимальных решений любой задачи рассматриваемого класса.

3. Доказана состоятельность и эффективность метода динамических приоритетов и таблиц при решении разноплановых задач рассматриваемого класса, программная реализация которых может быть основана на работе различных вариантов событийных моделей.

4. Предложена математическая модель оптимальной организации работы технологического цеха по производству микроэлектронных устройств, разработанная с использованием предложенной методологии.

5. Предложена математическая модель планирования и организации учебного процесса в ВУЗе с использованием метода динамических таблиц и приоритетов.

6. Разработан ключевой алгоритм поиска оптимального решения "технологической" задачи, предназначенный для распределения технологических операций.

7. Созданный программный комплекс "Автоматизированная система организации гибкого производства" может быть адаптирован к любым производственным условиям и использован при моделировании поиска оптимального режима запуска исследуемого производства.

Полученные с помощью ПК результаты моделирования могут быть полезными:

- при рассмотрения предварительной картины развития производственной ситуации,

- при выборе оптимальной стратегии управления работой цеха для текущих условий

- для оценки возможности повышения производительности цеха и снижении себестоимости единицы готовой продукции,

- при расчетах сроков окупаемости дополнительных единиц дорогостоящего оборудования,

- на этапе распространения исследований и обеспечения бесперебойного ритма работы соседних производственнных участков,

- при долгосрочном прогнозировании развития как отдельных участков, так и производства в целом.

8. Разработан и апробирован ключевой алгоритм поиска оптимального решения "учебной" задачи, предназначенный для распределения занятий в сетке расписания.

9. Экспериментально доказана возможность получения быстрых и качественных результатов в виде оптимальных распределений ограниченных ресурсов технологического цеха и высшего учебного заведения при наличии обязательных требований, ограничений, пожеланий к распределению и необходимости учета человеческого фактора для последнего.

10. Теоретические и программные имитационные модели обладают широкими возможностями, удовлетворяющими разнообразные требования заказчика качеством предлагаемых решений, что доказывает эффективность теоретической разработки и научную состоятельность новых метода и методологии.

11. Методология поиска оптимальных решений может быть использована для решения любой задачи целочисленного программирования рассматриваемого класса.

174

12. В перспективе предложенную методологию поиска оптимальных решений можно апробировать при создании универсальной инструментальной среды разработки прикладных программных комплексов типа "Автоматизированная система оптимального распределения ограниченных ресурсов".

13. Автор диссертационной работы видит несколько перспективных направлений дальнейших научных исследований по совершенствованию уже разработанных моделей и проверке скрытых возможностей метода ДП и Т и методологии поиска оптимальных решений.

1. Meyhak Н. Simultane Gesamtplanung in mehrstufigen Mehrprodukternehmen. Ein Modell der dynamischen linearen Planungsrechnung. Mannheim, 1968.

2. Zwehl W. Von. Programmierung ganzzahlige//Handworterbuch der Wissenschaften. Stuttgart u.a., 1988.

3. Арсеньев Ю.Н., Сулла М.Б., Минаев B.C., Управление экономическими и финансовыми рисками. М.:Высшая школа, 1997.

4. Кремер Н.Ш. и др. Исследование операций в экономике. -М.: ЮНИТИ, 1997г.

5. Таха X. Введение в исследование операций. М.:Мир,1985.

6. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1993г.

7. Авдулов П.В., Гойзман Э.И., Жандаров A.M. Методы анализа и обоснованности решений в управлении экономикой. М.:АНХ, 1989г.

8. Рассказов Е.А. Управление свободными ресурсами банка -М.: Финансы и статистика, 1996г.

9. Арсеньев Ю.Н., Сулла М.Б. Управление риском при авариях. М.: Высшая школа, 1997г., с.38 6.

10. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980г.

11. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997г.

12. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций. М.: Дело, 1998г.

13. Глудкин О.П. Всеобщее управление качеством. Total Quality Management(TQM). M.: Радио и связь, 1999г., С.21.

14. Отчет №1479/57851 по научно-исследовательской работе, ВВИА им. Н.Е.Жуковского, М., 1980г.

15. Отчет №3574/5273 по научно-исследовательской работе, ВВИА им. Н.Е.Жуковского, М., 1974г.

16. Отчет №1175 по научно-исследовательской работе, ВВИА им. Н.Е.Жуковского, М., 1975г.

17. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. М. : Эксмо-Пресс, 2001г.

18. Веденин К. В. Информационные технологии в работе аудиторско-консультационной фирмы // Ежемесячный научно-практический журнал "Финансовые и бухгалтерские консультации".-М.: ФБК-ПРЕСС, №5, 2001г., с. 94.

19. А.В.Черняев, С.Г.Красновская. Выбор СУБД для анализа микроэлектронной технологии. Тезисы докладов Всероссийской научно технической конференции " Электроника и информатика -95 ", Зеленоград, 15 - 17 ноября 1995г., с. 269-270.

20. А.В.Черняев, С.Г.Красновская. Критерии выбора СУБД для оптимизации микроэлектронной технологии. Тезисы докладов

21. Всероссийской научно технической конференции " Новые материалы и технологии М., 21-22 ноября 1995г., с.45.

22. В.К.Томшин, С.Г.Красновская. Проектирование тематической системы управления базой данных. XXII Гагаринские чтения. Тезисы научной конференции. М., 2-6 апреля 1996г., с. 137.

23. В.К.Томшин, С.Г.Веденина. Проектирование автоматизированной системы составления расписания занятий ВУЗа. XXIII Гагаринские чтения. Тезисы научной конференции. М., 8-12 апреля 1997г., с. 6-7.

24. В.К.Томшин, С.Г.Веденина. Основные подходы к решению задачи автоматизации системы составления расписания занятий ВУЗа. XXIV Гагаринские чтения. Тезисы докладов Всероссийской молодежной научной конференции. М., 7-11 апреля 1998г., с. 5758.

25. С.Г. Веденина. Перспективы создания автоматизированной системы составления расписания занятий ВУЗа. "Новые материалы и технологии НМТ 98" Тезисы докладов Всероссийской научно - технической конференции. Москва, 17 -18 ноября 1998 г. с. 383.

26. Веденина С. Г. Возможные подходы к процессу алгоритмизации задачи составления расписания занятий ВУЗа. Всероссийская молодежная научная конференция XXVI Гагаринские чтения. М., 7-11 апреля, 2000г.

27. С. Г. Веденина. Использование метода динамических приоритетов для моделирования учебного процесса в системе образования. Сборник трудов МАТИ, М.: 2000г. (в печати)

28. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования.- М.: Мир, 1991г.

29. Филд А., Харрисон П. Функциональное программирование.- М.: Мир, 1993г.

30. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М. : Высшая школа, 1998г.

31. Иванов Ю.В., Лакота Н.А. Гибкая автоматизация производства РЭА с применением микропроцессоров и роботов. М. : Радио и связь, 1987г.

32. Черняев В.Н. Технология производства интегральных микросхем и микропроцессоров. М.: Радио и связь, 1987г.

33. Малышева И. А. Технология производства интегральных микросхем. М.: Радио и связь, 1991г., с.59.

34. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М. : Энергоатомиздат, 1991г.

35. Александрова А.Т., Ермаков Е.С. Гибкие производственные системы электронной техники. М. : Высшая школа, 1989г.

36. Мищенко В.А. Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования БИС и СБИС. М. : Радио и связь, 1988г.

37. Лебедев А.Н. Моделирование в научно-технических исследованиях. -М.: Радио и связь, 1989г.

38. Березин А.С., Мочалкина О.Р. Технология и конструирование интегральных микросхем. М.: Радио и связь, 1983г.

39. Блинов И.Г., Кожитов Л. В. Оборудование полупроводникового производства. М.: Машиностроение, 1986г.

40. Технология СБИС. Под ред. С.Зи М.: Мир, 1986г.

41. Курносов А.И., Юдин В.В. Технология производства полупроводниковых приборов и интегральных микросхем. М. : Высшая школа, 1986г.

42. Нашельский А. Я. Технология полупроводниковых материалов. М.: Металлургия, 1987г.

43. Беннетс Р.Дж. Проектирование тестопригодных логических схем. М.: Радио и связь, 1990

44. Системы технологического . обеспечения качества компонентов микроэлектронной аппаратуры. Под ред. А.И. Коробова.- М.: Радио и связь, 1987г.

45. Глудкин О. П. Методы и устройства испытания РЭС и ЭВС.- М.: Высшая школа, 1991г.

46. Казеннов Г.Г., Соколов А. Г. Принципы построения САПР БИС. М.: Высшая школа, 1990г.

47. Справочные материалы. ТОО «Интерпрго» при НИВЦ МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, 2001г.

48. Фролов А.В., Фролов Г.В. Программирование для Windows NT. -М.:Диалог-МИФИ, 1996г.65. http://hate.main.ru/dpgrp/schedule/index.html

49. Linda Van Guilder. Automated Part of Speech Tagging: A Brief Overview (Handout for LING361, Fall 1995 Georgetown University), Georgetoen University, 1995.73. http://www.host.ru/~analyst74. http://citforum.ru/programming/digest/avtestlang/html

50. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний.- М.: Наука, 1975г.

51. Коффман Э.Г. Теория расписаний и вычислительные машины. М.: Наука, 1984г.

52. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений. М: Логос, 2000г.

53. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное обеспечение. М.: Мир, 2001г.

54. Химмельбау Д. Прикладное нелинейное программирование. -М.: Мир, 1975г.

55. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978г.

56. Урнов В.А. Расписание наиболее востребованный АРМ в образовании. Информатика и образование, №4, 2001, с.47-49.

57. Попов,, Э.В., Фоминых И. В., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статистические и динамические экспертные, системы. М. : Финансы и статистика, 1996г.

58. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Физматлит, 1997г.

59. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Минск: ТетраСистемс, 1997г.

60. Матвеев Л.А. Компьютерная поддержка решений. С.-П.: Специальная Литература, 1998г.

61. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998г.

62. Романовский И.В. Дискретный анализ. С.-П.: Физматлит, 2000Г.

63. Баронов В.В., Калянов Г.Н., Попов Ю.И., Рыбников А. И., Титовский И.Н. Автоматизация управления предприятием. М.: ИНФРА-М, 2000г.

64. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ, 2001г.

65. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993г.

66. Отчет №0786/48481 по научно-исследовательской работе, ВВИА им. Н.Е.Жуковского, М., 1974г.

67. Российские железные дороги: вторая электрофикация //iBusiness, N12, с.60-63.

68. Открытая образовательная платформа //eGoverment, каталог решений, М., 2002

69. Спиральная модель разработки программного обеспечения //PSWEEK N8, 5 марта 2002г., с.21

70. Поиск с пристрастием //ComputerWorld Россия, 22 августа 2000г., с.30-32.

71. Канторович JT.B. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М., АН СССР, 1960.

72. Математические методы в планировании отрасли и предприятий. М.,"Экономика", 1973.

73. Юдин Д.Б., Гольштейн Е.Г. Линейное программирование.М., Физматгиз, 1963.

74. Корбут А.А., Финкильштейн Ю.Ф. Дискретное программирования. М., "Наука", 1969.

75. Венцель Е.С. Исследование операций.М., "Наука",1980.

76. Беллман Р. Динамическое программирование.М., Издательство иностранной литературы,I960.

77. Вагнер Г. Основы исследования операций.М.,"Мир",1972.

78. Таха X. Введение в исследование операций. В 2-х книгах. М., "Мир", 1985.

79. Конвей Р., Максвелл В., Миллер Л. Теория расписаний. М., "Наука",1975.

80. Календарное планирование/Под ред. Головинского, "Прогресс",1966.

81. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах.М.,"Машиностроение",1991.

82. Интегрированные системы, управления предприятиями. ИПУ РАН, 1996.

83. Гаджинский A.M. Логистика, ИВЦ "Маркетинг",1998.

84. Churchman C.W. System Approach. New York: Dell, 1969.

85. Gaither N. The Adaptation of Operations Research Techniques by Manufacturing Organizations.- Decision Sciences 6, October, 1975, 797-813.

86. Gallagher G. How to Develop a Realistic Master Scheduler. Management Review, April,1980,19-25.

87. Chung C., Krajewski L. Planning Horisonts for MPS.-Journal of Operations Management 4, 1984.

88. Wight Oliver W. Production and Inventory Management in the Computer Age.Boston, Cahners Books,1974.

89. Vollman T. OPT as an Enhancement to MRPII.-Production of Inventory management 27, no2,1986,38-47.

90. Proud I. Controlling the Master Schedule.-Production of Inventory management 27, no2,1981,78-90.

91. АКТ ВНЕДРЕНИЯ НАУЧНОЙ РАЗРАБОТКИ

92. Ожидаемый экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы Ведениной С.Г. составляет не менее 7.4 тысяч у.е. в год.

93. Комиссия считает целесообразным и перспективным продолжение сотрудничества с Ведениной С.Г. в направлении научной организации работы предприятия.1. Члены комиссии27 1 1 360|28 15 1429 16 1430 1 1 360

94. V. Формирование Р-«кармана» 31 4 5,6,4,7 114, 114, 18, 11532 9 450 с/партия33 6 1 РП(270;330)34 1 1 360

95. VI. Формирование 1Ч-«кармана» 35 4 5,6,4,7 114, 114, 18, 11536 9 450 с/партия37 6 1 РП(270;330)38 1 1 36039 2 30040 14 141 1 1 360