Методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса

Скоробогатченко, Дмитрий Анатольевич

Управление в социальных и экономических системах

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса

доктора технических наук: Скоробогатченко, Дмитрий Анатольевич
город: Астрахань
год: 2012
специальность ВАК РФ: 05.13.10

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса»

Автореферат диссертации по теме "Методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса"

На правах рукописи

Скоробогатченко Дмитрий Анатольевич

методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса

05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

1 [JAP Ш

автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Астрахань 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный консультант доктор технических наук, профессор

Боровик Виталий Сергеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Дворянкин Александр Михайлович

доктор технических наук, профессор Квятковская Ирина Юрьевна

доктор технических наук, профессор Столяров Виктор Васильевич

Ведущая организация Федеральное государственное бюджетное

учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН)

Защита состоится 30 марта 2012 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.009.03 при Астраханском государственном университете по адресу: 414056, г. Астрахань, ул. Татищева, 20 «а».

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Астраханского государственного университета.

Автореферат разослан 12 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, к.т.н. Щербинина О.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Сложившаяся в настоящее время практика распределения ресурсов в организационных системах автодорожного комплекса является результатом несоответствия существующей методологии поддержки принятия решений при управлении качественным состоянием сложных объектов перспективным потребностям отрасли', решить которое в рамках имеющихся теоретических и методических подходов не удастся, что ведет к потерям как в автодорожном комплексе, так и в сопутствующих отраслях.

По данным Росавтодор нормативным требованиям соответствуют только 40 % федеральных автомобильных дорог, при этом в 2010 году на содержание автомобильных дорог из федерального бюджета выделено 56 млрд. рублей, что меньше, чем в 2009 году, а от норматива, утвержденного в 2007 году, составило 50 %.

Попытки выхода их сложившейся в отрасли проблемной ситуации путем применения имеющихся систем поддержки принятия управленческих решений носили частичный, временный или ограниченный характер в силу ряда причин, среди которых следует отмстить высокую стоимость получения информации о начальном состоянии объекта, обилие сложно формализуемой вербальной информации относительно его функционирования, трудно поддающейся описанию формальными математическими методами, а также необходимость сбора большого количества данных для применения сложных эмпирических зависимостей, прогнозирующих изменение качественного состояния сложных объектов в автодорожном комплексе.

В результате качественное состояние автомобильных дорог снижается, растут автотранспортные затраты, потери от ДТП, ухудшается социальное обслуживание населения, что приводит к недополучению внетранспортного эффекта в сопутствующих отраслях народного хозяйства, препятствует модернизации экономики страны и делает актуальным направление исследований, связанное с разработкой систем интеллектуальной поддержки управления качественным состоянием сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса.

Проблема заключается в отсутствии комплексного метода оценки и прогнозирования качественного состояния сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса, позволяющего принимать обоснованные управленческие решения при содержании автодорог в условиях неполноты информации количественного характера.

1 Перспективные цели развития отрасли приняты в соответствии с Федеральной Целевой Программой «Развитие транспортной системы России (2010-2015 годы)» и Транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года.

высить эффективность использования ресурсов при эксплуатации дорожных объектов и, как следствие, функционирования дорожной отрасли в целом.

Цель и задачи работы. Целью исследований является разработка методологии интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Обосновать комплексный подход к определению основных элементов и переменных в системе поддержки принятия решений, а также базовые принципы ее реализации в рамках необходимости разработки единой методологической концепции управления качественным состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса;

2. Разработать метод идентификации состояния сложного объекта автодорожного комплекса с возможностью одновременного использования качественной и количественной информации в системе поддержки принятия управленческих решений;

3. Разработать метод прогнозирования изменения качественного состояния сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса и алгоритм повышения объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений;

4. Разработать совокупность моделей для оценки, прогнозирования и повышения качества и объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса;

5. Разработать концептуальную схему управления качественным состоянием сложного объекта в автодорожном комплексе на основе интеллектуальной системы поддержки принятия решений, способствующую повышению эффективности управленческих решений на основе критерия результат/затраты, а также с учетом возможностей финансирования отрасли;

6. Разработать способную к адаптивной настройке информационную интеллектуальную систему поддержки принятия решений объединяющую модели оценки состояния сложных объектов, прогнозирования его изменения и повышения качества результатов, а также алгоритмы и критерии оптимизации.

Объектом исследования является система управления качественным состоянием сложного объекта в автодорожном комплексе.

Предметом исследования является методология поддержки принятия управленческих решений.

системах автодорожного комплекса. Адекватность установленных теоретических зависимостей подтверждена экспериментально путем сравнения результатов моделирования изменения состояния сложного объекта с фактическими данными, полученными в ходе диагностики на примере автомобильных дорог региона. В процессе исследований использовались современные компьютерные технологии и программные продукты, в том числе созданные автором.

— разработана методология оценки и прогнозирования состояния сложного объекта, позволяющая, в отличие от существующих, использовать качественные параметры, задаваемые вербально наравне с количественными характеристиками, полученными инструментальными средствами;

— разработана совокупность методов для оценки и прогнозирования изменения состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера;

— разработана методика повышения эффективности прогнозирования состояния сложного объекта, способствующая устранению субъективизма информации качественного характера, отличающаяся применением нечетких нейронных сетей;

— модель для оценки состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера;

— модель для прогнозирования изменения состояния сложного объекта на основе композиционного вывода;

— гибридную модель повышения объективности и точности прогноза состояния сложного объекта, основанную на синтезе композиционного вывода с нейронными сетями;

— интеллектуальный многокритериальный алгоритм принятия решений относительно текущей управляющей стратегии при различных уровнях финансирования отрасли.

— информационную технологию поддержки принятия решений, позволяющую на основе предлагаемой концепции управления состоянием сложного объекта повысить эффективность обработки и хранения информации.

Теоретическая значимость заключается в обосновании новой концепции принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса на основе разработанной методологии комплексной многофакторной оценки и прогнозирования изменения состояния сложного объекта с

возможностью сочетания качественной и количественной информации на основе применения нечетких нейронных сетей.

— разработанное дополнение к традиционному отраслевому методу экс-пертно-балыгой оценки качества состояния (содержания) на примере автомобильных дорог, принятое к внедрению в организациях по диагностике дорожных объектов;

— разработанный алгоритм по оценке эффекта от проведения дорожных работ на стадии планирования с целью принятия управленческих решений в условиях ограниченных ресурсов, используемый государственными организациями-заказчиками и частными подрядными предприятиями;

— выработанные практические стратегии управленческих решений относительно дорожных объектов на уровне района, области, региона, приняты к внедрению органами государственной власти;

— установленные значения весовых коэффициентов связей в нечеткой нейронной сети, позволяющие осуществлять прогноз изменения качественного состояния сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса Центрального и Южного федеральных округов.

Автор защищает методологию управления состоянием сложных объектов в автодорожном комплексе, основанную на системе интеллектуальной поддержки принятия решений, существенным компонентом которой является метод экспертной идентификации, а также совокупность установленных экспериментально-аналитических зависимостей и закономерностей, позволяющих использовать качественные результаты визуально-лингвистической оценки для прогнозирования изменения качественного состояния дорожных объектов с учетом воздействия внешних отрицательных факторов и планируемых стратегий работ для целей оптимизации управленческих решений.

Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается уровнем сходимости результатов прогнозирования с фактическими данными на примере изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог региона. Обоснованность научных положений и рекомендаций характеризуется положительными результатами от внедрения на предприятиях автодорожного комплекса.

дни, позволяющей определять текущее состояние объекта с учетом воздействия на него внешних контролируемых и неконтролируемых факторов; в разработке нейрокомпыотерного метода управления состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса; во внедрении в практику организаций автодорожного комплекса оптимизационных механизмов поддержки принятия управленческих решений.

Реализация результатов работы. Разработанная методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса внедрена в Управлении автомобильных дорог администрации Волгоградской области, Областном государственном унитарном предприятии «Волгоградавтодор», муниципальном учреждении коммунально-дорожного строительства, ремонта и содержания «Комдорстрой», государственном казенном учреждении «Дагестанавтодор», ЗАО «Компания «Дорис», Волгоградском филиале Федерального государственного унитарного предприятия «Российский дорожный научно-исследовательский институт», Министерстве промышленности, транспорта и природных ресурсов Астраханской области, ООО «Дорожно-строительное предприятие «ПК-Строй», ООО «Доринжсервис», ООО «Астродорсервис», а также в учебном процессе Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета, Волгоградского государственного технического университета, Сибирской государственной автомобилыю-дорожной академии и Тихоокеанского государственного университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись и докладывались на межвузовской заочной научно-практической конференции «Проблемы ЖКХ и недвижимости» (г. Самара 2006 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Социально-экономические и технологические проблемы развития строительного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства региона» (г. Михайловка 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации транспортных сооружений» (г. Омск 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Строительство - 2006» (г. Ростов-на-Дону 2006 г.), Ежегодной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава и студентов ВолгГАСУ (г. Волгоград 2008 г.), Международной научно-практической конференции, посвященной 65-летию образования Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии «Межкультурная деловая коммуникация: проблемы и перспективы российско-молдавского сотрудничества в формировании коммуникативной компетенции кадров агробизнеса» (г. Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Управление региональными системами: интеграционный подход, факторное обеспечение, методы, модели» (г. Волгоград 2009 г.), международной научно-практической конференции «Малоэтажное строительство в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье гражданам России»: технологии и материалы, проблемы и перспективы развития в Волгоградской области» (г.

Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Российский регион: управление инновационным развитием в условиях мирового финансового кризиса» (г. Волгоград 2010 г.), IV научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2010 г.), V научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2011 г.).

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 56 научных работ, в том числе, 21 работа в периодических изданиях, рекомендованных ВАК к публикации результатов докторской диссертации, 33 статьях в сборниках материалов международных, всероссийских научных конференций, получено регистрационное свидетельство на программу для ЭВМ. Без соавторов опубликовано 16 работ в научно-технических журналах, по перечню ВАК и выпущено 2 монографии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем диссертации составляет 314 страниц включает 111 рисунков и 30 таблиц, включая приложения. Библиографический список включает 529 наименований, из них 187 на иностранных языках.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, поставлена цель и сформулированы задачи диссертационного исследования, показаны научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе проведен анализ существующих отечественных и зарубежных систем принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса и сформулирована цель исследования, заключающаяся в разработке теоретических основ многофакторной оптимизации управления состоянием дорожных объектов на основе качественных моделей.

На основе анализа таких отечественных систем управления, как АБДД «РЕМОНТ» и АБДД «ДОРОГА», Титул 2000—2005, IndorGIS/Road, программа «Минимум», ArcGIS, MAPInfo, АБДД «ODRR», а также зарубежных систем таких как COSMOS, RMMS, RANGIS, OPUS, WUP, SEVADER, RIMES, VISAGE и SECUR, OSS, STRADA-DB, MEPLAN, MA.P.P.E., SAMOA, ERASME, PMS, PAVER, RAMS, VIAVIEW, WS PMS, HDM установлено, что оптимизация управленческих решений организационных систем автодорожного комплекса включает две части: первоначальную оценку фактического состояния дорожных объектов и прогнозирование его изменения.

Анализ исследований В.К. Апестина, А.К. Бируля, Т.В. Бобровой; B.C. Боровика,' А.П. Васильева, Г.М. Гасанова, Г.И. Глушкова, Л.И. Горецкого, А.Д. Гриценко, O.A. Дивочкина, Э.В. Дингеса, В.Н.Ефименко, И.А. Золотаря, H.H. Иванова, С.К. Иллиополова, В.Е. Кагановича, Б.Н. Карпова,

М.С. Коганзона, М.Б. Корсунского, O.A. Красикова, Л.Б. Миротина, В.П. Носова, П.И. Поспелова, H.A. Пузакова, В.М. Сиденко, В.В. Сильянова, Ю.М. Сит-иикова, Ю.В. Слободчикова, А.Б. Соловчук, В.В. Столярова, А,Я. Тулаева, В.В. Чванова, Ю.М. Яковлева, А.И. Ярмолинского, В.А. Ярмолинского, В.Н. Яромко и др. позволил классифицировать подходы к управлению состоянием сложных объектов в автодорожном комплексе (табл. 1).

Таблица 1

Сравнительный анализ существующих систем управления качественным

состоянием сложных объектов в автодорожном комплексе

Критерий сравнения Реализация

США Европа Россия

Существующие Авторская

Названия программных продуктов Highway Development and Management Pavement Management System «Титул», «Минимум», «ODRR» «Road Status»

Возможность учета качественных и количественных данных на единой математической основе + +/- - +

Возможность учета данных о воздействии транспортной нагрузки и погодно-климатических факторах + + +/- +

Возможность оценки интегральным показателем качества +/- +/- + +

Возможность многокритериальной оптимизации + + +

Доступность автоматизированных продуктов для рядовой дорожной организации + + +/- +

Адаптивность к местным условиям - - + +

Возможность статистического улучшения качества результатов расчетов +/- +/- +/- +

Учет работ управляющих воздействий + +/- - +

Примечание:

«-» - не реализовано; «+» - реализовано; «+/-» - частично реализовано

В результате анализа исследований С.А. Баркалова, A.M. Бершадского, Л.С. Берштейна, А.Н. Борисова, В.Н. Буркова, С.Н. Васильева, С.А. Гаврило-вой, Ю.Б. Гермейера, М.Б. Гузаирова, C.B. Емельянова, JI. Заде, А.Ю. Заложне-ва, В.А. Камаева, ИЛО.Квятковской, В.Н. Кузнецова, А.Б. Куржанского, В.Г. Лебедева, Б.М. Миллера, А.О. Недосекина, Д.А. Новикова, А.И. Орлова, Т.А. Орловского, Д.А. Поспелова, Е.Я. Рубинович, В.Ф. Хорошевского, A.B. Щепкина, Н.И. Юсуповой, и других установлено, что для управления

сложным объектом в организационных системах большие возможности открывает использование нечеткой логики и нечетких нейронных сетей.

Во второй главе разработана методика оценки состояния сложного объекта автодорожного комплекса с использованием качественной информации. Сущность методики заключается в представлении всех переменных-листьев функциями принадлежности нечетких множеств и дальнейшем переходе от совокупности переменных-листьев к интегральной переменной. Для первоначальной оценки приоритетов переменных листьев предлагается использовать метод парных сравнений.

Располагая значениями степени вклада каждой из нижестоящих переменных в вышестоящую, вершины функций принадлежности интегральных лингвистических переменных определяются по формулам:

где а — степень вклада рассматриваемой нижестоящей переменной в переменную высшего уровня (значимость показателя), определяемая методом парных сравнений (рис. 1). В связи с тем, что переменные-листья, как правило, имеют не одинаковую размерность предусмотрено проведение процедуры нормализации.

На основе разработанной методики оценки была предложена система прогнозирования изменения состояния сложного объекта автодорожного комплекса, основанная на композиции нечетких отношений

^ (*> г) =VК (Х'У)Л {У'2))' (2)

называемая тах-тт-композицией (или тах-тт-сверткой) отношений К\ и Кг.

Реализация методики прогнозирования состояния сложного объекта представлена на рис. 2.

1. База правил. База правил в методике прогнозирования состояния сложного объекта представлена совокупностью логических правил вида «ЕСЛИ-ТО», связывающих переменные начального состояния сложного объекта с переменными управляющего и отрицательного воздействия. База правил составляет основу корректного функционирования модуля нечеткого управления и представлена множеством нечетких правил Як,к = 1, ..., N вида

Як:ЕСЛИ(*, = А* Их2=4И ... Их„ = Л*),

ТО = 5* Иу2= В, И... Иут = 5*(3) где//—количество нечетких правил, А*, В* —нечеткие множества.

функции принадлежности интегральной лингвистической переменной

множество множество

Рис. 2. Структура нечеткой системы по прогнозированию состояния сложного объекта автодорожного комплекса для целей принятия оптимальных решений

2. Блок вывода. Нечеткое множество, характеризующее прогнозируемое состояние сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса Вк, определяется комбинацией нечеткого множества Л' и отношения Як, т.е.

Вк=А'°(Ак->Вк), * = (4)

или

и* (у)=(*)г 0 (*>?)]• (5)

Если используемая /-норма имеет тип «произведение» и нечеткая импликация определяется правилом типа «произведение», то предыдущее выражение можно записать в виде

х,,...,х„еХ ^ м J

3. Блок фуззификации. Фуззификатор преобразует //-мерный входной вектор начальных данных о состоянии объекта, факторах внешней среды и управляющих воздействиях х=(х,,х2, ...,хп)Т бX в нечеткое множество Л', характеризуемое функцией принадлежности (*). С практической точки зрения наиболее удобно использовать функции гауссовского типа.

4. Блок дефуззификации. Блок дефуззификации представлен следующим выражением:

где ук — это центр нечеткого множества Вк, то есть точка, в которой (у) достигает максимального значения. Блок дефуззификации позволяет выполнять обратную операцию — конечное прогнозируемое состояние сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса приводится от функции к точному числовому значению.

Субъективизм построения сетки правил и функций принадлежности предлагается устранить путем представления методики композиционного вывода прогнозируемого состояния дорожного объекта на основе нейронных сетей.

Для реализации методики предлагается использовать многослойную НС прямого распространения. Самым важным свойством этой НС является способность обучаться на основе статистических материалов и в результате повышать свою производительность. Обучение нейронной сети происходит посредством корректировки синаптических весов. В качестве методики обучения предлагается использовать алгоритм обратного распространения ошибки.

Объединив метод дефуззификации (7), вывод согласно выражению (6), блок фуззификации и гауссовскую функцию принадлежности, прогноз изменения качественного состояния сложного объекта автодорожного комплекса можно представить в виде

"Л

i у

_ /ы

у=—

П«р

Пехр

где параметры х/ и о* представляют собой центр и ширину гауссовской функции. Она опосредует собой функции принадлежности, используемые в методике прогнозирования состояния объектов, а ее параметры х * и сг*, настраиваясь в процессе обучения, позволяют повысить точность прогноза.

В третьей главе разработана модель идентификации начального состояния объектов в организационных системах автодорожного комплекса, а также факторов внешней среды и управляющих воздействий, функционирующая в два этапа: ввод переменных и представление начальных данных, их агрегирование и получение значений интегральных переменных. На первом этапе пользователем определяются значения всех переменных-листьев деревьев параметров ка-

чсственного состояния сложного объекта, управляющего воздействия и воздействия внешней среды (рис. 3).

I. Ввод текущих значений переменных-листьев, состояния элементов объекта, воздействия внешней среды, а также переменных управляющего воздействия

Ямочность А и2 на 1000 м2 покрытия

Поверхностная обработка 12000 м" покрытия

Доля автобусов в потоке 10%

2. Построение функций принадлежности переменных-листьев по разработанным терм-множествам

Наименование Центры терм-множеств

переменной «неуд» «уд» «хор»

Ямочность, м"* на 1000 м" 10 5 1

Поверхносгная обработка, м1 8 000 ¡4 000 22 000

Доля автобусов в потоке, % 15 10 5

итл.

«хор» «удовл» «неуда

«неуд» «удовл» «хор»

\ /

Л /

17 21 25

Ямочность, м на 1 тыс. м2 покрытия

Поверхностная обработка, тыс. м" на 1 км

и т.д.

3. Отражение текущих значений переменных-листьев на соответствующих функциях принадлежности

Текущее значение = 4 м2

" ^,65 Текущее значение = 13 тыс. л

Ямочность, м2 на 1 тыс. м2 покрытия

12 17 21 25

Поверхностная обработка, тыс. м2 на 1 км

Рис, 3. Струетурная схема первого этапа «ввод и представление начальных данных» в системе принятия оптимальных управленческих решений на примере автомобильной

дороги

Затем для всех переменных-листьев разрабатываются терм-множества. Далее на основе разработанных терм-множеств строятся функции принадлежности гауссовского типа. В конце первого этапа заданные пользователем значения переменных отражаются на функциях принадлежности. Переменным присваиваются значения тех терм-множеств, степень принадлежности к которым максимальна.

I. Нормализация функций принадлежности переменных-листьев «хор» «удовл» «неуд»

0 3 0,4 8 в 12 Ямочность в интервале от 0 («хор») до 12 («неуд»), м2

«хор» «удовл» «неуд»

0 0,33 0,5 0.75 1 Ямочность в интервале от 0 («хор») I («неуд»), ед.

2. Приведение функций принадлежности к прямому порядку значений

«хор»

«удовл» «неуда

! t {

ч !

о 0,33 0.5 0.« 1 Ямочность в интервале от 0 («хор») до 1 («неуд»), ед.

D 0^5 0,5 0,66 1 Ямочность в интервале от 0 («неуд») до 1 («хор»), ед.

3. Получение интегральных функций принадлежности состояния объекта по его элементам, воздействия внешней среды и управляющего воздействия

«неуд» «удовл» «хор» о,=0,1 С;=0,1 Oj=0,2

«удовл» «хор» о:=0,2 CjK>,2

«неуд» «удовл» «хор» 0,32 0,44 0,54

о и 0,45 »а ' 0 м м 0,675 0« «

Ямочный ремокг, вес = 0,6 Поверхностная обработка, вес - 0,4

Расчет центров н ширины гауссовских функций принадлежности суммарного управляющего воздействия «неуд»: центр = 0,2 0,6+0,1 0,4=0,32; ширина = 0,1 0,6+0,20,4=0,32 «удовл»: цетр = 0,4-0,6+0,5 0,4=0,44; ширина = 0,1 0,6+0,2 0,4=0,32 «хор»: центр =0,8 0,6+0,9 0,4=0,84; ширина = 0,20,6+0,20,4=0,2

ч м 0,54 « «,« 1

Суммарное управляющее воздействие 0,54

0,45-0,6+0,675-0,4 =0,54

Рис. 4. Структурная схема второго этапа «агрегирование данных и получение интегральных переменных» в системе принятия оптимальных управленческих решений на примере автомобильной дороги

На втором этапе модели идентификации начального состояния объекта (рис. 4) для всех функций принадлежности, построенных на первом этапе, осуществ-

ляется процедура нормализации, и, если необходимо, приведение функций принадлежности к прямому порядку оси.

В завершении строятся функции принадлежности интегральных переменных и вычисляются их значения.

Модель прогнозирования изменения состояния объекта в организационных системах автодорожного комплекса базируется на работе модели идентификации и функционирует в три этапа (рис. 5).

I этап. Разработка базы правил П: х(1,) = Ах, д и(1,) = Лил лр(/г) = лр4 э*(/,„) = Лдг,, где — состояние объекта в момент времени г и т+1;

*/(/,)—управляющие воздействия; Р(/,) —воздействие среды

*(0 »(О РМ *(',.,)

«хор» «сред»

«удовл» «сред»

«сред» «интенсив»

«удовл» «неуд» и т.д.

И этап. Осуществление композиционного вывода прогнозируемого состояния объекта по основным его элементам

«о,:

Р(0

жп:

«1>'? +<Ч)?.

III этап. Получение точных - °Гаг

(дефуззифицированных) значений прогнозируемого

состояния объекта по его ц. элементам *

о.=

«2 =

Рис. 5. Структурная схема модели прогнозирования качественного состояния сложного о&ъекта в системе принятия оптимальных управленческих решений дорожного комплекса

В целях устранения уязвимых мест модели прогнозирования изменения состояния сложного объекта, основанной исключительно на нечетком выводе, предлагается нечеткая нейронная сеть, опосредующая композиционный вывод.

Условно, обучение сети, лежащее в основе модели прогнозирования изменения состояния объекта автодорожного комплекса, можно разделить на две составляющие:

1. Обучение, преследующее целью корректировку весовых коэффициентов связей, позволяющее скорректировать правую часть нечетких правил, то есть выражение, идущее после слова «то». Данная составляющая представляет собой корректировку вида нечетких правил.

2. Обучение, преследующее целью корректировку формы гауссовских функций, представляющее собой корректировку формы функций принадлежности нечетких множеств, используемых в качестве левой части в нечетких правилах, то есть выражений, которым предпослано слово «если». Благодаря реализации данного направления, в модели прогнозирования изменения состояния объекта будет устранен субъективизм в функциональном описании нечетких множеств.

Алгоритм первой составляющей процесса обучения нечеткой нейроЕшой сети в модели прогнозирования изменения качественного состояния сложного объекта автодорожного комплекса выглядит следующим образом:

1. Задается обучающая выборка. Она представляет собой статистический набор фактических значений входных переменных и соответствующих им значений выходной переменной — прогнозируемого качественного состояния дорожных объектов (табл. 2).

Таблица 2

Общий вид обучающей выборки для нечеткой нейронной сети по прогнозированию

изменения состояния сложного объекта с двумя входами

Номер иримера выборки т Фактическое значение первой входной переменной *г Фактическое значение второй входной переменной Фактическое значение выходной переменной у 1И факт

1 А У1 факт

2 •> х~х У1 ^фагг

М X? уМ фак7

2. Определяется расчетное значение выходной переменной каждого из т примеров обучающей выборки. Кроме этого, определяются отклонения расчетных значений прогнозируемого состояния объекта от фактических (табл. 3).

3. Задается величина средней допустимой ошибки за цикл обучения еЯ01, и скорость обучения 11.

4. Определяются новые значения весов связей между третьим и четвертым слоем по следующим формулам:

= (9)

Аи^-ЧУХ,, (10)

где <— номер цикла обучения.

Один цикл обучения включает перебор всех примеров из обучающей выборки.

5. Определяется средняя фактическая ошибка за цикл обучения

Те"

/ ^ факт

Таблица 3

Общий вид обучающей выборки с фактическими значениями для нечеткой нейронной сети с двумя входами по прогнозированию изменения состояния сложного объекта

Номер примера выборки т Фактическое значение первой входной переменной *г Фактическое значение второй входной переменной Фактическое значение выходной переменной у III факт Расчетное значение выходной переменной, полученное в модели Ур1, Фактическое значение ошибки прогнозирования а _ ут _ ут факт расч факт

1 А А У1 факт У рзеч г! фагт

2 Уг факт у- расч ^факт

М у К! факт уМ расч ^факт

Если значение средней фактической ошибки за цикл обучения превышает значение средней допустимой ошибки, то происходит возврат на шаг 4. В противном случае процесс обучения прекращается и нечеткая нейронная сеть считается обученной.

Далее перейдем к рассмотрению второй составляющей процесса обучения — корректировке формы функций принадлежности гауссовского типа,, представляющих нейроны второго слоя. Алгоритм настройки включает в себя алгоритм обучения для корректировки нечетких правил, проиллюстрированный выше. Однако после корректировки весов по формулам 9 и 10 осуществляется корректировка формы функций принадлежности нечетких множеств в соответствии с алгоритмом, представленным на рис. 6.

Рис. 6. Алгоритм повышения точности прогнозирования качественного состояния сложного объекта в системе принятия оптимальных управленческих решений

В четвертой главе разработана концепция схемы оптимизации управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса, включающая три основных блока: среду управления, объект управления и управляющую систему (рис. 7).

момент времени /-1

Погодно-климатические факторы

Факторы транспортного потока

Обозначения: Обмен информацией внутри системы Взаимовлияние основных составляющих системы управления

Объект управления

Показатели качественного состояния дорожного объекта

Переход в новое состояние в момент времени 1=2

ч>

Управляющая система

■ •г ■чу-Т' ::г ^ •

Подсистема опенки

Методика получения данных в качественном и количественном виде

Методика формализации данных и получения интегральных показателей

Подсистема

назначения работ

Модель прогнозиро-

вания качественного

состояния дорожных

объектов

Модуль назначения

стратегии дорожных

работ на основе оп-

тимизации

—>

Подсистема хранения данных

АБДД по состоянию сети дорог и среды на каждом цикле работы системы

Банк данных по видам

дорожных работ, нормативам ресурсов и ценам

Блок критериев оптимизации

Рис. 7. Комплексная схема оптимизации управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса

Управляющая система, в свою очередь, включает в себя блок сбора информации, осуществляющий оценку фактического состояния дорог и дорожные условия, подсистему назначения работ с механизмом перебора вариантов дорожных стратегий с целью оптимизации величины затрат, а также регулярно обновляемый банк данных со сведениями о предыдущих воздействиях среды, состояниях автомобильной дороги, проводимых на ней работах и данных о стоимости работ и ресурсов.

В целях практической реализации подсистемы назначения работ была проведена классификация критериев, используемых при планировании дорожных работ. В результате установлено, что наибольшее распространение получила методика распределения средств, основанная на критерии, представляющем собой отношение результат/затраты. В частности, в основе базового документа, определяющего в настоящее время методику распределения средств на дорожные работы в России, лежит вычисление прироста показателя дорожных условий до и после проведения соответствующего типа дорожных работ.

В качестве критерия назначения управленческих воздействий в организационных системах автодорожного комплекса предлагается использовать максимум отношения прироста показателя качества сложного объекта к вызвавшим этот прирост затратам.

Отметим, однако, что применяя только сам этот критерий, можно превысить лимитированные на дорожные работы средства. В связи с этим, предлагается использовать данный критерий после отсечения альтернативных вариантов размером бюджета. В результате можно ранжировать дорожные объекты и, зная стоимость работ на них, составить список ремонтируемых объектов (дорог, участков и пр.), обеспеченных финансированием в текущем году.

В пятой главе описываются расчеты с использованием автоматизированной системы «Road Status», спроектированной для практического применения разработанных в исследовании моделей и алгоритмов. АСУ «Road Status» создана в среде NetBeans на языке программирования PHP с использованием фреймворка Codelgniter. Система хранит данные в базе данных MySQL, однако, возможности Codelgniter позволяют импортировать данные в любые базы без каких-либо вмешательств в устройство системы.

Практические расчеты в АСУ «Road Status» показали несостоятельность первоначальной гипотезы построения модели прогнозирования изменения качественного состояния сложного объекта, основанной на параллельной работе двух нечетких НС. Поэтому было принято решение изменить архитектуру нечеткой НС в модели прогнозирования с двух параллельных сетей с двумя входами в каждой на одну сеть с тремя входами, одновременно, сочетающей в себе начальное состояние объекта с воздействием среды и управляющими воздействиями (рис. 8).

Практические расчеты осуществлялись на примере автомобильных дорог II-III технических категорий Центрального и Южного федеральных округов. Общее количество примеров-километров, использованных в обучающей выборке, составило свыше трех с половиной тысяч. Для получения сведений о качественном состоянии дорог использовалась как визуально-вербальная экспертная оценка, так и данные инструментальных исследований, проводимых ФГУП «Росдорнии». Для оценки интенсивности воздействия среды использовались данные метеослужбы.

Рис. 8. Архитектура нечеткой НС модели прогнозирования качественного состояния сложного объекта при оптимизации управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса

Первоначальные веса связей, или лингвистические правила, получены экспертным путем. В результате обучения получены новые весовые коэффициенты, для автомобильных дорог II—III технических категорий Южного и Центрального федеральных округов.

Результат прогнозирования состояния объекта на примере эксплуатационного состояния автомобильных дорог с использованием обученных правил по отдельным участкам автомобильных дорог отличается от фактического на 10— 12 %, при этом суммарная ошибка на всю автомобильную дорогу не превышает 8 %. Данные результаты получены при скорости обучения 0,1. ошибка прогнозирования по тестовой выборке задавалась не более 0,01—0,03. При необходимости можно повысить точность прогнозирования уменьшая ошибку при обучении тестовой выборки, однако, это существенным образом увеличит время обучения.

После того, как точность прогнозирования АСУ «Road Status» настроена до требуемой величины, осуществлялся поиск оптимальных решений при управлении качественным состоянием объектов в организационных системах автодорожного комплекса. АСУ «Road Status» способна выполнять оптимизационные расчеты двух типов:

1. Минимизация затрате рамках лимитированного значения качественного состояния дорожных объектов.

2. Максимизация качественного состояния дорожных объектов в рамках лимитированного бюджета работ.

Первый тип оптимизационных расчетов предназначен для выбора видов и мест дорожных работ таким образом, чтобы достигнуть минимальных затрат на объект при заданном значении показателя качественного состояния.

Известно, что в планировании работ присутствует субъективизм лиц, принимающих решения. В результате конечное состояние сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса достигается путем больших затрат на работы, чем могли бы иметь место при обоснованной системе распределения. Предлагаемый тип оптимизационных расчетов предназначен для получения заданного качественного состояния дорожного объекта с наименьшими затратами. Расчеты по мероприятиям первого типа оптимизации на примере управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог Центрального и Южного Федерального округов представлены в табл. 4.

Перейдем к рассмотрению второго типа оптимизационных расчетов. Он предназначен для выбора видов и мест управляющих воздействий на дорожные объекты таким образом, чтобы достигнуть максимального качественного состояния при заданном лимите финансирования.

Таблица 4

Расчеты экономического эффекта по оптимизационным мероприятиям первого типа на при_мере региональных автомобильных дорог__

Наименование автомобильной дороги Протяженность, км Фактическое среднее ЭС дороги в 2009 году Фактические затраты на работы по содержанию в 2009 году, тыс. руб. Фактическое среднее ЭС дороги в 2010 году Прогнозируемые затраты при оптимизации по среднему фактическому ЭС, тыс. руб. Экономический эффект, млн. руб. Экономическая эффективность, %

на всю дорогу на 1 км на всю дорогу на 1 км

Волгоград- Каменск- Шахтинский 185 0,67 125345 677,5 0,72 98562 532,8 26783 21,4

Тамбов-Пенза 108 0,73 21600 200,0 0,69 16200 150,0 5400 25,0

Северный обход г. Тамбова 41 0,58 16861 411,2 0,61 13641 332,7 3220 19,1

Южный обход г. Тамбова 15 0,72 5324 354,9 0,66 4256 283,7 1068 20,1

Подъезд к г. Элисте от автодороги «Каспий» 117 0,59 62612 535,1 0,63 45784 391,3 16828 26,9

Сызрань-Саратов-Волгоград /09 0,57 22022 202,0 0,62 17136 157,2 4886 22,2

Воронеж-Тамбов 106 0,54 92546 873,1 0,68 72961 688,3 19585 21,2

Орел-Ливны-£лец-Лилецк-Тамбов 87 0,62 65325 750,9 0,64 49321 566,9 16004 24,5

Калуга-Тула-Михайлов-Рязань 81 0,68 75800 935,8 0,71 55215 681,7 20585 27,2

Благодаря обоснованному планированию дорожных работ, можно добиться более высоких показателей качественного состояния дорожных объектов. Результата реализации мероприятий второго типа оптимизационных расчетов приведены в табл. 5. Для практических расчетов по предложенной модели разработана автоматизированная система «Road Status», позволяющая принимать обоснованные решения в области управления развитием объектов в организационных системах автодорожного комплекса.

Таблица 5

Анализ изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог при осуществлении оптимизационных мероприятий второго типа на примере региональных автомобильных дорог

Наименование автомобильной дороги Фактическое среднее ЭС дороги в 2009 году Фактическое среднее ЭС дороги в 2010 году Прогнозируемое среднее ЭС автомобильной дороги при оптимизации Рост показателя ЭС за счет оптимизации

Абс. Относ.

Волгоград-Каменск-Шзхтинский 0,67 0,72 0,775 0,055 7,6

Тамбов-Пенза 0,73 0,69 0,744 0,054 7,8

Северный обход г. Тамбова 0,58 0,61 0,658 0,048 7,9

Южный обход г. Тамбова 0,72 0,66 0,709 0,049 7,4

Подъезд к г. Элисте от автодороги «Каспий» 0,59 0,63 0,675 0,045 7,1

Сызрань-Саратов-Волгоград 0,57 0,62 0,661 0,041 6,6

Воронеж-Тамбов 0,54 0,68 0,739 0,059 8,7

Орел-Ливны-Елец- Липецк-Тамбов 0,62 0,64 0,691 0,051 8,0

Калуга-Тула-Михайлов-Рязань 0,68 0,71 0,758 0,048 6,8

Практические расчеты с применением АСУ «Road Status» на примере автомобильных дорог показывают, что управление качественным состоянием сложного объекта в дорожной отрасли с применением предложенной модели прогнозирования и оптимизационных методик способствует получению экономического эффекта по двум направлениям. Во-первых, достижение заданного качественного состояния сложных объектов с меньшими затратами средств в сравнении с существующей практикой определения мест, видов и объемов работ. Экономия средств на содержание в рамках данного направления составляет свыше 20 % в сравнении с действующей практикой. Во-вторых, - применение АСУ при существующих объемах финансирования работ позволяет повысить показатель качественного состояния объектов в среднем на 7 %.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Главным результатом работы является создание методологии интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса, позволяющей, используя лингвистические экспертные оценки и нечеткие нейронные алгоритмы с необходимой степенью адекватности, описывать процесс развития объекта на разных уровнях детализации, учитывать динамику изменения различных его элементов, формализовать ресурсы и другие ограничения и решать на единой методологической основе широкий класс задач интеллектуального обеспечения процесса управления. По итогам работы сформулированы следующие основные выводы:

— идентификация состояния сложного объекта на базе объединения точных инструментальных данных и качественных экспертных оценок в виде совокупности деревьев параметров;

— прогнозирование изменения состояния сложного объекта на базе композиционного вывода соответствующей информации с последующей объективизацией результатов;

2. Разработан метод идентификации состояния сложного объекта на основе использования предложенного комплексного шггегрального показателя качества, позволяющий одновременно использовать качественную и количественную информацию о состоянии дорожных объектов и уровне воздействия внешних транспортно-климатических факторов и дорожных работ в системе поддержки принятия управленческих решений;

3. Разработан метод прогнозирования изменения сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса, информационной базой которого являются композиционные выводы теории нечетких множеств. Существенным отличием метода является представление композиционного вывода многослойной нейронной сетью с алгоритмом, описывающим порядок действий для повышения объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений;

4. Разработана совокупность моделей для оценки, прогнозирования и повышения качества и объективности результатов в системе поддержки принятия решений при управлении состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса. Суммарная ошибка прогнозирования на примере эксплуатационного состояния автомобильных дорог составляет в среднем не более 8 %;

5. Разработана концептуальная схема интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении изменением качественного состояния сложного объекта, которая на основе комплексного критерия «результат/затраты», а также с учетом возможностей финансирования дорожных работ, позволяет осуществлять выбор оптимальной стратегии управляющих воздействий, повышая тем самым эффективность и обоснованность

управленческих решений при содержании объектов автодорожного комплекса,

6. Разработана информационная интеллектуальная система поддержки принятия решений объединяющая модели оценки качественного состояния сложного объекта, прогнозирования его изменения и повышения качества результатов, а также алгоритмы и критерии оптимизации, способная к адаптивной настройке. Расчетная экономия средств на примере содержания автомобильных дорог при внедрении разработанной системы поддержки принятия решений составляет более 20 % в сравнении с действующей практикой определения мест видов и объемов дорожных работ.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Ведущие рецензируемые научные журналы и издания, определенные ВАК РФ

1. Скоробогатченко Д.А. Качество и нормативы, или как сократить расходы на ремонт и содержание автомобильных дорог? / Боровик B.C., Скоробогатченко Д.А. // Автомобильные дороги. 2001. № 12. С. 72-73.

2. Скоробогатченко Д.А. Лукавый показатель / Боровик B.C., Скоробогатченко Д.А. // Автомобильные дороги. 2003. № 6. С. 18-19.

3. Скоробогатченко Д.А. Система прогнозирования перспективного состояния автомобильных дорог Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Сер.: Строительство и архитектура. -Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2003. - Вып. 3 (9). - С. 137-142.

4. Скоробогатченко Д.А. Система оценки и прогнозирования изменения транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог / Скоробогатченко Д.А., Боровик B.C. // Известия вузов. Строительство. 2005. № 10. С. 8994.

5. Скоробогатченко Д.А. Применение нечетких нейросетевых моделей для идентификации состояния автомобильных дорог / Камаев В. А., Щербаков М.В., Скоробогатченко Д.А. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2010. № 12. С. 36-41.

6. Скоробогатченко Д.А. Применение нечетких нейросетевых моделей для прогнозирования уровня содержания автомобильных дорог // Дороги и мосты. 2010. Вып. 23/1. С. 138-146.

7. Скоробогатченко Д.А. Проблемы управления финансовыми средствами на содержание транспортной инфраструктуры региона // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2010. № 1 (11). С. 170-173.

8. Скоробогатченко Д.А. Методика моделирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог на основе нечетких нейронных сетей. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. № 1. С. 180188.

9. Скоробогатченко Д.А. Модель для оценки эксплуатационного состояния автомобильных дорог с учетом информации качественного характера //

Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного уни-. верситета. Серия; Строительство и архитектура. 2011. № 21. С. 60-66.

Ю.Скоробогатченко Д.А. Проблемы проектирования систем прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог на основе нечетких нейронных сетей / М.В. Щербаков, Д.А. Скоробогатченко, A.A. Авдеев, М.А. Аль-Гуанид // Известия Волгоградского государственного технического университета. Серия: Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. 2011. Выи. 10. № 3(76). С. 82-87.

11. Скоробогатченко Д.А. Моделирование изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог с учетом информации качественного характера // Промышленное и гражданское строительство. 2011. № 4. С. 40-42.

12. Скоробогатченко Д.А. Управление эксплуатационным состоянием автомобильных дорог с учетом информации качественного характера // Всстник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета. 2011. Ка 2 (25). С. 78-84.

13. Скоробогатченко Д.А. Проектирование системы управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог / Д. А. Скоробогатченко // Транспорт Урала. 2011. № 1. С. 35-38.

14. Скоробогатченко Д.А. Выбор оптимальной стратегии работ в системе управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог // Транспорт: наука, техника, управление. 2011. № 4. С. 29-31.

15.Скоробогатченко Д.А. Методика прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог на основе представления нечетких множеств нейронными сетями // Известия вузов. Строительство. 2011. № 2. С. 72-77.

16.Скоробогатченко Д.А. Повышение точности прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог с использованием нечетких нейронных сетей // Дороги и мосты. 2011. Вып. 25/1. С. 129-142.

17.Скоробогатченко Д.А. Оптимизация управленческих решений в организационно-хозяйственных системах автодорожного комплекса с использованием моделей интеллектуального анализа данных / М.В. Щербаков, Д.А. Скоробогатченко // Известия Волгоградского государственного технического университета. Серия: Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. 2011. № 12 (60). С. 66-69.

18.Скоробогатченко Д.А.Автоматизация процессов управления эксплуатацией автомобильных дорог с использованием системы поддержки принятия решений «Road Status» // Системы управления и информационные технологии. 2011. №3.2 (45). С. 274-277.

19.Скоробогатченко Д.А. Система поддержки принятия решений при управлении эксплуатационным состоянием автомобильных дорог // Инженерный Вестник Дона. 2011. Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/n4y2011/

20.Скоробогатченко Д.А. Нечеткая нейронная сеть прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог // Нейрокомпьютеры. 2011. № 10. С. 46-47.

21. Скоробогатченко Д.А. Нейроинформационная система для управления эксплуатацией автомобильных дорог // Нейрокомпьютеры. 2011. № 10. С. 4849.

Монографии

22.Скоробогатченко Д.А. Методологические основы управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог по качественным параметрам, задаваемым вербально. Волгогр. гос. архит.-строит. ун-т. Волгоград : ВолгГАСУ, 2011.219 с.

23.Скоробогатченко Д.А. Методология управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог: научное исследование. Saarbrücken, Deutch-land: LAPLAMBERT Academic Publishing. 2011. 304 c.

Авторские свидетельства

24.Комплексная информационная поддержка управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог «Road Status» : per. с. № 0046. Заре-гистр. 11.11.2011

Основные публикации в прочих изданиях

25.Скоробогатченко Д.А. Методологические предпосылки развития системы управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог // Дальний восток. Автомобильные дороги и безопасность движения : мсждупар. сб. науч. тр. -Хабаровск : Изд-во ТОГОУ, 1999. -№ 10. -С. 165-170.

26.Скоробогатченко Д.А. Влияние качества содержания сети автомобильных дорог на снижение эксплуатационных затрат / Кузнецов В.Н., Скоробогат-ченко Д.А. // Актуальные проблемы современной экономики : сб. науч. тр.. -Волгоград: ООО «Ригель», 2001. С. 67-75.

27. Скоробогатченко Д.А. Оптимизация использования средств на ремонт и содержание автомобильных дорог // VII региональная конференция молодых исследователей Волгоградской области, Волгоград, 12-15 ноября 2002 г. Направление № 16 «Экология, охрана среды, строительство» : тез. докл. Волгоград : Изд-во ВолгГАСА, 2002. С. 67-73.

28.Скоробогатченко Д.А. Логико-лингвистическая система прогнозирования изменения состояния автомобильных дорог / Скоробогатченко Д.А., Боровик В. С. // Дорожно-транспортный комплекс, экономика, экология, строительство и архитектура : материалы Междунар. науч.-практ. конф., 21-23 мая 2003 г. Кн. 2. - Омск : Изд-во СибАДИ, 2003. С. 109-111.

29.Скоробогатченко Д.А. Прогнозирование изменения транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог при планировании ремонта и содержания : автореф. дис... канд. техн. наук: Волгоград, 2003. 22 с.

30.Скоробогатченко Д.А. Система прогнозирования перспективного состояния автомобильных дорог / Скоробогатченко Д.А., Боровик B.C. // Стратегия развития архитектурно-строительной отрасли и ЖКХ, внедрение в практику наукоемких и инновационных технологий : материалы науч.-практ. конф., Волгоград 9-10 июня 2003 г. Волгоград : Изд-во ВолгГАСА, 2003. С. 304-307.

31. Скоробогатченко Д.А. Автоматизированная система прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния дорог / Камаев В.А., Щербаков М.В.

Скоробогатченко Д.Л. // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2004. № 4. С. 2-6.

32. Скоробогатченко Д.Л. Система управления состоянием автомобильных дорог // Надежность и долговечность строительных материалов, конструкций и оснований фундаментов : материалы IV Междупар. науч.-техн. конф. 12-14 мая 2005 г. Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2005. Ч. IV. С. 200-204.

33.Скоробогатченко Д.А. Технико-экономическая эффективность применения асфальтобетонов приготовленных на битуме, полученные окислением сырья при температуре 220° С / Лескин А.И., Скоробогатченко Д.А. // Региональные технологические и экономико-социальные проблемы развития строительного комплекса Волгоградской области. Наука. Практика. Образование : материалы II науч.-техн. конф., 20-21 сентября 2005 г. Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2005. Ч. 1.С. 160-163.

34. Скоробогатченко Д.А. Метод распределения денежных средств на ремонт и содержание автомобильных дорог / Кузнецова Т.А., Скоробогатченко Д.А. // «Строительство - 2006» : материалы Междунар. науч.-практ. конф. Ростов н/Д : Рост. гос. строит, ун-т, 2006. С. 70-72.

35.Скоробогатченко Д.А. Методика прогнозирования эффективности внедрения покрытий автомобильных дорог с применением смесей с регулируемыми целевыми свойствами / Боровик B.C., Верещагин В.П. // Повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства : сб. науч. тр. - М. : Изд-во МАДИ (ГТУ), 2005. С. 94-96.

36.Скоробогатченко Д.А. Моделирование изменения транспортно-эксплуатационного состояния автомобильной дороги как важнейшего компонента системы управления Н Проблемы ЖКХ и недвижимости : сб. тр. 1-й Меж-вуз. заочн. науч.-практ. конф. Самара; Самарский гос. архит.-строит ун-т, 2006. С. 117-120.

37.Скоробогатченко Д.А. О критерии при реализации систем управления ремонтом и содержанием на сети автомобильных дорог // Социально-экономические и технологические проблемы развития строительного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства региона : материалы Всерос. науч.-техн. конф. г. Волгоград - г. Михайловка, 24-25 нояб. 2006 г. Волгоград : ВолгГАСУ, 2006. Ч. I. С. 46-49.

38. Скоробогатченко Д.А. Определение влияния работ по содержанию на обобщенный показатель транспортно-эксплуатационного состояния автомобильных дорог / Кузнецова Т.А., Скоробогатченко Д.А. // Дальний Восток. Автомобильные дороги и безопасность движения : межвуз. сб. науч. тр.. - Хабаровск : Изд-во Тихоокеанского гос. ун-та, 2006. № 6. С. 94-96.

39.Скоробогатченко Д.А. Прогнозирование в системе поддержки принятия решений по управлению транспортно-эксплуатационным состоянием сети автомобильных дорог // Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации транспортных сооружений : материалы I Всерос. науч.-практ, конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, 24-26 мая 2006 г. Омск : Изд-во СибА-ДИ, 2006. Кн. 2. С. 190-197.

40.Скоробогатченко Д.А. Система управления состоянием автомобильных дорог па основе моделирования изменения их транспортно-эксплуатационного состояния // «Строительство - 2006» : материалы Междунар. науч.-практ. конф. Ростов н/Д : Рост. гос. строит, ун-т, 2006. С. 72-74.

41. Скоробогатченко Д.А. Тепло-влагоперенос в конструкциях дорожных одежд с переуплотненными грунтами / Морозов П.С., Скоробогатченко Д.А. // «Строительство - 2006» : материалы Междунар. науч.-практ. конф.. - Ростов н/Д : Рост. гос. строит, ун-т, 2006. С. 54-55.

42.Скоробогатченко Д.А. Повышение эффективности функционирования дорожного хозяйства на основе внедрения информационных систем управления автомобильными дорогами // Вестник Волгоградского института бизнеса. Бизнес. Образование. Право. Сер.: «Бизнес. Экономика, организация и управление». 2007. № 2. С. 34-35.

43.Скоробогатченко Д.А. Реализация методики сметного ценообразования в системе управления транспортно-эксплуатационным состоянием автомобильных дорог // Материалы ежегодной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава и студентов ВолгГАСУ, 24-27 апреля 2007 г. ; в 3 ч. Ч. 3 : Гуманитарные науки. Экономика . Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2008. С. 189-192.

44. Скоробогатченко Д.А. Менеджмент транспортной инфраструктуры агропромышленного сектора в условиях мирового экономического кризиса // Межкультурная деловая коммуникация: проблемы и перспективы российско-молдавского сотрудничества в формировании коммуникативной компетенции кадров агробизнеса : материалы Междунар. науч.-практ. конф. посвящ. 65-летию образования Волгогр. гос. с.-х. акад. Волгоград 12-14 ноября 2009 г. Волгоград : ИПК «Нива», 2009. С. 382-385.

45.Скоробогатченко Д.А. Оптимальное распределение финансовых ассигнований на содержание транспортной инфраструктуры // Научный вестник Волгоградской академии государственной службы. Сер.: Экономика. 2009. Вып. 2. №2. С. 65-68.

46.Скоробогатченко Д.А. Приемы управления финансовыми средствами на содержание транспортной инфраструктуры региона // Вестник института бизнеса. 2009. №2 (19). С. 59-61.

47.Скоробогатченко Д.А. Управление распределением ресурсов на эксплуатацию автодорожной структуры региона // Управление региональными системами: интеграционный подход, факторное обеспечение, методы, модели : материалы Всерос. науч.-практ. конф. 26-27 ноября 2009 г. Волгоград : Изд-во ФГОУ ВПО ВАГС, 2009. С. 329-332.

48.Скоробогатченко Д.А. Управление распределением ресурсов на эксплуатацию автодорожной структуры региона // Малоэтажное строительство в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье гражданам России»: технологии и материалы, проблемы и перспективы развития в Волгоградской области : материалы Междунар. науч.-практ. конф., 15-16 дек. 2009 г., Волгоград. Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2009. С. 466-469.

49.Скоробогатченко Д.А. Предпосылки создания инновационной системы управления распределением финансовых средств на содержание транспортной инфраструктуры региона // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер. 10. Инновационная деятельность. 2009-2010. № 4 (10). С. 31-36.

50.Скоробогатченко Д.А. Апализ проблем и предпосылок разработки систем управления инфраструктурой в Российской дорожной отрасли // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. 2010. № 3 (12). С. 112114.

51.Скоробогатченко Д.А. Информационная система управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог на основе нечетких нейронных сетей // Роль науки и образования в современном информационном общестиве : сб. науч. тр. по материалам межвуз. науч.-прак. конф., Волгоград, 29 апреля 2010 г. : изд. юбилейное, посвящ. 10-летию ВФ МГЭИ на рынке образоват. услуг. Ч. 1. Информационное общество: социокультурные аспекты исследования. Волгоград : Изд-во ВолгГАСА, 2010. - С. 36-44.

52.Скоробогатченко Д.А. Методологические предпосылки развития системы менеджмента транспортной инфраструктуры региона П Наука. Культура. Образование. Актуальные проблемы и перспективы развития : сб. науч. тр. по материалам науч.-практ. конф. с междупар. участием, Волгоград, 19 ноября 2010 г. Волгоград: Волгогр. науч. изд-во, 2010. - С. 348-353.

53.Скоробогатченко Д.А. Методологические предпосылки развития системы управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог региона в условиях мирового финансового кризиса // Российский регион: управление инновационным развитием в условиях мирового финансового кризиса : материалы Всерос. науч.-практ. конф. 11-12 ноября 2010 г. Волгоград : Изд-во ФГОУ ВПОВАГС, 2010. С. 119-122.

54.Скоробогатченко Д.А. Прогнозирование изменения состояния автомобильных дорог на основе нечетких нейронных сетей // Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России : материалы IV науч,-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, 11-14 мая 2010 г., Волгоград. Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2010. С. 67-73.

55.Скоробогатченко Д.А. Проблемы проектирования автоматизированной системы «Road Status» для управления состоянием транспортной инфраструктуры региона // Вестник московского гуманитарно-экономического института. 2011. № 1 (13). С 78-84.

56.Скоробогатченко Д.А. Современная информационная система «Road Status» для управления дорожно-строительным сектором экономики // Современное состояние и тенденции развития гуманитарных и экономических, наук : сб. науч. тр. III межвуз. науч.-практ. конф. с междунар. участием г. Волгоград, 12 апреля 2011 г. - Волгоград : Волгогр. науч. изд-во. С. 337-343.

57.Скоробогатченко Д.А. Моделирование изменения эксплуатационного состояния дорог с использованием качественных параметров // Журнал современных строительных технологий «Красная линия», выпуск «Дороги». 2011. № 57. С 41-45.

СКОРОБОГАТЧЕНКО ДМИТРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ АВТОДОРОЖНОГО КОМПЛЕКСА

Специальность 05.13.10 Управление в социальных

и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано в печать 7.02.2012 г. Заказ. № 22. Тираж 100 экз. Печ. л. 1,8 Формат 60x84 1/16 Бумага писчая. Печать плоская.

Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет 400074, г. Волгоград, ул. Академическая, 1 Отдел оперативной полиграфии

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Скоробогатченко, Дмитрий Анатольевич

Введение.

1. Проблема разработки комплекса производственно ориентированной информационной поддержки управления в организационных системах автодорожного комплекса.

1.1. Анализ предпосылок совершенствования системы поддержки принятия управленческих решений.

1.2. Исследование основных элементов системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений.

1.3. Реализация базовых принципов системы информационной поддержки принятия управленческих решений.

Выводы по главе 1.

2. Разработка методов оценки и прогнозирования состояния сложного объекта для целей интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса.

2.1. Метод идентификации состояния сложного объекта с учетом информации качественного характера.

2.2. Метод прогнозирования изменения качественного состояния сложного объекта с использованием композиционного вывода.

2.3. Повышение объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений на основе реализации процедур обучения нечетких нейронных сетей.

Выводы по главе 2.

3. Моделирование производственно ориентированной системы поддержки принятия управленческих решений в автодорожном комплексе.

3.1. Модель оценки состояния сложного объекта по качественным параметрам, задаваемым вербально.

3.2. Модель прогнозирования изменения состояния сложного объекта в системе интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений.

3.3. Повышение точности и объективности модели прогнозирования изменения состояния сложного объекта на основе обучения нечеткой нейронной сети.

Выводы по главе 3.

4. Разработка концептуальной структуры системы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организациях автодорожного комплекса.

4.1. Проектирование основных компонентов системы интеллектуальной поддержки принятия решений при комплексном управлении состоянием сложного объекта.

4.2. Анализ критериев оптимизации состояния сложных объектов и методик распределения средств.

4.3. Разработка алгоритма выбора оптимальной стратегии работ в системе информационной поддержки управления состоянием объекта при различных вариантах финансирования.

Выводы по главе 4.

5. Поддержка принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса.

5.1. Реализация процедур управления состоянием сложных объектов в виде автоматизированной системы «Road Status».

5.2. Настройка модели прогнозирования изменения состояния сложного объекта в автоматизированной системе управления «Road Status».

5.3. Оптимизация состояния объекта с использованием настроенной АСУ «Road Status».

Выводы по главе 5.

Введение 2012 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Скоробогатченко, Дмитрий Анатольевич

Актуальность работы. Сложившаяся в настоящее время практика распределения ресурсов в организационных системах автодорожного комплекса является результатом несоответствия существующей методологии поддержки принятия решений при управлении качественным состоянием сложных объектов перспективным потребностям отрасли1, решить которое в рамках имеющихся теоретических и методических подходов не удается, что ведет к потерям как в автодорожном комплексе, так и в сопутствующих отраслях.

Попытки выхода их сложившейся в отрасли проблемной ситуации путем применения имеющихся систем поддержки принятия управленческих решений носили частичный, временный или ограниченный характер в силу ряда причин, среди которых следует отметить высокую стоимость получения информации о начальном состоянии объекта, обилие сложно формализуемой вербальной информации относительно его функционирования, трудно поддающейся описанию формальными математическими методами, а также необходимость сбора большого количества данных для применения сложных эмпирических зависимостей, прогнозирующих изменение качественного состояния сложных объектов в автодорожном комплексе.

В результате качественное состояние автомобильных дорог снижается, растут автотранспортные затраты, потери от ДТП, ухудшается социальное Перспективные цели развития отрасли приняты в соответствии с Федеральной Целевой Программой «Развитие транспортной системы России (2010-2015 годы)» и Транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года. обслуживание населения, что приводит к недополучению внетранспортного эффекта в сопутствующих отраслях народного хозяйства, препятствует модернизации экономики страны и делает актуальным направление исследований, связанное с разработкой систем интеллектуальной поддержки управления качественным состоянием сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса.

В качестве гипотезы выдвинуто предположение о том, что в условиях неполноты информации разработка методологии интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса с использованием нечетких нейронных сетей (НС) позволит повысить эффективность использования ресурсов при эксплуатации дорожных объектов и, как следствие, функционирования дорожной отрасли в целом.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

Предметом исследования является методология поддержки принятия управленческих решений.

Методологической базой исследований являются системный анализ, математическая статистика, теория нечетких множеств и нейронных сетей. Исходные положения работы основаны на общепринятых теориях по управлению изменением качественного состояния сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса. Адекватность установленных теоретических зависимостей подтверждена экспериментально путем сравнения результатов моделирования изменения состояния сложного объекта с фактическими данными, полученными в ходе диагностики на примере автомобильных дорог региона. В процессе исследований использовались современные компьютерные технологии и программные продукты, в том числе созданные автором.

Научная новизна работы состоит в формулировании новой концепции системы поддержки принятия решений при управлении состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса, в рамках которой: разработана методология оценки и прогнозирования состояния сложного объекта, позволяющая, в отличие от существующих, использовать качественные параметры, задаваемые вербально наравне с количественными характеристиками, полученными инструментальными средствами; разработана совокупность методов для оценки и прогнозирования изменения состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера; разработана методика повышения эффективности прогнозирования состояния сложного объекта, способствующая устранению субъективизма информации качественного характера, отличающаяся применением нечетких нейронных сетей;

Разработана совокупность моделей и алгоритмов, реализованная в виде системы поддержки принятия решений при управлении состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса, включающей: модель для оценки состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера; модель для прогнозирования изменения состояния сложного объекта на основе композиционного вывода; гибридную модель повышения объективности и точности прогноза состояния сложного объекта, основанную на синтезе композиционного вывода с нейронными сетями; интеллектуальный многокритериальный алгоритм принятия решений относительно текущей управляющей стратегии при различных уровнях финансирования отрасли. информационную технологию поддержки принятия решений, позволяющую на основе предлагаемой концепции управления состоянием сложного объекта повысить эффективность обработки и хранения информации.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений «Road Status», которая включает: разработанное дополнение к традиционному отраслевому методу экс-пертно-бальной оценки качества состояния (содержания) на примере автомобильных дорог, принятое к внедрению в организациях по диагностике дорожных объектов; разработанный алгоритм по оценке эффекта от проведения дорожных работ на стадии планирования с целью принятия управленческих решений в условиях ограниченных ресурсов, используемый государственными организациями-заказчиками и частными подрядными предприятиями; выработанные практические стратегии управленческих решений относительно дорожных объектов на уровне района, области, региона, приняты к внедрению органами государственной власти; установленные значения весовых коэффициентов связей в нечеткой нейронной сети, позволяющие осуществлять прогноз изменения качественного состояния сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса Центрального и Южного федеральных округов.

Личный вклад автора в решение проблемы заключается в формулировании общей идеи работы и ее цели; в формировании методологического подхода к исследованиям; в выполнении теоретических и значительной части экспериментальных исследований; в обобщении, обработке и анализе результатов; в разработке методологического подхода к исследованию интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений при содержании объектов дорожной отрасли; создании метода оценки качественного состояния автомобильных дорог на основе визуально-лингвистической экспертной информации, позволяющей определять текущее состояние объекта с учетом воздействия на него внешних контролируемых и неконтролируемых факторов; в разработке нейрокомпьютерного метода управления состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса; во внедрении в практику организаций автодорожного комплекса оптимизационных механизмов поддержки принятия управленческих решений.

Реализация результатов работы. Разработанная методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса внедрена в Управлении автомобильных дорог администрации Волгоградской области, Областном государственном унитарном предприятии «Волгоградавтодор», муниципальном учреждении коммунально-дорожного строительства, ремонта и содержания «Комдорстрой», государственном казенном учреждении «Дагестанавтодор», ЗАО «Компания «Дорис», Волгоградском филиале Федерального государственного унитарного предприятия «Российский дорожный научно-исследовательский институт», Министерстве промышленности, транспорта и природных ресурсов Астраханской области, ООО «Дорожно-строительное предприятие «ПК-Строй», ООО «Доринжсервис», ООО «Астродорсервис», а также в учебном процессе Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета, Волгоградского государственного технического университета и Тихоокеанского государственного университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись и докладывались на межвузовской заочной научно-практической конференции «Проблемы ЖКХ и недвижимости» (г. Самара 2006 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Социально-экономические и технологические проблемы развития строительного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства региона» (г. Михайловка 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации транспортных сооружений» (г. Омск 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Строительство - 2006» (г. Ростов-на-Дону 2006 г.), Ежегодной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава и студентов ВолгГАСУ (г. Волгоград 2008 г.), Международной научно-практической конференции, посвященной 65-летаю образования Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии «Межкультурная деловая коммуникация: проблемы и перспективы российско-молдавского сотрудничества в формировании коммуникативной компетенции кадров агробизнеса» (г. Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Управление региональными системами: интеграционный подход, факторное обеспечение, методы, модели» (г. Волгоград 2009 г.), международной научно-практической конференции «Малоэтажное строительство в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье гражданам России»: технологии и материалы, проблемы и перспективы развития в Волгоградской области» (г. Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Российский регион: управление инновационным развитием в условиях мирового финансового кризиса» (г. Волгоград 2010 г.), IV научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2010 г.), V научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2011 г.).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем диссертации составляет 317 страниц включает 111 рисунков и 30 таблиц, включая приложения. Библиографический список включает 529 наименований, из них 187 на иностранных языках.

Заключение диссертация на тему "Методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса"

Выводы по главе 5:

1. Разработана интеллектуальная система управления состоянием сложного объекта «Road Status» для практической оптимизации управленческих решений в организациях автодорожного комплекса, которая опосредует работу моделей оценки, прогнозирования и обучения, а также содержит разработанные алгоритхмы оптимизации и выработки эффективной стратегии работ по управлению состоянием дорожных объектов. Программный продукт предлагается в качестве инструмента объективизации и поддержки принятия управленческих решений как в дорожно-эксплуатационных организациях, так и в органах государственного управления содержанием объектов автодорожного комплекса.

2. В результате обучения интеллектуальной системы поддержки приняI тия управленческих решении в организационных системах автодорожного комплекса «Road Status» на примере ряда объектов Центрального и Южного федерального округов получен настроенный программный комплекс способный осуществлять прогноз изменения состояния автомобильных дорог и дорожных объектов по данным федеральным округам, а расчетные результаты прогнозируемого состояния автомобильных дорог и дорожных объектов отличаются от фактических в допустимых пределах. Работоспособность информационной системы «Road Status» доказана полученным уровнем сходимости результатов прогноза с фактическими данными.

3. Практические расчеты с применением интеллектуальной системы поддержки принятия управленческих решений «Road Status» показали, что управление содержанием с применением предложенных моделей, оптимизационных методик и критериев оптимизации будет способствовать получению экономического эффекта по двум направлениям, а именно: 1) экономия средств по сравнению с существующей практикой определения мест, видов и объемов работ при решении прямой задачи по достижению объектом заданного состояния. Эффективность применения методики оптимизации данного типа составляет порядка 23 % в сравнении с действующей практикой; 2) повышение уровня качественного состояния объекта при существующих объемах финансирования работ по содержанию дорог. Эффективность применения методики оптимизации данного типа заключается в повышении эксплуатационного состояния в среднем на 7 % без дополнительных затрат ресурсов.

Общие результаты и выводы:

1. Обоснован комплексный подход к формированию единой методологической концепции системы интеллектуальной поддержки управления качественным состоянием сложного объекта. Основу которой составляют: идентификация состояния сложного объекта на базе объединения точных инструментальных данных и качественных экспертных оценок в виде совокупности деревьев параметров; прогнозирование изменения состояния сложного объекта на базе композиционного вывода соответствующей информации с последующей объективизацией результатов;

2. Разработан метод идентификации состояния сложного объекта на основе использования предложенного комплексного интегрального показателя качества, позволяющий одновременно использовать качественную и количественную информацию о состоянии дорожных объектов и уровне воздействия внешних транспортно-климатических факторов и дорожных работ в системе поддержки принятия управленческих решений;

6. Разработана информационная интеллектуальная система поддержки принятия' решений объединяющая модели оценки качественного состояния сложного объекта, прогнозирования его изменения и повышения качества результатов, а также алгоритмы и критерии оптимизации, способная к адаптивной настройке. Расчетная экономия средств на примере содержания автомобильных дорог при внедрении разработанной системы поддержки принятия решений составляет более 20 % в сравнении с действующей практикой определения мест видов и объемов дорожных работ.

Библиография Скоробогатченко, Дмитрий Анатольевич, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Автоматизированный банк дорожных данных АБДД «ДОРОГА». Инструкция пользователя. М. : ФГУП «Росдорнии», 2005. 48 с.

2. Аканов Б.А., Искакова З.Д., Кадырганиева Р.Ф. К вопросу планирования ресурсов на ремонт и содержание автомобильных дорог // Финансово-кредитные отношения в условиях интенсификации производства в Казахстане. Караганда, 1989. С. 97—109.

3. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М. : Мир, 1971. 534 с.

4. Александриди Т.М. Выбор и экспериментальное исследование стандартного пакета программ для построения ИПС по техническому состоянию автомобильных дорог // Автоматизированные системы управления на автомобильном транспорте. № 1980. С. 63—68.

5. Алиев P.A., Богданис Ф.С. Планирование нефтеперерабатывающего производства в нечетких условиях // Известия вузов СССР. Сер. : Нефть и газ. 1985. № 12. С. 77—80.

6. Алхимова Н.В. О состоянии и развитии сети автомобильных дорог в Российской Федерации // Наука и техника в дорожной отрасли. 2006. № 4. С. 10.

7. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Принятие стратегических управленческих решений (компьютерные методы и примеры применения) : учеб. пособ. Волгоград : Изд-во ВолгГТУ, 1998. 141 с.

8. Апестин В.К. HDM-4 — возможности и границы применимости // Транспорт: наука, техника, управление. 2005. № 5. С. 1—8.

9. Апестин B.K. О межремонтных сроках капитального ремонта автомобильных дорог в современных условиях финансирования // Дороги и мосты. 2007. № 2. С. 20—30.

10. Апестин В.К. Оценка и расчет ущерба от проезда тяжеловесных транспортных средств // Наука и техника в дорожной отрасли. 2005. № 3. С. 10—12.

11. Апестин В.К, Стрижевский A.M. Новые нормы межремонтных сроков службы дорожных одежд и покрытий // Наука и техника в дорожной отрасли. 2008. № 2. С. 6—9.

12. Апестин В.К., Стрижевский A.M. О прогнозировании потребности в финансировании капитального ремонта на основе результатов диагностики автомобильных дорог // Дороги и мосты. 2006. № 2. С. 11—18.

13. Апестин В.К., Шак A.M., Яковлев Ю.М. Расчет снижения модулей упругости нежестких дорожных одежд // Труды Гипродорнии. М., 1974. С. 120—135.

14. Бабков В.Ф. Дорожные условия и безопасность движения. М. : Транспорт, 1982. 288 с.

15. Бабков В.Ф. Методы оценки эффективности мероприятий по повышению транспортно-эксплуатационных качеств дорог и безопасности движения / под ред. JI.A. Бронштейна. М. : Высшая школа, 1971. 175 с.

16. Базлова Т.А., Бочарников Н.В., Солонин A.C. Автоматизированная система метеорологического обеспечения службы содержания автомобильных дорог // Дороги России XXI века. 2002. № 1. С. 93—95.

17. Баркалов С. А. Задача оптимизации плана ремонтных работ автомобильной дороги // Научный Вестник ВГАСУ. Сер. : Дорожно-транспортное строительство. 2004. № 3. С. 80—85.

18. Батъковкий А.М., Коробов С.П., Хрусталев Е.Ю. Метод оптимизации оборонных расходов в условиях жестких бюджетных ограничений // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. № 1. С. 69—75.

19. Белоусов В.Е., Самодурова Т.В., Шарапова В.Н. Управление ресурсами при зимнем содержании региональной сети автомобильных дорог // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. № 3. С. 63—67.

20. Беляков Г.С. Деньги любят счет // Автомобильные дороги. 1999. № 6. С. 8—9.

21. Беляков Г.С. Объемы финансирования дорожного хозяйства и эффективность использования финансовых ресурсов // Экономические проблемы транспортного строительства в условиях рыночных отношений. М. : Изд-во МАДИ, 1999. С. 98—102.

22. Беляков Г.С. Совершенствование методов подготовки инвестиционных решений в дорожном хозяйстве // Экономика строительства. 1999. № 12. С. 45—47.

23. Беляков Г.С. Совершенствование методов соизмерения затрат и результатов при обосновании программы развития сети дорожных объектов // Экономические проблемы транспортного строительства в условиях рыночных отношений. М. : Изд-во МАДИ, 1999. С. 71—85.

24. Беляков С.А. Затраты и потребности // Автомобильные дороги. 2006. № 6. С. 28—29.

25. Бируля А.К. Эксплуатация автомобильных дорог. М. : Транспорт, 1966. 324 с.

26. Бируля А.К, Говорущенко Н.Я., Ермакович Д.В. Эксплуатационные качества автомобильных дорог. М. : Автотрансиздат, 1961. 186 с.

27. Боброва Т.В. Модель управления ресурсоемкостью содержания региональной сети автомобильных дорог // Известия вузов. Сер. : Строительство. 2006. № 6. С. 70—75.

28. Боброва Т.В. Ресурсный метод планирования затрат на содержание дорог // Матер, междунар. науч.-практ. конф. «Город и транспорт», Омск, 1996. Ч. 1. Омск : Изд-во СибАДИ, 1996. С. 72—73.

29. Боброва Т.В., Дубенкова Ю.В. Информационные технологии управления ресурсами // Наука и техника в дорожной отрасли. 2006. № 3. С. 16— 19.

30. Боброва Т.В., Нагибнев В.А., Шелопугина Л.Г. Моделирование процессов разработки производственных решений в управлении дорожным хозяйством // Строительство и эксплуатация автомобильных дорог. Омск : Изд-во СибАДИ, 1979. С. 109—118.

31. Боброва Т.В., Перфильев М.С. Моделирование процессов формирования и модернизации производственных структур дорожно-эксплуатационных организаций // Транспорт: наука, техника, управление. 2006. №7. С. 21—25.

32. Богатиков В.Н., Крац A.B., Кравцова M.JI. Использование автоматизированных систем оптимизации дорожных работ на Северном Кавказе / В.Д.,Попов. Ростов н/Д : Изд-во Ростовского инженерно-строительного института, 1986. 58 с.

33. Бондаренко А.И., Несвитская Л.Я. Надежность дорожных покрытий в эксплуатации // Автомобильные дороги. 1970. № 10. С. 15—16.

34. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига : Зинатне, 1982. 256 с.

35. Боровик B.C. Производственные проблемы в свете перспективы инновационного развития дорожной отрасли // Наука и техника в дорожной отрасли. 2008. №4. С. 13—17.

36. Боровик B.C. Управление дорожно-строительным производством в условиях инновационного развития (теоретические аспекты). Волгоград : Изд-во ВолгГАСУ, 2008. 240 с.

37. Боровик B.C. Управление нововведениями в дорожном хозяйстве. Волгоград : Изд-во ВолгГАСА, 1996. 187 с.

38. Боровик B.C., Гасанов Г.М. Обоснование вида работ с помощью корреляционного моделирования потребительских свойств дороги // Транспорт: наука, техника, управление. 2004. № 5. С. 17—19.

39. Бородянский Г.А., Кац A.B., Ногай В.А. Эффективность строительства автомобильных дорог местного значения / В .Я. Ройзин. М. : Транспорт, 1980. 118 с.

40. Бочарников Н., Базлова Т., Виноградов М. Предупрежден — значит вооружен // Автомобильные дороги. 2007. № 4. С. 82—84.

41. Бршалов Ю.В., Кравченко Е.Е. Оптимальный выбор // Автомобильные дороги. 2005. № 3. С. 58—59.

42. Брук Б. Н., Бурков В.Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочения объектов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1972. № 3. С. 29—39.

43. Бузениус В.А., Рапопорт П.Б. Выбор параметров для описания изменения состояния автомобильных дорог в процессе содержания. Куйбышев : Изд-во СтройДорСиб, 2006. 13 с.

44. Бялобжеский Г.В., Эрастов А.Я. Принципы объективной оценки эффективности ремонта и содержания автомобильных дорог // Труды Гипро-дорнии. Вып. 4. М., 1972. С. 3—16.

45. Вароновский Г.К., Махотило КВ., Петрашев С.Н. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / С.А. Сергеев. Харьков : Основа, 1997. 112 с.

46. Васильев А.П. Классификация и планирование дорожных работ за рубежом // Дороги России. 2001. С. 79—81.

47. Васильев А.П. Метод комплексной оценки качества и состояния автомобильных дорог // Автомобильные дороги. 1989. № 7. С. 10—11. № 8. С. 7—10.

48. Васильев А.П. Основные положения концепций управления состоянием автомобильных дорог в современных условиях // Транспортное строительство. 1994. №2. С. 37—40.

49. Васильев А.П. Основные требования к зимнему содержанию автомобильных дорог и пути их решения // Всес. науч.-техн. конф. «Пути повышения эффективности зимнего содержания автомобильных дорог», Калинин, 9—11 декабря 1987. М., 1987. С. 1—3.

50. Васильев А.П. Оценка сезонного состояния дорог // Автомобильные дороги. 1973. №7. С. 15—17.

51. Васильев А.П. Проектирование дорог с учетом влияния климата на условия движения. М. : Транспорт, 1986. 248 с.

52. Васильев А.П. Состояние дорог и безопасность движения автомобилей в сложных погодных условиях. М. : Транспорт, 1976. 224 с.

53. Васильев А.П. Целевые показатели оценки результативности модернизации, ремонта и содержания автомобильных дорог // Наука и техника в дорожной отрасли. 2005. № 1. С. 5—8.

54. Васильев А.П., Апестин В.К, Куликов С.С. Критерии и методы планирования ремонта и очередности работ по результатам диагностики // Автомобильные дороги. 1993. № 6. С. 8—10.

55. Васильев А.П., Сиденко В.М. Эксплуатация автомобильных дорог и организация дорожного движения. М. : Транспорт, 1990. 304 с.

56. Васильев А.П., Эрастов А.Я., Мепуришвили Д.Г. Обобщенный показатель состояния дорог // Автомобильные дороги. 1984. № 5. С. 11—12.

57. Васильев А.П., Яковлев Ю.М., Коганзон М.С. Принципы прогнозирования транспортно-эксплуатационного состояния дорог // Автомобильные дороги. 1993. № 1. С. 8—10.

58. Васильев В. Не роскошь, а насущная необходимость // Автомобильный транспорт. 2005. № 4. С. 16—17.

59. Васильев Ю.В., Беляков A.B. Автомобильно-дорожный сканер «АДС-МАДИ» // Наука и техника в дорожной отрасли. 2008. № 2. С. 10—11.

60. Васильева Е.М., Левит Б.Ю., Лившиц В.Н. Нелинейные транспортные задачи на сетях. М. : Финансы и статистика, 1981. 104 с.

61. Величко Г.В. Как добиться ровности при ремонте? // Автомобильные дороги. 2009. № 1. С. 50—53.

62. Величко Г.В., Филиппов В.В. Цифровое моделирование как основа автоматизированного решения задач паспортизации, диагностики и управления состоянием автомобильных дорог // Автоматизированные технологии изысканий и проектирования. 2004. № 12. С. 39—41.

63. Вершков А., Овчинников М. Ремонт покрытия — проблемы и решения // Автомобильные дороги. 2005. № 10. С. 70—71.

64. Виноградов А.П., Носов В.П., Попов В.А. Во что обходится отложенный ремонт // Автомобильные дороги. 1998. № 5. С. 8—9.

65. Виноградов Л.И., Евгеньев И.Е., Коновалов Н.Е. Автоматизированные системы управления строительством и эксплуатацией автомобильных дорог. М. : Транспорт, 1980. 246 с.

66. Водно-тепловой режим земляного полотна и дорожных одежд : учеб. пособ. / под ред. И.А. Золотаря, H.A. Пузанкова, В.М. Сиденко. М. : Транспорт, 1971. 416 с.

67. Волошина В.Н. Опыт разработки и внедрения автоматизированной системы управления дорожной отраслью Приморского края // Автомобильные дороги. 2008. № 1. С. 99—102.

68. Волошина Н.В. Производством управляет система // Автомобильные дороги. 2009. № 1. С. 69—72.

69. Воронцова С. Оценки и перспективы влияния экономического кризиса на дорожное хозяйство России // Автомобильные дороги. 2009. № 1. С. 29—32.

70. Воронцова С.Д., Рыбаков В.А. Закон принят. Проблемы остаются. Перспективные формы реализации проектов развития транспортной инфраструктуры с использованием механизмов ГУП в России // Автомобильные дороги. 2009. № 4. С. 26—27.

71. Временное руководство по оценке уровня содержания автомобильных дорог / ФДС России. М. : ГП «Информавтодор», 1997. 63 с.

72. Временные сметные нормы и расценки на работы по зимнему содержанию автомобильных дорог / Министерство транспорта Российской Федерации, государственная служба дорожного хозяйства (Росавтодор). М., 2003.

73. Временные сметные нормы и расценки на работы по летнему содержанию автомобильных дорог. Министерство транспорта Российской Федерации, государственная служба дорожного хозяйства (Росавтодор). М., 2003.

74. Гарманов E.H. Экономическая эффективность дорожного хозяйства М. : Транспорт, 1981. 173 с.

75. Гарманов E.H. Экономическая эффективность функционирования и развития дорожного хозяйства : дис. д-ра эконом, наук. М., 1982. 164 с.

76. Гасанов Г.М. Управление транспортно-эксплуатационным состоянием автомобильных дорог. М. : Изд-во МАДИ(ГТУ), 2004. 172 с.

77. Гелин М., Воронцова С. Тяжеловесы // Автомобильные дороги. 2005. № 10. С. 20—22.

78. Гладков В.Ю., Кочетков A.B. Возможности использования эконо-метрического подхода для систем менеджмента качества дорожного хозяйства // Дороги и мосты. 2006. № 1. С. 25—32.

79. Глушков Г.И., Манвелов Л.И., Михайлов A.B. Реконструкция бетонных покрытий аэропортов / Б.С. Раев-Богос л овский- М. : Транспорт, 1965. 222 с.

80. Говоров В.В. Оптимизация эксплуатационных показателей при ремонте и содержании автомобильных дорог : дис. канд. техн. наук. Воронеж, 2005. 179 с.

81. Горецкий Л.И. Бетонные покрытия на аэродромах. М. : Воениздат, 1950. 200 с.

82. Гохман О.Г. Уточнение процедуры вычисления коэффициентов относительной влажности при решении задачи распределения ограниченного ресурса по работам плана // Экономика и математические методы. 1986. Т. XXII, № 2. С. 372—373.

83. Гохман О.Г. Экспертное оценивание : учеб. пособ. Воронеж : Изд-воВГУ, 1991. 152 с.

84. Грико A.B., Каганович В.Е., Комов Ю.К. Управление эксплуатационными качествами автомобильных дорог / Я.Г. Рахматулин // Автомобильные дороги. 1987. № 7. С. 15—16.

85. Гриценко А.Д. Экономико-математическая модель оптимального планирования дорожных работ // Известия Ивановского отделения Петровской академии наук и искусств. 1996. № 2. С. 25—28.

86. Дворецкий И.Х. Древнегреческо-русский словарь: в 2-х т. М. : ГИ-ИНС, 1958. 2948 с.

87. Дорган В. В. Принципы и методы решения оптимизационных задач при планировании зимнего содержания автомобильных дорог. М. : Экон-Информ, 2004. 47 с.

88. Дубинин В.К., Олейник А.Ф., Пархоменко Н.В. Задачи первой очереди АСУ Миндорстроя УССР // Автомобильные дороги. 1979. № 11. С. 19— 20.

89. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М. : Статистика, 1978. 144 с.

90. Енютин Ю.А., Власова М.С., Бродский Г.С. Новая программно-методическая среда оптимального менеджмента объектов транспортной инфраструктуры // Автомобильные дороги. 2007. № 11. С. 10—11.

91. Ермаков М.Л. Совершенствование отраслевой системы диагностики автомобильных дорог для повышения эффективности диагностических и ремонтных работ : дис. канд. техн. наук. Саратов, 2008. 194 с.

92. Желнова Н. Хорошие дороги — важный фактор экономического развития // Промышленность Поволжья. 2005. № 4. С. 36—38.

93. Жилин П.С. Информационно-справочные системы для органов управления дорожным хозяйством // Наука и техника в дорожной отрасли. 1998. №3. С. 2—3.

94. Жуховицкий Г.М. Информационные технологии: проблемы внедрения // Автомобильные дороги. 2006. № 10. С. 94—97.

95. Забарка A.JJ. Результаты экономического эксперимента // Автомобильные дороги. 1984. № 4. С. 6—8.

96. Заворацкий В.Н., Староеойда В.П. Метод оценки транспортно-эксплуатационных качеств дорог местного значения // Автодорожник Украины. 1974. №4. С. 8—11.

97. Захаров В.Н., Поспелов Д.А., Хазацкий В.Е. Системы управления. Задание. Реализация. М. : Энергия, 1977. 424 с.

98. Золотарь И.А. Экономико-математические методы в дорожном строительстве. М. : Транспорт, 1974. 246 с.

99. Золотарь И.А., Некрасов В.К. и др. Повышение надежности автомобильных дорог / под ред. И.А. Золотаря. М. : Транспорт, 1977. 183 с.

100. Иванов A.B. Пути совершенствования диагностики автомобильных дорог // Разработка методов расчета, диагностики, проектирования, строительства, эксплуатации существующих и вновь создаваемых сооружений. Саратов: Изд-во СГТУ, 2001. С. 27—29.

101. Илиополов С.К., Углова Е.В. Выбор стратегии ремонта автомобильных дорог на основе динамического мониторинга их состояния // Автомобильные дороги. 2007. № 2. С. 71—74.

102. Илиополов С.К., Углова Е.В. Оценка усталостной долговечности асфальтобетонных покрытий в реальных условиях эксплуатации // Автомобильные дороги. 2006. № 9. С. 102—104.

103. Инструкция по оценке качества содержания (состояния) автомобильных дорог. ВН 10-87 / Утв. Министерством автомобильных дорог РСФСР 29 декабря 1986 г. (с изменениями, утвержденными 15 ноября 1989 г.) // ЦБНТИ Минавтодора РСФСР. № 1990. 21 с.

104. Инструкция по оценке качества текущего ремонта и содержания автомобильных дорог (ВСН 10-82). Минавтодор РСФСР. М. : Транспорт, 1983. 17 с.

105. Интеллектуальные системы автоматического управления / под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М. : Физматлит, 2001. 576 с.

106. Исмаилходжаев А.И АСУ в дорожной отрасли Узбекистана // Автомобильные дороги. 1982. № 6. С. 7—8.

107. Каганович В.Е., Косенков B.C. Теоретические основы оптимизациисроков усиления дорожных одежд // Оптимизация сроков реконструкции и стадийного строительства автомобильных дорог. Алма-Ата, 1973. С. 93— 123.

108. Каганович В.Е., Пашкин В.К. Особенности планирования дорожно-ремонтных работ при ограниченных ресурсах // Тезисы докладов II Между-нар. науч.-техн. конф. «Автомобильные дороги Сибири», Омск, 20—24 апреля 1998 г. Омск : Изд-во СибАДИ, 1998. С. 90—91.

109. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М. : Мир, 1971. 400 с.

110. Камаев В.А., Шкурила Г.Л., Щербаков М.В. Реализация нечеткого вывода в нейросетевом базисе // Нейроинформатика и ее приложения : материалы X всероссийского семинара / под ред. А.Н. Горбаня, Е.М. Миркиса. Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2002. С. 60—61.

111. Карпов Б.Н. Основы строительства, ремонта и содержания автомобильных дорог. М. : Академия ИЦ, 2011. 205 с.

112. Карышев В.Е. Наблюдение за состоянием асфальтобетонных покрытий на дорогах Белоруссии // Автомобильные дороги. 1977. № 6. С. 24—25.

113. Кейроз Ц. Строить или ремонтировать // Автомобильные дороги. 1996. № U.C. 45.

114. Кейрос Ц. Технико-экономические аспекты износа и эксплуатации автомобильных дорог // Транспорт: наука, техника, управление. 1993. № 6. С. 5—20.

115. Кизима С.С. Исследование изменения ровности дорожных одежд в условиях УССР как показателя их качества : дис. канд. техн. наук. Киев, 1975.268 с.

116. Климбасов A.B. Весна нечаянно нагрянет. Методика прогноза ежегодного объема весенних разрушений // Автомобильные дороги. 2005. № 1. С. 52—53.

117. Кобелев Н.Б Основы имитационного моделирования сложных экономических систем : учеб. пособ. М. : Дело, 2003. 336 с.

118. Ковалъчик Я.П., Канин А.П., Иваница Ю.П. Прогнозирование трудоемкости дорожных работ / Н.Я. Гнатив // Автодорожник Украины. 1994. № 1. С. 24—25.

119. ХЪЪ.Коганзон М.С., Яковлев Ю.М. Работоспособность дорожных одежд нежесткого типа : учеб. пособ. М. : МАДИ, 1985. 51 с.

120. Коденцева Ю.В. Обоснование ресурсоемкости зимнего содержания сети автомобильных дорог на основе районирования территорий по неблагоприятным климатическим факторам : дис. канд. техн. наук. Омск, 2007. 190 с.

121. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М. : Прогресс, 1979. 504 с.

122. Кокодеева Н.Е. Анализ эксплуатационного состояния дорожных одежд нежесткого типа // Проблемы транспортного строительства и транспорта: матер, междунар. науч.-техн. конф., Саратов, 1997. Саратов : Изд-во СГТУ, 1997. С. 9—15.

123. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. М. : Горячая линия — Телеком, 2003. 94 с.

124. Коновалов С.С., Карчихин В.В. Совершенствование методики обработки результатов диагностики дорог с помощью бортового компьютера // Автомобильные дороги. 1993. № 12. С. 7—8.

125. Корсунский М.Б. Межремонтные сроки службы дорожных одежд и покрытий // Автомобильные дороги. 1984. № 1. С. 4—6.

126. Корсунский М.Б. Оценка прочности дорог с нежесткими одеждами. М. : Транспорт, 1972. 152 с.

127. Косенков B.C. Технико-экономическое обоснование оптимальных сроков повышения транспортно-эксплуатационных показателей нежестких дорожных одежд : автореф. дис. канд. техн. наук. Омск, 1973. 20 с.

128. Костин C.B. Переход к новому качеству эксплуатации и сохранности автомобильных дорог // Вестник МАДИ(ТУ). 2009. № 1. С. 87—92.

129. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. Минск : Вышэйшая школа, 1992. 222 с.

130. Кравченко О.В., Илиев М.И. Автомобилизация страны и проблемы дорожного хозяйства // Вестник транспорта. 2006. № 3. С. 13—16.

131. Кретов В.А., Эрастов А.Я. Управлять состоянием автомобильных дорог // Автомобильные дороги. 1993. № 10. С. 1—3.

132. Криволапое A.M., Алексеенко В.И. Автоматизированная система НТИ в Минавтодоре Казахской ССР // Автомобильные дороги. 1979. № 11. С. 20.

133. Кротое В. Ресурсы бюджета или пути решения «непопулярных проблем» // Автомобильные дороги. 2005. № 1. С. 8—10.

134. Круглое В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М. : Горячая линия. Телеком, 2001. 382 с.

135. Круглое В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. : Физматлит, 2001. 224 с.

136. Круглое В.М., Осипов В.О. Мостам — повышенное внимание // Железнодорожный транспорт. 2006. № 1. С. 50—53.

137. Крупа Н.В., Кузнецова H.H. Новые возможности программы расчета дорожной одежды «Радон 2.2» // Автомобильные дороги. 2006. № 5. С. 45— 47.

138. Кузахметова Э.К. Оценка состояния земляного полотна автомобильных дорог // Наука и техника в дорожной отрасли. 2006. № 4. С. 33—34.

139. Кузнецов В.К. Содержание и текущий ремонт городских дорог. М. : Альфа-принт, 1998. 315 с.

140. Кузьмин В.Б. Построение групповых отношений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М. : Наука, 1982. 168 с.

141. Кузьмин В.В. Совершенствование методов обоснования очередности ремонтных работ // Тез. докл. и сообщения науч. конф. аспирантов Ивановск. гос. арх.-строит. акад., Иваново, 17—18 апр., 1997 г. Иваново : Изд-во ИАСА, 1997. С. 52—53.

142. Кулачкин Б.И. Экспериментально-теоретические исследования и разработка метода зондирования в инженерной геологии : дис. д-ра геол.-минерал. наук. М. : НИИОСП, 1991. 348 с.

143. Лебедь А. Погодный мониторинг // Автомобильные дороги. 2005. № З.С. 50—51.

144. Левитин И. Ситуация в дорожной отрасли критическая (из доклада министра транспорта РФ на «правительственном часе» заседания Государственной Думы 6 апреля 2005 г.) // Автомобильные дороги. 2005. № 6. С. 7—9.

145. Леоноеич И.И. Пути улучшения эксплуатационных качеств автомобильных дорог Белоруссии // Матер. 47-й науч.-техн. конф., посвящ. 70-летию Белорус, политехи, ин-та. Минск : Изд-во Белорус, гос. политехи, акад., 1992. С. 92.

146. Луконин В.Н., Трофименко Ю.В. Оптимизация межремонтных сроков по критерию суммарных энергозатрат // Наука и техника в дорожной отрасли. 1998. №4. С. 1—7.

147. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский A.A., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. М. : Наука, 1982. 327 с.

148. Малышев A.A. Относительная оценка влияния климатических факторов на интенсивность процесса накопления пластических деформаций в конструктивных слоях дорожной одежды // Вестник Фонда поддержки вузов и отраслевой дорожной науки. 1994. № 1. С. 67—73.

149. Мальцев Ю.А., Горобец А.Н. Дорожное обеспечение национальной безопасности России // Транспорт Российской Федерации. 2006. № 4. С. 62— 66.

150. Маркин Г. Модель финансирования // Автомобильные дороги. 2005. №9. С. 18—20.

151. Масенко Ю.М. Новое в оценке текущего ремонта и содержания дорог // Автомобильные дороги. 1962. № 2. С. 21—22.1%. Матросов А.П., Безбородъко Ф.П. Своевременность ремонта и качество дорожных покрытий // Автомобильные дороги. 1986. № 11. С. 6—7.

152. Матюшенко Т.Ф. Финансирование по утвержденным нормам // Автомобильные дороги. 2007. № 9. С. 12—15.

153. Матюшенко Т.Ф., Стрижевский Д.А. Использование методов оценки эффективности при планировании ремонтных работ // Дороги и мосты. 2006. № 1. С. 46—56.

154. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 / под общ. ред. В.Г. Потемкина. М. : Диалог-МИФИ, 2002. 496 с.

155. Мепуришвили Д.Г., Эрастов А.Я., Семенов В.А. Оценка качества текущего ремонта и содержания дорог // Автомобильные дороги. 1983. № 9. С. 10—11.

156. Ъ.Меркин В.Е. Научное сопровождение проектирования и строительства транспортных тоннелей и метрополитенов // Транспортное строительство. 2010. №6. С. 8—14.

157. Методика установления заданий по качеству содержания дорог / Минавтодор РСФСР. Гипродорнии. М. : ЦБНТИ Минавтодора РСФСР, 1984. 8 с.

158. Методические рекомендации по ремонту и содержанию автомобильных дорог общего пользования: отраслевой дорожный методический документ / утв. Росавтодор от 17 марта 2004 г. Письмо OC-28/1270-ис. Информавтодор. 2004. № 2002. 229 с.

159. Мидзумото M Нечеткое рассуждение с нечеткими условными высказываниями вида «ЕСЛИ. ТО. ИНАЧЕ.» // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения : пер. с англ. / под ред. P.P. Ягера. М. : Радио и связь, 1986. С. 143—161.

160. Мороз А.И. Курс теории систем. М. : Высшая школа, 1987. 304 с.

161. Николаев A.B. Составление расписания поставок на объекты строительства // Интегрированные автоматизированные системы управления на автомобильном транспорте и в дорожном строительстве. М. : Изд-во МАДИ, 1993. С. 60—67.

162. Николаев A.B., Сирия Г.В., Туркин Н.Б. Многоуровневая аналитико-имитационная модель выбора режимов управления транспортной системой / В.Ю. Гнездилов, С.С. Никитина. М. : Изд-во МАДИ(ГТУ), 2003. 12 с.

163. Носов A.C. Перспективы развития государственно-частного партнерства в дорожном секторе транспортной отрасли России Электронный ресурс. // Центр стратегических разработок [сайт]. URL: http://www.csr.ru (дата обращения 15.10.08).

164. Овсянников A.C., Шальнев О.Г. Особенности мониторинга стоимости содержания автомобильных дорог // Научный вестник ВГАСУ. Сер. : Экономика, организация и управление в строительстве. 2006. № 3. С. 78—80.

165. Овчинников И.Г. Применение технологии экспертных систем для управления состоянием автомобильных дорог и искусственных сооружений на них. Саратов : Изд-во СГТУ, 1994. 26 с.

166. Омату С., Халид М., Юсоф Р. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2 / под общ. ред. А.И. Галушкина. М. : ИРПЖР, 2000. 272 с.

167. Оптимизация планирования и управления транспортными системами / Е.М. Васильева, Р.В. Игудин и др. ; под ред. В.Н. Лившица. М. : Транспорт, 1987. 208 с.

168. Основы концепции реформирования дорожного хозяйства Российской Федерации (проект) Электронный ресурс. // Федеральное дорожноеагентство Российской Федерации : сайт. URL:thttp://rosavtodor.ru/information.php?id= 100 (дата обращения 9.12.10).

169. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М. : Финансы и статистика, 2002. 344 с.

170. Палагутин А.Г., Шибаева М.А. Содержание автодорог: организация оптимального режима проведения работ и пути повышения качества // Научный вестник ВГАСУ. Сер. : Экономика, организация и управление в строительстве. 2006. № 3. С. 98—100.

171. Пахомов A.A., Юмашев В.М., Кудрявцев С.А. О соотношении оценок ровности покрытий автомобильных дорог по IRI и толчкомеру // Наука и техника в дорожной отрасли. 2009. № 4. С. 31—33.

172. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. 798 с.

173. Переселенков Г. С. Прогнозирование и геоинформатизация развития единой транспортной системы России // Транспортное строительство. 1998. №3. С. 3—6.

174. Петухов B.C. Пути улучшения содержания автомобильных дорог в условиях недофинансирования // Дальний Восток: автомобильные дороги и безопасность движения : межвузовский сборник научных трудов. 2007. № 7. С. 127—128.

175. Пилюгин К.А. Информационные ресурсы для решения задач зимнего содержания автомобильных дорог // Научный вестник ВГАСУ. Сер. : Студент и наука. 2005. № 1. С. 69—71.

176. Подиновский В.В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М. : Советское радио, 1975. 192 с.

177. Поляков Ю.А. Проблемы финансирования дорожной отрасли // Автотранспортное предприятие. 2007. № 2. С. 52—55.

178. Полякова Г.А., Иванова E.H. Особенности определения социально-экономической эффективности капитальных вложений в задачах технико-экономического проектирования автомобильных дорог. М. : Изд-во МАДИ, 1989. 213 с.

179. Порожняков B.C. Влияние сцепных качеств и ровности дорожных покрытий на безопасность движения // Повышение транспортно-эксплуатационных качеств автомобильных дорог : Труды Союздорнии. М. : Союздорнии, 1970. С. 86—95.

180. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М. : Энергоиздат, 1981. 232 с.

181. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М. : Радио и связь, 1989. 184 с.

182. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М. : Наука, 1986. 284 с.

183. Поспелов П.И., Котов A.A. Геоинформационные технологии в управлении дорожным хозяйством // Наука и техника в дорожной отрасли. 2005. № 4. С. 7—9.

184. Правила диагностики и оценки состояния автомобильных дорог (взамен ВСН 6—90). ОДН 218.0.006—2002 / Министерство транспорта РФ. Росавтодор. М. : Транспорт, 2002. 137 с.

185. Правила диагностики и оценки состояния автомобильных дорог (ВСН 6—90). Минавтодор РСФСР. М. : Транспорт, 1990. 168 с.

186. Пушников H.A. К вопросу оценки транспортно-эксплуатационных качеств автомобильных дорог // Труды ГП «Росдорнии». 2003. № 11. С. 82— 87.

187. Радовский Б.С., Сердюк A.B. Прогнозирование закономерности изменения состояния дорожной одежды // Автомобильные дороги. 1994. № 7. С. 19—22.

188. Разработка предложений по совершенствованию элементов системы управления качеством в дорожно-строительном тресте. Отчет о НИР. М. : Со-юздорнии, 1977. 224 с.

189. Рекомендации по оценке эффективности дорожно-ремонтных работ / Минавтодор РСФСР. М. : Транспорт, 1991. 24 с.

190. Реконструкция автомобильных дорог / под ред. В.Ф. Бабкова. М. : Транспорт, 1978. 263 с.

191. Ремонт и содержание автомобильных дорог : справочник инженера-дорожника. М. : Транспорт, 1989. 287 с.

192. Романов В.Н. Системный анализ для инженеров. СПб. : СЗГЗТУ, 2006. 186 с.

193. Ротенберг Р.В. Основы надежности системы водитель — автомобиль — дорога — среда. М. : Машиностроение, 1986. 215 с.

194. Ротенберг Р.В. Подвеска автомобиля: колебания и плавность хода. М. : Машиностроение, 1972. 392 с.

195. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница : УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. 320 с.

196. Руденский A.B., Штромберг A.A., Карагезян Э.А. Экспертный метод оценки состояния асфальтобетонных покрытий // Пути экономии материалов и энергетических ресурсов при ремонте и реконструкции автомобильных дорог. 1989. № 1. С. 114—122.

197. Руководство по оценке ровности дорожных покрытий толчкомером : отраслевой дорожный методический документ / Министерство транспорта Российской Федерации, Государственная служба дорожного хозяйства (Ро-савтодор). М. : Росавтодор, 2002. 20 с.

198. Руководство по оценке уровня содержания автомобильных дорог (временное): ОДМ 218.0.000—2003 / утв. Государственной службой дорожного хозяйства Минтранса России 1 января 2003 г. Росавтодор. М. : Росавто-дор, 2003. 77 с.

199. Руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах : утв. Министерством транспорта России 19 июня 2003 г. Распоряжение OC-555-p // ФГУП «Информавтодор». 2003. № 2003. 69 с.

200. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М. : Горячая линия — Телеком, 2006. 452 с.

201. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М. : Радио и связь, 1991. 224 с.

202. Садиков И. С. Управление транспортно-эксплуатационным качеством автомобильных дорог // Транспорт: наука, техника, управление. 1998. № 7. С. 53—55.

203. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. Логико-методологический анализ. М. : Наука, 1974. 279 с.

204. Сакута Н.Б. Критерий оптимальности при оперативном управлении зимним содержанием автомобильных дорог // Тезисы докладов II Междунар.науч.-техн. конф. «Автомобильные дороги Сибири», Омск, 20—24 апр. 1998. Омск : Изд-во СибАДИ, 1998. С. 190—192.

205. Самодурова Т. В. Информационные ресурсы для управления работами по зимнему содержанию дорог // Межвузовский сборник научных трудов «Техника, технологии и перспективные материалы» / Моск. гос. индустр. унт. М. : Изд-во МГИУ, 2004. С. 270—275.

206. Самодурова Т.В., Тропынин E.H. Моделирование состояния дорожного покрытия в зимний период // Дороги и мосты. 2009. № 2. С. 137—148.

207. Сарычев Д.С., Скворцов A.B. ГИС, САПР и БД // Автомобильные дороги. 2009. № 1. С. 54—57.

208. Сарычев Д. С., Скворцов A.B. Современные тенденции развития банков дорожных данных // Автомобильные дороги. 2008. № 1. С. 88—91.

209. Сарычев Д.С., Субботин С.А., Крысин С.П. Концепция построения информационной системы автомобильных дорог // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. Томск : Изд-во ТГАСУ, 2006. № 1. С. 131—144.

210. Сворцов О.В. Дорога это и есть экономика // Автомобильные дороги. 2005. № 8. С. 22—23.

211. Семенов В.А. Качество и однородность автомобильных дорог. М. : Транспорт, 1989. 124 с.

212. Сиденко В.М., Аленич М.Д., Колинченко H.H., Титаренко А.М. Оценка качества эксплуатации автомобильных дорог // Автодорожник Украины. 1980. №3. С. 34.

213. Сиденко В.M., Михоеич С.И. Эксплуатация автомобильных дорог. М. : Транспорт, 1976. 388 с.

214. Сиденко В.М., Михоеич С.И., Матвиенко П.Г. Межремонтные сроки службы дорожных одежд // Автомобильные дороги. 1979. № 5. С. 21—22.

215. Сиденко В.М., Сиденко C.B. Комплексная оценка качеств дорожных покрытий // Автомобильные дороги. 1983. № 8. С. 20—21.

216. Силъянов В.В. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог. М. : Транспорт, 1984. 287 с.

217. Силъянов В.В., Домке Э.Р. Транспортно-эксплуатационные качества автомобильных дорог и городских улиц. М. : Академия, 2009. 352 с.

218. Симчук E.H. Информационная основа // Наука и техника в дорожной отрасли. 2007. № 2. С. 4—6.

219. Сиротюк В.В. Некоторые проблемы финансирования дорожной отрасли // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии (СибАДИ). Омск : Издательский дом «ЛЕО», 2005. Вып. 3. С. 171— 174.

220. Ситников Ю.М., Дивочкин O.A. Стадийное улучшение транспортно-эксплуатационных качеств дороги. М. : Транспорт, 1973. 127 с.

221. Скворцов A.B., Поспелов П.И., Бойков В.Н. Геоинформационные системы в дорожном хозяйстве : справочная энциклопедия дорожника (СЭД) T. VI / С.П. Крысин. М. : ФГУП «Информавтодор», 2006. 372 с.

222. Скрыпников A.B. Оценка транспортно-эксплуатационных качеств лесовозных автомобильных дорог в системе автоматизированного проектирования (САПР АЛД). Воронеж : Изд-во Воронежской государственной лесотехнической академии, 2005. 387 с.

223. Слободчиков Ю.В. Проектирование ремонтных и ремонтно-восстановительных работ на автомобильных дорогах с использованием ЭВМ. М. : Информавтодор, 1999. 124 с.

224. Слободчиков Ю.В., Курбатов И. А. Определение ежегодных объемов работ и финансирования на развитие сети дорог // Наука и техника в дорожной отрасли. 2010. № з. с. 10—11.

225. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем : учебник для вузов. М. : Высшая школа, 2001. 343 с.

226. Соловчук А.Б. Метод TQM в задачах оценки технического состояния дорог // Транспортное строительство. 2005. № 7. С. 11—12.

227. Соловчук А.Б. Научные основы оценки технического состояния дорог по их потребительским свойствам // Дороги и мосты. 2005. № 1. С. 175— 185.

228. Соловчук А.Б. Научные основы оценки транспортно-эксплуатационного состояния двухполосных автомобильных дорог по их потребительским свойствам : дис. д-ра техн. наук. М., 2005. 398 с.

229. Солодкий А.И. Государево дело // Автомобильные дороги. 2005. № 12. С. 34—37.283 .Стефанов П.Т. Исследование методов эксплуатационно-технической оценки автомобильных дорог : дис. канд. техн. наук. М., 1978. 141 с.

230. Столяров В.В. Проектирование автомобильных дорог с учетом теории риска. Ч. 2. Саратов : Изд-во СГТУ, 1994.

231. Столяров В.В. Риск и надежность инвестиций // Рыночные отношения в машиностроительном комплексе. Саратов : Изд-во СГТУ, 1994. С. 18— 23.

232. Страуме Т. Опыт управления текущим содержанием автомобильных дорог в Латвии // Наука и техника в дорожной отрасли. 2005. № 3. С. 3— 6.

233. Стрижевский A.M. Роль диагностики в системе управления состоянием автомобильных дорог // Конференция «Дорожное хозяйство России: проблемы, поиски, решения», Москва, 15—16 окт. 2003. М. : Информавто-дор, 2003. С. 166—168.

234. Строительная климатология: строительные нормы и правила Российской Федерации СНиП 23-01—99 / утв. постановлением Госстроя России от 11 июня 1999 г. № 45. М. : Госстрой Росси, 2000. 25 с.

235. Скоробогатченко Д.А. Выбор оптимальной стратегии работ в системе управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог // Транспорт: наука, техника, управление. 2011. № 4. С. 29-31.

236. Скоробогатченко Д.А. Методика моделирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог на основе нечетких нейронных сетей. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. № 1. С. 180-188.

237. Скоробогатченко Д.А. Методика прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог на основе представления нечетких множеств нейронными сетями // Известия вузов. Строительство. 2011. № 2. С. 72-77.

238. Скоробогатченко Д.А. Моделирование изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог с учетом информации качественного характера // Промышленное и гражданское строительство. 2011. № 4. С. 4042.

239. Скоробогатченко Д.А. Повышение точности прогнозирования эксплуатационного состояния автомобильных дорог с использованием нечетких нейронных сетей // Дороги и мосты. 2011. Вып. 25/1. С. 129-142.

240. Скоробогатченко ДА. Применение нечетких нейросетевых моделей для прогнозирования уровня содержания автомобильных дорог // Дороги и мосты. 2010. Вып. 23/1. С. 138-146.

241. Скоробогатченко Д.А. Проблемы управления финансовыми средствами на содержание транспортной инфраструктуры региона // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2010. № 1 (11). С. 170-173.

242. Скоробогатченко Д.А. Проектирование системы управления эксплуатационным состоянием автомобильных дорог / Д. А. Скоробогатченко // Транспорт Урала. 2011. № 1. С. 35-38.

243. Скоробогатченко Д.А. Управление эксплуатационным состоянием автомобильных дорог с учетом информации качественного характера // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета. 2011. № 2 (25). С. 78-84.

244. Телегин М.Я., Корсунский М.Б., Зельманович М.С. Работоспособность и межремонтные сроки службы нежестких дорожных одежд. М. : Ав-тотрансиздат, 1956. 168 с.

245. Технические правила ремонта и содержания автомобильных дорог: ВСН 24—88 / утв. Минавтодор РСФСР 29 июня 1988 г. М. : Транспорт, 1989. 198 с.

246. Тихомиров O.K. Структура мыслительной деятельности человека. М. : Изд-воМГУ, 1969. 158 с.

247. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года (проект) Электронный ресурс. // Транспортная стратегия Российской Федерации : [сайт]. URL: http://www.mintrans.ru/pressa/TransStrategVV.htm (дата обращения 6.12.10).

248. Третьяк О.М. Обоснование проектной прочности нежестких дорожных одежд с учетом их эксплуатационной надежности для условий Западной Сибири и Северного Казахстана : автореф. дис. канд. техн. наук. Омск, 1975. 34 с.

249. Тулаев А.Я. Учет водно-теплового режима дорожных конструкций при расчете их надежности // Известия вузов. Сер. : Строительство и архитектура. 1977. С. 15—18.

250. Указания по обеспечению безопасности движения на автомобильных дорогах. ВСН 25—86 / Минавтодор РСФСР. Росавтодор. М. : Транспорт, 1988. 149 с.

251. Указания по оценке эффективности дорожно-ремонтных работ (ВСН 2—80), Минавтодор РСФСР. М. : Транспорт, 1981. 32 с.

252. Улемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М. : Мысль, 1978. 272 с.

253. Усиление нежестких дорожных одежд / под ред. О.Т. Батракова. М. : Транспорт, 1985. 144 с.

254. Ушаков В.В., Агеев B.C. Назначение ремонта цементобетонных покрытий на основе визуальной оценки их состояния // Наука и техника в дорожной отрасли. 2006. № 2. С. 41—43.

255. Федотов C.B., Матюшенко Т.Ф. О финансировании ремонта и содержания автомобильных дорог федерального значения по утвержденным нормативам // Дороги и мосты. 2007. № 2. С. 11—20.

256. Философский энциклопедический словарь. М. : Советская энциклопедия, 1983. 840 с.

257. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М. : Наука, 1978.352 с.31 в.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М. : Вильяме, 2006. 1104 с.

258. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование. М. : Мир, 1967. 420 с.3\&.Хусаинов И.Ж. К диагностике автомобильных дорог // Автомобильные дороги. 2009. № 4. С. 52.

259. Цернант A.A. Проблемы научного сопровождения объектов транспортного строительства // Транспортное строительство. 2000. № 7. С. 7—10.

260. Чуфенев Д.В. Управление инвестициями, направляемыми на развитие и содержание автомобильных дорог : автореф. дис. канд. экон. наук. СПб., 2006. 29 с.

261. Шалашов В. Метеосервис — интеллектуальный помощник // Автомобильные дороги. 2008. № 11. С. 108.

262. Шестериков В.И. Расчетное прогнозирование срока службы стале-железобетонных пролетных строений // Дороги и мосты : сборник тр. / ГП Росдорнии. М. : Фирма «Верстка», 2004. С. 111—133.

263. ЪЪХ.Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. М. : Наука, 1971. 254с.

264. Щербаков А.Н. Программный комплекс RoadSoft в роли нового хранилища для АБДД «Дорога» // Автомобильные дороги. 2007. № 2. С. 75—78.

265. Экономика дорожного хозяйства : учебник для вузов / A.A. Авсеенко, E.H. Гарманов, Э.В. Дингес и др. ; под ред. E.H. Гарманова. М. : Транспорт, 1990. 247 с.

266. Эксплуатация автомобильных дорог и организация дорожного движения / под ред. И.И. Леоновича. Минск : Вышэйшая школа, 1988. 348 с.

267. Эрастов А.Я. Объективная оценка эффективности дорожно-ремонтных работ// Автомобильные дороги. 1974. № 7. С. 9—10.

268. Эрастов А.Я. Ремонт дорог на основе объективной оценки их состояния // Автомобильные дороги. 1976. № 4. С. 13—15.

269. Эрастов А.Я., Чванов В.В., Работяга М.Т. Оценка эффективности дорожно-ремонтных работ в условиях нового механизма хозяйствования // Автомобильные дороги. 1990. № 12. С. 4—5.

270. Ярмолинский В.А. Развитие и модернизация опорной автодорожной сети Дальнего Востока для повышения ее надежности в процессе эксплуатации : дисс. д-ра техн. наук. М., 2009. 413 с.

271. Яромко В.Н. О системе управления содержанием автомобильных дорог // Труды Союздорнии. 1998. № 195. С. 80—89.341 .Яромко В.Н. Оценка состояния дорог и назначение ремонтных работ // Автомобильные дороги. 1991. № 8. С. 11—13.

272. Ясницкий JI.H. Введение в искусственный интеллект : учеб. пособ. М. : Академия, 2005. 176 с.

273. Ahmed N.U. An analytical decision model for resource allocation in highway maintenance management // Transportation Research Part A: General. Vol. 17, Issue 2, March 1983. P. 133—138.

274. Akker G., Molenaar A.A.A., Thewessen H.P.M. VIAVIEW — A pavement management system for rural and urban road networks // Straßen und Verkehr 2000. Bd. 2/1. Straßenbau und Straßenerhaltung. 1988. S. 19—23.

275. Aleksander I., Morton H. An Introduction to Neural Computing. London : Chapman & Hall, 1990. 218 p.

276. Allez F., Dauzats M., Joubert P. ERASME — an expert system for pavement maintenance / J.P. Labat, M. Puggelli // Transportation Research Record. 1988. № 1205. P. 1—5.

277. Allison J.T., Garcia-Diaz A., Lytton R.L. A Model for Predicting Service Life of flexible Pavement and Its Impact on Rehabilitation Decisions // Transportation Research Record. 1983. №943. P. 17—24.

278. Aubert J.-L. Suivi et entretien des chaussées urbaines. Le progiciel SE-CUR // Travaux. 1990. № 657. P. 66—72.

279. Barbee C.H. Rating system for new Mexico's maintenance management program // Transportation Research Record. 1980. № 781. P. 27—30.

280. Beck M. Stand der Arbeiten der Dreilander — Komission XX // Strasse und Verkehr. 1988. № 11. S. 695—699.

281. Bennett F.L. Roadway management in cold regions: a summary of Scandinavia practice / Cold Regions Engineering. «A Global Perspective»: Specialty Conference, Edmonton, March 7—9, 1994. Montreal, 1994. P. 313—329.

282. Bernd W. Objektorientierte Weiterentwicklung des Objektkataloges im Straßen- und Verkehrswesen // Forschung Straßenbau und Straßenverkehrstechnik. 2006. №935. S. 1—30.

283. Berthier J. Comparaison entre les points de vue américain et français en matière d'entretien et de réhabilitation des chaussées // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1988. № 648. P. 18—19.

284. Binswanger H. The Policy Response of Agriculture 11 Proceedings of the World Bank Annual Conference on Development Economics World Bank, Washington, D.C. : World Bank, 1989. P. 231—258.

285. Botelho F. National perspective an pavement management // TR News. 1994. № 173. P. 5—8.

286. Camomilla G. La moderna manutenzione autostradale. Evoluzione di un concetto antico // Strasse und Verkehr. 1988. № 11. P. 700—702.

287. Camomilla G., Malgarini M., Fornaci M. MA.P.P.E.: la manutenzione delle pavimentazioni con programmazione elettronica // Autostrade. 1993. № l.P. 39—58.

288. Carmichael R.F., Roberts F.L., Treybig H.J. Procedure for Evaluating the Effects of Legal Load Limits on Pavement Costs // Transportation Research Record. 1979. №725. P. 1—8.

289. Chhibber A. The Aggregate Supply Response: A Survey / Structural Adjustment and Agriculture: Theory and Practice in Africa and Latin America. London : Overseas Development Institute, 1989. P. 56—68.

290. Christory J.-P. Systeme expert en voirie pour l'Aide au diagnostic et le conseil en reparation / Etudes et rech. 1989 reseau LPC Complement Rapp. Gen. activité. Paris : Lab. cent, ponts et chausses, 1990. P. 64—65.

291. Churchland P.S., Sejnowski T.J. The Computational Brain. London : The MIT Press Cambridge, 1992. 563 p.

292. Colucci-Rios B., Yoder E.J. Methodology for evaluating increase in pavement maintenance costs that result from increased truck weights on statewide basis // Transportation Research Record. 1983. № 900. P. 10—18.

293. Computerized pavement management: one town's experience // Public Works. 1988. №7. P. 75.

294. Cumber ledge G., McCullough K.T. PennDOT'S pavement management system: foresight pays off // Transportation Research News. 1994. № 173. P. 14— 16.

295. Curtayne P.C., Scullion T. Implementation of an urban pavement management system // Transportation Research Record. 1981. № 814. P. 9—14.

296. Dahir S.H., Gramling W.L. Impact of a comprehensive pavement management system developed in Pennsylvania // Transportation Research Record. 1986. № 1060. P. 45—52.

297. Datta T.K., Herf L. Cost Effectiveness Analysis for Various Inventory Procedures // ITE Journal. 1986. № 9. P. 23—26.

298. De Wellie J. Quantification of road user savings. Washington, D.C. : International Bank for Reconstruction and Development, 1966. World Bank Staff Occasional. Paper № 2. 365 p.

299. Dees D.C. Redefining the scope, of today's transportation problems // Transportation Research News. 1979. № 82. P. 5—7.

300. Dhir M., Lai N., Mital K. The Development of Low-Volume Roads in India,// Fourth International Conference on Low-Volume Roads. Washington, D.C. : Publisher: Transportation Research Board, 1987. № 1106. P. 235—246.

301. Dhir M.P. Further rationalization of road investment policies. R and D and other aspects // Indian Highways. 1983. № 12. P. 42—45.

302. Easterly W., Rebelo S. Fiscal Policy and Economic Growth: An Empirical Investigation. Washington, D.C. : National Bureau of Economic Research, World Bank, 1993. 57 p.

303. Eck R. W. A microcomputer program to assist in low-volume road rehabilitation decision making // Transportation Research Record. 1987. № 1128. P. 62—68.

304. Emde W., Fabian L., Gerz U. Anwendbarkeit geschlossener Systeme des Managements der Straßenerhaltung II Forschung Straßenbau und Straßenverkehrstechnik. 1991. № 609. 106 s.

305. Evans M. ROCOND 90: road condition manual / edited by M. Evans, A. Ockelford, D. Thompson. Sydney : Roads and Traffic Authority, New South Wales, 1990. 69 p.

306. Fichs M. Oberbauverstärkung bituminöser Strassen-Bemessung 11 Strasse und Verkehr. 1990. № 7. P. 380—384.

307. Fîïe D. Playing games with the maintenance program on a microcomputer // Transportation Research Record. 1984. №951. P. 26—35.

308. Finn F. Pavement management systems — past, present and future // Public Roads. 1998. № 1. P. 16—22.hZl .Fricker J.D. Financing county roads: an evolution in progress // Transportation Research Record. 1983. №900. P. 57—63.

309. Fukuhara T., Terada K., Nagao M. Automatic Pavement-Distress-Survey System / A. Kasahara, S. Ichihashi // Journal of Transportation Engineering. 1990. №3. P. 280—286.

310. Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers // Edited by Yager, Ovch-nikov, Tong, and Nguyen. New York : Wiley, 1987. 684 p.

311. Gaspar Jr., L. Compilation of the Hungarian Network-level Pavement Management System // Transportation Research Record. 1994. № 1455. P. 22— 30.

312. Gloucestershire completes phase one of a comprehensive computer-based highway management system // Highways. 1988. № 1934. P. 23—32.

313. Gomez-Ibanez J.A., Lee D.B. Economic evaluation of highway investment needs // Transportation Research Record. 1983. № 940. P. 21—27.

314. Gorry G.M., Scott-Morton M.S. A Framework for Management Information Systems // Sloan Management Review. 1971. № 13. P. 56—79.

315. Gourlet J., Roussel C., Christory J.-P. La système expert SEVADER // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1990. № 677. P. 26—31.

316. Gook W.D. Goal programming and financial planning models for highway rehabilitation // Journal of the Operational Research Society. 1984. № 3. P. 217—223.

317. Guhlmann E. Die Straßendatenbank in den neuen Bundeslandes // Straße + Autobahn. 1991. № 12. S. 599—605.

318. Hajek J.J., Haas R.C.G. Factor analysis of pavement distresses for surface condition prediction // Transportation Research Record. 1987. № 1117. P. 125—133.

319. Hang M. C. Use of road rater deflections in pavement evaluation // Transportation Research Record. 1978. № 666. P. 32—39.

320. Hartgen D.T. Long-term projection of highway system condition // Transportation Research Record. 1983. № 940. P. 8—15.

321. Hothan J., Köhler M. Prognostizierbarkeit von Zustandsdaten fur Asphaltstraßen// Straße + Autobahn. 1994. № 11. S. 733—740.

322. Huang J.F., Moussavi S.M., Drew D.R. A simulation model for managing state highway maintenance / WSC'83 Proceedings of the 15th conference on Winter simulation. Vol. 1. New York : N.Y., 1983. P. 301—309.

323. Hudson W.R., Uddin W., Carmichael R.F. A methodology for life-cycle cost analysis of pavement using microcomputer // Sixth International Conference,

324. Structural Design of Asphalt Pavements, vol. 1, proceedings, University of Michigan, July 13—17, 1987. Michigan : ANN ARBOR, 1987. P. 37—40.

325. Hyman W.A., Alfelor R.M., Alexander T.M. Field demonstrations of advanced data acquisition technology for maintenance management. Washington, D.C. : National Academy Press, 1993. 115 p.

326. Intelligenz auf schnellen Rädern. Niedersachsen mißt Straßenzustand // Straßen- und Tiefbau. 1992. № 4. S. 34.

327. Jackson N. Operation of the Washington State Pavement Management System // Transportation Research Record. 1985. № 1048. P. 23—28.

328. Jose O.-G.J., Seosamh C., Martin S.S. Derivation of Transition Probability Matrices for Pavement Deterioration Modeling // Journal of Transportation Engineering. 2006. № 2. P. 141—161.

329. Kane A.R., Jones S.A. Highway management systems for pavements, bridges, congestion, and safety // Transportation Research Board. 1991. № 155. P. 27—28.

330. Karan M.A., LongenecKer K, Stanley A. Implementation of Idaho's pavement management system / R. Haas // Transportation Research Record. 1982. №938. P. 43—53.

331. Kelvin C.P. Automated Pavement Distress Survey through Stereovision / Final Report for Highway IDEA Project 88. Fayetteville, AR: Transportation research board, 2004. 27 p.

332. Kerali H.R., Lawrance A. J., Awad K.R. Data analysis procedures for long-term pavement performance prediction // Transportation Research Record. 1996. № 1524. P. 152—159.

333. All.Kerali H.R., Odoki J.B., Eric E. Stannard. HDM-4 Highway Development & Management, volume one Overview of HDM-4. Washington, D.C. : World Road Association (PIARC) and The World Bank, 2006. 152 p.

334. Kevan S., Fred M. Statistical Modeling of User Perceptions of Infrastructure Condition: Application to the Case of Highway Roughness // Journal of Transportation Engineering. 2006. № 2. P. 133—140.

335. Khaled A.A. Iterative Linear Approach for Nonlinear Nonhomogenous Stochastic Pavement Management Models // Journal of Transportation Engineering. 2006. № 3. P. 244—256.

336. Kosko B. Neural Networks and Fuzzy Systems: a dynamical systems approach to machine intelligence. New Jersey : Prentice-Hall, Inc., 1992. P. 480.

337. Kulkarni R.B., Golabi K, Finn FN. Systematic procedure for the development of maintenance levels of service (Abridgment) / R. Johnson // Transportation Research Record. 1980. № 774. P. 19—21.

338. Kullas H. Maintenance management of road pavements — local government approach // Australian Road Research Board. 1981. № 2. P. 37—58.

339. Kutter M., Niebrügge L. Straßenzustands- und Wetterinformationssystem -SWIS- beim Landschaftsverband Westfalen-Lippe // Straße + Autobahn. 1989. № 1. S. 7—10.

340. Lee Y-H., Mohseni A., Darter M.I. Simplified pavement performance Models // Transportation Research Record. 1993. № 1397. P. 7—14.

341. All. Lee Y-H., Saraf C.L., Hudson W.R. Mathematical programming models for the development of a unified ranking system. Transportation Research Record. 1986. № 1070. P. 89—95.

342. Livneh M. Comments on modified models for maintenance and rehabilitation planning // Transportation Research Record. 1988. № 1200. P. 42—52.

343. Mahoney J.P., Ahmed N. U., Lytton R.L. Optimization of Pavement Rehabilitation and Maintenance by Use of Integer Programming // Transportation Research Record. 1978. № 674. P. 15—22.

344. Majidzadeh K, Vedaie B., Kennedy Jr.J.C. Pavement management system to maximize investment and minimize cost 11 Transportation Research Record. 1990. № 1990. P. 65—73.

345. Mamdani E.H. Application of Fuzzy Logic to Approximate Reasoning Using Linguistic Systems // IEEE Transactions on Computers. 1977. № 12. P. 1182—1191.

346. Mannel R. Kein Äugst vor Schnee und Eis // Stahlmarkt. 1993. № 12. S. 37—40.

347. Marc J.-L. Détection de verglas — Système GFS 2000 // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1990. № 675. P. 8—11.

348. Martin J.B. Pavement management for North Carolina Municipalities // Transportation Research Record. 1988. № 1200. P. 66—70.438 .McElroy R. The Highway Economic Requirements System: an introduction to HERS // Public Roads. 1992. № 3. P. 104—111.

349. Mendel J.M., McLaren R. W. Reinforcement-learning control and pattern recognition systems // Adaptive Learning and Pattern Recognition Systems: Theory and Applications. New-York : Academic Press, 1970. P. 287—318.

350. MEPLAN — strateginun työkalu moninuolisteu raikutusarviointiem te-koon // Tie ja liikene. 1993. № 12. P. 6—8.

351. AAl.Mizuno N. Development of a computer assisted management system for asphalt pavement // Japan Society of Civil Engineers. 1991. № 409. P. 93—101.

352. Modeling Road Deterioration and Maintenance Effects in HDM-4. International Study of Highway Development and Management Tools RETA 5549. Final Report Asian Development Bank Project. Vancouver N.D. : Lea International Ltd, 1995. 397 p.

353. Molenaar A.A.A., Valk H., Velzen F.J.M. Testing the Delft University pavement management system // Transportation Research Record. 1984. № 997. P. 28—40.

354. Molk Y., Jaermann J.-C. Introduction de Strada-DB et mise en ceuvre des applications pilotes dans le canton du Valais II Strasse und Verkehr. 1993. № l.P. 32—36.

355. Montenegro F.M., Sinha K.C. Development of a procedure for assessing routine maintenance needs of highways // Transportation Research Record. 1987. № 1109. P. 18—27.

356. Morin J.M. L'utilisation de la prévision et de la simulation du trafic en temps réel : des outils d'exploitation de nouvelle génération pour les gestionnairesd'infrastructures // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 2000. № 780. P. 33—38.

357. Nickesen A.H. Computerunterstütztes Engineering Management der Strassenerhaltung in der Dritten Welt // Internationales Verkehrswesen. 1989. № 3. P. 169—177.

358. Oertelt S. Typisierung von Schadensbildern im Kontext mit den Ergebnissen der Zustandserfassung und -bewertung auf Bundesfernstraßen // Forschung Straßenbau und Straßenverkehrstechnik. 2001. № 801. 160 s.

359. Pavement management implecation / Holt F.B., Gramling W.L., editors. Atlantic City, N.J. : ASTM spesial technical publication, 1992. 1121 p.

360. Pavement Management Systems (PMS) Электронный ресурс. // Roy D. McQueen & Associates, Ltd. : [сайт]. URL: http://www.rdmcqueen.com/pms.htm (дата обращения 15.12.10).

361. Pedigo R.D., Hudson W.R., Roberts F.L. Pavement performance modeling for pavement management // Transportation Research Record. 1981. № 814. P. 14—21.

362. Pedigo R.D., Roberts F.L., Hudson W.R., Haas R.C.G. Pavement management: the network-level decision process // Transportation Research Record. 1980. № 766. P. 1—5.

363. Pelletier R. Metodi per L'assegnazione degli appalti dl viabillta invernale nella provincia Quebec // Neve International. 1982. № 4. P. 40—45.

364. Pereira A. Approche d'un système de gestion de l'entretien du réseau routier du Portugal // Bulletin de liaison des Laboratoires des Ponts et Chaussées. 1994. № 193. P. 3—11.

365. Peyronne C. Recueil des données et indicateurs d'intervention. Seuils d'intervention : choix des critères et des niveaux // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1986. № 630. P. 94—104.

366. Phang W.A. Implementation of a pavement evaluation and management system in a provincial highway administration // Strasse und Verkehr. 1988. №11. S. 707—716.

367. A6\.Pitloun R., Homann G. Rechnergestützte Planung (CAP) im Straßenwesen. Teil 3 : Anwendung der Instandesetzungsplanung im Bezirk Halle // Strasse. 1989. № 10. S. 300—306.

368. Poister T.H. Highway program performance monitoring at PennDOT: an overview (abridgment) // Transportation Research Record. 1982. № 867. P. 22— 25.463 .Prasad K. General maintance of roads // Indian Highways. 1982. № 6. P. 29—32.

369. Pratt D.J. Computers in Highway engineering // Journal IHT. 1981. № 10. P. 9—15.

370. Potter D.W., Hudson W.R. Optimization of highway maintenance using the highway design model // Australian Road Research Board. 1981. № 1. P. 3— 16.

371. Queiroz C., Gautam S. Road infrastructure and economic development: some diagnostic indicators. Washington, D.C. : Infrastructure and Urban Development Department, World Bank, 1992. 35 p.

372. Rahmani K., Prud'Homme R. Les déterminants de la qualité des infrastructures : le cas des routes nationales françaises Evaluations économétriques et stratégies d'entretien. Paris : Travaux Universitaires, 1997. 250 p.

373. Rauhut J.B., Roberts F.L., Kennedy T.W. Response and distress models for pavement studies // Transportation Research Record. 1979. № 715. P. 1—14.

374. Raynaud Ph. Programmation des travaux de chaussées à la DDE de l'Hérault // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1999. № 769. P. 71—73.

375. All. Ritchie S.G. Digital Imaging Concepts and Applications in Pavement Management // Journal of Transportation Engineering. 1990. № 3. P. 287—298.

376. Ritchie S. G. Expert system in pavement management // Journal of Transportation Research. 1987. P. 145—152.

377. Al A. Ritchie. S.G., Yeh C.I., Mahoney J.P., Jackson N.C. Development of an expert system for pavement rehabilitation decision making // Transportation Research Record. 1986. № 1070. P. 96—103.

378. Al5. Rivière N., Evdorides H.T., Kerali H. G. R., Spernol A. Système de Programmation des Travaux d'Entretien des Chaussées // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 2000. № 10. P. 20—25.

379. Road User Benefit Analyses for Highway Improvements. Washington, D.C. : AASHO, 1952. 152 p.

380. Robinson R., Hide H., Hodges J.W. A Road Transport Investment Model for Developing Countries. Transport and Road Research Laboratory Report LR 675 / J. Rolt, S.W. Abaynayaka. Crowthorne, UK. : Department of the Environment, 1975. 73 p.

381. Al%.Rübensam J., Schulze F. Ableitung von Verhaltensfunktionen für Straßenzustandsmerkmale aus Langzeitbeobachtungen // Straße + Autobahn. 1995. №4. S. 219—228.

382. Rübensam J., Schulze F. Zeitreihenanalyse visueller Zustandsaufnahmen und bewertungen von Straßen // Straßenbau und Straßenverkehrstechnik. 2001. № 816. 45 s.

383. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernetics. 1974. №4. P. 53—61.481 .Saaty T.L. A scaling method for priorities in hierarchical Structures // Journal of Mathematical Psychology. 1977. № 3. P. 234—281.

384. Salski A. Fuzzy clusters and fuzzy models in ecological research // Proceedings of the First European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies. Aachen : EUFTT93, 1993. P. 485—490.

385. Sankar K.P., Sushmita M. Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification // IEEE Transportation on Neural Networks. 1992. № 5. P. 683—696.

386. Sauterey D., Mesnil-Adelée M. Un système d'aide â la gestion du réseau routier départemental pourquoi et comment // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1996. № 742. P. 40.

387. Sayers M. W. On the Calculation of IRI from Longitudinal Road Profile // Transportation Research Record. 1995. № 1501. P. 1—12.

388. Sayers W.M., Gillespie T.D., Queiroz C.A.V. The International Road Roughness Experiment. The World Bank Technical Paper Number 45. Washington, D.C. : The World Bank, 1986. 464 p.

389. Schiffe I M., Ulrich N. Entwicklungstendenzen der rechnergestützten Instandhaltungsplanung// Strasse. 1990. № 4. S.119—124.

390. Schindler K, Weise C., Göhl S. Verwendung von Zustandsinformationen bei Maßnahmeentscheidungen an Bundesautobahnen / J. Jöhnig, K. Mollenhauer, M. Oeser // Straße + Autobahn. 2010. № 4. S. 247—259.

391. Schmuck A. Développement d'un système de gestion de l'entretien des routes de la République fédérale d'Allemagne // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1983. № 600. 27 p.

392. Schönberger G. Vorbereitung einer künftingen systematischen Straßenerhaltung // Straße + Autobahn. 1986. № 8. S. 339—343.

393. Schoon J.G. Highway quality and maintenance: concepts and quantification // Transportation Research Record. 1979. № 727. P. 25—32.

394. Shahin M. Y. Components of a pavement maintenance management system// Transportation Research Record. 1980. № 781. P. 31—39.

395. Shahin M.Y., Kohn S.D. Overview of PAVER Pavement Management System // Transportation Research Record. 1982. № 846. P. 55—60.

396. Shahin M. Y., Rozanski F.M. Development of a Computerized System for Pavement Maintenance Management // Transportation Research Record. 1978. № 674. P. 3—11.

397. Sharaf E.A., Sinha K.C., Anderson V.L. Pavement routine maintenance cost prediction models // Transportation Research Record. 1985. № 1035. P. 43— 49.

398. Sharma J., Peters A., Williams A. Counties test and adopt state DOT's pavement management system // Public Works. 1985. № 7. P. 84—85.

399. Shoop S., Haehnel R., Janoo V. Seasonal Deterioration of Unsurfaced Roads / D. Harjes, R. Liston // Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 2006. № 7. P. 852—860.

400. Smeaton W.K., Sengupta S.S., Haas R. Interactive pavement behavior modeling: a clue to the distress-performance-problem // Transportation Research Record. 1980. № 766. P. 17—25.

401. Smithson L. Preserving and maintaining the highway system: New tools and strategies // TR News. 1997. № 188. P. 20—26.

402. Spratt J.E. Pavement sufficiency study helps set priorities // Public Works. 1980. № 12. P. 42^4.

403. Srsen M. Das HDM-III-Modell und seine Bedeutung fur das Management der Straßenerhaltung // Artikel aus der Zeitschrift: Asphaltstrasse. 1993. № 3. S. 14—18.

404. Standard Test Method for Airfield Pavement Condition Index Surveys /Annual Book of ASTM Standards. Philadelphia, PA: American Society for Testing and Materials (D 5340-10). 54 p.

405. Straßenerhaltung und Regierungserklärung // Asphalt (BRD). 2001. № 1. S. 22.

406. The AASHO Road Test, Report 5. National Research Council. Washington, DC. : Highway Research Board, 1962. 300 p.

407. The AASHO Road Test. Report 7: Summary Report National Academy of Sciences — National Research Council Publication 1061 // Highway research Board. 1962. №61. 66 p.

408. Thomasen T.-S., Duaas L.I., Solberg K.A. Experience with the development of a roadway maintenance management system in Norway // Roads and Traffic 2000: Int. Road and Traffic Conf. Berlin, 6—9 Sept. 1988. Proc. Vol. 2/1. Köln. S. 387.

409. Thornes J.E. A preliminary performance and benefit analysis of the UK national road ice prediction system // Meteorological Magazine. 1989. № 118. P. 93—99.

410. Turban E., Aronson J.E. Decision support systems and intelligent systems, N.Y. : Prentice Hall International, 2001. 98 p.

411. Uebert J-L., Gautier J-P., Marchai T. Système de gestion optimise de la voirie urbaine; cas du district urbain de Nancy et de la ville de Metz // Revue Générale des Routes et Aérodromes. 1989. № 659. P. 33—39.

412. Union suisse des professionnels de la route (Editeur scientifique). Rationelle, effiziente Strassenerhaltung mit Hilfe der Informatik // Strasse und Verkehr. 1993. № 1. P. 13—14.

413. Vepa T.S., George K.P., Shekharan A.R. Prediction of Pavement Remaining Life // Transportation Research Record. 1996. № 1524. P. 137—144.

414. Verbruggen H.B., Babuska R. Constructing fuzzy models by product space clustering // Fuzzy model identification / Eds. H. Hellendorn, D. Driankov. Berlin : Springer, 1998. P. 53—90.

415. Villaret S., Wellner F. Möglichkeiten der Prognose von Zustandsmerk-malen der Straßenoberfläche II Bitumen. 2002. № 3. S. 108—111.

416. Walker D.M., Scherer P Roadway management for local roads // Transportation Research Record. 1987. № 1106. P. 23—33.

417. Walter L. Modell eines Pavement-Management-Systems fur As-phaltstrassen//Bitumen. 1988. №4. S. 162—167.

418. Watanatada, T. Highway Design and Maintenance Standards Model (HDM). Model Description and User's Manual — Release II. Water and Telecommunications Department Report. Washington, D.C. : World Bank, 1981. 167 P

419. Wells W. Developing pavement management systems at county and city levels // Transportation Research Record. 1984. № 997. P. 41—46.

420. Wheatstone S., Gargett D., Ada N., Noon M. Roadsim: An Economic Simulation Model of the Australian Road System // Proceedings 14th ARRB Conference. Melbourne, Canberra: Australian Road Research Board. P. 46—236.

421. Widder M. Zustandsabhángige Instandhaltung im StraBenwesen // Stras-senwesen. 1989. № 9. S. 260—262.

422. Winfrey R. Research on motor vehicle performance related to analyses for transportation economy // Transportation Research Record. 1965. № 77. P. 1— 18.

423. Xue Q., Hu Y., Tompkins W. Analysis of hidden units of back propagation model by SVD. Washington D.C. : Proc. IJCNN, 1990. P. 739—742.

424. Sll.Zadeh LA. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning // Synthese. 1975. № 30. P. 407—428.

425. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. № 3. P. 338—353.

426. Zaniewski J.P., Hudson S.W., Hudson W.R. Pavement Condition Data Analysis // Journal of Transportation Engineering. 1987. № 4. P. 413—421.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00