автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга

На правах рукописи

Гунькин Евгений Борисович

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ СИНХРОМАРКЕТИНГА

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж 2005

Работа выполнена в Воронежском институте высоких технологий (ВИВТ)

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Сербулов Юрий Стефанович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Жак Сергей Вениаминович

доктор технических наук, доцент Курочка Павел Николаевич

Ведущая организация - Воронежская государственная

лесотехническая академия

Защита диссертации состоится " 09 " ноября 2005 г. в 10°° час. на заседании диссертационного совета К 212.033.01 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу: 394006, г. Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, а. 20, корп. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.

Автореферат разослан " 06 " октября 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Чертов В.А.

ЛУЖ//

" 1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Сезонность спроса на выпускаемую продукцию является одной из основных проблем, возникающей перед производственно-экономическими системами (ПЭС). Сезонность сроса препятствует эффективному планированию производства, ухудшает ликвидность предприятия, замедляет экономическое развитие и снижает получаемую прибыль.Зарубежный опыт предлагает использовать при сезонности спроса специальный вид маркетинга -синхромаркетинг. Сихромаркетинг - это деятельность фирмы по регулированию колеблющегося спроса в связи с сезонным характером производства и потребления, а также из-за несовпадения во зремени предложения товаров с их потреблением.

Существующие ранее в условиях плановой экономики методы проектирования, планирования и управления ПЭС в условиях взаимодействия с внешней средой оказались в значительной мере несостоятельными и неэффективными в сложившейся в настоящее время экономической ситуации в стране. Условия рыночных отношений, в том числе сезонность спроса, выдвинули на первый план большое количество новых, ранее не учитываемых факторов - возмущений, сильно влияющих в данный момент на характер взаимодействия ПЭС с внешней средой.

Нестабильность цен и наличие в вероятностном смысле появления возмущения приводит к тому, что ПЭС при взаимодействии с элементами внешней среды обязана реагировать на их действия и должна менять в соответствии с этим свою поведенческую стратегию, что является важной актуальной задачей управления любого предприятия. Причем неполнота и неопределенность информации в описании свойств возмущения, критериев его оценки и исходов значительно осложняет процесс принятия решения (ПР).

При этом построить строгую количественную модель объекта исследования чрезвычайно трудно, и решение задачи приходится искать в классе других методов. К числу таких методов относятся методы логико-лингвистического моделирования, которые, работая в слабо формализуемых проблемных областях, позволяют вырабатывать качественные предложения и рекомендации, а также получать нечисловые оценки изучаемых процессов и явлений типа "хуже - лучше", '"полезно - вредно", "важно - не очень важно". Такие рекомендации к оценки взаимодействия ПЭС с внешней средой в условиях сезонности спроса могут иметь самостоятельное значение.

Таким образом, актуальность темы диссертационной раэоты заключается в необходимости разработки управления ПЭС в условиях сезонности спроса

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ ( БИБЛИОТЕКА СЛстев 09

Цель работы: разработать модели и алгоритмы управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, обеспечивающих построение инструментальных средств в виде математического, информационного и программного обеспечения автоматизированных систем поддержки принятия решения.

Достижение цели предполагает решение следующих задач: провести системное моделирование и синтез информационной технологии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга;

построить модели и алгоритмы управления ПЭС в условиях син-хромаркгтинга;

разработать логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС;

разработать пакет прикладных программ (ППП) поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС;

провести апробацию результатов в промышленных условиях и экспериментальные исследования на примерах управления ПЭС в условиях с инхромаркетинга.

Методы исследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании следующих методов и теорий: систем, множеств (четких и нечетких), графов, векторной оптимизации, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, ситуационного управления, математического моделирования и программирования. Общей методологической основой является системный подход.

Научная новизна работы заключается в разработанных методах и моделях управления ПЭС в условиях сезонности спроса:

системные модели управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, отражающие структуру элементов процесса и связи между ними и создающие основу для его математического моделирования;

- информационная технология управления ПЭС в условиях синхромаркетинга с инвариантными свойствами к предметной области, в которой отражены в отличии от известных такие аспекты, как: многоцелевой характер, векторная оценка, многоальтернативность формируемых решений, открытость процесса моделирования;

модель двухэтапного управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающаяся от известных тем, что наряду с моделью календарного планирования по неполной априорной информации о возмущениях, используется модель оперативной коррекиии по уточняющей текущей информации;

модели поддержки принятия решения по оценке веса поступающих на вход ПЭС возмущений, обеспечивающие максимум функции гарантированного выигрыша и обладающие максимальной

полезностью для достижения целей предприятия;

- модели календарного планирования и поддержки принятия управленческих решений ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающиеся от известных тем, что в качестве переменных в них используются нечеткие условные высказывания, моделирующие рассуждения человека.

Достоверность научных результатов. Научные поло кения, теорети-ческие выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на ЭВМ и производстве шым и экспериментами; многократной их проверкой при внедрении в практику управления ПЭС. .

Практическая значимость работы заключается в построенных инструментальных средствах в виде предметно-ориентированных моделей, алгоритмов и ППП, реализующих в структуре предметных автоматизированных систем человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения и оперативного управления в условиях синхромар-кетинга.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы внедрены на ОАО «Воронежагропромкомплект», ОАО «Подгоренское хлебоприемное предприятие», ООО «Подгорноеинвест» путем включения разработанного ППП в комплексные программы различного иерархического уровня управления предприятием, а также в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения - социальный.

На защиту выносятся:

модели и алгоритмы, информационная технология управления ПЭС в условиях синхромаркетинга;

логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС;

инструментальные средства в виде алгоритмов и ППП, реализующих человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения и оперативного управления в условиях синхромаркетинга, их апробация на предприятиях различных отраслей промышленности.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: Всероссийских научно-технических конференциях: «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004 г.), «Экономическое прогнозирование: Модели и методы» (Воронеж, 2003 г.), «Информационные технологии» (Воронеж, 2005 г.), «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2004 г., 2005 г.), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005г.); Региональной научно-

практической конференции «Экономико-правовые основы конструирования и автоматизированного проектирования деталей и машин» (Воронеж, 2004 г.); Научном семинаре школы «Понтрягинские чтения Современные методы теории функций и смежные проблемы» (Воронеж. 2003 г.); Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского состава и научных работников: Воронежская государственная технологическая академия (2003 г.) и Воронежский институт высоких технологий (2004, 2005 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ.

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем:

в работе [1], [12] автором рассмотрены структурная и системная модели взаимодействия перерабатывающего предприятия с внешней средой;

в работе [4] автором разработаны требования, которым должна отвечать модель, описывающая процесс решения ресурсных задач;

в работе [5], [6], [8] автором были рассмотрены варианты использования лингвистических переменных в моделях планирования производства;

в работе [13] автором предложена двухэтапная схема управления экономическим объектом в условиях синхромаркетинга;

в работе [15] рассмотрены гарантирующий и вероятностный подходы к управлению в условиях плохо прогнозируемых внешних воздействий.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 111 наименований и приложения. Работа изложена на 137 страницах машинописного текста, содержит 29 рисунков и 4 таблицы.

Диссертационная работа выполнена в ВИВТ в рамках госбюджетной НИР по теме «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (Ы г.р. 01.2005.2305).

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, описываются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проанализированы существующие методы и модели управления ПЭС в условиях сезонности спроса.

Широкое внедрение и использование вычислительных средств при моделировании процедур управления вызывает необходимость

системного обеспечения, как в рамках интегрированной цели функционирования ПЭС, так и в рамках оценки и учета локальных целей управления в условиях появления возмущений Недостаточность использования современного математического аппарата, инструментальных средств и программного обеспечения, адекватно описывающих подобное функционирование, приводит к уменьшению эффективности процедур управления ПЭС.

Существующие модели структурного и параметрического синтеза и анализа процедур управления ПЭС, как правило, основаны на аналитических методах их реализации, методах оптимизации и ПР по одному критерию. Слабое использование теоретико-множественного подхода к решению этих задач разрушает целостность в рассмотрении и понимании процессов поведения ПЭС на рынке товаров и услуг и появлению частных локальных задач управления, как правило, не связанных между собой.

Процесс управления ПЭС в условиях сезонности спроса обладает такими принципиальными особенностями, как конфликтность, динамичность, многофункциональность, многоаспектность, влияние человеческого фактора, что существенно затрудняет его количественное моделирование и оптимизацию. В настоящее время ощущается недостаток в информационных технологий (ИТ) и пакетах прикладных программ, позволяющих с многоцелевых позиций обеспечить релевантность анализа и оценки процесса управления ПЭС в условиях синхро-маркетинга.

Современные подходы к разработке ИТ управления ПЭС в условиях сезонности спроса, основанные на использовании теории множеств, графов, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, математического моделирования, программирования и др., позволяет организовывать рассматриваемое управление более эффективно.

Во второй главе проведены системное моделирование и синтез информационной технологии управления ПЭС в условиях синхромар-кетинга.

Построена концептуальная модель управления производственно-экономической системой в условиях синхромаркетинга, в которой рассматривается задача управления ПЭС как последовательность определенных этапов, реализованных в дискретные моменты времени. Здесь процесс управления ПЭС задается в виде траектории в дискретном времени Р - Р,к1Р2к2...Рпк".

Этапы, образующие траекторию, могут носить как неформализованный характер (этап замысла управления ПЭС), так и формализованный характер. Чтобы можно было говорить об управлении ПЭС в условиях синхромаркетинга и считать, что траектория Р определяет некое управление, надо, чтобы среди этапов имелся по крайней мере

один, который представляет собой акт принятия управленческого решения и рассматриваемых условиях. В обозначении этапа Р„кп нижний индекс характеризует номер шага на траектории Р, а верхний индекс -конкретный вид действия (стратегии), выбираемого на данном шаге на множестве возможных действий.

При выборе очередного этапа ЛПР, по разному оценивают достоинства того или иного акта принятия управленческого решения. Уже в замысле управления, если на очередном шаге ЛПР собирается его совершить, он может оценить ожидаемое значение по полезности. Подобный способ прогноза позволит ему выбрать из множества возможных стратегий управления ПЭС наиболее подходящую.

Проблема управления ПЭС в условиях синхромаркетинга требует анализа состояния ПЭС, в которое она пришла в результате уже произведенного комплекса управляющих воздействий, т.е. при решении задачи угравления в дальнейшем в структуру системы управления (СУ) возможно придется вносить некоторые, заранее не определенные изменения, связанные с решением дополнительных задач, например, с возможным изменением стратегии поведения конкурентов в конкретном секторе рынка и др.

Данные проблемы заставляют ЛПР решать задачу по синтезу структуры СУ в условиях неопределенности, что характерно для сезонного спроса.

Пусть СУ предназначена для решения задачи управления ПЭС. Эта задача далее будет именоваться основной задачей А. Помимо этого для СУ с целью создания совокупности механизмов (МХ), обеспечивающих управляющие воздействия, может быть сформулирована и до пол н цельная задача Ag (например, управление ПЭС в условиях возможного изменения стратегии поведения контрагентов, конкурентов ил!- других воздействий внешней среды). Тогда модель СУ пред-ставляегся в виде: Мсу = <А, Ag, ПЭС, МХ>.

Указанные механизмы МХ могут включать процедуры порождения МХП, развития МХр и изменения МХИ управляющих воздействий ПЭС, т.е. МХ = < МХП, МХр, МХ„>.

Главная цель создания таких механизмов состоит в том, чтобы обеспе1 ить выполнение разнообразных переходов от одних качественных состояний ПЭС к другим при использовании управляющих воздействий. Все это позволяет заложить в модель СУ определенные свойства гибкости и адаптируемости. Для описания подобных переходов рас;мотриваются некоторые возможные состояния ПЭС: ПЭСЛ - до - ПЭС, т е. ПЭС, из которой порождается ПЭС; ПЭ^ - после - ПЭС, т.е. ПЭС, образующаяся после изменения ПЭС; ПЭС,, ПЭС, реализующая задачу А на время И; ПЭС,2 - ПЭС, реализующая задачу А на

время \2\ т.е. процедуры МХП, МХр, МХ„ будут соответствовав следующим отображениям: МХП : ПЭСЛ ПЭС; МХр : ПЭСи ПЭС(2 ;МХИ : ПЭС -> ПЭС\ (I)

Исключительное многообразие практических ситуаций, определяемых спецификой объекта исследования, требует рассмотрения различных моделей управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, которые должны строиться только на основе учета содержательных механизмов управления ПЭС.

В результате появления возмущения Е, на входе ПЭС подсистема ПЭСд е ПЭС обеспечивает положительное относительно Г,(£) действие, где Г/Е,) - вещественная функция полезности, повышая полезность достижения своей локальной цели МУ,.

В этих условиях естественно предположить наличие функции полезности г(г)= Г^Дг,),я2(г2),...,ц,,(гы)) всей системы при появлении возмущений {!;,,42,...,(в частности Г(г) = Чпэс(^пэс)) и с0" вокупность локальных функций реальной полезности (функции управления) {ч^)}^ <=> , которые формируют с функцией полезности системы так называемый частичный конфликт, где Zr¡Эc = ... , Zк) - множество векторов свойств возмущений на входе ПЭС.

С практической точки зрения разумно рассмотреть поведение ПЭС в условиях положительного относительно своей функции полезности при появлении возмущения ¡;л,п = 1,Ы, положив Г^-я^г). Такое предположение вполне естественно, так как ПЭС должна стремиться к получению максимальной выгоды для себя. В этом случае функция полезности ПЭС устанавливает строгий линейный порядок

Ь„ = и (> Г) на множестве свойств возмущений 2.п.

Для дальнейших рассуждений вводятся качественные порядки соответственно для ПЭС по полезности Г(гп) и возмущения по полезности Чг„(2п) в виДе Ьп =ь„(^г)=£,„(>г) и

К = я'п)= /'(й: цг„) (>- - лучше). Таким образом, каждая парг функций полезности г(г) и ) совместно устанавливает частичный качественный порядок на множестве свойств возмущений Хп в виде

Ь„ п К.

Тогда непустое подмножество {zn}eZn, для которого zn e Ln n ?n j, определяет решение задачи в виде

zn =Z„ =Opt|znj, обеспечивая, например, Парето - оптимальный

принцип векторной оптимизации. Если же Ln п К = Ln = Сп, то

Zn = 0. Последнее условие означает, что линейные порядки Ln и f п

являются изоморфными, поэтому следует положить Z„ = {max L„ }.

В общем случае множество свойств возмущений Zn является областью, где должны учитываться в разумных пределах интересы как одной стороны (ПЭС) так и другой - полезности возмущений

Выберем произвольное возмущение и рассмотрим поведение

ПЭС с учетом ее интересов. Качественный порядок L„ всегда обеспечивает r/(Zn)>0Vzn eZ„ . Тогда, если: 1. Z„={maxLn}H Ln -fn, следовательно r'(Zn)> 0 л q^(z„)> 0 V zn е Z„. ПЭС выбирает решение z* = шах L„ е Zn, qrn3C = Г| z"a = max Ln 1. 2. Zn Ф 0 и Ln n f„ Ф Ln,

следовательно Г'(2а)<0Уг„е2,. Решение из множества лучше для ПЭС среди любых других, не принадлежащих этому множеству в смысле целевого критерия г(г).

Далее рассматривается модель поведения ПЭС в условиях совместного взаимодействия с множеством возмущений ..., . В этом случае естественно предположить, что это взаимодействие осуществляется на множестве Ъ = .

В результате построена функция гарантированного выигрыша в

виде:

Ф= Хал(Ягос-<1пэс)+ ЕР„(Япэс -Чпэс); {ПЭС.5„}бр) {пэс.4„}е{>|}

а„>0,рп<1; 2>„Г1;

{ПЭС4„)б{>1) {ПЭС Е.п5^{>|}

где ап, - веса (коэффициенты нормировки) соответствующих

свойств возмущений с позиций ПЭС, >!,>!- отношения содействия и конфликта соответственно.

С использованием разработанной выше структурной модели предпочтения ЛПР при управлении ПЭС в условиях синхромаркетинга была построена информационная технология (ИТ) управления ПЭС в условиях сезонности спроса с инвариантными свойствами к предметной области.

Модель ИТ представлена в виде кортежа моделей

МИТ =<М?х'М4Х.Мху»МУ5'М5У >> (3)

элементы которого формируют этапы выполнения ИТ (М«х - информационная модель (ИМ) возможных возмущений, М^х - ИМ связи

множества возмущений с входом X ПЭС, МХу - ИМ преобразования входного объекта (возмущений) в выходной объект (управляющее воздействие), Му^ - ИМ связи выхода ПЭС с множеством возмущений, М,у - ИМ множества реакций ПЭС на появление каждого возмущения). В соответствии с Мит ИТ представлена в виде информационной модели управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

Взаимодействие указанных этапов в рамках общего информационного процесса может осуществляться различными способами, что во многом определяется спецификой прикладных задач управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, степенью их формализованное™, размерностью и другими факторами, а также от субъективных качеств и компетенции ЛПР, осуществляющего поиск решения настоящей задачи.

В третьей главе приведены модели и алгоритмы управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

Результирующее управление и, воздействующее на объект, формируется двумя составляющими: программной, или планом х, и корректирующей, или оперативным управлением у. Результирующее управление может быть суммой этих двух составляющих или какой-либо другой заданной их функцией: и = х + у или и = Р(х, у). Оперирующая сторона должна обеспечить выполнение всех условий допустимости результирующего управления, которые для краткости записываются как и е и(^), где и - заданное множество в функциональном пространстве управлений, зависящее от возмущений Кроме того, оперирующая сторона стремится максимизировать критерий качества управлений, на который тоже воздействуют возмущения: Ди, »шах.

Здесь отражена существенная особенность экономических объектов: зависимость от возмущений, как критерия качества, так и условий допустимости управления. Далее учитывается и обратное воздействие управления на множество Е0 ожидаемых возмущений (например, крупные поставки меняют рыночные цены).

План х формулируется оперирующей стороной заранее, до начала функционирования, на основании априорной информации 1(Н) о возмущениях: х = Х(1(Н)).

Оперативное управление у формируется после плана, в процессе функционирования, по текущей информации ¡(£) о возмущениях, что позволяет, по крайней мере, частично компенсировать нежелательные воздействия: у~У(х, Под алгоритмом оперативного управления понимается полный список действий у для каждой из возможных реализаций ^ е Но.

Дотустимость оперативного управления обеспечивается за счет выбора плана х, что обеспечивает необходимый резерв на регулирование при сезонности спроса. Дискретные возмущения £ е отвечают за скачкообразные изменения экономической ситуации. Реализация С,} может сказаться на множестве Н0 будущих непрерывных возмущений типа рыночных цен. Выбор плана х зависит от структуры множества Н0. Согласно модели гарантированного выигрыша (2) было введено понятие множества Н,' благоприятных непрерывных возмущений, которые для фиксированного плана х не нарушают условия допустимости результирующего управления и обеспечивают реализацию критерия качества, не опускающуюся ниже желаемого уровня. Проведен анализ множества Н0 для различных планов х.

На этапе планирования в условиях неточного знания будущих возмущений предвидеть все возможные стратегии управления по их устранению и при этом получать прибыль практически невозможно. В работе построены модели для оценки влияния скачков в издержках на объем гроизводства продукции, ориентированные на выработку стратегии управления ПЭС в условиях сезонности спроса. Показано, что плановые запасы на регулирование нельзя рассчитать, не зная закона регулирования, а чтобы построить закон регулирования нужно знать плановые траектории. Получается замкнутый цикл, выходом из которого является процесс итерационного решения задачи: на каждом шаге на траектории управления производится уточнение плана и закона регулирования.

Длч оценки координат вектора весов аир (см. (2)) в эвристическом алгоритме поиска на основе анализа структуры систем возмущения ПЭС разработана методика, позволяющая определять их количественно.

Выделим из множества 8 подмножества элементов З'1 и Б>|, для которых справедливы бинарные отношения >1, > I соответственно. Это равносильно выделению подграфов С(>1) - 0>|(8>|, Е>|), 0( > I) = й'1 (5 , Е м ) с: в (Б, Е), причем в общем случае Б'1 п Б 4 * 0, Е>! п

Е '' = 0, Е>| и Г;- Е. В этом случае говорят, что подфафы разделены дугами.

Зададим V у =1^ бинарные отношения >1, > I, >1„ матрицами смежности для соответствующих подграфов графа в = вСБ, Е). Обозначим такие матрицы через К = [ки] порядка п х п, п < "Ы, Кс = [ксч] порядка ш х т, ш < N. Кн = [киу] порядка NxN, в которых ки, ксч, кич = I, если в, >1 э,, 5, > 1 5,, 5, >1,, Sj и кч, ксц, к"ц ~ 0, если указанные отношения не выполняются. Рассмотрим общие свойства отношений >1, > I, >1Н и соответствующие особенности матриц К, Кс, Кн . Для этих целей введем взаимно однозначное обобщенное отношение >1 = (>1 V > I V >1Н), граф и(> I) =и(§, Ё) = V в 7] V в и матрицу П( > I ) = ( К V Кс V Кн ) = [юч] порядка гхг, г = Для V ¡= 1,г и вершины Б,

г '

с § определим суммы вида я0(з,)= Еш,,, л „(б,) = .

.=1 ¡=1

Эти суммы в теории графов называются полустепенью исхода и полустепенью захода вершины в,. Величина я0(5,) определяет число дуг, выходящих из вершины в,, ^„(з,) - число дуг входящих в вершину в,. Равенство суммы 7Г0(б,) нулю (я,,^,) = 0) служит признаком выделения элементов 8, (конечных подсистем), действие которых не оказывает влияние на формирование отношения > I, а значение я0(з,) > 0 определяет число подсистем, на которые б, оказывает влияние при формировании отношения > 1. Равенство же суммы л/б, ) нулю (7ГВ(5, ) = 0) служит признаком выделения элементов б, (исходных подсистем), действие которых оказывают влияние на формирование отношения > I, а значение тсв(5,) > 0 - определяет число подсистем, которые оказывают влияние на б, при формировании отношения > I.

На множестве вершин Б = (общее число подсистем возмущений), Б*1 = (ядро конфликта), = А (ядро согласия и безразличия) задаются отношениями доминирования Ь, Ь>!, Ь'1, такие, что V б,, в, е Б, б, Ь в, о 71(з,) > 7г(5д); V я,, Sj е Я"*'; б, Ь>1 о ^'(б,) > ^'(б,); V

б,, sJ е в"' , 5, Ь я Sj <=> л (в,) > л(б,) Доминирования позволяют проводить оценку весов как раздельно, так и в разных сочетаниях:

Эти доминирования позволяют проводить оценку весов как раздельно, так и в различных сочетаниях:

б | = р(:>3),] = 1,Т^,по системе 5, б, = ] = 1,ш,по ядру Б""1,

= 1,п, по ядру 8>1; (4)

бj =p(sJ)/7l(s)пoS совместно с 8>|, бJ = р^^УлЫпо5>| совместно с 8,

я(8) = (2;я(8р+

(5)

5)е5>

о>!

= р(зр/7г(з)по8совместнос Б в, = р^^/л^пов*1 совместносБ, >1

Ж8) = (2я(8р+ 1^48,));

ев -

(6)

бJ = р^^Уя^по 8>1 совместно с 8>|. Bj = р>1^У71(5)по8>' совместное8>1,

>| с

(7)

Окончательное построение оценок, используя одну из формул или любую их комбинацию, осуществляет ЛПР ПЭС.

В четвертой главе рассматриваются логико-лингвистические модели поддержки ПР в задаче управления ПЭС в условиях синхромарке-тинга.

Проблема производительности занимает важное место в управлении производством. Исследования показывают, что предсказания спроса, уровень рабочей силы на предшествующем периоде и уровень материально-производственных запасов -— это важные факторы для определения уровней производительности и уровня затрат рабочей силы. О треде л им Р'Б, — прогноз потребления на период I, Wt.l — уровень рабочей силы в период Ы, 1,_1 — уровень материально-произвоаственных запасов па конец (I-1 )-го периода, — изменение уровня рабочей силы в начале периода I, Р, — уровень производительности в териод 1

Искомые текущие значения переменных связаны с уже известными значениями уравнениями

Р, = Я^,, Ч/Х.и 1м), = ё(Р8„ \Vt-i, !,_,>- (8)

Дли количественной модели отношения между переменными должны представляться в форме уравнений. Связи между нечеткими переменными в условиях неполноты информации выражаются в виде нечетки < условных утверждений. Предполагается, что справедливы первые три аксиомы теории управления организационными системами: руководитель имеет представление о важных переменных, ясно воспринимает стоимостную структуру этих переменных и умеет оперировать решающими правилами, связывающими важные переменные с решениями.

Алгоритм планирования производительности состоит из ряда ут-верждеь ий (правил) об относительных значениях типа:

ЕСЛИ РБ, ес1ь И I,., есть И есть , то Р, есть , ИНАЧЕ . (9)

В варианте решающего правила определения уровня рабочей силы для эмпирической проверки реальных решений руководителя в качестве решающей переменной используется изменение в уровне рабочей силы А\У,. В силу важности расходов, связанных с наймом и увольнением, при изменении уровня рабочей силы считается, ^то особого внимания заслуживает не абсолютный размер рабочей силы, а мнение руководителей. Уровень определяется простым уравнением = \Vt_i + ЛWt, конечные запасы I, уравнением I, = 1,_1 + Р, - 8„ где Б, — действительный спрос в период времени

В качестве объяснения для дальнейшего развития моделей можно привести логическое обоснование типичного алгоритмического правила планирования производительности:

ЕСЛИ РБ, - высокий И 1,.| - не высокий И XV,_1 - высокий, ТО Р, -высокий.

Здравый смысл диктует предписанное решение: произвести большое количество изделий. При этом производительность приводится в соответствие с предсказанным размером спроса, что позволяет избежать, потери рынка сбыта и невыполнения заказов. Поскольку уровень наличной рабочей силы высокий, высокая производительность не должна существенно влиять на продолжительность сверхуроч 1ых работ, ни на число неполных рабочих дней. Кроме того, поскольку наличный запас невысок, то нежелательно его дальнейшее уменьшение из-за производства меньшего числа изделий, чем требуется; с другой стороны, возрастут складские издержки. Логика этого правила гак очевидна, что не вызывает сомнения даже без подробного рассмотрения структуры цен.

По аналогии с вышесказанным в работе получены 40 управляющих правил, образующих основу для нечеткого алгоритма планирования производства ПЭС в условиях сезонности спроса. Отметим, что никто не утверждает, что управляющие решения оптимальны, говорится только то, что они разумны.

Поскольку нечеткие алгоритмические модели обобщение го планирования не имеют четко выраженного этапа определения прибыли, который связывал бы воедино последствия затрат по ряду решений, то единственный способ, при котором будущие потребности фирмы в ресурсах могли бы повлиять на теперешние решения, состоит в учете информации о прогнозах сбыта. Информация о будущих заказ.« передается в модель через переменную Рв,.

Для построения взвешенных прогнозов сбыта здесь выбраны две функции — одна для уровня рабочей силы и одна для производительности — в предположении, что на уровень рабочей силы будут влиять только долговременные изменения в спросе, в то время как нг производительность спрос будет сильно влиять уже в ближайшем будущем.

Поскольку оценки спроса в отдаленном будущем сопряжены с увеличением неопределенности и фирма имеет возрастающее число возможных периодов, чтобы предпринять корректирующее действие, то для алгоритмов планирования рабочей силы и производительности целесообразно использовать убывающие функции (для отдаленных периодов назначать меньшие веса, чем для ближайших периодов).

Описанным критериям будут удовлетворять многие функции. Однако в условиях неопределенности, присущей нечетким алгоритмам, нет необходимости слишком точно осуществлять выбор. Пусть F, -прогноз сбыта для j-ro временного периода. Тогда для алгоритма планирования рабочей силы применимо

FS, = a,F, + a2F1+,+ ... + аЛ^, = I а,^,.,, (10)

i=l

и для алгоритма планирования производительности

FS, = b,F, + b2Ft+1+ ... + bnFt+(n.i) = £ b,F1+1_], (11)

i=l

где ai и b, - весовые коэффициенты.

Пятая глава посвящена рассмотрению вопросов, связанных с программной реализацией разработанных подходов, вычислительным экспериментам и результатам внедрения автоматизированной системы поддержки принятия решения в задачах управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

Программное обеспечение представлено в виде пакета прикладных программ (ППП) с использованием специализированной среды Delhi 7.0 и структурированного языка запросов SQL, ориентированных на создание приложений под управлением ОС Windows 2000/ХР. Пакет прикладных программ имеет многооконный интерфейс, позволяющий в удобной для пользователя форме осуществлять ввод исходных данных и вывод конечных результатов, и состоит из пяти блоков. Блок ввода исходных данных обеспечивает заполнение таблиц базы данных системы исходными данными. Блок вычисления функций принадлежности обеспечивает вычисление функций придалежности, необходимых для задания входных лингвистических переменных модели и преобразования выходных лингвистических переменных в числовые. Блок фазификации обеспечивает преобразование числовых значений параметров в лингвистические переменные. Блок дефазификации обеспечивает обратный процесс. Блок принятия решения включает два функциональных блока: функциональный блок определения выходных параметров с помощью логико-лингвистической модели поддержки принятия решения и функциональный блок определения выходных параметров с помощью линейных правил.

В работе приведена апробация предложенных инструментальных средств на контрольных примерах календарного планирования производства некоторых видов продукции на ОАО «Воронежагропромкомплект». Полученные результаты адекватны реальным ситуациям календарного планирования производства продукции на данном предприятии.

В заключении приводятся основные результаты работы.

В приложениях - акты внедрения результатов исследований на ОАО «Воронежагропромкомплект», ООО «Подгорноеинвест», ОАО «Подгоренское хлебоприемное предприятие» и в учебный процесс

вивт.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. Построенная концептуальная модель управления ПЭС в условиях синхромаркетинга позволяет оценить достоинства того или иного акта управления при сезонности спроса, осуществлять прогноз и выбирать из множества возможных стратегий наиболее подходящую.

2. Предложенная метамодель определяет методологию структурного синтеза моделей управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

3. Разработана модель управления ПЭС в условиях возможного появления на входе множества возмущений и обоснована декомпозиция, позволяющая представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия. Предложены подходы к построению функции полезности и гарантированного выигрыша, а также численная схема оптимизации на этом множестве.

4. Предложенная структурная модель и алгоритм информационной технологии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга позволила провести декомпозицию общей модели в виде кортежа частных моделей, элементы которого последовательно формируют этапы ее выполнения. Выделенные модели в силу инвариантности системных свойств применимы для описания процесса управления ПЭС на всех уровнях его организации.

5. Предложенная модель двухэтапного комбинированного управления ПЭС в условиях синхромаркетинга отличается от известных тем, что, наряду с планированием по неполной априорной информации о возмущениях, используется модель оперативной коррекции по уточняющей текущей информации На аналитически решенном иллюстративном примере подтверждена полезность планирования с учетом оперативного управления Показано, для того.

чтобы получить гарантированную оценку прибыли, нужно не только корректировать программу в процессе функционирования по текущей информации о возмущениях, но и заранее, на стадии выбора программы, учитывать алгоритм будущих коррекций.

6. Построена модель для оценки влияния скачков в издержках на объем производства продукции, ориентированная на формирование структуры предпочтения ЛПР при выборе конкретного показателя плана и позволяющая наметить стратегии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

7. Па основе анализа ядер конфликта, содействия и безразличия построены человеко-машинные процедуры поддержки принятия решений по оценке веса возмущений, поступающих на вход ПЭС, обеспечивающие максимум функции гарантированного выигрыша и обладающие максимальной полезностью для обеспечения ПЭС в условия < синхромаркетинга достижения поставленных целей.

8. Построенная модель обобщенного календарного планирования ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающаяся от известных тем, что в качестве переменных используются нечеткие условные высказывания, моделирующие рассуждения человека.

9. Предложенные нечеткие алгоритмы и модели взвешенного прогноза сбыта продукции основаны на разработанной семантике логико-лингвистической модели обобщенного календарного планирования, включающей систему утверждений отображения исходного представления о функционировании ПЭС в условиях синхромаркетинга, базовую систему правил вывода и обеспечивающей порожде ние всех истинных в модели утверждений.

10. Предложенный подход к заданию лингвистических переменных позволил разработать логико-лингвистическую модель поддержки принятия решений, основанную на построенных алгоритмических правилах логического вывода и направленную на формирование стратегий управления ПЭС в условиях синхром аркетинга.

11. Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах управления ПЭС и внедрением результатов расчетов в производство.

12. Проведена опытная эксплуатация результатов исследования в ОАО «Воронежафопромкомплект». Разработанный ППП внедрен в эксплуатацию еще на двух предприятиях пищевой промышленности: ОАО «Подгоренское хлебоприемное предприятие», ООО «Подгорноеинвест», а также включен в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения - социальный.

Основные положения диссертационной работы изложены в публикациях:

1. Коробова JI.A., Аржаков М.В., Гунькин Е.Б., Ковалев. Г.Е. Моделирование взаимодействия перерабатывающих предприятий с внешней средой // Моделирование систем и информационные технологии : Сб. науч. тр. Вып. 1. - Воронеж: Научная книга, 2004. - С. 77-80. (Лично автором выполнено 2 е.).

2. Гунькин Е.Б. Оптимизация моделей обобщенного календарного планирования производства // Вестник Воронежского государственного технического университета : Сер. «САПР и системы автоматизации производства». Вып. 3,4. - Воронеж, 2004. - С 103105.

3. Гунькин Е.Б. Моделирование управления сбытом и производством при сезонном спросе // Моделирование систем и информационные технологии : Сб. науч. тр. Вып. 2. - Воронеж: Научная книга, 2005. - С. 116-118.

4. Сербулов Ю.С., Гунькин Е.Б. Информационные технологии построения моделей выбора и распределения ресурсов технологических систем // Современные методы теории фу-подий и смежные проблемы : Матер, науч. конф. (Дополнительный выпуск) / Воронеж, гос. ун-т,- Воронеж, 2003. - С. 312-313. (Лично автором выполнено 1 е.).

5. Гунькин Е.Б., Величко C.B. Синтез решающих правил для прогнозирования производства // Экономическое прогнозирование: модели и методы - 2004 : Матер. Всерос. конф. / Воронеж, гос. ун-т .Воронеж, 2004. - С. 119-121. (Лично автором выполнено 2 е.).

6. Гунькин Е.Б., Аржаков М.В. Использование лингвистических переменных в календарном планировании производства II Экономико-правовые основы конструирования и автоматизированного проектирования деталей и машин : Матер, науч. конф. / Ин-т экономики и права. - Воронеж, 2004. - С. 45-48. (Лично автором выполнено 2 е.).

7. Гунькин Е.Б. Использование искусственных нейронных сетей в прогнозировании производства // Интеллектуальные информационные системы : Матер. Всерос. конф. / Воронеж гос. тех. ун-т. - Еоронеж, 2004.-С. 43-44.

8. Гунькин Е.Б., Попов A.A. Методология построения нечетких моделей планирования производства // Теория конфликта и ее приложения : Матер. III-й Всерос. науч.-техн. конф. - Еоронеж: Научная книга, 2004. - С. 372-374. (Лично автором выполнено 2 с.)

9. Гунькин Е.Б. Использование взвешенных прогнозов в календарном планировании // Теория конфликта и ее приложения : Матер. III-й Всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: Научная книга,

2004,- С. 371-372.

10. Гунькин Е.Б. Модели календарного планирования с использованием лингвистических переменных // Материалы отчетной научной конференции профессорско-преподавательского состава ВИВТ за 2003 г. : Сб. научн. тр. Вып.2. / Воронеж, ин-т высоких технологий. -Воронеж: Научная книга, 2004. - С. 14-15.

11. Гунькин Е.Б. Моделирование основных задач синхромаркетинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах : Матер. Всерос. конф. / Воронеж, гос. техн. ун-т.-Воронеж, 2005. - С. 130-131.

12. Гунькин Е.Б., Сербулов Ю.С. Фреймовое представление взаимодействия центра с внешней средой // Материалы Х1Л отчетной научной конференции за 2002 г. В 3 ч. / Воронеж, гос. технол. акад.. -Воронеж, 2003. 4.2. - С. 24-25. (Лично автором выполнено 1 е.).

13. Гунькин Е.Б., Кривич И.Г. Двухэтапная система управления экономическим объектом в условиях неточного знания будущих внешних воздействий // Информационные технологии : Матер. Всерос. науч.-техн. конф. - Воронеж: Научная книга, 2005. - С. 297-299. (Лично автором выполнено 2 е.).

14. Гунькин Е.Б. Модели для оценки влияния скачков в издержках на объем производства продукции // Интеллектуальные информационные системы : Матер. Всерос. конф. / Воронеж гос. тех. ун-т. - Воронеж, 2005. - С. 168-169.

15. Гунькин Е.Б., Кривич И.Г. Гарантирующее и вероятностное управление в экономике // Материалы отчетной научной конференции профессорско-преподавательского состава ВИВТ за 2004 г. : Сб. науч. тр. / Воронеж, ин-т высоких технологий. -Воронеж: Научная книга,

2005. - С. 26-28. (Лично автором выполнено 2 е.).

Подписано в печать 30.09.2005. Формат 60x84 1/16. Уч. - изд. л. 1,0. Усл.-печ. 1,1л. Бумага офсетная № 1. Тираж 100 экз. Заказ № 2469

Отпечатано в типографии ФГОУ ВПО "Воронежский государственный аграрный унивеситет им. К.Д. Глинки" 394087, Воронеж, ул. Мичурина, 1

f i

1

i

t

!

¡

и

!

I

i

У »

i <

)

!

f ?

!

t

¡

i !

i

i

f ¡

»18219

РНБ Русский фонд

2006-4 14848

ВВЕДЕНИЕ.

1. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ

ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В

УСЛОВИЯХ СИНХРОМАРКЕТИНГА.

1.1 Системный подход к моделированию управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга.

1.2 Проблемные вопросы синхромаркетинга и существующие методы и модели исследования сезонности спроса.

1.3 Логико-лингвистическое моделирование управления.

1.4 Принятие решения в составе задачи управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга.

1.5 Выводы, цель и задачи исследования.

2. СИСТЕМНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ В УСЛОВИЯХ СИНХРОМАРКЕТИНГА

2.1. Концептуальная модель управления производственно-экономической системой в условиях синхромаркетинга.

2.2. Метамодель управления производственно-экономической системой в условиях синхромаркетинга.

2.3. Построение структуры предпочтения лица, принимающего решения, в задаче управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга.

2.4. Структурная модель информационной технологии управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга

2.5. Выводы по главе.

3. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ СИНХРОМАРКЕТИНГА.

3.1. Модель управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга.

3.2. Модели для оценки влияния скачков в издержках на объем производства продукции.

3.3. Модель поддержки принятия решений по оценке веса возмущений.

3.4. Выводы по главе.

4. ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ СИНХРОМАРКЕТИНГА.

4.1. Концептуальные вопросы построения модели обобщенного производственного планирования в условиях синхромаркетинга.

4.2. Нечеткие алгоритмы планирования и модели взвешенного прогноза сбыта продукции.

4.3. Задание лингвистических переменных модели.

4.4. Модели поддержки принятия решения.

4.5. Выводы по главе.

5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ.

5.1. Пакет прикладных программ поддержки принятия решения при обобщенном производственном планировании.

5.2. Контрольный пример реализации программного обеспечения поддержки принятия решения при обобщенном производственном планировании в условиях синхромаркетинга.

5.3. Выводы по главе.

Актуальность темы. Сезонность спроса на выпускаемую продукцию является одной из основных проблем, возникающей перед значительной частью производственно-экономических систем (ПЭС). Сезонность сроса препятствует эффективному планированию производства, ухудшает ликвидность щ} предприятия, замедляет экономическое развитие и снижает получаемую прибыль. Имеется также ряд последствий социального характера, вызванных влиянием сезонности. Это сезонная (скрытая) безработица, уменьшение платежей в бюджеты различных уровней.

Зарубежный опыт предлагает использовать для сезонных продуктов специальный вид маркетинга - синхромаркетинг.

Синхромаркетинг - это деятельность фирмы по регулированию колеблющегося спроса в связи с сезонным характером производства и потребления, а также из-за несовпадения во времени предложения товаров с их потреблением [30, 44, 51]. Синхромаркетинг предлагает ряд приемов, которые помогают лицу, принимающему решение (ЛПР), в достижении оптимальных ^ результатов. Его задача состоит в изыскании способов сгладить колебания в распределении спроса по времени с помощью выпуска продукции, имеющей взаимокомпенсирующий спрос, гибких цен и прочих приемов стимулирования.

Однако при сезонном характере спроса в целом не всегда можно решить социально-экономические проблемы только методами синхромаркетинга. Анализ мирового и отечественного управления производством при сезонном спросе на продукцию показывает, что на практике для этого используются отдельно логистический и производственный подходы [44, 51]. Это приводит к Щ отсутствию согласованных решений и значительным финансовым потерям.

Выбор режима производства, величины запаса, интенсивности сбыта продукции и многих других параметров, максимизирующих прибыль ПЭС при сезонном характере спроса на ее продукцию, в основном зависят от четкости и своевременности выполнения этапов календарного планирования и оперативного управления производством и эффективности его анализа и контроля, что очень затруднительно сделать, не применяя средства автоматизации. При этом возникают проблемные вопросы, связанные с построением моделей поддержки принятия управленческих решений, повышая тем самым объективность и рациональность их выбора и использования.

Наличие статистики прошлого и ежедневного взаимодействия ПЭС с внешней средой обуславливает проведение диагностического анализа организационного управления с выявлением "дефектов" существующей системы управления (состав дефектов, место и время их возникновения в системе управления, проявления их в процессе функционирования объекта и др.). Необходимы знания о поведении элементов внешней среды, обуславливающих появление на входе или выходе ПЭС возмущающего воздействия. Наличие на этапе календарного планирования ПЭС неопределённости в априорной информации о возможных в будущем возмущениях делает поставленную задачу весьма значимой.

Существующие ранее в условиях плановой экономики методы проектирования, планирования и управления ПЭС в условиях взаимодействия с внешней средой оказались в значительной мере несостоятельными и неэффективными в сложившейся в настоящее время экономической ситуации в стране. Условия рыночных отношений, в том числе сезонность спроса, выдвинули на первый план большое количество новых, ранее не учитываемых факторов, сильно влияющих в данный момент на характер взаимодействия ПЭС с внешней средой (изменение ценовой политики, стоимости электроэнергии, водоснабжения и т.п.). Нестабильность цен и наличие в вероятностном смысле появления возмущения, приводит к тому, что ПЭС при взаимодействии с элементами внешней среды обязана реагировать на их действия и должна менять в соответствии с этим свою поведенческую тактику и стратегию, что является важной актуальной задачей управления любого предприятия. Причем неполнота и неопределенность информации в описании свойств возмущения, критериев его оценки и исходов значительно осложняет процесс принятия решения и ситуационного управления ПЭС в условиях синхромаркетинга. Развитие вопросов моделирования сценариев взаимодействия ПЭС с внешней средой в условиях сезонности спроса позволяет повысить эффективность управления, определить стратегию и тактику с точки зрения уменьшения своих расходов, увеличения объективности принимаемых управленческих решений и уверенности в их надежности.

Анализ реально существующего взаимодействия ПЭС с внешней средой в условиях синхромаркетинга показывает, что для таких процессов характерны, ф по крайней мере, следующие свойства: большое количество слабо формализуемых и зачастую противоречивых целей функционирования с одновременной их изменчивостью (ситуативностью) во времени; конфликтный и многоаспектный характер взаимоотношений как между элементами внутри объекта (процесса) исследования, так и с окружающими объектами (процессами) при сильном влиянии человеческого фактора; преимущественно понятийный и противоречивый характер исходных описаний условий функционирования и возможных ограничений.

Очевидно, что при наличии перечисленных выше свойств построить строгую количественную модель объекта исследования чрезвычайно трудно и решение задачи приходится искать в классе других методов. К числу таких ♦ методов, получивших развитие в последние годы и ориентированных на изучение объектов и процессов с указанными свойствами, относятся методы логико-лингвистического моделирования [64 - 66].

Логико-лингвистические методы, работая в слабо формализуемых проблемных областях, позволяют вырабатывать качественные предложения и рекомендации, а также получать нечисловые оценки изучаемых процессов и явлений типа "хуже - лучше", "полезно - вредно", "важно - не очень важно". Такие рекомендации и оценки взаимодействия ПЭС с внешней средой в ф условиях сезонности спроса могут иметь самостоятельное значение, то есть использоваться при обосновании (мотивации) принимаемых управленческих решений без привлечения количественных оценок.

Исключительное многообразие практических ситуаций, характеризующих исследуемую предметную область, обусловили первостепенное значение системных исследований при изучении управления

ПЭС в условиях синхромаркетинга.

Область исследования в настоящей работе соответствует приоритетным направлениям развития науки и техники, которые Министерство науки РФ определило в перечне работ, обозначенных как "Критические технологии федерального уровня" (перечень утверждён Председателем Правительственной комиссии по научно-технической политике B.C. Черномырдиным 21.07.96 г., № Ш 2728-П8). В частности к таким работам относятся: системы математического моделирования; интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управления.

Цель работы: Разработать модели и алгоритмы управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга, обеспечивающие построение инструментальных средств в виде математического, информационного и программного обеспечения предметных автоматизированных систем поддержки принятия решения.

Достижение цели исследования предполагает решение следующих задач:

1. Провести системное моделирование и синтез информационной технологии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга. % 2. Построить модели и алгоритмы управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

3. Разработать логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС.

4. Разработать пакет прикладных программ (ППП) поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС.

5. Провести апробацию результатов в промышленных условиях и экспериментальные исследования на примерах управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

Методыисследования. Выполненные теоретические и экспериментальные исследования базируются на использовании следующих методов и теорий: систем, множеств (четких и нечетких), графов, векторной оптимизации, выбора и принятия решений, искусственного интеллекта, ситуационного управления, математического моделирования и программирования. Общей методологической основой является системный подход.

Научная новизна работы заключается в разработанных методах и моделях структурного и параметрического синтеза и анализа взаимодействия ПЭС с внешней средой в условиях сезонности спроса:

- системные модели управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, отражающие структуру элементов процесса и связи между ними и создающие основу для его математического моделирования; информационная технология управления ПЭС в условиях синхромаркетинга с инвариантными свойствами к предметной области, в которой отражены в отличии от известных такие задачи, как: многоцелевой характер, векторная оценка, многоальтернативность формируемых решений, открытость процесса моделирования;

- модель двухэтапного управления ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающаяся от известных тем, что наряду с моделью календарного планирования по неполной априорной информации о возмущениях, используется модель оперативной коррекции по уточняющей текущей информации;

- модели поддержки принятия решения по оценке веса поступающих на вход ПЭС возмущений, обеспечивающие максимум функции гарантированного выигрыша и обладающие максимальной полезностью для достижения целей предприятия;

- модели календарного планирования и поддержки принятия управленческих решений ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающиеся от известных тем, что в качестве переменных в них используются нечеткие условные высказывания, моделирующие рассуждения человека.

Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на ЭВМ и производственными экспериментами; многократной их проверкой при внедрении в практику управления ПЭС.

Практическая значимость работы заключается в построенных инструментальных средствах в виде предметно-ориентированных моделей, алгоритмов и 111111, реализующих в структуре предметных автоматизированных систем человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения и оперативного управления в условиях синхромаркетинга.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы внедрены на ОАО «Воронежагропромкомплект», ОАО «Подгоренское хлебоприемное предприятие», ООО «Подгорноеинвест» путем включения разработанного 111111 в комплексные программы различного иерархического уровня управления предприятием, а также в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения -социальный.

На защиту выносятся:

- модели и алгоритмы, информационная технология управления ПЭС в условиях синхромаркетинга;

- логико-лингвистические модели поддержки принятия решения в задачах синхромаркетинга ПЭС;

- инструментальные средства в виде алгоритмов и 111111, реализующих человеко-машинные процедуры поддержки принятия решения и оперативного управления в условиях синхромаркетинга, их апробация на предприятиях различных отраслей промышленности.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах:

• Всероссийских научно-технических конференциях: «Теория конфликта и ее приложения» (Воронеж, 2004г.), «Экономическое прогнозирование: Модели и методы» (Воронеж, 2003г.), «Информационные технологии» (Воронеж, 2005г.), «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2004г., 2005г.), «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005г.);

• Региональной научно-практической конференции «Экономико-правовые основы конструирования и автоматизированного проектирования деталей и машин» (Воронеж, 2004г.);

• Научном семинаре школы «Понтрягинские чтения. Современные методы теории функций и смежные проблемы» (Воронеж, 2003г.);

• Отчетных научных конференциях профессорско-преподавательского * состава и научных работников: ВГТА (2003г.) и ВИВТ (2004г., 2005г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ. Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [23], [43] автором рассмотрены структурная и системная модели взаимодействия перерабатывающего предприятия с внешней средой; в работе [74] автором разработаны требования, которым должна отвечать модель, описывающая процесс решения ресурсных задач; в работах [15], [16], [22] рассмотрены варианты использования лингвистических переменных в моделях планирования производства; в работе [12] автором предложена двухэтапная схема управления ^ . экономическим объектом в условиях синхромаркетинга; в работе [11] рассмотрены гарантирующий и вероятностный подходы к управлению в условиях плохо прогнозируемых внешних воздействий.

Объем и структура работы. Диссертация из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 111 наименований и приложения. Работа изложена на 137 страницах машинописного текста (основной текст занимает 120 страниц), содержит 29 рисунков и 4 таблицы.

Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем щ Воронежского института высоких технологий в рамках госбюджетной НИР по теме «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств» (N г.р. 01.2005.2305).

Результаты работы заключаются в следующем:

1. Построенная концептуальная модель управления ПЭС в условиях синхромаркетинга позволяет оценить достоинства того или иного акта управления при сезонности спроса, осуществлять прогноз и выбирать из множества возможных стратегий наиболее подходящую.

2. Предложенная метамодель (2.5) - (2.13) определяет единую методологию структурного синтеза моделей управления ПЭС и ее подсистем в условиях синхромаркетинга.

3. Разработана модель управления ПЭС в условиях возможного появления на входе множества возмущений и обоснована декомпозиция, позволяющая представить решение векторной задачи оптимизации в бинарных отношениях конфликта, содействия и безразличия. Предложены подходы к построению функции полезности и гарантированного выигрыша, а также численная схема оптимизации на этом множестве.

4. Предложенная структурная модель и алгоритм информационной технологии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга позволила провести декомпозицию общей модели в виде кортежа частных моделей, элементы которого последовательно формируют этапы ее выполнения. Выделенные модели в силу инвариантности системных свойств применимы для описания процесса управления ПЭС на всех уровнях его организации.

5. Предложенная модель двухэтапного комбинированного управления ПЭС в условиях синхромаркетинга отличается от известных тем, что, наряду с планированием по неполной априорной информации о возмущениях, используется модель оперативной коррекции по уточняющей текущей информации. На аналитически решенном иллюстративном примере подтверждена полезность планирования с учетом оперативного управления. Показано, для того, чтобы получить гарантированную оценку прибыли, нужно не только корректировать программу в процессе функционирования по текущей информации о возмущениях, но и заранее, на стадии выбора программы, учитывать алгоритм будущих коррекций.

6. Построена модель для оценки влияния скачков в издержках на объем производства продукции, ориентированная на формирование структуры предпочтения ЛПР при выборе конкретного показателя плана и позволяющая наметить стратегии управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

7. На основе анализа ядер конфликта, содействия и безразличия построены человеко-машинные процедуры поддержки принятия решений по оценке веса возмущений, поступающих на вход ПЭС, обеспечивающие максимум функции гарантированного выигрыша и обладающие максимальной полезностью для обеспечения ПЭС в условиях синхромаркетинга достижения поставленных целей.

8. Построенная модель обобщенного календарного планирования ПЭС в условиях синхромаркетинга, отличающаяся от известных тем, что в качестве переменных используются нечеткие условные высказывания, моделирующие рассуждения человека.

9. Предложенные нечеткие алгоритмы и модели взвешенного прогноза сбыта продукции основаны на разработанной семантике логико-лингвистической модели обобщенного календарного планирования, включающей систему утверждений отображения исходного представления о функционировании ПЭС в условиях синхромаркетинга, базовую систему правил вывода и обеспечивающей порождение всех истинных в модели утверждений.

10. Предложенный подход к заданию лингвистических переменных позволил разработать логико-лингвистическую модель поддержки принятия решений, основанную на построенных алгоритмических правилах логического вывода и направленную на формирование стратегий управления ПЭС в условиях синхромаркетинга.

11. Разработанный комплекс математических и алгоритмических моделей поддержки принятия решения при обобщенном производственном планировании в условиях синхромаркетинга определяет состав и структуру построения инструментальных средств в виде математического, алгоритмического, информационного и программного обеспечения автоматизированной системы поддержки и принятия решения и управления данным процессом.

12. Достоверность и полнота результатов исследования обеспечивается и подтверждается их практической реализацией на конкретных примерах управления ПЭС и внедрением результатов расчетов в производство.

13. Проведена опытная эксплуатация результатов исследования в ОАО «Воронежагропромкомплект». Разработанный 111111 внедрен в эксплуатацию на этом предприятии и еще на двух предприятиях пищевой промышленности: ОАО «Подгоренское хлебоприемное предприятие», ООО «Подгорноеинвест», а также включен в учебный процесс ВИВТ. Эффект от внедрения - социальный.

127

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Акофф Р.Л. Планирование в больших экономических системах /Пер. с англ.-М.:Сов. Радио 1972.-223 с.

2. Алиев Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом / Р.А.Алиев, Н.М.Абдикиев, М.М.Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990.-264с.

3. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: информация, анализ, прогноз. М.: Финансы и статистика, 2001. — 320с.

4. Бублик Н.Г. Логико-лингвистические модели в военных системных исследованиях / Н.Г. Бублик, В.Е. Евстигнеев, В.И. Новосельцев, А.И. Рог, Е.К. Суворов, Б.В. Тарасов. М.: Военное издательство, 1988. - 232с.

5. Вентцель Е.С. Полемика и ее издержки // Новый мир. 1973, N3. С.5-23.

6. Гаек П. Автоматическое образование гипотез. / П.Гаек, Т.Гавранек М.: Наука, 1984.- 197с.

7. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.:3нание, 1979.-64 с.

8. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.:Наука, 1971.-323с.

9. Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики: Информационная математика .- М.: Наука, 1999. 544 с.

10. Гунькин Е.Б. Использование взвешенных прогнозов в календарном планировании // Теория конфликта и ее приложения: Материалы Ш-й Всероссийской научно-технической конференции Воронеж: издательство «Научная книга», 2004г. - С.371-372.

11. Гунькин Е.Б. Использование искусственных нейронных сетей в прогнозировании производства // Интеллектуальные информационные системы: Матер. Всероссийской конференции (23-25 июня 2004г.) Воронеж, ВГТУ, 2004г. - С.43-44.

12. Гунькин Е.Б. Модели для оценки влияния скачков в издержках на объем производства продукции // Интеллектуальные информационные системы: Матер. Всерос. конф., 2005. С.168-169.

13. Гунькин Е.Б. Моделирование основных задач синхромаркетинга // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Матер. Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2005. с.130-131.

14. Гунькин Е.Б. Синтез решающих правил для прогнозирования производства / Гунькин Е.Б., Величко С.В. // Экономическое прогнозирование: модели и методы 2004: Материалы Всероссийской конференции 18-19 марта 2004г. -Воронеж, ВГУ, 2004г. - С.119-121.

15. Гунькин Е.Б. Фреймовое представление взаимодействия центра с внешней средой / Е.Б. Гунькин, Ю.С. Сербулов // Материалы XLI отчетной научной конференции за 2002 год: В 3 ч. / ВГТА. Воронеж, 2003. ч.2. - с.24-25.

16. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Наука, 1980. - 463с.(8)

17. Дж.Гласс Статистические методы в прогнозировании. / Дж.Гласс, Дж.Стенли. М.: Прогресс, 1976. - 368с.

18. Ф 26. Дрейпер Н.Р. Прикладной регрессионный анализ: 2-е изд.: Кн.1-2. /

19. Дрейпер Н.Р., Смит Г. М.:Финансы и статистика, 1986.-349 с. 27. Елисеева И.И. Общая теория статистики / Елисеева И.И., Юзбашев М.М. / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 1995. - 142с.

20. Еремин И.И. Противоречивые модели оптимального планирования.-М.:Наука, 1988.-160 с.

21. Ермольев Ю.М. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. / Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. М.:Наука, 1979. - 256с.

22. Жак С.В. Математические модели менеджмента и маркетинга. — Ростов-на-Дону: ЛаПо, 1997. 320с.

23. Жданов С.А. Основы теории экономического управления предприятием: Учебник. М.: Издательство «Финпресс», 2000. - 384 с.

24. Заде Л.А. Понятия лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.-М.:Мир, 1976.-165 с.

25. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления М.: ООО «ИЗДАТЕЛЬСТВО ЮНИТИ-ДАНА», 2000. - 158с.

26. Интегральные роботы. М.: Мир, 1973. - С. 11 - 17.

27. Ириков В.А. Построение человеко-машинных процедур программно-целевого планирования. // Труды всесоюзной школы-семинара по управлению большими системами. — Тбилиси, Мицниереба, 1973.

28. Искусственный интеллект и психология. М.: Наука, 1976. - С. 15-23.

29. Калиниченко Л.А. Машины баз данных и знаний / Л.А.Калиниченко, В.М. Рыбкин. М.: Наука, 1990. -296с.

30. Кафаров В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. / Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е,П. М.:Наука, 1986.-359 с.

31. Кини Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л. Кини, Г. Райфа / // Пер. с англ.-М.:Радио и связь, 1981.-560 с.

32. Кича И.В. Вероятностное и гарантирующее управление. Ш.Предельная тождественность / Кича И.В., Токарев В.В. // Автоматика и телемеханика. -1994. №10. - С.143-150.

33. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990.-544с.

34. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974.-390с.

35. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: "Бизнес-книга", "ИМА-Кросс. Плюс", 1995.-983с.

36. Кофман А. В. Ведение в теорию нечетких множеств /Пер. с фр.-М.:Радио и связь, 1982.-432 с.

37. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход.- М.: Мир, 1978.-432с.

38. Кузин Л.Т. Основы кибернетики. В 2-х т. Т.2. Основы кибернетических моделей: Уч. пособие для вузов. - М.: Энергия, 1979. - 584с.

39. Лемешкин А. В Конфликт в задаче замещения ресурсов / А.В. Лемешкин, Ю.С. Сербулов // Матер. XLI отчетной науч. конф. за 2002 год. В 3 ч. / Воронеж, гос. технол. акад. Воронеж, 2003. Ч. 2. с.25-26.

40. Магрупов Т.М. Графы, сети, алгоритмы и их приложения. Ташкент: Фан, 1990.- 120с.

41. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта.// Маркетинг в России и за рубежом. 2002. - №1. - С.34-39.

42. Маркетинг: Учебник для вузов / Под ред. Н.Д. Эриашвили . М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.- 152с.

43. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980.-662с.

44. Месарович М. Общая теория систем: математические основы. / М.Месарович, Я.Такахара М.: Мир, 1978.-311 с.

45. Мидоу Ч. Анализ информационно поисковых систем. - М.: Мир, 1978. -213с.

46. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной. М.: Книжное дело, 1900.-366с.

47. Михайлов А.Г. Гарантированная оценка качества программного управления и управления с полной информацией в экономических системах / Михайлов А.Г., Токарев В.В. // Автоматика и телемеханика. 1980. - №7. — С.108-118.

48. Мороз А.И. Курс теории систем. М.: Высш.шк., 1987.-412 с.

49. Неклассическая логика. М.: Мир, 1970. - 190с.

50. Новиков П.С. Элементы математической логики. М.: Наука, 1973.

51. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник / А.И. Харламов, О.Э. Башина, В.Т. Бабурин и др. / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1994.-241с.

52. Оганесян А.П. Интеллектуальная надстройка СУБД // Представление знаний в системах искусственного интеллекта / МДНТП им. Дзержинского. — М., 1980. С.151-153.

53. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.:Наука, 1981.-206 с.

54. Поспелов Д.А. Большие системы: Ситуационное управление. М.: Знание, 1975. 136с.

55. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. 201с.

56. Поспелов Д.А. Мышление и автоматы. / Д.А.Поспелов В.Н.Пушкин М.: Сов. радио, 1972. 134с.

57. Поспелов Д.А. Семиотические модели: Успехи и перспективы // Кибернетика. 1976. - N6. - С. 12 - 19.

58. Разработка принципов системного подхода к диагностике и прогнозированию сложных систем: Отчет/Московский автомобильно-дорожный институт; Рук. темы Л.Я. Цикерман; № ГР 79025977. М.: 1980. -161 с.

59. Ракович А.Г. Выбор планов обработки деталей на основе экспертных систем / Ракович А.Г., Толкачев В.И. //Механизация и автоматизация производства.-1989.-№ 11 .-с.29-31.

60. Розен В.В. Цель оптимальность - решения (математические модели принятия оптимальных решений).-М.:Радио и связь, 1982.-168 с.

61. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА) //Вопросы анализа и процедура принятия решений. М.: Мир, 1976. - С.80 - 107.

62. Саати Т. Аналитическое планирование.Организация систем / Саати Т., Керне К. / Пер. с англ.-М. Мир, 1991.-224 с.

63. Симагина С.Г. Байесова теория принятия решений в приложении к оптимизации задач выбора объекта закупки // Вестник СГЭА. 2003. - № 2. — С.24-35.

64. Симагина С.Г. Исследование сезонных колебаний выпуска книжной продукции в России: пути решения проблемы // Научная книга. 2004. - №3. -С. 12-24.- №4. - С. 10-15.

65. Симагина С.Г. Концепция механизма управления закупками и производством при сезонном спросе на продукцию // Тез. докладов межд. науч. конф. Самара: СГЭА, 2003. - С.25-38.

66. Сысоев В.В. Конфликт. Сотрудничество. Независимость. Системное взаимодействие в структурно параметрическом представлении. - М.: МАЭП, 1999.- 151с.

67. Сысоев В.В. Системное моделирование: Уч. пособие. Воронеж: Изд-во Воронеж, технол! ин. - та, 1991. - 80с.

68. Сысоев В.В. Структурные и алгоритмические модели автоматизированного проектирования производства электронной техники. Воронеж: Изд.-во Воронеж, технол. ин.-та, 1993.-207с.

69. Сысоев В.В. Формирование конфликта в структурном представлении систем //Информационные технологии и системы. Воронеж,№1,1996.- С. 2630.

70. Сысоев Д.В. Анализ взаимодействия в структурном представлении систем. Программная реализация / Д.В.Сысоев, Р.А.Солодуха // Математическое моделирование технологических систем. Воронеж: ВГТА, 1999. -С.61-64.

71. Сысоев Д.В. Обучающая программа по анализу взаимодействий элементов в структурном представлении систем / Д.В.Сысоев, Р.А.Солодуха // Проблемы внедрения новых информационных технологий в жизнедеятельность военного вуза. Тамбов, 1999. -С.210-212.

72. Токарев В.В. Вероятностное и гарантирующее управление. 1.Гарантирующие планы // Автоматика и телемеханика. 1994. - №8. - С. 137144.

73. Токарев В.В. Вероятностное и гарантирующее управление. П.Вероятностные планы // Автоматика и телемеханика. — 1994. №9. - С. 148155.

74. Токарев В.В. Гарантированный результат в задачах программного управления с возмущением, действующим на несколько контролируемых показателей // Автоматика и телемеханика, 1978. №6. -С. 105-115.

75. Токарев В.В. Гарантирующий договор и оперативная компенсация сбоев в сырьевых поставках. I. Формализация проблемы // Автоматика и телемеханика. 1992.-№10.-С. 120-126.

76. Токарев В.В. Гарантирующий договор и оперативная компенсация сбоев в сырьевых поставках. II. Оперативное управление и наихудшие возмущения // Автоматика и телемеханика. 1992. - №11 - с. 117-126.

77. Токарев В.В. Гарантирующий договор и оперативная компенсация сбоев в сырьевых поставках. III. Допустимые оптимальные планы // Автоматика и телемеханика. 1992. - №12 - с.81-87.

78. Токарев В.В. Гарантирующий договор и оперативная компенсация сбоев в сырьевых поставках. IV. Анализ рынков и способов управления // Автоматика и телемеханика. 1993. - №1 - с. 119-126.

79. Токарев В.В. Предельный переход вероятностных управлений в гарантирующие для дискретно-непрерывных задач // Автоматика и телемеханика. 1998. - №1. - С. 127-138.

80. Токарев В.В. Совместный выбор плана и экономического механизма в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. 1986. - №4. -С.104-117.

81. Фишберн П.С. Теория полезности для принятия решений.-М.:Наука,1978.-352 с.

82. Цвиркун А.Д. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно имитационный подход). / А.Д.Цвиркун, В.К.Акинфиев, В.А.Филиппов - М.: Наука, 1985. - 174с.

83. Четвериков Н.С. Изменение напряженности сезонной волны и интенсивности беспорядочных колебаний в экономических показателях. М., 1970. — 159с.

84. Четвериков Н.С. Статистические и стохастические исследования. М.: 1971.- 128с.

85. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Статистика, 1997. - 211с.

86. Швырков В.В. Моделирование внутригодичных колебаний спроса. / Швырков В.В., ШвырковаТ.С. М.:Статистика, 1973. - 185с.

87. Шильяк Д.Д. Децентрализованное управление сложными системами. М: Мир, 1994.-576с.

88. ЮО.Юзбашев М.М. Статистический анализ тенденций и колеблемости. / Юзбашев М.М., Манелля А.И. — М.: Финансы и статистика, 1983. -271с.

89. Юрасов В.Г. Синтез развивающихся компьютерных систем вуза на основе прогностических моделей. Воронеж: ВГТУ, 1999. -126с.

90. An Expert System for Process Planning Descotte Jannick, Latombe J. -Claude//Solid Model Comput. Theory Appl. Proc. Symp., Warren, Mich. New-York: Academic Press, 1983. -P. 324-337.

91. Benci E. Concepts for the desing of a conceptual schema, in Modelling Data Base Manag. Syst. / Benci E., Bodart F., Cabanes A. Amsterdam e.a. -1976. - P. 181.

92. CORA: An Expert System for Verification Relay Protection System // Personal Communication with Westinghouse Electric Corporation's Productivity and Quality Center, 1985.-66p.

93. Holt C.C. A linear decision rule for production and employment scheduling. Management Science / Holt C.C., F. Modingliani, F. Muth, H. Simon, 2, 1956. 4651.

94. Jones C.H. Parametric production planning. Management Science, 13, 1967. -843-866.

95. Miller, G.A. The magic number seven, plus or minus two: some limits on our capacity for processing information. Psychological Review, 1956. 63, 81-17.

96. Ostergaard J.-J. Fuzzy logic control of a heat exchanger process. In M. Gupta, G. Saridis, B. Gaines, Fuzzy Automata and Decision Processes, North-Holland Publishing Co., New York, 1977.

97. Zadeh L.A. Fuzzy Sets //Infoim.a.Control.-1985.-v.8.-№3.-p. 338-353.

98. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC, 1973.-28-44.

99. Переданный комплекс функционирует в рамках информационного обеспечения ОАО «ВОРОНЕЖАГРОПРОМКОМПЛЕКТ», показал свою работоспособность и эффективность. Система принята в опытную эксплуатацию. Эффект от внедрения социальный.

100. На момент подписания настоящего акта экономический эффект от внедрения не рассчитывался.

101. Переданный комплекс функционирует в рамках информационного обеспечения ООО «ПОДГОРНОЕИНВЕСТ», показал свою работоспособность и эффективность. Система принята в опытную эксплуатацию. Эффект от внедрения социальный.

102. На момент подписания настоящего акта экономический эффект от внедрения не рассчитывался.1. От ООО «ПОДГОРНОЕИНВЕСТ»:1. От разработчиков:

103. Заместитель директора по экономике и финансам

104. Н.Д. Ендовицкая Профессор ВИВТ

105. Экономист . Ю. С. Сербулов

106. С.А. Солдаткина АспирантВИВТ Е. Б. Гунькин71. УТВЕРЖДАЮ

107. Переданный комплекс функционирует в рамках информационного обеспечения ОАО «ПОДГОРЕНСКОЕ ХЛЕБОПРИЕМНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ», показал свою работоспособность и эффективность. Система принята в опытную эксплуатацию. Эффект от внедрения социальный.

108. На момент подписания настоящего акта экономический эффект от внедрения не рассчитывался.

109. От ОАО «ПОДГОРЕНСКОЕ От разработчиков:

110. ХЛЕБОПРИЕМНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ»: Заместитель генерального директора по экономике и финансам Профессор ВИВТ

111. З.М. Колосарева Ю. С. Сербулов1. Экономист ХспирантЩВТ

112. Н.А. Курильченко Е" Б" ГуНЬКШ1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы «Модели управления производственно-экономическими системами в условиях синхромаркетинга» Гунькина Е.Б. в учебный процесс кафедры информационных систем

113. Воронежского института высоких технологий по специальности 071900 «Информационные системы и технологии».

114. Настоящий акт составлен в том, что на основании исследований, проведенных автором, внедрены следующие результаты:

115. Нечеткие алгоритмы и модели взвешенного прогноза сбыта продукции основанные на разработанной семантике логико-лингвистической модели обобщенного календарного планирования.

116. Логико-лингвистическая модель поддержки принятия решений, основанная на построенных алгоритмических правилах логического вывода и направленная на формирование стратегий управления производственно-экономической системой в условиях синхромаркетинга.

117. Инструментальные средства поддержки принятия решения при обобщенном производственном планировании в условиях сезонного спроса, обладающие инвариантными свойствами к предметной области.

118. Зам. зав. кафедрой информационных систем «30» им* 2005 г.1. Т.В. Корелина

119. Нач. учебно-методического отдела «<#» ищц 2005 г.1. Г.С. Жилина