автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Моделирование и выбор рациональных направлений модернизации АСУ металлургического производства на основе разработки информационной системы принятия решений

Перечень использованных сокращений

Введение

Глава 1. Методология и задачи исследования

1.1. Обзор развития АСУ в черной металлургии

1.2. Методологические основы исследования

1.3. Задачи проведения исследования

1.4. Выводы

Глава 2. Разработка математической модели комплексной оценки НТУ АСУ металлургического производства

2.1. Общие принципы и существующие методики оценки качества АСУ

2.2. Предлагаемая методика оценки НТУ АСУ

2.3. Выводы

Глава 3. Моделирование прогностической функции развития

АСУ металлургического производства

3.1. Прогноз как основа управления инновационными процессами в АСУ металлургическим предприятием

3.2. Методика прогнозирования развития АСУ металлургических предприятий

3.2.1. Закономерности развития сложных АСУ

3.2.2. Выбор модели прогностической функции развития АСУ

3.2.3. Оценивание параметров прогностической модели развития АСУ

3.2.4. Определение резерва и перспективных направлений совершенствования промышленных АСУ

3.3. Выводы

Глава 4. Разработка методики принятия инновационных решений в АСУ металлургического предприятия

4.1. Принятие решений в условиях многокритериальности

4.2. Выбор инновационного проекта АСУ

4.2.1. Выбор на основе методов теории нечетких множеств

4.2.2. Выбор на основе метода анализа иерархий

4.3. Планирование процесса совершенствования АСУ с учетом экономической целесообразности

4.4. Выводы

Глава 5. Разработка информационной системы поддержки процедур подготовки и принятия решений по выбору инновационного проекта АСУ

5.1. Структура информационной системы принятия инновационных решений

5.2. Формирование интегрального показателя НТУ АСУ

5.3. Определение параметров прогностической функции динамики НТУ АСУ

5.4. Выбор прогностической функции НТУ АСУ

5.5. Выбор варианта модернизации АСУ на основе метода теории нечетких множеств

5.6. Выбор варианта модернизации АСУ на основе метода анализа иерархий

5.7. Апробация разработанной технологии прогнозирования развития и выбора рационального варианта модернизации АСУ

5.7.1. Прогнозирование развития АСУП СПЦ-1 ОЭМК

5.7.2. Обоснование инновационных мероприятий по развитию

АСУ ЭСПЦ-2 ОЭМК

5.7.3. Обоснование инновационных мероприятий по развитию

АСУП СГОК

ПЕРЕЧЕНЬ ИСПОЛЬЗОВАННЫХ СОКРАЩЕНИЙ

АИ - анализ иерархий БД - база данных БЗ - база знаний

ИАСУ - интегрированная автоматизированная система управления

ИСПР - информационная система принятия решений

ЛПР - лицо, принимающее решение

МНК - метод наименьших квадратов

НМ - нечеткое множество

НТУ - научно-технический уровень

ОС - операционная система

ОЭМК - Оскольский электрометаллургический комбинат

ПР - принятие решений

ПТС - программно-технические средства

СГОК - Стойленский горно-обогатительный комбинат

СКО - среднеквадратическое отклонение

СУ - система управления

СУБД - система управления базами данных

ТП - технологический процесс

ТЭП - технико-экономические показатели

УВК - управляющий вычислительный комплекс

ЧМ - черная металлургия

ЧПК - частный показатель качества

Актуальность. Металлургические предприятия, характеризующиеся большими массопотоками, сложными физико-химическими процессами, энергоемкими переделами, являются высокоавтоматизированными производствами. Задачи повышения их эффективности в условиях рыночной экономики требуют систематической работы по внедрению новых и совершенствованию действующих промышленных АСУ во всех аспектах технического, программно-информационного, организационного обеспечения с целью согласования структуры, функций и характеристик СУ с новыми требованиями и изменяющимися условиями функционирования.

Затраты на проведение инновационных мероприятий в АСУ составляют значительную часть общих расходов на техническое перевооружение металлургических предприятий в целом. Однако выбор вариантов модернизации АСУ на практике зачастую осуществляется на основе субъективных представлений ЛПР о перспективах развития СУ, из соображений престижности внедрения тех или иных ПТС, информационных технологий в сочетании с коммерческими интересами предприятий. При этом в результате неадекватного учета тенденций развития АСУ могут быть допущены ошибки, либо неустранимые в принципе, либо трудно устранимые в процессе эксплуатации, что в конечном итоге ведет к большим экономическим и социальным потерям.

Анализ работ, затрагивающих отдельные аспекты управления развитием промышленных АСУ, показывает, что в большинстве из них не проводится количественная оценка обуславливающих модернизацию факторов, отсутствует формализация процесса динамики качества модернизируемых систем и методические подходы, которые позволили бы прогнозировать и обосновывать перспективные пути совершенствования АСУ.

Одна из проблем, обусловливающих сложность решения задачи управления инновационными процессами в промышленных АСУ, связана с трудностью оценивания научно-технического уровня промышленных СУ, т.к. их функционирование характеризуется множеством качественных показателей. В силу сложности и разнообразности конфигураций АСУ, состава программного и информационного обеспечения, разнообразия технических средств, круга решаемых задач отсутствует единая концепция построения моделей оценки обобщенного показателя качества АСУ, нет универсальных методов его составления.

В связи с этим существует необходимость разработки научно-методического аппарата анализа развития сложных АСУ, который позволил бы на основе оценивания качества СУ на разных стадиях ее эксплуатации определять общие тенденции динамики АСУ данного класса, прогнозировать ее качество, устанавливать факт морального старения неперспективных и стимулировать применение наиболее прогрессивных и экономически целесообразных научно-технических решений, планомерно осуществлять мероприятия по совершенствованию СУ на основе современных методов принятия решений.

Целью работы является разработка методики и технологии управления инновационными процессами в АСУ металлургических предприятий.

Для реализации поставленной цели решаются следующие задачи: выбор математического аппарата и разработка алгоритма его реализации для оценки научно-технического уровня (НТУ) АСУ металлургического производства разных типов и уровней автоматизации; - моделирование прогностической функции динамики НТУ АСУ; разработка математических моделей принятия решений по выбору рациональных инновационных проектов АСУ в условиях многокритериальное™ и неопределенности; разработка структуры информационной системы поддержки процедур подготовки альтернативных вариантов и выбора рациональных инновационных проектов АСУ; экспериментальная проверка предложенной технологии принятия инновационных решений на базе АСУ ОЭМК и СГОК.

Методологической основой работы являются системный подход к исследованию процесса развития АСУ и теория информационно-статистического анализа. В работе использован математический аппарат теории вероятностей и математической статистики, методы комбинаторно-морфологического анализа систем, исследования операций, экспертных оценок, теории нечетких множеств, теории принятия решений, функционального анализа, математического моделирования с использованием средств вычислительной техники. Программная реализация разработанных алгоритмов выполнена на языках Visual Basic и Visual С + +.

Научная новизна. Предложен универсальный алгоритм сравнительной оценки АСУ разных типов и уровней автоматизации в процессе развития по НТУ в условиях неполной информации, составленный на основе концепции принципа максимума неопределенности; разработана методика построения прогностической модели динамики НТУ АСУ с учетом общих закономерностей эволюции данного класса систем и использованием информационных критериев оценивания параметров модели; предложены методы определения на основе прогностической функции НТУ имеющегося резерва, перспективных направлений и оптимальных сроков проведения модернизаций АСУ; разработаны математические модели и алгоритмы выбора инновационных проектов АСУ на основе методов теории нечетких множеств и анализа иерархий по множеству критериев с учетом экономической целесообразности.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Проведение инновационных мероприятий на основе предложенных математических методов и моделей позволит «растянуть» жизненный цикл АСУ металлургического производства, повысить их НТУ без значительных капиталовложений, которые требуются на внедрение новых систем.

Экспериментальная проверка предложенной технологии принятия инновационных решений, осуществленная на ОЭМК, который характеризуется высоким уровнем комплексной автоматизации, и СГОК, где автоматизирована работа лишь отдельных агрегатов и некоторые организационно-экономические задачи управления на уровне предприятия, подтвердила состоятельность разработанных методов и моделей и позволила наметить перспективные направления модернизации обследованных объектов. Результаты апробации подтверждены соответствующими справками-заключениями.

Разработанная стратегия совершенствования АСУ может быть рекомендована к применению на предприятиях горно-металлургического комплекса и других отраслей с учетом макроэкономических условий и инвестиционного климата разработки и реализации инновационных проектов АСУ.

Апробация работы. Материалы исследования докладывались и обсуждались на международных научно-практических конференциях «Высокие технологии в экологии» (г. Воронеж, 2000г.), «Качество, безопасность, энерго-и ресурсосбережение в промышленности строительных материалов и строительстве на пороге XXI века» (г. Белгород, 2000г.), международных научно-технических конференциях «Вопросы проектирования, эксплуатации технических систем в металлургии, машиностроении, строительстве» (г. Старый Оскол, 1999г.), «Современные системы управления предприятием» (г. Липецк, 2001г.).

Публикации. Диссертация выполнялась в рамках госбюджетной НИР МИСиС по теме «Разработка математических методов управления процессами основного и вспомогательного производства в металлургии» (№ 1.202.00). По материалам диссертации опубликовано восемь работ. Результаты исследования изложены в отчете по НИР за 2000 год (№ 012.00108881).

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 126 страницах машинописного текста, содержит 8 рисунков, 12 таблиц, список литературы из 143 наименований и 18 приложений.

Общие выводы по работе:

Обоснованное принятие решений по определению предпочтительных направлений и оптимальных сроков проведения инновационных мероприятий в действующих АСУ металлургических предприятий целесообразно осуществлять на основе прогнозирования их развития по НТУ.

2.Наиболее эффективным для построения интегрального показателя НТУ АСУ в условиях многокритериальное™ и неполной исходной информации о системе является информационно-статистический подход.

3.Основой прогнозирования динамики НТУ обследуемых систем управления могут быть закономерности эволюции АСУ данного класса, типа, уровня автоматизации, выявленные в результате анализа систем-аналогов, имеющих достаточную глубину ретроспекции.

4. Построение кортежа предпочтительности частных и обобщенных показателей качества системы управления позволяет определить перспективные направления совершенствования обследуемой АСУ.

5. Выбор рациональных инновационных проектов АСУ целесообразно осуществлять методами принятия решений на основе теории нечетких множеств и анализа иерархий, учитывающими неопределенность задачи.

114

6. Применение разработанной методики и технологии управления инновационными процессами в АСУ является эффективным для предприятий со стабильно функционирующим производством, каковыми являются, например, горно-металлургические предприятия региона Курской магнитной аномалии. Использование предложенного подхода для других предприятий горно-металлургического комплекса требует учета макроэкономических условий и инвестиционного климата разработки и реализации инновационных проектов АСУ отдельных производств и отрасли в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработанная технология управления инновационной деятельностью металлургических предприятий в области АСУ является приемлемой для систем управления любых типов и уровней автоматизации. Она может использоваться для решения задач управления инновационными процессами в АСУ предприятий других отраслей и производств, если период ретроспекции и число модернизаций АСУ достаточны для прогнозирования их развития. Для АСУ, срок эксплуатации которых не позволяет осуществлять прогнозирование их развития на основе собственной ретроспективной информации, управление инновационными процессами возможно на основе анализа развития систем-аналогов других предприятий или производств.

1. Brown R.G. Smoothing Forecasting and Prediotion of Discret Time Series/ N. Y. Ptentice Hall, 1963.

2. Navin Francis P.D. Can.J.Civ/Eng/1994-21, №3.

3. Wiener N. Extrapolation, Interpolation and Smoothing of Stationary time series/ John Weley / N.Y., 1949.

4. Автоматизация поискового конструирования (искусственный интеллект в машинном проектировании)/ Под ред. А.И. Половинкина. М.: Радио и связь, 1981.-344 с.

5. Айвазян С. Г., Мхиратян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.: ЮНИТИ, 1998.-1022 с.

6. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н., Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения).-М.'Машиностроение, 1998.-476 с.

7. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н., Принятие стратегических управленческих решений (компьютерные методы и примеры применения). Учеб. пособие/ ВолгГТУ, Волгоград, 1998.-141 с.

8. Байбурин В.Б., Терентьев A.A. Модели и методы научно-технического прогнозирования. Уч. пособие. Саратов.: Саратовский гос. техн. университет, 1999.-114 с.

9. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. М.: Радио и связь, 1985.-328С.

10. Барвинок В. А., Чекмарев А.Н., Рыжков А.И. Прогнозирование качества сложных изделий в процессе производства. Проблемы машиностроения и автоматизации. №4, 1998.

11. Бедкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990.

12. Безрукова Е.Г., Руденчик Е.А. Прогнозирование статистических временных рядов. Ярославль: Ярославский гос. техн. ун-т, 1997.-94 с.

13. Берзин Е.А. Оптимальное распределение ресурсов и элементы синтеза систем. М.: Сов. Радио, 1974.- 314 с.

14. Бир Ст. Кибернетика и управление производством.-М.:Наука, 1965.-388 с.

15. БлохинВ. Г., ГлудкинО. П., ГуровА. И. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов. — М.: Радио и связь, 1997.-230 с.

16. Бокс Дж., Джекинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1-2. М.: Мир, 1974.

17. Большая советская энциклопедия (в 30 томах) / Гл. редактор A.M. Прохоров. 3-е изд.т.1.М.: Советская энциклопедия, 1969.

18. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Фёдоров И.П. Принятие решений на основе нечётких моделей. Рига.: Зинатне, 1990 184 с.

19. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе «Статистика» в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.-384с.

20. Буяновский JI.A., Зельцер С.П. Прогнозирование эффективности автоматизации. -М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1968.-29 с.

21. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1969.576с.

22. Вентцель Е. С., Овчаров JI. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. — М.: Наука, 1991.-383 с.

23. Воробьев В. И. Математическое обеспечение ЭВМ в науке и производстве. — Ленинград: Машиностроение, 1988.-159 с.

24. Ворчик Б.Г. Единственность оценок максимального правдоподобия параметров стохастических систем(проблема локальных экстремумов) // Автоматика и телемеханика.- № 6,1984. с.47-55.

25. Гаврилов Ю.В. Оптимизация технических систем. Уч. пособие. -Челябинск.: Издательство ЮурГУ, 1998.-140 с.

26. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 1999.- 479 с.

27. Горбатов В. А. Фундаментальные основы дискретной математики. Информационная математика. М.: Наука, Физматгиз, 2000.544 с.

28. Горелова В.П., Мельникова E.H. Основы прогнозирования систем. Уч. пособие для инж.-эконом. Спец. Вузов. -М.: Высш. шк., 1986.287 с.

29. Горский Ю.М. Информационные аспекты управления и моделирования. М.: Наука, 1978. -223 с.

30. Грановский В. А., Сирая Т.Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях. Л.: Энергоатомиздат, 1990.288 с.

31. Гринберг А. С., Колосков В. П., Михалев С. Б. Автоматизированные системы управления предприятиями. — М.: Энергия, 1978.-224 с.

32. Гурин Л.Г. Методы и модели совместного использования вероятностных методов и экспертного оценивания в прогнозировании. М.: ВЦ РАН, 1994.

33. Гусев Л.А., Смирнова И.М. Развитие теории размытых множеств // Измерения, контроль, автоматизация.- №3 (15). 1978.

34. Дворяшин Б.В. Основы метрологии и радиоизмерения: Учеб. пособие для вузов.М.: Радио и связь, 1993.-320с.

35. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. -М.: Энергия, 1979.-240 с.

36. Джоффрион А., Дайер Дж., Файнберг А. Решение задач оптимизации при многих критериях на основе человеко-машинныхпроцедур//Вопросы анализа и процедуры принятия решений/Пер. с англ. М.: Мир, 1976, с. 126-145.

37. Информационные системы в экономике / Под ред. В.В. Дика. -—М.: Финансы и статистика, 1996.

38. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986.-296 с.

39. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.-175 с.

40. Желтенков A.B. Совершенствование методов оценки качества АСУ: Дис. канд. техн. наук:61:87-8/509-1 Государст. университет управления. М., 1987.

41. Ивченко Б.П., Мартыщенко JI.A., Монастырский M.JI. Теоретические основы информационно-статистического анализа сложных систем. СПб.: Лань, 1997.-320 с.

42. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Губин Г.С. Информационная микроэкономика. Часть 2. Анализ закономерностей и моделирование. СПб.:Нордмед-Издат, 1998.-160 с.

43. Ильенкова С. Д., Гохберг Л.М., Ягудин С.Ю. и др. Инновационный менеджмент. -М.: ЮНИТИ, 2000.-327 с.

44. Информатика: Учебник. 3-е перераб. изд. / Под ред. проф. Макаровой. — М.: Финансы и статистика, 1999.-768 с.

45. Каменев А.Ф. Технические системы: закономерности развития. Л.: Машиностроение, 1985.-216 с.

46. Карданская Н.Л. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1999. - 407 с.

47. Карминский A.M., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика. 1997. 416 с.

48. Катулев А.Н., Северцев H.A. Исследование операций . Принципы принятия решений и обеспечение безопасности. Учебное пособие для вузов. М.: Физико-математическая литература, 2000.-320 с.

49. Кашьяп P.JI. , Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным .-М.: Наука, 1983.384 с.

50. Квейд Э. Анализ сложных ситем.-М.:Мир, 1969.-519 с.

51. Кезлинг Г.Б., Евдокимов В.В., Федоров C.JI. Эффективность и качество АСУ. Л.: Лениздат, 1979.-216 с.

52. Клюев А. С., Лебедев А. Т., Миф Н. П. Метрологическое обеспечение АСУ ТП. — М.: Энергоатомиздат, 1995.-160 с.

53. Клюев В.В., ПархоменкоП.П, Абрамчук В.Е. и др. Под общей ред. В.В.Клюева. Технические средства диагностирования:Справ.-М.: Машиностроение, 1989.-672 с.

54. Коган И.М. Прикладная теория информации. М.: Радио и связь, 1981.-216 с.

55. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978.-560 с.

56. Колмогоров A.A. Интегрирование и экстраполирование стационарных случайных последовательностей.- М.: АН СССР, сер. Математика, 1941 дом 5, № 1.

57. Концепция инновационной политики Российской Федерации на 1998-2000 годы. Постановление Правительства Российской Федерации №832 от 24 июля 1998 года//Российская газета, 1998, 19 авг.

58. Крейнович В.Я., Резник Л.К. Методы и модели нормализации априорной информации в измерительных процедурах//Анализ и формализация измерительного эксперимента/Труды НПО «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева», 1986.

59. Ларичев О.И., Поляков O.A. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программированияобзор)// Экономика и математические методы, 1980.Т.ХУ1, вып. 1., с. 129145.

60. Ленович А. С. Автоматические системы управления технологическими процессами и установками прокатных цехов. — М.: Металлургия, 1979,- 368с.

61. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1958.-349 с.

62. Литвак Б.Г. Управленческие решения. М.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ», ЭКМОС, 1998 г. - 248 с.

63. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.-133 с.

64. Макеев С.П., Шахнов И.Ф. Упорядочение объектов в иерархических системах//Известия АН СССР, Техническая кибернетика, №3, 1991, с.29-46.

65. Мамиконов А. Г. Основы построения АСУ: Учебник для вузов. — М.: Высшая школа, 1981 .-248 с.

66. Маркашов В.Е. Проблемы прогнозирования, разработки, внедрения новых технологий. К.: Общество «Знание» УССР, 1981.-20 с.

67. Маркс К. и Энгельс Ф. Соч., т.23.

68. Мелещенко Ю.С. Техника и закономерности ее развития. Л.: Лениздат, 1970.-246 с.

69. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.- 341с.

70. Методы поиска новых технических решений/ Под ред. А.И. Половинкина.-Иошкар-Ола:Маркнигоиздат, 1976.-192 с.

71. Михайлов Ю.Б. Алгоритм выбора прогнозирующей зависимости, обеспечивающей наибольшую точность прогноза. Приборы и системы.№12, 2000.

72. Михайлов Ю.Б. Прогнозирование количественных характеристик многопараметрических процессов в условиях неоднородной статистической информации. Приборы и системы. №6, 2000.

73. Михайлов Ю.Б. Современное состояние и некоторые пути повышения точности прогнозирования количественных характеристик процессов. Инж. физика, №1, 2000.

74. Морозов Ю.П. Инновационный менеджмент. -М.: ЮНИТИ, 2000.-446 с.

75. Надежность и живучесть систем связи/Под ред. В.Ф. Уткина и Ю.В. Крючкова. М.: Машиностроение, 1988.-328 с.

76. Николаев В. И., Брук В. М. Системотехника: методы и приложения. —Ленинград: Машиностроение, 1985.-199 с.

77. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. -2-е изд., перераб. и доп. -Л.: Энергоатомиздат. 1991.-304 с.

78. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989.

79. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Иванцов И.Б. Информационная микроэкономика. Часть 1. Методы анализа и прогнозирования. СПб.:Нордмед-Издат, 1998.-169 с.

80. Одрин В.М. Методы морфологического анализа технических систем: Курс лекций. -М.: ВНИИПИ, 1989.-311 с.

81. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

82. Вержбицкий В.М. Численные методы (математический анализ и обыкновенные дифференциальные уравнения): Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. Шк., 2001.-382 с.

83. Шумилов В.В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта при задании вероятности отношений порядков. Автоматизация и современные технологии, №7, 1999.

84. Основы инновационного менеджмента. Теория и практика. Уч. пособие. / Под. ред. Завлин П.Н„ Казанцева А.К„ Миндели JI.E. М.: Экономика, 2000.

85. Оунсон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов.- М.: Наука, 1986. -232 с.

86. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления .-М.: Энергоиздат, 1982.-272 с.

87. Половинкин А. И. Теория проектирования новой техники: закономерности техники и их применения. — М.: Информэлектро, 1991.104 с.

88. Половинкин А.И. Законы строения и развития техники. Постановка проблемы и гипотезы. Волгоград: ВолгПИ, 1985.-202 с.

89. Прангишвили И.В., Амбарцумян А.А. Основы построения АСУ сложными технологическими процессами. М.: Энергоатомиздат, 1994.-305 с.

90. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем / Анохин П.К.- Принципы системной организации функций. М.: Наука, 1973.

91. Прогностика. Терминология / Под ред. В.И. Сифорова. М.: Наука, 1990.-56 с.

92. Проектирование систем автоматизации в металлургии. Справочник / Ксендзовский В.Р., Лебедкин В.Ф., Миров Б.М. и др. М.: Металлургия, 1983.-304 с.

93. Прохорович В.Е. Прогнозирование состояния сложных технических комплексов.- СпБ.: Наука, 1999.-158 с.

94. Пугачев B.C. Теория случайных функций. М: Физматгиз, 1971.-883 с.

95. Райветт П., Акофф P.JI. Исследование операций . М.: Мир, 1966.-142 с.

96. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления,- М.: Сов. Радио, 1976.-344 с.

97. Редкозубов С.А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. -М.: Энергоиздат, 1981.-151 с.

98. Розанов Ю. А. Теория вероятностей, случайные процессы и математическая статистика. —М.: Высшая школа, 1999.-312 с.

99. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. / Пер. с англ. -М.:Радио и связь, 1989.-316 с.

100. Саркисян С.А., Ахундов В.М., Минаев Э.С. Анализ и прогноз развития больших технических систем. -М.: Наука, 1983.-280с.

101. Саркисян С.А., Голованов Л.В. Прогнозирование развития больших систем. -М.: Статистика, 1975.-192 с.

102. Саркисян С.А. Большие технические системы. Анализ и прогноз развития. -М.: Наука, 1977.-350 с.

103. Саркисян С.А., Каспин В.Н., Лисичкин В. А. Теория прогнозирования и принятия решений. М.: Высшая школа, 1977.-355 с.

104. Саркисян. С.А., Акопов П.Л., Мельникова Г.В. Научно-техническое прогнозирование и программно-целевое планирование в машиностроении. -М.: Машиностроение, 1987.-299 с.

105. Сваткин М 3., Мацута В.Д., Рахлин K.M. Группы качества на машиностроительных предприятиях. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1988.-141с.

106. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.-271 с.

107. Советов Б.А., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учебник для вузов. -М.: Высш. шк., 1998.-319 с.

108. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: Учебное пособие. СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2000.-326 с.

109. Суржко A.B. Совершенствование методики определения НТУ АСУ: Дис. канд. техн. наук: 61:83-8/830-8/ Ленингр. инженерно-экон. институт. Л., 1983.

110. Taxa Х.А. Введение в исследование операций. В 2-х книгах. Кн.2. М.: Мир, 1985.-496 с.

111. Товмасян С.С. Философские проблемы труда и техники. М.: Мысль, 1972.-287 с.

112. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем. М.: Сов. Радио. 1971.

113. Хауштейн Г. Методы прогнозирования в социалистической экономике. М.: Прогресс, 1971.

114. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем. М.: Сов. Радио, 1975.

115. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. 2-е изд., испр. и доп. М.: ИНФРА-М, 1996. - 272 с.

116. Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975.

117. Четыркин Е.М. Статистические методы анализа (алгоритмы и программы). М.: АН СССР ИМЭ и МО, 1976.-34 с.

118. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика, 1975.-184 с.

119. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Сов. Радио, 1975.

120. Шаракшанэ A.C., Халецкий А. К., Морозов И. А. Оценка характеристик сложных автоматизированных систем. — М.: Машиностроение, 1993.-272 с.

121. Шеко П.А. М.: Автоматизация и современные технологии, №10, 1996.

122. Шеко П.А. М.: Вестник машиностроения №4, 1991.

123. Шеко П. А. Методология замыслов нововведений. М.: Автоматизация и современные технологии, №4, 1997.

124. Шумилов В.В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта в условиях «нечеткого» знания состояния факторов внешней деловой среды. Автоматизация и современные технологии, №3, 1999.

125. Шумилов В.В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта. Автоматизация и современные технологии, №12, 1998.

126. Шумилов В.В. Особенности отбора и оценки инвестиционных проектов при нечеткой информации и многокритериальное™ Автоматизация и современные технологии, №4,2000.

127. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления.-М.: Мир, 1975.-683 с.

128. Болотов М.Ю., Гуров А.Г., Корунов С.С., Кукушкин С.Н. Экспертные методы прогнозирования. Тексты лекций. Под ред. Саркисяна С.А.-М.: Наука, 1985.-60 с.

129. Яковец Ю.В. Закономерности НТП и их планомерное использование. М.:Экономика, 1984.-239 с.

130. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса (пер. с англ.). -М.: Прогресс, 1970.-568 с.

131. Глущенко В.В. Прогнозирование. 3-е изд. -М.: Вузовская книга, 2000.-208 с.

132. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Горячая линия. -Телеком, 2001.-382 с.

133. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский.- СПб.: Питер, 2001.-384 с.

134. Токарев В.Л. Интегрированная система поддержки принятия решений по управлению, прогнозированию и диагностике. Автоматизация и современные технологии, №4, 2000.

135. Лагоша Б.А., Емельянов A.A. Основы системного анализа. Учебное пособие/ Моск. Ун-т экономики, статистики и информатики. М., 1998.-77 с.

136. Данильченко И.А. и др. Автоматизированные системы управления предприятием. Учебник для инженерных специальностей / И.А. Данильченко, В.А. Мясников, В.Н. Четвериков.-М.: Машиностроение, 1984.360 с.

137. Игошин Н.В. Инвестиции. Организация и финансирование: Учебник для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.-413 с.

138. Предынвестиционные исследования и разработка бизнес-плана инвестиционного проекта./ B.C. Щелков, Л.М. Белоусова, В.М. Блинков. Под ред. B.C. Щелкова. М.:ЗАО, «Финстатпром», 1999.-248 с.

139. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1999.-144 с.

140. Воронцов В. Л. Подход к планированию процесса усовершенствования технической системы по экономическим показателям. Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, №25, 2000.

141. Моисеев H.H. Социализм и информатика. М.: Политиздат,1988.

142. Надежность и эффективность в технике.: Справочник: в 10-и томах./ Ред. Совет: B.C. Авдуевский (пред.) и др. Т.2: Математические методы теории надежности и эффективности / Под ред. Б.В. Гнеденко. М.: Машиностроение, 1987.

143. Караваев Е.П. Промышленные инвестиционные проекты: теория и практика инжиниринга. М.: МИСИС, 2001.-299 с.128