автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модельное и алгоритмическое обеспечение объемно-календарного планирования на предприятиях ВПК в условиях конверсии

На правах рукописи

Деггерев Денис Александрович

МОДЕЛЬНОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБЪЕМНО-КАЛЕНДАРНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ВПК В УСЛОВИЯХ КОНВЕРСИИ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2003

Работа выполнена в Научно-исследовательском институте систем управления, волновых процессов и технологии Министерства образования Российской Федерации

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

кандидат технических наук, Шабалин С.А.

доктор технических наук, профессор Семенкин Е.С. кандидат технических наук, Ступина A.A.

Ведущая организация: Научно-исследовательский институт автоматики и электромеханики при Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники

Защита состоится "/*>" 2003 года в $часов на заседании

диссертационного Совета Д212.046.01 в Научно-исследовательском институте систем управления, волновых процессов и технологий Министерства образования Российской Федерации по адресу: 660028, г. Красноярск, ул. Баумана, 20в.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке НИИ систем управления, волновых процессов и технологий.

Ваш отзыв (2 экземпляра), заверенный гербовой печатью, просьба направлять по адресу: 660028, г. Красноярск, ул. Баумана, 20в, ученому секретарю диссертационного совета Смирнову Н.А.

Автореферат разослан

2003 года.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат технических наук, доцент

.А.Смирнов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Изменения, происходящие в СССР, а затем и в России с начала 90-х годов двадцатого столетия, как в структуре производительных сил, так и в системе производственных отношений потребовали от предприятий повышения эффективности своей деятельности соответственно изменяющимся условиям. Значительные потери понесли предприятия, основным видом деятельности которых было участие в выполнении Государственного оборонного заказа (ГОЗ). В связи с резким сокращением объемов по ГОЗ и несвоевременной оплатой уже выполненных работ предприятия ВПК и, в частности, Федеральные государственные унитарные предприятия (ФГУП) оказались в неудовлетворительном финансово-экономическом положении.

Продолжающееся падение производства в машиностроении, характеризующемся более длительными технологическими цепочками, и других производствах вторичного передела в этих условиях закономерно и может быть преодолено на основе программы, комплекс целевых установок которой будет содержать адекватное отражение сложившегося положения и возможностей изменения исходного состояния в условиях дефицита средств. Локомотивом в этой ситуации могут и должны выступить государственные предприятия, имеющие ГОЗ. Это утверждение базируется, прежде всего, на том, что уровень базовых технологий и продукции этих предприятий (именно они являются носителями «Национальной технологической базы») позволяет решать самые сложные технические задачи, одной из которых может быть задача технического перевооружения отечественной промышленности. Параллельно с задачами, определенными Федеральной целевой программой (ФЦП) «Реформирование и развитие оборонно-промышленного комплекса (2002-2006 годы)», по диверсификации производства на основе технологий двойного назначения, разработке технологического оборудования и новых материалов в обеспечение технического перевооружения могут решаться и задачи в сфере производства гражданской продукции. Назрел момент следующей итерации в решении задачи поиска эффективного собственника -национализации предприятий, имеющих в своем активе базовые для отечественной промышленности технологии.

Свобода выбора номенклатуры производимой продукции ограничена в основном на внутреннем рынке. С вступлением России в ВТО эта свобода просто исчезает, поскольку рынок допускает лидерство, а только это дает основания рассчитывать на успех в одном из направлений деятельности на основе базовой технологии при всеобъемлющей кооперации в условиях жесточайшей конкуренции. Для государственных предприятий это уже сейчас является фундаментом построения планов развития (предполагается, что маркетинговые исследования проведены в объеме, достаточном для принятия' решения о

начале производства продукции).

КА

Из всего комплекса задач, определяющих целостность общей проблемы формирования планов развития предприятия, на наш взгляд, наименее проработанной является задача определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия, в частности, это относится к задачам календарного планирования основного производства в предположении обеспечения равномерной загрузки всех видов оборудования. Решению этой задачи и посвящена данная диссертационная работа.

Цель исследования. Построение модельного и алгоритмического обеспечения для поддержки принятия управленческих решений при объемно-календарном планировании производства машиностроительных предприятий военно-промышленного комплекса на примере ФГУП ЦКБ «Геофизика».

Указанная цель определила необходимость решения следующих

задач.

1. Проведение общего анализа проблем управления типовым предприятием ВПК (ФГУП ЦКБ "Геофизика") для формирования системных представлений об объекте.

2. Определение условий эффективной реструктуризации машиностроительных предприятий на основе автоматизации управления его основной деятельностью.

3. Определение места задачи объемно-календарного планирования в общей схеме управления производственной деятельностью и ее формальная постановка.

4. Проведение математического анализа свойств построенной формальной модели для определения эффективных методов ее решения.

5. Построение и обоснование алгоритмов решения задачи оптимизации для объемно-календарного планирования и проведение их сравнительного анализа.

6. Программная реализация моделей и алгоритмов, проведение численных исследований сравнительной эффективности алгоритмов, практическая апробация программного продукта.

Методы исследования. При выполнении работы использовались методы системного анализа, оптимизации, методология структурного анализа, статистические методы обработки данных.

Научная новизна. Научная новизна результатов, полученных в диссертации, состоит в следующем.

1. Показано, что спецификой задач объемно-календарного планирования производства машиностроительных предприятий ВПК является необходимость определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом ресурсов предприятия.

2. Задача оптимизации объемно-календарного планирования производства с учетом функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций формализована в виде задачи

условной оптимизации линейно монотонных псевдобулевых функций со связанным множеством допустимых значений.

3. Для решения задачи условной оптимизации унимодальных и монотонных псевдобулевых функций предложена схема ветвления по подкубам, позволяющая при минимальных вычислительных затратах исключать не перспективные подкубы.

4. Предложены эффективные алгоритмы усеченного перебора для решения задачи условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций и для случая произвольной псевдобулевой функции. Получены аналитические оценки трудоемкости алгоритмов.

Практическая ценность. Разработанное в диссертации модельное и алгоритмическое обеспечение по решению задач объемно-календарного планирования представляет собой инструмент синтеза эффективных управленческих решений для ЛПР при решении задач объемно-календарного планирования производства машиностроительных предприятий.

Данные модели и алгоритмы могут быть использованы в общей системе управления предприятием в контексте синтеза эффективного управленческого воздействия как элемент системы поддержки принятия решений.

Реализация результатов работы. Разработанное автором диссертации модельное и алгоритмическое обеспечение по решению задач объемно-календарного планирования было реализовано в виде программного обеспечения, которое прошло апробацию на ФГУП ЦКБ "Геофизика" при решении задач оптимизации производственного процесса в части объемно-календарного планирования.

Данное программное обеспечение внедрено в качестве инструмента в планово-экономическом отделе ФГУП ЦКБ "Геофизика" при разработке тактических и стратегических календарных планов загрузки производственных мощностей.

Результаты диссертационного исследования используются на кафедре системного анализа и исследования операций Сибирского Государственного Аэрокосмического Университета (СибГАУ) в курсах "Управление сложными системами", "Автоматизированные системы управления", "Прикладной системный анализ".

Основные тезисы, выносимые на защиту.

1. Задача определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия является основной задачей при объемно-календарном планировании производства машиностроительных предприятий ВПК в условиях конверсии.

2. Задача оптимизации объемно-календарного планирования производства с учетом функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций формально может быть представлена как задача условной оптимизации линейно монотонных псевдобулевых функций со связанным множеством допустимых значений.

3. Использование структурных особенностей задач условной оптимизации линейно монотонных и монотонных псевдобулевых функций дает возможность построить схему ветвления по подкубам, позволяющую исключить из рассмотрения не перспективные подкубы и получить точное решение задачи.

4. Определение классификации псевдобулевых функций на уровнях В1 позволяет построить алгоритмы усеченного перебора эффективно решающие задачи условной оптимизации унимодальных монотонных псевдобулевых функций.

5. Практическая апробация предложенного модельного и алгоритмического обеспечения подтвердила его практическую эффективность.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли апробацию на:

международной научно-практической конференции «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве», Тирасполь: РИО ПГУ, 2001;

- XI семинаре немецкого общества по исследованию операций «Теория принятия решений и оптимизация в теории и на практике», Эрланген, 2001;

межрегиональной конференции "Информационные недра Кузбасса", Кемерово, 2003;

международной научно-практической конференции "Гуманитарные исследования и их роль в развитии педагогического образования", Томск, 2003;

- VI Всероссийской конференции «Решетневские чтения», Красноярск, 2002;

- межрегиональной конференции «Молодежь Сибири - науке России», Красноярск, 2003.

Диссертационная работа в целом и ее отдельные результаты обсуждалась на научно-технических советах ПИИ СУВПТ (2002, 2003 г.г.) и ФГУП ЦКБ "Геофизика" (2001-2003 г.г.).

Публикации. Основное содержание и результаты диссертации опубликованы в 10 работах автора (4 статьи и 6 докладов в трудах конференций), список которых помещен в конце автореферата.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав (17 рисунков, 14 таблиц), заключения и списка использованной литературы (118 источников) на 98 стр.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и решаемые задачи, выдвигаются основные защищаемые тезисы, определена научная новизна результатов и их практическое значение.

В первой главе проведен общий анализ проблем управления предприятиями ВПК в условиях конверсии. Рассмотрены проблемы

стратегического и оперативного управления предприятием, условия реструктуризации предприятия, а также поставлена задача автоматизации процесса объемно-календарного планирования.

В качестве объекта рассматривалось федеральное государственное унитарное предприятие ЦКБ «Геофизика», поскольку, как показал анализ, ФГУП ЦКБ «Геофизика» является типичным представителем машиностроительных предприятий оборонного комплекса и может быть использовано в качестве экспериментальной площадки для отработки предлагаемого аппарата автоматизации процессов управления производством.

Базовой продукцией ФГУП ЦКБ «Геофизика» является радиотехническое оборудование специального назначения, создаваемое по государственному оборонному заказу. Современные экономические условия не позволяют предприятию нормально функционировать и развиваться, выполняя только госзаказ. Поэтому необходимо наращивать объемы выпуска продукции гражданской тематики. Предварительный анализ показывает, что для предприятий ВПК реальным является выход на соотношение: пятьдесят процентов по государственному оборонному заказу и пятьдесят процентов по гражданской тематике.

В рамках народнохозяйственного направления на предприятии созданы и производятся по заказам универсальные высокочастотные технологические комплексы (УВТК), передвижные электролаборатории ПЭЛ-10, генераторы импульсных токов ГИТ-10, и аэроионные вентиляторы АИВ «горный воздух» и ряд других технических средств. Гражданская продукция может выпускаться с различным набором функций (Таблица 1).

Таблица 1 - Базовые объекты для развертывания производства гражданской продукции

№ п/п Наименование продукта Функция 1 Функция 2 Функция 3 Функция 4

1 УВТК Плавка в графитовых и диэлектрических тиглях Наплавка Пайка Термообработка

2 ПЭЛ-10 Испытание изоляции Измерение параметров кабельной линии Обнаружение повреждения электрического кабеля Прожиг Дожиг

3 ГИТ-10 Развальцовка труб в трубных досках Очистка трубопроводов

4 АИВ Настольный Потолочный

Таким образом, задача автоматизации объемно-календарного планирования заключается в том, чтобы найти оптимальный вариант производства продукции гражданского назначения в предположении, что в каждый момент планового периода известна потребность в конкретном виде продукции (проведены маркетинговые исследования), объемы производственных мощностей и имеющихся ресурсов.

Задача решается в составе комплексной задачи реструктуризации предприятия и создания автоматизированной системы управления им. Место рассматриваемой задачи в общей схеме управления производственным процессом схематично показано на рисунке 1.

Рисунок 1 - Общая схема управления производственным процессом

Решается эта задача в планово-экономическом отделе. Исходными данными для ее решения являются массивы данных по потребности рынка в конкретной продукции во всех интервалах планового периода и массив данных по наличию производственных ресурсов во всех интервалах планового периода.

Вторая глава посвящена описанию разработки модельного и алгоритмического обеспечения процесса объемно-календарного планирования. Описываются формальная постановка задачи объемно-календарного планирования производства, проведен математический анализ задачи объемно-календарного планирования, описываются модели и алгоритмы. Приводятся аналитические оценки трудоемкости предлагаемых алгоритмов.

Имеется некоторое число типов изделий, объединенных общими ограничениями на ресурсы, каждый тип изделия состоит из основного модуля и нескольких функциональных модулей. Причем функциональные модули могут поставляться в различном составе. Требуется для заданного периода планирования определить серийность (количество) производимой продукции каждого вида при различном сочетании функциональных модулей (Таблица 1).

Введем обозначения. Т - период планирования, Ь = О, Т, I - тип изделия, 1 = 1,/,

у, - вариант поставки по г-му изделию у,--го варианта, j¡=l,J¡, 1=й,* = 0Д\

- серийность по у,, ^ , ^ = О, Г — 1,

- прогнозируемая потребность (рынка) в момент времени / в изделиях I -го типа -го варианта,

с^, - прогнозируемая прибыль от реализации изделия / -го типа -го варианта в момент времени I,

- продолжительность производства изделия I -го типа ^ -го варианта,

Я1, - наличный объем / -го (/ = \,Ь) вида ресурса в момент Ь,

Гу - необходимый объем /-го вида ресурса на производство одного

изделия I -го типа у,- -го варианта. Переменные:

1, если в момент времени г начато производство А:

,, = • изделий / — го типа в — ом варианте поставки, О - в противном случае.

Запишем рассматриваемую задачу в виде задачи условной псевдобулевой оптимизации, в которой максимизируется прибыль. Целевая функция:

Г-1 1 ^ к л

ЕЕЕЕ^л-нЛ.» тах' (1)

,=0 /=1 у,=иЛ=1

при ограничениях:

- по потребности

= * = № (2)

*л= о

- по ресурсам

л

¡=1 л-1

Достоинствами приведенной постановки являются простота реализации и линейная монотонность целевой функции и функций ограничений. Недостатки: большая размерность (после приведения к одноиндексной задаче).

Для устранения недостатков, присущих постановке (1)-(3), в диссертации предложено два альтернативных способа кодирования серийности изделия. Реализация этих способов позволила получить вторую постановку, достоинствами которой являются простота реализации, связное множество допустимых решений, линейная монотонность целевой функции и функций ограничений, меньшая по сравнению с первой постановкой размерность.

Построение эффективных алгоритмов решения полученной задачи требует проведения предварительного математического анализа ее

свойств, то есть топологических свойств пространства В" и свойств вещественных функций, определенных на нем. В частности, была введена классификация псевдобулевых функций по конструктивным свойствам на

уровне В" и доказано сохранение свойств модальности, монотонности и линейной монотонности функций на уровнях относительно нового центра структуры, принадлежащего рассматриваемому уровню, однозначно определяемым центром исходной структуры.

Далее рассматривалось обобщение задач (1)-(3), в следующем виде.

где С(Х) и А(Х) - псевдобулевые функции, обладающие конструктивными свойствами унимодальности, монотонности и линейной монотонности относительно одного и того же центра структуры.

Предлагаются две основные схемы нахождения точного решения поставленной задачи. Первая основана на схеме метода ветвей и границ.

Свойства пространства булевых переменных позволяют построить механизм ветвления с использованием специфических структурных особенностей задачи. Схема такого ветвления приведена на рисунке 2.

Первоначально рассматривается все множество булевых переменных. На первом этапе ветвления множество в[ делится на два

равномощных подкуба: и 5,1 (назовем это ветвлением первого порядка). На следующих этапах ветвления каждый из подкубов разбивается снова на два подкуба и т.д. Так, после ветвления к-го порядка

получается 2к подкубов, состоящих из 2"~к векторов.

(4)

щ

/

Я^СДГеВ^-.х^О}

= {Х в В"2 : х, = 1}

/

= е В2" = 0,л2 = 0}

5°' = {ХеВ[ ; лг, =0,д:2 =1}

= {Хе В"2 : х, = \,х2 = 0}

={ХеВ"2 :х1 = 1,х2 =1}

Рисунок 2 - Схема ветвления

В подкубе, полученном после ветвления к-то порядка, к координат являются постоянными для любого вектора подкуба. Назовем «верхней»

точкой X подкуба вектор, в котором все переменные координаты равны 1, а «нижней» точкой Х_ - вектор, в котором все переменные координаты равны 0.

Целевая функция и функции ограничений монотонно возрастают

на при выбранной начальной точке А0 = (0.....0), откуда следует, что в

«верхней» точке подкуба они принимают наибольшее значение, а в «нижней» точке - наименьшее.

Подкуб исключается из рассмотрения в двух случаях:

- в точке X ограничение не выполняется — в этом случае все решения в подмножестве являются недопустимыми;

- в точке X ограничение выполняется - тогда это решение является наилучшим в подмножестве, и оно сравнивается с рекордом - если больше рекорда, то становится рекордом.

В остальных случаях происходит дальнейшее ветвление оставшихся подкубов.

На первом этапе в качестве рекорда можно взять значение целевой

функции в любой допустимой точке пространства В"г. Ограничение

А(Х) < Н разбивает множество В^ на два подмножества, точки одного из которых удовлетворяют ограничению, а точки другого - нет. Очевидно, что решением задачи будет точка, принадлежащая подмножеству граничных точек.

Приведенная схема обеспечивает точное решение задачи.

Рассмотренный подход дает возможность быстрого вычисления нижней границы, которая равна значению целевой функции в «верхней» точке подкуба.

Второй подход - это усеченный перебор и его модификации. Суть данного метода заключается в определении уровней 1тах, выше которого

граничных точек нет, и Imin, ниже которого граничных точек тоже нет. Ниже приводится последовательность шагов одного из алгоритмов усеченного перебора.

1. Присваиваем / = 1, Xi = Х°.

2. \/XJ е O/XJ П О/Х") f){Xe В*:А(Х) < Н} вычисляем

A(XJ ),j е 1,я -1 +1, если таких точек нет, то на 4.

3. *min =arg щïilA(Xj), X,+i=Xmb,i = i + l и идти на 2.

yel./1-i+l

4"

5. Присваиваем i = 1, X, = Х°.

6. VXJ' е 0/XJП O/X0J П{Хе В"г:А(Х) < Н} вычисляем

A(XJ ),j е l,n-i + l, если таких точек нет, то на 8.

7- Х^ =arg 1w*-A(XJ), Хм +1 иидтинаб.

min

9- Х' = arg f щах ОД"

Решением задачи будет являться точка =аг„ ПШк_с(Аг")» где

I-'—J^ '

х: = arg max С(Х) " лучшая точка уровня ОД*0),

удовлетворяющая ограничению.

Данный алгоритм гарантирует нахождение точного решения для поставленной задачи, если целевая функция монотонна, а функция ограничения линейно монотонна.

Рассмотрим возможности применения этого алгоритма, если функции не будут обладать указанными.выше свойствами.

Функция ограничения линейно монотонна, целевая функция -произвольная функция (не является монотонной и унимодальной). Тогда решение в общем случае может не принадлежать подмножеству граничных точек. Исключим шаги 5-8 из схемы первоначального алгоритма. Модифицировав алгоритм таким образом, мы можем использовать его для нахождения уровня 1тах, выше которого нет точек, удовлетворяющих ограничению. Для нахождения решения задачи необходимо перебрать все точки уровней от 0 до 1тах. В этом варианте алгоритм также гарантирует нахождение точного решения, но требует просмотра несколько большего числа точек (перебора большего числа уровней).

Целевая функция монотонна, функция ограничения также монотонна (не является линейно монотонной функцией). В этом случае можно применять первоначальную схему алгоритма, но он уже не будет гарантировать нахождение точного решения, т.к. истинный уровень 1тах

может быть выше найденного таким способом, а истинный уровень 1тт ниже найденного. Для повышения надежности поиска верхнего и нижнего уровней предлагается следующая модификация алгоритма. Будем просматривать не только одно-соседние точки, но и 2-соседние. В памяти постоянно содержатся две точки, а не одна, как в первоначальном алгоритме. Одна из них стартовая на уровне / -1. Другая - на уровне I, ей предстоит стать стартовой на следующей итерации. Просматриваются все точки, 2-соседние к стартовой. Схема модифицированного алгоритма усеченного перебора аналогична приведенной выше.

Алгоритм усеченного перебора приводит к перебору одного или

нескольких уровней пространства В". Но полный перебор уровня сам по себе может потребовать значительных вычислительных затрат при достаточно большой размерности задачи. Предложенные модификации заключаются в сокращении перебора выделенных уровней и основаны на

переносе свойств функций определенных на В" на уровни. В этом случае уровень рассматривается как новая структура, состоящая из подуровней, 2-соседнихточек. Было построено три алгоритма поиска на уровнях

множества В". Первые два реализуют общие схемы усеченного перебора (по 1-соседним и 2-соседним точкам). Третий алгоритм реализует идею перебора уровня сверху.

Для алгоритмов усеченного перебора и усеченного перебора уровня были получены аналитические оценки числа вычислений целевой функции и функции ограничений.

Для нахождения уровня 1тах алгоритмом усеченного перебора

требуется вычислить значение функции А(Х) в Т1 точках В^ :

(=0 ^ а для нахождения уровня /„,-„ - в точках:

1=0 1 Знание уровней 1тах и 1тт сокращает количество точек

пространства В", которые нужно перебрать, чтобы найти решение задачи, с 2" до 7/:

п\

;=71 ыС '¡(«-О!

Чтобы определить номер подуровня 2тах в алгоритме усеченного перебора уровня, необходимо произвести Т3 вычислений функции А(Х):

Тг = (2тах + - к)к - 2тах (2^тах + ^

После нахождения подуровня 2тах для определения решения на данном уровне требуется перебрать Т^ точек уровня:

т =Уа с2 -у кВ выражениях для Тъ и Т2 к - номер рассматриваемого уровня. Очевидно, что трудоемкость алгоритмов при фиксированной размерности зависит от значений коэффициентов ограничения. В частности, при фиксированном значении Н и размерности п число точек, которое достаточно просмотреть при использовании этих алгоритмов, зависит от разности между наибольшим и наименьшим значениями коэффициентов ограничения. При уменьшении разности трудоемкость алгоритма снижается.

На рисунке 3 показана зависимость верхней оценки трудоемкости от разности коэффициентов при размерности п = 10. Жирная линия -полный перебор, полужирная - алгоритм улучшенного перебора, тонкая -алгоритм усеченного перебора в сочетании с алгоритмом усеченного перебора уровня. Т'ГАгМ 1*(АГА,), 10я

1200-г

«00- ■

«оо- ■

А1-А„

Рисунок 3 - Я = 500, л = 10

Аналогичные зависимости имеют место и при п = 100.

В третьей главе проводится адаптация алгоритмов к задаче оптимизации объемно-календарного планирования и их программная реализация, а также проводится практическая апробация предложенных алгоритмов.

Рассмотрена схема эквивалентного перехода от обобщенной

1Ь

задачи (4), для решения которой строились алгоритмы, к исходным постановкам, что обеспечивает применимость (и справедливость оценок трудоемкости) построенных алгоритмов для практического решения задачи объемно-календарного планирования.

Для практической реализации построенных алгоритмов было написано программное обеспечение, где в качестве решаемых задач использовалась задача (1) - (3).

Программное обеспечение реализовано на языке Pascal с использованием среды визуального программирования приложений Borland Delphi 5.0 на платформе операционной системы Windows 95/98. Программный код написан с использованием подхода объектно-ориентированного программирования, что позволило реализовать в приложении наибольшую модульность, а также наиболее качественно разработать графический интерфейс пользователя.

В приложении имеется возможность сохранения условий заданий в виде файлов специального формата. Пользователь может без потерь данных изменить размерность решаемой задачи, удалив или добавив новые пары коэффициентов к уже имеющимся. Программа включает набор регулярных алгоритмов для решения задачи, предложенных в настоящей работе.

Предложенный инструментарий был апробирован в ходе работ по оптимизации программы производства и загрузки производственных мощностей на ФГУП ЦКБ "Геофизика" при разработке плана развития предприятия на 2003-2005 г.г., предусматривающего организацию серийного производства новых видов изделий.

Апробацию прошли все рассмотренные схемы решения задачи. Для каждого алгоритма проводился ряд экспериментов (20-30) при разных значениях коэффициентов (при фиксированной размерности). С помощью методов математической статистики рассчитаны оценки математического ожидания трудоемкости алгоритмов и построены доверительные интервалы к этим оценкам.

Окончательные результаты сведены в таблицу 2.

Таблица 2 - Оценки трудоемкости алгоритмов в среднем и доверительные интервалы к ним, размерность п=20 __

МУП МУПУ МПУС МВГ

среднее число вычислений, Т 137 542 111 927 94 103 261 531

95% доверительный интервал для Г [66 303; 208 782] [55 442; 168 412] [43 061; 143 264] [132 462; 390 600]

МУП - усеченный перебор;

МУПУ - МУП в сочетании с усеченным перебором уровня; МПУС - МУП в сочетании с перебором уровня сверху; МВГ - алгоритм метода ветвей и границ.

Примечание: Метод полного перебора решает эту задачу с «просмотром» 1 048 576 точек.

Усреднение велось по значению коэффициента ограничения Н - от 100 до 2600 через 100.

Как видно из таблицы, наилучшую эффективность работы с точки зрения трудоемкости показали модификации усеченного перебора, которые основаны на сокращении полного перебора уровней.

На основании внедрения предложенного модельного и алгоритмического обеспечения объемно-календарного планирования производства в планово-экономическом отделе ФГУП ЦКБ «Геофизика» был проведен анализ и разработан оптимальный план загрузки производственных мощностей ФГУП ЦКБ "Геофизика" на 2003 г., успешно реализуемый в настоящее время - таблица 3.

Таблица 3 - Оптимальный план загрузки производственных мощностей ФГУП ЦКБ "Геофизика" на 2003 г.

№ п/п Наименование изделия Ед. изм. Квартал Всего

I II III IV

1 УВТК Шт. 3 5 7 7 22

2 ПЭЛ-10 Шт. 1 1 1 1 4

3 ГИТ-10 Шт. 2 4 4 2 12

4 АИВ "Горный воздух" Шт. 2400 3200 3200 3200 12000

Основные результаты и выводы

1. Выполнен общий анализ проблем управления, формирования тактических и стратегических задач развития машиностроительного предприятия на примере типового предприятия ВПК ФГУП ЦКБ «Геофизика».

2. Выявлено, что главным фактором, обуславливающим эффективность функционирования машиностроительного предприятия ВПК в современных условиях, является увеличение объемов производства продукции по гражданской тематике на основе базовых видов, при этом основной задачей является определение функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия.

3. Построена формальная оптимизационная модель объемно-календарного планирования в виде задачи условной оптимизации линейно монотонной псевдобулевой функции.

4. Для задачи условной псевдобулевой оптимизации в предположении унимодальности и монотонности целевой функции и функций ограничений предложена схема ветвления по подкубам, позволяющая при минимальных вычислительных затратах исключать не перспективные подкубы.

5. Предложена модификация метода усеченного перебора для

задачи условной псевдобулевой оптимизации при монотонных функциях и для произвольной целевой функции. На основе введенной

классификации псевдобулевых функций на уровнях В\ предложены эффективные алгоритмы усеченного перебора уровней, исключающие полный перебор граничных точек. Получены аналитические оценки трудоемкости алгоритмов усеченного перебора и алгоритмов усеченного перебора уровней.

6. Тестированием алгоритмов на реальных данных ФГУП ЦКБ «Геофизика» показано существенное преимущество по объему вычислений алгоритмов метода усеченного перебора по сравнению с алгоритмом метода ветвей и границ.

7. Внедрение разработанного программного обеспечения в планово-экономическом отделе ФГУП ЦКБ «Геофизика» позволило рассчитать оптимальный для заданных значений исходных данных план производства на 2003 год, который успешно реализуется в настоящее время.

Основные результаты диссертационной работы представлены в следующих публикациях автора:

1. Дегтерев Д. А. Оптимизация загрузки технологического оборудования предприятия // Вестник Ассоциации выпускников КГТУ. -Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002, вып. 8. - С. 166-171.

2. Дегтерев Д.А. Регулярный алгоритм оптимизации загрузки оборудования // Труды конференции «Информационные недра Кузбасса». - Кемерово: КГУ, 2003. - С. 59-61.

3. Дегтерев Д.А. Моделирование задачи оптимизации загрузки технологического оборудования // Экономика и финансы, 2002, № 20 (22). -С. 46-48.

4. Дегтерев Д.А. Поиск граничных точек в задаче условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций // Объединенный научный журнал, 2003, №№ 2-3. - С. 89-95.

5. Дегтерев Д.А. Об аналитическом решении задач рюкзачного типа // Объединенный научный журнал, 2003, №№ 2-3. - С. 95-97.

6. Дегтерев Д.А. Оптимизация загрузки технологического оборудования // Томск: ТГПУ, 2002.

7. Дегтерев Д.А. Преобразование задачи загрузки технологического оборудования к канонической форме // Труды VI Всероссийской конференции «Решетневские чтения». - Красноярск: СибГАУ, 2002. - С. 81,82.

8. Дегтерев Д.А. Перспективные направления и условия развития государственных промышленных предприятий // Труды межрегиональной конференции «Молодежь Сибири - науке России». - Красноярск: СИБУП, 2003.-С. 118-128.

9. Degterev D. On the measurement of capacity utilization and cost efficiency: a non-parametric approach / S. Shabalin // Pr. of the 11th workshop

of the Gesellschaft for Operations Research "Decisions Theory and Optimizations in Theory and Practice. - Erlangen: Un. Of Erlangen-Nurnberg, March, 2001.-P. 6.

10. Дегтерев Д.А. Моделирование реализации технологических процессов // Материалы межд. Научно-практ. конф. «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве». - Тирасполь: РИО ПГУ, 2001.-С. 37, 38.

Модельное и алгоритмическое обеспечение

объемно-календарного планирования на предприятиях ВПК в условия конверсии

Автореферат

Подписано в печать ^^■ Формат 60x84/16. Бумага писчая. Уч. изд.л.1. Тираж 100 экз. Заказ №

Отпечатано в НИИ СУВПТ, 660028, г. Красноярск, ул. Баумана, 20в

19

£oo3-fl

Введение

1 ОБЩИЙ АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ВПК НА ПРИМЕРЕ ФГУП ЦКБ "ГЕОФИЗИКА"

1.1 Общая характеристика ФГУП ЦКБ "Геофизика" "

1.2 Проблемы стратегического и оперативного управления предприятием ; 13 Условия реструктуризации предпрййтйя

1.4 Задача автоматизации объемно-календарного планирования

2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЬНОГО И ДЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ^ , . ' ;

2.1 Формальная постановка задачи 'бб^ёмнЪ-кай&йдарного планирования производства ' ' ' И.ИКГХП;.:'-,. ■:.;■;,)■•„.

2.2 Математический анализ задачи объемно-календарного планирования

2.3 Схема метода ветвей и границ

2.4 Схема метода усеченного перебора

2.4.1 Алгоритм «усеченный" перебор» : ( , . '

2.4.2 Модифицированный алгоритм | ; ;; '

2.4.3 Алгоритм «усеченный перебор уровня»

2.5 Аналитическое решение 1 ;

2.6 Аналитические оценки трудоемкости алгоритмов

3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ АПРОБАЦИЯ

3.1 Адаптация алгоритмов к задаче оТтгимизаций объемно-календарного планирования и их программная реализация

3.2 Практическая апробация алгоритмов « . . • Заключение

Актуальность работы. Изменения, происходящие в СССР, а затем и в России с начала 90-х годов двадцатого столетия, как в структуре производительных сил, так и в системе производственных отношений потребовали от предприятий повышения эффективности своей деятельности соответственно изменяющимся условиям. Значительные потери понесли предприятия, основным видом деятельности которых было участие в выполнении Государственного оборонного заказа (ГОЗ). В связи с резким сокращением объемов по ГОЗ и несвоевременной оплатой уже выполненных работ предприятия ВПК и, в частности, Федеральные государственные унитарные предприятия (ФГУП) оказались в неудовлетворительном финансово-экономическом состоянии. *

Продолжающееся падение производства в машиностроении, характеризующемся более длительными технологическими цепочками, и других производствах вторичного передела в этих условиях закономерно и может быть преодолено на основе программы, комплекс целевых установок которой будет содержать адекватное отражение сложившегося положения и возможностей изменения исходного состояния в условиях дефицита средств. Локомотивом в этой ситуации могут и должны выступить государственные предприятия, имеющие ГОЗ. Это утверждение базируется, прежде всего, на том, что уровень базовых технологий и продукции этих предприятий (именно они являются носителями «Национальной технологической базы») позволяет решать самые сложные технические задачи, одной из которых может быть задача технического перевооружения отечественной промышленности. Параллельно с задачами, определенными Федеральной целевой программой (ФЦП) «Реформирование и развитие оборонно-промышленного комплекса (2002-2006 годы)», по диверсификации производства на основе технологий двойного назначения, разработке технологического оборудования и новых материалов в обеспечение технического перевооружения могут решаться и задачи в сфере производства гражданской продукции. Назрел момент следующей итерации в решении задачи поиска эффективного собственника -национализации предприятий, имеющих в своем активе базовые для отечественной промышленности технологии.

Свобода выбора номенклатуры производимой продукции ограничена, как это следует из полученного опыта работы отечественных предприятий в основном на внутреннем рынке. С вступлением России в ВТО эта свобода просто исчезает, поскольку рынок допускает лидерство, а только это дает основания рассчитывать на успех, как правило, в одном из направлений деятельности на основе базовой технологии при всеобъемлющей кооперации в условиях жесточайшей конкуренции. Для государственных предприятий это уже сейчас является фундаментом построения планов развития (предполагается, что маркетинговые исследования проведены в объеме, достаточном для принятия решения о начале производства продукции).

Из всего комплекса задач, определяющих целостность общей проблемы формирования планов развития предприятия, на наш взгляд, наименее проработанной является задача определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия, в частности, это относится к задачам календарного планирования основного производства в предположении обеспечения равномерной загрузки всех видов оборудования. Решению этой задачи и посвящена данная диссертационная работа.

Цель исследования. Построение модельного и алгоритмического обеспечения для поддержки принятия управленческих решений при объемно-календарном планировании производства машиностроительных предприятий военно-промышленного комплекса на примере ФГУП ЦКБ «Геофизика».

Указанная цель определила необходимость решения следующих задач.

1. Проведение общего анализа проблем управления типовым предприятием ВПК (ФГУП ЦКБ "Геофизика") для формирования системных представлений об объекте.

2. Определение условий эффективной реструктуризации машиностроительных предприятий на основе автоматизации управления его основной деятельностью.

3. Определение места задачи объемно-календарного планирования в общей схеме управления производственной деятельностью и ее формальная постановка.

4. Проведение математического анализа свойств построенной формальной модели для определения эффективных методов ее решения.

5. Построение и обоснование алгоритмов решения задачи оптимизации для объемно-календарного планирования и проведение их сравнительного анализа.

6. Программная реализация, практическая апробация, проведение численных исследований.

Методы исследования. При выполнении работы использовались методы системного анализа, оптимизации, формального моделирования, методология структурного анализа, статистические методы обработки данных.

Научная новизна. Научная новизна результатов, полученных в диссертации состоит в следующем.

1. Показано, что спецификой задач объемно-календарного планирования производства машиностроительных предприятий ВПК является необходимость определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом ресурсов предприятия.

2. Задача оптимизации объемно-календарного планирования производства с учетом функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций формализована в виде задачи условной линейно монотонной псевдобулевой оптимизации со связанным множеством допустимых значений.

3. Для решения задачи условной оптимизации унимодальных и монотонных псевдобулевых функций предложена схема ветвления по подкубам, позволяющая при минимальных вычислительных затратах исключать не перспективные подкубы.

4. Предложены эффективные алгоритмы усеченного перебора для решения задачи условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций и для случая произвольной псевдобулевой функции. Получены аналитические оценки трудоемкости алгоритмов.

Практическая ценность.

Разработанное в диссертации модельное и алгоритмическое обеспечение по решению задач объемно-календарного планирования представляет собой инструмент синтеза эффективных управленческих решений для ЛПР при решении задач объемно-календарного планирования производства машиностроительных предприятий.

Данные модели и алгоритмы могут быть использованы в общей системе управления предприятием в контексте синтеза эффективного управленческого воздействия как элемент системы поддержки принятия решений.

Реализация результатов работы. Разработанное автором диссертации модельное и алгоритмическое обеспечение по решению задач объемно-календарного планирования было реализовано в виде программного приложения, которое прошло апробацию на ФГУП ЦКБ "Геофизика" при решении задач оптимизации производственного процесса в части объемно-календарного планирования.

Данное программное обеспечение внедрено в качестве инструмента в планово-экономическом отделе ФГУП ЦКБ "Геофизика" при разработке тактических и стратегических календарных планов загрузки производственных мощностей.

Результаты диссертационного исследования используются на кафедре системного анализа и исследования операций Сибирского Государственного Аэрокосмического Университета (СибГАУ) в курсах "Управление сложными системами", "Автоматизированные системы управления", "Прикладной системный анализ".

Основные тезисы, выносимые на защиту.

1. Задача определения функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия является основной задачей при объемно-календарном планировании производства машиностроительных предприятий ВПК в условиях конверсии, формализация решения которой позволит эффективно управлять основным производственным процессом.

2. Задача оптимизации объемно-календарного планирования производства с учетом функциональной насыщенности видов продукции серийности ее модификаций формально может быть представлена как задача условной линейно монотонной псевдобулевой оптимизации со связанным множеством допустимых значений.

3. Использование структурных особенностей задачи условной псевдобулевой оптимизации позволяет построить схему ветвления по подкубам, позволяющую исключить из рассмотрения не перспективные подкубы и дающую точное решение задачи.

4. Определение классификации псевдобулевых функций на уровнях В"г позволяет построить алгоритмы усеченного перебора эффективно решающие задачи условной псевдобулевой оптимизации.

5. Практическая апробация предложенного модельного и алгоритмического обеспечения подтвердила его практическую эффективность.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы прошли апробацию на:

- международной научно-практической конференции «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве», Тирасполь: РИО ПГУ, 2001;

- XI семинаре немецкого общества по исследованию операций «Теория принятия решений и оптимизация в теории и на практике», Эрланген, 2001;

- межрегиональной конференции "Информационные недра Кузбасса", Кемерово, 2003;

- международной научно-практической конференции "Гуманитарные исследования и их роль в развитии педагогического образования", Томск, 2003;

- VI Всероссийской конференции «Решетневские чтения», Красноярск,

2002;

- межрегиональной конференции «Молодежь Сибири - науке России», Красноярск, 2003.

Диссертационная работа в целом и ее отдельные результаты обсуждалась на научно-технических советах НИИ СУВПТ (2002, 2003 г.г.) и ФГУП ЦКБ "Геофизика" (2001-2003 г.г.).

Публикации. Основное содержание и результаты диссертации опубликованы в 10 работах автора (4 статьи [105, 107, 108, 109] и 6 докладов в трудах конференций [106, 110, 111, 112, 117, 118]).

Основные результаты и выводы диссертационного исследования следующие.

1. Выполнены общий анализ проблем управления и обоснование формирования тактических и стратегических задач развития в контексте подготовки моделей для системного анализа в задачах управления предприятием, в частности, при объемно-календарном планировании (на примере типового машиностроительного предприятия ВПК ФГУП ЦКБ «Геофизика»).

2. Выявлено, что главным фактором, обуславливающим эффективность функционирования машиностроительного предприятия ВПК в современных условиях, является увеличение объемов производства продукции по гражданской тематике на основе ее базовых видов, при этом основной задачей является определение функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций с учетом результатов маркетинговых исследований и ресурсов предприятия.

3. Построена формальная оптимизационная модель объемно-календарного планирования в виде задачи условной линейно монотонной псевдобулевой оптимизации. Предложено два альтернативных способа кодирования серийности производства, позволивших свести исходную задачу к просто реализуемой задаче меньшей размерности со связанным множеством допустимых решений.

4. Для задачи условной псевдобулевой оптимизации в предположении унимодальности и монотонности целевой функции и функций ограничений предложена схема ветвления по подкубам, позволяющая при минимальных вычислительных затратах исключать не перспективные подкубы.

5. Предложена модификация метода усеченного перебора для задачи условной псевдобулевой оптимизации при монотонных функциях и для произвольной целевой функции. На основе введенной классификации псевдобулевых функций на уровнях В"г предложены эффективные алгоритмы-усеченного перебора уровней. Получены аналитические оценки трудоемкости алгоритмов усеченного перебора и алгоритмов усеченного перебора уровней.

6. Тестированием алгоритмов на реальных данных ФГУП ЦКБ «Геофизика» показано существенное преимущество по объему вычислений алгоритмов метода усеченного перебора по сравнению с алгоритмом метода ветвей и границ.

7. Внедрение разработанного программного обеспечения в планово-экономическом отделе ФГУП ЦКБ «Геофизика» позволило рассчитать оптимальный для заданных значений исходных данных план производства на 2003 год, который успешно реализуется в настоящее время.

89

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основная цель исследования достигнута - внедрение разработанного модельного и алгоритмического обеспечения для поддержки принятия управленческих решений позволило рассчитать оптимальный план производственных мощностей ФГУП ЦКБ «Геофизика» на 2003 год с учетом функциональной насыщенности базовых видов продукции и серийности ее модификаций.

1. Азоев Г.Л. Конкуренция: анализ, стратегия и практика. - М.: Е&М,1996.- 158 с.

2. Александров В.А. Прогнозирование и управление нововведениями. — Минск: Наука, 1988. 151 с.

3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. М.: Финансы и статистика, 1999. - 248 с.

4. Ансофф И. Стратегия управления: Пер. с английского. М.: Экономика, 1996. - 318 с.

5. Антамошкин А.Н. Оптимизация функционалов с булевыми переменными. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1987. - 104 с.

6. Берж К. Теория графов и ее применение. М.: Из-во иностр. лит., 1962. -312 с.

7. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. -М.: Наука, 1973.- 114 с.

8. Богданов А.И. Стратегическое управление научно-техническим прогрессом на предприятии. М.: ЭКО, 1991. - 219 с.

9. Бочаров В.В. Финансовое моделирование. М.: "Питер", 2000. — 208 с. Ю.Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управленияорганизационными системами. М.: Наука, 1994. - 314 с. И.Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1968 . -240 с.

10. Валдайцев С.В. Оценка бизнеса и инновации. М.: ИИД "Филинъ",1997.-336 с.

11. Валуев С.А., Волкова В.Н. Системный анализ в экономике и организации производства. Л.: Политехника, 1991. - 398 с.

12. Вальков В.М. Вершин В.Е. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. 3-е изд., перераб. и доп. Л.: Политехника, 1991. - 269 с.

13. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. Учебное пособие для студ. ВТУЗов — 2-е изд., стер. — М.: Высш. Шк., 2001.-208 е.: ил.

14. Вентцель Е.С. Элементы динамического программирования. — М.: Наука, 1964.- 176 с.

15. Галактика (комплексная система автоматизации управления предприятием). Проспект. Самара: Корпорация «Галактика», 2001. — 105 с.

16. Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995.-480 с.

17. Грабовый П.Г., Петрова С.Н. Риски в современном бизнесе. М.: Изд-во "Алане", 1994.-200 с.

18. Грис Д. Наука программирования. М.: Мир, 1984. - 416 с.

19. Голенко-Гинзбург Д.И. Минимизация расходов на выполнение перманентно меняющейся программы производства на оборудовании типа «человек-машина» // Вестник машиностроения, 1999, № 7. — с. 4650.

20. ГОСТ 34.602-89. Техническое задание на создание автоматизированной подсистемы.

21. Дейт К. Руководство по реляционной СУБД DB2. М.: Финансы и статистика, 1988. - 137 с.

22. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. JL: Энергоатомиздат: Ленинградское отделение, 1988. - 192 с.

23. ЕСПД. ГОСТ 19.001-77. Общие положения.

24. ЕСПД. ГОСТ 19.004-80. Термины и определения.

25. ЕСПД. ГОСТ 19.101-77. Виды программ и программных документов.

26. ЕСПД. ГОСТ 19.102-77. Стадии разработки.

27. ЕСПД. ГОСТ19.105-78. Общие требования к программным документам.

28. ЕСПД. ГОСТ 19.106-78. Требования к программным документам, выполненным печатным способом.

29. Ефремов B.C. Стратегическое управление в контексте организационного развития // Менеджмент в России и за рубежом, 1999, №3.-с. 3-13.

30. Зинкин С.А., Кулагин В.П. Структуризация алгоритмов моделирования выполнения операций в процессоре базы данных // Вопросы радиоэлектроники, сер. ЭВТ. 1981, вып. 13. с.78 - 87.

31. Идрисов А.Б., Картышев С.В., Постников А.В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. — М.: ИИД "Филинъ", 1997.-272 с.

32. Ильдеменов С.В. и др. План машиностроительного предприятия в условиях самофинансирования. М.: Машиностроение, 1989. - 210 с.

33. Иозайтис B.C., Львов Ю.А. Экономико-математическое моделирование производственных систем: Учеб. пособие для инженерно-экономич. спец. ВУЗов. М.: Высш. Шк., 1991. - 192 с.

34. Исследование операций в экономике. / Под. ред. проф. Н.Ш. Кремера.- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

35. Кабанов А.Г. Письмо № 35 / 1312 от 24.08.1999 г. Министерство экономики Российской Федерации. Сводный департамент экономики оборонной промышленности.

36. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий. — М.: СИНТЕГ, 1997.-316 с.

37. Казанцев А.К. Комплексный анализ эффективности работы НИИ и КБ.- Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1983. 112 с.

38. Калашников В.В. Организация моделирования сложных систем. М.: Знание, 1982.- 126 с.

39. Ковалев И.В. Технология программирования задач автоматизации управления в технических системах. Красноярск: КГТУ, 1993.

40. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. — М.: Финансы и статистика, 1995.

41. Козловский В.А., Маркина Т.В. Модели рыночного регулирования организационно-экономических параметров производства. Барнаул: Издательство АлГТУ, 1995. - 117 с.

42. Комплексная автоматизация управления (Решения корпорации ПАРУС). Проспект. М.: ЗАО «Корпорация ПАРУС», 1999. - 64 с.

43. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб.: "Питер", 2000. - 208 с.

44. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. -М.: Наука, 1991.-120 с.

45. Лингер Р., Миллс X, Уитт Б. Теория и практика структурного программирования. М.: Мир, 1982. - 406 с.

46. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. М.: Финансы и статистика, 2001. - 264 с.

47. Липаев В.В. Проектирование программных средств. М.: Высш. Шк., 1990.-303 с.

48. Липаев В.В. Тестирование программ. М.: Радио и связь, 1996,— 234 с.

49. Максимович Г.Ю., Романенко А.Г., Самойлюк О.Ф. Информационные системы. / Под общ. ред. К.И. Курбакова М.: Изд-во Рос. эконом. Академ., 1999.-210 с.

50. Максудова Л.Г., Савиных В.П., Цветков В.Я. Интеграция наук об окружающем мире в геоинформатике // Исследование земли и космоса. 2000, № 1. — с. 46-50.

51. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. М.: Наука, 1989. - 165 с.

52. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций и финансирование инвестиционных проектов. М.: ИКЦ "ДИС", 1997. -160 с.

53. Менеджмент организации. Учебное пособие. Румянцева З.П., Саломатин Н.А., Акбердин Р.З. М.: ИНФРА-М, 1997. - 432 с.

54. Месарович М., Мако Д., Такахара Н. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

55. Методические рекомендации по оценке проектов и их отбору для финансирования. М.: Информэлектро, 1994. - 89 с.

56. Методы анализа и синтеза структур управляющих систем. / Под ред. Волика Б.Г. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 296 с.

57. Мир управления проектами. / Под ред. Решке X., Шелле X. Пер. с англ. М.: "Алане", 1993. - 304 с.

58. Нейман Г.А. Метод случайного поиска граничной точки / Вестник НИИ СУВПТ, 2001, вып. 7. Красноярск: НИИ СУВПТ. - с. 84-90.

59. Новожилов В.В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании. М.: Изд-во БЕК, 1996. — 214 с.

60. Попов А.А. Оптимизационные методы формирования мультиверсионного программного обеспечения критичных по надежности систем управления / Дис. на соиск. уч. степени канд. техн. наук. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2002, 195 с.

61. Попов И.И., Храмцов П.Б. Мировые информационные ресурсы и сети. -М.:РЭА, 1999.-178 с.

62. Портер М. Международная конкуренция: конкурентные преимущества стран.: Пер. с англ. М.: Международные отношения, 1993. - 357 с.

63. Пресняков В.Ф. Модель поведения предприятия. М.: Наука, 1991. — 192 с.

64. Саркисян А.А. Повышение качества программ на основе автоматизированных методов. М.: Радио и связь, 1991. - 160 с.

65. Сало В.В. Письмо № ВС-1497 / 35 / 978 от 23.06.1999 г. Министерство экономики Российской Федерации.

66. CALS (Поддержка жизненного цикла продукции): Руководство по применению / Министерство экономики Российской Федерации;

67. Сборник бизнес-планов с комментариями и рекомендациями. / Под ред. В.Н Попова М.: Финансы и статистика, 1998. - 488 с.

68. Севастьянов П., Севастьянов Д. Извлечение максимума. // РИСК, 1998, №5-6.-с. 71-75.

69. Семенкин Е.С., Семенкина О.Э., Коробейников С.П. Оптимизация технических систем. Красноярск: СИБУП, 1996. — 284 с.

70. Системный анализ: Проектирование, оптимизация и приложения: в 2-х т. Т. 1. / Под общ. Ред. А.Н. Антамошкина; Сибирское отд-ние МИА. — Красноярск: САА, 1996. 206 с.

71. Системный анализ: Проектирование, оптимизация и приложения: в 2-х т. Т. 2. / Под общ. Ред. А.Н. Антамошкина; Сибирское отд-ние МИА. -Красноярск: САА, 1996. 290 с.

72. Смирнов Б.П. Технология создания и ведения информационного пространства // Информационные технологии, 2000, № 9. с. 27 — 33.

73. Советов Б.Я. Информационная технология. М.: Высш. Шк., 1994. -368 с.

74. Солодков В.Т. Управление развитием машиностроительного предприятия. Новосибирск: Изд-во Новосибирского университета, 1992.-232 с.

75. Тащев А.К. и др. Эффективность интенсификации машиностроения. — М.: Машиностроение, 1990. 96 с.

76. Ткачук Н.Я. Управление снижением затрат на новую технику в процессе освоения ее производства // Вестник машиностроения, 1991, № 8. с. 63-64.

77. Толковый словарь по вычислительным системам / Под ред. В. Иллигуорта и др.: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1991. - 560 с.

78. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. — М.: Мысль, 1978.-326 с.

79. Усаков В.И. Полиструктурный подход при проектировании технических систем // Наука производству, 2000, № 3 (28). - с. 34-38.

80. Устинов В.А. Управление инновационной деятельностью в процессе создания новой техники, освоения производства новой продукции. -М.: ГАУ, 1995.

81. Федосеев В.Н. Современные тенденции в научно-технической и инновационной сферах российской экономики // Вестник машиностроения, 1999, № 8. с. 48-50.

82. Хучек М. Инновации на предприятиях и их внедрение. М.: Луч, 1992.

83. Цветков В.Я. Разработка проблемно ориентированных систем управления. М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991. - 113 с.

84. Цветков В.Я. Разработка проблемно ориентированных систем управления. -М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1999. 164 с.

85. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. — М.: Финансы и статистика, 1998. 288 с.

86. Цветков В.Я. Методологические основы тестирования информационных и геоинформационных систем // Геодезия и аэрофотосъемка, 2000, № 3. с. 93 - 102.

87. Цветков В.Я., Жукова О.С. Поддержка принятия решений в геоинформационных системах // Машиностроитель. 2000, № 1.-е. 2830.

88. Цветков В.Я., Мощиль В.И. Принятие решений в условиях риска // Геодезия и аэрофотосъемка. 1999, № 4. с. 92 - 97.

89. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1986. - 210 с.

90. Цыгичко В.Н. Руководителю о принятии решений. — М.: Финансы и статистика, 1991. — 240 с.

91. Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. М.: Машиностроение, 1974. - 247 с.

92. Шенон Р. Имитационное моделирование искусство и наука. — М.: Мир, 1978.-418 с.

93. Шерер Ф., Росс Д. Структура отраслевых рынков. М.: ИНФРА-М, 1997.

94. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении в отрасли связи: Учебник для ВУЗов. / Под ред. Н.М. Губин, Б.С. Дорохов, А.С. Добронравов. — 3-е изд., доп. и перераб. — М.: Радио и связь, 1993. 376 с.

95. Hammer (Ivanescu) P.L., Rudeanu S. Boolean Methods in Operations Research and Related Areas. Berlin: Springer-Verlag, New York: Heidelberg, 1968,310 р.

96. Quinn J.B. Strategic Change: Logical Incrementalism, Sloan Management Review, vol.1, no 20, Fall, 1978, p. 7 21.

97. Mintzberg H. Mintzberg on Management: Inside our Strenge World of Organizations, New Jork: The Free Press, 1989.

98. Greiner L.E. Evolution and Revolution organization grow, Harward Business Review, Juli August, 1979.

99. Антамошкин A.H., Масич И.С. Эффективные алгоритмы условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций. / Вестник СибГАУ, вып.З. Красноярск: СибГАУ, 2003. - С. 160-177.

100. Антамошкин А.Н. Регулярная оптимизация псевдобулевых функций. Красноярск: Изд-во Красноярского ун-та, 1989, 160 с.

101. Нейман Г.А. Регулярные алгоритмы псевдобулевой оптимизации систем отказоустойчивого программного обеспечения // Вестник НИИ СУВПТ выпуск №5. Красноярск, 2000. - С. 185-195.

102. Газизуллин Ф.Р. Реализация государственной политики в области имущественных и земельных отношений. Новая модель. // Вестник Минимущества России. 2003, № 1. С. 2-11.

103. Дегтерев Д.А. Оптимизация загрузки технологического оборудования предприятия // Д.А. Дегтерев, И.С. Масич, Г.А. Нейман. Вестник Ассоциации выпускников КГТУ. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002, вып. 8.-С. 166-171.

104. Антамошкин А.Н. Регулярный алгоритм оптимизации загрузки оборудования // А.Н. Антамошкин, Д.А. Дегтерев. — Труды конференции «Информационные недра Кузбасса». — Кемерово: КГУ, 2003.-С. 59-61.

105. Дегтерев Д.А. Моделирование задачи оптимизации загрузки технологического оборудования // Д.А. Дегтерев. Экономика и финансы, 2002, № 20 (22). - С. 46-48.

106. Дегтерев Д.А. Поиск граничных точек в задаче условной оптимизации монотонных псевдобулевых функций // Д.А. Дегтерев, И.С. Масич. Объединенный научный журнал, 2003, №№ 2-3. - С. 8995.

107. Дегтерев Д.А. Об аналитическом решении задач рюкзачного типа // Д.А. Дегтерев, P.P. Кагиров, П.В. Симаков. Объединенный научный журнал, 2003, №№ 2-3. - С. 95-97.

108. Дегтерев Д.А. Оптимизация загрузки технологического оборудования // Д.А. Дегтерев, Г.А. Нейман. Труды межрегиональной конференции «Гуманитарные исследования и их роль в развитии педагогического образования». - Томск: ТГПУ, 2002.

109. Дегтерев Д.А. Преобразование задачи загрузки технологического оборудования к канонической форме // Д.А. Дегтерев, Г.А. Нейман. — Труды VI Всероссийской конференции «Решетневские чтения». -Красноярск: СибГАУ, 2002. С. 81, 82.

110. Дегтерев Д.А. Перспективные направления и условия развития государственных промышленных предприятий // Д.А. Дегтерев. -Труды межрегиональной конференции «Молодежь Сибири науке России». - Красноярск: СИБУП, 2003. - С. 118-128.

111. Семенкина О.Э. Метод обобщенного локального поиска для задач принятия решений в управлении сложными системами / Дис. на соиск. уч. степени доктора техн. наук. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2002. -330 с.

112. Семенкина О.Э., Жидков В.В. Оптимизация управления сложными системами методом обобщенного локального поиска. М.: МАКС Пресс, 2002.-215 с.

113. Kovalev I.V. System of Multi-Version Development of Spacecraft Control Software. Pro Iniversitate Verlag, 2001. - 77 p.

114. Семенкин E.C., Семенкина О.Э., Коробейников С.П. Оптимизация технических систем. — Красноярск: СИБУП, 1996. 284 с.

115. Дегтерев Д.А. Моделирование реализации технологических процессов // Д.А. Дегтерев. Материалы межд. Научно-практ. конф. «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве». - Тирасполь: РИО ПТУ, 2001. - С. 37, 38.