Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами

Яговкин, Николай Германович

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами

доктора технических наук: Яговкин, Николай Германович
город: Самара
год: 2010
специальность ВАК РФ: 05.13.01
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами»

Автореферат диссертации по теме "Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами"

На правах рукописи

ЯГОВКИН Николай Германович

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ИНТЕГРАТИВНЫМИ КРУПНОМАСШТАБНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ

Специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

•004602

Самара-2010

004602795

Работа выполнена в ГОУВПО Самарский государственный технический

университет

Ведущее предприятие

Научный консультант Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Батищев Виталий Иванович доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки Российской Федерации

Дилигенский Николай Владимирович доктор технических наук Михеева Татьяна Ивановна доктор технических наук Резников Георгий Якубович ГОУВПО «Оренбургский государственный университет», г.Оренбург

Защита состоится 01 июня 2010 г. в 05 часов на заседании диссертационного совета Д212.217.03 в ГОУВПО Самарский государственный технический университет- по адресу: 443100, г.Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус 6, ауд. 28.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО Самарский государственный технический университет по адресу: 443100, г.Самара, ул. Первомайская, 18, корпус 1.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по 1 адресу: Россия, 443100, г.Самара, ул. Молодогвардейская, 244, главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д212.217.03.

Автореферат разослан « » апреля 2010 г.

Ученый секретарь диссертацион""™

совета

Н.Г.Губанов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Одним из направлений развития промышленного производства в стране является образование крупномасштабных производственных систем в виде групп предприятий, концернов, конгломератов, альянсов, холдингов и т.п. Эти системы характеризуются комплексным (межотраслевым, межрегиональным) взаимодействием элементов, распределенных на значительных территориях, требующих для своего развития существенных затрат ресурсов и времени. Преимущества их заключаются в повышении эффективности производства, росте научно-технического потенциала предприятий, возможности более совершенной организации диверсификации и инновационной деятельности, снижении контроля со стороны аппарата управления, обеспечении координации и кооперации и ряда других.

Определяющим свойством таких систем становится интегративность -наличие в рамках единой системы большого количества связанных неоднородных и зачастую противоречивых элементов. В их состав входят промышленные предприятия, как связанные единой технологической цепочкой (профильные) - первый этап создания этих систем, так и не связанные (непрофильные), как правило, приобретенные позднее, а также различные финансовые и социальные (коммерческие и некоммерческие) структуры. Стоимость непрофильных предприятий (или прибыль, получаемая от их функционирования) сравнима, а иногда и превышает эти показатели от профильных. Эти системы характеризуются синергетическим эффектом, т.е. интегральные свойства системы не являются суммой свойств составляющих ее элементов.

саму систему и ее составные части. Управляющие структуры вынуждены действовать в условиях разнообразия (учитывать собственное поведение каждой из подсистем, отличное от других и системы в целом) и резкого возрастания неопределенности, поэтому необходимо говорить о новых подходах к принятию управленческих решений для каждой отдельной или нескольких задач, а также для ИКПС в целом, не нарушая целостности системы. Решают эту проблему применением интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР), обработка информации в которых основана на методах системного анализа разнородных, разноплановых данных значительного объема, что приводит к невозможности прямого приложения известных методов и способов.

Теория и практика анализа производственных систем и обработки информации при принятии решений при управлении ими нашла отражение в работах Р.Акоффа, И.Ансоффа, Н.Архиповой, Р.Блейка, В.Виттиха, Н.Дилигеяского, Р.Доусона, П.Драхкера, Д.Мерсера, Б.Мильнера, Г.Саати, Р.Уотермана, Дж.Форрестера и многих других авторов. В них разработана классификация систем, проведен анализ существующей практики принятия решений и способы их реализации по созданию, проектированию и совершенствованию. Разработаны аксиомы и парадигмы теории поддержки принятия решений в проблемных ситуациях на основе основополагающих принципов социологии и психологии; сформулирован ряд специальных форм прикладных задач в канонической форме и методов обработки информации.

Однако ограничение использования существующих теоретических положений приводит к необходимости решения крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение - создании систем поддержки принятия решений при управлении ИКПС, требующей разработки специального математического обеспечения обработки информации, основанного на адаптации существующих технологий к проблемным ситуациям, возникающим при функционировании и планировании развития ИКПС.

Предметом исследования является математическое обеспечение для обработки информации в системах поддержки принятия решений ИКПС для совершенствования управления, информационных систем, комплекса программ развития и формирования стратегии управления.

Цель работы состоит в разработке математического обеспечения для обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении ИКПС. При этом требуется решить следующие задачи:

1) провести анализ производственных систем и принципов управления ими, определить особенности ИКПС;

2) провести анализ технологий управления ИКПС;

3) провести анализ существующих методов обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении и их математического обеспечения;

4) определить основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКПС;

5) разработать порядок поведения системного анализа управления ИКПС для систем поддержки принятия решений;

6) провести анализ методов и моделей, используемых для обработки информации при поддержке принятия решений по управлению ИКПС;

7) разработать методики обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию управления ИКПС;

8) разработать методики обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС;

9) апробировать созданный математический аппарат.

Исследования базировались на использовании методов системного

анализа, теории вероятностей, корпоративной стратегии, математической статистики, факторного анализа, сетевых моделей, булевой алгебры, графов, множеств.

Научная новизна.

1. Методика обработки информации при ранжировании структур управления, программ развития и информационных систем, использующая анализ информационно-целевого графа, отличающаяся от известных принципами его построения, системой показателей и созданной на их основе целевой функцией для формирования иерархии. Это дает возможность осуществлять поддержку принятия решений на основе выявления наиболее (наименее) предпочтительных для модификации управляющих структур (т.е. тех, совершенствование которых принесет наибольший или наименьший эффект), программ развития, выполнение которых наиболее целесообразно с учетом временных и стоимостных характеристик, а также строить информационные системы с учетом изменяющихся задач системы управления.

2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, основывающаяся на принципе попарных межкомпонентных связей, отличающаяся от известных тем, что применен математический аппарат, ранее использовавшегося в области обработки цифровых сигналов, который адаптирован для решения поставленной задачи - поддержке принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления при полном выполнении функций или отработки информации; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

3. Классификатор информационных ситуаций, возникающих при планировании в ИКПС, отличающийся от известных тем, что технология обработки информации для поддержки принятая решения выбирается с учетом неопределенности состояния ИКПС и окружающей среды, что позволяет путем моделирования процессов обработки информации адаптировать известные технологии к конкретным проблемным ситуациям.

4. Методика обработки информации для оценки достоверности прогноза развития в системе поддержки принятия решений, отличающаяся от известных тем, что модифицирован известный математический аппарат, обычно используемый при статистическом анализе, для пошагового (с учетом времени поступления в систему новых данных) вычисления достоверности распознавания ситуации, что позволяет определить требуемые объем и качество входной информации.

5. Система методик анализа эффективности применения в системе поддержки принятия решения различных способов обработки и методов комплексировання информации, отличающаяся от известных тем, что использованы разработанные имитационные модели, позволяющие выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексировання информации в зависимости от объема входных данных, сложности и разветвленности системы управления на уровне как отдельного предприятия, так и ИКПС в целом.

Практическая ценность. Разработанное специальное математическое обеспечение для обработки информации в СППР позволяет принимать обоснованные решения при функционировании, совершенствовании и формировании стратегии управления ИКПС.

Основные результаты исследований были внедрены в 1руппе предприятий «ВБМ-МТЛ» при принятии решений по проектированию и совершенствованию системы управления, программ развития, формирования ИнТ-политики и стратегического планирования; рекомендованы

Министерством промышленности и энергетики Самарской области для использования промышленными и энергетическими предприятиями региона; использованы войсковой частью 45807 (г.Москва) для создания специальных автоматизированных систем военного назначения; Управлением охраны труда департамента труда Министерства здравоохранения и социального развития Самарской области для разработки проекта Концепции развития сферы охраны труда области на период 2011-2015 гг. и холдинговой компанией ООО «Голден Групп Холдинг» (г.Самара) при совершенствовании управленческого аппарата и для целей стратегического и тактического планирования.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методика обработки информации при ранжировании структур управления, программ развития и информационных систем, позволяющая осуществлять поддержку принятия решений на основе выявления наиболее (наименее) предпочтительных для модификации управляющих структур, программ развития, выполнение которых наиболее целесообразно с учетом временных и стоимостных характеристик, а также строить информационные системы с учетом изменяющихся задач системы управления.

2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, позволяющая осуществлять поддержку принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие их дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления или отработки информации при полном выполнении функций; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

3. Классификатор информационных ситуаций, возникающих при планировании в ИКПС, позволяющий адаптировать известные технологии обработки информации для поддержки принятия решения к конкретным проблемным ситуациям с учетом неопределенности состояния ИКПС и окружающей среды.

4. Методика обработки информации для оценки достоверности прогноза развития в системе поддержки принятия решений, позволяющая определить требуемый объем и качество входной информации.

5. Система методик анализа эффективности применения в системе поддержки принятия решения различных способов обработки и методов комплексирования информации, позволяющая выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования информации в зависимости от объема входных данных, сложности и разветвленности системы управления на уровне как отдельного предприятия, так и ИКПС в целом.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 44 печатных работах, в том числе 4 монографиях и 13 в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесенных в Перечень журналов и изданий, утвержденных Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Общий объем работы - 315 странниц, включая 84 рисунка, 31 таблицу и библиографический список из 317 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность исследуемой проблемы, сформулирована цель работы, отражены основные положения, выносимые на защиту, показаны их научная новизна и практическая значимость.

В I главе выполнен анализ признаков ИКПС, свойств их систем управления и определены основные направления анализа и совершенствования

управляющих структур и путей развития для использования технологий поддержки принятия решений.

В процессе развития подсистемы ИКГ1С претерпевают качественные изменения. Возникает синергетический эффект, т.е. интегральные свойства системы не являются суммой свойств составляющих ее элементов. Так для группы предприятий «ВБМ-МТЛ» выявлено, что с ростом числа предприятий, входящих в состав группы, относительная величина синергетической составляющей стоимости к суммарной не возрастает, а падает, что связано с усложнением системы управления.

Одним из основных способов повышения эффективности управления является использование технологий поддержки принятия решений. В системах управления ИКПС обработка информации в СШТР должны реализовываться по двум взаимосвязанным направлениям - непосредственно управления и стратегии развития.

При реализации первого направления выполняется анализ: объекта и существующей системы управления; известных методов исследования для моделирования управления; критериев эффективности управления; направлений совершенствования; ИнТ-инфраструктуры и ИнТ-политики.

При реализации второго: внутриорганизационных условий; процесса и алгоритмов обработки информации в СШТР; достоверности прогноза; способов обработки и комплексирования информации; функционирования системы организационного управления.

Последовательность создания специального математического аппарата для СППР следующая:

- анализ системы управления ИКПС, построение ее концептуальной модели, выбор критерия оценки эффективности. На основе модели, создание методик обработки информации для принятия решений по управляющей подсистеме при планировании ее развития, анализа качества используемых и вводимых в эксплуатацию

автоматизированных систем управления, формирования ИнТ-политики;

- анализ стратегии развития ИКПС на базе способов обработки информации для поддержки принятия решений в зависимости от состояния системы и внешней среды;

■• принятие решений по совершенствованию управления ИКПС и стратегии ее развития на основе разработанных методик.

Во II главе разработано специальное математическое обеспечение для поддержки принятия решений при совершенствовании управления ИКПС.

Для поддержки принятия решений по совершенствованшо управления ИКПС наибольший эффект дает использование технологий, позволяющих на единых методологической основе и наборе исходных данных анализировать различные подсистемы и систему в целом, программы их развития и информационные системы (ИС). Этюд требованиям отвечает графоаналитический метод. Модели, построенные с его использованием, относятся к классу квазианалоговых, сочетающих принципы аналогии и абстракции, то есть являются абстрактным образом объекта (системы), представленным в виде графической конструкции, состоящей из множества элементов и действующих между ними связей. Если исходные данные имеют вид иерархического графа системы управления, то он позволяет оценить относительную важность задач, ранжировать их и связанные с ними структуры управления (СУ) или мероприятия (программы развития) и оценить степень взаимосвязи и дублирования задач и выполняющих их СУ (мероприятий). Модификация метода заключается в выборе системы показателей для анализа и совершенствования управления ИКПС.

Для ранжирования СУ по важности (прогнозируемой эффективности) разработана методика обработки информации, позволяющая выявить наиболее и наименее предпочтительные для реорганизации СУ. Система (предметная область) представлена с использованием альтернативно-графового подхода в лиде совокупности взаимосвязанных элементов различного уровня детализации

(рисунок 1). Интегративность и крупномасштабность привели к необходимости представлять задачи СУ в качестве элементов.

Рисунок 1 - Структура системы в виде И-ИЛИ графа

Исходное представление модели структурной схемы управляющей системы строится с учетом накопленного опыта и принципов дедуктивной логики следующим образом. Анализируется совокупность всех допустимых I структурных схем, реализующих процесс функционирования проектируемой или существующей системы по достижению целевого предназначения или отдельные составляющие этого процесса. Классифицируются и унифицируются наименования элементов, а также их входов и выходов для всей совокупности структурных схем. Составляется перечень типовых элементов А объекта, в каждом из которых независимо решаются функциональные задачи, связанные информацией на входе и выходе. Определяются и унифицируются | наименования связей (сигналов, функций) для входов, выходов и доступных извне узловых точек структурных схем и составляется перечень связей Я в системе. Выявляются все функциональные элементы, т.е. вхождения каждого типового элемента в структурные схемы. В результате реализуется множество

используемых функциональных элементов Z при построении системы, в которое необходимо включить также элемент, соответствующий «универсальному элементу» г^ - «внешняя среда» или система верхнего

уровня. Определяются перечни и пределы изменения значений параметров X, характеризующих типовой функциональный элемент и процессы его функционирования. Выделяются процедуры и строятся модели функционирования типовых элементов в процессе переработки входной информации с целью подготовки решений. Определяются для каждой модели наборы алгоритмов ее решения, а также разрабатываются информационное и программное обеспечение.

Для рациональных вариантов структуры системы вычисляются нормированные максимизированные показатели, характеризующие:

1) важность вариантов структуры системы, т.е. значимость рассматриваемых рациональных СУ для всей системы (предметной области) в целом:

где v^y, Vp г>д - значимости (важности) элементов соответственно 3,

L. J ;

2, 1 и 0-го рангов, для каждого у-го ранга £ vJ, = 1, L . - количество элементов

к = \ к J

в j-м ранге;

2) стоимость рациональных вариантов структуры системы:

С -С *

уст(с*) г- тах__С—

С тах

где С , - стоимость рационального варианта структуры системы, С

С гпзх

максимально стоимость;

3) время (внедрения, совершенствования, модификации):

тах

гдеГ ^ - время, соответствующее рациональному варианту структуры

системы, Т - максимально возможное время, шах

Для оценки системы (ранжирования СУ) используется представление ее в виде сокращенных дизъюнктивных нормальных форм. Целевая функция для заданной совокупности показателей с использованием аддитивной формы, позволяющей задавать относительную важность каждого из показателей, описывается выражением:

И(у) = К утж + К уст + К увр важ ст вр ,

„„„ К , К , К веса соответствующих показателей.

где важ ст' вр

К +К +К =1. ааж с/г. вр

Для упорядочения процессов управления ИКПС путем распределения административных и оперативных функций (задач) ее СУ использован принцип попарных межкомпонентных связей СУ по выполняемым ими функциям, который позволяет обосновать состав СУ во всех звеньях. В качестве исходных данных для обработки информации используется множество функций управления для решения задач системы, иерархические уровни и субординация в СУ.

Критерием оценки эффективности организационной системы СУ является соответствие ее дереву функций, так как задача управления будет выполнена эффективно только в том случае, если каждая группа исполнителей решает её самостоятельно, взаимодействие между группами организовано при постановке задач и нет необходимости согласовывать совместные действия, т.е. отсутствует дублирование.

Качественная оценка взаимосвязи между СУ по выполняемым функциям осуществляется с использованием матрицы связей между частными задачам (функциями СУ), и рациональными СУ, функционирующими в рамках данной предметной области.

В качестве расчетного показателя принят коэффициент взаимосвязи (близости) двух СУ, позволяющий оценить, насколько они «пересекаются» по выполняемым функциям:

У а . а ., ; _ . I2 ^

Г =__I__'---->

I I I

у = 1 ] = 1 7 = 1 ^

где ауп Яд, - признаки участия 2-го и /с-го СУ, соответственно, в выполнении /-ой функции; £ - количество функций.

Оценка системы СУ осуществляется по нескольким показателям: полнота выполнения функций, отсутствие их дублирования и нелегитимных функций, количество ступеней управления или отработки информации для полного выполнения функций и функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру, а также замкнутость информационных потоков и управляемость подчиненными структурами.

Методика обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию программ развития СУ построена на основе их ранжирования по важностному, важностно-стоимостному, важностно-временному и важностно-стоимостно-временному критериям. Структура системы также представляется в виде альтернативного И-ИЛИ графа.

Для оценки эффективности решений применяется агрегирование информации в интегральные показатели двух типов. Первые отражают уровень достижения системой поставленной перед ней цели, а вторые позволяют оценивать и сравнивать различные способы ее достижения. Оптимальной будет такая система, которая обеспечивают наибольший суммарный выигрыш или наименьшие суммарные потери по критериям обеих типов.

Интегральная оценка К формируется методом агрегирования взвешенной суммы сценок показателей, что позволяет учитывать вес каждой компоненты:

где С, - весовой коэффициент, учитывающий значение или вес 1-й компоненты в общей оценке; К, - оценка, полученная для г -й компоненты; N - число независимых компонент.

Методика обработки информации для поддержки принятия решений по выбору и совершенствованию информационных систем СУ дает возможность оценить необходимости их доработки во времени, по сложности и стоимости, определить способы интегрирования имеющихся средств автоматизации (оборудование и программное обеспечение, а также информационные массивы). Введен дополнительный максимизированный показатель уса, определяющий необходимый уровень автоматизации выполнения конкретных функций управления для всей предметной области в целом:

Уса(с )-Ук1тУк1Ук У^

где ук1гг, у^, у0 - значимости (важности) автоматизации элементов соответственно 3, 2, 2 и 0-го ранга (рисунок 2), для каждого /-го ранга

^ /

I у! I. - количество элементов в/-м ранге. А--- 1 к

Целевая функция приобретает следующий вид:

F( у) = К у™ + К ут'+К у"р + К у", важ' ст ср са'

„„ £ , К , К , к - веса соответствующих показателей.

где важ' ст' ер' са ■>

К +К +К +К =1. важ ст вр са

Анализ ИС проводится в следующем порядке. Определяется относительная важность задач, решаемых ИС и другие их численные оценки (время, стоимость, необходимый уровень автоматизации выполнения конкретных функций управления). Осуществляется ранжирование задач и выполняющих их ИС (аналогично методике ранжирования СУ). Проводится анализ взаимосвязи и дублирования задач и соответствующих ИС (аналогично

методике анализа СУ по выявлению дублирования функций). Оценивается вариант ИнТ-инфраструктуры.

Отличительной особенностью разработанной системы методик обработки информации является использование однотипных исходных данных и системы показателей, что позволяет на единой методологической основе анализировать системы управления, развития и автоматизации.

В III главе разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС в условиях возрастания неопределенности.

В общем случае поддержка принятия решения по стратегическому планированию сводится к анализу оценочного функционала представленного в виде матрицы, элементами ]ж которой являются количественные оценки принятого решения <р, е Ф при условии, что среда находится в состоянии ^еб:

9 - 9к

/и -

/л - /ж

где к. -;<Рм} .......в.

/ш е\ /л,

/д'Л; 0М

в одном из состояний 9] е & .

Для ИКПС в связи с ее свойствами возрастает число факторов и возможных проблемных ситуаций, атияющих на процесс принятия решения. Информационные ситуации классифицированы на семь стратов, для каждого из которых адаптированы известные технологии принятия решений.

Для первого страта (задано распределение априорных вероятностей на элементах множества состояний информационной среды), описанного распределением вероятностей р,=р{в1} на массиве состояний ^е©,

заданными множествами Ф = {?>,,.....,<рм] и @ = {9¡.......}, применим критерий

Байеса, суть которого сводится к максимизации математического ожидания В оценочного функционала и связана с преобразованием формул априорных вероятностей в апостериорные вероятности, при этом оптимальным решением ^¿о считается такое, для которого:

А(Р,0£(1)= тах А(Р.,<рк)= шах

Л' 1

Для второго страта (задано распределение вероятностей с неизвестными параметрами) существует несколько критериев поддержки принятия решения: параметрический Байеса; параметрической максимизации вероятности распределения оценочного функционала; параметрической минимума дисперсии оценочного функционала; параметрический модальный критерий; параметрический максимум энтропии математического ожидания оценочного функционала.

Третий страт (заданы системы линейных отношений порядков на компонентах априорного распределения информационной среды) характерен тем, что в его основе лежит принцип задания структурой управления

вероятною отношения порядка на компонентах вектора /> = (/■>,.....,рл)

априорного распределения вероятностей на 0, причем структура управления указывает конкретный тип линейного отношения порядка на компонентах вектора р. В этом случае для поддержки принятия решения используются точечные оценки распределения априорных вероятностей состояния среды из множества 0 (оценки Фишборна). Для простого линейного отношения порядка

вида р, >р2 >...>ря >0, =1 оценки Фишборна априорных вероятностей pJ образуют убывающую арифметическую прогрессию:

Для четвертого сграта (неизвестно распределение вероятностей на элементах множества состояний информационной среды), характеризующегося

неизвестным распределением р = {р1,....,рк), pJ -Р{в = в,}, =1 на

элементах в, используются следующие критерии поддержки принятия решения: максимальная мера байесовых множеств; максимум интегрального байесова значения оценочного функционала; наибольший интегральный потенциал; Бернулли - Лапласа.

Для пятого страта (имеет место антагонизм среды в процессе поддержки принятия решения структурой управления) характерным является то, что обеспечен гарантированный (максиминный) уровень значений оценочного функционала, т.е. решение находится в виде максимина (минимакса). Если оценочный функционал выражается в форме Р = то каждому решению <РК еФ присваивается гарантированный уровень - наименьшее по состояниям среды значение функционала 7* а оптимальным будет /Л = ),

т.е. структура управления пытается свести к минимуму максимально возможное значение оценочного функционала. Для поддержки принятия решения применимы критерии Вальда и минимаксного риска - Савиджа.

Для шестого страта, который характеризуется промежуточными состояниями информационной среды между 1 и 5 стратами, для поддержки принятия решения использованы критерии Гурвица и Ходжеса - Лсмана.

Для седьмого страта, отличительной особенностью которого является нечеткое множество состояний информационной среды, для поддержки принятия решения используются методы теории нечетких множеств. Они дают возможность сформулировать ситуацию поддержки принятия решения в виде {ф,Ав,р}, где Ав- нечеткое множество или нечеткое случайное событие, определяемое функцией принадлежности ¡лл и распределением вероятностей состояния информационной среды р.

Методика обработки информации для анализа достоверности прогноза развития ИКПС позволяет учитывать для целей управления количество и качество входной информации. Изменение ситуации во времени происходит вследствие изменения параметров (характеристик) факторов, ее образующих.

Если они определены (спрогнозированы) не ниже заданного (требуемого) уровня достоверности (точности) в момент принятия решения, то не оказывают влияния на рост погрешности прогноза во времени. В противном случае погрешность растёт в соответствии с количеством факторов, динамика изменения характеристик которых определена неверно.

В оценке поведения информационной среды участвует М факторов. Каждый их них может находиться в N состояниях. Вероятность идентификации ситуации Р(т) в зависимости от объема входной информации определена как:

(щ<"-'> -1)2 -1

{т)= (ш<"-'>-1)1

где М - общее количество факторов, подлежащих идентификации или число (мощность множества) факторов, образующих множество вероятных ситуаций; N - количество состояний;

т - количество идентифицированных факторов (количество факторов, состояния которых вскрыты на момент принятия решения о ситуации).

Результаты расчётов Р(т) приведены на рисунке 2, а с учетом информации о корреляции факторов - на рисунке 3. Анализ полученных зависимостей показывает, что для получения приемлемой вероятности распознавания (Р(т) - 0,85-0,9) необходима информация о большинстве факторов, образующих ситуацию в объеме 90-95%. Использование корреляционной зависимости при изменении коэффициента к в интервале от 0,3 до 0,7 позволяет повысить вероятность распознавания на 5-25 %.

Рисунок 2 - Зависимость вероятности идентификации ситуации от мощности

множества факторов

Рисунок 3 - Зависимость вероятности идентификации ситуации от коэффициента корреляции состояний факторов

Достоверность принятого решения в функции количества и достоверности принятых решений по идентификации факторов определяется рекуррентной зависимостью

где В, - достоверность решения, принятого по 1 сообщениям (по информации об 1 факторах);

- достоверность решения, принятого по ] + \ сообщению (по информации об 1 +1 факторах);

<1М - достоверность (/ + 1) сообщения (входной информации об (/ + 1) факторе).

Результаты расчётов £>;+1 ^/(£),,¿)+).7) для различных с1м приведены на рисунке 4.

Рисунок 4 - Изменение достоверности принятого решения от шага обработки при различной достоверности входной информации

Изменение погрешности прогноза в2 во времени определяется формулой

С2{к)=С2{к-\)+Я-Крх<1хр,

где к - номер интервала времени Д?;

- относительное число факторов, изменивших значение за

интервал времени Дг;

' относительное число факторов, информация о которых

поступила в систему обработки за интервал времени Д£; М - число (мощность множества) факторов, образующих множество вероятных ситуаций;

ти - число факторов, изменивших значение за интервал времени ДI; тр - число факторов, информация о которых поступила в систему обработки за интервал времени Д?; р - вероятность пересечения множеств {ти} и {т„}\ с1 - достоверность поступившей информации. Величина похрешности прогноза на момент принятия решения (к =0)

где К0 = - относительное число факторов, информация о которых М

использована для принятия решения (к=0); а?о - достоверность принятого решения. Эффективность функционирования системы поддержки принятия

решения в течение времени оценивается выражением

где О 1 = 2 х (1 - с!дд )(1 - ям) - допустимая погрешность прогноза; - требуемая достоверность прогноза; ядд = " требуемое относительное число вскрываемых факторов в

соответствии с требованиями. Результаты анализа зависимости Э(к) =/{к.И.ЛрЛтР) приведены на рисунке 5. Он показал, что исходная погрешность прогноза (¿=0) убывает (эффективность увеличивается) только при (К^рУЯ > 1.

Рисунок 5 - Зависимость эффективности от количества факторов

Результаты анализа (рисунки 2-5) используются в СППР для определения требуемого количества и качества входной информации для принятия решения с требуемой вероятностью.

Методика применения многоальтернативного способа обработки информации (оценки обстановки) заключается в том, что на основе входной и

накопленной в системе информации формируется множество гипотез о ситуации.

В связи с различием в представлении данных о состоянии факторов (количественные - в непрерывной, дискретной, бинарной формах; качественные - в вербальной, изобразительной формах и т.д.) для анализа процесса обработки использована структурная функция вида

где N - - количество факторов, образующих ситуацию; ¡-1,...N - число вскрытых факторов;

М - количество гипотез, эталоны которых и Р(Б'¡) имеются в системе обработки информации;

- номер гипотезы; 2, /77,- - параметр состояния ¡-то фактора и его математическое ожидание;

7Лу - эталонное описание (значение) /-го параметра для 7-ой гипотезы и его математическое ожидание; Ай - порог принятия решения. Оценка погрешности производится по параметру q

при этом q>^ и при 0.

Эффективность метода обработки информации оценивается с использованием имитационно-аналитической модели (рисунок 6).

Анализ методов комплексирования выполнен по показателям: математическое ожидание времени прохождения информации от источника до потребителя и производительность органа обработки информации СУ, выраженная через ее объем.

и решающее правило

П2(/,7')' = тш(п2 (/,_/)) по/при тш(п2(г',у)) по )<ЬЬ,

Ввод исходных данных

^.«¡„гДЛГ.Л^ла 1 ~~

/ = о, у - о

[НЕ

+• 1

У = У + 1

Расчёт т„т.

Г 7--4-—

Расчет £22 (/,у)

Формирование массива

Выбор п'(/,у)' =гп1п02(/,у) по у

Ввод погрешностей г, , Д2,

|~ Расчёт П'(;,/, А7.)'

Расчёт <7=П2(;,У,Д2)702(/,У)'

Вычисление оценок

э — /(/.дг)

Вывод Д2,(/,у,АХ)\д,Э

Конец

Рисунок 6 - Имитационно-аналитическая модель многоальтернативного метода обработки информации

Анализировались следующие методы: централизованный одноуровневый, при котором информация собирается, систематизируется и обрабатывается в одной высшей СУ, а результаты обработки доводятся до всех подчиненных СУ;

централизованный многоуровневый, при котором информация от «собственных» источников собирается, систематизируется и обрабатывается в каждой СУ. Информационные связи (обмен информацией) между СУ -минимальны, что примерно соответствует существующим способам управления сложными производственными системами;

- метод комплексирования, при котором каждая СУ получает информацию, необходимую ему для управления, по мере поступления ее в систему и независимо от источника, который ввел ее в систему (системный метод комплексирования информации).

Установлено, что существенно лучшие результаты обеспечивает системный метод.

В IV главе приведены результаты использования разработанных методик обработки информации для поддержки принятия решений при проектировании системы управления, программ развития, формирования ИнТ-политики и стратегического планирования группы предприятий «ВБМ-МТЛ». В ее составе функционирует ряд предприятий промышленной и социальной направленности и входит банк. С точки зрения координации деятельности и распределения финансовых потоков она имеет жесткую иерархическую структуру (рисунок 7). Стратегическое планирование осуществляется на уровне как группы предприятий (определяемое акционерами), так и непосредственно на предприятиях, а управление - самостоятельно руководством каждого предприятия. Кооперация выполняется в рамках каждой из пяти структур (рисунок 7) раздельно.

Целью стратегического управления группой предприятий является развитие, поэтому в качестве основного показателя выступает рыночная стоимость (капитализация). Порядок поддержки принятия таких решений приведен на рисунке 8.

В результате анализа деятельности системы формулируются цели и задачи. Программы и планы формируются по сферам деятельности - развитие промышленных предприятий (профильных и непрофильных) и организаций социальной сферы (коммерческих и некоммерческих). На их основе определяется требуемое материальное обеспечение - собственные средства

Лкшгогкры (собственники)

Структура 1 Структура 3 Структура 4

Нр^фиЛМ! .к , но ( ни 1 lll Л | HrillfH {?аик „-_ С < щи н iihit коммерческие ll|lt 111|Ш||1ИН

Структура 2 Структура 5

Ненрофнтьныс производственные нрелприя!ия (чШЮ lll Jii ЫЛ1Ч'.*р'Ю U-H . ,рпЯ i,H

1. ОАО «Волгобурмаш», ОАО «Уралбурмаш», ОАО «Драгобыческий машиностроительный завод», ОАО «Сарапулский матшшостроителъный завод, др.

2. ОАО «Термостепс-МТЛ», ОАО «Самарский резервуарный завод», др.

3. ОАО «Первый объединенный банк»

4. ЗАО «Производственно-коммерческое объединение МТЛ» (отель, МТЛ-Арена и др.), фвтнес-центры, др.

5. Автономная некоммерческая организация «ВБМ-СГАУ», баскетбольная команда ЦСКА, др.

Рисунок 7 - Структура системы управления группой предприятий «ВБМ-МТЛ»

Акционеры

Внешние финансовые

институт

Анализ деятельности

Цели,задачи

у Программы, планы

l| .м

прстно^с . .» предприятие

Социальные коммерческие предприятия.

Собственный ср< цстда, прибыль,

инвестиции, к| £

Контроль реализации

Непрофильные

пруя JoUM" ' В^ППШС предприятия

Прямое финансирование

Рисунок 8 - Порядок принятия решения по развитию группы пвелпоиятий

акционеров, предприятий, прибыль (в том числе от других предприятий), инвестиции, кредиты займы. Для банка это эмиссионные вложения и планирование остатков на счетах. Определяется необходимость привлечения других финансовых институтов и требуемое обеспечение заемных средств (залоги, поручительства и т.д.). В ходе реализации программ развития производится их контроль и при необходимости корректировка.

Анализ программ развития проведен на период пять лет. Ранжированные значения целевой функции для группы предприятий приведены на рисунке 9.

Рисунок 9 - Ранжированные значения целевой функции программ развития предприятий группы «ВБМ-МТЛ»

Установлено, что перспективным является развитие профильных предприятий производственной сферы, а непрофильные и коммерческие организации социальной сферы должны функционировать на условиях самофинансирования, причем часть прибыли требуется переводить в профильную сферу.

С целью выработки стратегии развития и совершенствования управления с использованием разработанных методик проведен анализ систем управления ряда предприятий, определенных руководством группы:

- промышленное предприятие ОАО «Термостепс-МТЛ»:

- финансовое предприятие (ОАО «Первый объединенный банк»);

- коммерческое предприятие (фитнес-центр).

Данные предприятия являются непрофильными для «ВБМ-МТЛ» (основное направление - машиностроение) и разноплановыми, поэтому для анализа их систем управления выбраны не традиционные, а разработанные методики поддержки принятия решений. Банк на этапе формирования группы предприятий выполнял функции ее финансового обслуживания. С течением времени у него появились другие направления деятельности, что необходимо было учитывать при развитии его системы управления.

Для аппарата управления ОАО «Термостепс-МТЛ» выявлено, что в целом его структура соответствует решаемым задачам. При развитии наибольшую эффективность принесет реорганизация аппарата управления директора по маркетингу и сбыту и директора по производству, реорганизация функций должна заключаться в их перераспределении и автоматизации. Приоритетные направления автоматизации работы высшего аппарата управления предприятием представлены на рисунке 10.

Рисунок 10 - Ранжированные значения целевой функции потребности в автоматизации задач для аппарата управления ОАО «Термостепс-МТЛ»

При развитии наибольший эффект принесет реорганизация следующих направлений работы финансового предприятия ОАО «Первый объединенный банк»: управление рисками, инвестиционное кредитование и развитие отношений с клиентами (рисунок 1)).

Рисунок 11 - Ранжированные значения целевой функции потребностей в

автоматизации задач управления ОАО «Первый объединенный банк»

Структура аппарата управления коммерческого предприятия (фитпес-центр) требует значительной реорганизации. Для выполнения ряда функций в явном виде не определены ответственные лица; по ряду СУ имеет место дублирования функций. Для повышения эффективности аппарата управления предложена модель его реорганизации.

Методика поддержки принятия решения для совершенствования информационных систем использована для АСУ предприятий ряда предприятий группы.

В ОАО «Термостепс-МТЛ» разработана последовательность внедрения программных продуктов корпорации «Парус».

План модернизации технических средств автоматизации ОАО «Первый объединенный банк» предполагает следующую последовательность: управление рисками; управление проектным финансированием; продвижение розничных продуктов; развитие отношений с клиентами; контроль розничных операций.

По результатам анализа для проведения работ по автоматизации задач управления фитнес-центром была выбрана модифицированная (доработанная) система «1С-Г1редприятие».

В связи с повышением сложности и ответственности решаемых задач по развитию и стратегическому планированию, разработана автоматизированная система интеллектуальной и информационной поддержки принятия решения руководством ИКПС. Она предназначена для автоматизации устойчивого управления, выполнения поставленных целей, задач и планов и обеспечивает поддержку при решении следующих задач: политика; ситуационный анализ внешней и внутренней среды; прогнозы развития внешней среды; видение, целевая картина; генеральные целевые планы ИКПС в укрупненном виде; стратегические планы; оперативные планы; планы финансово-экономических результатов деятельности и др.

Обработка информации применительно к методике распознавания фактора, ситуации, ее развития и содействия принятию решения основана на методах статистического анализа. Ведется база знаний факторов «типовых» ситуаций. По результатам анализа заполняется матрица оценочного функционала. Элементами /ж являются количественные оценки принятого решения - прибыль при выборе той или иной стратегии <рк&Ф при условии, что среда находится в состоянии е © (то есть при возникновении ситуации 0,). В зависимости от конкретных внешних и внутренних условий (срок планирования, степень риска, объем возможного использования ресурсов и т.п.) предусмотрена возможность применения различных типов критериев

В приложениях приведены методика обработка результатов экспертных оценок, акта внедрения и использования результатов исследований.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ Формирование и усиление корпоративных структур является одной из тенденций развития страны. Это привело к созданию интегративных крупномасштабных производственных систем (групп компаний, концернов, конгломератов, альянсов, холдингов и т.д.), включающих в свой состав производственные, финансовые, социальные, коммерческие и другие предприятия различной направленности. Значительно усложнилась система управления ИКПС, которая приобретает следующие отличительные признаки:

децентрализация, изменение числа уровней управления, равновесие, гибкость, кооперация и вертикальная интеграция. Поэтому принятие обоснованных решений в этих условиях требует использования интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

В работе решена крупная научная проблема, имеющая важное хозяйственное значение - разработка специального математического обеспечения для обработки информации в интеллектуальных системах поддержки принятия решений при управлении ИКПС.

1. Проведен системный анализ ИКПС и принципов управления ими. Они являются новыми производственными объектами, характеризующимися сложными структурными связями между составными частями. В основе управления лежат принципы децентрализации, объединения компаний но видам бизнеса, уменьшения уровней управления, равновесия, гибкости и межкорпоративного взаимодействия.

2. Проведен анализ технологии управления ИКПС Порядок проведения анализа и совершенствования управления состоит в определении структуры производственного процесса; проблемно-целевой структуры управления предприятием; структуры предприятия; структуры управления предприятием; структуры управления ИКПС; общих функций управления ИКПС и предприятиями. При управлении необходим учет статической и динамической устойчивости, макропроектирования и микропроектирования, стратегического и тактического планирования, организационного управления, информационных систем и возросшей неопределенности.

3. Проведен анализ существующих методов обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении и их математического обеспечения. Не существует универсальных технологий и методов обработки информации для поддержки принятия решений как в проблемно, так и ситуационно ориентированных СППР, поэтому для ИКПС необходимо использовать различные методы в зависимости от вида принимаемого решения и информационной ситуации.

4. Определены основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКГ1С — непосредственно систем и стратегии управления. Последовательность создания методологии принятия решений для ИКПС состоит в: анализе системы управления ИКГ1С, построении ее концептуальной модели, выборе критерия оценки эффективности; создание методик принятия решений для управляющей подсистемы при планировании ее развития, анализа качества используемых и вводимых в эксплуатацию автоматизированных систем управления, формирования ИнТ-политики; анализе стратегии развития ИКПС па базе методов поддержки принятая решений в зависимости от состояния системы и внешней среды; принятии решений по совершенствованию системы управления ИКПС и стратегии ее развития на основе разработанных методик.

5. Разработан порядок проведения системного анализа управления ИКПС для систем поддержки принятия решений. Он заключается в декомпозиции генеральной задачи до уровня дерева задач; определении взаимосвязи задач с вариантами системы управления и планируемыми мероприятиями; оценке относительной важности задач и их ранжировании; выявлении дублирования задач; оценке эффективности с использованием соответствующих критериев; выборе наиболее рационального варианта управляющей структуры и комплекса мероприятий.

6. Проведен анализ методов и моделей, используемых для обработки информации при поддержке принятия решений по управлению ИКПС для согласованных подсистем управления и автоматизации. Наиболее эффективным является применение методов системного анализа, основанных на использовании дерева задач.

7. Разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию системы управления ИКПС, информационных систем и формирования программ развития:

- ранжирования структур управления, позволяет оценить относительную важность задач, а также другие их численных оценки

(время, стоимость) и на основе этих оценок ранжировать задачи и связанные с ними СУ, программы развития и информационные системы;

- оценки эффективности по выявлению дублирования задач, позволяет анализировать сложную разноплановую систему управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие их дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления или отработки информации при полном выполнении функций; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

8. Разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС:

- процесса обработки информации для ИКПС на основе классификатора информационных ситуаций, позволяет применять для поддержки принятия решений по стратегическому планированию статистический анализ, факторный анализ и сетевые модели в зависимости от различных информационных ситуаций;

- достоверности прогноза развития ИКПС, позволяет определить вероятность идентификации ситуации в зависимости от количества факторов и их возможных состояний;

- применения различных способов обработки и методов комплексирования информации в системе поддержки принятия решения, позволяет выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования в зависимости от внутренних и внешних условий;

- текущего состояния СОУ, позволяет осуществлять поддержку принятия решений по стратегическому управлению СОУ.

9. Методики обработки информации для поддержки принятия решений

реализуются в АСУ интеллектуальной и информационной поддержки и АСУ СОУ. Математический аппарат обработки информации для принятия решений позволил разработать план развития группы предприятий Самарской области «ВБМ-МТЛ» в целом и совершенствовать систему управления ряда предприятий из ее состава.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии

1. Костечко H.H., Костюков A.A., Куликов Л.С., Яговкин Н.Г. Методологические аспекты построения автоматизированных систем обработки информации. - Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2004. - 60с.

2. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Методология анализа систем управления сложными производственно-экономическими системами. - Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2006. - 70с.

3. Батищев В.И., Яговкин Н.Г. Методология поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами. - Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2008. - 288с.

4. Сорокина Л.В., Яговкин Н.Г.. Яговкин П.Г. Математическое моделирование процесса обучения безопасности жизнедеятельности. - Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2009. - 126с.

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях,

внесенных в Перечень журналов и изданий, утвержденных ВАК

1. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Математическая модель комплекса программ развития для оценки принимаемых в них решений. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 38. -Самара: СамГТУ, 2005. -С.147-154.

2. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Математическая модель оценки качества комплекса программ развития. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Технологии управления

организацией. Качество продукции и услуг». - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2006. - С.146-150.

3. Яговкин Н.Г. Оценка качества автоматизированных систем управления. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 43. - Самара: СамГТУ, 2006. - С.198-199.

4. Яговкин Н.Г. Использование комплексных критериев для оценки эффективности сложных систем организационного управления. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 49 - 2006. -С.144-146.

5. Яговкин Н.Г. Системный анализ организационной структуры управления предприятием для обеспечения безопасности жизнедеятельности работников. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «ЕЬР1Т-2007» Том 2. - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2007. - С. 171 -176.

6. Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Использование методов статистического анализа при принятии решений органом управления охраны труда. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск <<ЕЬРП'-2005» Том 2. - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2005. - С. 174-177.

7. Чернышева Е.А., Сорокина Л.В., Яговкин Н.Г. Оптимизация процесса управления качеством подготовки специалистов. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 24 - 2004. - С.208-210.

8. Чернышева Е.А., ЧугуновИ.А., Яговкин Н.Г. Информационная технология управления на основе нечетких когнитивных карт. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 20 - 2004. -С.204-207.

9. Яговкин Н.Г. Модель оценки достоверности прогноза принятия решений по охране труда. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Безопасность. Технологии. Управление»,

Том 3. - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2007. -С.60-62.

10. Яговкин Н.Г. Методика оптимизации способов утилизации отходов. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск. III Всероссийская научно-практическая конференция «Процессы, технологии, оборудование и опыт переработки отходов и вторичного сырья», 2008 г. - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. - С.80-83.

11. Яговкин Н.Г., Бояров А.Н., Глухов A.B. Использование вероятностно-статистических критериев для определения стратегии действий по предотвращению и ликвидации последствий выброса опасных и вредных веществ в атмосферу. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «XIII конгресс «Экология и здоровье человека» Том 1. - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. -С.253-255.

12. Яговкин Н.Г., Петров С.М. Моделирование функционирования органов управления охраной труда, промышленной безопасностью и экологией. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Безопасность. Технологии. Управление». Выпуск 9 -Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. - С.204-205.

13. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И., Петров С.М. Модель оценки профессионализма персонала. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Актуальные проблемы машиностроения». - Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2009. -С.282-284.

Публикации в других изданиях

1. Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Методика оценки организационной структуры органов управления организации. Безопасность транспортных систем. Труды третьей международной научно-практической конференции. -

Самара: Региональное Волжское отделение Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности, 2002. - С.198-207.

2. Сафонов Я.С., Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Методика выбора мероприятий по управлению рисками чрезвычайных ситуаций на объектах АПК. Проблемы регионального управления рисками на объектах агропромышленного комплекса. Материалы международной научно-нрактической конференции / Под общ. ред. М.Н.Еремина. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2002. - С.228-232.

3. Чернышева Е.А., КосынкинаС.Э., Яговкин Н.Г. Активная игровая методика обучения расследованию и экспертизе дорожно-транспортных происшествий. Труды III Международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера». - Казань: Казанский ГТУ, 2003. - С.777-782.

4. Чернышева Е.А., Яговкин Н.Г. Принципы целевой подготовки специалистов по охране труда в техническом вузе. Сборник трудов международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы надежности технологических, энергетических и транспортных машин» Том 2. -М.: «Машиностроение», 2003. - С.309-311.

5. Чернышева Е.Л., Яговкин Н.Г. Построение информационной модели системы управления на основе нечетких когнитивных карт. I Международная научно-методическая конференция «Организационный менеджмент: состояние, проблемы, тенденции». Сборник статей. - Пенза: Приволжский Дом знаний, 2003. - С.259-262.

6. Яговкин Н.Г., Ниц A.A. Проектирование информационных систем с использованием сетевых моделей. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Второй Всероссийской научной конференции. Часть 2. - Самара: СамГТУ, 2005. - С.264-267.

7. Яговкин Н.Г., Ниц A.A. Математическое моделирование функционирования органов управления охраной труда путем построения дерева задач. Современные проблемы безопасности: анализ и решения.

Материалы IX международных научных чтений МАНЭБ. - Самара: МАНЭБ, 2005. - С.151-153.

8. Яговкин Н.Г., Ниц A.A. Математическое моделирование идентификации ситуации при организации дорожного движения. Материалы IV Международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера». •- Казань: Казанский ГТУ,2005. - С.258.

9. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Применение методов факторного анализа для моделирования сложных информационных систем. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Третьей Всероссийской научной конференции. - Самара: СамГТУ, 2006. - С.145-148.

10. Яговкин Н.Г., Ниц A.A., Савельев С.Н. Способ оценки и прогнозирования работоспособности изделий. Физика прочности и пластичности материалов. Материалы XVI Международной конференции. -Самара: СамГТУ, 2006. - С.264.

11. Яговкин Н.Г., Ниц A.A., Савельев С.Н. Метод обобщенной оценки состояния окружающей среды. VI Всероссийская конференция по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-2006». Материалы конференции. -Самара: СамГТУ, 2006. -С.308.

12. Яговкин Н.Г. Организационное совершенствование системы управления предприятием. Развитие производственного потенциала и повышение конкурентоспособности предприятий региона. -Труды Международной научно-практической конференции. - Самара: СамГТУ, 2007. - С.268-269.

13. Чернышева Е.А., Яговкин Н.Г. Модель квалификационно-тренингово управления персоналом в системе регулирования социального развития организации. Социальные технологии в менеджменте человеческих ресурсов: российский и зарубежный опыт. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. - Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2003. - С. 16] -163.

14. Яговкин Г.Н., Яговкин Н.Г. Обучение поведению по обеспечению безопасности жизнедеятельности в чрезвычайных ситуациях. Экология и

безопасность жизнедеятельности, научно-прикладные аспекты, инженерные решения. Материалы международного симпозиума. - Волгоград: ВолгГТУ, 1996. - С.129-130.

15. Яговкин Н.Г. Использование вероятностно-статистических критериев для оптимизации стратегии развития предприятия. Экономика Поволжья. Материалы 6-й Всероссийской научно-технической конференции 19 апреля 2007г. - Самара, 2007. - С. 112-115.

16. Яговкин Н.Г., Калинин В.А., Орленко H.H. Проблемы повышения эффективности разведки и основные направления их решения. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). — М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1,2007. - С.3-12.

17. Яговкин Н.Г. Методика оценки автоматизированных систем разведки на соответствие предъявляемым к ним требованиям. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). - М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1,2007. - С.70-84.

18. Яговкин Н.Г. Математическая модель процесса управления системой организационного обучения военнослужащих. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). - М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. - С.139-150.

19. Яговкин Н.Г., Ниц A.A., Глухов В.А. Оценка достоверности прогноза в системах поддержки принятия решений органов управления обеспечением безопасности жизнедеятельности. Сборник трудов Первого международного экологического конгресса (Третьей международной научно-технической конференции) «Экология и безопасность жизнедеятельности промышленно-транспортных комплексов» ELPIT-2007, 20-23 сентября 2007г., г.Тольятти, Россия, Том 4. - Тольягги: Тольяттинский государственный университет, 2007. - С.122-124.

20. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Методика анализа структуры органов управления сложных производственных систем. Труды X Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». -

Самара: Институт проблем управления сложными системами РАН, 2008. -С.263-268.

21. Бузуев Л.И., Яговкин Н.Г. Информационная модель организационного совершенствования сложной производственно-экономической системы. XIV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современная техника и технологии» / Сборник трудов в 3-х томах. Т. 2. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. - С.252-253.

22. Бузуев А.И., Яговкин Н.Г. Контроллинг в системе управления персоналом. Сборник научных статей. Выпуск 5. - Самара: Институт проблем управления Российской академии наук, ГОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П.Королева», 2008 - С.12-15.

23. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И. Модель контроллинга оперативных и административных функций персонала организации. Сборник научных статей. Выпуск 5. - Самара: Институт проблем управления Российской академии паук, ГОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева», 2008 - С.40-43.

24. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И. Математическая модель процесса управления технолошей организационного совершенствования сложной производственно-экономической системой. Сборник материалов Международной научной конференции по естественнонаучным и техническим дисциплинам «Научному протрессу - творчество молодых». - Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 2008. - С.278-279.

25. Яговкин Н.Г. Моделирование стратегии развития предприятия с учетом достоверности информации об окружающей среде. Вестник МАНЭБ. Периодический теоретический и научно-практический журнал. Том 14, №3, 2008 г. -Самара: МАНЭБ, 2008. - С.15-17.

26. Яговкин Н.Г., Глухов В.А, Глухов A.B. Региональная программа: дерево задач. Охрана труда и социальное страхование. Ежемесячный журнал №1, январь 2009. - С.44-46.

27. Яговкин Н.Г., Петров С.М. Системный анализ организационной структуры управления предприятием. «Высшее образование, бизнес, предпринимательство 2009». Материалы Международной научно-практической конференции «Наука, бизнес, образование 2009» и Международной научно-технической конференции «Экономика и управление: теория, методология, практика». Сб. докл. Часть 1. - Самара: Самар. гос. техн. ун-т, Поволжский ин-т бизнеса, 2009. - С.265-269.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д 212.217.03

ГОУВПО Самарский государственный технический университет (протокол № 2 от 12 февраля 2010г.)

Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Заказ ¿у ^ Тираж 130 экз.

Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования Самарский государственный технический университет 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244. Главный корпус.

Отпечатано в типографии ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244. Корпус №8

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Яговкин, Николай Германович

Введение.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИМЕНЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ИНТЕГРАТИВНЫМИ КРУПНОМАСШТАБНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ.

1.1. Анализ интегративных крупномасштабных производственных систем.

1.2. Анализ принципов управления интегративными крупномасштабными производственными системами.

1.3. Анализ технологии совершенствования управления интегративными крупномасштабными производственными системами.

1.4. Анализ проблем и задач, возникающих при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами.

1.5. Анализ существующих систем поддержки принятия решений в управлении и их математического обеспечения.

1.6. Анализ основных направлений применения технологий поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами.

1.7. Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАТИВНЫМИ КРУПНОМАСШТАБНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ.

2.1. Методы и модели, используемые для поддержки принятия решений по совершенствованию производственных систем.

2.2. Разработка порядка проведения системного анализа управления для систем поддержки принятия решений.

2.3. Разработка методики обработки информации при ранжировании структур управления.

2.4. Разработка методики обработки информации при оценке эффективности структур управления по выполняемым ими функциям.

2.5. Разработка методики обработки информации при оценке эффективности программ развития структур управления.

2.6. Анализ критериев оценки эффективности управления для систем поддержки принятия решений.•.

2.7. Разработка методики обработки информации при анализе качества информационных систем.

2.8. Выводы и основные результаты.

3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАТИВНЫМИ КРУПНОМАСШТАБНЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ.

3.1. Разработка методики обработки информации в системах поддержки принятия решений на основе классифицирования информационных ситуаций.

3.2. Разработка методики обработки информации для оценки достоверности прогноза развития интегративной крупномасштабной производственной системы.

3.3. Анализ эффективности применения многоальтернативного способа обработки информации для систем поддержки принятия решений.

3.4. Анализ методов комплексирования информации с использованием модели подсистемы сбора, обработки и доведения ее до потребителя.

3.5. Разработка методик обработки информации для поддержки принятия решений по организационному управлению интегративными крупномасштабными производственными системами.

3.6. Выводы и основные результаты.

4. ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ ГРУППОЙ ПРЕДПРИЯТИЙ «ВБМ-МТЛ».

4.1. Анализ организационной структуры группы предприятий «ВБМ-МТЛ».

4.2. Принятие решения по развитию группы предприятий «ВБМ-МТЛ»

4.3. Принятие решений по совершенствованию структур управления ряда предприятий группы «ВБМ-МТЛ».

4.4. Принятие решений по использованию автоматизированных систем управления ряда предприятий группы «ВБМ-МТЛ»-.

4.5. Принятие решений по организационному управлению ряда предприятий группы «ВБМ-МТЛ».

4.6. Разработка автоматизированных системы интеллектуальной и информационной поддержки принятия решений руководством крупномасштабной интегративной производственной системы.

4.7. Выводы и основные результаты.

Введение 2010 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Яговкин, Николай Германович

Определяющим свойством таких систем становится интегративность — наличие в рамках единой системы большого количества связанных неоднородных и зачастую противоречивых элементов. В их состав входят промышленные предприятия, как связанные единой технологической цепочкой (профильные) - первый этап создания этих систем, так и не связанные (непрофильные), как правило, приобретенные позднее, а также различные финансовые и социальные (коммерческие и некоммерческие) структуры. Стоимость непрофильных предприятий (или прибыль, получаемая от их функционирования) сравнима, а иногда и превышает эти показатели от профильных. Эти системы характеризуются синергетическим эффектом, т.е. интегральные свойства системы не являются суммой свойств составляющих ее элементов.

Основные свойства интегративных крупномасштабных производственных систем (ИКПС) приводят к резкому усложнению входной информации, поскольку управленческие решения по развитию, планированию, совершенствованию должны учитывать значительное количество зачастую в явном виде не определенных факторов, характеризующие окружающую среду, саму систему и ее составные части. Управляющие структуры вынуждены действовать в условиях разнообразия (учитывать собственное поведение каждой из подсистем, отличное от других и системы в целом) и резкого возрастания неопределенности, поэтому необходимо говорить о новых подходах к принятию управленческих решений для каждой отдельной или нескольких задач, а также для ИКПС в целом, не нарушая целостности системы. Решают эту проблему применением интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР), обработка информации в которых основана на методах системного анализа разнородных, разноплановых данных значительного объема, что приводит к невозможности прямого приложения известных методов и способов [210].

Теория и практика анализа производственных систем и обработки информации при принятии решений при управлении ими нашла отражение в работах Р.Акоффа, И.Ансоффа, Н.Архиповой, Р.Блейка, В.Виттиха, Н.Дилигенского, Р.Доусона, П.Драккера, Д.Мерсера, Б.Мильнера, Г.Саати, Р.Уотермана, Дж.Форрестера [3, 4, 9, 10, 11, 18, 53, 56, 57, 60, 113, 116-123, 159, 179, 178, 186-188, 307, 308] и многих других авторов. В них разработана классификация систем, проведен анализ существующей практики принятия решений и способы их реализации по созданию, проектированию и совершенствованию. Разработаны аксиомы и парадигмы теории поддержки принятия решений в проблемных ситуациях на основе основополагающих принципов социологии и психологии; сформулирован ряд специальных форм прикладных задач в канонической форме и методов обработки информации.

1) провести анализ производственных систем и принципов управления ими, определить особенности ИКПС;

2) провести анализ технологий управления ИКПС;

4) определить основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКПС;

5) разработать порядок проведения системного анализа управления ИКПС для систем поддержки принятия решений;

9) апробировать созданный математический аппарат.

Исследования базировались на использовании методов системного анализа, теории вероятностей, корпоративной стратегии, математической статистики, факторного анализа, сетевых моделях, булевой алгебры, теорий графов и множеств.

Научная новизна.

2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, основывающаяся на принципе попарных межкомпонентных связей, отличающаяся от известных тем, что применен математический аппарат, ранее использовавшегося в области обработки цифровых сигналов, который адаптирован для решения поставленной задачи -поддержке принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления при полном выполнении функций или отработки информации; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

3. Классификатор информационных ситуаций, возникающих при планировании в ИКПС, отличающийся от известных тем, что технология обработки информации для поддержки принятия решения выбирается с учетом неопределенности состояния ИКПС и окружающей среды, что позволяет путем моделирования процессов обработки информации адаптировать известные технологии к конкретным проблемным ситуациям.

5. Система методик анализа эффективности применения в системе поддержки принятия решения различных способов обработки и методов комплексирования информации, отличающаяся от известных тем, что использованы разработанные имитационные модели, позволяющие выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования информации в зависимости от объема входных данных, сложности и разветвленности системы управления на уровне как отдельного предприятия, так и ИКПС в целом.

Основные результаты исследований внедрены в группе предприятий «ВБМ-МТЛ» при принятии решений по проектированию и совершенствованию системы управления, программ развития, формирования информационно-технической (ИнТ)-политики и стратегического планирования; рекомендованы Министерством промышленности и энергетики Самарской области для использования промышленными и энергетическими предприятиями региона; использованы войсковой частью 45807 (г.Москва) для создания специальных автоматизированных систем военного назначения; Управлением охраны труда департамента труда Министерства здравоохранения и социального развития Самарской области для разработки проекта Концепции развития сферы охраны труда области на период 2011-2015 гг. и холдинговой компанией ООО «Голден

Групп Холдинг» (г.Самара) при совершенствовании управленческого аппарата и для целей стратегического и тактического планирования.

Основные положения, выносимые на защиту.

2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, позволяющая осуществлять поддержку принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие их дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления или отработки информации при полном выполнении функций; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 44 печатных работах, в том числе 4 монографиях и 13 статьях в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесенных в Перечень журналов и изданий, утвержденных Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Общий объем работы — 315 странниц, включая 84 рисунка, 31 таблицу и библиографический . список из 317 наименований.

Заключение диссертация на тему "Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами"

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Формирование и усиление корпоративных структур является одной из тенденций развития страны. Это привело к созданию интегративных крупномасштабных производственных систем (групп компаний, концернов, конгломератов, альянсов, холдингов и т.д.), включающих в свой состав производственные, финансовые, социальные, коммерческие и другие предприятия различной направленности. Значительно усложнилась система управления ИКПС, которая приобретает следующие отличительные признаки: децентрализация, изменение числа уровней управления, равновесие, гибкость, кооперация и вертикальная интеграция. • Поэтому принятие обоснованных решений в этих условиях требует использования интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

1. Проведен системный анализ ИКПС и принципов управления ими. Они являются новыми производственными объектами, характеризующимися сложными структурными связями между составными частями. В основе управления лежат принципы децентрализации, объединения компаний по видам бизнеса, уменьшения уровней управления, равновесия, гибкости и межкорпоративного взаимодействия.

2. Проведен анализ технологии управления ИКПС Порядок проведения анализа и совершенствования управления состоит в определении структуры производственного процесса; проблемно-целевой структуры управления предприятием; структуры предприятия; структуры управления предприятием; структуры управления ИКПС; общих функций управления ИКПС и предприятиями. При управлении необходим учет статической и динамической устойчивости, макропроектирования и микропроектирования,- стратегического и тактического планирования, организационного управления, информационных систем и возросшей неопределенности.

4. Определены основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКПС - непосредственно систем и стратегии управления. Последовательность создания методологии принятия решений для ИКПС состоит в анализе системы управления ИКПС, построении ее концептуальной модели, выборе критерия оценки эффективности; создании методик принятия решений для управляющей подсистемы при планировании ее развития, анализа качества используемых и вводимых в эксплуатацию автоматизированных систем управления, формирования ИнТ-политики; анализе стратегии развития ИКПС на базе методов поддержки принятия решений в зависимости от состояния системы и внешней среды; принятии решений по совершенствованию системы управления ИКПС и стратегии ее развития на основе разработанных методик-.

- ранжирования структур управления, позволяет оценить относительную важность задач, а также другие их численных оценки (время, стоимость) и на основе этих оценок ранжировать задачи и связанные с ними СУ, программы развития и информационные системы;

- применения различных способов обработки и методов комплексирования информации . в системе поддержки принятия решения, позволяет выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования в зависимости от внутренних и внешних условий;

9. Методики обработки информации для поддержки принятия решений реализуются в АСУ интеллектуальной и информационной поддержки и АСУ СОУ. Математический аппарат обработки информации для принятия решений позволил разработать план развития группы предприятий Самарской области «ВБМ-МТЛ» в целом и совершенствовать систему управления ряда предприятий из ее состава.

Библиография Яговкин, Николай Германович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

1. Адамов H.A. Учет и контроль в строительстве. - Сп-Б.: ЗАО Издательский дом «Питер», 2005. - 240с.

2. Акои М. Введение в методы оптимизации. Основы и применение нелинейного программировантя. М.: «Наука», 1977. -275с.

3. Акофф Р. Планирование будущего корпорации. Пер. с англ. М.: «Прогресс», 1985. - 327с.

4. Акофф Р. Планирование в больших экономических системах. Пер. с англ. М.: «Советское радио», 1972. - 223с.

5. Алгоритмы оптимизации проектных решений. Под ред. Половинкина А. М.: «Энергия», 1976. - 340с.

6. Альсевич В.В. Математическая экономика. Конструктивная теория. -Минск: «Дизайн ПРО», 1998. 240с.

7. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ и синтез планирования решений в экономике. М.: «Финансы и статистика», 2001. — 366с.

8. Анкундинов Г.И. Синтез структуры сложных объектов. Логико -комбинаторный подход. Л.: ЛГУ, 1986. - 258с.

9. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ. М.: Экономика, 1989.-519с.

10. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. М.: РГГУ, 1998.-215с.

11. Архипова Н.И., Кульба В.В., Косяченко С.А., Чанхиева Ф.Ю. Исследование систем управления. — М.: «Издательство ПРИОР», 2002. 240с.

12. Астахов A.C., Головко И.К. Технология прорыва и школа В.Эрхарда. -М., 1989.-224с.

13. Багриновский К.А., Егорова Н.Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. — М.: «Наука», 1980. — 238с.

14. Банди Б. Методы оптимизации. М.: «Радио и связь», 1988. - 128с.

15. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976. С.37-61.

16. Березин А. Внедрение системы управления ИТ-структурой. Intelligent enterprise #14-15(102), 2004. С.39-41.

17. Бир С. Кибернетика в управлении производством. М.: «Физматгиз», 1963.-274с.

18. Блейк Р. Маутон Д. Научные методы управления. Пер. с англ. Киев, 1990.-415с.

19. Борисов В.В., Харитонов В.В. Метод согласования субъективных измерений в иерархиях матриц отношений предпочтения // Математическая морфология, 1999. 324с.

20. Боумен К. Основы стратегического менеджмента. — М.: «Юнити», 1997.-512с.

21. Брахман Т.Р. Многокритериальность и выбор альтернатив в технике. -М.: «Советское радио», 1984. 288с.

22. Бурков В.Н., Ириков В.А. Методы управления организационными системами. М.: «Наука», 1994. - 220с.

23. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов. М.: «Наука»,-1964. -608с.

24. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. Пер. с англ. — М.: «Конкорд», 1992. — 140с.

25. Буч Г., Рамбо Дж., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. - 215с.

26. Васильев Ю.П. Управление развитием производства: опыт США. -М., 1989.-220с.

27. Вендеров A.M. CASE-технологии: современные методы и средства проектирования информационных систем. — М.: «Финансы и статистика», 1998. 340с.

28. Вентцель Е. Исследование операций. М.: «Сов. Радио», 1972. — 550с.

29. Вентцель Е. Теория вероятности. М.: ГИФМЛ. 1958. - 464с.

30. Веснин В.Р. Основы менеджмента. М.: Триада, 1996. -415с.

31. Винокуров Д.В. О постановке задачи планирования научно-технического развития предприятия с использованием моделей. Управление развитием предприятия. М.: НИИ управления, 1992. - С.43-47.

32. Витковски Т. Система поддержки принятия решений для выбора стратегии развития предприятия. Управляющие системы и машины, № 4-5, 1995. С.96-107.

33. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник для студентов вузов. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. -420с.

34. Водачек Л., Водачкова О. Стратегия управления инновациями на предприятии. М., 1989. - 220с.

35. Волков И.Н., Грачева М.В. Проектный анализ: Учебник для вузов. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. 180с.

36. Восканян М. Построение ИТ-стратегии современного предприятия. -Intelligent enterprise #11(100), 2004. С.38-42.

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

38. Галкин Г. Интеграция приложений. Intelligent enterprise #12-13(101), 2004.-с.34-38.

39. Гантмахер Ф. Теория матриц. М.: «Наука», 1988. - 552с.

40. Геловани В.А., Пионтковский А.А., Юрченко В.В. О задаче управления в глобальной модели WORLD-3. М.: ИПУ АН СССР, 1975. - 46с.

41. Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник для студентов вузов. 2-е изд., перераб. и доп. НИТИ: Банки и биржи, 1995. - 420с.

42. Голосов А. Заказная разработка — это индивидуальный пошив. -Intelligent enterprise #8(97), 2004. С.8-13.

43. Гольдштейн Е.Г., Юдин Д.Б. Новые направления в линейном программировании. — М.: «Советское радио», 1972. — 213с.

44. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала. Т. 1-2. М.: ИНИИПУ, 1996. - 180с.

45. Горелик A.JT. и др. Современное состояние проблемы распознавания. -М.: «Радио и связь», 1985. 160с.

46. Горюшин O.A. Создание компьютерной системы модельных расчетов на базе ЭВМ ПК для руководящего звена района. Проблемы управления районом в условиях становления рынка. М.: РАН, Центральный экономико-математический институт, 1993. - С. 177-196.

47. Гражданское и торговое право капиталистических государств. 3-е изд. Отв. ред. Е.А.Васильев. М.: «Международные отношения», 1993. - 560с.

48. Грейсон Дж., О'Делли К. Американский менеджмент на пороге XXI века. М., 1990,- 180с.

49. Гуткин Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств. М.: «Советское радио», 1975. - 368с.

50. Данилина Н. и др. Численные методы. М.: В.Ш., 1976. - 140с.

51. Данников В.В. Холдинги в нефтегазовом бизнесе: стратегия и управление. М.: «ЭЛВОЙС-М», 2004. - 464с.

52. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М.: «Машиностроение - 1», 2004. - 336с.

53. Доскумбаева М.К. О моделировании финансового аспекта воспроизводства. Математическое моделирование в экономике. — М.: Московский экономико-статистический институт, 1992. с.24-28.

54. Доусон Р. Уверенно принимать решения: как принимать правильные решения в бизнесе и в жизни. Пер. с англ. М.: «Культура и спорт», ЮНИТИ, 1996.-320с.

55. Драккер П.Ф. Управление, нацеленное на результаты. М: Изд-во ТБС, 1992.-280с.

56. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Идея, алгоритм, решение. М.: Ордена Трудового Красного Знамени военное издательство министерства обороны СССР, 1972. - 328с.

57. Дункан У. Джек. Основополагающие идеи в менеджменте. Пер. с англ. М.: Дело, 1996. - 120с.

58. Дымова Л.Г. Способ учета нечетких данных при решении задач оценки и оптимизации качества методами теории нечетких множеств. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 24 2004. -С.193-196.

59. Дюк В., Самойленко A. Data mining. СПб: Питер, 2001. - 368с.

60. Дятлов A.B., Дятлов В.А. Системы принятия решений в управлении производственно-хозяйственной деятельностью региона. Новые информационные технологии в управлении предприятием. С.П.-б инженерно-экономический институт, 1992. -с.46-52.

61. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. — М.: «Экономика», 1984.- 176с.

62. Екатеринославский Ю.Ю. Управленческие ситуации: анализ и решения. М.: «Экономика», 1988. - 350с.

63. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. - 427с.

64. Емельянова Н.З., Партыка Т.Л., Попов И.И. Информационные системы в экономике. М.: «Форум - ИНФРА-М», 2006. - 464с.

65. Ефименко С.П., Шахпазов Е.Х., Рожков И.М., Каширин Б.Л. Интегральные показатели металлургической технологии. — Известия вузов. Черная металлургия №7, 1993. С.68-72.

66. Завгородская В.П. Система экономико-математических моделей принятия решений в области финансовой деятельности акционерногопредприятия. Моделирование в прогнозировании и управлении. М.: Государственная академия управления, 1992. - С.14-18.

67. Завельский М.Г. Оптимизация отраслевого планирования. М.: «Экономика», 1967. - 156с.

68. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. 250с.

69. Захарченко А.Н. Обработка информации в комплексных системах мониторинга. М., 2001. - 120с.

70. Зимин К., Шантаренкова М. 2010: Архитектура бизнеса и архитектура ИТ. Intelligent enterprise #8(118), 2005. - С.6-7.

71. Зотов В.В., Ленский Е.В. Задачи и организационные основы менеджмента. — М.: «Корона-принт», 1996. 140с.

72. Иберла К. Факторный анализ. М.: «Статистика», 1980. - 398с.

73. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. — М.: «Наука», 1979. 304с.

74. Иванов В. Опыт внедрения системы бюджетирования в группе компаний. Intelligent enterprise #10(99), 2004. - С.26-31.

75. Иванова A.C. За ИСУП будущее. - Волга-бизнес №2, 2005. - С. 17.

76. Иеннекенс Ж. Менеджмент в условиях рыночной экономики. Теория и практика. М.: 1992. - 320с.

77. Имитационное моделирование производственных систем. Под общ. ред. Вавилова A.A. М.: «Машиностроение», 1983. — 416с.

78. Кашьяп Р. Pao А. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным. М.: «Наука ГРФМЛ», 1983. - 384с.

79. Келлер Т. Концепция холдинга. Пер. с нем. — Обнинск, Калуж. обл.: ГЦИПК, 1996.-312с.

80. Кеннеди Jl.У. Качественный менеджмент в бесприбыльной сфере. Пер. с англ. СПб.: «Просвещение», 1994. — 280с.

81. Классификация и кластер. Под. ред. Дж. Вэн Райзина. ML: Мир, 1980.-390с.

82. Ковалева A.M., Шабалин Е.М., Богачева В.Д., Карп М.В. Финансы в управлении предприятием. Под ред. А.М.Ковалевой. М.: «Финансы и статистика», 1995.-320с.

83. Козелецкий Ю. Психологическая кибернетика. № 4, 1992. С.34-40.

84. Колмогоров А.Н. Математика. В кн.: Математический энциклопедический словарь. М.: «Сов. энциклопедия», 1988. - 435с.

85. Кораблин М.А. Конструирование специфицирующих оболочек для пакетов прикладных программ. УсиМ №2, 1990. — С.42-50.

86. Кораблин М.А., Сидоров C.B., Смирнов C.B. Функциональные модели вычислительных систем реального времени. Самара: «Университет Наяновой», 1997. - 142с.

87. Корн Г. Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. Определения, теоремы, формулы. -М.: «Наука», 1977. 832с.

88. Коупленд Т., Колер Т., Мурин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление. 2-е изд. Пер. с англ. М.: «Олимп-Бизнес», 2000. - 576с.

89. Кравченко А.И. Прикладная социология и менеджмент. Учебное пособие. -М: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 180с.

90. Краснощеков П.С. О чем умолчал Билл Гейтс.- Вестник Российской академии наук, т.68, №11, 1998. С.88-95.

91. Красовский Ю.Д. Мир деловой игры: (Опыт обучения руководителей). — М.: «Экономика», 1989. -435с.

92. Кунц, Гарольд, О'Доннел, Сирилл. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. Кн. 1 : Основы науки управления. Б.м., 1995. — 120с.

93. Курочкин Е.П., Муминов H.A., Копейкин C.B. Адаптивные методы обработки измерительной информации. — Ташкент: Издательство «Фан» Узбекской ССР, 1986. 340с.

94. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: «Наука», 1996. 180с.

95. Лукасевич И.П. Моделирование процесса анализа финансового положения предприятия в условиях рынка. -М.:«Финансы», 1993. с.49-51.

96. Лэнд П. Менеджмент искусство управлять. - М.: ИНФРА-М, 1995.180с.

97. Лэнд, Питер Э. Менеджмент искусство управлять: секреты и опыт практического менеджмента. Пер. с англ. М.Шерешевской при участии М.Орлова. - М.: ИНФРА-М, 1995. -220с.

98. Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. М.: «Наука». 1990.-230с.

99. Ляско В.И. Стратегическое планирование развития предприятия. -М.: Издательство «Экзамен», 2005. 288с.

100. Ляудис В.Я. Тихомиров O.K. Психология и практика автоматизированного обучения. «Вопросы психологии» №6, 1984. - С.25-28.

101. Макконелл K.P., Брю С.Л. Экономика. Принципы, проблемы и политика. М.: «Республика», 1992. - 140с.

102. Мако, Месарович и др. Теория иерархических систем. М.: «Наука», 1980.-415с.

103. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: «Радио и связь», 1988. -232с.

104. Математические методы в планировании отраслей и предприятий. Учебное пособие для экономических вузов и факультетов. Под ред. И.Г.Попова 2-е изд. - М.: «Экономика», 1981. -336с.

105. Медведев H.H. Синергетическая модель территориального комплекса жизнеобеспечения. Проблемы управления и организации рыночного механизма хозяйствования. М.: РАН, Центральный экономико-математический институт, 1992. — С. 133-144.

106. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. Пер. с англ. — М.: «Мир», 1987.-608с.

107. Мелихов А.Н., Бериштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: «Наука», 1990. - 272с.

108. Мельник М.В. Анализ и оценка систем управления на предприятиях. М.: Финансы и статистика, 1989. - 180с.

109. Менар К. Экономика организаций. Пер. с франц. М.: ИНФРА-М, 1996.-340с.

110. ПЗ.Мерсер Д. ИБМ: управление в самой преуспевающей корпорации мира. Пер. с англ. М.: «Прогресс», 1991. —321с.

111. Месаревич М., Такахара Я. Общая теория систем. М.: «Мир», 1978.-450с

112. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: «Дело», 1992.-220с.

113. Мильнер Б.З. Крупные корпорации основа подъема и ускоренного развития экономики. - «Вопросы экономики» №9, 1998. - С.45-52.

114. Мильнер Б.З. Фактор доверия при проведении экономических реформ. -М.: «Вопросы экономики», № 4, 1998. — С.15-21.

115. Мильнер Б.З. Проблемы межотраслевого управления. М.: «Экономика», 1981. - 180с.

116. Мильнер Б.З. Теория организаций. М.: ИНФРА-М, 1998. - 220с.

117. Мильнер Б.З. Управление знаниями — вызов XXI века. «Вопросы экономики» №9, 1999. - С.21 -24.

118. Мильнер Б.З., Евенко Л.И., Рапопорт B.C. Системный подход к организации управления. — М.: «Экономика», 1983. -243с.

119. Мильнер Б.З., Кочетков A.B., Левчук Д.Г. Управление территориально-производственными комплексами и программами их создания. -М.: «Наука», 1985. -220с.

120. Мильнер Б.З., Олейник И.С., Рогинко С.А. Японский парадокс. М.: «Мысль», 1985.-281с.

121. Могилевский В.Д. Методология систем. М.: «Экономика», 1999.240с.

122. Монден Я. «Тоета»: методы эффективного управления. М., 1989.220с.

123. Моссоулина JI.A., Чернышева Е.А. Отражение вопросов обучения охране труда на предприятии в курсе БЖД // Материалы научно-методической конференции «Актуальные проблемы университетского образования». -Самара, 2002. С. 18-20.

124. Мудунов A.C. Моделирование прямых экономических связей региона. Проблемы комплексного моделирования народного хозяйства. М.: РАН, Центральный экономико-математический институт, 1992. - С. 159-167.

125. Нариньяни A.C. Неопределенность в системе представления и обработки знаний Изв. АН СССР. Техническая кибернетика №5, 1986. - С.8-11.

126. Нариньяни A.C. Неопределенные множества новый тип данных для представления знаний. - Новосибирск: Препринт ВЦ СО АН СССР №232, 1980. - С.45-50.

127. Нариньяни A.C., Иванов Д.А., Седреев C.B., Фролов С.А. Недоопределенное календарное планирование: новые возможности. М.: Информационные технологии №1, 1997. С.34-37.

128. Нариньяни A.C., Корниенко В.В., Прейс C.B., Швецов И.Е. Финплан: новая технология финансово-экономического планирования в условиях неполноты информации. М.: Информационные технологии №11, 1998. - С. 1017.

129. Нариньяни A.C., Телерман В.В., Ушаков Д.М., Швецов И.Е. Программирование в ограничениях и неопределенные модели. М.: Информационные технологии №7, 1998. - С. 13-22.

130. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. — М.: «Мир», 1975. 500с.

131. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312с.

132. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. Под ред. Ягера P.P. Пер. с англ. — М.: «Радио и связь», 1986. — 408с.

133. Огарков A.A. Управление организацией. — М.: ООО «Издательство Эксмо», 2006. 507с.

134. Основы предпринимательской деятельности. Под ред. Ю.Н.Осипова. М.: «Гуманитарное знание», 1992. -250с.

135. Оучи У. Методы организации производства: японский и американский подходы. Пер. с англ. Науч. ред. Б.З.Мильнер и И.С.Олейник. — М.: «Экономика», 1984. 180с.

136. Пакеты программ. Требования к качеству и тестирование. ГОСТ РИСО/МЭК 12119, 2000.

137. Парфенов С. На данном этапе кусочная автоматизация. - Intelligent enterprise #9(98), 2004. - С. 12-16.

138. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. М.: «Наука», 1975. - 615с.

139. Перспективы развития вычислительной техники: В 11 кн.: Справочное пособие. Под ред. Ю.М.Смирнова. Кн.2. Интеллектуализация ЭВМ. Е.С.Кузин, А.И.Ройтман и др. -М.: «Высшая школа», 1989. 140с.

140. Питере Т. Уотермен Р. В поисках эффективного управления. (Опыт лучших компаний). М.: «Прогресс», 1986. - 423с.

141. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: «Финансы и статистика», 1996. -280с.

142. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа информационной технологии. -М.: «Наука», 1988. -280с.

143. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: «Наука», 1986. -288с.

144. Поспелов Д.А., Захаров В.Н. и др. Системы управления. Задание, проектирование, реализация. М.: «Энергия», 1977. - 423с.

145. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛЭМ-II. -М.: «Мир», 1987. -646с.

146. Проблемы программно-целевого планирования и управления. Под ред. Г.С.Поспелова. М.: «Наука: Физматгиз», 1981. - 140с.

147. Производительность труда «белых воротничков». Под ред. P.H.JIepepa. М.: «Прогресс», 1986. - 182с.

148. Пугачев В.Ф. Проблемы многоступенчатой оптимизации народно хозяйственного планирования. М.: «Статистика», 1975. - 80с.

149. Роберте Ф.С. Дискретные модели с приложениями к социальным биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. - 130с.

150. Рой Бауэр, Эмилио Винда, Патрика Хьюстон. Управление инвестиционным проектом. Опыт IBM. Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1995. -128с.

151. Рубан А.И. Адаптивное управление с идентификацией. Томск: Издательство томского университета, 1983. — 170с.

152. Рузавин Г.И. Математизация научного знания. М.: «Мысль», 1984. - 207с.

153. Румянцева З.П., Саломатин Н.А., Акбердин Р.З. и др. Менеджмент организации: Учебное пособие. Под ред. З.П.Румянцевой, Н.А.Саломатина. Гос. академия управления им. С.Орджоникидзе. М.: ИНФРА-М, 1996. - 130с.

154. Руцков Е., Данилова Е. ПО для автоматизации процессов управления. Intelligent enterprise #9(98), 2004. - С.36-41.

155. Рыжев А. Успех ERP-проекта. Intelligent enterprise #9(98), 2004. -С.42-44.

156. Саати Г. Принятие решений. Метод анализа иерархий. «Радио и связь», 1993.-220с.

157. Свириденко С.С. Современные информационные технологии. -«Радио и связь», 1989. 304с.

158. Севастьянов П.В., Вальковский И.Н. Имитационное моделирование технологических процессов в транспортно-сбытовой логистике при нечетких исходных данных. М.: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. №23, 1999.-С.79-83.

159. Севастьянов П.В., Вальковский И.Н. Методика нечетко-интервального имитационного моделирования технико-экономических систем. Информационные технологии №6, 1999. — С.23-26.

160. Севастьянов П.В., Вальковскнй И.Н., Веремеев А.Н. Экономико-математическое моделирование транспортно-сырьевого цеха комбината силикатных изделий. М.: «Строительство и материалы» №11, 1999. - С.23-29.

161. Сенге П.М. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации: пер. с англ. М.: «Олимп-Бизнес», 1999. -280с.

162. Силов В.Б. Оптимизация многокритериальных систем нечетко-целевого управления. Известия РАН. Техническая кибернетика. № 4, 1992. -С.25-28.

163. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО - РЕС, 1995. - 155с.

164. Смирнова Г.Н., Сорокин A.A., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем. М.: «Финансы и статистика», 2001. -420с.

165. Смолкин A.M. Организационная перестройка на предприятии. М.: «Экономика», 1991.- 176с.

166. Статистические методы обработки результатов измерений. Под общей редакцией профессора Р.М.Юсупова. Изв-во МО СССР, 1984. - 563 с.

167. Стиглиц Дж. Ю. Экономика государственного сектора. Пер. с англ. -М.: ИНФРА-М, 1997. 280с.

168. Страссман П. Информация в век электроники. Проблемы управления. Пер. с англ. М.: «Экономика», 1987. - 240с.

169. Taxa X. Введение в исследование операций. Часть 2. М.: «Мир»,-1985.-493с.

170. Титов В.В. Оптимизация функционирования промышленного предприятия. Вопросы методологии и моделирования. Новосибирск: «Наука», 1987.-242с.

171. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решения. АиТ, №3, 1997. - С. 12-18.

172. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. 376с.

173. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М.: «Синтег», 2005. - 592с.

174. Трухаев Р. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: «Наука», 1981. - 256с.

175. Уотерман Р. Фактор обновления: как сохраняют конкурентоспособность лучшие компании. М.: «Прогресс», 1988. - 240с.

176. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. Пер. с англ. М.: «Мир», 1989.-388с.

177. Управленческое консультирование: в 2-х т. Т. 1. Пер. с англ. М.: «Интерэксперт», 1992.-420с.

178. У правленческое проектирование. Т. 1. Под ред. М.Кубра. М.: «Интерэксперт», 1992.-380с.

179. Фармар Э., Мейби К., Батслер Д. Управление изменениями: навыки и стратегия: управление развитием с изменениями: пер. с англ. Кн. 11. Жуковский: МИМ ЛИНК, 1998. 280с.

180. Фатхутдинов P.A. Производственный менеджмент.- Сп-Б.: ЗАО Издательский дом «Питер», 2004. 283с. .

181. Философия и методология науки. Под ред. В.И.Купцова. М.: «Аспект Пресс», 1996. - 340с.

182. Фомин Я. Савич А. Оптимизация распознающих систем. М.: «Машиностроение», 1993.-255с.

183. Форрестер Дж. Динамика развития города. М.: «Прогресс», 1974.287с.

184. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: «Наука», 1978. - 168с.

185. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. — М.: «Прогресс», 1971.-339с.

186. Фостер Р. Обновление производства. -М.: «Прогресс», 1987. 180с.

187. Франчук В.И. Основы построения организационных систем. М.: «Экономика», 1991. — 112с.

188. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга. Пер. с нем. М.: «Финансы и статистика», 1997. - 800с.

189. Хану Коски. Производственное планирование и управление строительным объектом: справ, пособие / Коски Хану; пер. с фин. — Тампере: Rakennustieto Оу, 1996. 114с.

190. Хачатуров С.Е. Организация производственных систем (теоретическое основание организационной науки). Тула: «Шар», 1996. -230с.

191. Хоскинс А. Курс предпринемательства. Пер. с англ. М., 1993.430с.

192. Хруцкий В.Е. Управленческий потенциал в промышленности США. М.: «Наука», 1988. - 244с.

193. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: «Наука», 1982. -412с.

194. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. - 321с.

195. Цыгичко В.Н. Руководителю о. принятии решений. - М.: «Финансы и статистика», 1991. - 238с.

196. Шамхалов Ф.И. Американский менеджмент. Теория и практика. -М.: «Наука», 1993.-221с.

197. Шантаренкова М. Автоматизация документооборота в государственных учреждениях. Intelligent enterprise #23(88), 2004. - С.42-43.

198. Шарапов В. Внедрение ERP-системы своими силами. Intelligent enterprise #10(99), 2004. - С.34-36.

199. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: «Мир», 1978. -418с.

200. Шеремет И.А. Интеллектуальные программные среды для АСОИ. -М.: «Наука». 1994.- 152с.

201. Шрайбер Т.Дж. Программирование на GPSS: Пер. с англ. М.: «Машиностроение», 1980.-592с.

202. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. М.: «Наука», 1971.256с.

203. Шуремов E.JL, Чистов Д.В., Лямова Г.В. Информационные системы управления предприятием. М.: «Бухгалтерский учет», 2006. — 112с.

204. Яговкин Н.Г., Батищев В.И. Модель для оценки достоверности прогноза стратегии развития крупномасштабной производственной системы. Вестник СамГТУ. Серия «Технические науки». 2008, № 2 (22). Самара: СамГТУ, 2008. - С. 5-10.

205. Яговкин Н.Г., Костечко H.H., Костюков A.A., Куликов Л.С. Методологические аспекты построения автоматизированных систем обработки информации. Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2004. - 60с.

206. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Методология анализа систем управления сложными производственно-экономическими системами. Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2006. — 70с.

207. Яговкин Н.Г., Батищев В.И. Методология поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами. Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2008. — 288с.

208. Яговкин Н.Г., Чернышева Е.А., Чугунов И.А. Информационная технология управления на основе нечетких когнитивных карт. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 20 2004. -С.204-207.

209. Яговкин Н.Г., Чернышева Е.А., Сорокина JI.B. Оптимизация процесса управления качеством подготовки специалистов. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 24 2004. - С.208-210.

210. Яговкин Н.Г., Ниц A.A. Проектирование информационных систем с использованием сетевых моделей. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Второй Всероссийской научной конференции. Часть 2. Самара: СамГТУ, 2005. - С.264-267.

211. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Математическая модель комплекса программ развития для оценки принимаемых в них решений. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 38. — Самара: СамГТУ, 2005. С. 147-154.

212. Яговкин Н.Г., Ниц A.A. Математическое моделирование идентификации ситуации при организации дорожного движения. Материалы IV Международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера». — Казань: Казанский ГТУ, 2005. — С.258.

213. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Применение методов факторного анализа для моделирования сложных информационных систем. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Третьей Всероссийской научной конференции. Самара: СамГТУ, 2006. - С. 145-148.

214. Яговкин Н.Г., Ниц A.A., Савельев С.Н. Способ оценки и прогнозирования работоспособности изделий. Физика прочности и пластичности материалов. Материалы Xyi Международной конференции. -Самара: СамГТУ, 2006. С.264.

215. Яговкин Н.Г., Ниц A.A., Савельев С.Н. Метод обобщенной оценки состояния окружающей среды. VI Всероссийская конференция по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-2006». Материалы конференции. Самара: СамГТУ, 2006. - С.308.

216. Яговкин Н.Г. Оценка качества автоматизированных систем управления. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 43. Самара: СамГТУ, 2006. - С. 198-199.

217. Яговкин Н.Г. Использование комплексных критериев для оценки эффективности сложных систем организационного управления. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 49 2006. -С.144-146.

218. Яговкин Н.Г. Использование вероятностно-статистических критериев для оптимизации стратегии развития предприятия. Экономика Поволжья. Материалы 6-й Всероссийской научно-технической конференции 19 апреля 2007г. Самара, 2007. - С. 112-115.

219. Яговкин Н.Г., Калинин В.А., Орленко H.H. Проблемы повышения эффективности разведки и основные направления их решения. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. - С.3-12.

220. Яговкин Н.Г. Методика оценки автоматизированных систем разведки на соответствие предъявляемым к ним требованиям. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). — М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. С.70-84.'

221. Яговкин Н.Г. Математическая модель процесса управления системой организационного обучения военнослужащих. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. - С.139-150.

222. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Методика анализа структуры органов управления сложных производственных систем. Труды X Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах».

223. Самара: Институт проблем управления сложными системами РАН, 2008. -С.263-268.

224. Яговкин Н.Г. Моделирование стратегии развития предприятия с учетом достоверности информации об окружающей среде. Вестник МАНЭБ. Периодический теоретический и научно-практический журнал. Том 14, № 3, 2008 г. Самара: МАНЭБ, 2008. - С. 15-17.

225. Яговкин Н.Г., Глухов В.А, Глухов A.B. Региональная программа: дерево задач. Охрана труда и социальное страхование. Ежемесячный журнал №1, январь 2009. -С.44-46.

226. Яговкин Н.Г., Сорокина J1.B., Яговкин П.Г. Математическое моделирование процесса обучения безопасности жизнедеятельности. — Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2009. 126с.

227. Bolman L.G., Deal Т.Е. Modern Approaches to Understanding and Managing Organizations. San Francisco: Josey-Bass, 1984. -422p.

228. Brown J.S., and Burton R.R., Diagnostic models for procedural bugs in mathematical skills, Cognitive Science, 2, 1978. P. 155-192.

229. Brown J.S., Burton R.R., and Bell A.B. SOPHIE: A sophisticated instructional environment for teaching electronic troubleshooting (an example of AI in CIA) (Technical Report No. 2790). Cambridge, MA: Bolt, Beranek, and Newman, 1974. -P.182-188.

230. Brown J.S., Rubinstein R., and Burton R. Reactive learning environment for computer assisted instruction (Technical Report No. 3314). Cambridge, MA: Bolt, Beranek, and Newman, 1976. P.224-232.

231. Burton R.R., and Brown J.S., Toward a natural-language capability for computer-assisted instruction. In: H.F.O'Neil, Ed., Procedures for instructional system development, New York: Academic, 1979. P.273-313.

232. Byers P. Organizational Communication. Theory and Behavior. Boston: Allyn and Bacon, 1997. - 412p.

233. Caring for the Future. Report of the Independent Commission on Population and Quality of Life. -N.Y.: Oxford University Press, 1996. P.254-257.

234. Carr C. Chice. Chance and Organizational Change. N.Y.: Amacom, 1996.-477p.

235. Chen S.J., Hwang C.L. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Springer. Berlin: Verlag., 1992. - 512p.

236. Cooper L.A. Individual differences in visual comparison processes. Perception & Psychophysics, 12, 1982. P.443-444.

237. Cronbach L.J. How can instruction be adapted to individual differences? In: R.M.Gagne, Ed., Learning and individual differences. Columbus, OH: Charles E.Merril, 1967. -P.23-29.

238. Crutchley P. Management by objectives. Credit Manag. №5, 1994. -P.36-38.

239. Davidow W.H., Malone M.S. The Virtual Corporation. N.Y.: Harper Business, 1992.-384p.

240. Diebold J. Managing Information. N.Y.: Amacom, 1985. - 462p.

241. Dine J. Company law, 3rd ed. Hampshire: Macmillan, 1998. 74p.

242. Dubios D., Prade H. The Using of Fussy Numbers in Decision Analysis. In: Fussy Information and Decision Processes North Holland, 1982. - 422p.

243. Gaines B.R. The learning of perceptual-motor skills by man and machines and its relationship to training. Instructional Science, 1, 1972. P.263-312.

244. Glaser R. Instructional psychology: Past, present and future. Ainerycan Psychologist, 37, 1982. P.292-305.

245. Halal W.E. Geranmayeh A., Pourdehnad J. Internal Markets. -N.Y.: John Wiley and Sons, 1993. 388p.

246. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation. A Manifesto for Business Revolution. -N.Y.: Harper Business, 1984. -446p.

247. Hesselbein F., Goldsmith, Beckhard R. The Organization of the Future. -San Francisco: Sossey-Bass, 1997. -388p.

248. Hill D. Object Oriented Simulation. Addison Wesley: Reading MA,1996.

249. Hofstetter F.T., The cost of PLATO in a university environment, Journal of Computer-Based Education, 9, 1983. P.248-255.

250. Hwang Ch.-L., Lin M. J. Group Decision Making under Multiple Criteria // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Vol. 28, 1987. - P.215-219.

251. Jay T.B. The cognitive approach to computer courseware design and evaluation. Educational Technology, 23(1), 1983. — P.22-26.

252. Judge S. Business law, 2nd ed. Hampshire: Macmillan, 1999. 596p.

253. Kamm J.B. An Integrative Approach to Managing Innovation. -Lexington: Lexington Books, 1987. -245p.

254. Kotier J. Corporate Culture and Performance. N.Y.: Free Press, 1992.512p.

255. Lahr M.L. A review of the literature supporting the hybrid approach to constructing regional input-output models. — Econ. Syst. Res. V.5, №3, 1993. — P.277-293.

256. Lane R. The Market Experience. N.Y.: Cambridge University Press, 1991.-289p.

257. Larkin J.H. Enriching formal knowledge: A model for learning to solve problems in physics. In: J.R.Anderson, Ed., Cognitive skills and their acquision. Hillsdale, MJ: Erlbaum, 1981.- 375p.

258. Larkin J.H. McDermott J. Simon D.P. and Simon H.A. Models of competence in solving physics problems. Cognitive Science, 4, 1980. P.317-347.

259. Leontief W. Input-Output Data Base for Analysis of Technological Change. Econ. Syst. Res. V.l №3, 1989. - P.287-295.

260. Likert R., Likert J.G. New Way of Managing Conflict. N.Y.: McGraw-Hill, 1996.-443p.

261. Manganelli R., Klein M. The Reengineering Handbook. A Step-by-Step Guide to Business Transformation. N.Y.: Amacom, 1994. - 380p.

262. Mead R. International Management. Cross-Cultural Dimensions. L.: Beackwell Publishers, 1994. - 455p.

263. Mills D. Rebirth of Corporation. N.Y.: Wiley, 1991. - 543 p.

264. Mohram A. Large-Scale Organizational Change. San Francisco: Jessey-Bass, 1990.-387p.

265. Moore R.E. Interval Analysis. Engleewood Cliffs. N.J.: Prentice Hall, 1966.-250p.

266. Natarajan R., Goyal S.K. Safety stocks in JIT environments. — International J.Oper and Prod. Management, V.l4, № 10, 1994. P. 64-71.

267. North R.A., and Gopher D. Measures of attention as predictors of flight performance. Human Factors, 18, 1976. P. 1-14.

268. Oksanen E.H., Williams J.R. An alternative factor-annalistic approach to aggregation of input-output tables. Econ. Syst. Res. v4, №3, 1992. - P.245-256

269. Organizational Dynamics. A Quarterly Review Autumn, 1998. - P. 142144.

270. Peters T.Y., Waterman R.H. In Search of Excellence. -' N.Y.: Harpet and Raw, 1982. -287p.

271. Pinchot G., Pinchot E. The Intelligent Organization. San Francisco: Berrett-Koehler, 1996.-352p.

272. Psotka J., Computer-Based instructional research and development in the Army: An overview, Journal of Computer-Based Instruction, 10, 1983. P.73.

273. Raiffa H. The Art and Science of Negotiation. Cambridge, Massachusetts: The Belknap press of Harward University, 1988. - 402p.

274. Robbins S. Organizational Behavior: Concepts, Controversies and Applications. 3 ed. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1986. — 421p.

275. Scott W.R. Organizations, Rational, Natural and Open Systems. 4 ed. -N.Y.: Prentice Hall, 1998. 564p.

276. Senge P.M. The Fifth Discipline. N.Y.: Doubleleday, 1990. - 365p.

277. Shao G., Treyz G.I. Building US national and regional forecasting and simulation models. Econ. Syst. Res. V.5, №1, 1993. - P.63-77.

278. Skobelev P.O. Holonic Systems Simulation. Proc. of the 2nd International Conference «Complex Systems: Control and Modeling Problems». Samara, June 20-23, 2000.-P.68-71.

279. Swkagi T., Iwai S., Katai O. An Integration on Qualitative Causal Knowledge for User-Oriented Decision Support // Contr. Theory and Advanced Technology. V. 2, № 3, 1986. P. 158-177.

280. Tennyson R.D. Christenson D.L. and Park S.I. The Minnesota adaptive instructional system: An intelligent CBI system, Journal of Computer-Based Instruction, 11, 1984. P.2-13.

281. Vittikh V.A., Skobelev P.O. Multi-Agent Systems for Modelling of Self-organization and Cooperation Processes. Proc. of XIII Intern. Conference on the Application of Artificial Intelligence in Engineering. Ireland, Galway, 1998. -P.102-108.

282. Waterman R.H. The Renewal Factor. N.Y.: Bantam, 1987. - 294p.

283. Weinert F. Theories, Models and Constraints. -Studies in History and Philosophy of Science, V.30, №2, 1999. P. 122-130.

284. Weston J.F., Siu J.A. and Johnson B.A. Takeovers, restructuring and corporate governance, 3rd ed. Upper Sadie River, NJ: Prentice-Hall, 2001. 689p.

285. Williamson O.E. Organization Theory, From Chester Barnard to the Present and Beyong. Oxf.: Oxford University Press, 1995. - 375p.

286. Zade L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, V.8, 1965. P.338-353.

287. Zade L.A. Outline of new approach to analyses of complex systems and decision process. IEEE Trans. On Systems, Man and Cybernetics, V.3, 1973. -P.28-44.

288. Zade L.A. Probability Measures of Fuzzy Events. J.Math. Anal, and Appl., V.23, №2, 1968. - P.421-427.

289. Ziegler B. Object Oriented Simulation with Hierarchical Modular Models. Boston: Academic Press, 1990. - 255p.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00