автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Оптимизация проектирования развивающихся производственных систем на основе интеграции имитационного моделирования и адаптивных поисковых процедур

На правах рукописи

КРЕТОВ Олег Святославович

/А

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАЗВИВАЮЩИХСЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АДАПТИВНЫХ ПОИСКОВЫХ ПРОЦЕДУР

Специальность- 05.13.12 - Системы автоматизации проектирования

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

л

I

Воронеж - 2008

003452306

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, доцент

Белецкая Светлана Юрьевна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Макаров Олег Юрьевич;

кандидат технических наук Сапегин Сергей Владимирович

Ведущая организация: ФГУП «Научно-исследовательский институт

электронной техники» (г. Воронеж)

Защита состоится 21 ноября 2008 г. в 16 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 037.03 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Автореферат разослан 20 октября 2008 г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На современном этапе развития рыночной экономики большой интерес наряду с задачами создания новых производственных систем вызывают задачи реформирования и модернизации действующих производств. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют обновления номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления, расширения производственных мощностей и т.д. Это приводит к необходимости структурно-параметрической перестройки производственной системы в соответствии с поставленными целями, что связано с решением комплекса согласованных задач оптимального проектирования на всех иерархических уровнях производства. При этом основой для формирования новых проектных вариантов является анализ действующей производственной системы.

Процесс структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Перспективным направлением решения указанной проблемы является применение оптимизационно-имитационного подхода, основанного на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования. Практическая реализация данного подхода при структурной и параметрической оптимизации сложных производственных систем приводит к формированию оптимизационных моделей, в которых ряд критериев и ограничений задается не аналитически, а определяется с помощью моделирующих процедур. Алгоритмизация таких задач представляет значительные трудности и требует развития новых методов и средств организации итеративных схем оптимального проектирования, основанных на решении задач моделирования и анализа под управлением процедур целенаправленного перебора проектных вариантов. При этом важным требованием к разрабатываемым алгоритмам оптимального проектирования является возможность эффективного решения оптимизационных задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «САПР и системы автоматизации производства», а также ГБ НИР 04 04 «Интеллектуализация процессов моделирования и оптимизации в автоматизированных и информационных системах». -

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов и программных средств структурно-параметрического синтеза стохастических производственных систем, обеспечивающих оптимизацию технико-экономических характеристик производства при его модернизации и развитии.

Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:

- провести анализ направлений развития современных производственных систем, выделить классы решаемых задач структурной и параметрической оптимизации и рассмотреть их особенности;

- разработать методику проектирования развивающихся производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства;

- сформировать модели структурного и параметрического синтеза производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода;

- построить алгоритмы поиска проектных вариантов с возможностью их использования для решения задач с алгоритмическими моделями;

- реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования;

- разработать программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений с целью повышения эффективности производства и апробировать результаты исследования на практике.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования развивающихся производственных систем, обеспечивающая согласованное принятие проектных решений на различных уровнях производства на основе интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур;

математические модели структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающиеся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющие определять проектные варианты перестройки действующего производства с учетом его динамического и стохастического характера;

2

комплекс алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, особенностью которого является сочетание вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации, обеспечивающих формирование адаптивных стратегий поиска проектных решений при невозможности представления оптимизационных моделей в аналитической форме;

методика моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании CASE-технологий и имитационных процедур, что позволяет рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации;

структура и программное обеспечение системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования развивающихся производственных систем с алгоритмическими моделями.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем при модернизации и развитии производства Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, сократить сроки формирования оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж) при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, а также используются в учебном процессе кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2003, 2005); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2006, 2008), VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003), Международной конференции "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий" (Москва-Воронеж-Сочи,

•у J

2005), научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2001-2007)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в том числе 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателю принадлежат: модели структурной и параметрической оптимизации производственных систем [5,7], схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [15]; структура подсистемы поддержки принятия решений [3], технология моделирования производственной системы [6,11]; схемы структуризации технологического процесса производства телевизионной аппаратуры [14]; процедуры интеграции программных средств принятия решейий с корпоративной информационной системой предприятия [1,2,9,10].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и приложений. Основная часть изложена на 121 странице, содержит 37 рисунков и 3 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, дана ее краткая характеристика, сформулированы цель и задачи исследования, изложены основные научные положения и результаты, выносимые на защиту.

В первой главе проведен анализ направлений развития современных производственных систем и рассмотрены особенности решаемых при этом задач структурной и параметрической оптимизации. Данный класс задач связан с определением оптимальных структурно-параметрических изменений в действующей производственной системе с целью повышения эффективности производства Задачи проектирования развивающихся производственных систем обобщенно формализуются в рамках стандартной математической модели:

f,( X min , / = \,т

X&D

D = {X\ х™" ¿xj^x™, y = gp(X)>0, hk(X) = Q, ../? = 1,J, k = \,q},

где X = (x\, x„) - вектор варьируемых переменных, определяющих структуру и параметры системы; f,(X) - частные критерии оптимальности; D- допустимая область, представленная системой ограничений

Показано, что в связи с особенностями развивающихся производственных систем (динамическим характером, стохастичностью и т.д.) наиболее целесооб-

разной является алгоритмизация их проектирования в рамках оптимизационно-имитационного подхода. При этом в оптимизационных моделях (1) ряд критериев и ограничений определяется алгоритмически с использованием моделирующих процедур. В главе рассматриваются особенности данного подхода и определяются требования к математическому и программному обеспечению интегрированных процедур имитационного моделирования и оптимизации.

Во второй главе рассматривается технология проектирования развивающихся производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода, предлагаются соответствующие математические модели.

Задача поиска оптимальных вариантов производственной системы при ее модернизации и развитии решается на основе двухуровневой процедуры.

Рис. 1. Схема решения задач модернизации и развития производства

Задачи планирования реализуются на уровне центрального руководящего звена и в работе не рассматриваются. На нижнем уровне решается задача структурно-параметрического синтеза системы, обеспечивающая улучшениие

технико-экономических характеристик в требуемом объеме , определенном на верхнем уровне управления, с минимизацией расходуемых ресурсов

При решении обобщенной задачи структурно-параметрического синтеза используется декомпозиционный подход. В процессе проектирования производственная система представляется в виде иерархии взаимосвязанных элементов различной степени детализации При этом уровни детализации производственной системы связываются с соответствующими уровнями детализации изготавливаемых изделий, а блоки соответствуют производственным участкам. Каждому блоку Вк} , к = \,п , у = \,пк ставятся в соответствие его имитационная модель ИМ* и локальные оптимизационные модели ОМ * структурного и параметрического синтеза. При этом оптимальный структурно-параметрический синтез каждого блока В* приводит к изменению его выходных характеристик и входных параметров, что, в свою очередь, требует изменения выходных характеристик связанных с ним блоков нижних уровней иерархии с целью обеспечения ритмичности производства. Обобщенная схема поиска рациональных проектных решений представлена на рис. 2.

Верхний уровень

Рис. 2. Обобщенная схема поиска проектных решений

В схеме использованы следующие обозначения: У^ - требуемые значения выходных характеристик блока В*, поступающие с верхнего уровня ие-

к к рархии; У) - выходные характеристики блока В/ , полученные при его проектировании ; Б] - объем внешних ресурсов, используемых при перестройке

блока Вк} . Оптимальное проектирование блока Вк} заключается в определении структурно-параметрических сдвигов в данном блоке для достижения требуемых значений показателей У^ с наименьшими затратами. В качестве характе-

I

ристик У} , использующихся при согласовании проектных решений, будем рассматривать интенсивности И^ и объемы выпуска к к к

Уу соответствующих деталей и узлов, а в качестве входных

параметров - интенсивности поступления на вход данного блока материалов и комплектующих Лу^Л При этом К* = I.

Процесс оптимального проектирования начинается с верхнего уровня иерархии (блок ). Координирующей подсистемой на основе полученных в результате планирования значений IV^ осуществляется определение требуемых

1* 1

значений выходных характеристик У1 для блока В], соответствующих объемам и интенсивностям выпуска системой готовой продукции. Далее осуществляется структурно-параметрический синтез блоков последующих уровней детализации относительно известной структуры и параметров блока В^.

Таким образом, проектирование производственной системы заключается в целенаправленном изменении ее структуры и параметров относительно первого, второго и более высоких уровней детализации. Процесс продолжается до

ь

нижнего уровня, после чего значения выходных характеристик У, каждого

блока В* и затраченных ресурсов поступают в координирующий блок, обрабатываются и передаются на верхний уровень принятия решений. При этом значения технико-экономических характеристик системы № = )

к к связаны со значениями Уу функциональной зависимостью И/ = <р(У* ).

Процесс оптимального проектирования на уровне каждого блока В* производственной системы начинается с решения задачи структурного синтеза (в

7

дальнейшем индекс к будем опускать). При этом осуществляется выбор технологических маршрутов изготовления изделий заданной номенклатуры ¿, а также оборудования, исключаемого и приобретаемого для модернизируемой системы. Исходными данными при этом являются:

- множество технологических маршрутов (),(1 = 1, для ¡-го изделия и стоимость Сщ 0 = 1 ■> £?/) его изготовления по д-му маршруту;

- множество т классов оборудования, которое входило в систему до модернизации, число видов т} оборудования в каждом классе, у' = 1,. ,т, а также

количество оборудования каждого вида N^; ] = 1,. ,,т, / = 1, .,т];

- множество классов оборудования т и видов оборудования т}, J = \, .,т, которое может быть использовано для модернизации системы

Технологический маршрут включает последовательность и время обработки изделия на используемом оборудовании. Для обеспечения целостности маршрута вводятся булевы переменные у^ е {0,\}. При этом у^ = 1, еслиу'-й класс оборудования используется для изготовления изделия г-го вида по д-му технологическому маршруту; у^ =0 - в противном случае.

Дополнительно для каждой единицы оборудования множеств т и т задаются: ¿у, ¿у/ - стоимость обслуживания с учетом амортизации; р^, ~р ^- занимаемая площадь; /у, г^ - количество необходимых для обслуживания рабочих; стоимость продажи и демонтажа со^ единицы оборудования множества т; стоимость приобретения ^/единицы оборудования множества т.

Варьируемыми параметрами модели являются:

- булевы переменные х , определяющие выбор технологического мар-

'Ч

шрута изготовления изделий каждого вида'

1, если для изготовления изделия \ - го вида

хщ =" выбирается ц-й маршрут, 0 в противном случае;

- целочисленные переменные.- у = 1, ,т, I-1, ,/Яу и у}1 >0, У = 1, .,т, / = 1, ,/й/, определяющие количество оборудования имеющихся и новых типов, которое необходимо использовать в производственной системе.

Критерии оптимальности формулируются следующим образом:

)г-*тт, 1 = 1. (2)

а I тт, т"'1 __

,=1|=1 у=1/=1 ;=и=1

/и '»I

+ - У^ тт

7=1/=1

Показатели (2) характеризуют отклонения объемов выпуска К, каждого

*

вида изделий от требуемых значений V, , установленных подсистемой верхнего уровня. Критерий (3) определяет затраты на выпуск изделий, обслуживание и приобретение оборудования. В оптимизационной модели используются следующие ограничения:

- на единственность технологического маршрута для каждого изделия:

й

=1, 1 = 1. .¿, (4)

9=1

- на необходимость обязательного выбора оборудования, предусмотренного каждым технологическим маршрутом:

т)

хи,г1(1.У]1+Т.У]1)Ы ' = 1 I. 4 = 1 :в,. ] = 1,.т + й\ (5) 1=1 1=1

- на используемые производственные площади Р, численность дополю нанимаемых рабочих

мость нового оборудования С:

ннтельно нанимаемых рабочих каждой профессиональной группы й и стой-

I + Ъ I \ (6)

у=1/=1 у=1/=1 7 = 1 /=1

т,

йу , ] = \, (7)

/=1

т гп/

ЕЕЗД/^О; (8)

- на предельное время простоев оборудования тр"гах;

Задача (2) - (9) является задачей целочисленной оптимизации, в которой значения V,(х1с/,у ^,у ), ТР)(хщ<У^'У]1) определяются алгоритмически в

результате имитационного моделирования.

Задача структурного синтеза решается в предположении, что все необходимые материалы и комплектующие поступают в блок В* с требуемой интенсивностью. После решения данной задачи осуществляется настройка входных параметров данного блока, представляющих собой значения соответствующих интенсивностей А = (Л\, Л2)- При этом используется оптимизационная

модель с алгоритмически заданными критериями и ограничениями:

(У,(Л],. ,Лг)~У*)2 ~*тт ,' = 1- М (10)

|С;£>/ЯЬ ,Л2)->тт, (11)

] = ,г (12)

Л]:. ,Л2 >0.

Здесь 2,1 - номенклатура деталей и комплектующих на входе и выходе блока; Су - стоимость деталей и комплектующиху-го вида; - интенсивность

выпуска изделий производственным участком; У*- требуемая интенсивность, установленная подсистемой верхнего уровня; В} (Л\ ,...,Лх ) - длина очереди по у'-му наименованию комплектующих перед данным производственным участком; - необходимый страховой запас; ИР^ - предельная длина очереди. Показатель (10) используется для согласования интенсивности выпуска изделий с требуемыми значениями У*. Критерий (11) характеризует стоимость материалов и комплектующих, находящихся в очереди перед обработкой

После решения задачи вектор входных интенсивностей Л = (Л\, ,Л2)

структурируется на два вектора: Ар = (Л^,. ,Лрр) и Л* = (Л*, При этом

вектор Лр соответствует потоку деталей и узлов, поступающих на вход блока

к 5

Ву после обработки на предыдущих производственных участках, а вектор Л -потоку материалов и комплектующих, поступающих на вход блока В} непосредственно со складов предприятия. Далее значения вектора Лр передаются на нижний уровень иерархической системы в качестве требуемых целевых

¿4-1*

установок

1 Результаты решения задачи (10) - (12) для всех производственных участков Ву, к = \,п , j = 1 используются в дальнейшем для оптимизации материальных потоков между производственной системой и внешней средой (поставщиками и потребителями). Предлагаемые оптимизационные модели представлены на рис. 3.

ЗАДАЧА 1. Определение интенсивное! ей р, тующих и материалов на склады предприятия .S

X

ыЦ ,=1

и объемов napiий р, поступления комплск-от внешних поставщиков

Р,

М , .

-mj *„)

Т (а,+Ь,+с,) T<h,. Vi = is

Mi Pi ~ ¿s Yy *i/1 /=1

M M _

P, ' P,+i = I Si/ ■ I g(l+\Jn ' = I"S'-1

/=1 J=l

f Kf \ _

Pi Р/-Ж/ -ij) T^rr > = IS

/=1 ) ■

S _

Y.P, b, Pi^o, P,>дш, < = i.i' 1=1

M - число производственных участков, S - номенклатура комплектующих,

, г(/ - интенсивность и объем партий потребления i-го вида материалов j-m участком, а,, Ь, , с, - издержки на хранение, стоимость

доставки и цена единицы 1-го материала, г, - страховой запас по / -му виду материалов, /т, - максимальное количество материалов

/ -го наименования на складе, Pimm - минимальный объем партии, В - предельные затраты на материалы, Т - интервал времени, gtJ - затраты материалов i-го вида для производства одного изделия на j-м участке

ЗАДАЧА 2. Определение интенсивностей и объемов партий отгрузки готовой продукции потребителям

(а, +/?,;•

- Z^y '?//)

. 7=1

J J

<(У„ i = 1,G

7=1 _ _

qu T <N,j, i = \,G,j = \,D О _

i = i.G -

7=1 _ _

>0. q„ >qTj'". ' = 1 .o, 7 = 1,D

С - номенклатура выпускаемой продукции,

£> - количество потребителей,

й), — интенсивность выпуска I -го вида

продукции системой, Ыу - потребность в продукции

/ - го вида у ] -го потребителя, IV, - максимальное количество

продукции I -го вида на складе, а, , Р, - издержки на хранение и стоимость

единицы продукции / -го вида

Рис. 3. Модели параметрической оптимизации производственной системы

В главе также рассматривается технология комплексного моделирования производственной системы, основанная на совместном использовании САБЕ-средств и имитационных процедур. На начальном этапе моделирования формируется иерархия диаграмм ГОЕРО и ГОЕРЗ, отражающая структуру и функции

И

производственной системы. Определение уровней декомпозиции при функциональном моделировании осуществляется в соответствии со сформированной декомпозиционной схемой оптимального проектирования производственной системы. На основе построенных функциональных моделей формируется комплекс имитационных моделей, соответствующих различным предметно-ориентированным участкам производственной системы. При построении имитационных моделей производственная система формализуется в виде многофазной сети массового обслуживания. Поток комплектующих и материалов представляется в виде простейшего потока заявок. Предполагается, что длительность обслуживания имеет экспоненциальную плотность распределения. При моделировании используются бесприоритетные дисциплины ожидания и обслуживания. Моделирование очереди осуществляется по принципу FIFO. Предельная емкость накопителя (максимальная длина очереди) считается равной бесконечности С использованием аппарата массового обслуживания строятся имитационные модели для всех уровней иерархии системы.

В третьей главе рассматриваются вопросы адаптивной алгоритмизации задач оптимального проектирования производственных систем. Алгоритмическую базу предлагается формировать на основе комплексирования вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации.

На начальном этапе алгоритмизации осуществляется структурирование решаемых задач. При этом выделяются инвариантные оптимизационные подзадачи, к которым посредством внешних преобразований сводятся различные классы практических задач оптимального проектирования.

Решение задач параметрического синтеза производственных систем связано с выделением инвариантной подзадачи скалярной безусловной минимизации алгоритмически заданной целевой функции:

f(xx, ,.,х„)-*тт. (13)

R"

При разработке оптимизационных процедур использован известный адаптивный подход, обеспечивающий более полную формализацию задачи (13) на основе ее эквивалентной рандомизированной переформулировки:

F(X) = M[f(X )J —> min. (14)

{X}

Итерационные процедуры поиска оптимальных вариантов формируются в множестве случайных векторов {X } следующим образом:

xN+\ =XN+aNHN, (15)

где N - номер итерации; HN - направление поиска; ащ - величина шага.

В работе рассматривается обобщенная итерационная схема, сформулированная в терминах математического ожидания:

M\XN+X ] = M[XN\ + aNMxMu

(ЦтЛ-суу) fXN-UN))L

о)„\л -и \

(16)

где су„ - площадь поверхности единичной сферы в пространстве R", XN,UN-случайные векторы; сд> = const - уровень целевой функции, использующийся для разделения реализаций на группы перспективности; ) ~ монотонная неубывающая функция, удовлетворяющая условиям. Ч'(1) I > О V7 ^ О, Ч/{0) = 0

Итерационная процедура (16) является обобщенной схемой нелокального поиска Окончательный вариант алгоритма зависит от стратегий определения случайных векторов X и U, вида преобразования Vft), выбора уровня cN, а также способов статистической оценки математического ожидания. В частности, если ограничиться одной реализацией uN случайного вектора U,V, в качестве реализации вектора .VA выбрать математическое ожидание m'V, а функцию fftj определить в виде 4/(i) = sign(t), можно перейти к схеме, являющейся адаптивным расширением известного метода переменного многогранника Нелдера-Мида, в которой реализации случайных векторов рассматриваются как вершины многогранника, а перестраиваемое математическое ожидание - как его центр тяжести:

_\mN-uN, если f(uN)>с^

N+1 N cN J N jV r-no civ I'" —" > Ь1-;|и _/(" J^'-N /l-7^

m — ш +aN- S AcoJm -и , где 5 = n (17)

V )\ [" -m , если f(u )<cдг

Обобщенная вычислительная схема формируемых алгоритмических процедур включает следующие основные этапы:

1. Ввод начального приближения X® = (х®, ,х„) и установка параметров алгоритма. /V=0, где N- номер итерации.

2. Получение к реализаций случайного вектора UN: uN-', i = \,k. Каждая реализация uN,t представляет собой л-мерный вектор uN'' ,. )т, где п - число варьируемых параметров модели. При этом и^'1 = Х°.

3. Вычисление значений целевой функции f(uN,t), i = \,k и их упорядочивание: f(uN-x)< . < f(uN-k ).

4. Определение среднего уровня целевой функции сдг и разделение реализаций на группы перспективности в зависимости от значения с дг.

5. Вычисление математического ожидания mN по г перспективным pea-

f

лизациям: mN = £ pf f (u^•'), где f(uN,')<cN. i=l

6 Движение в случайных векторах и определение значения /я ЛГ+1

7. Анализ ситуаций и адаптивное уточнение шага а д>.

8. Корректировка списка реализаций:= .

9. Если сходимость не достигнута, переход к шагу 4 (при этом N = N + 1). В работе на основе различных интерпретаций итерационных процедур (16,

17) рассматриваются альтернативные стратегии реализации каждого из этапов обобщенной схемы. Так, в качестве уровня целевой функции может выбираться среднее арифметическое значений функции или соответствующая медиана'

1 * , л/ / \/(иМ'(к+1)/2), если к нечетно

* ,7Г I (/(иЫк 2 ) + /(и»*/М ))/2, если к четно.

Вероятности для определения математического ожидания (шаг 3) могут определяться по одной из следующих схем-

р,л' = ' или )-сА , = Гг

1 1 ,=1' 1

Остальные этапы также реализуются с использованием альтернативных стратегий. В результате в рамках единой обобщенной схемы формируется комплекс адаптивных алгоритмов поисковой оптимизации

Алгоритмизация задачи структурного синтеза осуществляется с использованием алгоритмов дискретной оптимизации, построенных в рамках модифицированной схемы ветвей и границ, отличающейся от стандартной способами вычисления верхних и нижних оценок. Для вычисления нижних оценок используются рассмотренные адаптивные процедуры поисковой оптимизации. Определение верхних оценок основано на переходе от соответствующего непрерывного решения к дискретному с использованием различных схем дискретизации.

Агрегирование критериев оптимальности предлагается осуществлять на основе адаптивных рандомизированных процедур векторной оптимизации. При этом выделяются два основных этапа. Первый этап связан с адаптивной итера-

„ л/

ционнои настройкой вероятностей р, привлечения локальных критериев

/¡(X), 1 = \,т к оптимизационному процессу на основании текущей информации и предпочтений ЛПР. При этом в работе используются различные схемы

т-. л'

пересчета вероятностей. Процесс настройки вероятностей р, осуществляется

до достижения установившихся значений р*. На втором уровне производится агрегирование локальных критериев в обобщенный показатель т * .

Лр, /,(Х), где /,(Х) - нормированные критерии, и решение соот-. <=1

ветствующей скалярной задачи.

' Четвертая глава посвящена разработке подсистемы поддержки принятия проектных решений и ее апробации в условиях производства.

Блок имитационного моделирования

Экспорт имитационной модели из ВР\уш Г

Диалоговое построение имитационной модели

Имитационная модель

Процедуры идентификации и корректировки моде'¡и

Бюк обработки результатов оптимизационного процесса

Блок функционального моделирования

Иерархия функциональныч диаграмм ЮЕРО

Диаграммы ЮЕРЗ

Процедуры интеррации и управления

ОПТИМАЛЬНЫ» ПОИСК

Процедуры

оптимизации

Процедуры

структурно! о

синтеза

Т

Процедуры

параметрической

оптимизации

1

Схемы

агрегирования

критериев

Оптимизационная модель

Ьюк

формирования и аначиза опт им изационнои моде 7 и

Процедуры поддержки почьзоватаьского интерфейса

Рис. 4. Структурная схема программного комплекса 15

Основные программные модули и интерфейсные средства реализованы в среде Delphi. Функциональное моделирование осуществляется с использованием системы BPvvin, имитационное моделирование производится в инструментальной системе Arena Для интеграции имитационных моделей с программной средой принятия решений разработаны интерфейсные средства, представляющие собой совокупность процедур для корректировки базы данных модели. Связь с базой данных модели обеспечивается средствами ADO.

Разработанный программный комплекс использован при параметрической и структурной оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, что позволило обеспечить уменьшение длительности производственного цикла, увеличение объема выпускаемой продукции, сокращение незавершенного производства, минимизацию простоев оборудования и его равномерную загрузку. В рамках телевизионного производства осуществлена интеграция разработанного программного обеспечения с корпоративной информационной системой MFG/PRO.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основе декомпозиционного подхода построена многоуровневая итеративная схема оптимального проектирования иерархических производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

2. Сформированы оптимизационные модели определения технологических маршрутов изготовления изделий и выбора используемого оборудования при реформировании и модернизации производства.

3. Создан комплекс математических моделей для согласования и оптимизации материальных потоков как в пределах перестраиваемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

4. Построены вероятностно-детерминированные поисковые процедуры параметрического синтеза развивающихся производственных систем с возможностью их использования в задачах оптимального проектирования с алгоритмическими моделями. Предложены альтернативные стратегии реализации основных этапов обобщенной вычислительной схемы поисковой оптимизации.

5. Для решения задач структурного синтеза построена модифицированная схема ветвей и границ. Предложены способы вычисления верхних и нижних оценок оптимального варианта с использованием адаптивных поисковых алгоритмов.

6. Разработаны процедуры настройки весовых коэффициентов показателей в многокритериальных задачах принятия проектных решений на основе выявления в интерактивном режиме предпочтений ЛПР.

16

I 7. На основе совместного использования CASE- средств и имитационных ' процедур реализована технология моделирования производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации. Разработаны средства интеграции построенных моделей с процедурами оптимального проектирования.

8. Построен программный комплекс поддержки принятия решений, ориентированный на поиск оптимальных вариантов производственных систем и их элементов при структурно-параметрической перестройке действующего производства.

9. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств при моделировании и оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1 Белецкая С Ю , Кретов О С . Кузнецов M С Повышение эффективности функционирования предприятия с дискретным типом производства на базе ERP-системы MFG/PRO // Вестник Воронеж, гос техн ун-та. Сер. САПР и системы автоматизации производства 2002 Вып. 3 2 С. 68-69.

2 Белецкая С.Ю., Кретов О С , Кузнецов M С. Интегрированные системы комплексной автоматизации процессов управления промышленным предприятием И Вестник Воронеж гос. техн. ун-та. Сер. Проблемно-ориентированные системы управления 2002. Вып. 2 2. С. 45-47

3 Белецкая С Ю., Кретов О С. Программный комплекс поддержки принятия решений при управлении производственно-сбытовым процессом на предприятии // Вестник Воронеж, гос. техн. ун-та Сер Проблемно-ориентированные системы управления. 2003 Вып 2 3. С. 51-53.

4 Кретов О С Моделирование производственных систем на основе интеграции case-технологий и имитационных процедур // Вестник Воронежского государственного технического университета 2005. Т. 1. №11. С. 72-76.

5 Белецкая С Ю , Кретов О.С. Иерархическая схема оптимального проектирования производственных систем И Вестник Воронежского государственного технического университета. 2006. Т.2 Xs3. С. 64-67.

Статьи и материалы конференций

6 Белецкая С.Ю , Кретов О.С. Имитационное моделирование процесса производства электронной техники // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб науч тр. Воронеж. ВГТУ, 2003. С. 126-131.

7 Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Оптимизация материального обеспечения производственных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах' межвуз сб науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С 269-274.

8. Кретов О С Интеграция имитационных и оптимизационных процедур при управлении производственными системами // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: межвуз сб науч тр - Воронеж. ВГТУ, 2003. С 222-228

9 Белецкая С Ю , Кретов О.С Принципы организации интегрированной информационной системы управления предприятием МГ-О/РКО // Системный анализ в проекта-, ровании и управлении, труды VII Междунар. науч -техн конф СПб . СПбГПУ, 2003. С

10 Белецкая СЮ. Кретов ОС Основные функции и структура информационно->правляющей системы 1елеви5ионного производства//Инженер Технолог Рабочий науч-техн журнал М . 2003 №11. С 11-13

11 Белецкая С Ю , Кретов О.С Инструментальные средства моделирования производственных систем // Интеллектуальные информационные системы, труды Всерос конф Воронеж, 2003 Ч 1 С 39-40.

12 Кретов О С. Моделирование и оптимизация производственной системы изготовления телевизионной техники // Интеллектуальные информационные системы труды Всерос. конф Воронеж, 2005 Ч 1 С 42-44

13 Кретов О С. Технология построения интегрированной модели производственной сиаемы // Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий, материалы Междунар конф. М. Радио и связь, 2005 Ч 3. С. 40-42

14 Белецкая С Ю , Кретов О С Структуризация производственного процесса изготовления телевизионной аппаратуры // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос. конф. Воронеж, 2006 С 63-64

15. Белецкая С.Ю., Крегов О С. Проектирование производственных систем на осно-< ве оптимизационно-имитационного подхода // Прикладные задачи моделирования и оптимизации, межвуз сб. науч тр Воронеж ВГТУ, 2007 С 137-145

16 Кретов ОС Алгоритмизация задач оптимального проектирования производственных систем // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах труды Всерос конф Воронеж, 2008. С.72-74

490-492.

Подписано в печать 18 10.2008. Формат 60x84/16 Бумага для множительных аппаратов Усл. печ л 1,0 Тираж 90 экз. Заказ №

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп , 14

ВВЕДЕНИЕ.

1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ РАЗВИВАЮЩИХСЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ.

1.1. Особенности задач проектирования производственных систем при их модернизации и развитии.

1.2 Оптимизационно-имитационный подход к автоматизированному проектированию производственных систем.

1.3. Цель и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ И МОДЕЛЕЙ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННО-ИМИТАЦИОННОГО ПОДХОДА.

2.1. Декомпозиционные схемы оптимального проектирования развивающихся производственных систем.

2.2. Оптимизационные модели поиска оптимальных проектных решений при реформировании и модернизации производства.

2.2.1. Модели структурного синтеза производственных систем.

2.2.3. Модели согласованной параметрической оптимизации.

2.3. Технология комплексного имитационного моделирования сложных производственных систем.

Актуальность темы. На современном этапе развития рыночной экономики большой интерес наряду с задачами создания новых производственных систем вызывают задачи реформирования и модернизации действующих производств. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют обновления номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления, расширения производственных мощностей и т.д. Это приводит к необходимости структурно-параметрической перестройки производственной системы в соответствии с поставленными целями, что связано с решением комплекса согласованных задач оптимального проектирования на всех иерархических уровнях производства. При этом основой для формирования новых проектных вариантов является анализ действующей производственной системы.

Процесс структурного и параметрического синтеза развивающихся производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Перспективным направлением решения указанной проблемы является применение оптимизационно-имитационного подхода, основанного на совместном использовании оптимизационных процедур и имитационных моделей в процессе проектирования. Практическая реализация данного подхода при структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем приводит к формированию оптимизационных моделей, в которых ряд критериев и ограничений задается не аналитически, а определяется с помощью моделирующих процедур. Алгоритмизация таких задач применительно к сложным иерархическим производственным системам представляет значительные трудности и требует развития новых методов и средств организации итеративных схем оптимального проектирования, основанных на решении задач моделирования и анализа под управлением процедур целенаправленного перебора проектных вариантов. При этом важным требованием к разрабатываемым алгоритмам оптимального проектирования является возможность эффективного решения оптимизационных задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью разработки математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Воронежского государственного технического университета "САПР и системы автоматизации производства", а также ГБ НИР 04.04 "Интеллектуализация процессов моделирования и оптимизации в автоматизированных и информационных системах".

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка моделей, алгоритмов и программных средств структурно-параметрического синтеза стохастических производственных систем, обеспечивающих оптимизацию технико-экономических характеристик производства при его модернизации и развитии.

Для достижения поставленной цели предлагается решить следующие основные задачи:

- провести анализ направлений развития современных производственных систем, выделить классы решаемых задач структурной и параметрической оптимизации и рассмотреть их особенности;

- разработать методику проектирования развивающихся производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства;

- сформировать модели структурного и параметрического синтеза производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода;

- построить алгоритмы поиска проектных вариантов с возможностью их использования для решения задач с алгоритмическими моделями;

- реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур в процессе проектирования;

- разработать программное обеспечение подсистемы поддержки принятия решений с целью повышения эффективности производства и апробировать результаты исследования на практике.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: иерархическая декомпозиционная схема оптимального проектирования развивающихся производственных систем, обеспечивающая согласованное принятие проектных решений на различных иерархических уровнях производства на основе интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур; математические модели структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающиеся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющие определять проектные варианты перестройки действующего производства с учетом его динамического и стохастического характера; комплекс алгоритмов оптимального проектирования производственных систем, особенностью которого является сочетание вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации, позволяющих формировать адаптивные стратегии поиска проектных решений при невозможности представления оптимизационных моделей в аналитической форме; методика моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании СА8Е-технологий и имитационных процедур, что позволяет рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации; структура и программное обеспечение системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования развивающихся производственных систем с алгоритмическими моделями.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем при модернизации и развитии производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, сократить сроки формирования оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены в ОАО "Видеофон" (г. Воронеж) при структурной и параметрической оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС, а также используются в учебном процессе кафедры "Систем автоматизированного проектирования и информационных систем" Воронежского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2003, 2005); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2006, 2008), VII Международной научно-технической конференции "Системный анализ в проектировании и управлении" (Санкт-Петербург, 2003); Международной конференции "Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий" (Москва-Воронеж-Сочи, 2005), научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ВГТУ (2001-2007).

Публикации. По результатам исследований опубликовано 16 печатных работ, в том числе 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем предложены: модели структурной и параметрической оптимизации развивающихся производственных систем [5,7]; схемы интегрированного взаимодействия оптимизационных и имитационных процедур [15]; структура подсистемы поддержки принятия решений [3]; технология имитационного моделирования производственной системы [6,11]; схемы структуризации технологического процесса производства телевизионной аппаратуры [14]; процедуры интеграции программных средств принятия решений с корпоративной информационной системой предприятия [1,2,9,10].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и приложений. Основная часть изложена на 121 страницах, содержит 57 рисунков и 3 таблицы.

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. На основе декомпозиционного подхода построена многоуровневая итеративная схема оптимального проектирования иерархических производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

2. Сформированы оптимизационные модели определения технологических маршрутов изготовления изделий и выбора используемого оборудования при реформировании и модернизации производства.

3. Создан комплекс математических моделей для согласования и оптимизации материальных потоков как в пределах перестраиваемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

4. Построены вероятностно-детерминированные поисковые процедуры параметрического синтеза развивающихся производственных систем с возможностью их использования в задачах оптимального проектирования с алгоритмическими моделями. Предложены альтернативные стратегии реализации основных этапов обобщенной вычислительной схемы поисковой оптимизации.

5. Для решения задач структурного синтеза построена модифицированная схема ветвей и границ. Предложены способы вычисления верхних и нижних оценок оптимального варианта с использованием адаптивных поисковых алгоритмов.

6. Разработаны процедуры настройки весовых коэффициентов показателей в многокритериальных задачах принятия проектных решений на основе выявления в интерактивном режиме предпочтений ЛПР.

7. На основе совместного использования CASE- средств и имитационных процедур реализована технология моделирования производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации. Разработаны средства интеграции построенных моделей с процедурами оптимального проектирования.

8. Построен программный комплекс поддержки принятия решений, ориентированный на поиск оптимальных вариантов производственных систем и их элементов при структурно-параметрической перестройке действующего производства.

9. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств при моделировании и оптимизации производственных систем изготовления телевизионной техники и электронных компонентов РЭС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Алексеев A.B., Борисов А.Н. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 320 с.

2. Амосов A.A. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2004. 596 с.

3. Анохин A.M., Глотов В.А., Павельев В.В. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика, 1997. № 8. С. 3-35.

4. Антюфеев Г.В., Елтаренко Е.А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов // Информационные технологии, 2002. № 3. С. 49-55.

5. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МГИЭМ, 2003. 143 с.

6. Багриновский К.А., Бендинов М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001. 272 с.

7. Балашов В.Г., Ильдеменов C.B., Ириков В.А. и др. Реформирование и реструктуризация предприятий. М.: Изд-во "ПРИОР", 1998. 347 с.

8. Банди Б. Методы оптимизации: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.128 с.

9. Барон Ю.Л., Григорян А.К., Кутанов А.Т., Юдицкий С.А. Формализованное описание структуры и поведения иерархических систем с вложением // Автоматика и телемеханика, 1997. №6. С. 209-215.

10. Барский А.Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач // Приложение к №2 журнала "Информационные технологии", 2001. 24 с.

11. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Издательство ВГТУ, 1997. 416 с.

12. Белецкая С.Ю. Моделирование и поиск оптимальных решений при проектировании сложных систем. Воронеж: ВГТУ, 2005. 175 с.

13. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Оптимизация материального обеспечения производственных систем // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С. 269-274.

14. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Иерархическая схема оптимального проектирования производственных систем Вестник ВГТУ. Т.2. №3, 2006. С. 62-65.

15. Белецкая С.Ю., Кретов О.С. Проектирование производственных систем на основе оптимизационно-имитационного подхода // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 137-145.

16. Белышев Д.В., Гурман В.И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2003. №6. С.60-67.

17. Бенькович Е.С. Практическое моделирование динамических систем. СПб: BHV, 2002. 520 с.

18. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.

19. Бурков В.Н., Багатурова О.С., Иванова С.И. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. М.: ИПУ РАН, 1996. 48 с.

20. Бурков В.Н., Трапезова М.Н. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 2000. 58 с.

21. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. АН. Теория и системы управления, 2001. №6. С.114-123.

22. Валеева Р.Г., Петренко A.JI. Программный комплекс для моделирования и исследования производственных систем // Информационные технологии, 2002. №11. С. 48-54.

23. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 245 с.

24. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами. М.: Наука, 1989. 290 с.

25. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

26. Верина Л.Ф., Левин Г.М., Танаев B.C. Параметрическая декомпозиция экстремальных задач: общий подход и некоторые приложения // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988. №1. С. 23-31.

27. Вишнякова Л.В., Кухтенко В.И., Слатин A.B. Развитие методов декомпозиции в задачах оптимального проектирования сложных технических систем на основе математического моделирования // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1994. №4. С. 191-200.

28. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003.210 с.

29. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические модели автоматизированного проектирования. М.: Высш. шк., 1989. 184 с.

30. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

31. Горемыкин В.А., Нестерова Н.В. Стратегия развития предприятия. М.: Изд-во "Дашков и К", 2004. 594 с. i

32. Дискретно-непрерывные модели оптимального проектирования / А.И. Каплинский, Я.Е. Львович, С.Ю. Белецкая и др. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 109 с.

33. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор решений по многим критериям. М.: МИФИ, 1995. 111 с.

34. Емельянов В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с.

35. Жожикашвили В.А. Сети массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.

36. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 236 с.

37. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма физ. мат. лит., 1994. 246 с.

38. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г., Петренко A.JI. Имитационное моделирование для исследования многокомпонентных производственных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000. №10. С. 7-11.

39. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2004. 368 с.

40. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / A.C. Алиев, JI.C. Восков, В.Н., Ильин и др.; Под ред. В.Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

41. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Изд-во "Лори", 1996. 279 с.

42. Каплинский А.И., Красненкер A.C. О многокритериальном подходе к формированию многоуровневых алгоритмов стохастической оптимизации // Автоматика и вычислительная техника, 1975. №4. С.14-21.

43. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 234 с.

44. Кацман В.Е. Основы теории многоуровневой декомпозиции и ее приложения. Куйбышев, 1990. 192 с.

45. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.848 с.

46. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь, 1981. 380 с.

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

48. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.

49. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Попов Н.М., Федоров В.В. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001. №5. С. 80-89.

50. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования, 1997. №1. С. 15-23.

51. Кретов О.С. Моделирование производственных систем на основе интеграции CASE-технологий и имитационных процедур // Вестник ВГТУ. 2005. Т. 1. №11. С. 72-76.

52. Курейчик В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990. 352 с.

53. Лабскер Л.Г., Бабешко Л.О. Теория массового обслуживания в экономической сфере. М.: ЮНИТИ, 1998. 319 с.

54. Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002. №2. С. 146-157.

55. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Новости искусственного интеллекта, 2000. №3. С. 202-207.

56. Литвинов В.В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наук, думка, 1991. 115 с

57. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: Диалог-МИФИ, 2002. 224 с.

58. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1986. 192.

59. Малков В.П. Поэтапная параметрическая оптимизация. Н.Новгород: Изд-воНГУ, 1998. 148 с.

60. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 324 с.

61. Матин А.В. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М.: Наука, 1985. 66 с.

62. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 49-52.

63. Меркурьева Г.В., Меркурьев Ю.А. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. №3. С. 156173.

64. Методы параметрического синтеза сложных технических систем / Г.С. Антушев. М.: Наука, 1989. 88 с.

65. Михалевич B.C. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.

66. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им.Баумана, 2002. 336 с.

67. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. 203 с.

68. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР. М.: Высш. шк., 1990. 335 с.ч

69. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

70. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 134 с.

71. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. Новосибирск: Наука, 1998. 205 с.

72. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.

73. Потапов M.А. Интегрированные системы оптимизации // Изв. АН. Техн. кибернетика, 1994. №1. С. 189-197.

74. Проектирование и оптимизация технологических процессов и систем сборки РЭА / П.И. Буловский, В.П. Ларин. М.: Радио и связь, 1989. 176 с.

75. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н.М. Абдикеев, Н.М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. 264 с.

76. Рапопорт Б.М., Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: Изд-во "Эксмос", 2001. 240 с.

77. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 672 с.

78. Рыбина Г.В. Использование методов имитационного моделирования при создании интегрированных экспертных систем реального времени // Известия АН. Теория и системы управления, 2000. №5. С. 147-156.

79. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. М.: Корона Принт, 2004. 384 с.

80. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения. М.: Радио и связь, 2000. 152 с.

81. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2001. 320 с.

82. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Б.В. Авдеев, А.Т. Еремин, И.П. Норенков, М.И. Песков; Под ред. И.П.Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. 386 с.

83. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001. 343 с.

84. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А.Н. Ка-тулев, В.Н. Михно. М.: Радио и связь, 1992. 119 с.

85. Taxa X. Введение в исследование операций. М.: Изд-во "Вильяме", 2001.912 с.

86. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры / И.П.Бушминский, О.Ш.Даутов, А.П.Достанко и др. М.: Радио и связь, 1989.624 с.

87. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. Ред. C.B. Емельянова. М.: Машиностроение, 1988.519 с.

88. Трантенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР // Автоматизация проектирования, 1997. №5. С. 27-38.

89. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма физ.-мат. лит., 1994. 318 с.

90. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / Под ред. Ю.М. Ермольева. М.: Наука, 1990. 184 с.

91. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

92. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. шк., 1991. 436 с.

93. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. I // Автоматика и телемеханика, 1999. №8. С. 163-176.

94. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. II // Автоматика и телемеханика, 1999. №9. С. 154-161.

95. Хоботов E.H. Моделирование в задачах ренжиниринга производственных систем // Автоматика и телемеханика, 2001. №8. С. 168-178.

96. Хохлюк В.К. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

97. Цвиркун А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.

98. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. (Оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 176 с.

99. Чернышев C.JI. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. 232 с.

100. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.

101. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.

102. Эддоус М. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 368 с.

103. Экономико-математические методы и модели / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов; Под общ. ред. А.В. Кузнецова. Минск: БГЭУ, 2000. 412 с.

104. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №12. С. 61-65.

105. Barker R. CASE-Method. Entity-Relationship Modelling // Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

106. Borcherding K., Schmeer S., Weber M. Biases in multiattribute weight elicitation / Ed. J-P. Cavemi. Constributions to Decision Making. Amsterdam: Elsevier, 1995.

107. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. — The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523.

108. Knepell Peter L. and Deborah C. Arangno, Simulation Validation / IEEE Computer Society Press, 1993.

109. Law Averill M. Designing and Analyzing Simulation Experiments / Industrial Engineering, March 1991, pp. 20-23.

110. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems -Blackwell Scientific Publications, Oxford: 1993.

111. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996.

112. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.

113. Tumay Kerim. Business Process Reengineering Using Simulation / Auto-fact Workshop, 1993.

114. Youditchky S.A., Kalyanov G.N., Kutanov A.T. The simulation modeling for information flows // International workshop ADBIS'94. Collection of abstracts. -M.: May 23-26, 1994. P. 49-50.