автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Организация баз данных системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса

На правах рукописи

ГОГОЛИН СЕРГЕЙ СЕРГЕЕВИЧ

ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2008

003458540

Работа выполнена в Московском автомобильно-дорожном институте (государственном техническом университете)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Миротин Леонид Борисович, профессор МАДИ(ГГУ)

Официальные оппоненты Лауреат премии Правительства РФ,

Доктор технических наук, доцент Строганов Виктор Юрьевич, профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана

Кандидат технических наук, Лукащук Петр Иванович Генеральный директор ООО «Спецстройбетон-200», г.Москва

Ведущая организация: Российский научно-исследовательский институт информационных технологий и систем автоматизированного проектирования (Рос НИИ ИТ и АП), г.Москва.

Защита состоится 21 января 2009г. в 10.00 на заседании диссертационного совета Д212.126.05 Московского автомобильно-дорожного института (государственный технический университет) по адресу: 125319, ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАДИ(ГТУ)

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного института (государственного технического университета):\л/\т.тас11.ги

Автореферат разослан 19 декабря 2003г. Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, доцент

Михайлова Н.В.

Общая характеристика работы

Актуальность проблемы

Современный организационный и технологический уровень предприятий промышленности и транспортного комплекса в первую очередь определяется возможностью оперативного и динамичного управления производственными процессами. Текущая ситуация определяет необходимость автоматизации технологических процессов, начиная с формирования портфеля заказов и, заканчивая оперативным управлением производственной деятельностью, что невозможно без использования системы мониторинга, основанной на распределенной базе данных. Кроме того, для успешной деятельности предприятий требуется проведение всестороннего анализа деятельности, как самого предприятия, так и предприятий-смежников. Рассмотрение всего спектра вопросов просто невозможно без использования новых информационных технологий.

Перспективный план развития любого предприятия з предстоящий период предусматривает активное внедрение информационно-коммуникационных технологий, разработку и внедрение программно-математических методов и средств автоматизации сбора, обработки и выдачи информации, необходимой для принятия управленческих решений.

Все это делает актуальным решение задач создания системы мониторинга с использованием современных методов аналитической обработки данных и инструментальных средств формирования баз данных.

Предметом исследования являются технологии сбора, передачи и аналитической обработки данных о технико-экономических показателях функционирования предприятий промышленности и транспортного комплекса с использованием систем баз данных.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является автоматизация системы оперативного контроля технико-экономических показателей предприятий на основе создания формализованных методов и информационных моделей, а также использования распределенной структуры баз данных в рамках единого программно-моделирующего комплекса оценки эффективности производственной деятельности.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный анализ технико-экономических показателей функционирования предприятий промышленности и транспортного комплекса;

• разработка структуры системы мониторинга на основе технологий визуализации и аналитических методов статистической обработки данных;

• разработка методов преобразования данных табличного вида в реляционные модели данных;

• разработка методов и средств формирования открытой структуры баз данных на основе категорного подхода;

• реализация программно-моделирующего комплекса распределенной информационной системы мониторинга.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонент системы мониторинга в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат, реляционная алгебра, реляционное исчисление, исчисление предикатов, теория множеств, алгебра логики, теория операторов, теория алгоритмов. Анализ технико-экономических показателей транспортных предприятий проводился на реальных статистических данных, обработка которых проводилась с помощью методов регрессионного, факторного, кластерного и других современных методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы и модели автоматизации системы оперативного контроля технико-экономических показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса.

На защиту выносятся:

• метод решения задачи согласования объемов производства и транспортировки;

• методы преобразования данных табличного вида в реляционную модель данных;

• структура базы данных системы мониторинга технико-экономических показателей;

• формализованные категорные модели динамического формирования структуры базы данных.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом динамики технико-экономических показателей отдельных предприятий, а также согласованностью результатов аналитического и имитационного моделирования.

Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы на ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования и представляют непосредственный интерес в области автоматизации формирования базы данных и выработки новых форм визуализации данных по динамике технико-экономических показателей. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ(ГГУ).

Апробация работы

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008гг.);

• на совместном заседании кафедр «АСУ» и «Менеджмент» МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области' автоматизации предприятий транспортного комплекса составляет актуальное направление исследований в области создания систем оперативного контроля и управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

Во введении обосновывается актуальность работы. Рассматриваются основные проблемы создания базы данных системы мониторинга. Сформулирована цель работы и основные задачи. Приведено краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится системный анализ структуры управления транспортным звеном промышленных предприятий. Вводится иерархия целей, что позволяет структурировать направления исследований. Предполагается, что главной целью является обеспечение своевременного и комплектного завершения производственных работ в соответствии с хозяйственными договорами при минимизации затрат на достижение этой цели. Рассматриваются локальные и глобальные цели повышения эффективности технологических процессов, автоматизация которых повысит их организационно-технический уровень.

Как правило, на крупных предприятиях или объединениях существуют свои транспортные отделы, хотя возможно привлечение транспортных средств из специализированных транспортных компаний на условиях аренды. Структура транспортного звена должна быть достаточно гибкой, чтобы -обеспечить перевозку объемов грузов, повергающихся еженедельной или даже ежедневной корректировке, гарантировать частую и круглосуточную доставку грузов в разбросанные и отдаленные объекты с целью поддержания ритмичности работ.

В качестве анализируемых показателей по транспортному звену рассматривались: количество ТС; средняя грузоподъемность; общая грузоподъемность; объем перевозимых грузов; среднее расстоянии перевозки; среднесуточный пробег; время в наряде; коэффициенты простоя автомобиля, использования пробега, выпуска автомобилей, технической готовности, простоя под погрузкой и другие.

Для автоматизации аналитической обработки данных по технико-экономическим показателям в первой главе рассмотрена реляционная модель данных (РМД). Основным понятием РМД является отношение, которое представляет собой, подмножество декартова произведения доменов 02,...,0/, вида:

0=0, х 02 х...х ок, где О^иДг,-..,й,,...,с*1т1;; 02=021,022,-..тг): Р^с/щ.с/цг,...Л/, ■.-Атп)- Отношение Я: Яс0=01х02х...х0,(.

Такое описание имеет проблемы представления данных в виде реляционных таблиц в процессе традиционного проектирования БД. В частности из-за отсутствия реальных данных неочевиден выбор атрибута или атрибутов, которые обеспечили бы уникальность записей. Этот выбор субъективен и далеко не всегда лучший. Кроме того, назначение типа для каждого атрибута также субъективно и впоследствии при заполнении таблиц данными может оказаться неверным. Назначение типа атрибутов в виде данных табличного вида (ДТВ) формализуется, так как основывается не на опыте и интуиции разработчика, а на анализе реальных данных.

В работе рассмотрена концепция функциональной зависимости (ФЗ). Пусть 11 является отношением, а X и У -произвольными подмножествами множества атрибутов отношения Я Тогда У функционально зависимо от X, X -> У, когда для любого допустимого значения переменной отношения Я каждое значение множества X отношения Я связано точно с одним значением множества У отношения /?.

Анализ ФЗ технико-экономических показателей позволил сделать следующие выводы:

1. Единственный способ определения функциональных зависимостей для схемы отношения заключается в том, чтобы внимательно проанализировать семантику атрибутов. В этом смысле зависимости являются фактически высказываниями о реальном мире. Они не могут быть доказаны.

2. Таким образом, при традиционном проектировании РБД выявление функциональных зависимостей - процесс трудоемкий и субъективно зависимый. Вероятность необнаружения всех функциональных зависимостей при анализе "вручную" велика. А невыявленные функциональные зависимости могут сказаться на качественных характеристиках проектируемой РБД, на ее целостности, непротиворечивости, неизбыточности.

3. Процесс выявления функциональных зависимостей на основе имеющихся данных подлежит формализации, что позволит свести к минимуму не выявленные функциональные зависимости, существенно ускорить процесс проектирования РБД.

В связи с этим предлагается универсальная модель расчета и сравнительного анализа эмпирических зависимостей, открытая для включения, как новых статистических данных по технико-экономическим показателям, так и новых моделей (Рис.1.).

Общая схема реализована на основе создания параметризуемых макросов, включенных в гибридную среду поддержки принятия решений. Предложенная схема автоматизации обладает развитыми средствами визуализации данных и позволяет оперативно проводить анализ адекватности новых моделей.

Структура статистической базы данных технико-экономических показателей

Модели расчета

Статистическая БД

Mod 1 Mod 2 Mod n

Рис.1.

На основе проведенного сравнительного анализ классических моделей предложена методика оценки эффективности моделей с использованием методов регрессионного, дисперсионного и факторного анализа. Это позволило в автоматизированном режиме проводить исследования по синтезу новых эмпирических моделей. Все полученные результаты исследований сводятся в единую статистическую базу данных, включающую первичную (исходную), вторичную (расчетные характеристики прогнозных моделей) и производные от них по сравнительному анализу и оценке значимости влияния факторов.

Во второй главе диссертации выделены основные классы пользователей системы мониторинга. С одной стороны система мониторинга технико-экономических показателей необходима для оперативного принятия решений, что должно подкрепляться функциями информационной поддержки. С другой стороны, для реализации системы в диссертации разрабатываются математические методы и модели, а также программно-моделирующий комплекс оценки эффективности стратегий развития предприятий.

График средних значений показателей кластеров с исключением грузоподъемности

Plot of Means fcr Each Cluster

Проведен статистический анализ технико-экономических показателей транспортного звена предприятия ОАО «Первый автокомбинат им. Г.Л.Краузе». Отработаны формы визуализации показателей. Для решения вопросов выбора стратегии управления

используется метод к-средних. Часто показатели кластеризации имеют различные масштабы измерений, поэтому предполагается задание степени важности каждого при разбиении на группы и последующем изменении масштаба в соответствии со значением важности. С другой стороны может быть сделан переход к иной системе показателей или вовсе отказа от некоторых. На рис.2, приведен график средних значений показателей кластеров с исключением грузоподъемности.

При разбиении на кластеры существенное влияние оказывают несколько показателей, а именно, объем перевозок, время в наряде и среднесуточный пробег.

На основе проведенного статистического анализа технико-экономических показателей в работе поставлена задача минимизации стоимостей перевозок сразу по всем видам ТС, находящихся в распоряжении предприятия:

¿¿САОа(?-А(Эа(,->шш, (1)

4=1 а=1

где ¡¡АОаоН - искомая матрица распределения объемов; ||СЛСЭД| ¡=1,.1д, ]-1..!а - матрица стоимостей транспортировки единицы q-ю материала а-ым типом ТС; ¡=1..Щ, ]=1..1а - матрица

максимальных объемов транспортировки ц-ым ТС за плановый период.

В условиях такой постановки выполняется уравнение баланса по типам материалов, но баланс по возможностям транспортных средств не выполняется. Метод решения транспортной задачи позволяет использовать несбалансированные поставки. При этом коэффициент использования транспортных средств также представляет оптимизационную задачу:

У а У--— -> тт. (2)

МО«, ^

В работе предложен эвристический алгоритм решения последовательного приближения, в котором на каждом шаге решается транспортная задача с уточненными ограничениями.

На основании разработанных моделей предлагается динамический алгоритм корректировки производственных планов с учетом согласования работы транспортного звена. Основой алгоритма является модель объекта, учитывающая возможность вариации сроками отдельных этапов работ на каждом из объектов.

Каждый этап представляет тройку (т;, ф, где т, - длительность работы, /]>0 - уровень использования ресурсов в процессе выполнения этапа, Щ), 1е[0,7] - функция времени, определяющая затраты на реализацию этапа в момент 1. Предполагается, что этап не прерывается и продолжается с использованием всех изначально

выделенных ресурсов. Пусть £={<¡(5)} - непосредственно структура планов производства работ, тогда:

д^^щШ)' О)

м

где с?у(^(5))=Г(|До[ ^(Э) - х-,, - объем использования ресурсов на интервале Д¡ в процессе выполнения ]'-го этапа. Допустимые общие объемы использования ресурсов на каждом интервале определяются заданными уровнями д° , ¡=1..т.

Задача оптимизации состоит в поиске вектора £={(¡(8)}, доставляющего минимум затрат при ограничениях на объемы транспортировок на каждом интервале, что формально записывается:

N . .

6о{*)=Х9от/я,

<?,(*)« / = 1 ..т.

н

В результате решения задачи получается план выполнения всего комплекса работ, который сбалансирован как относительно ритмичности работы на отдельных производственных участках, так и относительно ритмичности транспортного звена. Полученный план можно считать опорным планом для его дальнейшего анализа с учетом динамики условий функционирования.

Весь спектр задач статистического анализа технико-экономических показателей и последующее решение задач оптимизации использования транспортных средств предприятия, ставит задачу формализованного описания исходных, результирующих и модельных данных.

Однако для решения поставленных задач необходима структуризация данных, которая обычно отсутствует на предприятиях. Данные, в основном, хранятся в простых таблицах, что не дает возможности использования 0!_АР-технологий для оперативного анализа. В связи с этим решается задача автоматического преобразования системы таблиц в базы данных, которая необходима для использования разработанной программы визуализации данных.

Показанная на рис.3, (в случае стремя простыми измерениями) структура многомерного куба (стрелки показаны направления агрегации) включает в себя показатель: количество продукции и три измерения:

• менеджеры по продажам (ось оМ),

• модели транспортных средств (ТС) (ось оС),

• временное измерение с единицей "месяц" (ось оТ).

Обозначим С, М, Т - множества членов соответствующих измерений "модели ТС", "менеджеры", "месяцы". Обозначим также количество членов в каждом из измерений пс = |С|, пт = [М|, гй = |Т(. Члены этих измерений будем обозначать соответственно тс, тт, гт*.

Трёхмерный ОА1_Р-куб с простыми измерениями

Для получения агрегированных значений в разрезе менеджеров и месяцев требуется просуммировать первоначальные значения показателей по всем моделям для каждой комбинации (гтгё, тт). На рис. 3. направление агрегирования обозначено стрелкой 1. Количество агрегированных таким образом значений равно птп! . Агрегированные таким образом значения показателей располагаются на плоскости (оМ, оТ). Аналогично получим число агрегатов (псШ) для всех комбинаций (тс, т!) при суммировании показателей по всем членам измерения "менеджеры". Количество агрегатов для всех комбинаций (тс, тт) при агрегации по временному измерению равно пт пс . Число агрегатов в разрезе членов одного из измерений равно числу членом соответствующего измерения пт, пс и т.

Несмотря на то, что большинство объектов не предполагается детализировать на ранних этапах разработки, такие объекты, как модели данных табличного вида (ДТВ) и модели реляционной базы данных (РБД) в работе рассмотрены детально. Они являются основными компонентами моделей ДТВ и РБД, и именно отличия этих моделей в основном определяет состав необходимых методов решения задач проектирования БД.

Схематичное представление модели РБД приведено на рис.4. Представление модели ДТВ - на рис.5.

Данные табличного вида представляются множеством ОТ = {1,0}, где 2-множество заголовков, О- множество данных. 1={гь...,121...,1п}, 1 = Ъп; п >= 1, где п - степень множества заголовков. Допустима ситуация, когда 2, = / = й, т = йп; /' Ф т, где п - степень множества заголовков, то есть, возможно полное совпадение заголовков.

Схематичное представление РБД

Предметная область; : Т1 : Т2 . ■ Т1_

Рис.4.

Схема данных табличного вида

МТ1

Предметная область 1МТ2

1ЧТС!

Рис.5.

В данных табличного вида возможны подзаголовки 1-го уровня, что формально выглядит следующим образом.

= {Рг-л.....Р1ц,..у = й; к>= 2, (5)

где /с - степень множества подзаголовков /-го заголовка.

2Р= /Ргр1.....Р2рЬ ..Р1рт}, / = т >=2, (6)

где т - степень множества подзаголовков р-го заголовка.

Допустима ситуация, когда:

Р1у = Р2ри (7)

В данных табличного вида возможны подзаголовки 2-го уровня, что формально выглядит следующим образом.

Р1ц = {РР1^...,РР2чт, ...,РР1ц1 т = >=2, (8)

где f - степень множества подзаголовков 2-го уровня /)'-го подзаголовка 1-го уровня.

Р2р, = {РР2рП.....РР2рт ..., РР2р1а}, г = й;я>= 2, (9)

где д - степень множества подзаголовков 2-го уровня р^го подзаголовка 1-го уровня.

Допустима ситуация, когда:

РР2^РР2р(т. (10)

О = № I}, (11)

где ЭО - множество строк данных.

Такого рода представление О допускает наличие нескольких заголовков и подзаголовков 1-го и 2-го уровней, расположенных в области данных. В том числе допускается наличие заголовков и подзаголовков, расположенных до, после и между записями. 50={501,..БО,,...,БО^, п » 1, где п - мощность множества строк данных.

ЗД ={Е0,Ь...,Е0«, ..„Ей;,}, ; = к>= 1, где к - степень множества элементов данных /-Й строки данных; Е0$- элемент данных.

Для данных табличного вида должно выполняться следующее правило:

(УЕ0)(Е0е50)(3 2(ге2)(г^Е0ЩЗ (Р2))(геР2)(Р2^Е0)Щз (РР2)) (РР2еР2)(РР2 <-> ЕЦ), где "<~>" означает взаимооднозначное соответствие.

То есть каждому элементу данных соответствует заголовок или подзаголовок 1-го или 2-го уровней и наоборот. ( уЕ0)(Е0а30 )(3 ТЕО (ТЕОеТ(ЕО))), где ТЕО=зШд\/МедегУ datetime; 7"(£0) - тип ЕО. То есть каждому элементу данных соответствует определенный тип данных. В общем случае: 7Е0ц# ... ФТЕОпФ ... ФТЕОпЬ ТЕОуФ ... ФТЕйцФ ... ФТЕйщ, _ _

ТЕй^Ф ... ФТЕО,кФ ... ФТЕОпк, / = 1.л; п » 1; у = 1 к >= 1, где п - мощность множества строк данных, к - степень множества элементов /-й строки данных. Другими словами, значения типов данных одного столбца могут не совпадать. Допустима ситуация, когда вЦ- = БЦ-, г = 1,п, ) = ; / Ф_/', где п - мощность множества данных, то есть, возможно полное совпадение строк данных.

Недопустима ситуация, когда вО^БЦ, ; = \ = ,

где п - мощность множества данных, то есть невозможно полное совпадение строк данных.

Несмотря на некоторое сходство модели данных табличного вида и модели реляционной таблицы, в них имеются существенные различия. В результате реализована следующая процедура построения процесса проектирования РБД на основе ДТВ.

На первом этапе (по аналогии с описанием процесса взаимодействия решающих систем), используя отличия моделей ДТВ и РБД, в операторной форме описываются шаги преобразования ДТВ в РБД, формируются связи между ними, определяются правила и порядок их использования. Такое описание разработано с целью выявления основных компонент разрабатываемой интерактивной системы выявления основных связей между ними, построения модели процесса. Под оператором согласно его определению понимается отображение ОР: X -> У, в котором множества X и У являются множествами функций с элементами х(Х) и Формально факт преобразования функции хЦ) в функцию посредством выполнения оператора ОР отмечается следующим образом: уЦ) = ОР(х (()).

На втором этапе операторная модель используется в качестве исходной формализации для разработки модели процесса проектирования БД.

На третьем этапе выявляются и исключаются дефекты модели, а, следовательно, исключаются дефекты объекта моделирования. В конечном итоге строится сетевая модель процесса проектирования, свободная от концептуальных ошибок.

На четвертом этапе с помощью деревьев достижимости анализируются динамические свойства процесса проектирования БД.

Для последовательного развертывания операторной модели в работе рассмотрены все возможные сочетания пунктов несоответствия модели ДТВ и модели РБД: ДТВ - нереляционные таблицы; ДТВ - ненормализованные таблицы; в ДТВ отсутствуют ключевые поля; таблицы ДТВ не связаны между собой. Соответствующие постфиксы в операторах модели "р", "н", "к", "с". Индекс "и" используется для оператора импортирования, который задействован при любом сочетании.

В результате таких преобразований появляется возможность оперативного отображения данных в системе мониторинга.

В третьей главе диссертации разрабатывается формальные модели и методы построения баз данных системы мониторинга. Для реализации структуры БД системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий, учитывающей

возможность добавления новых расчетных соотношений и методов расчета экономической эффективности, в работе предлагается категорный подход. При этом информационная система может быть рассмотрена, как система взаимосвязанных определенным образом доменов (рис.6.).

Общая структура доменно-ориентированной информационной

системы

Система управления доменами реализует общий интерфейс взаимодействия между доменами. Основными программными компонентами являются операции конструирования доменов. Образование взаимосвязанных доменов предлагается реализовать через операции, которые предложены в категорной модели. Так, с помощью операции агрегации можно образовать составной домен, который включает в себя элементы, из двух или более доменов. Реализация перехода от составного домена к одному из образующих его домену осуществляется с помощью операций декомпозиции и выбора, в результате которых выбирается один из связанных доменов. В данной модели отношение наследования между доменами реализуется путем применения операции агрегации.

Любой объект БД будем ассоциировать с некоторой универсальной сущностью Е. Каждый экземпляр сущности характеризуется множеством атрибутов А = {А, А2.,., Ап}. Атрибуту соответствует область возможных значений. Между множеством атрибутов и областями возможных значений задается отображение вида:

Рис. 6.

Dom: A D, (12)

где D = {Di, D2,..., Dn} - области возможных значений; D,- область возможных значений.

Таким образом, атрибуту Д соответствует область значений Dom(Aj). Дня идентификации элементов из множества объектов Е выделяется номерное множество N. С множеством экземпляров сущности свяжем атрибут Е, который обозначает отношение принадлежности объекта предметной области к множеству экземпляров сущности Е и задает идентификатор экземпляра сущности.

Рассмотрение модели "сущность-связь" (ER-модель) предполагает выделение атрибутов, связанных с конкретной сущностью, и связи между атрибутами (рис.7.). Выполним декомпозицию отношения R в виде бинарных отношений R1t R2, R3, R4. R5. R6, R7. Предложенная декомпозиция отношений в совокупность бинарных отношений не приводит к потере информации и учитывает более точно семантические свойства приложений (не требуется введения специальных обозначений для неопределенных или неизвестных значений атрибутов сущностей).

Любой элемент, включенный в базу данных, связан с определенной сущностью из множества Е. При включении нового элемента в базу данных, необходимо определить сущность, к которой относится этот элемент. Это достигается путем вычисления экземпляра сущности на основе других связанных с ним элементов или путем образования нового экземпляра сущности, что приводит к расширению множества Е.

Множество отображений вида А определяет множество объектов Ob(ER) категории сущностей ER. Значения атрибута А конкретной сущности е е Ее номером s = Dom(e) равно а = А(s). Допускается, что для некоторого экземпляра сущности с номером s значение Л(э) не определено. Этот факт будем обозначать как запись вида Л(в) = nil. Отображение А может быть рассмотрено как совокупность пар вида <s, а>, где s е Dom(E) и а ее Dom(A), по одной для каждого "а", т.е. если <s, а>еДи <s, b> е А, то а = Ь.

В качестве области возможных значений отображения >A:Dom(E) -» Dom(A) может выступать подмножество Dom(E") множества Dom(E), соответствующее сущности Е, тогда отображение имеет вид : ADom(E) -» Dom(E").

Отображения такого вида задают связи между сущностями (объектами). В этом случае атрибут А отображения выступает как атрибут связи. Из этого множества отображений выделяется единичное отображение le: Dom(E) —> Dom(E), удовлетворяющее свойству s=le(s) для любого s е Dom(E).

Модели объектов

Рис. 7.

В качестве множества значений атрибута А может выступать подмножество декартова произведения:

Оот(А) с □от(А1)хОот(А2)х...хОот(Ап)| С3)

В качестве значения используются составные элементы, т.е. последовательность значений соответственно из области значений атрибутов А-|, А2,..., Ап.

Схему объекта (БЬ) определим как совокупность, состоящую из имен (обозначений) сущностей и атрибутов. Для объектов А и В можно определить следующие схемы: 5И(Л) = {Е, А^ А2,..., А„} и 5И(В) = {Е, В,,В2.....Вп}.

Определим объект А: □от(Е1) -> Оот(А1)хОот(А2)х...хОот(Ап) и объект В: Оот(Е") —> Оот(В1)хОот(В2)х...хОот(Вк). Частным

случаем морфизмов является отображение между объектами из Ob(ER). Для каждой тройки объектов А, В, С определяется операция умножения или композиции морфизмов. Пусть морфизм ueMor(A В) и морфизм veMor(ß, С), тогда композиция морфизмов и и V определяется как композиция соответствующих им отношений:

и о V = {<г0, г3> | 3 <г0, eu,] <r2, r3> е v, г ^ г2}. (14) В работе также используется операция сцепления: С = А □ ß={<s,a1,b1> | a,=>A(s), b1=S(s), s e ne(A) n яЕ-(В),

a! e Dom(A1)xDom(A2)x...xDom(An) (15)

bi e Dom(Bi)xDom(B2)x...xDom(Bk). Таким образом, в диссертации разработаны механизмы формирования и модификации структур баз данных технико-экономических показателей функционирования предприятий промышленности и транспортного комплекса в условиях определения новых требований к видам отчетности.

Для реализации информационно-логической модели предлагается доменно-ориентированная структура модели, одна из компонент которой представлена на рис.8. Все атрибуты составных доменов образуются в результате наследования атрибутов от связанных с ними доменов.

Для реализации доменов используется унифицированный объектно-ориентированный интерфейс. Задача разработчиков доменов состоит в нахождении наиболее эффективных методов реализации функций домена. Для упрощения процесса создания доменов предлагаются типовые реализации классов доменов, в которых используется типовой способ организации элементов различных типов.

В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами: все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементов; драйвера для работы с базами данных Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

Предложенный объектно-ориентированный подход для создания ИС позволил:

1 ). Снизить затраты и сроки создания базы данных системы мониторинга за счет максимального использования ранее сформированных объектов категорной модели.

2). Повысить уровень совместимости и целостности данных за счет использования типового интерфейса, типовых доменов и отношений между ними.

Доменно-ориентированная структура модели

Головное !

Предприятие

| Экономические I | показатели |

содержатс

Данные о доходах

содержатся

! Данные о~| | перевозках!

Код

рассчитываются

Рейс

—содержатся—|--------

рассчитываются

I

Планируемые показатели

содержатся

Г~ Данные о выполнении [ рейсов

| Эксплуатационные

I показатели

Планируемые показатели

—рассчитываются—

_1_

Пробег

Фактические показатели

Рис. 8.

Грузопоток

3). Создать условия для эволюционного развития информационных технологий за счет стандартизации доменов и свойств системной открытости.

4). Перейти от существующих технологий ведения БД к предлагаемому подходу за счет создания сопрягающих объектов, используя объектно-ориентированные языки программирования.

В четвертой главе диссертации была проведена апробация разработанных методов и алгоритмов. Так, по имеющимся статистическим данным прогнозирования объемов производства до 2015г. регрессионный анализ позволил выявить линейную зависимость большинства технико-экономических показателей от роста объема производства. Нелинейная зависимость показателей достигается за счет отклонения значений на 0,5-1%. Отклонение от линейности столь незначительно (коэффициент корреляции 0,99), что на общую картину развития не влияет. Используемые подходы

определения этих показателей приводят к значительному их завышению, что создает видимость благополучия работы.

Увеличение объемов выпускаемой продукции планируется проводить за счет расширения штата сотрудников. Следует заметить, что увеличение числа рабочих целесообразно при увеличении производственных мощностей и дополнительных инвестиций. Из графика, отображенного на рисунке 9. (а), видно, что прибыль линейно возрастает с увеличение объема выпускаемой продукции, и не зависит от количества рабочих, причем затраты на производство снижаются (Рис. 9.(6)). Таким образом, в перспективном плане не учитываются затраты на расширение производства.

Зависимость прибыли и затрат от объема товарной продукции

Зависимость прибыли от овъема лоодучцкк кг завода СВАРЭ С1 РР= 13516, ♦ ,05053-С1_ОР СоггёгПоа ;»,76395

СошМ'оп: -,875г

Рис. 9.

Таблица 1.

Таблица информативности глазных факторов

Информативность % информативности Накопленная информативность Накопленный % информативности

8,653679 96,15198 8,653679 '96,15198 1

0,323356 3,59285 8,977035 99,74483 |

Ш§54 (0,23282 ~1 8,997989 ¡99,97765 |

0,001795 0,01994 8,999783 ¡199,99759 |

Факторный анализ позволил выявить абстрактный фактор, который определяет общую картину развития на 96% (Таблица 1.).

Следовательно, этот план развития полностью определяется одним показателем (объем продукции), все остальные технико-экономические показатели линейно зависят от него.

Фкторьый ачализ по всем показателям для всех заводов

1,0

МТ FO

С

МТ VR

а

ЕМ VR

МТ ОР

0.8

0.0

0,2

0.6

ТР FO

ТР VR

-0,2

-0.4

-1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0.2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 Factor 1

Рис. 10.

Из графика (рис.10.) видно, что фондоотдача имеет большую обратную корреляцию с первым абстрактным фактором, а со вторым абстрактным фактором коэффициент корреляции близок к 0. Стоимость основных средств снижается на всем прогнозируемом периоде, а объем производимой продукции возрастает. Следовательно, снижение фондоотдачи говорит об ошибочности прогноза.

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано б печатных работ, приведенных в списке публикаций.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ методов и моделей мониторинга технико-экономических показателей транспортного звена промышленных предприятий.

2. Разработаны методы преобразования данных табличного вида в реляционную базу данных.

3. Разработана методика визуализации технико-экономических показателей с применением OLAP технологий.

4. Разработана структура системы мониторинга, открытая для включения новых аналитических и статистической методов обработки данных.

5. На основе проведенного статистического анализа технико-экономических показателей поставлена и решена задача минимизации стоимостей перевозок по всем видам транспортных средств.

6. На основе категорного подхода разработаны методы формирования открытой структуры базы данных системы мониторинга технико-экономических показателей.

7. Разработан программно-моделирующий комплекс распределенной системы мониторинга технико-экономических показателей. Комплекс внедрен для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе МАДИ(ГТУ)

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Гоголин, С.С. Планирование доставки грузов с использованием информационно-аналитической системы / С.С.Гоголин, Д.И. Подпорин // Современные технологии управления в автотранспортных системах: сб. науч. тр. Ф-та «Управления» МАДИ(ГТУ).- М„ 2007. - С.57-63.

2. Гоголин, С.С. Выбор информационной системы для автоматизации промышленных предприятий / С.С. Гоголин, В.Н. Брыль, Л.Ф. Макаренко, Е.Ю. Фаддеева // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. - С.73-79.

3. Гоголин, С.С. Организация перевозок на городском и пригородном пассажирском транспорте / С.С. Гоголин, Л.Б. Миротин, A.M. Ивахненко, A.A. Шарков II Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. - С. 70-75.

4. Гоголин, С.С. Система автоматизации оценивания показателей качества технологических процессов / С.С. Гоголин, A.M. Ивахненко, И.Э.Саакян, A.B. Ящуков // Вестник МАДИ(ГТУ) вып.4(15).-М„ 2008. -С.108-111.

5. Гоголин С.С. Мониторинг и управление технологическими процессами на производственных предприятиях с распределенной структурой //Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ), М., 2008. С. 24-30.

6. Гоголин С.С. Организация баз данных системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса //Аналитико-имитационное моделирование и ситуационное управление в промышленности, строительстве и образовании. Сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ), М., 2008. С.31-36.

Подписано в печать 1У.42. 2008 г. Формат 60x84/16

Усл.леч.л. 1,0 __

Тираж /¿?0 экз. Заказ № о Ь "Техполиграфцентр" Россия, 125319,г.Москва,ул. Усиевича, д. 8а. Тел./факс: 8 (499) 152-17-71 Т. 8-916-191-08-51

ВВЕДЕНИЕ.

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА.

1.1. Основные направления развития информационных технологий в сфере управления работой автотранспорта.

1.1.1. Общие положения развития распределенных информационных систем управления транспортом.

1.1.2. Модернизация информационно-телекоммуникационных подсистем грузовых перевозок.

1.1.3. Направление развития информационно-вычислительных систем управления перевозками.

1.2. Анализ методик определения экономической эффективности управления перевозками.

1.2.1. Интегральная экономическая эффективность в условиях неопределенности.

1.2.2. Определение показателя интегральной экономической эффективности

1.2.3. Внутренняя норма доходности проекта.

1.2.4. Индекс прибыльности.

1.3. Программные аспекты создания распределенных информационных систем.

1.4. Классификация пользователей системы мониторинга.

Выводы по главе 1.

2. МОДЕЛИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ МОНИТОРИНГА ТРАНСПОРТНЫХ РАБОТ.

2.1. Статистический анализ показателей функционирования транспортных колонн.

2.2. Задача преобразования данных табличного вида в реляционную модель данных.

2.3. Функционал операторной модели преобразования данных.

2.4. Разработки модели сетевого планирования транспортных работ.

2.5. Разработка методики оценки эффективности транспортировки грузов. 96 Выводы по главе 2.

3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ БАЗ ДАННЫХ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

3.1. Анализ семантических свойств и теоретической обоснованности моделей.

3.2. Семантическое моделирование данных с применением элементов теории категорий.

3.2.1. Модель данных на основе теории категорий.

3.2.2. Операции в категорной модели.

3.2.3. Реляционная и категорная доменно-ориентированная модели данных.

3.2.4. Основные признаки категорной доменно-ориентированной модели

3.2.5. Связь между реляционной и категорной доменно-ориентированной моделями данных.

3.3. Категорная модель данных и проектирование открытых информационных систем.

3.3.1. Категорцая модель и организация данных в информационных системах.'.

3.3.2. Оценка семантических свойств доменов при обеспечении целостности и эффективности БД.

3.3.3. Учет индивидуальных семантических свойств данных в доменно-ориентированной организации данных.

3.3.4. Описание диалога доменно-ориентированной информационной системы.

Выводььк главе 3.

4. РАЗРАБОТКА И АПРОБАЦИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

4.1. Анализ информационных потоков документооборота предприятия «Первый автокомбинат».

4.2. Организация) интерфейсного взаимодействия СУБД мониторинга с пакетами статистического анализа:.

4.2.1. Методика создания макросов взаимодействия с пакетом статистического анализа.

4.2.2. Описание методов статистической обработки данных.

4.2.3. Функциональные возможности программ аналитического анализа технико-экономических показателей.

4.3. Реализация методов удаленного доступа к отчетным формам показателей функционирования предприятий.

4.4. Формы визуализации технико-экономический показателей.

Выводы по главе 4.

Современный организационный и технологический уровень предприятий промышленности и транспортного комплекса в первую очередь определяется возможностью оперативного и динамичного управления производственными процессами. Текущая ситуация определяет необходимость автоматизации технологических процессов, начиная с формирования портфеля заказов и, заканчивая оперативным управлением производственной деятельностью, что невозможно без использования системы мониторинга, основанной на распределенной базе данных. Кроме того, для успешной деятельности предприятий требуется проведение всестороннего анализа деятельности, как самого предприятия, так и предприятий-смежников. Рассмотрение всего спектра вопросов просто невозможно без использования новых информационных технологий.

Перспективный план развития любого предприятия в предстоящий период предусматривает активное внедрение информационно-коммуникационных технологий, разработку и внедрение программно-математических методов и средств автоматизации сбора, обработки и выдачи информации, необходимой для принятия управленческих решений.

Все это делает актуальным решение задач создания системы мониторинга с использованием современных методов аналитической обработки данных и инструментальных средств формирования баз данных.

Предметом исследования являются технологии сбора, передачи и аналитической обработки данных о технико-экономических показателях функционирования предприятий промышленности и транспортного комплекса с использованием систем баз данных.

Целью работы является автоматизация системы оперативного контроля технико-экономических показателей предприятий на основе создания формализованных методов и информационных моделей, а также использования распределенной структуры баз данных в рамках единого программно-моделирующего комплекса оценки эффективности производственной деятельности.

Для достижения данной цели в работе решаются следующие задачи:

• системный < анализ технико-экономических показателей функционирования предприятий транспортного комплекса; разработка структуры системы мониторинга* на основе технологий визуализации и аналитических методов статистической обработки» данных;

• разработка методов преобразования данных табличного вида в реляционные модели данных;

• разработка методов и средств формирования открытой» структуры баз данных на основе категорного? подхода;

• реализация программно-моделирующего* комплекса распределенной информационной системы мониторинга.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится системный анализ структуры управления транспортным звеном промышленных предприятий. Вводится иерархия целей, что позволяет структурировать* направления исследований. Предполагается, что главной цельку является обеспечение своевременного и комплектного завершения* производственных работ в соответствии с хозяйственными договорами при минимизации затрат на достижение этой цели. Рассматриваются локальные и глобальные цели повышения эффективности технологических процессов, автоматизация которых повысит их организационно-технический уровень.

Как правило, на крупных предприятиях или объединениях существуют свои транспортные отделы, хотя возможно привлечение транспортных средств из специализированных транспортных компаний нат условиях аренды. Структура транспортного звена» должна быть достаточно гибкой, чтобы обеспечить перевозку объемов грузов, повергающихся еженедельной или даже ежедневной корректировке, гарантировать частую и круглосуточную доставку грузов в разбросанные и отдаленные объекты с целью поддержания ритмичности работ.

В качестве анализируемых показателей по транспортному звену рассматривались: количество ТС; средняя грузоподъемность; общая грузоподъемность; объем перевозимых грузов; среднее расстоянии перевозки; среднесуточный пробег; время в наряде; коэффициенты простоя автомобиля, использования пробега, выпуска автомобилей, технической готовности, простоя под погрузкой и другие.

Во второй главе диссертации выделены основные классы пользователей системы мониторинга. С одной стороны система мониторинга технико-экономических показателей необходима для оперативного принятия решений, что должно подкрепляться функциями информационной поддержки. С другой стороны, для реализации системы в диссертации разрабатываются математические методы и модели, а также программно-моделирующий комплекс оценки эффективности стратегий развития предприятий.

Проведен статистический анализ технико-экономических показателей транспортного звена предприятия ОАО «Первый автокомбинат им. Г.Л.Краузе». Отработаны формы визуализации показателей. Для решения вопросов выбора стратегии управления используется метод к-средних. Часто показатели кластеризации имеют различные масштабы измерений, поэтому предполагается задание степени важности каждого при разбиении на группы и последующем изменении масштаба в соответствии со значением важности. С другой стороны может быть сделан переход к иной системе показателей или вовсе отказа от некоторых.

В третьей главе диссертации разрабатывается формальные модели и методы построения базы данных системы мониторинга. Для реализации структуры баз данных системы мониторинга технико-экономических показателей предприятий, учитывающей возможность добавления новых расчетных соотношений и методов расчета экономической эффективности в работе предлагается категорный подход, в котором в качестве объектов выступают домены. Тогда информационная система может быть рассмотрена, как система взаимосвязанных определенным образом доменов.

Система управления доменами реализует общий интерфейс взаимодействия между доменами. Основными программными компонентами являются операции конструирования доменов. Образование взаимосвязанных доменов предлагается реализовать через операции, которые предложены в категорной модели. Например, с помощью операции агрегации можно образовать составной домен, который включает в себя элементы, из двух или более доменов. Реализация перехода от составного домена к одному из образующих его домену осуществляется с помощью операций декомпозиции и выбора, в результате которых выбирается один из связанных доменов. В данной модели отношение наследования между доменами реализуется путем применения операции агрегации.

В четвертой главе диссертации разработана структура программно-моделирующего комплекса. Создание разработанной информационной систем опирается на гибкие методы внутрисистемной идентификации данных в базах данных и широкое применение объектно-ориентированных интерфейсов между доменами. Для идентификации элементов домена используются внутрисистемный номер. Для информационно-логической модели предлагается доменно-ориентированная структура этой модели. Все атрибуты составных доменов образуются в результате наследования атрибутов от связанных с ними доменов.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

При разработке формальных моделей компонент системы мониторинга в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат, реляционная алгебра, реляционное исчисление, исчисление предикатов, теория множеств, алгебра логики, теория операторов, теория алгоритмов. Анализ технико-экономических показателей транспортных предприятий проводился на реальных статистических данных, обработка которых проводилась с помощью методов регрессионного, факторного, кластерного и других современных методов многомерного статистического анализа с использованием математических и статистических пакетов.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов определяется корректным использованием современных математических методов и моделей, предварительным статистическим анализом динамики технико-экономических показателей отдельных предприятий, а также согласованностью результатов аналитического и имитационного моделирования. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения результатов работы на ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования и представляют непосредственный интерес в области автоматизации формирования базы данных и выработки новых форм визуализации данных по динамике технико-экономических показателей. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения на ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

Научную новизну работы составляют методы и модели автоматизации системы оперативного контроля технико-экономических показателей предприятий промышленности и транспортного комплекса.

На защиту выносятся:

• метод решения задачи согласования объемов производства и транспортировки;

• методы преобразования данных табличного вида в реляционную модель данных;

• структура базы данных системы мониторинга технико-экономических показателей;

• формализованные категорные модели динамического формирования структуры базы данных.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских и межрегиональных научно-технических конференциях и семинарах (2005-2008гг.);

• на совместном заседании кафедр «АСУ» и «Менеджмент» МАДИ(ГТУ).

Совокупность научных положений, идей и практических результатов исследований в области автоматизации предприятий транспортного комплекса составляет актуальное направление исследований в области создания систем оперативного контроля и управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса.

По результатам выполненных исследований опубликовано 5 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 180 страницах машинописного текста, содержит 46 рисунков, 23 таблиц, список литературы из 107 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Проведен анализ структуры, информационных потоков передачи информации «Первый автокомбинат» и разработана программная поддержка система мониторинга, обеспечивающая оперативный обмен сжатыми информационными ресурсами всех предприятий в реальном времени.

2. Разработан комплекс программ обеспечения интерфейсного взаимодействия с пакетами статистической обработки технико-экономических показателей.

3. Разработана структура базы данных предприятий «Первый автокомбинат» и приложения, реализующие удаленный доступ для организации мониторинга технико-экономических показателей отдельных подразделений.

Заключение

1. Проведен системный анализ методов и моделей мониторинга технико-экономических показателей транспортного звена промышленных предприятий.

2. Разработаны методы преобразования данных табличного вида в реляционную базу данных.

3. Разработана методика визуализации технико-экономических показателей с применением OLAP технологий.

4. Разработана структура системы мониторинга, открытая для включения новых аналитических и статистической методов обработки данных.

5. На основе проведенного статистического анализа технико-экономических показателей поставлена и решена задача минимизации стоимостей перевозок по всем видам транспортных средств.

6. На основе категорного подхода разработаны методы формирования открытой структуры базы данных системы мониторинга технико-экономических показателей.

7. Разработан программно-моделирующий комплекс распределенной системы мониторинга технико-экономических показателей. Комплекс внедрен для практического применения в ряде промышленных предприятий, а также используются в учебном процессе МАДЩГТУ)

1. Андронов A.M., Надиев Д.С. О некоторых усовершенствованиях алгоритма Бузена для расчета замкнутых сетей массового обслуживания // Автоматика и вычислительная техника. - 1984. - № 4. - С. 18-21.

2. Афанасьв Л.Л., Островский Н.Б. Единая транспортная система и автомобильные перевозки. -М., Транспорт, 1984. -333с.

3. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984.-248 с.

4. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета. М.: Наука, 1989. - 336 с.

5. Башарин Г.П., Толмачев А. Л. Теория сетей массового обслуживания и ее приложения к анализу информационно-вычислительных систем // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.:ВИНИТИ, 1983. - Т.21. - С.3-119.

6. Белов Е.Г. Об одной многокритериальной задаче распределения заданий. Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. - С.4-9.

7. Беляков В.Г., Митрофанов Ю.И., Ярославцев А.Ф. Пакет прикладных программ для математического моделирования сетевых систем // XI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1986. - Ч.Ш. - С. 145-150.

8. Березкин О.И., Панова H.A. Моделирование региональных производственно-транспортных систем. — Проблемы соц.-экон. развития региона в условиях экон. реформ.: Матер, регион, науч.-прак. конф. -Чебоксары, 1996. С.188-196.

9. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-544 с.

10. Блэк Ю. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 506 с.

11. Богуславский Л.Б. Управление потоками данных в сетях ЭВМ. М.: Энергоатомиздат, 1984. - 168 с.

12. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.- 336 с.

13. Глушков В.М. О системной оптимизацию Кибернетика.- 1980,- №5.-С.1-6.

14. Гоголин, С.С. Выбор информационной системы для автоматизации промышленных предприятий / С.С. Гоголин, В.Н. Брыль, Л.Ф. Макаренко, Е.Ю. Фаддеева // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ(ГТУ). -М., 2008. С.73-79.

15. Голошубова Н., Голошубов О. Развитие складской сети как компонента инфраструктуры рынка. — Экон.Украины. 1998. - №3. — С.62-65.

16. Голыптейн Е.Г., Солколов H.A. Декомпозиционный метод решения производственно-транспортных задач. Эконом, и мат. методы. — 1997. -33, №1. - С.112-128.

17. Грешилов A.A., Стакун В.А., Стакун JI.A. Математические методы построения прогнозов. — М., Радио и связь, 1997. — 112с.

18. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. — С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. -СПб, 1995.-37с.

19. Дэвис Д., Барбер Д., Прайс У. и др. Вычислительные сети и сетевые протоколы. М.: Мир, 1982. - 562 с.

20. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. - 1993. - №1. - С. 14-19.

21. Жожикашвили В.А., Вишневский В.М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.- 192 с.

22. Заверкин В.В. Прогнозирование транспортных потоков предприятий промышленности строительных материалов Украины. — Вост. Укр. гос. ун-т. Дуганск, 1996. — 9с.

23. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ.- Киев: Техника, 1986. 169 с.

24. Захаров Г.П. Методы исследования сетей передачи данных. — М.: Радио и связь, 1982.

25. Захаров Г.П., Ревельс В.П., Симонов М.В. Оптимизация распределения ресурсов между центрами коммутации пакетов // Средства связи, 1990, вып. 4, С. 51-54.

26. Зимин Ю.Н., Умрихин Ю.Д., Черкасов Ю.Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.

27. Зобнин Б.Е., Коротаева JI.H., Ченцов А.Г. об одной задаче маршрутной оптимизации и ее приложения. Пробл. перед, инф. - 1997. — 33, №4. - С.70-87.

28. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания. М.:Высшая школа, 1982.

29. Ищенко Д.Л. Основные направления логистического анализа транспортного потенциала. — Логистика в рыночных отношениях.: Сарат.гос.техн.ун-т. Саратов, 1996. - С.70-71.

30. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С.116-123.

31. Кельберт М.Я., Сухов Ю.М. Математические вопросы теории сетей с очередями // Итоги науки и техники. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1988. - Т.26. - С. 3-96.

32. Кельманс А.К., Мамиконов А.Г. О построении структур передачи информации, оптимальных по надежности // Автоматика и телемеханика. -1964.-№2.-С. 207-212.

33. Клейнрок Л. Вычислительные системы с очередями: Пер. с англ. -М.: Мир, 1979. 600 с.

34. Клейнрок Л. Коммуникационные сети (стохастические потоки и задержки сообщений). М.: Наука, 1970. — 256 с.

35. Коган Я.А., Липцер Р.Ш., Смородинский A.B. Гауссовская диффузионная аппроксимация в замкнутых моделях вычислительных сетей // X Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М.: ВИНИТИ, 1985. - Ч.П. - С. 255-260.

36. Куклин Г.В., Яковлев С.А. Информационные сети АСУ и вопросы автоматизации их проектирования // Автоматизация проектирования АСУП: Сб. статей. Киев: Знание, 1976. - С. 13-15.

37. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. -М., 1994. С. 152-153.

38. Литвинчук В.Г. Опыт работы цеха технологического автотранспорта. Горн.ж. - 1997. - №9. - С.51-52.

39. Лобурева Л.В. Опыт использования достижений логистики в повышении эффективности транспортного комплекса. — Матер.регион.научн.техн.конф.'Проблемы и перспективы соц.-экон.развития Самарской обл.', Самара, 22-23 мая, 1997, Т.2. Самара, 1997. - С.250-252.

40. Лоусон С. "Коммутаторы АТМ" // Журнал Компьютерворлд Россия, Москва, май 1998.

41. Лукашук Л.И. Диффузионная аппроксимация для замкнутой сети Джексона // Кибернетика. 1989. - Т. 25, № 1, - С. 30-33.

42. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 431с.

43. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. — Автом. и телемех. 1997. - №3. - С. 131-143.

44. Макеев В.Н., Суслев С.И., Круцких Л.Ч. Математическая модель оптимизации транспортно-грузового процесса лесопромышленного производства. Воронеж, гос. лесотех. акад. - Воронеж, 1998. - 10с.

45. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. - Екатеринбург, 1995. — С.63-82.

46. Меликов А.З. Марковская модель процесса накопления в системах транспортно-складского типа. Электрон, моделир. - 1996. - 18, №3. — С.7983.

47. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.- 344 с.

48. Мизин И.А., Богатырев В.А., Кулешов А.П. Сети коммутации пакетов. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

49. Митрофанов Ю.И., Беляков В.Г., Кондратова H.A., Ярославцев А.Ф. Об одной реализации метода конволюции для сетевых моделей обслуживания // XVI Всесоюз. школа-семинар по вычислительным сетям: Тез. докл. М: ВИНИТИ, 1991, Ч.Ш. - С. 154-158.

50. Пахомова В.Н., Отставнова JI.A., Изибаев К.Б. Рационализация работы внутризаводсткого транспорта на основе метода концентрации подзадач. Эксплуатация транспорта, Сарат.гос.техн.ун-т. — Саратов, 1996. — С.87-91.

51. Первозванский A.A., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.

52. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. — 304с.

53. Плужников К.И. Договор складского хранения. — Бюл. транс, инф. — 1996.-№10. С.10-13.

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

55. Прим Р. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения // Кибернетический сборник; Вып. 2. М.: Изд-во иностр. лит., 1961. - С. 95107.

56. Принципы построения единой информационной системы управления на транспорте. "Повышение качества управления и эффективности строительства". Сб.науч.тр. - Рязань, РТИ, 1994. - С.98-101.

57. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. — Пенз. гос. техн. ун-т. Пенза, 1997. - 20с.

58. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика обработки экспериментально-статистической информации. — Пенз. гос. техн. ун-т. — Пенза, 1997.-29с.

59. Разработка программно-математических методов и средств проектирования банков данных и создания на их основе банка данных АСУС Главмособлстроя. Отчет/МАДИ(ТУ)/Алексахин C.B., Будихин A.B., Николаев А.Б. и др. М., 1986. Номер гос.регистрации 01840172386.

60. Саати Т. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Сов. радио, 1971. - 520 с.

61. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. — Изв. РАН Теор. и сист. упр. 1997. - №2. - С.117-123.

62. Санкова JI.B. Условия взаимодействия фирм в логистических отношениях. Автом.трансп. в условиях рыночных отношений.: С.Петер.,гос.инж.-экон.акад. - СПб, 1995. — С.42-45.

63. Синхронные сети передачи данных / В.О. Шварцман, H.H. Етрухин, М.А. Карпинский и др.; под. ред. В.О. Шварцмана. М.: Радио и связь, 1988. - 256 с.

64. Советов Б.Я., Рухман Е.Л., Яковлев С.А. Системы передачи информации от терминалов к ЦВМ. Л.: изд. Ленингр. ун-та, 1978. — 240 с.

65. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение, 1990, - 332 с.

66. Сормакова Л.О. Операции транспортно-складских работ в цеховой логистике. — Логистика в рыночных отношениях.:Сарат.гос.техн.ун-т. -Саратов, 1996. С.57-60.

67. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984.- 312с.

68. Сханова С.Э. Проблемы развития логистики и рынок. — Орг. и упр. международными автомоб. перевозками.: С.Петерб. гос. инж.-экон. акад. — СН6Д997. С.143-145.

69. Татевосян Г.М. Обоснование экономической эффективности капитальных вложений с использованием методов оптимизации. — Экон. и мат. моделир. 1997. - 33, №1. - С.26-37.

70. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. — М., 1994. - С. 149151.

71. Фрэнк Г., Чжоу В. Топологическая оптимизация сетей ЭВМ // ТИИЭР. 1972. - Т. 60.-№ 11.-С. 147-162.

72. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974.-519 с.

73. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984.- 352 с.

74. Шахов В.В. Некоторые задачи планирования имитационного эксперимента. Тр.конф.мол.уч.ВЦ СО РАН. Новосиб.март. — Новосибирск, 1995. — С.200-212.

75. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: Пер. с англ. М.: Наука, 1992. - 4.1. - 336 с. - 4.II. - 272 с.

76. Янбых Г.Ф., Этингер Б.Я. Методы анализа и синтеза сетей ЭВМ. — JL: Энергия, 1980.-96 с.

77. Akyildiz I.F., Liebeherr J. Application of Norton's theorem on queueing networks with finite capacities // Proc. of the Eighth Annual Joint Conf. of the IEEE Сотр. and Comm. Soc., Ottawa, Canada, Apr. 1989. Washington: USA, 1989.-Vol.3. - P. 914-923.

78. Bernardo M., Donatiello L., Gorrieri R. A formal approach to the integration of performanceaspects in the modeling and analysis of concurrent systems. Information and Computation. - 1996. - v. 144, №2. - P.83-154.

79. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97-206285, December 1997. P. 27.

80. Bostel A.J., Sagar V.K. Dynamic control system for AGVs. — Comput. and Contr. Eng. 1996. - 7,№4. - P. 165-176.

81. Buzen J.P. Compulational algorithms for closed queueing networks with exponential servers// Comm. ACM. 1973. - Vol. 16, № 9. - P. 527-531.

82. Carah B. Talking load and clear. Certain. Manag. - 1997. - №142. -P.61-62.

83. Carlos A., Patrick A. A Functional Simulator of Spacecraft Resources. -Society of Computer Simulation Multiconference, Atlanta, Georgia, April 6-10, 1997.-P.6

84. Christopher A. Kennedy and Mark H. Carpenter, Comparison of Several Numerical Methods for Simulation of Compressible Shear Layers. NASA TP-3484, December 1997. - P.62

85. Classification and related methods of data analysis/ ed.Bock H. -Amsterdam: NORTH-HOLLAND, 1988,- 749 p.

86. Courtoils PJ. Decomposability queueing and computer system applications. New York: Academic Press, 1977. - 284 p.

87. Daduna H. Busy periods for subnetwork in stochastic networks: mean-value analysis// J.ACM. 1988. - Vol. 35, №. 3. - P. 668-674.

88. Dallery Y. An improved balanced job bound analysis of closed queueing networks // Oper. Res. Lett. 1987. - № 6. P. 77-82.

89. Faramak Vakil, Hiroshi Saito. "On congestion control in ATM networks", IEEE LTS v.2, Aug. 1991, P. 55-65.

90. Gardarin G., Valduriez P. Relational database and knowledge bases.-N.Y.: Addison-Wesley, 1989.- 450 p.

91. Gelenbe E., Pujolle G. "The behaviour of a single queue in a general queueing network." Acta Imformatica, 1976, v.7, №2, P.123-136.

92. Gerd G. Hillebrand, Paris C. Kanellakis, and Harry G. Mairson. Database query languages embedded in thetyped lambda calculus. Information and Computation, 15 June 1996. - v.127, №2. - P.l 17-144,.

93. Haekhe C., Natter M., Som T., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. — 1997. — 8, №1. -P.l-10.

94. Harrison J.M. The QNET method for two-moment analysis of open queuing networks // Queueing Syst. Theory Appl. 1990. - Vol. 6, № 1, P. 1-32

95. Hsiao M.-T. T., Lazar A.A. An extension to Norton's equivalent // Queueing Syst. Theory Appl. 1989. Vol. 5, № 4, P. 401-412.

96. Jer-Nan Juang and Minh Q. Phan, Recursive Deadbeat Controller Design/ NASA TM-112863, May 1997. - P.27

97. Joslin R. Direct Numerical Simulation of Evolution and Control of Linear and Nonlinear Disturbances in Three-Dimensional Attachment-Line Boundary Layers. NASA TP-3623, 1997. - P.39.

98. Jun K.P. Approximate analysis of arbitrary configurations of queuing networks with blocking and deadlock // Proc. of the First Intern. Workshop, Raleign, NC, USA, May 1988. Amsterdam: North-Holland, 1989. - P. 259-279.

99. Kramer W., Langenbach-Belz M. Approximation for the delay in the queueing systems GI | GI | 1. Congressbook, 8th ITC, Melbourne, 1976.

100. Ming-Yang K., Reif J., Tate S. Searching in an unknown environment: An optimalrandomized algorithm for the cow-path problem. Information and Computation. - 1996. - v. 131, №1. - P.63-79.

101. Nishizawa K. A method to find element of cycles in a incomplete directed graph an its applications binary ANP and Petri nets. - Comput. and Math. Appl. - 1997. - 33, №9. - P.33-46.

102. Punch W. The Problem-Dependent Nature of Parallel Processing in General Programming. Proc. First Int. Conf. On Evolutionary Computation and Its Applications. June 24 - 27, Moscow. - 1996. - P. 154-164.

103. Ralescu A. A Note on Rule Representation in Expert Systems//Information Sciences.- 1986.- v.38, №2. P. 193-203.

104. Schining G. A system approach to docks and cross docking. Mater. Handl. Eng. - 1996. - 51, №2. - P.77-82.

105. Steward W.J. Recursive procedures for the numerical solution ofMarcov chains// Proc. of the First Intern. Workshop, Raleigh, NC, USA, May 1983.-Amsterdam: North-Holland, 1989. P. 229-247.

106. Wallace V.L. Toward on algebraic theory of Marcovian networks// Proc.Symp.Computer Communications Network and Teletraffic. 1972. - P. 397408.

107. Welty G. NAFTA: Big questions about big tricks. Railway Age, 1995. - v.196, №12. -P.18.

108. Youichi Sato, Ken-Ichi Sato. "Virtual paths and link capacity design for ATM network", IEEE JSAC, v.9, №1, Jan. 1991, P. 104-111.