автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Разработка и исследование моделей для принятия решений в системах управления запасами с учетом неполноты данных

0034Э36Э0

На правах рукописи

Бондаренко Любовь Владимировна

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ С УЧЕТОМ НЕПОЛНОТЫ ДАННЫХ

Специальности:

05.13.17 «Теоретические основы информатики» 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (вычислительная техника и информатика)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Таганрог - 2009

003493690

Работа выполнена в Технологическом институте Южного федерального университета на кафедре систем автоматического управления

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Финаев Валерий Иванович

Официальные оппоненты', доктор технических наук, профессор

Ромм Яков Евсеевич

доктор технических наук, профессор Горелова Галина Викторовна

Ведущая организация: Южно-Российский государственный

университет экономики и сервиса (ЮРГУЭС) (г. Шахты)

Защита состоится «.-/о» ■/(? 2009 г. в

/Г часов на заседании диссертационного совета Д 212.208.21 при. Технологическом институте Южного федерального университета по адресу: пер. Некрасовский, 44, ауд. Д-406 ГСП-17А, г.Таганрог, Ростовская область, 347928.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: ул. Пушкинская, 148, г.Ростов-на-Дону, 3444000.

Автореферат разослан «

2009 г.

/ж

ÍV-V

Ученый секретарь диссертационного совета Д272 208 21 ^ ? доктор технических наук, профессор

Н.И.Чернов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Основная цель решения задач управления запасами стоит в обеспечении бесперебойности производственного процесса. Это ютаточно сложная задача, т.к. на предприятии не должны скапливаться лишки запасаемых материалов и изделий, что может вызвать рост издержек держания запасов предприятия, замораживание капитала, дефицит свободных нежных средств. Разработанные модели управления запасами в настоящее 'емя получили широкое распространение, однако, существование априорной ¡определенности при определении начальных условий задачи в параметрах шамических моделей создает трудности при получении достоверных :шений. Учитывая, что последствия ошибок могут привести к существенным :ономическим потерям предприятия, необходим поиск новых методов шения задач управления запасами в условиях неопределенности, недовательно, решение задач управления запасами остается актуальной >требностью для предприятий.

Диссертационная работа посвящена разработке математических моделей и гтодов решения задач управления запасами в условиях непрерывно ¡меняющихся параметров, а так же методов принятия решений при нечетком шсании параметров систем управления запасами. Это определяет и эдтверждает актуальность диссертационной работы.

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного 1ализа, в частности, раздела исследования операций, связанного с разработкой етодов исследования и моделирования в условиях априорной ¡определенности относительно параметров и состояний систем управления шасами.

Объект исследования. Объектом исследования в диссертационной работе зляются методы разработки моделей управления запасами, а также модели гчеткого ситуационного управления применительно к--задачам управления шасами.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели гшены следующие основные задачи:

- разработан метод аналитического исследования систем управления шасами, включая классификацию, анализ закономерностей, условий оделирования и выбора моделей систем управления запасами;

- разработан метод исследования времени обработки заказов в системах правления запасами, отличие которого в состоит в том, что для применения налитических моделей систем массового обслуживания определены граничные словия, а при выходе параметров систем управления запасами за пределы этих словий применяется имитационное моделирование, позволяющее получить гатистические оценки показателей эффективности функционирования;

- исследованы аналитические модели систем массового обслуживания с елью применения их для аналитического моделирования функционирования истем управления запасами;

- разработан метод исследования динамики связей системы управления апасами с клиентами и эффективности обработки заказов;

- выполнен анализ и разработан агрегативный подход к построению нифицированной модели управления запасами;

- выполнен анализ модели логистической системы управления запасами, рассмотрено решение задачи оптимизации затрат и разработано программное

обеспечение для задач управления запасами в составе информацион] управляющей системы;

-разработан метод решения задач управления запасами на прим* динамической модели системы с частично неопределенными параметрами программное приложение;

- разработаны модели идентификации рынка, поведения потребителя стратегии управления запасами;

- разработаны программные приложения информационной систе] управления запасами для принятия решений.

Основные научные результаты:

- метод моделирования систем управления запасами, отличающш признаками системности, применением унифицированной абстрактной схе! (агрегата), моделей систем массового обслуживания для отображения динами связей, моделей искусственного интеллекта для принятия управленческ решений и направленный на решение практических задач системы управле? запасами;

- метод исследования динамики связей системы управления запасами клиентами и эффективности обработки заказов, отличающийся применени как аналитических моделей теории массового обслуживания, так имитационного моделирования, блочной структуры имитационной модели модульного представления процесса имитации обработки заказов в систе управления запасами;

- модели принятия решений в системах управления запасами с применени методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка для систе; управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задан параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация решение», определяется тип рынка; модель поведения потребителя, отлич которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характерно! товара, а формализация решений покупателя происходит с применени модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода; моде стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальн описании состояний системы управления запасами, задании эксперта нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной моде определяется объем заказа и время заказа.

Практическая ценность определена применением полученных результат в программных приложениях информационно-управляющих сист предприятий, а также моделей принятия решений в практике решений зад управления запасами. Задание параметров задач в виде нечетких интервалов лингвистических переменных повышает степень информированности л[ принимающих решения.

Методы проведения исследования. В диссертационной рабе использованы методы системного анализа, методы функционального анали теория массового обслуживания, теория очередей, теория вероятностей математическая статистика, принципы проектирования программных модул информационно-управляющих систем. В экспериментальных исследовани применялось моделирование на ЭВМ.

Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждает логическими выводами, программными приложениями, публикациями международных и региональных научно-технических конференциях.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты рабо внедрены на предприятии ООО «Мегаполис Волгоград», при выполнен

лшо-исслеловательской работы, а также в учебном процессе на кафедре :тем автоматического управления Технологического института Южного дерального университета.

Апробация результатов работы. Научные и практические результаты, пученные в диссертации, изложены в монографии; использованы при становке лабораторных работ на кафедре систем автоматического управления ехнологического института Южного федерального университета. Основные результаты докладывались и обсуждались на Международной учной конференции (НК) «Информационные технологии в современном [ре» (Таганрог, 2006), IV-й Всероссийской НК молодых ученых, аспиршлш и студентов нформаццонные технологии, системный анализ и управлений) (Таганрог, 2006), V-й ероссийской научно-практической конференции (НПК) «Электронный знес: проблемы, развитие и перспективы» (Воронеж, 2006), Всероссийской жвузовской НПК молодых ученых, специалистов, преподавателей, пирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации (Москва, 07), Международной НК «Проблемы развития естественных, технических и циальных систем» (Таганрог, 2007), Международной НК «Проектирование вой реальности» (Таганрог, 2007), Всероссийской молодежной НК с :ждународным участием «IX Королевские чтения» (Самара, 2007), еждународной НПК «Молодежь и наука: реальность и будущее» [евинномысск, 2008, Межрегиональной НТК студентов, аспирантов и хтодых ученых Южного федерального округа «Студенческая научная весна-Ю8» (Новочеркасск, 2008), Международной НК «Информация, сигналы, ктемы: вопросы методологии, анализа и синтеза» (Таганрог, 2008), еждународной молодежной НК «XVI Туполевские чтения» (Казань, 2008), еждународной НТК (AIS'08), и '««Интеллектуальные системы, «Интеллектуальные \ПР» (Таганрог, 2008), 6-ой Всероссийской НПК студентов, аспирантов и элодых ученых «Молодежь XXI века - будущее Российской науки» (Ростов-i-Дону, 2008), IX Всероссийской НК «Техническая кибернетика, щиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2008), Международной К «Инновации в обществе, технике и культуре» (Таганрог, 2008), [еждународной НК «Системы и модели в информационном мире», (Таганрог, )09).

Публикация. По теме диссертационной работы опубликованы три статьи и ятнадцать тезисов докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит 173 границы машинописного текста, включая введение, четыре раздела, ишючение, список литературы из 140 наименований на 13-ти страницах, 5 1блиц, 40 рисунков, а также приложение на 95-х страницах.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель сследования, научная новизна, практическая ценность, основные положения, ыносимые на защиту, достоверность и обоснованность научных положений иссертации, апробация работы.

В первом разделе разработан метод исследования систем управления апасами. Системы управления запасами являются неотъемлемой частью юбого производства, а также торгово-закупочных предприятий. Метод аналитического исследования систем управления запасами включает определение системы управления запасами, как сложной системы и позволяет с

применением системных методов исследования получить характеристики и закономерности, определяющие поведение системы при взаимодействии окружающей средой.

Выполнен анализ закономерностей функционирования и развития сист управления запасами. Систему управления запасами следует рассматривать, к подсистему информационно-управляющей системы предприятием, в котор; входят другие подсистемы, назначение которых определяется профил предприятия. Рассмотрена классификация систем управления запасами.

Выполнен анализ известных систем управления запасами и моделей сист управления запасами. Разработана концепция моделирования сист управления запасами. Результаты системного аналитического исследован системы управления запасами, применимость информационных метод* формализация стратегий и целей поведения позволяют выявить основге закономерности, которые составляют основу математической модели cиcтe^ управления запасами. Применение унифицированной абстрактной схе» (агрегата) позволяет выполнить сопряжение разного рода моделей д наглядного отображения процессов функционирования системы управлен запасами. Динамика связей отражается в моделях систем массово обслуживания (СМО), а для принятия адекватных решений следует примеш методы искусственного интеллекта. Сделан вывод о необходимое применения теории нечетких множеств, нечеткой логики и формализац знаний экспертов для обработки исходной информации и построен логического вывода, связанного с принятием управляющих решений.

Метод исследования систем управления запасами отличается признака! системности и направлен на решение практических задач системы управлен запасами, прогнозированием процессов функционирования, выработк управленческих решений.

Во втором разделе разработан подход к исследованию динамики связ системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказ с применением аппарата теории массового обслуживания (СМО). Осуществл анализ моделей времени задержки обработки заказов, периода занятости времени ожидания поступления заказов в систему управления запасами.

Значимым критерием, как для клиентов, так и для самой систег управления запасами является время обработки заказов, которое складывает из времени задержки в очереди и непосредственно времени выполнения заказ;

Для одноканальной СМО с однородным потоком заказов при условии, ч входной поток заказов определен распределением Пуассона, время задерж определяется из решения интегро-дифференциального уравнения Лищ Такача-Севостьянова.

Заказы могут обладать приоритетами. В этом случае для определен времени задержки выполнения заказа применяются схемы приоритета СМО и известные формулы определения времени задержки.

Степень интенсивности работы системы управления запасами - важм показатель функционирования, который интегрируется с временем ожида

заказов, т.к. прибыль от эксплуатации системы управления запасами образуется в процессе непрерывной работы с клиентами системы. В теории СМО также известны аналитические формулы для описания периода занятости.

Для организации эффективного функционирования системы управления запасами важна оценка периода свободного состояния системы, т.к. прибыль системы зависит от возможных простоев системы.

Отмечено, что для известных моделей в виде аналитических формул, за исключением формул для СМО с пуассоновским потоком, существует сложность их практического применения для моделирования функционирования систем управления запасами. Сделан вывод о целесообразности применения имитационного моделирования для исследования функционирования систем управления запасами.

Разработан универсальный метод имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде СМО, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами. Вид главного диалогового программного приложения для моделирования показан на рис. 1.

Статистика Настройки Моделирование О программе Вщход

(да

(п^мГ » - 00

№М«оо

111 112

<5> М8

■1РМ = оо

мв '

7

Рис. 1

Метод обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования, позволяет выполнить построение кумулятивной эмпирической функции распределения, и идентифицировать параметры теоретических распределений, аппроксимирующих эмпирические распределения.

В третьем разделе обоснована необходимость применения агрегативного подхода к построению унифицированной модели управления запасами. Если применить унифицированную абстрактную схему для решения задачи моделирования, то эта схема станет согласующим звеном для моделей с разными математическими схемами, применяемых в общей задаче исследования систем управления запасами, как показано на рис. 2.

Рис.2

К компонентам унифицированной модели системы управления запасами относятся: множество X входных сигналов; множество Г управляющих сигналов; множество У выходных сигналов; множество 2 состояний агрегата, связанное с пространством параметров агрегата В; оператор переходов Н; оператор выходов О.

К множеству X входных сигналов относятся сигналы - заказ /-го потребителя нау'-е количество к-го продукта.

К множеству Г управляющих сигналов относятся: gkiC - спрос /-го потребителя на к-й продукт; - изменение затрат на хранение к-го продукта; gkзп - изменение затрат на поставку к-то продукта; gзп - изменение стоимости хранимого ¿-го продукта; ¿кпсп - прогноз спроса потребителей на к-й продукт на рассматриваемый период; gпn - задание планового периода; gCy3 - выбранная стратегия управления запасами, gkДПП - длина планового периода (месяц, квартал, год); gíппc - период между проверками остатков - при периодическом

контроле запасов; gзcз - затраты на создание запаса к-го продукта,

включающие транспортные расходы, расходы на оформление документации, стоимость контроля исполнения заказа и др; gk]X - затраты на хранение к-го

продукта.

К множеству У выходных сигналов относятся: у£т - объем заказа системы управления запасами предприятию на поставку у'-го количества к-го продукта; узц - время заказа к-го продукта;

К множеству 2 состояний агрегата по каждому к-иу продукту относятся: гкп текущий запас; гкКСС - критический срок снижения уровня запаса ниже инимально необходимого; гккссо - критический срок снижения уровня запаса;

- остаток у'-го количества ¿-го продукта; г£сз - величина страхового апаса у'-го количества к-го продукта; 2кщ - объем дефицита изделий; гуз -

общий уровень затрат; г3ки - затраты на поступление у'-го количества к-го

¡к

продукта; гзв - затраты на выбытие (отгрузку) у'-го количества к-го продукта; гзх - затраты на хранение; гк303 - затраты на оформление заказа; гквсз -затраты на выбытие страховых запасов; 2к(Ш, - объем естественной убыли; ~омфу - объем морально и физически устаревших ресурсов; 2ош - объем штрафов. гкц - стоимость (цена).

В вектор Р конструктивных параметров для решаемой задачи также должны входить параметры ограничений: гкРЗтЫ - минимальный размер заказа к-го продукта, который может быть установлен поставщиком; гкРЪтах - максимальный размер заказа ¿-го продукта, обусловленный ограниченностью складских помещений и денежных средств; 2"'Птах - максимальная грузоподъемность даго транспортного средства, посредством которого осуществляется поставка; гкСК - размер скидок при поставках больших партий к-го продукта.

Формирование операторов переходов и выходов осуществляется в рамках конкретных решаемых задач при выбранных моделях потоков заказов, склада, поведения рынка и других составляющих унифицированной модели системы управления запасами.

Рассмотрена модель логистической системы управления запасами. Приведены этапы выбора рациональной системы складирования на основе методологии системного анализа. Выполнен анализ динамической детерминированной модели. Решение задачи оптимизации затрат в системе управления запасами осуществляется с применением методов динамического программирования.

Разработан метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами. Параметры задачи управления запасами задаются в виде нечетких чисел, которые являются частным случаем нечеткого интервала.

Введены переменные в виде нечетких интервалов: х, - нечеткий выпуск продукции в течение отрезка /; - нечеткий уровень запасов на конец отрезка I.

Спрос на продукцию для отрезка t определен нечетким интервалом Д. Нечеткое значение спроса £> определено неотрицательными нечетким числами. К началу планового периода все нечеткие интервалы D, определены экспертным путем. Определены затраты на отрезке t в виде нечеткого интервал С(х■ Тогда целевую функцию, минимизирующую нечеткий уровень запас; запишем в следующем виде:

X

Балансовое ограничение имеет вид:

Х=Ъ+*,-Ц- О-3-

где +, ~ - знаки нечеткой суммы и нечеткой разности.

Процесс решения задачи управления запасами происходит в два этапа.

Первый этап. Алгоритм решения развивается от конечного состояни (сделаны все шаги многошагового процесса) к исходному состоянии Конечным состоянием будет начало последнего отрезка планового периода, исходным - начальный момент первого отрезка (впереди еще N отрезков).

Нечеткий выпуск продукции на отрезке t будет равен либо сумме нечетког запаса на конец отрезка t и нечеткого спроса на этом же отрезке, либ максимальному уровню нечеткого производства в случае, если невозможн произвести за один период необходимое нечеткое количество продукции. Есл производительности не хватает, то недостающая продукция должна быть у» произведена, т.е. нечеткий запас на начало периода t должен быть равен том нечеткому количеству продукции, что не удастся произвести за этот перио, Это описывается следующими уравнениями:

X, = гшп(Д +Тпхтш), (1-3'

S тах(Д + - х, ,0), (1.31

где хпип - максимальный нечеткий уровень производства, а операции нечетког

минимума min и нечеткого максмума шах - это операции выбора нечетко! минимального и нечеткого максимального значения соответственно.

Вычислив значения выражений (1.37) и (1.38) при заданных *mjn, Д

известном конечном нечетком значении запаса, получим нечеткое значен! начального запаса и нечеткие размеры производства для каждого из отрезков Нечеткое значение начального запаса и нечеткие размеры производсп позволяют полностью удовлетворить нечеткий спрос и минимизировать затрат на производство и содержание запаса.

Второй этап. Алгоритм решения развивается от начального состояния конечному состоянию. Ход дальнейшего решения зависит от соотношет

нечетких значений полученного и заданного нечеткого начального запаса. Возможны два варианта.

Вариант 1. Заданный нечеткий начальный запас нечетко больше полученного нечеткого запаса. Из этого следует, что на складе имеются излишки продукции, следовательно необходимо уменьшить производство на одном или нескольких первых отрезках так, чтобы реализовать эти излишки и как можно быстрее прийти к вычисленным значениям нечеткого запаса, т.е. минимизировать нечеткие затраты на хранение запаса. Исходя из этого соображения, получим следующие рекуррентные формулы для нечетких производства и запаса, что позволяет полностью удовлетворить нечеткий спрос:

х, + (1.39)

Т, 5,+х,, (1.40)

где вычисляется с использованием вычисленного нечеткого уровня

производства, а функция нечеткого максимума тах применяется для того, чтобы отсеять те события, когда выполняется нечеткое условие

7,-7^ + 5, <0), ' (1-41)

так как нельзя произвести отрицательное количество запаса.

Вариант 2. Заданный нечеткий начальный запас меньше полученного в ходе выполнения предыдущего алгоритма, т.е. на складе недостаточно запаса для полного удовлетворения существующего спроса, поэтому необходимо увеличить производство на одном или нескольких отрезках так, чтобы потерять как можно меньше дохода от продаж. Рекуррентные формулы для выполнения расчетов имеют следующий вид:

? (1.42)

( = = 5, + 3с,,0), (1-43)

О, = т5п(^ - Тм + х, ,0) • (1-44)

В формуле (1.42) нечеткое производство увеличивается на нечеткую величину, необходимую для удовлетворения текущего спроса, а также создания нечеткого запаса для удовлетворения последующего нечеткого спроса. При этом формула учитывает пределы производительности.

Формула (1.43) корректирует нечеткий запас в соответствии с вычисленным значением нечеткого производства, а формула (1.44) пересчитывает нечеткий спрос, который удалось удовлетворить на текущем отрезке времени.

Разработано программное приложение для решения задачи управления запасами с нечеткими параметрами. Вид основного окна представлен на рис. 3.

Результатом работы программного приложения является нечеткая оптимальная производственная программа на определенное количество периодов времени в соответствии с введенными нечеткими данными.

Рис. 3

Так как четкое число является частным случаем нечеткого интервала, то данцое программное приложение может быть применено и при четком задании параметров распределительной задачи.

В четвертом разделе разработаны модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта. Выполнен анализ возможностей методов искусственного интеллекта.

Вербальное задание параметров модели поведения рынка, модели потребителя и модели стратегии развития системы управления запасами формально происходит при применении лингвистических и нечетких переменных, т.к. мнение специалистов можно формализовать методами теории нечетких множеств и теории искусственного интеллекта.

Разработана модель идентификации рынка.

Тип рынка определяется числом покупателей; числом продавцов; числом конкурирующих фирм; диапазоном разброса цен; количеством схожих товаров.

Входные параметры модели идентификации рынка определим в виде ЛП: а -«число покупателей»; b - «число продавцов»; с - «число конкурирующих фирм, производящих данный товар»; d - «диапазон разброса цен»; е — «количество сходных товаров» на рынке.

Определены ЛП в виде наборов: <a,T(a),A,Ga,Ma>\ <b,T(b),B,Gb,Mb>4, <c,T(c),C,G0Mc>; <d,T(d),D,GliMd>, <e,T(e),E,Ge,Mpгде: T(a), T(b), T(c), T(d), T(e) - терм-множества ЛП а, b, с, d и е соответственно; А, В, С, D, Е - области определения ЛП а, Ь, с, d и е; Ga, Gb, Gc, Gd, Ge - синтаксические правила,

порождающие наименования а/ е Т(а), i = 1,па , ß;e T(b), j = l,nb, ук е Т(с),,

к - 1,пс , Зу^Щ),/ -1,^, а„еТ(е), у = 1,пе вербальных значений ЛП а, Ь,

, (1 и е; Ма Мь, Мс, Мл Ме - семантические правила, которые ставят в эответствие каждой нечеткой переменной (НП) а,еТ(а), Р}еТ(Ь), укеТ(с), 8{еТ((1), £„еТ(е), некоторые множества С(а,), С(р] ), С(у1), С(5, ), С(Ч) и

С(е,) определяющие смысл НП аь Рг уь SfH£v соответственно.

Модель рынка определим тройкой множеств

<1, Ф, Н>, (4.13)

где 2=АхВхСхОхЕ - множество признаков-факторов; Я - множество решений о ипе рынка, Н={А/ - «рынок чистой конкуренции», И2 ~ «рынок монополистической конкуренции», И3 - «олигополистический рынок», «рынок чистой монополии»}; Ф - разбиение множества 2 на нечеткие эталонные классы ь^]=~Гт,т=\Н\)-, соответствующие элементамх1 еХ.

Функции принадлежности элементов множества Ф определяется как дизъюнкция конъюнкций функций принадлежностей НП:

&ц5;(с1)&цЕ (е), ] = (4.14)

где функции принадлежности Мс(а,)> Мс(П)< Мс(з/) я нечетких

множеств С(а,), С(Р]), С(ук), С(5( ), С(е„) строятся путем экспертного опроса.

Разбиение множества 2 на нечеткие эталонные классы задается в виде таблицы соответствий. В столбцах записываются все возможные комбинации НП аи Рр уь 8} и £у, а в шестой строке путем экспертного опроса записываются решения Ху о типе рынка.

Идентификация типа рынка с помощью модели осуществляется следующим образом.

В момент времени (0 делаются измерения реальных значений числа покупателей - а0, число продавцов - Ь0, числа конкурирующих фирм - с0, диапазона разброса цен и количества схожих товаров - е0. Компоненты точки (а0, Ь0, с0, с10, е0)е2 подставляются в формулы (4.14) и вычисляются функции принадлежности эталонных классов I )=Тм- Среди всех значений

Ну (а0,Ьо,с0,с1о,ео) находится наибольшее ¡Х1 и принимается решение Ь5, т.е.

И, : тах(а0,Ь0,с0,с10,е0) ■ (4.15)

]

Разработана модель поведения потребителя.

Одним из эффективных путей решения задачи оценки спроса заказчика (покупательского спроса) является применение теории возможностей, теории нечетких множеств, нечеткой логики, методов ситуационного анализа и методов обработки знаний экспертов.

Эффективное приближение к объективной модели можно получить, если рассматривать элементы системы взаимодействия, как независимо работающих экспертов, каждый из которых будет формировать собственное правило определения объема спроса в виде некоторого логического высказывания. Выполнено содержательное описание заказчика. К характеристикам заказчика относятся социальные и личностные факторы, факторы культурного уровня и психологические факторы. Выполнено содержательное описание изделий. Важной характеристикой товара является его цена, а также существование скидок при покупке. В табл. 4.2 приведен перечень введенных переменных, характеризующих состояние покупателя. В табл. 4.3 приведен перечень введенных переменных, характеризующих качество товара.

Таблица 4.2

Переменные пространства состояний покупателя_

Характеристики состояний Лингвистические переменные Нечеткие переменные

Имя Символ имя Символ

Культурный уровень Национальный признак XI

Влияние семьи а Незначительное а;

Обычное а2

Сильное а,

Уровень статуса занимаемой роли Р Незначительное влияние Р> -м-

Обычное влияние 02

Сильное влияние А

Факторы личностного порядка Возраст X Детский X/

Юношеский ъ

Молодой Хз

Зрелый Га

Пожилой Хз

Старый Хб

Экономии- ческое положение Доход 6 Небольшой

Средний ¿2

Большой <5з

Сбережения £ Небольшие £1

Средние £2

Большие £з

Задача принятия покупателем решения реализована на модели вычислен! степени истинности нечеткого правила вывода, которая задается тройке множеств (Х,Т,Н), где X - множество факторов, определенное входным переменными, воздействующими на покупателя, а также его состоянием; - множество принимаемых решений; Т - нечеткое отношение, задаваемое I множествах X и Н. Отношение Т связывает множества X и Н и строится 1 основе словесной, качественной информации экспертов путем формализащ нечетких стратегий и принятия решений.

Таблица 4.3

Переменные качества товара_

Характеристики в виде лингвистических переменных Нечеткие переменные

Имя Обозначение Имя Обозначение

Качество товара sa Качественный товар Sal

Некачественный товар Sea

Сложность эксплуатации Sp Сложный Set

Несложный SB2

Скидка при покупке sx Большая скидка Sri

Небольшая скидка Sri

Воздействие рекламы Ss Существенное воздействие S51

Несущественное воздействие S52

В табл. 4.4 приведены ЛП и НП, характеризующие принятие решений покупателя. Функции принадлежности задаются путем экспертного опроса.

Таблица 4.4

_Определение принятий решений _

Лингвистические переменные Нечеткие переменные

Имя Обозначение Имя '' Обозначение

Покупатель желает выбрать объем покупки kt- го товара С Покупается небольшой объем кг-то товара j kt Kj

Покупается обычный объем Ь -го товара i & s2

Покупается большой объем Ь-то товара 1 to Кз

Эксперт описывает особенности поведения покупателя в виде некоторого множества Т, содержащего высказывания {я;}, с помощью операторов назначающих Р, условных R и безусловных Q. Для каждого высказывания щ выводится функция принадлежности

ldK(a,h,c,...,k,z,hl). (4.16)

Для отношения Т значения функции принадлежности определяются через обобщенную операцию сг, так что

/лт(а,Ь,с.....k,z,h) = cr (a,b,c,...,k,z,h) ■ (4-17)

1

Алгоритм принятия решения:

- а) точка w0 подставляется в функции принадлежности для каждого /. Получаем значения функций Hr(^o,yi) нечетких решений, зависящие от переменных у/,

- б) перебираются последовательно значения областей определения и ищутся такие у*, которые доставляют наибольшие значения цт

Мт(,.}(п°,У,) = так Мт(^>(!

- в) принимается решение у* в качестве искомого.

Работа модели положена в основу программного приложения принятия решений информационной системы для оценки покупательского спроса.

Разработана модель стратегии управления запасами, в которой сформулировано два правила:

- правило, позволяющее определить, когда запасы подлежат пополнению;

- правило, позволяющее определить объем пополнения запасов.

Формирующие стратегию правила задаются экспертами, а от руководителя

требуется лишь простановка значений текущих параметров.

Для принятия решений о выборе стратегии управления запасами применена ситуационная модель. Экспертами задаются эталонные ситуации системы

управления запасами в виде элементов множества 5' = /5,*,5*.....множество

решений - Н={И,,1\Ь—Мт} о выборе стратегии управления запасами и устанавливается соответствие между множествами 5 и Н. При принятии решения идентифицируется реальная ситуация 5 системы управления запасами, выявляется наиболее близкая эталонной ситуации из множества 5 и принимается соответствующее решение о выборе стратегии управления из множества Н. Задание ситуаций 5 системы управления запасами происходит следующим образом.

Для описания ситуаций 5, согласно параметрам вектора конструктивных параметров унифицированной модели системы управления запасами, определен набор ЛП по ¿-му продукту: а*3 - текущий запас; ¡}кК£С - критический срок снижения уровня запаса ниже минимально необходимого; Хкссо ' кРи™ческий срок снижения уровня запаса ниже нуля; б£СТ - остаток у-го количества к-го продукта; - величина страхового запаса у-го количества к-го продукта;

, ж

(род - объем дефицита изделий; Луз - общий уровень затрат; /лзп - затраты на поступление у'-го количества к-то продукта; - затраты на выбытие

(отгрузку) /-го количества к-го продукта; Ккзх - затраты на хранение; п\т -затраты на оформление заказа; вквсз - затраты на выбытие страховых запасов; ЭдЕУ - объем естественной убыли; Ромфу - объем морально и физически устаревших ресурсов; аош - объем штрафов; СОц - стоимость (цена); -размер скидок при поставках больших партий.

Нечеткие ситуации системы управления запасами в виде нечеткого множества второго рода по к-му продукту:

5 = {< //8(в^)/«п >,</Л%(Ксс)1Ркс >•< ¡1%(х\ссо)1х\ссо >■< ¡Л% (8'*-Т У^ОСГ >>

< [Л^сзУ^сз >.<Ц%(Ч>код)1<Род >■< ¡Л%(Кт)!Кз >■< р^МшУК > >< > '

(&ОЕУ У&ОЕУ

< ¡Л^РомфуУРОШУ >.<]й%(о0ш)1о0ш >,< //,.(<)/< >,< }1^сК)Кск >}> «п 6 А /4с 6 ^лгсоС, <5о'т е А 6 £', ^ С, ¡и?п е Н,

К е А'> ^ е я£и € М, 0квсз е Ж, ЗдЕУ е О, рШФУ е Р,сх0Ш<=Л, Ас» 6 Л/, е Лг, е О, р0АМУ е Л <тош е Я, ^ е 5, е Т , (4.18) где Л, Д С, Д Д Д О, Н, К, Д М, N. О, Р, Д £ Т- базовые множества для задания соответствующих ЛП <х*3, /?АТХ , Хкссо' ^ост> £всз' Род'¿уз,

УЗВ> КЗХ' П303> 0ВСЗ> &ОЕУ' РоМФУ, &0Ш, СОцН Сек-

К множеству Н параметров принятия решений относятся: - объем

заказа системы управления запасами предприятию на поставку у-го количества ¿-го продукта; - время заказа ¿-го продукта.

Экспертами задается множество эталонных ситуаций 5* = в

системе управления запасами. Соответствие между множествами 5* и Я задается в табличном виде. При принятии решений определяется степень близости реальных и нечетких эталонных ситуаций и принимается решение, соответствующее той нечеткой эталонной ситуации, которая наиболее близка к реальной. Для определения близости реального нечеткого состояния и нечеткой эталонной ситуации применяют операции нечеткой логики: определение степени включения, определение степени нечеткого равенства, определение степени нечеткой эквиваленсии. Таким образом, предлагаемая модель стратегии управления запасами имеет аналитическое представление, поддается алгоритмизации и может иметь реализацию в виде программного приложения.

Заключение содержит выводы о работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Разработан метод моделирования систем управления запасами.

2. Метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов.

3. Метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с параметрами, заданными в виде нечетких интервалов, и программное приложение для решения этой задачи.

4. Модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка для системы управления запасами при вербальном задании параметров моделей и программное приложение для решения этих задач.

5. Получены результаты, свидетельствующие об эффективности предложенных моделей.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ

1. Финаев В.И., Бондаренко Л.В. Информационное обеспечение для управления материальными запасами//Материалы международной НК «Информационные технологии в современном мире». Часть 2. - Таганрог: ТРТУ, 2006.

2. Бондаренко Л.В., Финаев В.И. Особенности управления материальными запасами//Материалы IV Всероссийской НК молодых ученых, аспирантов и студентов «Инфсриционные технологии, системный аналш и управление»,- Таганрог: ТРТУ, 2006.

3. Бондаренко Л.В. Методы и модели управления материальными запасами топлива на тепловых электростанциях. Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Актуальные проблемы производства и потребления электроэнергии». - Таганрог. Изд-во ТРТУ, 2006. №15.

4. Бондаренко Л.В. Новые технологии проектирования систем управления материальными запасами//Сб. тезисов докладов международной НК «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем». 4.4 - Таганрог: Изд-во «Антон», ТТИ ЮФУ, 2007.

5. Бондаренко Л.В., Затылкин В.В. Нечеткие интервалы в задачах информационных систем для исследования динамики предприятий//Тезисы докладов Всероссийской межвузовской НПК молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации. Развитие' информационной инфраструктуры, технологий и систем». - М.: МИЭТ, 2007.

6. Бондаренко Л.В. Структуризации целей в методологии проектирования//Материалы Международной НК «Проектирование новой реальности» (ПНР-2007). Ч. 1. - Таганрог: Изд-во ТГИ ЮФУ, 2007.

7. Бондаренко Л.В., Султанова Д.И. Модели исследования времени выполнения заказов//Системный анализ, обработка информации и управление: сборник научных статей/Под общ. ред. Проф. Р.А.Нейдорфа - Ростов-на-Дону: ДГТУ, Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2007.-444-449.

8. Бондаренко Л.В., Заргарян Е.В. Анализ времени задержки выполнения заказов в задачах управления запасами//Материалы 1-й Международной НПК «Молодежь и наука: реальность и будущее». Сборник в 3-х томавх. Том 2. -Невинномысск, НИЭУП, 2008. С. 351 - 353

9. Бондаренко Л.В. Ситуационные модели принятия решений в программных приложениях//Материалы Межрегиональной НТК студентов, аспирантов и молодых ученых Южного федерального округа «Студенческая научная весна-2008». - Новочеркасск: ЮРГТУ - ЛИК, 2008. С. 34-35

10. Бондаренко Л.В. Методология анализа систем управления запасами//Сб. тезисов докладов международной НК «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза». Ч.З - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.

11. Бондаренко Л.В., Бокарев A.A. Концепция нечеткой оптимизации системы управления запасами//Материалы Международной молодежной НК «XVI Туполевские чтения». - Казань, КГТУ им. А.Н. Туполева, 2008.

12. Бондаренко Л.В. Управление оптимизаций запасов с применением оделей искусственного интеллекта//Труды международной НТК (А18'08), и (Интеллектуальные системы, «Интеллектуальные САПР» (САЕ)-2007). Научное издание в 4-гомах. - М.: Фимхпиг, 2008. Т1. С. 217-222.

13. Бондаренко Л.В., Финаев В.И. Имитационное моделирование при ;шении задач управления запасами/УТруды 6-ой Всероссийской НПК удентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь XXI века - будущее эссийской науки». - Ростов-на-Дону: ЮФУ, 2008.

14. Бондаренко Л.В., Кучеркова Н.В. Идентификация параметров модели травления материальными запасами//Труды IX Всероссийской НК Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления»: Тезисы зкладов. - Таганрог: Изд-воТ1И ЮФУ, 2008. Т.1 - С. 196-197.

15. Бондаренко Л.В. Вербальное описание параметров задачи управления щасами.//Труды Международной НК «Инновации в обществе, технике и /льтуре»: Тезисы докладов. 4.2 - Таганрог:Изд-воТ1ИЮФУ,2008.-С. 16.

16. Бондаренко Л.В. Автоматизация процессов управления запасами тергоресурсов. Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. Актуальные проблемы производства и потребления электроэнергии». -аганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ; 2008. № 7 (84) - 240 е., С. 123-128

17. Бондаренко Л.В. Концепция моделирования систем управления запасами а основе применения унифицированной абстрактной схемы//Межвузовский аучный сборник "Управление и информационные технологии". - Пятигорск: зд-во "РИА-КМВ", 2008. - с. 71-73.

18. Бондаренко Л.В. Разработка агрегативной модели управления шасами//Материалы Международной научной конференции «Системы и одели в информационном мире», (СМИ-2009), Часть 3. - Таганрог: Изд-во ТИ ЮФУ, 2009. С. 7-8.

Лично автором в работах [1,2] предложена структура и определены задачи нформационного обеспечения для управления материальными запасами, в аоотах [6] осуществлена постановка задачи с применением задания параметров

виде нечетких интервалов; в работах [8, 10] предложено использовать налитические модели СМО для определения времени задержки выполнения зказов в задачах управления запасами; в работе [13] разработана концепция ечеткой оптимизации системы управления запасами; в работе [15] азработаны алгоритмы имитационной модели; в работе [16] предложен подход

решению задачи идентификации параметров модели управления [атериальными запасами.

Соискатель

Л.В.Бондаренко

Отпечатано на лазерном принтере. Тираж 100 экз. 2009 г.

ВВЕДЕНИЕ.

1. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

1.1. Разработка системного подхода к решению задач управления запасами.

1.1.1. Обоснование необходимости проведения исследований в условиях неопределенности.

1.1.2. Определение системы управления запасами.

1.1.3. Закономерности систем управления запасами.

1.2. Классификация задач управления запасами.

1.3. Анализ моделей систем управления запасами.

1.3.1. Содержательное описание системы управления запасами.

1.3.2. Особенности математических моделей, применимых для моделирования систем управления запасами.

1.4. Концепция моделирования систем управления запасами в условиях неопределенности.

1.4.1. Агрегат.

1.4.2. Модели систем массового обслуживания.

1.4.3. Модели искусственного интеллекта.

1.5. Задачи информационно-управляющих систем управления запасами.

1.6. Выводы.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ СВЯЗЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ С КЛИЕНТАМИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАБОТКИ ЗАКАЗОВ.

2.1. Система управления запасами, как модель массового обслуживания.

2.2. Анализ моделей времени задержки.

2.2.1. Системы с однородным потоком заказов.

2.2,2. Системы с неоднородным потоком заказов.

2.3. Разработка метода имитационного моделирования обработки заказов.

2.3.1. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами с одним работником, обрабатывающим заказы.

2.3.2. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при многофазной обработке заказов.

2.3.3. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при обработке заказов несколькими параллельно функционирующими работниками.

2.3.4. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при обработке заказов с приоритетами.

2.3.5. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами произвольной структуры.

2.4. Обработка статистических данных имитационного моделирования.

2.5. Выводы.

3. РАЗРАБОТКА УНИФИЦИРОВАННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

3.1. Обоснование необходимости применения агрегативного подхода.

3.2. Формирование компонент унифицированной модели системы управления запасами.

3.3. Анализ моделей и критериев систем управления запасами.

3.3.1. Критерии систем складирования.

3.3.2. Динамическая детерминированная модель.

3.3.3. Статическая модель при случайном спросе.

3.4. Метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами.

3.4.1. Формализация параметров задачи в условиях частичной неопределенности.

3.4.2. Модель системы управления запасами при задании параметров в виде нечетких интервалов.

3.5. Выводы.

4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

4.1. Возможности методов искусственного интеллекта.

4.1.1. Формализация вербальных переменных.

4.1.2. Модели принятия решений.

4.2. Модель идентификации рынка.

4.3. Моделирование поведения потребителя.

4.3.1. Содержательное описание заказчика.

4.3.2. Содержательное описание изделий.

4.3.3. Формализация состояний покупателя.

4.3.4. Формализация характеристик товара.

4.3.5. Формализация решений покупателя.

4.3.6. Задание нечеткого отношения.

4.4. Модель стратегии управления запасами.

4.5. Выводы.

При организации эффективного функционирования многих предприятий решается широкий круг задач, среди которых следует назвать задачи управления запасами. Если обратиться к теории исследования операций [1 - 4 и др.], то одним из ее разделов являются детерминированные и стохастические модели управления запасами. Это определено тем, что задачи управления запасами играют важную роль в организационном управлении предприятиями.

Следует отметить, что при проектировании систем управления запасами предприятий не существует типовых решений, т.к. условия функционирования каждого предприятия уникальны, существуют специфические ограничения и различные особенности предприятий и внешней среды.

Задачам управления запасами посвящено достаточно большое количество работ [5 -17 и др.] и над ними работало много ученых: Беляев Ю.А., Вентцель Е.С., Голдобина Н.Н., Голенко Д.И., Кудрявцев Б.М., Лотоцкий В.А, Никитьянц С.Р., Речкалов Я.А., Рыжиков Ю.И., Букан Дж., Кенигсберг Э., Линдере М., Прабху Н., Уайтин Т., Хедли Дж., Хэнссменн Ф. и др.

Основная цель решения задач управления запасами состоит в обеспечении бесперебойности производственного процесса [18]. Это достаточно сложная задача, т.к. излишки запасаемых материалов и изделий на предприятии могут привести к росту издержек содержания запасов, замораживанию капитала, дефициту свободных денежных средств.

Многопродуктовость запасов, случайные моменты поставок запасов, непредсказуемые отказы в поставках определяют трудности разработки математической модели затрудняют поиск оптимальной стратегии управления запасами. Задача управления запасами, как объект исследования, -трудноформализуемая задача, особенно с учетом того, что принимать решения приходится в режиме быстрой смены ситуации, когда, например, условия меняются ежедневно. Также часто существует неопределенность относительно параметров системы управления запасами. Например, сложно определить достаточно точно, какое количество запасов может потребоваться предприятию для производства работ, что связано с неритмичностью производственных процессов.

Разработке методов решения задач управления запасами в условиях неопределенности посвящено достаточно много работ, например, [19 - 27] и др., а также проводились соответствующие научные исследования и защищались диссертации, например [28 - 32] и др.

Решение задач управления запасами следует рассматривать в совокупности с решением задач проектирования информационно-управляющих систем предприятия. Это определено тем, что в структуру информационно-управляющей системы предприятия входит подсистема управления запасами, т.к. любое предприятие имеет службу снабжения и сбыта. В связи с этим решение задач управления запасами, как сложных, трудноформализуемых задач требует применения методов системного анализа, разработки системного подхода к решению задачи управления запасами в целом.

Исследованиям и разработке методологии системного анализа посвятили свои работы [33-44] многие ученые, среди которых: Анфилатов B.C., Берталанфи JL, Валуев С.А., Денисов А.А. , Волкова В.Н., Квейд Э., Месарович М., Оптнер С., ТакахараИ., Перегудов Ф.И., Уемов А.И., Холл А., Черняк Ю.И., Янг С. и многие другие. Применение методов системного анализа, а также разработка на их основе новых методов, позволяет находить эффективные решения задач управления запасами в условиях неопределенности. Применительно к задачам управления запасами сущность системного подхода состоит в рассмотрении системы управления запасами как системы, состоящей из взаимодействующих элементов, построении математической модели и исследовании ее методами математического и имитационного моделирования.

В ряде работ [2,8,10,11,23,24,28-30,45, 46] для решения задач управления запасами применялся вероятностный подход, что позволило получить оригинальные и полезные решения. Однако, сложности вероятностного подхода связаны с проблемой достоверности статистических данных, на основании которых подтверждаются гипотезы о выбранных моделях в виде аналитических функций стохастических распределений.

Разработанные и широко известные модели управления запасами апробированы и получили распространение, однако, существование неопределенности при задании начальных значений параметров аналитических моделей создает трудности при получении достоверных решений. Учитывая, что последствия ошибок могут привести к существенным экономическим потерям предприятия, необходим поиск новых методов решения задач управления запасами. Следовательно, решение задач управления запасами остается актуальной потребностью для предприятий.

Для решения задач управления запасами в условиях неопределенности применяют методы теории нечетких множеств [47 - 50], нечеткой логики [51 -58] и искусственного интеллекта [59-66]. Эти методы позволяют развивать методы формализованного представления систем, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов, согласно классификации [67], а также позволяют решать задачи управления при качественной оценке параметров задач. Отметим, что существенный вклад в развитие методов теории нечетких множеств и ситуационного управления внесли Аверкин А.Н., Алиев Р.А., Батыршин И.З, Берштейн Л.С., Борисов Н.А., Дюбуа Д, Заде Л.А„ Мелихов А.Н., Пупков К.А., СугеноМ., Тэрано Т., Церковный А.Э., Ульянов С.В и другие ученые.

При решении задач управления запасами необходимо применение средств вычислительной техники и программного продукта. Если для решения задач сложно или невозможно найти аналитическую модель, то применяется имитационное моделирование. Возможности имитационного моделирования позволяют исследовать различные математические схемы для описания функционирования потоков заказов в системах управления запасами, их обработки, формирования управляющих решений относительно размера заказа, момента его размещения, минимизации функции общих затрат и прочее.

Анализ теоретического и практического материала в области решения задач управления запасами, необходимость получения решений для многопродуктовых систем управления запасами с недетерминированным временем поставок, при случайно изменяющихся параметрах, а также необходимость расширения существующих моделей и методов решения при условии качественного задания параметров задачи позволили выявить аспекты теоретических изысканий для диссертационных исследований.

Диссертационная работа посвящена разработке имитационных моделей и методов решения задач управления запасами в условиях случайно изменяющихся параметров, а также методов принятия решений при нечетком описании параметров систем управления запасами. Это определяет и подтверждает актуальность исследований диссертационной работы.

Диссертационные исследования в практическом аспекте направлены на проектирование проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей аналитического решения и модулей принятия решений) для применения в информационно-управляющих системах предприятий.

Целью диссертационной работы является разработка методов исследования и моделирования в условиях неопределенности относительно параметров и состояний систем управления запасами.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- разработка метода аналитического исследования систем управления запасами, включая классификацию, анализ закономерностей, условий моделирования и выбора моделей систем управления запасами;

- разработка метода исследования времени обработки заказов в системах управления запасами, отличие которого состоит в том, что для применения аналитических моделей систем массового обслуживания определены граничные условия, а при выходе параметров систем управления запасами за пределы этих условий применяется имитационное моделирование, позволяющее получить статистические оценки основных показателей эффективности функционирования;

- исследование аналитических моделей систем массового обслуживания с целью применения их для решения задач аналитического моделирования функционирования систем управления запасами;

- разработка метода исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов с применением, как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами;

- разработка агрегативного подхода к построению унифицированной модели управления запасами;

- анализ модели логистической системы управления запасами, решение задачи оптимизации затрат с применением методов динамического программирования и разработка программного обеспечения для решения задач управления запасами в составе информационно-управляющей системы;

-разработка метода решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами;

- разработка моделей идентификации рынка, поведения потребителя, стратегии управления запасами;

- разработка программных приложений информационной системы управления запасами для принятия решений.

Объектами исследования являются методы разработки моделей управления запасами, а также модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления запасами.

Математическими методами исследования являются методы и системного анализа, методы функционального анализа, теория массового обслуживания, теория очередей, теория вероятностей и математическая статистика, принципы проектирования программных модулей информационно-управляющих систем.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой - представление и исследование систем управления запасами в системном аспекте. Задачи управления запасами рассматриваются одновременно, как одно целое (система) и как самостоятельные объекты, но в тесном информационном взаимодействии с другими задачами предприятий и внешней средой. В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи позволили получить новые научные результаты в области разработки моделей и методов решения задач управления запасами, а также проектирования специализированных программных приложений для принятия решений.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

- метод моделирования систем управления запасами, отличающийся признаками системности, применением унифицированной абстрактной схемы (агрегата), моделей систем массового обслуживания для отображения динамики связей, моделей искусственного интеллекта для принятия управленческих решений и направленный на решение практических задач системы управления запасами;

- метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов, отличающийся применением, как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде системы массового обслуживания, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами;

- модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация - решение», определяется тип рынка; модель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода; модель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Практическая ценность результатов исследований состоит в применении полученных результатов для создания специальных программных приложений информационно-управляющих систем предприятий, а также моделей принятия решений для применения новых информационных технологий в практике решений задач управления запасами.

Диссертационная работа состоит из четырех разделов, заключения и приложений.

В первом разделе диссертации разработан метод аналитического исследования систем управления запасами, содержащий определение системы управления запасами как сложной системы, что позволяет применять системные методы исследования для получения характеристик и закономерностей, определяющих поведение системы при взаимодействии с окружающей средой. Определены модели системы управления запасами в теоретико-множественном представлении в виде функции переходов и функции выходов. Выполнен анализ закономерностей функционирования и развития систем управления запасами. Рассмотрена классификация систем управления запасами. Согласно классификации в диссертации рассматриваются вероятностные системы, а именно: многопродуктовые и многопериодные системы управления запасами со случайным пополнением запасов и с непропорциональными затратами. Выполнен анализ известных систем управления запасами.

Разработана концепция моделирования систем управления запасами. Применение унифицированной абстрактной схемы (агрегата) позволяет выполнить сопряжение разного рода моделей для наглядного отображения процессов функционирования системы управления запасами. Динамика связей отражается в моделях СМО, а для принятия адекватных решений следует применять методы искусственного интеллекта.

Метод моделирования систем управления запасами отличается признаками системности и направлен на решение практических задач системы управления запасами, прогнозированием процессов функционирования, выработкой управленческих решений.

Во втором разделе диссертации рассмотрена организационная структура системы управления запасами, в которой существует движение материальных и информационных потоков, как по вертикальным, так и по горизонтальным связям. Разработан подход к исследованию динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов с применением аппарата теории массового обслуживания (СМО).

Приведена классификация СМО, критерии СМО, которые могут рассматриваться как критерии оценки эффективности функционирования систем управления запасами. Осуществлен анализ моделей времени задержки обработки заказов, периода занятости и времени ожидания поступления заказов в систему управления запасами.

Отмечено, что для известных моделей в виде аналитических формул, за исключением формул для СМО с пуассоновским потоком, существует сложность их практического применения для моделирования функционирования систем управления запасами. Сделан вывод о целесообразности применения имитационного моделирования для исследования функционирования систем управления запасами.

Разработан универсальный метод имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде СМО, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами. Приведены формулы для обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования, позволяющие выполнить построение кумулятивной эмпирической функции распределения и идентифицировать параметры теоретических распределений, аппроксимирующих эмпирические распределения.

В третьем разделе диссертации обоснована необходимость применения агрегативного подхода к построению унифицированной модели управления запасами, объединяющей разные модели подсистем в унифицированную модель с применением абстрактной схемы - агрегата. Произведено описание компонент унифицированной модели системы управления запасами: множество входных сигналов; множество управляющих сигналов; множество выходных сигналов; множество состояний агрегата. Рассмотрена модель логистической системы управления запасами. Приведены этапы выбора рациональной системы складирования на основе методологии системного анализа. Выполнен анализ динамической детерминированной модели. Решение задачи оптимизации затрат в системе управления запасами осуществляется с применением методов динамического программирования. Приведен общий алгоритм решения. Выполнен анализ статистической модели и рассмотрена задача определения оптимального количества запасных деталей. Разработано программное обеспечение для решения задач управления запасами в составе автоматизированной системы управления запасами.

Разработан метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами. Сформулирована задача управления запасами с нечеткими параметрами в терминах динамического программирования. Разработано программное приложение для решения задачи управления запасами с нечеткими параметрами.

В четвертом разделе диссертации разработаны модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта. Выполнен анализ возможностей методов искусственного интеллекта. Вербальное задание параметров модели поведения рынка, модели потребителя и модели стратегии развития системы управления запасами формально происходит при применении лингвистических и нечетких переменных. Приведено определение лингвистических и нечетких переменных, а также сформулированы требования к виду функций принадлежности.

Разработана модель идентификации рынка для системы управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация — решение», определяется тип рынка. Выполнена алгоритмизация модели идентификации рынка, приведено описание информационного обеспечения для решения данной задачи. Разработана модель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода. Рассмотрено программное приложение принятия решений информационной системы для оценки покупательского спроса. Разработана модель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Заключение содержит выводы о работе.

В приложениях приведены разработанные алгоритмы обработки заказов в системах управления запасами, программное приложение для имитации функционирования систем управления заказами сложных структур, содержательное описание логистической системы управления запасами, описание информационно-управляющей системы управления запасами и информационного обеспечения для решения задачи управления запасами с применением методов искусственного интеллекта.

Результаты работы внедрены:

- на предприятии ООО «Мегаполис Волгоград»;

- в госбюджетной НИР 12108 «Разработка методов моделирования и проектирования программно-аппаратных средств распределенных информационно-управляющих систем»;

- в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного государственного университета в г. Таганроге.

Основные результаты докладывались и обсуждались на Международной научной конференции (НК) «Информационные технологии в современном мире» (Таганрог, 2006), IV-й Всероссийской НК молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2006), V-й Всероссийской научно-практической конференции (НПК) «Электронный бизнес: проблемы, развитие и перспективы» (Воронеж, 2006), Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации» (Москва, 2007), Международной НК «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем» (Таганрог, 2007), Международной НК «Проектирование новой реальности» (Таганрог, 2007), Всероссийской молодежной НК с международным участием «IX Королевские чтения» (Самара, 2007), Международной НПК «Молодежь и наука: реальность и будущее» (Невинномысск, 2008, Межрегиональной научно-технической конференции (НТК) студентов, аспирантов и молодых ученых ЮФО «Студенческая научная весна-2008» (Новочеркасск, 2008), Международной НК «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза» (Таганрог, 2008), Международной молодежной НК «XVI Туполевские чтения» (Казань, 2008), международной НТК (AIS'08), и ««ЙЕггеллектуальные системы, «Интеллектуальные САПР» (Таганрог, 2008), 6-ой Всероссийской НПК студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь XXI века - будущее Российской науки» (Ростов-на-Дону, 2008), IX Всероссийской НК «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2008), Международной НК «Инновации в обществе, технике и культуре» (Таганрог, 2008), Международной НК «Системы и модели в информационном мире», (Таганрог, 2009).

По теме диссертации опубликованы: три статьи и пятнадцать тезисов докладов на научных конференциях разного уровня.

Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично.

Диссертация содержит 173 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, список литературы из 140 наименований на 13-ти страницах, 5 таблиц, 40 рисунков, а также приложение на 95-х страницах.

Результаты работы внедрены на предприятиях

- на предприятии ООО «Мегаполис Волгоград»;

- в госбюджетной НИР 12108 «Разработка методов моделирования и проектирования программно-аппаратных средств распределенных информационно-управляющих систем», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе разработаны методы исследования и модели принятия решений в условиях неопределенности применительно к многопрдуктовым системам управления запасами, что позволяет получать значения объема и времени выполнения поставок на основе анализа знаний экспертов.

Тема диссертации актуальна, так как посвящена разработке математических моделей и методов решения задач управления запасами в условиях непрерывно изменяющихся параметров, а также моделей принятия решений при нечетком описании параметров систем управления запасами.

Диссертационные исследования в практическом аспекте направлены на проектирование проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей аналитического решения и модулей принятия решений) для применения в информационно-управляющих системах предприятий, решающих задачи управления запасами.

В диссертационной работе реализована цель развития методов системного анализа - раздела исследования операций, связанного с разработкой методов моделирования в условиях частичной априорной неопределенности относительно параметров и состояний систем управления запасами.

Получены новые научные результаты:

- метод моделирования систем управления запасами, отличающийся признаками системности, применением унифицированной абстрактной схемы (агрегата), моделей систем массового обслуживания для отображения динамики связей, моделей искусственного интеллекта для принятия управленческих решений и направленный на решение практических задач системы управления запасами;

- метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов, отличающийся применением как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде системы массового обслуживания, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами;

- модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка для системы управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация - решение», определяется тип рынка; модель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода; модель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Для получения новых научных результатов в диссертационной работе решены следующие задачи:

- метод моделирования систем управления запасами для аналитического исследования систем управления запасами;

- исследованы аналитические модели систем массового обслуживания с целью применения их для решения задач аналитического моделирования функционирования систем управления запасами и разработан метод исследования времени обработки заказов в системах управления запасами;

- разработан метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов;

- разработан метод обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования, позволяющего выполнить построение кумулятивной эмпирической функции распределения и идентифицировать параметры теоретических распределений, аппроксимирующих эмпирические распределения;

- выполнен анализ и разработан агрегативный подход к построению унифицированной модели управления запасами;

- выполнен анализ модели логистической системы управления запасами, рассмотрено решение задачи оптимизации затрат с применением методов динамического программирования и разработано программное обеспечение для решения задач управления запасами в составе информационно-управляющей системы;

-разработан метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами и программного приложения;

- разработаны модель идентификации рынка, модель поведения потребителя и модель стратегии управления запасами.

- разработаны программные приложения информационной системы управления запасами для принятия решений.

1. Абчук В А., Матвейчук Ф.А., Томашевский Л.П. Справочник по исследованию операций. М.: Воениздат МО, 1979. - 368 с.

2. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. - 208 с.

3. Таха X. Введение в исследование операций. Кн.1-М.: Мир, 1985.479 с.

4. Таха X., Хэмди А. Введение в исследование операций, 6-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 912 с.

5. Беляев Ю.А. Автоматическое оптимальное оперативное управление материальными запасами предприятий. М.: МИНХ, 1989. - С. 228.

6. Иванов В.Б., Куликов Г.Г., Речкалов Я.А. Автоматизированное управление запасами предприятия. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - Уфа, 2002. - 104 с.

7. Аникин Б.А. Логистика: Учебник. М.: Инфра - М, 2002 г.

8. Никитьянц С.Р., Голдобина Н.Н. Применение математических методов в управлении запасами средств производства. — Л.: Изд-во ЛФЭИД, 1982.

9. Голенко Д.И. и др. Моделирование в технико-экономических системах (управление запасами). Л.: Изд-во ЛФЭИД, 1975г.

10. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. СПб: Питер, 2001. - 308 с.

11. Рубальский Г.Б. Управление запасами при случайном спросе (модели с непрерывным временем). -М.: Сов. Радио, 1977. 160с.

12. Анализ систем управления запасами. Хедли Дж., Уайтин Т. М.: Наука, 1969.

13. Лотоцкий В.А. Мандель А.С. Модели и методы управления запасами.-М.: Наука, 1991г.

14. Линдере М., Фирон X. Управление снабжением и запасами. Логистика. СПб.: Полигон, 1999. - 757 с.

15. Bielecki Т., Kumar P.R. Optimality of zero-inventory policies for unreliable manufacturing systems//Operations Research, 1988, vol. 36, pp. 532-541.

16. Arrow K, Karlin S., Scarf H. Studies in the mathematical theory of inventory and production. Stanford (Cal.): Univ. press, 1958. 622 p.

17. Silver E.A. Operations research in inventory management: a review and critique//Operations Research. 1981. - P. 628-645.

18. Бондаренко Л.И. Структуризация целей в методологии проектирования//Материалы Международной научной конференции «Проектирование новой реальности» (ПНР-2007). Ч. 1. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.

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

20. Финаев В.И., Шкрибляк Н.В. Методы искусственного интеллекта в задачах управления запасами. Известия ЮФУ. Технические науки №2. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007, №2(77). - 239 е., С. 85-89.

21. Домбровский В.В., Чаусова Е.В. Динамическая сетевая модель управления запасами с интервальной неопределенностью спроса//Труды Международной конференции RDAMM-2001. Том 6. Ч. 2. Спец. выпуск, 2001. -С. 271-274.

22. Лайкам К.Э., Мандель А.С. Управление запасами при сезонном спросе в условиях неполной информации//Сборник «Методы и алгоритмы анализа эмпирических данных». М.: ИПУ, 1988. — С. 57-63.

23. Bezdek J.C., Boggavarapu S., Hall L.O., Bensaid A. Genetic Algorithm

24. Guided Clustering/ Proc. of the first IEEE Conference on Evolutionary Computation. New York: USA, 1994. - P. 34-39.

25. Biethahn J., Nissen V., editors. Evolutionary Algorithms in Management Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1995.

26. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press/Bradford Books edition, 1992.

27. Porter B. Evolutionary synthesis of control policies for manufacturing systems / D. Quagliarella et al, editors, Genetic Algorithms and Evolution Strategies in Engineering and Computer Science, pp.311-326, John Wiley, 1997.

28. Silver E.A. Operations research in inventory management: a review and critique // Operations Research. 1981. - P. 628-645.

29. Амелькин C.A. Алгоритмическое и программное обеспечение задач оптимального управления запасами для потоков с нестационарными свойствами//Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук: 05.13.11. -Переславль-Залесский, 1994. 16 с.

30. Шкрибляк Н.В. Разработка методов и моделей принятия решений сприменением искусственного интеллекта для систем управления запасами. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.17. Ростов-на-Дону. БиблиотекаЮФУ, 2007.

31. Анфилатов B.C. и др. Системный анализ в управлении: Учебное пособие/В .С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин; Под ред. А.А. Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

32. Берталанфи JI. История и статус общей теории систем// Системные исследования: Ежегодник, 1972. М.: Наука, 1973. - с.20-37.

33. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. Спб.: Издательство СПБГТУ, 1997. - 510 с.

34. Checland Р.В. Soft systems methology: an overview J. Appl. Syst. Anal. -1988. 15. -p.27-36.

35. Згуровский М.З. Доброногов A.B., Померанцева Т.Н. Исследование социальных процессов на основе методологии системного анализа. Киев: Наукова думка, 1997. - 221 с.

36. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978. 311 с.

37. Оптнер С. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969. - 216 с.

38. Перегудов Ф.И. Основы системного подхода — Томск: Изд-во Томского университета, 1976. 159 с.

39. Перегудов Ф.И., Тарасенко В.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

40. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов/Под ред. С.А. Валуева, В.Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991.-398 с.

41. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. - 204 с.

42. Черняк Ю.И. Системный анализ и управление экономикой. М.:1. Экономика, 1975. 191 с.

43. Булинская Е.В. Стохастические модели теории запасов: Дисс. д-ра физ.-мат. наук/МГУ им. М.В. Ломоносова. М.,1998 - 271 л.

44. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

45. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Ягера.-М.: Радио и связь, 1986. 408 с.

46. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн.: Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. С.208-247.

47. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets//Journal of Cybernetics. 1974. - V.4. -P.149-194.

48. Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -110 с.

49. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В., Слядзь Н.Н., Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. — М.: Радио и связь, 1989.

50. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной/А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, О.А.Крумберг и др. — Рига: Зинатне, 1982.

51. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат.лит.,1990. 272 с.

52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. М.: Наука, 1986. - 312 с.

53. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика, М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 288 с.

54. Turksen I. Interval valued fuzzy sets besad on normal forms // Fuzzy Sets a. Systems. 1986. Vol.20, №3. P. 191-210.

55. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975. V. 80. -P.407 - 428.

56. Алиев P.A., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. — М.: Энергоатомиздат, 1991.-240 с.

57. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

58. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

59. Берштейн JI.C., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. — Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1993. — 134 с.

60. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САР. — М.: Энегроатом издат, 1991 136 с.

61. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. Пособие / Уфимск. Авиац. Техн. Ун-т. Уфа, 1999. - 129 с.

62. Прикладные нечеткие системы/Под ред. Т. Тэрано, К. Асан, М. Оугэно/Пер. с япон. М.: Мир, 1993.

63. Финаев В.И. Модели систем принятия решений: учебное пособие. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005, 118с.

64. Волкова В.Н., Темников Ф.Е. Методы формализованногопредставления (отображения) систем: Текст лекций. М.: ИПКИР, 1974. -114 с.

65. Лагуткин В.М. Автоматизированные системы управления материально-техническим снабжением. М.: Экономика, 1975. - 271 с.

66. Уайт О.У. Управление производством и материальными запасами. -М.: Прогресс, 1978 г. 304 с.

67. Гаджинский A.M. Основы логистики. М.: ИВЦ «Маркетинг», 1996.

68. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: Юнити-ДАНА, 2000. - 487 с.

69. Лотоцкий В.А. Модели и методы автоматизации управления запасами//Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, д-ра техн.наук:05.13.06. М., 1993. -33 с.

70. Финаев В.И. Моделирование при проектировании информационно-управляющих систем. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. — 118 с.

71. Бондаренко Л.И. Методология анализа систем управления запасами//Тезисы докладов международной научной конференции «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза». Ч.З Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.

72. Советов Б.Я. Моделирование систем. -М.: Высшая школа, 1985.

73. Бондаренко Л.В. Вербальное описание параметров задачи управления запасами//Материалы международной научной конференции «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.

74. Бусленко Н.П. Моделирование систем. М.: Наука, 1978.

75. Бондаренко Л.И., Бокарев А.А. Концепция нечеткой оптимизации системы управления запасами//Материалы Международной молодежной научной конференции «XVI Туполевские чтения». Казань, КГТУ им. А.Н. Туполева, 2008.

76. Афанасьев В.Г. Проблема целостности в философии и биологии. М.: Мысль, 1984.-416 с.

77. Колесников А.А. Синергетическая теория управления. Таганрог: ТРТУ, М.: Энергоатомиздат, 1994. - 344 с.

78. Методологические проблемы кибернентики: В 2-х т. М.: МГУ, 1970. -Т.1.-350 с. Т.2.-389 с.

79. Боулдинг К. Общая теория систем скелет науки//Исследования по общей теории систем. - М.: Пргресс, 1969. - С. 106-124.

80. Макаров С.С., Жидкова Т.З., Косенко Е.Ю., М.В.Зиборов, Финаев В.И. Моделирование и информационное обеспечение медицинских учреждений. М.: МГУП, 2005. - 210 с.

81. Теория автоматического управления: Учебник/Под. ред. В.БЛковлева. М.: Высшая школа, 2003.

82. Бондаренко Л.И., Финаев В.И. Особенности управления материальными запасами.//Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». Таганрог: ТРТУ, 2006.

83. Научное управление запасами. Букан Дж., Кенигсберг Э. Наука, 1967.

84. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. - 336 с.

85. Клейнрок JI. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение,

86. Климов Г.П. Стохастические системы обслуживания. М.: Наука, 1966. —243 с.

87. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложение. -М.: «Мир», 1966.

88. Takacs L., Investigation of Waiting Time Problems by Reduction to Markov Processes. Acta math. Acad/ scient. Hung. V.6. № 2-2, 1955.

89. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. -М., Сов. Радио, 1971.

90. Бондаренко Л.В., Султанова Д.И. Модели исследования времени выполнения заказов/Системный анализ, обработка информации и управление: сборник научных статей/Под общ. ред. Проф. Р.А.Нейдорфа Ростов-на-Дону: ДШТУ, Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2007. - 444-449.

91. Бондаренко Л.В. Методы и модели управления материальными запасами топлива на тепловых электростанциях. Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Актуальные проблемы производства и потребления электроэнергии». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. №15.

92. Бондаренко JI.B. Ситуационная модель для оптимизации запасов с применением методов искусственного интеллекта//Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск "Интеллектуальные САПР". -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008, № 9. С.131-135.

93. Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого правила modus ponens // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989. - С. 74-80.

94. Финаев В.И., Бондаренко JI.B. Информационное обеспечение для управления материальными запасами//Материалы международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире». Часть 2. -Таганрог: ТРТУ, 2006.

95. Бондаренко Л.В. Новые технологии проектирования систем управления материальными запасами//Материалы международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем». 4.4. Таганрог: Изд-во «Антон», ТТИ ЮФУ, 2007.

96. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.106. http://www.microsoft.com/net107. http://www.realcoding.net108. http://www.oracle.com109. http://www.cai.com110. http://siebeluniversity.siebel.com

97. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятий. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1971.-340 с.

98. Гнеденко Б.В., Даниелян Э.А., Димитров Б.Н. Приоритетные системы обслуживания. М.: МГУ, 1973. - 326 с.

99. Чумаков Н.М., Серебрянный Е.И. Оценка эффективности сложных технических устройств. М.: Сов. радио, 1980.

100. Kiefer J., Wolfowitz J. On the Theory of Quenes with Many Servers. Trans. Om. Nath. Soc. Vol. 78. 1955.

101. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. М.: Наука, 1969. - 344 с.

102. Зябин В.К., Степанов В.И. Сверхнормативные запасы материальных ресурсов в промышленном производстве. М.: Финансы и статистика, 1989. -224с.

103. Дюбуа Д., Прад. А. Теория возможностей: Пер. с французского В.Б.Тарасова /Под редакцией С.А.Орловского. М.: Радио и Связь, 1990. - 288 с.

104. Борисова Е.А., Финаев В.И. Трехиндексные распределительные задачи с нечеткими параметрами/Монография. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. - 190 с.

105. Бондаренко JI.B., Султанова Д.И. Метод и информационная система для решения транспортной задачи с нечеткими параметрами//Материалы

106. Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «IX Королевские чтения». Самара: Изд-во СГФУ им. Акад. С.П.Королева, 2007.

107. Sugeno М. Theory of Fuzzy Integral and Its Application. Ph. D. Thesis, Tokyo Inst. Of Technology, Japan, 1974.

108. Zaden Д.Ф. Fuxxy sets, Informatijn fnd Control, 8, P. 338 353, 1965.

109. Prigmore C. 30 Hour Basic.National Extension College NEC., 1981.

110. Калмыков C.A., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.

111. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник/Под ред. Н.Д.Егупова; издание 2-ое, стереотипное. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 с.

112. Мелихов А.Н., Баронец В.Д. Проектирование микропроцессорных устройств обработки нечеткой информации. Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета. 1990. - 128 с.

113. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Экономика, 1990.

114. Raymond L. Horton. Reletionships Between Personality and Consumer Decision-Making- Journal of Marketing Research, May 1979, p. 244-245.

115. David Krech, Richard S.Crutchfield and Egerton L.Ballachey. "Individual in Society". N.Y. "McCraw.-Hill", 1962, ch.2.

116. Смирнов H.B., Дунин-Барковский И.В. Краткий курс математической статистики для технических приложений. М.: Изд-во физ.-мат. лит-ры, 1959. -436 с.

117. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Изд-во Тюменскогогосударственного университета, 2000. 352 с.

118. Булинская Е.В. Стохастические модели теории запасов: Дисс. д-ра физ.-мат. наук / МГУ им. М.В. Ломоносова. М.Д998. - 271 л.

119. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. - 252 с.

120. Нейбург, Эрик Дж., Максимчук, Роберт, А. Проектирование баз данных с помощью UML. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002.

121. Бондаренко Л.В. Концепция моделирования систем управления запасами на основе применения унифицированной абстрактной схемы. Межвузовский научный сборник "Управление и информационные технологии". Пятигорск: Изд-во "РИА-КМВ", 2008. - с. 71-73

122. Бондаренко Л.В. Разработка агрегативной модели управления запасами/ТМатериалы Международной научной конференции «Системы и модели в информационном мире», (СМИ-2009), Часть 3. Таганрог: Изд-во ТТИЮФУ, 2009. С. 7-8.

123. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ

124. ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Технологический институт Федерального государственного образовательного учреяедения высшегопрофессионального образования «Южный федеральный университет»

125. БОНДАРЕНКО Любовь Владимировна