автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка информационной системы поддержки принятия решений для управления процессами в условиях недостоверной информации

На правах рукописи

ИРХИН Алексей Владимирович

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТОВЕРНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Краснодар - 2004

Работа выполнена в Кубанском государственном технологическом университете

Научный доктор технических наук, профессор

руководитель Симанков B.C.

доктор технических наук, профессор Официальные Коробейников БА

оппоненты: . • кандидат технических наук, профессор Сингаевский НА

Ведущая Региональная Энергетическая комиссия - Департамент цен и

организация: тарифов Краснодарского края.

'Защита диссертации состоится 15 июня 2004 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 212.100.04 в Кубанском государственном технологическом университете по адресу: г. Краснодар, ул. Московская 2, корпус А, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Кубанского государственного технологического университета по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2.

Автореферат разослан 14 мая 2004г.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью учреждения, просим направлять по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2, КубГТУ, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.100.04.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.100.04, к.т.н., доцент /УУ^У'/

И.В.Зайцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. В настоящее время, с ростом объемов и учетом недостоверности информации, возникают трудности при управлении сложными системами. Под термином «недостоверная информация» подразумевается искаженный или неполный объем данных об объекте. Она возникает в случае изменения или трактовки показатели работы предприятия в свою пользу, получая при этом дополнительную прибыль или преимущества в управлении. Построение и эффективное использование сложных систем является актуальной задачей во многих отраслях человеческой деятельности. Современные условия управления и принятия решений в таких системах ставят задачу повышения уровня оперативности и качества обработки поступающей информации, устранения неопределенности при ее анализе, выработки правильных, выверенных по многим фак торам решений. Поэтому еще более актуальной задачей является создание систем поддержки принятия решений (СППР), которые помогали бы лицу принимающему решения (ЛПР) работать с недостоверной информацией. Еще до недавнего времени при управлении сложными системами средства автоматизации использовались не в полной мере. В этой связи, имела место весьма высокая трудоемкость процесса управления, и как вследствие этого - недостаточная оперативность и точность проводимых работ. Кроме того, возникали проблемы предоставления результатов для принятия управленческих и иных решений. Все это остро поставило вопрос о создании системы поддержки принятия решений при управлении сложными системами.

Исходя из вышеизложенного, диссертационная работа посвящена актуальной научно-технической задаче разработки математической модели,

и программного обеспечения СППР для помощи а управлении сложными

РОС НАЦИОНАЛЬНА)!

системами в условиях недостоверной

СЛи1Ит<УУ' I

Ш1

Объект исследования: информационные системы, работающие в условиях недостоверной информации.

Предмет исследования: математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений для управления системами в условиях недостоверной информации.

Целью диссертационной работы является совершенствование методологии, математической модели, разработка алгоритма и программной реализации системы поддержки принятия решения для управления системами в условиях недостоверной информации.

Для достижения цели в работе поставлен и решен ряд задач:

1. Осуществлен анализ структуры сложных систем, а также существующих теоретических и практических работ в области поддержки принятия решений. Проведено сопоставление методов и систем поддержки принятия решений с задачами, решаемыми в народно-хозяйственном комплексе;

2. Усовершенствована концепция применения методов поддержки принятия решений для управления сложными системами. Разработана последовательность применения методов поддержки принятия решений для различных этапов управления сложной системой;

3. Усовершенствована структура и выдвинуты требования к системе поддержки принятия решений. Предложен алгоритм поддержки принятия решений для управления сложными системами;

4. Выбраны средства для создания системы поддержки принятия решений;

5. Усовершенствован алгоритм подцсряски принятия решений дл,~

управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решениями для управления сложными многокритериальными системами при недостоверной информации;

6. Разработана БД "Солярис", а также описана ее структура и состав таблиц. Создано математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений «Солярис»;

7. Проведен анализ данных по тарифам предприятий для получения корректирующих коэффициентов и их использования при выборе предприятия имеющего

риф на тепловую энергию;

8. Проведен анализ и расчет интегральной экономической эффективности и анализ перспектив применения СППР «Солярис» в Региональной Энергетической комиссии (РЭК) Краснодарского края и других субъектов РФ и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК.

Методы исследования. Для решения поставленных задач исследования использовались методы системного анализа, теории принятия решений, теории многокритериальной оптимизации, теории реляционных баз данных, методы моделирования сложных систем.

Научная новизна выполненных в диссертации исследований заключается в разработке математического и программного обеспечения поддержки принятия решений в области управления тарифами на энергоресурсы и состоит в следующем:

1. Разработана методика нахождения рациональной альтернативы базирующаяся на сочетании метода принятия решения Парето и метола оптимизации при помощи интегрального критерия с использованием неформальных процедур. Данная методика была применена для анализа и ранжирования альтернатив в сложных системах в условиях недостоверной

информации. Разработана последовательность методов, позволяющая определить рациональную альтернативу, наиболее полно отвечающую установленным критериям.

2. Усовершенствован и применен метод сдвига положения идеальной точки на основании привлечения экспертных знаний для оптимизации сложных систем в условиях недостоверной информации. Данный метод позволил осуществить концепцию по применению методов принятия решений для задач управления в сложных системах. При анализе альтернатив выявлены закономерности отклонений,

и исключены необоснованные отклонения от параметров, определенны аналитическим путем.

3. Улучшены элементы алгоритма выработки системы критериев для анализа информации в сложных системах с нечеткой входной информацией. Предложена вербальная и числовая шкалы оценки критериев и проведено соответствие между ними. Включена возможность выбора и оценки важность тех или иных параметров, входящих в различные статьи, составляющих альтернативу.

4. Проведено алгоритмизирование принятых методов оптимизации и принятия решения, построена модель программного комплекса, и создана структура БД, обеспечивающие принятие решений для сложных многокритериальных систем с нечеткой входной информации. Использованы новейшие технологии программирования и защиты данных.

5. Система поддержки принятия решений была разработана на основании предложенной методики, новизна, которой подтверждена авторским свидетельством.

Практическая ценность работы заключается в том, что создана и апробирована система поддержки принятия решений «Солярис», которая включает подсистему ввода и корректировки данных, подсистему пршм-тия решений, генерации отчетов и может быть рекомендована для использования экспертами при анализе и принятии решении по вопросам форми рования и выбора тарифов. Также создана и апробирована база данных, созданная для хранения и обработки информации по предприятиям-

производителям электрической и тепловой энергии. Система поддержки принятия решений была успешно создана и внедрена в Региональную Энергетическую комиссию Краснодарского края, о чем свидетельствует акт внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту:

- математическая модель системы поддержки принятия решений при управлении сложными системами;

- метод сдвига идеальной точки при нахождении рационального решения на основе экспертных знаний в условиях недостоверности информации;

- методика создания СППР для управления сложными системами; алгоритмы основных методов и этапов поддержки принятия решений;

- набор критериев, которым должна удовлетворять СППР для управления сложными системами;

- программное обеспечение СППР для управления региональной тарифной политикой на энергоресурсы.

Апробация работы. Материалы докладывались и обсуждались на 4-х конференциях:

1. II Международной научно-практической конференции «Моделирование. Теория, методы и средства» (г. Новочеркасск, ЮжноРоссийский Государственный Технический Университет, 5 апреля 2002 г.).

2. III Международной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2002» (Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский Государственный Технологический Университет, 6-8 июня 2002г.).

3. Международной научно-технической конференции «Математические методы в экономике» (Пенза, Приволжский дом знаний, 22-23 мая 2002г.).

4. Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономического и социального развития России» (Приволжский дом знаний, г. Пенза 23 октября 2002).

По материалам диссертационной работы Кубанским Государственным Технологическим Университетом был получен грант РГНФ на тему «Создание автоматизированной расчетно-аналитнческой системы для

управления региональной тарифной политикой на тепловую и электрическую энергию».

Публикации: Содержание диссертации опубликовано в 6 печатных работах и 1 свидетельстве на регистрацию программного продукта.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения пяти глав с выводами по каждой главе, заключения, списка использованных источников, включающего 114 наименований. Работа изложена на 186 страницах машинописного текста и содержит 47 рисунков и 17 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Во введении обоснована актуальность темы, сформулирована цель и задачи работы, изложены методы исследования, основные научные результаты и их практическая значимость

В первой главе проведен углубленный анализ видов информационных систем, изучена их структура. Определена область применения систем поддержки принятия решений в системе управления (рисунок 1).

Рисунок 1 - Структура системы управления с использованием СППР в условиях недостоверной информации

Проанализированы отечественные и зарубежные работы в области компьютерной поддержки принятия решений, из которого следует, что в процесс управления сложными многокритериальными системами с нечеткой входной информацией можно включить систему принятия решений, как связующую систему между системой управпения и объектом управле ния, которая бы позволила уменьшить затраты времени экспертов и лица принимающего решения, а также повысила бы качество принимаемых решений При этом показано, что для успешного применения компьютерных методов поддержки принятия решений нужно представить весь процесс принятия решения в управлении сложными системами как систему и при менить к ней научно-методологический аппарат системного анализа Такой

подход позволяет более четко определить предметную область и задачи исследования.

Результатом проведенных исследований явилось соответствие методов и систем поддержки принятия решений к задачам, которые возникаю, при управленческой деятельности. Также одним из выводов данного исследования было заключение использовать для управления сложными системами при недостоверной информации метод многокритериального выбора, так как он позволяет оперативно оценить и выбрать лучшую альтернативу, исходя из представленных критериев и уровня их значимости и метод многокритериальной оптимизации путем сведения критериев к одному интегральному критерию. Для разрешения разного рода неопределенностей требуется вмешательство экспертов с их опытом, знаниями и интуицией. В результате проведенного анализа было решено усовершенствовать существующую методологию поддержки принятия решения и на ее базе разработать собственную систему поддержки принятия решений, помогающую лицам принятия решения управлять сложными системами.

Осуществлена постановка цели и задачи исследования, проанализированы методы их решения.

Во второй главе синтезирована математическая модель информационной системы поддержки принятия решений. Данная модель объясняет принцип принятия решений в условиях недостоверной информации.

Предложена модификация метода идеальной точки. В этом методе альтернатива рассматривается как точка в п-мерном пространстве, координаты которой соответствуют значениям показателей. Идеальная точка ус шновленпая согласно глобальным условиям оптимальности не всегда соответствует локальным условиям оптимальности. Поэтому было предложено корректировать значение показателей определяющих положение идеальной точки. Делать корректировку предлагается методами оптимиза-

ции с помощью экспертов. Таким образом, в ходе анализа данных значение идеальной точки может быть неоднократно скорректировано.

Предложен алгоритм создания системы поддержки принятия решений (рисунок 2). Выполняя этапы предложенного алгоритма можно создать систему поддержки принятия решений.

Рисунок 2 — Этапы создания системы поддержки принятия решений

Проблема нахождения оптимального решения может быть описана как динамическая задача максимизации, имеющая следующую структуру решения (1):

Мах БЕЩХг), М(0)

(1)

Мах БЕЩХг), М(0) ЕЩ) = I, и(с1(0, т((}) Р(ш(1)Ш),)

где

EU(t): ожидаемая полезность в момент ^

D(t): пространство решений в момент t или конечное пространство потенциальных актов;

M(t) — пространство состояний в момент ^

1и(«1(1)1,ш(0) - полезность каждого возможного исхода в момент г. Р(гп(1)/с1(1)1) - вероятность перехода в состояние m(t) при условии решения d(t).

Приведено также теоретическое описание методов многокритериальной оптимизации с учетом их применения в процессе выбора рационального решения в многокритериальных задачах оптимизации. Данное описание включает в себя определение математических принципов определения рациональной альтернативы на основе оценки оптимальности по Парсто и многокритериальной оптимизации путем сведения их интегральному критерию. Приведенные методы принятия решения позволяют выбрать наилучшую альтернативу исходя из основных показателей, влияющих на нее. Также приведен метод экспертной оценки альтернатив, позволяющий оценить предложенные альтернативы при помощи экспертов. Построена концепция применения методов поддержки принятия решений при управлении сложными информационными системами при недостоверной информации. Показано применение методов компьютерной поддержки принятия решений в разрезе системного анализа. Рассмотрены методы поддержки принятия решений в их взаимодействии друг с другом для выбора наиболее рациональной альтернативы при решении задач с недостоверной информации. При анализе применения методов учитывалось их применение на различных этапах управления сложными системами.

Для создания математической модели поддержки принятия решений для управления сложными системами в качестве метода целевой оптимизации выбран метод оптимизации по идеальной точке. В качестве математического аппарата по отбору и оценке критериев для последующего анализа альтернатив применен .метод экспертной оценки. В качестве метода для выбора альтернативы использовался комплекс методов, состоящий из меюда Парею ошиыизации, метода ошш.аьацян по ¿¡шефалъиом} крн-терию и в качестве метода дополнительного анализа привлечен метод экспертной оценки. Для поддержки принятия решений при управлении сложными системами необходимо строить отдельно математическую модель предметной области.

В третьей главе Разработана структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений для работы в условиях недостоверной информации (рисунок 3). Описаны основные элементы и указаны требования, которым должна соответствовать СППР. Данная работа позволила систематизировать имеющиеся знания об архитектуре и построении СППР.

Рисунок 3 - Структура системы поддержки принятия решений для работы в условиях недостоверной информации

Проведено создание схемы принятия решения для управления сложными системами с недостоверной информацией. Подробно проанализированы каждый из этапов принятия решений и была выдвинута последовательность шагов или методов для реализации каждого этапа. В результате получилась четкая последовательность шагов, в которой видны области, которые можно формализовать и автоматизировать. На основании данной работы был построен алгоритм принятия решений в терминах IDEF0 с учетом использования методов, лиц и факторов, наиболее хорошо подло-дящих для управления сложными системами с недостоверной информацией.

Рисунок 4 - Этапы принятия решении в условиях недостоверной информации

Отличие данной схемы от традиционной заключается в том, что в соответствии с проведенным анализом, описанным в первой и второй главе, методы, применяемые для использования в каждом этапе, были подобраны в соответствии условиями работы со сложными системами в условиях недостоверной информации.

Схема принятия решений, поддерживаемая системой, предполагает использование многокритериальных методов оценки (т.е. каждый проект решения оценивается по нескольким критериям), экспертных суждений и выработку коллективных мнений.

Подробно рассматриваются технологии и средства, использованные при создании системы принятия решений, такие как система управления базами данных, языки и подходы программирования. Также был проведен анализ и обоснование выбора технологии программирования, результатом которого стал выбор в качестве СУБД Borland Interbase, как одной из самых мощных и надежных среда систем среднего звена. После этого были детально рассмотрены механизмы и особенности работы Interbase. Деталь-

ное изучение архитектуры Borland lnterbase позволило существенно повысить надежность и безопасность передачи и хранения данных, что, несомненно, является важным элементом любой информационной системы и системы принятия решений в частности. В качестве языка программирования баз данных был использован язык структурированных запросов SQL, который ориентирован специально на реляционные базы данных. Также были рассмотрены средства идентификации и разграничения доступа к базе данных. Следующим важным моментом, который отражен в третьем разделе был анализ и обоснование выбора языка программирования. В соответствии с требованиями, предъявляемыми к системе корпоративного уровня, был проведен анализ различных сред программирования. Результатом анализа стал выбор Borland Delphi как средства программирования, удовлетворяющего требованиям. Приведено краткое описание его возможностей. На основе полученных аналитических данных был реализован и описан механизм доступа к данным, используя выбранные технологии.

Четвертая глава посвящена созданию системы поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на электрическую и тепловую энергию.

Изучен процесс формирования и управления тарифами на электрическую и тепловую энергию на региональном уровне (на примере Краснодарского края). Была исследована проблематика, связанная с завышениями представляемых тарифов. Необходимо сказать, что тариф представленный предприятием можно условно разбить на тариф, являющийся идеальным для предприятия, т.е. тариф, рассчитанный в соответствии с технической докумешацией на оборудование но выраоСпке знер!ии. Следующим элементом тарифа предприятия будут завышения, вызванные износом оборудования, форс-мажорными обстоятельствами и другими причинами объективно влияющими на тариф. Другим составляющим тарифа являются завышения возникающими из-за неверной входной информации.

Тариф, предоставляемый предприятием можно условно пред-

ставить в виде следующей формулы (2):

где

ДТ| - завышение (занижение) тарифов, возникающих по причине износа оборудования.

ДТо - завышение (занижение) тарифов, возникающих из-за недостоверной информации.

Требуется исключить из параметров тарифа те завышения, которые возникают в случае искажения исходной информации (3)

где - значение тарифа без недостоверной информации.

Разработан алгоритм поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решениями для управления системами в условиях недостоверной информации.

Данная схема является примерными образцом принятия решений в области управления тарифной политикой энергоресурсов региона и отражает все этапы принятия управленческого решения ответственным лицом.

Предложена и реализована в СППР «Солярис» вариация метода сведения текущего состояния к целевому. Традиционная трактовка метода была изменена в соответствии с требованиями многокритериального выбора тарифов на электрическую и тепловую энергию. Применены методы многокритериальной оптимизации для выбора наиболее рационального тарифа на злекфическую и тешювую энергию. Данные методы иылп модифицированы в соответствии с требованиями к выбору в условиях предъявляемых региональной тарифной ситуации. Выработаны критерии для оценки среднего отпускного тарифа на тепловую энергию (рисунок 5).

Средний ош>скной тариф на тепчовую энергию

показатели, отражающие себестоимость энергии

• егкмшцегь толом M течми нличсьяпг исм» прошмзстм теппдаой энергии

расхОЛМ floсодержанию м лап^ийцк* ооодлимниа при ироизаодьтае ieii/юаой жергми

• ш «о пса«огой» н лскхнню проюаоитаа uc\c<auc расчозм

•oouieto «истин»« расюш a^tro

а»«, из irMiv I ru i* xtt- ri? ш . no»-> ни« >Hçpf н* чего

• оемпаиая оплата тр\ад проидозстаениых рабо 1ач аадАОгвеаепи« сточных вод

отчислим на сои нужды с on га ты приимо летаек иых рвоочих ним® npOHUojcmiiHU себестоимость рихолы по содержанию и «ксачуапши ооср\ доааниа . «*ка I т у t pyô

' р*ло1 у т на npoiueojL'T»o темомертм ма ТЭС

- pkxoj у т ма проюаоостао leiuioiwpr«« i котельных т> т 1>оммостыоиши с перевозкой, тыс РУФ

• я cc<*vtmh»octw I кчб м еоостмнмоА веш, руЛ

показа re in, отражающие прибы 1Ь и выр>чк>

• прнбычь Замчсовв» «а счет реалклаини (гшюаой мергеи

нмопопчеиннА по иеыажлшиы при IHH1M доход

• иеооходимм амручм тыс jtv-ft

• выручка ot реалии кик мощности я энергии птребнтенам по \-таер<«ленмич а Г JK тарифам я мшсшсние загркт ni промааодегкмде предпрыннм rue p>ô

показатели отражающие производство энергии

• KTrWO |MIL\U1 ) 1 H» П|Ми IIMIJl ■•>.

теплоэнергин m р«счоа> r acero t) т Отпуск «en н>аоп ш<.р1ии kTiipt'HHHM №П|)км1еллм Гнал

p»c\oa v t tta iipoh ««oairao тепли »icpi ни м ТЭС f v r

pa ч J иа ti] '•hw »ir* »"-■• i-p m< a мклммх r \ i

оошиЛрасчоз покчмюА aoiu м -выработкатглтоаон н«.|нииUI icoieib«w Гсал

nokvftiiaa reiutou» энергия. accru Г»а.ь 0?л>ек электроэнергии e шяи T~X lue K6i 4

• uàvCM novvnku теллоаои -»«ергян. Гил

Рисунок 5 - Структура показателей, характеризующих средний отпускной тариф на тепловую энергию

Определены основные критерии, которые влияют на процесс выбора рациональных решений. Критерии были выявлены посредством анализа экспертных мнений. Модель построена с учетом принципов соответствия тарифов реальным затратам а также равноприбыльности теплоснабжения различных групп потребителей.

Разработана ER-модель БД «Солярис», а также се ирписана

и состав таблиц. Структура базы данных приведена к 3-й нормальной форме, т.е. связь между сущностями осуществляется с помощью не ключевых атрибутов. Для обеспечения безопасности и достоверности данных создана возможность протоколирования времени изменения и имени пользователя, который проводил изменения над записью. Проведено проектирование системы «Солярис» на основе модульного принципа. При создании базы данных «Солярис» были учтены все возможности, которые давали выбранные технологии, как отдельно взятые, так и в комплексе. В главе приведена ER-модель базы данных. В заключительной части главы была описана поэтапно работа с системой поддержки принятия решений «Солярис».

Представлена последовательность операций, который аналитик должен проделать для получения результатов.

Пятая глава содержит применение системы поддержки принятия решений к задаче управления тарифной политикой на электрическую и тепловую энергию. Выбранная задача отвечает условиям применения СППР, т.е. является многокритериальной, и использует частично недостоверные данные. Также решение задачи поиска и формирования эффективных тарифов на энергоресурсы является актуальной и часто решаемой.

Был рассмотрен в качестве примера один из наиболее важных тарифов - средний отпускной тариф на тепловую энергию. Решение данной задачи включает все этапы принятия решений, начиная с подготовительных, таких как подбор критериев и заканчивая получением итоговых отчетов. Для получения корректирующих коэффициентов были проанализирован целый ряд предприятий сгруппированных по видам деятельности. Объектом анализа явились параметры, влияющие на тариф.

При анализе параметров влияющих на тариф выявилась закономерность. Она заключается в том, что параметры, отвечающие за плотность распределения экономических составляющих, распределяются по нормальному закону распределения, а показатели, отвечающие за количественную составляющую тарифа, такие как «полезный отпуск тепловой энергии» имеют характер, соответствующий экспоненциальному закону распределения (рисунок 6).

65 55 45 35 25 15 5

Итого производственная себестоимость

" Л ' — - :

•-Т.-,^ , с*

Необходимая выручка

0 т? N° <3° 5? Л?

Необходимая расчетная прибыль

Выручка от реализации тепловой энергии, отпускаемой сторонним

Отпуск тепловой энергии сторонним потребителям

О 5 10 15 20..- 25 Полезный отпуск тепловой энергии

- ГЪШДООв ЛрОИЗаОДСТВО ТЭЦ ТЭС. бойлерные

- Службы инфраструктуры края

- Санаторно-курортные предпрмяти -• Г^омыцжм|нны» предприйтия

Рисунок 6 - Частотные графики отклонения показателей тарифа для предприятий различных отраслей

Рассчитаны коэффициенты, корректирующие завышения, для предприятий различных групп деятельности (таблица 1).

Таблица 1 - Расчет доверительного интервала коэффициента, корректирующего параметры тарифа.

Наименование параметра Доверительный интервал корректирующего коэффициента

Итого производственная себестоимость 0.63-0.75

Необходимая выручка 0,59-0.73

Необходимая расчетная прибыль 0,01-0,12

Выручка от реализации тепловой энергии, отпускаемой сторонним потребителям 0,51-0.79

Отпчск тепловой энергии сторонним потребителям 0.97-1,01

Полезный отпуск тепловой энергии 0 99-1,03

Проанализирован интегральный эффект от внедрения СППР «Соля • рис» в процесс управления тарифами на региональном рынке поставщиков энергоресурсов. Проведен расчет экономической эффективности от внедрения СППР «Солярис» в РЭК Краснодарского края и рассмотрен и сделан вывод о выгодности ее применения в деятельности РЭК. Выявлен эффект от использования СППР, заключающийся в повышении точности и уменьшении временных затрат при анализе тарифов. В заключение главы предложены и проанализированы с экономической точки зрения перспективы от внедрения системы на предприятия-поставщики энергии на региональный рынок и от внедрения во все РЭК Российской Федерации, то есть от создания единой сетевой системы поддержки принятия и координирования решений для управления тарифами на энергоресурсы.

В заключении перечислены научные и практические результаты, полученные автором в ходе его исследований. Предложены направления дальнейших исследований в области поддержки принятия решений при управлении тарифами на электрическую и тепловую знергию.

Для решения поставленных задач исследования использовались методы системного анализа, теории принятия решений, теории многокритериальной оптимизации, теории реляционных баз данных, методы моделирования сложных систем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертации предложена, разработана, успешно апробирована на практике и внедрена методика, математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений для решения задач выбора и оптимизации при управлении сложными системами в условиях недостоверной информации. Получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Проанализирована структура сложных систем, и существующих направлений в области поддержки принятия решений. Определена сфера применения системы поддержки принятия решений при управлении сложной системой. Рассмотрен ряд методов и программных продуктов, обеспечивающих поддержку принятия решений для различных сфер деятельности. Обобщен опыт в данной области и на основе полученных знаний проведено сопоставление методов и систем поддержки принятия решений с типами задач, решаемых в народно-хозяйственном комплексе.

2. Изучены современные подходы в области формирования рациональных решений. Разработана математическая модель информационной системы поддержки принятия решений. Предложен метод корректировки идеальной точки с использованием экспертных мнений и оптимизирующих методов. Приведено теоретическое описание выбранных методов поддержки принятия решений.

3. Выбраны методы поддержки принятия решений наиболее полно соответствующие условиям работы в сложных системах управления. Усовершенствованы элементы алгоритма создания системы поддержки принятия решений. Разработано на основе существующих работ математическое обеспечение и разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решений.

4. Усовершенствован метод сдвига идеальной точки на основе привлечения экспертной информации с целью оптимизации систем в условиях недостоверности информации.

5. Усовершенствована концепция применения методов поддержки принятия решений. Выработана последовательность применения методов поддержки принятия решений для различных этапов управления сложной системой в условиях недостоверности информации.

6. Разработана структура и выдвинуты требования к системам поддержки принятия решений. Традиционная методика и алгоритм поддержки принятия решений модифицирован для работы в условиях сбора, анализа и обработки данных при управлении системами в условиях недостоверной информации.

7. Проведен анализ существующих средств для создания программного обеспечения СППР. Результатом анализа стал выбор СУБД Borland Interbase и среды программирования Borland Delphi как наиболее полно соответствующих выдвинутых требованиям.

8. Разработан алгоритм поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решения для управления системами в условиях недостоверной информации.

9. Разработана БД «Солярис», а также описана ее структура и состав таблиц. Структура базы данных приведена к 3-й нормальной форме теории реляционных баз данных. Для обеспечения безопасности и достоверности данных создана возможность протоколирования времени изме-не:шя и имели пользователи, кошрый проьодил изменения над записью.

10. Создано математическое и программное обеспечение СППР «Со-лярис». Представлена схема работы системы при анализе среднего отпускного тарифа на тепловую энергию.

11. Проведен практический расчет задачи анализа данных по тарифам предприятий, получения корректирующих коэффициентов и их использования при выборе предприятия имеющего наиболее предпочтительный для потребителя средний отпускной тариф на тепловую энергию. Подтверждена гипотеза о сходстве характера завышений среди предприятий поставщиков эиергорес>рсов, имеющих сходные параметры. Решение

данной задачи является нетривиальным из-за достаточно высокого количества критериев. В работе приведено описание решения данной задачи по этапам.

12. Проведен анализ и расчет интегральной экономической эффективности и анализ перспектив применения СППР «Солярис» в РЭК Краснодарского края и других субъектов РФ и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК.

13. Система поддержки принятия решений «Солярис» разработана и успешно внедрена в РЭК Краснодарского края, о чем свидетельствует акт внедрения. Результаты работы запатентованы в РосАПО.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Ирхин А. В. Поддержка принятия решений при управлении тарифами на энергоресурсы с учетом неопределенности. Компьютерное моделирование 2002: Труды Междунар. науч.-техн. конф. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2002.С.49-51

2. Симанков B.C., Ирхин A.B. Применение методов компьютерной поддержки принятия решения с учетом неопределенности при ¡моделировании

тарифной политики на энергоресурсы. Моделирование. Теория, методы и средства: Материалы II Международ, науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 5 апреля 2002 г.: В 4 ч. /Юж.-Рос. гос. Техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: ООО НПО «ТЕМП», 2002. - Ч. 1.-С. 41-43

3 Ирхин А. В , Белохвостиков И В , Павлов Р.А. Применение методов компьютерной поддержки принятия решения с учетом неопределенности и моделирования при управлении тарифной политикой на энергоресурсы Математические методы в экономики. Сборник материалов Междунар Науч -техн. конф. - Пенза Приволжский дом знаний, 2002. С 24-26

4 Ирхин А В , Белохвостиков И.В , Вишнев М В Анализ информационных потоков и принятие решений, связанных с электронной коммерцией Пенза- Приволжский дом знаний, 2002. С. 24-26

5. Симанков В С , Ирхин А В Применение технологий поддержки принятия решений при управлении рынком электрической и тепловой энергии в краснодарском крае. // Проблемы экономического и социального развития России Конференция. - Пенза- Приволжский дом знаний, 2001. - С 115-118

6 Симанков B.C., Ирхин А В.. Методы и системы поддержки принятия решений Аналитический обзор Ин-т совр. технол. и экон - Краснодар, 2002 - 93 с.

7 Авторское свидетельство 2004611136. Система поддержки принятия решений в условиях неопределенности («Солярис») / Симанков В С, Ирхин А В . Заявл. 30 04 2004. Опубл 11.05.2004

Подписано в печать 12.05.2004 г. Зак. №299 Тираж 100 экз. 350000, г. Краснодар, ул. Красная, 91 Технический университет КубГТУ Лиц. № ЛР 017758 от 18.11.98 г.

- 9 4 14

Введение.

1 Анализ развития направления компьютерной поддержки принятия решений при управлении сложными системами.

1.1 Информационные системы в рамках системного анализа.

1.2 Анализ существующих методов и приемов поддержки принятия 18 решений

1.2.1 Обобщенная схема поддержки принятия решений.

1.2.2 Методы поддержки принятия решений.

1.3 Анализ существующих систем поддержки принятия решений.

1.3.1 Применение систем поддержки принятия решений в 31 различных областях деятельности.

1.3.2 Системы поддержки принятия решений.

1.3.3 Системы поддержки решений.

1.4 Цели и задачи исследования.

1.5 Выводы.

2 Математический аппарат поддержки принятия решений для 51 управления сложными системами.

2.1 Математическая модель информационной системы поддержки 51 принятия решений.

2.2 Теоретическое описание методов поддержки принятия 61 решений.

2.2.1 Метод оценки альтернатив по Парето.

2.2.2 Метод многокритериальной оптимизации с использованием 68 интегрального критерия.

2.2.3 Метод экспертной оценки предлагаемых альтернатив при 73 принятии решений в сложных системах.

2.3 Концепция применения методов поддержки принятия решений для 77 управления сложными системами.

2.4 Выводы.

3 Разработка алгоритмов и выбор средств создания программного 82 обеспечения системы поддержки принятия решений.

3.1 Алгоритм работы поддержки принятия решений для управления 85 сложными системами.

3.2 Обоснование выбора технологии программирования.

3.2.1 Сравнение INTERBASE с SYBASE SQL SERVER, MS SQL

SERVER.

3.2.2 Архитектура работы INTERBASE.

3.2.3 Обоснование выбора языка программирования.

3.3 Описание механизмов доступа к базе данных на основе 105 выбранных технологий.

3.4 Выводы.

4 Разработка системы поддержки принятия решений «СОЛЯРИС» для управления региональной тарифной политикой на электрическую и тепловую энергию.

4.1 Анализ процесса управления тарифной политикой на 114 региональном рынке поставщиков электрической и тепловой энергии.

4.2 Корректировка значения «идеальной точки» тарифов на; 122 энергоресурсы в соответствии с локальными требованиями.

4.3 Алгоритм поддержки принятия решений СППР «СОЛЯРИС».

4.4 Применение метода многокритериальной оптимизации Парето и оптимизации при помощи интегрального критерия в СППР «СОЛЯРИС».

4.5 Структура БД СППР «СОЛЯРИС».

4.6 Описание СППР «Солярис» и ее применения при анализе 141 тарифов на энергоресурсы.

4.7 Выводы.

5 Применение системы поддержки принятия решения и анализ 146 эффективности в задачах расчета и анализа тарифов на электрическую и тепловую энергию.

5.1 Описание применения системы поддержки принятия решений 146 при управлении тарифами на энергоресурсы в Краснодарском крае

5.1.1 Характеристика и анализ предприятий в группах.

5.1.2 Расчет и анализ данных предприятия и экспертов РЭК.

5.1.3 Анализ отклонений и расчет коэффициентов завышения 154 тарифов от «идеальной точки».

5.1.4 Использование процедуры оптимизации с использованием 164 выведенных коэффициентов.

5.2 Анализ экономической эффективности и оценка перспектив 167 развития.

5.3 Выводы.

В настоящее время, с ростом объемов и учетом недостоверности информации, возникают трудности при управлении сложными системами. Под термином «недостоверная информация» подразумевается искаженный или неполный объем данных об объекте. Она возникает в случае изменения или трактовки показатели работы предприятия в свою пользу, получая при этом дополнительную прибыль или преимущества в управлении. Построение и эффективное использование сложных систем является актуальной задачей во многих отраслях человеческой деятельности. Современные условия управления и принятия решений в таких системах ставят задачу повышения уровня оперативности и качества обработки поступающей информации, устранения неопределенности при ее анализе, выработки правильных, выверенных по многим факторам решений. Поэтому еще более актуальной задачей является создание систем поддержки принятия решений (СППР), которые помогали бы лицу принимающему решения (ЛПР) работать с недостоверной информацией. Еще до недавнего времени при управлении сложными системами средства автоматизации использовались не в полной мере. В этой связи, имела место весьма высокая трудоемкость процесса управлениям и как вследствие этого - недостаточная оперативность и точность проводимых работ. Кроме того, возникали проблемы предоставления результатов для принятия управленческих и иных решений. Все это остро поставило вопрос о создании системы поддержки принятия решений при управлении сложными системами.

Исходя из вышеизложенного, диссертационная работа посвящена актуальной научно-технической задаче разработки математической модели, и программного обеспечения СППР для помощи в управлении сложными системами в условиях недостоверной информации.

Объект исследования: информационные системы, работающие в условиях недостоверной информации.

Предмет исследования: математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений для управления системами в условиях недостоверной информации.

Целью диссертационной работы является совершенствование методологии, математической модели, разработка алгоритма и программной реализации системы поддержки принятия решения для управления системами в условиях недостоверной информации.

Для достижения цели в работе поставлен и решен ряд задач:

- осуществлен анализ структуры сложных систем, а также существующих теоретических и практических работ в области поддержки принятия решений. Проведено сопоставление методов и систем поддержки принятия решений с задачами, решаемыми в народно-хозяйственном комплексе;

- усовершенствована концепция применения методов поддержки принятия решений для управления сложными системами. Разработана последовательность применения методов поддержки принятия решений для различных этапов управления сложной системой;

- усовершенствована структура и выдвинуты требования к системе поддержки принятия решений. Предложен алгоритм поддержки принятия решений для управления сложными системами;

- выбраны средства для создания системы поддержки принятия решений;

- усовершенствован алгоритм поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решениями для управления сложными системами при недостоверной информации;

- разработана БД "Солярис", а также описана ее структура и состав таблиц. Создано математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений «Солярис»;

- проведен практический расчет задачи анализа данных по тарифам предприятий для получения корректирующих коэффициентов и их использования при выборе предприятия имеющего наиболее предпочтительный для потребителя тариф на тепловую энергию; - проведен анализ и расчет интегральной экономической эффективности и анализ перспектив применения СППР «Солярис» в Региональной Энергетической комиссии Департаменте цен и тарифов (РЭК) Краснодарского края и других субъектов РФ и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК.

В первой главе проведен углубленный анализ видов информационных систем, изучена их структура. Определена область применения систем поддержки принятия решений в системе управления. Проанализированы отечественные и зарубежные работы в области компьютерной поддержки принятия решений, из которого следует, что в процесс управления сложными многокритериальными системами с нечеткой входной информацией можно включить систему принятия решений, как связующую систему между системой управления и объектом управления, которая бы позволила уменьшить затраты времени экспертов и лица принимающего решения, а также повысила бы качество принимаемых решений. При этом показано, что для успешного применения компьютерных методов поддержки принятия решений нужно представить весь процесс принятия решения в управлении сложными системами как систему и применить к ней научно-методологический аппарат системного анализа. Такой подход позволяет более четко определить предметную область и задачи исследования.

Результатом проведенных исследований явилось соответствие методов и систем поддержки принятия решений к задачам, которые возникают при управленческой деятельности. Также одним из выводов данного исследования было заключение использовать для управления сложными системами с нечеткой информацией метод многокритериального выбора, так как он позволяет оперативно оценить и выбрать лучшую альтернативу, исходя из представленных критериев и уровня их значимости и метод многокритериальной оптимизации путем сведения критериев к одному интегральному критерию. Для разрешения разного рода неопределенностей требуется вмешательство экспертов с их опытом, знаниями и интуицией. В результате проведенного анализа было решено усовершенствовать существующую методологию поддержки принятия решения и на ее базе разработать собственную систему поддержки принятия решений, помогающую лицам принятия решения управлять сложными системами.

Осуществлена постановка цели и задачи исследования, проанализированы методы их решения.

Во второй главе синтезирована математическая модель информационной системы поддержки принятия решений. Данная модель объясняет принцип принятия решений в условиях неопределенной информации. Предложен алгоритм создания системы поддержки принятия решений. Выполняя этапы предложенного алгоритма можно создать систему поддержки принятия решений. Предложен метод идеальной точки. В этом методе альтернатива рассматривается как точка в п-мерном пространстве, координаты которой соответствуют значениям показателей. Идеальная точка установленная согласно глобальным условиям оптимальности не всегда соответствует локальным условиям оптимальности. Поэтому было предложено корректировать значение показателей определяющих положение идеальной точки. Делать корректировку предлагается методами оптимизации с помощью экспертов. Таким образом, в ходе анализа данных значение идеальной точки может быть неоднократно скорректировано. Приведено теоретическое описание методов многокритериальной оптимизации с учетом их применения в процессе выбора рационального решения в многокритериальных задачах оптимизации. Данное описание включает в себя определение математических принципов определения рациональной альтернативы на основе оценки оптимальности по Парето и многокритериальной оптимизации путем сведения их интегральному критерию. Приведенные методы принятия решения позволяют выбрать наилучшую альтернативу исходя из основных показателей, влияющих на нее. Также приведен метод экспертной оценки альтернатив, позволяющий оценить предложенные альтернативы при помощи экспертов. Построена концепция применения методов поддержки принятия решений при управлении сложными информационными системами с нечеткой входной информацией. Показано применение методов компьютерной поддержки принятия решений в разрезе системного анализа. Рассмотрены методы поддержки принятия решений в их взаимодействии друг с другом для выбора наиболее рациональной альтернативы при решении задач с неопределенной информацией. При анализе применения методов учитывалось их применение на различных этапах управления сложными системами.

В третьей главе Разработана структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений. Описаны основные элементы и указаны требования которым должна соответствовать СППР. Данная работа позволила систематизировать имеющиеся знания об архитектуре и построении СППР.

Проведено создание схемы принятия решения для управления сложными многокритериальными системами с нечеткой входной информацией. Подробно проанализированы каждый из этапов принятия решений и была выдвинута последовательность шагов или методов для реализации каждого этапа. В результате получилась четкая последовательность шагов, в которой видны области, которые можно формализовать и автоматизировать. На основании данной работы был построен алгоритм принятия решений в терминах ГОЕБО с учетом использования методов, лиц и факторов, наиболее хорошо подходящих для управления сложными системами с нечеткой входной информацией. Схема принятия решений, поддерживаемая системой, предполагает использование многокритериальных методов оценки (т.е. каждый проект решения оценивается по нескольким критериям), экспертных суждений и выработку коллективных мнений.

Подробно рассматриваются технологии и средства, использованные при создании системы принятия решений, такие как система управления базами данных, языки и подходы программирования. Также был проведен анализ и обоснование выбора технологии программирования, результатом которого стал выбор в качестве СУБД Borland Interbase, как одной из самых мощных и надежных среди систем среднего звена. После этого были детально рассмотрены механизмы и особенности работы Interbase. Детальное изучение архитектуры Borland Interbase позволило существенно повысить надежность и безопасность передачи и хранения данных, что, несомненно, является важным элементом любой информационной системы и системы принятия решений в частности. В качестве языка программирования баз данных был использован язык структурированных запросов SQL, который ориентирован специально на реляционные базы данных. Также были рассмотрены средства идентификации и разграничения доступа к базе данных. Следующим важным моментом, который отражен в третьем разделе был анализ и обоснование выбора языка программирования. В соответствии с требованиями, предъявляемыми к системе корпоративного уровня, был проведен анализ языка программирования Borland Delphi и приведено краткое описание его возможностей. На основе полученных аналитических данных был реализован и описан механизм доступа к данным, используя выбранные технологии.

Четвертый раздел посвящен созданию системы поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на электрическую и тепловую энергию. Разработан алгоритм поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решениями для управления сложными многокритериальными системами с нечеткой входной информацией. Предложена и реализована в СППР «Солярис» вариация метода сведения текущего состояния к целевому. Традиционная трактовка метода была изменена в соответствии с требованиями многокритериального выбора тарифов на электрическую и тепловую энергию. Применены методы многокритериальной оптимизации для выбора наиболее рационального тарифа на электрическую и тепловую энергию. Данные методы были модифицированы в соответствии с требованиями к выбору в условиях предъявляемых региональной тарифной ситуации. Определены основные критерии, которые влияют на процесс выбора рациональных решений. Критерии были выявлены посредством анализа экспертных мнений. Модель построена с учетом принципов соответствия тарифов реальным затратам а также равноприбыльности теплоснабжения различных групп потребителей. Введенные в стандартную схему расчета тарифов изменения позволили автоматизировать процесс расчета тарифов, а также гораздо упростили анализ и обработку данных. Разработана БД "Солярис", а также описана ее структура и состав таблиц. Структура БД «Солярис» приведена к 3-й нормальной форме, т.е. связь между сущностями осуществляется с помощью не ключевых атрибутов. Для обеспечения безопасности и достоверности данных создана возможность протоколирования времени изменения и имени пользователя, который проводил изменения над записью. Проведено проектирование системы «Солярис» на основе модульного принципа. Представлена схема взаимодействия модулей СППР «Солярис» и описание основных классов, на которых базируется разработанная система. При создании базы данных СППР «Солярис» были учтены все возможности, которые давали выбранные технологии, как отдельно взятые, так и в комплексе. В заключительной части главы была описана поэтапно работа с системой поддержки принятия решений «Солярис». Представлена последовательность операций, который аналитик должен проделать для получения результатов.

Пятый раздел содержит реализацию построенной методологии к решению задачи выбора предприятия имеющего наиболее предпочтительный для потребителя средний отпускной тариф на тепловую энергию. Был рассмотрен в качестве примера средний отпускной тариф на тепловую энергию. Представленная методика, позволяет выбрать рациональный тариф или группу тарифов одного или нескольких предприятий. Решение данной задачи включает все этапы принятия решений, начиная с подготовительных, таких как подбор критериев и заканчивая получением итоговых отчетов. Также в пятой главе содержится усовершенствованная схема принятия решений с использованием СППР «Солярис» в области управления тарифами на энергоресурсы. Данная схема является примерными образцом принятия решений в области управления тарифной политикой энергоресурсов региона и отражает все этапы принятия управленческого решения ответственным лицом. Проанализирован интегральный эффект от внедрения СППР «Солярис» в процесс управления тарифами на региональном рынке поставщиков энергоресурсов. Проведен расчет экономической эффективности применения СППР «Солярис» в Региональной Энергетической комиссии Департаменте цен и тарифов (РЭК) Краснодарского края и рассмотрен и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК. Выявлен эффект от использования СППР, заключающийся в повышении точности и уменьшении временных затрат для анализа тарифов. Для оценки эффективности системы были изучены общие вопросы оценки экономической эффективности от внедрения программных комплексов на предприятия и вопросы оценки рациональности тарифов. В заключение главы были оценены перспективы дальнейшего развития СППР «Солярис» были предложены и оценены с экономической точки зрения перспективы от внедрения системы на предприятия-поставщики энергии на региональный рынок и от внедрения во все РЭК Российской Федерации, то есть от создания единой сетевой системы координирования тарифов на энергоресурсы.

В заключении перечислены научные и практические результаты, полученные автором в ходе его исследований. Предложены направления дальнейших исследований в области поддержки принятия решений при управлении тарифами на электрическую и тепловую энергию.

Для решения поставленных задач исследования использовались методы системного анализа, теории принятия решений, теории многокритериальной оптимизации, теории реляционных баз данных, методы моделирования сложных систем.

Научная новизна выполненных в диссертации исследований заключается в разработке математического и программного обеспечения поддержки принятия решений в области управления тарифами на энергоресурсы и состоит в следующем:

1. Разработана, методика нахождения рациональной альтернативы базирующаяся на сочетании метода принятия решения Парето и метода оптимизации при помощи интегрального критерия с использованием неформальных процедур. Данная методика была применена для анализа и ранжирования альтернатив в сложных системах в условиях недостоверной информации. Разработана последовательность методов, позволяющая определить рациональную альтернативу, наиболее полно отвечающую установленным критериям.

2. Усовершенствован и применен метод сдвига положения идеальной точки на основании привлечения экспертных знаний для оптимизации сложных систем в условиях недостоверной информации. Данный метод позволил осуществить концепцию по применению методов принятия решений для; задач управления в , сложных системах. При анализе альтернатив выявлены закономерности отклонений, сходных по характеристикам и исключены необоснованные отклонения от параметров, определенных аналитическим путем.

3. Улучшены элементы алгоритма выработки системы критериев для анализа информации в сложных многокритериальных системах с нечеткой входной информацией. Предложена вербальная и числовая шкалы оценки критериев и проведено соответствие между ними. Включена возможность выбора и оценки важность тех или иных параметров, входящих в различные статьи, составляющих альтернативу.

4. Проведено алгоритмизирование принятых методов оптимизации и принятия решения, построена модель программного комплекса, и создана структура БД, обеспечивающие принятие решений для сложных многокритериальных систем с нечеткой входной информацией. Использованы новейшие технологии программирования и защиты данных. 5. Система поддержки принятия решений была разработана на основании предложенной методики, новизна, которой подтверждена авторским свидетельством [72].

Основные положения, выносимые на защиту:

- математическая; модель системы поддержки принятия решений при управлении сложными системами;

- метод сдвига идеальной точки при нахождении рационального решения на основе экспертных знаний в условиях недостоверности информации;

- методика создания СППР для управления сложными системами;

- алгоритмы основных методов и этапов поддержки принятия решений;

- набор критериев, которым должна удовлетворять СППР для управления сложными системами;

- программное обеспечение СППР для управления региональной тарифной политикой на энергоресурсы.

Практическая ценность работы заключается в том, что создана и апробирована система поддержки принятия решений «Солярис», которая включает подсистему ввода и корректировки данных, подсистему принятия решений, генерации отчетов и может быть рекомендована для использования экспертами при анализе и принятии решении по вопросам формирования и выбора тарифов. Также создана и апробирована база данных, созданная для хранения и обработки информации по предприятиям-производителям электрической и тепловой энергии. Система поддержки принятия решений была успешно создана и внедрена в Региональную Энергетическую комиссию Департамент цен и тарифов Краснодарского края, о чем свидетельствует акт внедрения.

5.3 ВЫВОДЫ

По результатам проделанной и описанной в этой главе работы можно сделать следующие выводы:

1. На основании изучения материалов предоставленных Региональной Энергетической комиссией, Федерального законодательства и научных публикаций был проведен анализ регионального энергетического рынка с точки зрения формирования тарифов на электрическую и тепловую энергию. Изучена про

Г1 блематика связанная с трудностями расчета и анализа тарифов на электрическую и тепловую энергию.

2. Выдвинута и подтверждена гипотеза о сходстве характера завышений среди предприятий; поставщиков энергоресурсов, имеющих сходные параметры. Это позволило рассматривать тарифы предприятий предоставляемых предприятиями, исключая характерные завышения.

3. Произведен сбор и анализ информации по предприятиям производителям энергии в различных отраслях региональной экономики. Даная работа позво лила собрать статистический материал для последующей обработки тарифов.

4. Предложена формула для расчета коэффициентов приближения < тарифов предприятия и составляющих тарифа к «идеальным значениям». На ее основании проведен расчет коэффициентов для составляющих среднего отпускного тарифа на тепловую энергию.

5. Проведен практический расчет задачи оптимизации среднего отпускного тарифа тепловую энергию по группам предприятий с учетом введенных коэффициентов. Данный расчет проводился при помощи СППР «Солярис» и его результаты были сверены с мнениями экспертов РЭК.

6. Проанализирован интегральный эффект от внедрения СППР «Солярис» в процесс управления тарифами на региональном рынке поставщиков энергоресурсов. Проведен расчет экономической эффективности применения СППР

Солярис» в Региональной Энергетической комиссии Департаменте цен и тарифов (РЭК) Краснодарского края и рассмотрен и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК. Годовой экономический эффект от внедрения СППР «Солярис» по расчетам составит 77 тыс. рублей. Выявлен эффект от использования СППР, заключающийся в повышении точности и уменьшении временных затрат для анализа тарифов. Оценены перспективы дальнейшего развития системы поддержки принятия решений «Солярис». Благодаря этому были сделаны расчеты экономической эффективности от применения СППР «Солярис» на всех средних и крупных предприятиях поставщиках электрической и тепловой энергии расположенных на территории Краснодарского края, а также применения разработанной информационной системы во всех Региональных Энергетических комиссиях, находящихся на территории Российской Федерации и подчиняющихся Федеральной Энергетической комиссии.

Система поддержки принятия решений «Солярис» была разработана и успешно внедрена в РЭК Краснодарского края, о чем свидетельствует акт о внедрении. Результаты работы запатентованы в РосАПО.

Заключение

В диссертации предложена, разработана, успешно апробирована на практике и внедрена методика, математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений для решения задач выбора и оптимизации: при управлении сложными системами в условиях недостоверной информации. Получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Проанализирована структура сложных систем, и существующих направлений в области поддержки принятия решений. Определена сфера применения системы поддержки принятия решений при управлении сложной системой. Рассмотрен ряд методов и программных продуктов, обеспечивающих поддержку принятия решений для различных сфер деятельности. Обобщен опыт в данной области и на основе полученных знаний проведено сопоставление методов и систем поддержки принятия. решений; с типами задач, решаемых в народно-хозяйственном комплексе.

2. Изучены современные подходы в области формирования рациональных решений. Разработана математическая; модель информационной системы поддержки принятия решений. Предложен метод корректировки идеальной точки с использованием экспертных мнений и оптимизирующих методов. Приведено теоретическое описание выбранных методов поддержки принятия решений.

3. Выбраны методы поддержки принятия решений наиболее полно соответствующие условиям работы в сложных системах управления. Усовершенствованы элементы алгоритма создания системы поддержки принятия решений. Разработано на основе существующих работ математическое обеспечение и разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решений.

•ft

4. Усовершенствован метод сдвига идеальной точки на основе привлечения экспертной информации с целью оптимизации систем в условиях недостоверности информации.

5. Усовершенствована концепция применения методов поддержки принятия решений. Выработана последовательность применения методов поддержки принятия решений для различных этапов управления сложной системой в условиях недостоверности информации.

6. Разработана структура и выдвинуты требования к системам поддержки принятия решений. Усовершенствован алгоритм поддержки принятия решений для управления сложными системами. Традиционная методика поддержки принятия решений модифицирована для работы в условиях сбора, анализа и обработки данных для управления сложными системами.

7. Проведен анализ существующих средств для создания программного обеспечения СППР. Результатом анализа стал выбор СУБД Borland Interbase и среды программирования Borland Delphi как наиболее полно соответствующих выдвинутых требованиям.

8. Разработан алгоритм поддержки принятия решений для управления региональной тарифной политикой на основе предложенного алгоритма поддержки принятия решения для управления системами в условиях недостоверной информации.

9. Разработана БД "Солярис", а также описана ее структура и состав таблиц. Структура БД «Солярис» приведена к 3-й нормальной форме теории реляционных баз данных. Для обеспечения безопасности и достоверности данных создана возможность протоколирования времени изменения и имени пользователя, который проводил изменения над записью.

10. Создано математическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений «Солярис». Представлена схема работы системы под держки принятия решений при анализе среднего отпускного тарифа на тепловую энергию.

11. Проведено решение задачи анализа данных по тарифам предприятий для получения корректирующих коэффициентов и их использования при выборе предприятия имеющего наиболее предпочтительный для потребителя средний отпускной тариф на тепловую энергию. Подтверждена гипотеза о сходстве характера завышений среди предприятий поставщиков энергоресурсов, имеющих сходные параметры. Решение данной задачи является нетривиальным из-за достаточно высокого количества критериев. В работе приведено описание решения данной задачи по этапам.

12. Проведен анализ и расчет интегральной экономической эффективности и анализ перспектив применения СППР «Солярис» в Региональной Энергетической комиссии Департаменте цен и тарифов (РЭК) Краснодарского края и других субъектов РФ и сделан вывод о выгодности использования данного продукта в деятельности РЭК.

13. Система поддержки принятия решений «Солярис» разработана и успешно внедрена в РЭК Краснодарского края, о чем свидетельствует акт внедрения. Результаты работы запатентованы в РосАПО.

Wi

1. Dianne С. В., Hart А. Е. Evaluating expert systems// Expert systems, v.7, № 4.87c.

2. Ginzberg M.J., Stohr E. A. A decision support: Issues and Perspectives.// Process and Tools for Decision Support. Amsterdam, North Holland Publ. Co, 1983.412 c.

3. Microsoft SQL Server 7.0 Decision Support Services: снижение затрат на интеллектуальное управление делами. www.microsoft.ru/msdn/expert/sql server/sq!7 dss.htm, 2000.

4. Oracle Method. Custom Development. Data Warehouse Method Handbook, Release 1.0.0,1996 Oracle Corporation. 348 c.

5. Simon H.A. The new science of management decision Englewood Cliffs, N.J., Prentice Hall Inc., 1975.

6. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing a world. //Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe, Germany, p. III. 3-13, 1994.

7. W. H. Inmon, J.D. Welch, Katherine L. Glassey. Managing the Data Warehouse. Wiley Computing Publishing, 1997 148 c.

8. Автоматизация процессов принятия решений в системах управления / B.C. Симанков, Ю. К. Лушников, В. А. Морозов и др. М.: ЦНИИТЭИ, 1986. - 42 с.

9. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1971.-315с.

10. Анфилатов B.C. Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

11. Аронович А. Б., Лагоша В. А., Хрусталев Е. Ю. Исследование рисковых ситуаций в экономике. — М.: Финансы и статистика, 1997. 543 с.

12. Багриновский К. А. Основы согласования плановых решений. М.: Наука, 1977. 189 с.

13. Багриновский К. А. Хрусталев Е. Ю. Методологические основы построения модельной информационно-аналитической системы планирования и реализации крупных социально-экономических проектов и программ //

14. Экономика и математические методы: Сб. науч. тр. Т. 33. Вып. 2. М., 1997. -С. 25-34.

15. Багриновский К. А. Ценовые методы стимулирования новых технологий. Экономика и математические методы, Т. 31. Вып. 4. М., 1995. - С. 96-105.

16. Багриновский К. А., Прокопова В. С. Исследование особенностей межотраслевого обмена в экономике России // Экономика и математические методы: Сб.науч. тр. Т. 33. Вып. 1. М., 1997. - С. 52-62.

17. Батищев Д.И. Методы оптимального проектирования, М.: Радио и связь, 1984.-247 с.

18. Бизунок В. К. Горчинская О. Ю. Ладыженский Г. М. Системы поддержки принятия решений для банков, www.olap.ru/besl/bank.asp, 2001.

19. Бир С. Кибернетика и управление производством. — М.: Физматгиз, 1963. -276 с.

20. Благодатских В.А. и др. Экономика, разработка и использование программного обеспечения ЭВМ.-М.: Финансы и статистика, 1995.

21. Боуман Дж. Практическое руководство по БС^Ь, Диалектика, 1997, -320 с.

22. Бурков В. Н. Механизмы функционирования организационных систем. М. Наука, 1981. 246 с.

23. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: СИНТЕГ-ГЕО, 1997.212 с.

24. Бэрри Н. Компьютерные сети,- М.: Бином, 1996. 400 с.

25. Вагнер Е. С. Основы исследования операций В 3-х т. М.:Мир, 1973.-263 с.

26. Васкевич Д. К. Стратегии клиент/сервер. Руководство по выживанию для специалистов по реорганизации бизнеса К.: "Диалектика", 1996. - 384 с.

27. Венцель Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы методология. -М.: Наука, 1980.

28. Гермейер Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976.-328 с.

29. Глазьев С. Ю. Технологические сдвиги в экономике России // Экономика и математические методы: Сб. науч. тр. Т. 33. Вып. 2.1998. С. 5-24.

30. ГОСТ 28195-89. Оценка качества программных средств.

31. Грабер М. SQL: справочное руководство, ЛОРИ, 1997.- 297 с.

32. Гутер P.C., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. М.: Физматгиз, 1962. 356 с.

33. Епанешников А. М. Программирование в среде Delphi 2.0., Диалог-МИФИ, 1997.- 235 с.

34. Жданов С. А. Экономические модели и методы в управлении. М.: Дело и Сервис, 1998.117 с.

35. Информационно- статистический подход к организации маркетинга / Н. Н. Бахтадзе, В. А. Лотоцкий, Е. М. Максимов и др. // Экономика и математические методы: Сб. науч. тр. Т. 33. Вып. 2.1998. С. 43^8.

36. Ирхин A.B. Поддержка принятия решений при управлении тарифами на энергоресурсы с учетом неопределенности. Компьютерное моделирование 2002: Труды Междунар. Науч.-техн. конф. СПб.:Изд-во СПбГПУ, 2002. С. 49-51

37. Ирхин A.B., Белохвостиков И.В., Вишнев М.В. Анализ информационных потоков и принятие решений, связанных с электронной коммерцией. Пенза: Приволжский дом знаний, 2002. С. 24-26

38. Исследование операций в экономике / Под ред. Н. Ш. Крамера. -М.:ЮНИТИ, 1997. 198 с.

39. Каратыгин С. А., Тихонов А. В., Долголаптев В. Л. Базы данных. М.: ABF, 1995.-412 с.

40. Карданская Н. JI. Принятие управленческих решений. М.: ЮНИТИ, 1999. -406 с.

41. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. М.: Мир, 1964. - 838 с.

42. Карлин Т.Р. Анализ финансовых отчетов: Учебник, ИНФРА-М, 1998, -448 с.

43. Количественные методы финансового анализа / Под ред. С. Дж. Брауна, М. П. Крицмена. М.: ИНФРА, 1996. 425 с.

44. Комплексная оценка эффективности мероприятий, направленных на ускорение научно-технического прогресса., Методические рекомендации, 1989. -119с.

45. Крылова Г.Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

46. Кузовкин A.B. Псевдоконкурентный рынок электроэнергии и его обитатели., www.denick.ra/pv/jan200204.htm, 2002.

47. Кулаков А.Ф. Системы качества в индустрии программных средств // Стандарты и качество.-2000. №4 .

48. Кулаков А.Ф., Пьявченко А.И. Стандартизация в области программной инженерии // Стандарты и качество.-2000. №6 .

49. Курс для высшего управленческого персонала: Пер.с англ. М.: Экономика, 1971. -807 с.

50. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива: Пер. с фр. СПб.: Наука, 1996. - 604 с.

51. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979.

52. Ларичев О. И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта.// Сборник трудов ВНИИСИ. 1990. № 10. С. 3-9.

53. Левин M. И., Макаров В. Л., Рубинов А. М. Математические модели экономического взаимодействия. -М.: Физматлит, 1993.435 с.

54. Льюис. Р. Д., Райфа X. Игры и решения. М.: ИЛ, 1961. 125 с.

55. Лэсден Л. С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.315 с.

56. Макаров И.М., Виноградская Т.М, Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений:.Учебное пособие. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982.-328 с.

57. Макарова Н.В. Информатика: Учебник. М.:Финансы и статистика, 1997. -768 с.

58. Маклаков С. Анализ и распространение информации с Seagate Info7. www.olap.ru/seagate/articele.htm, 2000.

59. Малыхин В. И. Математическое моделирование экономики. — М.: Университет РАО, 1998.148 с.

60. Материалы по теме «Системы поддержки принятия решений Oracle» опубликованные на сайте www.olap.ru.

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

62. Методические указания по расчету регулируемых тарифов и цен на электрическую (тепловую) энергию на розничном (потребительском) рынке, М., 2002.-50 с.

63. Моисеев H. Н. Предисловие к книге Орловского С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. — М. Наука, 1981.

64. Моисеенко В. В., Яцкевич В. В. Системная оптимизация как обобщение классической // Кибернетика и системный анализ. 1997. - № 3. - С. 135-139.

65. Моренин А. В. Один из подходов к созданию систем поддержки принятия решений нового поколения, www.olap.ru/best/after.asp, 2001.

66. Моррис С. Объектно-ориентированное программирование, 1997.- 352 с.

67. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 236 с.

68. Об организации работ по созданию геоинформационной системы для органов государственной власти: Постановление правительства РФ от 16.01.95 №40.

69. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 371 с.

70. П. Кинг Под держка принятия решений возникает и исчезает. www.osp.ru/cw/cio/2000/07-08/013.htm, 2000.

71. Пат. 2004611136 РФ. Система поддержки принятия решений в условиях неопределенности («Солярис») / Симанков B.C., Ирхин A.B. Заявл. 30.04.2004. Опубл. 4.05.2004.

72. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.125 с.

73. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основа информационной технологии. - М.: Наука 1988. 267 с.

74. Поспелов Д. А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, 1986. 305 с.

75. Построение экспетных систем / Под ред. Ф. Хейс-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленит.-М.: Мир, 1987.

76. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие/ Под ред. д.э.н., проф. Тихомирова Н.П. М. Экзамен, 2003. -496 с.

77. Сахаров А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server). СУБД, N 3/1996.

78. Симанков В. С., Зайцев И. В., Луценко Е. В. Синтез автоматизированных систем управления автономными комбинированнымифотоветроэлектроэнергетическими установками. Краснодар, 1998. - 22 с. Деп. в ВИНИТИ 27.11.98, № 3500.

79. Симанков В. С., Зангиев Т. Т. Системный анализ при решении структурных задач альтернативной энергетики / Ин-т совр. технол. и экон. Краснодар, 2001.-151 с.

80. Симанков В. С., Луценко Е. Адаптивная система анализа и прогнозирования состояний сложных систем «Дельта» // Теория конфликта и ее приложения: Тез. 1-й Всероссийской научно-технической конференции. Воронеж: ВГТА, 2000.-С. 15-17.

81. Симанков В. С., Луценко Е. В. Адаптивная автоматизированная система управления качеством обучения // Информационные технологии и системы. ВТУ: Тез. докл. Всероссийской конференции. Воронеж, 1999. - 2 с.

82. Симанков В. С., Луценко Е. В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов / ТУ КубГТУ Краснодар, 1999.-317 с.

83. Симанков В. С., Луценко Е. В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации. -Краснодар, 1998.- 12 с. Деп. в ВИНИТИ 18.09.98, № 2838-В98.

84. Симанков В. С., Луценко Е. В. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации // Информационные технологии. -1999. № 2. С. 8-14.

85. Симанков В. С., Луценко Е. В. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов. Краснодар, 1998. Деп. в ВИНИТИ 18.09.98, № 2839-В98.

86. Симанков В. С., Луценко Е. В. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов // Автоматизация и современные технологии. 1999. - № 1.

87. Симанков B.C., Луценко Е. В., Лаптев В. Н. Системный анализ вадаптивном управлении: Монография (научное издание) / Под науч. ред. проф. В. С. Симанкова. Краснодар: ИСТЭК, 2001. - 258 с.

88. Симанков В. С., Смирнов О. В., Тулин А. А. Методология компьютерного моделирования информационных систем // Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. Краснодар, 2001. - 77 с. Деп. в ВИНИТИ 31.08.2001, № 1917 - В 2001.

89. Симанков В. С., Тулин А. А., Смирнов О. В: Применение экспертных систем в АСУ // Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та. Краснодар, 2000. - 42 с. Деп. в ВИНИТИ 24.07.2000, № 2059 - В 2000.

90. Симанков B.C. Автоматизация системных исследований: Монография (научное издание). Кубанский Государственный Технологический Университет. Краснодар, 2002. - 376 с.

91. Симанков B.C., Ирхин A.B. Методы и системы поддержки принятия решений. Аналитический обзор. Ин-т совр. технол. и экон. Краснодар, 2002 -93 с.

92. Статистические и динамические экспертные системы / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель и др. М.: Финансы и статистика, 1996.

93. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998. - 376 с.

94. Трахтенгерц Э. А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2001. - 250 с.

95. Уткин Э. А. Риск-менеджмент. М.: ЭКМОС, 1998.

96. Фатхутдинов Р. А. Стратегический менеджмент. М.: ЗАО «Бизнес-синтез», 1999. 248 с.

97. Хансен Г. и др. Базы данных: разработка и управление, Бином, 1999, -704с.

98. Цветков В. Я. Геомаркетинг. М.: Машиностроение, 2000.119 с.

99. Цветков В. Я. Математические методы исследования операций в экономике: Электронное учебное пособие. М.: МГТУ (МАМИ), 1998. 82 с. Гос. регистр баз данных. Регистр, номер 0229804846.

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

101. Цветков В. Я. Методы и системы поддержки принятия решений в упавлении. М., 2001. - 70 с.

102. Цветков В. Я. Методы прогнозирования в геоинформационных технологиях // Информатика-машиностроение. 1999. - № 4. - С. 44-47.

103. Цветков В. Я. Разработка проблемно-ориентированных систем управления. -М.: ГКНТ, ВНИТЦентр, 1991.118 с.

104. Цурков В. И. Декомпозиция в задачах большой размерности. — М.: Наука, 1981.-352 с.

105. Что дает применение DSS на основе продуктов Business Objects в организации. По материалам компании Терн. www.olap.ru/desc/bobjects/news/m0011284277.asp, 2000.

106. Шемякин Ю. И. Теоретическая информатика. -М.: Российская экономическая академия, 1998. 299 с.

107. Щавелев Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений, www.osp.ru/dbms/1998/0405/03.htm, 1998.

108. ИЗ. Экономический анализ и ценовая политика ФЭК, http://www.fecrf.ru/intl/ru/cmd/press/e-analyse/, 2003.

109. Юкаева В. С. Управленческие решения. М.: Дашков «Дашков и К», 1999. 125 с.

110. РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ КОМИССИЯ-ДЕПАРТАМЕНТ ЦЕН И ТАРИФОВ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ350063 гор. Краснодар, ул. Красная, 22 тел. 55-14-20, факс: 62-04-46 E-mail: rek23@yandex.ru2004 г.на №.от.1. Ч>1. СПРАВКА

111. О внедрении результатов диссертационного исследования ИРХИНА АЛЕКСЕЯ ВЛАДИМИРОВИЧА выполненного на тему «Разработка информационной системы поддержки принятия решений для управления процессами в условиях недостоверной информации»

112. Составлена «10» апреля 2004г.

113. Руководитель региональной С.Н. Миловановэнергетической комиссии; департамента цен ^ Краснодарского крг