автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Разработка методов и моделей принятия решений с применением искусственного интеллекта для систем управления запасами

кандидата технических наук
Шкрибляк, Наталия Владимировна
город
Таганрог
год
2007
специальность ВАК РФ
05.13.17
цена
450 рублей
Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Разработка методов и моделей принятия решений с применением искусственного интеллекта для систем управления запасами»

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов и моделей принятия решений с применением искусственного интеллекта для систем управления запасами"

На правах рукописи

Шкрибляк Наталия Владимировна

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ

ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

ЗАПАСАМИ

Специальность:

05 13 17 «Теоретические основы информатики»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Таганрог - 2007

003162431

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 « 12 » ноября 2007 г в 14-20 часов на заседании специализированного совета Д 212 208 21 по защите диссертаций при Южном федеральном университете 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 «11» октября 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212 208 21

доктор технических наук, профессор Л К Бабенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы Одной из сфер производства и коммерческой деятельности, в которой успешно применяются методы исследования операций, является сфера управления запасами Задачи применения нечетких моделей в системах управления запасами еще недостаточно исследованы Применение имитационного моделирования позволяет использовать различные математические схемы для описания объектов управления, решения относительно размера заказа и момента его размещения, минимизации соответствующей функции общих затрат, включающих затраты, обусловленные потерями от избыточного запаса и дефицита

Диссертационная работа посвящена разработке математических моделей систем управления запасами в условиях нечеткого описания параметров, а также применению полученных результатов для оптимизации уровней запасов, что определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности нечеткого ситуационного управления, относительно задач моделирования и разработки систем принятия решений для решения задач управления запасами с применением экспертных оценок и методов теории принятия решений

Объект исследования Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления запасами, а также методы построения моделей принятия решений для управления запасами

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели решены следующие основные задачи

- разработка концепции системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающейся применением принципов системного анализа и представляющей собой методологию системного исследования систем управления запасами,

- разработка метода формализации систем управления запасами, отличающегося формализацией параметров модели управления запасами с нечетким описанием,

- разработка нечеткой ситуационной модели принятия решений,

- разработка алгоритмов имитационной модели управления запасами,

- разработка оптимизационной модели, позволяющей исследовать выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем,

- разработка стратегий управления запасами с нечеткими параметрами,

- разработка прикладного программного продукта для информационного обеспечения при решении задач исследования систем управления запасами с нечетко заданными параметрами

Основные научные результаты.

- концепция системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающаяся применением принципов системного анализа и

представляющая собой методологию системного исследования систем управления запасами,

- метод формализации систем управления запасами, отличающийся формализацией параметров, которые имеют вербальное описание и формализуются с применением нечетких интервальных оценок или в виде лингвистической переменной,

- метод оптимизации управления системы управления запасами, отличающийся концептуальным подходом, включает формулировку задачи нечеткой оптимизации, выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем и разработку ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих систему управления запасами и параметрами управления,

- метод моделирования системы управления запасами, отличающийся применением имитационного моделирования и позволяющий вводить параметры реальных объектов, получать оценки распределений вероятностей характеристик последовательных алгоритмов и оценивать эффективность алгоритмов поиска

Практическая ценность результатов исследований определена их применением для задач управления запасами и представлена в виде модели управления запасами, имитационной модели и программного приложения советующей системы принятия решений для управления запасами

Методы проведения исследования. В диссертационной работе использованы методы исследования операций, методы системного анализа, методы функционального анализа, теория нечетких множеств и теория нечеткой логики, теория построения нечетких ситуационных моделей В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждается логическими выводами, программными приложениями, публикациями материалов региональных, отраслевых и внутривузовских научно-технических конференций

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены на предприятиях г Кисловодска ООО «Квадрат», ООО «Бювет Минеральных Вод», в санатории «Крепость», при выполнении научно-исследовательской работы, а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета

Апробация результатов работы. Научные и практические результаты, полученные в диссертации, изложены в двух статьях, использованы при постановке лабораторных работ на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета

Основные результаты докладывались и осуждались на II Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные

технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2004), Международной научной конференции «Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках» (Таганрог, 2004), VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии Разработка и аспекты применения» (Таганрог, 2004), XVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы - 2004» (Рязань, 2004), III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2005), Международной научной конференции «Цифровые методы и технологии» (Таганрог, 2005), Международной научной конференции «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках (СМ-2006)» (Таганрог, 2006), IV Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2006), Международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире» (Таганрог, 2006), VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2006), Международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем» (Таганрог, 2007)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликованы три статьи и одиннадцать тезисов докладов

Структура и объем работы. Диссертационная работа содержит 179 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, список литературы из 113 наименований, 64 рисунка, 6 таблиц

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель исследования, научная новизна, практическая ценность, основные положения, выносимые на защиту, достоверность и обоснованность научных положений диссертации, апробация работы Кратко рассмотрено содержание разделов диссертации

В первом разделе рассмотрено состояние проблемы, проведен анализ и классификация систем управления запасами Выполнено содержательное описание задач управления запасами Рассмотрены существующие методики и методы управления запасами

Задачи управления запасами представляют собой трудный для решения класс задач, где необходимо учитывать большое количество параметров, которые имеют сложную зависимость и сводят отыскание оптимума целевой функции к исследованию задач нелинейного программирования Систематизация задач управления запасами по наличию того или иного признака показана на рис 1

Рис 1

Система управления запасами определяется в виде набора

8=<А,дА,к,дк,г,8к,дт,1Ч,ьм>, (1)

где А={а,} - множество элементов системы управления запасами, (2д -множество свойств элементов, 1^=51-,} - множество связей между элементами, - множество свойств связей элементов, Z - цель, совокупность или структура целей, связанная с требованиями оптимизации объема производства и потребления, согласно принимаемому критерию оптимизации, вК - условия целеобразования, ДТ - интервал времени, в течение которого будет существовать система и цели функционирования системы, N - лицо (совокупность лиц), рассматривающее систему управления запасами при исследовании функционирования и принятии решений, Ь^ - язык наблюдателя

Определение системы управления запасами, как отображение на языке наблюдателя (исследователя) элементов системы, отношений и их свойств элементов и связей между ними в решении задачи исследования, отражает принимаемую концепцию исследований диссертационной работы, предъявляет требования к проведению формализованного описания системы управления запасами

Разработана концепция моделирования систем управления запасами, отличающаяся признаками системности и направленная на решение практических задач, связанных с анализом состояний элементов, подсистем и процессов системы управления запасами, прогнозированием развития процессов, выработкой управленческих решений на всех уровнях иерархии системы управления запасами В системах принятия решений следует применять модели нечеткого логического вывода

Анализ динамики систем управления запасами осуществлен в трех направлениях

- анализ функционирования непосредственно системы управления запасами,

- анализ функционирования внешней среды,

- анализ функционирования взаимосвязей между системой управления запасами и внешней средой

Анализ динамики и декомпозиция целей позволяет детализировать интересы как системы управления запасами, так и внешней среды, выявить средства и эффекты взаимодействия системы управления запасами и внешней среды, а затем перейти к разработке концептуальной модели, описывающей взаимодействие системы управления запасами и внешней среды

Выполнен обзор математических моделей для моделирования систем управления запасами, к их числу относят следующие широко известные модели

- одно продуктовая статическая модель (модель Уилсона),

- модель с фиксированным размером заказа,

- модель с фиксированным интервалом времени между заказами,

- модель с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня

Для модификации известных моделей применительно к задачам моделирования систем управления запасами применены экспертные знания для описания параметров и построения логического вывода, связанного с принятием управляющих решений

Система принятия решений должна адекватно реагировать на происходящие структурные изменения в системе управления запасами, смену методов управления, изменение текущих состояний элементов, подсистем и связей в системе управления запасами, а также состояний внешней среды При построении систем принятия решений с элементами искусственного интеллекта требуют дополнительного решения задачи выбора модели системы управления запасами, адекватно отображающие конкретные состояния и поведение системы управления запасами и ее компонентов В системах принятия решений могут быть применены разные модели нечеткого логического вывода

Работа модели нечеткого логического вывода заключается в выявлении для конкретного момента времени некоторой реальной нечеткой ситуации, нахождении наиболее «близкой» эталонной нечеткой ситуации для данной реальной нечеткой ситуации, а затем формировании соответствующего решения

Во втором разделе разработаны общие требования к методам моделирования и структуре системы принятия решений для систем управления запасами Формально определен метод нечеткого выбора на основе теоретико-множественного подхода, с применением возможностей анализа нечетких исходных параметров и нечетким заданием правил принятия решений

Выполнена классификация видов неопределенности в задачах управления запасами Описано применение нечетких оценок при формализации замкнутой модели системы управления запасами Проведена формализация параметров системы управления запасами

Пусть номенклатура всех изделий (продуктов) определена номерами 1 из множества О так, что 1еО={1,2,. .,п} Набор изделий (продуктов) определим вектором Х={Х1}, 1 = ТТп, компонента Ъ^ задана в виде интервала

Интервалы задаются четверкой параметров М=(т,т,ос,Р), где т и т -соответственно нижнее и верхнее модальные значения интервала, для которых \/№е[т,ш] ц,з(\¥)=1, а а и (3 представляют собой левый и правый коэффициенты нечеткости

Предложено задание параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров системы управления запасами в виде нечетких интервалов

Разработана концептуальная модель системы управления запасами в виде функции выходов и в виде функции переходов, которые представлены в виде нечетких соответствий

Рассмотрим метод определения нечетких состояний системы с применением теоретико-множественного описания Введем понятие вектора конструктивных параметров системы управления запасами и зададим его в виде множества Ъ={ЪъЪг,...,Ъа}, где X, — 1-й элемент системы, описываемый, в свою очередь, вектором конструктивных параметров Ъх - {г\,г\,...г\ }

Под компонентом г' вектора Ъу будем понимать измеримое состояние

системы управления, достигаемое в соответствии с определенной целью (задачей) Ь„ Ь,еЬ={Ь1,Ь2,...,Ьк}.

Векторы содержат параметры, которые могут быть константами,

функциональными зависимостями, нестационарными распределениями вероятностей случайных величин, а также лингвистическими переменными, задаваемыми экспертами (заказчиками, проектировщиками)

Входные параметры системы управления запасами - это параметры РЯ предприятия или организации, для которых создается система управления запасами, совокупность информационных взаимосвязей между подразделениями I, совокупность требований заказчиков V, совокупность требований (ограничений) к аппаратным средствам и, совокупность требований (ограничений) к программным средствам РР. Таким образом, множество X определим как Х=РЫх1хихУхРР

Выходные параметры системы управления запасами - это критерии эффективности функционирования К, параметры Р\\ системы управления запасами, множество реакций внешней среды на принимаемые проектировочные решения Л по величине оптимального объем производства Множество выходных параметров определится как У=КхР\УхК

Между элементами множества У, элементами множеств X и г существует соответствие, являющееся моделью системы управления запасами в виде

функции выходов, которое в общем случае следует рассматривать как нечеткое соответствие

q=<{(PRxIxUxVxPP)x(Z!xZ2x . xZ„)}, (KxPWxR), G>, (2)

где G — нечеткий график нечеткого соответствия q

Между элементами множества Z, элементами множеств X и Z существует соответствие, являющееся моделью системы управления запасами в виде функции переходов, которое в общем случае также следует рассматривать как нечеткое соответствие

ф ^{(PRxIxUxVxPPMZ^ZzX ..xZ„)}, (Z1xZ2x...xZn), F>, (3)

где F — нечеткий график нечеткого соответствия ф

Модели в виде соответствий (2) и (3) — концептуальное определение для последующего решения задач моделирования системы управления запасами Модель управления запасами определится в следующем виде

S=<X,Y,Z, q , ф , L> (4)

Рассмотрена и проанализирована система управления запасами с применением алгоритмов систем массового обслуживания

Модели отличаются от ранее известных моделей представлением параметров в виде нечетких интервалов и возможностью дальнейшего решения оптимизационных задач с применением аппарата теории возможности и нечеткой логики

В третьем разделе диссертационной работы описан выбор стратегии управления запасами Стратегией управления запасом называется набор правил С,, позволяющих определить для любого состояния запасов момент времени подачи заказа и объем заказа на пополнение запаса Состояние запаса определяется набором параметров Zt - остаток запаса, qt - заказанное количество на текущий момент, t — время Стратегия управления запасами для каждого состояния <z„q„t> должна с учетом параметров системы В определить правило пополнения запасов <t,q>, где t - момент подачи заказа, q - объем заказа

Стратегия управления запасами характеризуется издержками, связанными с ее реализацией, обозначаемыми Lt Издержки характеризуют затраты на хранение запасов в указанном объеме ht, определяемые как затраты на хранение единицы запаса в единицу времени, затраты на совершение заказа Kt Задача выбора оптимальной стратегии управления запасами состоит в выборе из множества допустимых стратегий Z некоторой стратегии обеспечивающей Lt -» min в каждой ситуации, определяемой параметрами В

Разработана модель системы управления запасами, отличающаяся от известных применением методов формализации факторов задачи в виде лингвистических переменных и получением решения путем моделирования нечетких состояний системы управления запасами

Состояние системы характеризуется следующими параметрами

S1 = <С', W', h', К', >Л z1, q', т', b\ d', С', L', Т>, (5)

где С*=<С1,С2,... ,Сщ> - стоимость товаров, W=<WьW2,.. — спрос на

товары, Ь=<Ь],Ь2,...,11к> — затраты на хранение запаса, К=<КЬК2, ..,К1П> — затраты на оформление заказа, — запаздывание поставки,

г=<г1,г2,...,г^> — остаток запаса, ~ заказываемое количество,

т=<тьТ2,. — период поставки, Ь=<Ь1,Ь2,...,Ь1ч> — величина страхового запаса, £|=«1„с12, ..Дм5" - дефицит изделий, - стратегии

управления запасами изделий, Ь* - издержки, связанные с реализацией стратегий, Т - плановый период

Оценить состояние системы точно в момент принятия решения не представляется возможным При невозможности точного описания параметров можно использовать математический аппарат нечетких множеств для описания состояния системы При этом текущая ситуация представляет собой нечеткое множество в пространстве состояний системы и определяется как

§к -<С\¥/к,Кк,КкДкДк,дк,тк,Ьк,ак,Ск,Ек,Т>, (6)

где Ск=<С^,Ск, ,Ск > — возможная стоимость единиц запасов, принятая при оптимизационных расчетах, #к=<\ук,\\'2к, , ХУ^ ~ уровень спроса, учитываемый при оптимизации, Кк=<Ьк,Ьк, ,йк> — возможные затраты на

хранение единицы запаса в единицу времени, Кк=<Кк,Кк, ,Ккт> — возможные значения затрат на оформление заказов по каждому из вариантов обеспечения поставки, Я?4 =< Лк, , 1кп1 > ~ возможные значения длительности поставки по каждому из вариантов обеспечения заказов, гк=<гк,22к, ,гк> — приемлемый остаток запаса в момент контроля, 5'' >£Ь' 'Ч^ — множество вариантов выбора размера заказа, т к =< т,к , т,к , , > — множество возможных значений периода подачи заказов, ьк =< Ьк, Ьк, , Ьк > — возможные значения страхового запаса, 5к =<с!,к,(1к, , с!к > — допустимый уровень дефицита, £к=< Ьк=<Ьк,Ьк2, - возможные издержки в

текущей ситуации, связанные с реализацией любой из стратегий управления в текущей ситуации

Текущая ситуация определяет то множество состояний, в пределах которого принятые стратегии принятия решений могут быть применены при условии, что затраты, связанные с их применением, лежат в известных пределах Пока система находится в определенной ситуации к, оперативное управление запасами заключается в обеспечении надежной реализации принятых стратегий и компенсации незначительных возмущений

При выходе отдельных параметров за указанные пределы принимаются дополнительные решения об изменении принятых стратегий и, таким образом, ситуация функционирования меняется

Управление запасами включает ряд этапов

1) формирование подмножества номенклатуры изделий, для которых необходимо изменение стратегии пополнения запасов,

2) упорядочивание подмножества по степени важности для предприятия,

3) поиск управляющих решений, переводящих систему в желаемую ситуацию,

4) принятие соответствующих решений ЛПР,

5) формирование к+1-й нечеткой ситуации,

6) оперативное управление запасами

Задача оперативного управления запасами заключается в корректировке стратегий пополнения запасов в зависимости от текущего или прогнозируемого спроса Вид модели управления запасами товара при этом не изменяется Задача состоит в оценке спроса и определении оптимальных объемов заказов и периодов поставок в рамках интервалов изменения параметров модели, принятых при оптимизационных расчетах

Принятие решений по управлению запасами осуществляется в выделенные моменты времени, соответствующие точкам контроля запасов Моменты принятия решений определяются для модели с постоянным периодом заказа — в конце каждого периода, для модели с постоянным уровнем заказа — в момент совершения заказа Корректировка периода и объема совместного заказа в первом случае и объема заказа товара во втором случае требуется только при существенном отклонении прогнозируемых характеристик спроса от текущих, использованных при оптимизации модели

Построение оптимизационной модели при нечетком описании параметров сталкивается с рядом затруднений, связанных с особенностями нечетких вычислений Итерационные алгоритмы оптимизации оказываются неприменимыми в их непосредственном виде в задачах оптимизации моделей с нечеткими параметрами по причине большой расплывчатости результатов и снижения их практической ценности

С другой стороны, простые оптимизационные модели позволяют получать области возможных решений задачи управления запасами и строить нечеткие стратегии управления для различных ситуаций функционирования системы При задании параметров модели нечеткими интервалами можно исследовать поведение системы при отклонении значений параметров от оптимальных

Эксперт задает текущую ситуацию функционирования системы, определяя

нечеткие множества Ск, \¥к, Ьк, Кк, Хк Задаются ограничения на

л к ~к

возможные решения задачи, определяются значения параметров а , Ъ или способы их вычисления, выбираются стратегии управления запасами каждого вида С,и, для которых решается нечеткая оптимизационная задача, результат

которой представляется нечеткими оценками возможных решений <}к , Тк , Ьк ,

для которых возможные издержки определяются нечетким множеством Ь

Задаются также правила действий при изменении ситуации, для чего задаются нечеткие переменные, определяющие критические уровни изменения параметров, и строится модель классификации

Оперативные решения в нечетких условиях могут иметь следующий вид Шаг 1 Определить те товары, запас которых скоро закончится Шаг 2 Оценить частоту заказов, уровень спроса Шаг 3 Скорректировать уровень запасов, уровень страхового запаса Шаг 4 Выбрать величину текущего заказа Шаг 5 Сформировать заказ Указать дату выполнения заказа Шаг 6 Если заказ может быть выполнен в текущий момент, то выполнить заказ

На шаге 1 определяется набор запасов, для которых в ближайшее время необходимо формировать заказ о пополнении На шаге 2 оценивается частота дополнительных заказов и определяется необходимость корректировки уровней запасов при превышении некоторой допустимой частоты дополнительных заказов, так как дополнительные заказы приводят к повышению издержек и увеличение их количества свидетельствует о неадекватной оценке спроса На шаге 3 корректируются уровни запасов исходя из минимизации дефицита и образования излишних запасов при прогнозируемом уровне спроса На шаге 4 выбирается величина текущего заказа по каждому виду товаров, выбранному на шаге 1 На шаге 5 определяется время выполнения заказа, которое может не совпадать с текущим (в этом случае определяется возможность заказа через какой-то период времени)

Описан ряд ограничений, которые могут присутствовать в задачах управления запасами, а именно бюджетные ограничения, связанные с ограниченностью средств на выполнение заказа, максимальные объемы запасов, связанные с ограниченностью складских помещений, максимальный объем заказа, связанный с возможностями транспортных средств, минимальный объем заказа, устанавливаемый поставщиком Оптимизация системы при учете всех ограничений представляет собой исключительно сложную задачу, так как задача оптимизации в этом случае будет являться нелинейной

В четвертом разделе разработана концепция нечеткой оптимизации системы управления запасами, сформулирована основная задача оптимизации системы управления запасами

Пусть в — нечеткая цель, С - нечеткое ограничение в пространстве параметров качества X Тогда нечеткое множество

0=СпС (7)

является единственным, полным критерием оптимальности (по Заде) и характеризуется функцией принадлежности

М*) = мс(х)лМХ),хеХ. (8)

В том случае, когда цели либо ограничения заданы в пространстве У, отличном от пространства параметров качества X, необходимо построить отображение, переводящее X в У, т е £ X—>У Использование принципа

обобщения позволяет перевести рассмотрение задачи в пространство X на основе следующего отображения цс (х) = jxG (f(х))

При этом выражение (8) можно рассматривать как нечетко сформулированную инструкцию, реализация которой обеспечивает достижение расплывчатой цели В этом случае остается неопределенность, связанная со способом реализации подобной нечеткой инструкции, те с тем, какую альтернативу выбрать Наиболее простым и распространенным способом выбора является поиск альтернатив, максимизирующих цп и отвечающих задаче

тахц„(х) = maxmin{nG(x),p.c(x)}, (9)

хеХ хеХ

где цс(х) - пересечение всех целей, р.с(х) - пересечение всех ограничений

Для случаев, когда цели и ограничения различаются по важности, обобщенный критерий D можно сформировать как их выпуклую комбинацию с весовыми коэффициентами, характеризующими их относительную значимость

п ш

мх)=(х)+0ФхеХ' (10)

.=1 J=1

п ш

где + =1 i=i j=i

Другой подход, основанный на обобщении понятий концентрирования и растяжения, достаточно полно отражает качественный характер задания предпочтений в многокритериальной задаче оптимизации Обобщенный критерий предлагается формировать в виде

D = G,'nG*J n nGJ' глС\' п.. nCj; ,

MX) = mln{HGr, (х).йс;2(х),..,Ис;. (х),Цсь, (х), ,Цсьт(х)}'

где alv.,a„, b,,.. ,bm - неотрицательные коэффициенты относительной важности частных критериев (ранги), подчиняющиеся условию

(12)

Возведение в степень, большую единицы, ужесточает требования к выполнению критерия, те делает его более важным Возведение в степень, меньшую единицы, наоборот, снижает требования к удовлетворению критерия Для определения вектора рангов могут быть использованы известные методики Задача нечеткой оптимизации управления запасами состоит в выборе наилучшей по набору нечетких критериев G альтернативы управления запасами из нечеткого множества возможных альтернатив D, удовлетворяющего системе нечетких ограничений С

Решение задачи нечеткой оптимизации состоит в выполнении следующих этапов

- формирование нечетких критериев качества (целей) G,

- формирование нечетких ограничений С,

- определение множества возможных альтернатив согласно (11),

- выбор наилучшего решения х согласно (9)

Таким образом, применение нечетких моделей (7) —(12) в задаче оптимизации управления запасами позволяет учесть важность достижения целей оптимизации и соблюдения ограничений в процессе принятия решений по выбору эффективных стратегий управления запасами При этом цели и ограничения, а также предпочтения могут быть заданы как количественно, так и качественно

Приведена методика преобразования вероятностных распределений в функции принадлежности с сохранением информации о длинах доверительных интервалов В рамках этого подхода построение функций принадлежности осуществляется следующим образом

Шаг 1. Строится кумулятивная кривая распределения Б(х)

Шаг 2 Каждому а-уровню сопоставляется величина доверительной вероятности ра , причем р0 « 1, р, « 0 Эти величины задаются экспертами

Шаг 3. На основе кумулятивной функции распределения определяются

границы интервалов [ х"ш , х^ах ], из условий ) = (1 - ра)/2, Р( ) =

= 1 - (1 - ра)/2 = 0.5 + ра/2.

При отсутствии статистической информации функции принадлежности частных критериев формируются на основе непосредственного опроса экспертов На основе опыта и интуиции эксперты могут достаточно уверенно количественно охарактеризовать границы (интервалы) допустимых значений параметров и области их наиболее предпочтительных значений Эти суждения экспертов фактически определяют четыре реберные точки, на базе которых формируются трапецеидальные функции принадлежности

Разработан метод, позволяющий при нечетком задании параметров модели системы управления запасами получать решения, удовлетворяющие ограничениям и обладающие свойством оптимальности в смысле минимизации возможных издержек, связанных с управлением запасами

Процесс расширения детерминированной модели к нечеткому виду осуществляется в несколько этапов

1 Определяется перечень неопределенных параметров Для каждого параметра выявляется характер неопределенности (статистический характер исходных данных, нестабильность факторов, субъективность оценок лиц, принимающих решения, слабая изученность объектов) На основе этого собирается информация о поведении данного параметра определяются возможные и наиболее вероятные диапазоны варьирования, выполняется построение доверительных интервалов, частотных распределений и т д

2 Выбирается соответствующий способ формализации неопределенностей, основанный на характере имеющейся информации Если достаточно точно известны лишь границы допустимых значений анализируемого параметра, то

неизвестные параметры модели описываются четкими интервалами, которые могут быть интерпретированы как частный случай нечетких интервалов Разработан алгоритм имитационной модели управления запасами Критерии оценки эффективности стратегий основаны на статистике, собираемой в процессе моделирования Издержки системы в единицу времени

Ь = (13)

где qk(l) - значения объема запасов в такты времени 1, ГЧк - количество заказов к-го наименования, TZ - число тактов моделирования, А1 - длительность такта моделирования

N

Частота заказов г =-ь—

"" Т Ъ АЬ

Среднее и максимальное время существования дефицита, дисперсия времени существования дефицита

^ к 1=1 к

Средний и максимальный остаток на конец периода

I мк

Средние потери на конец периода

N

С = Е(С1Лк + С2кЧ)>

к=1

где с1к и с2к - коэффициенты штрафов от наличия дефицита и образования излишних запасов соответственно

Управление запасами осуществляется в условиях постоянно изменяющихся внешних воздействий, определяемых спросом на складируемые единицы и условиями поставок, определяемых затратами на совершение поставки и длительностью поставки, причем эти величины не могут быть определены точно, но могут быть оценены с некоторой погрешностью на интервале планирования

При этом оценки соответствующих параметров получаются интервальными и определяют те множества состояний, в которых применяемая стратегия управления обеспечивает наименьшие издержки по сравнению с другими стратегиями

Разработана советующая система поддержки принятия решений по управлению запасами, позволяющая на основе характеристик складируемых единиц выбирать наилучшую стратегию и находить оптимальные значения параметров выбранной стратегии, а также вводить текущие результаты контроля системы и принимать решения о корректировке стратегий управления запасами Заключение содержит выводы по работе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1 Разработана концепция системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающаяся применением принципов системного анализа и представляющая собой методологию системного исследования систем управления запасами

2 Предложен метод формализации систем управления запасами, отличающийся формализацией параметров, которые имеют вербальное описание и формализуются с применением нечетких интервальных оценок или в виде лингвистической переменной

3 Разработан метод оптимизации управления системы управления запасами, отличающийся концептуальным подходом, включает формулировку задачи нечеткой оптимизации, выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем и разработку ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих систему управления запасами, и параметрами управления

4 Предложен метод моделирования системы управления запасами, отличающийся применением имитационного моделирования и позволяющий вводить параметры реальных объектов, получать оценки распределений вероятностей характеристик последовательных алгоритмов и оценивать эффективность алгоритмов поиска

5 Разработан программный комплекс, включающий приложения, реализующие рассмотренные в работе методы и алгоритмы расчета параметров модели управления запасами при нечетких исходных данных

6 Получены результаты, свидетельствующие об эффективности предложенных моделей

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ

1 Финаев В И , Шкрибляк Н В Статистические методы прогнозирования в информационно-управляющих системах // Тез докл V Всероссийской НТК с международным участием молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии Разработка и аспекты применения» - Таганрог, 2002

2 Финаев В И, Шкрибляк Н В Управление запасами медикаментов // Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы - 2004» Рязань, 2004

3 Финаев В И, Шкрибляк Н В Модели управления запасами // Материалы II Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» — Таганрог, 2004

4 Шкрибляк Н В Информационное описание объектов в условиях неопределенности // Материалы Международной научной конференции «Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках» 4 3 — Таганрог, 2004

5 Финаев В И, Шкрибляк Н В Необходимость запасов предприятия // Материалы III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» — Таганрог, 2005

6 Шкрибляк Н В Дискретный контроль уровня запасов // Материалы Международной научной конференции «Цифровые методы и технологии» Часть 1 — Таганрог, 2005

7 Шкрибляк Н В Управление запасами топлива на тепловых электростанциях // Известия ТРТУ Тематический выпуск «Актуальные проблемы производства и потребления электроэнергии» — Таганрог, №15, 2006

8 Шкрибляк Н В Алгоритмизация функционирования информационно-управляющей системы контроля запасов // Материалы Международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире» Часть 5 -Таганрог, 2006

9 Шкрибляк Н В Вероятностный прогноз в задачах управления запасами // Материалы Международной научной конференции «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках (СМ-2006)» Часть 1 -Таганрог, 2006

10 Шкрибляк HB Бухаева А А Информационное обеспечение задач управления запасами // Материалы VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» — Таганрог, 2006

11 Финаев В И , Шкрибляк Н В Модели нечеткого логического вывода в задачах управления запасами // Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» - Таганрог, 2006

12 Шкрибляк Н В Система информационного обеспечения для задач управления запасами // Межвузовский сб науч тр «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем» - Рязань, 2006

13 Финаев В И, Шкрибляк HB Методы искусственного интеллекта в задачах управления запасами // Известия ЮФУ Технические науки №2 Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР» - Таганрог, №2(77), С 85 —

89, 2007

14 Шкрибляк Н В Выбор рациональной системы складирования при управлении запасами в технических системах // Сб тезисов докладов Международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем» 4 4— Таганрог, 2007

Лично автором в работах [1] сформулированы статистические методы прогнозирования в информационно-управляющих системах, в работах [3, 11] проведена постановка задачи и разработаны модели нечеткого логического вывода, в работе [2] разработан алгоритм системы управления запасами, в работе [10] рассмотрена формализация параметров системы управления запасами в виде интервалов, в работах [5, 10] разработан подход к проектированию информационного обеспечения В работе [13] выполнена разработка методов искусственного интеллекта в задачах управления запасами

Соискатель

Н В Шкрибляк

Отпечатано на лазерном принтере Тираж 100 экз 2007 г

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Шкрибляк, Наталия Владимировна

ВВЕДЕНИЕ

1 РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ АНАЛИТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

1.1 Содержательное описание задач управления запасами

1.2 Структура системы управления запасами

1.3 Системное определение деятельности предприятия и принципы моделирования

1.3.1 Системное определение

1.3.2 Концепция моделирования

1.3.3 Формализация параметров

1.3.4 Теоретико-множественная модель

1.4 Анализ динамики систем управления запасами

1.5 Обзор математических моделей, применимых для моделирования систем управления запасами

1.5.1 Классическая модель экономического размера заказа

1.5.2 Однопродуктовая статическая модель

1.5.3 Система с фиксированным размером заказа

1.5.4 Система с фиксированным интервалом времени между заказами

1.5.5 Сравнение основных систем управления запасами

1.5.6 Система с установленной периодичностью пополнения запасов до постоянного уровня

1.5.7 Система «минимум-максимум»

1.6 Концепция моделирования систем управления запасами

1.7 Системы принятия решений

1.8 Выводы

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ФОРМАЛИЗАЦИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

2.1 Общие признаки задач управления запасами

2.2 Логистический анализ систем управления запасами

2.3 Цели и структуры складских хозяйств

2.4 Классификация видов неопределенности в задачах управления запасами

2.5 Применение нечетких оценок при формализации замкнутой модели системы управления запасами

2.5.1 Основные факторы

2.5.2 Формализация параметров системы управления запасами

2.5.3 Формальная модель системы управления запасами

2.5.4 Применение аппарата систем массового обслуживания при моделировании системы управления запасами

2.6 Выводы

3 РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ПРИ НЕЧЕТКОМ

ЗАДАНИИ ПАРАМЕТРОВ

3.1 Задачи принятия решений в системе управления запасами

3.2 Принятие решений при стратегическом управлении запасами

3.3 Модель системы управления запасами при нечетком задании параметров

3.4 Стратегии управления запасами с нечеткими параметрами

3.4.1 Исследование однопериодной модели со случайным спросом

3.4.2 Исследование модели с постоянным периодом заказа

3.4.3 Исследование модели с постоянным объемом заказа

3.4.4 Определение величины страхового запаса

3.4.5 Ограничения задачи оптимизации

3.4.6 Комбинированная модель

3.4.7 Алгоритм вычисления интервальной функции затрат

3.5 Выбор стратегии управления запасами

3.6 Модели прогнозирования спроса

3.7 Алгоритм оптимизации нечеткой модели

3.7.1 Оптимизация модели с постоянным объемом запаса

3.7.2 Оптимизация модели с постоянным периодом заказа

3.8 Оперативное управление запасами

3.9 Выводы

4 ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

4.1 Концепция нечеткой оптимизации системы управления запасами

4.2 Требования к системе оптимизации управления запасами

4.3 Методы задания нечетких интервалов в задаче оптимизации

4.4 Метод оптимизации модели управления запасами с нечеткими параметрами

4.5 Алгоритм проверки совместности ограничений

4.6 Процедура проверки нарушения ограничений

4.7 Исследование модели

4.8 Выбор момента заказа в модели промежуточным контролем

4.9 Имитационное моделирование систем управления запасами

4.9.1 Алгоритмы имитационной модели управления запасами

4.9.2 Критерии оценки эффективности стратегий

4.9.3 Выбор стратегии управления запасами

4.9.4 Нечеткая ситуационная модель принятия решений

4.10 Информационное обеспечение системы управления запасами 160 4.10.1 Алгоритм оптимизации в системе принятия решений

4.11 Выводы

Введение 2007 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Шкрибляк, Наталия Владимировна

Одной из сфер производства и коммерческой деятельности, в которой успешно применяются методы исследования операций, является сфера управления запасами. Проблема управления запасами является одной из наиболее важных в организационном управлении. Как правило, не существует типовых решений - условия на каждом предприятии или фирме уникальны и включают множество ограничений и различных особенностей.

С этим связаны и проблемы, возникающие при разработке математической модели и определении оптимальной стратегии управления запасами. Особенностями моделей управления запасами является то, что результирующие оптимальные решения могут быть реализованы в режиме быстрой смены ситуации, когда, например, условия меняются ежедневно.

Данная стратегия дает возможность рассчитывать время и объем каждого очередного пополнения запасов, т.е. основные параметры управляющего решения. Независимо от степени сложности математической модели и алгоритма решения задачи, с помощью которых отыскивается такого рода стратегия, ее формулировку всегда легко интерпретировать [1 - 3].

В настоящее время решение задач управления запасами в целом невозможно без применения современных вычислительных систем и программных комплексов. Как показывает практика, прямая автоматизация существующих методов управления предприятием не дает должного эффекта, необходим пересмотр, адаптация и проработка методик и моделей управления, в том числе и управления запасами [4-7].

Для систем, связанных с управлением запасами, необходимы новые и эффективные методы моделирования отношений в условиях неопределенности. Неопределенность существует относительно объекта управления, т.к. получить необходимые сведения об объекте возможно далеко не всегда. Решение подобных сложных, трудноформализуемых задач требует применения методов системного анализа, разработки системного подхода к решению задачи управления в целом.

В настоящее время, как в России, так и в других странах осуществляются научно-исследовательские и прикладные работы, связанные с построением систем управления запасами. Над решением задач, связанных с разработкой методов и подходов системного анализа работали и работают много ученых, среди которых Аникин Б.А, Анисимова Е.М., Беляев Ю.А., В.Н.Волкова, Голдобина Н.Н., Голенко Д.И., Кротов В.Ф., Кудрявцев Б.М., Куликов Г.Г., Перегудов Ф.И., Радионов, В.И. Рыжиков, Черняк Ю.И. и многие другие.

Указанными авторами разработан ряд методов и моделей управления запасами, предназначенных для предприятий и ресурсов различного характера [6,8-16].

Хотя модели управления запасами и получили достаточно широкое распространение, все еще встречаются многочисленные ситуации, в которых управляющие решения по вопросам складирования товаров принимаются волевым порядком, несмотря на то, что отрицательные экономические последствия ошибок могут оказаться весьма существенными.

Основная причина заключается в том, что условия функционирования такого рода организаций еще недостаточно усиленно анализируются специалистами в области исследования операций. Следовательно, решение и реализация данной задачи являются достаточно актуальными.

Вероятностный подход к задаче управления эффективен, но в настоящее время существует достаточно развитая теория нечетких множеств [17-21] и теория нечеткой логики [22 - 26], которые вызвали развитие теории искусственного интеллекта [27 - 32]. Эти теории позволяют решать задачи управления с других, более эффективных позиций, т.к. цель принятия решений не всегда может быть оценена в физических единицах измерения. Цель может быть выражена качественными показателями, формализация которых возможна методами теории нечетких множеств.

Большой вклад в развитие теории принятия решений в расплывчатых условиях внесли Заде JI.A„ Дюбуа Д, Ягер Р.Р, Аверкин А.Н., Батыршин И.З, Берштейн Л.С., Борисов Н.А., Егупов Н.Д., Мелихов А.Н., Пупков К.А., Сугено М., Тэрано Т., Ульянов С.В и другие.

Задачи применения нечетких моделей в системах управления запасами еще недостаточно исследованы. Разработка подобных моделей и методов затруднена отсутствием адекватных аналитических методов оценки эффективности таких систем.

Применение имитационного моделирования позволяет использовать различные математические схемы для описания объектов управления, решения относительно размера заказа и момента его размещения, минимизации соответствующей функции общих затрат, включающих затраты, обусловленные потерями от избыточного запаса и дефицита.

Диссертационная работа посвящена разработке математических моделей систем управления запасами в условиях нечеткого описания параметров, а также методов исследования оптимизации систем управления запасами.

Это определяет и подтверждает актуальность диссертационной работы.

Объектно-ориентированный подход системного анализа позволяет разрабатывать прикладной программный продукт для решения задач управления запасами.

Диссертационные исследования в практическом приложении направлены на разработку методов математического моделирования систем управления запасами при нечетком задании параметров для применения в информационно-управляющих системах.

Цель диссертационной работы состоит в развитии методов системного анализа, в частности, нечеткого ситуационного управления, относительно задач моделирования и разработки систем принятия решений для решения задач управления запасами с применением экспертных оценок и методов теории принятия решений.

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

- разработка концепции системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающейся применением принципов системного анализа и представляющей собой методологию системного исследования систем управления запасами;

- разработка метода формализации систем управления запасами, отличающегося формализацией параметров модели управления запасами с нечетким описанием;

- разработка нечеткой ситуационной модели принятия решений;

- разработка алгоритмов имитационной модели управления запасами;

- разработка оптимизационной модели, позволяющей исследовать выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем;

- разработка стратегий управления запасами с нечеткими параметрами;

- разработка прикладного программного продукта для информационного обеспечения при решении задач исследования систем управления запасами с нечетко заданными параметрами.

Объектом исследования в диссертационной работе являются математические модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления запасами, а также методы построения моделей принятия решений для управления запасами.

Математическими методами исследования в диссертационной работе являются теория возможностей, методы системного анализа, методы функционального анализа, теория нечетких множеств и методы нечеткой логики, теория построения нечетких ситуационных моделей. В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой - представление и исследование задач управления запасами в условиях частичной априорной неопределенности, нечеткого задания параметров объектов и критериев функционирования.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи создали предпосылки для получения новых научных результатов в области математического моделирования и проектирования систем управления запасами.

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

- концепция системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающаяся применением принципов системного анализа и представляющая собой методологию системного исследования систем управления запасами;

- метод формализации систем управления запасами, отличающийся формализацией параметров, которые имеют вербальное описание и формализуются с применением нечетких интервальных оценок или в виде лингвистической переменной;

- метод оптимизации управления системы управления запасами, отличающийся концептуальным подходом, включает формулировку задачи нечеткой оптимизации, выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем и разработку ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих систему управления запасами и параметрами управления;

-метод моделирования системы управления запасами, отличающийся применением имитационного моделирования и позволяющий вводить параметры реальных объектов, получать оценки распределений вероятностей характеристик.

Практическая ценность результатов исследований определена их применением для задач управления запасами и представлена в диссертационной работе в виде формальной модели управления запасами, имитационной модели и программного приложения советующей системы принятия решений для управления запасами.

Диссертационная работа состоит из четырех разделов и заключения.

В первом разделе разработана концепция аналитического исследования систем управления запасами, решающая задачи управления. Выполнено содержательное описание задач управления запасами. Рассмотрены существующие модели, методики и методы управления запасами.

Предложено системное определение управления запасами, включающее определение самой системы, структуры, цели и выполняемых задач. Разработана концепция моделирования системы управления запасами, определены требования к формализации параметров при теоретико-множественном представлении модели системы.

Сформулированы задачи системы управления запасами, внешней среды, которые выявляют средства и эффекты взаимодействия системы управления запасами и внешней среды, что является основой для разработки концептуальной модели, описывающей данные взаимодействия. Разработана концепция моделирования систем принятия решения для задач управления запасами.

Основной результат первого раздела состоит в разработки концепции аналитического исследования. Данный подход исключает необходимость решения задач, связанных с построением достаточно сложных моделей элементов, подсистем и связей, детального исследования их поведения и поведения всей системы в целом, что и определяет отличие данного подхода от ранее известных.

Во втором разделе разработаны общие требования к методам моделирования и структуре системы принятия решений для систем управления запасами. Формально определен метод нечеткого выбора на основе теоретико-множественного подхода, с применением возможностей анализа нечетких исходных параметров и нечетким заданием правил принятия решений.

Выполнена классификация видов неопределенности в задачах управления запасами. Описано применение нечетких оценок при формализации замкнутой модели системы управления запасами

Предложено задание параметров векторов входных воздействий, состояний и выходных параметров системы управления запасами в виде нечетких интервалов.

Разработана концептуальная модель системы управления запасами в виде функции выходов и в виде функции переходов, которые представлены в виде нечетких соответствий.

Рассмотрена и проанализирована система управления запасами с применением алгоритмов систем массового обслуживания.

В третьем разделе разработана модель системы управления запасами, отличающаяся от известных применением методов формализации факторов задачи в виде лингвистических переменных и получением решения путем моделирования нечетких состояний системы управления запасами.

Определены варианты моделей нечеткого логического вывода, которые могут быть применены в информационно-управляющей системе управления запасами. Разработаны алгоритмы оптимизации нечеткой модели с постоянным объемом запаса и с постоянным периодом заказа, однопериодной модели со случайным спросом.

Сформулирована задача оперативного управления запасами, заключающаяся в корректировке стратегий пополнения запасов в зависимости от текущего или прогнозируемого спроса. Описаны ограничения задачи оптимизации системы, в которой предусматривается решение двух задач: заказ определенного количества товара или отказ от создания запаса.

Рассмотрены особенности формализации параметров в виде нечетких чисел, нечетких интервалов и лингвистических переменных.

Рассмотрены особенности выбора стратегии управления запасами с применением модели нечеткой классификации, модели вычисления степени истинности нечетких правил вывода, ситуационной модели.

В четвертом разделе разработан метод оптимизации модели управления запасами при нечетком задании параметров, учитывающий неопределенность параметров системы.

Предложена структура информационной системы, разработан алгоритм выбора периода контроля в модели с промежуточным контролем запасов при нечетко заданном спросе.

Рассмотрены условия задания функций принадлежности и возможный их вид терм-множеств лингвистических переменных. Разработаны алгоритмы имитационного моделирования стратегий управления запасами и критерии оценки результатов статистического моделирования. Изложена модель нечеткого выбора стратегии управления запасами по характеристикам складируемых единиц на основе модели нечеткой классификации.

Разработаны программные приложения информационной системы, реализующие приведенные методы и алгоритмы расчета параметров модели управления запасами при нечетких исходных данных.

Заключение содержит выводы по работе.

Результаты работы внедрены на предприятиях г.Кисловодска ООО «Квадрат» при выполнении научно-исследовательской работы, ООО «Бювет Минеральных Вод», в санатории «Крепость», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета.

Основные результаты докладывались и обсуждались на II Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог,

2004); Международной научной конференции «Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках» (Таганрог, 2004); VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог,

2004); XVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы - 2004» (Рязань, 2004); III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог,

2005); Международной научной конференции «Цифровые методы и технологии» (Таганрог, 2005); Международной научной конференции «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках (СМ-2006)» (Таганрог, 2006); IV Всероссийской конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2006); Международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире» (Таганрог, 2006); VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2006), Международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем» (Таганрог, 2007).

По теме диссертации опубликованы три статьи и одиннадцать тезисов докладов на научных конференциях разного уровня. Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных научных публикациях имеет место неделимое соавторство.

Диссертация содержит 179 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, приложение содержит 10 страниц, список литературы из 113 наименований на 10 страницах, 6 таблиц, 64 рисунка.

Заключение диссертация на тему "Разработка методов и моделей принятия решений с применением искусственного интеллекта для систем управления запасами"

Результаты работы внедрены на предприятиях г. Кисловодска ООО «Квадрат» при выполнении научно-исследовательской работы, ООО «Бювет Минеральных Вод», в санатории «Крепость», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе разработаны модели и методы принятия решений в системах нечеткого ситуационного управления, относительно моделирования и разработки систем принятия решений для решения задач управления запасами.

Исследования проводились относительно задач моделирования систем управления запасами.

В диссертационной работе решены следующие задачи:

- разработана концепция системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающаяся применением принципов системного анализа и представляющая собой методологию системного исследования систем управления запасами;

- разработан метод формализации систем управления запасами, отличающийся формализацией параметров модели управления запасами с нечетким описанием;

- разработана нечеткая ситуационная модель принятия решений;

- разработан алгоритм имитационной модели управления запасами;

- разработана оптимизационная модель, позволяющая исследовать выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем;

- разработана стратегия управления запасами с нечеткими параметрами;

- разработан прикладной программный продукт для информационного обеспечения при решении задач исследования систем управления запасами с нечетко заданными параметрами.

Получены новые научные результаты:

- концепция системного аналитического исследования систем управления запасами, отличающаяся применением принципов системного анализа и представляющая собой методологию системного исследования систем управления запасами;

- метод формализации систем управления запасами, отличающийся формализацией параметров, которые имеют вербальное описание и формализуются с применением нечетких интервальных оценок или в виде лингвистической переменной;

- метод оптимизации управления системы управления запасами, отличающийся концептуальным подходом, включает формулировку задачи нечеткой оптимизации, выбор момента заказа в модели с промежуточным контролем и разработку ситуационной модели, которая на основе обработки знаний специалистов отображает соответствие между наборами нечетких переменных, характеризующих систему управления запасами и параметрами управления;

- метод моделирования системы управления запасами, отличающийся применением имитационного моделирования и позволяющий вводить параметры реальных объектов, получать оценки распределений вероятностей характеристик.

Разработаны алгоритмы и программные продукты, реализующие приведенные методы и алгоритмы расчета параметров модели управления запасами при нечетких исходных данных.

Библиография Шкрибляк, Наталия Владимировна, диссертация по теме Теоретические основы информатики

1. Замков О.О. и др. Математические методы в экономике. М.: «Дело и Сервис», 2-издание, 1999.

2. Холод Н.И. и др. Экономико-математические методы и модели. / Под редакцией А.В. Кузнецова. М.: БГЭУ, 1999.

3. Шишкин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. М.: Дело, 2002.

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

5. Куликов Г.Г., Набатов А.Н., Речкалов А.В. и др. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Уфимск. Гос. Авиац. Техн. Ун-т. Уфа, 1999. - 223 с.

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. Белкин Н.В., Шахова Г.Л. Математические методы и вычислительная техника в управлении запасами на предприятиях Франции. М.: Госкомитет по снабжению, 1969.-41 с.

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

9. Анисимова Е.М. и др. Решение логистических задач складских комплексов методом имитационного моделирования // Логистика и бизнес: Сборник. М.: Брандес, 1997.

10. Ю.Беляев Ю.А. Дефицит, рынок и управление запасами. М.: Ун-т дружбы народов, 1991. - 228 с.

11. И.Никитьянц С.Р., Голдобина Н.Н. Применение математических методов в управлении запасами средств производства. JL: Изд-во ЛФЭИД, 1982.

12. Голенко д.И. и др. Моделирование в технико-экономических системах (управление запасами). Л.75г.

13. Основы теории оптимального управления / Под ред. В.Ф.Кротова. -М.: Высш. шк., 1990.-430 с.

14. Кудрявцев Б.М. Модели управления запасами. -М.87 г.

15. Ледин М.И. Управление запасами (экономико-математические методы). -М.78г.

16. Радионов А.Р., Радионов Р.А. Управление сбытовыми запасами и оборотными средствами предприятия (практика нормирования): Учебное пособие. -М.: Изд-во «Дело и сервис», 1999. -400с.

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

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

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

20. 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.

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

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

23. Заде Л. Понятие лингвистических переменных и его применение к принятию к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976. -165 с.

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

25. Берштейн JI.C., Мелихов A.H. Процедура принятия решений интегрального робота в условиях априорной неопределенности // Автоматики и телемеханика. 1989, 5. С. 171-197.

26. 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.

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

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

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

30. Берштейн Л.С., Финаев В.И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1993. -134 с.

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

32. Прикладные нечеткие системы / Под ред. ТюТэрано, К Асан, М. Оугэно / Пер. с япон. М.: Мир, 1993.

33. Плоткин Б.К. Экономические методы и модели в управлении материальными ресурсами. Учебное пособие. Л.; 1992.

34. Хазанович Э.С., Шестаков В.Н. Управление материальными ресурсами. -М.: Экономика, 1987. -159 с.

35. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятности и математической статистики для техничнских приложений. 2-е изд., испр. и доп. -М.: Наука, 1965.-511 с.

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

37. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге. М.: Финстатинформ, 1996.

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

39. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1977 - 168 с.

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

41. Санталайен Т., Воумилайен Э., Поренне П., Ниссинен И.Х. Управление по результатам М.: Прогресс, 1993. -320 с.

42. 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.

43. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономики. М.: Мир, 1964.

44. Финаев В.И., Шкрибляк Н.В. Необходимость запасов предприятия // Материалы III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». -Таганрог, ТРТУ, 2005.

45. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управление запасами. СПб: Питер, 2001. - 384 е.: ил. - (Серия «Учебники для вузов»),

46. Финаев В.И., Шкрибляк Н.В. Управление запасами медикаментов // Материалы XVII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы 2004». - Рязань, 2004.

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

48. Речкалов Я.А. Проблемы повышения эффективности систем управления снабжением на крупных машиностроительных предприятиях // Управление в сложных системах: Межвуз. Науч. Сб. Уфа: УГАТУ, 2002.

49. Теория автоматического управления: Учебник/Под. Ред. В.Б.Яковлева. -М.: Высшая школа, 2003.

50. Глод О.Д., Финаев В.И. Основы теории систем: Учебное пособие. -Таганрог: ТРТУ, 2000.

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

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

53. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. -М.: Наука, 1974. -279 с.

54. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А.Денисов и др. М.: Радио и связь, 1983. -248 с.

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

56. Bertalanfy L. von. General System Theory a Critical Review// General System, vol. YII, 1962, p.1-20.

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

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

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

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

61. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. Новосибирск, Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.

62. Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем // Техн. кибернетика. -1993, N 5 -с.24^4

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

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

65. Финаев В.И., Шкрибляк Н.В. Модели управления запасами // Материалы II Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». -Таганрог, ТРТУ, 2004.

66. Шкрибляк Н.В. Модели управления запасами. Сборник материалов VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения». Таганрог, ТРТУ, 2004.

67. Воркуев. Б.Л. Анализ решений экономико-математических решений. -М.: Издательство Московского университета, 1987.

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

69. Анализ систем управления запасами. Хедли Дж., Уайтин Т. Наука,1969.

70. Свидерский В.М. Диалектика и логика научного познания. Элементы и структура как категория диалектики -М.: Наука, 1966. -320 с.

71. Кемкин В.И. Категория «состояние» в научном познании -М.: Наука, 1983.-136 с.

72. Сергеев А.А. Теория уровней и анализ функционирования производственных отношений. В сб. Методология вопросов общественных наук. -1971. Вып.2, с.23^2.

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

74. Дружинин Г.А., Пиявский С.А., Радонский В.М. Принятие решений в условиях неопределенности в Вузе В сб. Модели принятия решений в управлении вузом -М.: НИИВШ, 1987. -с.38-54.

75. Плотинский Ю.М. Математическое моделирование динамики социальных процессов. -М.: Изд-во Московского университета, 1992. -133 с.

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

77. 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.

78. Хэнссменн Ф. Применение математических методов в управлении производством и запасами. / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966.

79. Качественные свойства и оценки стохастических моделей. Штойян Д.М: Мир, 1979.

80. Стохастические процессы теории запасов: Пер. с англ. Прабху Н. 1984. 184 с.

81. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 с.

82. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978, 133 с.

83. Шкрибляк Н.В. Выбор рациональной системы складирования при управлении запасами в технических системах // Сб. тезисов докладов Международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем». 4.4 Таганрог, 2007.

84. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: ПБОЮЛ Гриженко Е.М., 2000. - 424 с.

85. Ричард Томас. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Пер. с англ. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. - 432 с.

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

87. Шкрибляк Н.В. Информационное описание объектов в условиях неопределенности // Материалы международной научной конференции «Информационный подход в естественных, гуманитарных и технических науках». Ч.З -Таганрог, 2004.

88. Лотоцкий В.А. Мандель А.С. Модели и методы управления запасами. -М.91г.

89. Бурбаки Н. Теория множеств. М.: Мир, 1965. - 455 с.

90. Финаев В.И. Введение в теорию множеств. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.-38 с.

91. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ: Учебник для вузов. -М.: Высш. Школа, 1981.

92. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем. -М., 1975.

93. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. -М.:Машиностроение,1979.

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

95. Прабху Н. Методы теории массового обслуживания и управления запасами. Изучение основных случайных процессов. М. 1969.

96. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -110 с.

97. Шкрибляк Н.В. Дискретный контроль уровня запасов // Материалы международной научной конференции «Цифровые методы и технологии». Часть 1. Таганрог, 2005.

98. Шкрибляк Н.В. Управление запасами топлива на тепловых электростанциях // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Актуальныепроблемы производства и потребления электроэнергии». Таганрог, №15, 2006.

99. Шкрибляк Н.В. Алгоритмизация функционирования информационно-управляющей системы контроля запасов // Материалы международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире». Часть 5. Таганрог, 2006.

100. Растригин JI.A., Пономарев Ю.П. Экстраполяционные методы проектирования и управления. М.: Машиностроение, 1986. -120 с.

101. 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.

102. Сизоненко П.З. Методы оптимального управления запасами: Учеб.пособие, -Одесса, 1979.

103. Шкрибляк Н.В. Вероятностный прогноз в задачах управления запасами // Материалы международной научной конференции «Статистические методы в естественных, гуманитарных и технических науках (СМ-2006)». Часть 1. Таганрог, 2006.

104. Шкрибляк Н.В. Бухаева А.А. Информационное обеспечение задач управления запасами // Материалы VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления». Таганрог, 2006.

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

106. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С. Конечные четкие и расплывчатые множества. 4.2. Расплывчатые множества. Учеб. пособие. Таганрог: ТРТИ, 1981.

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

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

109. Финаев В.И., Шкрибляк Н.В. Методы искусственного интеллекта в задачах управления запасами // Известия ЮФУ. Технические науки. №2. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог, №2(77). 2007. С. 85-89.

110. Шкрибляк Н.В. Система информационного обеспечения для задач управления запасами // Межвузовский сборник научных трудов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем». -Рязань, 2006.