автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка принципов, моделей и инструментария управления организационно-технологическими объектами на основе использования менеджмента и теории массового обслуживания

Введение.

Глава 1. Моделирование организационнотехнологических объектов: проблемы, пути решения.

1.1. Анализ состояния и развития парадигмы управления организационно-технологическими объектами.

1.2. Перспективы и возможности совершенствования методологии моделирования и управления.

1.3. Математическое моделирование - основа развития теории управления организационно-технологическими объектами.

1.3.1. Роль и место математического моделирования в формировании культуры управленческой деятельности.

1.3.2. Обзор применения математических методов для моделирования организационно-технологических объектов.

Глава 2. Математические и методологические проблемы развития теории моделирования организационно-технологических объектов.

2.1. Совершенствование понятийного аппарата теории управления и развитие системы функций управленческой деятельности.

2.2. Определение структуры целей и задач управления.

2.3. Разработка технологии и механизмов моделирования сложных процессов.

2.3.1. Моделирование функционирования и процессов принятия решений.

2.3.2. Мониторинг объекта и системы управления.

2.3.3. Решение многокритериальных задач.

2.4. Выводы.:.

Глава 3. Развитие теории массового обслуживания для выделенного класса СМО.

3.1. Обобщение понятия простейшего потока.

3.2. Моделирование переходных и стационарных режимов функционирования JI-канала с неограниченной очередью.

3.3. Идентификация входных и выходных потоков.

3.3.1. Расчет параметров Л-потоков.

3.32. Определение законов распределения случайных величин.

3.3.3. Программа генерации заданных законов распределения.

3.4. Выводы.

Глава 4. Разработка имитационной модели организационно-технологического объекта и примеры применения результатов исследования.

4.1. Алгебра реструктуризации СМО и алгоритмы квази имитации.

4.2. Применение разработанных методов и программного обеспечения для решения практических задач.

4.2.1. Исследование Л-СМО железнодорожного транспорта без входного потока с заданной длиной очереди.

4.2.2. Синтез системы управления инновационно-инвестиционным климатом региона (на примере Республики Адыгея).

4.3. Выводы.

Актуальность темы исследования. Изменения последних десяти лет в социальной и экономической жизни России требуют пересмотра сложившейся в стране парадигмы управления. Можно выделить две ветви развития теории управления, характерные для России до перестроечного периода: управление техническими и технологическими объектами; административное управление.

Принципы, методы и инструментарий первого направления отличаются фундаментальностью, технологичностью, широким спектром успешного внедрения. Примерами этому могут служить достижения в военной и космической сфере, атомной энергетике и других отраслях.

В силу сложившейся в то время жесткой административной схемы управления народным хозяйством идеология и методы второго направления не нашли достаточного развития в стране и в настоящее время существенно отстают от соответствующих систем стран с развитым капиталистическим обществом. "Плановая экономика" определялась не на основе научной проработки проблем народного хозяйства, а исходя из субъективного мнения и задач политического руководства страной.

Параллельное развитие двух различных подходов объясняется рядом объективных и субъективных причин. В технических и технологических областях в основном решались вопросы эффективности, точности, безопасности. Вопросы экономичности, конкурентоспособности товаров, технологий, результатов научной и иной деятельности в этой сфере не ставились. Аналогично, независимо от производства, решались социальные проблемы общества путем "голого" администрирования. Переход к рыночным отношениям, коренным образом изменил ситуацию в стране и потребовал расширения совокупности требований, предъявляемых к системам управления на всех уровнях и в различных сферах.

В настоящее время назрела необходимость творческого переосмысления "западного" опыта управления социальными, экономическими, организационными системами и соединения его с положительным собственным опытом управленческой деятельности. Необходимо сблизить анализируемые позиции за счет усиления степени формализуемости социально-экономических объектов и применения при их исследовании математических методов - с одной стороны, и расширения системы целей управления техническими и технологическими объектами на основе учета социально-экономической сферы их погружения - с другой.

Целью диссертационного исследования является разработка и совершенствование методов математического моделирования процессов в организационно-технологических объектах на основе идей современного менеджмента с использованием теории массового обслуживания, теории нечетких множеств, имитационного и других перспективных технологий моделирования.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие теоретические и практические задачи исследования:

1. Формализация на основе системного подхода процедуры исследования и управления сложными организационно-технологическими объектами.

2. Классификация целей управления и разработка экспериментально-аналитических методов согласования противоречивых критериев.

3. Разработка новых видов математических моделей массового обслуживания, повышающих адекватность исследования и расширяющих сферу применения теории массового обслуживания (ТМО) для исследования организационно-технологических объектов (ОТО).

4. Разработка методов идентификации входных и выходных потоков систем массового обслуживания (СМО).

5. Развитие метода квази имитации и обоснование сфер (анализ и реструктуризация ОТО) и схемы его применения.

6. Реализация разработанных алгоритмов, аналитических и численных методов исследования в виде комплекса объектно-ориентированных программ.

7. Применение результатов теоретических и экспериментальных исследований для решения практических задач.

Объектом исследования данной диссертационной работы выступают сложные организационно-технологические объекты, отличающиеся: недостаточной формализуемостью; сложной структурой связей и отношений, наличием неизвестных и трудно учитываемых факторов; многокритериальностью функционирования; высокой неопределенностью и зашумленностью исходных данных; уникальностью и/или нестационарностью процессов, происходящих в системе.

Примерами объектов, удовлетворяющих выше указанным условиям, и рассматриваемых в данной диссертационной работе являются сортировочная станция железной дороги и институциональная структура региона по выработке и реализации инновационно-инвестиционной политики. Первый пример традиционно относится к технико-технологическим, но его следует рассматривать также с точки зрения социальных и экономических проблем населенного пункта, предприятия, отдельных граждан. Во втором случае имеем социально-экономический объект не рассматриваемый, как правило, с точки зрения оптимизации структуры, системного подхода, количественной оценки эффективности деятельности.

Предметом данного диссертационного исследования являются структура, связи и процессы выделенных объектов, которые можно моделировать в рамках современных теорий менеджмента, массового обслуживания и математических методов.

В первом иллюстрируемом примере, на сортировочной станции, указанные элементы определяются естественно - технологией работы объеета. Это: парк приема, пункты коммерческого и технического осмотра, сортировочная горка, парк формирования, парк отправления составов и т.д. Сложность состоит в том, что данный объект относится к открытым и привычные критерии функционирования, заключающиеся в максимизации эффективности работы, минимизации затрат и другие оптимизационные постановки не проходят и не реализуются на практике. Каждая станция уникальный в своем роде и не стационарно функционирующий объект, поэтому достаточной статистической информации для моделирования процессов нет. Кроме того, новые условия хозяйствования выводят станцию из категории технико-технологических объектов, определяя ее статус градообразующего, социально значимого и экономически зависимого от результатов своей деятельности объекта. Использование строгих формальных методов моделирования и управления не решает всех перечисленных технических, социальных и экономических задач. Требуется учет условий и механизмов рыночной экономики.

Второй пример по своей сути в большей мере относится ко второй рассматриваемой категории объектов - социально-экономической. На этом примере в диссертации хотелось развить и проиллюстрировать возможности применения формальных методов. Список объектов исследования можно расширить за счет других многочисленных объектов рыночной экономики: магазинов, холдингов, АО, ООО и других хозяйствующих субъектов, а также за счет различных производств товаров и услуг, функционирующих в новых социально-экономических условиях

Деятельность всех этих объектов опирается на принципы и технологии менеджмента, использующие в настоящее время в основном лишь интуитивные подходы и методы. Кроме того, они хорошо моделируются в рамках теории массового обслуживания, т. е. рассматриваются как системы массового обслуживания.

Степень разработанности проблемы:

Проблемные вопросы управления сложными организационно-технологическими объектами на транспорте и экономике поставлены и решались в трудах B.C. Аркатова, В.Н. Иванченко, П.А. Козлова, А.С. Мишарина, М.А. Чернышева.

Вопросы становления и развития теории менеджмента в рамках избранной темы исследования изложены в трудах М. Альберта, Д.М. Гвишиани, С. Доннела, Л.И. Евенко, Э.М. Короткова, Г. Кунца, М. Мескона, Ф. Хедоури, А. Файоля в том числе методам математического моделирования в сфере управления социально-экономическими объектами посвящены работы Й. Аллена, С.В. Жака, Я.Р. Магнуса, ПК. Катышева, А.А. Пересецкого.

Постановка и решение задач ТМО для широкого класса объектов дана А. А. Боровковым, Е.С. Вентцель, Б.В. Гнеденко, Е.Б. Дьшкиным, Ж. Кингманом, Г. Коэном, Р. Лойнесом, В.А. Малышевым, Ф. Поллачек, У. Прабху, B.C. Пугачевым, С.Россом, П. Франкеном, А.Я. Хинчиным.

В данной диссертационной работе использовалась также обширная литература, посвященная корреляционному и регрессионному анализам, теории оптимизации, экспертным методам, теории нечетких множеств и другим разделам математического моделирования. Эти вопросы (касающиеся диссертационного исследования) рассмотрены в трудах и монографиях А.Н. Гуды, Г.И. Белявского, JI.C. Берштейна, JI. Заде, Е.М. Ульяницкого.

Частные, но более близкие к теме диссертации, вопросы рассмотрены в работах С.В. Алексаняна, М.А. Белоконь, Д.Г. Вишневецкого, Е.В. Гольбан, Г. Поттгоффа, К.А. Хаблака, С.Г. Чефранова, А.Н. Шабельникова.

Научная новизна исследований.

1. Усовершенствована схема функций лица, принимающего решения (ЛПР) о целях, этапах, методах функционирования системы управления (СУ) объектом исследования.

2. Осуществлена классификация стратегических, тактических и оперативных задач управления, обеспечивающая выбор метода исследования и критериев оценки деятельности объекта.

3. Разработан механизм формализованного описания и решения многокритериальной задачи, выбора подходящего решения по внешнему (по отношению к технико-технологической сущности задачи) критерию в условиях неопределенности и зашумленности исходных данных.

4. Предложена методика стратегического и инструментального исследования задач на основе применения теории массового обслуживания. В частности усовершенствованы следующие существующие понятия и методы исследования:

•введено понятие JI-потока, обобщающего простейший поток и расширяющее область исследуемых СМО;

• выведены соотношения, описывающие переходные и стационарные режимы канала, характеризуемого Л-потоками (входным и выходным) и неограниченной очередью;

•рассмотрена динамика СМО без входного потока и с ограниченной очередью;

•предложен механизм идентификации Л-потоков.

5. Разработана технология реструктуризации сложных СМО на основе:

•развития квази имитационного моделирования;

•развития алгебры реструктуризации СМО.

Методологической и теоретической основной диссертационного исследования явились научные труды отечественных и зарубежных ученых по данной проблеме, математиков и специалистов по управлению организационными системами.

В диссертационном исследовании использовались принципы системного, структурно-функционального и сравнительного анализов, статистические методы (корреляционно-регрессионный анализ), теория массового обслуживания, теория нечетких множеств, имитационное моделирование.

Информационно-эмпирической базой исследования послужили материалы НИР, выполняемой в Майкопском государственном технологическом институте (МГТИ), экспериментально-статистические и экспертные данные функционирования сложных информационно-управляющих систем на железнодорожном транспорте.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования состоит в том, что его основные методологические и методические выводы, инструментарий можно использовать как для теоретического анализа сложных процессов управления, так и для выработки практических рекомендаций по реструктуризации и управлению объектами различных сфер технической, технологической, социально-экономической деятельности.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах кафедр "Менеджмент" и "Исследование систем управления", научно-практической конференции МГТИ, г. Майкоп, 2001 г., на региональной конференции по проблемам труда и занятости населения, г. Ростов-на-Дону, РГЭА, 2000 г., на двух международных конференциях женщин-математиков «Математика. Экономика», 1997 г., г. Новороссийск и «Математика. Образование. Экономика», г. Чебоксары, 1998 г.

Материалы диссертации использовались автором при его участии в выполнении НИР, утверждённой Министерством общего и профессионального образования РФ по теме «Разработка методологии и инструментария формирования благоприятного инвестиционного климата в регионе», 1998-2000 г., по теме "Разработка методологии привлечения инвестиций субъекта федерации. Разработка математических методов снижения риска при инвестировании" гранта РГНФ, 1998 г., в программе ФЦП «Интеграция - 99»: "Учебно-научный центр Майкопского государственного технологического института и Майкопской опытной станции ВНИИ растениеводства им. Н.И. Вавилова", №А0001, 2000 г. и др. работах.

Результаты диссертационного исследования внедрены при создании алгоритмического и программно-математического обеспечения систем управления сложными организационно-технологическими объектами железнодорожного транспорта.

11

Основные положения диссертации опубликованы в десяти печатных работах и четырех отчётах НИР МГТИ.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, содержит 154 стр. машинописного текста, 24 рисунка, 19 таблиц, 2 приложения на 17 стр. и библиографию, содержащую 102 наименования.

4.3. Выводы

1. Введено понятие квази имитации, расширяющее возможности имитационного эксперимента за счет включения в схему имитации сложных ОТО блоков, идентифицируемых по методу «черного ящика».

2. Осуществлена попытка, используя модель массового обслуживания, формализации процедуры реструктуризации сложных ОТО. В ее основу положены идеи формальной алгебры и понятие квази имитации. Введены элементы, правила их преобразования, позволяющие организовать процессы декомпозиции и укрупнения систем массового обслуживания.

3. Для широкого класса объектов железнодорожного транспорта построена модель JI-канала без входного потока и заданной длиной очереди заявок. Выведены числовые характеристики системы. Приведены примеры конкретных расчетов.

4. Дан подробный анализ инновационно-инвестиционного климата конкретного региона, а именно, Республики Адыгея. Сформулированы задачи исследования в рамках разрабатываемых в работе парадигмы управления и методов математического моделирования. На основании данных статистического наблюдения построены модели состояния и динамики, рассчитаны варианты управления и развития объекта исследования -инновационно-инвестиционного климата региона.

121

Заключение

Сформирован класс объектов - организационно-технологические и определены их классификационные признаки: степень формализуемости, доступность, стационарность, информационная база, зависимость от среды.

Обозначены проблемы математического моделирования ОТО.

Во первых (и это нетрадиционная роль математики) с помощью математического моделирования можно и нужно формировать адекватную культуру взаимодействия субъектов управления. Приведены примеры, показывающие возможность уменьшения субъективной составляющей в управлении организационно-технологическими объектами. «Объективизация» управления способствует улучшению качества работы управленцев, развитию благоприятного морально-этического климата в организации и повышению уровня социальной ответственности перед обществом. В разделе обозначены так же сферы применения данной роли математического моделирования. Это: горизонтальные (одного уровня) взаимодействия ЛПР, вертикальные (режимы распорядительства и подчинения), а такие условия функционирования организации в активной среде. В качестве такой среды (целенаправленно воздействующей на объект исследования) в первую очередь выступает государство в лице органов, формирующих и контролирующих деятельность предприятий.

Вторая роль математического моделирования привычна и не вызывает сомнений: использование при решении практических задач для обоснования и оптимизации решений. В работе отмечается разрыв между уровнем развития математических методов принятия решений и степенью их использования в практике управления организационно-технологическими объектами. Причины этого положения следующие: недостаточно отработаны механизмы адекватного применения математических методов, отсутствие комплексного подхода к постановке, анализу и решению задачи на основе использования совокупности средств моделирования и принятия решений. В связи с этим дается краткий обзор методов и условий их применения. Актуализируются методы экспертного анализа, теории массового обслуживания и имитационного моделирования для исследования организационно-технологическим систем.

В работе обозначены роль, значение и сферы применения математического моделирования для совершенствования процессов идентификации объектов управления, выработки управленческих решений и их реализации. Следует отметить два ключевых момента, обеспечивающих решение поставленных в диссертации цели и задач:

1. Развитие теории организационно-технологических систем, базирующейся на хорошо разработанной ТСУ и учитывающей социально-экономические аспекты деятельности управленцев.

2. Совершенствование методов математического моделирования функционирования организационно-технологических систем и принятия решений.

Рассмотрены и адаптированы к исследованию ОТО три основных подхода к моделированию:

•по априори известной сущности объекта;

• статистический;

•на основании опыта и интуиции исследователя.

Рассмотренные подходы в равной степени касаются методов имитационного моделирования. Объединение указанных идей приводит в этом случае к методу квази имитации.

Разработаны: схема информационных потоков идентификации и управления ОТО, система функции управления ОТО, опирающаяся на классификационную схему целей функционирования, включающую методы исследования, вид систем, цели исследования (управления), объекты воздействия.

Обосновано, что важным резервом исследования ОТО являются идеи и методы теории массового обслуживания. Сведение структуры и функционирования ОТО к СМО осуществляется за счет декомпозиции системы и разбиения процесса деятельности на ряд этапов.

123

Рассмотрены в связи с этим в рамках теории массового обслуживания следующие вопросы: обобщение простейшего потока событий, вывод соотношений, определяющих переходные и стационарные режимы функционирования распространенных СМО. Введенное обобщение простейшего потока позволяет осуществить аппроксимацию произвольных входных и выходных потоков системы.

Написаны программы на языке Delphi, обеспечивающие имитацию произвольных заданных законов распределения потоков заявок.

Результаты теоретических исследований применены для решения актуальных практических задач на железнодорожном транспорте и в социально-экономической сфере.

1. Баранов JI.A. и др. Системы автоматического и телемеханического управления электроподвижным составом; Под ред. Баранова JI.A. М.: Транспорт, 1984. - 311 с.

2. Белоконь М.А. Разработка оптимальных алгоритмов функционирования технологических объектов, являющихся открытыми системами. Кандидатская диссертация. - Таганрог, 1996. - 175 с.

3. Белявский Г.И., Мисюра В.В. Вычисление верхней и нижней цен опционов европейского типа для моделей (B,S)-pbiHKa в случае специальной хааровской фильтрации// Обозрение прикладной и промышленной математики, №8, 2001. С. 99-100.

4. Белявский Г.И., Мисюра В.В. Некоторые специальные случаи модели эволюции стоимости акций. Изв. РГСУ, 1998, №4. -С 177 - 183.

5. Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Принципы построения советующих подсистем САПР машиностроения // Проблемы управления 86. X Всесоюзное совещание: Тез. докл. Алма-Ата: 1986. Т. 2. С. - 460-461.

6. Борисов А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

7. Брайверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. - 464 с.

8. Бурков В.Н. Человек. Управление. Математика. М.: Просвещение, 1989. - 160 с.

9. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решения: -М.: Наука, 1998. 384 с.

10. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. 6-изд. стер. - М.: Высшая школа, 1999. - 576 с.

11. Вишневецкий Д.Г. Исследования и разработка методов реструктуризации сложных систем. Кандидатская диссертация. -Ростов-на-Дону, 1999. - 180 с.

12. Вишневецкий Д.Г., Шабельников А.Н. Проблемы и пути решения задач реструктуризации сложных объектов. СКНЦ, «Научная мысль Кавказа» (приложение), № 4, 1999.

13. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем : в 2-х кн./ Пер. с англ. под ред. Сушкова Б.М., Тюхтина B.C. М.: Мир, 1981. - 731 с.

14. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник. М.: Наука, 1988. - 448 с.

15. Гольбан Е.В., Лябах Анж.Н. Идентификация структуры законов распределения случайных величин /5-ая Международная конференция женщин-математиков «Математика. Экономика», 26 мая 1 июня 1997. - Новороссийск. - с. 73 - 74.

16. Гольбан Е.В., Лябах Анж.Н. Развитие методов идентификации законов распределения случайной величины /6-ая

17. Международная конференция женщин-математиков «Математика. Образование. Экономика». Чебоксары, 1998. - с.53 - 54.

18. Гольбан Е.В., Лябах Н.Н. (младший). Параметрическая идентификация мер близости признаковых пространств// Изв. Вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 1997. № 2. С. 37-39.

19. Гуда А.Н., Иванченко В.Н., Лябах Н.Н. Программа идентификации процессов с применением устойчивой процедуры нахождения оценок коэффициентов. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000973. - 1985, - 7 с.

20. Жемадукова С.Р., Лябах Анж.Н. Инвестиционный маркетинг// Сборник трудов МГТИ, 2000. С. 127 - 128.

21. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: МИР, 1976. -168 с.

22. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений// Математика сегодня. М.: Знание, 1973. - 58 с.

23. Иванченко В.Н., Кузнецов Л.П., Лябах Н.Н., Самойленко Ю.А. Автоматизация оперативного управления сортировочной станцией на основе локальных информационно-управляющих систем. Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1984. Вып.178. - С. 1118.

24. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Беленький П.П. Адаптивная система управления с идентификатором на сортировочной горке// -Известия СКНЦ ВШ. Технические науки. 1984, № 4 - С. 32-35.

25. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Гуда А.Н. и др. Идентификация сложных процессов с применением самоорганизации. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000974. - 1985. - 9 с.

26. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Гуда А.Н., Моисеенко И.Е. Математическое моделирование микропроцессорных систем управления на железнодорожном транспорте// Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. 80 с.

27. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Гуда А.Н. Применение методов регрессионного анализа для моделирования сложных процессов// Вестник ВНИИЖТа, 1985, № 7. С. 8-10.

28. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Гуда А.Н. Применение методов самоорганизации для построения моделей сложных процессов// Известия СКНЦ ВШ. Технические науки, 1985, № 1. С. 89-91.

29. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Гуда А.Н., Самойленко Ю.А. Обучающиеся системы с самоорганизацией модели технологических процессов на сортировочной горке// Автоматика, 1983, № 4 С. 6870.

30. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Ковалев С.М. Принятие решений на железнодорожном транспорте на основе использования теории нечетких множеств// Методические указания. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1987. - 28 с.

31. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Кулькин А.Г., Самойленко Ю.А. Системы автоматического управления на железнодорожном транспорте// Автоматика, 1984, № 1. С. 76-79.

32. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Автоматическая классификация отцепов по ходовым свойствам наоснове теории распознавания образов. Межвузовский сб. научн. тр. Вып.781. - М.: МИИТ, 1985. - С. 88-95.

33. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Классификация отцепов по ходовым свойствам на основе теории распознавания образов// Вестник ВНИИЖТа. М.: МИИТ, 1983. № 5. С. 8-11.

34. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Применение принципов самоорганизации для решения задачи декомпозиции системы на подсистемы на железнодорожном транспорте// Автоматика. Киев. - 1985. № 3. - С. 61-63.

35. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Самойленко Ю.А., Гуричев Ю.Т. Микропроцессорная техника на горках// Железнодорожный транспорт. М. 1985. № 10. - С. 24-27.

36. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Самойленко Ю.А., Кулькин А.Г. Оценка эффективности сложных систем принятия решений// Методы автоматизации, проектирования, программирования и моделирования. Таганрог: ТРТИ, 1982. Вып. 3. С. 21-25.

37. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Самойленко Ю.А. Построение адаптивных микропроцессорных систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте// Автоматика. Киев: 1983. № 2 - С. 66-69.

38. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Сепетый А.А. Новый подход к управлению процессом роспуска составов на сортировочной горке. Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1984. Вып. 177. - С. 34-41.

39. Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Сепетый А.А. Принципы построения горочного микропроцессорного комплекса// Вестник ВНИИЖТа. 1984. № 8. С. 15-18.

40. Иванченко В.Н. Разработка и внедрение микропроцессорной информационно-управляющей системы на сортировочной горке// Экспр. информ. Сер. Автоматика и связь. -М.: ЦНИИТЭИ МПС. 1986. № 6 - С. 1-29.

41. Иванченко В.Н., Шабельников А.Н. Некоторые проблемы обработки данных в системе управления сортировочным процессом на ж.д. станциях// СКНЦ, «Научная мысль Кавказа» (приложение), № 3, 2000. С. 70-72.

42. Ивахненко А.Г., Мюллер И.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Техника, 1985. - 224 с.

43. Иващенко Н.Н. Автоматическое регулирование. Теория и элементы систем: Учебник для вузов. М.: Машиностроение, 1978. -736 с.

44. Кантарбаева А.К., Мустафин А.Т. Малый бизнес в свете эволюционной экономики.-АльПари, 1997, №3.-С. 26-33.

45. Ковалев С.М., Шабельников А.Н. Моделирование процессов управления замедлителем на основе композиционных цепочек нечеткого вывода. Известия ТРТУ № 2 (16). Таганрог: ТРТУ, 2000. - С. 75-78.

46. Круг Г.К., Сосулин Ю.А., Фатуев В.А. Планирование эксперимента в задачах идентификации и экстраполяции. М.: Наука, 1977. - 208 с.

47. Кукор В.А. Исследование процессов самоорганизации в системе предпринимательства региона: СПб. госуниверситет экономики. 1998.

48. Кузнецов Л.П., Иванченко В.Н., Лябах Н.Н., Самойленко Ю.А. Автоматизация технологических процессов в системе оперативного управления сортировочной станцией: Учебное пособие, РИИЖТ. Ростов-на-Дону, 1984. - 78 с.

49. Лябах Анж.Н., Лябах Н.Н. мл., Алексанян С.В. Математические методы обеспечения маркетинговых исследований. Межв. сб. научн. тр. / ДГТУ, Ростов - на - Дону, 1995. - с.99 - 103.

50. Лябах Н.Н., Лябах Анж.Н., Белоконь М.А. Исследование систем массового обслуживания с ограниченным числом заявок / Грузовая и коммерческая работа в условиях рыночной экономики: Сб. научн. тр. РГУ ПС. Ростов - на - Дону, 1995. - с.72 - 75.

51. Лябах Анж.Н., Хаблак К.А. Моделирование станционных процессов с помощью теории массового обслуживания// СКНЦ, «Научная мысль Кавказа» (приложение), № 8, 2001. С. 39-40.

52. Лябах Н.Н. Разработка и реализация самоорганизующихся процедур построения математических моделей сложных объектов и процессов принятия решений. Докторская диссертация. - Ростов-на-Дону, 1992. - 373 с.

53. Лябах Н.Н., Иванченко В.Н., Гуда А.Н. Программа идентификации сложных процессов с применением методов самоорганизации и структурной адаптации. Гос. фонд алгоритмов и программ. - Per. № 50850000972. - 2.07.1985. - 10 с.

54. Лябах Н.Н., Лябах Анж.Н. Нетрадиционные страницы менеджмента. Ростов-на-Дону: 2001. - 206 с.

55. Лябах Н.Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 1992. - 140 с.

56. Лябах Н.Н., Моисеенко И.Е. Идентификация безынерционных объектов и управление ими по результатам статистических наблюдений. Гос. фонд алгоритмов и программ. -Per. № 50890001190 1989. - 16 с.

57. Лябах Н.Н., Моисеенко И.Е. Об одном подходе к методу решения некорректных задач заменой оператора. Деп. в ВИНИТИ, 1987. № 6564 - В87. - 7 с.

58. Лябах Н.Н., Моисеенко И.Е. Приближенное решение плохо обусловленных систем линейных уравнений. Деп. в ВИНИТИ, 1987. № 6565 - В87. - 7 с.

59. Лябах Н.Н., Моисеенко И.Е. Решение плохо обусловленных систем линейных уравнений методом замены оператора в задачах управления технологическими процессами. Гос. фонд алгоритмов и программ. Per. № 50890000947 1989. - 17 с.

60. Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Автоматизация технологических процессов на железнодорожном транспорте на основе микропроцессоров с применением методов распознавания// Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, - 1984. - 76 с.

61. Лябах Н.Н., Пирогов А.Е., Кузнецов Л.П., Лойкова А.Ю. Обработка данных при построении распознающих систем на железнодорожном транспорте// Автоматизированные системы испытаний объектов железнодорожного транспорта. М.: МИИТ, 1985. Вып. 779. - С. 8-11.

62. Лябах Н.Н., Пирогов А.Е., Лябах А.Н. Идентификация объектов с регуляризацией вычислительной процедуры. Деп. в ВИНИТИ, 1985. № 2513-85. - 6 с.

63. Лябах Н.Н., Пирогов А.Е. Применение принципов самоорганизации для решения задач распознавания на железнодорожном транспорте. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1984. Вып. 178. - С. 56-60.

64. Лябах Н.Н. Принятие решений в системах автоматического управления на железнодорожном транспорте в условиях нечеткой исходной информации. Деп. в ВИНИТИ 25.04.1985. № 3114. 85. - 7 с.

65. Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Формализация процедуры отбора информативных признаков в задаче управления скатыванием отцепов на сортировочной горке// Вестник РГУ ПС № 2. Ростов-на-Дону: РГУ ПС, 2000. - С. 6-8.

66. МалышевП.Г., Берштейн Л.С., Баженюк А.В. Нечеткие модели для экспортных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

67. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986. - 92 с.

68. Мелихов А.Н. и др. Моделирование процессов принятия решений на основе нечетких классификационных схем. Электронное моделирование. Киев, «Наукова думка», 1984. - С. 3 - 6.

69. Мелихов А.Н., Карелин В.П., Ковалев С.М. Моделирование процессов принятия решений на основе нечетких классификационных систем//Электронное моделирование. -Таганрог: ТРТИ, 1984. № 3. - С. 3-6.

70. Муха Ю.А. Описание процесса скатывания отцепов с горки при помощи метода планирования эксперимента. -Днепропетровск: ДИИТ, 1975. Вып. 168/9. С. 3-19.

71. Пирогов А.Е., Иванченко В.Н., Лябах Н.Н. Расчет скоростей выхода отцепов из тормозных позиций в системе КГМ-РИИЖТ. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1986. Вып. 188. - С. 159-163.

72. Пирогов А.Е., Лябах Н.Н., Иванченко В.Н., Гуричев Ю.Т., Пономарев А.И. Обучающаяся программа распознавания объектов. -Гос. фонд алгоритмов и программ. Per. № 50860001269. - 1986. -66 с.

73. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

74. Поттгофф Г. Теория массового обслуживания. Перевод с немецкого. М.: Транспорт,1979. - 144 с.

75. Родзин С.И. Гибридные интеллектуальные системы на основе алгоритмов эволюционного программирования // Новости ИИ. 1999. №3. С. 86 - 100.

76. Тихонов А.Н., Арсенин В.Н. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. - 286 с.

77. Тоцкий А. Содействие развитию через инвестиционное сотрудничество // Мировая экономика и международные отношения, 1993. №.10. С.123-133.

78. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.: Мир, 1973. - 960 с.

79. Хинчин А.Я. Математические методы теории массового обслуживания. -М.: Физматгиз, 1955.

80. Чернышев М.А, Лябах Анж.Н. Мониторинг и управление рынком труда// РГЭУ, 2001.

81. Чернышев М.А., Лябах Н.Н., Лябах Анж.Н. Программа и методические материалы к курсу «Общий менеджмент». Ростов-на-Дону, РГУ, 2001 г. - 60 с.

82. Шабельников А.Н. Разработка стратегии, инструментария и технологии принятия решений в человеко-машинных комплексах. Сборник науч. трудов КИЭП. Кисловодск: КИЭП, 2000. - С. 36-40.

83. Энциклопедия кибернетики. В двух томах. Киев, 1974. -Т. 1 - 608 е.; Т. 2 - 624 с.

84. Allen J.F. and Ferguson J. Actions and Events in Interval Temporal Logic// Technical Report. 1994. - 521 p.

85. Bandler W., Kohout L.J. Probabilistic versus fuzzy production rules in expert systems // Int. J. Man-Machine Studies. -1985. Vol. 22. P. 347-353.

86. Bellman R.E., Zade L.A. Local and Fuzzy logic: Memorandum N ERL-M584. Berkeley: College of Engineering, University of California. 1976.

87. Bestmann U. Kompendium der Betriebswirtschaftslehre/ -Muenchen; Wien: Oldenbourg, 1988 P. 756.

88. Bruckner E., Ebeling W., Jimenez Montano M. Scharnhorst A. Hyperselection and Innovation by a Stochastic Model of Technological Evolution. In: Evolytionary Economics and Chaos Theory: New Directions in Technology Studies, p. 79-90;

89. Ida Т., Egashira S. Evolutionary Economics in Kyoto; Papers of the first Annual Conference of the Japan Society for Evolutionary Economics, Kyoto; March 28-29, 1997, Kyoto University, 1997, p.61-74.

90. Malyshev N.G., Berstein L.S., Bozhenuk A.V. Fuzzy model of decision making in CAD system // Fuzzy sets in informatics. International Conference. Moscow, 1988. - P. 44.

91. Mustafin A., Kantarbayewa A., Tsukatini T. On the Evolutuinary Theory of Basic Economic Innovations. Discussions Paper Series, Institute of Economic research, Kyoto University, 1996, No 441, p. 1-12;137