автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе онтологии

На правах рукописи

□03448263

МУКСИМОВ Павел Валерьевич

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИИ

Специальность 05.13.10-Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

0 2 ОНТ2008

Уфа 2008

003448263

Работа выполнена на кафедре технической кибернетики Уфимского государственного авиационного технического университета

Научный руководитель д-ртехн наук, доц.

ЧЕРНЯХОВСКАЯ Лилия Рашитовна

Официальные оппоненты д-р техн наук, проф

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

канд техн наук, доц КИРЮШИН Олег Валерьевич

Ведущая организация Институт социально-экономических

исследований Уфимского научного центра РАН

Защита диссертации состоится 24 октября 2008 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д-212 288 03 Уфимского государственного авиационного технического университета по адресу 450000, Уфа-центр, ул К Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан ^¿7" 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн наук, проф. у

В. В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность

На сегодняшний день эффективность деятельности предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов, в том числе экономическая, определяется не столько внешними факторами и состоянием окружающей среды, сколько умением эффективно организовать управляющие процессы внутри самого предприятия При этом основными источниками проблем предприятий являются недостаточная формализованность целей и принятие необоснованных решений, недостаточно продуманное планирование бизнеса, неэффективное управление финансами, а также низкая эффективность принятия решений Особенности систем управления предприятиями на современном этапе, как в России, так и за рубежом, связаны с необходимостью организации не только оперативного управления, но и стратегического Повышение эффективности стратегического управления предприятиями в условиях жесткой конкурентной среды, заставляющей тщательно планировать перспективу на годы вперед и формировать научно обоснованные стратегии развития, является актуальной и трудно разрешимой проблемой

В силу сложности проблем стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов необходимо обеспечить поддержку принятия решений Задача поддержки принятия решений в процессе стратегического управления и планирования деятельности предприятия является одной из самых сложных и неоднозначных, что обусловлено нестационарностью экономических процессов, нестабильным состоянием современной экономики, вследствие чего принятие решений содержит фактор неопределенности В диссертационной работе предлагается подход к разработке системы поддержки принятия решений, основанный на онтологии задач, моделей и методов стратегического управления

Проблемы стратегического управления исследуются в работах М По-тера, А А Томсона и А Дж Стрикленда, И Ансоффа, Д П Нортона и Р С. Каштана, Н -Г Ольве, Ж Роя, М Веггера, С Штерна, В С Ефремова, О С Вихан-ского, В.А Виттиха, А П Панкрухина и др

Проблемы поддержки принятия решений, аспекты инженерии знаний, проектирования информационных систем рассматривались в исследованиях таких ученых, как В Н Козлов, С В Смирнов, Г С Поспелов, Д А Поспелов, В И Вагин, Э В Попов, Э А Трахтенгерц, Т А Гаврилова, В Ф Хорошевский, Ю В Тельнов, Б Г Ильясов, В В Миронов, Н И Юсупова, Л А Исмагилова, В Е Гвоздев, У Г Зиннуров и др отечественных ученых, а также в трудах зарубежных ученых Л Заде, П Джексона, ПП Грумпосаидр

Вместе с тем вопрос разработки предметно-ориентированной системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с

использованием методов инженерии знаний остается недостаточно исследованным, что обусловливает актуальность выбранного направления исследований

Цель и задачи исследования

Целью настоящей работы является разработка системы поддержки принятия решений на основе онтологии задач, моделей и методов стратегического управления, а также разработка моделей и алгоритмов для повышения эффективности стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи

1 Разработать комплекс моделей поддержки принятия решений на основе объектно-ориентированного и онтологического анализа процессов стратегического управления предприятием

2 Разработать структуру системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающую следующие компоненты. базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию, и определить их взаимодействие на основе результатов моделирования

3 Разработать алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с использованием онтологии, а также правил и прецедентов в базе знаний.

4 Разработать методику построения системы поддержки принятия решений, а также информационные и программные средства для ее практической реализации

5 Оценить эффективность системы под держки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Методика исследования

Результаты исследований базируются на методологиях объектно-ориентированного анализа и моделирования информационных систем, онтологического анализа, методах интеллектуального анализа данных, методах теории принятия решений и теории матричных игр

Результаты, выносимые на защиту

На защиту выносятся

1 Комплекс моделей процесса поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов предметной области, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений

2. Структура системы поддержки принятия решений, включающая базу

знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений, разработанная на основе результатов моделирования процессов поддержки принятия решений при стратегическом управлении.

3 Алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, реализующий поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии

4 Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием на основе онтологии

5. Оценка эффективности системы поддержки принятия решений методом имитационного моделирования, а также анализ результатов оценки эффективности решения задач стратегического управления предприятием

Научная новизна

1 Научная новизна комплекса моделей поддержки принятия решении при стратегическом управлении предприятием состоит в унификации представления знаний о задачах принятия решений в процессе управления предприятием и о математических моделях и методах оптимизации решений

2 Предложена структура системы поддержки принятия решений, новизна которой состоит в том, что она включает базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов принятия решений, обеспечивающие объективность и обоснованность выбора альтернатив решений

3 Научная новизна алгоритма под держки принятия решений состоит в иерархическом поиске решений в модуле правил и модуле прецедентов и обосновании решения задач стратегического управления на основе отображения в онтологии системы понятий задач стратегического управления на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений с использованием методов оптимизации

4. Новизна методики разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении состоит в интеграции преимуществ визуализации знаний экспертов с использованием языка Unified Modeling Language и онтологического анализа, что позволяет адекватно отобразить экспертные знания, а также обеспечить точность представления системы понятий процесса стратегического управления

Практическая значимость:

- разработанный комплекс моделей системы под держки принятия решений позволяет повысить полноту и точность представления знаний о процессе стратегического управления, и тем самым дает возможность руководству высшего звена предприятия повысить объективность и качество принимаемых решений,

- предложенная методика позволяет средствами CASE-технологий разработать систему поддержки принятия решений в процессе стратегического управления предприятием на основе результатов объектно-ориентированного моделирования и онтологического анализа,

- разработанное алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений позволяет осуществлять поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии и тем самым принимать более обоснованные решения

Алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием внедрено в ОАО «Уралтранснефтепродукт» при разработке модуля системы поддержки принятия решений в автоматизированной системе управления предприятием ОАО «Уралтранснефтепродукт»

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях «Системный анализ в проектировании и управлении» (VIII международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2004), «Управление организацией диагностика, стратегия, эффективность» (XIII международная научно-практическая конференция Санкт-Петербург, 2005), «Computer Science and Information Technologies» (VII международная конференции CSIT'2005, 2007 Уфа, 2005, 2007), «Бизнес взаимодействие» (11-я международная конференция, Мюнхен, Германия, 2005, «Стратегическое управление организацией теория, методы, практика» (XIV международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2006), «Интеллектуальные системы обработки информации и управления» (Семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2006, 2007), «Системный анализ в проектировании и управлении» (XI международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2007)

Публикации

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 13 работах, в том числе в 4 статьях, из них 3 - в рецензируемых журналах из списка ВАК, 9 материалах и трудах конференций

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографии и двух приложений Работа содержит 154 страницы машинописного текста, 35 страниц приложений и 156 наименований библиографических источников

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится общая характеристика работы - обоснование актуальности проведенных исследований, характеристика новизны и практической значимости полученных результатов

В первой главе проведен анализ проблемы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов Определены основные направления стратегического развития трубопроводного транспорта нефтепродуктов и сформулирована постановка задачи на разработку системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов

Задача стратегического управления является центральным звеном процесса управления предприятием, так как именно она позволяет направить деятельность компании на достижение глобальных целей и управлять развитием предприятия Неотъемлемым этапом совершенствования стратегического управления предприятием является оценка тенденций развития социально-экономической ситуации и их влияния на динамику развития структуры магистральных нефтепродуктопроводов

Проведенный анализ известных методов стратегического управления показал, что существующие методы не позволяют осуществлять поддержку принятия решений при управлении процессом реализации стратегического сценария в проблемных ситуациях, а также не позволяют производить математическое обоснование выбора альтернатив, и следовательно выбирать наилучшее решение Таким образом, существующие вопросы поддержки принятия решений при выборе стратегического сценария и математического обоснования остаются малоисследованными

Система поддержки принятия решений (СППР) представляет собой специфический класс автоматизированных информационных систем, которые относятся к классу интегрированных диалоговых интеллектуальных систем, предназначенных для оказания помощи в принятии решений на основе использования данных, документов, знаний экспертов и моделей анализа для идентификации и решения проблем

В результате анализа проблем стратегического управления выявлена необходимость разработки системы поддержки принятия решений, основанной на онтологии задач, моделей и методов принятия решений

Во второй главе рассматриваются вопросы анализа и моделирования процесса стратегического управления предприятием трубопроводпого транспорта нефтепродуктов Разработка СППР реализована в соответствии с методо-

логией объектно-ориентированного анализа и проектирования на языке Unified Modeling Language (UML)

Предназначенная для оказания поддержки принятия решений разрабатываемая С1ТПР относится к классу интеллектуальных информационных систем и объединяет экспертные знания и знания, обнаруженные в накопленных на предприятии массивах данных Схема управления при выборе стратегического сценария с использованием СППР представлена на рис. 1

Рисунок 1 - Схема управления при выборе стратегического сценария развития с использованием СППР

Информационная поддержка принятия решений с использованием СППР осуществляется следующим образом Управляющий (лицо, принимающее решения) разрабатывает сценарии стратегического развития предприятия в виде набора значений соответствующих параметров и формирует запрос к СППР,

который поступает на вход модуля формирования решений Поиск решений осуществляется с использованием базы знаний, содержащей правила формирования решений и прецеденты принятия решений в проблемных ситуациях База знаний играет роль компьютерного консультанта в процессе поддержки принятия решений и может использоваться наряду с традиционным аналитическим инструментарием Математическое обоснование формируемых решений производится модулем оптимизации Расчет оценок альтернатив в модуле оптимизации производится с использованием математических моделей, выбранных на основе онтологии задач, моделей и методов принятия решений В результате работы СППР предоставляются качественные или количественные оценки альтернатив решения и рекомендация по принятию решения Предлагаемая интеллектуальная система должна поддерживать заданный уровень адекватности и актуальности для текущих экономических условий. Для этого в контуре функционирования предусмотрены режимы адаптации и обучения

Анализ проблем стратегического управления и синтез СППР основаны на общей методологии моделирования сложных информационных систем и методологии объектно-когнитивного анализа Целью моделирования является системное описание знаний, используемых в процессе управления Адаптация современных САБЕ-средств моделирования информационных систем к моделированию систем обработки знаний позволяет автоматизировать процесс формализации знаний

При моделировании СППР использовались специальные методы и средства объектно-ориентированного моделирования предметной области, разработанные для проектирования информационных систем, чтобы воссоздать концептуальную модель экспертов в формализованной модели представления знаний

Для интеграции объектных моделей стратегического управления с оптимизационными моделями принятия решений в данной работе предлагается использовать онтологический анализ Онтологическая модель представляет собой множество связей (отношений) элементов (понятий) базы знаний, которое является упорядоченным, а различные виды отношений позволяют организовать сложную иерархическую структуру понятий предметной области Таким образом, предлагаемые принципы и технологии моделирования позволяют с различных точек зрения описать сложные системы, которые содержат огромное число элементов и связей, для функционирования которых, требуются большие объемы информации и знаний, сокращая при этом время, требуемое на их разработку, повышая качество формализации предметной области и точность рекомендуемых решений

Структура интеллектуальных компонентов СППР разрабатывается на основе метамодели представления и обработки знаний, содержащей описание абстрактных классов и отношений между ними (рис 2)

Состояние природы

«ТвЫе>>

Матрица выигрышей ^ Природа ^ Стратегия * Вероятность

Лапласа

Вальда Ходжа-Лемзна Гурвица

^ Показатель доверия ^Показатель оптимизма

Рисунок 2 - Фрагмент диаграммы классов процесса стратегического управления предприятием

Разработана онтоло1 ия задач, моделей и методов принятия решений, позволяющая осуществлять поиск информации, формирование рекомендаций по выбору математической модели и формирования критериев оценки решений

Полученные объектно-ориентированные модели процесса стратегического управления предприятием и СППР стали основой для формализации онтологической базы знаний, алгоритмов поиска решений и написания программного обеспечения

Для принятия решений выбрана математическая модель игры «с природой» на основе онтологии задач, моделей и методов стратегического управления, позволяющая определить приоритеты различных вариантов развития предприятия по критериям оптимальности в соответствии с осторожным, оптимистическим и рациональным видами стратегии

Математическая модель игры представлена в онтологии поддержки принятия решений в форме семантической сети (рис 3)

Рисунок 3 - Фрагмент онтологии задач, моделей и методов поддержки принятия решений

Построение онтологии задач, моделей и методов принятия решений решает задачу формирования единого информационного пространства стратегического управления

В третьей главе описан процесс разработки онтологии предметной области с целью формирования семантических отношений терминов описаний задач стратегического управления Разработанная модель позволяет объединять знания экспертов в данной предметной области, знания, формируемые на основе лингвистического анализа методических, нормативных, регламентирующих документов, а также знания экспертов в области математического моделирова-

ния процессов принятия решений

При разработке СППР предложено объединить фундаментальный принцип поиска оптимального решения, характерный для полностью формализованных задач, с принципом использования экспертных знаний, характерным для теории искусственного интеллекта По результатам объектного моделирования предложена иерархическая структура СППР, включающая базу знаний с правилами и прецедентами, а также алгоритмы поиска решений, основанные на иерархическом принципе обработки знаний в едином информационном пространстве, организованном онтологией задач, моделей и методов поддержки принятия решений при стратегическом управлении

Структуру СППР формально определим следующим образом SPPR = <KB{Rule, Case} , Onto, М, S(M),Dec >, (1)

где KB{Rule,Case} - база знаний, содержащая множество правил Rule и множество Case прецедентов управления,

Onto - онтология поддержки принятия решений, М= {М], М2, . , MN} - множество объектных, онтологических, логических и формальных моделей, реализующих функции моделирования процесса принятия решений

S(M) - модуль, реализующий функцию выбора необходимой модели (моделей) для рассматриваемой задачи,

Dec - модуль формирования решений на основе базы знаний и математического моделирования

Разработанная онтология задает единое информационное пространство, в котором интегрированы различные модели представления знаний в области стратегического управления предприятием, представленные в форме онтологии OntoApp, правила классификации проблемных ситуаций в соответствии с предлагаемыми математическими схемами моделей принятия решений и прецеденты принятия решений в конкретных проблемных ситуациях Онтология поддержки принятия решений включает онтологию верхнего уровня (метаонтоло-гию) Onto""""1 и предметную онтологию OntoApp.

Onto = < Ontomela, OntoApp, InfF>, (2)

где InfF - модели информационного и логического выводов, ассоциированных с онтологической системой Onto Абстрактными сущностями метаонтологии Ontoявляются такие понятия, как «объект», «атрибут», «значение», «отношение» и т п Предметная онтология OntoApp организуется по образцу метаонтологии Ontomela и представлена как семантическая сеть, включающая понятийные структуры двух предметных областей области стратегического управления предприятием и области математических моделей и методов принятия решений В данной работе онтология предметной области представлена как набор элементов OntoApp = <С, Pr, V, I, R, А>, где С - множество классов объектов, Рг

- множество свойств, V - множество значений свойств, 1 - множество экземпляров класса, или примеров, R - множество отношений, А - множество аксиом

На основе онтологии задач, моделей и методов стратегического управления осуществляется поиск правил и прецедентов принятия решений

Правила управления в проблемных ситуациях, которые моделируют выявленные логические закономерности, есть множество Rule={R,}, где R, - i-e

правило, i=l, ,1 Правила R, е Rule определены в следующей форме (S,a„U¡, ,a„,U„,P¡, ,Pm,b,UB'S')> ~ ситуация, возникающая в результате принятого решения, 5 - исходная проблемная ситуация (ПС), а, е А есть предпосылки ПС, U, sil- требуемые оценки степени уверенности в предпосылках, be В- заключение с оценкой степени уверенности Щ', Ре?''есть предикаты, V>1, т>0 Предпосылки ПС могут отображать события, состоящие, например, в достижении признаком проблемной ситуации ^ ограничения Constr(X¡)

Прецеденты ПС есть конкретные экземпляры объектов или событий, принадлежащие данной подобласти Таким образом, прецедент Casej есть совокупность следующих объектов Case, = <Сазе_пате;, CjCasej, Xmj, Decp Ej>, где Casejiamej - название j-vo прецедента, CjCasej - класс прецедента, Xm¡ - множество признаков (значений свойств) описания у-го прецедента в классе C_Case3eC_Case, DeCj - множество управляющих решений, содержащихся в прецедентах, E¡ - оценка эффективности принятого решения Decj Для каждого

ьго признакау-го прецедента х4, £ Хт определены тип признака íype_ ху и вес признака w_xip t= 1, ,п, j=1, , Jm, п - количество признаков описания прецедента, определенное для класса C_Casep Jm — количество прецедентов класса С Сащ в базе прецедентов Веса признаков определяются экспертно для конкретной предметной области При определении весов признаков соблюдается условие £ w_xt = i

Алгоритм под держки принятия решений включает процедуры поиска решений в модуле правил и модуле прецедентов, а также процедуру формирования запроса к СППР и процедуру принятия решений в проблемной ситуации с использованием выбранного метода принятия решений (рис 4)

Алгоритм поддержки принятия решений формирует рекомендации на основе онтологии, а также интеграции моделей правил и прецедентов и формализации процесса поиска решений в базе знаний, что позволяет обеспечить математическое обоснование предоставляемых рекомендаций, а также однозначное понимание рекомендаций всеми пользователями, участвующими в управлении

На основе предложенного подхода создана методика разработки системы поддержки принятия решений с использованием онтологии предметной области Особенность предложенной методики состоит в интеграции преимуществ визуализации знаний экспертов с использованием языка Unified Modeling Language и онтологического анализа, что позволяет адекватно отобразить экс-

пертные знания, а также формализовать процесс поиска решений с использованием онтологии задач, моделей и методов

Рисунок 4 - Схема алгоритма поддержки принятия решений

В четвертой главе описана практическая реализация предложенной СППР на примере поддержки принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов

Формализация описания задачи принятия решения по выбору оптимальной стратегии в соответствии с постановкой задачи матричной игры с природой производится следующим образом

1 Определение возможных направлений развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов и формирование стратегий, как комбинации различных направлений развития, взятых с различными весовыми коэффициентами.

2 Определение возможных состояний природы (совокупности возможных ситуаций на момент строительства и реконструкции магистральных нефте-продуктопроводов (МНПП), зависящих от внешних экономических факторов)

3 Расчет динамики изменения прибыли предприятия при реализации той или иной стратегии, в зависимости от различных состояний природы, с использованием метода композиции нечетких отношений

4 Расчет показателей эффективности стратегий в соответствии с выбранными критериями оптимальности

5. Выбор оптимальной стратегии на основе результатов расчета

Практическая реализация задач осуществлялась с помощью методики применения композиции нечетких отношений и теории игр На базе данных методик был произведен выбор стратегического сценария развития предприятия

Рассмотрена математическая модель выбора оптимальной стратегии развития предприятия в области строительства и реконструкции МНПП с использованием теории матричных игр

Результаты подсчета показателей эффективности и оптимальные стратегии представлены в табл 1

Таблица 1 Показатели эффективности и оптимальные стратегии

Стратегии Критерии

Байеса Лапласа Вальда Ходжа- Лемана 1=0,3 Гурвица 1=0,4 Сэвиджа

А, 56,25 58 35 41,375 55 40

а2 58,00 57 20 31,400 44 65

Аг 49,75 50 35 39,425 49 35

А,, 58,75 58 30 38,625 50 20

А, 42,75 АО 25 30,325 37 25

Отнимал стратегии А, А^А, А,, А, А, А, А,

Приведен пример поддержки принятия решений при реализации выбранного стратегического сценария Математическое обоснование принятия решений в процессе материально-технического обеспечения при строительстве

МНПП проведено с использованием метода анализа иерархий, который выбран в соответствии с разработанной онтологией задач, моделей и методов

Для оценки эффективности применения многокритериальной модели и точности принятого решения методом анализа иерархий проведен следующий эксперимент Рассмотрено 54 договора по поставке материально-технических ресурсов и сформированы рекомендации СППР Далее были сопоставлены решения принятые ЛПР с решениями принятыми СППР Установлено, что коэффициент совпадения решений составляет 96,6% В ходе эксперимента было выявлено, что в процессе реализации принятых ЛПР решений, 3,4% оказались ошибочным При этом 2,8% решений СППР оказались более точными

Таблица 2 Оценка эффективности СППР по методу анализа иерархий

Период Количество заключенных договоров Количество проанализированных договоров Относительное количество прерванных договоров Относительное количество договоров совпавшее с рекомендацией СППР и являющиеся ошибочными рекомендациями ЛПР

2004 6 6 2,0 % 1,2%

2005 12 12 3,6% 2,4%

2006 22 22 4,8% 4,2%

2007 И 14 3,1% 3,6%

Среднее значение 3,4% 2,8%

Показано, что поддержка принятия решений на основе использования СППР позволяет повысить объективность и качество принимаемых решений

Предложенные средства СППР позволяют улучшить качественные характеристики эффективности процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов за счет автоматизации процесса принятия решений, повышая ее оперативность и обоснованность формируемых рекомендаций для принятия решений в условиях неопределенности

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 Разработан комплекс моделей процесса поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений, что позволило определить структуру базы знаний и процедуры обработки различных форм представления знаний

2 Разработана структура поддержки принятия решений, включающая базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений Показано, что унификация моделей представления знаний систему понятий экспертов по управлению и описания моделей и методов оиги-

мизации в онтологии позволяет обеспечить необходимую точность и обоснованность рекомендуемых решений

3 Разработан алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, основанный на поиске правил и прецедет-ов принятия решений с использованием онтологии задач, моделей и методов стратегического управления Алгоритм основан на использовании отношений между классами в онтологии, отображающих, систему понятий задач стратегического управления предприятием на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений, что позволяет формировать решения с использованием методов оптимизации

4 Разработана методика построения системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, а также разработаны информационные и программные средства для ее практической реализации Особенность предложенной методики заключается в реализации принципов объектно-ориентированного и онтологического анализа на этапе моделирования, а также в разработке онтологии задач, моделей и методов на этапе формализации процесса поиска решений

5 Проведена оценка эффективности системы поддержки принятия решении методом имитационного моделирования, а также проверки эффективности решения задач стратегического управления предприятием Показано, что система поддержки принятия решений позволяет повысить объективность и качество принимаемых решений

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1 Поддержка принятия решений при управлении сложными производственными системами на основе онтологической базы знаний / JI.P. Черняховская, Е Б. Старце-ва,ПВ Муксимов,КА Макаров // Вестник УГАТУ научн журн Уфимск. гос ави-ац техн ун-та. Сер Управление, вычислительная техника и информатика. 2007 Т 9, №7(25) С 41-45

2 Информационно-аналитическая поддержка принятия решений при реализации стратегической программы развили предприятия / МБ Гузаиров, J1P Черняховская, ЕБ Старцева, КР Нугаева, ПВ Муксимов // Мехатроника, автоматизация, управление Теоретич и прикл науч -техн журнал М Новые технологии, 2007 С 27-32

В рецензируемых журналах по другим специальностям

3 Поддержка принятия решений по стратегическому управлению промышленным предприятием на основе онтологии задач и методов управления / JLP Черняховская, П В Муксимов, К Р Нугаева//Нефтегазовое дело науч-техн журн 2007 Т5,№1 С 141-144

В других изданиях

4 Системный анализ в системе управления магистральных нефтепродукюпрово-дов / IIB Муксимов // Системный анализ в проектировании и управлении тр VTT1 Междунар гауч-практ конф Ч 1.Спб Нестор, 2004 С 117-119

5 Применение SWOT-анализа при разработке стратегии управления предприятий трубопроводного транспорта нефтепродуктов / П.В. Муксимов // Управление организацией диашостика, стратегия, эффективность • тр. ХШ Междунар науч -практ. конф. Спб Изд-во Политех ун-та, 2005 С 408-409

6 Подход к разработке стратегии управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе методологии управления знаниями / ПВ Муксимов // Компьютерные науки и информационные технологии 7-я международная конференция Уфа УГАТУ,2005 С 319-323 (Статья на англ яз)

7 Организация поддержки принятия решений при управлении бизнес процессами на основе объектно-когнитивного анализа / JIP Черняховская, К.Р Нугаева, РА. Шкундина, П.В Муксимов // Бизнес взаимодействие 11-я междунар конф. Мюнхен, Германия, 2005 С 41-44 (Статья на англ яз)

8 Подход к разработке стратегии управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе методологии управления знаниями / ELB Муксимов//Стратегическое управление организацией теория, методы, практика : тр Междунар науч -практ. конф. Спб Изд-во Политех ун-та, 2006 С 159-166

9 Система поддержки принятия стратегических решений в управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов с использованием базы знаний / ПВ Муксимов // Сб ст Per зимн шк - сем аспирантов и молодых ученых Уфа Технология, 2006 С 112-116

10 Представление корпоративных знаний на основе онтологии задач стратешче-ского управления и методов их решения / ЛР Черняховская, ЕБ Старцева, П.В Муксимов // Системный анализ в проектировании и управлении тр XI Междунар науч.-пракг конф Т 2 СПб .Политехи ун-т,2007 С. 172-176

11 Поддержка принятия стратегических решений на предприятии трубопроводного транспорта нефтепродуктов с использованием корпоративной базы знаний / ПВ Муксимов // Нефтегазовое дело 2007 [Электронный ресурс] • электрон науч журн Уфа УГШУ,2007 (wwwogbusru)

http //www ogbus ru/authors/Muksmiov/Muksmiov_l pdf

12 Онтологический реинжиниринг процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов / ПВ Муксимов // Сб ст Per зимн шк -сем аспирантов и молодых ученых Уфа. Технология, 2007 С 86-93

13 Решение задач, моделей и методов стратегического управления / Е Б Старцева ПВ Муксимов, К.А Макаров // Компьютерные науки и информационные технологии 9-я междунар конф Уфа. УГАТУ, 2007 С 13-16 (Статья на англ яз)

Диссертант

П.В. Муксимов

МУКСИМОВ Павел Валерьевич

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЯ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИИ

Специальность 05 13 10-Управлениев социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 19 09 2008 г Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Times New Roman. Уел печ л. 1,0 Уел кр - отг 1,0. Уч -изд л 0,9 Тираж 100 экз Заказ № 398.

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул К Маркса, 12

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕКСТЕ СОКРАЩЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА

НЕФТЕПРОДУКТОВ

1.1. Анализ содержания проблемы стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов

1.2. Анализ существующих методов стратегического управления предприятием

1.3. Обоснование необходимости подхода к стратегическому управлению предприятием, основанному на инженерии знаний 34 Выводы к 1 главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ О ПРОЦЕССЕ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

2.1 Разработка объектно-ориентированной модели процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов

2.2. Объектно-ориентированная модель онтологии задач, моделей и методов принятия решений

2.3. Структура онтологии задач, моделей и методов стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов 67 Выводы ко 2 главе

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 81 3.1 Структура системы поддержки принятия решений и взаимодействие ее компонентов

3.2 Алгоритмы поддержки принятия решений на основе правил и прецедентов

3.3. Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием

Выводы к 3 главе

4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ И ОЦЕНКА ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

4.1. Разработка программных средств для системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием

4.2 Поддержка принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов

4.3. Оценка эффективности поддержки принятия решений в процессе материально-технического обеспечения стратегического управления предприятием

Выводы к 4 главе

Актуальность

На сегодняшний день эффективность деятельности предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов, в том числе экономическая, определяется не столько внешними факторами и состоянием окружающей среды, сколько умением эффективно организовать управляющие процессы внутри самого предприятия. При этом основными источниками проблем предприятий являются недостаточная формализованность целей и принятие необоснованных решений, недостаточно продуманное планирование бизнеса, неэффективное управление финансами, а также низкая эффективность принятия решений. Особенности систем управления предприятиями на современном этапе, как в России, так и за рубежом, связаны с необходимостью организации не только оперативного управления, но и стратегического. Повышение эффективности стратегического управления предприятиями в условиях жесткой конкурентной среды, заставляющей тщательно планировать перспективу на годы вперед и формировать научно обоснованные стратегии развития, является актуальной и трудно разрешимой проблемой.

В силу сложности проблем стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов необходимо обеспечить поддержку принятия решений. Задача поддержки принятия решений в процессе стратегического управления и планирования деятельности предприятия является одной из самых сложных и неоднозначных, что обусловлено нестационарностью экономических процессов, нестабильным состоянием современной экономики, вследствие чего принятие решений содержит фактор неопределенности. В диссертационной работе предлагается подход к разработке системы поддержки принятия решений, основанный на онтологии задач, моделей и методов стратегического управления.

Проблемы стратегического управления исследуются в работах М. Потера, A.A. Томсона и А.Дж. Стрикленда, И. Ансоффа, Д.П. Нортона и P.C. Каплана, Н.-Г. Ольве, Ж.Роя, М. Веттера, С. Штерна, B.C. Ефремова, О.С. Виханского, В.А. Виттиха, А.П. Панкрухина и др.

Проблемы поддержки принятия решений, аспекты инженерии знаний, проектирования информационных систем рассматривались в исследованиях таких ученых, как В.Н. Козлов, C.B. Смирнов, Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов, В.И. Вагин, Э.В. Попов, Э.А. Трахтенгерц, Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский, Ю.В. Тельнов, Б.Г. Ильясов, В.В. Миронов, Н.И. Юсупова, JI.A. Исмагилова, В.Е. Гвоздев, У.Г. Зиннуров и др. отечественных ученых, а также в трудах зарубежных ученых JI. Заде, П. Джексона, П.П. Грумпоса и др.

Вместе с тем вопрос разработки предметно-ориентированной системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с использованием методов инженерии знаний остается недостаточно исследованным, что обусловливает актуальность выбранного направления исследований.

Предметом исследования являются процессы принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов, в том числе и в условиях неполноты или неопределенности информации об объекте управления.

Объектом исследования является система стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Цель и задачи исследования

Целью настоящей работы является разработка системы поддержки принятия решений на основе онтологии задач, моделей и методов стратегического управления, а также разработка моделей и алгоритмов для повышения эффективности стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Разработать комплекс моделей поддержки принятия решений на основе объектно-ориентированного и онтологического анализа процессов стратегического управления предприятием.

2. Разработать структуру системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающую следующие компоненты: базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию, и определить их взаимодействие на основе результатов моделирования.

3. Разработать алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием с использованием онтологии, а также правил и прецедентов в базе знаний.

4. Разработать методику построения системы поддержки принятия решений, а также информационные и программные средства для ее практической реализации.

5. Оценить эффективность системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов.

Методика исследования

Результаты исследований базируются на методологиях объектно-ориентированного анализа и моделирования информационных систем, онтологического анализа, методах интеллектуального анализа данных, методах теории принятия решений и теории матричных игр.

На защиту выносятся

1. Комплекс моделей процесса поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов предметной области, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений.

2. Структура системы поддержки принятия решений, включающая базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений, разработанная на основе результатов моделирования процессов поддержки принятия решений при стратегическом управлении.

3. Алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, реализующий поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии.

4. Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием на основе онтологии.

5. Оценка эффективности системы поддержки принятия решений методом имитационного моделирования, а также анализ результатов оценки эффективности решения задач стратегического управления предприятием.

Научная новизна

1. Научная новизна комплекса моделей поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием состоит в унификации представления знаний о задачах принятия решений в процессе управления предприятием и о математических моделях и методах оптимизации решений.

2. Предложена структура системы поддержки принятия решений, новизна которой состоит в том, что она включает базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов принятия решений, обеспечивающие объективность и обоснованность выбора альтернатив решений.

3. Научная новизна алгоритма поддержки принятия решений состоит в иерархическом поиске решений в модуле правил и модуле прецедентов и обосновании решения задач стратегического управления на основе отображения в онтологии системы понятий задач стратегического управления на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений с использованием методов оптимизации.

4. Новизна методики разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении состоит в интеграции преимуществ визуализации знаний экспертов с использованием языка Unified Modeling Language и онтологического анализа, что позволяет адекватно отобразить экспертные знания, а также обеспечить точность представления системы понятий процесса стратегического управления.

Практическая значимость

- разработанный комплекс моделей системы поддержки принятия решений позволяет повысить полноту и точность представления знаний о процессе стратегического управления, и тем самым дает возможность руководству высшего звена предприятия повысить объективность и качество принимаемых решений; предложенная методика позволяет средствами CASE-технологий разработать систему поддержки принятия решений в процессе стратегического управления предприятием на основе результатов объектно-ориентированного моделирования и онтологического анализа;

- разработанное алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений позволяет осуществлять поиск решений с использованием правил и прецедентов принятия решений в проблемных ситуациях на основе онтологии и тем самым принимать более обоснованные решения.

Алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием внедрено в ОАО «Уралтранснефтепродукт» при разработке модуля системы поддержки принятия решений в автоматизированной системе управления предприятием ОАО «Уралтранснефтепродукт».

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: «Системный анализ в проектировании и управлении» (VIII международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2004); «Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность» (XIII международная научно-практическая конференция Санкт-Петербург, 2005); «Computer Science and Information Technologies» (VII международная конференции CSIT'2005, 2007 Уфа, 2005, 2007); «Бизнес взаимодействие» (11-я международная конференция, Мюнхен, Германия, 2005; «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика» (XIV международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2006);

Интеллектуальные системы обработки информации и управления» (Семинар аспирантов и молодых ученых, Уфа, 2006, 2007); «Системный анализ в проектировании и управлении» (XI международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2007).

Публикации

Основные положения и результаты исследования по теме диссертации опубликованы и непосредственно отражены в 13 работах, в том числе в 4 статьях, из них 3 - в рецензируемых журналах из списка ВАК, 9 материалах и трудах конференций.

Выводы к 4 главе

1. Приведен пример поддержки принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов, где выявлена оптимальная стратегия развития предприятия. Рассмотрен пример поддержки принятия решений в процессе материально-технического обеспечения стратегического управления.

2. Установлено, что коэффициент совпадения решений экспертов и СППР составляет 96,6%. В ходе эксперимента было выявлено, что в процессе реализации принятых ЛПР решений, 3,4% оказались ошибочным. При этом 2,8% решений СППР оказались более точными.

3. Предложенные средства системы поддержки принятия решений позволяют улучшить качественные характеристики эффективности процесса стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов за счет автоматизации процесса принятия решений, повышая его оперативность и обоснованность формируемых рекомендаций для принятия решений в условиях неопределенности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан комплекс моделей процесса поддержки принятая решений при стратегическом управлении предприятием, включающий объектно-ориентированную модель структуры классов, модели динамики взаимодействия классов в процессе поддержки принятия решений, а также онтологическую модель поддержки принятия решений, что позволило определить структуру базы знаний и процедуры обработки различных форм представления знаний.

2. Разработана структура поддержки принятия решений, включающая базу знаний, модуль оптимизации решений и онтологию задач, моделей и методов поддержки принятия решений. Показано, что унификация моделей представления знаний систему понятий экспертов по управлению и описания моделей и методов оптимизации в онтологии позволяет обеспечить необходимую точность и обоснованность рекомендуемых решений.

3. Разработан алгоритм поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, основанный на поиске правил и прецедентов принятия решений с использованием онтологии задач, моделей и методов стратегического управления. Алгоритм основан на использовании отношений между классами в онтологии, отображающих систему понятий задач стратегического управления предприятием на систему понятий математического моделирования процесса принятия решений, что позволяет формировать решения с использованием методов оптимизации.

4. Разработана методика построения системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием, а также разработаны информационные и программные средства для ее практической реализации. Особенность предложенной методики заключается в реализации принципов объектно-ориентированного и онтологического анализа на этапе моделирования, а также в разработке онтологии задач, моделей и методов на этапе формализации процесса поиска решений.

5. Проведена оценка эффективности системы поддержки принятия решений методом имитационного моделирования, а также проверки эффективности решения задач стратегического управления предприятием. Показано, что система поддержки принятия решений позволяет повысить объективность и качество принимаемых решений.

1. Автоматизированное проектирование информационно управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Г.Г.Куликов, А.Н.Набатов, А.В.Речкалов, Л.Р.Черняховская и др.; Уфимск. Гос. авиац. Техн. ун-т. - Уфа, 1999. -223с.

2. Айвазян С.А. Интеллектуализированные инструментальные системы в статистике и их роль в построении проблемно-ориентированных систем поддержки принятия решений. Обозрение прикладной промышленной математики. В. 4, 1997. Научное издательство "ТВП"

3. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

4. Ансофф И. Стратегическое управление. — М.: Экономика, 1989.

5. Афоничкин А.И. Принятие управленческих решений в экономических системах: Учеб. пособие. Саранск: Мордов. ун-т, 1998. - 84 с.

6. Бадамшин P.A., Ильясов Б.Г., Черняховская Л.Р. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний. М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.

7. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский СПб: Питер, 2000. - 384 с.

8. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 1997. 416 с.

9. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования / Пер. с англ. М.: Наука, 1965. - 458 с.

10. Борисов А.Н., Крумберг O.A. Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига, Зинатне, 1990. - 416 с.

11. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование: с примерами приложений на С++. "Издательство Бином", "Невский диалект", 1998.-560 с.

12. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML: Руководство пользователя / Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. 432 е.: ил.

13. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -M.: Наука, 1988.-384 с.

14. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А. и др.. Интеллектное управление динамическими системами. М.: Физико-математическая литература, 2000. - 352 с.

15. Веснин В.Р. Стратегическое управление: учеб. M.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 328 с.

16. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем. М.:Наука, 1975.

17. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200 с.

18. Гапоненко A.JI. Стратегическое управление: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности "Менеджмент" / A.JI. Гапоненко, А.П. Панкрухин. 3-е изд., стер. - М.: Омега-JI, 2008. - 464 с.

19. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов. М.: Высш. Шк., 2003. - 431 с.

20. Гилева Т.А. Инновационная стратегия предприятия: учеб. пособие / Т.А. Гилева; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа: УГАТУ, 2007. - 208 с.

21. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Малов А.О. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных // AI NEWS №4 02 (52). С. 3-10.

22. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. -М.: ГУ ВШЭ, 2001. 495 с.

23. Гультяев А. Визуальное моделирование в среде MATLAB.: Учебный курс СПб.: Питер, 2000.- 432 е.: ил.

24. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы / Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. - 624 е.: ил.

25. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976. -511с.

26. Дюк В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс. Спб: Питер, 2001.-368 с.

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

28. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во института математики СОАН, 1999. 270 с.

29. Ильясов Б.Г., Черняховская Л.Р., Герасимова И.Б. и др. System and Information Models of Knowledge Formation // Proceedings of the 2nd International Workshop on Computer Science and International Technologies, Ufa, Russia, September 18-23, 2000, v.l.

30. Интеллектуальное управление производственными системами. Кусимов С.Т., Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. М.: Машиностроение, 2001. - 327 с.

31. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М.Макарова, В.М.Лохина. М.: Физматлит, 2001. - 576 с.

32. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов; Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. - 80 с.

33. Иордон Э., Аргила К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: Лори, 1999. - 264 е.: ил.

34. Калянов Г. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности // Системы управления базами данных 1997. - №2.

35. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д.А.Поспелова.- М.: Наука, 328 с.

36. Кватрани Т. Rational Rose 2000 и UML. Визуальное моделирование: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001.- 176 с.

37. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. - 135 с.

38. Коналлен Дж. Разработка Web-приложений с использованием UML / Пер. с англ. М.:Издательский дом «Вильяме», 2001. - 288 е.: ил.

39. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издатель Молгачева C.B., Издательство Нолидж, 2001. - 496 с.

40. Котов В.Е. Сети Петри. M.: Наука, 1984.

41. Кугаенко A.A. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М., 1998. - 392 с.

42. Кульба B.C., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. и др.. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных // Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.:СИНТЕГ, 1999. -660 с.

43. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М. и др.. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации). М.: Наука, 1989. - 128 с.

44. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. 304 с.

45. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 304 с.

46. Леоненков A.B. Самоучитель UML. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.304 с.

47. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных / Пер. с франц.; Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др.. М.: Мир, 1998. - 494 е., ил.

48. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии методы решения сложных проблем: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -864с.

49. Маклаков C.B. BP Win, ER Win. CASE-средства разработки информационных систем. M.: ДИАЛОГ МИФИ, 1999. - 256 с.

50. Максимов В. Развитие моделей принятия решений: проблемы, парадоксы и перспективы. // Банковские Технологии. 2000. - №3.

51. Мартынов H.H. Введение в MATLAB 6. M.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2002352с.

52. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Бенамеур Лиес Методы и алгоритмы идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. -М.: Горячая линия-Телеком, 2003. 2005 с.

53. Миронов В.В., Юсупова Н.И. Иерархические модели ситуаций и их реализация (на англ. языке) // Труды Российско-Китайского семинара. Уфа: Изд. УГАТУ, 1999. - С. 125-129.

54. Миронов В.В., Юсупова Н.И. Исследование иерархической ситуационной модели с трехзначными предикатами в АСУ техническими объектами // Принятие решений в условиях неопределенности: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2000. - С. 7-15.

55. Моделирование ситуационной базы знаний на основе объектно-когнитивного анализа / JI.P. Черняховская, P.A. Шкундина, М.С. Угрюмов // Искусственный интеллект в XXI веке : сб. статей всерос. науч.-техн. конф. Пенза, 2003. С. 22-24.

56. Мюллер Р. Дж. Базы данных и UML. Проектирование. М.: Лори, 2002. - 420 с.

57. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1996. - 312 с.

58. Никитин Д.А., Тулупьев А.Л., Ромашова М.Н. Вычисление согласованных оценок истинности в вероятностных и нечетких фрагментах знаний // Труды СПИИРАН. В. 1, т.2 Спб: СПИИРАН, 2002. - 312 с.

59. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях (учебно-методическое пособие). СПб: Изд-во "Ютас", 2007, 104 с.

60. Объектно-ориентированные модели представления корпоративных знаний / Л.Р. Черняховская, P.A. Шкундина, И.В. Осипова // Успехи современного естествознания: науч.-теорет. журн. М. : Академия Естествознания, 2003, №7. С. 88.

61. Организация поддержки принятия решений на основе прецедентов с помощью онтологии предметной области / P.A. Шкундина // Искусственный интеллект в XXI веке : сб. статей всерос. науч.-техн. конф. Пенза, 2005. С. 7072.

62. Организация поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами на основе Web-технологий / P.A. Шкундина, М.С. Угрюмов // Информационные технологии в экономике, бизнесе и образовании: 5 междунар. студенч. конгресс. М. : МЭСИ, 2001. С. 126-127.

63. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 312 с.

64. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.-312 с.

65. Петров Б.Н. Избранные труды. T.l. М.: Наука, 1983. 432 с.

66. Поддержка принятия решений по стратегическому управлению промышленным предприятием на основе онтологии задач и методов управления / Муксимов П.В. // НЕФТЕГАЗОВОЕ ДЕЛО

67. Поддержка принятия решений при управлении сложными производственными системами на основе онтологической базы знаний / Черняховская Л.Р., Старцева Е.Б., Муксимов П.В., Макаров К.А. // Вестник УГАТУ, №7 (25), Т.9, 2007

68. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект и прикладные системы. -М.: Знание, 1985. 43 с.

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

70. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. - 220 с.

71. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./ К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.-368с

72. Приобретение знаний / Пер. с япон.; Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990.-304 с., ил.

73. Протасов И.Д. Теория игр и исследование операций: Учебное пособие. 2-е издание.-М.: Гелиос АРВ, 2006.-368 с.

74. Ракитов А.И. Философия компьютерной революции. М.: Политиздат, 1991. -287 с.

75. Рамбо Дж., Якобсон А., Буч Г. UML: специальный справочник. -СПб.: Питер, 2002. 656 е.: ил.

76. Региональная статистика: Учебник / Под ред. Рябцева В.М., Чудилина Г.И.-М., 201.-380 с.

77. Розенберг Д., Скотт К. Применение объектного моделирования с использованием UML и анализ прецедентов: Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 160 с.

78. Романов А.Н., Одинцов С. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ, 2000. - 312 с.

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

80. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д. Рудинского. -М.: Горячая линия Телеком, 2004. - 452 с.

81. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

82. Самойлов В.В. Системы объединения данных из разнородных источников: принципы реализации и архитектура обработки данных для обучения систем принятия решений // Труды СПИИРАН. В. 1, т.2 Спб: СПИИРАН, 2002.-312 с.

83. Сахаров A.A. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // Системы управления базами данных. 1996. - N4. - С. 55-70.

84. Системный анализ в системе управления магистральных нефтепродуктопроводов / Муксимов П.В. // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды VIII Международной научно-практической конференции. Часть 1 Спб.: Изд-во «Нестор», 2004, с. 117-119

85. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: учеб. Пособие для вузов/Под ред. В.Н. Волковой, Козлова В.Н. М.: Высш. шк, 2004. -616 с.

86. Скотт К. UML. Основные концепции: Пер. с англ. M.: Издательский дом "Вильяме", 2002. - 144 с.

87. Смирнов C.B. Онтологический анализ предметных областей моделирования// Известия Самарского научного центра РАН. 2001. Т.З. - № 1.-С. 62-70.

88. Советов Б.Я. Моделирование систем: Практикум: Учеб. пособие для вузов/ Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 3 изд. стер. — М.: Высш. школа, 2005.295 с.:ил.

89. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том. 1.: Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.-400 с.

90. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 320 с.

91. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. Нью-Йорк, 1968 / Пер. с англ.: под ред. А.И.Китова. - М.: Сов. Радио, 1973,-560 с.

92. Тельнов Ю.В. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие. М.: СИНТЕГ, 2002. - 316 с.

93. Тельнов Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями // AI NEWS №4 02 (52). С. 29-34

94. Темников Ф.Е. Высокоорганизованные системы // Большие системы: Теория, методология, моделирование. -М.: Наука, 1971. с.85-94.

95. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. Серия "Системы и проблемы управления". М.: СИНТЕГ, 2001.-256 с.

96. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П. Методы компьютерной поддержки формирования целей и стратегий в нефтегазовой промышленности. М: Синтег, 2007. - 344 стр.

97. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Кромпьютерные методы принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. -М.: СИНТЕГ, 2005, 592 е., илл.

98. Трофимов С.А. Case-технологии: Практическая работа в Rational Rose М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001 г. - 272 е.: ил.

99. Трояновский Математическое моделирование в менеджменте. М.: РДЛ, 2002.

100. Тулупьев А.Л. Поддержание непротиворечивости фрагментов знаний с оценками доверия и правдоподобия. Информационные технологии и интеллектуальные методы. Выпуск № 3. СПИИРАН, Санкт-Петербург, 1999. С. 72-97.

101. Управление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев и др.. М., Наука, 1998. - 452 с.

102. Фаттахов Р.В., Черняховская Л.Р., Низамутдинов М.М. Информационная поддержка процессов анализа и оценки инвестиционных проектов: Учебное пособие. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 2001. - 120с.

103. Филиппович Ю.Н., Прохоров A.B. Семантика информационных технологий: Опыты словарно-тезаурусного описания. С предисловием А.И. Новикова. М.: МГУП, 2002. - 368 с.

104. Формирование предметной онтологии / P.A. Шкундина, М.С. Угрюмов // Системный анализ в проектировании и управлении: VI междунар. науч.-практ. конф. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2006. С. 56-59.

105. Форрестер Дж. Мировая динамика. М., 1978. - 168 с.

106. Хасси Т. Стратегия и планирование. СПб.-.Питер, 2001.

107. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

108. Черняховская JI.P., Никулина Н.О., Старцева Е.Б., Шерман М.Д. Разработка экспертной управляющей системы для управления корпоративной сетью АСУП //Управление в сложных системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1995.-с. 135-141.

109. Черняховская Л.Р., Шкундина P.A., Осипова И.В. Объектно-ориентированные модели представления корпоративных знаний. // Успехи современного естествознания. 2003. - №7. - С.88

110. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. 1997. - № 4. - С.30-35.

111. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. М.: Дело, 2002. - 440 с.

112. Щавелёв Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД. 1998. - № 4-5.

113. Экономико-математические модели оценки крупномасштабных инвестиционных проектов: Учебное пособие / Р.В.Фаттахов; под ред. акад. Д.С Львова. Уфа: УГАТУ, 2001.-100 с.

114. Экспертные системы, принципы работы и примеры / Пер. с англ. А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.- 224 с.:ил.

115. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983. 88 с.

116. Юсупов P.M., Заболотский В.П. Научно-методологические основы информатизации. СПб.: Наука, 2000. - 455 с.69 ил.

117. Юсупова Н.И, Фаттахов Р.В., Фридлянд A.M., Тарасова Т.Д. Интеллектуальный подход к прогнозированию экономических показателей и модели оценки проектов в условиях нестабильной экономики: Препринт монографии / УНЦ РАН. Уфа, 2001 48с.

118. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.

119. Acorn, T. and Walden, S. SMART: Support Management Automated Reasoning Technology for Compaq Customer Service // Innovative Applications of Artificial Intelligence 4, AAAI, Menlo Park, California, 1992.

120. Amodt, A. & Plaza, E. (1994). Case Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches. AI Communications, 7(i). pp 39-59.

121. D.Norton, R.Kaplan "The Balanced Scorecard: translating strategy into action", Harvard Business Press, 1996.

122. D.Norton, R.Kaplan "Using the Balanced Scorecard as a Strategic Management System", Harvard Business Review, January- February 1996.

123. Guarino N., Giaretta P. Ontologies and Knowledge Bases. Towards a Terminological Clarification // In: Towards Very Large Knowkedge Bases. N.J.I. Mars (ed.), IOS Press, Amsterdam, 1995.

124. K. Jensen. Introduction to the Theoretical Aspects of Coloured Petri Nets" // A Decade of Concurrency Lecture Notes in Computer Science, Springer Verlag, 1994, vol. 803. pp. 230 272.

125. K.-D.Althoff and S. Wess, Case-Based Knowledge Acquisition, Learning and Problem Solving for Diagnostic Real World Tasks // Proceedings European Knowledge Acquisition Workshop , EKAW91, 1991.

126. Kandel A., Bayat W. Fuzzy sets, fuzzy algebra and fuzzy statistics // Proc. IEEE. 1078. Vol. 66, № 12. P. 1619 1639.

127. Robinson J.A. A machine-oriented logic based on the resolution principle. Journal of the Association for Computer Machinery, 1965, 12, p. 23- 41.

128. Ерохин В.Г. Индикативное планирование в системах управления социально экономическими процессами Электронный ресурс. http://www.budgetrf.ru/Publications/Education/msu/econbacmanagement/publicad ministration/200 l/articles/publadm09article000.htm154

129. Примеры правил, регламентирующих процесс обеспечения предприятия материально-техническими ресурсамина основании проведения тендераправила Содержание правила Комментарий

130. Rule-11 Тендерноепредложение(?х) л ПоложениеопорядкеобеспеченияМТС(?у) —> Ьа8Тендернаядокументация(?х,?у) Тендерное предложение оформляется на основе Положения по обеспечению потребности предприятия в материально-технических ресурсах

131. Rule-12 Тендерноезаявление(?х) л ЬазЗаявитель(?у, ?а) л ЬазПринято(?а, ?Ь) л abox:hasValue(?b, "принято") —> Победительтендера(?а) Победитель тендера заявитель,, представивший наиболее выгодное предложение

132. Rule-13 Процедурапроведениятендера(?х) а Ьа8Количествопредложений(?х, ?а) а swrlb:greaterThan(?a, 2) л результаттендера(?х, ?с) —> abox:hasValue(?c, true) Тендер признан состоявшимся, если количество предложений больше 1

133. Rule-14 Экономическийкритерий(?х) —> Критерий оценки поставщика(?х)

134. Rule-1 5 Техническийкритерий(?х) —> Критерий оценки поставщика(?х)

135. Rule-1 6 Сервисныйкритерий(?х) —»• Критерий оценкипоставщика(?х)

136. Rule-1 7 Маркетинговыйпоказатель(?х) —» Критерийоценкипоставщика(?х)

137. Rule-18 Стоимость поставки(?х) —> Экономическийкритерий(?х)

138. Rule-19 Срок поставки(?х) —>• Экономическийкритерий(?х)

139. Rule-110 Условия оплаты(?х) —>■ Экономическийкритерий(?х)

140. Rule-ll 1 Транспортировка(?х) —» Техническийкритерий(?х)

141. Rule-l12 Хранение(?х) —>■ Техническийкритерий(?х)

142. Rule-113 Степень соответствия требуемым техническим характеристикам(?х) —»Техническийкритерий(?х)

143. Примеры правил для выбора математической модели и метода принятия решенийправила Содержание правила Комментарий

144. Ыи1е-21 Задачапринятиярешения(?х) л ЬазЧислолицпринимающихрешение(?у, ?а) л Аналитическаямодель(?у) —>■ аЬох:ИазУа1ие(?а)

145. Яи1е-22 Задачапринятиярешения(?х) л аЬох:ЬазРгоре!1у(?х, ?с) л аЬох:ЬазУа1ие(?с, "Статическая") л Аналитическая модель(?г) —> Модельматематического программирования(?г)

146. Ыи1е-26 Методпринятиярешений(?х) л —> аЬох:Ьаз1пс1тс1иа1(?х, нечеткийметодпринятиярешений)

147. Яи1е-27 Задачапринятиярешения(?х) лЬа8Числолицпринимающих^ешение(?у, ?а) а Аналитическаямодель(?у) —аЬох:КазУа1ие(?а)

148. Дискретное моделирование(?у)

149. Rule-210 Задачапринятиярешения(?х) л abox:hasProperty(?x, ?у) л abox:hasValue(?y, "Многокритериальная") л Методпринятиярешений(?г) —> Метод анализаиерархий(?2)

150. Rule-211 Задачапринятиярешения(?х) л abox:hasProperty(?x, ?у) л abox:hasValue(?y, "Детерминированная") л Критерийпринятиярешений(?г) —>• abox:hasIndividual(?z, КритерийГурвица)

151. Rule-212 Задачапринятиярешений(?х) ) л abox :hasValue(?y, "Нечеткость") л —> abox:hasIndividual(?x, Модель композиции нечетких отношений)

152. Rule-213 Задачапринятиярешения(?х)лИа8Числолицпринимающихрешение(?у, ?а) л Аналитическаямодель(?у) —> abox: has Value(?a,"Многокритериальная")

153. Rule-214 Задачапринятиярешения(?х) Aabox:hasProperty(?x, ?с) л abox:hasValue(?c, "Статическая") л Аналитическаямодель(?г) —> Модельматематическогопрограммирования(?г)

154. Rule-215 Задачапринятиярешения(?х) л abox:hasProperty(?x, has Дискретность) л Модельматематическогопрограммирования(?у) —> Дискретноемоделирование(?у)

155. Rule-216 Задачапринятиярешения(?х) л abox:hasProperty(?x, ?у) л abox:hasValue(?y, "Многокритериальная") л Методпринятиярешений(?г) —> Методанализаиерархий(?г)

156. Rule-217 Задачапринятиярешения(?х) л abox:hasProperty(?x, ?у) л abox:hasValue(?y, "Многокритериальная") а Методпринятиярешений(?2) —> Методпоследовательныхуступок(?2)

157. Rule-218 Задачапринятиярешения(?х) a abox:hasProperty(?x, ?у) a abox:hasValue(?y, "Многокритериальная") а Метод принятия решений(?г)

158. МетодпоискаПарето оптимальныхрешений(?г)

159. Ыи1е-219 Задачапринятиярешения(?х) л аЬох:ЬазРгоре11у(?х, ?у) л аЬох:ЬазУа1ие(?у, "Детерминированная") л Критерийпринятия^ешений(?2) —> аЬох:11аз1пс1тс1иа1(?7, Критерий Гурвица)

160. ОАО "АК"ТРАНСНЕФТЕПРОДУКТ"

161. ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "УРАЛЬСКОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ"

162. ОАО "УРАЛТРАНСНЕФТЕПРОДУКТ"

163. Юридический адрес: 450057, Россия, Республика Башкортостан, г.Уфа, ул.Цюрупы, 8.1. На №1. Дата /6. г.1. От20 г.

164. Тел : (347) 272-23-28, факс: (347) 273-59-86,телетайп : 162526 Нота1. Е-таН : uraltnp@aktnp.ru1. ОГРН 1020202554162

165. ИНН 0274053773 КПП 025250001

166. В диссертационный совет Д-212.288.03

167. Уфимского государственного авиационного технического университета1. АКТ ВНЕДРЕНИЯ