автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами группы предприятий

ПЕТРОВ Денис Владимирович

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ГРУППЫ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 3 ДЕК 2010

Самара - 2010

004618774

Работа выполнена на кафедре «Информационно-измерительная техника» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Самарский государственный технический университет».

Научный руководитель: Заслуженный деятель науки и техники РФ

доктор технических наук профессор Куликовский Константин Лонгинович

Официальные оппоненты: доктор технических наук профессор

Кузнецов Павел Константинович

кандидат технических наук

Файнберг Дмитрий Владимирович

Ведущая организация: ГОУВПО «Оренбургский государственный

университет», г.Оренбург.

Защита диссертации состоится "27" декабря 2010 г. в 11-00 на заседании диссертационного совета Д 212.217.03 ГОУВПО «Самарский государственный технический университет» по адресу: 443010, Россия, г. Самара, ул. Первомайская, 18,1 корпус, ауд. № 4 (Учебный центр СамГТУ, Электрощит).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета (ул. Первомайская, 18).

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская 244, Главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д 212.217.03; факс: (846) 278-44-00.

Автореферат разослан " 26 " ноября 2010 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.217.03 ----- " Губанов Н.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

В действующих экономических реалиях всё более актуальными становятся формы интеграции хозяйствующих субъектов путем создания групп предприятий (ГП), реорганизованных из отраслевых структур или создаваемых заново путем приобретения существующих компаний. Хозяйственная деятельность ГП осуществляется в условиях экономической нестабильности и совершенствования системы экономических отношений, что предъявляет принципиально новые требования в сфере управления взаимодействием предприятий. В этих условиях успешное развитие предприятий ГП и нередко само их существование зависят как от эффективного использования самих систем управления, так и от компетентности принимаемых управленческих решений. Следовательно, для лиц, принимающих решения (ЛПР) - руководителей ГП, проблема оценки развития ГП и оперативного принятия обоснованных управленческих решений в условиях нестабильной и быстроменяющейся экономической обстановки приобретает особую актуальность.

Одним из перспективных путей решения указанной проблемы является разработка систем поддержки принятия решений (СППР), использующих научно обоснованные методы формирования решений, основанные на современном математическом аппарате и средствах вычислительной техники. В настоящее время подход к управлению развитием ГП связан с представлением последней в виде мультиагентной системы (MAC), элементы многоуровневой сетевой структуры которой рассматриваются как атомарные автономные единицы - агенты. В отличие от традиционных ГП с вертикально-иерархической структурой, сетевая структура по своему устройству является открытой, т.к. входящие в её состав предприятия могут напрямую взаимодействовать друг с другом. СППР не заменяет, а дополняет существующие 'системы управления в ГП, взаимодействуя с ними, и использует в своей работе информацию о функционировании подразделений ГП.

На всех этапах экономического развития ГП наиболее важной проблемой в деятельности предприятий является проблема повышения конкурентоспособности выпускаемой продукции, что может быть достигнуто как за счет модернизации производства, так и за счёт оптимизации взаимодействия предприятий в ГП. Одной из первоочередных задач становится разработка и использование СППР при управлении бизнес-процессами ГП.

Под управлением бизнес-процессами в дальнейшем понимается система целенаправленных воздействий, в которой посредством управляющих решений ЛПР реализуются мероприятия по повышению эффективности работы ГП. В качестве нескольких видов воздействий в работе рассматриваются: выбор и осуществление инвестиционных проектов (ИП), обеспечивающих выпуск конкурентоспособной продукции; оптимизация параметров системы взаимодействия агентов MAC по изготовлению и реализации продукции; реструктуризация подразделений ГП.

От успешного управления бизнес-процессами зачастую напрямую зависит выживание промышленных предприятий ГП в условиях экономической нестабильности. В то же время в ГП уже на начальном этапе модернизации управления появляются значительные трудности. Это связано с тем, что большинство существующих традиционных программных средств по управлению развитием предприятий построены на классических принципах бюджетирования и

контроля и оказываются недостаточно эффективными в настоящее время для управления бизнес-процессами ГП. Кроме того, переход от обозначенной стратегии развития ГП к конкретным действиям исполнителей иногда трудно реализуем из-за отсутствия регулярного единого механизма, который бы устанавливал нужные приоритеты, позволял подготавливать и оценивать варианты решений, анализировал распределение ИП по предприятиям ГП, контролировал согласованность и оперативность исполнения ИП, а также поддерживал возможность совместного принятия решений по ряду текущих вопросов.

Начало разработки и реализации СППР связано с работами как зарубежных, так и отечественных специалистов - Дж. Форрестер, С. Йом, Т. Саати, А. Симонович, Б. Слободан, Д. Нордкотт, Д. Уотерман, A.B. Андрейчиков, В.Н. Бурков, Д.А. Новиков, Л.А. Матвеев, Б.В. Москвин, Б.М. Рапопорт, В.Н. Спицнандель, Э.А. Трахтенгерц, Ю.В. Фролов. Различными вопросами оптимального управления взаимодействием предприятий, а также MAC ГП занимаются В.А. Витгих, Н.В. Дилигенский, A.A. Горский, Г.Б. Евгеньев, Ю.В. Косачев, Ю.И. Параев, П.О. Скобелев, В.Б. Тарасов и др.

Однако необходимо отметить, что состояние дел в сфере применения СППР для обеспечения эффективности управления бизнес-процессами недостаточно отвечает потребностям ГП в современных условиях, и существует ряд научных проблем, требующих системного решения. Среди них можно отметить: необходимость разработки методологии принятия решений при определении режимов оптимального управления взаимодействием промышленных предприятий, входящих в ГП; необходимость разработки принципов информационно-аналитического обеспечения СППР при оптимизации систем управления ГП, отсутствие общих моделей выбора и реализации ИП на нескольких предприятиях ГП, находящихся под руководством управляющей компанией (УК).

Поэтому разработка и применение СППР при управлении бизнес-процессами ГП в настоящее время является задачей актуальной и своевременной.

Объект исследования: система поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами группы предприятий.

Целью диссертационной работы является системный анализ информационных процессов управления деятельностью ГП, разработка СППР для повышения эффективности реализации ИП, а также оптимизации совместной работы (взаимодействия) предприятий, входящих в ГП. Анализ и моделирование бизнес-процессов управления взаимодействием предприятий, а также разработка на основе этого методик принятия оптимальных управленческих решений, обеспечивающих наибольшую эффективность работы ГП.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1) Проведен системный анализ информационных процессов управления, как отдельных предприятий, так и ГП находящихся под руководством УК. Проанализированы существующие подходы, методы и программные средства, используемые для построения сетевых структур MAC ГП.

2) Проведен анализ показателей эффективности внедрения ИП; разработаны программы их сравнительной оценки на основе функции Харрингтона.

3) Разработаны модели динамики систем управления ИП для повышения на их основе эффективности работы промышленных предприятий, входящих в ГП.

4) Разработаны функционалы качества для оценки работы ГП, представленных в виде MAC и осуществляющих весь цикл по производству и реализации продукции.

5) Определены возможные варианты совместной работы ГП по изготовлению и реализации выпускаемой продукции, а также на основе принципа максимума Понтрягина разработаны оптимальные режимы управления их работой.

6) Выполнена программная реализация СППР при управлении бизнес-процессами ГП, обеспечивающая поддержку принятия ЛПР эффективных управленческих решений.

В качестве основных методов исследования были использованы: системный анализ, теория автоматического управления, теория принятия решений, структурный и динамический анализ, системное моделирование, численные методы, нелинейное программирование.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)». Она соответствует пунктам 4, 9, 10 и 13 паспорта специальности 05.13.01.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) Построена новая модель взаимодействия агентов в MAC: агента-предприятия ГП и агента-инвестора УК при реализации совместного ИП. Получено, что управление работой агентов в такой системе можно оптимизировать с использованием принципа максимума Понтрягина, позволяющего учитывать изменение функционалов качества агентов с течением времени их совместной работы.

2) Разработана методология оптимального управления совместной работы промышленного предприятия и инвестора, которая в отличие от существующих учитывает возможные варианты использования предприятием с течением времени своей прибыли и внешних инвестиций, а также как начальных, так и конечных значений параметров ИП.

3) Разработан комплекс моделей MAC ГП и их структурных подразделений, отличающихся тем, что учитывают как режимы работы, так и изменение количества промышленной продукции с течением, и в конце времени совместной работы агентов. Это позволило определить оптимальные моменты времени принятия управленческих решений по изменению режимов работы ГП для получения максимальной эффективности каждому из агентов от совместной работы в таких системах.

4) Разработана система управления параллельной и последовательной работой предприятий-агентов в СППР, основанная на анализе совместных процессов изготовления и реализации промышленной продукции. Это позволило для нахождения оптимального управления такой системой использовать принцип максимума Понтрягина и определять на основе этого процессы изменения управляющих параметров каждого из агентов с течением времени их совместной работы.

5) На основе разработанных моделей и методов оптимального управления совместной работой предприятий-агентов выполнена программная реализация СППР при управлении бизнес-процессами ГП. Это позволило повысить эффективность систем управления, а также сократить время разработки и реализации программ реструктуризации ГП.

Практическая ценность. Применение разработанных моделей системы управления совместных бизнес-процессов ГП позволяет учитывать изменение показателей деятельности каждого из промышленных предприятий с течением времени их совместной работы. Это дает возможность проводить анализ стабильности функционирования системы ГП и принимать управляющие решения в оптимальные моменты времени с целью получения максимальных значений функционалов качества каждого из предприятий.

Использование разработанной системы методик и моделей управления совместной работы системы структурных подразделений ГП позволяет ЛПР принимать обоснованные управленческие решения по выбору и реализации режимов и параметров эффективной работы в современных условиях.

Достоверность и обоснованность полученных результатов, выводов и рекомендаций обеспечивается: корректным применением методов системного и структурного анализа автоматизированных систем, методов анализа и моделирования работы систем (теория автоматического управления, нелинейное программирование, экспертное оценивание, принцип максимума Понтрягина, решение систем дифференциальных уравнений).

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Динамическая система принятия оптимальных решений при управлении совместной работой агента-предприятия и агента-инвестора MAC, учитывающая возможные варианты использования агентом-предприятием получаемой прибыли и инвестиций агента-инвестора.

2) Комплекс динамических моделей ГП и их структурных подразделений, а также интегральные функционалы качества для анализа и оптимизации процессов управления их совместной работой.

3) Оптимизация управления бизнес-процессами в ГП, состоящей из агентов-изготовителей и агентов-потребителей промышленной продукции. Методика принятия управленческих решений с целью оптимизации работы ГП с использованием принципа максимума Понтрягина.

4) Оптимизация управления параллельной и последовательной работой агентов в MAC ГП, основанная на анализе процессов их совместной работы. Разработка оптимальных управленческих решений, организующих непрерывную совместную работу агентов MAC по изготовлению и реализации продукции.

5) Алгоритмы и методы оптимизации управления совместной работой ГП, реализованные в виде СППР при управлении их бизнес-процессами.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в течение 2008-2010 г. на 12 международных и всероссийских научных, научно-технических и научно-практических конференциях (на 9 конференциях в г. Самаре, а также в г. Новосибирске, г. Оренбурге, г. Анжеро-Судженске).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 24 печатных работах, в том числе 3 из них (1-3) в изданиях, рекомендованных ВАК России.

Реализация результатов работы. Прикладные разработки и результаты исследовательской деятельности использованы в СППР при управлении бизнес-процессами ГП, которая внедрена на российском предприятии ООО Кондитерский дом "Шандени", имеющем организационную структуру ГП. В результате этого получено реальное улучшение организационной структуры и производственных показателей работы предприятия, подтвержденное актом внедрения.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и 3 приложений. Она содержит 155 страниц основного текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы Список использованных источников нз 100 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, освещены теоретические и прикладные аспекты применения СППР при управлении бизнес-процессами ГП. Сформулированы цель и задачи работы, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе работы проведен системный анализ существующих информационных процессов управления, как отдельными предприятиями, так и предприятиями, входящими в ГП.

Современные концепции управления сложными распределенными системами в различных отраслях промышленности основаны на человеко-машинной организации процессов управления, в которой роль принятия решений отводится человеку, а машина обеспечивает информационную поддержку этапов выработки и генерации альтернативных вариантов решений. Отмечается, что использование данного подхода является вынужденной мерой преодоления высокого уровня неопределенности постановки и условий решения задач управления сложными, нелинейными и динамическими объектами, какими являются ГП. При этом эффективность систем управления таких ГП во многом определяется субъективными свойствами ЛПР, действующего в контуре управления, что в свою очередь требует от него высокого уровня компетенции как при управлении бизнес-процессами ГП, так и в возникающих при этом проблемных ситуациях.

В этой главе показано, что в настоящее время известным и широко используемым методом преодоления субъективности и повышения уровня компетентности ЛПР является использование СППР. СППР обеспечивают корректность решения задач выбора рациональных вариантов управления бизнес-процессами за счет комплексного использования совокупности технологически взаимоувязанных сервисов, реализующих традиционные и перспективные информационные технологии.

СППР может бьггь представлена как совокупность подсистем управления, функционирующих в информационной среде в соответствии установленными процедурами движения информации, которые определяют последовательность этапов реализации бизнес-процессов, а также способы передачи, хранения и

обработки информации в процессе управления. Следовательно, одним из основных условий эффективного функционирования СППР является постоянный анализ и обработка, установление связей и путей циркуляции информационных потоков между источниками и приемниками информации, что обеспечивает комплексный подход к разработке и реализации вариантов управленческих решений для ЛПР.

Для управления предприятиями известным и хорошо зарекомендовавшим себя на практике является подход, базирующийся на применении мультиагентных СППР, в которых сочетаются различные методы анализа ситуаций и формирования управленческих решений, реализуемые агентами MAC. Показано, что мультиагентные технологии могут рассматриваться как основа для создания эффективных методов и средств разработки систем управления бизнес-процессами. Рассмотрены вопросы создания и применения СППР в ситуациях, связанных с оптимизацией взаимодействия агентов в сетевых структурах MAC и иерархических структурах. Выделены наиболее важные составляющие систем подобного класса, в число которых входят подсистемы моделирования бизнес-процессов.

Приведен аналитический обзор структур СППР и методов обработки информации в них. Рассмотрены наиболее популярные системы обработки информации, их функциональные возможности, архитектура, программные платформы, принципы проектирования и т.д. Проведен анализ систем предварительной подготовки данных для принятия управленческих решений на базе стандартов ERP, IDEF, MRP, ERPII. Отмечены преимущества и недостатки тиражируемых систем данного класса, в том числе сложность, длительность и дороговизна внедрения, приведены примеры реализованных СППР для различных сфер деятельности. Сделан вывод об отсутствии систем, применимых для целей управления бизнес-процессами ГП с учетом оптимизации режимов совместной работы агентов MAC.

Проведен обзор средств и методов генерации решений, их особенности и области применения. Огмечено, что используемые методы не всегда позволяют получать аналитическое решение задач управления бизнес-процессами ГП. Показано, что использование принципа максимума Понтрягина позволяет оптимизировать процессы управления работой ГП при наличии ограничений на управляемые параметры. Предложено использование этого метода для решения некоторых линейных задач управления бизнес-процессов ГП.

В заключение первой главы на основании результатов проведенного аналитического обзора сделаны выводы о возможностях применения некоторых из рассмотренных средств и методов оценки решений в СППР при управлении бизнес-процессами ГП в современных экономических условиях.

Во второй главе разрабатываются модели управления бизнес-процессами -выбором и реализацией ИП в СППР. Предлагаемые модели управления носят концептуальный характер и отражают наиболее существенные аспекты совместной работы ГП. При этом основной упор делается на определение основных закономерностей процессов управления, а также тенденций и стратегий их развития в зависимости от параметров работы ГП между собой и внешней средой.

Проводится анализ работы MAC, состоящей из промышленных предприятий, находящихся под управлением УК. Показано, что каждое предприятие, входящее в ГП, можно представить самостоятельным агентом, действующим в пределах выделенных ему полномочий. С позиции системного анализа такую MAC можно представить несколькими классами: центральной управляющей компанией, территориальными управляющими компаниями, промышленными предприятиями (агентами А, Б, В) (рис.1).

Рисунок 1 - Схема системы группы промышленных предприятий

Совместную работу всех классов этой системы можно рассматривать как MAC с прямыми и обратными связями. Входами системы являются различные виды производственных и финансовых ресурсов: сырьё, материалы, комплектующие, производственные фонды, инвестиции, а выходами - выпускаемая системой продукция и выполняемые различного рода услуги. При анализе бизнес-процессов в такой MAC рассматриваются несколько типов задач, характеризующихся различными условиями взаимодействия агентов друг с другом и с внешней средой, а в качестве критериев оптимальности управления используются интегральные функционалы качества работы агентов.

При решении задач управления бизнес-процессами реализации ИП используется однопродуктовая модель Солоу, которая может быть применима как к отдельному промышленному предприятию, так и ко всей ГП. При этом дополнительно принимается, что MAC работает в установившихся внешних условиях, кроме того, отсутствует временной лаг между инвестициями и их освоением, а темпы развития предприятия характеризуются динамикой производственных фондов, которая в свою очередь определяется величиной инвестиционных ресурсов (отчислениями от прибыли или внешними инвестициями).

При оптимизации управления реализацией ИП на промышленном предприятии за счёт внешних источников принимается, что в начальный момент времени уровень основных производственных фондов предприятия в денежном исчислении равен Х%, и с целью дальнейшего развитая предприятия требуется повысить его до требуемого значения X, за счет внешнего инвестирования агента-инвестора в течение времени [0,Т]. Динамику изменения текущего уровня

стоимости производственных фондов предприятия в таком случае можно записать в следующем виде:

X'{i) = -nX{t) + D{t). (1)

Здесь ¡л - коэффициент амортизации оборудования, a D(t) - темп инвестирования (управляющий параметр инвестора). Инвестор при участии в ИП старается так управлять параметром D(t), чтобы получить минимальные величины его собственных суммарных инвестиционных затрат G(T) (функционала качества)

г

G(T) = ¡D(t)e~"dt-> m in, где Я - коэффициент дисконтирования финансовых

о

потоков.

Для определения оптимального процесса инвестирования нужно проинтегрировать уравнение (1) с учетом условия для G(T). Если инвестирование будет постоянным (D(t)=D(f=const), решение этой задачи можно получить в следующем виде: Go=Do(I-e'lT)/X. Из этого выражения видно, что суммарные инвестиционные затраты зависят линейно от темпов инвестиций. Так как линейная функция не имеет экстремумов, это не позволяет оптимизировать процесс инвестирования. Чтобы оптимизировать процесс инвестиций, вместо линейной будем использовать квадратичную функцию, тогда функционал качества инвестора

т

будет иметь следующий вид: G, = jD2(t)e'lldt->min. Для этого варианта работы

о

инвестора нужно также проинтегрировать уравнение (1) с учетом условия для Gi. Такая задача относится к классу задач Лагранжа теории оптимального управления, и для её решения можно использовать принцип максимума Понтрягина.

Для решения поставленной задачи этим способом составляется функция Гамильтона, и находятся выражения для D (t), при которых гамильтониан будет иметь максимальное значение. После интегрирования (1) с учетом требований на G, и граничных значений (Хо и Хт) была определена следующая траектория управления изменением темпа инвестирования:

D'U^r-X^^ey^-e-^. t (2)

где 9 = ¡1 + X. На основании полученных выражений для D (t) и Dn по выражению для G (Г) были рассчитаны суммарные затраты инвестора.

Проведенные вычисления показали, что управление процессом инвестирования по D*(t) позволяет инвестору снизить свои суммарные затраты при достижении одних и тех же значений Хт. В таблице 1 показано снижение суммарных затрат инвестора (в процентах) при финансировании по D*(i) по сравнению с темпом финансирования по D„=const для ряда значений /j и / при XJX0=2 и 7-2.

Таблица 1 - Снижение затрат (%) инвестирования по D(t) по сравнению с Dq.

>.=0,05 Х=0,10 Х=0,15 Х.=0,20 Х=0,25 Х=0,30

ц=0,05 0,7 0,8 1,2 2,0 3,0 4,1

ц=0,10 1,1 1,6 2,3 п 4,4 5,9

ц=0Д5 1,6 2Л 3,2 4,5 5,7 8,0

ц=0,20 2,3 3,3 4,5 5,7 7,3 9,6

ц=0,25 3,3 4,3 5,6 7,3 8,9 11,1

Таким образом, управление процессом инвестирования по полученному выражению D*(t) по сравнению с Apconst позволяет снизить суммарные затраты инвестора при достижении одних и тех же значений Хт.

В этой главе рассматриваются также такие ИП, когда промышленное предприятие при реализации ИП дополнительно использует свою прибыль, которая направляется им на инвестиции или в собственные накопления. Выбор одного из этих вариантов производится предприятием из условия получения максимальной прибыли. Инвестор участвует в совместной работе путем приобретения акций, по которым он получает дивиденды. Уравнение совместной работы агентов в такой MAC по аналогии с (1) будет:

X4t) = -fiX(t) + vx + ^D(t). (3)

Здесь к - прибыль, a v и Ъ, - управляющие параметры предприятия и инвестора. Принимается, что при v=l прибыль предприятия направляется им на инвестиции, а при v-О она идет в собственные накопления. Аналогично при ^=1 осуществляется инвестирование, а при £=0 нет. Дополнительно имеется следующее ограничение: v и Е, должны изменяться в диапазоне [0,1]. При этом принимается мгновенное освоение инвестиций, при анализе используется однофакторная линейная производственная функция, изменение прибыли предприятия относительно основных фондов имеет также линейную зависимость.

Целевая функция предприятия (Gim) заключается как в увеличении собственных накоплений, так и в повышении стоимости своих основных фондов, а целевая функция инвестора (G'j) - в получении максимальной прибыли: т т

GIm = f*(l-v)*~^cfr+*(:r)-»rnax, G2 = \{anL-%D)e~x' dt-> max. (4)

о о

Здесь а - доля прибыли, направляемой предприятием на выплату дивидендов по его акциям, а £ - доля акций, принадлежащих инвестору, от их общего количества, по которым выплачиваются дивиденды.

После анализа поставленной задачи было получено, что для интегрирования уравнения (3) с учетом требований (4) можно использовать принцип максимума Понтрягина, который позволяет получить оптимальные траектории изменения управляющих параметров v и £ при наличии ограничений на них. В результате решения поставленной задачи получено, что с течением времени совместной работы [0,Т] управляющие параметры v и £ должны изменяться следующим образом: fl nput>ta] jl при (<t,\ jl при /0<i</2;

(0 при t<i„ ; ¡0 при i, </</„ • }0 при t> t1 .

Как видно, изменения управляющих параметров имеют релейный характер и равны одному из двух своих возможных предельных значений. Моменты времени, в которых должны происходить изменения этих параметров, равны:

„Ь-и . . 1 , Ы~в _ 1, аЫ-в

t=T——; г,=.'0+-1п-; t.—T-i—In-;

0 Ь-в 0 bL г в abL

где 9 = fi+Л, Ь=дл1дХ, при этом <t0 <t2 <Т.

Для выполнения условий (4) оптимальное управление использования своей прибыли предприятием будет следующим. На интервале времени [0 До], где прибыль предприятия направляется в собственные накопления, а на интервале времени [1о,Т], где она расходуется на ИП (рис.2).

"V

! ! •

и 1 : 1

|

• и , „ ,.,,; ) О // I. ¡2 г I

Рисунок 2- Оптимальное изменение управляющих параметров предприятия (V) и инвестора (£).

Для оптимального управления инвестициями инвестор (рис.2) на интервале времени [0,^] приобретает акции, получая при этом дополнительно дивиденды, в момент времени ^ прекращает покупку акций (§=0) и в период [^Л] только получает дивиденды по ранее приобретенным акциям. Если предприятие на шггервале времени не выплачивает дивиденды (а=0), то с момента времени ^ инвестор прекращает свое участие в совместном ИП. Если в период времени ро,Т] предприятие продолжает выплачивать дивиденды, инвестор вновь начинает приобретать акции до наступления момента времени ^ В этот момент времени прекращается приобретение акций, и в период р2,Т] инвестором производится только получение дивидендов по ранее приобретенным акциям. Такое управление совместной работой предприятия и инвестора позволяет получить максимальные значения функционалов качества (С)ти С2) всем участникам реализации ИП.

В третьей главе проводится оптимизация управления, совместной работы ГП по изготовлению и реализации промышленной продукции. В ней рассматривается, работа МАС, состоящей кз нескольких агентов, которые представляют собой предприятия ГП, например вспомогательного и основного производства (рие. 3). Предприятие вспомогательного производства (агент А) приобретает необходимые материалы и комплектующие, проводит их контроль, предварительную обработку и передает их далее другим в основное производство на изготовление, испытание, сборку и дальнейшую реализацию (агентам Б и В).

Совместную работу агентов с течением времени в такой МАС можно представить следующей системой дифференциальных уравнений:

(У= и{Х\-х)-У{г\-:)-Н{У\-у)\ ■ (5)

Здесь х ,у и г соответственно количество продукции на складе агентов А, Б и В, и(() скорость изготовления агентом А, У(0, скорости

приобретаемой и в дальнейшем реализуемой агентами Б и В единицы продукции, XI, 21 и У/ -максимальные вместимости продукции складов агентов А, Б и В.

Рисунок 3 - Совместная работа агентов ГП За время совместной работы [0,Т] каждый из агентов стремится получить для себя максимальную прибыль (J, для агента A, J2 и J3 для агентов Б и В):

Jl=\clv{Z\-z)+c,R{Y\-y)-c0U{Xl-x)-dix\lt->m2X, (6)

О

J2 = \ctlVz-c, V(Z\-:)~ d^dt -»max, (7)

О

J, =%tSy-c3 R(Y\-y) -dt »max, (8)

0

где c0, с и сг, c3, c4 - стоимости единицы изготавливаемой агентом А, приобретаемой и реализуемой агентами Б и В продукции, а ¿¡, d2 и d3 - дополнительные затраты на её транспортировку и хранение на складах агентов.

Максимальное значение своих функционалов качества каждый из агентов может получить за счет изменения своих управляющих параметров U(t) (агент А), V(t), W(t) (агент Б) и R(t),S(t) (агент В).

Рассмотрим вначале работу агента В в такой MAC. Для этого нужно проинтегрировать (5) с учетом выполнения требований (8). При решении этой задачи будем использовать принцип-максимума Понтрягина, для этого составим функцию Гамильтона:

Нз = L/(Xl-x)+h] R(Y\-y)+h1Sy+h1 V{2\-где A^y/j-i^-c,; Л2 = с, - у/,; й,=уа щ, ц/2 и Y'j - вспомогательные переменные, определяемые выражениями:

дх oz оу

В соответствии с принципом максимума Понтрягина, оптимальное управление работой агента В будет в том случае, если функция Гамильтона будет иметь максимальное значение. Это будет в том случае, если управляющие параметры агента В будут изменяться следующим образом:

и [Л при Д>0; и {б" при й2>0.

Видно, что изменения управляющих параметров агента В имеют релейный характер и равны по величине одному из двух своих возможных предельных значений. При этом весь процесс изменения этих параметров состоит из двух интервалов, в которых эти параметры имеют постоянное значение, а продолжительность этих интервалов определяется вспомогательными переменными Ч>\, Ч>2 и 4/3, которые можно найти из решения дифференциальных уравнений для них. Граничные значения для этих переменных были определены в этой главе, и они соответственно равны: у ¡(Г) = у12(Т) = \рз(Т) = 0.

Полученные в этой главе выражения для вспомогательных переменных показали, что функция И2>0 на всем интервале [0,Т], функция И,>0 на интервале [0,г2], а на интервале рг.Т] функция Лу<0. Момент времени 12, при котором управляющий параметр Я (I) становится равным нулю, и агент В прекращает приобретать продукцию у агента А, равен:

,2=7+11п(£42£>^; (9)

2 5 з 1 Ш с2Ж-аг

Аналогичным образом рассмотрена работа агента Б. При этом получено, что оптимальное управление процессом его работы будет таким же, как и для агента В, т.е. на начальном интервале времени [0,^] он приобретает, а на интервале времени рьТ] прекращает приобретать продукцию у агента А. Величина момента времени при котором происходит изменение его управляющего параметра V (1), определяется по выражению (9).

Исходные данные

Ч>1. 4*2, VI Л*,5*

Агент В

Агент Б

Л Ь, Jí

к, к 1 < и'

VI

ИЗ

Агент А

«,« ч - Алгоритм определения оптимальных параметров управления работой агентов

Определение оптимальных режимов работы агента А также было проведено с помокью принципа максимума Понтрягина, при этом использовалась система уравнений (5) и (6). В результате анализа определено, что для получения МЛсимальной прибыли агент А в начальный период времени [0 До] должен , /отавливать продукцию, а в период времени [ЪьТ] её производство остановить. На исунке 4 приведена схема определения управляющих параметров агентов А, Б и В при их совместной работе в МАС.

При определении момента времени 10 необходимо учитывать, что агент А обычно к моменту окончания совместной работы с агентами Б и В старается

полностью реализовать всю изготовленную для них продукцию, т.е. получить х(Т) = 0. В этой главе получено выражение для определения количества продукции на складе агента А по окончании времени совместной работы:

^^о+^Хо + А^^-ГоК^И^^"-^^'0) (Ю)

где К0, К), К2 и К3 постоянные величины, зависящие от исходных показателей совместной работы агентов. Формулы для их определения приведены в третьей главе работы. Приравняв выражение (10) нулю, можно найти неизвестную величину /о- В связи с тем, что полученное уравнение нелинейное, его решение проводится численными методами. Для этого составлена программа, алгоритм которой показан на рисунке 5. Её входными данными являются левая (а) и правая (Ь) границы интервала, в котором находится искомое (10), а также точность вычислений (4).

Рисунок 5 -Алгоритм определения оптимального момента времени ^ остановки изготовления продукции агентом А.

Оптимальный процесс управления совместной работой агентов в такой МАС будет следующим. На интервале времени [0До] агент А изготавливает, в момент времени ^ останавливает производство и на интервале ро,Т] не изготавливает продукцию. Агент Б на интервале времени [ОД]], а агент В на интервале [0,У приобретают продукцию. В момент времени 12 агент В, а в момент ^ агент Б прекращают приобретать продукцию у агента А. Одновременно с этим, агенты Б и В на всем интервале времени [0,Т] занимаются реализацией продукции.

при их последовательной работе.

Полученная схема совместной работы имеет логическое обоснование - ни одному из агентов не выгодно изготавливать (приобретать) лишнюю продукцию, которая впоследствии полностью не может быть реализована. Такая схема параллельной совместной работы агентов не всегда устраивает агента А, т.к. имеются периоды времени, в течение которых его производство будет простаивать. Дня устранения этого недостатка предложена последовательная схема работы агентов. Для случая МАС из трех агентов А, Б и В она приведена на рисунке 6.

Вначале агент А работает с агентом Б, в момент времени останавливает изготовление продукции для агента Б и вместо того, чтобы полностью останавливать свое производство, он начинает изготавливать продукцию для агента В, в течение периода времени [1о,Т]. С момента времени Т вновь начинается работа с агентом Б и далее весь цикл совместных работ агентов А, Б и В повторяется снова. При такой последовательной схеме у всех агентов (А, Б и В) исключаются простои в работе.

На рисунке 7 показано изменение суммарной прибыли агента А (ДА=1Б+Л3) с течением времени I при вышеуказанной последовательной схеме работы. Кривые .1Б (агент Б) и Ш (агент В) показывают изменение прибыли агента А в том случае, если он работает отдельно с каждым из этих агентов. Последовательная схема работы агента А заключается в том, что с начального момента до ^=8,0 он работает с агентом В, и его прибыль отрицательна, т.е. затраты на изготовление пока больше стоимости реализованной им продукции. С момента г0=8,0 он прекращает изготовление продукции для агента В, а только реализует ему ранее изготовленную продукцию. Одновременно с этим начинается изготовление продукции для агента Б, которое продолжается до момента времени Т=20,0. С момента времени Т=20,0 вновь начинается работа с агентом В, и весь цикл повторяется снова.

Моменты времени ¡о, I/ и зависят от исходных значений параметров совместной работы агентов. На этапе обсуждения условий совместной работы агентов, ЛПР на основе рекомендаций СППР согласовывают такие значения этих параметров, которые обеспечивают непрерывную работу каждому из агентов.

Рисунок 7 - Последовательная работа агентов А, Б и В. На практике совместная работа изготовителей и потребителей продукции может отличаться от рассмотренной выше. В приложении к диссертационной работе

1-г

ге -—.те

0,0 4,0 8,0 12,0 16,0 20,0 24,0 28,0 32,0 36,0 40,0

дополнительно приведены возможные варианты совместной работы агентов, которые отличаются друг от друга исходными условиями, характеризующими изготовление, приобретение и реализацию продукции. Так, например, совместную работу MAC из двух агентов - изготовителя продукции (агент А) и его дилера (агент Б) можно условно представить следующей системой уравнений:

x = U-Vx; z'=Vx-Wz.

Функционалы качества (J, агента A, J2 агента Б) для такого варианта их совместной работы будут иметь следующий вид:

J, =}(c,F^-i/c0 - d, x)dt~cx *(r)-»max, (11)

О

Г

У2 = [{cJVz-cyx-dtzjdt-c^T)-* max. (12)

о

Задачей для обоих агентов является поиск оптимальных траекторий изменения управляющих параметров U, V и W, при которых -Л и J2 будут иметь максимальные значения. В этой главе проведен анализ работы такой системы и найдены оптимальные режимы изменения управляющих параметров агентов А и Б, обеспечивающие максимальную эффективность каждому из них.

В связи с нестабильной современной рыночной ситуацией, возможны случаи, когда один из агентов в какой-то момент времени принимает решение о прекращении совместной работы. В этом случае ему нужно полностью реализовать всю имеющуюся у него продукцию. В этой главе рассмотрены такие возможные случаи и определено минимально возможное время реализации продукции, которое равно (77 и Т2) для агентов А и Б:

1 V Vy + Vxk w w+W zk

Здесь xk и zk - количество продукции на складах агентов в момент принятия решения о прекращении совместной работы, V/ и w соответственно минимальные скорости приобретения и реализации продукции агентом Б.

Полученные в этой главе результаты были использованы при разработке СППР при управлении бизнес-процессами ГП.

В четвертой главе приведены примеры определения оптимальных процессов управления совместной работой агентов в MAC, а также рассмотрена практическая реализация разработанной СППР при управлении бизнес-процессами ГП.

Одним из обязательных условий проведения совместной работы агентов является получение максимальных значений своих функционалов качества каждым из них. Из выражений для этих функционалов качества (6-8, 11-12) видно, что их величины зависят от многих исходных показателей. На рисунке 8 показан типичный характер изменения с течением времени t совместной работы функционала J2 агента Б в зависимости от стоимости ct приобретаемой им у агента А продукции при следующих исходных данных совместной работы агентов: Т=20,0; с0=1,0; С2=2,5. Видно, что изменение J2ot с/ и t имеет существенную нелинейную зависимость, при этом максимальное значение J2(T) будет при Ci=l,3-1,5.

Такой же характер оказывает влияние с( и t на изменение функционала качества агента А, при этом её максимальное значение будет при другом значении Ci. Выбор конкретного значения с, должен проводиться агентами на основании рекомендаций СГТПР при согласовании исходных данных и режимов их совместной работы.

В этой главе на графиках и таблицах показано влияние исходных показателей на изменение управляющих параметров агентов, на основании которых в СППР вырабатываются решения по управлению работой агентов MAC. Рисунок 8 - Зависимость функционала^ от t и с,.

Максимальные значения функционалов качества каждого из агентов во многом определяются исходными значениями показателей совместной работы. Каждый из агентов обычно стремится выбрать их такими, которые обеспечивали бы ему наибольшую прибыль. Для определения значений таких показателей необходимо провести оптимизацию величины прибыли относительно возможных изменений значений исходных параметров. Для этого предлагается использовать i численные методы поиска максимума функции многих переменных. В главе

проведен анализ существующих методов поиска и показано, что в СППР можно использовать метод деформируемого многогранника. Проведена модификация этого метода, позволяющая при заданной точности значительно сократить время нахождения максимального значения. Приведена схема и рассмотрена работа этого алгоритма по оптимизации функционалов качества работы агентов.

Для нескольких вариантов исходных данных произведены расчеты , показателей эффективности совместной работы MAC, состоящей из агентов ГП. С 1 использованием этих данных и выбранных вариантов совместной работы агентов 1 программные модули СППР позволяют определять моменты времени, в которых

ЛПР должны принимать решения по изменению управляющих параметров агентов с I целью получения каждому из них максимальных значений функционалов качества.

В этой главе приводится также описание СППР "ИнноБП" при управлении 1 бизнес-процессами ГП, разработанной на основе приведенных в главах 1-3 результатов исследований. Программная реализация СППР осуществлена в среде разработки Delphi с использованием трёхуровневой архитектуры - ядро, система 1 управления базами данных (СУБД), автоматизированные рабочие места (АРМ) J пользователей - ЛПР и исполнителей. Так как основная вычислительная нагрузка приходится на ядро и СУБД, то снижаются требования к автоматизированным ! рабочим местам, а соответственно стоимость внедрения и эксплуатации системы. В СППР предусмотрена возможность подключения удаленных АРМ через сеть | Интернет.

| СППР "ИнноБП" включает в себя ядро, управляющее основными подсистемами (подсистема управления ИП и режимами их инвестирования, а также подсистема управления режимами совместной работы предприятий) и рядом вспомогательных подсистем: подсистема визуализации, экспорта и отчетности (ВОЭ); подсистема / аудита и контроля доступа (АиКД); подсистема обработки данных (ПОД);

подсистема пользовательских интерфейсов (ППИ), подсистема взаимодействия ' внешними источниками данных и системами управления ГП (ВВИ). Структурная схема взаимодействия подсистем СППР приведена на рисунке 9.

Эксплуатация СППР "ИнноБП" показала её эффективность при оптимизации управления предприятиями ГП. С использованием этой системы также составляется ряд аналитических отчетов по развитию предприятий, которые включают в себя численные показатели работы каждого из подразделений и всей Г'П в целом. Таким образом, ЛПР имеет возможность оперативно принимать ряд управленческих решений, направленных на оптимизацию работы ГП, а также на основании уже принятых решений проводить мониторинг изменений текущей деятельности как внутри структурных подразделений ГП, так и при их взаимодействии с внешними заказчиками продукции.

Результаты диссертационной работы были внедрены в ГП "Шандени", которая объединяет производственные, сбытовые и сервисные подразделения и является заметным игроком кондитерского рынка России. Внедрение позволило оптимизировать бизнес-процессы ГП: реструктуризацию ГП с созданием ответственного за внедрение ИП подразделения, выбор ИП по обновлению ' варочного оборудования шоколадного производства среди шести альтернатив, оптимизацию совместной работы этого предприятия и УК по инвестированию при реализации этого ИП, а также оптимизация совместной работы агентов-производителей шоколадной продукции и сбытового подразделения ГП. При этом удалось оптимизировать вложения УК ГП в ИП при внедрении, повысить финансовые показатели эффективности совместной работы структурных подразделений ГП "Шандени", что подтверждено актом внедрения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен системный анализ СППР при управлении бизнес-процессами ГП. Это позволило определить направления и методы оптимизации систем их управления для использования при реализации совместных бизнес-процессов.

2. С использованием принципа максимума Понтрягина решена задача управления распределением инвестиций с течением времени реализации совместного ИП для MAC агента-предприятия ГП и агента-инвестора (УК ГП). Это позволило определить оптимальные траектории изменения процесса управления ИП, которые в отличие от существующих учитывает как начальные, так и конечные значения требуемых параметров инвестиционного процесса. Показано, что применение разработанной методики позволяет инвестору снизить свои затраты при достижении одних и тех же результатов процесса инвестирования.

3. Рассмотрено управление динамической MAC совместной работы агента-предприятия и агента-инвестора, учитывающее возможные варианты использования агентом-предприятием получаемой прибыли и инвестиций агента-инвестора. Показано, что для получения максимальных значений функционалов качества каждому из агентов от совместной работы, им необходимо менять режимы использования своей прибыли (для предприятия) и внешних инвестиций (для инвестора) с течением времени. Получены выражения для определения моментов времени, при которых должно проводиться изменение управляющих параметров агентов, для обеспечения наибольшей эффективности работы MAC.

4. Проведен анализ работы динамической системы, состоящей из изготовителей и потребителей промышленной продукции в течение произвольного периода времени. Получены выражения для функционалов качества (целевых функций) агентов MAC, учитывающие как статические, так и динамические показатели их совместной работы. Это позволило определить моменты времени, в которых в СППР должны приниматься управленческие решения по изменению параметров, характеризующих работу агентов MAC, в зависимости от поставленных перед каждым агентом задач.

5. Разработана схема и варианты управления параллельной и последовательной работы агентов в СППР, основанные на динамическом анализе процессов изготовления и реализации промышленной продукции. Определены режимы и моменты времени изменения управляющих параметров, продолжительность и характер изменения показателей работы агентов в такой системе из условия получения каждому из агентов максимальных значений функционалов качества от их совместной работы. Определены такие исходные данные последовательной работы ГП, которые дают им возможность организовать непрерывную работу в замкнутом цикле по изготовлению и реализации продукции.

6. Определена структура и разработана СППР при управлении бизнес-процессами ГП и структурными преобразованиями ГП. Проведена апробация и внедрение СППР в ГП «Шандени», подтверждающая результативность и эффективность её использования на реальных объектах.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных Перечнем ВАК РФ

1. Петров Д.В. Оптимизация динамических систем инвестирования промышленных предприятий // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. Физ. мат. науки: Научный журнал. - Самара: СамГТУ, 2010,- № 1(20) - С. 231-233.

2. Петров Д.В., Куликовский K.J1. Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации планирования деятельности группы предприятий И Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. Физ. мат. науки: Научный журнал. - Самара: СамГТУ, 2009.- № 2(19) - С. 124-132.

3. Куликовский K.J1., Петров Д.В. Применение искусственных нейронных сетей в системах принятия управленческих решений промышленных предприятий // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. Технические науки: Научный журнал. - Самара: СамГТУ, 2008, №.2(22) - С. 38-42.

Список публикаций в других журналах, сборниках научных трудов, материалах международных и всероссийских научных конференций

4. Петров Д.В. Анализ показателей работы предприятий на основе информационных систем поддержки принятия решений. // Экономика Поволжья: Труды Всероссийской научно-технической конференции 20 марта 2008г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С.55-59.

5. Петров Д.В. Методы оптимизации в системах моделирования и подготовки принятия управленческих решений промышленных предприятий. // Экономика Поволжья: Труды Всероссийской научно-технической конференции 20 марта 2008г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С. 100-103.

6. Петров Д.В. Информационные методы оценки возможности кредитования в системах поддержки принятия решений // Наука, бизнес, образование'2008: Труды. Международной научно-практич. конференции 22 марта 2008 г.- Самара: НОУВПО "Поволжский институт бизнеса", 2008. - С.77-80.

7. Петров Д.В. Поддержка автоматизации производства в корпоративных информационных системах // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании: Труды Седьмой Всероссийской научно-практич. конференции 20 ноября 2008г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С. 125-127.

8. Петров Д.В., Петров М.В. Методы анализа альтернатив в системах поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы.- ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С. 99-107.

9. Петров Д.В. Применение систем поддержки принятия решений в функциях повышения эффективности нефтегазодобывающих предприятий. // Труды V Международной научно-практич. конференции 15-17 октября 2008г. Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С. 319- 322.

10. Петров Д.В. Применение кластеризации в системах поддержки принятия решений // Информационные технологии и математическое моделирование» (ИТММ-2008) г. Анжеро-Судженск, Кемеровской обл.: Труды VII Всероссийской

научно-практической конференции с международным участием 14-15 ноября 2008 г. - Томск: Изд-во Том. ун-та. - Ч. 1. - С. 94-97.

11. Петров Д.В. Анализ состояния промышленных предприятий в системах поддержки принятия решений // Наука, технологии, инновации НТИ-2008: Труды Всероссийской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых 4-7 декабря 2008г.: Новосибирск, гос.тех. ун-т- Часть 1 - С. 205-207.

12. Петров Д.В. Проектный подход в системах поддержки принятия решений инновационного развития предприятий И Экономика и управление: теория, методология и практика: Труды международной научно-технической конференции 26 марта 2009 г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, Т. 2, - С. 94- 98.

13. Петров Д.В. Оптимизация процессов работы динамической системы изготовителей и потребителей продукции // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды Шестой Всероссийской научной конференции 29 июня 2009г. - Самара: ГОУВПОСамГТУ, Часть 2, - С.139-141.

14. Петров Д.В. Использование процессного подхода к реструктуризации предприятий в системах поддержки принятия решений И Информационно-измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей. - ГОУВПО СамГТУ, 2009.-С. 90-93.

15. Петров Д.В. Математическое моделирование и управление инвестициями промышленных предприятий // Компьютерная интеграция производства и ИПИ технологии» (КИП-2009): Труды четвертой Всероссийской научно- практической конференции 11-13 ноября 2009г. - Оренбург. - С.519-522.

16. Петров Д.В. Математическое моделирование совместной работы группы предприятий // Компьютерные технологии в науке, практике и образовании: Труды Восьмой Всероссийской научно-практич. конференции 18 ноября 2009г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С. 145-154.

17. Петров Д.В. Система поддержки принятия решений для оптимизации процессов инвестирования // Информационно-измерительные и управляющие системы: сб. науч. статей. - ГОУВПО СамГТУ, 2009. - С. 93- 100.

18. Петров Д.В. Разработка антикризисной стратегии предприятий на основе систем поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей. - ГОУВПО СамГТУ, 2010. - С. 115- 120.

19. Петров Д.В. Имитационное моделирование процесса реализации продукции предприятий // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды Шестой Всероссийской научной конференции 29 июня 2009г. - Самара: ГОУВПО СамГТУ, Часть 2, - С.113-116.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета Д212.217.03 ГОУВПО "Самарский государственный технический университет (протокол № 15 от 22 ноября 2010 г.)

Формат 60x84 1/16. Уч. печ. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ № 95. Отпечатано на ризографе. ГОУВПО "Самарский государственный технический университет" Отдел типографии и оперативной печати 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Введение

1 Системный анализ технологий применения СППР при управлении 8 бизнес-процессами

1.1 Анализ принципов управления в ГП

1.2 Целевые функции бизнес-процессов ГП

1.3 Применение MAC в управлении бизнес-процессами

1.4 Недостатки существующих СППР при управлении развитием ГП

2 Управление совместной работой промышленных предприятий и 26 инвесторов

2.1 Оценка эффективности ИП в СППР

2.2 Математическое моделирование и управление инвестиционными 31 процессами промышленных предприятий

2.3 Оптимизация управления динамической системой совместной 40 работы промышленных предприятий и инвесторов

2.3.1 Оптимизация процесса распределения прибыли предприятия

2.3.2 Оптимизация работы инвестора ~

3 Оптимизация управления процессами совместной работы агентов в ГП

3.1 Постановка общей задачи совместной работы системы из 57 нескольких агентов

3.2 Оптимизация управления совместной работой системы, состоящей 60 из двух агентов

3.2.1 Оптимизация управляющих параметров агента Б

3.2.2 Оптимизация управляющего параметра агента А

3.2.3 Определение предельного быстродействия агентов А и Б

3.3 Оптимизация управления работой системы предприятий в ГП

3.3.1 Оптимизация управляющих параметров агента Б

3.3.2 Оптимизация управляющего параметра агента А

3.4 Оптимизация управления совместной работой системы из 83 нескольких агентов

3.4.1 Управление параллельной работой предприятий-агентов

3.4.2 Последовательный режим взаимодействия агентов

4 Применение разработанных методов управления бизнес-процессами 95 ГПвСППР

4.1 Оптимизация бизнес-процессов выбора ИП

• 4.2 Оптимизация бизнес-процессов совместной работы ГП

4.3 Определение оптимальных значений показателей бизнес-процессов 115 в СППР

4.4 Разработка программного комплекса СППР

4.5 Внедрение разработанной СППР в ГП "Шандени" 127 Заключение 134 Библиографический список 136 Приложение А. Возможные варианты совместной работы агентов MAC 143 Приложение Б. Табличный и справочный материал 149 Приложение В. Акт внедрения СППР в ГП "Шандени"

В действующих экономических реалиях всё более актуальными становятся формы интеграции хозяйствующих субъектов путем создания групп предприятий (ГП), реорганизованных из отраслевых структур или создаваемых заново путем приобретения существующих компаний. Хозяйственная деятельность ГП осуществляется в условиях экономической нестабильности и совершенствования системы экономических отношений, что предъявляет принципиально новые требования в сфере управления взаимодействием предприятий. В этих условиях успешное развитие предприятий ГП и нередко само их существование зависят как от эффективного использования самих систем управления, так и от компетентности принимаемых управленческих решений. Следовательно, для лиц, принимающих решения (ЛПР) - руководителей ГП, проблема оценки развития ГП и оперативного принятия обоснованных управленческих решений в условиях нестабильной и быстроменяющейся экономической обстановки приобретает особую актуальность.

Одним из перспективных путей решения указанной проблемы является разработка систем поддержки принятия решений (СППР), использующих научно обоснованные методы формирования решений, основанные на современном математическом аппарате и средствах вычислительной техники. В настоящее время подход к управлению развитием ГП связан с представлением последней в виде мультиагентной системы (MAC), элементы многоуровневой сетевой структуры которой рассматриваются как атомарные автономные единицы - агенты. В отличие от традиционных ГП с вертикально-иерархической структурой, сетевая структура по своему устройству является открытой, т.к. входящие в её состав предприятия могут напрямую взаимодействовать друг с другом. СППР не заменяет, а дополняет существующие системы управления в ГП, взаимодействуя с ними, и использует в своей работе информацию о функционировании подразделений ГП.

На всех этапах экономического развития ГП наиболее важной проблемой в деятельности предприятий является проблема повышения конкурентоспособности продукции, что может быть достигнуто как за счет модернизации производства, так и за счёт оптимизации взаимодействия предприятий в ГП. Одной из первоочередных задач становится разработка и использование СППР при управлении бизнес-процессами ГП.

Под управлением бизнес-процессами в дальнейшем понимается система целенаправленных воздействий, в которой посредством ' управляющих решений ЛПР реализуются мероприятия по повышению эффективности работы ГП. В качестве нескольких видов воздействий в работе рассматриваются: выбор и осуществление инвестиционных проектов (ИП), обеспечивающих выпуск конкурентоспособной продукции; оптимизация параметров системы взаимодействия агентов MAC по изготовлению и реализации продукции; реструктуризация подразделений ГП.

От успешного управления бизнес-процессами зачастую напрямую зависит выживание промышленных предприятий ГП в условиях экономической нестабильности. В то же время в ГП уже на начальном этапе модернизации управления появляются значительные трудности. Это связано с тем, что большинство существующих традиционных программных средств по управлению развитием предприятий построены на классических принципах бюджетирования и контроля и оказываются недостаточно эффективными для управления бизнес-процессами ГП. Кроме того, переход от обозначенной стратегии развития ГП к конкретным действиям исполнителей трудно реализуем из-за отсутствия регулярного единого механизма, который бы устанавливал нужные приоритеты, позволял подготавливать и оценивать варианты решений, анализировал распределение ИП по предприятиям ГП, контролировал согласованность и оперативность исполнения ИП, а также поддерживал возможность совместного принятия решений по ряду текущих вопросов.

Начало разработки и реализации СППР связано с работами как зарубежных, так и отечественных специалистов - Дж. Форрестер, С. Йом, Т. Саати, А. Симонович, Б. Слободан, Д. Нордкотт, Д. Уотерман, A.B. Андрейчиков, В.Н. Бурков, Д.А. Новиков, JI.A. Матвеев, Б.В. Москвин, Б.М. Рапопорт, В.Н. Спицнандель, Э.А. Трахтенгерц, Ю.В. Фролов. Различными вопросами оптимального управления взаимодействием предприятий, а также MAC ГП занимаются В.А. Виттих, Н.В. Дилигенский, A.A. Горский, Г.Б. Евгеньев, Ю.В. Косачев, Ю.И. Параев, П.О. Скобелев, В.Б. Тарасов и др.

Однако необходимо отметить, что состояние дел в сфере применения СППР для обеспечения эффективности управления бизнес-процессами недостаточно отвечает потребностям ГП в современных условиях, и существует ряд научных проблем, требующих системного решения. Среди них можно отметить: необходимость разработки методологии принятия решений при определении режимов оптимального управления взаимодействием промышленных предприятий, входящих в ГП; необходимость разработки принципов информационно-аналитического обеспечения СППР при оптимизации систем управления ГП, отсутствие общих моделей реализации ИП на нескольких предприятиях ГП, находящихся под единым управлением.

Поэтому разработка и применение СППР при управлении бизнес-процессами ГП в настоящее время является задачей актуальной и своевременной.

Объект исследования: система поддержки принятия решений при управлении бизнес-процессами группы предприятий.

Целью диссертационной работы является системный анализ информационных процессов управления деятельностью ГП, разработка СППР для повышения эффективности реализации ИП, а также оптимизации совместной работы (взаимодействия) предприятий, входящих в ГП. Анализ и моделирование бизнес-процессов управления взаимодействием предприятий, а также разработка на основе этого методик принятия оптимальных управленческих решений, обеспечивающих наибольшую эффективность работы ГП.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1) Проведен системный анализ информационных процессов управления, как отдельных предприятий, так и предприятий, входящих в ГП под руководством управляющей компании группы предприятий (УК ГП). Проанализированы существующие подходы, методы и программные средства, используемые для построения сетевых структур MAC ГП.

2) Проведен анализ показателей эффективности внедрения ИП; разработаны программы их сравнительной оценки на основе функции Харрингтона.

3) Разработаны модели динамики систем управления ИП для повышения на их основе эффективности работы промышленных предприятий, входящих в ГП.

4) Разработаны функционалы качества для оценки работы ГП, представленных в виде MAC и осуществляющих весь цикл по производству и реализации продукции.

5) Определены возможные варианты совместной работы предприятий, представленных в виде MAC по изготовлению и реализации выпускаемой продукции, а также разработаны оптимальные режимы управления их совместной работой, на основе принципа максимума Понтрягина.

6) Выполнена программная реализация СППР при управлении бизнес-процессами ГП, обеспечивающая поддержку принятия ЛПР эффективных управленческих решений.

В качестве основных методов исследования были использованы: системный анализ, теория автоматического управления, теория принятия решений, структурный и динамический анализ, системное моделирование, численные методы, нелинейное программирование.

Диссертация выполнена в соответствии с требованиями специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)». Она соответствует пунктам 4, 9, 10 и 13 паспорта специальности 05.13.01.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) Построена новая модель взаимодействия агентов в MAC: агента-предприятия ГП и агента-инвестора УК при реализации совместного ИП. Получено, что управление работой агентов в такой системе можно оптимизировать с использованием принципа максимума Понтрягина, позволяющего учитывать изменение функционалов качества агентов с течением времени их совместной работы.

2) Разработана методология оптимального управления совместной работы промышленного предприятия и инвестора, которая в отличие от существующих учитывает возможные варианты использования предприятием с течением времени своей прибыли и внешних инвестиций, а также как начальных, так и конечных значений параметров ИП.

3) Разработан комплекс моделей MAC ГП и их структурных подразделений, отличающихся тем, что учитывают как режимы работы, так и изменение количества промышленной продукции с течением, и в конце времени совместной работы агентов. Это позволило определить оптимальные моменты времени принятия управленческих решений по изменению режимов работы ГП для получения максимальной эффективности каждому из агентов от совместной работы в таких системах.

4) Разработана система управления параллельной и последовательной работой предприятий-агентов в СПГТР, основанная на анализе совместных процессов изготовления и реализации промышленной продукции. Это позволило для нахождения оптимального управления такой системой использовать принцип максимума Понтрягина и определять на основе этого процессы изменения управляющих параметров каждого из агентов с течением времени их совместной работы.

5) На основе разработанных моделей и методов оптимального управления совместной работой предприятий-агентов выполнена программная реализация CliliP при управлении бизнес-процессами ГП. Это позволило повысить эффективность систем управления, а таюке сократить время разработки и реализации программ реструктуризации ГП.

Практическая ценность. Применение разработанных моделей системы управления совместных бизнес-процессов ГП позволяет учитывать изменение показателей деятельности каждого из промышленных предприятий с течением времени их совместной работы. Это дает возможность проводить анализ стабильности функционирования системы ГП и принимать управляющие решения в оптимальные моменты времени с целью получения максимальных значений функционалов качества каждого из предприятий.

Использование разработанной системы методик и моделей управления совместной работы системы структурных подразделений ГП позволяет ЛПР принимать обоснованные управленческие решения по выбору и реализации режимов и параметров эффективной работы в современных условиях.

Достоверность и обоснованность полученных результатов, выводов и рекомендаций обеспечивается: корректным применением методов системного и структурного анализа автоматизированных систем, методов анализа и моделирования работы систем (теория автоматического управления, нелинейное программирование, экспертное оценивание, принцип максимума Понтрягина, решение систем дифференциальных уравнений).

Основные положения, выносимые на защиту:

1) Динамическая система принятия оптимальных решений при управлении совместной работой агента-предприятия и агента-инвестора MAC, учитывающая возможные варианты использования агентом-предприятием получаемой прибыли и инвестиций агента-инвестора.

2) Комплекс динамических моделей ГП и их структурных подразделений, а также интегральные функционалы качества для анализа и оптимизации процессов управления их совместной работой.

3) Оптимизация управления бизнес-процессами в ГП, состоящей из агентов-изготовителей и агентов-потребителей промышленной продукции. Методика принятия управленческих решений с целью оптимизации работы ГП с использованием принципа максимума Понтрягина.

4) Оптимизация управления параллельной и последовательной работой агентов в MAC ГП, основанная на анализе процессов их совместной работы. Разработка оптимальных управленческих решений, организующих непрерывную совместную работу агентов MAC по изготовлению и реализации продукции.

5) Алгоритмы и методы оптимизации управления совместной работой ГП, реализованные в виде СППР при управлении их бизнес-процессами.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в течение 2008-2010 г. на 12 международных и всероссийских научных, научно-технических и научно-практических конференциях (на 9 конференциях в г. Самара, а также в г. Новосибирск, г. Оренбург, г. Анжеро-Судженск).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 24 печатных работах, в том числе 3 из них (1-3) в изданиях, рекомендованных ВАК России.

Реализация результатов работы. Прикладные разработки и результаты исследовательской деятельности использованы в СППР при управлении бизнес-процессами ГП, которая внедрена на российском предприятии ООО Кондитерский дом "Шандени", имеющем организационную структуру ГП. В результате этого получено реальное улучшение организационной структуры и производственных показателей работы предприятия, подтвержденное актом внедрения.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и 3 приложений. Она содержит 155 страниц основного текста, включая 40 рисунков и 22 таблицы. Список использованных источников из 100 наименований.

Основные результаты и выводы

1. Рассмотрены практические особенности решения задач по выбору наиболее оптимального ИП из числа предложенных к их последующей реализации.

2. Показано, что с помощью предложенного критерия значимости можно учитывать влияние важности конкретного показателя, и таким образом регулировать его влияние на общие показатели эффективности реализации ИП.

3. В рамках разработанных моделях совместной работы группы промышленных предприятий определены численные значения и характер изменения основных показателей работы предприятий при различных вариантах их совместного взаимодействия друг с другом.

4. Показано, что путем оптимизации стоимости и скорости реализации изготовленной продукции можно повысить величину прибыли, получаемую предприятиями от их совместной работы. Для конкретного значения исходных данных определены величины этих показателей, обеспечивающих получение наибольших значений функционалов качества.

5. Рассмотрены различные возможные варианты совместной работы промышленных предприятий. Для заданных исходных данных рассчитаны значения функционалов качества, определено количество имеющейся продукции на их складах, а также рассчитан характер изменения этих показателей стечением времени их совместной работы.

6. Определены такие исходные данные последовательной работы предприятий, которые дают им возможность организовать непрерывную работу в замкнутом цикле по изготовлению и реализации продукции.

7. Рассмотрены способы нахождения оптимальных значений целевых функций. Получено, что для нахождения оптимальных значений показателей работы предприятий нужно использовать численные методы нелинейного программирования. Проведена модификация существующего метода поиска экстремума функции многих переменных с помощью деформируемого многогранника, которая позволяет сократить требуемое время расчетов и повысить точность нахождения оптимальных показателей работы предприятий.

8. Представлена и описана практическая реализация в виде СППР при управлении бизнес-процессами ГП.

9. Подробно описан опыт внедрения результатов работы в ГП «Шандени» и полученные экономические результаты, подтвержденные актом внедрения (Приложение В).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе проведены системный анализ информационных процессов управления бизнес-процессов ГП, разработана СППР для повышения эффективности, а также оптимизации совместной работы (взаимодействия) предприятий, входящих в ГП. Проведен анализ и моделирование бизнес-процессов управления взаимодействием ГП и их структурных подразделений, на основе этого разработана методика принятия оптимальных управленческих решений, обеспечивающих наибольшую эффективность работы ГП.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1. Проведен системный анализ СППР при управлении бизнес-процессами ГП. Это позволило определить направления и методы оптимизации систем их управления для использования при реализации совместных бизнес-процессов.

2. С использованием принципа максимума Понтрягина решена задача управления распределением инвестиций с течением времени реализации совместного ИП для MAC агента-предприятия ГП и агента-инвестора (УК ГП). Это позволило определить оптимальные траектории изменения процесса управления ИП, которые в отличие от существующих учитывает как начальные, так и конечные значения требуемых параметров инвестиционного процесса. Показано, что применение разработанной методики позволяет инвестору снизить свои затраты при достижении одних и тех же результатов процесса инвестирования.

3. Рассмотрено управление динамической MAC совместной работы агента-предприятия и агента-инвестора, учитывающее возможные варианты использования агентом-предприятием получаемой прибыли и инвестиций агента-инвестора. Показано, что для получения максимальной прибыли от совместной работы каждому из агентов, им необходимо менять режимы использования своей прибыли (для предприятия) и внешних инвестиций (для инвестора) с течением времени. Получены выражения для определения моментов времени, при которых должно проводиться изменение управляющих параметров агентов, для обеспечения наибольшей эффективности работы MAC.

4. Проведен анализ работы динамической системы, состоящей из изготовителей и потребителей промышленной продукции в течение произвольного периода времени. Получены выражения для функционалов качества (целевых функций) агентов MAC, учитывающие как статические, так и динамические показатели их совместной работы. Это позволило определить моменты времени, в которых в СППР должны приниматься управленческие решения по изменению параметров, характеризующих работу агентов MAC, в зависимости от поставленных перед каждым агентом задач.

5. Разработана схема и варианты управления параллельной и последовательной работы агентов в СППР, основанные на динамическом анализе процессов изготовления и реализации промышленной продукции. Определены режимы изменения управляющих параметров, продолжительность и режимы работы агентов в такой системе из условия получения каждому из агентов максимальной прибыли от их совместной работы. Определены такие исходные данные последовательной работы ГП, которые дают им возможность организовать непрерывную работу в замкнутом цикле по изготовлению и реализации продукции.

6. Определена структура и разработана СППР при управлении бизнес-процессами ГП и структурными преобразованиями ГП. Проведена апробация и реализация СППР в ГП «Шандени», подтверждающая результативность и эффективность её использования на реальных объектах.

1. Алгоритмы оптимизации проектных решений. Под ред. Половинкина A. M.: Энергия, 1976. - С.340.

2. Алексеев Н. Эволюция систем управления предприятием. // Проблемы теории и практики управления. — 1999. — № 2. С.103-107.

3. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2003. - С.257.

4. Андронникова Н.Г., Баркалов С.А., Бурков В.Н., Котенко А.М. Модели и методы оптимизации региональных программ развития. — М.: ИЛУ РАН, 2001-С.60.

5. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2005. С. 368 .

6. Аоки М. Введение в методы оптимизации. Основы и применение нелинейного программирования. М.: Наука, 1977. — С.344.

7. Балашов В.Г., Бурков В.Н., Дорохин В.В. Механизмы согласования корпоративных интересов. -М.:ИПУ РАН, 2002. С.214.

8. Бахвалов Н.С., Жидков И.Л., Кобельков Г.Н. Численные методы. М.: Бином, 2004. - С.636.

9. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: ИНФРА - М, 1995. - С.528.

10. Блейк Р. Маутон Д. Научные методы управления. Пер. с англ. — Киев, 1990.-С.415.

11. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. — С.220.

12. Витковски Т. Система поддержки принятия решений для выбора стратегии развития предприятия. // Управляющие системы и машины. —1995.- № 4-5- С.96-107.

13. ВиттихВ.А. Согласованная инженерная деятельность. Состояние, проблемы, перспективы // Проблемы машиностроения и надежности машин.1997. -№1. С. 6-14.

14. Габасов Р., Кириллова Ф.М., Принцип максимума в теории оптимального управления Минск: Наука и техника, 1974. - С.272 .

15. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы принятия решений в управлении региональным развитием. —М.: ИПУ РАН, 2002.-С. 143.

16. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B. Многоагентные системы // Новости искусственного интеллекта, 1998. №2. — С. 64-116.

17. Горский A.A., Колпакова И.Г., Локшин Б.Я. Об одной динамической модели процесса производства, хранения и сбыта. // Известия РАН Техническая кибернетика. 1992. - Т.З. - С. 190-193.

18. Горский A.A., Колпакова И.Г., Локшин Б.Я. Динамическая модель процесса производства, хранения и сбыта товара повседневного спроса //Известия РАН. Теория и системы управления. 1998.-№ 1. - С. 144—148.

19. Горский A.A., Локшин Б.Я. Математическая модель производства и продажи для управления и планирования производства.// Фундаментальная и прикладная математика. 2002. - Т. 8. - №1. - С.39-45.

20. Губарь Ю.В. Введение в математическое программирование. — ИНТУИТ, Бином, 2007. С. 304.

21. Дерил Нордкотт. Принятие инвестиционных решений. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - С.247.

22. Дилигенский Н.В., Дымова Л.Г., Севастьянов П.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. — М.: Машиностроение , 2004. С.336.

23. Дилигенский Н.В., Панормов В.В. Синтез и идентификация математических моделей производственно-экономических систем // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. физ. мат. науки: Научный журнал. Самара: СамГТУ, 2004.-№ 47-С. 57-61.

24. Дякин В.Н. Математическая модель задачи среднесрочного планирования развития промышленного предприятия. // Информационные процессы и управление. 2006 .- №1. — С. 15-22.

25. Евгенев Г.Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии, 2000. —№ 4. — С.2-7.

26. Екатеринославский Ю.Ю. Управленческие ситуации: анализ и решения. М.: Экономика, 1988. - С. 350.

27. Иванов В.А., Фалдин Н.В. Теория оптимальных систем автоматического управления. М.: Наука, 1981. - С. 278.

28. Идрисов А. Б., Картышев В. Б., Постников А. В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: Инф. изд. Дом Филинъ, 1997.-С. 271.

29. Калиткин H.H., Кузьмина Л.В. Вычисление корней уравнения и определение их кратности. // Математическое моделирование. — 2010. Т. №7.- С.33-53.

30. Катулев А. Н., Михно В. Н., Виленчик С. Н. Современный синтез критериев в задачах принятия решений. —М.: Радио и связь, 1992. С.119.

31. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 1998. - С.144 .

32. Косачев Ю.В. Оптимизация интегрированной корпоративной структуры в условиях риска. // Экономика и математические методы. -2005,- Т. 41.-№3.-С. 54-66.

33. Косачев Ю.В. Экономико-математические модели эффективности финансово-промышленных структур. М.: Логос, 2004. - С. 135:

34. Косачев Ю.В. Математическое моделирование интегрированных финансово-промышленных систем. М.: Логос, 2008. - С. 144. ISBN 978-598704-110-4

35. Куликовский К. Л., Петров Д.В. Применение искусственных нейронных сетей в системах принятия управленческих решений промышленных предприятий // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер.

36. Технические науки: Научный журнал. Самара: СамГТУ, 2008, №.2(22) - С. 38-42.

37. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996. С. 180.

38. Лагоша Б.А. оптимальное управление в экономике. М.: Финансы и статистика, 2003. - С. 192.

39. Матвеев Л А. Компьютерная поддержка решений. СПб.: Специальная литература, 1998. - С.472 .

40. Мельник М.В. Анализ и оценка систем управления на предприятиях. -М.: Финансы и статистика, 1989. С. 180.

41. Москвин Б.В. Математические методы оптимального управления экономическими системами СПб.: ГУЭФ, 2005. - С.230.

42. Методы и модели информационного менеджмента, /под ред. Кострова A.B. М.: Финансы и статистика, 2007.- С.335.

43. Павлов О.В. Динамические модели взаимодействия участников корпоративных систем. Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2004, Вып.8 — С. 157- 175.

44. Параев Ю.И. Решение задачи об оптимальном производстве, хранении и сбыте товара //Известия РАН. Теория и системы управления. — 2000. — № 2. С. 103-107.

45. Параев Ю.И. Оптимальное управление рекламой в задаче производства, и сбыта товара. // Вестник ТГУ. 2003. - № 280. - С. 162-164.

46. Параев Ю.И. Игровой подход к решению задачи производства, хранения и сбыта товара. //Автоматика и телемеханика. 2005. - № 2. - С. 115- 123.

47. Пантелеев A.B., Бортаковский A.C. Теория управления в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 2003. - С.583.

48. Петров Д.В. Анализ показателей работы предприятий на основе информационных систем поддержки принятия решений. // Экономика Поволжья: Труды Всероссийской научно-технической конференции 20 марта 2008г. Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. - С.55-59.

49. Петров Д.В., Петров М.В. Методы анализа альтернатив в системах поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы,- ГОУВПО СамГТУ, 2008. С. 99-107

50. Петров Д.В. Имитационное моделирование процесса реализации продукции предприятий // Математическое моделирование и краевые задачи: Труды Шестой Всероссийской научной конференции 29 июня 2009г. -Самара: ГОУВПО СамГТУ, Часть 2, С. 113- 116.

51. Петров Д.В. Применение систем поддержки принятия решений в функциях повышения эффективности нефтегазодобывающих предприятий. // Труды V Международной научно-практической конференции 15-17 октября 2008г. Самара: ГОУВПО СамГТУ, 2008. С. 319-322.

52. Петров Д.В. Реализация моделей трансфертного ценообразования в информационных системах принятия решений // Информационно' измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей.- ГОУВПО1. СамГТУ, 2009. С. 75- 80.

53. Петров Д.В. Использование процессного подхода к реструктуризации предприятий в системах поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей. — ГОУВПО СамГТУ, 2009. С. 90- 93.

54. Петров Д.В., Куликовский K.JI. Разработка системы поддержки принятия решений для оптимизации планирования деятельности группы предприятий // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. Физ.мат. науки: Научный журнал. Самара: СамГТУ, 2009.- № 2(19) - С. 124-132.

55. Петров Д.В. Система поддержки принятия решений для оптимизации процессов инвестирования // Информационно-измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей. ГОУВПО СамГТУ, 2009. - С. 93100.

56. Петров Д.В. Оптимизация динамических систем инвестирования промышленных предприятий // Вестник ГОУВПО СамГТУ. Сер. Физ.мат. науки: Научный журнал. Самара: СамГТУ, 2010.- № 1(20) - С. 231-233.

57. Петров Д.В. Разработка антикризисной стратегии предприятий на основе систем поддержки принятия решений // Информационно-измерительные и управляющие системы.: сб. науч. статей. ГОУВПО СамГТУ, 2010. - С. 115- 120.

58. Понтрягин JI.C., Болтянский A.B., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов — М.: Наука, 1983. С.392 .

59. Поспелов Д.А. Многоагентные системы — настоящее и будущее. Информационные технологии и вычислительные системы, 1998. —№ 1. -С.14-21.

60. Программный комплекс «Альт-Инвест v3». — С-Пб.: ИКФ «Альт», 1999.-С.76.

61. Раппопорт Б. М. Оптимизация управленческих решений. М.: Теис, 2001.-С. 264.

62. Реклейтис Г., Рейниндран А., Рэксдэл К. Оптимизация в технике. — М.: Мир, 1986.- С. 286.

63. Россия в цифрах. 2009: Краткий статистический сборник / Росстат — М., 2009. 525с.

64. Руководство пользователя Project Expert — М.: Про-Инвест Консалтинг,1999.-С.92. •

65. Саак А.Э., Пахомов Е.В., Тюшняков В.Н. Информационные технологии управления. — СПб.: Питер, 2005. С.320 .

66. Скобелев П.О., Андреев В., Виттих В.А., Батищев С.В., Минаков И.Г. Методы и средства создания открытых мультиагентных систем для поддержки принятия решений // Известия Академии наук. Теория и системы управления, 2003. №1. - С.67-78.

67. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений. Автометрия, 2002. -№6.-С. 45-61.

68. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа. СПб.: Бизнес-пресса,2000.-С.326.

69. Сухарев А.Г., Тимохов A.B., Федоров В.В. Курс методов оптимизации.- М.: Наука, 1986. С. 247.

70. Таран Т. А. Моделирование и поддержка принятия решений в когнитивных конфликтах // Известия АН. Сер. Теория и системы управления,2001.-№4.-С.114-130.

71. Тарасьев A.M., Красовский A.A. Динамическая оптимизация инвестиций в моделях экономического роста . //Автоматика и телемеханика.- 2007. № 10.- С. 38-52.

72. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решения. АиТ, №3, 1997. - С.12-18.

73. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.-С.376.

74. Файнберг Д.В., Куликовский K.JL, Вейс Ю.В. Построение корпоративной системы инновационного развития // Труды поволжского регионального научно-технического центра Метрологической академии РФ. -Самара: 2005. -Вып. 16. ,Том 2- С. 4-17.

75. Файнберг Д.В. Особенности систем управления группой предприятий // Труды поволжского регионального научно-технического центра Метрологической академии РФ. Самара: 2005. -Вып. 16., Т.2. - С. 27-36.

76. Файнберг Д.В., Куликовский K.JI. Построение модели мультиагентной системы // Деп. В ВИНИТИ 21.06.06 №828-В2006

77. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971.-С.339. '

78. Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения.- Москва: МГПУ, 2000. С. 294.

79. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1997.-С.534.

80. Холт Роберт Н., Барнес Сет. Б. Планирование инвестиций. М.: Дело ЛТД, 1997.-С. 120.

81. Цвиркун А. Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. - С.321.

82. Цыгичко В.Н. Руководителю — о принятии решений. М.: Финансы и статистика, 1991.-С.238

83. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении / Учебное пособие. — М.: Дело, 2000. С. 440.

84. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. — М.: Наука, 1978.-С.352 .

85. Leontief W. Input-Output Data Base for Analysis of Technological Change. -Econ. Syst. Res. V.l №3, 1989. -P.287-295.

86. Mead R. International Management. Cross-Cultural Dimensions. L.: Beackwell Publishers, 1994. - 455p.

87. Robbins S. Organizational Behavior: Concepts, Controversies and Applications. 3 ed. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1986. -42lp.

88. Shao G., Treyz G.I. Building US national and regional forecasting and simulation models. Econ. Syst. Rev. V.5, №1, 1993. - P.63-77.

89. Wells D. The Changing Face of Business Intelligence: Электронный документ. -2008. (http://www.b-eye-network.coni/view/9007).