автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Система поддержки принятия управленческих решений в региональной телекоммуникационной компании на основе имитационного моделирования

На правах рукописи

КОНЫЖЕВА Наталья Валентиновна

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность: 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа 2007

003162020

Работа выполнена на кафедре экономических и информационных систем Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики (г Самара)

Научный руководитель

д-р техн. наук, проф ДИМОВ Эдуард Михайлович

Официальные оппоненты

Заслуженный деятель науки РФ,

д-р техн наук, проф

ДЬЯЧКО Анатолий Григорьевич

д-р техн. наук, проф ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

Ведущая организация

Ставропольский государственный университет

Защита диссертации состоится «43 » щх&бра 2007 г в 40~ часов на заседании диссертационного совета Д-212.288 03 при Уфимском государственном авиащюнном техническом университете по адресу 450000, г Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан « 09 » штиа^ур 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета д-р теш наук, проф

Миронов В.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Современная телекоммуникационная индустрия является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей народного хозяйства России, а темпы ее развития в значительной мере определяют темпы прогресса современного общества Применение вычислительной техники, ее элементной базы и математического обеспечения, средств и систем сбора, передачи и обработки информации в настоящее время отнесено к числу важнейших проблем в области естественных и технических наук

Техническая оснащенность значительного числа современных учреждений растет год от года, поэтому становится актуальной автоматизация различного рода задач, связанных с работой в различных сферах деятельности человека

Экономические требования, предъявляемые к современным телекоммуникационным компаниям (ТКК), привели к необходимости повышения качества предоставления услуг связи

Традиционные способы управления деятельностью предприятия телекоммуникаций могут достаточно эффективно повысить качество услуг только до определенного уровня, ограниченного, в первую очередь, самим процессом, который характеризуется большим числом различных параметров, изменение значения даже одного из которых может быть вызвано целым рядом причин, поэтому проблема выбора приемлемых решений, их своевременное и оперативное принятие для компаний такого класса стоит достаточно остро

Теоретическим и практическим вопросам управления сложными системами посвящены работы зарубежных и отечественных ученых Н.П Бусленко, К А Багриновского, Э М Димова, Т Нейлора, Т Саати и др Мировой опыт показывает целесообразность применения для повышения эффективности управления ТКК новых информационных технологий, а именно технологии экспертных систем, реинжиниринга бизнес-процессов и метода компьютерного имитационного моделирования, что находит подтверждение в работах Т А Гавриловой, М Желены, Р А Лоу, В Кельтона, А И Мишенина, БЕ Одинцова, ЕГ Ойхмана, ЭВ Попова, ВП Романова, ЮФ Тельнова, М Хаммера, В Ф Хорошевского, Дж Чампи и др

Таким образом, рассматриваемая тема является актуальной, поскольку использование системы поддержки принятия управленческих решений (в дальнейшем СППР) в региональной ТКК не только упрощает процесс принятия решений, но и дает возможность улучшить качество обслуживания, тем самым повышая свою конкурентоспособность на рынке предоставления услуг связи

Цель работы и задачи исследования

Целью настоящей работы является разработка системы поддержки принятия управленческих решений в региональной ТКК с применением метода имитационного моделирования (МИМ) в интересах повышения качества и эффективности управления

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

1 Повысить качество и эффективность управления бизнес-процессами в региональной ТКК с помощью СППР на основе имитационного моделирования

2 Разработать общую схему функционирования СППР

3 Создать имитационную модель (ИМ) деятельности сложного специфического объекта

4 Предложить механизм выбора наиболее успешного управленческого решения с учетом применения СППР в региональной ТКК на основе имитационного моделирования

Методы исследования

Методологической и теоретической основой исследования в диссертационной работе являются

— теория и методы подготовки управленческих решений,

- теория моделирования сложных систем;

- теория проектирования информационных систем,

- теория экономических информационных систем,

— теория вероятностей,

— методы математической статистики,

— теория проектирования баз знаний;

- теория имитационного моделирования

Научная новизна

1 Новизна при исследовании производственной деятельности и методов управления региональной ТКК состоит в том, что основные и вспомогательные бизнес-процессы проанализированы с позиций оценки перспективности применения новых информационных технологий (информационных и экспертных систем, имитационного моделирования и др.)

2 Новизна разработанной схемы функционирования СППР состоит в учете специфических особенностей* управления производственной деятельностью ТКК и в поиске наиболее эффективных управленческих решений с помощью метода ИМ

3 Новизна предложенной методики применения ИМ состоит в ее ориентации на разработанную стратегию приобретения знаний

4 Новизна разработанной СППР состоит в том, что она позволяет решать практические задачи, связанные с управлением производственной деятельностью реальной ИСК регионального уровня, а именно осуществлять процедуру выбора наиболее успешного управленческого решения на основе МИМ

Практическая ценность и реализация результатов работы

В ходе исследования были достигнуты следующие результаты

- разработана подсистема ИМ, которая дает возможность обрабатывать множество реализаций модели при изменении исходных данных и факторов, обусловленных влиянием внешней среды,

- разработана СППР для эффективного управления региональной TICK, позволяющая повысить уровень компетентности принимаемых решений и качество обслуживания клиентов

Результаты проведенного исследования и предложенных разработок позволяют

- на основе применения СППР предприятия повысить оперативность принятия решений,

- выявлять необходимость ввода дополнительного оборудования в зависимости от потребностей пользователей для сохранения конкурентоспособности на рынке телекоммуникационных услуг региона,

- с помощью ИМ осуществлять прогнозирование состояний системы в зависимости от загрузки оборудования

Вышеуказанные результаты также приняты для использования в учебном процессе в курсах «Информационные технологии», «Разработка и применение пакетов прикладных программ в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов» на кафедре «Экономические и информационные системы» Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики

Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе

Апробация работы

Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на следующих конференциях

- IX, X, XI, XII, XIII, XIV Российских научно-технических конференциях ПГАТИ (Самара, 2002, 2003,2004, 2005,2006,2007 гг),

- Областной научной конференции «Молодые ученые - науке и производству», г Самара, 2002 г

- Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г Самара, 2004 г,

- Международной конференции «ХП Туполевские чтения», г Казань, 2004г,

- VII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г Самара, 2006 г

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в 18 опубликованных работах общим объемом 2,3 п л, в том числе в 4 рецензируемых журналах из списка ВАК

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка

использованных источников (136 наименований) и 2-х приложений Общее количество страниц - 147

Положения, выносимые на защиту:

- результаты исследования производственной деятельности региональной ТКК, выявленные проблемы управления ТКК,

- подход к поддержке принятия управленческих решений с использованием имитационной модели в качестве основной подсистемы СППР для повышения эффективности управления в региональной ТКК,

- использование МИМ как одного из методов отбора новых знаний о предметной области из базы данных,

- ИМ, позволяющая получить совокупность различных альтернатив решения, а именно решающая задачу приобретения знаний о состоянии рассматриваемого бизнес-процесса в зависимости от спроса на услугу,

- СППР, позволяющая обосновать и осуществить оптимальный выбор необходимого решения из полученных на модели знаний для рассматриваемого бизнес-процесса региональной ТКК

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится общая характеристика работы - обоснована актуальность проблемы, определены цель и задачи диссертационной работы, перечисляются основные положения, выносимые на защиту и методы исследования.

В первой главе проведен анализ различных систем принятия управленческих решений в ТКК

Показано, что принятие решений в современных условиях по существу равнозначно управлению, что и определяет основное направление развития систем данного класса Также были отмечены основные особенности функционирования систем принятия управленческих решений в современных условиях, выявлены основные недостатки таких систем, а именно

- основным источником данных для принятия решения на сегодняшний день являются данные бухгалтерской отчетности,

- наличие противоречивости информации, получаемой из разных источников,

- запаздывание информации, а также ее дефицит,

- функциональная замкнутость подразделений предприятия,

- несовершенство учета всех факторов, влияющих на бизнес-процессы

Кроме того, проведенный анализ показал, что в рассмотренных компьютерных интегрированных системах, не уделено достаточного внимания возможности моделирования бизнес-процессов, как допустимого варианта планирования будущего компании Однако использование данной возможности для принятия решений представляется достаточно перспективным направлением развития информационных систем управления

Таким образом, управление бизнес-процессами на предприятии, то есть осуществление процесса их моделирования и перестройки, руководствуясь потребностями клиента, на сегодняшний день представляется одним из наиболее перспективных направлений с целью повышения эффективности деятельности организации

В этой части работы проведен аналитический обзор современной литературы по вопросам моделирования, оптимизации и управления бизнес-процессами на предприятии

Таким образом, на основании анализа литературы по вопросам имитационного моделирования и существующих в настоящее время информационных систем поддержки принятия управленческих решений предлагается построение ИМ основного бизнес-процесса рассматриваемой компании (рис 1) и использование полученных на модели результатов для повышения эффективности управления реальной ТКК

Во второй главе рассматривается механизм моделирования, который является одним из наиболее распространенных способов изучения различных процессов и явлений Рассматривая труды отечественных и зарубежных ученых, посвященные исследованию методов моделирования, а также рассмотрению вопросов построения моделей сложных систем можно говорить о том, что значительную роль моделирование играет при решении задач, связанных с автоматизацией управления Вместе с тем использование МИМ в качестве стратегии приобретения знаний для принятия своевременных и качественных решений как самостоятельная задача применительно к ТКК не рассматривалась

В течение многих лет в центре внимания исследователей оставались задачи извлечения полезной информации из совокупности данных или получение знаний База данных содержит самые разные данные, которые далеко не всегда имеют отношение к решению поставленных задач Естественно, в первую очередь необходимо отбирать нужные данные Для этого сначала определяют, какие данные в базе доступны, а затем из них выбирают нужные Вопрос выбора нужных данных здесь стоит достаточно остро Ионг Ши предлагает к использованию следующую схему преобразования данных

Потребность в услуге 1

Потребность клиента в услуге ^ Результат попытки соединения ^

АТС

Соеданение успешно

Соединение неуспешно

Сообщение абоненту

АТС

Успешное соединение ^

Предоставление услуги с

фиксацией данных о _разговоре__

АТС

Данные о разговоре

Предоставленная услуга

1

Данные о разговоре Формирование файлов с Файлы с данными о трафик

—Ь данными о трафике ^-Ь.

РСЦ

Успешное соединение

Тарифы

Оплаченные счета

5

Тарификация и формирование счетов, прием оплаты

РСЦ

вд

абонентов

Счет на оплату

Счет на оплату

Доставка счета клиенту

Служба доставки счетов

Доставленный счет клиенту

Потребность в услуге оказана

Рисунок 1 Модель бизнес-процесса предоставления услуг междугородной связи

На первом этапе предполагается количественные данные сразу представлять в виде распределения вероятностей, а качественные данные преобразовывать сначала в числовую форму и лишь затем представлять в виде частотного распределения На втором этапе планируется отобранные данные преобразовывать в формат системы, используя математические (аналитические) модели На следующем этапе происходит анализ данных с применением алгоритмов, разработанных на основе аналитических моделей, а на заключительном этапе проводится анализ данных в аспекте поставленной задачи Причем последний этап является самым важным, когда данные, добытые из различных источников, ассимилируются и формируется знание. С методологической точки зрения формирование знаний осуществляется с помощью следующих методов ассоциация, классификация, кластеризация, прогнозирование, метод последовательных приближений, метод схожих временных последовательностей Однако формирование знаний оказывается достаточно трудоемким для реализации, если состояние предметной области постоянно изменяется Для исследования производственных процессов, прогнозирования различных состояний и работы с такими сложными системами широко применяется метод имитационного моделирования Однако анализ современного состояния программных средств приобретения знаний показывает, что метод имитационного моделирования для отбора необходимых данных из базы данных практически не используется Конечно, нельзя категорично говорить о том, что метод моделирования в качестве приобретения знаний не применяется совсем Так, метод моделирования рассуждений реализован в программной системе ЭШЕК+МШ, ориентированной на предметные области с неясной структурой объектов, с неполно описанным множеством свойств объектов и богатым набором связей между объектами, метод имитации консультаций, ориентированный на извлечение данных из эксперта реализован в системах «Ариадна» и «Эскиз», но все же в качестве генерации нужных данных о состоянии предметной области МИМ почти не используется

Исходя из вышеизложенного, рекомендуется общую схему функционирования СППР представить как совокупность трех основных подсистем

1 Подсистема ведения базы данных

2 Подсистема моделирования

3. Подсистема ведения базы знаний

Таким образом, общий принцип функционирования СППР можно представить следующим образом (рис 2) Функционирование системы начинается с момента получения сведений, отражающих текущее состояние рассматриваемого бизнес-процесса Поступление новых сведений в базу данных может быть как регламентированным, то есть с заранее установленным сроком работы системы, так и оперативным, связанным с необходимостью срочного вмешательства в процессы управления

На основе полученной информации происходит моделирование процесса и генерация альтернатив решения Полученные решения поступают в базу знаний Отдать предпочтение тому или иному варианту представляется весьма

затруднительным из-за отсутствия оптимального критерия их оценки Поэтому оценка каждой альтернативы осуществляется путем ее просчета с помощью блока вычислений по принципу «что будет, если », учитывая влияние различных факторов Если в результате расчетов получен приемлемый результат, то система выдает решение

Объект управления

Система поддержки принятия управленческих решений

Решение

/V

*

ее

> й м Я в я >

ч

5 §

К

С

Подсистема моделирования

се

X к

1

ЕГ о

и я

си

IВ

а £

5 о я

о.

V

/"V

А

А

Рисунок 2 Общая схема функционирования системы

Третья глава посвящена реализации СППР для выбора оптимального решения из набора решений, полученных на модели, а именно построению ИМ на первоначальном этапе поиска решений, т е модели, осуществляющей воспроизведение текущего состояния бизнес-процесса и прогнозирование его различных состояний в зависимости от введения дополнительных элементов обслуживания, и созданию подсистемы ведения базы знаний

В диссертационной работе установлено, что математической моделью процесса обслуживания абонентов, наиболее адекватно может служить система массового обслуживания (СМО) с отказами Граф состояний СМО соответствует схеме гибели и размножения (рис 3)

2ц

Зц

км

(к+1)\1

пц

Рисунок 3 Схема гибели и размножения СМО

В результате исследования предложенной СМО в диссертационной работе получены формулы для финальных вероятностей состояний системы предоставления услуг междугородной телефонной связи

Рп =

\-1

т V

1 + у/ +

2,2

к'

+

V

(1) (2)

2! ' * */"'*" П> "

Далее определена Р01К - вероятность того, что абонент получит отказ Для этого нужно, чтобы все п каналов были заняты, тогда,

_ о V " о

»о (3)

п>

Отсюда можно найти вероятность обслуживания абонентов, или относительную пропускную способность рассматриваемой системы

Р =1 — Р — 1 У р * обсп * отк 1 , 1 С

(4)

Тогда абсолютная пропускная способность системы или число фактических требований в единицу времени будет

{ п \

А - ^Обсл - ^

1 г "о

V /

(5)

Так как абсолютная пропускная способность А представляет собой интенсивность потока обслуженных системой абонентов, и каждый канал в единицу времени обслуживает в среднем /л заявок, то среднее число занятых каналов равно

*=-, (6) И-

или, учитывая (5)

к = ц/

1-У—Р 1

V П' У

(7)

При статистическом моделировании имеет место сходимость к точному

решению по вероятности, то есть, величина и сходится по вероятности к величине

им, если при сколь угодно малом £зад вероятность неравенства |м* < £зяд с

увеличением числа опытов неограниченно приближается к единице То есть все выше сказанное можно представить в виде

< Е,

(8)

где и — точное решение, им - решение, полученное в результате N испытаний,

£зад — заданная погрешность, а0 — заданная вероятность

Число опытов выбирается, исходя из величин £зад и а0

Согласно центральной предельной теореме теории вероятностей при большом числе опытов их средний результат распределяется приближенно по нормальному закону

Следовательно, число опытов

На рисунке 4 представлен моделирующий алгоритм имитируемого процесса разговора, построенный в виде блок-схемы следующим образом

1 Блок «Ввод данных» предназначен для ввода исходной информации, которая представляет собой количество групп оборудования по каждому направлению моделирования и количество серий экспериментов

2 Блок «Задание начальных условий» предназначен для установки начального момента времени расчета, выбора момента поступления первого запроса на разговор Т, = 0 Приступая к моделированию считаем, что все каналы обслуживания свободны, те Ъ = Т1

3 Блок «Выбор очередного события» осуществляет рассмотрение запроса на разговор, то есть поступления заявки в систему

4 Блок «Проверка времени окончания расчета» предназначен для проверки выполнения условия й <Тп, те £/< Тп+1, /2< Тп+1, п< Тп+1

5 Блок «Имитация загрузки канала» выполняет имитацию выполнения заявки, поступившей в систему обслуживания tl = Т1 + где tz время занятости канала

6 Блок «Розыгрыш момента поступления новой заявки» выполняет розыгрыш момента поступления п+1 запроса, а также вычисление момента поступления запроса Тп+1 = Тп+ хп

7 Блок «Проверка полной занятости оборудования» выполняет условие проверки занятости оборудования в рассматриваемый момент времени

8 Блок «Загрузка очередного элемента системы» подразумевает загрузку свободного обслуживающего элемента системы

9 Блок «Увеличение на 1 количества выполненных заявок» подтверждает выполнения условия блока «Проверка полной занятости оборудования» и обозначает запись обработанной заявки в группу в «Обработано»

10 Блок «Увеличение на 1 количества отказов в обслуживании» обозначает запись обработанной заявки в группу в «Отказано»

11 Блок «Проверка условия окончания опыта» предназначен для проверки условия соответствия момента поступления очередной заявки (Тп+1) времени окончания расчета (.Ткон)

12 Блок «Конец опыта» подразумевает, что если условие Тп+1 > Ткон окажется выполненным, то опыт заканчивается

13 Блок «Проверка условия окончания серии» предназначен для проверки условия оп,юв<И, при (9)

(9)

Рисунок 4 Блок-схема моделирующего алгоритма

Проведя имитационный эксперимент, получаем некоторый набор предлагаемых решений поставленной задачи (табл 1), где в зависимости от введения в эксплуатацию дополнительного оборудования (каналов обслуживания) получаем то или иное количество обработанных заказов и заявок, получивших отказ

В графе «Каналы обслуживания» представлено оборудование, которое задействовано в обслуживании Данные в скобках показывают, сколько дополнительных единиц оборудования вводится в эксплуатацию Графы «Обработано» и «Отказано» содержат информацию о том, какое количество заявок будет обслужено при рассматриваемом количестве единиц оборудования, а сколько заказов получат отказ в обслуживании В процессе моделирования подсчитывается число поступивших заявок (ппжтуп) и число состоявшихся разговоров (йобслуж) После окончания испытаний определяется статистическая величина относительного числа состоявшихся разговоров д= п0ьС!^ппоС/Туа Графа «Абсолютная пропускная способность» показывает интенсивность потока обслуженных системой абонентов Таблица 1

Результаты моделирования при продолжительности _среднего времени разговора 7,75 мин_

Каналы обслуживания Обработано Отказано Относительное число состоявшихся разговоров (ц) Абсолютная пропускная способность (А)

180(0) 425 354 0,545 35,345

192(12) 431 348 0,553 35,844

204 (24) 470 309 0,603 39 088

216 (36) 492 287 0,631 40,917

228 (48) 502 277 0 644 41,749

240(60) 522 257 0,670 43 412

252 (72) 542 237 0,695 45,076

264(84) 636 143 0 816 52 893

276 (96) 607 172 0,779 50,481

288 (108) 651 128 0 835 54,141

300 (120) 646 133 0,829 53,725

312(132) 629 150 0,807 52,311

324 (144) 668 111 0,857 55 554

336 (156) 716 63 0,919 59,546

348 (168) 679 100 0 871 56 469

360 (180) 738 41 0,947 61,376

372(192) 740 39 0,949 61,542

384(204) 730 49 0,937 60,711

396 (216) 760 19 0,975 63,206

408 (228) 778 1 0,998 64,703

420 (240) 779 0 1 64,786

432 (252) 779 0 1 64,786

444 (264)

456(276)

468 (288)

Таким образом, на модели получены знания о текущем состоянии объекта и прогнозные знания о предметной области

Создавая базу знаний, основное внимание было уделено тому, как организовать знания База знаний содержит необходимые для решения задач знания о законах проблемной (предметной) области и способах решения возникающих в этой области задач Имитируя процессы рассуждения человека при решении задач, основной маршрут получения решения представляется следующим образом

Суммируя все затраты (2) на введение в эксплуатацию дополнительных элементов обслуживания получаем правило следующего вида, которое формирует себестоимость (С) услуги

гщ)+г2(1)+щ1)+ +гп(]) =а

21(2)+22(2)+гЗ(2)+ +2п(2) =С2

21ГЛ0+22(Л0+гЗ(Л0+ ~Сп

Выручка (В) от продажи услуг (II) будет определена следующим образом

В1=£/(1) В2=и(2)

Вп=и(Ы)

Таким образом, правила поиска решения (Р) будут иметь следующий вид

1 если г1(1)+Щ1)+Щ1}+ +гп(1) =с\ и в\=ш(\) то п

ЕСЛИ г\(2)+22(2)+ХЦ2)+ +2п(2) =С2 И В2=Ш(2) ТО Р2 ЕСЛИ2\{М)+Х2{Щ+ЪЦЫ)+ +Ъп(Н) =Сп И Вп=Е1/(п) ТО Ра

2 ЕСЛИ С1<£1 ИШ>С1 +Г1(ДВУ(1))ТОР1 ЕСЛИ С2< В2 И В2> С2 + К,(ДВУ(2)) ТО Р2

ЕСЛИ Сп< Ва И Вп> Сп + У1(ДВУ(Щ) ТО Рп,

где К(ДВУ) - это вероятность влияния других второстепенных условий, влияющих на бизнес-процесс, выраженная в стоимостной оценке

3 ЕСЛИ Р\ СВ1,С1, ДВУ(1)) ИЛИ Р2 (В2 С2, ДВУ(2)) ИЛИ Рп (5п Сп, ДВУ(АО) РАВНО МАКС Вт ТО Р

Таким образом, механизм принятия управленческих решений, основанный, в первую очередь, на прогнозе предполагаемой ситуации и логических заключениях предполагается экономически целесообразным, а применение МИМ

в СППР дает возможность обрабатывать множество реализаций модели при изменении исходных данных и факторов, обусловленных влиянием внешней среды Результаты тестирования показывают целесообразность использования СППР такого класса в ТКК Внедрение результатов диссертационной работы региональной ТКК позволило повысить оперативность и обоснованность принимаемых решений на основе данных, полученных с использованием СППР

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 В результате исследования производственной деятельности крупной региональной ТКК в диссертационной работе обосновано, что использование современных информационных технологий и систем, в том числе СППР на основе имитационного моделирования дает возможность учесть специфические особенности управления бизнес-процессами ТКК и организовать поиск наиболее эффективных управленческих решений, в том числе дает возможность улучшить качество обслуживания клиентов, повышая, таким образом, конкурентоспособность ТКК на рынке предоставления телекоммуникационных услуг

2 На основе анализа путей повышения эффективности управления бизнес-процессами в ТКК, в диссертационной работе получено, что наибольший эффект в этой области достигается при использовании СППР для выбора квазиоптимального управленческого решения из набора альтернатив, полученных с помощью компоненты СППР - подсистемы имитационного моделирования, - которая выполняет моделирование текущего состояния бизнес-процесса и прогнозирование его состояний в зависимости от введения дополнительных каналов обслуживания и функционирования базы знаний в рамках СППР

3 В результате исследований, проведенных в диссертации, разработана математическая модель одного из основных бизнес-процессов ТКК, а именно предоставления услуг междугородной телефонной связи, которая послужила основой для компьютерной имитации данного бизнес-процесса и решения задачи оптимизации обслуживания заявок На основе математической модели разработан и предложен алгоритм имитационного эксперимента, позволяющий оптимизировать процесс обслуживания абонентов

4 Разработана СППР на основе имитационного моделирования, которая позволяет реализовать механизм выбора наиболее успешного управленческого решения в региональной ТКК

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В РАБОТАХ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1 Имитационное моделирование процесса обслуживания в компании телекоммуникаций/ Димов ЭМ, КоныжеваНВ , Маслов ОН// Инфокоммуника-ционныетехнологии 2003 №4 С 24-29

2 Реализация алгоритма имитационного моделирования для повышения эффективности работы телекоммуникационной компании / Димов Э М, Коныжева НВ //Телекоммуникации 2005 № 1 С 20-23

3 Специфика разработки систем принятия управленческих решений на основе метода имитационного моделирования для управления бизнес-процессами телекоммуникационной компании / Коныжева Н В. // Телекоммуникации 2005 №4 С 45-47

4 Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе информационной советующей системы /Коныжева НВ // Телекоммуникации 2006 № 5 С 46-48.

В других изданиях

5 Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений в инфокоммуникационной компании /Коныжева Н В // Молодые ученые — науке и производству сб тр областной науч конф г Самара 2002 С 48-49

6 Применение метода имитационного моделирования при оптимизации / Коныжева Н В // Материалы IX Рос. научн конф проф -преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ Самара, 2002 С 160

7 Анализ необходимости интеллектуальной поддержки процесса принятия управленческих решений / Коныжева НВ // Материалы X Рос научн конф проф.-преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ. Самара, 2003 С 174

8 О необходимости использования информационно-управляющей системы в компании электросвязи / Коныжева Н В // XII Туполевские чтения междун науч конф Казань, 2004 С 128-129

9 Особенности создания базы знаний с применением метода имитационного моделирования / Коныжева НВ // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций междун науч -техн конф Самара, 2004 С 143-145

10 Особенности проведения имитационного эксперимента при исследовании работы телекоммуникационной компании /Коныжева Н В // Материалы XI Рос научн конф проф -преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ Самара, 2004 С. 263-264.

11 Исследование процесса принятия решения в сложных ситуациях при создании базы знаний экспертной системы / Коныжева Н В // Там же С 264265

12 Анализ механизмов принятия управленческих решений в современ-ных условиях /Коныжева Н В // Материалы XII Рос научн конф проф.-преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ Самара, 2005 С 345-346

13 Архитектура систем поддержки принятия решений в компании электросвязи / Коныжева Н В // Там же С 346-347

14 Использование метода имитационного моделирования для генерации альтернатив в советующей информационной системе / Коныжева Н В // Материалы XIII Рос научн конф проф-преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ Самара, 2006 С 225

15 Пути повышения эффективности управления телекоммуникационной компанией/КоныжеваНВ //Тамже С 226

16 Особенности выбора архитектуры советующей информационной системы / Коныжева Н В // Проблемы техники и технологии телекоммуникаций VII междун науч -техн конф Самара, 2006 С 201-203

17 Особенности формализации бизнес-процессов компании с позиции «цели - внутренняя организация - окружающая среда» / Коныжева НВ // Материалы XIV Рос научн конф проф-преп состава, научных работников и аспирантов ПГАТИ Самара, 2007 С 230

18 Анализ информационной среды управления экономикой и современных информационных технологий, применяемых на предприятии / Матвеева ЕА, Коныжева Н В , Ольховая О Н, Богомолова М А // Там же С 232

Диссертант

сГ сЙХхлхххи Коныжева Н В

КОНЫЖЕВА Наталья Валентиновна

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность 05 13 10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 08 10 2007 г Формат 60x80 1/16 Бумага офсетная Печать плоская Гарнитура Times New Roman Уел печ л 1,0 Уел кр.-отт 1,0 Уч-изд л 0,9. Тираж 100 экз Заказ № 521

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

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ МЕХАНИЗМОВ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В КОМПАНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ.

1.1. Анализ и выбор информационных систем, участвующих в процессе принятия управленческих решений.

1.2. Организационно-функциональная характеристика объекта исследования.

1.3. Некоторые особенности принятия управленческих решений в современных условиях.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИИМТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1. Определение пути повышения эффективности управления на основании развития современной телекоммуникационной индустрии

2.1.1. Анализ вариантов повышения эффективности управления.

2.1.2. Общая схема функционирования системы поддержки принятия управленческих решений.

2.2. Формализация основных элементов бизнес-процесса компании.

2.3. Использование метода имитационного моделирования для генерации альтернатив в системе поддержки принятия управленческих решений.

2.4. Выбор инструментальных средств реализации системы поддержки принятия управленческих решений.

2.4.1. Основные требования к программным средствам имитационного моделирования.

2.4.2. Обоснование выбора инструментального средства.

2.5. Краткое описание работы базы знаний в рамках системы поддержки принятия управленческих решений.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУ

НИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ.

3.1. Построение математической модели функционирования экономического объекта.

3.2. Выбор и разработка алгоритма моделирования системы массового обслуживания.

3.3. Детализированное описание работы имитационной модели.

3.4. Разработка правил, обеспечивающих работу системы.

Выводы по третьей главе.

В настоящее время ключевая особенность российской экономики заключается в возникающем изменении приоритета целей. На современном этапе развития российского рынка уже выявились основные игроки, сложились имиджевые ценности компаний, достаточно большие средства вложены в рекламу и создание клиентской базы, поэтому для успешного функционирования компании необходимо грамотное и эффективное управление и обеспечение ее конкурентоспособности.

Для решения российским производителем возникших задач необходимо ответить на вопрос: что такое хорошее управление в условиях насыщенного рынка и в чем на сегодняшний день состоит целевая функция управления, когда предложение превышает спрос и потенциальному клиенту есть из чего выбирать. В этих условиях эффективное управление заключается, в первую очередь, в обеспечении конкурентоспособности компании, а именно в своевременном реагировании на происходящие изменения на рынке ее функционирования.

На сегодняшний день главной задачей, стоящей перед оператором услуг телефонной связи, в соответствии с «Правилами оказания услуг телефонной связи», является обеспечение устойчивой и качественной работы телефонной сети. Данная задача, являясь глобальной, порождает множество других задач и проблем, связанных как с организацией работы собственного оборудования и персонала, так и с требованиями потребителей услуг связи, являющихся единственным источником финансовой деятельности предприятия.

Существует мнение, что связь должна развиваться более высокими темпами по отношению к развитию экономики в целом. Действительно, в условиях ускорения темпов научно-технического прогресса, увеличения объемов производства, усложнения межпроизводственных связей, расширения сфер взаимодействия между товаропроизводителями все более возрастает роль связи в различных областях жизнедеятельности. Это объясняется тем, что объем информации, возникающей при решении производственных, экономических и иных задач, растет более высокими темпами, чем объем производства, выраженный материально-вещественными носителями. При этом информация становится важнейшим национальным ресурсом, отличительной чертой которого является то, что он не только не истощается, а, напротив, увеличивается, качественно совершенствуется и вместе с тем способствует наиболее рациональному использованию всех остальных видов ресурсов. В то же время из-за недостаточного развития связи общество несет огромные материальные потери, выражающиеся в первую очередь в замедлении темпов экономического развития.

Актуальность темы.

Современная телекоммуникационная индустрия является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей народного хозяйства России, а темпы ее развития в значительной мере определяют темпы прогресса современного общества. Применение вычислительной техники, ее элементной базы и математического обеспечения, средств и систем сбора, передачи и обработки информации в настоящее время отнесено к числу важнейших проблем в области естественных и технических наук.

Техническая оснащенность значительного числа современных учреждений растет год от года, поэтому становится актуальной автоматизация различного рода задач, связанных с работой в различных сферах деятельности человека.

Экономические требования, предъявляемые к современным телекоммуникационным компаниям (ТКК), привели к необходимости повышения качества предоставления услуг связи.

Традиционные способы управления деятельностью предприятия телекоммуникаций могут достаточно эффективно повысить качество услуг только до определенного уровня, ограниченного, в первую очередь, самим процессом, который характеризуется большим числом различных параметров, изменение значения даже одного из которых может быть вызвано целым рядом причин, поэтому проблема выбора приемлемых решений, их своевременное и оперативное принятие для компаний такого класса стоит достаточно остро.

Теоретическим и практическим вопросам управления сложными системами посвящены работы зарубежных и отечественных ученых: Н.П. Бусленко, К.А. Багриновского, Э.М. Димова, Т. Нейлора, Т. Саати и др. Мировой опыт показывает целесообразность применения для повышения эффективности управления ТКК новых информационных технологий, а именно технологии экспертных систем, реинжиниринга бизнес-процессов и метода компьютерного имитационного моделирования, что находит подтверждение в работах Т.А. Гавриловой, М. Желены, Р.А. Лоу, В. Кельтона, А.И. Мишенина, Б.Е. Одинцова, Е.Г. Ойхмана, Э.В. Попова, В.П. Романова, Ю.Ф. Тельнова, М. Хаммера, В.Ф. Хорошевского, Дж. Чампи и др.

Таким образом, рассматриваемая тема является актуальной, поскольку использование системы поддержки принятия управленческих решений (в дальнейшем СППР) в региональной ТКК не только упрощает процесс принятия решений, но и дает возможность улучшить качество обслуживания, тем самым повышая свою конкурентоспособность на рынке предоставления услуг связи.

Цель и задачи исследования.

Целью настоящей работы является разработка системы поддержки принятия управленческих решений в региональной ТКК с применением метода имитационного моделирования (МИМ) в интересах повышения качества и эффективности управления.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Повысить качество и эффективность управления бизнес-процессами в региональной ТКК с помощью СППР на основе имитационного моделирования.

2. Разработать общую схему функционирования СППР.

3. Создать имитационную модель (ИМ) деятельности сложного специфического объекта.

4. Предложить механизм выбора наиболее успешного управленческого решения с учетом применения СППР в региональной ТКК на основе имитационного моделирования.

Объект исследования.

Объектом исследования являются реальные бизнес-процессы крупного регионального оператора телекоммуникаций в интересах повышения их эффективности и управляемости.

Предмет исследования.

Предметом исследования является разработка советующей информационной системы управления деятельностью региональной телекоммуникационной компании: процессы имитационного моделирования и механизмы принятие управленческих решений.

Методы исследования.

Методологической и теоретической основой исследования в диссертационной работе являются:

- теория и методы подготовки управленческих решений;

- теория моделирования сложных систем;

- теория проектирования информационных систем;

- теория экономических информационных систем;

- теория вероятностей;

- методы математической статистики;

- теория проектирования баз знаний;

- теория имитационного моделирования.

Научная новизна.

1. Новизна при исследовании производственной деятельности и методов управления региональной ТКК состоит в том, что основные и вспомогательные бизнес-процессы проанализированы с позиций оценки перспективности применения новых информационных технологий (информационных и экспертных систем, имитационного моделирования и др.).

2. Новизна разработанной схемы функционирования СППР состоит в учете специфических особенностей: управления производственной деятельностью ТКК и в поиске наиболее эффективных управленческих решений с помощью метода ИМ.

3. Новизна предложенной методики применения ИМ состоит в ее ориентации на разработанную стратегию приобретения знаний.

4. Новизна разработанной СППР состоит в том, что она позволяет решать практические задачи, связанные с управлением производственной деятельностью реальной ТКК регионального уровня, а именно осуществлять процедуру выбора наиболее успешного управленческого решения на основе МИМ.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

В ходе исследования были достигнуты следующие результаты:

- разработана подсистема ИМ, которая дает возможность обрабатывать множество реализаций модели при изменении исходных данных и факторов, обусловленных влиянием внешней среды;

- разработана СППР для эффективного управления региональной ТКК, позволяющая повысить уровень компетентности принимаемых решений и качество обслуживания клиентов.

Результаты проведенного исследования и предложенных разработок позволяют:

- на основе применения СППР предприятия повысить оперативность принятия решений;

- выявлять необходимость ввода дополнительного оборудования в зависимости от потребностей пользователей для сохранения конкурентоспособности на рынке телекоммуникационных услуг региона;

- с помощью ИМ осуществлять прогнозирование состояний системы в зависимости от загрузки оборудования.

Вышеуказанные результаты также приняты для использования в учебном процессе в курсах «Информационные технологии», «Разработка и применение пакетов прикладных программ в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов» на кафедре «Экономические и информационные системы» Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики.

Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Основные положения, выносимые на защиту.

- результаты исследования производственной деятельности региональной ТКК, выявленные проблемы управления ТКК;

- подход к поддержке принятия управленческих решений на основе имитационной модели в качестве основной подсистемы СППР для повышения эффективности управления в региональной ТКК;

- использование МИМ как одного из методов отбора новых знаний о предметной области из базы данных;

- ИМ, позволяющая получить совокупность различных альтернатив решения, а именно решающая задачу приобретения знаний о состоянии рассматриваемого бизнес-процесса в зависимости от спроса на услугу;

- СППР, позволяющая обосновать и осуществить оптимальный выбор необходимого решения из полученных на модели знаний для рассматриваемого бизнес-процесса региональной ТКК.

Апробация работы.

Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на следующих конференциях:

- IX, X, XI, XII, XIII, XVI Российских научно-технических конференциях ПГАТИ (Самара, 2002,2003, 2004, 2005, 2006, 2007 гг.);

- Областной научной конференции «Молодые ученые - науке и производству», г. Самара, 2002 г.

- Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г. Самара, 2004 г.;

- Международной конференции «XII Туполевские чтения», г. Казань, 2004г.;

- VII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», г. Самара, 2006 г.

Результаты работы использованы в учебном процессе в курсах «Информационные технологии», «Разработка и применение пакетов прикладных программ в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов» на кафедре «Экономические информационные системы» Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики.

Публикации.

Основное содержание диссертации отражено в 18 опубликованных работах общим объемом 2,3 п.л., в том числе в 4 рецензируемых журналах из списка ВАК.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников (136 наименований) и 2-х приложений. Общее количество машинописных страниц - 147.

Выводы по третьей главе

В третьей главе было выполнено исследование советующей информационной системы в интересах повышения эффективности управления в ТКК. Для этого была разработана и исследована ИМ основного бизнес-процесса компании «Предоставление услуг междугородной телефонной связи».

Была построена математическая модель функционирования экономического объекта в рамках данного бизнес-процесса, обоснован выбор и разработан алгоритм моделирования системы массового обслуживания. При этом использовались методы и средства, описанные во второй главе работы.

Предложен метод определения структуры и параметров базы знаний с использованием данных, полученных на имитационной модели.

В данной главе дается подробное детализированное описание работы ИМ основного бизнес-процесса ТКК.

Дается описание разработки и функционирования базы знаний и базы правил советующей информационной системы в интересах повышения эффективности управления.

Также в третьей главе разработаны рекомендации по использованию результатов имитационного моделирования в интересах повышения эффективности управления в рамках советующей информационной системы.

Результаты тестирования показывают целесообразность использования СППР такого класса в ТКК. Внедрение результатов диссертационной работы региональной ТКК позволило повысить оперативность и обоснованность принимаемых решений на основе данных, полученных с использованием СППР.

Решена задача создания советующей информационной системы и, как следствие, достигнута поставленная задача повышения эффективности управления в региональной ТКК.

Заключение

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты.

1. В результате исследования производственной деятельности крупной региональной ТКК в диссертационной работе обосновано, что использование современных информационных технологий и систем, в том числе СППР на основе имитационного моделирования дает возможность учесть специфические особенности управления бизнес-процессами ТКК и организовать поиск наиболее эффективных управленческих решений, в том числе дает возможность улучшить качество обслуживания клиентов, повышая, таким образом, конкурентоспособность ТКК на рынке предоставления телекоммуникационных услуг.

2. На основе анализа путей повышения эффективности управления бизнес-процессами в ТКК, в диссертационной работе получено, что наибольший эффект в этой области достигается при использовании СППР для выбора квазиоптимального управленческого решения из набора альтернатив, полученных с помощью компоненты СППР - подсистемы имитационного моделирования, - которая выполняет моделирование текущего состояния бизнес-процесса и прогнозирование его состояний в зависимости от введения дополнительных каналов обслуживания и функционирования базы знаний в рамках СППР.

3. В результате исследований, проведенных в диссертации, разработана имитационная модель одного из основных бизнес-процессов ТКК, а именно предоставления услуг междугородной телефонной связи, которая послужила основой для компьютерной имитации данного бизнес-процесса и решения задачи оптимизации обслуживания заявок. Разработан и предложен алгоритм имитационного эксперимента, позволяющий оптимизировать процесс обслуживания абонентов.

4. Разработана СППР на основе имитационного моделирования, которая

120 позволяет реализовать механизм выбора наиболее успешного управленческого решения в региональной ТКК.

1. Автоматизированная система плановых расчетов / Под ред. Лебединского Н.П. М.: Экономика, 1980. - 240 с.

2. Автоматизированные системы управления предприятиями / Под ред. Титоренко Г.А. М.: Финансы и статистика, 1983. - 324 с.

3. Автоматизация управления предприятием / Баронов В.В. и др. М.: ИНФРА-М, 2000. - 239 с.

4. Акатова Н.А. Методы и модели проектирования муниципальной интегрированной информационной системы. Дис. . канд. экон. наук. -М, 1997.

5. Афонин В.Л., Макушкин В.А. Интеллектуальные робототехнические системы. Интернет-университет информационных технологий -ИНТУИТ.ру, 2005. 220 с.

6. Багриновский К.А., Бусыгин В.П. Математика плановых решений. М.: Наука, 1980.-224 с.

7. Баронов В.В., Калянов Г.Н., Попов Ю.Н. Автоматизация управления предприятием. М.: Инфра-М, 2000. - 328 с.

8. Благодатских В.А., Енгибарян М.А., Ковалевская Е.В. и др. Экономика, разработка и использование программного обеспечения ЭВМ: учебник. М.: Финансы и статистика, 1995. -288 с.

9. Блейк Р., Маутон Д. Научные методы управления. Киев: Наукова думка, 1990.-248 с.

10. Борисов А.Н., Федоров И.П., Архипов И.Ф. Приобретение знаний для интеллектуальных систем. Рижский технический университет, 1991 250 с.

11. Бурков В.Н. Ириков В.А. Методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 310 с.

12. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. - 239 с.

13. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -340 с.

14. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Наука, 1973. - 280 с.

15. Вальков В.М. Вершин В.Е. Автоматические системы управления технологическими процессами. Л.: Политехника, 1991. - 296 с.

16. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. Практикум.- М.: Финансы и статистика, 2000. -102 с.

17. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 с.

18. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1980. - 208 с.

19. Виханский О.С. Стратегическое управление. М.: Гардарика, 1998. -198 с.

20. Возневич Э. Delphi. Визуальное программирование на Object Pascal. -М., Бином, 1996. 329 с.

21. Волчков С.А. Мировые стандарты управления промышленным предприятием в информационных системах (ERP системах). - Воронеж: Международная академия науки и практики организации производства // Организатор производства, 1999. - № 1. - с.43.

22. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.-384 с.

23. Гвишиани Д.М. Организация и управление. М.: Наука, 1972. 274 с.

24. Глинских А.А, Андронова О.О. Анализ современного состояния российского рынка КИС, М.: Компьютер-Информ, №12, 2000 г. с. 12-18.

25. Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством. -М.: Статистика, 1973. 84 с.

26. Голубков И.Н. Развитие информационной инфраструктуры -основное направление работ по информатизации России. // Вестник РОИВТ, №3, 1994. с.32-38.

27. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента: Учебное пособие, изд. 2-е, дополненное и переработанное. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003. 250 с.

28. Григоренко Г.П., Данилян Т.Я. Системы автоматизированной обработки экономической информации. Учебное пособие, М.:МЭСИ, 1996.-210 с.

29. Григорьев Л.Б. Функционально-технологический подход в бизнес-моделировании // READ MY, 2003. № 4. с. 15-21.

30. Димов Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. Саратов, 1983. 165 с.

31. Димов Э.М. Имитационное моделирование в управлении производством. Учебное пособие, Куйбышев, 1980. - 84 с.

32. Димов Э.М., Коныжева Н.В., Маслов О.Н. Имитационное моделирование процесса обслуживания в компании телекоммуникаций //Инфокоммуникационные технологии, 2003. № 4. с. 24-29.

33. Димов Э.М. Коныжева Н.В. Реализация алгоритма имитационного моделирования для повышения эффективности работы телекоммуникационной компании //Телекоммуникации, 2005. № I.e. 20-23.

34. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б., Чаадаев В.К. Модели агрегатов для имитационного моделирования бизнес-процессов в инфокоммуникационных компаниях //Телекоммуникации, 2002. №7. с. 10-14.

35. Евлатов J1.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.- 162 с.

36. Елизаров Ю.А. Имитационное моделирование в эффективном управлении материально-техническим снабжением производства. Дис. . канд. экон. наук. -М., 1988.

37. Жеребин В.М., Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Автоматизация проектирования экономических информационных систем. М.: Наука, 1988.- 176 с.

38. Закорюкин В.Б. Организационно-методические основы проектирования. М.:МИРЭА, 1991.-71 с.

39. Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса М.: Наука, 1983. - 125 с.

40. Зубов В. В., Макушкин В. А., Оглоблин А. Г. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС //Средства связи, №3, 1988, с. 32-36.

41. Зубов В. В., Макушкин В. А. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ// Экспертные системы на персональных компьютерах, М.: МДНТП, 1990, с. 115-120.

42. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике /Под ред. Моисеева Н.Н. -М.: Наука, 1979.-334 с.

43. Имитационное моделирование экономических систем/ АН СССР. Центр, экономико-математический институт. Под ред. Багриновского К.А., М.: Наука, 1990. - 386 с.

44. Имитационное моделирование производственных систем. Под ред. Вавилова А.А., -М.: Машиностроение, 1983. 416 с.

45. Имитационные экономико-математические модели производственных процессов. Межвузовский тематический сборник. Под ред. Гинзбурга Е.Г., Ярославль: ЯрГУ, 1980. - 167 с.

46. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством. Под ред. Саломатина Н.А., М.: Машиностроение, 1984. -349 с.

47. Информационные системы. Учебник под ред. В.Н. Петрова, СПб.: Питер, 2002. - 688 с.

48. Информационные системы в экономике. Учебник под ред. проф. В.В. Дика, М.: Финансы и статистика, 1996. - 270 с.

49. Информационные технологии в бизнесе. Под ред. М. Желены. -СПб: Питер, 2002. 1120 с.

50. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник. Под. Ред. Э. В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

51. Карминский A.M., Нестеров П.В. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. - 416с.

52. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2004. -1105с.

53. Кнорринг В.И. Искусство управления. М.: Бек, 1997.-226 с.

54. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2002. - 560 е.: ил.

55. Козлов В.А. Открытые информационные системы. М.: Финансы и статистика, 1999. - 210 с.

56. Кондратьев В.Н. Системы класса Orgware // READ MY, 2003. № 2. с. 20-28.

57. Коныжева Н.В. О необходимости использования информационно-управляющей системы в компании электросвязи. Международная научная конференция «XII Туполевские чтения», Казань, 2004 г. с. 128-129.

58. Коныжева Н.В. Особенности создания базы знаний с применением метода имитационного моделирования. Международная научно-техническая конференция «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций», Самара, 2004 г. с. 143-145.

59. Коныжева Н.В. Специфика разработки систем принятия управленческих решений на основе метода имитационного моделирования для управления бизнес-процессами телекоммуникационной компании // Телекоммуникации, 2005. № 4. с. 45^47.

60. Коныжева Н.В. Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе информационной советующей системы //Телекоммуникации, 2006. № 5. с. 46^18.

61. Коричнев Л.П., Королев В. Д. Статистический контроль каналов связи. М.: Радио и связь, 1989. - 240 е.: ил.

62. Королев М.А., Мишенин А.И., Хотяшов Э.М. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1984. - 225 с.

63. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Прогресс, 1996. - 985 с.

64. Криницкий Н.А., Миронов Г.А., Фролов Т.Д., Автоматизированные информационные системы/ Под ред. Дороницына А.А. М.: Наука, 1982.-341 с.

65. Лагоша Б.А. Шаркович П.А. Анализ и синтез в системах отраслевого управления. М.: Наука, 1978. - 326 с.

66. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: Советское радио, 1972.-289 с.

67. Лескин С.Н., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих решений. М.: Машиностроение, 1990. - 167 с.

68. Люгер Д. Искусственный интеллект. М.: Мир, 2003. - 690 с.

69. Мальковский М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта -М.: МГУ, 1985.-160 с.

70. Марков А.А. Моделирование информационно-вычислительных процессов М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. - 360 с.

71. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. -151 с.

72. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем: учебник для студ. вузов. М.: Финансы и статистика, 1993. - 168 с.

73. Назаров С.В., Перитков В.И., Тарищев В.А. Компьютерные технологии обработки информации. Учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 1995. - 248 с.

74. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 500 с.

75. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1985.

76. Носов А.С. Предприятие в условиях рынка: Учеб. пособие. — Самара, 1998. 86 с.

77. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997.-334 с.

78. Оптнер С. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969. - 216 с.

79. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: Знание, 1990. - 48 с. - (Новое в жизни, науке и технике. Сер. «Математика, кибернетика»; №6).

80. Питере Т., Уотерман Р. В поисках эффективного управления. М.: Прогресс, 1986.-418 с.

81. Поляничко М.И. Моделирование и совершенствование процессов управления деятельностью предприятий в рамках холдинговых компаний (на примере холдинга «ЛУКойл-Маркет»). Дис. . канд. экон. наук. М, 2000.

82. Попов Э. В. Экспертные системы, решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1987. - 284 с.

83. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 е.: ил.

84. Попов Э.В., Фридман Е.Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта М.: Наука, 1976.-296 с.

85. Потапов А.Л. Имитационное моделирование финансовой деятельности фирмы и формирование рациональной структуры долгосрочного капитала. Дис. канд. экон. наук, -М, 2002.

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

87. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СДАМ II/ Перев. с англ., М.: Мир, 1987. - 644 с.

88. Пястолов С.М. Экономический анализ деятельности предприятий. Учебное пособие. М.: Академический проект, 2002. - 420 с.

89. Райзберг Б.А. Курс управления экономикой. СПб.: Питер, 2003. -528 е.: ил.

90. Райзберг Б.А., Фатхутдинов Р.А. Управление экономикой. М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1999. - 334 е.: ил.

91. Романов А.Н. Советующие информационные системы в экономике. -М.: Юнити-Дана, 2000. 326 с.

92. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее применение. -М.: Советское радио, 1971. 520с.

93. Семенов М.И., Лойко В.И., Барановская А.С. Автоматизированные информационные технологии в экономике. Учебник под ред. Трубилина И.П. М.: Финансы и статистика, 1999. - 289 с.

94. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистка, 2003. - 368 е.: ил.

95. Смирнов В.А., Соколов В.Г. Системное моделирование надежности плановых решений. Новосибирск: Наука, 1984. - 175 с.

96. Смирнова Г.Н., Сорокин А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы истатистика, 2001. 512 с.

97. Снапелев Ю.М., Старосельский В.А. Моделирование и управление в сложных системах. М.: Советское радио, 1974. - 354 е.: ил.

98. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. 4-е изд. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1985. - 80 с.

99. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Практикум: Уч. пособие для вузов по направлению «Информатика и вычислительная техника» и спец. «Автоматизир. системы обраб. информ. и упр.». М.: Высшая школа, 1998. - 223 с.

100. Соловьев Ш.Г. Междугородные телефонные станции. М.: «Связь», 1972.-240 с.

101. Средства автоматизации управления в системах связи / B.C. Шибанов, Н.И. Лычагин, А.В. Серегин. М.: Радио и связь, 1990. - 232 с.

102. Старр М. Управление производством. М.: Прогресс, 1988. - 242 с.

103. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М.: Экономика, 1989.-271 с.

104. Ю5.Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний.-М.: МЭСИ, 1991.-265 с.

105. Юб.Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных. М.: МЭСИ, 1989. - 102 с.

106. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Издание 3-е, расширенное и доработанное. Серия «Экономика и бизнес». М.: Синтег, 2002, - 316 с.

107. Технология системного моделирования/ Е.Ф. Аврамчук, А. А. Вавилов, С.В. Емельянов и др.; Под общ. ред. С.В. Емельянова и др. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. - 520 с.

108. Тихоненко О.М. Модели массового обслуживания в системах обработки информации. Минск: «Университетское», 1990. - 191 с.

109. И О.Тюрин Ю.Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере. М.:ИНФРА-М, 1998 - 528 с.

110. Федоренко Н.П. О методах социально-экономического прогнозирования. В кн.: Методология прогнозирования экономического развития СССР. - М.: Экономика, 1971. - 350 с.

111. Федосеев В.В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге. М.: Финстатинформ, 1996. - 260 с.

112. ПЗ.Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпораций: Манифест революции в бизнесе: Пер. с англ. Спб.: Изд.-во С.-Петербургского университета, 1997. - 320 с.

113. Черняк Ю. И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1971. - 227 с.ил.

114. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений. М.: Тора-Инфо Центр, 1999. 237 с.

115. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др. М.: Радио и связь, 1987. - 224 е.: ил.

116. Янг С. Системное управление организацией. М.: Сов. радио, 1972. -455 с.

117. Albert S., Bradley К. Managing Knowledge: Experts, Agencies and Organization, Cambridge: Cambridge University Press, 1997. 225 c.

118. Cabena P., Hadjinian P., Stadler R., Yerhees J., Zanasi A. Discovering Data Maining From concepts to Implementation, Upper Saddle River, New York: Prentice Hall, 1998. 106 c.

119. Carter G.M., Murray M.P., Walker R.G., Walker W.E. Building Organizational Decision Support Systems. Boston, MA: Academic Press, 1992. -75 c.

120. Dhar V., Stein R. Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge Work, Upper Saddle River, New York: Prentice Hall, 1997. c. 93-97.

121. Evans R.E., Olson D.L. Introduction to Simulation and Risk Analysis, Englewood Cliffs, New York: Prentice Hall, 1998. c. 254

122. Jackson P. Introduction to Expert Systems 3rd Edition, Addison-Wesley, 1999. c. 45

123. Jerry Banks Handbook of Simulation: Principles, Methodology, Advances, Applications and Practice Wiley Interscience, Co-published by Engineering and Management Press (EMP), 1998. - 78 c.

124. Kelly K. New Rules for the New Economy, New York: Viking, 1998. -65 c.

125. Kelly R.V. Practical Knowledge Engineering, Bedford, MA: Digital press, 1991.-98 c.

126. Kelton W.D. Designing Simulation Experiments, Phoenix, 1999. 88 c.

127. Meketon M.S. Optimization in Simulation: A Survey of Resent Results, Atlanta, 1987. 136 c.

128. Montgomery D.C. Design and Analysis of Experiments, New York, 1997. 165 c.

129. Newell A., Simon H. Human problem solving, Englewood Cliffs, New York: Prentice Hall, 1972. 69 c.

130. Preece J., Rogers Y., Sharp H., Benyon H., Holland S., Carey T. Human-computer Interaction, Wokingham, UK: Addison Wesley, 1994. 93 c.

131. Shi Y. Multiple criteria decision making in credit card portfolio management, The College of Information and Technology, The University of Nebraska at Omaha, 1998. 193 c.

132. Shi Y., Yu P.L. Goal setting and compromise solution // in B. Karpak and S.Zoints, (eds.), Multiple criteria decision making and risk analysis using microcomputers, Berlin: Springer-Verlag, 1989. 328 c.

133. Turban E. Expert systems and applied artificial intelligence, New York: Macmillan Publishing Company, 1992. 117 c.

134. Zeleny M. Management support systems: towards integrated knowledge management, Human Systems Management, 1987. 260 c.

135. Zeleny M. Knowledge as a new form of capital, Part I-II. Human Systems Management, 1989. 227 c.unit Main;interfaceuses

136. Windows, Messages, SysUtils, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Menus, ExtCtrls, ComCtrls, StdCtrls, Grids, Buttons, Excel97, OleServer;const F:array1. 11. of real=(1.64, 2.08, 2.72, 3.84,4.21, 4.49,5.43, 6.61, 7.9, 10.9,12.25 ); type

137. MyRec=record Name: string; Alias :string; TotalChanels: integer; WorkChanelsrinteger; AutoConnectedWith8 :integer; FirmsCalls :integer; PersonalCalls:integer; RejectedCalls:integer; TotalCalls:integer; DoneCalls:integer; Profit:Currency;

138. Chanels:array 1 .1000. of integer; Denied:array[l. 1000] of longint; Served:array[1.1000] of longint; ChanelCount:integer; lambda:real; end;

139. N8: TMenuItem; N10: TMenuItem; SpeedButton6: TSpeedButton; SaveDialogl: TSaveDialog; N11: TMenuItem; N12: TMenuItem; N13: TMenuItem; N14: TMenuItem; N15: TMenuItem; N18: TMenuItem;procedure Image lMouseDown(Sender: TObject; Button: TMouseButton;

140. Shift: TShiftState; X, Y: Integer); procedure N6Click(Sender: TObject); procedure FormCreate(Sender: TObject);procedure ImagelMouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,

141. Forml: TForml; implementation {$R *.DFM}uses unit2, Unit3, Unit4, Unit5, Unit6;procedure TForml.N6Click(Sender: TObject); begin

142. Application. Terminate; end;procedure TForml.FormCreate(Sender: TObject); begin

143. Form2.ProgressBarl.Max:=chanelnum*p; k:=Round(sqr(sqrt(q*(l-q))/ee)*Fii.);

144. Form2.ProgressBarl.Position:=chanelnum*(r-l)+n;

145. Application.ProcessMessages;if cancelflag thenbegin

146. Form2.Close; Form2.Caption:="; Form2. Animate 1 .Active:=false; Form2. Animate 1 .CommonAVI:=aviNone; exit; end; end; end;for i:=l to chanelnum do begin

147. Fonn2.ProgressBarl .Positional 1 *p;

148. Form2 .Animate 1 .Active :==false; Form2.Animatel.CommonAYI:=aviNone; Form2.Caption:-'; end;procedure TForml.ImagelMouseDown(Sender: TObject; Button: TMouseButton;

149. Shift: TShiftState; X, Y: Integer); var colorl :TColor;b: integer; beginif Button=mbLeft then begincolorl .-Imagel .Canvas.Pixelsx,y.; b:=GetBValue(color 1); if ((b>=129) and (b<=155)) then begin

150. ComboBox 1 .Text:=districtsb. .Name; selecteditem:=b; ChangeList; end;if ((b>=l) and (b<=4)) then begin

151. ComboB ox 1 .Text: =cities b. .Name; selecteditem :=b; ChangeList; end; end; end;procedure TForml.ImagelMouseMove(Sender: TObject; Shift: TShiftState; X,

152. Form2.Animatel.CommonAVI:=aviFindFile;

153. Form2. Animatel .Active:=true;

154. Form2.Caption:-Открытие файла данных.';

155. Form2.ProgressBarl .max:=41;

156. Form2.ProgressBarl .Positional 0;

157. Form2 .Animatel .Active:=true;cancelflag:=false;fn:=OpenDialogl .FileName;

158. Excel Application 1. Workbooks. Add(fn,0);if cancelflag then goto al;

159. Application.ProcessMessages;

160. Excel Workbook 1 .ConnectTo(Excel Application 1 .Active Workbook);if cancelflag then goto al;

161. Form2.ProgressBarl .Position:=Form2.ProgressBarl .Position+1;if cancelflag then goto al;

162. Application.ProcessMessages;end;

163. Excel Workbook 1 .Close; ComboBoxl .ltemlndex:=0; ChangeList;

164. Form4. StringGrid 1. Cells 1,0. :=Districts1., Alias;

165. Fonn4. StringGrid 1 .Cells 1,1. :=IntToStr(Districts1. .TotalChanels);

166. Form4.StringGridl .Cellsfl ,2. :=IntToStr(Districts1.WorkChanels);

167. Form4.StringGridl.Cells13.:=IntToStr(Districts1.AutoConnectedWith8);

168. Form4. StringGrid 1. Cells 1,4. :=IntToStr(Districts1.FirmsCalls);

169. Form4 .StringGrid 1 .Cellsl,5. :=IntToStr(Districts1.PersonalCalls);

170. Form4.StoingGridl .Cells 1,6. :=IntToStr(Districts1.RejectedCalls);

171. Form4. StringGrid 1 .Cells 1,7. :=IntToStr(Districts1. .TotalCalls); Form4.StringGridl.Cells[l,8]:=FloatToStr(Districts[i] .Profit);

172. Fom4.StringGrid2.Cells3j.:=FloatToStr(Districts1.Served|j]/(Districts[i].Served[j Denied!]]));

173. Form4.StringGrid2.Cells4j.:=FloatToStr(Districts1.lambda*Districts[i].Served[j]/(Districts[i].Ser ved[j]+Districts[i].Denied|j])); endelsebegin

174. Form4.StringGrid2.Cells3,j.:='0'; Form4.StringGrid2.Cells[4,j]:-0'; end; end;selecteditem:=i; break; end; end;for i:=l to 4 do beginif ComboBoxl .Text=cities1.Name then begin

175. Form4. StringGrid 1. Cells 1,0. :=cities1. .Alias;

176. Form4.StringGridl .Cells 1Д . :=IntToStr(cities 1. .TotalChanels);

177. Form4. StringGrid 1. Cells 1,2. :=IntToStr(cities1. .WorkChanels);

178. Form4.StringGridl .Cells 1,3. :=IntToStr(cities1. .AutoConnectedWith8);

179. Form4.StringGridl.Cellsl,4.:=IntToStr(cities1.FirmsCalls);

180. Form4.StringGridl.Cellsl,5.:=IntToStr(cities1.PersonalCalls);

181. Form4.StringGridl .Cellsl,6.:=IntToStr(cities1.RejectedCalls);

182. Form4. StringGrid 1 .Cells 1,7. :=IntToStr(cities1. TotalCalls);

183. Form4.StringGridl .Cellsl,8.:=FloatToStr(cities1.Profit);

184. Form4.StringGridl.Cellsl,9.:=FloatToStr(cities1.DoneCalls/cities[i].TotalCalls);

185. Form4.StringGridl.Cellsl,10.:=FloatToStr(cities1.TotalChanels-cities[i].WorkChanels); Form4. StrmgGrid2. RowCount.-cities [i]. Chanel Count+1;forj:=l to cities1.ChanelCountdo begin

186. Form4.StringGrid2.Cells0,j.:=IntToStr(cities1.Chanels[j])+' ('+IntToStr(cities[i].Chanels[j]-cities[i] .AutoConnectedWith8)+')';

187. Form4.StringGrid2.Cells 1 ,j. :=IntToStr(cities1.Served[j]);

188. Form4.StringGrid2.Cells2,j.:=IntToStr(cities1.Denied[j]);if (cities1.Servedj.+cities[i].Denied(j])<>0 thenbegin

189. Form4.StringGrid2.Cells3j.:=FloatToStr(cities1.Served[j]/(cities[i].Served[)]+cities[i );

190. Fom4.StringGrid2.Cells4,j.:=FloatToStr(cities1.lambda*cities[i].Served(j]/(cities[i].Served|j]+c^ ties[i].Denied[j])); endelsebegin

191. Form2. Animate 1. CommonAVI :=aviFindFile;

192. Form2.Animatel .Activei^true;

193. Form2.Caption:-Сохранение данных.';

194. Form2. Animate 1 .Active:=true;cancelflag:=false;ff:=SaveDialogl .FileName;if ((selecteditem>=129) and (selecteditem<=155)) then Myltem:=districtsselecteditem.; if ((selecteditem>= 1) and (selecteditem<=4)) then Myltem:=cities[selecteditem];

195. Form2.ProgressBar 1 ,max:=MyItem.ChanelCount+l 0; Form2.ProgressBarl.Positional 0; ExcelApplication 1 .Workbooks. Add(EmptyParam,0); ExcelWorkbookl .ConnectTo(Exce 1 Application 1 .Active Workbook); Application.ProcessMessages;

196. Excel Application 1. Cells. Iteml,l.Value:=MyItem.Name+'. Расчет данных';

197. ExcelApplication 1. Cells. Йет2,1.Уа1ие:='Каналы';

198. ExcelApplication 1 .Cells.Item2,2. .Value:-Обработано';

199. ExcelApplication 1.Cells.Item2,3. Value:-Отказано';

200. ExcelApplication 1 .Cells.Item2,4. .Value:-q';

201. ExcelApplicationl .Cells.Item2,5. .Value:-A';

202. Application.ProcessMessages;if cancelflag then goto a2;for i:=l to Myltem.ChanelCoxmt dobegin

203. ExcelApplicationl.Cells.Itemi+2,l.Value:=IntToStr(MyItem.Chanels1.)+' ('+IntToStr(MyItem.Chanels[il-MyItem.AutoConnectedWith8)+')';

204. ExcelApplicationl. Cells.Itemi+2,2.Value:=IntToStr(MyItem.Served1.); ExcelApplicationl.Cells.Item[i+2,3]-Value:=IntToStr(MyItem.Denied[i]);

205. ExcelApplicationl.Cells.Itemi+2,4.Value:=FloatToStr(MyItem.Served1./(MyItem.Served[i]+MyI tem.Deniedfi]));

206. ExcelApplicationl .Cells.Itemi+2,5. Value:=MyItem.Served1.*MyItem.lambda/(MyItem.Served[i] +MyItem.Denied[i]);

207. Application.ProcessMessages; if cancelflag then goto a2; end;if cancelflag then goto a2;

208. Excel Workbook 1. С lose(true ,ff,EmptyParam,0);

209. Application.ProcessMessages;1. УТВЕРЖДАЮ»1. АКТ

210. О внедрении результатов диссертационной работы Коныжевой Н.В. на тему: «Система поддержки принятия управленческих решений в региональной телекоммуникационной компании на основе имитационного моделирования»

211. Комиссия в составе: Председатель

212. Первый Заместитель директора- Главный инженер Федичев В.В.

213. Начальник управления экономики и финансов Куликова Ю.А.

214. Начальник отдела экономики инвестиционныхпроектов Тяжева Л.А.составила настоящий акт о том, что в Самарском филиале ОАО «ВолгаТелеком» внедрены результаты диссертационной работы Коныжевой Н.В.:

215. Имитационная модель основного бизнес-процесса телекоммуникационной компании предоставления услуг междугородной (внутризоновой) телефонной связи.

216. Рекомендации по использованию метода имитационного моделирования в качестве стратегии приобретения знаний.

217. Начальник учебного отдела, к.т.н. доцент1. Кустова М.Н.

218. Декан факультета информационных систем и технологий, д.т.н., профессор

219. Зам. зав. кафедрой ЭИС, к.т.н. доцент1. Диязитдинова А.Р.