автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системно-интегративный подход к управлению проектом в условиях технологических рисков

САРАДЖЕВ Вадим Игоревич

СИСТЕМНО - ИНТЕГРАТИВНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТОМ В УСЛОВИЯХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ (На примере создания инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения)

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в оборонной и гражданской технике)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2009

003484265

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Московская академия рынка труда и информационных технологий" (ГОУ "МАРТИТ").

Научный руководитель -

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор 1 Парфенова Мария Яковлевна

доктор технических наук, профессор Сударев Игорь Васильевич

Ведущая организация:

доктор технических наук, старший

научный сотрудник

Воробьев Альберт Анатольевич

Ижевский государственный технический университет

Защита состоится". 19

2009 г. <6 16. <7(?

на заседании объединенного диссертационного Совета ДМ 850.001.01 при Московской академии рынка труда и информационных технологий по адресу: 121351, г. Москва, ул. Молодогвардейская, д. 46, корп. 1, тел. (095) 149-86-38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московской академии рынка труда и информационных технологий.

Автореферат разослан " <$/1 "__2009 г.

Учёный секретарь диссертационного Совета профессор

Чересов Ю.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Постоянное расширение и развитие инженерных сетей требует применения новых технологий их создания. Технологии создания инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения являются перспективными и имеют ряд преимуществ, связанных с экономическим эффектом, незначительными негативными воздействиями на окружающую среду, социальным эффектом в области развития инженерных сетей. Их применение постоянно расширяется, совершенствуются оборудование и методы, что позволяет создавать инженерные коммуникации в сложных геологических условиях и существующих инженерных средах. Данные технологии рассматриваются специалистами как технологии будущего. Однако они связаны с возникновением технологических рисков, которые приводят к значительным непроизводственным затратам и снижают эффективность применения.

Технологические риски обусловлены внешними воздействиями на объект управления (ОУ), возникают в результате принятия проектных решений в условиях неполноты информации, а также принятия решений в нештатных ситуациях в ходе выполнения работ. Несмотря на тщательную проработку проектов на создание инженерных коммуникаций в конкретной местности не удается по объективным причинам полностью исключить технологический риск при выполнении работ, а отсутствие механизмов управления рисками приводит к многократным издержкам на разных этапах реализации проекта. Внешние возмущающие воздействия вызывают изменение технологии выполнения проекта: изменение набора и последовательности выполняемых работ, сроков завершения работ и проекта в целом, изменение требуемых ресурсов по номенклатуре и объему. Принятие решений по выбору способа управления и обеспечению ресурсами нового цикла работ, не предусмотренного проектом, осуществляется в условиях неопределенности и неоднозначности, ограниченного резерва времени в связи с детерминированным временем выполняемых операций. Кроме того, решения принимаются в условиях постоянного изменения ситуаций, что

требует определения оптимального момента времени для принятия своевременных и эффективных решений и построения функции последствий.

Создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения в сложных геологических условиях часто связано не только с усложнением техники и технологии, применением дорогих и трудно приготовляемых материалов, но и переходом одного вида осложнения в более тяжелый вид. Объективные природные и внешние условия определяют вероятность возникновения нештатных ситуаций, предопределяют объём трудовых и материальных затрат на предупреждение аварийных ситуаций, длительность выполнения работ в сложных условиях. Некоторые возникающие ситуации могут быть устранены, если они заранее распознаются и выполняются мероприятия по их предупреждению и устранению. Корректируемые ситуации могут быть устранены с меньшими непроизводственными затратами, если специалистами принимаются своевременные и эффективные решения по выбору способа управления и обеспечению планируемых работ всеми видами необходимых ресурсов. Таким образом, важнейшей задачей управления проектом в условиях технологических рисков является реализация упреждающих воздействий, а при возникновении нештатных ситуаций - применение эффективных и экономичных способов их устранения. Для этого необходимо совершенствование существующих подходов к автоматизированному управлению проектом, повышение уровня информационной и интеллектуальной поддержки принятия решений.

Общей тенденцией развития систем управления в настоящее время является применение процессного подхода, роль которого зафиксирована в международных стандартах ISO 9001:2000. Процессный подход к управлению наиболее эффективно позволяет решать задачи синхронизации в принятии решений по величине управляющих воздействий и времени реализации. Эффективность управления проектом также значительно повышается применением процессного подхода за счет информационных и функциональных взаимосвязей выполняемых операций и процедур принятия решений в границах выделенных процессов. Однако в настоящее время отсутствуют методики проведения систем-

ного анализа и моделирования процессного подхода к управлению проектом, создания алгоритмических механизмов и их реализации в системе управления.

Дня эффективного управления проектом в условиях технологических рисков требуется общесистемный алгоритмический механизм, обеспечивающий координацию функций управления, их параллельное и непрерывное выполнение в границах процессов, формирование решений в нештатных ситуациях за допустимое время. Исследование эффективности существующих систем управления показывает необходимость интегративного сбалансированного применения механизмов процессного и ситуационного подходов к управлению проектом. Существующие системы управления проектом имеют слабую автоматизацию функций, обеспечивающих взаимосвязь между моделью предметной области конкретного объекта управления и моделью планирования и управления проблемно-ориентированной системы. В условиях технологических рисков требуется разработка адаптивных сетевых моделей планирования и управления, системных моделей процедур принятия решений на множестве разнородных параметров ОУ с учетом степени критичности возникающих ситуаций и детерминированного времени выполняемых операций. Таким образом, для эффективного управления проектом в условиях технологических рисков необходимы системное моделирование механизмов процессного и ситуационного подходов, их комплексная реализация в алгоритмах принятия решений.

В связи с изложенным актуальным является создание системы поддержки принятия решений (СППР) по управлению проектом в условиях технологических рисков, обеспечивающей анализ и оценку неопределенности возникающих ситуаций, определение момента времени и построение функции последствий для принятия эффективных решений.

Решается научная задача создания функционально полного комплекса системных моделей, обеспечивающего конвергенцию и адаптацию алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении проектом в условиях технологических рисков.

Целью работы является решение научной задачи на основе системно -интегративного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков, позволяющего создать систему поддержки принятия решений с алгоритмическими механизмами квазирезонансного управления.

Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:

1. Построить системную модель автоматизированного управления проектом, обеспечивающей конвергенцию алгоритмических механизмов процессного и ситуационного управления для достижения функциональной полноты процедур поддержки принятия решений в условиях неопределенности возникающих ситуаций и неоднозначности в выборе способов управления;

2. Решить задачу эффективной структуризации процессов на множестве элементарных работ проекта с применением формального аппарата;

3. Создать математическую модель для определения точек фазового перехода объекта управления из одного качественного состояния в другое качественное состояние и оптимального момента времени для принятия решений в нештатных ситуациях;

4. Разработать алгоритм поддержки принятия решений по выбору способов управления проектом в нештатных ситуациях на основе оценки момента времени для реализации решений с учетом ретроспективной модели поведения объекта управления и анализа непроизводственных затрат.

5. Произвести анализ эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР в управлении проектом на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - способы формирования решений по управлению проектом на создание сложных технических объектов в условиях технологических рисков. Предмет исследования -подходы и методы формализации механизмов поддержки принятия решений, классифицируемых по разным способам управления, для достижения функциональной полноты СППР и согласованного взаимодействия алгоритмических

механизмов за счет обеспечения общих признаков и свойств в процессе их адаптации.

Методы исследования. Используются методы теории принятия решений, теории графов, теории вероятностей, информационного и структурного моделирования, математического программирования, исследования операций, статистические методы.

На защиту выносятся:

1. Функциональная системная модель автоматизированного управления проектом на основе линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов с весовыми коэффициентами результативности функционирования процессов;

2. Способ структуризации процессов управления проектом на основе определения оптимального варианта квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы и решения задачи об оптимальном назначении;

3. Математическая модель квазирезонансного управления проектом в условиях технологических рисков на основе дифференциальных уравнений Колмогорова с переменными коэффициентами и энтропийного подхода для нахождения критической точки фазового перехода в состоянии объекта управления;

4. Алгоритм поддержки принятия решений для выбора макроработ и определения оптимального момента времени реализации решений в нештатной ситуации на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов основывается на том, что предложенные модели и алгоритмы базируются на фундаментальных положениях системного анализа, математического программирования, теории принятия решений и теории вероятностей и их корректном применении. Достоверность результатов также подтверждается имитационным моделированием и их практическим применением в создании инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Научная новизна. Полученные в работе модели и методы определяют алгоритмический базис СППР для управления проектом в условиях технологических рисков, обеспечивающий функциональную полноту процедур поддержки принятия решений на основе системно - интегративного подхода.

1. Построена функциональная системная модель управления проектом на основе линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов, которая позволяет выделить подграфы с экстремальными свойствами и применить методы теории графов в принятии решений, обеспечивающих поиск наилучшего варианта макроработ в нештатной ситуации.

2. Предложен способ структуризации процессов на основе определения оптимального варианта квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы и решения задачи об оптимальном назначении, формальный аппарат которого позволяет применить методы имитационного моделирования с параметрической настройкой системных моделей для построения оптимальной структуры процессов.

3. Создана математическая модель квазирезонансного управления проектом на основе дифференциальных уравнений Колмогорова и энтропийного метода, которая обеспечивает оценку степени критичности текущей ситуации и оптимального момента времени для принятия решений в условиях неполноты информации.

4. Разработан алгоритм принятия решений по выбору макроработ в нештатной ситуации на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний, который обеспечивает определение допустимого интервала времени для принятия своевременных и эффективных решений и построение адекватной функции последствий.

5. Произведена оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР по управлению проектом в условиях технологических рисков на основе модельного эксперимента и статистической обработки производственной базы данных по выполнению процессов. Время на обработку нештатных ситуаций уменьшается более чем в 3 раза за счет построения структурной мо-

дели процессов и выбора оптимального варианта макроработ с привязкой к текущей ситуации. Точность принимаемых решений по выбору варианта макроработ в нештатных ситуациях повышается более чем в 2 раза за счет определения оптимального момента времени и построения функции последствий.

Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис СППР, интегрированной с проблемным математическим обеспечением сетевого планирования и управления на основе базы данных и базы знаний. Разработанные модели и алгоритмы направлены на снижение непроизводственных затрат при реализации проектных решений, а также снижение технологических последствий, негативно влияющих на природную среду, за счет своевременных и эффективных решений в нештатных ситуациях.

Применение СППР на основе системно - интегративного подхода к управлению позволяет реализовать алгоритмический механизм квазирезонансного управления проектом с настройкой ситуационных моделей в производственных условиях. Оценка оптимального момента времени для принятия решений и построение функции последствий позволяют в значительной степени снизить непроизводственные затраты по выполнению технологического цикла работ и обеспечению ресурсами нового цикла работ в нештатных ситуациях. Процедуры оценки результативности функционирования процессов, построенные на основе формализованных экспертных знаний, повышают точность принимаемых решений. Разработанные алгоритмы ситуационного процессора снижают трудоемкость и время на подготовку данных и актуализацию процесса сетевого планирования нового цикла работ в нештатных ситуациях и пополнение базы прецедентов. Обеспечивается обучение специалистов предметной области в режиме интерактивного взаимодействия их с базой данных и знаний системы, аккумулирующих обобщенный опыт управления.

Предложенная полезная модель в виде устройства для хранения и транспортировки отходов позволяет уменьшить технологический риск и непроизводственные затраты в объеме соответствующих технологических операций, пред-

ставленных макроработой в сетевой моделе типового проекта на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Результаты, полученные в работе, внедрены в виде комплекса методических указаний, алгоритмов, системных моделей и программ в организации, реализующей проекты на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения в различных климатических и природных условиях.

Апробация работы. Научные результаты диссертационной работы докладывались в 2004-2009 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, на IX Международной научно -технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения» (г. Пенза, 2009 г.). Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.

Публикации. По теме диссертационной работы имеется 9 публикаций, из которых 4 публикации в научных изданиях по рекомендованному Перечню ВАК Минобрнауки России.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы. Работа изложена на 155 страницах машинописного текста и включает 30 рисунков и 14 таблиц. Список литературы содержит 99 наименований источников.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности исследования, его цель и задачи. Приводятся научная новизна и практическая значимость, сведения о структуре диссертационной работы и апробации результатов. Формулируются научные положения, выводы и результаты, полученные лично соискателем и выносимые на защиту.

В первой главе проводится анализ технологических рисков на примере создания инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения, их классификация по способам управления. Определяется способ типиза-

ции функций управления проектом на множестве точек прерывания моделируемых процессов как взаимосвязанной последовательности выполняемых операций. Исследуются общесистемные механизмы ситуационного и процессного подходов для построения функционально полного комплекса системных моделей процедур поддержки принятия решений в нештатных ситуациях, определяется принцип построения алгоритмических механизмов системно - интегратив-ного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков.

К особенностям управления проектом на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения относятся: сочетание дискретно-непрерывного производственного процесса и дискретного процесса управления; применение вероятностных методов и моделей принятия решений в нештатных ситуациях; отсутствие полной формальной модели объекта и метода управления; большой объём информации при подготовке управленческих решений; значительная размерность задач принятия решений; наличие нескольких зависимых по решениям уровней управления; интенсивная динамика изменений в предметной области; влияние на управляемый процесс случайных факторов; нечёткий характер задач принятия решений. Указанные особенности управления проектом вызывают необходимость применения ситуационного и процессного подходов, которые во взаимосвязи составляют системно - интегра-тивный подход. Интегративное сбалансированное применение указанных подходов в целом формирует системный подход к управлению проектом в условиях технологических рисков. Взаимодействие алгоритмических механизмов направлено на достижение критериев системности и комплексности в построении ClU.il■? с учетом детерминированности времени выполнения операций. Для снижения неопределенности в оценке возникающих ситуаций, связанных с технологическими рисками, производится формализация экспертных знаний, определяется ранговая корреляция параметров, на основе которых строится информационно - функциональное пространство СПГ1Р.

При возникновении нештатных ситуаций в ходе выполнения проекта степень неопределенности в принятии решений по выбору способа управления и

времени реализации решений характеризуется величиной технологического риска. В случае проявления риска он моделируется комплексом работ, который необходимо выполнить, и ассоциирован с определенной величиной времени. Эта величина принимается как воздействие /-го риска и,. В целях дальнейшего анализа рисков и их ранжирования по значимости для проекта используется ожидаемая величина /'-го риска Я„ которая зависит от величины воздействия и вероятности появления риска и равна X, Ожидаемая величина риска ис-

пользуется для определения страхового резерва времени.

Сочетание дискретного процесса управления и дискретно-непрерывного производства на множестве разнородных параметров ОУ, неопределенность в оценке его состояния и неоднозначность в выборе способов принятия решений, которые характерны для управления проектом в условиях технологических рисков, вызывают необходимость построения ситуационных моделей, позволяющих квантовать потоки управляющих воздействий по времени и величине. Ситуационная модель ОУ представляется в терминах принятой сигнатуры Моу=<0, О, П5, Р5(0), Р1(П5)>,

где О = Оо6 п О0у, — множество объектов предметной области;

00б — множество объектов обстановки управления;

Ооу — множество элементарных ОУ;

О = <0! х Ог х.. .х 0„> - пространство состояний системы управления, п -количество объектов предметной области;

Па — множество допустимых состояний ОУ, Об г> О;

Р5(0) — ограничения на состояния ОУ, Р5(0) —> Об;

Р,(Оз) — правила переходов ОУ в пространстве состояний (выбора траектории движения): С2'5 = Р ((П,), где П', - состояния ОУ в процессе перехода.

Производственную г - ю ситуацию Б; можно представить на множестве состояний ОУ в соответствии с принятыми обозначениями понятий в виде $ =< п5', рч (п,), и„ (Ч ак&, ф ,ик(0)>,

где О'5' - множество состояний ОУ, составляющих ситуацию 5' ; - текущее состояние ОУ; Р1у(Ог) - правила формирования состояний О5', Р^ (П6) —для ОУ при переходе от] - ой к г - ой ситуации; ик (0 - управляющие воздействия, направленные на конечное состояние ОУ в соответствии с целью управления; - множество желаемых конечных состояний ОУ; Ф(П5,1/^(0) - правила преобразования величин управляющих воздействий для перехода ОУ из текущего в новое О" состояние, О" = ц>(П1,ик(ф.

Разбиение пространства состояний элементарных ОУ на множество ситуаций позволяет построить пространство ситуаций, в котором реализуется принятие решений за счёт выбора последовательности смены ситуаций или траектории движения ОУ в соответствии с целью управления.

Процессный подход к управлению проектом объективно предопределяет последовательность выполняемых операций - алгоритм действий по переводу ОУ из начального состояния в конечное состояние. Вероятность получения заданных характеристик при переходе объекта из исходного состояния в конечное состояние является критерием качества операции и процесса и, соответственно, последовательности операций и цепи процессов. Цепь процессов рассматривается как последовательность узлов пересечения (ветвления, сопряжения) процессов. Схема узла включает операции преобразования величин управляющих воздействий, определяемых величиной выделенных ресурсов, в новое О." = ц>(£1ть,ик{1)) состояние ОУ. Схема узла в виде функционального блока преобразования управляющих воздействий показана на рис. 1. Совокупность взаимосвязанных функциональных блоков на основе информационных потоков входных и выходных значений параметров и механизмов исполнения определяют структуру процесса. Общая структурная схема процесса в виде взаимосвязанных функциональных блоков показана на рис. 2. Таким образом, процесс представляется на множестве взаимосвязанных непрерывно выполняемых операций - микроработ.

В - Внешняя среда

С - множество управляющих воздействий

I - множество входных параметров

Функциональный блок преобразования управляющих воздействий А,

О - множество выходных параметров

М - Множество параметров механизма исполнения

Рис. 1. Схема узла процесса в виде функционального блока

В - внешняя среда

I

Рис. 2. Общая структурная схема процесса на множестве функциональных узлов - блоков

Функциональная модель СППР на основе системно - интегративного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков определяет способ структуризации процессов с привязкой к ситуационной модели управления, алгоритмический базис процедур поддержки принятия решений.

Во второй главе функциональная модель представляется в виде ориентированного взвешенного графа, что позволяет выделить подграфы с экстремальными свойствами и применить методы теории графов в задачах принятия решений. Решается задача построения оптимальной структуры процессов на множестве вариантов квазиразбиения элементарных работ на макроработы. Строится алгоритмический механизм для конвергенции базовых моделей управления проектом на основе формализованных экспертных знаний.

Целью моделирования управляющей деятельности специалистов является формализованное представление описания процессов с учетом степени критичности возникающих ситуаций на множестве гетерогенных параметров ОУ. Функциональная системная модель представляется в виде линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных графов ¡ = \,п, где вершинами графов 06/ б, являются функциональные блоки, а связи между ними -дугами графов АгО,. Функциональный блок узла процесса, приведенный на рис. 1, представляется в виде орграфа начального уровня декомпозиции 00 = {Аа,В} с двумя вершинами, где А0 - функциональный блок, В - внешняя среда; и множеством дуг <30 = {С, 1,0,М], где С - множество управляющих воздействий, I- множество значений входных параметров ОУ, О - множество значений выходных параметров ОУ, М- множество параметров механизма исполнения с оценкой весовых значений. Представление функциональной системной модели в виде взвешенного ориентированного графа по уровням декомпозиции приводится на рис. 3, где ОЪ] О, = {А1,Аг,...,А^,в}, Рц - множество дуг из функционального блока Ах в А-р Аг (7, = : / = 1, п, / = 1, и] и : г = 1, п, У = 1, «} и и .: 1=Гп, ] = Г«} и : г = 1п,) = Г"}; / и / - определяют вершины, являющиеся соответственно началом и концом ребра графа.

Представление функциональной системной модели в виде взвешенного орграфа позволяет реализовать алгоритмы поиска подграфов по заданным критериям при построении оптимальных структур моделируемых процессов.

Рис. 3. Функциональная системная модель в виде линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных графов

Набор элементарных работ множества £> образует макроработы М, составляющие процессы (подпроцессы). Для выполнения работ задается период 7з и последовательность выполнения элементарных работ (микроработ). Период выполнения работ корректируется с учетом интегрального показателя 5, который характеризует степень критичности возникающих ситуаций, связанных с выполнением данной макроработы. Из множества элементарных работ формируются варианты квазиразбиения на макроработы }, где и - количество исполнителей, к - вариант квазиразбиения. Каждый вариант квазиразбиения представляет семейство линейно упорядоченных подмножеств Ир удовлетворяющих условиям:

М- п М* =0, если I * у.

При составлении вариантов выполнения макроработ учитываются суммарные сроки выполнения элементарных работ варианта квазиразбиения, для которых задается период выполнения Т*, т* < Та. При невыполнении заданного условия вариант макроработ не рассматривается. Время Ц выполнения г-м исполнителем у-й макроработы в к-ом наборе

где Ti - время выполнения /-м исполнителем элементарной работы х, x&D; j - номер макроработы в данном наборе; при условии, если Гу >7з, то iy=co.

Время выполнения всех работ для каждого варианта квазиразбиения минимизируется и целевая функция для данной задачи имеет вид

Необходимо определить fc-ый вариант макроработ, при котором целевая функция принимает минимальное значение

min maxt-> min. ip , '«') к

Поставленная задача решается на основе графовой функциональной системной модели, трансформированной в сетевую модель проекта. Определяются оптимальные варианты квазиразбиения на макроработы и структура процессов.

Повышение точности оценки продолжительности работ и проекта в целом в условиях неопределенности достигается за счет применения методов вероятностного сетевого планирования. Продолжительность работы t(i,j) является случайной величиной, характеризующейся математическим ожиданием ~t(i,j) и дисперсией a2(i,j). В типовых моделях сетевого планирования априори принимается, что распределение продолжительности работ обладает тремя свойствами: а) непрерывностью; б) унимодальностью; в) двумя точками пересечения кривой распределения с осью Ох, имеющими неотрицательные абсциссы, распределение продолжительности работ обладает положительной асимметрией. Распределением с подобными свойствами относится к ß - распределению, которое используется в качестве априорного для всех работ.

Модели сетевого планирования работ адаптируются для ситуационного управления на множестве параметров ОУ и их признаков свойств, определяющих классы ситуаций и способы управления в границах выделенных процессов на графовой функциональной модели.

Третья глава посвящена созданию логико-семантического базиса процедур принятия решений с настройкой на функциональную модель. Строится математическая модель квазирезонансного управления проектом на основе уравнений Колмогорова и энтропийного подхода для оценки степени критичности возникающих ситуаций и определения оптимального момента времени для принятия решений в условиях неполноты информации.

Первичность порядка выполняемых работ перед величиной выделяемых ресурсов в нештатных производственных ситуациях является необходимым условием для реализации принципа квазирезонансного управления проектом в условиях технологических рисков. К его достаточному условию относится определение точек фазового перехода управляющей системы из одного качественного состояния в другое качественное состояние. Квазирезонансное управление рассматривается как один из наиболее эффективных способов уменьшения непроизводственных затрат в нештатных ситуациях. Необходимо определить критические точки фазового перехода управляющей системы из состояния динамического равновесия в аварийное состояние в пределах допустимых отклонений параметров ОУ.

В управлении проектом определяется множество отклонений текущих от заданных значений параметров ОУ, составляющих признаки возникающих ситуаций. В качестве ограничений при выполнении функций управления принимаются: эффективность решений зависит от момента их реализации; управляющие воздействия обладают свойством своевременности, если допустимое время на их формирование меньше критического времени. Управляющая система представляет собой случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем, называемый марковским. Теория марковских случайных процессов с дискретными состояниями и непрерывным временем предполагает, что переходы из состояния в состояние происходят под воздействием пуассо-новских потоков событий. Если известны все интенсивности пуассоновских потоков событий, переводящих управляющую систему из одного состояния в дру-

roe состояние, то можно составить систему обыкновенных дифференциальных уравнений Колмогорова с переменными коэффициентами в виде

^~=±РЛ')ЛА0-т±ЛА»> 0=1,2,...,«). (1)

"1 j.\ j. 1

Система дифференциальных уравнений вида (1) решается при начальных условиях, задающих вероятности состояний в начальный момент при í=0: Р1(0№(0),...Л(0). Для любого момента времени t выполняется нормировочное

условие £/;(/) = 1, (/>0), так как события {5(0=51}, {S(t)=S2},...,{S(t)=Sn} обра-

¿=i

зуют полную группу несовместных событий.

Квазирезонансное управление в создании инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения моделируется управляющей системой, рассматриваемой как отображение объекта производства. Определим два класса состояний системы: S\ ~ состояние объекта управления соответствует заданным значениям параметров или имеющих допустимые отклонения; S7 - состояние объекта управления не соответствует заданным значениям параметров, которое может привести к непроизводственным затратам. На производственную систему в состоянии S] действует пуассоновский поток возмущений с интенсивностью ДО, переводящий систему в состояние S2, и пуассоновский поток с интенсивностью n(t), переводящий систему из состояния S2 в S¡. Тогда дифференциальные уравнения Колмогорова для вероятностей состояний системы P¡ (i) и Pi(f) имеют вид

(о/А=p2(iM<)-mm, (2)

dP2 (t)/dt = P¿t)X(t)-P2(t)n{t).

Для любого момента времени t выполняется нормировочное условие для группы событий Р\ (0 + Рг (0 = 1. Отсюда

Р2(0=1-Р,(')- (3)

Подставив (3) вместо Р2 (0 в первое из дифференциальных уравнений (2), получим дифференциальное уравнение с переменными коэффициентами

0/Л+[Л(/) +а(0] m = (4)

Приняв A(t) = Я = const, fi(t) = ц = const (Л(0 и jj(t) независимы от времени), и при начальном условии Р, (0) = 1 уравнение (4) запишем в виде

+ = (5)

at

Вероятности состояний Si и S2 управляющей системы в момент времени t

Pl(t)=JL-+ (6)

Л+ц X+fi

= (7)

Х + |Л

Энтропия H(S) источника S с двумя состояниями 51] и S2 изменяется от нуля до единицы, достигая максимума при равенстве их вероятностей:

P(S,) = Р = P(S2) =1-Р = 0,5, (8)

H(S)=-[P log Р + (1-Р) log (1-Р)]. (9)

При Fi(i)=0,5 энтропия #(S)=1, обозначив X + ц = а получим (8) в виде

E+h. е-а' = о,5. (10)

а а

В результате преобразований (10) определяется момент времени t

/ =--î—ln^—^ . (11)

2(А + ¡л) Я

Момент времени t является точкой фазового перехода управляющей системы из одного качественного состояния в другое качественное состояние. Класс состояния S, включает подклассы состояний Su по уровням декомпозиции объекта управления, i = \,n. Каждый подкласс имеет определенную интенсивность потоков событий, соответствующих X,. Тогда интенсивность потоков случайных событий для классов состояний системы и S2 определяется совокупностью потоков независимых событий подклассов:

п л

M ¡=1

Результирующие вероятности независимых событий для классов сол л

стояний системы и S2 равны = Р2(0 = £Р2, ■

Допустимый интервал времени Г = Д,/2] на формирование своевременных и эффективных решений по выбору способа управления в нештатных ситуациях находится в окрестности значения времени г и определяется при заданных значениях вероятности /¡(/) и Я2(/) в текущей ситуации:

, =_н, __1+Рг(0

1 Х + ц X ' 1 \ + ц X

Математическая модель квазирезонансного управления проектом позволяет построить функции последствий принимаемых решений по результирующей вероятности классов состояния для процессов (макроработ), выделенных на графовой функциональной модели в соответствии с текущей ситуацией.

В четвертой главе строится алгоритм поддержки принятия решений на основе математической модели квазирезонансного управления, который обеспечивает оценку оптимального момента времени для принятия решений, построение функции последствий принимаемых решений и выбор эффективного варианта макроработ. Определяются правила оценок результативности выполнения процессов на основе экспертных знаний, приводятся результаты статистической обработки данных по возникающим ситуациям в ходе выполнения проекта на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения. Исследуется эффективность разработанных моделей и алгоритмов СППР на основе системно - интегративного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков.

Выбор эффективного варианта макроработ в нештатных ситуациях включает следующие этапы формирования решений: 1) актуализацию процесса на сетевой модели проекта; 2) измерение параметров процесса; 3) выделение признаков микроситуаций; 4) оценка интенсивности возникающих отклонений в состоянии ОУ по микроситуациям процесса; 4) выделение макроситуации на множестве микроситуаций и определение степени ее критичности; 5) определение оптимального момента времени для принятия решений в текущей макроситуации путем определения критической точки фазового перехода управляющей системы из одного состояния в другое качественное состояние; 6) получение

дополнительной и новой информации о состоянии ОУ в границах информационного пространства СППР и учетом резерва времени; 7) формирование допустимого множества макроработ в текущей ситуации на сетевой модели; 8) построение функции последствий принимаемых решений на основе оценки результирующей вероятности классов состояния для множества вариантов макроработ; 9) принятие решения по выбору варианта макроработ с наибольшим значением вероятности достижения цели в заданном интервале времени; 10) корректировка сетевой модели исследуемого процесса и реализация решения.

Блок-схема обобщенного алгоритма поддержки принятия решений по обработке нештатных ситуаций на основе модели квазирезонансного управления представлена на рис. 4, где: П, - критический путь к-го разбиения макроработ на сетевой модели; г - число путей от начального события к ^му событию макроработы; ^р - время микроработы, соединяющей т-ът и р-ый узлы сетевой модели, т, ре Пк, к = 1, 2, ... г,_/ = 1, 2, ... п, п - количество микроработ к-го разбиения макроработ; = " вРемя критического пути к-го разбие-

т р

ния макроработ; - интегральный показатель к-го разбиения макроработ; АП^ = ^6,/д - отклонения текущих от заданных значений параметров ОУ.

Исследование эффективности специального математического обеспечения СППР производилось в сопоставлении результатов обработки нештатных ситуаций без применения СППР и с ее применением на основе модельного эксперимента и статистической обработки производственной базы данных по выполнению процессов. Для построения статистического ряда использовались относительные величины времени выполнения функции планирования работ оставшейся части проекта и точности принимаемых решений по результатам обработки нештатных ситуаций. Произведена оценка достоверности результатов эксперимента по полученным выборочным статистикам с использованием критерия Пирсона. Произведена оценка т' для математического ожидания т=4,01 случайной величины X, определен доверительный интервал /р для параметра нормального распределения при доверительной вероятности/7=0,8.

С

Начало

Актуализация процесса на сетевой модели Измерение параметров пройесса

к=1...К

1=1 ...а

1=1___I

Анализ текущих значений параметров ОУ по уровням декомпозиции У,...к

*

Оценка интенсивности возникающих корректируемых и некорректируемых ситуаций

Определение множества признаков, составляющих ситуацию П1'

Определение точки фазового перехода корректируемой ситуац ии в некорректируемую в момент времени I

Определение допустимого интервала времени для принятия решений в текущей ситуации

Формирование допустимого множества макроработ

М,М2...МП

1=1.. Л

¡=1...1

Оценка интенсивности возникающих отклонений по выполнению ' макроработ по уровням декомпо-" зиции у,...к - , ц*^

Определение интегрального показателя к-го разбиения макроработ И

Определение времени критического пути макроработы

2У~Р

_Е_

Выбор к-го разбиения макроработ с минимальным значением 7} (П„ )-+тт

Корректировка сетевой модели Реализация принятого решения

Конец

Рис. 4. Блок-схема обобщенного алгоритма поддержки принятия решений

Результаты экспериментальных исследований по оценке времени обработки нештатных ситуаций представлены на рис. 5.

Рис. 5. Оценка времени обработки нештатных ситуаций

Результаты экспериментальных исследований по оценке точности принимаемых решений по выбору варианта макроработ представлены на рис. 6. Произведена оценка т' для математического ожидания ш=2,87 случайной величины X, определен доверительный интервал /р для параметра нормального распределения, соответствующий доверительной вероятности р=0,8.

Рис. 6. Оценка точности принимаемых решений в нештатных ситуациях

Проведенные экспериментальные исследования показали, что время на обработку нештатных ситуаций уменьшается более чем в 3 раза за счет построения оптимальной структуры макроработ проекта и их привязки к ситуационной модели СППР. Точность принимаемых решений по выбору варианта макроработ в нештатных ситуациях повышается более чем в 2 раза за счет определения оптимального момента времени и построения функции последствий.

Основные выводы и результаты

1. Предложен системно - интегративный подход к управлению проектом в условиях технологических рисков на основе конвергенции базовых механизмов ситуационного и процессного подходов, обеспечивающий функционально полный комплекс системных моделей для построения алгоритмов поддержки принятия решений в нештатных ситуациях.

2. Построена функциональная системная модель управления проектом в виде линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов, которая позволяет определить подграфы с заданными свойствами, применить методы теории графов в задаче принятия решений по выбору наилучшего варианта макроработ в текущей ситуации.

3. Предложен способ структуризации процессов на основе определения оптимального варианта квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы и решения задачи об оптимальном назначении, который позволяет построить оптимальную структуру процессов.

4. Создана математическая модель квазирезонансного управления проектом на основе дифференциальных уравнений Колмогорова с переменными коэффициентами и энтропийного подхода для оценки степени критичности возникающих ситуаций и определения оптимального момента времени для принятия решений в условиях неполноты информации.

5. Построен алгоритм поддержки принятия решений на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний, который обеспечивает построение функции последствий прини-

маемых решений и выбор эффективного варианта макроработ с наибольшей вероятностью достижения цели в заданном интервале времени.

6. Произведена оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР на основе модельного эксперимента и статистической обработки производственной базы данных по выполнению процессов. Время на обработку нештатных ситуаций уменьшается более чем в 3 раза за счет построения оптимальной структуры процессов проекта и их привязки к ситуационной модели. Точность принимаемых решений по выбору варианта макроработ в нештатных ситуациях повышается более чем в 2 раза за счет определения оптимального момента времени их реализации и построения функции последствий.

Список публикаций по теме диссертации

Список работ, опубликованных в изданиях по перечню ВАК

1. Сараджев В.И., Сорокин Д.Н., Колесников А.А. Алгоритм программного управления процессом строительства трубопроводов методом горизонтально-направленного бурения // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, - 2006. -№ 16(38).- С. 7-11.

2. Сараджев В.И. Постановка задачи на создание операционной среды системы поддержки принятия решений в режиме реального времени // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2006. -№ 17(39).- С. 36-39.

3. Сорокин Д.Н., Сараджев В.И. Ситуационное управление в строительстве трубопроводов с применением базы продукционных правил и прецедентов И Динамика неоднородных систем /Под редакцией Ю.С. Попова. Т. 32(1). М.: Издательство ЛКИ, 2008. -С. 271-275.

4. Парфенова М.Я., Сараджев В.И. Подход резонансного управления производственным процессом в условиях неполной информации // Динамика неоднородных систем /Под редакцией Ю.С. Попова. Т. 32(1). М.: Издательство ЛКИ, 2008. -С. 339-345.

Список работ, опубликованных в других изданиях

5. Патент на полезную модель № 84007 от 16.01.2009 г. Устройство для хранения и транспортировки отходов (при наклонно-направленном бурении) / Московская академия рынка труда и информационных технологий; авт.изобрет. Сараджев В.И., Попова Т.К., Романов Г.Е., Шатраков А.Ю., Лутфуллин М.А.

6. Сараджев В.И. Графовая функциональная модель процессного подхода к управлению проектом // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2007. -№ 2.- С. 95-99.

7. Сараджев В.И. Функциональная модель подсистемы сетевого планирования проектных работ // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2007. -№ 3,- С. 17-22.

8. Сараджев В.И. Построение адаптивной модели сетевого планирования проектных работ в условиях технологических рисков // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2008.-№ 3.- С. 105-108.

9. Сараджев В.И., Лошаков И.А., Парфенова МЛ. Вопросы создания информационной технологии управления сложным объектом на основе системно - интегративного подхода / Информационно - вычислительные технологии и их приложения: сб. статей IX Междунар. науч.-техн. конф. Пенза: РИО ПГСХА, 2009,- С. 241-243.

Разрешено к печати 07.09.2009 г. Формат 60x84 1/16 Тираж 55 экз.

Введение.

ГЛАВА 1. СИСТЕМНО - ИНТЕГРАТИВНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТОМ В УСЛОВИЯХ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ.

1.1. Сущность системно - интегративного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков.

1.2. Анализ технологических рисков в создании инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

1.3. Алгоритмические механизмы ситуационного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков.

1.4. Алгоритмические механизмы процессного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. КОНВЕРГЕНЦИЯ БАЗОВЫХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМНО -ИНТЕГРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТОМ.

2.1. Представление функциональной системной модели в виде ориентированного взвешенного графа.

2.2. Функциональная модель системы сетевого планирования проектных работ.

2.3. Модель сетевого планирования и управления строительным производством в условиях технологических рисков.

2.4. Алгоритмический базис построения оптимальной структуры процессов во взаимосвязи с ситуационной моделью управления.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТОМ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА.

3.1. Логико — семантический базис процедур принятия решений.

3.2. Алгоритмическая модель сетевого планирования работ для исполнителя с настройкой на системную функциональную модель.

3.3. Решение многокритериальной задачи по выбору исполнителей работ.

3.4. Эвристическая модель управления строительным производством в критических ситуациях.

3.5. Моделирование квазирезонансного управления строительным производством в нештатных ситуациях.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТОМ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНО - ИНТЕГРАТИВНОГО ПОДХОДА.

4.1. Оценка оптимального момента времени для принятия решений на основе модели квазирезонансного управления.

4.2. Реализация процедуры поддержки принятия решений по выбору макроработ в нештатных ситуациях.

4.3. Инженерная методика оценки результативности процессов строительного производства на основе экспертных знаний.

4.4. Исследование эффективности функционирования системы поддержки принятия решений по управлению проектом в условиях технологических рисков.

Выводы по четвертой главе.

Постоянное расширение и развитие инженерных сетей требует применения новых технологий их создания. Технологии создания инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения являются перспективными и имеют ряд преимуществ, связанных с экономическим эффектом, незначительными негативными воздействиями на окружающую среду, социальным эффектом в области развития инженерных сетей. Их применение постоянно расширяется, совершенствуются оборудование и методы, что позволяет создавать инженерные коммуникации в сложных геологических условиях и существующих инженерных средах. Данные технологии рассматриваются специалистами как технологии будущего. Однако они связаны с возникновением технологических рисков, которые приводят к значительным непроизводственным затратам и снижают эффективность применения.

Технологические риски обусловлены внешними воздействиями на объект управления (ОУ), возникают в результате принятия проектных решений в условиях неполноты информации, а также принятия решений в нештатных ситуациях в ходе выполнения работ. Несмотря на тщательную проработку проектов на создание инженерных коммуникаций в конкретной местности не удается по объективным причинам полностью исключить технологический риск при выполнении работ, а отсутствие механизмов управления рисками приводит к многократным издержкам на разных этапах реализации проекта. Внешние возмущающие воздействия вызывают изменение технологии выполнения проекта: изменение набора и последовательности выполняемых работ, сроков завершения работ и проекта в целом, изменение требуемых ресурсов по номенклатуре и объему. Принятие решений по выбору способа управления и обеспечению ресурсами нового цикла работ, не предусмотренного проектом, осуществляется в условиях неопределенности и неоднозначности, ограниченного резерва времени в связи с детерминированным временем выполняемых операций. Кроме того, решения принимаются в условиях постоянного изменения ситуаций, что требует определения оптимального момента времени для принятия своевременных и эффективных решений и построения функции последствий.

Создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения в сложных геологических условиях часто связано не только с усложнением техники и технологии, применением дорогих и трудно приготовляемых материалов, но и переходом одного вида осложнения в более тяжелый вид. Объективные природные и внешние условия определяют вероятность возникновения нештатных ситуаций, предопределяют объём трудовых и материальных затрат на предупреждение аварийных ситуаций, длительность выполнения работ в сложных условиях. Некоторые возникающие ситуации могут быть устранены, если они заранее распознаются и выполняются мероприятия по их предупреждению и устранению. Корректируемые ситуации могут быть устранены с меньшими непроизводственными затратами,, если специалистами принимаются своевременные и эффективные решения по выбору способа управления и обеспечению планируемых работ всеми видами необходимых ресурсов. Таким образом, важнейшей задачей управления проектом в условиях технологических рисков является реализация упреждающих воздействий, а при возникновении нештатных ситуаций - применение эффективных и экономичных способов их устранения. Для этого необходимо совершенствование существующих подходов к автоматизированному управлению проектом, повышение уровня информационной и интеллектуальной поддержки принятия решений.

Общей тенденцией развития систем управления в настоящее время является применение процессного подхода, роль которого зафиксирована в международных стандартах ISO 9001:2000. Процессный подход к управлению наиболее эффективно позволяет решать задачи синхронизации в принятии решений по величине управляющих воздействий и времени реализации. Эффективность управления проектом также значительно повышается применением процессного подхода за счет информационных и функциональных взаимосвязей выполняемых операций и процедур принятия решений в границах выделенных процессов. Однако в настоящее время отсутствуют методики проведения системного анализа и моделирования процессного подхода к управлению проектом, создания алгоритмических механизмов и их реализации в системе управления.

Для эффективного управления проектом в условиях технологических рисков требуется общесистемный алгоритмический механизм, обеспечивающий координацию функций управления, их параллельное и непрерывное выполнение в границах процессов, формирование решений в нештатных ситуациях за допустимое время. Исследование эффективности существующих систем управления показывает необходимость интегративного сбалансированного применения механизмов процессного и ситуационного подходов к управлению проектом. Существующие системы управления проектом имеют слабую автоматизацию функций, обеспечивающих взаимосвязь между моделью предметной области конкретного объекта управления и моделью планирования и управления проблемно-ориентированной системы. В условиях технологических рисков требуется разработка адаптивных сетевых моделей планирования и управления, системных моделей процедур принятия решений на множестве разнородных параметров ОУ с учетом степени критичности возникающих ситуаций и детерминированного времени выполняемых операций. Таким образом, для эффективного управления проектом в условиях технологических рисков необходимы системное моделирование механизмов процессного и ситуационного подходов, их комплексная реализация в алгоритмах принятия решений.

В связи с изложенным актуальным является создание системы поддержки принятия решений (СППР) по управлению проектом в условиях технологических рисков, обеспечивающей анализ и оценку неопределенности возникающих ситуаций, определение момента времени и построение функции последствий для принятия эффективных решений.

Решается научная задача создания функционально полного комплекса системных моделей, обеспечивающего конвергенцию и адаптацию алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении проектом в условиях технологических рисков.

Целью работы является решение научной задачи на основе системно — интегративного подхода к управлению проектом в условиях технологических рисков, позволяющего создать систему поддержки принятия решений с алгоритмическими механизмами квазирезонансного управления.

Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:

1. Построить системную модель автоматизированного управления проектом, обеспечивающей конвергенцию алгоритмических механизмов процессного и ситуационного управления для достижения функциональной полноты процедур поддержки принятия решений в условиях неопределенности возникающих ситуаций и неоднозначности в выборе способов управления;

2. Решить задачу эффективной структуризации процессов на множестве элементарных работ проекта с применением формального аппарата;

3. Создать математическую' модель для определения точек фазового перехода объекта управления из одного качественного состояния в другое качественное состояние и оптимального момента времени для принятия решений в нештатных ситуациях;

4. Разработать алгоритм поддержки принятия решений по выбору способов управления проектом в нештатных ситуациях на основе оценки момента времени для реализации решений с учетом ретроспективной модели поведения объекта управления и анализа непроизводственных затрат.

5. Произвести анализ эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР в управлении проектом на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — способы формирования решений по управлению проектом на создание сложных технических объектов в в условиях технологических рисков. Предмет исследования - подходы и методы формализации механизмов поддержки принятия решений, классифицируемых по разным способам управления, для достижения функциональной полноты СППР и согласованного взаимодействия алгоритмических механизмов за счет обеспечения общих признаков и свойств в процессе их адаптации.

Методы исследования. Используются методы теории принятия решений, теории графов, теории вероятностей, информационного и структурного моделирования, математического программирования, исследования операций, статистические методы.

На защиту выносятся:

1. Функциональная системная модель автоматизированного управления проектом на основе линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов с весовыми коэффициентами результативности функционирования процессов;

2. Способ структуризации процессов управления проектом на основе решения задачи об оптимальном назначении и определении оптимальных вариантов квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы;

3. Математическая модель квазирезонансного управления проектом в условиях технологических рисков на основе дифференциальных уравнений Колмогорова с переменными коэффициентами и энтропийного подхода для нахождения критической точки фазового перехода в состоянии объекта управления;

4. Алгоритм поддержки принятия решений для выбора макроработ и определения оптимального момента времени реализации решений в нештатной ситуации на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов основывается на том, что предложенные модели и алгоритмы базируются на фундаментальных положениях системного анализа, математического программирования, теории принятия решений и теории вероятностей и их корректном применении. Достоверность результатов также подтверждается имитационным моделированием и их практическим применением в создании инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Научная новизна. Полученные в работе модели и методы определяют алгоритмический базис СППР для управления проектом в условиях технологических рисков, обеспечивающий функциональную полноту процедур поддержки принятия решений на основе системно — интегративного подхода.

1. Построена функциональная системная модель управления проектом на основе линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов, которая позволяет выделить подграфы с экстремальными свойствами и применить методы теории графов в принятии решений, обеспечивающих поиск наилучшего варианта макроработ в нештатной ситуации.

2. Предложен способ структуризации процессов на основе решения задачи об оптимальном назначении и определении оптимального варианта квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы, формальный аппарат которого позволяет применить методы имитационного моделирования с параметрической настройкой системных моделей для построения оптимальной структуры процессов.

3. Создана математическая модель квазирезонансного управления проектом на основе дифференциальных уравнений Колмогорова и энтропийного метода, которая обеспечивает оценку степени критичности текущей ситуации и оптимального момента времени для принятия решений в условиях неполноты информации.

4. Разработан алгоритм принятия решений по выбору макроработ в нештатной ситуации на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний, который обеспечивает определение допустимого интервала времени для принятия своевременных и эффективных решений и построение адекватной функции последствий.

5. Произведена оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР по управлению проектом в условиях технологических рисков на основе модельного эксперимента и статистической обработки производственной базы данных по выполнению процессов. Время на обработку нештатных ситуаций уменьшается более чем в 3 раза за счет построения структурной модели процессов и выбора оптимального варианта макроработ с привязкой к текущей ситуации. Точность принимаемых решений по выбору варианта макроработ в нештатных ситуациях повышается более чем в 2 раза за счет определения оптимального момента времени и построения функции последствий.

Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис построения СППР, интегрированной с проблемным математическим обеспечением сетевого планирования и управления на основе базы данных и базы знаний. Разработанные модели и алгоритмы направлены на снижение непроизводственных затрат при реализации проектных решений, а также технологических последствий, негативно влияющих на природную среду в результате несвоевременных и неэффективных решений в нештатных ситуациях.

Применение СППР на основе системно - интегративного подхода к управлению позволяет реализовать алгоритмический механизм квазирезонансного управления проектом с настройкой ситуационных моделей в производственных условиях. Оценка оптимального момента времени для принятия решений и построение функции последствий позволяют в значительной степени снизить непроизводственные затраты по выполнению технологического цикла работ и обеспечению ресурсами нового цикла работ в нештатных ситуациях. Процедуры оценки результативности функционирования процессов, построенные на основе формализованных экспертных знаний, повышают точность принимаемых решений. Разработанные алгоритмы ситуационного процессора снижают трудоемкость и время на подготовку данных и актуализацию процесса сетевого планирования нового цикла работ в нештатных ситуациях и пополнение базы прецедентов. Обеспечивается обучение специалистов в режиме интерактивного взаимодействия их с базой данных и знаний системы, аккумулирующих обобщенный опыт управления.

Предложенная полезная модель в виде устройства для хранения и транспортировки отходов позволяет уменьшить технологический риск и непроизводственные затраты в объеме соответствующих технологических операций, представленных макроработой в сетевой моделе типового проекта на создание инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения.

Результаты, полученные в работе, внедрены в виде комплекса методических указаний, алгоритмов, системных моделей и программ в организации, реализующей проекты по созданию инженерных коммуникаций методом наклонно-направленного бурения в различных климатических и природных условиях.

Апробация работы. Научные результаты диссертационной работы докладывались в 2004-2009 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, на IX Международной научно - технической конференции «Информационно - вычислительные технологии и их приложения» (г. Пенза, 2009 г.). Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения.

Основные выводы

1. Предложен системно - интегративный подход к управлению проектом в условиях технологических рисков на основе конвергенции базовых механизмов ситуационного и процессного подходов, обеспечивающий функционально полный комплекс системных моделей для построения алгоритмов принятия решений.

2. Построена функциональная модель управления проектом в виде линейно - упорядоченного по стягиванию множества ориентированных взвешенных графов, которая позволяет определить подграфы с экстремальными свойствами, применить методы теории графов в задачах принятия решений.

3. Предложен способ структуризации процессов на основе решения задачи об оптимальном назначении и определении оптимальных вариантов квазиразбиения множества элементарных работ на макроработы, обеспечивающий построение оптимальной структуры процессов.

4. Создана математическая модель квазирезонансного управления проектом на основе дифференциальных уравнений Колмогорова с переменными коэффициентами и энтропийного подхода в оценке неопределенности ситуаций, позволяющая определить оптимальный момент времени для принятия решений в нештатных ситуациях.

5. Построен алгоритм поддержки принятия решений на основе математической модели квазирезонансного управления и формализованных экспертных знаний, который обеспечивает построение функции последствий принимаемых решений и выбор эффективного варианта макроработ с наибольшей вероятностью достижения цели в заданном интервале времени.

6. Произведена оценка эффективности разработанных моделей и алгоритмов СППР. Время на принятие решений по выбору макроработ уменьшается более чем в 2 раза, непроизводственные затраты по выполнению технологического цикла работ и обеспечению ресурсами нового цикла работ уменьшаются на 20%. Разработанные алгоритмы ситуационного процессора позволяют снизить время на подготовку данных и актуализацию процесса сетевого планирования нового цикла работ в нештатных ситуациях в 1,5 раза.

1. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2005.

2. Баронов В.В., Калянов Г.Н., Попов Ю.Н, Рыбников А.И., Титов-скийИ. Н. Автоматизация управления предприятием-М.: ИНФРА-М, 2000239 с.

3. Бакусов JI.M. Методы и модели причинно структурного анализа в исследовании самоорганизующихся систем. —М.: Машиностроение, 2005. — 229 с.

4. Башмаков А.И. Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. -304 с.

5. Бережнов Г.В. Стратегия развития предприятия в многопрофильной конкурентной среде. М.: ИД «МЕЛАП», 2002.

6. Беляев А.А., Коротков Э.А. Системология организации. —М.: ИНФРА-М, 2000.

7. Бенинг Е.В. Введение в математическую теорию риска. М.: МГУ,2004.

8. Бондарев П.А., Колганов С.К. Основы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь, 1998. 128 с.

9. Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2002. - 504 с.

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

11. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.- 576 с.

12. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и инженерные приложения. — М.: Наука, 1991.-384 с.

13. Вендров A.M. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1998.

14. Вильям Дж. Стивене. Управление производством: Пер. с англ. М.: ООО "Лаборатория базовых знаний", ЗАО "Издательство БИНОМ", 1998.

15. Вишняков Я.Д., Радаев Н.Н. Общая теория рисков. -М.: Издательский центр «Академия», 2007. 368 с.

16. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: ЮНИТИ, 1998.-423 с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. —СПб: Питер, 2000.—384с.

18. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Система менеджмента качества. Требования. // М.: ИПК Издательство стандартов, 2001.

19. Грей К. Ф. Управление проектами: практическое руководство. — М.: ДиС. 2003.-528 с.

20. Губин Н.М., Добронравов А.С., Дорохов Б.С. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении в отрасли связи. — М.: Радио и связь, 1993. — 376 с.

21. Гультяев А.К. Microsoft Project 2002. Управление проектами. СПб.: Корона принт, 2003. 592 с.

22. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. Пособие для вузов. -М.:ЮНИТИ ДАНА, 2001. - 463 с.

23. Гусев Н.Ю. Статистика: основы методологии: Учебное пособие. -М.: Изд-во АСВ, 1998.-230 с.

24. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. /Пер. с англ.: Уч. пос. -М.: Издат.дом "Вильяме", 2001. 624 с.

25. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994.-С.5-49.

26. Зайченко Ю.П. Исследование операций. — Киев: Выща школа, 1988.-550 с.

27. Игнатьев А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учебное пособие. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

28. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001.

29. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. - 343 с.

30. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. — М.: Энергия, 1974.

31. Компьютерная программа «Планирование и учёт выполнения объёмов СМР по строительству»/ Ивенский A.M.// Индустрия программного обеспечения. Сб. науч. статей. Вып. 2.

32. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.- М.: Наука, 1977.-832с.

33. Корнеев В.В., Гореев А.Ф., Васютин С.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Нолидж, 2000. 352 с.

34. Кудряев В. Организация работы с документами. -М.: ИНФРА-М,2001.

35. Кустарев В. П., Беликова Л. П., Холоднова В. П., Путинцев Л. И. Автоматизированное управление затратами на предприятии / Под общ. ред. Кустарева В. П. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990. - 226 с.

36. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта. 2001. - №1. -С. 26-31.

37. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. -М.: Логос, 2003,- 392 с.

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

39. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999. Липсиц И.В. Бизнес-план - основа успеха. М: Машиностроение, 2003.

40. Липаев В.В. Обеспечение качества программных средств. -М.: СИНТЕГ, 2001.

41. ЛитвакБ.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. — М.: Радио и связь, 1982. — 184 с.

42. Ложкин, А.А. Зарубежный опыт развития организационных форм управления в строительстве/ А.А. Ложкин, И.Б. Ромашова. Инновационные технологии в управлении информационными ресурсами: Сб. тр. -Н.Новгород, 2003.- С. 136 141.

43. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Наука, 1990, —226 с.

44. Мазур И. И., Шапиро И. Д, Ольдерогге Н. Г. Управление проектами. М.: ОМЕГА-Л, 2004. - 664 с.

45. Маклаков С.В. BP Win и ERWin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000.

46. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. -М.: Наука, 1983.-183с.

47. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. -М.: Наука, 1989. 163 с.

48. Малишевский А.В. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, Физматгиз, 1998. - 528 с.

49. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, -1992. -239 с.

50. Методы классической и современной теории управления. Учебник в 3-х томах. Издат. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000.

51. Мишин В.М. Исследование систем управления. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. - 527 с.

52. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления. М.: Академический Проект; Трикста—2004.

53. Нечепуренко М.И. и др. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях. — М.: Наука, 1990. — 515 с.

54. Новосельцев В.И., Тарасов Б.В., Голиков В.К. и др. Теоретические основы системного анализа. -М.: Майор, 2006. — 592 с.

55. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов. — СПб.: Питер, 2000. 304 с.

56. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.-112 с.

57. Парфенова М.Я., Сараджев В.И. Подход резонансного управления производственным процессом в условиях неполной информации // Динамика неоднородных систем /Под редакцией Ю.С. Попова. Т. 32(1). М.: Издательство ЖИ, 2008. -С. 339-345.

58. Парфенова М.Я., Голубов А.А. Системное моделирование операционной среды автоматизированной системы с принятием решений в режиме реального времени // Машиностроитель.- 2005,- №5. С. 15-20.

59. Парфенова М.Я., Парфенов И.И., Иванов В.И. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. -М.: Наука, 2005. 191 с.

60. Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Трансформация информации в системном анализе эргатических структур управления. Часть 1 // Мехатрони-ка, автоматизация, управление. -2006. -№1. -С.37-45.

61. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2001.- № 1.- С. 14-25.

62. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Наука, 1986.-288 с.

63. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000.-528 с.

64. Прангишвили И.В. Энтропийные и другие системные закономерности, вопросы управления сложными системами. -М.: Наука, 2003.-428с.

65. Пупков К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления; В 5 томах. Математические модели, динамические ха-рактеристики.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004.-Том 1 640 с.

66. Рассел С. Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. —М.: Издательский дом «Вильяме», 2006.

67. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. —М.: РИА «Стандарты и качество», 2004.

68. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

69. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991.

70. Сараджев В.И. Постановка задачи на создание операционной среды системы поддержки принятия решений в режиме реального времени // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2006.-№ 17(39).-С. 36-39.

71. Сараджев В.И. Графовая функциональная модель процессного подхода к управлению проектом // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2007. -№ 2.- С. 95-99.

72. Сараджев В.И. Функциональная модель подсистемы сетевого планирования проектных работ // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2007. -№ 3.- С. 17-22.

73. Сорокин Д.Н., Сараджев В.И. Ситуационное управление в строительстве трубопроводов с применением базы продукционных правил и прецедентов // Динамика неоднородных систем /Под редакцией Ю.С. Попова. Т. 32(1). М.: Издательство ЖИ, 2008. -С. 271-275.

74. Сараджев В.И. Построение адаптивной модели сетевого планирования проектных работ в условиях технологических рисков // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2008.-№ 3.-С. 105-108.

75. Толковый словарь по теории графов в информатике и программировании / В.А. Евстигнеев, В.Н. Касьянов. Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999. - 291 с.

76. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

77. Шатраков А.Ю., Журавлева Э.М., Парфенова М.Я. Принятие решений в экономической среде. -М.: ГОУ "МАРТИТ", 2004.

78. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. -М.: Дело, 2004. 440 с.

79. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений.-М.: наука,1989.-320с.

80. Юсупов И.Ю. Автоматизированное принятие решений. М.: Наука,1983.

81. Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности. М.: Рефл-бук, К.: Ваклер, 1999.

82. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации)/ Послесл. Г.Г. Малинецкого. Изд. 2-е, испр. и доп. — М.: Эдиториал УРСС, 2004.

83. Харин Н.П. Повышение интеллектуальности распознающих систем на основе компьютерной генерации признаков // Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке».-М.: Физматлит, 2001.-Т.1.-С.186-192.

84. Хохлов Н.В. Управление риском. М.: Юнити-Дана, 1999.

85. Хорошевский В.Ф. Управление проектами в интеллектуальной системе PIES Workbench //Изв. РАН Серия «Техническая кибернетика».-1993.-№5. -С.71-98.

86. Aamodt, А& Plaza, Е.Case-Based Reasoning // Foundational Jssues, Methodological Variations, and System Approaches. All Communications. 1994. 7(1).- P.39-59.

87. Ballard C., Herreman D. Data modeling techniques for data warehouse. International Technical Support Organization, 1998.

88. Covello V.T. Risk in crisis and noncrisis situations // Rise assessment and management handbook. For Environmental, Health, and safetty professionals. New York, 1996. P.45-65.

89. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method // Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

90. IDEF5 Method Report / Knowledge Base System, Inc. College Station, Texas: KBS, 1994. - 187 p.

91. Johnstone-Bryden I.M. Managing Risk: How to work succesfully with risk. London: AVEBURY. 1996.

92. Larichev O.I. Cognitive Validity in Design of Decision-Aiding Techniques // Journal of multicriteria decision analysis. -1992. №3 (1). -P. 127-138.

93. Kasyanov V. Graph-based interactive learning systems // Proc. of World Conf. on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications (ED-MEDIA 2004), Lugano, Switzerland. — AACE, 2004. — P. 1392-1397.

94. Kasyanov V. Hierarchical graph models and tools for visual processing and supercomputing // Proc. of Fourth European Congress of Mathematics «Mathemetics in Science and Technology», Stockholm, Sweden. — EMS Publ. House, 2004. — Vol. 2. — P.320.