автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Совершенствование систем управления движением поездов на основе регуляризации вычислительных процедур

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ В АСУТП ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА.

1.1. Характеристика объектов исследования и проблем создания АСУТП на железнодорожном транспорте.

1.1.1. Диспетчерская микропроцессорная централизация.

1.1.2. Микропроцессорные системы автоматизации сортировочных горок.

1.2. Анализ путей и методов повышения эффективности функционирования исследуемых систем.

1.3. Выводы.

2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ВЫРАБОТКИ И ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ.

2.1. Анализ и разработка алгоритмов функционирования человеко-машинных комплексов.

2.2. Постановка и пути решения задачи выбора оптимальной специализации путей подгорочного парка.

2.2.1. Анализ решений задачи на основе существующих подходов.

2.2.2. Алгоритмы оптимизации распределения назначения отцепов по путям подгорочного парка.

2.2.3. Развитие алгоритма выбора специализации путей на базе самообучения.

2.3. Разработка методики и алгоритма построения моделей на основе МГУ А.

2.3.1. Восстановление данных на основе однорядного алгоритма.

2.3.2. Восстановление данных с использованием ряда Колмогорова-Габора.

2.3.3. Методика моделирования процессов на основе МГУ А.

2.4. Выводы.

3. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОДВИЖНЫХ ЕДИНИЦ.

3.1. Анализ существующих подходов к моделированию.

3.2. Некорректные задачи и методы их решения.

3.3. Развитие метода замены оператора для решения задач управления движением подвижных единиц.

3.4. Выбор пространства регуляризации решений.

3.5. Выводы.

Актуальность работы

Переход России к новым экономическим условиям хозяйствования существенным образом отразился на парадигме, принципах и технологии управления железнодорожным транспортом. На смену задачам обеспечения значительного прироста перевозок на основе максимального использования резервов, интенсификации технологических процессов /91/, рассматривающим объекты железнодорожного транспорта как замкнутые (обеспеченные необходимыми финансами, техническими средствами, кадрами и пр.) пришли новые, учитывающие зависимость работы транспортных объектов от потребностей рынка. В этом случае объекты автоматизации должны рассматриваться как открытые и, наряду с технологическими, ставятся критерии конкурентоспособности, экономической эффективности.

Расширение совокупности исследуемых объектов приводит к необходимости использования качественно иной информации, обладающей следующими свойствами: интервальная форма представления (отсутствие известных законов распределения ошибки наблюдений, территориальная распределенность исследуемых транспортных систем); неопределенность, возникающая вследствие сложности исследуемых объектов, что проявляется, в частности, в наличии грубых отклонений и пропусков данных; лингвистическая форма задания отдельных параметров, факторов, критериев; субъективность, возникающая, как и для предыдущего пункта, вследствие наличия человека в контуре управления.

Указанные причины обусловливают необходимость разработки и применения, новых регуляризованных методов анализа, моделирования и проведения численных расчетов. Наиболее ответственными (работающими в режиме реального времени) являются объекты, обеспечивающие управление движением поездов на участках и переработку грузопотоков на станции.

Актуальность совершенствования существующих, разработки и внедрения новых систем в указанных сферах объясняется необходимостью существенного улучшения условий сбора информации, выполнения на этой основе качественного оперативного анализа с целью принятия оптимальных решений и реализации регулировочных воздействий. Продекларированные в ранних работах /44-45, 48, 50-51/ принципы создания систем интеллектуального функционирования не реализованы в полном объеме. Использование современной технической базы и программных средств обеспечивает возможность автоматического формирования справочно-информационной базы данных, регистрацию результатов деятельности эксплуатационного персонала, повышения общей надежности человеко-машинных комплексов на транспорте, интеллектуализацию функций принятия решений, осуществляемых машинными комплексами. Это способствует улучшению экономических показателей, рассматриваемых объектов автоматизации, увеличению пропускной способности станций и участков, повышению качества сортировочного и перевозочного процессов.

В частности, в диссертации исследованы следующие задачи: а) разработка основ построения АСУТП, обеспечивающих заданный уровень интеллектуализации и безопасности функционирования; б) организация процесса формирования грузовых поездов, обеспечивающая их оптимальное (по установленному критерию) движение по сети железных дорог; в) непосредственное перемещение подвижных единиц (составов на участке, отцепов на горке).

В первом случае рассмотрены подходы к созданию систем обеспечивающих заданный уровень безопасности функционирования на основе применения резервированных структур построения систем и программно-алгоритмического обеспечения реализации «ответственных» команд в ДЦ, обеспечения функционирования в случае одиночных отказов.

Во втором случае показана возможность на основе вычислительной техники упреждающего анализа грузопотоков в сети, с целью минимизации времени нахождения их в пунктах переработки. Предлагаемые методы основаны на мониторинге состояния грузопотоков, применении оптимизационных процедур и имитационном моделировании. Существующие и разрабатываемые системы диспетчерской централизации (ДЦ) и управления сортировочной горкой служат в настоящее время информационной базой, обладают необходимым вычислительным потенциалом и являются потребителями полученной информации (оптимальных решений по организации движения поездов).

В третьем случае вскрыты вычислительные проблемы (некорректные задачи) моделирования процесса перемещения подвижных единиц и на основе анализа условий функционирования исследуемых объектов и существующих подходов к решению некорректных задач разработаны математические методы их решения.

Степень разработанности проблемы.

Большой вклад в развитие теории и практики автоматизации технологических процессов на железнодорожном транспорте на основе применения микропроцессорных и компьютерных средств, в том числе систем диспетчерского управления движением поездов внесли отечественные ученые: JI.A. Баранов, Д.В. Гавзов, И.Д. Долгий, Н.Г. Егоренков, В.Н. Иванченко, С.Б. Карвацкий, Ю.А. Кравцов, В.М. Лисенков, Ю.А. Муха, H.A. Павлов, Н.Ф. Пенкин, В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Д.В. Шалягин и другие.

Проблемы оптимизации выбора специализации путей подгорочного парка, в рамках исследуемой задачи рассмотрены в работах JI.B. Пальчика, И.Д. Реутова, Е.Г. Шепиловой, A.A. Явны и других.

Вопросы регуляризации некорректных задач исследованы в работах В.Я. Арсенина, В.Д. Димитрова, А.Г. Ивахненко, Ю.П. Зайченко, М.М. Лаврентьева, А.Н. Тихонова, в том числе на железнодорожном транспорте А.Н. Гуды, H.H. Лябаха, И.Е. Моисеенко и других.

Цель диссертационной работы - разработка методов и практических рекомендаций систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте на основе регуляризации процедур моделирования, принятия решений и вычислительных алгоритмов.

Задачи

1. Разработать основы построения АСУТП, обеспеивающие заданный уровень интеллектуализации и безопасности функционирования.

2. Разработать метод построения математических моделей в условиях неполных данных.

3. Усовершенствовать процедуру выбора оптимальной специализации путей подгорочного парка.

4. Разработать и адаптировать методы решения некорректных задач на железнодорожном транспорте.

5. Разработать алгоритмы и программное обеспечение предлагаемых подходов и методов.

Объект исследования - системы управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте (на примере системы управления движением поездов и системы управления сортировочной горкой).

Предмет исследования - процедуры анализа и синтеза автоматизированных систем управления на железнодорожном транспорте, использующих методы математического моделирования, идентификации объектов и принятия решений, вопросы разработки специализированного программного обеспечения.

Методы исследования.

Системный анализ, методы анализа и синтеза автоматизированных систем управления, регуляризации, идентификации сложных объектов, в том числе регрессионные методы, моделирование на основе использования аппарата дифференциальных уравнений, аналитические численные методы решения дифференциальных и линейных алгебраических уравнений, имитационное моделирование, метод группового учета аргументов (МГУА), методы решения некорректных задач.

Научная новизна исследований состоит в следующем:

1. Обоснованы необходимость, возможность и направления интеллектуализации функционирования существующих систем управления на железнодорожном транспорте.

2. Предложен адаптивный механизм оптимизации роспуска за счет специализации путей подгорочного парка на основе самообучения.

3. Предложен регуляризованный метод решения дифференциальных уравнений (некорректных задач), описывающих перемещение подвижных единиц.

4. Развит метод построения математических моделей по неполным данным на основе МГУА.

5. Разработаны метод и имитационная модель исследования сложных объектов, использующая комбинированный подход: определение структуры модели по физическому смыслу, а параметров - на основе статистических данных.

6. Предложена методика расчета показателей безопасности функционирования АСУТП.

Практическая ценность заключается в возможности расширения функций реально существующих систем управления движением поездов по участкам и сортировки составов на горках на основе интеллектуализации их деятельности. Это позволит разгрузить обслуживающий персонал и повысить качество исследуемых процессов за счет ограничения субъективизма при принятии сложных решений.

Реализация результатов работы

Научные результаты работы включены в НИР, выполняемые лабораторией систем диспетчерского контроля и управления РГУ ПС. Ряд разработок нашел свое применение в реализации внедренных на сети железных дорог систем ДЦМ-ДОН и ДЦ-ЮГ.

Материалы диссертационного исследования были использованы при разработке документа «Доказательство безопасности» системы ДЦ ЮГ с РКП.

Результаты диссертационной работы использованы при постановке комплекса лабораторных работ «Диспетчерская централизация с распределенными контролируемыми пунктами», лекционного курса «Диспетчерская централизация» для студентов вуза, обучающихся по специальности «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте». Результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на различных семинарах и конференциях, в том числе на Всесоюзной научно-технической конференции «Пути совершенствования перевозочного процесса и управления транспортом» (Гомель, 1985),на Всесоюзной научно-практической конференции (Москва, 1988), на VI международной научно-практической конференции "Информационные технологии на железнодорожном транспорте (Сочи, 2001), на III Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи, 2002), на отраслевых совещаниях МПС РФ и заседаниях кафедры «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» РГУПС.

10

Публикации.

По результатам научных исследований опубликовано 22 печатные работы, в том числе 4 без соавторов. Результаты научных исследований, доведенные до реального практического использования опубликованы в экспресс-информации «Железнодорожный транспорт», сер. «Автоматика и связь», центральных научных журналах. Ряд материалов оформлен в виде учебных пособий и используется в учебном процессе.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 132 наименования и приложений. Общий объем диссертации 171 страниц (основного текста - 117).

4.4. Выводы

Предложена методика построения математических моделей методом группового учета аргументов при наличии пропусков во входных данных. Разработано программное обеспечение реализующее предложенную методику. Проведена проверка разработанного программного обеспечения на примерах, подтверждающих правильность функционирования ПО.

Предложена методика, определения показателя безопасности функционирования систем ДЦ, имеющих в своей основе дублированные

Заключение

Переход страны к новой экономической системе хозяйствования и, как следствие, требование повышения конкурентоспособности разрабатываемой техники и технологии, научно-технический прогресс в сферах технического и программного обеспечения создания АСУ ТП поставили ряд проблем совершенствования технологий работы железнодорожного транспорта.

Концепция диссертационной работы состоит в том, что необходимым условием указанного развития является интеллектуализация работы АСУ ТП ЖД на основе применения вычислительной техники и использования математических методов, соответствующих современному уровню развития данной области науки.

В качестве характерных объектов исследования избраны сортировочные горки и участки движения поездов, определяющие эффективность работы транспортного конвейера в целом. В работе осуществлен краткий анализ проблем интеллектуализации деятельности соответствующих АСУ ТП: комплекса горочного микропроцессорного и систем диспетчерской централизации.

Основные научные и практические результаты диссертации состоят в следующем:

1. Необходимым условием развития АСУ ТП на основе применения микропроцессорной техники и использования математических методов является интеллектуализация алгоритмов и методов.

2. Решение поставленной проблемы интеллектуализации деятельности объектов железнодорожного транспорта, по мнению автора, обеспечивается следующим:

• внедрением механизмов оптимизации различных процессов в условиях шумов данных, нестационарности процессов, сбоев в функционировании подсистем мониторинга (пропуски данных, грубые отклонения в измерениях и пр.);

• разработкой схем и методов выявления скрытых закономерностей функционирования на основе комбинированного использования априорных данных о функционировании исследуемой системы и статистических методов для определения параметров модели;

• решением некорректных вычислительных задач.

3. При решении задач выбора оптимальной специализации путей подгорочного парка разработаны:

• обобщенная постановка задачи оптимизации. Суть предлагаемого заключается в замене требования оптимизации работы одного объекта на оптимизацию работы системы в целом;

• адаптивный алгоритм, обеспечивающий коррекцию специализации путей с учетом нестационарности условий функционирования объекта (сезонные изменения грузопотоков, объясняемые спадом, подъемом экономического развития региона);

• метод восстановления пропущенных и коррекции грубых отклонений в наблюдениях на основе использования МГУА.

2. Проведены анализ и классификация вычислительных проблем автоматизации объектов железнодорожного транспорта, способствующих совершенствованию методов построения моделей сложных объектов путем включения блоков проверки на корректность и регуляризации принимаемых решений

3. Предложена совокупность методов регуляризации на основе:

• адекватного выбора пространства моделирования,

• усовершенствования численных методов решения линейных дифференциальных уравнений путем обоснованной замены соответствующего матричного оператора,

• разработки методов объективной регуляризации с использованием системы внешних критериев, отражающий интеллект и опыт экспертов (МГУА).

117

6. Разработана методика и выполнен расчет определения показателей безопасности, которые вошли в документ «Диспетчерская централизация ДЦ-ЮГ с распределенными контролируемыми пунктами (РКП). Доказательство безопасности» согласованный ИЛ ССБ ЖАТ 23.05.2001 за № 200/ЦКЖТ-39.

7. Результаты внедрены на Северо-Кавказской железной дороге при создании систем ДЦ на полигоне из 70 станций.

1. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. JL: Машиностроение, 1988.

2. Амосов A.A., Дубинский Ю.А. и др. вычислительные методы для инженеров. М.: Высшая школа, 1994.

3. Баранов Л.А. и др. Системы автоматического и телемеханического управления электроподвижным составом; Под ред. Баранова Л.А. М.: Транспорт, 1984. - 311 с.

4. Бахвалов Н.С. Численные методы. Москва: Наука, 1973.

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

6. Березин И.С. Жидков Н.П. Методы вычислений. Москва: Физматгиз, 1966.

7. Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Принципы построения советующих подсистем САПР машиностроения // Проблемы управления 86. X Всесоюзное совещание: Тез. докл. Алма-Ата: 1986. Т. 2. С. - 460-461.

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

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

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

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

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

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

14. Волков Е.А. Численные методы. Москва: Наука, 1982.

15. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем : в 2-х кн./ Пер. с англ. под ред. Сушкова Б.М., ТюхтинаВ.С. -М.: Мир, 1981. -731 с.

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

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

18. Гольбан Е.В. Разработка методов принятия решения в условиях неопределенности исходных данных: теоретико-игровой подход. Дисс. канд. техн. наук, Ростов-на-Дону, 1998, 197с.

19. Горстко А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. М.: Знание, 1991.

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

21. Демидович Б.П. Марон И.А. Основы вычислительной математики. Москва: Наука, 1970.

22. Долгий И.Д., Кулькин А.Г., Мирный B.C. Диспетчерская централизация ДЦМ «Дон» // Экспресс-информация «Железнодорожный транспорт», сер. «Автоматика и связь», вып.З. -М.: ЦНИИТЭИ МПС, 1989. 39 с.

23. Долгий И.Д., Кулькин А.Г., Пономарев Ю.Э., Кузнецов Л.П. Диспетчерская централизация ДЦ-Юг с распределенными контролируемыми пунктами // АТС на ж/д транспорте, №6, 2002.

24. Емтыль З.К., Татаренко А.П. Определение динамической нагруженности гидроманипулятора в режиме опускания стрелы. Известия вузов. Северо-Кавказский регион, №4, 2000. С. 40-43.

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

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

27. Иванченко В.Н., Кузнецов Л.П., Лябах H.H., Самойленко Ю.А. Автоматизация оперативного управления сортировочной станцией наоснове локальных информационно-управляющих систем. Ростов-на-Дону: Труды РИИЖТа, 1984. Вып. 178. - С. 11-18.

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

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

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

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

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

33. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Гуда А.Н., Самойленко Ю.А. Обучающиеся системы с самоорганизацией модели технологических процессов на сортировочной горке// Автоматика, 1983, № 4 С. 68-70.

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

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

36. Иванченко В.Н., Лябах H.H., Пирогов А.Е. Автоматическая классификация отцепов по ходовым свойствам на основе теории распознавания образов. Межвузовский сб. научн. тр. Вып.781. - М.: МНИТ, 1985.-С. 88-95.

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

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

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

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

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

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

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

44. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наук, думка, 1982.

45. Ивахненко А.Г. Новые акценты в теории самоорганизации моделей. -Автоматика, 1981, N6.

46. Ивахненко А.Г. Развитие, современное состояние и будущее МГУА: (Обзор). Автоматика, 1982, N5.

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

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

49. Калинин A.C., Романее Г.А. и др. «Мягкий» график движения // Железнодорожный транспорт. 1993, №12. С.2

50. Калиткин H.H. Численные методы. Москва: Наука, 1978.

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

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

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

54. Кулькин А.Г. Моделирование процессов обмена данными в кольцевых сетях ДЦМ «Дон» // Межвузовский сборник научных трудов «Вопросы совершенствования систем автоматики, телемеханики и связи на ж/д». Ростов-на-Дону: РГУПС, 1996. - С. 190-195.

55. Кулькин А.Г. Особенности разработки программного обеспечения ДЦМ // Научно-теоретическая конференция РИИЖТа, 1985.

56. Кулькин А.Г. Применение локальных сетей в системах диспетчеризации движения поездов // Межвузовский тематическийсборник «Автоматизация управления технологическими процессами на ж/д». Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1989. -С.101-105.

57. Кулькин А.Г. Принципы построения программного обеспечения и его реализации в ДЦМ РИИЖТ // Научно-техническая конференция РИИЖТа, 1987.

58. Лаврентьев М.М. О некоторых некорректных задачах математической физики. Новосибирск: изд-во СО АН СССР, 1962.

59. Локуциевский О.В., Гавриков М.Б. Начала численного анализа. М.: Янус, 1995.

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

61. Лябах H.H. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. Ростов-на-Дону: СКНЦВШ, 1992. - 140 с.

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

63. Лябах H.H. Разработка и реализация самоорганизующихся процедур построения математических моделей сложных объектов и процессовпринятия решений. Докторская диссертация. - Ростов-на-Дону, 1992. -373 с.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

75. Лябах H.H., Шабельников А.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте. Учебник. Ростов-на-Дону: РГУ ПС, 2002.-287с.

76. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Баженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

77. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. Москва: Наука, 1980.

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

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

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

81. Молчанов И.Н. О некоторых проблемах математических моделей научно-технических задач. Кибернетика, 1982, № 5, с. 33-40.

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

83. Неман К.Э. Численные методы. Москва: Наука, 1984.

84. Пальчик Л.В., Иванченко В.Н., Явна A.A., Кулькин А.Г. К вопросу специализации путей подгорочного парка и ее применению // Сборник научных трудов «Вопросы усиления пропускной способности железных дорог». Ростов-на-Дону: РИИЖТ, вып.152, 1979. - С.55-65.

85. Перельман И.И. Оперативная идентификация объектов управления. -М.: Энергоиздат, 1982.

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

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

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

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

90. Реутов Н.Д. Метод выбора специализации сортировочных путей. «Железнодорожный транспорт», 1976, №8.

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

92. Самарский A.A. Введение в численные методы. М.: Наука, 1987.

93. Тимошек И.Н. Эффективное управление локомотивом // Актуальные проблемы железнодорожного транспорта: межвузовский сборник научных трудов. 4.2: РГУПС. Ростов-на-Дону, 1995, с. 169-174.

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

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

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

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

98. Шебалин H.H. Оптимизация процесса переработки вагонов на станциях. М.: «Транспорт», 1973.

99. Шепилова Е.Г. Исследование возможностей повышения эффективности процесса роспуска составов на сортировочной горке //Межвуз. сб. науч. тр., Ростов-на-Дону. 1996, с.87-91.

100. Шепилова Е.Г., Гольцев В.В., Явна A.A. Определение оптимальной специализации избыточных сортировочных путей методом динамического программирования. // Межвуз. сб. науч. тр., Ростов-на-Дону.-1996, с. 181-186.

101. Шепилова Е.Г., Новгородов H.H., Пальчик JI.B., Явна A.A. Совершенствование процедуры выбора программы роспуска составов на сортировочной горке. //Вестник ВНИИЖТа, Ростов-на-Дону, 1997.

102. Шепилова Е.Г., Пальчик JI.B. Использование генератора случайных чисел при моделировании входного потока сортировочной системы. // Межвуз. сб. науч. тр., Ростов-на-Дону. 1996, с. 89-96.

103. Шепилова Е.Г., Явна А.А. Совершенствование методики выбора оптимальной специализации путей подгорочного парка сортировочной станции //Межвуз. Сб. науч. тр. Ростов-на-Дону, 1995, с. 101-106.

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

105. Явна А.А., Долгий И.Д., Кулькин А.Г., Мирный B.C. Автоматизация процессов управления движением поездов на основе применения микропроцессорных средств // Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1991.-58 с.

106. Явна А.А., Долгий И.Д., Кулькин А.Г., Мирный B.C. Организация и алгоритмы функционирования микропроцессорной диспетчерской централизации («ДЦМ-Дон») // Тезисы докладов всесоюзной НПК, Москва: ВЗИИТ, 1988.-С. 150-152.

107. Яглом И.М. Математические структуры и математическое моделирование. -М.: Советское радио, 1980.

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

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

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

111. Zade L.A. Fuzzy sets // Inform, Control. 1965. Vol. 8, N 3. - P. 338-353.