автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Структурно-параметрическая идентификация региональных технологических производств как объектов управления

На правах рукописи

?гъ ОД

з 1 мая ш

Орлова Елена Юрьевна

СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ КАК ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 05.13.07 - Автоматизация технологических процессов и производств (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени ' кандидата технических наук

Самара - 1999

Работа выполнена б Самарском государственном техническом университете

Научный руководитель - Заслуженный деятель науки РФ,

' доктор технических наук, профессор Дшшгеиский Николай Владимирович

Официальные оппоненты - Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Абдрашитов Рамзес Талгатович

- кандидат технических наук, доцент Михеев Юрий Викеитьевич

Ведущая организация - АО "АвтоВАЗ" (г.Тольятти)

Защита состоится '2000 года в часов на заседании диссертационного совета Д 063.16.01 в Самарском государственном техническом университете по адресу: 443010, г. Самара, ул. Галактионовская 141, ауд. 23.

С содержанием диссертации можно ознакомиться в библиотеке Самарского государственного технического университета по адресу: ул. Первомайская, 18.

Автореферат разослан 999г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д063.16.01 к.т.н., доцент^ '. В.Г.Жиров

У9 *)ЪОО-Я1. о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Одной из главных задач управления промышленными технологическими процессами и производствами является достижение высоких конечных результатов деятельности при наименьших затратах и рациональном Использовании производственных ресурсов.

г

В связи \с этим актуальными являются проблемы исследования эффективности использования ресурсов в реальном производстве и отыскания таких управленческих решений, которые обеспечили бы подъем, устойчивое и стабильное развитие производства на основе наиболее эффективного использования основного оборудования, современных технологий и трудовых ресурсов.

Решение этих задач должно опираться на системный анализ функционирования реальных производственно-технологических комплексов, идентификацию протекающих процессов, математическое моделир ванне динамических характеристик и показателей качества производственной деятельности.

Целью работы является отыскание путей повышения эффективности функционирования региональных промышленных технологических производств на основе применения методов математического моделирования динамических производственных систем как объектов управления.

В соответствии с указанной целью сформулированы следующие задачи исследования:

1. Разработка методов анализа и исследование показателей качества функционирования региональных технологических производств.

2. Разработка и построение математических моделей промышленных • производственных объектов.

3. Параметрическая и структурная идентификация математических моделей произволе!венных комплексов на основе статистических данных их деятельности.

4. Имитационное моделирование в прогнозирование динамики процессов функционирования региональных технологических производств.

Разработка, построение, структурная и параметрическая идентификация математических моделей технологических производств (ТП) проведена на примере регионального промышленного комплекса Самарской области. Основными методами исследования являются методология системного анализа, методы теории управления, в чом числе декомпозиции, агрегирования, теории чувствительности, фазовых пространств; методы математического моделирования, методы идентификации, теории возмущений; методы математической статистики, корреляционного и дисперсионного анализа; теория производственных функций и др.

Научная новизна и значимость работы характеризуется следующими результатами:

- Разработаны способы вычисления и найдены показатели качества использования капитальных и трудовых ресурсов региональных технологических производств;

- предложены методы построения математических моделей . производственных функций, отражающих специфику идентифицируемых

отраслей промышленности;

- построены математические модели производственно-технологических комплексов промышленного регнона и дан их содержательный анализ;

- получены оценки адекватности, статистической значимости и прогнозных качеств математических моделей производственных объектов;

- выявлены и исследованы автоколебательные режимы функционирования региональных технологических производств.

Практическая ценность диссертации заключается в материалах:

- разработаны и обоснованы эффективные пути и методы управления использованием ресурсов в производственно-технологических комплексах;

- предложены и разработаны методики прогнозирования функционирования региональных промышленных систем;

- создано модельное, алгоритмическое и программное обеспечение анализа и оптимизации показателей производственной деятельности. Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на: научных межвузовских конференциях "Матемапгческое моделирование и краевые задачи" (Самара, 1997, 1998), II Международной научно-технической конференции "Моделирование и исследование сложных систем" (Москва, 1998), региональной научно-технической конференции "Проблемы повышения эффективности и "оптимизации перспективных типов теплоэнергетических установок" (Саратов, 1998), Международной научно-техиической конференции "Качество, безопасность и энергосбережение" (Самара, 1998), VI Международной конференции "Математика. Компьютер. Образование" (Пущино, 1999), Всероссийской научно-практической конференции "Стратегическое планирование: опыт, современные технологии регионального и муниципального управления, региональное взаимодействие" (Самара 1999), И Межрегиональном научно-практическом семинаре " Информационные технологии а науке, бизнесе и образовании" (Тольятти, 1999).

Поставленные в диссертационной работе проблемы решались в рамках выполнения постановления Правительства Российской Федерации "О разработке прогноза и программы социально-экономического развития Российской Федерации на 1996-2005 годы, прогноза и концепции социально-жоиомического развития Российской Федерации на 1996-2005 годы", Межвузовских научно-технических программ "Трансфертные технологии" и 'Надежность конструкций", постаноатений Главы Администрации Самарской власти "О разработке прогноза и программы социально-экономического швития Самарской области на 1996-2005 годы, прогноза и концепции ;оииэльно-экономического развития области на 1996-2005 годы'' и "О шработке Энергетической стратегии Самарской области на период до 2010 ода".

Полученные научные рез>х:.таты внедрены в Департаменте по топливно-нергетаческому комплексу, Химической и нефтехимической промышленности,

транспорту и связи Администрации Самарской области, Поволжскс отделении Инженерной Академии Российской Федерации и использованы учебном процессе в Самарском государственном техническом университете Поволжском технологическом институте сервиса (Тольятти). На защиту выносятся следующие научные положения: методы построения и математические модели региональны производственных комплексов, ' .

- методика анализа и показатели качества функционирования технологически: производств;

- имитационное моделирование производственной деятельности региональны; пром: тленных комплексов.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав выводов. Общий объем диссертации - 204 стр.

В диссертационной работе рассмотрен следующий комплекс теоретических и прикладных вопросов.

Во введении содержится краткое изложение актуальности и цели исследования, дана общая характеристика работы, показана, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе проведен аналитический обзор по теме работы, На основании проведенного обзора поставлены задачи и обоснованы метода исследования. .

Второй раздел посвящен анализу структуры регионального промышленного ' комплекса и исследованию динамических характеристик входящих в него отраслевых технологических производств. Проведена структуризация • промышленного комплекса Самарской облает на основе учета специфики промышленного производства региона, объемов и технологического уровня отдельных отраслей комплекса. •

Синтезирована структура регионального промышленного комплекса (рис.1), состоящая из семи системообразующих производств области - промышленного

омплекса Самарского региона в целом (ПР), машиностроения и еталлообрабатываюшей промышленности (МАШ), топливно-энергетического змплекса (ТЭК), топливной промышленности (ТОП), электроэнергетики (ЭЭ),

мической и нефтехимической промышленности (ХГТ), черной и цветной таллургии (МЕТ) - и блоков формирования ресурсов (БР). В соответствии с эиструированной' структурой осуществлен выбор характеристик, исывающих динамику поведения соответствующих технологических оизводств В качестве таких переменных взяты агрегированные показатели, псывагощис входные воздействия - интегральные затраты материальных K(t) трудовых L(t) ресурсов - и выходные величины - выпуски продукции лгветствующих производств - Y(t).

В качестве периода для исследования динамических харшстернстик жзводств был взят временной интервал с 1965 по 1997 год. Анализ гамики показал наличие до 1981-1983 годов периода стабильного роста )]ективности функционирования промышленных комплексов, этапа окения, начиная с 1982-1986 годов, качественных характеристик 'Изводственной деятельности и стадии обвального падения производства во к рассматриваемых отраслях после 1990 года.

7роанализирована специфика протекания процессов в различных ТП. В плексах ПР и МАШ имело место достаточно гладкое протекание процессов

В отраслях ТЭК и МЕТ происходили резкие изменения характеристик производственной деятельности.

Анализ динамики дифференциальных показателей качества логарифмических производных УЧУ, КЧК, ЬЧ Ь - выявил их характер, близкий к колебательному. При этом колебания скоростей изменения ресурсов имели меньшую амплитуду, чем колебания темпов выпуска продукции. Поведение колебаний до 1988-1990 года имело тенденцию к снижению амплитудных значений, после 1990 года во всех отраслях промышленности произошло резкое увеличение отрицательных амплитуд.

Исследование траекторий динамики процессов выявило наличие запаздывания между максимальными значениями темпов ввода новых ресурсов и следующих за ними максимальными значениями темпов увеличения выпуска продукции. Запаздывание в отдаче ресурсов колеблется от 1-2 лет для комплексов МАШ и ХП и до 4-6 лет для отраслей ТЭК л МЕТ. Третий раздел диссертации посвящен синтезу математических моделей промышленных ТП. Построена и исследована иерархия типовых математических моделей в форме производственных функций (ПФ) различной степени сложности. Структуры ПФ конкретных производств выбирались с учетом качественных свойств протс.сающих производственных процессов, начиная с простейших моделей ТП. Для улучшения аппроксимативных свойств модельных решений. осуществлялся переход к конструированию более сложных моделей. Для уменьшения влияния стохастической природы статистических данных при анализе процессов и построении математических моделей ТП применялось сглаживание исходных данных.

Для идентификации параметров моделей использовался метод наименьших квадрртов. В качестве критерия оптимальности был принят минимум отклонения моделируемой функции от реальных статистических ее значений.

¿(г«,)-и',)У->™ п

М

Вычисления осуществлялись с использованием стандартных программ пакета статистического анализа данных Excel Microsoft. Затем проводилось качественное исследование сконструированных математических моделей, осуществлялся аппроксимативный и статистический их анализ.

В качестве простейшей математической модели была взята однородная производственная функция Кобба-Дуласа (ОПФ), описывающая функциональную связь между входными воздействиями K(t) и L(t) и выходной

ч,

величиной Y(t) в форме

Л(0~А-{К(()У -(ту-" о)

К dY _ , L dY В(1) ^-Гаг^'-^УЙ (2)

логарифмические функции чувствительности выхода к входам, характеризующие атисстелшуго степень воздействия соответствующих lecypcon К, L на протекание производственного процесса. А - параметр, ^растеризующий интегральную эффективность технологического (роизводства.

Построение и идентификация по реальной статистике моделей ТП в форме 1) и их содержательный анализ показали, что модель (I) удовлетворительно писывает общее магистральное поведение производственных систем. Это одтверждается достаточно высоким значением коэффициента множественной орреляции RJ- от 0.817 до 0.995 для различных отраслей.

Все . рассматриваемые производственные комплексы имеют высокие исленные значения эластичпостей выпуска по фондам а - от 0,66 до 0,99, что арактеризует высокий уровень технологий в анализируемых производствах

Однако, для большинства отраслей промышленности региона наблюдаются тителыше локальные от!<лонения фактических данных от модельиы.ч асчетов. Построенные модели имеют низкие значения критерия Дарбина-отсона, что говорит о том, что отклонения расчетных зависимостей не тучайны, остались неучтенными некоторые существенные факторы, и для

более адекватного описания поведения исследуемых ТП модель ОПФ нуждается в уточнении.

Исследовано описание траекторий производственных процессов на основе неоднородной производственной функции Кобба-Дугласа (НГТФ)

у(о=мтг-тУ, о)

где а + р * 1. Эта зависимость имеет три идентифицируемых параметра - а, Р, А - и обладает белее гибкими аппроксимативными свойствами.

Идентификация и применение подели (3) показали ее пригодность для описания динамики поведения большинства анализируемых ТП (рис.2).

Статистические показатели качества модели (3) улучшились по сравнению с ОПФ (I). Коэффициент детерминации К2 возрос до 0.878 - 0.998.

Для всех отраслей выполняется условие а + Р > 1. Это свидетельствует о том, что с расширением масштаба производства эффективность т^ледуемых

1965 1970 1975 1980 1985 1990

Рис. 2. Промышленность: иыгг, ж готовой Гфсвдюаи У - реальный, Ут2 -по модели неоднородней производственной функции Кобба-Дугласа

промышленных комплексов возрастает.

Для модели осталось низким значение статистики Дарбина-Уотсона для всех отраслей промышленности региона, что говорит о необходимости уточнения взаимосвязей, учтенных в данной модели.

Для более адекватного описания исследуемых ТК были построены модели в виде неоднородных ГГФ с учетом технологического прогресса

¥(1}~Л-{К{0У-(1( О)"'*" (4)

В (4) величика у характеризует темп роста эффективности производственных процессов вследствие воздействия научно-технического прогресса. Использование Зависимости (4) дает возможность отразить в модели эффекты совершенствование технологий н • внедрения прогрессивной, современной техники.

Сопоставление модельных расчетов по (4) с реальными данными (рис. 3) и статистический анализ результатов моделирования показали, что аппроксимативные и описательные свойства модели с учетом технологического прогресса улучшились по сравнению с НПФ. Коэффициент множественной корреляции возрос до 0.904 - 0.999.

Идентификация параметров в модели (4) показала, что во всех производствах роль технологического прогресса высока.

Для комплексов ПР, МАШ, ЭЭ и МЕТ величина статистики Дарбина-Уотсона стала близкой к 2. Для них модель (4) удовлетворительно описывает реальные взаимосвязи протекающих процессов и пригодна для прогнозного моделирования поведения этих производств.

В работе был исследован способ построения ПФ в виде зависимости между дифференциальными характеристиками факторов производства Y',K',L'

Г ■ К' „и

Использование ПФ в виде (5) значительно ухудшает аппроксимативные свойства расчетных описаний и приводит к большим погрешностям моделирования.

Для повышения качества аппроксимации модели с дифференциальными характеристиками на основе асимптотических подходов были получены в явной форме зависимости для коэффициентов эластичности аир как функций текущих значений характеристик и их производных

,Л К Y t-L'Y ' L Y'K-K'Y

a(t)=z У Icr^I'K •m = F ' VKTkï <б>

При использовании показателей эффективности использования ресурсов — производительности труда y=Y/L, фондовооруженности k=K/L, фондоотдачи g=Y/K и трудозатрат /=1Ж - решения (6) представляются через их логарифмические производные следующим образом

УУ У - «У*

Решения в форме (6), (7) дают значения коэффициентов эластичности аир для исследуемых ТП, зависящие от времени t.

Результаты расчегов но (7) показали, что значения факторных эластичностей подвержены периодическим колебаниям (рис/ 4): Отчетливо идентифицируемые периодические изменения показателей эффективности

региональных ТП свидетельствуют, о том, что производственным процессам присуще свойство внутренней самоорганизации и адаптации своих характеристик при взаимодействии между собой в составе единого регионального промышленного комплекса. <

1£А)5

-а!Га • ЬеПа

1970

.975

1980

1985

1990

Рис. 4. Топливная промышленность, асимптотическая производственная функция - коэффициент эластичности выпуска, по фовдам - аКа, го труду -Ьева.

На основе выявленной закономерности уменьшения среднеинтегральной величины коэффициента эластичности а при возрастании фондовооруженности к в работе была построена Б-образиая ПФ в виде

уО)^Л-(кО))

г+г

нп

(8)

Анализ анпрокс имаций на основе модели (8) показал, что моделируемые зависимости для исследуемых- ТП приблизились к реальным данным по сравнению с моделью НПФ в среднем на 2-4% и достаточно хорошо описывают поведение реальных процессов на всем временном интервале.

1100 т

900

700

500

300

Утб

100 -1--г

1965 1970 1575 1У80 1985 1990

Рис 5. Черпая н цветная металлургия: выпуск продукции реальный- V, по модели 5-образной ПФ - Утб

Значения <-статнстик подтверждают значимость всех коэффициентов в уравнениях регрессии. Критерий Дарбина-Уогсоиа показывает значительное уменьшение автокорреляции остатков по сравнению с рассмотренными ранее моделями. При этом для моделей комплексов ПР и МАШ автокорреляция остатков практически отсутствует, к имеет место улучшение прогнозных качеств модели (8) для всех отраслей промышленного комплекса.

Применение Б-образной ПФ позволило описать эффекты запаздывания и неравномерности отдачи от ввода новой техники и внедрения Передовых технологий в капиталоемких отраслях промышленности - ТЭК, ТОП, ЭЭ и МЕТ. Применение Б-образных моделей производственной деятельности, состоящих из нгсколькта ступенчашх функций вида (8) . .

позволило дополнительно повысить адекватность описаний ТП. В чечетом разделе диссертации, на основе построенных математических

СО

моделей проведен анализ . иигеграчьцых и дифференциальных показателей качества функционирования промышленных производств.

Исследованы интегральные показатели, характеризующие вклады в общем

интегральном росте конечной продукции от совершенствования

технологий производств II и от увеличения масштабов деятельности М

Величина Я вычислена в мультипликативной форме как среднегеометрический обобщенный показатель интегральных вкладов ресурсов У^/К«., У,,,.//. ,, с

а в

весовыми показателями - относительными эластичностями--и ——.

Аналогично, величина М найдена как средневзвешенное значение увеличения затрат материальных К„ и трудовых ресурсов

На основе идентифицированных значений аир, вычисленных в третьем разделе, было получено, что величина вклада от совершенствования технологий К изменяется в пределах 1.21-3.53, а эффект от увеличения масштаба производства М составил 1.57-5.23. При этом в комплексах ПР, ЭЭ и МЕТ интегральный эффект от совершенствования технологий является определяющим и превышает вклад от расширения масштабов производства. В остальных промышленных отраслях имеет место противоположная ситуация.

Исследованы дифференциальные показатели эффективности использования ресурсов 8У/дК и ЭУ/сЦ характеризующие чувствительность и локальную управляемость процессов. Они связывают приращения входных воздействий ДКи ДЬ с изменением выходной величины Д У зависимостью

Локальные эффективности ресурсов определялись из соотношений (2) на основе вычисленных в третьем р?здгле логарифмических функций чувствительности а и Р н статистических значений У, К и Ь.

а + у» а + 0

(Ю)

Для всех отраслей региона на базе моделей ПФ с постоянными значениями коэффициентов эластичности а и |3 в качестве общей закономерности выявлен периодический колебательный характер изменения текущих

производите.чьноотей труда и капитала. Для всех рассматриваемых ТК характерным является совпадение локальных максимумов производительности фондов с локальными минимумами производительности труда и наоборот.

На основе найденных текущих производителыюстей ресурсов, интегрируя (10) по К и L, и нормируя результаты вычислений, были получены относительные вклады каждого из ресурсов в выпуске готовой продукции на каждом временном интервале [M'i+i] с виде

ни-т вк^1 ^ Г(г,+1,-Щ) <">

Анализ показал, что на интервале с 1965 По 19S9-1990 годи для всех отраслей промышленного комплекса региона отдача от вкладываемых в производство материальных ресурсов была значительно большей, чем отдача от трудовых ресурсов. При этом в течение всего рассматриваемого периода происходило значительное снижение эффективности использования основных фондов. В период с 1990 по 1957 год соотношение между вкладами ресурсов изменилось в противоположную сторону.

Исследованы траехтори.1 протекания производственных процессов в пространстве входных воздействий. На плоскости K,L по моделям ПФ построены семейства ортогональных криволинейных коордииат: изоквант -кривых безразличия - и изоклиналей. При использовании ресурсов К, L в .-.¿отношении, отвечающему их функциональной связи на изокванте YfK, L) - const, изменения выпуска продукции не происходит. Применение ресурсов в зависимости, соответствующей их соотношению на изоклинали dY( ек _

8У/~ Y ~ с"т,> яает при дУ/ сК > 0 оптимальную стратегию действий, отвечающую максимальному увеличению выпу.ка продукции.

На расчетной сетке изоквант и изоклиналей были построены графики реального протекания производственных процессов. Из анализа построенных кривых выявлено, что в период с 1965-1967 годов до 1980-1984 годов имело место близкое к оптимальному соотношение ресурсов и эффективное развитие технологических производств, когда кривые К=К(Ь) практически совпадали с изоклиналями. Дальнейшее развитие отраслей происходило с нарушением сбалансированного соотношения между ресурсами, и кривые реальной взаимосвязи факторов технологического производства стали значительно отклоняться от оптимальных траекторий наибольшей эффективности.

Для выявления управляемости исследуемых ТП на основе реальных статистических данных были построены фазовые портреты процессов в пространстве состояний. В качестве фазовых координат для таких процессов с экспоненциально растущими значениями интегральных характеристик были выбраны логарифмические производные у'/у и к'/к, соответствующие темпам роста производительности труда и фондовооруженности процессов. При вычислении производных проводилось сглаживание временных рядов на основе метода скользящего среднего по 3 и 5 точкам;

Установлено, что всем построенным фазовым портретам присуща существенная временная нестабильность при наличии некоторых общих структурных свойств. Движение изображающих точек (кЧк,у'1у) происходит по замкнутым циклическим кривым, близким к эллипсам (рис. 6). Каждый такой цикл охватывает период времени продолжительностью 6-8 лет, после чего происходит переход на другой цикл.

Циклическое повторяющееся поведение кривых структурно отвечает фазовым портретам процессов автоколебаний, оно подтверждает выявленную ранее способность исследуемых производственных систем к самоорганизации.

Пятый раздел диссертации посвящен имитационному моделированию динамических процессов региональных. ТГТ. Имитационная модель сконструирована из пяти системных блоков, каждый из которых, имеет завершенную структуру н решает самостоятельную функциональную задачу.

Блок формирования ресурсов генерирует капитальные ресурсы на основе решения рекуррентной системы уравнений, описывающей величины амортизационных отчислений и производственных шшестис'й в структуре выпуска конечной продукции. Нормы амортизации считались зависящими от долговечности основных фондов, имеющей статистический характер. Долговечность полагалась случайной величиной и аппроксимировалась двумерным стохастическим процессом с логарифмически-нормальным законом распределения, идентифицируемым по реальным денным. Генерирование трудовых ресурсов проводилось на основе' статистических данных об их численности.

В блоке расчета выпуска рассчитывается объем выпускаемой продукция на осно'ч- математических моделей промышленных комплексов в форме ПФ. Для различных технологических отраслей структура ПФ бралась соответствующей НПФ с учетом технологического прогресса и 8 образной ПФ. Идентификация

параметров для разных сценариев деятельности осуществлялась на различных временных интервалах, начиная с 1965-1985 годов и заканчивая 1990 и 1995 годами.

Блок формирования и реализации управленческих решений генерирует управляющие воздействия в промышленных комплексах. В качестве управляющих переменных взяты величины амортизации и инвестиций. Они определяются на основе формирования ограничений иа управления и аналитического продолжения траекторий управляющих воздействий, идентифицированных по реальной статистике на базовом интервале 1965-1985 годов с применением процедур сглаживания и сшивки. С использованием Экспертных оценок формируются различные алгоритмы, стратегии и сценарии управления производством.

В блоке показателей качества технологических производств анализируется динамика траекторий» исследуются темпы изменения характеристик, выявляется цикличность протекающих процессов и определяются параметры циклов - длительность, амплитуда и конфигурация, колебаний. В блоке рассчитываются ресурсные показателя эффективности - текущие и локальные производительности материальных и трудоеь': ресурсов.

Блок качества имитационной системы оценивает пригодность имитационной модели для достижения поставленных целей - адекватного описания процессов, выявления внутренних взаимосвязей в производственных комплексах, прогнозирования поведения промышленных систем. Оценки качества получается методами математической статистики, дисперсионного и корреляционного анализа.

На основе сконструированной имитационной модели путем вычислительных экспериментов были построены траектории деятельности и прогнозы динамики поведени; региональных ТП для различных сценариев управленческих решений по стратегиям развития производств..

Результаты имитационного апостериорного прогнозного моделирования промышленных комплексов в условиях сбалансированного производства до

1990 года показали высокое качество имитационных моделей. Идентификация управляющих воздействий и параметров имитационных моделей по данным деятельности за 1990-1997 годы дала возможность расширить горизонт прогноза до 2005 года.

Аначиз имитационных моделей ПР показал, что во всех модельных решениях в 2005 году остается недостижимым уровень докризисного производства (989-1990 года. Степень восстановления выпуска продукции в 2005 году для различных сценариев управления производственной деятельностью составляет от 60% до 86%. -

ТЭК для различных стратегий управления амортизационной политикой q1(t), 4,(0 и инвестиционной деятельностью Б.О), 32{0 приведены на рисунке 7. Видно, что построенная имитационная модель удовлетворительно описывает существенно различные по характеру чередующиеся участки неравномерного роста и спада производственной деятельности.

Заключение

Выполненная работа посвящена структурной и параметрической

идентификации и математическому моделированию региональных производств

как объектов управления.

Основные результаты состоят в следующем.

1. Предложен подход к исследованию показателен качества деятельности промышленных технологических производств на основе конструирования и анализа математических моделей влияния входных ресурсных воздействий в производственных процессах.

2. Построены л идентифицироваиы математические модели технологических производств в форме производственных функций, которые позволяют адекватно описывать функционирование промышленного комплекса

• региона.

3. Проведен сравнительный анализ результатов расчетов по построенным математическим моделям поведения региональных технологических производств и определены статистические характеристики аппроксимативных и прогнозных свойств моделей.

4. Осуществлено имитационное моделирование и прогнозирование динамики процессов функционирования региональных технологических производств на основе реализации разработаш!ых сценариев управления производственной деятельностью промышленных комплексов.

Библиографический список публикаций по теме диссертации:

1. Орлова Е.Ю. Анализ динамики эффективности регионального производства на основе производственных функций // Математическое моделирование и краевые задачи: Тез. докл. 7 межвуз. конф.7 СамГТУ.- Самара, 1997, с.75-78.

2. Дшшгенский Н.В., Орлова Е.Ю. Моделирование и идентификация параметров производственных функций макроэкономики региона//

Математическое моделирование и краевые задачи: Тез. докл. 7 межвуз копф. / СамГТУ.- Самара, 1997, с.44-47.

3. Дилигенский Н.В., Орлова Е.Ю. Динамика макроэкономических показателей энергетики Самарской области II Проблемы повышения эффективности и оптимизации перспективных типов теплоэнергетических установок: Тез. до!Ш. Межвуз. науч. кокф./ СГТУ.- Саратов, 1997.

4. Дилигенский Н.В., Орлова Е.Ю. Моделирование производственных функций и анализ эффективности используемых ресурсов в промышленных отраслях региона // Вестник СамГТУ, серая "Технические науки", вып. 5, Самара, 1998, с.140-143,

5. Дилигенский Н.В., Орлова Е.Ю. Математическое моделирование динамики функционирования региональных производственных комплексов Н Моделирование и исследование сложных систем: Тез. докл. II Междунар. науч.-техн. копф. М.: МГАПИ, 1998, с. 619-625.

6. Дилягенский Н.В., Орлова Е.Ю. Построение и идентификация математических моделей технологических систем и комплексов // Математическое моделирование и краевые задачи: Тез. докл. 8 Межвуз. конф. I Самара: СамГТУ, 1998, с.40-42.

7. Дилигенский Н.В,, Орлова Е.Ю. Анализ динамики регионального топливно-энергетического комплекса //Качество, безопасность и энергосбережение: тез.докл.ыеягдунарлауч -техя.конф./Самара: СамГТУ, 1998, с.23-25.

8. Орлова Е.Ю. 5-образная производственная функция // Проблемы и решения современной технологии. Сб.науч трудов ПТИС ГАСБУ, вып.5, чясть II / Тольятти, 1999, с.202-206.

9. Дилигенский Н.В, Салов А.Г., Орлова Е.Ю. Математическое моделирование макроэкономических показателей регионального топливно-энергетического комплекса /.' Математика. Компьютер. Образование: Тез. докл. VI Между«, ко:-.р.' Московский областной Институт теоретической и прикладной биофизики РАН, Пущино, 1999, с. 85.

10. Дилнгенский Н.В., Рапопорт Э.Я., Орлова Е.Ю. Системный подход •< проблеме регионального стратегического планирования и управления // Стратегическое планирование: опыт, современные технологии регионального и муниципального управления, региональное взаимодействие: Тез.докл. Всерос. науч.-практ. конференции, Самара, 1999.

И Орлова Е.Ю. Исследование производственных процессов в пространстве входных ресурсов // Информационные технологии в бизнесе, науке и образовании: Сб.статей Н межрег. научно-практ. семинара / Тольятти, 1999.

\2. Орлова Е.Ю. Качественный анализ производственных функций методами дифференциального исчисления// Новые методы, средства и технологии в промышленности, экономике и социально-культурной сфере: Тез.докл. иаучно-практ. конференции / ПТИС, Тольятти, 1999, с.99.

Введение.

1 .Аналитический обзор.

1.1. Постановка задач математического моделирования сложных динамических систем.

1.2. Структуры математических моделей производственно-технологических комплексов.

1.3. Статистическая идентификация параметров моделей макросистем.

1.4. Моделирование и анализ траекторий макросистем.

2. Идентификация входных и выходных процессов региональных технологических производств.

2.1. Структуризация промышленного производственного комплекса области.

2.2. Исследование траекторий поведения производственных процессов.

2.3. Идентификация статистических зависимостей между входными и выходными величинами.

3. Синтез структур и идентификация параметров математических моделей.

3.1. Методология выбора структуры и оценки параметров производственных функций.

3 .2. Построение однородных производственных функций.

3.3. Синтез неоднородных производственных функций.

3.4. Производственная функция в темпах.

3.5. Конструирование производственных функций с учетом технологического прогресса.

3.6. Асимптотическая производственная функция.

3.7. S-образная производственная функция.

4. Исследование показателей качества производственных процессов.

4.1. Интегральные характеристики эффективности.

4.2. Функции чувствительности процессов.

4.3. Относительные вклады ресурсов.

4.4. Траектории процессов в пространстве входных воздействий.

4.5. Фазовые портреты.

5. Имитационное моделирование динамики региональных технологических производств.

5 .1. Постановка задачи имитационного моделирования.

5.2. Структура имитационной математической модели.

5.3. Имитационное моделирование промышленного комплекса Самарского региона.

Одной из главных задач управления промышленными технологическими процессами и производствами является достижение высоких конечных результатов деятельности при наименьших затратах и рациональном использовании производственных ресурсов.

В связи с этим актуальными являются проблемы исследования эффективности использования ресурсов в реальном производстве и отыскания таких управленческих решений, которые обеспечили бы подъем, устойчивое и стабильное развитие производства на основе наиболее эффективного использования основного оборудования, современных технологий и трудовых ресурсов.

Решение этих задач должно опираться на системный анализ функционирования реальных производственно-технологических комплексов, идентификацию протекающих процессов, математическое моделирование динамических характеристик и показателей качества производственной деятельности.

Целью работы является отыскание путей повышения эффективности функционирования региональных промышленных технологических производств на основе применения методов математического моделирования динамических производственных систем как объектов управления.

В соответствии с указанной целью сформулированы следующие основные задачи исследования:

1. Разработка методов анализа и исследование показателей качества функционирования региональных технологических производств.

2. Разработка и построение математических моделей промышленных производственных объектов.

3. Параметрическая и структурная идентификация математических моделей производственных комплексов на основе статистических данных их деятельности. 5

4. Имитационное моделирование и прогнозирование динамики процессов функционирования региональных технологических производств.

Разработка, построение, структурная и параметрическая идентификация математических моделей технологических производств, проведена на примере регионального промышленного комплекса Самарской области. Основными методами исследования являются методология системного анализа, методы теории управления, в том числе декомпозиции, агрегирования, теории чувствительности, фазовых пространств; методы математического моделирования, методы идентификации, теории возмущений; методы математической статистики, корреляционного и дисперсионного анализа; теория производственных функций и др.

Научная новизна и значимость работы характеризуется следующими результатами:

- разработаны способы вычисления и найдены показателей качества использования капитальных и трудовых ресурсов региональных технологических производств;

- предложены методы построения математических моделей производственных функций, отражающих специфику идентифицируемых отраслей промышленности;

- построены математические модели производственно-технологических комплексов промышленного региона и дан их содержательный анализ;

- получены оценки адекватности, статистической значимости и прогнозных качеств математических моделей производственных объектов;

- выявлены и исследованы автоколебательные циклы функционирования региональных технологических производств.

Практическая ценность диссертации заключается в материалах:

- разработаны и обоснованы эффективные пути и методы управления использованием ресурсов в производственно-технологических комплексах;

- предложены и разработаны методики прогнозирования функционирования региональных промышленных систем; 6

- создано модельное, алгоритмическое и программное обеспечение анализа, оптимизации показателей производственной деятельности.

В диссертационной работе рассмотрен следующий комплекс теоретических и прикладных вопросов.

Во введении содержится краткое изложение актуальности и цели исследования, дана общая характеристика работы, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе проведен аналитический обзор по теме работы. На основании проведенного обзора поставлены задачи и обоснованы методы исследования.

Во втором разделе рассматриваются и анализируются статистические данные о реальных показателях функционирования производственно-технологических комплексов Самарского промышленного региона за период с 1965 по 1997 годы. Проанализированы интегральные и дифференциальные макропоказатели функционирования технологических производств - выпуск продукции, затраты материальных и трудовых ресурсов и их логарифмические производные -темпы роста.

Во втором разделе изучаются также показатели качества рассматриваемых производственных процессов: производительность труда у = Y/L, фондоотдача g = Y/K, фондовооруженность k = K/L, их динамика за исследуемый период.

Основные результаты состоят в следующем.

1. Предложен подход к анализу и исследованию показателей качества деятельности промышленных технологических производств на основе конструирования математических моделей влияния входных ресурсных воздействий в производственных процессах.

2. Построены и идентифицированы математические модели технологических производств в форме производственных функций, которые позволяют наиболее адекватно описывать функционирование промышленного комплекса региона.

3. Проведен сравнительный анализ результатов расчетов по построенным математическим моделям поведения региональных технологических производств и определены статистические характеристики аппроксимативных и прогнозных свойств моделей.

4. Осуществлено имитационное моделирование и прогнозирование динамики процессов функционирования региональных технологических производств на основе реализации разработанных сценариев управления производственной деятельностью промышленных комплексов.

191

Заключение

Выполненная работа посвящена структурной и параметрической идентификации и математическому моделированию региональных производств как объектов управления.

1. Абрамов А.П., Бессонов В.А., Никифоров Л.Т., Свириденко К.С. Исследование динамики макроэкономических показателей методом производственных функций, М. ВЦ АН СССР, 1987,- 62с.

2. Автоматизированные системы управления технологическими процессами / Под ред. Б.Б.Тимофеева. Киев: Технжа, 1983. - 351с.

3. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Идентификация и оптимальное управление / Под ред. В.И.Салыги. -Харьков: Вища школа, 1976. 180с.

4. Аганбегян А.Г. Научно-технический прогресс и ускорение социально-экономического развития. М.: Экономика, 1985. - 65с.

5. Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика. М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, Издательство "ДИС", 1997. - 416 с.

6. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471с.

7. Аллен Р. Математическая экономия. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. -236с.

8. Анализ и применение математических моделей экономической динамики. -Новосибирск: Наука, 1990. 121 с.

9. Андреев Ю.Н. Управление конечномерными линейными объектами. М.: Наука, 1976. - 424с.

10. Ю.Атанс М., Фалб П. Оптимальное управление. М.: Машиностроение, 1968. - 764с.

11. П.Багриновский К.А. Моделирование процессов управления производством,-М.: Знание, 1974. 186с.

12. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: Изд-во иностр.лит-ры, 1960.-400с.

13. Бессонов В.А., Иванилов Ю.П., Положишников В.Б. Связь темпов роста, производительности труда и фондоотдачи с темпами роста192фондовооруженности. М., ВЦ АН СССР, Сообщения по прикладной математике, ВНИИОЭНП, 1983. 19 с.

14. Блохин JI.H. Оптимальные системы стабилизации. Киев: Техшка, 1982. -114с.

15. Бляхман JI.C. Экономика, организация управления и планирование научно-технического прогресса. М.: Высшая школа, 1991,- 228с.

16. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1969.-308с.

17. Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах. -М.: Наука, 1976,- 368с.

18. Бутковский А.Г. Характеристики систем с распределенными параметрами. -М.: Наука, 1979.-224с.

19. Бутузов В.Ф., Васильева А.Б., Федорюк М.В. Асимптотические методы в теории обыкновенных дифференциальных уравнений//Математический анализ (Итоги науки и техники) М.: ВИНИТИ АН СССР, 1969, т.6,- с.5-73.

20. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы согласования организационных систем. М.: Наука,-1968. 255с.

21. Васильев Ф.П. Методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1981. -400с.

22. Васильева А.Б., Дмитриев М.Г. Сингулярные возмущения в задачах оптимального управления// Математический анализ. (Итоги науки и техники). М.: ВИНИТИ АН СССР, 1982, т.20. - с.3-77.

23. Ватель И.А., Ерешко Ф.И., Иванилов Ю.П. Методы решения экстремальных задач, Долгопрудный, 1977. 144с.

24. Ватель И.А., Иванилов Ю.П. Математические методы теории управления, Долгопрудный, 1977. 268с.

25. Волков А.И. Человеческое измерение прогресса. М.: Политиздат, 1990. -298с.193

26. Волков Ф.М., Кашкин И.Т. Повышение эффективности основных производственных фондов в процессе интенсификации. М.: Изд-во МГУ, 1989.-104с.

27. Воронкова О.В., Иванилов Ю.П., Колдаева И.Т. Некоторые вопросы теории и использования производственных функций.-М., ВЦ АН СССР, 1988. 65с.

28. Геловани В.А., Юрченко В.В., Голубков. Моделирование глобальных процессов. М.: Мир, 1979. - 208с.

29. Геловани В.А., Ковригин С.Н. Экспертные системы. М.: Мир, 1978. - 276с.

30. Геращенко Е.И., Геращенко С.М. Метод разделения движений и оптимизация нелинейных систем. М.: Наука, 1975. - с.296.

31. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: Пер.с англ. М.: Мир, 1985.-509 е., ил.

32. Голосовский С.И., Гринчель В.М. Измерение влияния научно-технического прогресса на эффективность общественного производства. М.: Наука, 1981.-110с.

33. Грансберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Мир, 1985,- 164с.

34. Грейсон Дж. К. Мл., О'Делл К. Американский менеджмент на пороге XXI века. М.: Экономика, 1991. - 319с.

35. Дадаян B.C., Тавадян A.A. Системология экономических категорий. М: Наука, 1992. - 106с.

36. Девятов Б.Н. Теория переходных процессов в технологических аппаратах с точки зрения задач управления. Новосибирск: СО АН СССР, 1964. - 322с.

37. Девятов Б.Н., Демиденко Н.Д. Теория и методы анализа управляемых распределенных процессов. Новосибирск: Наука, 1983,- 270 с.

38. Дегтярев Г.Л., Сиразетдинов Т.К. Синтез оптимального управления в системах с распределенными параметрами при неполном измерении состояния (обзор) // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1983. -N2. - с. 123-136.194

39. Дилигенский H.B. Асимптотические расчеты тепловых режимов технологических процессов механической обработки металлов и сварки: Автореф. дис. .д-ра техн.наук. Киев, 1973. - 37с.

40. Дилигенский Н.В. Анализ качества промышленных технологий на траекториях состояний производственных систем. 43с.

41. Егоров Ю.В. Оптимальное управление системами с распределенными параметрами // Математика на службе инженера. Основы теории оптимального управления. -М.: Знание, 1973. с. 187-199.

42. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. - 192с., ил.

43. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Курс статистического моделирования. Главная редакция физ.-мат.литературы изд-ва "Наука", М., 1976, 320с. с илл.

44. Ермольцев Ю.М., Гуленко В.П., Царенко Т.И. Конечно-разностный метод в задачах оптимального управления. Киев: Наук.думка, 1978. - 164с.

45. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 288с.

46. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. -М.: МГУ, Издательство "ДИС", 1997.-368с.47.3едгинидзе И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпанентных систем,- М.: Наука, 1976, 390 с.

47. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Физматлит, 1994. - 416с.

48. Иванилов Ю.П. Элементы системного анализа. М.: Наука, 1980. - 166с.

49. Иванилов Ю.П., Лотов A.B. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979,- 304 с.

50. Иванилов Ю.П., Положишников В.Б., Рассадин В.Н. Производственная народнохозяйственная функция. М., ВЦ АН СССР, 1983. - 68с.195

51. Иванилов Ю.П., Ланец С.А. Анализ и построение производственных функций с переменной эластичностью замещения по ресурсам. М.: Мир, 1984,- 224с.

52. Имитационные и самоорганизующиеся модели сложных систем. Киев: ИК, 1982,- 117с., ил.

53. Имитационное моделирование производственных систем. М.: Машиностроение, Берлин: Техника, 1983.-416с., ил.

54. Имитационный подход к изучению больших систем энергетики,- Иркутск, СЭИ, 1986,- 171 е.: ил.

55. Интеллектуальные АРМ в системах управления производством,- Киев: ИК, 1991,- 82 с.

56. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. Пер.с англ. М.: Прогресс, 1975,- 606 с.

57. Казаков И.Е. Статистическая теория систем управления в пространстве состояний. М.: Наука, 1975. - 432с.

58. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. -М.: Мир, 1971.-400с.

59. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления. М.: Мир, 1977.-656с.

60. Клейнер Г.Б. Производственные функции: Теория, методы, применение. -М.: Финансы и статистика, 1986,- 239с.

61. Колемаев В.А. Математические модели макроэкономической динамики. М.: ГАУ им. С.Орджоникидзе, 1996. 242с.

62. Колесников A.A. Построение комплексно-оптимальных систем управления технологическими процессами и их реализация при помощи стандартных промышленных регуляторов // Изв. Сев.-Кавказ, науч. центра высш.шк. Техн.науки,- 1983. -N1. с.33.

63. Колмановский В.Б. Оптимальное управление некоторыми слабоуправляемыми системами// Кибернетика. 1976. - N2. - с.86-89.196

64. Колосов Г.Е. Синтез оптимальных автоматических систем при случайных возмущениях. М.: Наука, 1984. - 256с.

65. Козлов Н.В. Производственные функции и количество рабочих мест.// Проблемы прогнозирования. 1997. - N5. - с.52-65.

66. Кондратьев Н.Д. Основные проблемы экономической статистики и динамики. М.: Наука, 1981. - 567с.

67. Коряков П.П., Сушко Б.Г. Имитация динамических систем. М.: Знание, 1973.-c.207.

68. Коул Дж. Методы возмущений в прикладной математике. М.: Мир, 1972. -274с.

69. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы. М.: Высшая школа,1980.-287 с.

70. Ларионов А.И. и др. Экономико-математические методы в планировании. -М.: Высш.шк.,1991. 240 с.

71. Летов A.M. Математическая теория процессов управления. М.: Наука,1981.-256с.

72. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972. - 576с.

73. Лионе Ж.-Л. Оптимальное управление системами, описываемыми уравнениями с частными производными. М.: Мир, 1972. - 415с.

74. Ломов С.А. Введение в общую теорию сингулярных возмущений. М.: Наука, 1981.-400с.

75. Лотов A.B. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984.-392с.

76. Лоусон Ч., Хенсон Р. Численное решение задач метода наименьших квадратов / Пер. с англ. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 232с.

77. Мартин Дж. Планирование развития автоматизированных систем. М.: Финансы и статистика, 1984. - 196 с.

78. Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977. -597с.197

79. Математическое моделирование. Нелинейные дифференциальные уравнения математической физики. М.: Наука, 1987. - 280с.

80. Математическое моделирование экономических процессов. / Под ред. Е.Г.Белоусова и др. М.: Изд-во МГУ, 1990. - 232с.

81. Математическое обеспечение интеллектуальных систем САПР. ТАЛ, Ижевск, 1988. - 178с.

82. Математические основы теории автоматического регулирования. Под ред. Б.К.Чемоданова. М.: Высшая школа, 1977.- 366с.

83. Математическая экономика и экстремальные задачи. М.: Наука, 1984. -157с.

84. Математическая экономика на персональном компьютере: Пер. с яп. М.: Финансы и статистика, 1991. 304с.: ил.

85. Метод построения параметрических имитационных моделей программно-технических комплексов САПР. Минск, 1985. - 116с.

86. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1993. - 168 с.

87. Моделирование в процессах управления народным хозяйством. М.: Наука, 1984. - 172с.

88. Моделирование инвестиционных процессов. М.: ЦЭМИ, 1979. - 208с.

89. Моделирование народно-хозяйственных процессов. / Под ред. Дадаяна B.C. М.Экономика, 1973. - 254с.

90. Моделирование народно-хозяйственных процессов. Л.: Издательство Ленинградского университета, 1990.-288с.

91. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488с.

92. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. -528с.

93. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики: Пер. с франц. -М.: Мир, 1985.-200с.

94. Найфе А.Х. Введение в методы возмущений,- М.: Мир, 1984. 535с.198

95. Оптимальное управление в динамических макросистемах. М.,1987, вып.23.

96. Первозванский A.A. Математические модели в управлении производством. -М.: Наука, 1975,-615с.

97. Первозванский A.A., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука. 1979. - 344с.

98. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок : расчет и риск. -М.: Инфра-М, 1994.- 192с.

99. Пестель Э. За пределами роста. М.: Прогресс, 1988. - 272с.

100. Петров Ю.П. Синтез устойчивых систем управления, оптимальных по среднеквадратичным критериям качества // Автоматика и телемеханика. -1983.-N7.-c.5-24.

101. Планирование. Технический прогресс. Эффективность. М.: Экономика, 1985,- 256с.

102. Плотников В.А. Асимптотические методы в задачах оптимального управления. Одесса: Одесский университет, 1976. - 102с.

103. Подузов A.A. Моделирование экономического роста в условиях НТП/ Кибернетики на службу коммунизма, т.6,- М.: Энергия, 1971. с.34-47.

104. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982. - 344 с.

105. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. -М.: Наука, 1976,- 392с.

106. Порфирьев Б.Н. Организация управления в чрезвычайных ситуациях. -М.: Знание, 1989,-234с.

107. Построение экспертных систем. / Под ред. Ф.Хейеса-Рота, Д.Уотермана, Д.Лената, М.: Мир, 1987,- 441 с.

108. Рапопорт Э.Я. Теория и алгоритмы оптимального управления индукционным нагревом металла перед обработкой давлением: Автореф.дис. д-ра техн. наук. М., 1983. - 42с.

109. Рей У. Методы управления технологическими процессами. М.: Мир, 1983.-368с.199

110. Ройтенберг Я.H. Автоматическое управление. M.: Наука, 1978. - 552с.

111. Рыжова В.В., Кузнецова JI.A. Математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий. М.: Финансы, 1970.-88с.

112. Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика, 1985. - 366с.

113. Свириденко К.С., Фадеев В.А. Вычисление дифференциальных характеристик двухфакторных производственных зависимостей. М.: ВЦ АН СССР, Сообщения по прикладной математике, 1988,- 39с.

114. Сергиенко И.В. Об основных направлениях развития информатики.// Кибернетика и системный анализ. 1997. - N6. - с.3-93.

115. Симанов В.В. Управляющие системы и машины. // Плановое хозяйство.-1986. N1, N6.

116. Сиразетдинов Т.К. Оптимизация систем с распределенными параметрами. М.: Наука, 1977. - 480с.

117. Скотт Синк Д. Управление производительностью, планирование, измерение и оценка, контроль и повышение. М.: Прогресс, 1989. - 528с.

118. Стрейц В. Методы пространства состояний в теории дискретных линейных систем. М.: Наука, 1985. - 296с.

119. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования: В 2-х т. Т 2 : Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 342 с.

120. Taxa X. Введение в исследование операций: В 2-х книгах, Кн.2. Пер.с англ. М.: Мир, 1985,- 496 с.

121. Теоретические основы информационной технологии. М. 1988, вып. 22.

122. Трапезников В.А. Управление и научно-технический прогресс. М.: Наука, 1983.-214с.

123. Узяков М.Н. Характер экономического роста в Российской Федерации в среднесрочной перспективе.// Проблемы прогнозирования. 1999,- N1, с. 1726.

124. Управляющие вычислительные машины в АСУ технологическими процессами / Под ред. Т.Харрисона. М.: Мир, 1976. т.1- 531с., т.2 - 524с.200

125. Уткин В.И. Скользящие режимы в задачах оптимизации и управления. -М.: Наука, 1981. -367с.

126. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971. — 336с.

127. Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987.-272с.

128. Фритч В. Применение микропроцессоров в системах управления. М.: Мир, 1984.-464с.

129. Харрис JI. Денежная теория: Пер.с англ. М.: Прогресс, 1990,- 750с.

130. Хильденбрант В. Ядро и равновесие в больших экономиках. М.: Мир, 1986.-362с.

131. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975,- 536с.

132. Черемных Ю.Н. Математические модели развития народного хозяйства. -М.: Изд-во МГУ, 1986.- 102с.

133. Черноусько Ф.Л. Некоторые задачи оптимального управления с малым параметром //ПММ. 1968. - т.32, вып.1. - с.15-26.

134. Черноусько Ф.Л., Колмановский В.Б. Оптимальное управление при случайных возмущениях. М.: Наука, 1978. - 352с.

135. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. 2-е изд., испр. и доп. -М.: "Дело ЛТД", 1995. - 320с.

136. Чубаров Е.П. Контроль и регулирование с подвижным локальным воздействием. М.: Энергия, 1977,- 208с.

137. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.- 176с.

138. Штофф В.А. Моделирование и философия. Л.: Наука, 1966. - 218с.

139. Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982,-433с.

140. Экономико-математические методы и вычислительная техника в управлении финансами. М.: Финансы, 1976,- 144с.201

141. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: Финстатинформ, 1997,- 104с.

142. Экономическая статистика. / Под ред. Ю.Н.Иванова. М.: ИНФРА - М.: 1998, - 480с.

143. Экономические законы и интенсификация экономики. / Под ред. А.А.Пороховского. М.: Изд-во МГУ, 1989. - 348с.

144. Яковец Ю.В. Закономерности научно-технического прогресса и их планомерное использование. М.: Экономика, 1984,- 325с.

145. Яковец Ю.В. Ускорение научно-технического прогресса: теория и экономический механизм. М.: Экономика; 1988. - 335 с.

146. Kondratieff N. The Long Wave Cycle. N. J.; Richardson and Snyder, 1984.

147. Kleinknecht A. Innovation Patterns is Crisis and Prosperity. Schumpeter's Long Cycle Reconsidered. Foreword by Jan Tinbergen. L. Macmillan Press, 1987.

148. Проректор НИС Декан ФТиТС Зав. кафедрой ВМ

149. АДМИНИСТРАЦИЯ Самарской области УПРАВЛЕНИЕ ПО ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОМУ КОМПЛЕКСУ

150. Самарского государственного

151. Председателю диссертационного совета1. Д 063.16.01департамента по топливно-энергетическому технического университета комплексу, химической и нефтехимической промышленности, транспорту и связи

152. Начальник управления по топливно-энергетическому комплексу1. Бобров В.В.

153. Межрегиональная общественная организация• . •