автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Управление процессами принятия решений в автоматизированной системе газораспределения

На правах рукописи

003486748

ПЛАТОНОВ Борис Александрович

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ГАЗОРАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2009

- з ДЕК 2009

Работа выполнена в ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Бурковский Виктор Леонидович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Кравец Олег Яковлевич;

кандидат технических наук, доцент Жданов Алексей Алексеевич

Ведущая организация ГОУВПО «Липецкий государственный

технический университет»

Защита состоится 18 декабря 2009 г. в 1300 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.03 ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан «17» ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Родионов О.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В структуре экономики страны особо важная роль отводится газораспределительным предприятиям, и, прежде всего, региональным, представляющим основные отрасли обслуживания промышленности и населения городов. Кроме того, предприятия газоснабжения относятся к классу «экстремальных» производств, что обусловливает высокие требования к безопасности и ответственности принимаемых решений. Недостаточная изученность специфики проблем, возникающих в таких системах, мультивариантность и жесткий временной ресурс принятия управленческого решения приводят к аварийным отключениям потребителей, что часто критически недопустимо.

Значительные резервы дальнейшего улучшения качества функционирования региональных газораспределительных предприятий, в том числе и в сложившихся экономических условиях, заключены в дальнейшем совершенствовании процессов автоматизации управления на основе применения современных экономико-математических методов и информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности процессов принятия решений в автоматизированных системах управления региональным газоснабжением за счет совершенствования математических средств их моделирования и анализа рисков.

Тема диссертационной работы соответствует одному из основных научных направлений ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи работы. Целью работы является разработка моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений, составляющих основу средств обеспечения автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями, обеспечивающих высокую эффективность функционирования в условиях трудноформализуемых и слабоструктурированных потоков проблемных ситуаций.

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи исследования:

проведение системного анализа потоков проблем и конфликтных ситуаций, возникающих при эксплуатации региональной газораспределительной сети;

построение моделей процессов выработки управленческих решений в условиях локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и потока разнородных проблемных ситуаций высокой интенсивности, как функционального ядра систем управления региональным газораспределением;

разработка алгоритма идентификации проблемной ситуации на основе реализации аппарата кластерного анализа и нечетких множеств;

построение математической модели оптимального управления процессами принятия управленческих решений;

разработка численных процедур, обеспечивающих повышение эффективности принимаемых решений в условиях неопределенности;

разработка математических моделей минимизации рисков в процессе принятия управленческих решений на основе моделей Шортлифа-Бьюкенена и Демп-стера-Шафера;

разработка программного обеспечения комплекса математических моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории управления, теории математического моделирования, теории математического программирования, теории принятия решений, теории нечетких множеств, объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

многоуровневая модель процесса принятия решений в рамках систем управления региональным газораспределительным предприятием, отличающаяся направленным анализом локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем;

алгоритм идентификации проблемных ситуаций и класса задач принятия управленческих решений, отличающийся реализацией методов кластерного, иерархического анализа, а также аппарата нечеткой логики;

модифицированные модели Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера, позволяющие компенсировать недостатки исходных моделей при минимизации рисков в процессе принятия решений;

модель формирования управленческих решений, отличающаяся учетом распределенной во времени информации при реализации процедуры минимизации рисков;

структура программного комплекса, реализующего разработанные модели и алгоритмы управления процессами принятия решений в рамках автоматизированных систем управления газораспределительными предприятиями.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений, а также средства их информационной поддержки могут быть реализованы в составе математического и аппаратно-программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями.

Использование результатов работы для решения прикладных задач управления региональным газопотреблением позволяет получить экономический эффект за счет повышения качества и оперативности принятия управленческих решений и уменьшения уровня рисков.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств аппаратно-информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопо-

треблением в ООО «Воронежрегионгаз». Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Идентификация и диагностика систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Международной школе-конференции "Высокие технологии энергосбережения" (Воронеж, 2005); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2006-2009); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2006-2009); Международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее» (Невинномысск, 2008); а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» (2006-2009).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 научных работах, в том числе 5 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателем предложены: [2, 3] - использование метода трансформации в процессе принятия управленческого решения на основе метода ветвей и границ; [5, 8, 11, 14] - методы и подходы к решению задачи минимизации рисков в условиях функционирования регионального газораспределительного предприятия; [1, 9, 13, 15, 16] - методология формализации процессов принятия управленческих решений, соответствующих специфике регионального газоснабжения; [4] — решение задачи принятия решения в условиях неопределенности; [6] - модели комплексного прогноза сезонных колебаний уровня газопотребления, отличающиеся обеспечением высокого уровня точности аппроксимации статистических данных; [10] - подходы к численной реализации адаптивного управления региональной системой газоснабжений; [12] - модели свертки критериев для задач динамической оптимизации; [7] - структура автоматизированной системы управления региональным газоснабжением на основе ЕЯР-технологий

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и библиографического списка из 112 наименований. Основная часть работы изложена на 182 страницах, содержит 54 рисунка и 33 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, представлены основные научные результаты, определены их научная новизна и практическая значимость, приведено краткое содержание работы по главам.

В первой главе с позиций системной методологии проведен анализ проблематики автоматизированного управления региональными системами газоснабжения, подробно рассмотрены особенности выработки управленческих решений по обеспечению их эффективного функционирования, основные подходы к формализации задач принятия управленческих решений в газораспределительном предприятии, а также средства их информационного обеспечения.

Автоматизированные системы газораспределения относятся к классу распределенных объектов управления, что необходимо учитывать при разработке комплекса средств информационного и аппаратно-программного обеспечения автоматизированных систем управления. Это нашло свое выражение, в частности, в разработке интегрированных автоматизированных систем управления газопотреблением. На рис. 1 представлена АСУ ОАО «Воронежоблгаз», где функции принятия управленческих решений реализованы в рамках соответствующих математических средств обеспечения АРМ диспетчера газораспределительной сети.

Рис. 1. Структура АСУ ОАО «Воронежоблгаз»

В зависимости от сложившихся условий задачи выбора оптимального варианта и выбора предпочтительных вариантов могут решаться экспертной комиссией и затем лицами, принимающими решения (ЛПР), или только экспертами, или только ЛПР.

Выбор метода принятия управленческого решения для соответствующего класса может производиться с учетом рассмотрения шаблонов. Шаблон должен содержать информацию о математической постановке задачи принятия управленческого решения и алгоритме (методике) ее решения. Для определения шаблона обычно используются методы нечеткой логики. Вводятся входные лингвистиче-

ские переменные, например, «неопределенность исходной ситуации», «сложность проблемы (необходимость декомпозиции)» и др. На основе процедуры нечеткого вывода определяется шаблон для решения соответствующей задачи.

Кроме того, в данной главе проведен анализ современных средств математического и программно-аппаратного обеспечения процессов принятия решений.

Во второй главе проведены анализ и классификация задач принятия управленческих решений. Специфика проблем, возникающих в условиях реальной эксплуатации объектов газового хозяйства, позволяет выделить три типа проблемных ситуаций - локальная проблема, мультипроблема (группа проблем) и метапроб-лема (поток проблем). В главе подробно изложено формализованное описание классифицированных задач принятия решений и методы их численного анализа. Предложены принципы и методы выработки мульти- и метарешений. Укрупненные схемы процессов принятия решений рассмотрены на рис. 2.

Проблему и соответствующую задачу принятия решения будем относить к первому классу, если они рассматриваются отдельно от других проблем и задач принятия решений. Укрупненная схема процесса принятия решения для данного случая приведена на рис. 2 а). Здесь ,/ = 1, л} - множество альтернативных вариантов, V * - наиболее оптимальный вариант.

Второй класс задач - класс принятия решений по группе проблемных ситуаций - характеризуется необходимостью принятия решений по группе проблем {//,,;' = 1,«} в жестко ограниченное время. Результатом решения является Г„ *, представляющий собой кортеж <1\*, Г2 *,• ■К *> из решений по отдельным проблемам \пг] = \,к)- Схема процесса принятия решения этого класса проблем изображена на рис. 2 б).

Здесь У, , - ¡-й вариант при решении проблемы II), !-'„, - ¡-й вариант решения мультипроблемы, я, - число вариантов решения Пп п- число вариантов, рассматриваемых при решении задач принятия решений по группе проблем. В общем виде процедура принятия решения сводится к задаче математического программирования на основе скалярного или векторного критериев с многомерными ограничениями на ресурсы в общем случае. Задача решается сверткой критериев одним из соответствующих методов, к примеру, методом иерархического анализа, и решением многомерной задачи о ранце. В качестве метода решения может быть использован хорошо алгоритмизированный метод ветвей и границ на основе метода последовательного назначения единиц.

Постановка задачи принятия решения

П1

Проблемная ситуация

П2 ... |пк |

Постановка Постановка Постановка

ЗПР по П1 ЗПР по П2 ЗПР по Пк

VI

42

VI,1

V1.n1

У2.1

У2.П2

Ук.1

У2,пк

Уп

Г Т^Г Т

Постановка мульгизадачи принятия решения

Решение задачи

а)

Решение МЗРП

У*т=<\Л1.\/*2.....\Л(>

б)

••■ -* (зЗД

П(Ц

(ЗПР)

<П3ВД

(М^Йр)

1Щ (М31

(мзпр)

ЯУр:

Потоки проблем и мультилроблем

Мониторинг потоков

X

Идентификация метапроблемы

Постановка ЗПР по метапроблеме

Решение метазадачи

Ут,1 Ут.2 ... Ут.п

в)

Рис. 2. Схема процессов принятия решения

Для программной реализации имеет смысл использовать модификацию этого подхода методом трансформации для предотвращения зацикливания и при достижении соответствующего множества вариантов решить задачу методом прямого перебора. Для программной реализации имеет смысл использовать модификацию этого подхода методом трансформации для предотвращения зацикливания и при достижении соответствующего множества вариантов решить задачу методом прямого перебора.

В качестве примера реализации проиллюстрированной процедуры, рассмотрим процесс принятия решения по группе проблем из таблицы.

Группа проблем

Проблема Финансовые затраты, тыс. руб. Объем работ, чел.-ч. Индекс ранжирования, баллы

Разрыв надземного газопровода среднего давления в сварном шве <1-200 мм 180 120 2

Разрыв надземного газопровода среднего давления в сварном шве (1-100 мм 160 144 2

Коррозия газопровода в месте изгиба 120 70 1

Прорыв газопровода дома 220 96 3

Коррозия газопровода ГРС 210 144 1

Формально задачу можно переписать в виде i : /7 х Я х af -»U, (¡/, : Я х /? -> Л, где П = {2,2,1,3,1}, « = {180,160,120,220,210},

ДF = {120,144,70,96,144}. В классической постановке это следующая запись /(*) = 2х, + 2х, + дг, + Эх, + xs -* max, g, (х) = 180х, +160х, + 220х, +1 20ха + 210х, < 450, g,(x) = 120Л-, +144.Г, +70х, +96х4 +144х5 < 400.

После решения методом последовательного назначения единиц получаем (1,0,0,1,0) и (0,1,0,1,0). После выбора задач первостепенной важности в группе выполняется оптимизация решений соответствующих локальных проблем.

Задачи принятия решений третьего класса связаны с рассмотрением потока проблем, аналогичного потоку заявок в системах массового обслуживания. В качестве событий могут выступать как проблемы первого класса, так и второго. Схема принятия мегарешения приведена на рис. 2 в).

Через {Л(г,),/6Т„}, \/7(ij),j е Т„} обозначены потоки проблем и групп проблем соответственно; /,, - моменты их возникновения; Т„, Т/; - множество упо-

рядоченных моментов времени для , соответственно. Обычно метапроблема П является сложной и разбивается на ряд частных проблем.

Метапроблемы предлагается решать с использованием аппарата ситуационного управления. На основе мониторинга потоков проблем выделяются значения ключевых факторов. Обычно это распределения времени между наступлением соседних событий, время на решение проблемы, время ожидания проблемы в очереди. На основе полученных распределений и правил вывода методом кластерного анализа делается вывод о возникновении метапроблемы. Для получения наиболее полного списка правил в процессе формирования базы знаний рекомендуется использовать ДСМ-метод получения новых гипотез. После определения времени возникновения метапроблемы составляется график работ по решению и оптимизируется методами сетевого планирования и управления.

В рамках решения этого класса проблем часто возникает потребность в прогнозировании, в частности потребительскую нагрузку системы газоснабжения. Использование рядов Фурье для задач прогнозирования уровня газопотребления не дает достаточной точности и усложняет расчет, в качестве метода численной реализации модели необходимо использовать метод сезонных кривых на основе параболической регрессии многочлена Чебышева. Математическая модель прогноза:

¿(«, / ) = £ а • ДО, Г - и) + ЛЬ^ (/",/ — /п) + /[яг(г - и®. (1)

где I (Ц-т) - фактический уровень газопотребления в день /-/и; т - интервал упреждения прогноза; ЛР,к6(1,1 - т) - приращение сезонной кривой на интервале 1-т и /; /[ЛГ(г-от)] - составляющая, корректирующая уровень регионального газопотребления на разность метеоусловий дней 1-т и / (функция Г определяется в виде степенного полинома); ЛГ(г - т) - разность метеоусловий дней ¡-к и т в отклонениях от сезонных кривых; Ъ - число однотипных суток (понедельник, рабочий день, пятница, суббота, воскресенье), Ь = 4 -16 зависит от интервала упреждения; а - весовой коэффициент. Предложенный подход позволяет обеспечить необходимую точность и надежность краткосрочных и оперативных прогнозов уровня регионального газопотребления.

В третьей главе рассмотрена процедура идентификации проблемной ситуации на основе метода кластерного анализа. Предложены математические модели принятия управленческих решений для рассмотренных ранее классов проблемных ситуаций. Предложена оптимизационная модель управления процессами принятия и реализации решений.

Задаче идентификации проблемы предшествует проведение работ по классификации, т.е. разделению совокупности возможных проблем на однородные в определенном смысле группы (классы). Полученные в результате разбиения классы обычно называют кластерами, а методы их нахождения - кластер-анализом.

Отнесение возникшей проблемы к определенному кластеру существенно облегчает выбор метода принятия управленческого решения. Для этого предварительно разрабатываются наборы шаблонов применительно к каждому кластеру. Шаблон должен содержать информацию о математической постановке и алгоритме решения задачи по соответствующей проблеме. Определение шаблона, соответствующего конкретной проблемной ситуации, производится методом «множественного иерархического анализа». Для конкретизации шаблона используется иерархия, которая позволяет с большей определенностью «пройти» верхние уровни иерархии.

Для различных классов задач и на разных этапах жизненного цикла принятия управленческих решений используется большое число разнообразных моделей, которые предлагается структурировать в рамках многоуровневой модели.

Формальная модель принятия решения по локальной проблеме на первом уровне описывается кортежем

<Jll,X,Y,U,v,r>, (2)

где X = множество вариантов, У = {.у} - состояния среды, и = {и}- множество возможных исходов, <р: X х У и, J„ - информация о проблеме, у: ./„ X.

Выработка решения по мультипроблеме на втором уровне включает как принятие решений по каждой частной проблеме в отдельности, так и согласование этих решений на выполнение ограничений, общих для всей группы

<У1,пХпГ^и„ч>„у,}Ы,^Т,р,е>, (3)

где N - множество различных проблем, Я - множество значений ресурсов, р -оператор ранжирования, е - оператор решения задачи ресурсов и выполнения временных ограничений.

В моделях третьего уровня предметом анализа является поток проблемных ситуаций. Выделим элементарные потоки различных категорий А, В, С, О. Модель элементарного потока ае{А,В,С} содержит вероятностное описание ряда случайных величин - времени между наступлением соседних событий г", времени решения задачи принятия решения по проблеме г„п", времени ожидания очереди на принятие решения , числа проблемных ситуаций V", возникающих на временном интервале Т.

Модель суммарного потока 8:

< Р(г'),Р(т„;),Р(т„'),Р(У /Т),е>, (4)

где г" - время между событиями, хп° - время принятия решения, т„" - время ожидания очереди, у" - число ситуаций на временном промежутке Т. На основании функций распределения характеристик потока в соответствии с преобразованием е принимается решение о возникновении метапроблемы.

Модель потока проблем категории Э:

<Js,Jc|„Uм,л■,S,a>, (5)

где Js - информация об изменении параметров S, U,, - метарешение, л- оценки параметров потока S, S - идентификация времени в возникновения метапробле-мы, со- идентификация времени в выработки метарешения.

Реализация метарешений по обновлению процессов осуществляется в более длительные сроки, чем для задач первого и второго классов. Обычно метарешения связаны с рассмотрением альтернативных вариантов инвестиций.

Задача оптимального управления v-м вариантом инвестиций формулируется следующим образом: достижение значений показателей эффективности £>*(при начальном уровне Q") требуется выполнить на временном интервале [/„./,.] при

соблюдении ограничений на инвестиции с минимальными затратами, т.е.

t-i

Л=£«»Ш-»тт. (6)

В ряде случаев вместо функционала (5) может рассматриваться комбинированный функционал, который наряду с финансовыми затратами учитывает суммарное время выполнения решения

/Ы (-1

л = с, X Д'/ + X "ДЛ min, (7)

jM J» о '■"-I"

здесь Atj - длительность у -го временного шага, с, - весовой коэффициент.

Если вследствие жестких инвестиционных ограничений достичь требуемых значений для всех компонентов вектора Q" не представляется возможным, т.е. решения задачи оптимального управления не существует, то оцениваются разности

д e,=ß,(f,ÄW)-Q',v = rw, (8)

и в качестве основного критерия для сравнения альтернативных вариантов рассматриваются компоненты векторов дQv.

Для решения сформулированной задачи может быть использован метод капитального нормирования для оптимизации инвестиционного портфеля. На каждом из этапов инвестирования решается задача линейного или дискретного программирования с ограничениями на финансирование и показателями эффективности в качестве целевой функции. В качестве таких показателей могут выступать NPV или NFV (текущая или будущая стоимость денежных потоков).

Четвертая глава посвящена проблеме снижения рисков в процессе принятия управленческих решений.

В случаях отсутствия достаточных статистических данных для оценки характеристик случайных величин, участвующих в выработке решений, широкое применение находит подход, разработанный Шортлифом и Бьюкененом, известный также как стендфордская теория фактора уверенности. Данный подход, с одной стороны, позволяет оперативно принять решение при минимуме информации, с другой, он не гарантирует отсутствия ошибочных решений. Основными источ-

никами ошибок являются субъективность назначения исходных условных вероятностей р(у) /.г,) и формулирование продукционных правил.

Методика минимизации рисков принимаемых управленческих решений в условиях регионального газораспределительного предприятия с использованием метода Шортлифа-Бьюкенена, свободная от недостатков оригинального подхода, заключается в следующем:

1. По результатам высказываний экспертов определяются медианные значения условных вероятностей р(у! I х,) и интервальные значения

2. Используя значения р^^/х.), рассчитывается условно оптимальный вариант решения ? *.

3. Полученный вариант V * оценивается на уровень риска. Для этого в расчете вместо р(у;/дг,) используются граничные значения - неблагоприятные для ? * и благоприятные для альтернативных вариантов. Если при этом вариант V * сохраняется как оптимальный, то принимаемое решение обладает минимальным уровнем риска. В противном случае рассчитываются показатели уровня риска .V,, Ы, т.д., на основе которых принимается окончательное решение.

Для учета достоверности используемой информации при выработке решений широкое применение находит метод Демпстера-Шафера. В основе теории Демпстера-Шафера лежат две идеи: первая - возможность получения степени доверия для решаемой задачи из субъективных свидетельств о связанных с ней проблемах, вторая - использование правила объединения свидетельств, если они основаны на независимых высказываниях. Методика применения модифицированной формулы Демпстера состоит в следующем.

1. При поступлении новых свидетельств с мерами т„л(у,), 1 = 1 ,т для них определяется коэффициент достоверности С„_, по отношению к ранее используемым тп_г(Х).

2. Коэффициент С„_, может оцениваться методом экспертных оценок или на основе сравнения точностных характеристик X и К.

3. С использованием коэффициента С„_, значения т„.,(.у,) пересчитываются

4. Полученные значения /С„_,) подставляют в формулу Демпстера для расчета т„(2).

Применение данной методики позволяет повысить достоверность выработки управленческих решений.

Одним из эффективных направлений минимизации рисков принимаемых решений является максимальное использование достоверной информации о возникшей проблемной ситуации. Вместе с тем требования получения необходимой информации и экстренность принятия решения являются противоречивыми. В

связи с этим для эксперта и его команды важным инструментом является метод выработки корректируемых решений.

Общая схема некорректируемого процесса принятия решения может быть представлена следующим образом

У(гп)->/73->ВМ/,->/'3->ЯР(гк), (9)

здесь J(t„)- информация о проблеме в начальный момент времени /„; ПЗ -постановка задачи; BMP - выбор метода решения; РЗ - решение задачи; nP(tk) -принятие решения в конечный момент времени it.

Важным резервом повышения эффективности управленческой деятельности являются сокращение временного интервала [/„,/,] для ускорения начала действий по реализации решения и использование дополнительной информации &J, поступающей при t>t„ о проблеме для более обоснованного выбора оптимального варианта решения v*.

Процесс принятия решения с учетом этих факторов назовем корректируемым. Упрощенная схема корректируемого процесса применительно к (2) записывается в виде

J(t„) -» (/•„(•) -> э0 0РЭ„ -у г;и, )-> (|0)

-> J(t;) -> (F„ Г) Э, -> ОРЭ, -v v' (ik)' где t, - момент времени принятия предварительного решения о том, что вариант v' с V;F„,30,OP3t) - целевая функция, эксперты и метод, используемые на начальном этапе; AJ(t[) - дополнительная информация, полученная на временном интервале ['„,/,), t, <tk\ /•",, Э,,ОРЭ, - целевая функция, эксперты и метод, используемые на втором этапе (этапе коррекции) принятия решения.

Использование коррекции в процессе принятия решений сокращает множество оптимальных вариантов и минимизирует риски в процессе принятия решения.

В пятой главе предложен комплекс программного обеспечения автоматизированной системы поддержки принятия решений в контуре управления региональным газораспределительным предприятием, структура которого изображена на рис. 3.

В рамках работы осуществлена реализация системы обработки корпоративных данных для решения задачи принятия решений и структура связанной с ней базы данных, структура этого аналитического модуля изображена на рис. 4.

Сфера детализированных данных о деятельности предприятия

Генераторы запросов. информационно -поисковые системы, системы построения отчетов

Информационная система генерального директора предприятия (АРМ ГДП)

Сфера агрегированных показателей состояния предприятия

Сфера закономерностей в БД предриягия

Системы обработки корпоративных данных

Системы интеллектуального анализа данных, системы извлечения знаний из БД

Витрины данных АРМ сотрудников

Информационное хранилище данных корпоративного ~ г ~ п пгп—п~] , I ~

I

Средства погружения данных в информационные хранилища (очистка, агрегация, трансформация, объединение и синхронизация данных из внутренних и внешних источников )

Внутренние источники данных

Федеральные заказчики Госуд арственные заказчики Вышестоящие органы управления

Внешние источники данных взаимодействующие организации

Рис. 3. Структура системы поддержки принятия решений

Рис. 4. Структура программного обеспечения системы принятия решений

Программный комплекс полностью реализует прогностические и оптимизационные модели, разработанные в диссертационной работе.

На рис. 5 изображен сводный график зафиксированного и спрогнозированного уровней регионального газопотребления в социальной сфере, что подтверждает адекватность предложенных моделей прогнозирования уровня газопотребления.

Прогноз и статистика газопотребления на 2008 год

дата

прогноз 2008 год- • статистика 2008 год

Рис. 5. Графики уровня газопотребления

На основе предложенных моделей был произведен перерасчет затрат на развитие системы газоснабжения за 2008 год, результат которого изображен на рис. 6.

Затраты на развитие системы газоснабжения г.Воронежа

2008 год

В Затраты по факту ■ Затраты после пересчета

Рис. 6. Структура данных системы поддержки принятия решения

Комплекс математического и программного обеспечения прошел апробацию в составе автоматизированной системы управления региональным газоснабжением Воронежской области, результаты которой свидетельствуют об эффективности и работоспособности разработанных моделей и алгоритмов принятия решений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основе системного анализа проблематики автоматизированного управления региональными системами газораспределения определены основные задачи в области совершенствования процессов принятия решений, учитывающие специфику функционирования региональной газораспределительной организации.

2. Формализованы задачи принятия управленческих решений, относящиеся к различным классам: отдельно взятой проблеме, группе проблем (мультипроблеме), потоку проблемных ситуаций (метапроблеме). Разработаны модели и алгоритмы выработки соответствующих управленческих решений.

3. Разработан алгоритм идентификации класса проблемной ситуации, использующий математический аппарат нечеткой логики.

4. Сформулирована задача оптимального управления процессом принятия решений в условиях функционирования газораспределительного предприятия.

5. Предложены процедуры минимизации рисков принимаемых решений в условиях неопределенности, реализующие модели Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера.

6. Разработан алгоритм принятия управленческих решений, учитывающий поступление распределенной во времени информации.

7. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств математического и информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз».

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Птицын C.B. Модели принятия решений в системах управления региональным газораспределительным предприятием / C.B. Птицын, В.Л. Бурковский, Б.А. Платонов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2006. Т. 2. № 5. С. 37- 42.

2. Платонов Б.А. Модифицированный алгоритм принятия управленческих решений в условиях неопределенности задачи дискретной оптимизации на основе реализации метода трансформации / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2007. Т. 3.№5.С. 131-133.

3. Птицын C.B. Алгоритм решения задачи дискретной оптимизации на основе реализации метода трансформации / C.B. Птицын, Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2007. Т. 3. №1. С. 74-77.

4. Птицын C.B. Стохастическая модель принятия управленческих решений в региональном газораспределительном предприятии / C.B. Птицын, Б.А. Платонов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2007. Т. 3. №1. №5. С. 20-22.

5. Платонов Б.А. Повышение надежности управленческих решений в условиях регионального газораспределительного предприятия / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 2. С. 35-37.

Статьи и материалы конференций

6. Платонов Б.А. Модели прогнозирования регионального газопотребления на основе кривых сезонных колебаний / Б.А. Платонов, C.B. Птицын, В.Л. Бурковский // Высокие технологии энергосбережения: труды Междунар. школы-конф. Воронеж, 2005. С. 73-74.

7. Птицын C.B. Средства оперативного контроля потерь энергоресурсов в региональной системе газоснабжения на основе ERP-технологий / C.B. Птицын, Б.А. Платонов, B.JT. Бурковский // Высокие технологии энергосбережения: труды Междунар. школы-конф. Воронеж, 2005. С. 78-79.

8. Платонов Б.А. Алгоритм выработки корректируемых решений в региональном газораспределительном предприятии / Б.А. Платонов, C.B. Птицын,

B.Л. Бурковский // Интеллектуальные информационные системы: труды Все-рос. конф. Воронеж, 2006.4.1. С. 135-136.

9. Платонов Б.А. Моделирование процессов принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газораспределительным предприятием / Б.А. Платонов, C.B. Птицын, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. конф. Воронеж, 2006. Ч. 2. С. 25-27.

10. Платонов Б.А. Модель адаптивного управления подсистемой технического обслуживания системы газоснабжения / Б.А. Платонов, ВЛ. Бурковский // Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования: труды II Междунар. науч. конф. Воронеж, 2007. С. 153-154.

11. Платонов Б.А. Учет достоверности свидетельств в системе управления региональным газораспределительным предприятием // Молодежь и наука: реальность и будущее: 1 Междунар. науч.-техн. конф. Невынномысск, 2008. Т. 2.

C. 391-394.

12. Платонов Б.А. Динамический метод анализа иерархий в системах принятия решений / Б.А. Платонов, ВЛ. Бурковский // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2008. С. 10-13.

13. Платонов Б.А. Система принятия решений в условиях регионального газораспределительного предприятия / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Электротехнические комплексы и системы управления: науч.-техн. журнал. Воронеж, 2008.2(10). С. 35-36.

14. Платонов Б.А. Учет достоверности свидетельств при принятии управленческих решений в условиях неопределенности / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 67-68.

15. Платонов Б.А. Модель принятия управленческого решения по мета-проблеме в условиях регионального газораспределительного предприятия / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. конф. Воронеж, 2009. С. 44.

16. Платонов Б.А. Модель принятия управленческого решения по мульти-проблеме в условиях регионального газораспределительного предприятия / Б.А. Платонов, В.Л. Бурковский // Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве: труды Всерос. конф. Воронеж,

2009. С. 53.

Подписано в печать 16.11.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 90 экз. Заказ № ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

Введение

Глава 1. Проблематика принятия решений в автоматизированной системе управлении региональным газораспределительным предприятием

1.1 Специфика процесса выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования регионального газораспределительного предприятия

1.2 Методы формализации задач принятия управленческих решений в региональном газораспределительном предприятии

1.3 Математические средства решения задач прииятия управленческих решений

1.4 Информационные технологии поддержки процессов принятия решений

1.5 Цель работы и задачи исследования

Глава 2. Моделирование процессов принятия управленческих решений в рамках автоматизированной системы управления региональным газораспределением

2.1 Классификация задач принятия решений

2.2 Модели принятия управленческих решений в условиях муль-типроблемы

2.3 Модели принятия решений третьего класса (метарешений)

2.4 Моделирование процессов выработки мульти- и метарешений 89 2.5. Моделирование динамики и прогноз уровня регионального газопогреблепия. 93 Выводы

Глава 3. Модели управления процессами принятия решений

3.1 Идентификация проблемной ситуации.

3.2 Моделирование задач принятия решений.

3.3 Оптимизационная модель управления процессами принятия решений

Выводы

Глава 4. Модели минимизации рисков в процессе принятия решений

4.1 Определение коэффициента уверенности в модели Шортли-фа-Бьюкенена

4.2 Учет достоверности свидетельств в модели принятия решений на основе метода Демпстера-Шафера

4.3 Алгоритм выработки корректируемых решений 141 Выводы

Глава 5. Программное обеспечение моделей принятия решений и результаты практической апробации

5.1 Структура и состав программного комплекса принятия решений

5.2 Структура и пользовательский интерфейс модуля прогнозирования уровня регионального газопотребления

5.3 Структура и пользовательский интерфейс модуля принятия решений в автоматизированной системе управления региональным газораспределительным предприятием

Актуальность темы. В структуре экономики страны особо важная роль отводится газораспределительным предприятиям, и, прежде всего региональным, представляющим основные отрасли обслуживания промышленности и населения городов. Кроме того, предприятия газоснабжения относятся к классу «экстремальных» производств, что обуславливает высокие требования к безопасности и ответственности принимаемых решений. Недостаточная изученность специфики проблем, возникающих в таких системах, мультивариантность и жесткий временной ресурс принятия управленческого решения приводят к аварийным отключениям потребителей, что часто критически недопустимо.

Значительные резервы дальнейшего улучшения качества функционирования региональных газораспределительных предприятий, в том числе и в сложившихся экономических условиях, заключены в дальнейшем совершенствовании процессов автоматизации управления на основе применения современных экономико-математических методов и информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью дальнейшего повышения эффективности процессов принятия решений в автоматизированных системах управления региональным газоснабжением за счет совершенствования математических средств их моделирования и анализа рисков.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений, составляющих основу средств обеспечения автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями, обеспечивающих высокую эффективность функционирования в условиях трудноформализуемых и слабоструктурированных потоков проблемных ситуаций.

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи исследования: проведение системного анализа потоков проблем и конфликтных ситуаций, возникающих при эксплуатации региональной газораспределительной сети; построение моделей процессов выработки управленческих решений в условиях локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и потока разнородных проблемных ситуаций высокой интенсивности, как функционального ядра систем управления региональным газораспределением; разработка алгоритма идентификации проблемной ситуации на основе реализации аппарата кластерного анализа и нечетких множеств; построение математической модели оптимального управления процессами принятия управленческих решений; разработка численных процедур, обеспечивающих повышение эффективности принимаемых решений в условиях неопределенности; разработка математических моделей минимизации рисков в процессе принятия управленческих решений на основе моделей Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера; разработка программного обеспечения комплекса математических моделей и алгоритмов управления процессами принятия решений.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории управления, теории математического моделирования, теории математического программирования, теории принятия решений, теории нечетких множеств, объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: многоуровневая модель процесса принятия решений в рамках систем управления региональным газораспределительным предприятием, отличающаяся направленным анализом локальной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем; алгоритм идентификации проблемных ситуаций и класса задач принятия управленческих решений, отличающийся реализацией методов кластерного, иерархического анализа, а также аппарата нечеткой логики; модифицированные модели Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера, позволяющие компенсировать недостатки исходных моделей при минимизации рисков в процессе принятия решений; модель формирования управленческих решений, отличающаяся учетом распределенной во времени информации при реализации процедуры минимизации рисков; структура программного комплекса, реализующего разработанные модели и алгоритмы управления процессами принятия решений в рамках автоматизированных систем управления газораспределительными предприятиями.

Практическая ценность. Предложенные в работе модели принятия решений, а также средства их информационной поддержки могут быть реализованы в составе математического и аппаратно-программного обеспечения, ориентированного на использование в рамках автоматизированных систем управления региональными газораспределительными предприятиями.

Использование результатов работы для решения прикладных задач управления региональным газопотреблением позволяет получить экономический эффект за счёт повышения качества и оперативности принятия управленческих решений и уменьшения уровня рисков.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств математического и информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз». Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе Воронежского государственного технического университета в дисциплинах «Моделирование систем управления», «Идентификация и диагностика систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Международной школы-конференции "Высокие технологии энергосбережения" (2005); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2006); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы»; Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2007); Международной научно-практической конференции «Молодежь и наука: реальность и будущее» (Невинномысск, 2008); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2008); Всероссийской конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж 2009); а также на научных семинарах кафедры автоматики и информатики в технических системах Воронежского государственного технического университета (2006-2009 гг.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 печатных работах, из них 5 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения и библиографического списка. Она изложена на 182 страницах машинописного текста, содержит 54 рисунков, 33 таблиц. Библиографический список содержит 112 наименований.

Заключение

Проведенные в рамках диссертационной работы исследования в области моделирования процессов принятия решений и создания средств их аппаратно-информационного обеспечения, ориентированных на использование в автоматизированных системах управления региональным газопотреблением, позволили получить следующие основные результаты:

1. На основе системного анализа проблематики автоматизированного управления региональными системами газораспределения, определены основные задачи в области совершенствования процессов приянтия решений, учитывающие специфику функционирования региональной газораспределительной организации.

2. Формализованы задачи принятия управленческих решений, относящиеся к различным классам: отдельно взятой проблеме, группе проблем (мультипроблеме), потоку проблемных ситуаций (метапроблеме). Разработаны модели и алгоритмы выработки соответствующих управленческих решений.

3. Разработан алгоритм идентификации класса проблемной ситуации, использующий математический аппарат нечеткой логики.

4. Сформулирована задача оптимального управления процессом принятия решений в условиях функционирования газораспределительного предприятия.

5. Предложены процедуры минимизации рисков принимаемых решений в условиях неопределенности, реализующие модели Шортлифа-Бьюкенена и Демпстера-Шафера.

6. Разработан алгоритм принятия управленческих решений, учитывающий поступление распределенной во времени информации.

7. Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде моделей анализа и принятия решений, интегрированных в рамках комплекса средств математического и информационного обеспечения автоматизированной системы управления газопотреблением в ООО «Воронежрегионгаз».

1. Движение А. Отказоустойчивость - свойство, обеспечивающее постоянную работоспособность цифровых систем. - ТИИЭР, 1978. - Т. 66, №10. - С. 5-26.

2. Автоматизация процессов принятия решений в системах управления /В.С.Симапков, Ю.К.Лушников, В.А.Морозов и др.: Аналитический обзор, 1970-1985 гг., № 4087. М.: ЦНИИТЭИ, 1986. - 42 с.

3. Автоматизированные системы управления в народном хозяйстве /Под ред. В.С.Синяка. М.: Экономика, 1987. - 125 с.

4. Адрющенко В.А. Теория систем автоматического управления. Л.: ЛГУ, 1990.-251 с.

5. Александров IT.И. и др. Моделирование организации и управления решением научно-технических проблем. М., Наука, 1988. - 250 с.

6. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990.- 240с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

8. Антонюк Б.Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986. - 125 с.

9. Апостолов А.А., Кучин Б.Л. Нейросетевые экспертные системы для объектов магистрального транспорта газа // Газовая промышленность. 2004. №2. С. 72-74.

10. Ю.Арсеньев Ю.И., Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. Интегрированные интеллектуальные системы принятия решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.-270 с.

11. Арчибальд Р. Управление высокотехнологичными программами и проектами / Пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2002. - 464 с.

12. Балдин К.В. и др. Экономические и информационно-аналитические основы управления инвестиционными проектами: Монография. -Воронеж: МОДЭК, 2002. 213 с.

13. Беллман Р. Динамическое программирование. -М.: ИЛ, 1960. -400 с.

14. Беляев JI.C. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. - 406 с.

15. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 1973. -160 с.

16. Блохин А.Н. Задачи принятия решений при управлении региональными газораспределительными организациями // Вестник Тамбовского государственного технического университета. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. - Т. 11. № 1.- С. 37-41.

17. Блохин А.Н. Проблемы отказоустойчивости принимаемых решений на предприятиях газовой отрасли // Труды ТГТУ: Сб. пауч. ст. молодых ученых и студентов. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. -Вып. 15.-С. 51-52.

18. Бучиев О.А., Трубицин Н.П., Бухаров В.А. Методика определения коммерческой эффективности новой техники в ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2004. № 2. - С. 10-12

19. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. Методологический аспект. — М.: Экономика, 1977. 216 с.

20. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем / Учебник. М.: Финансы и статистика, 2002. - 352 с.

21. Влиссидес Дж. Применение шаблонов проектирования. Дополнительные штрихи.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -144 с.

22. Гафт М.Г. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание, 1979.-64 с

23. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. - 432 с.

24. Гнедепко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М: Наука, 1965. - 524 с.

25. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учеб. пособие — М.: Дело и Сервис, 1999. 112 с.

26. Гришин Ю.П., Казаринов Ю.М. Динамические системы, устойчивые к отказам. vM.: Радио и связь, 1985. 176 с.29.-Денисов А.А. Информационные основы управления. JI.: Энерго-атомиздат, 1983. — 72 с.

27. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учеб. пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999. - 176 с.

28. Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам / Д. Уотермен, Пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 388с.

29. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.- 176с.

30. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Айрис пресс, 2002. - 576 с.

31. Информационные ресурсы для принятия решений: Учеб. пособие / А.П. Веревченко, В.В. Горчаков, И.В. Иванов, О.В. Голодова. -М.: Академический проспект; Екатеринбург: Деловая книга, 2002. -560 с.

32. Информационные технологии управления: Учеб. пособие / Под ред. Ю.М. Черкасова. М.: ИНФРА-М, 2001. - 216 с.

33. Исаев Е.С., Бородавко А.Ю. Выбор оптимальных параметров проектируемых магистральных газопроводов Газовая промышленность. 2004. - № 7. - С. 47-48.

34. Исаков А.Н., Алексеева Н.Н., Москаленко А.В. Декларирование опасных объектов: аспекты практического применения // Газовая промышленность. 2004. № 1. - С. 74-75.

35. Калянов Г.Н. CASE-технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. 3-е изд. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 320 с.

36. Карасевич A.M. Научно-методическое и проектное обеспечение развитие газификации регионов России // Газовая промышленность. 2004. -№1. С. 4-7.

37. Карасевич A.M., Сухарев М.Г., Матюшечкин В.Н., Тверской И.В. Научно-методическое и информационное обеспечение развития газоснабжения России // Газовая промышленность. 2004. -№ 8. С. 16.

38. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков И.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. — М.: Наука, 1986.-360с.

39. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М: Статистика, 1973. —103 с.

40. Кисленко Н.А., Кудрявцев А.А., Постников В.Д., Гришко В.В., Анохина О.С. Анализ эффективного спроса на газ в рамках программ газификации // Газовая промышленность. 2004. -№ 8. С. 22-27.

41. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.-288 с.48.-Коваленко А.Е. Отказоустойчивые микропроцессорные системы. -Киев: Техника, 1986. 150с.

42. Кунц Г., О.Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций /Пер. с англ. М.: Прогресс, 1981. - 495 с.

43. Ланге О. Оптимальные решения. М.: Прогресс, 1967. — 286 с.

44. Ларичев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативных, имеющих оценки по многим критериям // Автоматика и телемеханика. 1981.-№ 8.-С. 131-141.

45. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. М.: Логос, 2000. - 296 с.

46. Лукашевич В. В. Менеджмент в структурно-логических схемах: Учебное пособие/ В. В. Лукашевич М.: Издательство «Экзамен», 2003. -224 с.

47. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 864 с.

48. Макаров И.М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1987. -350 с.

49. Маклаков С.В. Создание информационных систем AllFusion Modeling Suit М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. - 432 с.

50. Малин А.С., Мухин В.И. Исследование систем управления: Учебник для вузов. М: ГУ ВШЭ, 2002. - 400 с.

51. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

52. Моисеев HIT. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 с.

53. Моррис У.Т. Наука об управлении. Байесовский подход. М.: Мир. -304 с.

54. Муромцев Ю.Л. и др. Микропроцессорные системы оптимального управления: Учеб. пособие. Тамбов, 1990. — 93 с.

55. Надежность технических систем: Справочник / Беляев Ю.К., Богатырев В.А., Болотин В.В. и др. / Под ред. Ушакова И.А. М.: Радио и связь, 1985.-608с.

56. Осколков Г.Н., Мельников А.А., Гельман А.В. Проблемы и технические решения реконструкции газораспределительных систем Газовая промышленность, 2004. - №8. - С 20-21

57. Отказоустойчивые вычислительные системы / И.А. Мамзелев, М.Ю. Русаков, Е.Д. Часовников и др. // Зарубежная радиоэлектроника. 1983. № 11. С. 3-28.

58. Пикфорд Дж. Управление рисками. М.: ООО «Вершина», 2004. - 352 с.

59. Платонов Б.А, Бурковский B.J1. Повышение надежности управленческих решений в условиях регионального газораспределительного предприятия // Вестник Воронежского государственного технического университета Воронеж, 2008. - № 2. - Том 4 - С. 35-37.

60. Платонов Б.А. Птицын С.В. Бурковский B.JI. Алгоритм выработки корректируемых решений в региональном газораспределительном предприятии // Интеллектуальные информационные системы: Труды всероссийской конференции. Воронеж, 2006. - часть 1 - С. 135-136.

61. Платонов Б. А. Бурковский В. Л. Птицын С. В. Модели прогнозирования регионального газопотребления на основе кривых сезонных колебаний // Высокие технологии энергосбережения: Труды международной школы-конференции. Воронеж, 2005. - С. 73-74.

62. Платонов Б.А. Учет достоверности свидетельств в системе управления региональным газораспределительным предприятием // 1-я Международная научно-техническая конференция «Молодежь и наука: реальность и будущее» Невыпномысск, 2008 - Том 2. - С. 391-394.

63. Платонов Б.А., Бурковский B.JI. Динамический метод анализа иерархий в системах принятия решений // Межвузовский сборник научных трудов "Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах". Воронеж, 2008 - С. 10-13

64. Птицын С. В. Бурковский В. JI. Платонов Б. А. Модели принятия решений в системах управления региональным газораспределительным предприятием // Вестник Воронежского государственного технического университета Воронеж, 2006. - №5. - Том 2. - С. 37-42.

65. Птицыи С.В., Платонов Б.А., Бурковский B.JI. Алгоритм решения задачи дискретной оптимизации па основе реализации метода трансформации // Вестник Воронежского государственного технического университета Воронеж, 2007. - №1. - Том 3. - С. 74-77.

66. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 256 с.

67. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф. Мищенко. М.: Физматгиз, 1961. - 187 с.

68. Пряхина И.Д. Концепция создания системы контроля технического состояния газораспределительных сетей и технического оборудования,отработавших установленный для них ресурс // Газ России. 2002. № 3. - М.: Изд-во ОАО «Росгазификация». - С. 13-17.

69. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. Т. 1: Айвазян С.А., Мхитаряи B.C. Теория вероятностей и прикладная статистика. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. 656 с.

70. Радкевич В.В. Системы управления объектами газовой промышленности. Издание 2-е исправленное и дополненное. — М.: Серебряная нить, 2004.-440 с.

71. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. Учеб. пособие. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002.-288 с.

72. Романов В. Г1. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие / Под ред. Н.П. Тихомирова. — М.: Издательство "Экзамен", 2003.-496 с.

73. Рыбина Г.В. Технология проектирования прикладных экспертных систем. М.: МИФИ, 1991. - 104 с.

74. Саати Г. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1989.-316с.

75. Седых А.Д., Апостолов А.А., Кучин Б.Л. Идентификация риска линейной части магистральных газопроводов. М.: Газойл пресс. 2001. - С. 62-104.

76. Седых А.Д., Гриценко А.И., Одишария Г.Э. и др. Анализ риска эксплуатации объектов газовой промышленности // Газовая промышленность. 2000.-№ 8.-С. 14.

77. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Теория ожидаемого эффекта. — М.: Наука, 2002. 182с.

78. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. -М.: Наука, 1987. 712 с.

79. Таха Хэмди А. Введение в исследование операций / Пер. с анг. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 912с.

80. Тятюшкин А.И. Численные методы и программные средства оптимизации управляемых систем. Новосибирск: Наука, 1992. - 193 с.

81. Уемов А. И. Системный подхода и общая теория систем. М.: Мысль. 1978.-272 с.

82. Уткин В.Б., Балдин К.В. Информационные системы и технологии в экономике: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 335 с.

83. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование: Пер. с англ. / Под ред. M.JI. Быховского. М.: Мир, 1975. - 608 с.

84. Чейз Р.Б., Эквилайн Н.Дж., Якобе Р.Ф. Производственный и операционный менеджмент / Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001704 с.

85. Черемных С.В. и др. Структурный анализ систем: ГОЕР-технологии / С.В. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2001. — 208с.

86. Шаллоуей Ал., Тротт Дж. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориентированному анализу и проектированию: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. 288 с.

87. Юдин Д.Б. Вычислительные методы принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.- мат. лит., 1989. - 320 с.

88. Якупов З.Г., Усошин В.А., Арифулин Р.Х. Создание системы безопасной эксплуатации газопромыслового оборудования Газовая промышленность, 2004. - №8. - С 10-12

89. Buchanan B.G. and Shortliffe Е.Н. ed. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project -Reading. MA: Addison-Wesley, 1984.

90. Eom H., Lee S. Decision Support Systems Applications Research: A Bibliography (1971-1988) // European Journal of Operational Research, 1990. -N46.-pp. 333-342.

91. Dempster A.P. A generalization of Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, 30 (Series B): 1-38, 1968.109. www.insight.co.uk110. www.riskwatch.com111. www.securityanditor.net

92. От«рытое эч|ионерное общество «ГАЗПРОМ* Общество с ограниченном ответственностью «МЕ ЖРЕГИОНГАЗ»

93. Общество с ограниченной ответственностью ВОРОНЕЖСКАЯ РЕГИОНАЛЬНАЯ КОМПАНИЯ ПО РЕАЛИЗАЦИИ ГАЗА1. ООО «ВОРОНЕЖРЕГИОНГАЗ»

94. ЗАМЕСТИТЕЛЬ ГЕНЕРАЛЬНОГО ДИРЕКТОРА394006, г. Воронеж, пер. Красноармейский, д. 12А тел: +7(4732) 54-3400, 54-34-30 факс: +7(4732) 54-34-90 e-mail: office@vrgaz.ru

95. ОКПО 51715344 ИНИХПП 36500048971366401001 ОЮЭД 51.51;52.63от 2009 г. на №от «»2009 г.

96. Справка о внедрении результатов диссертационного исследования

97. Ожидаемый экономический эффект достигается за счет повышениякачества и эффективности, а также уменьшения рисков в процессе принятия управленческих решений.

98. Заместитель генерального директора У/yu^f v.^ Жиркова Г. Н.1. Прорс1. Уч-иерждаюйателыюй работе1. ВГТу»1. С.В. Сафонов .2009 г.л к то внедрении результатов диссертационной работы «учебный процесс

99. Вид внедрения результатов: программа для ЭВМ, свидетельство ОЦНИТ №50200700881 от 26.04.07комплекс, машина, система. прибор. инструмент. технология, методика, зарегистрированные программы для ЭВМ. базы данных и т.д.)

100. Форма внедрения: программное средство для ЭВМ, учебное пособие «Математические методы системного анализа» (рукопись подготовлена для печати)учебник, учебное пособие, курс лекций, методические указания и т.д., с указанием выходных данных)

101. Технический уровень: диссертационная работапатенты России, дипломы, медали и др. их № и дата)

102. Эффект от внедрения (ожидаемый, фактический)

103. Улучшение усвоения материала по дисциплинам на реальных примерах. Повышение уровня подготовки специалистов.1. Согласованно:1. Руковотемы1. Бурковский сь, Ф.И.О.)

104. Специалист по учебно-методической работе работе 1 кат. отдела МОУП УМУ2009 г.1 »2009 г.1. Декан ({^щштета74— В.Л. Бурковский ( убдинсъ. Ф.И.О.) « у^>> £ 4 2009 г.

105. Председатель методического совета факул ь гет а—-——~1. Т.А. Бурковскаяподпись. И.О.) « С /J 2009 г.1. Зав. Кафедгк5дпиС'^1хИ.О.)1. OS1. В.Л. Бурковский2009 г.1. Диссертант1. Б.А. Платоновподпись, Ф.И.О.) « J » О J? 2009 г.