автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Задачи принятия управленческих решений на примере региональной газораспределительной организации

На правах рукописи

БЛОХИН Анатолий Николаевич

ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тамбов 2005

Работа выполнена в Тамбовском государственном техническом университете на кафедрах "Информационные процессы и управление ", "Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем".

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Матвейкин Валерий Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Ядыкин Игорь Борисович,

доктор технических наук, профессор Чертов Евгений Дмитриевич

Ведущая организация Институт системного анализа РАН,

г. Москва

Защита диссертации состоится 8 апреля 2005 г. в " 15 " часов на заседании диссертационного совета Д212. 260. 01 Тамбовского государственного техлического университета по адресу: 392000. г. Тамбов, ул. Советская, 106, ТГТУ, Большой зал.

Отзывь! в двух экземплярах, скрепленные гербовой печатью, просим направлять по адресу: 392000 г. Тамбов, ул. Советская, 106. ТГТУ, ученому секретарю.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тамбовского государственного технического университета.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета А.А. Чуриков

¿/¿450

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Принятие управленческих и проектных решений при эксплуатации региональных газораспределительных организаций (ГРО) и других объектов газовой отрасли связано с оперативным решением разнообразных задач, характеризующихся высокими требованиями к обеспечению пожаровзрывобезопасности, строгой ответственностью за неправильные действия, уникальностью, наличием факторов неопределенности, необходимостью учета множества ограничений и использования обширного справочного и регламентирующего материала. Своевременное и эффективное решение задач руководителем ГРО по возникающим проблемам и конфликтным ситуациям во многом определяет успех эффективной деятельности и развития ГРО и невозможно без использования интерактивных компьютерных систем поддержки принятия решений. Принимаемые решения должны соответствовать миссии и целям, как самой организации, так и соответствующего региона. При этом должны учитываться допустимые для реализации решения ресурсы.

Однако до настоящего времени выработка управленческих решений на ГРО осуществляется без учета механизмов, отражающих влияние различных факторов на формирование производственной стратегии. Отсутствуют инструменты, обеспечивающие оперативную выработку обоснованных решений в требуемые сроки. Практически мало исследованы аспекты принятия решений по группе проблем (мультипроблеме) и применительно к потоку проблем, идентификации проблемной ситуации, на основе которой производится выбор соответствующего метода выработки решения, повышению отказоустойчивости принимаемых решений в условиях неопределенности. Поэтому разработка методов повышения эффективности принимаемых управленческих решений руководителем региональной ГРО является актуальной темой исследования.

Работа выполнена в соответствии с федеральной целевой программой «Интеграция науки и высшего образования России на 2002 - 2006 годы» (Гос. контракт № И 0556/1654 от 24.09.2002 г.).

Цель работы. Развитие отдельных положений теории принятия управленческих решений для обеспечения высокоэффективного функционирования объектов газовой отрасли применительно к потоку возникающих проблем, связанных с техническими, экономическими, социальными, экологическими и другими аспектами деятельности региональной ГРО.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: 1) проведение системного анализа проблем и конфликтных ситуаций, возникающих при эксплуатации региональной ГРО, их классификация и оперативное принятие управленческих решений руководителем ГРО; 2) идентификация класса возникающей проблемной ситуации; 3) разработка процедур, обеспечивающих повышение эффективности принимаемых решений руководителем ГРО в условиях неопределенности; 4) построение моделей процессов вы-

РОС. НЧНИ-'Н^ЬКЛЯ С.Пегербурт

работки управленческих решений и процедуры коррекции этого процесса с учетом дополнительно поступающей информации о проблеме; 5) разработка процедур принятия решения по группе проблемных ситуаций; 6) формализация и решение задачи метауправления процессом принятия решений в условиях потока разнородных проблемных ситуаций высокой интенсивности.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, математического моделирования, теории принятия решений и управления рисками, искусственного интеллекта.

Научная новизна. Предложена классификация проблем, характерных для функционирования региональной ГРО.

Разработан оригинальный алгоритм идентификации проблемных ситуаций и класса задач принятия управленческих решений.

Построены модели процессов принятия решений, учитывающие специфику одной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем.

Разработан алгоритм принятия управленческих решений руководителем ГРО с учетом поступления распределенной во времени информации.

Практическая ценность. Разработана методика принятия управленческих решений в условиях реального функционирования региональной ГРО по группе проблемных ситуаций в условиях неопределенности. Сформулированные в работе подходы по повышению обоснованности принимаемых решений, алгоритмы идентификации ситуаций и принятия решений являются важнейшей составной частью деятельности руководителей по повышению эффективности функционирования объектов газовой отрасли (ОГХ). Результаты работы внедрены в ОАО «Тамбовоблгаз» и рекомендованы к использованию в других региональных организациях газовой отрасли. Разработанные методы положены в основу созданного при непосредственном участии автора практикума по принятию управленческих решений при эксплуатации опасных промышленных объектов и используются при подготовке инженеров по специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств» и магистров направления 150400 «Технологические машины и оборудование».

Апробация работы и публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе сделано два доклада на международных конференциях.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка цитированной литературы, содержащего 144 источника, и приложений. Содержание диссертации изложено на 132 страницах машинописного текста, включая 15 рисунков и 12 таблиц.

Настоящая работа по принятию решений при эксплуатации потенциально опасных промышленных объектов является законченной составной чааью цикла проводимых под руководством профессора Бодрова В.И.1 исследова-

ний в области компьютерного моделирования, принятия оптимальных реше-2

ний и оптимального управления химико-технологическими процессами и

а

производствами в условиях неопределенности. Профессору Бодрову В.И, также профессорам: В.Г. Матвейкину, Ю.Л. Муромцеву и С.И. Дворецкому автор выражает глубокую благодарность за помощь в работе.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение. Сформулирована цель работы, обоснована ее актуальность, показаны научная новизна и практическая значимость, приведена аннотация основных результатов работы.

1 Проблемы принятия решений при управлении ГРО и постановка задачи исследований. Выполнен анализ особенностей проблем и выработки управленческих решений по обеспечению безаварийного и эффективного функционирования региональной ГРО Рассмотрены основные постановки задач я методы их решения, информационные технологии, используемые для поддержки принятия решений руководителем ГРО. На основе выполненного обзора состояния работ по различным аспектам функционирования и развитая ГРО, связанных с техническими, экономическими, социальными, экологическими и другими сферами деятельности, определены задачи настоящей работы.

2 Анализ процесса принятия управленческих решений. Проводится исследование проблем и принятие управленческих решений с учетом особенностей функционирования и развития региональной ГРО. Значительная доля проблем имеет характер нарушений нормальной деятельности предприятия в текущий момент времени, другая часть определяется на основе прогнозирования изменений показателей работы ГРО и требует принятия соответствующих решений, чтобы избежать обострений в будущем.

В ходе функционирования региональной ГРО значительная часть проблемных ситуаций возникает в случайные моменты времени, т.е. имеет место поток выявляемых проблем в виде альтернирующего случайного процесса. Так как время на решение задачи (принятие решения) может быть значительным, то возможно образование очереди из проблем, ожидающих своего решения. В этом случае возникает необходимость определения рейтинга проблемных ситуаций и последовательности решения задач по проблемам, находящихся в очереди.

Учитывая данные обстоятельства, выделено три класса проблем и соответственно задач принятия решений (ЗПР) по ним. К первому классу относятся задачи принятия решения по одной отдельно взятой проблеме. Эти задачи исследованы наиболее полно. Ко второму классу относятся задачи выработки решения по группе проблем или мультипроблеме. Задачи третьего класса связаны с принятием решений применительно к потоку проблемных ситуаций. Задачи принятия решений второго класса (ЗПР2) и третьего (ЗПРЗ) исключительно важны для эффективного управления ГРО и недостаточно исследованы.

Задачи второго класса или мультизадачи принятия решений (МЗПР) имеют место в сложных проблемных ситуациях, характеризующихся необходимостью принятия решений по группе проблем в жестко ограниченное время. Под группой проблем /7 понимается множество из отдельных проблем

п,, /=1,«, по которым требуется выработать решения с участием лица, принимающего решение (ЛПР), в интервале времени [/0,?к]. При этом суммарное время на последовательное разрешение этих проблем превышает

и

Д^=*в-<Ь,т.е.ДГ={Л„/72,...,Л,}, п>2, £ Д/(/7,)> Мд, здесь Аг(Л,)-

1=1

время выработки решения по г'-ой проблеме. Кроме того, для группы проблем характерно наличие ограниченных ресурсов материальных /?м, финансовых 7?ф и людских Ял, таких, что возможны ситуации

1>м(Я*)>Лм> ¿/гл(Я,)>йл. где /г7(Я;) - ресурсы

/=1 1=1 /=1

для реализации принятого решения по ¡'-ой проблеме, /е{м, ф, л}.

Рассмотрим мультипроблему, содержащую П1 - прекращение подачи по магистральному газопроводу; п2- задержка с операциями плановой врезки газопроводов районной сети; 773- неплатежи потребителей газа; П4 - выставление штрафных санкций. Решение проблем П^, Я2 требует учета ограниченности людских ресурсов, а /73 и /74 - финансовых ресурсов. Вместе с тем все четыре проблемы требуют принятия решений за ограниченное время.

В зависимости от связи отдельных проблем группы между собой возможны следующие случаи:

- множество Л состоит из независимых по ресурсам проблем таких, что

Ч/е{м,ф,л }:£/г,(Я,.)<Лу., (1)

(=1

где - допустимые ресурсы ;-го вида для мультипроблемы;

- множество Л содержит подгруппу (или подгруппы) проблем, которые могут быть объединены в одну, при этом эффект от реализации объединенной проблемы повышается.

С учетом введенных обозначений ЗПР по группе проблем формулируются следующим образом. Для множества проблем и фиксированного временного интервала [?оЛ-] требуется за время найти группу решений

, г =1,«} таких, что выполняются условия (1) Данная задача, сокращенно

ЗПР 2.1, относится к категории задач удовлетворения.

Если по каждой проблеме Я,, г =1 ,п определены критерии £?(Л,) или

цели и требуется найти решения |и* (Л,), г =1 ,ппри которых критерии достигают наилучших значений, то данная задача является задачей оптимального принятия решения по мультипроблеме (ЗПР 2.2).

Если при решении ЗПР 2.1 одно или несколько ограничений (1) не могут быть выполнены, то дополнительно возникает задача распределения ресурсов. Данную усложненную задачу обозначим ЗПР 2.3. Аналогичные трудности могут возникнуть при решении ЗПР 2.2. Здесь вводится дополнительный критерий, характеризующий потери от недостаточности ресурсов на реализацию решений по отдельным проблемам. Эту задачу назовем ЗПР 2.4.

Задачи, в которых не выполняется условие Аг(?7) <Агй , назовем соответственно ЗПР 2.5 (без критериев £>(Л,-)) и ЗПР 2.6 (с критериями £>(/7;)), здесь

Д/(77) - время, необходимое для принятия решения по мультипроблеме.

Для задач второго класса процесс принятия решения включает ряд дополнительных этапов: 1) ранжирование проблемных ситуаций по важности; 2) выделение группы проблем, которые могут быть объединены в общую проблемную ситуацию; 3) для группы проблем, имеющих одинаковые ранги, проводится второй этап ранжирования; 4) выделение подгруппы проблем, связанных общими ограничениями на ресурсы.

Процесс функционирования региональной ГРО сопровождается потоком возникающих разного рода проблем, по которым требуется вырабатывать и принимать оперативные управленческие решения. Эти проблемы вызываются как внутренними причинами (отказы оборудования и т.п.), так и внешними причинами природного или экономического характера. Будем рассматривать возникновение проблем как некоторые события по аналогии с событиями в теории массового обслуживания. Особенностями рассматриваемого потока событий являются: неоднородность (проблемы различаются по важности); неординарность (возникновение нескольких проблем одновременно); нестационарность (возможны, например, сезонные изменения значения плотности потока).

По степени важности проблемы можно разделить на категории. К категории А относятся проблемы, требующие немедленного принятия решения, т.е. проблемы, связанные с авариями и предаварийными ситуациями, стихийными бедствиями и т.д. Важные проблемы, связанные со значительным экономическим ущербом и требующие экстренного решения, образуют категорию В. К категории С относятся другие проблемы, решения по которым должны быть приняты в ограниченные сроки. Моменты возникновения проблем категорий А, В, С сразу же становятся известными. Общий поток событий 5 можно рассматривать как сумму этих трех потоков.

Наряду с событиями потока 5 имеются проблемные ситуации (категория О), момент возникновения которых не поддается точному определению. К таким проблемам, например, относятся необходимость замены устаревшего оборудования, выполнение инновационных проектов, проведение мероприятий по реструктуризации и т.п. В условиях рыночных отношений важность эгой категории проблем постоянно возрастает, так как от эффективности их решения непосредственно зависит конкурентоспособность предприятия.

Задачи третьего класса (ЗГ1Р 3) требуют выработки метарешений

°мета> относящихся непосредственно к потокам проблем {/7(/,), г, е ,9"п} и мультипроблем { ейГц] (рис. 1), здесь - моменты времени воз-

никновения соответствующих событий; ¿Гп - множество моментов времени.

Отличиями ЗПР 3 относительно проблем категории £> являются следующие. Во-первых, эти задачи не лимитированы строго к временному интервалу

И

(ЗПР)!

П(ц) ¿4+1)

(ЗПР) (ЗПР)

37 6-.)

(МЗПР) —н (МЗПР) —► (МЗПР)

Потоки проблем и мульгипроблем^ ----щ--------------

Мониторинг потоков

Идентификация метапооблемы

Постановка ЗПР по метапроблеме

Решение метазадачи ]

Рис. 1 Схема процесса принятия решения по метапроблеме

момент времени ?0 неизвестен и определение его представляет собой самостоятельную проблему. Во-вторых, проблемы категории £> характеризуются высокой степенью неопределенности. Поэтому они не могут рассматриваться как события, так как неизвестно когда и что должно совершиться

Учитывая исключительную важность проблем категории Д для развития предприятия основными задачами третьего класса являются следующие. Задача определения времени % начала этапа обновления бизнес-процессов. Время 70 здесь рассматривается с позиции теории нечетких множеств Сокращенно эту задачу будем обозначать как ЗПР 3.1.

Второй задачей (ЗПР 3.2) является задача определения вида и содержания вносимых изменений в структуру или виды деятельности предприятия

Наряду с ЗПРЗ.1 и ЗПРЗ.2 необходимо принимать решения по формированию ключевых факторов, значения которых характеризует наступление времени 70 (ЗПР 3.3), и организации службы мониторинга потока событий 5 для решения задач анализа и прогнозирования проблемных ситуаций (ЗПР 3.4).

3 Процедуры выработки управленческих решений. В этой главе исследуются вопросы идентификации проблемных ситуаций, моделирования и управления применительно к задачам принятия решений второго и третьего классов.

В общем случае возникновение проблемы определяется по расхождению фактических показателей деятельности предприятия с планируемыми. Обычно значения этих показателей известны лишь приближенно, их расхождение оценивается качественно. Например, к таким показателям относятся степень износа оборудования ГРО, предполагаемая величина ущерба от аварии на газопроводах и т.п. Важную роль здесь играет задача идентификации проблемы.

Постановка задачи идентификации в условиях неопределенности включается в следующем. В качестве важнейших характеристик исследуемой проблемы рассматриваются «важность» Ув, характеризуемая величиной возможного экономического ущерба, и «время» У,, отводимое для принятия решения. В плоскости (Ув, У,) выделяются кластеры проблемных ситуаций, например, Кйэ - важные экстренные проблемы (аварийные ситуации); 'Кн -важные проблемы, решение которых не связано с жесткими временными ограничениями; '/{'_, - проблемы, требующие экстренного решения и не относящиеся к категории важных, и К0 - проблемы обычные по срочности и важности. Качественная картина такой кластеризации приведена на рис. 2. Для решения задачи используются входные лингвистические переменные: «важность проблемы» , «время на принятие решения» X, и «категория решения» Хк Разработанный алгоритм использует процедуру нечеткого вывода и позволяет решить задачи идентификации класса проблемы и соответствующих методов, рекомендуемых для решения ЗПР.

Вопросы моделирования рассмотрены применительно к трем классам выделенных ЗПР. Модель принятия решения по отдельной <

проблеме задается следующими объектами: множество альтернатив Х = {х}, рассматриваемых как входы в систему принятия решения; множество состояний среды У={у); множество возможных исходов £/={«}, обычно Vс.X и иеХ ; функция <р, определяющая процедуру выбора, т.е. ф: Ху-У->11 или ср:ХхУ -> и , где 0 -критерий, Я -ресур-

2, я

сы. Четверка (Х,У,[/,ц>) рассматривается как формальная модель принятия решения по отдельной проблеме. Дополнительно к функции ср может возникнуть необходимость формирования множества вариантов X по имеющейся информации о возникшей проблеме с использованием оператора у , т.е. у:./„-»А'. Такую расширенную модель будем обозначать набором (Jn,X,Y,U,y,<?) .

Оператор <р содержит процедуры формирования цели, выбора метода решения задачи, проверки вариантов на выполнение ограничений и др. Если имеющейся информации Ja недостаточно, то возможны двухэтапные процедуры принятия решения. На первом этапе вырабатывается предварительное решение в соответствии с моделью < ■/п1,ЛГ1,У1,£/1,у1,ф1) , затем после поступления дополнительной информации Уп2 принимается окончательное решение в соответствии с моделью ( Зхй,Х1,У1.иг,уг,<$1) .

Выработка решения по мультипроблеме включает как принятие решений по каждой частной проблеме в отдельности, так и согласование этих решений на выполнение ограничений общих для всей ¡руппы проблем. В предположении. что мультитпроблема не содержит проблем аварийного характера, модель выработки решения применительно к задачам второго класса имеет следующую структуру < {< Jm,X¡,Yt,U¡,Y¡,^?l ),/ео/У} я АУ, рД ) • здесь 6\г -множество проблем в группе; Я - множество значений ресурсов; Л7 -множество временных ограничений; р - оператор ранжирования проблем; £, - оператор решения задачи распределения ресурсов.

( щщ)

V

Рис. 2 Качественное представление основных кластеров проблемных стуаций

В задачах третьего класса предметом анализа является поток проблемных ситуаций. Модель элементарного потока а е {а, В, С} содержит вероятностное описание случайных величин - времени наступления событий та, времени решения ЗПР по проблеме т°р, времени ожидания в очереди на принятие решения т"ч, числа проблемных ситуаций va, возникающих на временном интервале Г. Распределения этих случайных величин задаются соответствующими плотностями вероятностей р(?а), />(т"р), р(т"ч), р(уа/г).

Модель потока а имеет вид ма = ( я(та), я(т^), я(т"ч), Я (v° / г) >, здесь

я(та ) - множество возможных распределений случайной величины та и т.д.

Модель М s суммарного потока S наряду с описанием случайных величин

xs , т*р, xs04, v'(t) содержит оператор е, определяющий приоритеты принятия решений по проблемам, находящимся в очереди. Таким образом, модель Ms имеет вид ms =< Цт1), 4оч). Av4t)-z).

Основу модели МD составляют операторы: п - оценки параметров потока 5,6- идентификации времени % возникновения метапроблемы и со -выработки метарешения. Входными объектами здесь являются информация js об изменении параметров потока s, информация Jcp о факторах окружающей среды, а выходными - метарешение Г/м Таким образом, модель м£, записывается в виде mü ={ j.. ,/ср, L'M, я, S, со ).

Обычно метарешения в ГРО связаны с рассмотрением альтернативных вариантов инвестиционных проектов Сопоставление проектов производится по векторному критерию, компоненты которого характеризуют различные сферы деятельности организации. Выполнение каждого проекта требует значительных финансовых вложений, распределение когорых во времени можно рассматривать как управление выполнением проекта. В связи с этим возникают задачи оптимального управления (ЗОУ) отдельными проектами.

Для формализации ЗОУ введем следующие обозначения Значение векторного критерия, которое желательно достигнуть в результате обновления.

обозначим QK =((/\..... q*f, а существующее - Q°-((. , Компоненты <7, представляют собой основные показатели развития предприятия - чистый дисконтированный доход, вероятность отсутствия аварий и т.д. Выполнение проекта производится на временном интервале [¿о, <к], при этом конеч-

ное время фиксировано нежестко, оно не должно превышать некоторого допустимого значения . Вложение средств в момент времени t обозначим и(;). Модель процесса выполнения проекта задается в виде динамической системы, в которой Q играет роль вектора фазовых координат, а и - управления. Связь между и и для у-го проекта описывается дифференциальным уравнением

здесь Ау ) > Яу )их1 ~ матрицы параметров модели.

Учитывая, что вложения средств производятся в дискретные моменты времени ] , для оптимального управления модель представляется в разностной форме

е[о]=е° (2)

На значения и[/'] наложены два вида ограничений - в каждый момент времени и интегральное, т.е.

\//е{0,1,. , к-1} • м[/]е|о;и8[/]|, £>[/] <Мд011, (3)

М

здесь «"[/] - верхняя граница для управления на у-ом шаге; мдоп - общий

объем инвестиций на проект.

С учетом введенных обозначений задача оптимального управления у -м вариантом проекта формулируется следующим образом. Проект достижения задаваемых значений показателей эффективности, процесс выполнения которого описывается моделью (2), требуется выполнить на временном интервале [?(), гк] при соблюдении ограничений (3) с минимальными затратами, т.е.

к-1

л=Х "уЫ(4)

В результате решения задач управления для альтернативных вариантов проекта находят ся оптимальные значения вложения средств и * [•]=(«* [/], ] = 0, к -1] и минимизируемого функционала в виде общих затрат ^. Полученные оценки ./* используются при выборе оптимального варианта.

В ряде случаев вместо функционала (4) может рассматриваться комбинированный функционал, который наряду с финансовыми затратами учитывает суммарное время выполнения проекта, т.е.

к-1 к-1

Лкм = с(]Г мг X »>[/]->

7-0 ,=0

здесь AtJ - длительность j-ro временного шага, с( весовой коэффициент.

4 Повышение надежности принимаемых управленческих решений.

В случаях принятия решений при отсутствии представительных статистических данных для оценки априорных и условных вероятностей случайных событий, используется подход, предложенный Шортлифом и Быокененом. В модели Шортлифа-Бьюкенена (МШБ) мнения экспертов и ЛПР интерпретируются в вероятностном смысле. Полученные условные вероятности относительно гипотез о предпочтительных вариантах принимаемых решений используются для расчета мер уверенности (МВ) и неуверенности (МД) в соответствующих гипотезах, основанных на некоторых свидетельствах. Так МВ [и, х]=я означает, что мера уверенности в гипотезе о варианте о решения, основанная на свидетельстве х, есть осе[0;1]. Аналогично вводится мера неуверенности МД [в, х]=р. По значениям мер МВ [ оу, х, ], МД [ V:, х, ] и коэффициентов уверенности СБ [ и,, х, ] = МВ [ ьу, х1 ] - МД [ , х, ] рассчитываются соответствующие показатели для сформулированных продукционных правил вида «Если вариант обеспечивает увеличение (снижение) х1 и хк, то

вариант ь] будет принят». На основе показателей МВ [vJ,x¡■,xк], МД [vJ,xl,xк] последовательной инте) рацией правил рассчитываются результирующие интегральные значения мер уверенности, неуверенности и коэффициентов уверенности, учитывающие все правила и соответственно все свидетельства. По этим значениям принимается решение о предпочтительном варианте действий.

Данный подход, с одной стороны, позволяет оперативно принять решение при минимуме информации, с другой стороны, он не гарантирует от ошибочных решений. Основными источниками ошибок являются субъективность назначения экспертами исходных условных вероятностей и фор-

мулирование продукционных правил. В общем случае в результате экспертизы имеет место массив вероятностей

/х1 }=ip\{vJ ,хХ РгЦ /х(\ - 'РХ»] /Ч ))' (5)

здесь Ру /.*,) - доля уверенности принятия варианта l)J на основании данных х, у V-го эксперта, I - число экспертов.

В качестве центра массива (5) при небольшом I целесообразно использовать медианное значение / х,). Предпочтительный вариант решения, полученный

при использовании /х,) по алгоритмам МШБ, обозначим V*.

Утверждение 1. Если массивы (5) заменить интервальными значениями

И

[рн (ю/ /)Р& ("у /л,)] и вариант «"" сохраняется для всех возможных комби

наций границ интервалов, то вариант решения v* для данных (5) является абсолютно надежным.

Утверждение 2. Если для варианта в * можно выделить вектор граничных значений {р^ (и, /л,)г=1,л), который соответствует минимальной интегральной мере уверенности, а для альтернативных вариантов »у фТ>* можно выделить вектора (/>гр(°/уе^,...,/и12'*|, которые соответствуют

максимальным интегральным мерам уверенности, и вариант v* для этих векторов сохраняется как предпочтительный, то он абсолютно надежен.

В случаях, когда требование абсолютной надежности не выполняется, величина показателя надежности РЫ оценивается с помощью вычислительных экспериментов следующим образом. Последовательно для всех 2,..., п с использованием р^ /х,) и /?гр (иу рассчитываются

интегрированные значения мер МВ и МД для . По результатам расчетов определяется число "(р*), при котором вариант о* сохраняется предпочтительным, и показатель надежности PN[ =«{и*]/я. В случае необходимости (например, = 1 и требуется продолжить анализ) проводятся вычислительные эксперименты для всех пар свидетельств х1, хк и подсчитывается показатель рм2 =п2 (и *)/«2, здесь п2 равно числу сочетаний из и по 2, и т.д.

Одним из эффективных направлений повышения отказоустойчивости 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 ЛПР и его команды важным инструментом является метод выработки корректируемых решений. Упрощенная схема корректируемого процесса записывается в виде

л'о) (v) ~>орэ0 -^(г,) ^

где -'(¿о) - информация о проблеме в начальный момент /(); ц - момент времени принятия промежуточного решения о том, что вариант и* е с, v ; и0 , Э0, орэо - целевая функция, эксперты и метод, используемые на начальном эта-

пе; А •/(/]) - дополнительная информация, полученная на временном интервале jfo.fi), (; р1 , Э1, орэ\ - целевая функция, эксперты и метод, используемые на втором этапе принятия решения. На начальном этапе множество v альтернативных вариантов разбивается на подмножества V) такие, что входящие в них варианты оеУ; начинаютреализовываться одинаковыми действиями.

Например, при проектировании линии газопровода подмножество у\ содержит варианты с подземной прокладкой, а у2 - с наземной. С помощью группы экспертов Э0 и метода орэ0 в момент времени (1к определяется

подмножество У®, содержащее оптимальный вариант решения о*. Сокращение времени для получения промежуточного решения достигается за

счет того, что анализируется не каждый вариант в отдельности УиеУ^ и затем все варианты сопоставляются друг с другом, а рассматриваются только подмножества вариантов, число которых обычно значительно меньше мощности множества V. Например, пусть У® = Ух, т.е. подмножество вариантов подземного газопровода. В этом случае с момента времени ^ не дожидаясь определения v* е у\ могут начинаться действия по трассировке и выполнению земляных работ, подготовке соответствующей техники. Варианты подмножества Ку могут различаться размерами и материалом труб (стальные, полиэтиленовые), изоляционным покрытием и т.п. Определение варианта ь е V^ на

этапе коррекции производится с учетом дополнительной информации Д J(t[) (изменившиеся цены, технологии и т.п.).

В случае аварии исходная информация У(/0) включает: наличие утечки газа на определенном участке, величину падения давления в газопроводе, срабатывание системы автоматической защиты. В У(/0) отсутствуют сведения о причине утечки, какой ремонт потребуется произвести, какие силы задействовать и т.д. В данном случае также целесообразно использовать метод двухэтап-ного решения. На первом этапе цель Г0 (см. (6)) формулируется словесно - не допустить развития аварии, срочно выполнить работы по приведению газопровода к нормальному функционированию при минимальных затратах. Для этого формируется или используется заранее заготовленное множество альтернативных вариантов решения v = . и2, ^3.^4,^5}, здесь ц - произвести необходимые переключения в магистрали и выслать дежурную бригаду для устранения неисправности, и2 - дополнительно к действиям щ привлечь ремонтные службы соседних участков; и3 - дополнительно к действиям о2 привлечь службы МЧС

и других ведомств в соответствии с Договором о совместной деятельности в случае аварии; и4 - дополнительно к действиям ц начать строительно-монтажные работы по изменению трассы газопровода за счет собственных средств; о5 - дополнительно к действиям ох начать строительно-монтажные работы но переносу газопровода на значительное расстояние при финансовом обеспечении с использованием кредитов. За интервал времени ] высказывания оперативной экспертной группы Э0 обрабатываются методом ОРЭй и реализуются действия, общие для подмножества вариантов К0 сКи входящие в состав решения, которое будет принято на втором этапе.

К моменту времени /(начала реализации действий по принятому решению на первом этапе поступает дополнительная информация об аварии, содержащая сведения о последствиях и возможных объемах монтажно-строительных работ. На основе этой информации выполняется процесс принятия

решения на втором этапе (см. (6)), и принимается окончательное решение и*(гк).

Так как решение ь>*(/к) основано на большем объеме информации, отказоустойчивость его выше по сравнению с тем, если бы окончательное решение принималось в момент времени ^.

Важное место при управлении ГРО занимают проблемные ситуации типа «профилактика нежелательного события», которые обычно связаны с повышенным износом стальных труб газопроводов, старением наземного оборудования, предстоящими тяжелыми погодными условиями и т.д. Эти ситуации могут приводить к аварийным отключениям и нехватке газа. В данном случае исходной информацией ,/(/0), например, является предполагаемая степень износа труб газопроводов на различных участках. Множество альтернативных вариантов может иметь вид V - {ц, о2, и3, и4, и5, и6}, здесь ц - замена наземного оборудования (ГРП, ШРП), 1>2 - замена наземного оборудования и части газопровода, ь>3 -замена труб газопровода на больший диаметр, о4 - проведение работ по заколь-цовыванию, и5 - выборочная диагностика степени износа основного оборудования, о6 - диагностика состояния оборудования в полном объеме и т.д. Для данной проблемной ситуации дополнительная информация Д/^) может содержать сведения, получаемые по результатам выборочной диагностики.

Интегрирование вновь поступающей информации с имеющейся может производиться с использованием теории Демпстера-Шафера. В соответствии с правилом Демпстера мера доверия тп(7.), связанная с подмножеством гипотез 2 , определяется на основании мер доверия *"/,_2(Л'),т„_1(у) предшествующих источников свидетельств, приписываемых к подмножествам гипотез А" и У, здесь п - число источников свидетельств Серьезным недостатком подхода Дем-

пстера-Шафера является то, что правило объединения функций доверия получено в предположении одинаковой достоверности разных источников свидетельств В действительности информация, получаемая из разных источников, имеет разную степень достоверности. Это важное обстоятельство в формуле Демпстера не учитывается и может привести к неправильным решениям

Предложена модифицированная формула объединения функций доверия с использованием коэффициента Сп__л относительной достоверности информации последнего источника. Коэффициент Сп_\ {1, если достоверность гипотез У={уи ..., у,, 0} меньше достоверности Х={хи ..., хк, 0} и > 1 - в противном случае. Здесь 0 пространство возможных исходов. В модифицированной формуле вместо значений тл_1(у]), ...,тп_^{у\\ т„ч(0), коэффициент достоверности которых относительно тп_2 (х) равен Гл_;, используются значения т^^С^), ...,тп_х{у5 \ Сп_х\ |С„_,),т.е.

£ ш„-г{х)-Щ-Мсп ч)

»«(г| -77А-щг-г-

2- тп-г\хУтп-\Ч\сп }) Хг>У=0

Пересчет значений тп_1(у) в тп_\{у\ Сп_\) производится по формулам

¡=1

</ = 2«и-1(у,)(С#1_1-/«|1_1(9)) 1 ит.д

Применение полученных формул позволяет оперативно обрабатывать вновь поступающую информацию во многих реальных ситуациях, когда строгие байесовские формулы себя не оправдывают.

В главе также приводятся практические рекомендации по применению разработанных процедур выработки управленческих решений по мульти- и метапроблемам с целью безаварийной и эффективной эксплуатации ГРО.

ВЫВОДЫ

1 Предложена классификация задач принятия управленческих решений. учитывающая специфику функционирования региональной газораспределительной организации.

2 Формализованы задачи принятия управленческих решений, относящиеся к различным классам- по отдельно взятой проблеме, по группе проблем (мультипроблеме), по потоку проблемных ситуаций (метапроблеме).

3 Разработаны модели и алгоритмы выработки управленческих решений по мульти- и метапроблемам.

4 Разработан алгоритм идентификации класса проблемной ситуации, использующий математический аппарат нечеткого моделирования.

5 Предложены процедуры повышения надежности принимаемых решений в условиях неопределенности.

6 Сформулирована задача оптимального управления процессом реализации принятого решения в условиях функционирования ГРО.

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

Основное содержание диссертации изложено в публикациях:

1 Блохин А.Н. Об одном способе повышения надежности принимаемых управленческих решений в условиях неопределенности // Вестник Тамбовского государственною технического университета Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. Т. 10, №3. С. 682 - 688.

2 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.

3 Блохин А.Н. Принятие управленческих решений в условиях потока проблемных ситуаций // Проблема обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: Воронежский технический университет, 2004. С 298 - 300.

4 Блохин А.Н. Формирование базы знаний системы поддержки принятия управленческих решений // Информационные системы и процессы Сб науч. тр. / Под ред. В М Тютюнника. Тамбов. М„ СПб; Баку; Вена: Изд-во «Нобслистика». 2004 Вып. 2. С. 215-219

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

6 Блохин А Н. Корректируемые управленческие и проектные решения // Наука на рубеже тысячелетий- Сб. науч. ст. Тамбов: Изд-во БМА, 2004. С. 205 - 207.

7 Блохин А Н. Особенности вырабо1ки решений при управлении объектами газового хозяйства // Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права Науч. тр VII Междунар. науч -практ конф Книга «Приборостроение». Раздел «Экономика». Ч 1 М.. МГАПИ, 2004 С 96-99.

8 Блохин А Н. Способ повышения надежности принимаемых управленческих решений /' Новые материалы и технологии: Гезисы и доклады Всерос науч.-техн конф НМТ-2004. М . МАТИ Т. 3. С. 10- 11.

9 Блохин А.Н. Факторы конфликта в принятии управленческих решений на предприятиях i азовой отрасли И Теория конфликт и ее приложения Тезисы и доклады III Всерос конф. / Воронежский инстшу) высоких ¡ехнологий Воронеж, 2004 С 27-29

Подписано к печати 04 03 2005 Гарнитура Times New Roman. Формат 60 х 84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная Объем: 0.93 усл. печ л , 1,0 уч -изд л. Тираж 150 экз. С. 147

Издательско-полиграфический центр ТГТУ 392000, Тамбов, Советская, 106. к 14

РНБ Русский фонд

2005-4 42930

.3

/'

I \

! I И'1

а».

1203

V

ВВЕДЕНИЕ

1 ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ГРО

1.1 Особенности выработки управленческих решений по обеспечению эффективного функционирования ГРО

1.2 Основные подходы к формализации задач принятия управленческих решений

1.3 Этапы и методы решения задач принятия решений

1.4 Информационные технологии поддержки принятия решений 32 (Ш 1.5 Постановка задач исследования

2 АНАЛИЗ ПРОЦЕССА

ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

2.1 Классификация задач принятия решений

2.2 Формализация задач принятия управленческих решений второго класса

2.3 Формализация задач принятия решений третьего класса (метарешений)

2.4 Разработка принципов и методов выработки мульти- и метарешений

Выводы по главе

3 ПРОЦЕДУРЫ ВЫРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

3.1 Идентификация проблемы

3.2 Моделирование задач принятия решений

3.3 Оптимальное управление процессами принятия и реализации решений

Выводы по главе

4 ПОВЫШЕНИЕ НАДЕЖНОСТИ ПРИНИМАЕМЫХ

УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

4.1 Разработка модифицированного алгоритма определения

Ш коэффициента уверенности

4.2 Учет достоверности свидетельств в принятии решений

4.3 Алгоритм выработки корректируемых решений 111 Выводы по главе

ВЫВОДЫ

АББРЕВИАТУРЫ

Природный газ составляет основу энергетики России, на нем производится свыше 42% электроэнергии. Энергетическая стратегия России на период до 2020г. в соответствии с распоряжением Правительства РФ от 28.08.2003г. предполагает уменьшение доли газа в топливно-энергетическом балансе страны с 50% в настоящее время до 48% в 2010г. и до 45-46% в 2020г.

Управление сложными объектами газовой отрасли связано с оперативным решением разнообразных ответственных задач. Эти задачи характеризуются высокими требованиями к обеспечению пожаровзрывобезопасности, строгой ответственностью за неправильные действия, уникальностью, наличием факторов неопределенности, необходимостью учета множества ограничений и использования обширного справочного и регламентирующего материала.

Своевременное и эффективное решение задач руководителем по возникающим проблемам и конфликтным ситуациям во многом определяет успех эффективной деятельности и развития предприятия. Принимаемые решения должны соответствовать миссии и целям, как самого предприятия, так и соответствующего региона. При этом должны учитываться допустимые для реализации решения ресурсы.

В принятии решения участвуют наряду с лицами, принимающими решение (ЛПР), т.е. руководителями или менеджерами, и непосредственно отвечающими за его последствия, инженеры по знаниям, эксперты и другие специалисты. Для помощи руководителю в принятии решений используются интерактивные компьютерные системы поддержки принятия решений (СППР) или Decision Support System (DSS).

Для обеспечения требований к управленческим решениям, принимаемым на предприятиях газовой отрасли, необходимо использовать сильные методы, которые «работают» во всех проблемных ситуациях, в том числе и тех, когда решение строгими аналитическими методами не существует. Другими словами, принимаемые решения должны обладать свойствами отказоустойчивости.

В связи с этим особую актуальность приобретает решение слабоформализуемой задачи идентификации проблемной ситуации, на основе которой производится выбор соответствующего метода выработки решения.

В 2003г. правлением ОАО «Газпром» принята Концепция газификации регионов РФ, разработанная в соответствии с Федеральным Законом «О газификации в РФ». В соответствии с Концепцией цель региональной политики — это создание экономических, организационных и правовых условий, обеспечивающих нормальное функционирование Единой системы газоснабжения (ЕСГ), повышение качества жизни населения. Для достижения поставленной цели необходимо реализовать комплекс организационно-экономических мероприятий, основными из них являются [1]: совершенствование нормативной базы проектирования и эксплуатации газораспределительных сетей;

- внедрение новых технологий и материалов при строительстве распределительных газопроводов;

- применение современных подходов к управлению газовыми хозяйствами;

- использование альтернативных сетевому газу способов газификации.

Важная роль в Концепции отводится проблемам научно-технического прогресса, к ним, в первую очередь, относятся:

- максимальное использование полимерных труб и других материалов;

- использование новых, прогрессивных способов строительства (бестраншейных технологий и горизонтально-наклонного бурения для сооружения подводных газопроводов, новых способов балластировки газопроводов на затопляемых участках и др.);

- оптимизация технологических и технических параметров сетей газораспределения; использование современных компьютерных технологий при проектировании и проведении инженерно-изыскательских работ.

Важное место в Концепции отводится решению следующих задач [2]:

- формирование платежеспособного спроса на газ, в том числе за счет повышения эффективности использования природного газа;

- обеспечение рациональной загрузки действующих и строящихся газопроводов;

- развитие инфраструктуры, необходимой для распределения и поставок потребителям дополнительных объемов газа, предусмотренных Энергетической стратегией России на период до 2020г. (с учетом добываемых независимыми производителями);

- интеграцию рынка газа в региональные энергетические рынки.

К основным видам деятельности ОАО «Тамбовоблгаз» относятся:

- обеспечение безаварийной и безопасной эксплуатации объектов газового хозяйства (ОГХ);

- транспорт природного газа (ПГ) потребителям;

- реализация сжиженного газа.

Кроме того, ОАО проводит проектные и строительно-монтажные работы, осуществляет сервисное обслуживание внутридомового и промышленного газового оборудования, пусконаладочные работы, техническое обслуживание и др. Важную роль в обеспечении надежности функционирования ГРО «Тамбовоблгаза» играет внедрение прогрессивных технологий.

В условиях значительной неопределенности будущих условий развития экономики и энергетики регионов определенный интерес представляет подход, базирующийся на комплексной методологии формирования региональных систем энергоснабжения, в рамках которого принимаются решения о развитии региональных систем газоснабжения [2]. Данный подход ориентирован на сценарное рассмотрение вариантов развития газоснабжения, на получение ответа на вопрос: «Что будет, если .?», а не на выбор лучшей долгосрочной стратегии на весь рассматриваемый период. Выбор вариантов развития систем газоснабжения производится в системной увязке с энергетикой и экономикой региона. При этом вместо расчета перспективной потребности в газе оценивается спрос на продукцию отрасли с учетом энергосбережения и платежеспособности потребителей. После отбора вариантов развития по экономическим критериям выполняется детальный финансово-экономический анализ полученных решений, и обосновываются механизмы их реализации. К реализации принимаются не долгосрочные стратегии развития систем, а первоочередные решения, которые инвариантны к рассматриваемому диапазону условий. В соответствии с предложенным подходом генеральные схемы газоснабжения разрабатываются в увязке с другими системами энергообеспечения региона и предусматривают использование методов оптимального проектирования. Схемы формируются по детальной информации о потребителях, учитывают их специфику и перспективы развития.

Разработанный подход обеспечивает:

- переход от интенсивного наращивания объемов строительства газопроводов к экономически обоснованному формированию программ газификации, направленному на максимальную загрузку действующих газотранспортных мощностей, обеспечение рациональной структуры технико-экономической базы регионов;

- сооружение, реконструкцию и техническое перевооружение систем распределения газа на основе современных технических решений, технологий и материалов;

- обеспечение безопасной эксплуатации и бесперебойных поставок газа потребителям;

- поэтапное создание экономических и правовых условий для развития газораспределительных сетей на коммерческой основе; разработку организационно-технических и экономических мероприятий по стимулированию энергосбережения у потребителей газа, внедрение новейших высокоэффективных газосберегающих технологий и оборудования.

На основе полученных данных осуществляются прединвестиционные исследования, выполняются обоснования инвестиций в строительство объектов, разрабатывается проектно-сметная документация по каждому объекту.

Долгосрочной энергетической стратегией РФ определены следующие цели развития газификации [3]:

- создание оптимальных условий для развития национального хозяйства, энерготехнологического совершенствования производительных сил страны, повышения энерговооруженности и энергоэффективности экономики;

- сохранение энергетической независимости России, обеспечением энергетической безопасности страны, уменьшение негативного воздействия топливно-энергетического комплекса на окружающую среду;

- улучшение социально-экономических условий жизни населения, устойчивое обеспечение населения газовым топливом.

В настоящее время принятие управленческих проектных решений в региональных газораспределительных организациях (ГРО) часто осуществляются без учета механизмов, отражающих влияние различных факторов на формирование производственной стратегии. Отсутствуют инструменты, обеспечивающие оперативную выработку обоснованных решений в требуемые сроки. Результатом этого является внедрение решений, которые не всегда обеспечивают достижение определенных показателей экономической эффективности.

Практически мало исследованы аспекты принятия решений по группе проблем (мультипроблеме) и применительно к потоку проблем.

Цель работы. Работа выполнена в соответствии с федеральной целевой программой «Интеграция науки и высшего образования России на 2002 — 2006 годы» (Гос. контракт № И 0556/1654 от 24.09.2002 г.).

Целью исследований является развитие отдельных положений теории принятия управленческих решений для обеспечения высокоэффективного функционирования объектов газовой отрасли применительно к мультипроблемам и потоку возникающих проблем, связанных с техническими, экономическими, социальными, экологическими и другими аспектами деятельности регионального ГРО.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

1) проведение системного анализа проблем и конфликтных ситуаций, возникающих при эксплуатации региональной ГРО, их классификация и оперативное принятие управленческих решений руководителем ГРО;

2) идентификация класса возникающей проблемной ситуации;

3) разработка процедур, обеспечивающих повышение эффективности принимаемых решений руководителем ГРО в условиях неопределенности;

4) построение моделей процессов выработки управленческих решений и процедуры коррекции этого процесса с учетом дополнительно поступающей информации о проблеме;

5) разработка процедур принятия решения по группе проблемных ситуаций;

6) формализация и решение задачи метау правления процессом принятия решений в условиях потока разнородных проблемных ситуаций высокой интенсивности.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, математического моделирования, теории массового обслуживания; теории принятия решений и управления рисками, искусственного интеллекта.

Научная новизна. Предложена классификация проблем, характерных для функционирования региональной ГРО.

Разработан оригинальный алгоритм идентификации проблемных ситуаций и класса задач принятия управленческих решений.

Построены модели процессов принятия решений, учитывающие специфику одной проблемной ситуации, группы проблемных ситуаций и интенсивного потока проблем.

Разработан алгоритм принятия управленческих решений руководителем ГРО с учетом поступления распределенной во времени информации.

Практическая ценность. Разработана методика принятия управленческих решений в условиях реального функционирования региональной ГРО по группе проблемных ситуаций в условиях неопределенности. Сформулированные в работе подходы по повышению обоснованности принимаемых решений, алгоритмы идентификации ситуаций и принятия решений являются важнейшей составной частью деятельности руководителей по повышению эффективности функционирования объектов газовой отрасли (ОГХ). Результаты работы внедрены в ОАО «Тамбовоблгаз» и рекомендованы к использованию в других региональных организациях газовой отрасли. Разработанные методы положены в основу созданного при непосредственном участии автора практикума по принятию управленческих решений при эксплуатации опасных промышленных объектов и используются при подготовке инженеров по специальности 220301 «Автоматизация технологических процессов и производств» и магистров направления 150400 «Технологические машины и оборудование».

Апробация работы и публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе сделано два доклада на международных конференциях.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка цитированной литературы, содержащего 144 источника, и приложений. Содержание диссертации изложено на 132 страницах машинописного текста, включая 15 рисунков и 12 таблиц.

117 ВЫВОДЫ

1. Предложена классификация задач принятия управленческих решений, учитывающая специфику функционирования региональной газораспределительной организации.

2. Формализованы задачи принятия управленческих решений, относящиеся к различным классам: по отдельно взятой проблеме, по группе проблем (мультипроблеме), по потоку проблемных ситуаций (метапроблеме).

3. Разработаны модели и алгоритмы выработки управленческих решений по мульти- и метапроблемам.

4. Разработан алгоритм идентификации класса проблемной ситуации, использующий математический аппарат нечеткого моделирования.

5. Предложены процедуры повышения надежности принимаемых решений в условиях неопределенности.

6. Сформулирована задача оптимального управления процессом реализации принятого решения в условиях функционирования ГРО.

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

АББРЕВИАТУРЫ

АС - автоматизированная система;

АСОД - автоматизированная система обмена данными;

АСУТП - автоматизированная система управления технологическими процессами;

АСКУЭ - автоматизированная система коммерческого учета энергопотребления;

ГНП — газонаполнительные пункты;

ГНС — газонаполнительные станции;

ГИС — географические информационные системы;

ГРО — газораспределительные организации;

ГП - газопровод;

ГПА - газоперекачивающие агрегаты; ГРП — газорегуляторные пункты; ГРС - газораспределительные станции; ГРС — газораспределительные сети; ГТС — газотранспортная система; ГХ - газовое хозяйство; ВЛР - виртуальные лабораторные работы; ЕСГ - единая система газоснабжения;

ИУС ДУ - информационно-управляющая система диспетчерского управления;

ИСУ ФХД - информационная система управления финансово-хозяйственной деятельностью (предприятия);

КРН - коррозионное растрескивание под напряжением (стресс-коррозия);

КС - компрессорные станции;

ЛВС — локальная вычислительная сеть;

МТО - материально-техническое обеспечение;

МТР - материально-технические ресурсы;

МТ - магистральный трубопровод;

МШБ - модель Шортлифа-Бьюкенена;

НСИ — нормативно-справочная информация;

ОПО - опасные производственные объекты;

СПГ — сжиженный природный газ;

СУГ - сжиженные углеводородные газы;

ОВОС - оценка воздействия на окружающую среду;

ОСПД - отраслевая СПД;

ОГХ — объекты газового хозяйства;

ПХД - производственно-хозяйственная деятельность;

ПИР - проектно-изыскательские работы;

ПГ - природный газ;

ПК - программный комплекс;

ПТК — программно-технический комплекс;

ПСД - проектно-сметная документация;

ПУР - принятие управленческого решения; РСПД - региональная СПД; Ш СПД - система передачи данных;

СЭД - система электронного документооборота; СУБД - система управления базой данных; САРМ - сетевые автоматизированные рабочие места ГРО; СТП - система стандартов предприятия; СУД - система управления документами; СМР - строительно-монтажные работы; ТДШ - теория Демпстера-Шафера; ТМЦ - товарно-материальные ценности; ^ TOPO — техническое обслуживание и ремонт управления;

ТЭР - топливно-энергетические ресурсы; ЧДД — чистый дисконтированный доход; ШРП - шкафные регуляторные пункты;

УИКС - управление инвестициями и капитальным строительством; ЭХЗ — электрохимическая защита.

Аббревиатуры на английском языке

ВРМ - Business Performance Management;

ERP - Enterprise Resource Planning — автоматизированная система; SCADA - Supervisory Control and Data Acquisition - система диспетчерского управления и сбора данных;

SCM - Supply Chain Management - автоматизированная система логической цепочки. m m

1. Будзуляк Б.В., Осколков Г.Н. Участие ОАО «Газпром» в газификации регионов Российской Федерации // Газовая промышленность. 2004. №1. С. 4-7.

2. Карасевич A.M. Научно-методическое и проектное обеспечение развития газификации регионов России //Газовая промышленность. 2004. № 1. С. 11-12.

3. Устюжанин Г.С. Роль газификации в энергетической стратегии России // Газовая промышленность. 2004. № 1. С. 19-20.

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

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

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

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

8. Анализ и риск для окружающей среды, жизни, здоровья и имущества граждан при исследовании продукции с целью отнесения ее к объектам обязательного подтверждения соответствия установленным требованиям. М.: ВННИС Госстандарта России, 2002. 35 с.

9. Трейер В.В., Розанов О.В. Учет безопасности оборудования при оценкеего стоимости // Газовая промышленность. 2004. № 2. С. 13-15.

10. Осколков Г.Н., Мельников A.A., Гельман A.B. Проблемы и технические решения реконструкции газораспределительных систем // Газовая промышленность. 2004. № 8. С. 20-21.

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

12. Осколков Г.Н., Андреев В.Е., Ястребцов A.A., Моргунов О.П. Техническое состояние и программа реконструкции газового хозяйства ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2004. № 1. С. 13-14.

13. Исаков А.Н., Алексеева H.H., Москаленко A.B. Декларирование опасныхобъектов: аспекты практического применения // Газовая промышленность. 2004. № 1. С. 74-75.

14. Кисленко H.A., Кудрявцев A.A., Постников В.Д., Гришко В.В., Анохина

15. О.С. Анализ эффективного спроса на газ в рамках программ газификации // Газовая промышленность. 2004. № 8. С. 22-27.

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

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

18. Бартон Т., Шенкир У., Уокер П. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. 208 с.

19. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997. 288 с.

20. Бачкаи Т., Месен Д., Мико Д. Хозяйственный риск и методы его измерения. М.: Экономика, 1979. 183 с.

21. Тихомиров Н.П. Методы анализа и управления эколого-экономическимирисками. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 350 с.

22. Енгалычев О.В. Управление рисками важная составляющая системы корпоративного управления // Газовая промышленность. 2004. № 9. С. 70-71.

23. Демидов В.Н., Житков В.Б., Саркисов Д.А., Сафонов B.C. Управление рисками и комплексные системы страхования объектов ЕСГ /У Газовая промышленность. 2004. № 9. С. 32-33.

24. Радкевич В.В. Системы управления объектами газовой промышленности.

25. Издание 2-е исправленное и дополненное. М., Серебряная нить, 2004. 440 с.

26. 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.

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

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

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

30. 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.

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

32. Саати Г. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь,1989.316 с.

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

34. Кафаров В.В., Мищенко C.B., Муромцев Ю.Л. О выборе оптимального варианта измерительно-управляющего комплекса ХТС. Т. 303, №2. ДАН СССР, 1988. С. 298-302.

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

36. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

37. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.176 с.

38. Романов В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике:

39. Учебное пособие / Под ред. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство "Экзамен", 2003.496 с.

40. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. Учеб.пособие. М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002.288 с.

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

42. 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.

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

44. Коршунов Ю.Н. Математические основы кибернетики / Учеб. пособие для вузов. М.: Энергоатомиздат, 1987. 496 с.

45. Беляев J1.C. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. 406 с.

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

47. Влиссидес Дж. Применение шаблонов проектирования. Дополнительныештрихи.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. 144 с.

48. Орловский С.А. проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с.

49. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующиесистемы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

50. Buchanan В. G. and Shortliffe E.H. ed. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984.

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

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

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

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

55. Петров В.Н. Информационные системы. СПб: Питер, 2003. 688 с.

56. CALS (Поддержка жизненного цикла продукции): Руководство по применению / Сост. А.Н. Давыдов, В.В. Баранов, Е.В. Судов, С.С. Шульга. М.: Мин-во экономики РФ, НИЦ CALS-технологий "Прикладная логистика", ГУП "ВИМИ", 2000. 44 с.

57. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 320 с.

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

59. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. Учебник для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 336 с.

60. Управление проектами в Microsoft project 2002: учебный курс (+ CD) / В.В. Богданов. СПб.: Питер, 2003. 640 с.

61. 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.

62. Князевский Н.В., Князевская B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе: Учеб. пособие. М.: Контур, 1998. 160 с.

63. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике.

64. Учеб. пособие. Серия «Информационная Россия на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1999. С. 216.

65. Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные системы для поддержки процессовпринятия решения: Учеб. пособие. Волгоград: Изд-во ВолгГТУ, 1996. 93 с.

66. Дворянкин A.M. Экспертная система для принятия проектных решений // Инновационное проектирование в образовании, техники и технологии: Межвуз. сб. науч. тр. Волгоград, Изд-во ВолгГТУ, 1996. С. 25-34.

67. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. М.: Изд-во МГТУим. Н.Э Баумана, 2003. 348 с.

68. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука, Физматгиз, 1997. С.112.

69. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. С. 320.

70. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТО

71. ОО «Тетра-система», 1997. С. 269.

72. Дьяконов В. MATHCAD 8/2000: специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. 592 с.

73. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736 с.

74. Дьяконов В. MATLAB: учебный курс. СПб.: Питер, 2001. 560 с.

75. Дьяконов В., Круглое В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001. 480 с.

76. Главный принцип успешность. // Газовая промышленность. 2004. № 2. С. 4-5.

77. Клыпа С.Н. Управление инвестициями и капитальным строительством. // Газовая промышленность. 2004. № 6. С. 41-43.

78. Ахметов К.С. Практика управления проектами. М.: Издательско-торговыйдом «Русская редакция», 2004. 272 с.

79. Управление проектами. Практическое руководство. М.: «ЮРКНИГА», 2003. 288 с.

80. Кот А.Д., Степаненко А.С., Филиппов В.Е. Стандартизация управления материально-техническим обеспечением крупной компании // Газовая промышленность. 2004. № 1. С. 50-51.

81. Есин Ю.И., Клищевская В.М., Петров Н.Г., Тутнов И.А. Информационноизмерительная система управления диагностикой и безопасностью ГРС ОАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2004. № 3. С. 40-43.

82. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов / О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, Ю. В. Зорин; Под ред. О.П. Глудкина. М.: Радио и связь,1999. 600 с.

83. Август-Вильгельм Шеер. Моделирование бизнес-процессов. Пер.с англ.,2000. 175 с.

84. Август-Вильгельм Шеер. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. Пер. с англ., 2000. 182 с.

85. Каменкова М., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. Практическое руководство. Москва, 2001. 327 с.

86. Маклаков С. В. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем // 2-е изд., испр. и дополн./ М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2001.304 с.

87. Маклаков C.B. Создание информационных систем AllFusion Modeling Suite. M.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003. 432 с.

88. Черемных C.B. и др. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / C.B.

89. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2001. 208 с.

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

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

92. Федотова Д.Э., Семенов Ю.Д., Чижик К.Н. CASE-технологии Практикум. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. 160 с.

93. Петров Н.Г., Клищевская В.М., Есин Ю.И. Повышение надежности систем газоснабжения // Газовая промышленность. 2004. № 7. С. 67- 69.

94. Кудакаев С.М., Аминев Ф.М., Галиакбаров В.Ф., Крорбков Г.Е., Ковшов

95. B.Д. Интеллектуальные системы для обеспечения промышленной и экологической безопасности магистральных газопроводов // Газовая промышленность. 2002. № 5. С. 10-11.

96. Кашников О.Ю., Кашников Ю.А., Круглов Ю.В. и др. Информационно-экспертная система эксплуатации участка магистрального газопровода // Газовая промышленность. 2002. № 9. С. 76-78.95. http: \\ www.can.de

97. Компьютерные сети. Принцип, технологии, протоколы: Учеб. для вузов. 2-е изд. / В.Г. Олифер, H.A. Олифер. СПб.: Питер, 2004. 864 с.

98. Танненбаум Э. Компьютерные сети. СПб.: Питер, 2002. 992 с.98. http: \\ festo.com

99. Дж. Бокс, Г. Дженкинс. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.

100. Выпуск 1: Пер. с англ. A.JI. Левшина. /Под ред. В.Ф. Писаренко/ М.: Изд-во «Мир», 1974. 406 с.

101. Анализ данных в Excel: наглядный курс создания отчетов, диаграмм и сводных таблиц: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 528 с.

102. Теория прогнозирования и принятия решений: Учеб. пособие / Под ред.

103. C.А. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977. 348 с.

104. Хенли Е. Дж., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1984. 528 с.

105. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В. Л., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997. 304 с.

106. Костров Д. Анализ рисков и управление ими. BYTE Россия // Журнал для ИТ профессионалов. № 10 (62). М.: изд-во «CK Пресс», 2003. 80 с.

107. Блохин С.А. Задачи управления рисками на объектах газового хозяйства // Вестник ТГТУ. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003. № 4. Т. 9. С. 762-766.

108. Первозванский A.A., Первозванская Т.М. Финансовый рынок: расчет и риск. М., 1994.

109. Блохин С.А. Информационные процессы управления рисками в системе газоснабжения. // В сб. науч. трудов. Информационные системы и процессы / Тамбов; Н; СПб; Баку, Вена. Изд. "Нобелистика", 2003. Вып. 1. С. 170- 172.

110. Малин A.C., Мухин В.И. Исследование систем управления: Учебник для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2002. 400 с.

111. Оптнер C.J1. Системные анализ для решения деловых и промышленных проблем: Пер. с англ. С.П. Никанорова. М.: Советское радио, 1969. 216 с.

112. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

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

114. 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.

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

116. Блохин А.Н. Принятие управленческих решений в условиях потока проблемных ситуаций // Проблема обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: Воронежский технический университет, 2004. С. 298 300.

117. Емельянов A.A. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

118. Балыбин В.М., Лунев B.C., Муромцев Д.Ю., Орлова Л.П. Принятие проектных решений. Учеб. пособие. 4.1. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2003. 80 с.

119. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.488 с.

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

121. Dempster А.Р. A generalization of Bayesian inference. Journal of the Royal Statistical Society, 30 (Series B): 1 -38, 1968.

122. Чейз Р.Б., Эквилайн Н.Дж., Якобе Р.Ф. Производственный и операционный менеджмент / Пер. с англ. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001.704 с.

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

124. Блохин А.Н. Особенности выработки решений при управлении объектами газового хозяйства // Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права: Науч. тр. VII Междунар. науч.-практ. конф. Книга «Приборостроение». Раздел

125. Экономика». Ч. 1. М.: МГАПИ, 2004. С. 6 9.

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

127. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование: Пер. с англ. / Под ред. М.Л. Быховского. М.: Мир, 1975. 608 с.

128. 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. 608 с.

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

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

131. Арсеньев Ю.И., Шелобаев С.И., Давыдкова Т.Ю. Интегрированные интеллектуальные системы принятия решений. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002.

132. Понтрягин J1.C. Математическая теория оптимальных процессов / JI.C. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.Ф. Мищенко. М.: Физматгиз, 1961. 187 с.

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

134. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. A.A.

135. Красовского. М.: Наука, 1987. 712 с.

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

137. Гришин Ю.П., Казаринов Ю.М. Динамические системы, устойчивые к отказам. М.: Радио и связь, 1985. 176 с.

138. Коваленко А.Е. Отказоустойчивые микропроцессорные системы. Киев: Техника, 1986. 150 с.

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

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

141. Блохин А.Н. Об одном способе повышения надежности принимаемых управленческих решений в условиях неопределенности // Вестник Тамбовского государственного технического университета. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. Т. 10, № 3. С. 682 688.

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

143. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. // К.Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.368 с.

144. Блохин А.Н. Способ повышения надежности принимаемых управленческих решений // Новые материалы и технологии: Тезисы и доклады Всерос. науч.-техн. конф. НМТ-2004. М.: МАТИ. Т. 3. С. 10-11

145. Блохин А.Н. Факторы конфликта в принятии управленческих решений на предприятиях газовой отрасли // Теория конфликта и ее приложения: Тезисы и доклады III Всерос. конф. / Воронежский институт высоких технологий. Воронеж, 2004. С. 27 29.

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

147. Блохин А.Н. Корректируемые управленческие и проектные решения // Международная конференция «Наука на рубеже тысячелетий» / Сборник научных статей. Изд-во БМА. Тамбов, 2004. С. 205-207.

148. Блохин А.Н. Формирование базы знаний системы поддержки принятия управленческих решений // Информационные системы и процессы: Сб. науч. тр. / Под ред. В.М. Тютюнника. Тамбов; М.; СПб.; Баку; Вена: Изд-во «Нобелистика», 2004. Вып. 2. С. 215 219.

149. УТВЕРЖДАЙ Зам. генерального директора Начальник ПТУ ОМ^«Тамбовоблгаз»

150. Бастрыкин В.В. « 21» 07 2003г.