Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Динамический синтез организационной структуры промышленного предприятия на основе механизма самоорганизации

Диссертация: Динамический синтез организационной структуры промышленного предприятия на основе механизма самоорганизации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана структура имитационной модели организационной системы с процессами самоорганизации, реализованы механизмы управления структурным переустройством и функционированием. В основе модели лежит пара управляющих подсистем — управления реструктуризацией (переустройством структуры) и управления функционированием. Задача, решаемая обеими подсистемами, заключается в достижении текущей цели… Читать ещё >

Динамический синтез организационной структуры промышленного предприятия на основе механизма самоорганизации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Современные подходы к системному анализу организационных структур промышленных предприятий
    • 1. 1. Обобщенная схема промышленного предприятия
    • 1. 2. Основные методы и инструментарий анализа сложных систем
    • 1. 3. Модель последовательного синтеза структуры организационной системы
    • 1. 4. Постановка задачи исследования
    • 1. 5. Выводы
  • 2. Модель организационной системы с элементами самоорганизации
    • 2. 1. Обоснование применения объектно-ориентированного анализа
    • 2. 2. Принципы построения обобщенной модели организационной системы
    • 2. 3. Принцип «функциональной поляризации» в модели организационной системы
    • 2. 4. Назначение и структура базы знаний обобщенной модели организационной системы
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Практическая реализация теоретических положений построения модели организационной системы с элементами самоорганизации
    • 3. 1. Библиотека классов программной модели организационной системы
    • 3. 2. Архитектура разработанной библиотеки классов
    • 3. 3. Организация накопления и хранения информации о структурах модели в базе знаний
    • 3. 4. Выводы
  • 4. Автоматизированный синтез организационной структуры подразделения промышленного предприятия
    • 4. 1. Эксплуатационные требования
    • 4. 2. Автоматизация синтеза ОС подразделений промышленного предприятия
      • 4. 2. 1. Элементы ОС промышленного предприятия
      • 4. 2. 2. Исходные данные для синтеза ОС отдела информационных технологий промышленного предприятия
      • 4. 2. 3. Результаты синтеза ОС
    • 4. 3. Выводы

Одним из ключевых моментов в вопросах, связанных с функционированием и развитием промышленных предприятий, является управление организационными процессами, в современном мире оно становится все более трудоемкой задачей, поскольку организационная структура общества постоянно усложняется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений между различными субъектами организаций и физическими системами, с которыми они взаимодействуют. Масштабность проявления таких сложных систем в различных сферах человеческой жизнедеятельности весьма широка, например, к ним можно отнести промышленные предприятия, транспортные инфраструктуры городов, сети магазинов розничной и оптовой торговли и т. д. Безусловно, в реальном мире системам такого рода присущи возможности самоорганизации, например способность самостоятельного распределения ресурсов между своими подсистемами, а таюке трансформации своей организационной структуры в ходе достижения поставленной цели.

Основные проблемы, возникающие при управлении описанными самоорганизующимися системами, чаще всего заключаются в нахождении структуры, наиболее эффективно обеспечивающей достижение цели, в выявлении рационального пути распределения ресурсов при функционировании, в выработке стратегии поведения в условиях новых структурных состояний, а также в управлении процессом реструктуризации1, в случае ее необходимости.

Для достижения успешного развития промышленных предприятий и комплексов необходима совокупность мероприятий, направленных на совершенствование принципов организации и методов планирования произ

1 Здесь и далее под реструктуризацией будем понимать переустройство организационной структуры водства. Автоматизированный синтез организационной структуры позволит существенно повысить эффективность управления предприятием в условиях конкуренции, а также снизить субъективность принимаемых при этом решений.

Одним из известных средств анализа организационных систем является имитационное моделирование. Причем, в настоящее время наиболее востребованы технологии имитационного моделирования, позволяющие строить модели с динамической структурой и элементами самоорганизации. Однако имеющиеся сегодня инструменты и методики обладают рядом недостатков, затрудняющих построение таких моделей. Причиной этого является их ориентированность на некоторую предметную область, а также отсутствие достаточного научно-методического обоснования вопросов, связанных с имитационным моделированием самоорганизующихся систем. Реализация возможностей динамического переустройства структуры модели, а также инкапсуляция в ней механизмов самоорганизации позволит расширить ее возможности в части исследования организационных процессов. Таким образом, разработка и совершенствование подходов к автоматизированному системному анализу и методов синтеза организационных структур является актуальной научно-технической задачей.

Целью данной диссертационной работы является совершенствование методов синтеза организационных структур промышленных предприятий на основе принципов самоорганизации.

Для достижения указанной цели требуется решение следующих основных задач:

1. Построение механизма самоорганизации, соответствующего постоянно меняющемуся вектору главных целей промышленного предприятия.

2. Реализация динамического синтеза организационной структуры предприятия при непрерывном функционировании.

3. Научное обоснование структурного и функционального состава имитационной модели организационной системы с элементами самоорганизации.

4. Разработка алгоритмов и проведение их реализации для поддержки принятия решений по формированию организационных процессов, ориентированной на интеграцию в информационные системы промышленных предприятий более высокого уровня.

Объектом исследования являются процессы формирования организационных структур промышленных предприятий и комплексов, функционирующих в условиях реорганизации, конкуренции и изменяющихся задач.

Предметом исследования являются методы, алгоритмы и универсальные средства автоматизированного системного анализа и синтеза организационных структур промышленных предприятий, использующие механизмы самоорганизации.

В теоретических и экспериментальных исследованиях применялись концепции и методы общей теории систем, системного анализа, объектно-ориентированного анализа, искусственного интеллекта, элементы теории множеств, элементы теории игр и элементы теории нечеткой логики.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. На базе общего алгоритма самоорганизации разработан метод автоматизированного синтеза и системного анализа организационных структур. Метод основан на построении моделей организационных структур возрастающей сложности с последующей оценкой их целевой функции.

2. Предложен метод формирования организационной структуры промышленного предприятия на принципе «функциональной поляризации». В основе данного метода лежит реализация функций управления и реструктуризации, обеспечивающих эффективное функционирование системы в целом путем управления и непрерывного поиска новой структуры.

3. Разработана архитектура универсальной имитационной модели системы с элементами самоорганизации, способной настраиваться на предметные области различного характера и масштаба. Настройка имитационной модели на предметную область базируется на принципе наследования.

4. Разработано алгоритмическое обеспечение и проведена его реализация в виде инструментального средства для поддержки принятия решений по формированию организационных процессов, ориентированного на интеграцию в корпоративные информационные системы более высокого уровня.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные в диссертации подходы могут применяться для построения программных систем, ориентированных на решение задач системного анализа и синтеза организационных структур промышленных предприятий и комплексов различных масштабов. Разработанная библиотека классов позволит расширить функциональность имеющихся информационных систем в части возможностей построения моделей с динамической структурой и воспроизведения поведения сложных самоорганизующихся объектов в различных предметных областях.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на XXX и XXXI на Международных молодежных научных конференциях «Гагаринские чтения» (Москва, 2004, 2005), на Межрегиональной научно-практической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике и подготовке экономических кадров» (Тула, 2006), на IV Международной конференции научно-технической конференции ИНФОС-2007 (Вологда, 2007). По результатам проведенных исследований опубликовано 10 работ.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 114 страницах, содержит 50 иллюстраций и 11 таблиц.

Список литературы

включает 114 наименований.

4.3. Выводы

1. В результате исследований, проводившихся в рамках данной главы, была построена модель процессов самоорганизации в отдельно взятом подразделении промышленного предприятия.

2. Модель позволит оперативно анализировать и прогнозировать различные показатели производства в условиях изменяющихся задач. Что в свою очередь может значительно ускорить процессы планирования производства и повысить качество принимаемых при этом решений.

3. Проведенные испытания показали работоспособность и универсальность созданной библиотеки классов при построении на ее основе имитационных моделей, определили достаточность реализованных в ней функций для решения задач прогнозирования и анализа. Результаты моделирования сравнивались с аналогичными результатами, полученными по другим неавтоматизированным методикам, и были практически идентичными.

Заключение

В диссертационной работе сформулирована и решена задача совершенствования методов синтеза организационной структуры промышленного предприятия. Решение данной задачи способствует повышению эффективности функционирования промышленных предприятий в условиях изменяющихся задач и конкуренции. В основе решения лежит «поляризация» процессов реструктуризации и функционирования в организационных системах. На базе общей схемы алгоритма самоорганизации был разработан метод автоматизированного синтеза и системного анализа организационной структуры промышленного предприятия.

Разработана структура имитационной модели организационной системы с процессами самоорганизации, реализованы механизмы управления структурным переустройством и функционированием. В основе модели лежит пара управляющих подсистем — управления реструктуризацией (переустройством структуры) и управления функционированием. Задача, решаемая обеими подсистемами, заключается в достижении текущей цели организационной системы, однако для этого каждая из них использует свои методы. Подсистема управления функционированием отвечает за нахождение последовательности действий, которая в рамках текущей структуры организационной системы приведет ее к поставленной цели. Эта же задача решается подсистемой управления реструктуризацией путем поиска набора структур, обладающих функциональными особенностями, необходимыми организационной системе для достижения цели.

Обоснована структура базы знаний имитационной модели организационной системы, поддерживающая накопление и хранение информации в виде фреймов, семантических сетей, продукционных правил и сценариев поведения, что позволяет управлять множеством ограничений с использованием логического вывода и эвристик.

Разработано алгоритмическое обеспечение, реализующее теоретические положения по построению моделей объектов с элементами самоорганизации в виде программной библиотеки классов. Данная библиотека предназначена для повышения функциональности имитационных систем в части построения моделей систем с динамической структурой и самоорганизующимися объектами. Описана методика настройки обобщенного активного объекта на предметные области.

Разработана аналитическая система для моделирования и автоматизированного синтеза организационной структуры промышленного предприятия. Построенные модели могут применяться в качестве систем поддержки принятия решений, поскольку позволят оценить организацию выполнения работ в условиях динамики поставленных задач. Инкапсулированные в моделях механизмы самоорганизации позволяют им адекватно реагировать на изменение текущей ситуации, с целью сохранения собственной целостности и функциональности.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.В. Интеллектуальные информационные системы. — М.: Финансы и статистика, 2003. 424 с.
  2. Д.Л. и др. Имитационное моделирование и сценарный подход в системах поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления, 2002. № 12. — с. 74−75.
  3. B.C., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
  4. В.В. Теория вероятностей в вопросах и задачах. Ярославль: ЯГПУ, 2004. 250 с.
  5. Н.А., Воронов А. А. и др. Теория автоматического управления. Учеб. для вузов по спец. «Автоматика и телемеханика». В 2-х ч. Под ред. А. А. Воронова. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш. шк., 1986.-367 с.
  6. И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Казань: Отечество, 2001. — 100 с.
  7. JI.A. Моделирование систем: учебное пособие. М.: Изд-во МГГУ, 2006. — 295 с.
  8. JI.A. Компьютерное моделирование: долгий путь к сияющим вершинам? // Компьютерра № 4, 1997. с.26−36.
  9. М.И. Милогия. Краснознаменск: «Полиграф», 2001. — 567с.
  10. Е.С., Колесов Ю. Б., Сениченков Ю. Б. Практическое моделирование сложных динамических систем. СПб.: БХВ, 2001. -441 с.
  11. А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // «Exponenta Pro Математика в приложениях», 2004.-№ 3−4.-100 с.
  12. А.В. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты (http://www.xjtek.com/files/papers/lTomsdtoabmm.pdf)
  13. В.Н., Косов М. Г., Протопопов С. П. Теория автоматического управления под. ред. Соломенцева Ю. М. — М.: Высш. шк.- 2000. 268 с.
  14. В.Н., Кондратьев В. В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981. 384 с.
  15. Н.П. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 240 с.
  16. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование. Второе издание // перевод с английского, М.: «Издательство Бином», 1998, 560 с.
  17. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М.: ДМК, 2000. 432 с.
  18. В.Н., Головина Е. Ю., Оськин Ф. Ф. Модели и методы представления знаний в CASE-технологии.- Интеллектуальные системы. Том 2 выпуск 1−4. М.: Издательский центр РГГУ, 1997. с. 115−134.
  19. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства-проектирования информационных систем. // М.: Финансы и статистика, 1998. 176 с.
  20. А.А., Мишин С. П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. — 210 с.
  21. Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А. Генетические алгоритмы, нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков: ОСНОВА, 1997. — 112 с.
  22. А.В. Гибридная экспертная система для профориентации. //Сборник научных трудов НГТУ, 1997.- № 3(8). с. 123−123.
  23. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. — 230 с.
  24. С.С. Объектно-ориентированные технологии проектирования прикладных программных систем (http://www.ods.com.ua/win/rus/program/ooprsis/index.htm)
  25. А.Н. Системы с наследованием и эффекты отбора. // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука, 1992. с. 40−71.
  26. В.И., Грушинский М. С., Хабалов А. В. Многоагентные системы. // Новости искусственного интеллекта, 1997. № 1. с. 1530.
  27. М.В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002. 148 с.
  28. А.И., Журавлева Г. П. Общая экономическая теория Краткий курс. СПб.: Питер, 2000. 288 с.
  29. А.В., Кудрявцев Е. М. Основы работы с универсальной системой моделирования GPSS World. М.: АСВ 2005. — 256 с.
  30. Дьяконов В.П. Matlab 6.5 SP1X7.0 Simulink 56. Основы применения. -М.: «СОЛОН-Пресс», 2005. 800 с.
  31. Дьяконов В.П. VisSim+Mathcad+MATLAB. Визуальное математическое моделирование. М.: «СОЛОН-Пресс», 2004. — 384 с.
  32. А.А., Власова Е. А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002. — 368 с.
  33. Л.А. Наследование приобретенных признаков. // Химия и Жизнь, 2003. № 4. — с. 22−26.
  34. .Л., Зусман А. В. Использование аппарата ТРИЗ для решения исследовательских задач, Кишинев: Лунина, 1985. 41 с.
  35. А.Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. К. Техшка, 1985- Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. -223 с.
  36. А.Г. Новые акценты в теории самоорганизации моделей. -Автоматика, 1981. № 6, с. 48−60
  37. А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. Киев. Техника, 1975. — 372 с.
  38. Н.И. Лекции по аксиоматической теории множеств: Учеб. пособие, http. V/home.onego.iTi/~rishelie/files/Math/Settheory /Zftheor.pdf)
  39. П.В. Теория автоматического управления. Учеб. пособие для электротехн. спец. вузов. М.: «Высшая школа», 1973. — 528 с.
  40. А.К., Серова Л. С. Менеджмент организации: Компьютерные деловые игры. СПб.: СПбГИЭУ, 2000. — № 6. — 63 с.
  41. С.П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: «Наука», 1997. — 283 с.
  42. А.П. Модели и методы управления составом активных систем. -М.:ИПУ РАН, 2003.-151 с.
  43. Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. — М.: «Дело», 2003. — 335 с.
  44. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем. СПб.: «Мир и семья» и «Профессионал», 2000. 240 с.
  45. Ю.Б., Сениченков Ю. Б. Имитационное моделирование сложных динамических систем (http://www.exponenta.ru/soft/others/mvs/ds sim. asp)
  46. А.В. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с использованием UML и IBM Rational Rose. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 320 с.
  47. А.В. Самоучитель UML Второе издание. СПб.: BHV, 2004 г. — 432 с.
  48. В.А. Конфликтующие структуры. М.: Сов. радио, 1973. 158 с.
  49. Лоу A.M., Кельтон В. Д. Имитационное моделирование: Пер. с англ. СПб.: Питер, 2004. — 846 с.
  50. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. — 416 с.
  51. С.В. Имитационное моделирование с Arena. // КомпьютерПресс 2001,-№ 7. с. 135−136.
  52. . Самоаффинные фрактальные множества, фракталы в физике. -М.: Мир, 1988. 672 с.
  53. Международный стандарт ISO/TR 10 006:1997. Первая редакция 15.12.1997.
  54. Международный стандарт ISO/IEC 12 207. Первое издание 01.08.1995.
  55. Д.А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003. — 68 с.
  56. Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.-102 с.
  57. Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005.-584 с.
  58. Д.А., Цветков А. В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИЛУ РАН, 2001.- 101 с.
  59. Д.А., Цветков А. В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000. 184 с.
  60. П., Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. 1408 с.
  61. П., Шилдт Г. Java 2 в подлиннике. СПб.: Издательство BHV, 2007.- 1072 с.
  62. Е.В. Семантические типы ситуаций и значение всегда //Семантика и информатика. — 1985. — Вып. 24. с. 96−116.
  63. А.А., Поспелов И. Г., Шананин А. А. Опыт математического моделирования экономики. М.: Энергоатомиздат, 1996. 544 с.
  64. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-288 с.
  65. Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы, 1998. — № 1. — с. 14−21.
  66. В.Г. Эволюционная биокибернетика //Вестник РАН. Том 67. 1997.-№ 9.-с. 800−803.
  67. В.Г. Эволюционный подход к исследованию естественных и созданию искусственных «биокомпьютеров» // Нейрокомпьютер, 1994. № 1,2.-с. 38−49.
  68. М.С., Методы прогнозирования на основе ТРИЗ. Вестник Академии Прогнозирования № 1. Пушкино: «Нектар науки», 1999.
  69. Ю.И. Имитационное моделирование: Теория и технологии. М.: Альтекс-А, 2004. — 380 с.
  70. Ю.П., Схемы конфликтов в моделях задач. Тезисы докладов всемирная конференция ТРИЗ в Страсбурге, 2002. — с. 24−26.
  71. Е.А., Ярославцев Д. В. Информационный обмен между объектами в имитационной программной модели // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. — 2003. — с. 136−141.
  72. Е.А., Ярославцев Д. В. Организация обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой // Известия
  73. ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1, вып. 3. — 2003. с. 126−136.
  74. Е.А., Ярославцев Д. В. Методы прогнозирования новых функций активного объекта имитационной системы // Известия ТулГУ. Сер. Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. Том 1. вып. 4. Информационные системы, с. 46−52.
  75. Е.А. Организация взаимодействия объектов в имитационных моделях с переменной структурой на основе принципа всеобщей связи // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып. 8. Тула: ТулГУ, 2000, с. 119−128.
  76. Е.А. Синтез структуры универсальной модели сложной системы на основе системных представлений // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып.8. Тула: ТулГУ, 2000. с. 210−215.
  77. Е.А. Построение динамических связей в объектно-ориентированных моделях на основе категории обобщения. // Известия ТулГУ. Вычислительная техника. Автоматика. Управление. Вып. 7. Тула: ТулГУ, 2001. — с. 165−170.
  78. Симкина JL, Корнейчук Б. Микроэкономика. Учебное пособие. 2-е издание. СПб.: Питер. — 432 с.
  79. К. Флауэр М. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования. -М.: Мир, 1999. 191 с.
  80. В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.- М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.
  81. Д.И., Малинецкий Г. Г. Введение в синергетику. Хаос и структуры 2-е изд., испр. и доп. — (Синергетика: от прошлого к будущему). Эдиториал УРСС, 2000. — 240 с.
  82. В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Наука, 1993.-295 с.
  83. Е. Фракталы, пер. с англ. — М: Мир, 1991. 262 с.
  84. Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1971.-382 с.
  85. Д.У. Основы кибернетики предприятия, М.: Прогресс, 1971.-340 с.
  86. А.В., Мухин И. Н. Синтез развивающихся информационно-управляющих систем // Автоматизация и современные технологии, 2005. — № 3. с. 60.
  87. Г. П. Интеллектуальные программные исполнительные устройства (агенты) в системах связи // Информационные технологии, № 4, 2001, с. 6−11.
  88. С.С. Проблемы общей биологии и генетики. Новосибирск: Наука, 1984. — 272 с.
  89. А.Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. М.: ЗАО «ПМСОФТ», 2004. 227 с.
  90. Ю.И. Семантика самоорганизующихся систем. М.: Академический проект, 2003. — 174 с.
  91. Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. М: Мир, 1978. 411 с.
  92. С., Меллор С., Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер с англ. Киев: Диалектика, 1993.
  93. Т. Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980.-592 с.
  94. В., Энгель А., Файстель Р. Физика процессов эволюции. -М.: УРСС, 2001.-328 с.
  95. В. Образование структур при необратимых процессах. -М.: Мир, 1979.-275 с.
  96. С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. Серия «Управление организационными системами». М.: СИНТЕГ, 2001. — 112 с.
  97. Д.В. Формирование обобщенных объектов в имитационных моделях с переменной структурой на основе принципов самоорганизации // XXX Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. М.: МАТИ, 2004. — С. 63.
  98. Д.В. Реализация возможностей самообучения у активных объектов в имитационных моделях с переменной структурой // XXXI Гагаринские чтения: тез. докл. Междун. науч. конф. М: МАТИ, 2005.-С. 44.
  99. Booch G., Jacobson I., Rumbaugh J. The Unified Modeling Language for Object-Oriented Development, Documentation Set Version 1.1, 1997. -257 p.
  100. Kruchten P. The Rational Unified Process: an introduction. Second edition. Addison Wesley Longman, inc., 2000. 320 p.
  101. Yourdon E. Modern Structured Analysis. Yourdon Press, 1989. 672 p.112. http://www.ni.com/matrixx/113. http://www.xjtek.ru/anylogic/
  102. XJ Technologies Company Ltd. AnyLogic. Руководство пользователя. XJ Technologies. 2005. 440 c.1. Перечень сокращений1. AM агентное моделирование
  103. АОИМ активный объект имитационной модели
  104. АПМС адресное пространство моделей самоорганизации1. БД база данных
  105. ДАО динамическая ассоциация объектов
  106. ДСМ дискретно-событийное моделирование
  107. ИИС интеллектуальная имитационная система
  108. ИМДС имитационная модель с динамической структурой
  109. ИСМ имитационная система моделирования
  110. ЛПР лицо, принимающее решение
  111. MAC мультиагентные системы
  112. МГУА — метод группового учета аргументов
  113. МДС моделирование динамических систем
  114. ООА объектно-ориентированный анализ
  115. ООП объектно-ориентированный подход
  116. ОС организационная структура
  117. ПО программное обеспечение
  118. ПР подсистема реагирования
  119. ПС подсистема самообучения
  120. ПУР подсистема управления реструктуризацией
  121. ПУФ подсистема управления функционированием1. СД системная динамика
  122. СКО среднеквадратическое отклонение
  123. СУБД система управления базами данных
  124. СФС слабоформализуемые системы
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!