Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Оптимизация проектирования перестраиваемых производственных систем на основе адаптивных методов анализа и синтеза проектных решений

Диссертация: Оптимизация проектирования перестраиваемых производственных систем на основе адаптивных методов анализа и синтеза проектных решений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем в условиях модернизации и реструктуризации производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков… Читать ещё >

Оптимизация проектирования перестраиваемых производственных систем на основе адаптивных методов анализа и синтеза проектных решений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Особенности задач оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем
    • 1. 2. Алгоритмизация задач анализа и синтеза стохастических-производственных систем
    • 1. 3. Принципы формирования адаптивной многометодной среды поиска оптимальных проектных решений
    • 1. 4. Цель и задачи исследования
  • 2. ТЕХНОЛОГИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ 62'
    • 2. 1. Итеративные схемы поиска оптимальных вариантов модернизации и перестройки производственных систем
    • 2. 2. Декомпозиционный подход к проектированию иерархических производственных систем
    • 2. 3. Механизмы интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектирования

Актуальность проблемы. В настоящее время большое внимание уделяется проблемам, связанным с проектированием сложных производственных’систем. При этом значительный комплекс проектных задач связан не только" с созданием' новых производственных объектов, но и с необходимостью структурной и параметрической перестройки действующих систем с целью их реформирования и модернизации. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют постоянного технического переоснащения производства, обновления. номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления и т. д. Это приводит к необходимости разработки математического и программного обеспечения для комплексного решения задач анализа и синтеза сложных производственных систем с учетом иерархичности и перестраиваемой структуры производства.

Процесс структурного и параметрического синтеза перестраиваемых производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Это приводит к необходимости применения алгоритмических оптимизационных моделей, в которых отсутствуют явные аналитические формулировки критериев оптимальности и ограничений, а имеется лишь возможность определения их значений для каждого из вариантов с применением различных моделирующих процедур. Сложность оценки свойств таких моделей на априорном уровне ограничивает возможности использования стандартных оптимизационных процедур, что в конечном итоге снижает эффективность процесса оптимального проектирования. Кроме того, к особенностям задач оптимального проектирования сложных производственных систем можно отнести разнообразие постановок, высокую размерность, множественность технико-экономических требований к основным характеристикам, значительную трудоемкость этапов моделирования и анализа, наличие разнообразных корреляционных связей между параметрами, учесть которые в рамках стандартного математического обеспечения САПР становится затруднительным.

Решение указанной проблемы может быть достигнуто при использовании адаптивного подхода к проектированию производственных систем. Данный, подход предполагает построение комплекса алгоритмов оптимизации, обеспечивающих совмещение процесса более полной формализации задачи с ее решением, и их объединение совместно с процедурами многовариантного моделирования в интеллектуальную адаптивную многометодную среду с возможностью ее динамической настройки на различные классы решаемых задач оптимального проектирования. При этом важным требованием к разрабатываемому математическому обеспечению является возможность эффективного решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки теоретических основ, математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов сложных производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «САПР и системы автоматизации производства», а также ГБ НИР 07.04 «Оптимизация и моделирование сложных систем», ГБ НИР 10.19. «Интеллектуализация принятия решений в автоматизированных системах».

Цель и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является разработка методологических принципов, комплекса методов, моделей и алгоритмов оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем и создание на этой основе адаптивной среды поиска рациональных проектных решений в условиях реструктуризации и реформирования промышленного производства.

Для достижениям поставленной цели, необходимо решить следующие основные задачи: провести анализ методов и средств оптимального проектирования' сложных производственных систем с перестраиваемой структурой, рассмотреть. особенности задач данного класса и определить принципы их алгоритмизации на основе адаптивного подходаразработать методику проектирования перестраиваемых производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производствасформировать математические модели структурного и параметрического синтеза стохастических производственных системпостроить комплекс адаптивных алгоритмов поиска оптимальных проектных вариантов с возможностью их использования для’решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделямиреализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного! взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектированияразработать компонентную структуру алгоритмической базы оптимального проектирования производственных систем и интеллектуальные средства компонентно-модульного синтеза адаптивных схем поиска проектных вариантов в соответствии с особенностями решаемых задачпостроить программное обеспечение поддержки принятия решений при проектировании перестраиваемых производственных систем и провести его апробацию в условиях производства.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, принципы искусственного интеллекта, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: методология и структурно-функциональные схемы оптимального проектирования сложных перестраиваемых производственных систем, основанные на интеграции моделирующих процедур и адаптивной среды рационального выбора проектных вариантов и обеспечивающие согласованное принятие решений на различных уровнях иерархии производствакомплекс математических моделей структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающихся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющих определять проектные варианты перестройки производства с учетом его динамического и стохастического характеравероятностные и детерминированные адаптивные методы параметрической оптимизации производственных систем, позволяющие на основе совмещения процесса более полной формализации задачи с ее решением учесть особенности проектируемого объекта при неполноте его априорного математического описанияалгоритмы структурного синтеза производственных систем, основанные на сочетании рандомизированных процедур псевдобулевой оптимизации и модифицированных вариантов схемы ветвей и границ, что позволяет формировать стратегии направленного перебора проектных решений в задачах, описываемых сложными алгоритмическими моделямиадаптивные процедуры трансформации оптимизационных моделей в процессе проектирования, обеспечивающие преобразование решаемых задач, сокращение их размерности и приведение к типовым постановкам на основе анализа априорной и текущей информациитехнология моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании СА8Е-средств и имитационных процедур и позволяющая рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации-' методика формированиямногометодной поисковой среды оптимального проектирования производственных систем, отличающаяся выделением инвариантных структурных составляющих алгоритмического обеспечения и наличием интеллектуальных средств их комплексирования, что позволяет осуществлять компонентно-модульный синтез адаптивных схем поиска проектных вариантов в соответствии с особенностями решаемых задачструктура и программное обеспечение1 системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования стохастических производственных систем.

Практическая значимость и результаты внедрения. В диссертации разработаны основы построения математического и программного обеспечения САПР при проектировании сложных производственных объектов с перестраиваемой структурой на основе интегрированной адаптивной среды многовариантного моделирования и поиска оптимальных проектных решений.

Реализованный при разработке алгоритмического обеспечения компонентно-модульный подход позволил сформировать библиотеку модулей оптимального проектирования' производственных систем с возможностью построения на их основе процедур структурного и параметрического синтеза различного предметного назначения. При этом расширение функциональности системы обеспечивается не за счет наращивания алгоритмической базы, а на основе новых способов агрегирования и комплексирования инвариантных структурных компонентов.

Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем в условиях модернизации и реструктуризации производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне производственной системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения в рамках САПР позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, уменьшить вычислительные затраты для получения оптимального варианта, сократить сроки формирования* оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены на следующих промышленных предприятиях: ФГУП «Воронежский механический завод» — филиал ФГУП «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева», ЗАО «УГМК — Рудгормаш» (г. Воронеж), ОАО «Рефлектор» (г. Саратов), ОАО «Прибор» ОКБ «Авиаавтоматика» (г. Курск), ОАО «Корпорация НПО РИФ» (г. Воронеж). Результаты исследования используются также в учебном процессе кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» и кафедры информационных систем и технологий АНОО ВПО «Воронежский институт высоких технологий» при обучении студентов специальностей 230 104 «Системы автоматизированного проектирования» и 230 201 «Информационные системы и технологии».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзном совещании-семинаре «Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных минии микроЭВМ» (Воронеж, 1989) — IX Всесоюзном симпозиуме «Эффективность, качество и надежность систем «Человек-техника» «(Воронеж, 1990) — Международной конференции молодых ученых и специалистов «САПР-92. Новые технологии в науке, образовании и бизнесе» (Воронеж, 1992) — Российском совещании-семинаре «Оптимальное проектирование технических устройств и автоматизированных систем» (Воронеж, 1992) — Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» (Воронеж, 1994, 1997) — Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж, 1998), Международной научно-практической конференции «Социально-экономическое, развитие современного общества в условиях реформ» (Саратов, 2007) — Всероссийском совещании-семинаре «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008;2010) — Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2008;2010) — VI Международной научно-практической конференции «Исследование, разработка и применение высоких технологий в. промышленности» (Санкт-Петербург, 2008) — Международных конференциях «Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами» (Москва-Воронеж-Сочи, 2008, 2009) — XVI Всероссийской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2009) — X Всероссийской научно-технической конференции «Научные исследования1 в области транспортных, авиационных и космических систем» (Воронеж, 2009) — XXII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях: ММТТ-22» (Псков, 2009): научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2005;2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 научных работ, в том числе 13 — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и 2 монографии.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: иерархические схемы оптимального проектирования производственных систем [1,2,27,29,39,41,42]- оптимизационные модели и процедуры параметрического и структурного синтеза производственных систем [4,11,14,15,18,28,31,32,36,37,40,43,44,45,47,48,54]- технология моделирования производственной системы [21,52]- библиотека модулей оптимального проектирования [12,46]- многометодные стратегии и интеллектуальные процедуры поиска проектных решений [7,9,38,51,53]- схемы интегрированного взаимодействия^' оптимизационных и имитационных процедур при проектировании производственных систем- [6,34]- структура и программное, обеспечение подсистемы оптимального проектирования [16−17,1920^23−2555].

Структура: и объем работы. Диссертациясостоит из введения,. шести глав, заключения, приложений и списка литературы из 219 наименований. Основная часть работы изложена на: 272 страницах и содержит 49 рисунков иг 5 таблиц;

Основные результатыработы заключаются .в следующем:

1. Проведенанализ, направлений^ повышения эффективности процессов принятия решений при проектировании сложных производственных объектов с перестраиваемой' структурой. Определены принципы адаптивнойалгоритмизации задач оптимальногопроектированияпроизводственных систем с учетом, динамического и стохастического характера производства.

2. Построены, многоуровневые итеративные схемы оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

3. Сформированы, математические модели оптимального выбора структуры производственной системы и ее отдельных элементов* при проектировании новых производственных объектов или перестройке действующих.

4. Создан комплекс математических моделей’для’согласования и-оптимизации материальных потоков, как в< пределах проектируемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

5. На основе интеграции вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации построен комплекс адаптивных алгоритмов оптимального проектирования производственных систем с возможностью их использования для решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

6. Построены адаптивные процедуры агрегирования показателей качества в многокритериальных моделях принятия решенийпредложены различные способы настройки весовых коэффициентов показателей и стратегии организации оптимизационного процесса в зависимости от информации ЛИР.

7. Разработаны алгоритмические схемы редукции ограничений и сокращения пространства варьируемых параметров в оптимизационных моделях структурного и параметрического синтеза. с целью преобразования и типизации решаемых задач оптимального проектирования.

8. На основе совместного использования CASEсредств и имитационных процедур реализована технология моделирования' производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации.

9. Построены схемы совместного комплексного использования оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектирования, разработаны средства их интеграции и информационного взаимодействия.

10. Предложена методика формирования адаптивной многометодной среды поиска оптимальных проектных вариантов, обеспечивающая построение процедур структурного и параметрического синтеза различных классов*посредством комплексирования инвариантных структурных компонентов;

11. Разработана компонентная структура алгоритмической базы оптимального проектирования производственных систем, сформирована библиотека модулей различного функционального назначения.

12. Построены интеллектуальные процедуры компонентно-модульного синтеза алгоритмических схем оптимального проектирования на основе динамической оценки свойств решаемых задач.

13. Разработан программный комплекс поддержки. принятия решений при проектировании производственных систем, ориентированный на поиск оптимальных проектных вариантов в условиях модернизации и реструктуризации производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне производственной системы в целом.

14. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств на промышленных предприятиях машиностроительного и радиоэлектронного профиля.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.А., Вольский В. И., Литваков Б. М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: Наука, 1994. 293 с.
  2. A.B., Борисов А.Н: Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 320 с.
  3. А., Жакото Д. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. М.: Мир, 1993.240 с.
  4. Амосов, A.A. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2004. 596 с.
  5. Анализ структуры задач оптимизации / В. Шалтянис- Ин-т матем. и ки-берн. АН Лит. ССР. Вильнюс: Москлас, 1989. 123 с.
  6. A.M., Глотов В. А., Павельев В. В. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика, 1997. № 8. С. 3−35.
  7. Г. В., Елтаренко Е. А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов // Информационные технологии, 2002. № 3. С. 49−55.
  8. В.Н., Постников А. И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МГИЭМ, 2003. 143 с.
  9. К.А., Бендинов М. А., Хрусталев Е. Ю. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001. 272 с.
  10. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хороша-евский. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
  11. В.Г., Ильдеменов C.B., Ириков В. А. и др. Реформирование и реструктуризация предприятий. М.: Изд-во «ПРИОР», 1998. 347 с.
  12. . Методы оптимизации: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.128 с.
  13. Ю.Л., Григорян А. К., Кутанов А. Т., Юдицкий С. А. Формализованное описание структуры и поведения иерархических систем с вложением // Автоматика и телемеханика, 1997. № 6. С. 209−215.
  14. А.Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач // Приложение к № 2 журнала «Информационные технологии», 2001. 24 с.
  15. Д.И., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Издательство ВГТУ, 1997. 416 с.
  16. С.Ю., Боковая Н. В. Компонентная организация адаптивной среды поиска оптимальных проектных решений // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2010. Т.6. № 5. С. 7−10.
  17. С.Ю., Боковая Н. В. Модели и методы оптимального проектирования развивающихся производственных систем: монография. Воронеж: ВГТУ, 2009. 186 с.
  18. С.Ю., Боковая Н. В. Технология оптимального проектирования развивающихся производственных систем // Системы управления и информационные технологии, 2008. № 2.2 (32). С. 223−226 .
  19. А.Р., Левин М. Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. 160 с.
  20. Д.В., Гурман В. И. Интеллектуальные процедуры оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2002. № 5. С. 147−155.
  21. Д.В., Гурман В. И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2003. № 6. С.60−67.
  22. Е.С. Практическое моделирование динамических систем. СПб: ВНУ, 2002. 520 с.
  23. Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.
  24. Д. Условная оптимизация* и< метод множителей Лагранжа: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. 400 с.
  25. В.Б. О технологии программирования в инвариантных модулях //Вопросы кибернетики, 1989. № 146. С. 3−11.
  26. Боковая Н. В Адаптивные схемы агрегирования критериев в задачах векторной оптимизации // Вестник Воронежского института МВД России, 2010. № 2. С. 200−206.
  27. Н.В. Исследование факторного влияния на развитие предприятий// Организатор производства, 2009. № 1. С. 32−35.
  28. Н.В. Моделирование производственных систем на основе интеграции САБЕ-средств и имитационных процедур // Программные продукты и системы, 2008. № 3. С. 43−45.
  29. Н.В. Программный комплекс поддержки принятия решений при оптимизации производственно-сбытового процесса // Программные продукты и системы, 2010. № 2. С. 132−134.
  30. Н.В. Сокращение размерности оптимизационных задач при проектировании производственных систем // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2010. С. 6−7.
  31. Н.В., Панин А. У. Методы исследования социально-экономических систем и оценки рисков. Воронеж: «Главреклама», 2009. 226 с.
  32. А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. Модели принятия.решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.
  33. В.Б., Никитов Д. С. Структуризация функциональных характеристик программных средств в задачах поддержки^ принятия решений: Mi: Институт системного анализа РАН, 1999. 340 с.
  34. A.M., Островский Г. М. Об одном декомпозиционном методе оптимизации сложных систем // Техн. кибернетика, 1978. № 3. С. 17−23.
  35. Ю.В. Экстраполяция экспертных оценок в оптимизации технологических систем // Известия АН. Теория и системы управления, 2003. № 3. С. 90−96.
  36. В.Н., Багатурова О. С. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. М.: ИЛУ РАН, 1996. 48 с.
  37. В.Н., Трапезова М. Н. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИЛУ РАН, 2000. 58 с.
  38. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 399 с.
  39. М.Б. Инструментальные средства автоматизации синтеза оптимальных стратегий управления дискретными технологическими и информационными процессами // Программные продукты и системы. 1995. № 4. С.26−34.
  40. В.Н., Еремеев А. П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. АН. Теория и системы управления, 2001. № 6. С.114−123.
  41. Р.Г., Петренко A.JI. Программный комплекс для моделирования и исследования производственных систем // Информационные технологии, 2002. № 11. С. 48−54.
  42. М., Гирлих Э., Ковалев М. Проблемы оптимального проектирования систем // Экстремальные задачи оптимального проектирования и управления. Минск, 1991. С.4−21.
  43. В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 245 с.
  44. В.И. Имитационное управление неопределенными объектами. М.: Наука, 1989. 290 с.
  45. Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 552 с.
  46. Ю.В., Боровкин A.B. Учебный программный комплекс по нелинейному программированию // Программные продукты и системы, 1995. № 4. С.40−42.
  47. А.Т., Граничин О. Н., Гуревич JI.C. Алгоритм стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе в нестационарной задаче оптимизации // Автоматика и теплемеханика, 2009. № 11. С. 25−33.
  48. A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.
  49. Л.Ф., Левин Г. М., Танаев B.C. Параметрическая декомпозиция экстремальных задач: общий подход и некоторые приложения // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988. № 1. С. 23−31.
  50. Л.В., Кухтенко В. И., Слатин A.B. Развитие методов декомпозиции в задачах оптимального проектирования сложных технических систем на основе математического моделирования // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1994. № 4. С. 191−200.
  51. A.A., Мишин С. П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ЖГУ РАН, 2003. 210 с.
  52. А.Н. Нелинейная схема компромиссов в многокритериальных задачах оценивания и оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. № 2. С. 106−115
  53. В.А., Федоров В. В. Математические модели автоматизированного проектирования. М.: Высш. шк., 1989. 184 с.
  54. М.И., Каплинский А. И. О формировании адаптивных алгоритмов оптимизации псевдобулевых функций на основе метода локального улучшения // Автоматика и телемеханика, 1976. № 9. С. 96−104.
  55. В.О., Еиикеев А. И. Сценарный подход в технологии создания диалоговых систем // Управляющие системы и машины. 1993. № 2. С.51−65.
  56. О.В., Боровский Ю. В., Безверхов В. Н. и др. Входной язык спецификации задач в человеко-машинной решающей системе // Программирование, 1997. № 6. С. 51−57.
  57. Гибкие производственные системы изготовления РЭА / А. И. Артемьев, В. П. Ковешников, М. С. Лапин и др. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.
  58. Ф., Мюррей У., Райт М. 'Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.
  59. В.А., Нестерова Н. В. Стратегия развития предприятия. М.: Изд-во «Дашков и К», 2004. 594 с.
  60. A.A. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М.: Радио и связь, 1991. 320 с.
  61. В.Н., Дядюра В. Ю. Экспертные системы поддержки ком-плексирования программных средств // Управляющие системы и машины, 1992. № 9/10. С. 14−19.
  62. Г. С., Деменков Н. П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке // Информационные технологии. № 1, 1998. С. 13−15.
  63. Дж. К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. 326 с.
  64. П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. 624 с.
  65. Диалоговые системы схемотехнического проектирования / В.И. Ани-симов, Г. Д. Дмитревич, К. Б. Скобельцын и др. М.: Радио и связь, 1988. 288 с.
  66. Дискретно-непрерывные модели оптимального проектирования / А. И. Каплинский, Я. Е. Львович, С. Ю. Белецкая и др. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 109 с.
  67. Ю.Г., Мазурик В. П. Программное обеспечение систем оптимизации. М.: Знание, 1989. 48 с.
  68. Е. А. Оценка и выбор1 решений по многим критериям. М.: МИФИ- 1995. 111 с.
  69. Емельянов В'.В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с. «
  70. В.В., Ясиновский С. И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. 427 с.
  71. A.A. Математическая теория глобального случайного поиска. Л.: Изд-во ЛГУ, 1985. 293 с.
  72. В.А. Сети массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.
  73. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
  74. . Е., Немтинов В. А. О подходе к построению автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для проектирования процессов производства изделий из металлов // Информационные технологии, 2008. № 9. С. 29−34.
  75. Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 236 с.
  76. Ю.Н., Токарев В. В., Уздемир А. П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма физ. мат. лит., 1994. 246 с.
  77. .Г., Исмагилова Л. А., Валеева Р. Г. Имитационное моделирование для исследования многокомпонентных производственных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000. № 10. С. 7−11.
  78. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е. А. Власова, Р. В. Дума. М.: Финансы и статистика, 2004. 368 с.
  79. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / A.C. Алиев, Л. С. Восков, В.Н., Ильин и др.- Под ред. В. Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.
  80. Искусственный интеллект. В.3-х кн. Кн. 2. Модели и методы / Под ред., Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
  81. Калянов Г. Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Изд-во „Лори“, 1996. 279 с.
  82. А.И., Красненкер А. С. О многокритериальном подходе к формированию многоуровневых алгоритмов стохастической оптимизации // Автоматика и вычислительная техника, 1975. № 4. С. 14−21.
  83. А.И., Пропой А. И. Конструирование вычислительных алгоритмов нелокального поиска, использующих теорию потенциала. Препринт. М.: ВНИИСИ, 1990. 30 с.
  84. А.И., Руссман И. Б., Умывакин В. М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 234 с.
  85. В.Е. Основы теории многоуровневой декомпозиции и ее приложения. Куйбышев, 1990. 192 с.
  86. В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.848 с.
  87. Квадратичные экстремальные задачи и недифференцируемая оптимизация / Шор Н. З., Стеценко С. И. Киев: Наук, думка, 1989, 287 с.
  88. Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь, 1981. 380 с.
  89. Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. 336 с.
  90. В.Н. Вопросы методологии и формализации постановок и решения проблем // Кибернетика и системный анализ, 1995. № 3. С. 138−143.
  91. Г. Н. Агрегирование переменных методом последовательного замещения эталонных элементов // Изв. АН. Теория и системы управления, 1999. № 6. С. 107−118.
  92. Конструирование поисковых алгоритмов оптимального проектирования / А. И. Каплинский. Воронеж: ВПИ, 1993. 108 с.
  93. В.П., Курейчик В. М., Норенков И. П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.
  94. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.
  95. П.С., Морозов В. В., Попов Н. М., Федоров В. В. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001. № 5. С. 80−89.
  96. П.С., Федоров В. В. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования, 1997. № 1. С. 15−23.
  97. Н.Д., Максимов А. И., Скворцов A.M. Алгоритмы и программы проектирования автоматических систем. М.: Радио и связь, 1988. 306 с.
  98. Ю.Э., Расстригин JI.A. Альтернативная адаптация структуры алгоритмов поисковой оптимизации методами распознавания образов // Автоматика и телемеханика, 1990. № 8. С. 25−33.
  99. Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных программных систем // Информационные технологии, 2000. № 1. С. 3−9.
  100. А.Г., Рыков А.С, Сходимость адаптивных алгоритмов оптимизации при дрейфе минимума целевой функции // Автоматика и телемеханика, 1990. № 9. С. 92−101.
  101. В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990. 352 с.
  102. С.Т., Ильясов ?Б.Г., Васильев В.№ Управление динамическими системами в условиях неопределенности. М.: Наука, 1998. 214 с.
  103. Л.Е., Бабешко ЛЮ. Теория массового обслуживания в экономической’сфере. М.: ЮНИТИ, 1998. 319 с.109: Лаврищева Е. М. Сборочное программирование. Теория и практика // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45: № 6. С. 3−13.
  104. A.B. Имитационные модели неопределенных систем. Новосибирск: Наука, 1993. 112 с.
  105. О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002. № 2. С. 146−157.
  106. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 208 с.
  107. О.И., Поляков O.A. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программирования (обзор) // Экономика и математические методы, 1980. Том XVI. Вып.1. С. 129−141.
  108. .К. Методы* поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Новости искусственного интеллекта, 2000. № 3. С. 202−207.
  109. Г. М., Танаев B.C. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений. Минск: Наука и техника, 1978. 240 с.
  110. A.A., Мальцев В. Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990. 167 с.
  111. .Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.
  112. В.В., Марьянович Т. П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наук, думка, 1991. 115 с
  113. В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 2002. 268 с.
  114. C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: Диалог-МИФИ- 2002. 224 с.
  115. И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1986. 192.
  116. A.B. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, 1998. 528 с.
  117. Малков В.П.* Поэтапная параметрическая оптимизация. Н. Новгород: Изд-во НГУ, 1998. 148 с.
  118. В.В., Пиявский Б. С., Пиявский С. А. Метод принятия решений в условиях многообразия способов учета неопределенности // Изв. АН. Теория и системы управления, 2010. № 1. С. 46−62.
  119. Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 324 с.
  120. Ю.Н., Крутиков Д. О. Основные подходы к построению моделей сложных систем // Программные продукты и системы, 2007. № 2. С. 48−56.
  121. A.B. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М.: Наука, 1985. 66 с.
  122. В.Г., Медницкий Ю. В., Леонов В. Ю. Использование методов декомпозиции для оптимизации // Изв. АН. Теория и системы управления, 2009. № 5. С. 156−169.
  123. А.Н., Бернштейн Л. С., Коровин С. Л. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.
  124. В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем // Информационные технологии, 2000. № 1. С. 49−52.
  125. Г. В. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. № 3. С. 156−173.
  126. Методы параметрического синтеза сложных технических систем / Г. С. Антушев. М.: Наука, 1989. 88 с.
  127. В.А. Общий подход к оценке сложности постоптимального анализа дискретных задач оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2010.» Т. 46. № 2. С. 134−142.
  128. B.C. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.
  129. B.C., Сергиенко И. В., Шор Н.З. Пакет прикладных программ для решения задач дискретной и нелинейной оптимизации // Кибернетика, 1991. № 3. С. 36−46.
  130. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. 208 с.
  131. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 311 с.
  132. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 405 с.
  133. В. Заготовительная и производственная логистика. СПб: Питер, 2001. 160 с.
  134. И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 2002. 336 с.
  135. И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. 203 с.
  136. И.П., Маничев В. Б. Основы теории и проектирования САПР. М.: Высш. шк., 1990. 335 с.
  137. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов. М.: Радио и связь, 1989. 230 с.
  138. Е.Г., Попов Э. В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.
  139. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1991. 219 с.
  140. Павловский Ю-Н: Имитационные системы и модели. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 134 с.
  141. С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в&trade- экономике. Новосибирск: Наука, 1998. 205 с.150- Поляк Б. Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.
  142. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.
  143. М.А. Интегрированные системы оптимизации // Изв. АН. Техн. кибернетика- 1994. № 1. С. 189−197.
  144. Проектирование: и оптимизация технологических процессов- и систем сборки РЭА / П. И. Буловский, В. П. Ларин.М.: Радио и связь, 1989: 176 с.
  145. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н. М. Абдикеев, Н. М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990: 264 с.
  146. .Н., Соболенко Л. А., Сосновский A.A. Пакет прикладных программ МЕТ ЛИН-ПЭВМ для решения задач математического программирования//Кибернетика и системный анализ, 1993. № 5. С. 79−91.
  147. .М., Скубченко А. И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: Изд-во «Эксмос», 2001, 240 с.
  148. Л.А., Эйдук Я. Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации //Автоматика и телемеханика, 1985. № 1. С. 5−25.
  149. Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 672 с.
  150. Рыжиков Ю. И: Имитационное моделирование. Теория и технологии. М.: Корона Принт, 2004. 384 с.
  151. A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и. нечеткая оптимизация. Моделирование и экспертные оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. 380 с.
  152. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 471 с.
  153. Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 299 с.
  154. Ю.С. Оптимальные решения. М.: Радио и связь, 2000. 152 с.
  155. A.A., Михайлов А. П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2001. 320 с.
  156. Сборочное программирование / Е. М. Лаврищева, В.Н. Грищенко- Отв. ред. Андон Ф. И. Киев: Наук, думка, 1991. 216 с.
  157. И.В., Гуляницкий Л. Ф. Вопросы построения интегрированной прикладной системы МИСС // Программирование, 1993. № 2. С.77−88.
  158. И.В., Гуляницкий Л. Ф., Сиренко СИ. Классификация прикладных методов комбинаторной оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. № 5. С. 71−84.
  159. И.В., Каспшицкая М. Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. Киев: Наук, думка, 1981. 288 с.
  160. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Е. В. Авдеев, А. Т. Еремин, И. П. Норенков, М.И. Песков- Под ред. И. П. Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. 386 с.
  161. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / М. Сингх, А. Титли. М.: Машиностроение, 1986. 495 с.
  162. .Я., Цехановский В. В. Информационные технологии. М.: Высшая школа, 2005. 345 с.
  163. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001.343 с.
  164. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А. Н. Катулев, В. Н. Михно. М.: Радио и связь, 1992. 119 с.
  165. Р.Г. Поиск глобального оптимума. М.: Знание, 1990. 481 с.
  166. Р.Г., Гергель В. П. Система многоэкстремальной оптимизации // Пакеты прикладных программ. Программное обеспечение оптимизационных задач. М.: Наука, 1987. С. 39−50.
  167. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. Киев: Вильяме, 2006. 1408 с.
  168. X. Введение в исследование операций. М.: Изд-во «Вильяме», 2001.912 с.
  169. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры / И. П. Бушминский, О. Ш. Даутов, А. П. Достанко и др. М.: Радио и связь, 1989. 624 с.
  170. Технология системного моделирования / Е. Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.- Под общ. Ред. C.B. Емельянова. М.: Машиностроение, 1988.519 с.
  171. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.
  172. А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма физ.-мат. лит., 1994. 318 с.
  173. С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / Под ред. Ю. М. Ермольева. М.: Наука, 1990. 184 с.
  174. В.Г. Карпенко А.П: Обзор программных систем многокритериальной оптимизации. Отечественные системы // Информационные технологии, 2008. № 1. С. 15−22.
  175. В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.
  176. В.Н., Львович Я. Е., Меткин Н. П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. шк., 1991. 436 с.
  177. E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. I // Автоматика и телемеханика, 1999. № 8. С. 163−176.
  178. E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. II // Автоматика и телемеханика, 1999. № 9. С. 154−161.
  179. E.H. Моделирование в задачах ренжиниринга производственных систем // Автоматика и телемеханика, 2001. № 8. С. 168−178.
  180. В.К. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.
  181. А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.
  182. А.Д., Акинфиев В. К., Филиппов В. А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. (Оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 176 с.
  183. В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1981. 351 с.
  184. И.Г. Оптимальный параметрический синтез. Л.: Энерго-атомиздат, 1987. 128 с.
  185. С.Л. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. 232 с.
  186. Н.В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.240 с.
  187. В.И. Решение невыпуклых нелинейных задач оптимизации. М.: Наука, 1983.256 с.
  188. С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.
  189. В.И., Ильман В. М., Скалозуб В. В. Структурные модели, алгоритмов в задачах прикладного программирования // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. № 2. С.3−14.
  190. В.Ю. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. М.: Академия, 2007. 386 с.
  191. Шор Н. З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. Киев: Наук, думка, 1979. 199 с.
  192. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.
  193. М. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 368 с.
  194. Экономико-математические методы и модели / Н. И. Холод, А.В. Кузнецов- Под общ. ред. А. В. Кузнецова. Минск: БГЭУ, 2000. 412 с.
  195. С.А., Владиславлев П. Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. № 12. С. 61−65.
  196. Barker R. CASE-Method. Entity-Relationship Modelling // Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.
  197. Borcherding K., Schmeer S., Weber M. Biases in multiattribute weight elicitation / Ed. J-P. Caverni. Constributions to Decision Making. Amsterdam: Elsevier, 1995.
  198. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511−523.
  199. Law Averill M. Designing and Analyzing Simulation Experiments / Industrial Engineering, March 1991, pp. 20−23.
  200. Knepell Peter L. and Deborah C. Arangno, Simulation Validation / IEEE Computer Society Press, 1993.
  201. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems -Blackwell Scientific Publications, Oxford: 1993.
  202. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1996.
  203. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. — Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.
  204. Tumay Kerim. Business Process Reengineering Using Simulation / Auto-fact Workshop, 1993.
  205. Yuau Yufei. Criteria for evaluating fuzzy ranking methods // Fuzzy Sets and Sist. 1991. V. 43. № 2. P.139−157.
  206. Wagner C. Facilitating space-time differencies, group heterogenety and multysensory task work through a multimedia supported group decision system. Decision Support Systems v. 15, p. 197−210, 1995.
  207. Zadeh L.A. Fuzzy logic, neural network and soft computing // Communication of the ACM. 1994. V.37. № 3.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!