Разработка методологии управления процессами развития больших систем управления с использованием авиационной и космической информации

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработка методологии управления процессами развития больших систем управления с использованием авиационной и космической информации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

1. Проблемы развития больших систем административно-организационного управления
- 1. 1. Анализ больших систем административно-организационного управления
- 1. 2. Место и роль авиационных и космических технологий в составе больших систем административно-организационного управления
- 1. 3. Проблемы формирования программ развития больших систем административно-организационного управления
- 1. 4. Цели и задачи исследований

В работе рассматриваются вопросы формирования рациональных управлений процессами развития больших систем административно-организационного управления (системы АОУ). Системами такого класса в стране реализуется государственная власть, осуществляется управление социальной сферой и субъектами экономической деятельности, производится управление федеральными целевыми программами и национальными проектами страны. Существенная доля валового внутреннего продукта формируется именно большими системами АОУ. В рамках этих систем выделяются и осваиваются большие финансовые средства на проведение работ по совершенствованию их структуры и деловых процессов, в том числе и средств программного обеспечения, с тем, чтобы результаты их деятельности соответствовали современным требованиям. Здесь также проводятся масштабные работы по повышению качества производимых продуктов и оказываемых услуг, а также снижению эксплуатационных затрат. Иначе говоря, в больших системах АОУ, по существу, на непрерывной основе ведутся работы, цель которых развитие самих систем и совершенствование их бизнес-процессов.

Актуальность темы

диссертационной работы обусловлена новой методологией управления ресурсами в современной экономике государства. Управление должно быть:

• результатом всестороннего, в том числе количественного анализа экономической предпочтительности намеченных к реализации работ по совершенствованию деловых процессов данной системы;

• результатом скрупулезной балансировки целей и ресурсов, которые должны быть выделены на их достижение.

Такой подход позволяет рационально использовать миллиардные средства, выделяемые на развитие больших систем административно-организационного управления. Достигаемый при этом экономический эффект оправдывает разработку соответствующих инструментов формирования управлений. В этой связи тема диссертационной работы, посвященной решению проблем создания инструментальных средств для формирования управлений процессами развития больших систем АОУ, представляется актуальной.

Степень изученности проблемы. В настоящем у ряда систем рассматриваемого класса имеются решения, которые можно рассматривать как определенный прообраз систем управления нового типа [21, 42, 76, 115, 134, 195]. Но эти решения, как правило, не выходят за рамки текущего мониторинга тех или иных процессов, за рамки задач текущего управления производственной деятельностью. Вопросы же управления развитием таких систем должной проработки не имеют, как на методологическом, так и организационном уровне. Есть достаточно большое количество технологических решений, которые можно использовать для построения рассматриваемых управлений. В их множестве, в первую очередь, следует указать на технологии, предлагаемые для моделирования бизнес-процессов, например, инструментальную среду ARIS германской фирмы IDS Seer, комплексные OLAP решения Института SAS, компаний Oracle и Microsoft [8, 11, 21, 37, 54, 65, 105, 134, 227, 228]. Но нет решений, которые на методологическом и организационном уровне с требуемой полнотой представляют основные положения и этапы создания системы управления процессами развития больших систем АОУ. Это сдерживает, как процесс развития математических средств общего назначения, которые необходимы для создания соответствующих инструментов формирования управлений, так и создание в рамках рассматриваемых и других систем инструментальных средств, необходимых для осуществления управлений процессами развития на уровне тех требований, которые предъявляет современная рыночная экономика к характеристикам качества управления ресурсами.

Цель исследований заключается в разработке методологии управления процессами развития больших систем АОУ, теории и методов построения информационно-расчетных подсистем, в рамках которых рассматриваемые управления отрабатываются в режиме распределенной обработки информации. Программных подсистем, средствами которых продуцируются и оцениваются альтернативы возможного достижения целей развития, формируется перечень мероприятий и программа работ, включающая, в том числе, работы по использованию данных авиационных и космических систем.

Объект исследования — большие системы АОУ, являющие собой множество переменного во времени состава разнородных субъектов различного уровня иерархии, распределенных на территории больших пространств и объединенных административными и/или экономическими связями в единое целое, каждый из которых, либо самостоятельно, либо во взаимодействии с другими субъектами решает определенную для него часть известной совокупности задач данной системы.

Большими системами АОУ, методология развития которых рассматривается в настоящей работе, в том числе являются:

1. Федеральное агентство кадастра объектов недвижимости Министерства экономического развития и торговли.

2. Федеральная служба по налогам и сборам Министерства финансов.

3. Система здравоохранения Московской области.

4. Система органов высшего звена управления Вооруженными Силами РФ.

Настоящие системы являлись как источниками исходных данных для разработки положений диссертации, так и объектами реализации ее основных результатов.

Развитие больших систем АОУ рассматривается с учетом возможностей информационных авиационных и космических систем, в том числе таких как:

• дистанционное зондирование земли,.

• связь,.

• навигация и управление.

Предмет исследования — деловой процесс формирования программ развития больших систем АОУ, которые в совокупном перечне работ содержат, в том числе работы, по созданию или модернизации функциональных технологий, базирующихся на данных авиационных и/или космических информационных систем.

Формулировка решаемой проблемы — создание технологий и инструментальных средств для поиска рациональных инвестиций в развитие больших систем АОУ на основе прогнозных количественных оценок последствий принимаемых решений методами математического моделирования.

Задачи исследований. На основании анализа особенностей и свойств систем АОУ, а также наблюдаемой практики их развития разработать методологию управления процессами развития, методические и организационные вопросы построения инструментальных средств, необходимых для их формирования, в том числе:

1. Разработать методологию управления процессами развития, главными компонентами которой являются:

• критерии оценки альтернатив развития систем;

• унифицированные описания систем АОУ, позволяющие автоматизировать процесс поиска тех элементов, которые требуют своего совершенствования в первоочередном порядке;

• методики оценки характеристик качества управлений ресурсами и деловыми процессами, реализуемыми в системах АОУ;

• методики оценки деловых процессов производственного типа на предмет их эффективности;

• организационные схемы, с помощью которых должны решаться вопросы включения в состав деловых процессов рассматриваемых систем инновационные технологий, которые опираются, в том числе, на возможности авиационных и космических информационных систем.

2. Разработать теорию и методы построения инструментальных средств, необходимых для формирования управлений процессами развития, которые позволяют на основе системных принципов и формализованных методов, в том числе в автоматизированном режиме продуцировать требуемые технологические средства. Создать линейку программных решений, которые образуют полнофункциональный набор инструментальных средств подсистем формирования управлений процессами развития больших систем АОУ, в том числе развитием технологий, которые опираются на данные авиационных и космических систем.

3. Разработать организационные решения по развертыванию компонентов подсистемы управления развитием в составе средств автоматизации больших систем АОУ, а также по их функционированию в режиме распределенной обработки информации и оценки альтернатив при формировании соответствующих управлений. Разработать решения, которые учитывают особенности построения средств автоматизации предметных областей и формирование управлений в больших системах АОУ.

4. Разработать методические положения и решения по поддержке информационных ресурсов и инструментальных средств подсистем формирования управлений развитием в актуальном состоянии, а также по их совершенствованию с целью формирования управлений требуемого уровня качества.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют положения:

• общей теории систем;

• теории моделирования и идентификации систем;

• теории анализа данных, OLAP и Data Mining;

• теории выбора и принятия решений;

• объектно-ориентированной технологии проектирования прикладных программных систем;

• Rational Unified Process компании Rational по проектированию и разработке программных систем;

• теории иерархических многоуровневых систем;

• опытно-теоретического метода испытаний сложных систем вооружений.

При исследовании проблем, изложенных в диссертации, были изучены и использованы идеи по моделированию и созданию систем управления, высказанные крупными русскими и зарубежными учеными, а также известными специалистами в соответствующих предметных областях, в том числе Н. П. Бусленко, Р. Калманом, ЯЗ. Цыпкиным, Г. С. Поспеловым, A.A. Лебедевым, В. В. Малышевым, A.A. Петровом, О. И. Ларичевым, В. М. Полтеровичем, Т. Саати, Д. А. Поспеловым, И. Г. Поспеловым, В. А. Колемаевым, М. Месаровичем, A.C. Шаркшане, И. Г. Железновым, А. Г. Буч, A.B. Шеером, Г. Н. Каляновым, A.M. Вендровым и др. [27 — 28, 42, 60, 63, 66, 75,91 -93, 104, 111, 113 — 114, 119, 123, 128- 131, 132, 133, 124, 145 — 146, 207−210, 221−222, 226].

Фактологической базой исследования послужили материалы и результаты работ:

• по модернизации организационной структуры и деловых процессов формирования управлений в органах Федеральной налоговой службы, а также в органах Федерального агентства кадастра объектов недвижимости, которые проводятся с 2002 по настоящее время на плановой основе, а также на средства кредитов, предоставляемых Международным банком реконструкции и развития;

• по подготовке предложений реформирования системы управления здравоохранением Московской области, которые в период с 1993 по 1995 гг. разрабатывались в рамках программы «Здравреформа» под методическим руководством USAID (US Agency for International Development);

• по созданию в 1992 — 1993 гг. в Военной академии Генерального штаба Центра оперативно-стратегической подготовки высшего руководящего состава Министерства обороны.

Научная новизна исследований состоит в разработке методологии построения подсистем управления процессами развития больших систем АОУ, базисными положениями которой являются:

• формализованные методы описания и анализа систем и их деловых процессов, которые в отличие от известных решений унифицированным образом описывают системы АОУ и позволяют автоматизировать поиск их элементов, подлежащих совершенствованию в первоочередном порядке;

• теория определения и унифицированная технология разработки инструментальных средств формирования управлений, позволяющая автоматизировать процесс их создания, которая в отличие от известных решений опирается на методологию тензорного исчисления, что позволяет синтезировать сложные аналитические зависимости и автоматизировать процедуру поиска моделей требуемого уровня совершенства;

• методические принципы и организационные решения по формированию управлений в режиме распределенной обработки информации и принятия решений, которые в отличие от известных подходов решают настоящую задачу методами моделирования процессов подготовки искомых управлений в инструментальной среде АЫБ.

На защиту выносятся следующие основные научные положения:

1. Методология управления процессами развития больших систем АОУ, включающая следующие основные положения:

• определения базисных сущностей семантики систем АОУ, в том числе понятий центов действий и центров деятельности, потенциала системы, производственной нагрузки на систему и ее элементы;

• математическая формализация задачи развития как задачи рациональных инвестиций, отвечающих ограничениям, которые присущи большим системам АОУ;

• канонические формы математического описания организационного построения и характеристик больших систем АОУ, а также их деловых процессов, позволяющие автоматизировать процесс выявления элементов, подлежащих совершенствованию в первоочередном порядке;

• методики расчета и правила агрегирования потенциалов субъектов систем АОУ, а также нормативов для оценки производственной нагрузки на субъекты систем и их элементы;

• принципы формирования искомых управлений в режиме распределенной обработки информации.

2. Теория определения и унифицированная технология разработки инструментальных средств формирования управлений, включающая:

• определения понятий управляемости, наблюдаемости и идентифицируемости систем АОУ и их элементов;

• теоретические положения для разработки средств информационного обеспечения процессов управления развитием больших систем АОУ;

• методические положения по организации наблюдений и построению программно-технических средств осуществления наблюдения за состоянием и динамикой материальных ресурсов, деловых процессов и производственных участков систем АОУ;

• положения опытно-теоретического подхода к построению моделей систем, унифицированные формы описаний и алгоритмы определения сложных зависимостей в классе регрессионных, статистических и динамических моделей, в том числе нелинейных динамических систем, по ограниченной выборке экспериментальных данных;

• правило дифференцирования многоиндексных функций многоиндексных переменных, формализующее процедуры определения аналитических инструментов систем управления процессами развития;

• методики поддержки информационных ресурсов и аналитических инструментов в актуальном состоянии в условиях повседневной эксплуатации систем управления процессами развития больших систем АОУ.

3. Методические положения и организационные решения по формированию управлений в режиме распределенной обработки информации и принятия решений, в том числе:

• методики организационного построения и функционирования систем управления процессами развития при формировании соответствующих управлений и в условиях повседневной эксплуатации;

• диаграммы целесообразного развертывания в составе средств автоматизации больших систем АОУ информационных и аналитических инструментов системы управления процессами их развития;

• методика выбора из множества возможных экономически рационального подмножества деловых процессов, функционирование которых предполагает использование данных авиакосмических систем;

• технологии и порядок формирования оперативных алгоритмов использования информационных средств и аналитических инструментов управления процессом развития больших систем АОУ по своему функциональному предназначению;

• предложения по использованию потенциала инструментальных средств формирования программ развития больших систем АОУ в условиях повседневной деятельности в интересах иных задач управления.

4. Технологические решения для программно-технических систем управления процессами развития больших систем АОУ, в том числе:

• универсальное централизованно управляемое программно-техническое решение по организации наблюдений за деловыми процессами систем АОУ, их участками производственной деятельности, а также различными ресурсами таких систем и их динамикой;

• алгоритмическое и программное решение для оценки данных наблюдений на предмет их достоверности;

• методический аппарат формирования решений по оснащению субъектов систем АОУ средствами вычислительной техники и связи.

Практическая значимость и внедрение результатов работы. Практическая значимость результатов, полученных в ходе проведения диссертационных исследований заключается в том, что разработанные решения позволяют повысить эффективность инвестиций финансовых средств в развитие больших систем АОУ. Предлагаемые решения можно использовать также в составе систем меньшего масштаба для решения, в том числе, иных задач управления.

Разработанные решения по описанию больших систем АОУ многоиндексными функциями многоиндексных переменных и предложенные показатели оценки уровня их совершенства позволяют автоматизировать процедуру выявления элементов, повышение производственной и/или экономической эффективности которых является первоочередными задачами их развития.

Разработанное правило дифференцирования многоиндексных функций многоиндексных переменных унифицирует процедуры определения сложных функциональных зависимостей в классе регрессионных и статистических моделей, а также моделей динамических систем и объектов. Оно упрощает задачу определения моделей, множество искомых параметров которых представляет собой многоиндексный объект валентности выше второго порядка (гиперкуб с числом измерений более 2-х).

Разработанные понятия управляемости, наблюдаемости и идентифицируемости систем АОУ определяют методологию построения информационного обеспечения процессов управления развитием, а также методологию осуществления наблюдений за деловыми процессами и ресурсами систем этого класса.

Разработанное, программное решение по организации наблюдений за деловыми процессами, текущим состоянием и динамикой ресурсов в больших системах АОУ позволяет органу управления в оперативном режиме получать очищенную от шумов информацию, необходимую, как для осуществления функций управления, так и для поддержки в актуальном состоянии исходных данных и инструментальных средств, использующихся для формирования искомых управлений.

Разработанные предложения по включению в состав деловых процессов больших систем АОУ технологий, опирающихся на данные авиационных и космических систем, позволяют выбирать из множества возможных экономически рациональное подмножество решений.

Основные результаты диссертационной работы внедрены в Федеральном агентстве кадастра объектов недвижимости Министерства экономического развития РФ, ФГУП «Федеральный кадастровый центр «Земля», Государственном университете по землеустройству, ОАО «Концерн ПВО «Алмаз-Антей», ОАО «Машиностроительное конструкторское бюро «Факел», что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы неоднократно докладывались на конференциях и семинарах, проводимых:

• кафедрой Информационных технологий в управлении Российской академии государственной службы при Президенте РФ;

• кафедрой Автоматизированных систем управления Московского государственного горного университета на научных симпозиумах «Неделя горняка» в 2005, 2006, 2007 годах;

• отделом Математического моделирования экономических систем Вычислительного центра им. A.A. Дородницина РАН.

Основные положения работы включены в курс лекций по дисциплине «Проектирование автоматизированных систем обработки информации и управления», который включен в учебный план кафедры Автоматизированных систем управления в Московском государственном горном университете в рамках подготовки специалистов по специальности.

230 102 — «Автоматизированные системы обработки информации и управления».

Публикации. Основные положения диссертационного исследования опубликованы в 49 работах общим объемом более 50 п.л., в том числе авторский вклад составляет — 44,3 п.л. Среди упомянутых работ 12 представлены в журналах, определенных ВАК Минобрнауки России для опубликования результатов докторских диссертаций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, включающих 18 параграфов, заключения, списка использованных источников из 235 наименований и двух приложений. Работа изложена на 374 страницах основного текста и содержит 48 рисунков и 2 таблицы. Структура работы отражает общую идею и логику проведения исследования.

Основные результаты, полученные в диссертационной работе, заключаются е следующем:

1. Разработана методология управления процессами развития больших систем АОУ, которая основывается на распределенной обработке информации и определяет:

• модель процесса формирования управлений как рациональных инвестиций в систему;

• диаграмму развертывания инструментальных средств для формирования управлений в составе средств информатизации больших систем АОУ;

• методики математического описания больших систем АОУ с помощью унифицированных показателей, сведенных в многоиндексные объекты тензорного типа;

• показатели для оценки качества функционирования больших систем АОУ и их деловых процессов;

• положения о достаточности информационных ресурсов для обеспечения управляемости процесса развития, наблюдаемости модернизируемой системы и ее компонентов, идентифицируемости инструментальных средств формирования управлении;

• методики построения регрессионных, статистических и динамических моделей элементов систем и их деловых процессов большой размерности, основывающиеся на предложенном правиле дифференцирования функций многоиндексных переменных.

2. Разработаны теория и методы построения, а также технологии сопровождения инструментальных средств систем управления процессами развития больших систем АОУ, которые позволяют на основе системных принципов и формализованных методов, в том числе в автоматизированном режиме продуцировать и поддерживать в актуальном состоянии требуемые аналитические инструменты (регрессионные и статистические модели, модели динамических систем).

3. Разработаны теоретические положения, на основе которых должны создаваться средства информационного обеспечения для управления процессами развития больших систем АОУ, а также строиться средства наблюдения за деловыми процессами и материальными ресурсами таких систем. Созданы, апробированы и внедрены в промышленную эксплуатацию программные решения, которые реализуют наблюдение за процессами в больших иерархических системах, а также позволяют оценивать достоверность собираемой информации. Предложенные решения по функциональным и технологическим характеристикам превосходят известные решения компании Microsoft для сбора данных отчетности.

4. Определено место и порядок включения в состав деловых процессов больших систем АОУ технологий, осуществляющих обработку данных авиакосмических систем. Предложены решения, которые позволяют из множества возможных выбирать рациональную по критерию эффективность-стоимость совокупность технологий получения требуемых материалов из информации, регистрируемой авиационными и космическими системами наблюдения. Обоснована необходимость проведения обработки данных наблюдений с летательных аппаратов, в том числе и космических, в специализированных центрах обработки данных.

5. Разработан методический аппарат и инструментальные средства для оценки уровня обеспеченности субъектов больших систем АОУ средствами вычислительной техники, а также распределения между ними приобретаемых технических средств.

6. Разработаны организационные вопросы создания и внедрения систем управления процессами развития больших систем АОУ в практику формирования соответствующих программ, а также использования их для решения иных задач управления процессами и ресурсами данных систем.

Созданные решения формируют методическую и инструментальную платформу для разработки рациональных программ развития больших систем АОУ, которые основываются на количественном анализе уровня совершенства деловых процессов систем АОУ, а также на данных количественных оценок полезности рассматриваемых решений.

Разработки диссертационной работы, внедренные в автоматизированной информационной системе государственного земельного кадастра и государственного учета объектов недвижимости Федерального агентства кадастра объектов недвижимости Министерства экономического развития РФ, дают экономический эффект, который составляет от 3,3 до 3,7 млн руб. в год. инвариант) / Ч’У * Л. > 1ИЫУ1 .7 I ¦ 1* ¦ 1 /¦ <Л> Л. Г-Ж." * щ/ц V ^ $ V"/! «ИУ» Г * 1 Ч ИУ V.

Скалярная переменная * Обычная производная ш являющаяся скалярной функцией (инвариантом) Векторная функция, вычисленная по формуле Л сЬ) Матричная функция, значения которой являются элементы матрицы т, а Многоиндексная функция & той же валентности, что и дифференцируемая функция.

Векторная переменная 1 х =: >¦ *т Векторная функция, называемая градиентом (вектор-строка) а/1 (Е [(к,' ' дхт Матричная функция^Ьу |, вычисленная по формуле У дХМногоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта 3-ей валентности = Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта валентность которого на единицу больше дифференцируемого объекта ь Лдх„

Матричная переменная Ц} Матричная функция, значениями которой являются элементы матрицы ы-Ш Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта 3-ей валентности ь, = дЛ 1″ а". Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта 4-ой валентности * = т дх Г. Ч Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта валентности на две единицы больше, чем дифференцируемая функция ъ К.

Многоиндексная переменная Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта той же валентности, что и переменная дифференцирования ь = * дх иЛ у. ч Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта, валентность которого на единицу больше переменной дифференцирования V = % Эх Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта, валентность которого на 2-е единицы больше переменной дифференцирования д/ ь. — •7 Многоиндексная функция, значениями которой являются координаты многоиндексного объекта, валентность которого равна сумме валентностей исходной функции и валентности переменной дифференцирования.

Заключение

Для всех систем АОУ вопросы эффективности управления являются наиболее важными. Здесь под управлениями понимаются решения, которые принимаются по вопросам их организационного построения и построения деловых процессов, внедрения новых технологий, а также по вопросам управления производственной деятельностью и материальными ресурсами, в том числе финансовыми. Эти решения должны быть, по меньшей мере, рациональными, способствовать росту потенциала данной системы, а также укреплять ее положение на поле предметов деятельности. Поиск таких решений для систем рассматриваемой сложности представляет собой сложную проблему, которая не решается на интуитивном уровне. Нужны специальные инструментальные средства, которые позволяют вести всесторонний анализ стоящих задач управления, в том числе формировать альтернативы, проводить количественный сопоставительный анализ вероятных последствий принятия тех или иных решений. Множество этих средств должно содержать в себе, во-первых, информационный ресурс, достаточный для решения стоящих задач управления, а также определенный набор аналитических компонентов, обеспечивающих реализацию того корпоративного системного подхода, который принят в организации для решения стоящих проблем управления. Настоящие инструментальные средства должны обеспечивать решение всего спектра вопросов проблем управления, имеющих место в данной системе АОУ, реализовывать высокую производительность и гибкость в настройке на новые задачи, должны соответствовать сложности управляемого объекта, каковыми являются большие системы АОУ, быстро адаптироваться к изменениям, происходящим в таких системах и их внешней среде.

Главными компонентами инструментов формирования управлений являются информационные ресурсы и математические модели функционирования данной системы АОУ, а также модели функционирования ее деловых процессов и их производственных участков, которые в интерактивном режиме могут реконфигурироваться в соответствии с пожеланиями пользователей. Здесь под математическими моделями понимаются такие программные решения, которые позволяют по исходным данным об условиях функционирования, состоянию и характеристикам моделируемого объекта, а также реализуемому управлению, рассчитать его фазовую траекторию движения (осуществить прогностическую оценку последствий реализуемых управлений в данных условиях обстановки).

Методология прогностической оценки последствий принимаемых решений (методология математического моделирования) являет собой единственно возможное решение стоящих проблем на основе знаний, накопленных в данной системе АОУ к текущему моменту времени. Создание моделей представленных выше объектов, по существу, являет собой процесс накопления и формализации знаний об объекте исследования (управления). Математические модели позволяют интегрировать в себя и увязывать между собой огромное количество знаний о свойствах и функционировании систем, что уже не посильно для человека.

Проблема формирования нужного информационного ресурса должна решаться на основе следующих положений:

• структура и состав информационных ресурсов должны определяться исходя из принципа информационной достаточности, который предполагает, что ресурсов должно быть ровно столько, сколько их необходимо для решения стоящих задач, в первую очередь, для создания нужных инструментальных средств и их идентификации, а также для формирования требуемых управлений;

• процесс формирования ресурсов должен быть жестко увязан с развитием инструментальных средств и технологий формирования рассматриваемых управлений, а, следовательно, проектирование соответствующих информационных систем следует осуществлять на принципах развивающихся систем;

• в формируемом информационном ресурсе заглавная роль должна принадлежать метаданным, которые определяют в исторической ретроспективе семантику хранящихся данных, а также позволяют целостным образом представлять развитие рассматриваемого процесса на временном отрезке его определения.

Математические описания систем АОУ целесообразно определять с помощью многоиндексных объектов, которые в соответствующих метриках определяют структуру, состав элементов и свойства данной системы АОУ. Преимущество таких описаний по отношению к другим формам представления больших систем АОУ состоит в том, что многоиндексными объектами могут быть описаны самые разнообразные системы, с различным уровнем детальности описания, а также характеризующие их с самых разных сторон.

В рассматриваемых задачах развития больших систем АОУ исчерпывающие решения могут быть получены, если исследуемая система представляется следующими своими характеристиками: организационной структурой, производственным потенциалом своих подразделений или рассматриваемых участков своих деловых процессов, производственной нагрузкой на подразделения или участки деловых процессов, эксплуатационными затратами на обеспечение работ подразделений или участков деловых процессов.

Описание больших систем с помощью многоиндексных объектов представляет собой решение, позволяющее формализованными методами проводить анализ уровня совершенства таких систем, а также определять первоочередные объекты (процессы) и направления их совершенствования.

Проблему развития больших систем АОУ целесообразно решать на основе сопоставления количественных оценок эффективности возможных инвестиций в данную систему. Но в отличие от традиционного подхода к решению задачи об инвестициях, соответствующие доходности нужно оценивать, в том числе, с учетом предпочтений тех или иных направлений развития системы, которые имеются у лиц, принимающих решения по вопросам развития данной системы. С одной стороны такой подход позволяет равнозначным образом оценивать все предложения по развитию данной системы, но, с другой стороны, в его рамках представляется возможным учесть взгляды руководителей на первоочередность решения тех или иных проблем, которые в данной системе имеют место.

Базовыми компонентами математических средств, с помощью которых определяются эффективности инвестиции в данную систему АОУ, являются средства, отвечающие на вопрос «.а что будет если?». Это такие средства, которые позволяют оценивать на количественном уровне прогностические последствия тех или иных решений, в том числе оценивать объемы ресурсов, которые необходимы для реализации рассматриваемого предложения по модернизации данной системы АОУ, вероятную динамику реализации этих предложений в составе системы, а также динамику доходности мероприятий. В составе парка рассматриваемых инструментальных средств должны быть средства, описывающие рассматриваемую систему с различными уровнями полноты, в том числе систему в целом, ее отдельные субъекты, деловые процессы и их производственные участки.

Процесс создания представленных выше инструментов, которые на количественном уровне оценивают соответствующие процессы, должен строиться на основе следующих системных принципов:

• инструментальные средства должны представлять собой иерархическую систему математических моделей, где каждый вышестоящий иерархический уровень представляет систему АОУ или ее элементы на более высоком уровне агрегирования информации;

• математические модели самого полного (детального) уровня описания процессов должны, по возможности, идентифицироваться и верифицироваться по данным наблюдения за процессами, протекающими в реальной системе;

• математические модели процессов или объектов, на основе которых создаются описания более высокого уровня агрегирования, должны представлять свои объекты в широком смысле, т. е. на некотором множестве возможного диапазона изменений входных условий;

• математические модели высокого уровня описания элементов данной системы АОУ также должны идентифицироваться и верифицироваться по данным наблюдения за процессами, протекающими в реальной системе.

Исследование больших систем на предмет выявления первоочередных задач по их совершенствованию уместно вести на основе анализа потенциалов, которыми обладают производственные участки их деловых процессов, сами деловые процессы или субъекты системы, а также система в целом. Формализованный аппарат, позволяющий по данным потенциалов, которыми обладают первичные элементы системы — производственные участки деловых процессов, оценивать потенциалы более сложных объектов системы, можно построить на основе введенных в рассмотрение таких понятий как потенциал центра действий, потенциал центра деятельности, а также реализуемый потенциал. По известным потенциалам центров действий, а также по схеме организационного построения рассматриваемого центра деятельности из входящих в его состав центров действий можно рассчитать потенциал этого центра деятельности. Далее по известным потенциалам центров деятельности, которые являются составными частями центра деятельности более высокого уровня можно рассчитать потенциал и этого объекта. Таким образом, выстраивается иерархическая процедура агрегирования потенциалов первичных объектов рассматриваемой системы АОУ до потенциала объекта системы требуемого уровня и масштаба.

Выявляя те участки деловых процессов или сами деловые процессы, потенциал которых не достаточен для решения стоящих задач, тем самым определяются те элементы системы, которые подлежат совершенствованию в первую очередь.

С тем чтобы представленные возможности формализованного анализа больших систем можно было использовать на практике, описания этих систем предварительно должны быть приведены к каноническому виду. В качестве таковых видов могут выступать представление рассматриваемой системы в виде следующих основных показателей: потенциал, производственная нагрузка, качество выпускаемых продуктов, эксплуатационные затраты. Представление системы АОУ в той или иной канонической форме позволяет строить формализованные унифицированные технологии их анализа, что расширяет область возможного применения создаваемых математических средств для анализа уровня совершенства таких систем и вычленения тех их элементов, которые подлежат модернизации в первоочередном порядке.

Решение обозначенных задач по формированию программ развития на основе глубокого, в том числе количественного анализа возможных вариантов совершенствования системы и ее элементов, должно быть поддержано на организационном и технологическом уровне. Информационные и аналитические средства, которые обеспечивают процесс формирования программ развития рассматриваемой системы, в составе средств автоматизации данной системы АОУ должны быть выделены в отдельную функциональную подсистему. Все обозначенные ресурсы должны находиться под управлением лица, принимающего решения по вопросам развития системы и ее бизнесов.

Исследование больших систем АОУ методами математического моделирования предполагает создание большого множества, разнородных и сложных моделей. Позитивный результат в разработке данных моделей во многом определяется технологиями и процедурами, которые используются для их определения. Апробированные на практике решения по созданию математических моделей больших размерностей были получены на основе следующих постулатов и технологий:

• параметризация моделей должна осуществляется таким образом, чтобы модель являла собой многопараметрическую функцию, определенную на том или ином пространстве базисных функций, а параметры функции были сведены в многоиндексный объект тензорного типа;

• правила дифференцирования многоиндексных функций многоиндексных переменных, сформулированного в диссертации;

• использования базисов разложения функции, ортогональных на множестве точек, где проведены измерения наблюдаемого процесса, если речь идет о построении регрессионных моделей большой размерности при наличии ограниченного количества измерений приближаемой функции;

• использования итерационных алгоритмов поиска параметров моделей и, в частности, алгоритма сопряженных направлений, как одного из самых эффективных в классе алгоритмов первого порядка, у которых для определения очередной оценки параметров достаточно знать только градиент функционала качества приближения процессов рассматриваемого объекта в точке текущей оценки параметров модели;

• алгоритма квазилинеаризации Р. Беллмана и его упрощенных реализаций, когда речь идет об определении моделей динамических систем:

• аппроксимации функций распределения реальных случайных величин р — распределением.

Сбора информации, необходимой для управления развитием больших систем АОУ, требует создания системы наблюдения за процессами, которая позволяет:

• осуществлять требуемые наблюдения за деловыми процессами и их производственными участками в любых точках данной системы (на местном уровне, уровне регионов, уровне федерации, если речь идет о системах с такой классификацией иерархии субъектов, входящих в ее состав);

• управлять централизованным образом средствами наблюдения, которые размещены в разных точках данной системы АОУ;

• оперативно организовывать регулярные или разовые наблюдения за функционированием тех или иных процессов;

• в рамках одной технологии удовлетворять информационные потребности субъектов системы разного иерархического уровня;

• оценивать принимаемые данные на предмет их достоверности;

• интегрироваться с предметными информационными системами деловых процессов с целью получения требуемых данных о процессах в автоматизированном режиме.

Проблема управления развитием больших систем АОУ в диссертации раскрыта, как на методологическом, так и организационном уровне.

Методологические аспекты решения стоящей проблемы определяют следующие положения диссертации:

• предложения по формализованному описанию больших систем АОУ с помощью унифицированных показателей деловых процессов, представленных математическими многоиндексными объектами тензорного типа, которые открывают возможности автоматизированного анализа таких систем на предмет выявления первоочередных задач их совершенствования;

• предложения по оценке характеристик качества управлений, формируемых в системах АОУ;

• методология построения информационных систем для обеспечения процессов управления развитием больших систем, а также построения систем наблюдения за состоянием и динамикой деловых процессов системы и их производственных участков;

• введенные понятия управляемости, наблюдаемости и идентифицируемости систем административно-организационного управления;

• введенные понятия потенциала системы АОУ и ее элементов, а также производственной нагрузки на систему и ее элементы;

• предложенная методика агрегирования потенциалов элементов системы и расчета нормативов для оценки имеющей место нагрузки на субъекты системы АОУ;

• предложенная философия выбора из возможных альтернатив развития систем их рациональной совокупности;

• разработанная методология построения математических моделей для оценки (в том числе прогностической) вероятных последствий принятия тех или иных решений, являющихся функциями переменных тензорного типа;

• предложенные методы определения многоразмерных математических зависимостей в классе регрессионных, статистических и динамических моделей, в том числе нелинейных моделей динамических систем;

• разработанная методика решения задачи оснащения больших систем АОУ средствами вычислительной техники и связи;

• разработанные алгоритмы уточнения параметров математических моделей при получении новых данных об объектах, которые они описывают, в условиях повседневной эксплуатации этих моделей;

• предложения по формированию алгоритмов, управляющих процессом подготовки соответствующей программы развития.

Организационные аспекты проблемы управления развитием больших систем АОУ в диссертации представлены:

• предложениями по целесообразному развертыванию информационных и аналитических инструментов формирования программ развития в составе больших систем АОУ;

• оперативными алгоритмами использования информационных средств и аналитических инструментов управления процессом развития больших систем АОУ по своему функциональному предназначению;

• предложениями по использованию потенциала инструментальных средств формирования программ развития больших систем АОУ для решения текущих задач повседневной деятельности;

• составом задач, которые подлежат решению на основных этапах жизненного цикла программных средств подсистемы управления развитием.

Разработки, представленные в диссертации, имеют целью:

• продвижение в практику формирования программ развития больших систем АОУ количественного анализа вероятных последствий принимаемых решений;

• сокращение временных и финансовых затрат на создание программных систем анализа характеристик больших систем АОУ, а также инструментальных средств формирования предложений по их развитию;

• повышение эффективности инвестиций, которые делаются в развитие больших систем АОУ;

• продвижение, в том числе в практику формирования управлений производственной деятельностью и материальными ресурсами систем АОУ, методов оценки их качественных характеристик, а также формирования соответствующих управлений на основе прогностической оценки принимаемых решений.

Показать весь текст

Список литературы

Автоматизированные информационные технологии в экономике / Под щ. ГА. Титоренко. — М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998.
Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и ее шложения.—М.: «Мир», 1972 г., стр. 316.
Амосов А.Л., Колпаков В. В. Скалярно-матричное дифференцирование его приложение к конструктивным задачам теории связи. М.: Проблемы федачи информации, № 1, 1972 г.
АН СССР Сибирское отделение Сибирский энергетический институт етоды и модели согласования иерархических решений. Новосибирск: Наука [бирское отделение 1979 г., стр. 237.
Андрей А. Терехов, Вероника Туньон Современные модели качества юграммного обеспечения. Статья в журнале BYTE/Россия, № 12, 1999 г.
Антипина Г., Ярцев A. Arena — система имитационного эделирования. http://www.interface.ru
Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в травлении: учебное пособие. М.: «Финансы и статистика», 2002 г., стр. 368.
Архипенков С. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP, роектирование, создание, сопровождение. М.: «ДИАЛОГ-МИФИ», 2000 г., р. 320.
Ахиезер Н.И. Лекции по теории аппроксимации — М.: «Наука», 1965, стр. 407.
Базы и банки данных: Учеб. для вузов по спец. «Автоматизирован, стемы обраб. информ. и упр.» /Г.И.Ревунков, Э. Н. Самохвалов, В.В.Чистов- од ред. В. Н. Четверикова. — М.: «Высш. Школа», 1992 г., стр. 367.
БарсегянА.А., Куприянов М. С., Степаненко В. В., Холод И. И. Методы модели анализа данных: OLAP и Data Mining. СПб.: «БХВ-Петербург», 2004стр. 336.
Бахвалов Л.А. Моделирование систем.- М.: МГГУ, 2006 г. стр. 295 сг
Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1969 г., стр. 368.
Беллман Р. Динамическое программирование. М.: «Иностранная тература», 1960 г.
Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического эограммирования. — M.: «Наука», 1965 г.
Беллман Р., Калаба Р. Квазилинеаризация и нелинейные краевые щачи. M.: «Мир», 1968 г.
Бенькович Е. и др. Практическое моделирование динамических 1стем. М.:"ЛОРИ", 2002 г., стр. 464.
Березин И.С., Жидков Н. П. Методы вычислений, т.1, — М.: -1аука", 1966- т.2. М.: «Наука», 1962 г.
Билл Инмон. Производительность систем хранилищ данных, irformance In The Data Warehouse Environment. 2000 r. № 4. C. 41−48.
Блынский Л.Г. Применение технологии OLAP для извлечения и Зработки данных. // Труды Института проблем управления РАН, т. 14. М.,)01 г., стр. 144−148.
Боровков A.A. Теория вероятностей. М.: «Наука», 1984 г.
Брайсон А., ХО Ю-ШИ Прикладная теория оптимального управления штимизация, оценка и управление) М.: Мир 1972 г., стр. 544.
Бржезовский A.B., Жаков В. И., Фильчаков В. В. Путилов В.А. Синтез эделей вычислительного эксперимента.- Л: «Наука», 1992 г., стр. 240.
Буг Г. Объектно-ориентированное проектирование. Киев, Москва, Диалектика", АО «ИВК», 2002 г., стр. 516.
Бурков В.Н., Кондратьев В. В. Механизмы функционирования) ганизационных систем М.: Наука, 1981 г., стр. 391.
Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем М.: Наука, 1978 г., р. 499.
Бусленко Н.П., Калашников В. В., Коваленко И. А. Лекции по теории ожных систем. М.: «Сов. Радио», 1973 г.
Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с шмерами приложений на С. 2-е изд., пер. с англ. М.: Издательство Бином-. Тб.: Невский диалект, 1999 г.
Вапник В.Н. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей. А.: «Наука», 1984 г., стр. 815.
Вапник В. Н. Червоненкис, А .Я. Теория распознавания образов. M: 1аука", 1974 г., стр. 416.
Васильев Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач —.: «Издательство Московского университета», 1974 г., стр. 374
Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. -.: «Наука», 1981 г.
Веников В.А., Веников Г. В. Теория подобия и моделирование. М.: Зысшая школа", 1984 г.
Воинов И. В., Пудовкина С. Г., Телегин А. И. Моделирование сономичееких систем и процессов. Опыт построения ARIS-моделей: онография. Челябинск: «Изд. ЮУрГУ», 2002 г., стр. 392.
Воронов A.A. Устойчивость управляемость наблюдаемость. М.: Чаука", 1979 г., стр. 335.
Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных 1стем. СПб.: «Питер», 2001 г.
Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование 1аний для экспертных систем. М.: «Радио и связь», 1992 г.
Гайсарян С.С. Объектно-ориентированные технологии эоектирования прикладных программных систем.- Центр Информационных зхнологий. http://cs.mipt.ru/docs/comp/rus/develop/oop/development/index.shtml
Гантер Р. Методы управления проектированием программного Зеспечения: Пер. с англ.- М.: «Мир», 1981 г., стр. 392.
Гнеденко Б.Б., Коваленко. И. Н. Введение в теорию массового Зслуживания. М.: «Наука», 1966 г., стр. 255.
Горбатенко С.А., Полтавец Г. А., Шальнов С. А. Методологические жовы исследования человеко-машинных систем. М., Изд-во МАИ, 1998.
ГОСТ Р ИСО/МЕК 9126:1993. Информационная технология. Оценка эограммной продукции. Характеристики качества и руководство по их эименению.
Градштейн И.С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и эоизведений. М.: «Наука», 1962 г.
Грег Джеймс Крепкий орешек Data Mining M.: «Enterprise Partner», 7 ноября 2001 г.
Гуров C.B. Математические методы и модели в расчетах на ЭВМ. ланирование и статистическая обработка результатов эксперимента.-С.-Пб., ITA", 1994 г.
Дал У. И., Мюрхауг Б., Нюгорд К. Универсальный язык оделирования. М.: «Мир», 1969 г.
Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории гравления. М.: «Наука», 1970 г., стр. 620.
Дж.ван Гиг Прикладная общая теория систем: Пер. с англ.- М.: vlHp", 1981 г., стр. 336.
Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: «Издательский дом ильямс», 2001 г., стр. 624.
Дюк В., Самойленко A. Data Mining учебный курс. СПб.: «Питер»,)01 г., стр. 386.
Ершов А.П. Введение в теоретическое программирование. — М.: 1аука", 1977 г.
Ефимов Н.В., Розендорн Э. Р. Линейная алгебра и многомерная ометрия. М.: «Наука», 1970 г., стр. 528.
Ефимова О. А. Реорганизация предприятий в современных условиях, нтегрированная методология ARIS. tp://infonet.cherepovets.ru/citforum/seminars/cis99/vest.shtml.
Заде Л., Дезоэр Ч. Теория линейных систем. Метод пространства «стояний. М.: „Наука“, 1970 г., стр. 704.
Закс Л. Статистическое оценивание. М.: „Статистика“, 1976 г.
Иванов В.В., Лепеха Н. П. и др. Методы алгоритмизации непрерывных юизводственных процессов. М.: „Наука“, 1975 г.
Ивченко Г. И., Каштанов В. А., Коваленков И. Н. Теория массового ¡-¡-служивания: Учебное пособие для вузов. М.: „Высш. Школа“, 1982 г. — 256, ил
Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и ономическая теория / Пер. с англ. Е. И. Жуковой, Ф. Я. Кельмана. М.: „Арис-)есс“, 2002 г., стр. 576.
Исаченко В.А., Полтавец Е. А. Системный подход к проблеме армирования и применения конструкторско-технологических :шений//Труды XIX чтений К. Э. Циолковского /Космонавтика и НТП. М., НЕТ АН СССР, 1985.
Калинин Ю.П., Поспелов И. Е., Селезнев В. П. О методике оценки бираемости налогов и теневого оборота в экономике. М.: Ж. „Налоговая шитики и практика" — Министерство РФ по налогам и сборам, >сударственный научно-исследовательский институт развития
Калиткин H.H. Численные методы. М.: „Наука“, 1978 г.
Калман Р. Об общей теории автоматического управления. В кн. Тр. •нгресса международной федерации по автоматическому управлению. ИФАК Москва. — М.: „Наука“, 1961 г., т.2, с. 521−547
Калянов E.H. CASE. Структурный системный анализ „автоматизация применение). —М.: „Лори“, 1996 г.
Каменнова M., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А. — оделирование бизнеса. Методология ARIS. — М.: „Весть-МетаТехнология“,)01 г.
Касаев К.С., Полтавец Г. А., Булавкин В. В. и др. Системный подход к южным технологическим объектам/УЭнциклопедия „Новые наукоемкие хнологии в технике“, том 10. № 95 М., АОНИИ „ЭНЦИТЕХ“, 1997.
Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и „еменные ряды М.: „Наука“, 1976 г., стр. 736.
Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: 1аука“, 1973 г., стр. 899.
Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях:)едпочтения и замещения.—М.: „Радио и связь“, 1981 г.
Клепиков Н.П., Соклов С. Н. Анализ и планирование экспериментов -тодом максимума правдоподобия. М.: „Наука“, 1964 г.
Клыков Ю.И. Семиотические основы ситуационного управления. -.: „МИФИ“, 1974 г., стр. 220.
Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.:)нергия“, 1974 г., стр 213.
Клыков Ю.И., Горьков J1.H. Банки данных для принятия решений. -.: „Сов. Радио“, 1980 г., стр. 155.
Коберн А. Современные методы описания функциональных ебований к системам.: Пер. с англ. ~ М.: „ЛОРИ“, 2002 г.
Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов.- 2-е д. перераб. и доп. М.: „ЮНИТИ-ДАНА“, 2002 г., стр. 399.
Колесов А. Управление предприятием из Ситуационного центра. PC еек, 2000 г., № 47.
Колесов Ю.Б., Сениченков Ю. Б., Моделирование систем: Объектно-иентированный подход.- С-Пб.: „БХВ-Петербург“, 2006 г., стр. 185.
Коллинз Д. Структурный анализ в разработке систем. М: „Финансы статистика“, 1986 г., стр. 280.
Колмогоров А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и*^ 'нкционального анализа — М.: „Наука“, 1972 г., стр. 496.
Конноли Т., Бегг К., Стратчан А. Базы данных. Проектирование, ализация и сопровождение. Теория и практика. М.: „Вильяме“, 2000 г.
Корн Г. и Корн Т. Справочник по математике для научных ботников и инженеров. М.: „Наука“, 1973 г., стр. 831.
Корнеев В.В., Гареев А. Ф., Васютин C.B., Райх В. В. Базы данных. :теллектуальная обработка информации. М.: „Нолидж“, 2000 г., стр. 352.
Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложения. 1: „Мир“, 1965 г., стр. 304.
Крамер Г., Математические методы статистики / пер. с англ. М.: !ир“, 1948 г.
Краснощеков П.С., Петров А. А. Принципы построения моделей. М.: зд-во МГУ», 1984 г.
Крачтен Ф. — Введение в Rational Unified Process.: Пер. с англ. М.: ильямс", 2002 г.
Кривда Ш. Раскопки сокрытых данных. «Открытые системы», 20 008
Кролл П., Крачтен Ф. Rational Unified Process это легко. Руководство RUP. Пер. с англ. — М.: «КУДИЦ- ОБРАЗ», 2004 г, стр. 432.
Круг Г. К., Сосулин Ю. А., Фатуев В. А. Планирование эксперимента в дачах идентификации и экстраполяции. М.: «Наука», 1977 г.
Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М., аука", 1987 г.
Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника бытий в Волшебных странах: Учебник. Изд. Второе, перераб. и доп. М.: огос", 2003 г., стр. 392.
Ларичев О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия шений. М.: «Наука», 1996 г.
Ларичев О.И., Петровский А. Б. Системы поддержки принятия шений: современное состояние и перспективы развития. Итоги науки и хники. Техн. Кибернетика, 1987 г., т. 21, стр. 131—165.
Ларман К., Применение UML и шаблонов проектирования: Пер. с г.: Уч. Пос. М.: «Вильяме», 2001 г., стр. 496.
Лепеха Н.П. Об алгоритме случайного поиска с обучением в задачах (ентификации. Сб. «Вопросы оптимизации в динамических системах с^{прерывно-дискретными} параметрами». Киев. «Наукова думка», 1980 г.
Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик, управление, vl: «Наука», 1966 г., стр. 176.
Линник Ю. В., Метод наименьших квадратов и основы математико-атистической теории обработки наблюдений, 2 изд. М.: «Наука», 1962 г
Лимонов А.Н. Дистанционные методы государственного зниторинга земель (теория, методика, практика), М: «ГУЗ», 2005 г., стр. 105.
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного огнозирования. М.: «Статистика», 1979 г., стр. 254 е., ил.
Майзер X., Эйджин Н., Тролл Р. и др. Исследование операций: В 2-х мах. Пер. с анг./Под.ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби. М.: «Мир», 1981 г., 2., стр. 677 с ил.
Макаров И.М., Виноградская Т. М., Рубчинский A.A., Соколов В. Б. ория выбора и принятия решения М.: «Наука», 1982 г., стр. 328.
Маклаков C.B. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки формационных систем. — М.: «ДИАЛОГ-МИФИ», 2000 г., стр. 256.
Максимей И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: «Радио Связь», 1988 г., стр. 232.
Малышев В.В., Красильщиков М. Н., Карлов В. И. Оптимизация 1блюдения и управления летательных аппаратов. М., Машиностроение, >86.
Марка Д., Мак Гоуэн К. Методология структурного анализа и юектирования. М: «Метатехнология», 1993 г., стр. 240.
Марков A.A. Моделирование информационно-вычислительных юцессов. М.: «Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана», 1999 г., стр. 360.
Марчук М., Минк X. Обзор по теории матриц и матричных ^равенств. М.: «Наука», 1972 г., стр. 232.
Математическая энциклопедия Т.4. М.: «Советская энциклопедия», >84 г., стр. 1215.
Математическое моделирование / Под ред. А. Н. Тихонова, В.А. адовничего и др. М.: «Изд-во МГУ», 1993 г.
Матьяш В.А., Никандров A.B., Путилов В. А., Федоров А. Е., ильчаков В.В. Структурный анализ при разработке программного Зеспечения систем реального времени. Апатиты, «КФ ПетрГУ», 1997 г., стр. I.
Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических ногоуровневых систем. М.: «Мир», 1973 г., стр. 344.
Моделирование бизнес процессов. :tp://www.proinfotech.ru/fmdlrl.htm
Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука", 1981 г., стр. 488.
Моисеев H.H., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы птимизации. М.: «Наука», 1978 г., стр. 350.
Монахова Е. Идея ситуационных центров овладевает массами PC iek, 1999 г., № 4.
Невельсон М.Б., Хасьминский Р. З. Стохастическая аппроксимация и куррентное оценивание. М.: «Наука», 1972 г., стр. 304.
Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: 'нергоатомиздат", 1991 г., стр. 286.
Нехамин С.М., Лебедев В. Г. Интеллектуальные информационно-равляющие системы для повышения эффективности рудотермических оизводств. Электрометаллургия, 2001 г., № 10, стр.38−41.
Никулин С.К., Полтавец Г. А., Полтавец Т. Г. Содержание научно-кнического творчества учащихся и методы обучения (системный подход). -., Изд-во МАИ, 2004.
Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: «Радио и язь», 1985 г., стр. 376.
Ойхман Е.Г., Попов Э. В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг ганизаций и информационные технологии. — М.: «Финансы и статистика», 97 г.
Олейник A.B., Качала В. В. Интеллектуальная поддержка принятия равленческих решений. Научно-техническая конференция МГТУ М.: 2000 www.mstu.edu.ru/publish/conf/1 lntk/section8/section88.html .
Основы синтеза систем летательных аппаратов//Под ред. Лебедева А. М., Машиностроение, 1987.
Петров A.A., Поспелов И. Г., Шананин A.A. Опыт математического) делирования экономики. М.: «Энергоатомиздат», 1996 г., стр. 544.
Петров О.В. Программный комплекс поддержки принятия решений я задач управления процессами сбора данных от распределённых :точников. Труды Института проблем управления РАН, т. 14, М., 2001 г., р.149−152.
Подиновский В.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения тогокритериальных задач. М.: «Наука». 1982 г., стр. 256.
Полак Э. Численные методы оптимизации «единый подход). М.: Лир», 1974 г., стр. 376
Полтавец Г. А. К вопросу применения принципа оптимальности шгмана в системном анализе.//В сб.: «Адаптация, моделирование и шгностика систем"/ Куйбышев, КуАИ, 1980, стр. 21−26
Полтавец Г. А. Методические основы теории управления в сложных гстемах. М, Изд-во МАИ, 1990
Полтавец Г. А. Развитие идей синергизма Пригожина//Энциклопедия овые наукоемкие технологии в технике», том 11. Совмещенность свойств -сон природы М, АОНИИ «ЭНЦИТЕХ», 1998, стр. 202−256.
Полтавец Г. А. Развитие идей синергизма ХакенаЮнциклопедия овые наукоемкие технологии в технике", том 11. Совмещенность свойств (ОН природы М, АОНИИ «ЭНЦИТЕХ», 1998, стр. 131−201.
Поспелов Г. С., Ириков В. А., Курилов А. Е. Процедуры и алгоритмы >рмирования комплексных программ / Под ред. Г. С. Поспелова. М.: 1аука", 1985 г., стр. 424.
Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: 1аука", 1986 г., стр. 288.
Проблемы программно-целевого планирования и управления. Под д. Г. С. Поспелова. М.: «Наука», 1981 г., стр. 460
Продукты и технологии SAS. -p://www.sas.com/offices/europe/russia/sofitware/products.html
Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки блюдений. М.: «Наука», 1968 г.
Пытьев Ю.П. Математические методы анализа эксперимента. М.: *ысш. Школа", 1989 г.
Пытьев Ю.П. Методы математического моделирования мерительно-вычислительных систем. М.: «Физматлит», 2002 г.
Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения, -ревод с английского. М.: «Мир», 1968 г.
Растригин Л.А. Случайный поиск с линейной тактикой. Рига: «инатне», 1971 г.
Растригин Л.А. Случайный поиск. Рига: «Зинатне», 1965 г.
Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными 5ъектами. М.: «Советское радио», 1980 г., стр. 232.
Репин В.В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. М.: РИА «Стандарты и качество», 2004 г.
Рокафеллер Р. Выпуклый анализ. М.: «Мир», 1973 г.
Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: «Радио и ¡-язь», 1993 г.
Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование Организация ютем Перевод с английского Р.Г. Вачнадзе, Под редакцией И. А. Ушакова -.: «Радио и связь», 1991 г., стр. 224.
Самарский A.A., Гулин A.B. Численные методы.— M.: «Наука», 89 г.
Самарский A.A., Михайлов А. П. Математическое моделирование. -: «Наука», 1997 г.
Самолетов В.А., Селезнев В. П., Велесевич C.B. Формирование формационных ресурсов Роснедвижимости для целей административно-ганизационного управления Кадастровый вестник. -М.: Федеральное знтство кадастра объектов недвижимости, ФГУП ФКЦ Земля № 6
Сахаров A.A. Принципы проектирования и использования югомерных баз данных «на примере Oracle Express Server». СУБД, N3/ 96.
Седов Л.И. Механика сплошной среды Т. 1. М.: «Наука», 1979 г, р. 492.
Сейдж Э.П., Мелса Дж.Л. Идентификация систем управления,— М.: 1аука", 1974 г.
Селезнев В.П. Аналитическое описание показателей эффективности ементов системы ПВО в диапазоне условий боевого применения. Доклад на -V научно-технической конференции 10 ГНИИП, 1976 г.
Селезнев В.П. Методика определения существенных факторов, ределяющих вероятность поражения цели в пространстве условий боевого «именения. Научно-технический сборник 10 ГНИИП № 1/64, 1977 г.
Селезнев В.П. Методика построения линейных относительно 1раметров регрессионных моделей средств системы ПСО. Научно-хнический сборник 10 ГНИИП № 1/62, 1975 г.
Селезнев В.П. Построение упрощенной модели оценки вероятности) ражения цели для опытно-теоретической оценки характеристик зфективности зенитных ракетных комплексов Научно-технический сборник) ГНИИП № 1/62, 1975 г.
Селезнев В.П. Применение ортогонального базисы в задаче^{становления} математической модели исследуемого процесса. Научно--хнический сборник 10 ГНИИП № 1/63, 1976 г.
Селезнев В.П. Принципы построения адекватных регрессионных эделей элементов зенитно-ракетных комплексов с минимальным числом 1енов разложений. Научно-технический сборник 10 ГНИИП № 1/64, 1977 г.
Селезнев В.П. Разработка автоматизированной системы построения троксимирующих моделей динамических систем. Научно-технический юрник 10 ГНИИП № 1/67, 1979 г
Селезнев В.П. Синтез упрощенной модели движения родинамичеекой цели, совершающей полет с огибанием рельефа местности, жлад на XVI Научно-технической конференции 10 ГНИИП, 1978 г.
Селезнев В.П. Современные технологии разработки и провождения специального программного обеспечения систем министративно-организационного управления. Учебное пособие. М.: 4ГГУ», 2007 г.
Селезнев В.П. Формализованные методы построения упрощенных щелей динамических систем «принципы построения устойчивых моделей). -1учно-технический сборник 10 ГНИИП № 1/62, 1975 г.
Селезнев В.П. Формирование программ развития больших систем министративно-организационного управления. Программные продукты и стемы №, 2007 г., стр.
Селезнев В.П., Богаченков Б. И. Об одном методе численного шения дифференциального уравнения в частных производных перболического вида. Депонирована ЦИВТИ МО, справка № 623, 1987 г.
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Информационное обеспечение „дсистем формирования программ развития больших систем министративно-организационного управления. В сб. Менеджмент в горной юмышленности. Материалы круглого стола Неделя горняка — 2006
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Контроль достоверности и транение ошибок в данных, регистрируемых системой наблюдения за стельностью субъектов больших систем административно-организационного равления. НГ-2007.
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Модель обеспечения субъектов стем административно-организационного управления средствами .шислительной техники. НГ-2007.
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Определение направлений „вершенствования информационно-технологических средств систем министративно-организационного управления. Горный информационно-1алитический бюллетень. -М.: Изд-во МГГУ, 2006 г., выпуск 6, с. 216
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Оценка потенциала систем министративно-организационного управления и их элементов, рограммные продукты и системы №, 2007 г., стр.
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Поддержка в актуальном состоянии 1формационного обеспечения высшего уровня территориальноопределенных иерархических систем административно-организационного равления. Горный информационно-аналитический бюллетень. -М
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Разработка инструментальных здств сбора и формирования отчетности в больших системах министративно-организационного управления.
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Унифицированное описание систем министративно-организационного управления для разработки программ их звития. Отдельные статьи Горного информационно-аналитического шлетеня. -2006. -№ 12 -20 с. -М.: „МГГУ“
Селезнев В.П., Велесевич C.B. Формализация задачи планирования звития больших систем административно-организационного управления. -дельные статьи Горного информационно-аналитического бюллетеня. -2006. Г“ 12 24 с. -М.: „МГГУ“.
Селезнев В.П., Вялков А. И., Пришвин В. И. и др. Методические облемы страховой медецины на территориальном уровне. Специальный шуск журнала „Деловая жизнь“, М.: 1994 г. Стр. 2−43
Селезнев В.П. К вопросу о построении аппроксимирующих моделей намических систем, приближающих объект в узком и широком смысле. -жлад на XII Научно-технической конференции 10 ГНИИП, 1975 г.
Селезнев В.П., Матвеев В. Н. Применение алгоритма азилинеаризации в задачах аппроксимации моделей динамических систем -жлад на XIV научно-технической конференции 10 ГНИИП, 1976 г.
Селезнев В.П., Мизюков В. И. О применении тензорного анализа в ории систем. Сборник конференции Исследование вопросов оценки качества ожных систем и системный анализ. Минское высшее инженерное зенитно-кетное училище, Минск, 1974 г.
Селезнев В.П., Пащенко К. К. К вопросу о построении упрощенных тематических моделей сложных динамических объектов. Доклад на XIV аучно-технической конференции 10 ГНИИП, 1976 г.
Селезнев В.П., Пащенко К. К. Формализованные методы построения рощенных моделей динамических систем (методы безусловной шимизации) Научно-технический сборник 10 ГНИИП № 1/61, 1974 г.
Селезнев В.П., Пащенко К. К., Ткачев Ю. Г. Принципы построения рощенных математических моделей нестационарных динамических ¡-ъектов. Доклад на XVI Научно-технической конференции в/ч 3 080, 1978 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г. Математическое моделирование юраций. 27 ЦНИИ МО, Инв. 29 495, М.: 1981 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Белов В. П. и др. Развитие системы делей операции. Отчет по НИР „Факел-85“. 27 ЦНИИ МО, Инв. 38 167, М.: 86 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Белов В. П. и др. Структура системы делей надвидового уровня. Отчет по НИР „Факел-82“ 27 ЦНИИ МО, Инв. 279, М.: 1983 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Белов В. П. и др.Основные ебования к комплексам моделей операции. Отчет по НИР „Факел-82“. 27 ШИ МО, Инв. 33 635, М.: 1983 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Богаченков Б. И. Исследование особов противодействия перспективной системе ПРО. Отчет по НИР: табильность-2“. 27 ЦНИИ МО, Инв. 52 831, М.: 1992 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Соловьев Г. А. и др. Методология „делирования операции сил Кн.2. Методы расчета показателей. 27 ЦНИИ О, Инв. 34 542, М.: 1984 г.
Селезнев В.П., Прудников В. Г., Соловьев Г. А. Оценка влияния рспективной ПРО США на эффективность сил. Отчет по НИР „Веха-Л“. 27 НИИ МО, Инв. 36 237, М.: 1985 г.
Селезнев В.П., Соколовский В. В., Становова В. А. Аппроксимация)рмапьными степенными рядами и аппроксимация в произведениях в задаче алитического восстановления функций многих переменных. Научно-хнический сборник в/ч 3 080, 1/61, 1974 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Исследование рспектив развития сил на период до 2000 г. Отчет по НИР „Веха“. 27 ЖИ МО, Инв. 30 555, М.: 1982 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Методология следований по обоснованию состава сил. Отчет по НИР „Факел-82″. 27 НИИ МО, Инв. 34 496, М.: 1984 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Оперативно-ратегические основы моделирования Кн. 1 Отчет по НИР „Факел“. 27 НИИ МО, Инв. 29 180, М.: 1981 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Основы методологии :> делирования Кн. 2 Отчет по НИР „Факел“. 27 ЦНИИ МО, Инв. 29 188, М.: >81 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Развитие лчэдологии математического моделирования операции. Отчет по НИР 1) акел-82″. 27 ЦНИИ МО, Инв. 30 022, М.: 1982 г.
Селезнев В.П., Ткаченко В. М., Белов В. П. и др. Развитие тодологии моделирования операции. Отчет по НИР „Факел-82″. 27 ЦНИИ3, Инв. 32 938, М.: 1983 г.
Ситуационный центр Министерства природных ресурсов РФ. исание системы. http://inform.mnr.gov.ru, 2002 г.
Снапелев Ю.М., Старосельский В. А. Моделирование и управление в эжных системах. М.: „Сов. Радио“, 1974 г., стр. 264.
Советов Б.Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов4.: „Высшая школа“, 2001 г., стр. 343.
Сокольников И.С. Тензорный анализ (с приложениями к геометрии леханике сплошных сред). Перевод с англ. М.: „Наука“, 1971 г., стр. 376.
Солодов A.B., Петров Ф. С. Линейные автоматические системы с ременными параметрами. М.: „Наука“, 1971 г.
Спиди К., Браун Р., Гудвин Дж. Теория управления. М.: „Мир“, 73 г.
Справочник по теории вероятностей и математической статистики. -.: „Наука“, 1985 г., стр. 640.
Тарзанов В.В. Концепция универсальной системы имитационног о „делирования. http://www.az.ru/natlieb/articles/l/USIM.htm.
Taxa X. Введение в исследование операций. Кн. 2 / Пер. с англ. М.: 4ир“, 1985 г., стр. 496, с ил.
Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие. — Теория гбора и принятия решений: Учебное пособие. — М.: „Наука“ 1982 г., стр. 8.
Терещенко И.С. Региональный ситуационный центр. М.: 1нформационные процессы и системы“, 2000 г., № 10.
Тихонов А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. -.: „Наука“, 1979 г.
Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия гласованных решений. М.: „Информационные технологии „приложение к /риалу)“, 2002 г., № 3.
Трахтенгерц Э.А. Компьютерный анализ в динамике принятия тиений. М.: „Приборы и системы управления“,№ 1, 1997 г., стр. 49−56.
Трахтенгерц Э.А. Методы генерации, оценки и согласования тлений в распределенных системах поддержки принятия решений. М.: UiT“,№ 4, 1995 г., стр. 3−52.
Трахтенгерц Э.А. Построение распределенных систем группового оектирования. М.: „АиТ“, № 9, 1993 г., стр. 154−174.
Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента „планирование грессионных экспериментов). М.: „Наука“, 1971 г., стр. 312.
Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегрального числения Т.2. М.: „Наука“, 1966 г., стр. 800.
Форсайт Дж., Молер К. Численное решение систем линейных геброических уравнений.- М.: „Мир“, 1969 г.
Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. -.: „Мир“, 1969 г.
Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга. — М.: >инансы и статистика“, 1997 г.
Хант Э. Искусственный интеллект. М.: „Мир“, 1978 г., стр. 558.
Харман Г. Современный факторный анализ. М.: „Статистика“, 72 г.
Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных стем. М.: „Мир“, 1987 г., стр. 450.
Худсон Д. Статистика для физиков. М.: „Мир“, 1970 г., стр. 161.
Цирлин A.M., Балакирев B.C., Дудников Е. Г. Вариационные методы тимизации управляемых объектов. М.: „Энергия“, 1975 г., стр. 448.
Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М: 1аука“, 1984 г., стр. 320.
Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: „Наука“, 70 г.
Червинский P.A. Методы синтеза систем в целевых программах. -.: „Наука“, 1987 г., стр. 224.
Черемных C.B., Семенов И. О., Ручкин B.C. Структурный анализ стем: lDEF-технологии. — М.: „Финансы и статистика“, 2001 г.
Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: „БХВ-гтербург“, 2005 г., стр. 416.
Шаракшанэ A.C., Железнов И. Г. Испытания сложных систем.- M.: высшая школа“, 1974 г.
Шеер А.-В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. М.: „Весть-МетаТехнология“, 1999 г.
Шеер А.-В. Моделирование бизнес-процессов. — М.: „Весть-етаТехнология“, 2000 г. 1. J 1.1
Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и ^ка. ML: „Мир“, 1978 г.
Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: ир», 1975 г., стр. 683.
Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Форсайта. М.: «Радио и связь», 1987 г.
ISO 8402:1994. Управление качеством и обеспечение качества -оварь. Второе издание.
ISO 9001:1994. Системы качества. Модель обеспечения качества при оектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании. Второе цание.
ISO/IEC 12 207:1995. Information technology Software life cycle) cesses = Информационная технология. Процессы жизненного цикла ограммного обеспечения.
UML и Rational Rose® 2002 Уэнди Боггс, Майкл Боггс М.: ЮРИ", 2004 г.

Заполнить форму текущей работой