Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка и исследование моделей для принятия решений в системах управления запасами с учетом неполноты данных

Диссертация: Разработка и исследование моделей для принятия решений в системах управления запасами с учетом неполноты данных
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана модель идентификации рынка для системы управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация — решение», определяется тип рынка. Выполнена алгоритмизация модели идентификации рынка, приведено описание информационного обеспечения для решения данной задачи. Разработана модель поведения потребителя… Читать ещё >

Содержание

  • 1. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АНАЛИТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
    • 1. 1. Разработка системного подхода к решению задач управления запасами
      • 1. 1. 1. Обоснование необходимости проведения исследований в условиях неопределенности
      • 1. 1. 2. Определение системы управления запасами
      • 1. 1. 3. Закономерности систем управления запасами
    • 1. 2. Классификация задач управления запасами
    • 1. 3. Анализ моделей систем управления запасами
      • 1. 3. 1. Содержательное описание системы управления запасами
      • 1. 3. 2. Особенности математических моделей, применимых для моделирования систем управления запасами
    • 1. 4. Концепция моделирования систем управления запасами в условиях неопределенности
      • 1. 4. 1. Агрегат
      • 1. 4. 2. Модели систем массового обслуживания
      • 1. 4. 3. Модели искусственного интеллекта
    • 1. 5. Задачи информационно-управляющих систем управления запасами
    • 1. 6. Выводы
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ СВЯЗЕЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ С КЛИЕНТАМИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАБОТКИ ЗАКАЗОВ
    • 2. 1. Система управления запасами, как модель массового обслуживания
    • 2. 2. Анализ моделей времени задержки
      • 2. 2. 1. Системы с однородным потоком заказов
  • 2. 2,2. Системы с неоднородным потоком заказов
    • 2. 3. Разработка метода имитационного моделирования обработки заказов
      • 2. 3. 1. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами с одним работником, обрабатывающим заказы
      • 2. 3. 2. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при многофазной обработке заказов
      • 2. 3. 3. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при обработке заказов несколькими параллельно функционирующими работниками
      • 2. 3. 4. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами при обработке заказов с приоритетами
      • 2. 3. 5. Алгоритм имитационной модели системы управления запасами произвольной структуры
    • 2. 4. Обработка статистических данных имитационного моделирования
    • 2. 5. Выводы
  • 3. РАЗРАБОТКА УНИФИЦИРОВАННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
    • 3. 1. Обоснование необходимости применения агрегативного подхода
    • 3. 2. Формирование компонент унифицированной модели системы управления запасами
    • 3. 3. Анализ моделей и критериев систем управления запасами
      • 3. 3. 1. Критерии систем складирования
      • 3. 3. 2. Динамическая детерминированная модель
      • 3. 3. 3. Статическая модель при случайном спросе
    • 3. 4. Метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами
      • 3. 4. 1. Формализация параметров задачи в условиях частичной неопределенности
      • 3. 4. 2. Модель системы управления запасами при задании параметров в виде нечетких интервалов
    • 3. 5. Выводы
  • 4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ
    • 4. 1. Возможности методов искусственного интеллекта
      • 4. 1. 1. Формализация вербальных переменных
      • 4. 1. 2. Модели принятия решений
    • 4. 2. Модель идентификации рынка
    • 4. 3. Моделирование поведения потребителя
      • 4. 3. 1. Содержательное описание заказчика
      • 4. 3. 2. Содержательное описание изделий
      • 4. 3. 3. Формализация состояний покупателя
      • 4. 3. 4. Формализация характеристик товара
      • 4. 3. 5. Формализация решений покупателя
      • 4. 3. 6. Задание нечеткого отношения
    • 4. 4. Модель стратегии управления запасами
    • 4. 5. Выводы

Разработка и исследование моделей для принятия решений в системах управления запасами с учетом неполноты данных (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

При организации эффективного функционирования многих предприятий решается широкий круг задач, среди которых следует назвать задачи управления запасами. Если обратиться к теории исследования операций [1 — 4 и др.], то одним из ее разделов являются детерминированные и стохастические модели управления запасами. Это определено тем, что задачи управления запасами играют важную роль в организационном управлении предприятиями.

Следует отметить, что при проектировании систем управления запасами предприятий не существует типовых решений, т.к. условия функционирования каждого предприятия уникальны, существуют специфические ограничения и различные особенности предприятий и внешней среды.

Задачам управления запасами посвящено достаточно большое количество работ [5 -17 и др.] и над ними работало много ученых: Беляев Ю. А., Вентцель Е. С., Голдобина Н. Н., Голенко Д. И., Кудрявцев Б. М., Лотоцкий В. А, Никитьянц С. Р., Речкалов Я. А., Рыжиков Ю. И., Букан Дж., Кенигсберг Э., Линдере М., Прабху Н., Уайтин Т., Хедли Дж., Хэнссменн Ф. и др.

Основная цель решения задач управления запасами состоит в обеспечении бесперебойности производственного процесса [18]. Это достаточно сложная задача, т.к. излишки запасаемых материалов и изделий на предприятии могут привести к росту издержек содержания запасов, замораживанию капитала, дефициту свободных денежных средств.

Многопродуктовость запасов, случайные моменты поставок запасов, непредсказуемые отказы в поставках определяют трудности разработки математической модели затрудняют поиск оптимальной стратегии управления запасами. Задача управления запасами, как объект исследования, -трудноформализуемая задача, особенно с учетом того, что принимать решения приходится в режиме быстрой смены ситуации, когда, например, условия меняются ежедневно. Также часто существует неопределенность относительно параметров системы управления запасами. Например, сложно определить достаточно точно, какое количество запасов может потребоваться предприятию для производства работ, что связано с неритмичностью производственных процессов.

Разработке методов решения задач управления запасами в условиях неопределенности посвящено достаточно много работ, например, [19 — 27] и др., а также проводились соответствующие научные исследования и защищались диссертации, например [28 — 32] и др.

Решение задач управления запасами следует рассматривать в совокупности с решением задач проектирования информационно-управляющих систем предприятия. Это определено тем, что в структуру информационно-управляющей системы предприятия входит подсистема управления запасами, т.к. любое предприятие имеет службу снабжения и сбыта. В связи с этим решение задач управления запасами, как сложных, трудноформализуемых задач требует применения методов системного анализа, разработки системного подхода к решению задачи управления запасами в целом.

Исследованиям и разработке методологии системного анализа посвятили свои работы [33−44] многие ученые, среди которых: Анфилатов B.C., Берталанфи JL, Валуев С. А., Денисов А. А., Волкова В. Н., Квейд Э., Месарович М., Оптнер С., ТакахараИ., Перегудов Ф. И., Уемов А. И., Холл А., Черняк Ю. И., Янг С. и многие другие. Применение методов системного анализа, а также разработка на их основе новых методов, позволяет находить эффективные решения задач управления запасами в условиях неопределенности. Применительно к задачам управления запасами сущность системного подхода состоит в рассмотрении системы управления запасами как системы, состоящей из взаимодействующих элементов, построении математической модели и исследовании ее методами математического и имитационного моделирования.

В ряде работ [2,8,10,11,23,24,28−30,45, 46] для решения задач управления запасами применялся вероятностный подход, что позволило получить оригинальные и полезные решения. Однако, сложности вероятностного подхода связаны с проблемой достоверности статистических данных, на основании которых подтверждаются гипотезы о выбранных моделях в виде аналитических функций стохастических распределений.

Разработанные и широко известные модели управления запасами апробированы и получили распространение, однако, существование неопределенности при задании начальных значений параметров аналитических моделей создает трудности при получении достоверных решений. Учитывая, что последствия ошибок могут привести к существенным экономическим потерям предприятия, необходим поиск новых методов решения задач управления запасами. Следовательно, решение задач управления запасами остается актуальной потребностью для предприятий.

Для решения задач управления запасами в условиях неопределенности применяют методы теории нечетких множеств [47 — 50], нечеткой логики [51 -58] и искусственного интеллекта [59−66]. Эти методы позволяют развивать методы формализованного представления систем, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов, согласно классификации [67], а также позволяют решать задачи управления при качественной оценке параметров задач. Отметим, что существенный вклад в развитие методов теории нечетких множеств и ситуационного управления внесли Аверкин А. Н., Алиев Р. А., Батыршин И. З, Берштейн Л. С., Борисов Н. А., Дюбуа Д, Заде Л. А" Мелихов А. Н., Пупков К. А., СугеноМ., Тэрано Т., Церковный А. Э., Ульянов С. В и другие ученые.

При решении задач управления запасами необходимо применение средств вычислительной техники и программного продукта. Если для решения задач сложно или невозможно найти аналитическую модель, то применяется имитационное моделирование. Возможности имитационного моделирования позволяют исследовать различные математические схемы для описания функционирования потоков заказов в системах управления запасами, их обработки, формирования управляющих решений относительно размера заказа, момента его размещения, минимизации функции общих затрат и прочее.

Анализ теоретического и практического материала в области решения задач управления запасами, необходимость получения решений для многопродуктовых систем управления запасами с недетерминированным временем поставок, при случайно изменяющихся параметрах, а также необходимость расширения существующих моделей и методов решения при условии качественного задания параметров задачи позволили выявить аспекты теоретических изысканий для диссертационных исследований.

Диссертационная работа посвящена разработке имитационных моделей и методов решения задач управления запасами в условиях случайно изменяющихся параметров, а также методов принятия решений при нечетком описании параметров систем управления запасами. Это определяет и подтверждает актуальность исследований диссертационной работы.

Диссертационные исследования в практическом аспекте направлены на проектирование проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей аналитического решения и модулей принятия решений) для применения в информационно-управляющих системах предприятий.

Целью диссертационной работы является разработка методов исследования и моделирования в условиях неопределенности относительно параметров и состояний систем управления запасами.

В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие задачи:

— разработка метода аналитического исследования систем управления запасами, включая классификацию, анализ закономерностей, условий моделирования и выбора моделей систем управления запасами;

— разработка метода исследования времени обработки заказов в системах управления запасами, отличие которого состоит в том, что для применения аналитических моделей систем массового обслуживания определены граничные условия, а при выходе параметров систем управления запасами за пределы этих условий применяется имитационное моделирование, позволяющее получить статистические оценки основных показателей эффективности функционирования;

— исследование аналитических моделей систем массового обслуживания с целью применения их для решения задач аналитического моделирования функционирования систем управления запасами;

— разработка метода исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов с применением, как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами;

— разработка агрегативного подхода к построению унифицированной модели управления запасами;

— анализ модели логистической системы управления запасами, решение задачи оптимизации затрат с применением методов динамического программирования и разработка программного обеспечения для решения задач управления запасами в составе информационно-управляющей системы;

— разработка метода решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами;

— разработка моделей идентификации рынка, поведения потребителя, стратегии управления запасами;

— разработка программных приложений информационной системы управления запасами для принятия решений.

Объектами исследования являются методы разработки моделей управления запасами, а также модели нечеткого ситуационного управления применительно к задачам управления запасами.

Математическими методами исследования являются методы и системного анализа, методы функционального анализа, теория массового обслуживания, теория очередей, теория вероятностей и математическая статистика, принципы проектирования программных модулей информационно-управляющих систем.

Методологическую основу работы составляет концепция системности, суть которой — представление и исследование систем управления запасами в системном аспекте. Задачи управления запасами рассматриваются одновременно, как одно целое (система) и как самостоятельные объекты, но в тесном информационном взаимодействии с другими задачами предприятий и внешней средой. В экспериментальных исследованиях применялось моделирование на ЭВМ.

Поставленная цель диссертационной работы и сформулированные в соответствии с целью задачи позволили получить новые научные результаты в области разработки моделей и методов решения задач управления запасами, а также проектирования специализированных программных приложений для принятия решений.

Новыми научными результатами диссертационной работы, выносимыми на защиту, являются:

— метод моделирования систем управления запасами, отличающийся признаками системности, применением унифицированной абстрактной схемы (агрегата), моделей систем массового обслуживания для отображения динамики связей, моделей искусственного интеллекта для принятия управленческих решений и направленный на решение практических задач системы управления запасами;

— метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов, отличающийся применением, как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде системы массового обслуживания, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами;

— модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация — решение», определяется тип рынкамодель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила выводамодель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Практическая ценность результатов исследований состоит в применении полученных результатов для создания специальных программных приложений информационно-управляющих систем предприятий, а также моделей принятия решений для применения новых информационных технологий в практике решений задач управления запасами.

Диссертационная работа состоит из четырех разделов, заключения и приложений.

В первом разделе диссертации разработан метод аналитического исследования систем управления запасами, содержащий определение системы управления запасами как сложной системы, что позволяет применять системные методы исследования для получения характеристик и закономерностей, определяющих поведение системы при взаимодействии с окружающей средой. Определены модели системы управления запасами в теоретико-множественном представлении в виде функции переходов и функции выходов. Выполнен анализ закономерностей функционирования и развития систем управления запасами. Рассмотрена классификация систем управления запасами. Согласно классификации в диссертации рассматриваются вероятностные системы, а именно: многопродуктовые и многопериодные системы управления запасами со случайным пополнением запасов и с непропорциональными затратами. Выполнен анализ известных систем управления запасами.

Разработана концепция моделирования систем управления запасами. Применение унифицированной абстрактной схемы (агрегата) позволяет выполнить сопряжение разного рода моделей для наглядного отображения процессов функционирования системы управления запасами. Динамика связей отражается в моделях СМО, а для принятия адекватных решений следует применять методы искусственного интеллекта.

Метод моделирования систем управления запасами отличается признаками системности и направлен на решение практических задач системы управления запасами, прогнозированием процессов функционирования, выработкой управленческих решений.

Во втором разделе диссертации рассмотрена организационная структура системы управления запасами, в которой существует движение материальных и информационных потоков, как по вертикальным, так и по горизонтальным связям. Разработан подход к исследованию динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов с применением аппарата теории массового обслуживания (СМО).

Приведена классификация СМО, критерии СМО, которые могут рассматриваться как критерии оценки эффективности функционирования систем управления запасами. Осуществлен анализ моделей времени задержки обработки заказов, периода занятости и времени ожидания поступления заказов в систему управления запасами.

Отмечено, что для известных моделей в виде аналитических формул, за исключением формул для СМО с пуассоновским потоком, существует сложность их практического применения для моделирования функционирования систем управления запасами. Сделан вывод о целесообразности применения имитационного моделирования для исследования функционирования систем управления запасами.

Разработан универсальный метод имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде СМО, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами. Приведены формулы для обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования, позволяющие выполнить построение кумулятивной эмпирической функции распределения и идентифицировать параметры теоретических распределений, аппроксимирующих эмпирические распределения.

В третьем разделе диссертации обоснована необходимость применения агрегативного подхода к построению унифицированной модели управления запасами, объединяющей разные модели подсистем в унифицированную модель с применением абстрактной схемы — агрегата. Произведено описание компонент унифицированной модели системы управления запасами: множество входных сигналовмножество управляющих сигналовмножество выходных сигналовмножество состояний агрегата. Рассмотрена модель логистической системы управления запасами. Приведены этапы выбора рациональной системы складирования на основе методологии системного анализа. Выполнен анализ динамической детерминированной модели. Решение задачи оптимизации затрат в системе управления запасами осуществляется с применением методов динамического программирования. Приведен общий алгоритм решения. Выполнен анализ статистической модели и рассмотрена задача определения оптимального количества запасных деталей. Разработано программное обеспечение для решения задач управления запасами в составе автоматизированной системы управления запасами.

Разработан метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами. Сформулирована задача управления запасами с нечеткими параметрами в терминах динамического программирования. Разработано программное приложение для решения задачи управления запасами с нечеткими параметрами.

В четвертом разделе диссертации разработаны модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта. Выполнен анализ возможностей методов искусственного интеллекта. Вербальное задание параметров модели поведения рынка, модели потребителя и модели стратегии развития системы управления запасами формально происходит при применении лингвистических и нечетких переменных. Приведено определение лингвистических и нечетких переменных, а также сформулированы требования к виду функций принадлежности.

Разработана модель идентификации рынка для системы управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация — решение», определяется тип рынка. Выполнена алгоритмизация модели идентификации рынка, приведено описание информационного обеспечения для решения данной задачи. Разработана модель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила вывода. Рассмотрено программное приложение принятия решений информационной системы для оценки покупательского спроса. Разработана модель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Заключение

содержит выводы о работе.

В приложениях приведены разработанные алгоритмы обработки заказов в системах управления запасами, программное приложение для имитации функционирования систем управления заказами сложных структур, содержательное описание логистической системы управления запасами, описание информационно-управляющей системы управления запасами и информационного обеспечения для решения задачи управления запасами с применением методов искусственного интеллекта.

Результаты работы внедрены:

— на предприятии ООО «Мегаполис Волгоград»;

— в госбюджетной НИР 12 108 «Разработка методов моделирования и проектирования программно-аппаратных средств распределенных информационно-управляющих систем»;

— в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного государственного университета в г. Таганроге.

Основные результаты докладывались и обсуждались на Международной научной конференции (НК) «Информационные технологии в современном мире» (Таганрог, 2006), IV-й Всероссийской НК молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (Таганрог, 2006), V-й Всероссийской научно-практической конференции (НПК) «Электронный бизнес: проблемы, развитие и перспективы» (Воронеж, 2006), Всероссийской межвузовской конференции молодых ученых, специалистов, преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы информатизации» (Москва, 2007), Международной НК «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем» (Таганрог, 2007), Международной НК «Проектирование новой реальности» (Таганрог, 2007), Всероссийской молодежной НК с международным участием «IX Королевские чтения» (Самара, 2007), Международной НПК «Молодежь и наука: реальность и будущее» (Невинномысск, 2008, Межрегиональной научно-технической конференции (НТК) студентов, аспирантов и молодых ученых ЮФО «Студенческая научная весна-2008» (Новочеркасск, 2008), Международной НК «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза» (Таганрог, 2008), Международной молодежной НК «XVI Туполевские чтения» (Казань, 2008), международной НТК (AIS'08), и ««ЙЕггеллектуальные системы, «Интеллектуальные САПР» (Таганрог, 2008), 6-ой Всероссийской НПК студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь XXI века — будущее Российской науки» (Ростов-на-Дону, 2008), IX Всероссийской НК «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2008), Международной НК «Инновации в обществе, технике и культуре» (Таганрог, 2008), Международной НК «Системы и модели в информационном мире», (Таганрог, 2009).

По теме диссертации опубликованы: три статьи и пятнадцать тезисов докладов на научных конференциях разного уровня.

Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично.

Диссертация содержит 173 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, список литературы из 140 наименований на 13-ти страницах, 5 таблиц, 40 рисунков, а также приложение на 95-х страницах.

Результаты работы внедрены на предприятиях.

— на предприятии ООО «Мегаполис Волгоград»;

— в госбюджетной НИР 12 108 «Разработка методов моделирования и проектирования программно-аппаратных средств распределенных информационно-управляющих систем», а также в учебном процессе на кафедре систем автоматического управления Технологического института Южного федерального университета.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе разработаны методы исследования и модели принятия решений в условиях неопределенности применительно к многопрдуктовым системам управления запасами, что позволяет получать значения объема и времени выполнения поставок на основе анализа знаний экспертов.

Тема диссертации актуальна, так как посвящена разработке математических моделей и методов решения задач управления запасами в условиях непрерывно изменяющихся параметров, а также моделей принятия решений при нечетком описании параметров систем управления запасами.

Диссертационные исследования в практическом аспекте направлены на проектирование проблемно-ориентированного прикладного программного продукта (модулей аналитического решения и модулей принятия решений) для применения в информационно-управляющих системах предприятий, решающих задачи управления запасами.

В диссертационной работе реализована цель развития методов системного анализа — раздела исследования операций, связанного с разработкой методов моделирования в условиях частичной априорной неопределенности относительно параметров и состояний систем управления запасами.

Получены новые научные результаты:

— метод моделирования систем управления запасами, отличающийся признаками системности, применением унифицированной абстрактной схемы (агрегата), моделей систем массового обслуживания для отображения динамики связей, моделей искусственного интеллекта для принятия управленческих решений и направленный на решение практических задач системы управления запасами;

— метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов, отличающийся применением как аналитических моделей теории массового обслуживания, так и имитационного моделирования систем управления запасами на основе представления их в виде системы массового обслуживания, блочной структуры имитационной модели и модульного представления процесса имитации обработки заказов в системе управления запасами;

— модели принятия решений в системах управления запасами с применением методов искусственного интеллекта: модель идентификации рынка для системы управления запасами, отличающаяся тем, что при вербальном задании параметров модели, заполнении экспертами таблицы соответствия «ситуация — решение», определяется тип рынкамодель поведения потребителя, отличие которой состоит в вербальном задании состояний покупателя, характеристик товара, а формализация решений покупателя с применением лингвистических и нечетких переменных происходит с применением модели вычисления степени истинности нечеткого правила выводамодель стратегии управления запасами, которая отличается тем, что при вербальном описании состояний системы управления запасами, задании экспертами нечетких эталонных ситуаций, при применении ситуационной модели определяется объем заказа и время заказа.

Для получения новых научных результатов в диссертационной работе решены следующие задачи:

— метод моделирования систем управления запасами для аналитического исследования систем управления запасами;

— исследованы аналитические модели систем массового обслуживания с целью применения их для решения задач аналитического моделирования функционирования систем управления запасами и разработан метод исследования времени обработки заказов в системах управления запасами;

— разработан метод исследования динамики связей системы управления запасами с клиентами и эффективности обработки заказов;

— разработан метод обработки статистических данных, полученных в результате имитационного моделирования, позволяющего выполнить построение кумулятивной эмпирической функции распределения и идентифицировать параметры теоретических распределений, аппроксимирующих эмпирические распределения;

— выполнен анализ и разработан агрегативный подход к построению унифицированной модели управления запасами;

— выполнен анализ модели логистической системы управления запасами, рассмотрено решение задачи оптимизации затрат с применением методов динамического программирования и разработано программное обеспечение для решения задач управления запасами в составе информационно-управляющей системы;

— разработан метод решения задач управления запасами на примере динамической модели системы с частично неопределенными параметрами и программного приложения;

— разработаны модель идентификации рынка, модель поведения потребителя и модель стратегии управления запасами.

— разработаны программные приложения информационной системы управления запасами для принятия решений.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Абчук В А., Матвейчук Ф. А., Томашевский Л. П. Справочник по исследованию операций. М.: Воениздат МО, 1979. — 368 с.
  2. Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. — 208 с.
  3. X. Введение в исследование операций. Кн.1-М.: Мир, 1985.479 с.
  4. X., Хэмди А. Введение в исследование операций, 6-е издание: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 912 с.
  5. Ю.А. Автоматическое оптимальное оперативное управление материальными запасами предприятий. М.: МИНХ, 1989. — С. 228.
  6. В.Б., Куликов Г. Г., Речкалов Я. А. Автоматизированное управление запасами предприятия. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. — Уфа, 2002. — 104 с.
  7. .А. Логистика: Учебник. М.: Инфра — М, 2002 г.
  8. С.Р., Голдобина Н. Н. Применение математических методов в управлении запасами средств производства. — Л.: Изд-во ЛФЭИД, 1982.
  9. Д.И. и др. Моделирование в технико-экономических системах (управление запасами). Л.: Изд-во ЛФЭИД, 1975 г.
  10. Ю.И. Теория очередей и управление запасами. СПб: Питер, 2001. — 308 с.
  11. Г. Б. Управление запасами при случайном спросе (модели с непрерывным временем). -М.: Сов. Радио, 1977. 160с.
  12. Анализ систем управления запасами. Хедли Дж., Уайтин Т. М.: Наука, 1969.
  13. В. А. Мандель А.С. Модели и методы управления запасами.-М.: Наука, 1991 г.
  14. М., Фирон X. Управление снабжением и запасами. Логистика. СПб.: Полигон, 1999. — 757 с.
  15. Bielecki Т., Kumar P.R. Optimality of zero-inventory policies for unreliable manufacturing systems//Operations Research, 1988, vol. 36, pp. 532−541.
  16. Arrow K, Karlin S., Scarf H. Studies in the mathematical theory of inventory and production. Stanford (Cal.): Univ. press, 1958. 622 p.
  17. Silver E.A. Operations research in inventory management: a review and critique//Operations Research. 1981. — P. 628−645.
  18. Л.И. Структуризация целей в методологии проектирования//Материалы Международной научной конференции «Проектирование новой реальности» (ПНР-2007). Ч. 1. — Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.
  19. Н.В., Дымова Л. Г., Севастьянов П. В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. М: «Издательство Машиностроение-1», 2004.
  20. В.И., Шкрибляк Н. В. Методы искусственного интеллекта в задачах управления запасами. Известия ЮФУ. Технические науки № 2. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007, № 2(77). — 239 е., С. 85−89.
  21. В.В., Чаусова Е. В. Динамическая сетевая модель управления запасами с интервальной неопределенностью спроса//Труды Международной конференции RDAMM-2001. Том 6. Ч. 2. Спец. выпуск, 2001. -С. 271−274.
  22. К.Э., Мандель А. С. Управление запасами при сезонном спросе в условиях неполной информации//Сборник «Методы и алгоритмы анализа эмпирических данных». М.: ИПУ, 1988. — С. 57−63.
  23. Bezdek J.C., Boggavarapu S., Hall L.O., Bensaid A. Genetic Algorithm
  24. Guided Clustering/ Proc. of the first IEEE Conference on Evolutionary Computation. New York: USA, 1994. — P. 34−39.
  25. Biethahn J., Nissen V., editors. Evolutionary Algorithms in Management Applications. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1995.
  26. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. MIT Press/Bradford Books edition, 1992.
  27. Porter B. Evolutionary synthesis of control policies for manufacturing systems / D. Quagliarella et al, editors, Genetic Algorithms and Evolution Strategies in Engineering and Computer Science, pp.311−326, John Wiley, 1997.
  28. Silver E.A. Operations research in inventory management: a review and critique // Operations Research. 1981. — P. 628−645.
  29. C.A. Алгоритмическое и программное обеспечение задач оптимального управления запасами для потоков с нестационарными свойствами//Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. техн. наук: 05.13.11. -Переславль-Залесский, 1994. 16 с.
  30. Н.В. Разработка методов и моделей принятия решений сприменением искусственного интеллекта для систем управления запасами. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.17. Ростов-на-Дону. БиблиотекаЮФУ, 2007.
  31. B.C. и др. Системный анализ в управлении: Учебное пособие/В .С. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин- Под ред. А. А. Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
  32. JI. История и статус общей теории систем// Системные исследования: Ежегодник, 1972. М.: Наука, 1973. — с.20−37.
  33. В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. Спб.: Издательство СПБГТУ, 1997. — 510 с.
  34. Checland Р.В. Soft systems methology: an overview J. Appl. Syst. Anal. -1988. 15. -p.27−36.
  35. М. З. Доброногов A.B., Померанцева Т. Н. Исследование социальных процессов на основе методологии системного анализа. Киев: Наукова думка, 1997. — 221 с.
  36. М., Такахара И. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978. 311 с.
  37. С. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Сов. радио, 1969. — 216 с.
  38. Ф.И. Основы системного подхода — Томск: Изд-во Томского университета, 1976. 159 с.
  39. Ф.И., Тарасенко В. П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989. — 367 с.
  40. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов/Под ред. С. А. Валуева, В. Н. Волковой. Л.: Политехника, 1991.-398 с.
  41. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. — 204 с.
  42. Ю.И. Системный анализ и управление экономикой. М.:1. Экономика, 1975. 191 с.
  43. Е.В. Стохастические модели теории запасов: Дисс. д-ра физ.-мат. наук/МГУ им. М. В. Ломоносова. М., 1998 — 271 л.
  44. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.
  45. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Ягера.-М.: Радио и связь, 1986. 408 с.
  46. Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн.: Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. С.208−247.
  47. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets//Journal of Cybernetics. 1974. — V.4. -P.149−194.
  48. Л.С., Боженюк A.B. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -110 с.
  49. А.Н., Алексеев А. В., Меркурьева Г. В., Слядзь Н. Н., Глушков В. И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. — М.: Радио и связь, 1989.
  50. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной/А.Н.Борисов, А. В. Алексеев, О. А. Крумберг и др. — Рига: Зинатне, 1982.
  51. А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат.лит., 1990. 272 с.
  52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н.Аверкин, И. З. Батыршин, А.ф.Блиншун, Б. В. Силаев, Б. Н. Тарасов. М.: Наука, 1986. — 312 с.
  53. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика, М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. — 288 с.
  54. Turksen I. Interval valued fuzzy sets besad on normal forms // Fuzzy Sets a. Systems. 1986. Vol.20, № 3. P. 191−210.
  55. Zadeh L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning // Synthese, 1975. V. 80. -P.407 — 428.
  56. P.A., Церковный А. Э., Мамедова Г. А. Управление производством при нечеткой исходной информации. — М.: Энергоатомиздат, 1991.-240 с.
  57. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. — 352 с.
  58. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.
  59. JI.C., Финаев В. И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. — Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1993. — 134 с.
  60. Н.Г., Берштейн Л. С., Боженюк А. В. Нечеткие модели для экспертных систем в САР. — М.: Энегроатом издат, 1991 136 с.
  61. Г. Г., Брейкин Т. В., Арьков В. Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. Пособие / Уфимск. Авиац. Техн. Ун-т. Уфа, 1999. — 129 с.
  62. Прикладные нечеткие системы/Под ред. Т. Тэрано, К. Асан, М. Оугэно/Пер. с япон. М.: Мир, 1993.
  63. В.И. Модели систем принятия решений: учебное пособие. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005, 118с.
  64. В.Н., Темников Ф. Е. Методы формализованногопредставления (отображения) систем: Текст лекций. М.: ИПКИР, 1974. -114 с.
  65. В.М. Автоматизированные системы управления материально-техническим снабжением. М.: Экономика, 1975. — 271 с.
  66. О.У. Управление производством и материальными запасами. -М.: Прогресс, 1978 г. 304 с.
  67. A.M. Основы логистики. М.: ИВЦ «Маркетинг», 1996.
  68. А.Н., Одинцов Б. Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: Юнити-ДАНА, 2000. — 487 с.
  69. В.А. Модели и методы автоматизации управления запасами//Автореф. дисс. на соиск. уч. степ, д-ра техн. наук:05.13.06. М., 1993. -33 с.
  70. В.И. Моделирование при проектировании информационно-управляющих систем. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. — 118 с.
  71. Л.И. Методология анализа систем управления запасами//Тезисы докладов международной научной конференции «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза». Ч. З Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.
  72. .Я. Моделирование систем. -М.: Высшая школа, 1985.
  73. Л.В. Вербальное описание параметров задачи управления запасами//Материалы международной научной конференции «Информация, сигналы, системы: вопросы методологии, анализа и синтеза». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008.
  74. Н.П. Моделирование систем. М.: Наука, 1978.
  75. Л.И., Бокарев А. А. Концепция нечеткой оптимизации системы управления запасами//Материалы Международной молодежной научной конференции «XVI Туполевские чтения». Казань, КГТУ им. А. Н. Туполева, 2008.
  76. В.Г. Проблема целостности в философии и биологии. М.: Мысль, 1984.-416 с.
  77. А.А. Синергетическая теория управления. Таганрог: ТРТУ, М.: Энергоатомиздат, 1994. — 344 с.
  78. Методологические проблемы кибернентики: В 2-х т. М.: МГУ, 1970. -Т.1.-350 с. Т.2.-389 с.
  79. К. Общая теория систем скелет науки//Исследования по общей теории систем. — М.: Пргресс, 1969. — С. 106−124.
  80. С.С., Жидкова Т. З., Косенко Е. Ю., М.В.Зиборов, Финаев В. И. Моделирование и информационное обеспечение медицинских учреждений. М.: МГУП, 2005. — 210 с.
  81. Теория автоматического управления: Учебник/Под. ред. В.БЛковлева. М.: Высшая школа, 2003.
  82. Л.И., Финаев В. И. Особенности управления материальными запасами.//Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». Таганрог: ТРТУ, 2006.
  83. Научное управление запасами. Букан Дж., Кенигсберг Э. Наука, 1967.
  84. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания. М.: Наука, 1966. — 336 с.
  85. JI. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение,
  86. Г. П. Стохастические системы обслуживания. М.: Наука, 1966. —243 с.
  87. А., Крюон Р. Массовое обслуживание. Теория и приложение. -М.: «Мир», 1966.
  88. Takacs L., Investigation of Waiting Time Problems by Reduction to Markov Processes. Acta math. Acad/ scient. Hung. V.6. № 2−2, 1955.
  89. Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. -М., Сов. Радио, 1971.
  90. Л.В., Султанова Д. И. Модели исследования времени выполнения заказов/Системный анализ, обработка информации и управление: сборник научных статей/Под общ. ред. Проф. Р. А. Нейдорфа Ростов-на-Дону: ДШТУ, Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2007. — 444−449.
  91. Л.В. Методы и модели управления материальными запасами топлива на тепловых электростанциях. Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Актуальные проблемы производства и потребления электроэнергии». Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. № 15.
  92. JI.B. Ситуационная модель для оптимизации запасов с применением методов искусственного интеллекта//Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008, № 9. С.131−135.
  93. JI.C., Боженюк А. В. Нечеткий логический вывод на основе определения истинности нечеткого правила modus ponens // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989. — С. 74−80.
  94. В.И., Бондаренко JI.B. Информационное обеспечение для управления материальными запасами//Материалы международной научной конференции «Информационные технологии в современном мире». Часть 2. -Таганрог: ТРТУ, 2006.
  95. Л.В. Новые технологии проектирования систем управления материальными запасами//Материалы международной научной конференции «Проблемы развития естественных, технических и социальных систем». 4.4. Таганрог: Изд-во «Антон», ТТИ ЮФУ, 2007.
  96. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.106. http://www.microsoft.com/net107. http://www.realcoding.net108. http://www.oracle.com109. http://www.cai.com110. http://siebeluniversity.siebel.com
  97. Дж. Основы кибернетики предприятий. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1971.-340 с.
  98. .В., Даниелян Э. А., Димитров Б. Н. Приоритетные системы обслуживания. М.: МГУ, 1973. — 326 с.
  99. Н.М., Серебрянный Е. И. Оценка эффективности сложных технических устройств. М.: Сов. радио, 1980.
  100. Kiefer J., Wolfowitz J. On the Theory of Quenes with Many Servers. Trans. Om. Nath. Soc. Vol. 78. 1955.
  101. Ю.И. Управление запасами. М.: Наука, 1969. — 344 с.
  102. В.К., Степанов В. И. Сверхнормативные запасы материальных ресурсов в промышленном производстве. М.: Финансы и статистика, 1989. -224с.
  103. Д., Прад. А. Теория возможностей: Пер. с французского В. Б. Тарасова /Под редакцией С. А. Орловского. М.: Радио и Связь, 1990. — 288 с.
  104. Е.А., Финаев В. И. Трехиндексные распределительные задачи с нечеткими параметрами/Монография. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. — 190 с.
  105. JI.B., Султанова Д. И. Метод и информационная система для решения транспортной задачи с нечеткими параметрами//Материалы
  106. Всероссийской молодежной научной конференции с международным участием «IX Королевские чтения». Самара: Изд-во СГФУ им. Акад. С. П. Королева, 2007.
  107. Sugeno М. Theory of Fuzzy Integral and Its Application. Ph. D. Thesis, Tokyo Inst. Of Technology, Japan, 1974.
  108. Zaden Д.Ф. Fuxxy sets, Informatijn fnd Control, 8, P. 338 353, 1965.
  109. C. 30 Hour Basic.National Extension College NEC., 1981.
  110. C.A., Шокин Ю. И., Юлдашев З. Х. Методы интервального анализа. Новосибирск: Издательство «Наука», сибирское отделение, 1986.
  111. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник/Под ред. Н.Д.Егупова- издание 2-ое, стереотипное. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 744 с.
  112. А.Н., Баронец В. Д. Проектирование микропроцессорных устройств обработки нечеткой информации. Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета. 1990. — 128 с.
  113. Ф. Основы маркетинга. М.: Экономика, 1990.
  114. Raymond L. Horton. Reletionships Between Personality and Consumer Decision-Making- Journal of Marketing Research, May 1979, p. 244−245.
  115. David Krech, Richard S. Crutchfield and Egerton L.Ballachey. «Individual in Society». N.Y. «McCraw.-Hill», 1962, ch.2.
  116. H.B., Дунин-Барковский И.В. Краткий курс математической статистики для технических приложений. М.: Изд-во физ.-мат. лит-ры, 1959. -436 с.
  117. А.Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Изд-во Тюменскогогосударственного университета, 2000. 352 с.
  118. Е.В. Стохастические модели теории запасов: Дисс. д-ра физ.-мат. наук / МГУ им. М. В. Ломоносова. М. Д998. — 271 л.
  119. Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. — 252 с.
  120. Нейбург, Эрик Дж., Максимчук, Роберт, А. Проектирование баз данных с помощью UML. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002.
  121. Л.В. Концепция моделирования систем управления запасами на основе применения унифицированной абстрактной схемы. Межвузовский научный сборник «Управление и информационные технологии». Пятигорск: Изд-во «РИА-КМВ», 2008. — с. 71−73
  122. Л.В. Разработка агрегативной модели управления запасами/ТМатериалы Международной научной конференции «Системы и модели в информационном мире», (СМИ-2009), Часть 3. Таганрог: Изд-во ТТИЮФУ, 2009. С. 7−8.
  123. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ
  124. ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Технологический институт Федерального государственного образовательного учреяедения высшегопрофессионального образования «Южный федеральный университет»
  125. БОНДАРЕНКО Любовь Владимировна
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?