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

Автоматизация принятия решений в системе управления производством асфальтобетонных смесей на основе интегральных критериев ритмичности

Диссертация: Автоматизация принятия решений в системе управления производством асфальтобетонных смесей на основе интегральных критериев ритмичности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Залог успешного производства АБС, и, как следствие, получение высококачественной продукции, лежит в организованном технологическом процессе. Перед началом работы, все расходные материалы проходят несколько этапов тестирования и анализов. Тот же процесс ожидает уже и готовые АБС — сюда включаются испытания на прочность, водонепроницаемость, устойчивость и т. д. Процесс производства АБС… Читать ещё >

Содержание

  • 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССАМИ УПРАВЛЕНИЯ ВЫПУСКОМ АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ
    • 1. 1. Анализ производственных процессов по выпуску асфальтобетонных смесей
    • 1. 2. Методы и модели управления технологическим процессом производства асфальтобетонных смесей
    • 1. 3. Анализ методов статистической обработки экспериментальных данных
    • 1. 4. Математические методы и модели теории принятия решений в системе управления
      • 1. 4. 1. Математическая теория выбора
      • 1. 4. 2. Экспертные оценки показателей технологических процессов
      • 1. 4. 3. Методы многокритериальной оптимизации и процедуры принятия решений
    • 1. 5. Программные аспекты создания систем управления и моделирования
      • 1. 5. 1. Программные принципы создания систем поддержки принятия решений
      • 1. 5. 2. Современные технологии построения распределенных интегрированных информационных систем
      • 1. 5. 3. Задачи проектирования и управления распределенной информационной системой
    • 1. 6. Технологические средства контроля качества продукции
    • 1. 7. Организационная структура асфальтобетонного завода
  • Выводы по главе 1
  • 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ВЫПУСКА АБС
    • 2. 1. Систематизация функции технологического процесса выпуска АБС
      • 2. 1. 1. Порядок приготовления смеси в автоматическом режиме
      • 2. 1. 2. Действия оператора при нарушении технологического цикла
    • 2. 2. Разработка методики агрегирования показателей технологических процессов выпуска АБС
    • 2. 3. Функции лаборатории контроля качества и устранения дефектов выпуса АБС
  • Выводы по главе 2
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АГРЕГИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ РИТМИЧНОСТИ
    • 3. 1. Методика оценки технологической и финансовой ритмичности
    • 3. 2. Методика агрегирования показателей ритмичности производственной деятельности АБЗ
    • 3. 3. Обобщенная процедура нечеткого оценивания
    • 3. 4. Формализация системы подготовки управленческих решений на основе нечетких оценок ритмичности
    • 3. 5. Построение дерева решений при формировании перспективных планов развития
  • Выводы по главе 3
  • 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ ВЫПУСКА АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ
    • 4. 1. Разработка базы данных управления технологическими процессами АБЗ
      • 4. 1. 1. Операции в категорной модели управления выпуском АБС
      • 4. 1. 2. Построение категорной доменно-ориентированной модели данных
      • 4. 1. 3. Основные характеристики категорной доменно-ориентированной модели
    • 4. 2. Программные технологии разработки инструментальных средств управления
    • 4. 3. Интерфейс программных
  • приложений системы анализа финансовой и технологической ритмичности
  • Выводы по главе 4

Автоматизация принятия решений в системе управления производством асфальтобетонных смесей на основе интегральных критериев ритмичности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Срок службы асфальтобетонных покрытий в нашей стране существенно ниже аналогичных показателей промышленно развитых стран. Низкий срок службы асфальтобетонных покрытий связан с высокой вариацией качества асфальтобетона. Это происходит из-за нестабильности характеристик компонентов, неконтролируемых изменений свойств смеси при ее транспортировке, нестабильности параметров ее укладки и уплотнения, так как процесс формирования прочностных свойств продолжается достаточно долго после ее укладки. Особо остро эта проблема встает при использовании местных материалов. Основные слагаемые успешной реализации программы качества при устройстве дорожных покрытий состоят в создании эффективной системы контроля качества, как на стадии устройства покрытия, так и на предприятиях-изготовителях, производящих асфальтобетонные смеси (АБС). Наличие сбоев и выход из строя оборудования характерны даже для самых современных и высокоточных отраслей промышленности. В этом случае крайне важной становится проблема оценки качества произведенной продукции на возможно более ранней стадии. Применительно к асфальтобетону технология производстваэто совокупность методов подготовки щебня, песка, минерального порошка и битума, их перемешивания, доставки на объект, укладки, уплотнения и при необходимости ухода (т.е. обеспечения особых условий формирования требуемых строительно-технических свойств). В процессе технологических операций должно происходить направленное структурообразование асфальтобетона. Методика представлена упорядоченной совокупностью включенных методов и их алгоритмической структурой с привязкой к разнородной системе баз данных и баз знаний.

При использовании «традиционной» системы управления задачу анализа ситуации и принятия решений решает человек-диспетчер. В условиях необходимости принятия ответственных решений в ограниченное время и на основе анализа многокритериальных данных нагрузка на диспетчера существенно возрастает. Задача принятия решений усложняется при необходимости анализа сложного технологического процесса, к которому относится процесс производства асфальтобетонных смесей.

Системы поддержки принятия решений, решающие подобные задачи, не должны быть запрограммированы жестко, они должны динамично развиваться, адаптироваться к новым, изменяющимся условиям, гибко и оперативно перестраивать алгоритмы функционирования. При этом возникает противоречие между задачами и средствами, которыми они могут быть решены. Следовательно, необходимо создать научно-методические основы разработки СППР.

Целью настоящей работы является повышение эффективности управления производством асфальтобетонных смесей за счет разработки методов и моделей технологических процессов с использованием интегральных показателей ритмичности, интегрированных в систему поддержки принятия решений.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

• анализ методов и моделей производства асфальтобетонных смесей;

• анализ структуры системы поддержки принятия решений для управления производством асфальтобетонных смесей;

• анализ, разработка и систематизация методов и моделей расчета характеристик технологических режимов работы установок производства асфальтобетонных смесей;

• методики обработки и анализа статистических данных по работе установки;

• разработка агрегированных показателей ритмичности производственной деятельности;

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики обеспечивающие автоматизацию технологических процессов контроля качества и выбора технологических режимов работы агрегатов по производству асфальтобетонных смесей.

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики, обеспечивающие автоматизацию, моделирование и выбор технологических режимов работы агрегатов по производству асфальтобетонных смесей.

На защиту выносятся:

• модели статистического анализа данных по технологическим режимам работы асфальтосмесительной установки;

• нечеткие модели агрегирования финансовых и технологических показателей ритмичности выпуска смесей;

• методика формирования управленческих мероприятий по данным выпуска смесей.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач".

В первой главе диссертации рассмотрены принципы построения систем поддержки принятия решений (СПГТР).

Залог успешного производства АБС, и, как следствие, получение высококачественной продукции, лежит в организованном технологическом процессе. Перед началом работы, все расходные материалы проходят несколько этапов тестирования и анализов. Тот же процесс ожидает уже и готовые АБС — сюда включаются испытания на прочность, водонепроницаемость, устойчивость и т. д. Процесс производства АБС осуществляется при соблюдении необходимого температурного режима и поддержания определенного микроклимата в цеху. Деятельность асфальтобетонного завода зависит от деятельности его структурных подразделений.

Анализ и систематизация задач в области моделирования производства АБС и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы производственных агрегатов привела к схеме исследований, где верхний уровень связан с принятием управленческих решений по управлению технологическим процессом производства АБС. Свойства смесей существенно влияют на эффективность использования агрегатов, поэтому необходима разработка формализованных моделей технологических процессов производства смесей. Решение задач среднего уровня связано с определением оптимальных режимов работы агрегатов по выпуску смесей. Основой расчета должна быть совокупность математических моделей описания процесса производства смеси, что дает основу для расчета технических характеристик агрегатов. В свою очередь модели анализа характеристик смесей и формальные методы оптимизации дают основу задачам синтеза, которые вместе с экспертными оценками составляют основу методологии выбора типов агрегатов и режимов их работы.

Во второй главе разработаны формальные методы и модели описания технологических процессов и производственных процессов выпуска АБС.

Современная асфальтосмесительная установка представляет полноценную автоматизированную систему, которая дает возможность не только управлять процессом, но и получить всю необходимую информацию о его динамике. Однако эффективность производственной деятельности определяется не только работой смесительной установки, но и всем комплексом подготовительных и заключительных мероприятий.

Полученные результаты построения плана эксперимента по данным, полученным с установки, позволяют некоторым образом оценить ритмичность по различным типам смесей. При этом предварительный корреляционный анализ, спектральный и дисперсионный позволяют повысить точность для прогноза для формирования запасов сырья, что связано с ритмичностью работы транспортного звена предприятия.

В третьей главе диссертации ставится и решается задача формирования агрегированного показателя ритмичности выпуска асфальтобетонной смеси.

Ритмичность — это равномерный выпуск и отгрузка продукции в соответствии с графиком в объеме и ассортименте, предусмотренных планом. Ритмичная работа является очень важным условием своевременного выпуска и реализации продукции. Неритмичность ухудшает все экономические показатели: снижается качество продукцииувеличивается объем незавершенного производства и сверхплановые остатки готовой продукции на складах, и, как следствие, замедляется оборачиваемость капиталане выполняются поставки по договорам, и предприятие платит штрафы за несвоевременную отгрузку продукции. При этом несвоевременно поступает выручка, из-за чего возникает дефицит денежного потокаперерасходуется фонд заработной платы. Все это приводит к повышению себестоимости продукции, уменьшению суммы прибыли, ухудшению финансового состояния предприятия.

Для агрегирования показателей ритмичности в работе предлагается использовать дихотомическое представление базовых оценок. Структурные схемы такого рода представляют собой прадерево с корневой вершиной, соответствующей комплексной оценке, и висячими вершинами, соответствующими локальным критериям. Каждой промежуточной вершине соответствует агрегированная оценка q^ получаемая в результате свертки двух оценок соответствующих вершин нижнего уровня.

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения программного комплекса СППР с использованием разработанных методов и моделей. Приведен список приложений с описанием их основных функциональных возможностей. Рассматриваются вопросы использования различных программных технологий для оперативной реализации методик. В диссертации разработана структура базы данных, обеспечивающая реализацию функций обмена данными между приложениями.

В качестве СУБД для организации баз данных выбрана СУБД Microsoft Access, достоинства которой, определяются следующими моментами: все метаданные, описывающие базу данных, хранятся в одном файле (*.mdb), что упрощает переносимость отдельных структурных элементовдрайвера для работы с базами данных Microsoft Access входят в состав современных версий ОС Microsoft Windows, и, следовательно, не требуется их дополнительная установка при распространении приложений локальной версии системы.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок на нескольких предприятиях.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме использовать оперативные данные о качестве смесей для принятия решений по выбору режимов управления агрегатами. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используется в учебном процессе в МАДИ.

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов.

Содержание разделов диссертации докладывалось и получило одобрение:

• на республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2009;2012 г. г.);

• на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.

Материалы диссертации отражены в 7 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 140 страницах машинописного текста, содержит 35 рисунков, 17 таблиц, список литературы из 123 наименований и приложения.

Выводы по главе 4.

1. Разработана система баз данных и инструментальные средства гибридной адаптивной среды поддержки принятия решений для создания многоуровневых вложенных сценариев программных приложений управления технологическими процессами выпуска АБС.

2. Разработаны элементарные приложения анализа технологической и финансовой ритмичности выпуска АБС.

3. Разработанные методы, модели, методики и программно-моделирующий комплекс внедрены для практического использования в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ.

Заключение

.

1. Проведен анализ и систематизация задач в области моделирования выпуска асфальтобетонных смесей и оценки их качества с целью выбора конструктивных параметров и рациональных режимов работы производственных агрегатов. Выполнен анализ принципов построения систем поддержки принятия решений по производству АБС.

2. Выполнен анализ и систематизация методов расчета характеристик технологических процессов по производству асфальтобетонных смесей и разработаны формализованные модели статистического анализа технологических режимов работы асфальтосмесительной установки, которые позволяют выявить характер взаимосвязи между показателями, направленный на устранение причин выпуска дефектной продукции.

3. Для агрегирования показателей финансовой и технологической ритмичности в работе предлагается использовать дихотомическое представление базовых оценок, что позволяет сформировать агрегированный критерий оценки текущей производственной ситуации.

4. Предлагается обобщение системы оценивания в виде нечеткого комплексного оценивания, в которой оценки по каждому из критериев являются нечеткими и агрегируются в соответствии с матрицами свертки по дихотомической форме, что позволяет использовать экспертные заключения специалистов для оценки производственной ситуации и построения плана развития.

5. На основе методики агрегирования в работе решается задача формирования управленческих решений как результат реализации множества процессов управленческих мероприятий, в результате которого, либо оценивается состояние процесса и образуется интегральная оценка состояния всех процессов, либо корректируется план управляемого процесса, либо осуществляется какая-то дополнительная процедура.

6. Разработана структура базы данных характеристик компонентов асфальтобетонных смесей и динамики качества готовой продукции, основанная на категорийном подходе, что позволяет динамически включать в систему новые структуры данных и методики расчета, основанные на продукционных правилах.

7. Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик оценки ритмичности производственной деятельности, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Комплекс внедрен для практического применения в ряде предприятий, а также используется в учебном процессе в МАДИ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Г., Анисимов Б. Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети. — Ж. вычисл. мат. и упр. — 1997. — 37, № 1. — С.54−60.
  2. М.З. Многокритериальное^ и согласованность в активных системах. Автом. и телемех. — 1997. — № 2. — С. 162−168.
  3. С. Принятие решений при ненадежной информации. -Автом. и телемех. 1996. — № 9. — С. 151−152.
  4. Е.В. Точное решение одной задачи оптимального управления инвестициями в диффузионной модели. Усехи мат. наук. -1997. — 52, № 2. — С.187−188.
  5. К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания. Теория вероятностей и ее применения. — 1997. — 42, № 3. — С.449−460.
  6. В.Н., Кондратьев В. В. Двухуровневые активные системы // Автоматика и телемеханика.- 1977, — № 6, — С. 64−72- № 7.- С. 62−70- № 9, — С. 8391.
  7. В.А. Об идентификации динамических систем авторегрессионного типа. — Автомат, и телемех. — 1997. — № 12. — С.107−119.
  8. A.A., Конев В. В. О среднем числе наблюдений при грантированном оценивании параметров авторегрессии. ~ Автомат, и телемех. 1995. — № 6. — С.97−104.
  9. A.B. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии. Пробл. перед, инф. — 1997. — 33, № 2. С.37−53.
  10. Ю.Вентцель Е. С. Исследование операций. М.: Наука, 1968 .-325с.11 .Вермишев Ю. Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем.- М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.
  11. А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем,— М.: Наука, 1978.- С. 83−91.
  12. A.Jl., Высоцкий Д. Л. Оценка параметров регрессий в случае функций, сводящихся к линейным по параметрам. Мат. моделир. в экон.: Новосиб. гос. акад. экон и упр. — Новосибирск, 1996. — С.32−41.
  13. Н.Гереймер Ю. В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.-383 с.
  14. Ю.В. Игры с непротивоположными интересами М.: Наука, 1976.- 327 с.
  15. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1.- 336 с.
  16. A.A., Стакун В. А., Стакун Л. А. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. — 112с.
  17. Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. — СПб, 1995.-37с.
  18. .А., Родзинский А. Л. Фокусировка марковских процессов с конечным числом состояний. Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектр. — Харьков, 1997.-7с.
  19. Дли М. И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. Смол. фил. Моск. энерг. ин-та. — Смоленск, 1997. -6с.
  20. B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. -Кемер. гос. ун-т. Кемерово, 1997. -22с.
  21. Л.С. О моделировании роста выпуклых древовидных конфигураций в древовидных структурах. Дискрет, мат., 1995. — 7 № 2. -С.61−78.
  22. В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. -1993. — № 1. — С.14−19.
  23. Жук Е. Е. Кластер анализ многомерных наблюдений с пропусками. -Автомат, ителемех. 1997. — № 12. — С. 110−130.
  24. В.В., Смирнова В. И. Экспериментальное сравнение некоторых псевдослучайных последовательностей // Проблемы случайного поиска. (Рига).- 1976. Вып. 5.- С. 65−70.
  25. Ю.Н., Умрихин Ю. Д., Черкасов Ю. Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.
  26. Г. Е. Логарифмическая гладкость в задаче управления стохастическими системами. Моделирование процессов управ, и обраб. инф.: Моск. физ.-тех. Ин-т. -М., 1994. — 175−181.
  27. В.А., Ларин В. Я., Самущенко Л. М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1986.- № 1.- С.5−16.
  28. С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике.- М.: Мир, 1964.- 838 с.
  29. Кац И.Я., Тимофеева Г. А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. — 1997. — № 3. — С. 116−123.
  30. Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.
  31. Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир, 1979.-600с.
  32. Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. — 432 с.
  33. Н.С., Мешельский В. М. Режимы взаимодействия неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. — 1997. — № 3. — С.31 -43.
  34. И.В. Условия единственности байесовской решающей процедуры. С.-Петербург, гос. акад. аэрокосм, приборост. — С.-Петербург, 1995.-8с.
  35. A.A., Финкельштейн Ю. Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.
  36. В.В. О выборе первичного датчика случайных чисел для задач имитационного моделирования. Упр. гос. акад. связи. — Одесса, 1955.- 16с.
  37. П.С., Морозов В. В., Федоров В. В. Внутреннее проектирование технических систем в условиях неопределенности // Изв. АНН СССР. Техническая кибернетика 1982, — № 2.- С. 5−12.
  38. М.И., Таранцев A.JI., Щебарев Ю. Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему. Автомат, и телемех.- 1995. -№ 6.-С.165−171.
  39. С.И., Лапко A.B., Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия решений в условиях малых выборок. Акт. проб. совр. мат.Т.2. -Новосибирск, 1996. — С.81−86.
  40. И.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью. Автомат, и телемех. — 1998. — № 2. — С.72−84.
  41. Кручинин И. А, Экономическое обоснование автоматизированных систем управления промышленным производством. Пермь: Пермский Госуниверситет, 1974.
  42. И. А., Перерва О. Л. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов.- Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998. 104 с.
  43. В.Д., Атаманюк И. П., Иващенко E.H. Оптимальная линейная экстраполяция реализации случайного процесса с фильтрацией погрешностей коррелированных измерений. Кибернетика и систем.анал. -1995.-№ 1.-С.99−107,191.
  44. A.B., Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Актуал. пробл. совр. мат. — 1995 — 1.- С.95−103.
  45. В.М., Добровольский С. М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. М., 1994. — С. 152−153.
  46. Л.В. Асимптотика максимумов числа заявок и объема работы в некоторых бесконечнолинейных системах. МГУ. — М., 1997. — 12с.
  47. .Ю. Асимптотически оптимальное группирование наблюдений это обеспечение максимальной мощности приоритетов согласия. — Надежность и контроль качества. — 1997. — № 8. — С. З-14,62,63.
  48. В.Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М., 1998. — 201 с.
  49. В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. -М.: Экономика, 1984. 223 с.
  50. Е.А. Робастные алгоритмы типа стохастическиой аппроксимации (непрерывное время). Теория вероятностей и ее применения. — 1995. — 40, № 2. — С 324−341.
  51. Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975, — 431 с.
  52. В.И. Основы прогнозирования и стратегического планирования. М.: МГАДИ (ТУ), 1998. — 209 с.
  53. А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. -Автом. и телемех. 1997. — № 3. — С. 131−143.
  54. А.П., Романцев В. В., Ченцов А. Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат. -Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995. С.54−63.
  55. М.Б., Цитович И. И. Последовательный поиск существенных переменных неизвестной функции. — Пробл. перед, инф. -1997.-33 № 4. С.88−107.
  56. Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутнораспределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. -С.63−82.
  57. В.В., Молдавский М. А. Семейство сверток векторного критерия для нахождения точек множества Парето // Автоматика и телемеханика 1979.- № 1, — С. 110−121.
  58. М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973.- 342 с.
  59. H.H., Иванилов Ю. П., Столярова E.H. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.-351с.
  60. М.Ю. Локальный и глобальный подходы к сравнительному анализу сложности детерминированных и недетерминированных деревьев решений. Акт. пробл. совр. мат.:Новосиб. гос. ун-т. — 1896. — С. 110−118.
  61. В.В., Шаблин И. И. Математическое моделирование разложения и агрегирования случайных функций модифицированным методом канонических разложений. Анал. и опт. киберн. сист. РАН Гос. ин-т физ.-техн. пробл. — М., 1996. С.17−28.
  62. Т. Ю. Чебышева Б.П. Анализ степени неоднородности изделий методами классификации. Иркутск, гос. экон. акад. — Иркутск, 1997, — 19с.
  63. A.B. Диффузионные аппроксимации и измерение условий эргодичности при идентичном обслуживании. Успехи мат. наук. — -1997. -52, № 3. — С.171−172.
  64. Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. М.: Экономика, 1989. — 238 с.
  65. В.И., Чижикова И. Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. № 2. — С.445−456.
  66. A.A., Гайцгори В. Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.
  67. А.К., Семенков О. И. Основы построения автоматизированного проектирования. Киев: Высшая школа, 1984.-340с.
  68. A.B. Использование аналитико-статистического метода для исследования сложных вычислительных систем // Вычислительные системы. 1975. -Вып.1. -С.6−17.
  69. А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. М., РФФИ, 1996. — 304с.
  70. М.Ю. Решение нелинейных уравнений и вычисление параметрических производных методом Монте-Карло. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч. 1. :МГУ. — М., 1994. — С. 106−187.
  71. Л.И. Метод обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1981.-№ 5, — С. 109−118.
  72. Е.В., Полковников JI.B. Планирование и управление проектом с использованием Time Line. М.: Диалог-МИФИ, 1994. — 249 с.
  73. Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986, — 288 с.
  74. И.А., Прошин Д. И., Прошин А. И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: ПГТУ, 1997. — 20с.
  75. Ю.Э., Савенкова Т. И. Стратегия и тактика гибкого управления. М.: Финансы и статистика, 1991. — 191 с.
  76. JI.A. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980.- 232 с.
  77. В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Непрерывно взаимодействующие подсистемы. -Автомат, и телемех. 1997. — № 10. — С.91−104.
  78. О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. — 1997. — № 2. — С. 117−123.
  79. Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. 156 с.
  80. Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н. Новгород, 1995.-106 с.
  81. H.A. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. М.: Наука, 1972.
  82. Смирнов O. J1. Проблемы разработки перспективных систем автоматизированного проектирования // Проблемы теории и практики автоматизации проектирования М., 1985.- С. 3−12.
  83. В.M. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). M.: Исследовательский центр, 1996. — 86с.
  84. И.М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задаче со многими критериями.- М.: Наука, 1981.- 110 с.
  85. В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. — 384с.
  86. И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984, — 312с.
  87. Строительное производство. В 3 т. Т.1. Общая часть. В II ч. Ч. П//Г.К. Башков, В. Б. Белевич, Г. В. Выжигин и др.- Под. ред. И. А. Онуфриева. — М.: Стройиздат, 1988. -621с. (Справочник строителя).
  88. Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статические алгоритмы).- М.: Наука, 1978.- 312 с.
  89. Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. — 1995. -№ 7. — С.51−58.
  90. Теория выбора и принятия решений / М. М. Макаров, Т. Н. Виноградская, С. В. Федоров и др.- М.: Наука, 1982.- 327 с.
  91. И.М. Интерполяционный байесовский метод оценивания надежности. — Автомат, и телемех. — 1995. — № 7. — С. 180−189.
  92. Товкач П. А Методика кластеризации физико-механических показателей дорожного покрытия в системе управления качеством асфальтобетонных смесей / Баланцева М. А., Краснов Ю. А., Николаев А. Б., Товкач П. А. Вестник МАДИ, вып. 4(31). 2012. С.98−104.
  93. П.А. Имитационное моделирование как метод проведения системных исследований / Брыль В. Н., Саная А. Г., Товкач П. А., Якунин П. С. // Имитационное моделирование систем управления. М.: МАДИ, 2012. — С. 3−7.
  94. П.А. Организация контроля качества асфальтобетонных смесей / Товкач П. А. // Автоматизация и управление в технических системах: научно-методический сборник трудов. М.: МАДИ, 2012. — С. 54−64.
  95. Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. Автом. и телемех. -1997. — № 3. -С.167−178.
  96. М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. М.:МГУ, 1994. — 4.1.- С.149−151.
  97. Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989.-264с.
  98. А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982. -200с.
  99. Г. Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. -№ 1.-С.1−4.
  100. В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. -М.: Наука, 1984.-352 с.
  101. Я.З. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984,-320 с.
  102. Abadi М., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems.- Informationand Computation. 1996. — v. 125, № 2. — P.78−102.
  103. Adeli H. Expert System for Structural Design.- London: Chapman & Hall, 1988.- 330 p.
  104. B. D. Joshi, R. Unal, N. H. White and W. D. Morris, A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10−12, 1996. — 6p.
  105. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97−206 285, December 1997. P. 27.
  106. Haekhe C., Natter M., Som T., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. — 1997. — 8, № 1. — P. 1−10.
  107. Hansen G.A., Tools for Business process Reengineering / IEEE Software. 1994
  108. Hill David R.C., Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company. 1996
  109. Hughes J. Database Technology.- N.Y.: Prentice Hall, 1988.-273p.
  110. Implementation of a Computer for a Semantic Data model: Experienses with TAXIS/ Ed. Nixon B., Chang L., Borgida A// SIGMOD Record.-1987.-v. 6, 1 3.-P. 118−131.
  111. Kersberg L. Expert Database systems.- Moulo Park (Ca.): The Benjaming/Cummings Publ., 1986.- 701 p.
  112. Knowledge representation and organization in Machine Learning/ Ed. Morik K.- Berlin: Springer, 1989, — 319 p.
  113. Law A.M., Kelton D.W., Simulation modeling and analysis. McGrew-Hill, New York. 1991
  114. Manohar D. Deshpande, Analysis of Waveguide Junction Discontinuities Using Finite Element Method, NASA CR-201 710, July 1997, pp. 39.
  115. Price W. Data network simulation: experiments at the National physical laboratory 1968−1976 // Comp, networks.-1977.4.-P. 171−199.
  116. Rudin H., Muller H. Dinamic routing and flow control. IEEE Trans, on commun.-1980.-V28, № 7.- P. 1030−1039.
  117. Zhou M.C. and DiCesare F., Petry Net Synthesis for Discrete Event Control of Manufacturing Systems. Kluver Academic Publishers, 1993
  118. Zvi G. Oded M. All pairs shortest distances for graphs with small integer length edges. Informationand Computation. — 1997. — v.134, № 2. — P.103−139.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?