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

Разработка математического и информационного обеспечения диалоговой системы принятия решений по управлению железнодорожным перевозочным процессом продукции металлургического предприятия

Диссертация: Разработка математического и информационного обеспечения диалоговой системы принятия решений по управлению железнодорожным перевозочным процессом продукции металлургического предприятия
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработанная математическая модель является основой для построенной диалоговой системы рационализации перевозочного процесса «Оптимизация перевозок», которая увязана с параметрами работы и развития ОАО «Российские железные дороги», с учетом стандартов программы «Грузовой экспресс» (автоматизированной системой обеспечения своевременной и адресной доставки грузов). Положения модели апробированы… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Постановка задачи исследования. Методы формализации объекта исследования
    • 1. 1. Постановка задачи исследования
    • 1. 2. Методы формализации объекта исследования
    • 1. 3. Целевые функции объекта исследования
    • 1. 4. Общий вид математической модели объекта. Постановка задачи оптимизации. Методы условной оптимизации
    • 1. 5. Постановка задачи верификации и идентификации математических моделей технических систем
    • 1. 6. Критерии адекватности математических моделей
    • 1. 7. Выводы к главе 1
  • Глава 2. Математическая формализация перевозочного процесса грузов ПМК
    • 2. 1. Характеристика состояния железнодорожного транспорта на 2001−2003 годы
    • 2. 2. Математическая формализация перевозок
      • 2. 2. 1. Алгоритм разбиения поставок на вагоны
      • 2. 2. 2. Преобразование маршрутов в упорядоченные (последовательные)
      • 2. 2. 3. Определение стоимости реализованной продукции за рассматриваемый период
      • 2. 2. 4. Концепция определения тарифной ставки
      • 2. 2. 5. Краткая характеристика тарифообразования
    • 2. 3. Определение стоимости перевозки своими вагонами
    • 2. 4. Расчет стоимости перевозок
    • 2. 5. Расчет затрат на перевозки
      • 2. 5. 1. Амортизационные отчисления
      • 2. 5. 2. Затраты на оплату труда
      • 2. 5. 3. Расходы на материалы
      • 2. 5. 4. Расходы на топливо и электроэнергию
      • 2. 5. 5. Отчисления на непредвиденные расходы, аварии
      • 2. 5. 6. Налоги ПМК
    • 2. 6. Формирование целевых функций для математической модели процесса перевозки продукции металлургического предприятия. Математическая модель
    • 2. 7. Выводы к главе 2
  • Глава 3. Методика преобразований модели при различных постановках оптимизационных задач
    • 3. 1. Используемые методы решения
    • 3. 2. Примеры постановки и разрешения задач оптимизации
      • 3. 2. 1. Задача нахождения понижающих коэффициентов п"ае
      • 3. 2. 2. Задача определения плана перевозок при неизвестных типах поставок
    • 3. 3. Выводы к главе 3

Разработка математического и информационного обеспечения диалоговой системы принятия решений по управлению железнодорожным перевозочным процессом продукции металлургического предприятия (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Металлургия — комплексная отрасль, включающая около 3,4 тысяч предприятий, в том числе около 700 предприятий, непосредственно производящих металлопродукцию. В состав металлургического комплекса входит 9 подотраслей черной металлургии, 15 подотраслей цветной металлургии.

Социальное значение металлургии определяется обеспечением занятости свыше 1,4 млн. человек (9% всех занятых в промышленности). Кроме того, более 70% предприятий комплекса являются градообразующими, а результаты их работы определяют экономику и социальную стабильность ряда регионов. От состояния металлургии прямо или косвенно зависит благополучие около трети населения страны.

Металлургическая промышленность, потребляя значительные объемы продукции, ресурсов и услуг, определяет уровень загрузки производственных мощностей многих отраслей экономики России. Одним из важнейших показателей значения металлургического комплекса страны для-российской экономики является то, что доля металлургии в общем объеме грузов, перевозимых железнодорожным транспортом, достигла почти одной трети.

Финансовое положение многих предприятий в народном хозяйстве России в значительной мере определяется перевозками на железнодорожном транспорте, а в связи с тем, что металлургический комплекс является одним из основных клиентов железных дорог страны, вывод о его интересах в данном секторе экономики напрашивается сам собой.

Особо отметим, что перевозки железнодорожным транспортом существенно сказываются на стоимости продукции. Доля транспортных расходов в себестоимости > продукции металлургических предприятий находится на уровне 5−10%, иногда достигая и 20−25%. Исходя из этого, одной из главных целей любого металлургического предприятия является минимизация транспортных затрат. Однако это невозможно сделать без учета стратегии государственного аппарата, тарификационной и регулирующей политики ОАО «Российские железные дороги» (РЖД) (фактического монополиста на рынке железнодорожных перевозок), уровня цен экспедиторских компаний и других внешних факторов.

Железнодорожный транспорт, как и металлургический комплекс, стремится к самоокупаемости и повышению рентабельности. Однако, в связи с вялотекущим распределением функций внутри недавно образованного ОАО РЖД и связанной с этим неясностью в деятельности ведомства, на данный момент железнодорожный транспорт находится на перепутье. Неоднозначное положение железнодорожного транспорта неизбежно негативно отражается на функционировании всего народного хозяйства и, в первую очередь, металлургического комплекса.

Еще в девяностых годах прошлого века были обозначены аспекты противоречий во взаимоотношениях предприятий металлургического и железнодорожного комплексов Российской Федерации. Своеобразным судьей здесь должен был стать государственный аппарат (далее государство), но вместо разрешения проблемы ситуация усугубилась, так как в лице государства появилось еще одно «заинтересованное лицо».

Проблема в том, что все три стороны недовольны существующей тарифной политикой на железнодорожном транспорте.

Государство небезосновательно считает, что недополучает с железных дорог и металлургов значительную часть налоговых и других отчислений. Одновременно с этим в бюджете ежегодно предусматривается чрезмерно большое выделение средств на поддержку металлургического и железнодорожного комплексов.

В РЖД полагаютчто ныне существующие тарифы на. перевозку продукции, металлургического комплекса (да и других видов продукции) малы (не покрывают их текущие расходы) и что государственный аппарат не даёт их существенно повысить, несмотря на то, что только это, в свою очередь, может повысить отчисления отрасли государству.

Представители металлургического комплекса, наоборот, имеют суждение, что на железнодорожном транспорте тарифы непомерно высоки, что государство этому не только не мешает, а еще и само устанавливает нереальные для расширения производства и прибыльности налоги.

Налицо конфликт интересов. Правда, МПС (РЖД) совместно с металлургами два года назад создал на базе экспедиторско-операторских компаний металлургических предприятий координирующий орган. Он должен взять на себя выработку взаимоприемлемых условий для перевозок металлопродукции (тарифы, график, периодичность и т. д.). Но в связи с тем, что за последние годы взаимные претензии сторон лишь множатся, нахождение компромиссов между ними на рынке перевозок является важным и нужным именно сейчас.

Выше отмечено, что минимизация расходов и рационализация транспортных перевозок предприятий металлургического комплекса невозможна без учета политики перевозящих, регулирующих и государственных органов. Описанные аспекты меняются в зависимости от складывающихся на рынках перевозок и производства и сбыта металлургической продукции ситуаций, поэтому чтобы найти компромиссы в деятельности описанных сторон важно математически формализовать их взаимоотношения, несмотря на их многофакторность и сложность.

Отсутствие значимых научных разработок, позволяющих обосновывать и принимать управленческие решения в описанной области, определяет актуальность создания следующей математической модели и основанного на ней информационного обеспечения.

Целью диссертационной работы является:

• Математическое описание процесса перевозки железнодорожным транспортом продукции предприятия металлургического комплекса (ПМК).

• Выбор рационального плана перевозок продукции ПМК в заданных периодах.

• Разработка математической модели, описывающей взаимоотношения государства, железнодорожного и металлургического комплексов.

• Выбор критериев оптимальности и методов решения поставленных оптимизационных задач.

Методика исследований.

Проведенные теоретические и практические исследования базируются на применении системного подхода, использовании методов математического моделирования, оптимизации, теории множеств и т. д.

Научная новизна заключается в следующих положениях:

• Предложена концепция определения тарифной ставки на перевозку грузов ПМК, призванная существенно снизить транспортные издержки предприятия и уменьшить противоречия на рынке перевозок железнодорожным транспортом.

• Разработано математическое описание процессов формирования состава и выбора рационального маршрута для перевозки грузов ПМК собственными силами.

• Разработана нелинейная математическая модель, описывающая процесс перевозки грузов ПМК посредством железных дорог России и учитывающая интересы всех обозначенных сторон. Математическая модель реализована как диалоговая система выбора и настройки параметров «Оптимизация перевозок» и увязана с параметрами работы ОАО «РЖД».

Практическая ценность работы состоит в том, что предложены методы и алгоритмы, позволяющие повысить качество принимаемых решений в процессе перевозок грузов ПМК, а именно:

• при формировании составов из своих или чужих вагонов;

• при практическом анализе воздействия изменений в тарифной политике железнодорожных ведомств на процесс перевозок ПМК;

• при анализе целесообразности поставок в тот или иной пункт потребления.

На защиту выносятся следующие результаты работы:

• Предложенная концепция определения тарифной ставки на перевозку грузов ПМК.

• Многокритериальная математическая модель, описывающая процесс перевозки грузов ПМК посредством железных дорог России и учитывающая интересы всех сторон. Модель основана на предложенных в работе методиках оптимального выбора способа поставок, рассмотренных методах решения и концепции определения тарифной ставки.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

В основу диссертации легла математическая модель, описывающая железнодорожный перевозочный процесс продукции металлургического предприятия с учетом влияния на него всех значимых игроков на рынке перевозок, а именно РЖД, независимых экспедиторов и государства. Кроме этого в работе предложены алгоритмы формирования состава и преобразования заданных маршрутов в последовательные (для перевозки грузов ПМК собственными силами).

В качестве рекомендаций по улучшению качества и ликвидности перевозочного процесса предложена концепция определения тарифной ставки на перевозку грузов ПМК, позволяющая существенно снизить транспортные издержки предприятия.

Разработанная методика предназначена для обоснования различных управленческих задач, направленных на оценку и снижение транспортных расходов предприятия металлургического комплекса. Получены следующие научные и практические результаты:

1. Предложена концепция определения тарифной ставки, учитывающая не только пройденное расстояние, но и общее количество прошедших это расстояние однотипных вагонов. Концепция описывает, в том числе, и ныне существующую методику нахождения тарифной ставки, она призвана существенно снизить транспортные издержки предприятия и упростить противоречия на рынке перевозок железнодорожным транспортом.

2. Разработана нелинейная математическая модель, описывающая процесс перевозки грузов ПМК посредством железных дорог России и учитывающая противоречивые интересы государства, металлургического предприятия (ПМК), ОАО РЖД и независимых экспедиторских компаний. Модель описывает все типовые ситуации и в зависимости от объема известной информации и степени участия эксперта открыта для решения широкого спектра задач связанных с перевозочным процессом на железнодорожном транспорте.

3. Предложен алгоритм разбиения поставки на вагоны. Математически формализованы и поставки металлургического предприятия веерным способом. Предложен общий вид матрицы поставок, стоимости единицы массы, цены поставок. Через кортежи поставок продукции в пункты выбранной транспортной подсети дано математическое определение адресных и веерных перевозок.

Применительно к решаемым с помощью модели практическим задачам приведена сравнительная характеристика работы методов перехода от многоцелевой модели к одноцелевой. Рассмотрены методы на основе принципа абсолютной уступки, принципа квазиоптимальности, принципа главного критерия. На основании сравнения близости полученных с использованием этих методов результатов обоснован выбор метода на основе принципа главного критерия как ведущего в решении оптимизационной задачи нахождения понижающих коэффициентов.

Показана работа с моделью при решении задач условной оптимизации. Обосновано использование комбинированного метода проектирования и штрафных функций, который применяется при решении задач, содержащих ограничения типа равенств и неравенств. Подход, реализуемый в методе, состоит в замене исходной задачи условной оптимизации задачей безусловной минимизации функции специального вида, экстремальное значение которой совпадает с условным экстремумом исходной функции. При построении функции используются идеи метода штрафных функций и операция проектирования точек на множество допустимых значений.

Разработанная математическая модель является основой для построенной диалоговой системы рационализации перевозочного процесса «Оптимизация перевозок», которая увязана с параметрами работы и развития ОАО «Российские железные дороги», с учетом стандартов программы «Грузовой экспресс» (автоматизированной системой обеспечения своевременной и адресной доставки грузов). Положения модели апробированы и реализованы на одной из крупнейших экспедиторских компаний — ЗАО «ЖелдорТрансАвто». В систему регулирования перевозок ЗАО «ЖелдорТрансАвто» интегрирован программный комплекс, реализованный по методикам данной работы.

Предложенная модель, методы и алгоритмы позволяют повысить качество принимаемых решений в процессе перевозок грузов ПМК при формировании составов из своих или чужих вагонов, при анализе целесообразности поставок в тот или иной пункт потребления. В настоящее время модель проходит апробацию на крупнейших металлургических предприятиях России (ОАО «Северсталь», НТМК).

Показать весь текст

Список литературы

  1. Box M.J. A new method of constrained optimization and a comparison with other methods. -Сотр. J., 1965, v. 8, No. 1, p. 42 52.
  2. Box M.J. A comparison of several current optimization methods and the use of transformations in constrained problems. Colmp. J., 1966, v. 9, No. 1, p. 67 — 77.
  3. Brooks S.H. A comparison of maximum-seeking methods. Operat. Res., 1959, v. 7, No. 4, p. 430 — 457.
  4. Dennis J.E.Jr, Torczon V. Direct search methods on parallel machines. SLAM Journal on Optimization, 1991, No. 1, p. 448 — 474.
  5. Dixon L.C.W. ACST An accelerated constrained simplex techniques. — Сотр. Aided Desing, 1973, v. 3, p. 23 -32.
  6. Fletcher R. Practical methods of optimization. John Wiley & Sons, 1987, 436 p.
  7. Floudas C.A. Nonlinear and mixed-integer optimization. Oxford University Press, 1995.
  8. Guin J. A modification of the complex method of constrained optima. Сотр. J., 1968, v. 10, p. 416−417.
  9. Kiefer J., Wolfowitz J. Stochastic estimation of the maximum of a regression function. Ann. Math. Stat, 1952, v. 23, No. 3, p. 462 — 466.
  10. Mitchell R.A., Kaplan J.L. Nonlinear constrained optimization by a nonrandom complex method. J. Research of the National Bureau of Standards. Section C. Engineering and Instrumentation, 1968, 72-C, p. 249 — 258.
  11. Nelder J.A., Mead R. A simplex method for function minimization. Сотр. J., 1964, v. 7, No. 4, p. 308 -313.
  12. Nondifferentiable optimization // Math. Progr., Study 3 // Eds. M. Balinsky, P. Wolf. -Amsterdam: North Holland, 1975.
  13. Nonsmooth optimization // Prog. IIASA Workshop, 1977 // Eds. C. Lemarechal, R. Mifflin. -Oxford: Pergamon Press, 1978.
  14. Optimization in action // Ed. Dixon L.C.W. N.-Y.: Academic Press, 1976.
  15. Parkinson J.M., Hutchinson D. A consideration of non-gradient algorithms for the unconstrained optimization of function of high dimensionality // Numerical methods for nonlinear optimization. 1972, p. 99 — 113.
  16. Parkinson J.M., Hutchinson D. An investigation into the efficiency of variants on the simplex method // Numerical methods for non-linear optimization. 1972, p. 115 — 136.
  17. Paviani D. Ph.D. Dissertation. Austin (Texas, USA), The University of Texas, 1969.
  18. Paviani D.A., Himmelblau D.M. Constrained non-linear optimization by heuristic programming // Operat. Res. 1969, v. 17, No. 5, p. 872 — 882.
  19. Powell M. J.D. An efficient method for finding the minimum of a function of several variables without calculating derivatives. Сотр. J., 1964, v. 7, No. 2, p. 155 — 162.
  20. Powell. M.J.D. On search directions for minimization algorithms. Math. Programming, 1973, v. 4, p. 193−201.
  21. Rosenbrock H.H. An automatic method for finding the greatest or least value of a function. -Сотр. J., 1960, v. 3, No. 3, p. 175 184.
  22. Rykov A. Construction principles of deformed configurations methods // Preprints of the summer school course on Identification and Optimization oriented for use in adaptive control. -Prague (Czech Republic), 1995, p. 65 80.
  23. Rykov A.S. A new approach to construction of direct search methods for problems of optimization and identification // Proceedings of the Tenth International Conference on Systems Engineering «ICSE'94″. Coventry University, England, 1994.
  24. Rykov A.S. Configuration methods for solving problems of multiobjective optimisation // Preprints of the summer school course on Identification and Optimization oriented for use in adaptive control. Prague (Czech Republic), 1995, p. 89 — 97.
  25. Rykov A.S. Construction of controlled direct search methods for problems of optimization // Proceedings of the First International Conference on Electronics and Automatic Control, ICEA-92. Tizi-Ouzou (Algeria), 1992.
  26. Rykov A.S. Simplex algorithms for unconstrained minimization. Problems of Control and Information Theory. Изд. АН ВНР, СССР и ЧССР, 1983, No 3, p. 195 — 207.
  27. Rykov A.S., Kouxa G.V., Kuznetsov A.G. Use of barrier functions for handling operating constraints in predictive control // Proceedings of the 4th European Control Conference, CD. -Brussels (Belgium), 1997.
  28. Rykov A.S., Kuznetsov A.G. Non-differentiable test function for comparision of direct search optimization techniques // Proceedings of the AMSE International Conference on Information and Systems (ICIS). Hangzhou (China), Zhejiang University, 1991.
  29. Spendley W., Hext G.R., Himsworth F.R. Sequential application of simplex designs in optimization and evolutionary operation. Technometrics, 1962, v. 4, No. 4, p. 441 — 461.
  30. Torczon V. Multi-directional search: a direct search algorithm for parallel machines. Ph.D. thesis. Houston (TX, USA), Department of Mathematical Sciences, Rice University, 1989.
  31. Torczon V. On the convergence of the multidirectional search algorithm. SIAM Journal on Optimization, No. 1, 1991, p. 123 — 145.
  32. Torczon V. Pattern search methods for nonlinear optimization. CRPC-TR95552. Houston (TX, USA), Rice University, 1995.
  33. Umida Т., Ichicava A. A modified complex method for optimization. J. Industrial and Engineering Chemistry Products, Research and Development, 1971, v. 10, p. 236 — 243.
  34. Wolf P. The secant method for simultaneous nonlinear equation. Comm. ACM, 1959, v. 2, No. l, p. 12−13.
  35. Zangwill W.I. Minimizing a function without calculating derivatives. Сотр. J., 1967, v. 10, p. 293−296 c.
  36. А.П. Затраты железных дорог и цена перевозки. М.: Транспорт, 1974—256 с.
  37. А.П. Эксплуатационные расходы: мотивация сокращения. //Железнодорожный транспорт, 1997.-№ 1,2. 55−62 с.
  38. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.: ЮНИТИ, 1998- 432 с.
  39. М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. М.: Мир, 1982−583 с.
  40. . Методы оптимизации. Вводный курс. М.: Радио и связь., 1988 — 128 с.
  41. В.А. Математические методы решения транспортных задач. Л.: СЗПИ, 1986 -206 с.
  42. Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах. //- М: Наука, 1976 368 с.
  43. Н.П. Моделирование сложных систем. М., Наука, 1978 — 399 с.
  44. В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М: Финансы и статистика, 2000 208 с.
  45. Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1988 — 549 с.
  46. В.Н., Денисов А. А. Основы теории систем и системного анализа. СПб: СПбГТУ, 1998−510 с.
  47. Временные методические рекомендации по калькулированию себестоимости перевозок на железнодорожном транспорте. М.: 1996 — 65 с.
  48. Р., Кириллова Ф. М. Методы оптимизации. Минск., Изд-во БГУ, 1981 350 с.
  49. .А. Экономико-математические методы в планировании на автомобильном транспорте. М.: Транспорт, 1982 — 192 с.
  50. Ф., Мюррей У. Численные методы условной минимизации. М.: Мир, 1977 — 292 с.
  51. Г. А., Филина В. Н. Транспорт, экономика, экология: тенденции взаимосвязанного развития. // Пробл. Прогнозирования, 1999, № I.e. 62−76.
  52. Р.С., Овчинский Б. В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта М: Наука, 1970 — 432 с.
  53. В.Ф., Васильев J1.B. Недифференцируемая оптимизация. М.:Наука, 1981 -384 с.
  54. С.М. Методы и схемы оптимизации налогообложения. / М.: МЦПЭР, 2004 — 672 с.
  55. А.Г. Математическое и имитационное моделирование производственных систем. М: МИСиС, 2004 521 с. (в печати)
  56. А.Г., Барский JI.A., Киракосян Г. Т. и др. Моделирование структуры безотходной технологии переработки минерального сырья. // Известия вузов. Цветная металлургия, № 4, 1982 с. 103 -107
  57. А.Г., Копяк В. А. Моделирование работы диагностического отделения в виде системы массового обслуживания с неодинаковыми приборами и смешанным потоком требований. // Компьютерная хроника. М: НПК „Интерсоцеоинформ“, № 5, 1995 с. 33 -38
  58. А.Г., Красновский Р. Л. Математическая модель взаимоотношений металлургического комплекса РФ, МПС и Государства. // Сб. науч. тр. МИСиС „Экономика, информационные технологии и управление в металлургии“. — М.: МИСиС, 2003 с. 47 — 52
  59. А.Г., Красновский Р. Л. Концепция определения тарифной ставки на перевозку грузов металлургического комплекса РФ средствами МПС. // Известия вузов, черная металлургия, № 9, М.: МИСиС, 2003 с. 64 — 66
  60. Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982 — 432 с.
  61. А.А., Власова Е. А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов. М: Финансы и статистика, 2002 — 368 с.
  62. К.Х., Игнатенко В. Н., Коц А.П. Компьютерные методы прикладной математики. Киев: Дизайн, 1999 — 352 с.
  63. А.А. Основы теория графов. М.: Наука, 1987 381 с.
  64. А.А. Теория конечных графов. Нов-к.: Наука, 1969 543 с.
  65. .Г., Исмагилова JI.A., Валеева Р. Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа, УГАТУ, 1995 — 312 с.
  66. В.В., Рачев С. Т. Математические методы построения стохастических моделей обслуживания. М., Наука, 1988 — 312 с.
  67. В.Н., Панкин В. Ф. Математическая статистика. М: Высшая школа, 1998 — 336 с.
  68. JI.B., Гавурин М. К. Применение математических методов в вопросах анализа грузопотоков. / Проблемы повышения эффективности работы транспорта // АН СССР, МЛ, 1949-с. 110−138
  69. Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2001 — 960 с.
  70. Р.Л. Особенности динамики производства черных металлов в России. // Обществоведение, М.: МИСиС, 1998 с. 56−59.
  71. Р.Л. Металлургический комплекс России. Реформы железнодорожного транспорта. // Сб. науч. тр. МИСиС „Экономика, информационные технологии и управление в металлургии“. М.: МИСиС, 2003 — с. 53 — 57.
  72. Е.С. Математическое моделирование в экономике. М.: Издательско-торговая корпорация „Дашков и К“, 2004 г. — 352 с.
  73. .М. Экономические проблемы управления железнодорожным транспортом России в период становления рыночных отношений. — М.: МГУ, 2000. — 288 с.
  74. О.И., Горвиц Г. Г. Методы поиска локального экстремума овражных функций. — М.: Наука, 1989−96 с.
  75. Номенклатура расходов по основной деятельности железных дорог Российской Федерации. М.: Транспорт, 1998 — 159 с.
  76. С.К. Методологические основы эффективного управления металлургическим комплексом в современных экономических условиях. Автореферат докторской диссертации// М: МИСиС, 2003 — 62 с.
  77. С.К., Суковатин И. В. Математическое моделирование в анализе хозяйственной деятельности металлургического предприятия. // „Известия вузов. Черная металлургия“, 2003, № 6 с. 37 42.
  78. Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980 — 336 с.
  79. В.Н., Чудов А. С. Калькуляция и анализ себестоимости железнодорожных перевозок. — М.: Транспорт, 1967 288 с.
  80. А.А. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. // М.: Наука, 1996 — 251 с.
  81. А.В. Автоматизированный синтез имитационных моделей технологических процессов обогащения полезных ископаемых как инструмент проектирования автоматизированных систем управления. Автореферат докторской диссертации // М.: МИСиС, 1992 27 с.
  82. Положение о порядке планирования финансово-экономических показателей работы железных дорог. — М., 1999.
  83. .Т. Введение в оптимизацию. М .: Наука, 1983, 384 с.
  84. Постановление Правительства РФ от 18 мая 2001 г. № 384 „О программе структурной реформы на железнодорожном транспорте“
  85. JI.A. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974. — 630 с.
  86. JI.A. Статистические методы поиска. М.: Наука, 1968. — 376 с.
  87. Российский СИБИД Гост Р 7.21−2001. Оформление научно-технических отчетов.
  88. А.С. Методы прямого поиска с зеркальными построениями минимизируемой функции // Вопросы теории управляемых систем и ее применение в металлургическом производстве. — М.: Металлургия, 1986. 80 с.
  89. А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. — М.: Экономика, 1999. 192 с.
  90. А.С. Методы системного анализа: оптимизация. М.: Экономика, 1999. — 256 с.
  91. А.С. Построение методов управляемого прямого поиска // Вопросы теории управляемых систем и ее применение в металлургическом производстве. М.: Металлургия, 1986.
  92. А.С. Системный анализ и исследование операций. Методы поисковой оптимизации. Методы управляемого прямого поиска. Курс лекций. М.: МИСиС, 1990.
  93. А.С., Кукса Г. В. Штрафные функции для учета технологических ограничений в САУ с прогнозированием // Математические и экономические модели в оперативном управлении производством. М.: Электрика, 1997 — с. 6 — 9.
  94. Н.Г., Купоров А. И. и др. Себестоимость железнодорожных перевозок. — М.: Маршрут, 2003 494 с.
  95. Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах. М.: Наука, 1978 -240 с.
  96. А.Г., Тимохов А. В., Федоров В. В. Курс методов оптимизации. М.: Наука, 1986 — 328 с.
  97. А., Мак-Кормик Дж. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации. М.: Мир, 1972 — 240 с.
  98. Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975 — 515 с.
  99. Шор Н. З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. — Киев: Наукова думка, 1979 199 с.
  100. К.Х., Гроссман X. Решение нелинейных оптимизационных задач с помощью штрафных и барьерных функций // Применение исследования операций в экономике. -М.: Экономика, 1977 с. 95 — 161.
  101. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. -М.: Сов. радио, 1974 120 с.
  102. И.М. Математические структуры и математическое моделирование. — М.: Сов. радио, 1980 144 с. 1. АКТо реализации научных положений и выводов кандидатской диссертации Р.Л. Красновского
  103. Разработка математического и информационного обеспечения диалоговой сис1емы принятия решений по управлению железнодорожным перевозочным процессом продукции металлургического предприятия»
  104. Вывод. Использование положений диссертационной работы Красновского Р. Л. позволитtрационализировать перевозочный процесс, в том числе значимо сократить издержки на перевозку грузов.1. УТВЕРЖДАЮ
  105. Проректор по учебной работе Московс"ю04^катитута Стали и Сплавов1. АКТоб использовании результатов кандидатской диссертации P.JI. Красновского
  106. Разработка математического и информационного обеспечения диалоговой системы принятия решений по управлению железнодорожным перевозочным процессом
  107. Начальник учебно^-методического управления, профессор
  108. Ученый секретарь кафедры АСУ, доцент
  109. Зам. заведующего кафедрой АСУ, профессор
  110. Акт выдан для предоставления в дисс
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?