авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

«ISSN 2306-1561 №3(5) Автоматизация и управление в технических системах Научно-методический сборник трудов кафедры «Автоматизированные системы ...»

-- [ Страница 2 ] --

1. Как отличить утверждение о мнении от утверждения о реальном положении дел. Это проблема валидности экспертизы. Экспертиза валидна, если в ее результате оценено реальное положение дел, т. е. А, а не мнение о реальном положении дел - Б. В этом заключается основное отличие экспертных оценок от социологических или психологических исследований. Целью последних является установление именно мнений о реальном положении дел, т. е. Б, а не само реальное положение дел - А.

2. Как проверить утверждение о реальном положении дел? Как мы уже отмечали в главе 1, ответ на этот вопрос возможен, если можно указать на некоторые наблюдаемые переменные, т. е. на процедуру инструментального измерения. Что значит: возможны инструментальные измерения? Вернемся к примеру с транспортной системой.

Допустим, что как-то определена функция V(x), в частности V(x') V(x"). Как это проверить? Инструментальная проверка заключается в следующем: запускаются в эксплуатацию обе системы х' и х" и наблюдается поведение людей: какую систему, х' или х", люди используют чаще на самом деле? Если оказывается, что на самом деле люди чаще используют систему х", чем систему х', то утверждение V{x') V{x") ложно, и предпочтительность V установлена неверно. Если система х' используется чаще, то V(x) оценена верно. Можно предвидеть такое возражение: такая ~ 43 ~ инструментальная проверка слишком дорога, одна система дешевле. Действительно, проверка утверждений (любых, не только экспертных оценок) требует затрат и не всегда малых. Но возражение: «проверка слишком дорога» неадекватно. Установить истинность или ложность утверждения V(x')V{x") только по наблюдению за одной системой х' или х" нельзя, поэтому минимальные — нулевые — затраты на проверку — это отсутствие проверки.

3. Как проверить истинность или ложность процедуры свертки в случае экспертизы «многомерных» объектов? Например, процедура проверки оценки полезности многомерных наборов товаров — это наблюдение за поведением потребителей. Для других «многомерных» объектов также должна быть указана процедура проверки свертки.

4. Как проверить соответствие мнения эксперта реальному положению дел?

Пусть, например, эксперт оценивает цвет листа бумаги. Предъявлен бумажный лист зеленого цвета, а эксперт считает, что цвет бумаги не зеленый. В данном случае проверка мнения эксперта означает установление того факта, что эксперт - дальтоник.

В общем случае экспертных процедур эта проблема называется проблемой компетентности экспертов. И в этом случае проверка сводится к сопоставлению мнения эксперта с результатами инструментальных наблюдений.

Следует отметить, что в литературе по экспертным оценкам инструментальные измерения не в почете. Так, в Экономической энциклопедии область применение экспертных оценок определена следующим образом: «Использование экспертного метода целесообразно только в задачах, отвечающих условиям:

1) задача не может быть решена никаким другим существующим способом.

Например, еще не существует каких-либо, не являющихся экспертными, способов, с помощью которых было бы возможно оценивать эстетическую привлекательность внешнего вида произведений архитектуры или дизайна.

2) Другие, кроме экспертного, способы или менее точны, или более трудоемки.

Так, при оценке вкусовых качеств пищевых продуктов Э. М. очень часто дает более достоверные результаты и требует меньших затрат сил и средств, чем методы физического или химического анализа». Ситуация 2 здесь - это ситуация, когда возможна проверка экспертных оценок инструментальными измерениями.

В принципе инструментальное измерение может оказаться менее точным, чем экспертная оценка (с весами надо обращаться аккуратнее, пробирки мыть тщательнее и т. д.). Но важно, что в ситуации 2 инструментальные измерения возможны. В ситуации 1 инструментальные измерения невозможны (пока или в принципе), следовательно, невозможна проверка экспертных оценок путем сравнения их с результатами инструментальных измерений. Но тогда должна быть указана какая-то другая процедура проверки экспертных оценок. Иначе возникает подозрение, что адепты экспертных оценок пытаются вывести себя из-под огня критики.

Список информационных источников ~ 44 ~ Остроух А.В. Информационные технологии в научной и производственной [1] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Куфтинова Н.Г. Процессно-ориентированный подход к автоматизации [2] планирования и управления транспортировкой продукции предприятий промышленности / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Вестник МАДИ – 2010. - Вып.

4(23). - С. 62-66.

Алтунина А.В. Система автоматизации и контроля за продажами и производством [3] автомобилей / А.В. Остроух, А.В. Алтунина // Автотранспортное предприятие. 2011. - №3. - С. 41-43.

Остроух А.В. Исследование начального периода моделирования на точность [4] среднеинтегральной оценки имитационных моделей / А.В. Остроух, А.А.

Солнцев, Н.В. Солдатов, К.А. Новицкий, П.С. Якунин // Вестник МАДИ – 2010. Вып. 2(21). - С. 61-65.

Остроух А.В. Математическая модель связей в системе диагностики [5] электрооборудования автомобилей / А.В. Остроух, А.А. Солнцев, О.Ф. Калухов, Г.Г. Ягудаев // Вестник МАДИ – 2010. - Вып. 2(21). - С. 66-70.

Солнцев А.А., Ивахненко А.А. Формальное описание процессов движения [6] комплектующих на основе управляемых сетей // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-69 (дата обращения:

05.09.2013).

Приходько В.М., Солнцев А.А., Саная А.Г. Сетевая теоретико-игровая модель [7] рациональных закупок в задаче формирования адаптивного механизма согласованных цен в схеме снабжения дилерской сети // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-70 (дата обращения: 05.09.2013).

Солнцев А.А. Модели нечеткого ситуационного анализа при описании вложенных [8] процессов многоцелевой деятельности дилерской сети // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-71 (дата обращения: 05.09.2013).

~ 45 ~ РАЗДЕЛ II. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ, СИСТЕМЫ, КОМПЛЕКСЫ И КОМПЬЮТЕРНЫЕ СЕТИ УДК 004. ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДИКИ ПРИМЕНЕНИЯ СЕРВЕРА ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИН В ПРЕПОДАВАНИИ ДИСЦИПЛИНЫ «КОРПОРАТИВНЫЙ И ЭЛЕКТРОННЫЙ ДОКУМЕНТООБОРОТ»

Брагинский А.И., Виноградов В.А., Голубкова В.Б.

Выбор системы электронного документооборота (СЭД) для изучения в ВУЗе [3] предполагает необходимость выполнения следующего шага: определение рационального программного, аппаратного и методического обеспечения для решения этой задачи. Если программное и техническое обеспечение лекционных занятий в настоящее время не вызывает принципиальных вопросов и, в достаточной мере очевидно, то выбор средств для проведения практических и лабораторных занятий требует предварительного рассмотрения.

Преподавание дисциплин, связанных с информационными технологиями, имеет следующую специфику. Во-первых, значительный объем практических занятий, предусматривающий работу студентов с обязательным применением современных аппаратных и программных продуктов. Во-вторых, необходимость выделения студентам максимального уровня прав и ответственности (права локального администратора и администратора домена) для получения навыков в самостоятельной установке, настройке и эксплуатации программного обеспечения (ПО), настройке механизмов аутентификации, прав доступа и прочего.

Учет указанных особенностей позволяет сформулировать требования к организации и методике проведения практических занятий. Представляется, что определяющим тут можно назвать создание «индивидуального вычислительного пространства» (ИВП), обладающего следующими свойствами:

возможность пользоваться всеми доступными сетевыми ресурсами локальной вычислительной сетью (ЛВС) университета и WWW;

все действия, выполняемыми студентами, не должны оказывать негативного влияния на действующие аппаратные и программные ресурсы;

возможность сохранения текущего состояния ИВП и возврата к любому предыдущему состоянию;

наличие инструмента, позволяющего фиксировать (журналировать) действия студентов при выполнении учебных заданий для их последующего анализа;

наличие инструмента, позволяющего преподавателю исправлять ошибочные действия студентов.

~ 46 ~ Анализ программного обеспечения, обеспечивающего электронный документооборот показывает, что для полноценного обучения по этому курсу необходимо иметь ИВП, включающее следующий комплекс средств:

файловый и SQL серверы (под управлением WINDOWS) с установленным программным комплексом, обеспечивающим электронный документооборот;

сервер с установленным центром сертификации;

почтовый сервер, предоставляющий возможность использования электронной почты для нужд электронного документооборота.

три клиентских рабочих места:

рабочее место «Канцелярия»;

рабочее место «Пользователь»;

рабочее место «Разработчик ПО».

На каждом рабочем месте должно быть установлено следующее ПО:

ОС Windows XP или старше;

Microsoft Word, Excel и Outlook 2007 и старше;

клиентское программное обеспечение для электронного документооборота.

Необходимость в использовании трех отдельных серверов приводит к усложнению инфраструктуры и росту затрат на обслуживание ЛВС. Это вызывается тем, что современная архитектура серверов х86 предполагает выполнение только одной ОС на сервере. При этом ресурсы большинства серверов используются примерно на 10% - 15%.

Преодолеть такое структурное ограничение можно с помощью виртуализации серверов x86. Для решения подобных задач компания VMware предоставляет VMware ESXi 5.0, распространяемое бесплатно.

Указанное ПО абстрагирует операционную систему и приложения от уровня физического оборудования. Фактически ESXi 5.0 – это гипервизор, разделяющий физический сервер на виртуальные серверы. Он позволяет устанавливать на одном физическом сервере, в зависимости от его вычислительной мощности, от нескольких единиц до нескольких десятков виртуальных серверов под управлением различных операционных систем. Каждый виртуальный сервер в этом случае будет обладать полным набором свойств физического устройства. Разделение аппаратных ресурсов физического компьютера организовывается так, что абсолютно не влияет на другие виртуальные серверы, установленные на этом же физическом сервере.

В состав сервера виртуальных машин входит распределенный коммутатор, обеспечивающий подключение к ЛВС всех виртуальных машин, созданных на сервере.

Каждой виртуальной машине может быть назначен IP адрес из диапазона, который используется в рабочей ЛВС, либо из другого диапазона. При назначении IP адресов, из диапазона адресов, не используемых в рабочей ЛВС, а подобная возможность в коммутаторе заложена, можно создать виртуальную вычислительную сеть (ВВС), не влияющую на рабочую ЛВС.

Принципиальная схема виртуализации представлена на рисунке 1.

~ 47 ~ Рисунок 1 - Представление виртуализации Еще одним полезным свойством рассматриваемого VMware ESXi 5.0 является наличие инструментов «snapshot» и «template».

Snapshot – возможность создавать “мгновенные” снимки состояния виртуальной машины и в дальнейшем загружаться из этого состояния.

Template - возможность сворачивания в эталон виртуальной машины, включая установленную операционную систему, прикладное ПО, драйверы, настройки сети.

Далее из этого эталона можно разворачивать уже настроенные рабочие виртуальные машины в любом требуемом количестве.

Таким образом, применение сервера виртуальных машин VMware ESXi 5. предоставляет принципиальную возможность создания ИВП и ВВС, внутри которых можно разворачивать все компоненты системы электронного документооборота, любое другое ПО, клиентские рабочие станции и сетевую инфраструктуру, не выходя за физические пределы одного сервера.

Не менее важно и то, что функционирование ИВП и ВВС при использовании VMware ESXi 5.0 не будет влиять на рабочую ЛВС.

Список информационных источников Федеральный закон РФ №152 от 27.06.2006.

[1] Министерство образования и науки российской федерации. Приказы от 9.11. [2] №553, 554: http://mon.gov.ru/pro/fgos/vpo/ А.И. Брагинский, В.Б. Голубкова, Д.А. Протопопова Выбор системы [3] электронного документооборота для изучения в вузе // Теория и практика электронного документооборота в промышленности: сб. науч. тр. - М.: МАДГТУ (МАДИ), 2011, С. 68-74.

[4] http://www.docflow.ru/docflow-2011-moscow/about.php/ [5] http://www.docflow.ru/ [6] http://www.vmware.com [7] http://www.vmgu.ru ~ 48 ~ УДК 004. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ СБОЁВ В РАБОТЕ ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Юрчик П.Ф., Голубкова В.Б., Гусеница Д.О.

Аннотация Актуальность трактования задач обработки различных сбоев программных систем как динамических событий в настоящее время продолжает расти.

Рассматривается формализация современных способов поиска и устранения неисправностей систем и их недостатки. Анализируется возможность использования интегрированных автоматизированных систем поддержки принятия решений для минимизации ущерба и сокращения количества системных сбоев на предприятии, с использованием методов общей теории систем и существующих прикладных программ.

Ключевые слова: система поддержки принятия решений, методы общей теории систем, прикладная информационная система.

Системы поддержки принятия решения являются широко известной областью.

Подобные системы, которые раньше были традиционно изолированы в своей узкой сфере применения, сейчас сталкиваются с новыми всё более сложными задачами. В целях улучшения эффективности их функционирования проводятся различные исследования в разработке интегрированных систем поддержки принятия решений [1,2]. Интерес представляют интеграционные свойства систем и технологии, которые их поддерживают с точки зрения общей теории систем.

В мировой сфере IT преобладающей точкой зрения является то, что всевозможные ошибки в работе программных систем должны устраняться ещё на стадии их разработки. Однако подобные методы устранения неполадок основаны на статических моделях и в большинстве случаев неспособны быстро справляться с внезапно возникающими сбоями и предотвращать новые, что приводит к постоянно повторяющимся ошибкам в работе систем, а также появлению различных побочных эффектов из-за применения временных, неэффективных решений в процессе устранения неисправностей. И, несмотря на то, что методы разработки систем постоянно улучшаются, чтобы упростить и повысить эффективность работы пользователей, вероятность возникновения системных сбоев остаётся на прежнем уровне.

Основной причиной этого является то, что многие методы устранения неисправностей рассматривают сбой в системе как одиночное, статическое событие, ~ 49 ~ вследствие чего его устранение не затрагивает улучшения самой системы. Поэтому необходимо разработать методы, которые смогут справляться с динамическими аспектами системных ошибок, обеспечивая высокую эффективность превентивных мер для сокращения их количества.

Многие существующие технологии поиска и устранения неисправностей основаны на моделях предопределённых целей, когда вычисления проводятся в обратном направлении, чтобы путём изменения входных данных получить искомое выходное. Минусы данного подхода включают в себя такие факторы как:

1. Поиск пользователями неполадок в границах самой системы без учёта того, что система существует только для обеспечения потребностей другой, более крупной системы и не замкнута в себе.

2. Устранение неисправности сводится лишь к возвращению системы в первоначальное состояние. Вследствие этого невозможно добиться долговременного увеличения эффективности работы системы.

3. Несмотря на то, что современные методы технически обоснованы с использованием положений стандартов ISO и IEC, они не всегда могут чётко разъяснить пользователям принципы своей работы в рамках существующей системы.

4. Высокое влияние человеческого фактора.

Технологии развиваются быстрее, чем инженеры успевают обрабатывать ошибки.

Показателем этого является, например закон Мура, который описывает рост производительности процессоров. Также, идёт постоянное увеличение пользователей различных компьютерных систем, что приводит к росту требований к ним и увеличению их сложности. Соответственно, когда в таких условиях происходит системный сбой, очень сложно найти источник неисправности. Более того, обычные методы фокусируются лишь на технических аспектах системы и с производственной точки зрения наиболее эффективны лишь для сравнительно простых систем с одиночными пользователями. Соответственно, современные методы технической поддержки систем сосредотачиваются лишь на следующих аспектах возникших неисправностей:

система не выполняет свои задачи;

система не предоставляют ожидаемые результаты;

система действует не так, как первоначально задумывалось.

Основным свойством таких методов устранения ошибок в программных комплексах является то, что задачи системы и условия её функционирования статичны и заложены ещё на стадии проектирования. Подобный подход затрудняет исследование системных неполадок, делая невозможным управление их программными, случайными и динамичными свойствами.

Вследствие того, что сфера принятия решений становится сложнее и децентрализированнее, системы, обеспечивающие информационную поддержку, эволюционировали от систем, работающих только с одним пользователем или одной функцией до сложного и интеллектуального анализа и выработке различных видов ~ 50 ~ предложений. Это произошло благодаря тому, что функции современных систем информационной поддержки были расширены и обновлены за счёт внедрения новых технологий и процессов при их разработке, что привело к улучшению их работоспособности. Существует несколько уровней интеграции систем информационной поддержки с разных точек зрения (рисунок 1). Приведённые в схеме интеграционные свойства происходят и действуют совместно, а не независимо друг от друга. Поэтому предлагается считать допустимым, что исследование интеграции систем поддержки принятия решений должно основываться на рассмотрении соответствующих аспектов с нескольких точек зрения.

Системный подход в сфере программных комплексов поддержки принятия управленческих решений позволит достичь ряда преимуществ, которые включают:

1. Увеличение эффективности поддержки выработки различных управленческих решений и обеспечения результативной работы индивидуальных пользователей системы;

2. Возможность переоценить существующие процессы достижения целей функционирования системы, успешности выполнения задач работы систем и действенности оперативных воздействий на неё;

3. Возможность провести модернизацию задач, целей и стратегий в случае, если они не удовлетворяют текущим условиям функционирования программного комплекса.

Горизонтальная Вертикальная интеграция интеграция Интеграционная структура Информация Модели Процессы Представление Сервисы Рисунок 1 - Интеграционная структура системы поддержки принятия решений Методы и алгоритмы общей теории систем [3, 4] позволяют производить эффективную поддержку принятия управленческих решений при управлении сложными процессами информационно-аналитической деятельности организаций в автоматизированном режиме. Подобные технологии поддержки принятия решений ~ 51 ~ выводят качество управления на более высокий информационно-аналитический уровень в условиях большого объема разнородной, быстро изменяющейся неструктурированной информации, а также способствуют существенному росту их функциональных возможностей и эффективности принятия управленческих решений в реальных условиях деятельности организаций.

Процессы функционирования программных систем поддержки принятия решений обладают рядом существенных свойств, которые можно представить следующим образом:

Функциональная ситуационность, которая заключается в зависимости задач St эксплуатации, критериев и методов управления от конкретной ситуации, то есть t0, t0 = ( S t0 ).

Уникальность, которая состоит из уникальности архитектуры, а также присутствия определённых условий работы системы. Т.е. теоретически не может существовать двух одинаковых систем поддержки принятия решений:

i j.

Ci C j, при Многокритериальность функционирования, которая определяется существованием различных целей эксплуатации и потребностью использования различных качественных критериев для оценки рациональности принимаемых управляющих решений, наличием противоречивых критериев при выборе управлений в некоторых ситуациях:

t 0, St, 1, 2, 1 ;

( St 0, 1 ) U1, ( St 0, 2 ) U 2 ;

U1 U.

Нестационарность системы, которая определяется преобразованием переменных системы:

t1,t 0, St1 = St I I.

Эксплуатацию сложной динамической системы можно представить как временную последовательность нерегулярных событий и действий:

~ = A, E, f, ~ где A - множество действий;

E - множество нерегулярных событий;

f отношение предшествования во времени.

В сфере IT, преобладающие методы повышения эффективности и безопасности работы систем, уходят корнями в жёсткое системное мышление и большинство организационных процессов по устранению неисправностей имеют редукционистский подход. Инженеры, разрабатывающие системы, видят их как сочетание компонентов, и при этом, качество этих компонентов определяет качество всей системы, если её граница проходит в пределах объединения этих компонентов. Таким образом, ~ 52 ~ основные показатели рутинной работы системы определяются внутри неё самой. В то время как эффективное использование методов общей теории систем предполагает выявление отклонений и изменений самих внутренних принципов её работы.

При этом следует учитывать, что при учёте приведённых особенностей в процессе создания систем информационной поддержки в условиях постоянно меняющейся структуры системы и условий её работы будет обеспечена простота обучения и адаптации пользователей к процедурам выбора управляющих решений.

Также, следует ожидать повышения стабильности функционирования системы в условиях неполноты и неопределённости информации и возможности интеграции системы с другими программными комплексами, а также новой информацией, выявленной в ходе эксплуатации системы.

Список информационных источников Иванилов Е.Л., Тимофеев С.В. Системы поддержки принятия решений для [1] информационно-аналитических служб МВД России //Связь и автоматизация МВД России. - 2006. С. 26.

Юрчик П.Ф., Голубкова В.Б. Оценка вариантов принятия решений на ранних [2] этапах проектирования. Сб. Автоматизированные системы автотранспортного и строительного комплексов, - М.: мади, 2001.

Месарович, М. Общая теория систем: математические основы [Текст] / М.

[3] Месарович, Я. Такахара. – М.: Мир, 1978. – 312 с.

Исследования по общей теории систем: Сборник переводов / Общ. ред. и вст. ст.

[4] В. Н. Садовского и Э. Г. Юдина. – М.: Прогресс, 1969. С. 82.

УДК 004. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА РАБОТОСПОСОБНОСТИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ МЕТОДАМИ ТЕОРИИ КАТАСТРОФ Юрчик П.Ф., Голубкова В.Б., Гусеница Д.О.

Как известно, компьютерные системы можно рассматривать как динамические, а в динамической системе имеется ряд динамических переменных, характеризующих состояние системы. При этом значения динамических переменных из исходного набора изменяются в любой последующий момент времени по определенным правилам.

При изучении свойств различных процессов в работе компьютерных информационных систем, следует отметить, что устойчивое равновесие (стабильная работа без сбоев) при непрерывном изменении параметров системы может стать неустойчивым (ошибка в функционировании системы). Анализ таких явлений приводит к необходимости разработки методов применения математической теории, которая описывает некоторые общие черты различных явлений скачкообразного ~ 53 ~ изменения состояния динамической системы и взаимодействия различных событий в ответ на плавное изменение внешних условий.

В том случае, когда состояние системы задается набором из m величин, динамику процесса функционирования системы можно представить как движение точки в m мерном фазовом пространстве.

Точки фазового пространства характеризуют состояние системы. Приложенный в этой точке вектор указывает скорость изменения состояния. В некоторых точках вектор может обращаться в ноль. Такие точки называются положениями равновесия (в которых состояние системы не меняется). Однако с течением времени в системе устанавливаются колебания. Таким образом, выходит, что равновесное состояние системы является неустойчивым.

Существует два класса динамических систем: консервативные (режим динамики определяется начальным состоянием) и диссипативные (режим динамики становится не зависящим от начального состояния). Множество точек в фазовом пространстве диссипативной динамической системы в установившемся режиме можно называть аттрактором.

Простейшими примерами аттракторов являются устойчивое состояние равновесия и предельный цикл, отвечающий за режим периодических колебаний системы.

Соответственно, состояние системы зависит от её параметров - динамических переменных, характеризующих состояние системы, при изменении которых, в свою очередь, происходит изменение её состояния. Такие параметры называют управляющими. Система может зависеть от одного или нескольких подобных параметров.

Задача управления информационной динамической системой состоит в том, чтобы, выбирая в каждый момент времени допустимый вектор из представляемого набора, достичь заданной цели. В общем случае, достичь цели можно не при любых начальных условиях. Точки фазового пространства, из которых можно достичь цели (за любое время), называются областью достижимости.

Невозможно однозначно предсказать конечное состояние системы по исходным параметрам, потому что очень трудно задать абсолютно все параметры, а задать начальные значения параметров еще сложнее, при этом с течением времени исходные значения параметров изменяются.

Теория катастроф охватывает рассмотрение процессов, в которых плавное изменение параметров системы прерывается их скачкообразным изменением [1] (предсказуемым или заранее неизвестным), после чего система оказывается в другом режиме существования или разрушается. Этот скачок теория называет катастрофой, поскольку ударный характер нагрузки на замкнутую систему может её повредить, разрушить или быть неприемлемым по каким-то иным причинам. Режим, в котором оказывается система после т.н. катастрофы, может быть предсказуем - либо однозначно, либо в вероятностно-статистическом смысле, или непредсказуем.

~ 54 ~ Таким образом, можно считать, что катастрофами называются скачкообразные изменения, возникающие в виде внезапного ответа системы на плавное изменение внешних условий (рисунок 1).

Рисунок 1 - Графическое представление катастрофы Теория катастроф занимается изучением зависимости качественной природы решений уравнений от значений параметров, присутствующих в заданных уравнениях.

Рассмотрим решения Ф1(t, x;

ca), Ф2(t, x;

ca), … системы n уравнений, определённой в пространстве RN с координатами x=(x1, x2,..., xN), Fi (Фi;

са;

t;

dФi /dt;

d2Фi /dt2,………;

xl;

dФi /dxl, d2Фi /dxl dxm,……)= 1 i n, 1 l, m N, 1 a k, переменные xi и t можно считать соответственно пространственными и временными координатами.

Решения Фi описывают состояние некоторой системы, поэтому их называют переменными состояниями.

Уравнения Fi=0 зависят от k параметров са, т. е. они могут качественно влиять на свойства решений Фi, поэтому параметры са являются управляющими параметрами.

Следовательно, с учетом положений теории катастроф, состояние равновесия Фi (са) потенциальной функции U(Фi;

са), изменяется при изменении управляющих параметров са. Переменные состояния, от которых зависит функция U(Фi ;

са) по существу являются обобщенными координатами рассматриваемой системы.

Теория катастроф предоставляет универсальный метод исследования скачкообразных переходов, разрывов, внезапных качественных изменений информационных систем. На данный момент существует ряд различных публикаций, в которых теория катастроф применяется к целому спектру биологических, медицинских, физических, экономических и научных задач (таких как исследования биотоков мозга и развитие теории элементарных частиц). Среди опубликованных работ по применению ~ 55 ~ положений теории катастроф [2, 4] есть исследования устойчивости кораблей, моделирования деятельности организма человека и психических расстройств, поведения биржевых игроков, влияния алкоголя на водителей транспортных средств и т.д. В настоящее врем явления устойчивости представляют интерес для научных работников и инженеров из самых разных областей науки и техники [3, 6], в таких процессах как, например, потеря работоспособности компьютерных систем при массированных запросах или моделировании сложных динамических процессов с применением различных информационных систем.

В качестве примера можно привести ситуацию, когда анализ частоты и свойств сбоев в информационной системе позволяет эксплуатирующему её предприятию увеличить эффективность её функционирования. Представим упрощённую модель, иллюстрирующую обратную связь, которая происходит в подобной ситуации (рисунок 2).

Рисунок 2 - Эффект неисправности в системе Две ветви обратной связи, образующиеся после устранения ошибки, отражают влияние, которое она оказала на пользователей и структурный дефект системы, который и привёл к сбою. Устранение такой внутренней неисправности позволит устранить и сам источник ошибки. Однако игнорирование первопричины или применение недостаточных средств для улучшения работоспособности системы может привести к увеличению вероятности дальнейших сбоев. Подобное взаимодействие следует рассматривать как динамический процесс, который описывается нелинейной моделью.

Следует отметить, что взаимодействие между пользователем и системой сильно различается в зависимости от разных типов используемых в системе программных комплексов, выполняемых ими задач и степени подготовки эксплуатирующего ~ 56 ~ персонала Соответственно, необходимо увеличивать эффективность [5].

взаимодействия пользователей и системы.

Понятие катастроф очень широко распространено даже за пределами научных и инженерных областей. Более того, математическое описание явления катастрофы подчиняется одним и тем же законам, независимо от области, в которой оно применяются, будь это физика, химия, строительство, проектирование или предсказание погоды. Математический аппарат теории катастроф обеспечивает инструменты, с помощью которых становится возможным адекватное описание данных явлений.

В настоящее время большая часть дискуссий между сторонниками и противниками теории катастроф сосредоточена на вопросах того, насколько универсальны могут быть её идеи для применения. Считается, что это зависит от того, насколько широко трактовать сам термин "теория катастроф".

В данном случае предполагается, что модели теории катастроф более всего пригодны как инструменты для моделирования многих ситуаций, где могут одновременно происходить плавное и резкое изменение параметров системы.

Список информационных источников Арнольд В.И. Теория катастроф. -3-е изд., доп.-М.: Наука, 1990. -128 с.

[1] Постон Т., Стюарт Й. Теория катастроф и её приложения. М.: Мир, 1980.

[2] Джилмор Р. Теория катастроф для учёных и инженеров. М.: Мир, 1983.

[3] Фишер П. Применение теории катастроф в современном мире, М.: Логос, 2005.

[4] Николаев А.Б., Юрчик П.Ф., Голубкова В.Б. и др. The integrated information [5] systems of the extended objects life cycle support. Information and telecommunication technologies in intelligent systems. Proceedings of Fourth International Conference Lugano, Schweiz, Juli, 2010.

[6] Saunders, Peter Timothy. An Introduction to Catastrophe Theory. Cambridge, England:

Cambridge University Press, 2008.

~ 57 ~ РАЗДЕЛ III. ТРАНСПОРТНЫЕ И ТРАНСПОРТНО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ СТРАНЫ, ЕЕ РЕГИОНОВ И ГОРОДОВ, ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА НА ТРАНСПОРТЕ УДК 004.942:007. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ЦЕПИ ПОСТАВОК ПРЕДПРИЯТИЙ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Зайцев Д.В., Сатышев С.Н.

Организация снабжения комплектующими является важнейшей частью сбытовой цепи промышленных предприятий, в том числе и предприятий автомобильной промышленности. Для бесперебойного функционирования производства необходимо хорошо налаженное материально-техническое обеспечение, которое на предприятиях осуществляется через органы материально-технического снабжения. Главной задачей органов снабжения предприятия является рациональное обеспечение производства необходимыми комплектующими соответствующего качества, что ставит вопросы оптимизации стратегии управления запасами. Высокоэффективное снабжение возможно в настоящее время только при условии автоматизации статистики, анализа, прогноза, обработки документации, позволяющей не только оптимизировать запасы, снизить расходы по хранению запасных частей, но и значительно ускорить обслуживание потребителей. При отсутствии налаженной информационной системы, обеспечивающей сбор и обработку информации, организовать конкурентоспособную в сегодняшних условиях сеть обеспечения запасными частями, особенно для предприятий автомобильной промышленности, где номенклатура готовых изделий и комплектующих особенно широка, практически невозможно. Своевременный научно обоснованный и точный прогноз потребности в комплектующих позволяет принимать правильные управленческие решения. Методы прогнозирования помогают определить номенклатуру и количество поставляемых на склад деталей, а также улучшить экономические показатели деятельности предприятий автомобильной промышленности.

Анализ используемых методик показал, что существующие подходы к определению необходимого количества и номенклатуры поставляемых запасных частей были разработаны для плановой экономики и их использование в условиях рынка неэффективно. В некоторых работах вопросы определения потребности в запасных частях на основе маркетинговых исследований проработаны достаточно глубоко, однако в основном они носят общетеоретический характер, и мало пригодны для практического использования. Регрессионные модели, применяемые в настоящее время, требуют частого пересмотра предикторов, что сопряжено с трудоемким ~ 58 ~ процессом определения корреляционной значимости факторов в изменяющейся внешней среде.

В работе рассмотрен ряд задач управления снабжением в условиях централизованной схемы (рисунок 1). Первая задача связана с определением согласованных цен на запасные части и комплектующие, которая рассматривается как оптимизационная, а затем – как игровая.

Рисунок 1 Согласование цен в централизованной схеме снабжения В оптимизационной постановке предполагается, что цены, предлагаемые потребителями, заданы и не меняются. Задача центра в этом случае – определить оптимальную согласованную цену и, соответственно, множество потребителей, которых он берет на обслуживание. В игровой постановке потребители могут менять предлагаемые ими цены. Это и создает игровую ситуацию.

Вторая задача связана с оптимизацией сроков и объемов закупок продукции центром для обеспечения заказов потребителей, с которыми заключен договор на обслуживание. Дело в том, что чем больше объем закупок, тем ниже оптовые цены (за счет скидок при росте объема). Однако, с другой стороны, растут затраты на хранение продукции на складах центра до отправки ее потребителям. Кроме того, крупные закупки требуют больших оборотных средств, что вынуждает брать кредиты.

В общем случае, запас - это количество комплектующих, хранящихся на складе с целью будущего использования в производственном цикле. В случае дискретного времени величина запаса Zn определяется рекуррентным соотношением Zn+1 = Zn + n+1 - f(Zn+1 + n+1, n+1), где n+1 – количество комплектующих на складе в момент n+1;

n+1 - потребность в комплектующих в интервале (n, n+1);

f(Zn+1 + n+, n+1) - количество освоенных комплектующих в момент n+1. Предполагается, что потребности в комплектующих 1, 2, … - взаимно независимые нормально распределенные случайные величины;

заказы осуществляются в соответствии с ~ 59 ~ некоторой политикой заказывания, а функция f определяется этой политикой. В данном случае справедливо неравенство f(Zn+1 + n+1, n+1) n+1. В диссертации рассматривается два типа политик заказывания, допускается или нет неравенство f(Zn+1 + n+1, n+1) Zn + n+1. Монотонная политика заказывания определяется критическим числом x*: если уровень запаса Znx*, то заказ не делается. В том случае, если Znx*, то производится заказ и немедленно доставляется случайное количество комплектующих Xn+1, с заданным законом распределения.

В управлении товарными запасами часто прибегают к объемно-стоимостному анализу, т.е. разделению номенклатуры на группы в соответствии с объемами реализации по позициям. В большинстве случаев объемно-стоимостной анализ показывает, что основной объем реализации (70-80 процентов) обеспечивается весьма немногими номенклатурными позициями (10-20 процентов). Соответственно, издержки управления запасами, в основном, зависят от динамики по этой ограниченной номенклатуре. Это свойство запасов позволяет применять при управлении ими принцип Парето: в первую очередь подлежат контролю позиции, обладающие наибольшим объемом реализации. Если возникает необходимость подразделения запасов более чем на две классификационные группы, то прибегают к системе анализа «ABC». По этой системе запасы подразделяются на 3 группы – A, B, и C (таблице 1).

Таблица 1 - Разделение номенклатуры по группам при «анализе ABC»

Группа Доля Доля Особенности анализа номенклатуры стоимости до 70% Контроль с помощью текущего A 10% мониторинга Выборочные позиции контролируются B 20% 10-20% в текущем порядке Двухбункерная система или принцип C 70% 10-20% ежегодной инвентаризации для контроля Группа A объединяет наиболее активные в стоимостном выражении виды запасов, B – запасы средней активности и C – запасы с наиболее низким уровнем рублевой активности. Годовая норма потребления каждого вида умножается на цену, затем товары располагаются по убывающей рублевой активности:

для каждой номенклатурной позиции рассчитывается частота использования с учетом стоимости;

производится сортировка позиций по убыванию их использования по стоимости;

рассчитывается процент использования по каждому наименованию;

формируется кумулятивный процентный лист;

кумулятивный лист анализируется и производится разделение на группы.

В соответствии с принципом Парето, товары группы A подлежат более тщательному учету и более частой инвентаризации. Спрос на них прогнозируется с ~ 60 ~ помощью более сложных методик и более внимательно контролируется своевременное пополнение этих запасов. В то время, как потребность в активных товарах определяется более точным методом прогнозирования сбыта, потребность в малоактивных товарах может определяться менее точным и более дешевым способом учета прошлого опыта. Неоптимальное управление малоактивными товарами слабо влияет на общие показатели управления запасами. Учитывая это, руководители, с целью снижения напряженности управленческого труда, могут осуществлять закупки сразу годовой потребности конкретных комплектующих по номенклатуре малоактивных товаров.

Для представления данных о состоянии запасов комплектующих в региональных структурных подразделениях предприятий автомобильной промышленности в диссертации рассмотрены вопросы использования OLAP-систем. Так, большинство предлагаемых OLAP-приложений ориентировано на обеспечение доступа к многомерным данным, а большинство программных средств интеллектуального анализа данных, работающих в сфере определения закономерностей, используют одномерные массивы данных.

Рисунок 2 - Архитектура системы многомерного анализа данных Показано, что перспективные разработки направлены в сторону более тесного объединения двух подходов, то есть OLAP-приложения должны фокусироваться не только на доступе (рисунок 2), но и на поиске закономерностей, что немаловажно для обеспечения оперативности принятия решений по выбору стратегий закупок и поставок комплектующих.

Список информационных источников Взаимодействие программных модулей в автоматизированной [1] информационно-аналитической системе планирования доставки грузов / ~ 61 ~ Кудрявцев А.Ю., Приходько М.В., Солнцев А.А., Якунин П.С. // Автоматизация и управление: стратегия, инвестиции, инновации. сб. науч. тр. МАДИ. – М.:

Техполиграфцентр, 2011. – С. 20-26.

Основные принципы формирования системы поддержки управленческой [2] деятельности / Солнцев А.А., Приходько М.В., Зайцев Д.В., Васильев Д.А. // Модели и методы управления сложными техническими системами: сб. науч. тр.

МАДИ. – М.: МАДИ, 2010. – С. 41-49.

УДК 004.942:007. СЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОРГАНИЗАЦИИ ПОСТАВОК Борщ В.В., Лазаренко А.В., Приходько М.В.

Одной из главных задач любого промышленного предприятия является получение прибыли за счет снижения расходов и/или увеличения доходов. На производственных предприятиях это связано с четким планированием и предсказанием спроса на производимую продукцию и планированием производственных мощностей. Однако промышленные предприятия не являются предприятиями полного цикла, а зависят от поставщиков, которые должны поставить компоненты, используемые в производстве.

Моделирование и оптимизация поставок, является одним из основных современных направлений, которые предприятия используют для своего совершенствования в области продаж и производства. Постоянно меняющееся положение рынка, требует от предприятий принятия быстрого решения об объеме производимой продукции. В свою очередь этот объем зависит от производственных мощностей, которыми это предприятие обладает.

Не смотря на то, что в данном направлении уже многое достигнуто, современное развитие информационных технологий позволяет значительно улучшить управление производственными мощностями за счет сведения к минимуму времени принятия управляющих решений.

Считается, что главной целью (цель первого уровня) функционирования предприятия является обеспечение своевременного и комплектного завершения производственного цикла в соответствии с хозяйственными договорами при минимизации затрат на достижение этой цели. Минимизация затрат (цель второго уровня) может быть обеспечена за счет организации непрерывной загрузки производственных участков и плановых рабочих мест при максимально возможной непрерывности движения ресурсов. Третий уровень целей, должен быть направлен на повышение эффективности непосредственно производственного цикла. Реализация этой цели может быть достигнута на основе прямых и противоположных принципов организации производства, с использованием которых осуществляется рационализация построения и организация гибкого адаптивного управления.

~ 62 ~ Стратегическое планирование формирования самоокупаемых проектов развития промышленных предприятий включает в себя определение целей компании, ресурсов, используемых для достижения этих целей и политики (стратегии), которая должна привести к достижению поставленных целей. Горизонт стратегического планирования гораздо шире, чем для управленческого контроля. Примерами решений, принимаемых на уровне стратегического планирования, могут быть решения о расширении количества видов выпускаемой продукции (диверсификации) или о строительстве нового предприятия в рамках компании.

Имитационное моделирование среди методов системного анализа является одним из самых мощных средств исследования для управления деятельностью предприятия, связанных с принятием решений в условиях неопределенности. По сравнению с другими методами такое моделирование позволяет рассматривать большее число альтернатив, улучшать качество принимаемых решений и точнее прогнозировать их последствия.

В статье рассмотрены проблемы информатизации промышленных предприятий и общие тенденции развития системы сбора и аналитической обработки с точки зрения стратегического планирования и управления производством с учетом процессов транспортировки, занимающих немаловажное значение в вопросах повышения эффективности всего производственного цикла.

Проведенный анализ показал, что большинство работ характеризуется ориентацией на их практическое использование при решении задач анализа и синтеза, возникающих на этапах проектирования, разработки и эксплуатации распределенных систем управления.

Сложность реализации сбора и аналитической обработки в организации обследования приводит к необходимости автоматизации данных статистического опроса в оперативном режиме. Все это делает актуальной задачу разработки соответствующего информационного и программного обеспечения с ориентацией на распределенные механизмы сбора-передачи и аналитической обработки информации по организации самоокупаемых проектов.

Суть предлагаемого метода заключается в декомпозиции исходной модели процесса распределения материальных потоков в виде многоуровневой вложенной модели СеМО с блокировками, в которой каждый уровень представляется замкнутыми сетями с дополнительными, так называемыми "фиктивными узлами". При этом неизвестные времена обслуживания в составных узлах модели К-го уровня ( k М, М - число уровней) связаны системой уравнений баланса, в основе которого лежат следующие положения:

время обслуживания заявок в составных узлах модели К-го уровня есть время пребывания заявок в модели (к + I) - уровня;

время простоя в составном узле К-го уровня является временем пребывания в "фиктивном узле", при этом в модели (к + I) уровня вложенный процесс описывается замкнутой СеМО и неоднородными заявками без блокировок.

~ 63 ~ Таким образом, расчет многоуровневой модели в результате декомпозиции сводится к расчету ряда одноуровневых моделей. Данный подход применим для моделей с числом уровней более двух. Особенность данного представления заключается в следующем:

источниками заявок на вложенных уровнях в замкнутых СеМО являются единичные "фиктивные узлы", поэтому заявки одного и того же типа не могут образовывать очередь;

количество "фиктивных узлов" на уровне К равно количеству составных узлов на уровне (K-I) в случае однородности;

каждый составной ресурс уровня К порождает столько вложенных замкнутых сетей с фиктивными источниками на уровне (K+I), сколько типов заявок поступает в него;

каждый вложенный уровень представляет собой замкнутую СеМО, образованную наложением друг на друга замкнутых СеМО с единичными источниками. Популяция заявок в этой сети равна произведению количества составных узлов, порождающего уровня на число типов заявок. Вложенный трек заявки L-го типа может быть описан замкнутой моделью СеМО с конечным единичным источником, в частности, моделью "ремонтника".

Рассмотрим узел СеМО общего типа G/G/1 в обозначениях Кендала. Пусть C1, C2,…., Ci….Cn - моменты времени поступления требований в данный узел (рисунок 1).

Введем следующие обозначения для случайных величин:

Xi - промежуток времени между поступающими требованиями;

Bi - время обслуживания требования Ci,;

Wi - время ожидания i-й заявки (требования) в очереди;

Yi - время простоя i-й заявки.

Рассмотрим двухуровневую вложенную модель. Пусть модель верхнего "О" уровня - разомкнутая СеМО. Введем обозначения: M1 и М2 для моделей "О" и "I" уровней. Модель M1 можно представить кортежем:

M1 = Q1, L1, Р1, Q1(s), B1, E1 (1) r Модели M1 и М2 связаны интерфейсной переменной x численно равной обратной величине интенсивности: Q1 - число узлов M1, L1 - число типов заявок [] P1 = Pijb l = 1, L Q1Q1, – множество стохастических матриц (классов) M1, вероятностей перехода заявок класса i из узла в узел j, Q1(s) - множество составных узлов М1, E1 - емкость источников вложенного процесса, E1 = 1, B1 - ФРВ обслуживания в узлах СеМО.

~ 64 ~ c1 c2 c3 c4 c5 c6 c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x y1 y b1 b2 b3 b4 b5 b6 b w w1 w2 w3 w4 w5 w a1 a2 a3 a4 a5 a6 a b1 b2 y3 b3 b4 y5 b5 y6 b6 b y1 y2 y4 y Рисунок 1 - Временная диаграмма процесса обслуживания в составном ресурсе Вложенная модель М2, состоящая из совокупности вложенных сетей, порожденных составными ресурсами модели М1, описывается аналогично М1, за исключением множества фиктивных узлов F2:

M2 = Q2, L2,P2, B2, E2, F2, Q2(s) (2) Рассмотрим время блуждания меченой заявки из фиктивного источника по вложенной сети от момента выхода ее до первого момента попадания в фиктивный узел. Эту величину можно представить следующим образом:

~ 65 ~ nj = 0, если Nj ke' = ( nj ) A je' = Vke' Vkenk ) ( (3) b je' 0, если nj ' kQ2 j n1=,, Vke(nk) – время пребывания меченной заявки класса l' в узле к при nk–ом его посещении в течение времени Аje', j N ke' – количество посещений меченой заявки класса l' узла к за время Аje'.

( nk ) Величина Njke' не зависит от Vke' и принимает значения 0,1,2,….

Для решения данной задачи предлагается метод простых итераций:

() r rr b n +1 = b n, (4) где n – номер итерации, bn, bn+1 – предыдущее и последующее значение времени пребывания в фиктивном узле.


Заканчивается итерационный процесс по достижении заданной точности:

b je' (n ) b je' (n 1) j S2 e' L2 max { b je' (n 1), b je' (n ) } (5) j,e'.

Для случая замкнутого верхнего уровня кривые 1 и 2 аналогичны показнным на рисунке 2.

b b(1) b(2) b* b(2) i* 0 a 1 – уравнение одноуровневого метода расчета замкнутой сети, 2 – интерфейсное уравнение.

Рисунок 2 - График уравнения баланса При известных функциях распределения обслуживания в узлах сети М2 система имеет L1 x Q1(S) уравнений, равное количеству неизвестных. Для задания начальных ~ 66 ~ b (je'), l ' L2, j F значений рекомендуется выбирать нулевые значения таким образом:

a (je') = max a (je') 0 n (6) n b (je') Выбирая начальные значения, необходимо учитывать условие b (je') стационарности. Пусть начальные значения среднего времени пребывания в фиктивном источнике, тогда, следуя введенным положениям и используя уравнение (3.9), получим:

b (je') a (je') i Q1S ) j F ( 0 l ' L2, l L1 ;

(7) = ;

;

b (je') где – среднее время обслуживания заявки l–го типа на i–ом составном ресурсе модели MI верхнего разомкнутого уровня.

Для принятия стратегических решений при этом требуется информация, лежащая за пределами деятельности фирмы. В связи с этим решаются следующие задачи:

исследование возможностей конкурентов в расширении их доли рынка;

исследование текущего и перспективного политического развития стран, интересующих фирму;

разработка альтернативных стратегий развития фирмы и их ресурсного обеспечения и другие.

Список информационных источников Моделирование иерархической организационной структуры в виде вложенной [1] системы сетей массового обслуживания / Катырин С.Н., Москвичев Е.С., Солнцев А.А., Тимофеев П.А. // Автоматизация управления в организационных системах:

межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.: МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 73-82.

Постановка задачи формирования моделей информационного обмена в [2] организационных системах / Борщ В.В., Васильев Д.А., Измайлова М.В., Карасев А.А., Солнцев А.А. // Автоматизация управления в организационных системах:

межвуз. сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). – М.: МАДИ (ГТУ), 2008. – С. 102-107.

Аппроксимация среднеинтегральных оценок нестационарных режимов [3] имитационных моделей сетей массового обслуживания / Приходько В.М., Строганов Д.В., Якунин П.С., Москвичев Е.С., Солнцев А.А. // Наука и образование: Электронное научно-техническое издание. № 3. – М.: МГТУ им.

Баумана, 2012.

~ 67 ~ РАЗДЕЛ IV. ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ УДК 681. СИСТЕМА ДЕМПФИРОВАНИЯ ВЕРТИКАЛЬНЫХ КОЛЕБАНИЙ ПОЖАРНОЙ АВТОЛЕСТНИЦЫ Мельник А.В.

Введение Пожарная автолестница, изобретение далеко не новое, но постоянно развивающееся. В связи с ростом этажности жилых домов и офисных зданий в крупных городах, растут требования к пожарным автолестницам, на сегодняшний день они достигают высоты 62 м. Большая длина лестницы, сказывается на конструкции комплекта колен, он должен быть легким, позволяя сохранять высокую скорость маневрирования при спасательных работах. Но как следствие, легкая конструкция не обладает должной жесткостью и становится восприимчивой к колебаниям, а при спасательных работах источников колебаний достаточно много [1]:

движения автолестницы;

воздействие ветра;

прыжок человека в спасательную люльку;

падение тяжелых предметов в люльке;

использование монитора в спасательной люльке (пожарного ствола).

Возникновение колебаний при работе автолестницы, может привести к несчастным случаям, создает помехи работе пожарных, а также вызывает напряжения в конструкции комплекта колен. Частично избавится от колебаний возникающих при движении комплекта колен, можно снизив скорость маневрирования, но это не избавит от всех проблем, а снижение скорости работы может стоить жизни. Решить проблему колебаний комплекта колен лестницы комплексно, может система демпфирования колебаний.

В данной статье, рассмотрим состав системы демпфирования колебаний и принцип работы. На сегодняшний день, система демпфирования колебаний применяется только на автолестницах компании Iveco Magirus, поэтому основой для рассмотрения данной системы, будут автолестницы этой компании.

Состав системы демпфирования колебаний пожарной автолестницы Система демпфирования колебаний, состоит из следующих основных компонентов (рисунок 1):

подъемные цилиндры с электрогидравлическим управляющим клапаном служат для подъема комплекта колен автолесницы, а в составе системы ~ 68 ~ демпфирования, выполняют роль исполнительного механизма гашения колебаний;

тензодатчики(DMS) - датчики, установленные на комплекте колен для определения деформаций, служат для предотвращения перегрузки комплекта колен, а также информируют о столкновении комплекта колен лестницы с препятствием, в составе системы демпфирования колебаний, регистрирует колебания и передает данные в блок управления;

гироскоп - установлен на верхнем конце комплекта колен лестницы, измеряет фактическую угловую скорость (t), фактически, обладает одинаковыми функциями с тензодатчиком (рисунок 2);

блок управления, обрабатывает данные и подает управляющий сигнал на электрогидравлический клапан подъемных цилиндров.

Рисунок 1 - Размещение компонентов системы демпфирования колебаний автолестницы ~ 69 ~ Рисунок 2 - Показания тензодатчика и гироскопа Принцип работы системы демпфирования колебаний автолестницы На рисунке 3 изображена схема работы системы демпфирования колебаний, из которой видно, что она является частью системы управления автолестницы. Оператор воздействует на рычаг управления, сигнал от которого поступает в блок управления надстройкой.

Рисунок 3 - Принцип работы системы демпфирования колебаний После вычисления траектории и скорости движения, блок управления выдает управляющее воздействие () на электрогидравлический пропорциональный клапан, который в свою очередь обеспечивает подачу потока гидравлической жидкости, в количестве необходимом для осуществления движения с заданной скоростью и траекторией. Если происходит действие вызывающее колебание комплекта колен лестницы, например, прыжок человека в спасательную люльку, это регистрируют тензодатчики у основания и гироскоп на верхнем конце лестницы. Сигналы с датчиков (t) и (t) поступают в блок управления надстройкой, обрабатываются и выдают управляющий сигнал на электрогидравлический клапан подъемных цилиндров, управляя ими в противофазе колебаниям, до полного их гашения.

Данная статья лишь поверхностно и упрощенно описывает работу системы демпфирования колебаний, для общего понимания процесса работы системы. На мой взгляд работа над данной системой перспективна, ввиду актуальности проблемы колебаний при использовании пожарных автолестниц.

~ 70 ~ Список информационных источников [1] Pertsch A., Sawodny O. Verteiltparametrische Modellierung und Regelung einer 60 m Feuerwehrdrehleiter // Automatisierungstechnik Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik. - 2012. - Том №60, с. 522–533.

~ 71 ~ РАЗДЕЛ V. ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ УДК ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОГРАММ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ Хвоинский Л.А.

Само стратегическое планирование, в первую очередь, представляет собой выбор направлений развития и перечень товаров и услуг, обеспечивающих будущее развитие предприятия. В связи с этим, формализованное описание деятельности предприятия, выступающего в качестве объекта стратегического планирования целесообразно представить в виде совокупности взаимосвязанных процедур, вложенных в сетевую модель планирования [1, 2]. Так, например, для ремонтного объединения имеется информация по суммарным объемам выполненных работ, как по зарплатной части, так и по продаже запчастей при проведении технического обслуживания и ремонта (рисунок 1).

Сумма по полю Работы, руб. Названия столбцов Названия строк Доп Ку1 Ку2 Пос Сл1 Сл2 Общий итог 2006 35050522,24 478594,9 2359229,91 37888347, 2007 51668607,47 1140608,15 6103663,58 58912879, 2008 73244532,56 1104895,32 1671870 3082527,05 7892989,61 86996814, 2009 28070328,92 69122148,8 3870553,6 105981540,6 19589487,39 226634059, 2010 26792522,52 57637735,24 5275976,14 106373,11 102800823,3 18765221,07 211378651, 2011 40741507,56 53753932,42 4782000,11 21489 95962238,04 15318413,61 210579580, 2012 18589065,32 25075603,95 1105729,42 40538187,28 7106843,95 92415429, Общий итог 274157086,6 206694315,7 18325332,32 127862,11 348365316,3 77135849,12 924805762, Рисунок 1 - Статистика объема работ по направлениям ~ 72 ~ Объединение включает три предприятия (далее «П1, П2 и ПД), которые в совокупности имеют в своем распоряжении цех дополнительного оборудования («Доп»), кузовные («Ку1», «Ку2»), слесарные («Сл1», «Сл2») и отдел взаимодействия с посредниками («Пос»).

Выбор направления развития для каждого предприятия выполнялся на основе решения совета директоров, который вместе с привлеченными специалистами и менеджерами выполняет функции экспертного совета.

В качестве направлений развития рассматривается произвольное множество K = {K1, K2,…,Kn} (например, «экономическая эффективность» - К1, «капитальное строительство» - К2, «социальное развитие» - К3 и т.д.). Для выбора объемов финансирования по каждому из направлений для каждого структурного подразделения предлагается следующая процедура.

Выбирается базовое направление, например, К1. Для каждого направления (кроме 1-го) формируется экспертный совет (ЭС). ЭС2 должен дать соотношение финансирования направлений К2 и К1, ЭС3 для К3 относительно К1.

Экспертные советы принимают решение по формированию относительных объемов (s2, s3,…,sn) финансирования для всех направлений относительно 1-го, т.е.

величины si определяют то, что финансирование xi по Кi должно быть в si раз выш K (si=xi/x1), si0, i=1,2…n. Эти соотношения определяют значения финансирования направлений:

si xi = i = 1,2,..., n, (1) 1+ s n s = si i = где, s1l. При этом xi определяет долю от суммарного объема финансирования. То есть R единиц ресурса финансирования по направлениями К1, К распределяются как xiR.


r=r ij Пусть матрица истинных относительных объемов, определяющих финансирование. Для каждого экспертного совета определяется целевая функция:

x fi (ri, xi, x j ) = min j, j = 1, n, i = 2, n (2) i r ij.

Естественно, что каждый экспертный совет ставит задачу максимизации финансирования и, следовательно, своей целевой функции [3 – 5]. Целевая функция (2) с точки зрения каждого совета такова, что задача заключается в минимизации наибольшего из отклонений «справедливого» и реального объема финансирования, а предоставление экспертами достоверной информации приводит целевые функции (2) к максимуму, что представляет доминантную стратегию. Одним из основных предположений в данном случае является гипотеза достаточной заинтересованности, которая состоит в том, что оценка любого Ci превышает истинные оценки направления ~ 73 ~ Ki всеми остальными экспертами. Другими словами для всех экспертов собственное направление представляется более важным.

Далее при наличии множества критериев, в качестве которых также могут выступать те же К1, К2 и К3, для формирования стратегии развития в работе предлагается построение сети напряженных вариантов, что соответствуют множеству Парето. Вариант x будет напряженным, когда нет другого варианта y, у которого при том же значении агрегированной оценки локальные оценки по всем критериям не лучше, чем у x. Так, вариант (рисунок 2) x = (2, 2, 4) с оценкой К = 3, не является напряженным, поскольку есть вариант y = (2, 2, 3) с таким же значением агрегированной оценки.

Рисунок 2 - Схема формирования комплексной оценки Но вместе с тем его оценки по отдельным критериям не превышают оценок локальных критериев x. Рассматривая вариант y = (2, 2, 3) можно показать, что таких вариантов нет.

Для этого предлагается алгоритм маркировки вершин сети (рисунок 3).

Первый шаг. Все конечные вершины построенной сети маркируются индексами 1.

Второй шаг. Последовательно перемещаясь снизу вверх, всем вершинам также ставятся метки. Индекс большой вершины вычисляется как произведение значений индексов смежных с ней двух вершин, которые расположены на уровень ниже. Индекс малой вершины вычисляться как сумма индексов смежных с ней вершин, которые также расположены на уровень ниже. Индекс начальной малой вершины будет определять общее количество напряженных вариантов.

Обоснование предложенного алгоритма следует непосредственно из приведенного способа формирования индексов. Для представленного графа имеет место шесть напряженных вариантов. После построения сети напряженных вариантов, имеется возможность решения различных задач формирования плана стратегического развития, с учетом показателей стоимости и риска.

~ 74 ~ Рисунок 3 - Сеть напряженных вариантов Далее рассмотрена задача формирования программы развития с целью минимизации затрат. Предполагается, что для каждого критерия i затраты равны sij, то есть разработана система мероприятий, выполнение которой направлено на рост критерия до уровня j. Примем также, что все подпрограммы по различным критериям независимы между собой.

В данном варианте имеет место эффективный алгоритм формирования программы стратегического развития минимальной стоимости, в основе которого лежит метод индексации вершин для построенной сети напряженных вариантов, причем индексация реализуется снизу вверх.

Сначала промаркируем все нижние вершины сети (листья) индексами sij.

Вершины соседнего верхнего уровня сети маркируются после того, как маркированы все вершины соседнего нижнего уровня. В данном случае индекс малой вершины (с оценкой данного комплексного критерия) равен минимальному значению из всех индексов больших вершин нижнего уровня. Ее индекс (вершина взвешена двумя показателями – это оценки критериев соседнего нижнего уровня сети, при свертки которых получается оценка критерия соседнего верхнего уровня) равен сумме значений индексов всех смежных малых вершин для соседнего нижнего уровня.

Пусть задана матрица затрат S=||sij|| (таблица 1).

Таблица 1 - Агрегированные показатели i/j 1 2 3 К1 1 8 50 К2 3 10 35 К3 2 7 20 ~ 75 ~ После того, как с помощью предложенного алгоритма сформированы индексы вершин сети, оптимальный вариант соответствует совокупности показателей (2;

2;

2) с затратами s0 = 25. Это соответствует формированию сбалансированной программы стратегического развития сразу по всем выбранным направлениям.

Список информационных источников Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по [1] строительству промышленных объектов: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.06:

защищена 07.04.09: утв. 19.06.09. - М., 2009. - 357 с.

Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по [2] строительству промышленных объектов: автореф. дис. … д-ра техн. наук:

05.13.06. - М., 2009. - 43 с.

Кузнецов И.А. Особенности реализации автоматизированной информационно [3] аналитической системы центра планирования перевозок строительных грузов / А.В. Остроух, И.А. Кузнецов // Вестник МАДИ(ГТУ) – 2008. - Вып. 1(12). - С. 92 96.

Остроух, А.В. Исследование начального периода моделирования на точность [4] среднеинтегральной оценки имитационных моделей / А.В. Остроух, А.А.

Солнцев, Н.В. Солдатов, К.А. Новицкий, П.С. Якунин // Вестник МАДИ – 2010. Вып. 2(21). - С. 61-65.

Юрчик П.Ф. Формализация задач принятия решений при управлении проектами [5] обеспечения жизненного цикла автодорожных объектов / П.Ф. Юрчик, А.В.

Остроух А.Г. Соленов, И.Н. Акиньшина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - М.: «Научтехлитиздат», 2007. - №3. - С. 13-18.

УДК РАСЧЕТ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНЫХ СХЕМ Барышников А.В.

При построении ситуационных экспертных систем (СЭС), предназначенных для анализа состояний сложных объектов управления и выработки управляющих воздействий, основной задачей является выбор языка описания предметной области. В развиваемых в настоящее время подходах к проектированию гибридных баз знаний, появилась необходимость организации доступа к базам данных. А также необходимость использования таких языков представления, которые бы в рамках одного формализма позволяли бы описывать неоднородные модели предметной области. Одним из подходов к описанию такого рода моделей является описание в форме нечетких ситуационных и ситуационно-фреймовых сетей [1 – 7].

В общем случае, технологический процесс – последовательность действий (подпроцессов), направленная на получение заданного результата. Системы ~ 76 ~ управления, построенные на принципах управления функциями, представляют собой иерархическую пирамидальную структуру подразделений, сгруппированных по выполняемым функциям. Под функциональным подразделением можно понимать группу экспертов в данной функциональной области. В организациях, построенных по данному принципу, управление осуществляется на административно-командных принципах. Другим подходом построения систем управления является управление потоками работ или процессами, составляющими деятельность предприятия.

Процессное подразделение включает в себя координатора – владельца процесса и исполнителей из различных функциональных областей, сгруппированных по принципу единства результата технологического процесса. Процессный подход позволяет рассматривать деятельность организации как связанную систему технологических процессов, каждый из которых протекает во взаимосвязи с другими или внешней средой. Практика показывает, что система управления, построенная на принципах процессного управления, является более эффективной и результативной по сравнению с равной ей по масштабу функциональной системой. Вместе с тем, разработка и внедрение такой системы – сложный процесс.

Структура технологических процессов в существенной степени определяет организационную структуру, поэтому интересным представляется построение модели структуры управления технологическими связями организации. Технологический граф над множеством вершин N представляет ориентированный граф без петель T=N, ET, ребрам которого (u, v)ET сопоставлены r-мерные вектора lT(u, v) с неотрицательными компонентами: lT:ETRr+. Вершины данного графа – это элементарные операции технологического процесса предприятия или конечные исполнители. Связь (u, v)ET в технологическом графе означает, что от элемента u к элементу v идет r-компонентный поток сырья, материалов, энергии, информации и т.п. Интенсивность каждой компоненты потока и определяется компонентами вектора lT(u, v).

Пример технологического графа с двухкомпонентными потоками приведен на рисунке 1.

Рисунок 1 - Технологический граф Числовые значения данных компонент для каждой из дуг технологического графа описывают объем информации, необходимый для принятия решений.

При таком подходе к описанию технологических процессов появляется возможность формальной постановки оптимизации организационной структуры с ~ 77 ~ точки зрения распределения кадрового состава по этапам технологического процесса, что будет определять время и качество каждой операции в общем производственном цикле.

В работе показано, что комбинированная организационная структура позволяет эффективно использовать ресурсы предприятия и наладить взаимодействие сотрудников разных подразделений, что является основополагающим фактором в экстремальных условиях (рисунок 2) Рисунок 2 - Комбинированная организационная структура Одним из этапов на пути к реорганизации технологических процессов предприятия является выделение наиболее существенных и их моделирование. С помощью бизнес-моделирования происходит формализация основных технологических процессов, которые протекают на предприятии. При самом общем подходе все ключевые процессы в организации подразделяют на две группы, а именно, носящие материально-вещественный характер (переработка сырья и материалов в продукцию) и информационные (переработка информации), которые, в основном, и определяют эффективность организационной структуры.

По результатам статистического анализа из 188 предприятий выбрано 24, которые определяют более 50% потока заказов (рисунок 3).

~ 78 ~ Рисунок 3 - Динамика заказов по предприятиям Корреляционный анализ показал существенные зависимости между потоками заказов на определенные позиции комплектующих. После чего проведенный факторный анализ выявил наиболее значимые факторы, определяющие общую тенденцию заказов.

В результате моделирования сетевого плана и последующего сложения соответствующих значений на годовых периодах получаются оценки (математического ожидания и дисперсии) прибыльной и затратной части проекта развития на каждый год. Для обоснования программ развития в основном используется интегральный показатель эффективности:

t N NPV = (Pt Зt ) (1 + Ek ) t =0, где Pt – прибыль и Зt – затраты t-го года, а k = Et – ставка дисконта t-го года. В работе предлагается ежегодная вариация аннуитета и дисконта.

Ставка дисконтирования — переменная величина, зависящая от ряда факторов i= f(i_1,...,i_n). Где (i_1,...,i_n) — факторы, влияющие на будущие денежные потоки, которые определяются индивидуально для каждого инвестиционного проекта. i_1 — стоимость альтернативного вложения средств на данный период, как-то: ставка банковского процента по депозитам, ставка рефинансирования, средняя доходность уже имеющегося бизнеса и т. д.;

i_2 — оценка уровня инфляции на выбранный период, как оценка стоимости риска обесценивания средств за период.

Однако уже для пятилетнего плана количество независимых переменных будет двадцать (MA, DA, ME, DE – на каждый год). В работе показано, что более целесообразно в практике экономических расчетов использовать коэффициенты ~ 79 ~ вариации, который показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет её средний разброс. В качестве абсолютных показателей использовались:

1N xi x a= n t = размах вариации R=xmax-xmin, среднее линейное отклонение и среднеквадратическое отклонение. В качестве относительных: коэффициент a=R m=a x, линейный коэффициент вариации x и коэффициент осцилляции = x. Следует отметить, что коэффициент вариации эффективнее вариации абсолютного показателя вариации.

При таком количестве факторов (20 и более) предлагается использовать D– оптимальный план, который минимизирует обобщенную дисперсию (значение определителя дисперсионной матрицы).

Если число интересующих параметров будет S, а не интересующих K-S, тогда ( ) bS = (b1, b2,K bs ) bT = bS, bK S, T T T где интересующие параметры;

– ( ) bK S = (bS +1, bS + 2 K bK ) f T = fS, fK S, T T T параметры.

– "неизвестные" fS = (f1, f2,K fS ), fK S = (fS +1, fS + 2 K fK ).

T T Условие и D–оптимальности эквивалентное ему условие оптимальности будет иметь вид G– det C* s = min det C s или [ ] d S (x ) = min max f T (x )G 1f (x ) fkTs (x )Gk s f (x ) 2, (1) x ;

G 1 = C, т.е. G 1 = F T F, d S ( x ) где дисперсия оценки – GK S : [(k s )x (k s )] – матрица соответствующая "неизвестным" параметрам.

Величина не влияет на месторасположение максимумов.

Исходными факторами для планирования эксперимента по оценке чувствительности характеристик NPV являются оптимистические и пессимистические оценки аннуитетов и ставок дисконта за оцениваемый период.

MAopt={MAoptt}t=1…T,VAopt={VAoptt}t=1…T,MEopt={MEoptt}t=1…T,VEopt= {VEoptt}t=1…T MApes={MApest}t=1…T,VApes={VApest}t=1…T,MEpes={MEpest}t=1…T,VEpes= {VEpest}t=1…T. Разработана процедура, фрагмент которой представлен на рисунке 4, и проведен расчет чувствительности характеристик NPV к различным комбинация оптимистических и пессимистических оценок для зависимостей NPV=NPV(MAopt,VA,MEopt,VE) и NPV=NPV(MA, VApes, ME, VEpes).

~ 80 ~ Рисунок 4 - Программа планирования эксперимента NPV Характеристики влияния факторов приведены на рисунке 5.

В результате предложена схема универсального алгоритма сетевого планирования программ стратегического развития, инвариантная к детерминированному, вероятностному и лингвистическому варианту параметризации. Для вероятностного случая модель параметризуется распределениями вероятностей времен и ресурсов каждого этапа, что позволяет оценить влияние неопределенностей аннуитета и дисконта на интегральный показатель эффективности. Показано, что математическое ожидание NPV существенно зависит не только от математического ожидания аннуитета и дисконта, но и их дисперсий.

~ 81 ~ Observed vs. Predicted Values Pareto Chart of Standardized Effects;

Vari able: DV_ 3 2**(10-6) design;

MS Residual =, 2**(10-6) design;

MS Resi dual=,0112757 DV: DV_ DV: DV_ 3 0, 0, (1)A 18, 0, (6)F 6, 0, (3)C -1, 0, Predicted Values (9)I -1, 0, (2)B 1, 0, (10)J 1, 0, (7)G, 0, (4)D, 0, (5)E -, 0, (8)H -, 0, 0, p=, 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0, Standardi zed Effect Estimate (Absolute Value) Observed Values а) парето-диаграмма б) график прогноза Fitted Surface;

Variable: MNP V Hi stogram of Raw Residuals 2**(10-6) design;

MS Residual =, 2**(10-6) design;

MS Residual=,0008357 DV: MNP V DV: DV_ 1, 1, 3 1, 0, Frequency MNPV 0, 2 0, 0, 0, 1, 1 1, 0, 1, 0, 1, 0,4 0, 0, 0,2 1, 0, 0, 0, -0, 0, 1, A -0, -, F -0, -, 0, - -0,, - -0,05 -0,04 -0,03 -0,02 -0,01 0,00 0,01 0,02 0,03 -1,, - 0, -1,, -, X = Category Boundary 0, 0, в) гистограмма остатков г) аппроксимация NPV Рисунок 5 - Результаты оценки чувствительности Список информационных источников Остроух А.В. Информационные технологии в научной и производственной [1] деятельности / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. - 240 с. ISBN 978-5-94385-056-1.

Куфтинова Н.Г. Процессно-ориентированный подход к автоматизации [2] планирования и управления транспортировкой продукции предприятий промышленности / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Вестник МАДИ – 2010. - Вып.

4(23). - С. 62-66.

Остроух А.В. Исследование начального периода моделирования на точность [3] среднеинтегральной оценки имитационных моделей / А.В. Остроух, А.А.

Солнцев, Н.В. Солдатов, К.А. Новицкий, П.С. Якунин // Вестник МАДИ – 2010. Вып. 2(21). - С. 61-65.

~ 82 ~ Остроух А.В. Математическая модель связей в системе диагностики [4] электрооборудования автомобилей / А.В. Остроух, А.А. Солнцев, О.Ф. Калухов, Г.Г. Ягудаев // Вестник МАДИ – 2010. - Вып. 2(21). - С. 66-70.

Солнцев А.А., Ивахненко А.А. Формальное описание процессов движения [5] комплектующих на основе управляемых сетей // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-69 (дата обращения:

05.09.2013).

Приходько В.М., Солнцев А.А., Саная А.Г. Сетевая теоретико-игровая модель [6] рациональных закупок в задаче формирования адаптивного механизма согласованных цен в схеме снабжения дилерской сети // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-70 (дата обращения: 05.09.2013).

Солнцев А.А. Модели нечеткого ситуационного анализа при описании вложенных [7] процессов многоцелевой деятельности дилерской сети // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1(3);

URL: auts.esrae.ru/3-71 (дата обращения: 05.09.2013).

УДК УЧЕТ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В ЗАДАЧАХ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Приходько М.В.

Следует отметить, что анализ рисков, как правило, рассматривается как в виде качественных, так и количественных факторов [1 – 7]. Главная задача качественного анализа - выявление факторов риска, вычленения списка работ, для которых фактор возникновения риска нельзя исключить. При этом желательно установить потенциальные зоны риска, на основании чего необходима идентификация всех возможных ситуаций, связанных с повышенным риском. Для количественного анализа риска стратегических планов развития предприятий необходим сложный математический аппарат с привлечением численных методов оценки размеров частных рисков и риска стратегического проекта в целом.

После выбора направлений предложена стохастическая модель сетевого планирования. Предполагается, что имеется множество этапов реализации программы стратегического развития {Wi} i=1..I. Для оценки времени реализации этапа Ti может быть использована предложенная процедура. Сетевая модель, представляет граф G (рис.1) G={Wш: i=1.. Io}, {Ej,j : i, j=1.. I}, где {Wi} - множество вершин графа G, соответствующее этапам;

{Ej,j} - множество дуг графа G, которые определяют взаимосвязь этапов.

~ 83 ~ Рисунок 1 - Сетевая модель реализации этапов проекта стратегического развития Поставлена задача разработки универсального алгоритма, инвариантного к детерминированному, вероятностному и лингвистическому варианту представления времен выполнения этапов и соответствующих затрат. В качестве модели этапа в общей структуре сетевого графика предлагается рекуррентная схема:

( ), (j E j,i = 0 ) T н i = T T к i = T + Ti InW i ( l ) : E l,i = 0, { } {InWi ( l ) i : E l,i = 1} OutW : l = arg min T к i : T к i N, T = T к l, i, где: InWi(k) – оператор инициализации начала этапа i, OutWi – оператор завершения этапа Wi. Данная процедура по значениям {Ti}i=1..I и заданной матрицы смежности графа E определяет список {TНi, TКi} i=1..I, где: TНi время начала и TКi время окончания i-го этапа:ST={T*i : (i1i2 T*i1 T*i2) (i j : T*i=TНj T*i=TКj)}.

Прибыли и затраты для расчета эффективности программы развития выступают симметрично, поэтому в диссертации используется обобщенное понятие ресурса (Q), значением которого взвешена каждая вершина графа. В качестве одного из вариантов распределения ресурсов на период выполнения этапа в модели реализовано равномерное распределение:

Qi (1) t TНi t TКi Qi(t)=0, TНi t TКi Qi(t)= T 2 T 1.



Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.