Оптимизация проектирования перестраиваемых производственных систем на основе адаптивных методов анализа и синтеза проектных решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, доктор технических наук Боковая, Нэлли Викторовна

• Боковая, Нэлли Викторовна
• доктор технических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор технических наук Боковая, Нэлли Викторовна

ВВЕДЕНИЕ

1. НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

1.1. Особенности задач оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем

1.2. Алгоритмизация задач анализа и синтеза стохастических-производственных систем

1.3. Принципы формирования адаптивной многометодной среды поиска оптимальных проектных решений

1.4. Цель и задачи исследования

2. ТЕХНОЛОГИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕСТРАИВАЕМЫХ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ 62'

2.1. Итеративные схемы поиска оптимальных вариантов модернизации и перестройки производственных систем

2.2. Декомпозиционный подход к проектированию иерархических производственных систем

2.3. Механизмы интегрированного взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектирования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация проектирования перестраиваемых производственных систем на основе адаптивных методов анализа и синтеза проектных решений»

Актуальность проблемы. В настоящее время большое внимание уделяется проблемам, связанным с проектированием сложных производственных'систем. При этом значительный комплекс проектных задач связан не только« с созданием' новых производственных объектов, но и с необходимостью структурной и параметрической перестройки действующих систем с целью их реформирования и модернизации. Динамично изменяющиеся внешние условия требуют постоянного технического переоснащения производства, обновления.номенклатуры выпускаемой продукции, совершенствования технологии ее изготовления и т.д. Это приводит к необходимости разработки математического и программного обеспечения для комплексного решения задач анализа и синтеза сложных производственных систем с учетом иерархичности и перестраиваемой структуры производства.

Процесс структурного и параметрического синтеза перестраиваемых производственных систем осложняется высокой динамичностью, нестабильностью и стохастичностью производства, что затрудняет использование аналитических моделей для принятия проектных решений. Это приводит к необходимости применения алгоритмических оптимизационных моделей, в которых отсутствуют явные аналитические формулировки критериев оптимальности и ограничений, а имеется лишь возможность определения их значений для каждого из вариантов с применением различных моделирующих процедур. Сложность оценки свойств таких моделей на априорном уровне ограничивает возможности использования стандартных оптимизационных процедур, что в конечном итоге снижает эффективность процесса оптимального проектирования. Кроме того, к особенностям задач оптимального проектирования сложных производственных систем можно отнести разнообразие постановок, высокую размерность, множественность технико-экономических требований к основным характеристикам, значительную трудоемкость этапов моделирования и анализа, наличие разнообразных корреляционных связей между параметрами, учесть которые в рамках стандартного математического обеспечения САПР становится затруднительным.

Решение указанной проблемы может быть достигнуто при использовании адаптивного подхода к проектированию производственных систем. Данный, подход предполагает построение комплекса алгоритмов оптимизации, обеспечивающих совмещение процесса более полной формализации задачи с ее решением, и их объединение совместно с процедурами многовариантного моделирования в интеллектуальную адаптивную многометодную среду с возможностью ее динамической настройки на различные классы решаемых задач оптимального проектирования. При этом важным требованием к разрабатываемому математическому обеспечению является возможность эффективного решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки теоретических основ, математического и программного обеспечения для решения задач поиска оптимальных вариантов сложных производственных систем при их реформировании и модернизации с возможностью учета динамических и стохастических аспектов производства.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «САПР и системы автоматизации производства», а также ГБ НИР 07.04 «Оптимизация и моделирование сложных систем», ГБ НИР 10.19. «Интеллектуализация принятия решений в автоматизированных системах».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методологических принципов, комплекса методов, моделей и алгоритмов оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем и создание на этой основе адаптивной среды поиска рациональных проектных решений в условиях реструктуризации и реформирования промышленного производства.

Для достижениям поставленной цели, необходимо решить следующие основные задачи: провести анализ методов и средств оптимального проектирования' сложных производственных систем с перестраиваемой структурой, рассмотреть .особенности задач данного класса и определить принципы их алгоритмизации на основе адаптивного подхода; разработать методику проектирования перестраиваемых производственных систем и процедуры согласования проектных решений с учетом иерархической структуры производства; сформировать математические модели структурного и параметрического синтеза стохастических производственных систем; построить комплекс адаптивных алгоритмов поиска оптимальных проектных вариантов с возможностью их использования для'решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями; реализовать технологию имитационного моделирования производственных систем и построить схемы интегрированного!взаимодействия оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектирования; разработать компонентную структуру алгоритмической базы оптимального проектирования производственных систем и интеллектуальные средства компонентно-модульного синтеза адаптивных схем поиска проектных вариантов в соответствии с особенностями решаемых задач; построить программное обеспечение поддержки принятия решений при проектировании перестраиваемых производственных систем и провести его апробацию в условиях производства.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения и методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории графов и комбинаторики, аппарат вычислительной математики, принципы искусственного интеллекта, методы имитационного моделирования, исследования операций и принятия решений.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: методология и структурно-функциональные схемы оптимального проектирования сложных перестраиваемых производственных систем, основанные на интеграции моделирующих процедур и адаптивной среды рационального выбора проектных вариантов и обеспечивающие согласованное принятие решений на различных уровнях иерархии производства; комплекс математических моделей структурного и параметрического синтеза производственных систем, отличающихся итеративным использованием имитационного моделирования в контуре принятия решений и позволяющих определять проектные варианты перестройки производства с учетом его динамического и стохастического характера; вероятностные и детерминированные адаптивные методы параметрической оптимизации производственных систем, позволяющие на основе совмещения процесса более полной формализации задачи с ее решением учесть особенности проектируемого объекта при неполноте его априорного математического описания; алгоритмы структурного синтеза производственных систем, основанные на сочетании рандомизированных процедур псевдобулевой оптимизации и модифицированных вариантов схемы ветвей и границ, что позволяет формировать стратегии направленного перебора проектных решений в задачах, описываемых сложными алгоритмическими моделями; адаптивные процедуры трансформации оптимизационных моделей в процессе проектирования, обеспечивающие преобразование решаемых задач, сокращение их размерности и приведение к типовым постановкам на основе анализа априорной и текущей информации; технология моделирования иерархических производственных систем, основанная на совместном использовании СА8Е-средств и имитационных процедур и позволяющая рассматривать в комплексе структуру, функции и динамику системы, а также производить ее анализ с различной степенью детализации;' методика формирования- многометодной поисковой среды оптимального проектирования производственных систем, отличающаяся выделением инвариантных структурных составляющих алгоритмического обеспечения и наличием интеллектуальных средств их комплексирования, что позволяет осуществлять компонентно-модульный синтез адаптивных схем поиска проектных вариантов в соответствии с особенностями решаемых задач; структура и программное обеспечение1 системы поддержки принятия проектных решений, позволяющие на основе интеграции средств функционального, имитационного моделирования и оптимального выбора решать труднофор-мализуемые задачи проектирования стохастических производственных систем.

Практическая значимость и результаты внедрения. В диссертации разработаны основы построения математического и программного обеспечения САПР при проектировании сложных производственных объектов с перестраиваемой структурой на основе интегрированной адаптивной среды многовариантного моделирования и поиска оптимальных проектных решений.

Реализованный при разработке алгоритмического обеспечения компонентно-модульный подход позволил сформировать библиотеку модулей оптимального проектирования' производственных систем с возможностью построения на их основе процедур структурного и параметрического синтеза различного предметного назначения. При этом расширение функциональности системы обеспечивается не за счет наращивания алгоритмической базы, а на основе новых способов агрегирования и комплексирования инвариантных структурных компонентов.

Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программном комплексе поддержки принятия решений, ориентированном на поиск оптимальных вариантов структуры и параметров производственных систем в условиях модернизации и реструктуризации производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне производственной системы в целом. Использование разработанного программного обеспечения в рамках САПР позволяет улучшить технико-экономические характеристики производственных систем, уменьшить вычислительные затраты для получения оптимального варианта, сократить сроки формирования* оптимальных проектных решений и повысить их качество.

Результаты работы внедрены на следующих промышленных предприятиях: ФГУП «Воронежский механический завод» - филиал ФГУП «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева», ЗАО «УГМК - Рудгормаш» (г. Воронеж), ОАО «Рефлектор» (г. Саратов), ОАО «Прибор» ОКБ «Авиаавтоматика» (г. Курск), ОАО «Корпорация НПО РИФ» (г. Воронеж). Результаты исследования используются также в учебном процессе кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» и кафедры информационных систем и технологий АНОО ВПО «Воронежский институт высоких технологий» при обучении студентов специальностей 230104 «Системы автоматизированного проектирования» и 230201 «Информационные системы и технологии».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзном совещании-семинаре "Разработка и оптимизация САПР и ГАП изделий электронной техники на базе высокопроизводительных мини- и микро- ЭВМ" (Воронеж, 1989); IX Всесоюзном симпозиуме "Эффективность, качество и надежность систем "Человек-техника"" (Воронеж, 1990); Международной конференции молодых ученых и специалистов "САПР-92. Новые технологии в науке, образовании и бизнесе" (Воронеж, 1992); Российском совещании-семинаре "Оптимальное проектирование технических устройств и автоматизированных систем" (Воронеж, 1992); Всероссийском совещании-семинаре "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1994, 1997); Всероссийском совещании-семинаре "Высокие технологии в региональной информатике" (Воронеж, 1998), Международной научно-практической конференции "Социально-экономическое, развитие современного общества в условиях реформ" (Саратов, 2007); Всероссийском совещании-семинаре "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2008-2010); Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2008-2010); VI Международной научно-практической конференции "Исследование, разработка и применение высоких технологий в. промышленности" (Санкт-Петербург, 2008); Международных конференциях "Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами" (Москва-Воронеж-Сочи, 2008, 2009); XVI Всероссийской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии" (Курск, 2009); X Всероссийской научно-технической конференции "Научные исследования1 в области транспортных, авиационных и космических систем" (Воронеж, 2009); XXII Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях: ММТТ-22" (Псков, 2009): научно-методических семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (2005-2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 научных работ, в том числе 13 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ и 2 монографии.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: иерархические схемы оптимального проектирования производственных систем [1,2,27,29,39,41,42]; оптимизационные модели и процедуры параметрического и структурного синтеза производственных систем [4,11,14,15,18,28,31,32,36,37,40,43,44,45,47,48,54]; технология моделирования производственной системы [21,52]; библиотека модулей оптимального проектирования [12,46]; многометодные стратегии и интеллектуальные процедуры поиска проектных решений [7,9,38,51,53]; схемы интегрированного взаимодействия^' оптимизационных и имитационных процедур при проектировании производственных систем; [6,34]; структура и программное, обеспечение подсистемы оптимального проектирования [16;17,19^20^23;25^55].

Структура: и объем работы. Диссертация; состоит из введения,. шести глав, заключения, приложений и списка литературы из 219 наименований. Основная часть работы изложена на: 272 страницах и содержит 49 рисунков иг 5 таблиц;

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Боковая, Нэлли Викторовна

Основные результатыработы заключаются .в следующем:

1. Проведен- анализ, направлений^ повышения эффективности процессов принятия решений при проектировании сложных производственных объектов с перестраиваемой' структурой. Определены принципы адаптивной- алгоритмизации задач оптимального- проектирования- производственных систем с учетом, динамического и стохастического характера производства.

2. Построены, многоуровневые итеративные схемы оптимального проектирования перестраиваемых производственных систем с возможностью координации проектных решений на различных уровнях декомпозиции.

3. Сформированы, математические модели оптимального выбора структуры производственной системы и ее отдельных элементов* при проектировании новых производственных объектов или перестройке действующих.

4. Создан комплекс математических моделей'для'согласования и-оптимизации материальных потоков, как в< пределах проектируемой производственной системы, так и при ее взаимодействии с внешней средой.

5. На основе интеграции вероятностных и детерминированных процедур непрерывной и дискретной оптимизации построен комплекс адаптивных алгоритмов оптимального проектирования производственных систем с возможностью их использования для решения задач, описываемых сложными алгоритмическими моделями.

6. Построены адаптивные процедуры агрегирования показателей качества в многокритериальных моделях принятия решений; предложены различные способы настройки весовых коэффициентов показателей и стратегии организации оптимизационного процесса в зависимости от информации ЛИР.

7. Разработаны алгоритмические схемы редукции ограничений и сокращения пространства варьируемых параметров в оптимизационных моделях структурного и параметрического синтеза.с целью преобразования и типизации решаемых задач оптимального проектирования.

8. На основе совместного использования CASE- средств и имитационных процедур реализована технология моделирования' производственной системы с возможностью комплексного анализа процессов производства с различной степенью детализации.

9. Построены схемы совместного комплексного использования оптимизационных и моделирующих процедур в процессе проектирования, разработаны средства их интеграции и информационного взаимодействия.

10. Предложена методика формирования адаптивной многометодной среды поиска оптимальных проектных вариантов, обеспечивающая построение процедур структурного и параметрического синтеза различных классов*посредством комплексирования инвариантных структурных компонентов;

11. Разработана компонентная структура алгоритмической базы оптимального проектирования производственных систем, сформирована библиотека модулей различного функционального назначения.

12. Построены интеллектуальные процедуры компонентно-модульного синтеза алгоритмических схем оптимального проектирования на основе динамической оценки свойств решаемых задач.

13. Разработан программный комплекс поддержки.принятия решений при проектировании производственных систем, ориентированный на поиск оптимальных проектных вариантов в условиях модернизации и реструктуризации производства. Программный комплекс позволяет решать задачи моделирования, анализа и структурно-параметрической оптимизации как на уровне производственных участков, так и на уровне производственной системы в целом.

14. Проведена апробация и внедрение разработанного комплекса моделей, алгоритмов и программных средств на промышленных предприятиях машиностроительного и радиоэлектронного профиля.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Боковая, Нэлли Викторовна, 2010 год

1. Айзерман М.А., Вольский В.И., Литваков Б.М. Элементы теории выбора. Псевдокритерии и псевдокритериальный выбор. М.: Наука, 1994. 293 с.

2. Алексеев A.B., Борисов А.Н: Интеллектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 320 с.

3. Амамия А., Жакото Д. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. М.: Мир, 1993.240 с.

4. Амосов,A.A. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2004. 596 с.

5. Анализ структуры задач оптимизации / В. Шалтянис; Ин-т матем. и ки-берн. АН Лит. ССР. Вильнюс: Москлас, 1989. 123 с.

6. Анохин A.M., Глотов В.А., Павельев В.В. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика, 1997. № 8. С. 3-35.

7. Антюфеев Г.В., Елтаренко Е.А. Технология оценки объектов по многим критериям с расчетом ошибок результатов // Информационные технологии, 2002. № 3. С. 49-55.

8. Афанасьев В.Н., Постников А.И. Информационные технологии в управлении предприятием. М.: МГИЭМ, 2003. 143 с.

9. Багриновский К.А., Бендинов М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. М.: РОССПЭН, 2001. 272 с.

10. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хороша-евский. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

11. Балашов В.Г., Ильдеменов C.B., Ириков В.А. и др. Реформирование и реструктуризация предприятий. М.: Изд-во "ПРИОР", 1998. 347 с.

12. Банди Б. Методы оптимизации: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988.128 с.

13. Барон Ю.Л., Григорян А.К., Кутанов А.Т., Юдицкий С.А. Формализованное описание структуры и поведения иерархических систем с вложением // Автоматика и телемеханика, 1997. №6. С. 209-215.

14. Барский А.Б. Параллельные технологии решения оптимизационных задач // Приложение к №2 журнала "Информационные технологии", 2001. 24 с.

15. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР. Воронеж: Издательство ВГТУ, 1997. 416 с.

16. Белецкая С.Ю., Боковая Н.В. Компонентная организация адаптивной среды поиска оптимальных проектных решений // Вестник Воронежского государственного технического университета, 2010. Т.6. № 5. С. 7-10.

17. Белецкая С.Ю., Боковая Н.В. Модели и методы оптимального проектирования развивающихся производственных систем: монография. Воронеж: ВГТУ, 2009. 186 с.

18. Белецкая С.Ю., Боковая Н.В. Технология оптимального проектирования развивающихся производственных систем // Системы управления и информационные технологии, 2008. №2.2 (32). С. 223-226 .

19. Белецкая С.Ю., Боковая Н.В., Десятов Д.Б. Анализ и синтез стохастических технологических систем . Воронеж: Научная книга, 2010. 236 с.

20. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. 160 с.

21. Белышев Д.В., Гурман В.И. Интеллектуальные процедуры оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2002. №5. С. 147-155.

22. Белышев Д.В., Гурман В.И. Программный комплекс многометодных интеллектуальных процедур оптимального управления // Автоматика и телемеханика, 2003. №6. С.60-67.

23. Бенькович Е.С. Практическое моделирование динамических систем. СПб: ВНУ, 2002. 520 с.

24. Бережная Е.В. Математические методы моделирования экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.

25. Бертсекас Д. Условная оптимизация* и< метод множителей Лагранжа: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. 400 с.

26. Бетелин В.Б. О технологии программирования в инвариантных модулях //Вопросы кибернетики, 1989. №146. С. 3-11.

27. Боковая Н.В Адаптивные схемы агрегирования критериев в задачах векторной оптимизации // Вестник Воронежского института МВД России, 2010. № 2. С. 200-206.

28. Боковая Н.В. Исследование факторного влияния на развитие предприятий// Организатор производства, 2009. №1. С. 32-35.

29. Боковая Н.В. Моделирование производственных систем на основе интеграции САБЕ-средств и имитационных процедур // Программные продукты и системы, 2008. №3. С. 43-45.

30. Боковая Н.В. Программный комплекс поддержки принятия решений при оптимизации производственно-сбытового процесса // Программные продукты и системы, 2010. №2. С. 132-134.

31. Боковая Н.В. Сокращение размерности оптимизационных задач при проектировании производственных систем // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2010. С. 6-7.

32. Боковая Н.В., Панин А.У. Методы исследования социально-экономических систем и оценки рисков. Воронеж: "Главреклама", 2009. 226 с.

33. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. Модели принятия.решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

34. Бритков В.Б., Никитов Д.С. Структуризация функциональных характеристик программных средств в задачах поддержки^ принятия решений: Mi: Институт системного анализа РАН, 1999. 340 с.

35. Брусиловский A.M., Островский Г.М. Об одном декомпозиционном методе оптимизации сложных систем // Техн. кибернетика, 1978. №3. С. 17-23.

36. Бугаев Ю.В. Экстраполяция экспертных оценок в оптимизации технологических систем // Известия АН. Теория и системы управления, 2003. №3. С. 90-96.

37. Бурков В.Н., Багатурова О.С. Оптимизация обменных производственных схем в условиях нестабильной экономики. М.: ИЛУ РАН, 1996. 48 с.

38. Бурков В.Н., Трапезова М.Н. Механизмы внутрифирменного управления. М.: ИЛУ РАН, 2000. 58 с.

39. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 399 с.

40. Бурлаков М.Б. Инструментальные средства автоматизации синтеза оптимальных стратегий управления дискретными технологическими и информационными процессами // Программные продукты и системы. 1995. №4. С.26-34.

41. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. АН. Теория и системы управления, 2001. №6. С.114-123.

42. Валеева Р.Г., Петренко A.JI. Программный комплекс для моделирования и исследования производственных систем // Информационные технологии, 2002. №11. С. 48-54.

43. Вальк М., Гирлих Э., Ковалев М. Проблемы оптимального проектирования систем // Экстремальные задачи оптимального проектирования и управления. Минск, 1991. С.4-21.

44. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 245 с.

45. Васильев В.И. Имитационное управление неопределенными объектами. М.: Наука, 1989. 290 с.

46. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 552 с.

47. Васильков Ю.В., Боровкин A.B. Учебный программный комплекс по нелинейному программированию // Программные продукты и системы, 1995. №4. С.40-42.

48. Вахитов А.Т., Граничин О.Н., Гуревич JI.C. Алгоритм стохастической аппроксимации с пробным возмущением на входе в нестационарной задаче оптимизации // Автоматика и теплемеханика, 2009. №11. С. 25-33.

49. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

50. Верина Л.Ф., Левин Г.М., Танаев B.C. Параметрическая декомпозиция экстремальных задач: общий подход и некоторые приложения // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1988. №1. С. 23-31.

51. Вишнякова Л.В., Кухтенко В.И., Слатин A.B. Развитие методов декомпозиции в задачах оптимального проектирования сложных технических систем на основе математического моделирования // Изв. РАН. Теория и системы управления, 1994. №4. С. 191-200.

52. Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ЖГУ РАН, 2003. 210 с.

53. Воронин А.Н. Нелинейная схема компромиссов в многокритериальных задачах оценивания и оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. №2. С. 106-115

54. Вязгин В.А., Федоров В.В. Математические модели автоматизированного проектирования. М.: Высш. шк., 1989. 184 с.

55. Гарусин М.И., Каплинский А.И. О формировании адаптивных алгоритмов оптимизации псевдобулевых функций на основе метода локального улучшения // Автоматика и телемеханика, 1976. №9. С. 96-104.

56. Георгиев В.О., Еиикеев А.И. Сценарный подход в технологии создания диалоговых систем // Управляющие системы и машины. 1993. №2. С.51-65.

57. Герман О.В., Боровский Ю.В., Безверхов В.Н. и др. Входной язык спецификации задач в человеко-машинной решающей системе // Программирование, 1997. № 6. С. 51-57.

58. Гибкие производственные системы изготовления РЭА / А.И. Артемьев, В.П. Ковешников, М.С. Лапин и др. М.: Радио и связь, 1990. 240 с.

59. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. 'Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.

60. Горемыкин В.А., Нестерова Н.В. Стратегия развития предприятия. М.: Изд-во "Дашков и К", 2004. 594 с.

61. Грешилов A.A. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М.: Радио и связь, 1991. 320 с.

62. Грищенко В.Н., Дядюра В.Ю. Экспертные системы поддержки ком-плексирования программных средств // Управляющие системы и машины, 1992. №9/10. С. 14-19.

63. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке // Информационные технологии. №1, 1998. С. 13-15.

64. Джонс Дж. К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. 326 с.

65. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ. М.: Изд. дом "Вильяме", 2001. 624 с.

66. Диалоговые системы схемотехнического проектирования / В.И. Ани-симов, Г.Д. Дмитревич, К.Б. Скобельцын и др. М.: Радио и связь, 1988. 288 с.

67. Дискретно-непрерывные модели оптимального проектирования / А.И. Каплинский, Я.Е. Львович, С.Ю. Белецкая и др. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 109 с.

68. Евтушенко Ю.Г., Мазурик В.П. Программное обеспечение систем оптимизации. М.: Знание, 1989. 48 с.

69. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор1 решений по многим критериям. М.: МИФИ; 1995. 111 с.

70. Емельянов В'.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: Физматлит, 2003. 432 с. "

71. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. 427 с.

72. Жиглявский A.A. Математическая теория глобального случайного поиска. Л.: Изд-во ЛГУ, 1985. 293 с.

73. Жожикашвили В.А. Сети массового обслуживания. М.: Радио и связь, 1988. 191 с.

74. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

75. Зимнухова Ж. Е., Немтинов В. А. О подходе к построению автоматизированной информационной системы поддержки принятия решений для проектирования процессов производства изделий из металлов // Информационные технологии, 2008. №9. С. 29-34.

76. Зиндер Е.З. Бизнес-реинжиниринг и технологии системного проектирования. М.: Центр Информационных Технологий, 1996. 236 с.

77. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики. М.: Изд. фирма физ. мат. лит., 1994. 246 с.

78. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Имитационное моделирование для исследования многокомпонентных производственных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2000. №10. С. 7-11.

79. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. М.: Финансы и статистика, 2004. 368 с.

80. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / A.C. Алиев, Л.С. Восков, В.Н., Ильин и др.; Под ред. В.Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

81. Искусственный интеллект. В.3-х кн. Кн. 2. Модели и методы / Под ред., Д.А.Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.

82. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Изд-во "Лори", 1996. 279 с.

83. Каплинский А.И., Красненкер А.С. О многокритериальном подходе к формированию многоуровневых алгоритмов стохастической оптимизации // Автоматика и вычислительная техника, 1975. №4. С. 14-21.

84. Каплинский А.И., Пропой А.И. Конструирование вычислительных алгоритмов нелокального поиска, использующих теорию потенциала. Препринт. М.: ВНИИСИ, 1990. 30 с.

85. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 234 с.

86. Кацман В.Е. Основы теории многоуровневой декомпозиции и ее приложения. Куйбышев, 1990. 192 с.

87. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. СПб.: Питер, 2004.848 с.

88. Квадратичные экстремальные задачи и недифференцируемая оптимизация / Шор Н.З., Стеценко С.И. Киев: Наук, думка, 1989, 287 с.

89. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях. М.: Радио и связь, 1981. 380 с.

90. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. 336 с.

91. Коваль В.Н. Вопросы методологии и формализации постановок и решения проблем // Кибернетика и системный анализ, 1995. №3. С. 138-143.

92. Ковальский Г.Н. Агрегирование переменных методом последовательного замещения эталонных элементов // Изв. АН. Теория и системы управления, 1999. №6. С. 107-118.

93. Конструирование поисковых алгоритмов оптимального проектирования / А.И. Каплинский. Воронеж: ВПИ, 1993. 108 с.

94. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. М.: Энергоатомиздат, 1987. 400 с.

95. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

96. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Попов Н.М., Федоров В.В. Иерархические схемы проектирования и декомпозиционные численные методы // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2001. №5. С. 80-89.

97. Краснощеков П.С., Федоров В.В. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования, 1997. №1. С. 15-23.

98. Крутько Н.Д., Максимов А.И., Скворцов A.M. Алгоритмы и программы проектирования автоматических систем. М.: Радио и связь, 1988. 306 с.

99. Кронбергс Ю.Э., Расстригин JI.A. Альтернативная адаптация структуры алгоритмов поисковой оптимизации методами распознавания образов // Автоматика и телемеханика, 1990. №8. С. 25-33.

100. Кузин Е.С. Концепции информационной технологии функционально-ориентированного проектирования прикладных программных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 3-9.

101. Кузнецов А.Г., Рыков А.С, Сходимость адаптивных алгоритмов оптимизации при дрейфе минимума целевой функции // Автоматика и телемеханика, 1990. №9. С. 92-101.

102. Курейчик В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. М.: Радио и связь, 1990. 352 с.

103. Кусимов С.Т., Ильясов ¡Б.Г., Васильев В.№ Управление динамическими системами в условиях неопределенности. М.: Наука, 1998. 214 с.

104. Лабскер Л.Е., Бабешко ЛЮ. Теория массового обслуживания в экономической'сфере. М.: ЮНИТИ, 1998. 319 с.109: Лаврищева Е.М. Сборочное программирование. Теория и практика // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45: №6. С. 3-13.

105. Лапко A.B. Имитационные модели неопределенных систем. Новосибирск: Наука, 1993. 112 с.

106. Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002. №2. С. 146-157.

107. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 208 с.

108. Ларичев О.И., Поляков O.A. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программирования (обзор) // Экономика и математические методы, 1980. Том XVI. Вып.1. С. 129-141.

109. Лебедев Б.К. Методы* поисковой адаптации для решения оптимизационных задач // Новости искусственного интеллекта, 2000. №3. С. 202-207.

110. Левин Г.М., Танаев B.C. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений. Минск: Наука и техника, 1978. 240 с.

111. Лескин A.A., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990. 167 с.

112. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

113. Литвинов В.В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем. Киев: Наук, думка, 1991. 115 с

114. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 2002. 268 с.

115. Маклаков C.B. Моделирование бизнес-процессов с BPwin 4.0. M.: Диалог-МИФИ; 2002. 224 с.

116. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1986. 192.

117. Малишевский A.B. Качественные модели в теории сложных систем. М.: Наука, 1998. 528 с.

118. Малков В.П.* Поэтапная параметрическая оптимизация. Н.Новгород: Изд-во НГУ, 1998. 148 с.

119. Малышев В.В., Пиявский Б.С., Пиявский С.А. Метод принятия решений в условиях многообразия способов учета неопределенности // Изв. АН. Теория и системы управления, 2010. №1. С. 46-62.

120. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993. 324 с.

121. Матвеев Ю.Н., Крутиков Д.О. Основные подходы к построению моделей сложных систем // Программные продукты и системы, 2007. №2. С. 48-56.

122. Матин A.B. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М.: Наука, 1985. 66 с.

123. Медницкий В.Г., Медницкий Ю.В., Леонов В.Ю. Использование методов декомпозиции для оптимизации // Изв. АН. Теория и системы управления, 2009. №5. С. 156-169.

124. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Л. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

125. Мелешко В.Н. Особенности практического применения математических моделей для управления сбалансированным развитием сложных систем // Информационные технологии, 2000. №1. С. 49-52.

126. Меркурьева Г.В. Экспертные системы имитационного моделирования (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. №3. С. 156-173.

127. Методы параметрического синтеза сложных технических систем / Г.С. Антушев. М.: Наука, 1989. 88 с.

128. Михайлюк В.А. Общий подход к оценке сложности постоптимального анализа дискретных задач оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2010.» Т. 46. №2. С. 134-142.

129. Михалевич B.C. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982. 286 с.

130. Михалевич B.C., Сергиенко И.В., Шор Н.З. Пакет прикладных программ для решения задач дискретной и нелинейной оптимизации // Кибернетика, 1991. №3. С. 36-46.

131. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.: Мир, 1990. 208 с.

132. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. 311 с.

133. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 405 с.

134. Николайчук В. Заготовительная и производственная логистика. СПб: Питер, 2001. 160 с.

135. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им.Баумана, 2002. 336 с.

136. Норенков И.П. Разработка систем автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Баумана, 1994. 203 с.

137. Норенков И.П., Маничев В.Б. Основы теории и проектирования САПР. М.: Высш. шк., 1990. 335 с.

138. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов. М.: Радио и связь, 1989. 230 с.

139. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. 336 с.

140. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1991. 219 с.

141. Павловский Ю;Н: Имитационные системы и модели. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. 134 с.

142. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в™ экономике. Новосибирск: Наука, 1998. 205 с.150; Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Наука, 1983. 384 с.

143. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

144. Потапов М.А. Интегрированные системы оптимизации // Изв. АН. Техн. кибернетика; 1994. №1. С. 189-197.

145. Проектирование: и оптимизация технологических процессов- и систем сборки РЭА / П.И. Буловский, В.П. Ларин.М.: Радио и связь, 1989: 176 с.

146. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A. Алиев, Н.М. Абдикеев, Н.М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990: 264 с.

147. Пшеничный Б.Н., Соболенко Л.А., Сосновский A.A. Пакет прикладных программ МЕТ ЛИН-ПЭВМ для решения задач математического программирования//Кибернетика и системный анализ, 1993. №5. С. 79-91.

148. Рапопорт Б.М., Скубченко А.И. Инжиниринг и моделирование бизнеса. М.: Изд-во "Эксмос", 2001, 240 с.

149. Растригин Л.А., Эйдук Я.Ю. Адаптивные методы многокритериальной оптимизации //Автоматика и телемеханика, 1985. №1. С. 5-25.

150. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: в 2-х кн.: Пер. с англ. М.: Мир, 1986. 672 с.

151. Рыжиков Ю.И: Имитационное моделирование. Теория и технологии. М.: Корона Принт, 2004. 384 с.

152. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и. нечеткая оптимизация. Моделирование и экспертные оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. 380 с.

153. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 471 с.

154. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 299 с.

155. Саврасов Ю.С. Оптимальные решения. М.: Радио и связь, 2000. 152 с.

156. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Физматлит, 2001. 320 с.

157. Сборочное программирование / Е.М. Лаврищева, В.Н. Грищенко; Отв. ред. Андон Ф.И. Киев: Наук, думка, 1991. 216 с.

158. Сергиенко И.В., Гуляницкий Л.Ф. Вопросы построения интегрированной прикладной системы МИСС // Программирование, 1993. №2. С.77-88.

159. Сергиенко И.В., Гуляницкий Л.Ф., Сиренко СИ. Классификация прикладных методов комбинаторной оптимизации // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. №5. С. 71-84.

160. Сергиенко И.В., Каспшицкая М.Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. Киев: Наук, думка, 1981. 288 с.

161. Системы автоматизированного проектирования в радиоэлектронике: Справочник / Е.В. Авдеев, А.Т. Еремин, И.П. Норенков, М.И. Песков; Под ред. И.П.Норенкова. М.: Радио и связь, 1986. 386 с.

162. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление / М. Сингх, А. Титли. М.: Машиностроение, 1986. 495 с.

163. Советов Б.Я., Цехановский В.В. Информационные технологии. М.: Высшая школа, 2005. 345 с.

164. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 2001.343 с.

165. Современный синтез критериев в задачах принятия решений / А.Н. Катулев, В.Н. Михно. М.: Радио и связь, 1992. 119 с.

166. Стронгин Р.Г. Поиск глобального оптимума. М.: Знание, 1990. 481 с.

167. Стронгин Р.Г., Гергель В.П. Система многоэкстремальной оптимизации // Пакеты прикладных программ. Программное обеспечение оптимизационных задач. М.: Наука, 1987. С. 39-50.

168. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. Киев: Вильяме, 2006. 1408 с.

169. Taxa X. Введение в исследование операций. М.: Изд-во "Вильяме", 2001.912 с.

170. Технология и автоматизация производства радиоэлектронной аппаратуры / И.П.Бушминский, О.Ш.Даутов, А.П.Достанко и др. М.: Радио и связь, 1989. 624 с.

171. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук, A.A. Вавилов, C.B. Емельянов и др.; Под общ. Ред. C.B. Емельянова. М.: Машиностроение, 1988.519 с.

172. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

173. Уздемир А.П. Динамические целочисленные задачи оптимизации в экономике. М.: Изд. фирма физ.-мат. лит., 1994. 318 с.

174. Урясьев С.П. Адаптивные алгоритмы стохастической оптимизации и теории игр / Под ред. Ю.М. Ермольева. М.: Наука, 1990. 184 с.

175. Федорук В.Г. Карпенко А.П: Обзор программных систем многокритериальной оптимизации. Отечественные системы // Информационные технологии, 2008. №1. С. 15-22.

176. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

177. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. М.: Высш. шк., 1991. 436 с.

178. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. I // Автоматика и телемеханика, 1999. №8. С. 163-176.

179. Хоботов E.H. Использование оптимизационно-имитационного подхода для моделирования и проектирования производственных систем. II // Автоматика и телемеханика, 1999. №9. С. 154-161.

180. Хоботов E.H. Моделирование в задачах ренжиниринга производственных систем // Автоматика и телемеханика, 2001. №8. С. 168-178.

181. Хохлюк В.К. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

182. Цвиркун А.Д. Структура многоуровневых и крупномасштабных систем. М.: Наука, 1993. 287 с.

183. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. (Оптимизационно-имитационный подход). М.: Наука, 1985. 176 с.

184. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1981. 351 с.

185. Черноруцкий И.Г. Оптимальный параметрический синтез. Л.: Энерго-атомиздат, 1987. 128 с.

186. Чернышев С.Л. Моделирование экономических систем и прогнозирование их развития. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. 232 с.

187. Чичварин Н.В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.240 с.

188. Чичинадзе В.И. Решение невыпуклых нелинейных задач оптимизации. М.: Наука, 1983.256 с.

189. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 367 с.

190. Шинкаренко В.И., Ильман В.М., Скалозуб В.В. Структурные модели, алгоритмов в задачах прикладного программирования // Кибернетика и системный анализ, 2009. Т. 45. №2. С.3-14.

191. Шишмарев В.Ю. Автоматизация производственных процессов в машиностроении. М.: Академия, 2007. 386 с.

192. Шор Н.З. Методы минимизации недифференцируемых функций и их приложения. Киев: Наук, думка, 1979. 199 с.

193. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления, приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.

194. Эддоус М. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997. 368 с.

195. Экономико-математические методы и модели / Н.И. Холод, А.В. Кузнецов; Под общ. ред. А.В. Кузнецова. Минск: БГЭУ, 2000. 412 с.

196. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Технология выбора целей при проектировании бизнес-систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2002. №12. С. 61-65.

197. Barker R. CASE-Method. Entity-Relationship Modelling // Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.

198. Borcherding K., Schmeer S., Weber M. Biases in multiattribute weight elicitation / Ed. J-P. Caverni. Constributions to Decision Making. Amsterdam: Elsevier, 1995.

199. Eom S.B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition. The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995, p. 511-523.

200. Law Averill M. Designing and Analyzing Simulation Experiments / Industrial Engineering, March 1991, pp. 20-23.

201. Knepell Peter L. and Deborah C. Arangno, Simulation Validation / IEEE Computer Society Press, 1993.

202. Reeves C.R. Modern heuristic techniques for combinatorial problems -Blackwell Scientific Publications, Oxford: 1993.

203. Roy B. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers,1996.

204. Slovic P., Fichhoff B., Lichtenstein S. Behaviorial decision theory. — Annu. Phychol. Rev. vol. 28, 1997.

205. Tumay Kerim. Business Process Reengineering Using Simulation / Auto-fact Workshop, 1993.

206. Yuau Yufei. Criteria for evaluating fuzzy ranking methods // Fuzzy Sets and Sist. 1991. V. 43. №2. P.139-157.

207. Wagner C. Facilitating space-time différencies, group heterogenety and multysensory task work through a multimedia supported group decision system. Decision Support Systems v. 15, p. 197-210, 1995.

208. Zadeh L.A. Fuzzy logic, neural network and soft computing // Communication of the ACM. 1994. V.37. №3.