Агентно-ориентированный подход к созданию системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования развития производственных структур тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Кононов, Иван Владимирович

• Кононов, Иван Владимирович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кононов, Иван Владимирович

Введение

Глава 1 Предмет исследования и постановка научной задачи

1.1. Информационный подход к управлению 15 производственными системами

1.1.1. Возможности существующего методологического аппарата 15 ио управлению сложными системами

1.1.2. Применение современной методологии в задачах 23 обоснования разработки автоматизированной системы управления

1.2. Адаптация системы поддержки принимаемых решений к 34 множеству проблемных вопросов управления предприятием

1.2.1. Актуальность и экономическая целесообразность создания 34 системы поддержки принимаемых управленческих решений

1.2.2. Анализ методического аппарата, построения 40 технологического процесса поддержки принимаемых управленческих решений

1.3. Формализация научной задачи и ее декомпозиция на 45 частные задачи исследования

Выводы

Глава! Реализация агентно-ориентированной архитектуры в 56 системе поддержки принимаемых решений

2.1. Совершенствование научно - методического аппарата 56 построения систем поддержки принимаемых решений

2.1.1. Возможность адаптации агентно-ориентированное подхода 56 к созданию системы поддержки принимаемых решений

2.1.2. Методологические аспекты создания агентно- 62 ориентированной архитектуры системы поддержки принимаемых решений

2.2. Формирование элементов системы поддержки 74 принимаемых решений на основе агентно-ориентированной модели

2.2.1 Формирование блока стратегического прогноза 74 управлением предприятия

2.2.2. Реализация блока страте! ического прогноза системы 86 поддержки принимаемых решений на основе агентно-ориентированной .модели

2.3. Модель «классная доска» - методология создания 93 архитектуры системы поддержки принимаемых решений

Выводы

ГлаваЗ. Сценарий решения проблемных вопросов прогнозирования 109 развития и безопасности, создаваемых в России интегрированных структур

3.1. Реализация концептуальной модели системе поддержки 109 принимаемых решений на основе технологии «классной доски»

3.2. Проведение вычислительного эксперимента и выработка 123 рекомендаций по управлению предприятиями -изготовителями ССН с использованием современных информационных технологий

3.3. Создание комплекса методик по оценке эффективности 142 систем поддержки принимаемых решений

Выводы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Агентно-ориентированный подход к созданию системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования развития производственных структур»

Совершенствование управления на всех уровнях — огромный и еще .мало востребованный резерв повышения эффективности хозяйственной деятельности в отраслях производства, а качество управления, в конечном счете, определяется принимаемыми плановыми, организационными и оперативными решениями. Именно решения являются «продуктом» труда руководителя. Этот «продукт» весьма специфичен. Во-первых, решения и их последствия заграгивают многих людей и могут сохранять силу воздействия часто на весьма продолжительные промежутки времени. Во-вторых, принятие решений является личной функцией руководителя, который обязан выполнять ее в процессе управленческого труда и нести ответственность за последствия (исход) решений. В-третьих, само содержание процесса управления таково, что принятие решений занимает в нем центральное место. При этом с ростом сложности задач (технических, экономических, организационных, социальных), возникающих при выборе и реализации инвестиционных проектов, повышает уровень требований к управленческим решениям (комплексность, соответствие современному техническому уровню, научная обоснованность, многоаспекгность).

Научная новизна предлагаемых подходов детально представлена концепцией построения архитектуры ЛСППР, которая учитывает и реализует:

1. Актуальность; 2. Позиционирование; 3. Расширяемость; 4. Многоплатформенность;5. Адаптивность; 6. Прозрачность; 7. Дружественность; 8, Актуализацию (учет передовых технологий; удобство и надежность процедуры установки; современный дизайн и интерфейс; передовые методы и технологии создания и реализации; работа с данными любого формата); 9. Автоматизированную сборку всех типов исследовательских сценариев в форме исполняемого кода.

Реализация целостности и агрегирования состава элементов системы определяется составом АСПГ1Р:

1. Блок обработки и формирования входных данных;

2. Функциональные блоки;

3. Общая база данных;

4. Интерфейс взаимодействия с внешними информационными системами;

5. Система формирования отчетов;

6. Система навигации;

7. Система аннотации к методам исследований;

8. Система помощи;

9. Автоматизированная система установки.

Концепция системного подхода реализации АСППР представлена схемой: ЦЕННОСТЬ ЦЕЛЬ ПОДХОД МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ

АГРЕГИРОВАНИЕ МЕТОД ЛОКАЛИЗАЦИИ КОНЕЧНЫЕ АГРЕГАТЫ

БЛОК КОДОВ ПРОГРАММА ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ КОМПИЛЯЦИЯ

Схема концепции системного подхода реализации АСППР

Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР [1,2]:

1. Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;

2. Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;

3. Блок поддержки решений адаптивными вероятностно-статистическими методами;

4. Блок автоматизированного построения имитационных моделей;

5. Блок экономического анализа;

6. Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость программ и планов развития производственных структур.

При этом информационно-вероятностный метод (концепция, которою не имеет аналогов ни в стране, ни за рубежом, является центральной идеей проекта по созданию АСППР) позволяет осуществить переход к формализованному уровню описания процесса становления, уменьшает энтропию конкуренции вариантов, исключает тупиковые пути отбора различных систем, обеспечивает определение круга наиболее перспективных вариантов в долгосрочной перспективе [3]. Достоверность метода широко предегавлена сопоставлением результатов анализа и конкретных в том числе и экстремальных ситуаций.

При этом стратегия развития промышленного комплекса имеет комплексный характер и включает деятельность по целому ряду взаимосвязанных направлений, в том числе выработку и реализацию активной и адресной бюджетной, инвестиционной и инновационной политики в интересах обновления основных производственных фондов, расширения выпуска высокотехнологичной продукции. К тому же само понятие высокотехнологической продукции (продукции с высоким техническим уровнем) представляет собой достаточно динамичное понятие, объем которою не является постоянным. Атрибутивные признаки и параметры продукции с высоким техническим уровнем постоянно меняются. Данные проблемные вопросы в системе снимаются за счет построения модуля обработки и формирования входных данных. Модуль обеспечивает внедрение и сопровождение современных информационных технологи сбора, хранения, поиска и отображения документально-фактографических и мулыимедиа данных. Структуру модуля формируют: подсистема подготовки и ввода информации; подсистема аналитической обработки информации; подсистема вывода информации; подсистема генерации отчетов. Интегрирование модуля обработки и формирования входных данных в АСГ1ПР позволит данному программному продукту соответствовать уровню информационно-аналитических систем класса CRM, PLM и ERP [4, 5]. ERP -Enterprise Resource Planning (планирование ресурсов предприятия). Класс учетно-транзакционных компьютерных систем управления предприятием, предназначенных для планирования и управления всеми ресурсами предприятия, необходимыми для производства, реализации и учета продукции. Внедрение в организацию ERP системы сопровождается существенной реорганизацией деятельности предприятия - реинжинирингом. Длительность внедрения ERP системы обычно составляет не менее 1,5 лет. Стоимость внедрения системы также крайне велика. Поскольку внедрение системы очень трудоемкая задача, требующая специальных знаний, эти занимаются специализированные компании, а не разработчики системы. В некоторых случаях стоимость внедрения составляет сотни миллионов долларов, а это очень серьезные цифры даже для американских компаний, не говоря уже о российских.

CRM (Customer Relationship Management) - это программы для управления взаимоотношениями компании с ее клиентами (заказчиками), партнерами, дилерами и внешним миром вообще. Фактически, это средство для автоматизации работы отделов маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Плюс набор дополнительных сервисов в виде корпоративных порталов, cali-центров, онлайновых справочных бюро для клиентов, корпоративные базы знаний. Именно эту цель и преследует CRM. SCM (Supply Chain Management) - системы управления так называемыми логистическими цепочками. При производстве сложных изделий, в состав которых входят комплектующие от разных поставщиков, для компаний важно оперативно «программировать» поставку нужных деталей в нужном объеме и к нужному сроку.

PLM (Product Lifecycle Management) — система управления жизненным циклом изделия. На этапе исследований внедрение PLM повышает эффективность взаимодействия между членами команды, а наличие единого информационного пространства позволяет значительно быстрее завершить процесс исследований и начать процесс разработки изделия. За счет централизованного хранения всех данных об изделии появляется возможность оперативно включать новых участников в процесс исследований.

Хранилище — это составная часть модуля PDM (Product Data Management — система управления данными об изделии), являющегося, в свою очередь, базовым модулем системы PLM. Хранилище по своим функциональным возможностям должно позволять управлять данными, поступающими с этапов разработки, производства и эксплуатации изделия. Здесь иод данными понимается такая критически важная информация об изделии, как состав изделия, чертежи и трехмерные модели, спецификации, инженерная (конструкторско-технологическая) документация, вся описательная документация и служебная переписка. Основная задача хранилища — это предоставление пользователям единственной и актуальной на текущий момент версии запрашиваемых данных об изделии.

При этом массовое создание сложных программных продуктов промышленными методами и большими коллективами специалистов вызвало необходимость их четкой организации, планирования работ по затратам, этапам и срокам реализации. Совокупные затраты в мире на такие разработки составляют миллиарды, а для отдельных проектов - миллионы долларов в год, поэтому требуется тщательный анализ эффективности создания и использования программных продуктов. Решение этих задач, направленных на развитие сложных систем, непосредственно связано с проблемой повышения их эффективности. Данное положение выдвигается на первый план проблема качественного совершенствования этих систем, которое заключается в обеспечении высокой функциональности, экономичности и безопасности [6].

Проведенный в работе анализ работ, направленных на повышение эффективности планов развития технических систем и управления их реализацией показал, что существующий методический аппарат поддержки принимаемых управленческих решений - изготовителями этих систем имеет ряд ограничений, не позволяющих в полной мере учесть те основные факторы, которые характеризуют современные условия планирования развития сложной техники. Па сеюдняшний момент модели управления предприятиями, изготавливающими технические системы в основном базируется на экспертных и интуитивных методах, а новые модели поддержки принятия управленческих решений только начинают создаваться.

Следует отметить высокую динамику эволюции информационной технологии. Технологии постоянно развиваются в сторону увеличения эффективности работы, как пользователя, так и разработчика. При этом эффективность работы увеличивается за счет разработки более выразительных инструментов, вследствие этого на рабочем пространстве пользователя помещается больше информации, уменьшается количество рутинных действий. Наиболее радикальные исследования связаны с попытками повысить эффективность процесса мышления, представляя информацию в таком виде, который позволяет обнаруживать скрытые взаимосвязи или «наталкивает» на неочевидные идеи. Подводя итог можно сказать, что хотя результаты разработки программного продукта по-прежнему остаются неизвестными, появляется все больше возможностей их исправить, привести к желательным. Реализуемая в работе технология призвана сделать процесс разработки программного обеспечения более прозрачным за счет автоматизации процесса проектирования программного продукта, более четкой постановки задач перед программистами и изменений в пользовательском интерфейсе. Учит данных положений, а так же обобщение и развитие концепции, основанной на понятии «агентно-ориентированный подход» обеспечивает «должную» степень удобства при общении с машиной в процессе подготовки управленческих решений. Однако агентно-ориентированный подход к построению системы ПНР требует серьезной подготовки, поэтому система характеризуется наличием математического, программного, информационного, технического, эргономического и других видов обеспечения. При этом круг решаемых задач определяется совокупностью методов исследования. Поэтому в работе основное внимание должно быть уделено формированию математического обеспечения, которое включает в себя совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подютовку, так и работу с моделью. Сюда отнесены алгоритмы: ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки.

Поэтому предлагаемая диссертационная работа, направленная на совершенствование методологии построения системы поддержки принятия управленческих решений в современных условиях страны, является актуальной.

Объект исследования: инструментальная и методологическая составляющие информационно - аналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР).

Предмет исследования: агентно-ориентированный подход к созданию перспективных моделей и методов, определяющих архитектуру системы поддержки принимаемых решений.

Рамки исследования: исследования проводятся с учетом перспективы развития сил и средств развитых государств в информационной сфере на 1015 лет.

Целыо работы является: повышение эффективности создания научно-методического и информационно-аналитического обеспечения, определяющего архитектуру системы поддержки принимаемых решений основанную на агентно-ориентированном подходе.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

- адаптация автоматизированной системы поддержки принимаемых решений к множеству проблемных вопросов оценки управления развитием сложных технических объектов;

- проанализированы концептуальных положений а1ентно-ориентированною подхода, обеспечивающею методологию создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений;

- сформирована концепция построения информационного обеспечения систем комплексной оценки состояния промышленной и технологической безопасности РФ;

- разработана методика структурирования информации в ходе создания сценарий концепции «Разработка системы единого информационного пространства» на основе модели «классная доска»;

-создан комплекс методик но оценке эффективности систем поддержки принимаемых решений.

Область исследований ограничена следующими положениями:

1. Информация структурируется с целыо принятия управленческих решений государственным заказывающим органом, заинтересованным в сохранении и развитии научно-технического и производственного потенциала РФ.

2. Результаты анализа используются в целях управления развитием технических объектов в ходе реализации перспективных и краткосрочных планов.

3. Анализом охвачены научная и технологическая сферы создания программных продуктов.

Меюды исследования базируются на использовании: на основных положениях теории управления, теории информации и искусственного интеллекта, математического аппарата теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- впервые разработана формализованная процедура построения логико-лингвистической модели для создания системы структурирования информации, основанная на агентно-ориентированном подходе; к

- в создании и определении места в информационной системе методики структурирования информации в задачах стратегического планирования;

- в построении модели «классная доска», позволяющей реализовать технологию проведения вычислительного эксперимента по управлению производством с системных позиций.

Теоретическая значимое!ь исследований состоит: во-первых, во внесении вклада в развитие системного подхода, позволяющею осуществить структурирование информации для решения задач поддержки принимаемых решений; во-вторых, в развитии методического обеспечения для построения архитектуры системы Г1Г1Р на основе концепции агентно-ориентированного подхода.

Практическое значение работы:

- полученные в диссертации результаты позволяют существенно расширить область применения методов искусственною интеллекта при построении как архитектуры информационно - аналитической системы поддержки принятия решений, так и инструментальной и методологической составляющих подобных систем;

- созданы компоненты алгоритмического, программною и методическою обеспечения для построения информационной системы структурирования информации с применением доступного аппаратного обеспечения;

- разработаны алгоритмы и программы моделей (входящих в состав информационной системы), обеспечивающие формирование прогнозных решений необходимые для оценки безопасности промышленных структур.

Обоснованность научных результатов и положений, сформулированных в диссертации, базируется на широко апробированных в науке теоретических положениях и применяемых в ходе исследований научных методах.

Досюверность информации определяется заданной точность значения отображаемых параметров - погрешность не выходит за пределы допустимою значения и достигается в каждом конкретном случае на базе ¡лубоких статистических исследований с привлечением экспертных оценок. к

На защиту выносятся:

1. Концептуальные положения адаптации агентпо-ориентированной технологий к решению задач построения структуры системы 11ПР.

2. Методика построения модели «классная доска», позволяющая реализовать технологию проведения вычислительного эксперимента по управлению производством с системных позиций.

3. Алгоритмы и программы моделей, обеспечивающие формирование прогнозных решений необходимые для оценки развития промышленных структур.

4. Комплекс методик по оценке эффективности систем поддержки принимаемых решений.

Связь с плановыми НИР. Диссертация представляет собой теоретическое обобщение ряда плановых НИР и НИОКР ("Госнужды - ТФ", "Факториал", "Сигуация - ЭФ", "Инновация 1"), проводимых в Тверском государственном техническом университете, в Военной академии Воздушно-космической обороны и Тверском филиале Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова. Полученные результаты реализованы :

На основе теоретических результатов, полученных при личном участи автора, разработаны компоненты математическою и программною обеспечения системы поддержки принимаемых решений. Научные и практические результаты диссертационной работы используются в органах государственного управления (в/ч), на предприятиях промышленности и в учебном процессе в Тверском государственном техническом университете, в ВЛ В КО, а так же в ТФ БГ ГУ «Военмех».

Апробация результатов исследования

Результаты исследования докладывались на научно-технических конференциях Пензенского Государственного Университета, МГТУ им. Баумана, Балтийского ГТУ "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова, Санкт-Петербургского Северо-Западного Заочного Института, научных семинарах МГТУ им. Баумана, ВА ВКО, Тверского филиала Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Кононов, Иван Владимирович

158 ВЫВОДЫ

1. Реализация модели «классной доски» в системе поддержки принимаемых связана с концептуальными положениями отождествляющую «классную доску» с системой Единого Информационного пространства (ЕИП) СППР. В основу реализации составил СОЯВА-объект, который является независимым от платформы распределенным объектом. К СОКВА-объектам имеют доступ процессы, выполняющиеся как на одном, так и на разных компьютерах, подключенных к сети. СОКВА-объекты широко внедряются в РУМ-среды, когда программа делится на ряд процессов, которые могут (или не могут) выполняться на одном и том же компьютере.

2. "Классная доска" реализует услуги программно-ориентированного инструментария для поддержки разработки специализированных информационных систем, основанных на логико-лингвистических моделях фреймового типа. Данное положение объясняется тем, что: во-первых, во фреймовых моделях объединены все основные особенности моделей остальных типов, при этом в концепции фрейм - представления знаний удачно объединены декларативные и процедурные способы представления информации; во-вторых, фреймовые модели удовлетворяют всем четырем основным признакам знаний - активности, связанности, структурированности и интерпретируемости; в-третьих, что особо важно, фреймовые модели, наряду со строгим формированием понятийною аппарата, дают возможность комнлексирования обычных математических моделей и программных модулей с фреймовскими формализмами.

3. Создан научно-методический аппарат поддержки принятия управленческих решений - изготовителем сложных систем специального назначения с использованием современных информационных технологий, позволяющий выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями - изготовителями ОСИ и определить совокупность экономически устойчивых и технически оснащенных предприятий. Выдача рекомендаций для заказывающего органа на первоочередное финансирование таких предприятий позволит сохранить системообразующие и уникальные предприятия. Именно этим в современных условиях планирования может быть дости1 нута возможность дальнейшего развития ОС11.

4. На базе разработанного научно-методическою аппарата обоснована и программно реализована расчетно-логическая система управления предприятием - изготовителем ОСП в современных условиях, обеспечивающая повышение оперативности решения поставленной задачи. Оценка эффективности вариантов распределения заказов на РЛС специального назначения с помощью системы принятых показателей позволила сделать вывод о предпочтительности варианта предложения, сформированного разработанным методом. При этом в ходе реализации, разработанною сценария решения задачи сохранения и развития основной части научно-технического и производственного потенциала изготовителей ОСП, на основе формирования оптимальных заказов предприятиям - изготовителям ОСП в условиях недостаточного и неритмичного финансирования государственного заказа показывают возможность практического применения научно-методическою аппарата управления предприятием с использованием современных информационных технологий.

5. Достоверность формируемого предложения обеспечивается использованием при формализации и реализации корректного и адекватного научно-методического аппарата и подтверждается сходимостью результатов расчетного и фактическою значений прогнозируемых величин технико-экономических характеристик предприятий. Полученные предельные значения точности анализируемых величин являются не ниже обоснованно допустимой (5 <20%), определяемой в соответствии с требованиями достоверности решений, принимаемых при перспективных экономических обоснованиях.

6. Центральное место в разделе занимает создание методики по оценке эффективности научно-методического обеспечения. Для оценки научно-методическою обеспечения был выбран алгебраический подход, обеспечивающий эффективное решение задач данного класса. Подход предусматривает обогащение эвристических алгоритмов (экспертных методов) с помощью алгебраических операций и построение статистических оценок. Методика обеспечила гарантированное получение решения изучаемого класса задач.

7. По результатам исследований разработана методика комплексною расчета технико-социально-экономической эффективности от внедрения автоматизированных систем в практику принятия решений. Так уровень автоматизации увеличился на 16% , а трудозатраты сокращены на 18%. При этом такие показатели как весомость принимаемых решений и коэффициент роста производительности труда выросли в несколько раз (соответственно в 16 и 2 раза), а численность условно высвобождаемого персонала составила 22 человека.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Накопленный отечественный и зарубежный опыт создания технических систем привел к осознанию того, что достижение требуемого для решения государственных задач качественного и количественного уровня развития объектов специального назначения непосредственно связано с эффективностью управления предприятиями - изготовителями ОСН. Поэтому в работе на основе использования последних достижений теории и практики создания ИАС, современных взглядов динамической теории информации, теории искусственного интеллекта, теории систем предложен подход к решению важной проблемы формирования архитектуры системы ПГ1Р и актуальной практической задачи обоснования обще методических принципов развития научно-методического и информационно-аналитического обеспечения поддержки управленческих решений.

Автором в ходе теоретических исследований было установлено, что совершенствование процесса управления, в связи с резко возросшей сложностью объектов специального назначения и технологических процессов их создания, потребовало внедрения в практику исследований новой методологии. Такой методологией, отвечающей современным требованиям научно-технического прогресса, является математическое моделирование как основной инструмент всесторонней математизации задач формирования архитектуры системы поддержки принимаемых управленческих решений.

Для системного решения задач исследования автором впервые осуществлено обобщение и развитие агентно-ориентированного подхода, что привело к обоснованному применению понятия модель «классная доска», обеспечивающего поддержку концепции «единое информационное пространство». Термин «классная доска» корректный, и с точки зрения здравого смысла, и оказался удобным для обозначения того объекта, который возникает, если отобразить математическую модель па совокупность программ. При этом математическое обеспечение системы ППР включает в себя разработанную (или адаптированную к конкретным задачам) совокупность математических соотношений, описывающих поведение реального объекта; совокупность алгоритмов, обеспечивающих как подготовку, так и работу с моделью (алгоритмы ввода исходных данных, имитации, вывода, обработки).

Построение модели управления осуществлено в рамках методологической парадигмы, образованной следующими предпосылками: во-первых, "Вход" системы формируют объекты ОСН и множество элементов управления; во-вторых, "Выходом" служит информация (главный продукт труда) о качестве объекта ОСН; в-третьих, оператором преобразований "Входа" системы в ее "Выход" служит технология принятия решений. Однако решение задачи по совершенствованию процесса управления связано не только с построением модели принятия решения, но и с выбором показателей эффективности. В связи с данным положением были рассмотрены методологические аспекты эффективности управленческих решений, раскрывающие сущность задачи оценки эффективности системы управления, а также были выбраны обоснованные показатели и критерии эффективности управления созданием ОСН.

Впервые системно проанализирован и апробирован подход, который позволил без потери общности выводов и заключений, на примере ограниченного числа видов работ, получить результаты широкою спектра исследований. Сущность данного подхода заключается в том, что высокая сложность математической модели, способной адекватно описывать процесс принятия решений, была преодолена на основе применения иерархического подхода. Реализация данного подхода связана с построением не одной модели, а комплекса взаимосвязанных моделей, описывающих те или иные аспекты процесса поддержки принятия решений. На верхнем уровне иерархической структуры построения моделей с целью совершенствования методологии поддержки принимаемых решений была построена фреймовая модель. При этом постулировались условия о том, что структура видов управления и работ известна, а необходимо назначить исполнителей. Модель образована слотами: 1) слот "Оценка степени доверия предприятию" обеспечивает оценку способности предприятия выполнить порученные ему проекты в заданные сроки и с заданным качеством при условии отсутствия научно-технического риска; 2) слот "Оценка научно-производственною потенциала предприятий в условиях неустойчивого финансирования" позволяет провести расчет оценки заказывающим органом возможностей предприятия по разработке и производству ОСН в интересах рационального размещения заказа с учетом реальных ресурсов предприятия; 3) слот "Оценка минимально допустимого уровня заказа предприятиям" позволяет организовать вычислительный эксперимент но обоснованию величины достаточного заказа для предприятия, в сохранении научно-технического и производственного потенциала; 4) слот "Определение рейтинга предприятий в системе предпочтений заказчика" позволяет в ходе моделирования организовать упорядочение анализируемых предприятий - изготовителей ОСН по значению агрегированного показателя, в качестве которого используется рейтинг предприятия.

Таким образом, образованная в расчетно-логической системе структура блока моделирования обеспечила эффективный способ преодоления сложности математического моделирования на основе использования системных принципов. В блоке реализованы принципы последовательной детализации задачи моделирования процесса поддержки принимаемых решений. Модели функционирования разделялись на последовательную цепочку моделей с обратными связями. Каждая последующая модель в цепочке позволяет получить детальное решение определенной фазы и обеспечивает подготовку информации, необходимой для решения задачи, связанной с последующей фазой управления. Процесс моделирования в системе моделей, структурированных по фазам функционирования, обеспечил возможность комплексного решения задачи, связанной с определением показателей эффективности принимаемых решений. Следует отметить, что корректность разработанных моделей подтверждается использованием для их построения апробированных методов.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов обеспечивается использованием корректного и адекватного математического аппарата при формализации и реализации метода; достаточной полнотой учитываемых факторов, выявленных в результате декомпозиции научной задачи на частные задачи исследования; и подтверждается сходимостью результатов расчетного и фактического значений прогнозируемых величин гехнико-экономических характеристик предприятий.

Развитие этой области теории эффективности связано с большими трудностями, типичными для новых разделов науки и техники, появляющихся на стыке различных областей знания. В данном случае особенности состоят в том, что руководители и разработчики комплексов программ, как правило, не знают даже основ экономики разработки и производства сложной продукции, а экономисты не представляют сущность объектов разработки - программных средств, а также особенностей их создания, технологического процесса и применения. Объективно положение осложнено трудностью измерения характеристик таких объектов. Широкий спектр количественных и качественных показателей, которые с различных сторон характеризуют содержание этих объектов, и невысокая достоверность оценки их значений, определяют значительную дисперсию при попытке описать и измерить свойства создаваемых или используемых программных продуктов.

Разработка теоретических положений и создание на их основе научно-методического аппарата поддержки принятия управленческих решений -изготовителем объектов специального назначения, с использованием современных информационных технологий, позволила выработать рекомендации по рациональному управлению предприятиями -изготовителями ОСИ и определить такую их совокупность, которая обладает экономической устойчивостью. При этом на базе разработанною научно-методическою аппарата обоснована и программно реализована расчетно-логическая система управления предприятием - изготовителем ОС11 в современных условиях, обеспечивающая повышение оперативности решения поставленной задачи. Оценка эффективности вариантов распределения заказов на РЛС с помощью системы принятых показателей позволила сделать вывод о предпочтительности варианта предложения, сформированного разработанным методом.

Направление дальнейших исследований обусловленное внедрением новых информационных технологий в практику связано с расширением как структуры системы ППР за счет внедрения новых методов исследования таких как базы данных и знаний. Актуальность внедрения подобных систем объясняется, в первую очередь, тем, что в результате резкого оттока молодых специалистов утрачена преемственность поколений и знания ведущих специалистов оказались "невостребованными".

В заключении отметим, что все теоретические результаты исследований, приведенные в работе, завершаются разработкой конкретных методик, которые внедрены и реализованы в НИИ ИТ и внедрены в учебный процесс Тверского технического университета, ВА ВКО, Пензенского ГУ и Тверского филиала Балтийскою государственного технического университета «ВОЕНМЕХ».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кононов, Иван Владимирович, 2006 год

1. Тихомиров В.А. Модели и методы стратегического управления сложными социально-экономическими и технологическими системами: Монография. Тверь: ВУ ПВО, 2003.

2. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Совершенствование информационного подхода к оценке принимаемых решений.// Статья. Сборник докладов XXVII НТК в/ч 33157, 2002 0.2 п.л.

3. Г.И. Андреев, В.И. Волчихин, В.А. Тихомиров. Основы управления предприятием. Том 2. Методы и технологии управления предприятием в условиях неопределенности -М.: Финансы и статистика, 2006.

4. Тихомиров В.А., Громов В.А., Кононов И.В. Разработка инструментальных средств базы знаний экспертной системы сопровождения испытаний //Статья. Оборонная техника, 2000. №7-8. 0,4 пл./0,1 п.л.

5. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. М: Финансы и статистика, 1999.

6. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. М.: ВЛАДОС, 1994.,

7. Анохин П. К. Психическая форма отражения действительности //Ленинская теория отражения и действительность. София: Наука и искусство, 1973.

8. Шмальгаузен И. И. Организм как целое в индивидуальном и историческом развитии. М.: Изд-во АН СССР, 1969.

9. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2002.

10. Винер 11. Кибернетика и общество. М.: Изд-во иностр. лит., 1958.

11. Спиркин А.Г. Философия. -М.: Гардарика, 1998.

12. Блехман И.И., Мышкис А.Д., Пановко Я.Г. Механика и прикладная математика. М.: Наука, 1990.

13. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984., Иванилов Ю.П.

14. Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Наука, 1979.

15. Петров А.А. Проблемы математическою описания экономических процессов и системное описание экономики // Математическое моделирование. Процессы в сложных экономических и экологических системах.-М.: Паука, 1986.

16. Столерю Ф. Равновесие и экономический росг. М.: Статистика, 1974.

17. Терехов JI.JI. Производственные функции. -М.: Статистика, 1974.

18. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. -М.: Финансы и статистика, 1989.

19. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике. М.: Паука, 1979.

20. Миронов В. М. Макропроектирование автоматизированных производственных систем. -М.: Машиностроение, 1991.

21. Поспелов Д.А. Логико-лиш вистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981.

22. Чечкин А.В. Математическая информация. М.: Наука, 1991.

23. Многопользовательский сетевой комплекс полной автоматизации фирмы (корпорации) Галактика. М.: АО «Новый атлант»; НТО «ТОП СОФТ», 1998.

24. Гаврилов ДА. Управление производством на базе стандарта MRPII. -СПб.: Питер, 1998.

25. Inmon W. Н. Building the Data Warehouse. New York: John Wiley & Sons, Inc., Codd E. F., Codd S. B.

26. Codd E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates, 1993.

27. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД. 1996. - № 4. - С. 5570.

28. Раден Н. Данные, данные и только данные // ComputerWeek-Москва. -1996.-№8.-С. 28.

29. Parsaye К. Surveying Decision Support: New Realms of Analysis // Database Programming and Design. 1996. - № 4.

30. An Introduction to Multidimensional Database Technology. Kenan Systems1. Corporation, 1995.

31. Кречетов H., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // ComputerWeek-Москва. 1997. - № 14-15. - С. 32-39.

32. Информатика. / Под ред. Макаровой H.B. М.: Финансы и статистика, 2000.

33. Андреев Г.И., Волчихин В.И. и др. Основы управления предприятием. Современные тенденции в управлении. Книга 1 М.: Финансы и статистика, 2005.

34. Адлер Ю.П., Марков Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: 11аука, 1976.

35. Баженова И. 10. VISUAL С++ 6.0, М.: Диалог - МИФИ, 1999.

36. Елманова П.З., Кошель С.П. Введение в Borland С++ Builder. М.: Диалог -МИФИ, 1997.

37. Хьюз К., Хыоз Т. Параллельное и распределенное программирование на С++.-М.: Изд. дом «Вильяме», 2004.

38. Кононов И.В. Агентпо-ориентированная модель формирования элементов системы поддержки принимаемых решений// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №27 Тверь: ВА ВКО, 2004. 0.7 пл.

39. Рузавип ГЛ. Роль и место абдукции в научном исследовании//Вопросы философии — 1998.—№ 1.—С. 50-57.

40. Канке В.А. Основные философские направления и концепции науки. -М.: JIoioc, 2000.

41. Палюх Б.В., Тихомиров В.А., Кононов И.В. Методологические аспекты создания агентно-ориентированной архитектуры системы поддержки принимаемых решений//Статья. Сборник IIMM адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. 1.7 п.л./0.4 пл.

42. Кононов И.В. Методика адаптации агентно-ориентированное подхода к созданию системы иоддержки принимаемых решений // Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: В А ВКО, 2005. -0.8 пл.

43. Палюх Б.В., Кононов И.В. Концептуальная модель системе поддержки принимаемых решений основанная на технологии «классной доски»//Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. 0.9 Н.Л./0.4 пл.

44. Тихомиров A.B., Кононов И.В. Разработка методов и алгоритмов стратегического прогнозирования развития сложных интегрированныхструктур. // Монография. -Тверь: НПО «Российские Инновационные технологии», 2005. 120 с.

45. Глушков И.П., Мельников И.Д., Остапенко С.Н., Потапов М.А., Тихомиров В.А. Обоснование структуры функциональных задам системы управления развитием ВВТ и исследование причин и источников возникновения проблемных ситуаций. Тверь: ВУ ПВО 2001.

46. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. -М.: Финансы и статистика, 2002.

47. Мину М. Математическое программирование. Теория и алгоритмы. М: Наука, 1990.

48. Мартыщенко JI.A., Тихомиров В.А. Вероятностно-статистические методы праксеологического анализа разработок и оценки технических решений -JI.: МО РФ, 1992.

49. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Построение информационно-вероятностной модели оценки качества промышленной продукции //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2003. 145 - 147 с.

50. Тихомиров В.А., Тихомиров Вл.А. Концепция динамического времени в контексте информационных технологий. Программные продукты и системы № 2, 2003.

51. Тихомиров В.А., Тихомиров Вл.А. Понятия «информация» и «энтропия» в контексте фундаментальной мировоззренческой и методологической проблемы. Программные продукты и системы № 5, 2005.

52. Волчихин В.И., Тихомиров В.А. Концепция информационно-вероятностного подхода в теории принятия решений. Пенза: Г1ГУ, 2000.

53. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Реализация блока стратегическою прогноза системы поддержки принимаемых решений на основе агентно-ориентированной модели//Статья. Сборник IIMM адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. 1.1 п.л./0.4 пл.

54. Englemore, Robert, and Tony Morgan. Blackboard Systems. Wokingham, England: Addison-Wesley, 1988.

55. Кононов И.В. Формирование «Единого информационного пространства» на основе телекоммуникационных и радио локационных систем.// Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №28 Тверь: ВА ВКО, 2005. 0.3 пл.

56. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Модель «классная доска» методология создания архитектуры системы поддержки принимаемых решений//Статья. Сборник НММ адъюнктов и соискателей №29 Тверь: ВА ВКО, 2006. - 1.2 п.л./0.4 п.л.

57. Искусственный интеллект: Справочник. -М.: Радио и связь, 1990. // в 3-х кн. Кн.2: Модели и методы. //Под. ред. Д.А. Поспелова.

58. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование (организация систем) -М.: Радио и связь, 1991.

59. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Проблемные вопросы исследования сложных систем. //Сборник стате й международной конференции «11адежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. 23 - 27 с.

60. Тихомиров В.А., Кононов И.В. Формулирование обобщающей цели в сложных системах. //Сборник статей международной конференции «Надежность и качество», -Пенза: ПГУ, 2004. 163 - 164 с.

61. Анкудинов И.Е., Тихомиров В.А., Мушков А.Ю. Влияние задержек платежей и налоговой политики государства на финансовое состояние предприятия исполнителя оборонного заказа. Филиал академии ПВЭ и Ф, труды научно-теоретической конференции, 1998.

62. Кононов И.В. Информационно-вероятностная модель осуществления долгосрочного прогноза //Сборник тезисов докладов Третьей Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе итехнике», М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 161 - 163 с.

63. Кононов И.В. Формализация информационно-вероятностного метода стратегической оценки принимаемых решений. //Статья. Труды докладов международно-го симпозиума "Надежность и качество 2003" Пенза: ИГУ, 2003.-0.7 п.л.

64. Организация, планирование и управление авиационными научно-производственными организациями. -М.: Машиностроение, 1985.

65. Организационно-экономические проблемы научно-технического прогресса./ Под ред. B.C. Куприянова. М.: Высшая школа, 1990.

66. Седов Е.А. Эволюция и информация -М.: Наука, 1976.

67. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики.-М.: Паука, 1978. -Выи. 33.-с. 5-68.

68. Диалектика познания сложных систем. / под ред. Тюхина B.C. -М.: Мысль, 1988.

69. Кононов И.В. Общие вопросы внедрения новых информационных технологий в практику исследований. //Статья. Серия А выпуск 3(47). М: ЦВПИ МОРФ, 2001.-3 п.л.

70. Тихомиров В.А. Методика формирования лингвистических переменных, характеризующих риск возникновения нежелательных последствий./ Статья. Труды докладов международного симпозиума "Надежность и качество 2001" -Пенза: ПГУ, 2001, с.75 89.

71. Мелихов А.Н., Бернштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечекой логикой. -М.: Наука, 1990.

72. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. Универсальная шкала. Изв. Ан СССР. Тех. Кибернетика. т 6, 1977.-c.3- 11.

73. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методыэкспертных оценок.-М.: Статистика, 1980.

74. Тихомиров В.А. Научные основы и организация теоретико-экспериментальной оценки качества РСЗО на этапах жизненного цикла. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. -Пенза: ВАИУ, 1996.

75. Джонсон И., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных. -М.: Мир, 1980.

76. Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн.З. Программные и аппаратные средства: справочник под ред. Захарова В.П., Хорошевского В.Ф. -М.: Радио и связь, 1990.

77. Ильичев A.B., Волков В.Д., Грушанский В.А. Эффективность проектируемых элементов сложных систем. М.: Высшая школа, 1982.

78. Методика (основные положения) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений.-М.: Статистика, 1977.