Алгоритмизация построения согласованных расписаний функционирования многоагентных систем (на примере проектной и образовательной деятельности) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Добрынин Алексей Сергеевич

• Добрынин Алексей Сергеевич
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Добрынин Алексей Сергеевич

Введение

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ ПОДХОДОВ К СОСТАВЛЕНИЮ РАСПИСАНИЙ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Базовые понятия и структурные схемы многоагентных организационных систем

1.2 Обзор известных задач и методов теории расписаний

1.2.1 Основные направления исследований

1.2.2 Виды расписаний

1.2.3 Математические модели расписаний

1.2.4 Методы неинформированного поиска в задачах синтеза расписаний

1.2.5 Методы информированного поиска в задачах синтеза расписаний

1.3 Принцип согласованного планирования и его использование в задачах составления расписаний для многоагентных систем

1.4 Постановки задач построения согласованных расписаний для проектной и образовательной деятельности

1.5 Декомпозиция задачи построения согласованных расписаний для проектной деятельности

1.6 Компоненты модельно-алгоритмического комплекса построения согласованных расписаний для проектной деятельности

ГЛАВА 2. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СОГЛАСОВАННЫХ РАСПИСАНИЙ ДЛЯ ПРОЕКТНО-ПРОЦЕССНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

2.1 Стандарты построения, разработки и сопровождения ИТ-систем

2.2 Нормирование длительности работ, выполняемых в соответствии с расписанием

2.3 Особенности тестирования алгоритмов построения расписаний

2.4 Процедура построения непрерывного расписания

2.4.1 Примеры тестовых задач построения непрерывных расписаний

2.5 Алгоритм построения расписаний в условиях временных прерываний

2.5.1 Частные задачи синтеза расписаний при временных прерываниях

2.5.2 Оценка вычислительной сложности алгоритма

2.6 Жадный алгоритм определения критического пути в орграфе

2.7 Доменная классификация активов при составлении расписания

2.8 Жадный алгоритм семантического распределения активов

2.9 Решение конкретных задач синтеза согласованных расписаний

2.9.1 Построение согласованного расписания разработки и внедрения ИТ-проекта

2.9.2 Построение согласованного расписания на примере автотранспортного предприятия

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СОГЛАСОВАННЫХ РАСПИСАНИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

3.1 Структура системы построения расписаний и формализация предпочтений агентов

3.2 Модельные компоненты задачи разработки университетского расписания

3.3 Декомпозиционная процедура построения расписаний

3.4 Алгоритм приоритетного последовательного распределения учебных работ и активов

3.5 Сравнительное моделирование действующей и новой системы построения расписаний

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Перечень терминов и обозначений

Приложение А. Справка по внедрению результатов диссертационного исследования в условиях предприятия ООО «Градэко»

Приложение Б. Справка об использовании результатов диссертационного исследования в учебном процессе ФГБОУ ВО «СибГИУ»

Приложение В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмизация построения согласованных расписаний функционирования многоагентных систем (на примере проектной и образовательной деятельности)»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Развитие подходов, методов и технологий составления расписаний является ключевым направлением повышения эффективности функционирования технических, производственных и социально-экономических систем. Опираясь на принцип согласованного планирования, сформированный в теории управления организационными системами, данное исследование рассматривает новый класс задач построения, так называемых, согласованных расписаний, которые явно учитывают не только интересы планирующего центра, но и исполнителей планируемых работ.

Составление и реализация расписаний является исключительно важной формой координирующего управления человеческой деятельностью в области образования, медицины, спорта, промышленного производства, компьютерной техники, транспорта и т. д. Большой вклад в теорию и практику решения задач составления расписаний внесли отечественные ученые: В. С. Танаев, Ю. Н. Сотсков, Н. Н. Клеванский, В. А. Струсевич, А. В. Куренков, Ю. С. Быков, Г. Б. Рубальский, М. Е. Корягин, С. В. Севастьянов, А. А. Лазарев, В. И. Левин и др. Также следует отметить значительный вклад зарубежных специалистов в исследование данной проблематики. Мировую известность получили работы зарубежных ученых: R.V. Conway, W. L. Maxwell, L.V. Miller, M. W. Carter, E. Burke, C. C. Gotlieb и других.

В последние годы защищен ряд прикладных диссертационных работ, посвященных задачам разработки производственных, транспортных и учебных расписаний, среди которых можно выделить работы молодых ученых: С. В. Веревкина, Н. Н. Клеванского, К. С. Галузина, О. С. Семеновой, С. А. Костина, М. Г. Маслова, В. А. Бардадым, Е. А. Макарцовой, Г. Ф. Назимовой и других.

Цель исследования. Повышение эффективности многоагентных организационных систем в различных сферах деятельности, за счет разработки алгоритмов и механизмов составления согласованных расписаний их функционирования.

К основным задачам диссертационной работы относятся: 1 конкретизация принципа согласованного планирования и формализация задачи построения согласованных расписаний с использованием элементов теории управления организационными системами;

2 разработка модельно-алгоритмического комплекса (МАК), включающего известные и новые алгоритмы для построения согласованных расписаний;

3 алгоритмизация решения конкретных задач построения согласованных расписаний применительно к проектной и образовательной деятельности;

4 определение нормативных длительностей планируемых работ;

5 разработка механизма учета предпочтений и приоритетов исполнителей расписания.

Объект исследования - системы построения расписаний для управления деятельностью людей в многоагентных организационных системах (МОС).

Предмет исследования - задачи, алгоритмы и механизмы построения согласованных расписаний, применительно к управлению проектной деятельностью и учебным процессом университета.

Методы исследования. В работе использовались методы теории активных систем, теории управления организационными системами, теории расписаний, системного анализа, векторной оптимизации, теории множеств, теории графов, компьютерного моделирования.

Работа соответствует паспорту специальности: 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах. Задачи диссертационной работы относятся к областям исследований паспорта специальности: 2, 6, 9.

Научная новизна.

1 Конкретизация принципа согласованного планирования в задачах составления руководящим центром расписаний выполнения работ в многоагентных организационных системах, отличающаяся комплексным учетом предпочтений (требований, пожеланий) исполнителей работ (агентов).

2 Алгоритмические процедуры построения расписаний, разработка математических моделей общих задач синтеза расписаний, отличающихся использованием моделей запросов и пожеланий в форме мягких ограничений, а также их декомпозиция.

3 Конкретные алгоритмы для решения частных задач составления согласованных расписаний, в том числе: алгоритм построения расписания, учитывающий прерывания; алгоритм семантического распределения активов по работам, отличающиеся учетом пожеланий (запросов) исполнителей работ при составлении расписания.

4 Механизм определения нормативной длительности планируемых работ, отличающийся применением метода ретроспективной оптимизации в сочетании с методом принятия решений на основе прецедентов.

5 Механизм учета предпочтений и приоритетов исполнителей расписания, отличающийся комбинированием индивидуальных и групповых оценок.

Теоретическая значимость состоит в разработке и конкретизации нового класса задач построения согласованных расписаний, а также способов и алгоритмов их решения применительно к многоагентным организационным системам, в которых составителем расписания является руководящий центр, а подчиненные ему агенты - исполнителями или пользователями. При этом руководящий центр должен учитывать интересы (предпочтения) агентов. Рассматриваемая задача планирования расписания, в соответствии с положениями теории управления организационными системами называется задачей построения согласованных расписаний.

Практическая значимость работы заключается в создании методов, алгоритмов и компьютерных программ, которые могут быть использованы для разработки автоматизированных и автоматических систем построения согласованных расписаний в различных сферах деятельности человека, в частности: для управления пассажирскими перевозками, строительными работами, проектной, производственной, исследовательской, учебной и иной деятельностью; в преподавании дисциплин для студентов вузов соответ -ствующих направлений подготовки.

Реализация результатов работы.

Разработанное автором программное обеспечение ТМВшМег (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 214613280), состоящее из множества подсистем, позволяет формировать согласованные расписания различного применения. В частности оно апробировано в условиях ФБГОУ ВО «Сибирский государственный индустриальный университет», для планирования работ по созданию системы мониторинга деятельности профессорско-преподавательского состава (ППС), а также для сравнительного моделирования разработанных и действующих процедур построения учебных расписаний. Кроме того, данное программное обеспечение передано для решения задач календарного планирования в условиях автотранспортного предприятия ООО «Градэко».

Положения, выносимые на защиту:

1 Математические модели общих задач составления согласованных расписаний, в которых предпочтения отдельных исполнителей работ отражаются в критериях и (или) ограничениях или дополнены согласованным механизмом их стимулирования.

2 Декомпозиционный подход к решению общих задач построения согласованных расписаний.

3 Многоуровневый модельно-алгоритмический комплекс для построения согласованных расписаний с совместным использованием известных и предлагаемых алгоритмов.

4 Механизмы определения предпочтений и приоритетов агентов организационной системы, а также нормирования длительности планируемых работ.

5 Конкретные алгоритмы составления согласованных расписаний для управления проектной деятельностью и учебным процессом университета.

Личный вклад автора включает: применение принципа согласованного планирования для задач построения расписаний в многоагентных организационных системах; построение математических моделей общей и частных задач формирования согласованных расписаний функционирования МОС; разработку информационного и алгоритмического обеспечения подсистем решения частных задач построения расписаний; разработку конкретных алгоритмов для построения проектных и вузовских согласованных расписаний; программную реализацию и моделирование разработанных алгоритмов.

Достоверность результатов и выводов исследования обеспечивается правильным применением (с учетом предпосылок и ограничений) методов математического и численного моделирования с использованием современных разработок теории управления организационными системами, теории принятия решений, теории расписаний, теории графов. Исследование алгоритмов осуществлялось с использованием разработанного программного обеспечения на множестве реальных и тестовых структур данных.

Результаты работы подтверждены использованием: на автотранспортном предприятии ООО «Градэко» (г. Новокузнецк) - при решении задачи автоматизированного построения расписаний для управления обслуживанием и ремонтами, а также эксплуатацией транспорта; в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего образования «Сибирский государственный индустриальный универси-

тет» - при разработке системы мониторинга эффективности деятельности профессорско-преподавательского состава, а также в учебном процессе.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и получили положительную оценку на восьми научно-практических конференциях: XX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-2007» (Ярославль, 2007); II Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых в рамках фестиваля научной мысли «Регионы России» (Томск, 2012); I Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (Екатеринбург, 2012); II Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (Екатеринбург, 2013); регулярных всероссийских конференциях (с международным участием) «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» AS-2007, 2011, 2013, 2015, 2017 (Новокузнецк).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 печатных работ в ведущих рецензируемых научных журналах, представленных в перечне ВАК, из которых одна опубликована в реферативной базе Scopus. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Результаты работы опубликованы в сборниках трудов 8 научно-практических конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Объем работы составляет 186 страниц, в том числе 58 рисунков, 16 таблиц, библиография из 137 наименований.

В первой главе «Анализ известных подходов к составлению расписаний и выбор направления исследования» представлен аналитический обзор по тематике мно-гоагентных организационных систем, общей теории расписаний, определена концепция согласованных расписаний, сделаны постановки задач диссертационной работы. Приводится важная, с точки зрения цели исследования, классификация задач составления расписаний, многие из которых имеют общие элементы. Большой интерес представляет возможность формирования и использования типовых алгоритмических блоков для решения подобных задач. Основной, из рассматриваемых в диссертационной работе, является идея о том, что в процессе построения расписания должны учитываться требования и пожелания его исполнителей или пользователей. Это особенно важно в условиях, ко-

гда составитель расписания (руководящий центр) не полностью информирован в отношении целей и предпочтений исполнителей работ.

Вторая глава «Алгоритмизация построения согласованных расписаний в проектно-процессной деятельности» диссертационной работы рассматривает вопросы синтеза расписаний для различных форм деятельности человеческих коллективов. Рассматривается алгоритм построения расписаний в условиях прерываний, который позволяет строить расписания с учетом жестких временных ограничений, использовать агрегированные интервалы времени при формировании ограничений. Также описан алгоритм семантического распределения активов с учетом пожеланий исполнителей работ, который опирается на модели доменной классификации в задачах проектной деятельности. Сформулированы и решены частные задачи синтеза расписаний различных типов, для представленных в работе постановок, в том числе большой размерности. Выполнен анализ вычислительной сложности алгоритма построения расписаний в условиях прерываний, в зависимости от объема вычислений, и приведены практические рекомендации по его эффективному использованию.

Третья глава «Алгоритмизация построения согласованных расписаний в образовательной деятельности» диссертации описывает частную задачу построения согласованных университетских расписаний, с учетом пожеланий исполнителей работ -преподавателей и студенческих групп. Приведена математическая модель задачи построения учебных расписаний на примере университета, которая учитывает множество разноплановых ограничений. Математическая модель включает в себя ограничения, накладываемые на ресурсы, ограничения учебных планов, ограничения на временные окна, а также модель пожеланий исполнителей работ.

Рассматривается алгоритм точечного распределения работ с учетом сортировки потоков данных по приоритетам преподавателей и группам обучаемых. Отличительной особенностью представленного алгоритма является использование механизмов иерархического распределения на общей временной сетке для нескольких потоков с учетом различных приоритетов. Существенное снижение объема машинных вычислений может быть получено за счет:

1) использования непересекающихся множеств активов для отдельных кафедр;

2) разделения интервалов временной сетки для расписаний различных типов;

3) синтеза общего расписания для факультета (института) путем объединения отдельных, частных расписаний.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ ПОДХОДОВ К СОСТАВЛЕНИЮ РАСПИСАНИЙ И ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Базовые понятия и структурные схемы многоагентных

организационных систем

Термин «агент» в данном исследовании обозначает любую сущность, которая способна действовать (самостоятельно и целенаправленно), в том числе, - человека (лат. agere - действовать). Дополнительным, но не обязательным, атрибутом агента является способность принимать решения. Очевидно, «компьютерные агенты», описанные в трудах по искусственному интеллекту [78, 131], обладают некоторыми отличительными характеристиками, по сравнению с традиционным программным обеспечением для реализации управлений. К таким характеристикам относятся: способность агента функционировать под автономным управлением, оценивать свое состояние и воспринимать воздействия окружающей среды, существовать в течение продолжительного периода времени, адаптироваться к изменениям, обладать способностью взять на себя достижение целей, поставленных другими. Вопросам построения моделей агентов для много-агентных систем также посвящены исследования [44, 45].

Понятию «агент» [44, 45, 78] в данном исследовании уделяется пристальное внимание. Ранние исследования агентных систем были выполнены специалистами в области искусственного интеллекта, которые внесли значительный вклад в развитие базового понятийного аппарата. Другие аспекты управления многоагентными системами также исследуются теорией управления организационными системами [12, 13, 73, 74]. Активным или интеллектуальным [78] будем называть агента, который способен формировать собственные цели и обладает определенными ресурсами для их достижения. Следует отметить очевидные различия, которые существуют между биологическими, техническими и программными агентами.

Термины и определения, используемые в данной работе, не противоречат формулировкам теориям искусственного интеллекта и организационных систем. Интел-

лектуальным (активным) агентом будем считать любую сущность, которая способна пройти тест Алана Тьюринга [131]. Рациональным [78] называется агент, который действует таким образом, чтобы можно было достичь наилучшего результата в конечном факторном пространстве или, в условиях неопределенности, наилучшего ожидаемого результата.

Нетрудно догадаться, что рациональный агент является частным случаем интеллектуального агента, поскольку все навыки, требуемые для прохождения теста Тьюринга, позволяют также осуществлять рациональные действия. Ограниченно-рациональным назовем агента, способного действовать в тех ситуациях, когда собственных возможностей по анализу и переработке информации (в том числе, технических) не хватает даже для решения типовых задач А1 [78, 131], таких как «машинное зрение», «машинное обучение». Многие объективные проблемы искусственного интеллекта не могут быть разрешены в ближайшем будущем, вследствие низкой производительности современных вычислительных архитектур, а также отсутствия быстродействующих алгоритмов для детерминированной машины Тьюринга. Часть задач искусственного интеллекта, к примеру, семантический поиск в многомерном факторном пространстве, являются КР-трудными [21, 78].

Исследования в области искусственного интеллекта и многоагентных систем привели к уточнению ряда терминов и появлению новых формулировок последнего поколения, обусловленных невозможностью достижения первоначально поставленных целей. В частности, под «агентом» также будем подразумевать любую сущность (биологическую, техническую, программную), которая воспринимает воздействия внешней среды с помощью сенсоров и воздействует на среду с помощью исполнительных органов (устройств). Возможности «искусственных нейронных сетей» оказались достаточно ограниченными на практике, вследствие недостаточного, для систем реального времени, быстродействия и высоких затрат на обучение. Воспользуемся термином «восприятие» для обозначения полученной агентом информации / из окружающей среды, в момент времени t. Последовательностью актов восприятия /= {/^Лг,-^Лп} агента является полная история событий, которые были зафиксированы агентом в моменты времени ¿2, ■■■, V Таким образом, выбор интеллектуальным агентом действия уаг в любой конкретный момент времени зависит от его опыта Ех (или результатов обучения) и последовательности актов восприятия /¿п, наблюдавшихся до момента выбора. Если суще-

ствует возможность определить, какое действие уаг будет выбрано агентом после его обучения и последовательности актов восприятия, то может быть сформулировано определение агента формальными методами. С точки зрения математики, это равносильно утверждению, что поведение агента может быть описано с помощью некоторой функции агента /(Аг). Оператор /([£*,/]) = Уаг отображает зависимость действия уаг от результатов обучения (опыта) и последовательности актов восприятия. В случае ограниченно-рационального агента (обучение которого ограничено в силу разных причин), поведение агента может быть описано выражением f(J) = уаг.

Важно отличать понятия технических и биологических агентов. Для технических агентов выбор действия есть функция от обучения и восприятия уаг = /([fix,/]) [1], для биологических агентов, при использовании «гипотезы экономического поведения», действие агента есть функция от его затрат и прибыли [12, 13, 72]. Целевую функции биологического агента (активного элемента) можно представить выражением (1):

ФагФ = Чаг(Т) - Саг(!) ^ Шах (1)

где Яаг(Т) - доход агента, саг(/) - затраты агента в пространстве его восприятия J.

Функциональная структура технического агента может быть представлена в виде замкнутой системы управления. Роль управляющей подсистемы (ПС) в данном случае может играть некий аналог биологического мозга человека или других биосистем -«нейронная» (или семантическая) сеть, реализующая функции, необходимые для прохождения полного теста Тьюринга или совокупность типовых подсистем AI (рис. 1).

Рисунок 1 - Функциональная структура технического агента

На некоторой /-й итерации технический агент посредством органов восприятия (датчиков) получает данные /1 о параметрах среды, которые характеризуют «измененную действительность». Агент аг 6 Агг, с использованием собственной (или импортированной извне) подсистемы выработки задания (целей управления) и механизмом анализа /(/), формирует действия уаг, направленные на изменение окружающей среды (придание ей желаемых свойств). Подобная архитектура может применяться при создании роботов с ограниченными способностями обучения.

Теория управления организационными системами - ТУОС, [12, 13, 73, 74] рассматривает различные задачи и механизмы управления и взаимодействия между людьми в организациях. Агент в (ТУОС) - теории управления организационными системами это

/ и \ и и и

человек (или группа людей), активный элемент, который способен действовать, а также обрабатывать зрительную и текстовую информацию, что не противоречит данным выше определениям. Понятийный и терминологический аппарат в области искусственного интеллекта и теории управления организационными системами во многом подобен. Отличия заключаются лишь в предметной области. Если методики искусственного интеллекта охватывают «новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать, ...машин, обладающих разумом в полном и буквальном смысле этого слова» [88, 130], то ТУОС изучает организации, «чтобы в них жить» [12].

Согласно [12], организация - это:

а) внутренняя упорядоченность, согласованность взаимодействия более или менее дифференцированных и автономных частей целого, обусловленная его строением;

б) совокупность процессов или действий, ведущих к образованию и совершенствованию взаимосвязей между частями целого.

Многоагентная организационная система есть объединение людей, совместно реализующих некоторую программу или цель, которые действуют на основе определенных процедур и правил, то есть механизмов управления [12].

Теория управления организационными системами рассматривает модели управления на основе взаимодействия управляемых субъектов - агентов и центра. Простейшая организационная система (ОС) состоит из управляющего органа - центра (Ц) и управляемого субъекта - агента (Аг), который управляет техническим объектом (рис 2). На входе объекта имеются: управляющие воздействия и центра и воздействия внешней среды 0; на выходе - действие уаг управляемого объекта и параметры (характеристики)

5 его состояния. Естественно, механизмы такого управления реализуются в рамках социально-экономического взаимодействия. К основным можно отнести следующие виды

управления в организационной системе:

а) управление деятельностью агента в МОС (установление целей и определение порядка действий);

б) управление составом МОС;

в) управление структурой МОС;

г) институциональное управление (управление ограничениями и нормами деятельности);

г) мотивационное управление (управление предпочтениями и интересами);

д) информационное управление (управление информацией, которой обладают участники ОС на момент принятия решений).

Управляющий центр

и 3

Агент

Объект агента

(технический)

Рисунок 2 - Структура простейшей организационной системы управления: Ъ - результат деятельности, у - управляющие действия агента, 0 - внешняя обстановка; /0, / -информация об обстановке, доступная центру и агенту соответственно; и - вектор управлений центра; 50,5 - информация о состоянии объекта и сведения, передаваемые от агента - центру

Постановкам задач планирования и разработкам методов управления сложными организационными (многоагентными) системами в последнее время уделяется значительное внимание со стороны многих исследователей. Этот интерес увеличивается естественным образом, поскольку эффективное решение задач планирования обеспечивает увеличение производительности, повышение качества обслуживания и гибкости, а также снижение затрат. Предполагается, что желаемые значения показателей эффективности могут быть достигнуты с помощью системы поддержки принятия руководством более эффективных решений [12, 13, 73] на различных уровнях иерархии планирования.

В настоящее время наиболее изучено производственное планирование и управление, подходы к которому и полученные результаты полезны и для других сфер деятельности. Широко распространены системы по производству товаров и услуг с сетевым представлением технологических процессов и ограниченными ресурсами. Их удельный вес составляет до 75 % всех типов производств не только в России, но и во всем мире. К таким производствам, в частности, относятся [19, 20]:

1) производства дискретного типа;

2) производства «под заказ»;

3) рабочий цех;

4) производства по изготовлению партий;

5) строительные производства;

6) системы планирования и оперативного управления проектами;

7) деятельность в сфере информационных технологий;

8) управление жизненным циклом ИТ-продуктов в бизнесе.

Несмотря на серьезную проработку отдельных направлений теории построения расписаний для организационных систем, в науке и на рынке отсутствуют эффективные прикладные разработки для построения расписаний, позволяющие согласовать цели планирующих органов с целями активных агентов (активных систем), участвующих в реализации расписаний или с целями больших масс людей, пользующихся услугами, предоставляемыми по расписанию.

Конкретизируем структуру простейшей организационной системы управления, представленной на рисунке 2. К важнейшим вопросам, рассматриваемым в данной работе, относятся вопросы составления согласованных планов (расписаний). «Согласованным называется план, выполнение которого выгодно агенту» [13]. Принцип согласованного планирования предполагает:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Добрынин Алексей Сергеевич, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдеев, В. П. Построение моделей в системах управления / В. П. Авдеев // Изв. вузов. Черная металлургия. - 1981. - № 12. - С. 100 - 105.

2. Восстановительно-прогнозирующие системы управления / В. П. Авдеев, В. Я. Карта-шов, Л. П. Мышляев, А. А. Ершов // КемГУ. - Кемерово, 1984. - С. 81 - 83.

3. Авдеев, В. П. О восстановительно - прогнозирующем регулировании технологических процессов / В. П. Авдеев, Л. П. Мышляев, В. Н. Соловьев // Изв. вузов. Черная металлургия. - 1978. - № 10. - С. 165 - 168.

4. Адельсон-Вельский, Г. М. О некоторых вопросах сетевого планирования / Г. М. Адельсон-Вельский // Исследования по дискретной математике : сб. / под ред. Г. М. Адельсон-Вельского. Москва : Наука, 1973. - С. 105 - 134.

5. Акулич, И. Л. Математическое программирование в примерах и задачах : учебное пособие / И. Л. Акулич. - 3-е изд., стер. - Санкт-Петербург : Лань, 2011. - 352 С.

6. Афанасьев, В. А. Определение возможного минимума продолжительности выполнения комплекса работ / В. А. Афанасьев, В. В. Карелин // Кибернетика. - 1986. - № 1. - С. 89 - 90.

7. Афитов, Э. А. Планирование на предприятии : учеб. пособие / Э. А. Афитов. - 2-е изд., переработ. и доп. - Мн. : Выш. шк., 2005. - 302 С.

8. Беленький, А. С. Применение моделей и методов теории расписаний в задачах оптимального планирования на грузовом транспорте: Обзор / А. С. Беленький, Е. В. Левнер // Автоматика и телемеханика. - 1989 - №1 - С. 3 - 77.

9. Белов, И. С. Алгоритм в одномаршрутной задаче календарного планирования / И. С. Белов, Я. Н. Столин // Математическая экономика и функциональный анализ. - Москва : Наука, 1974. - С. 248 - 257.

10. Бурдюк, В. Я. О задаче т станков (т > 2) / В.Я. Бурдюк // Кибернетика. - 1969. - № 3. - С. 74 - 76.

11. Бурдюк, В. Я. Теория расписаний. Задачи и методы решений / В. Я. Бурдюк, В. В. Шкурба // Кибернетика. - 1971. - № 1. - С. 89 - 102.

12. Бурков, В. Н. Введение в теорию управления организационными системами / В. Н. Бурков, Н. А. Коргин, Д. А. Новиков / Под. ред. чл. -кор. РАН Д. А. Новикова. М. : Либ-роком, 2009. - 264 С.

13. Бурков, В. Н. Основы математической теории активных систем / В. Н. Бурков. -Москва: Наука, 1977. - 255 С.

14. Варшавский, П. Р. Реализация методов поиска решения на основе аналогий и прецедентов в системах поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Вестник МЭИ, № 2, 2006. - С.77 - 87.

15. Оптимизация планирования и управления транспортными системами / Е. М. Васильева [и др.]; Под. ред. В. Н. Лившица. - Москва : Транспорт, 1987. - 208 С.

16. Вахания, Н. Н. Построение сокращенного дерева вариантов для общей задачи теории расписаний / Н. Н. Вахания // Дискретная математика. - 1990. - Т. 2. - № 3. - С. 10 - 20.

17. Нанесение экспериментальных воздействий на прогнозируемые рабочие управления / В. И. Веревкин [и др.] // Изв. вузов. Черная металлургия. - 1975. - № 6. - С. 163-166.

18. Галузин, К. С. Математическая модель оптимального учебного расписания с учетом нечетких предпочтений [Текст] : автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук : 05.13.18 / Галузин Константин Станиславович ; Пермский гос. техн. ун-т. - Пермь, 2004. - 20 с. : ил. -Библиогр. : с.16.

19. Голенко, Д. И. Статистические методы сетевого планирования и управления / Д. И. Голенко. - Главная редакция физико-математической литературы издательства Наука, Москва : 1968. - 400 С.

20. Голенко, Д. И. Оптимизация календарных планов методами направленного поиска / Д. И. Голенко, Ю. Я. Тарнопольский // Кибернетика. - 1970. - № 6. - С. 138 - 144.

21. Гэри, М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи / М. Гэри, Д. Джонсон. - Москва : Мир, 1982. - 416 С.

22. Данильченко, А. М. Приближенный алгоритм решения задачи трех станков / А. М. Данильченко, С. Н. Левченко, А. В. Панишев // Автоматика и телемеханика. - 1985. - № 7. - С. 133 - 139.

23. Дейкстра, Э. Д. Взаимодействие последовательных процессов: пер. с англ. / Э. Д. Дейкстра //Языки программирования. Москва : Мир, 1972. - С. 9 - 86.

24. Дейт, К. Дж. Введение в системы баз данных, 8-е издание: Пер. с англ. - Москва: Издательский дом «Вильямс», 2005. - 1328 С.

25. Джексон, Д. Р. Очереди с динамическим правилом приоритета / Д. Р. Джексон // Календарное планирование. Москва: Прогресс, 1966. - С. 357 - 377.

26. О формировании комплекса инструментальных средств ИТ-провайдера для построения расписаний процесса внедрения сервиса / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, В. В. Зимин, Н. Ф. Бондарь // Научное обозрение. - 2013. - № 8. - С. 93 -101.

27. Формализация задачи построения расписания занятий на уровне кафедры / А. С. Добрынин С. М. Кулаков, В. В. Зимин, Н. Ф. Бондарь // Научное обозрение. - 2013. - № 9. - С. 95 - 101.

28. О формализации процедуры формирования релизов при внедрении ИТ-сервисов / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, В. В. Зимин, Н. Ф. Бондарь // Научное обозрение. - 2013. -№ 9. - С. 376 - 382.

29. Добрынин, А. С. Алгоритмизация построения расписаний, учитывающих временные ограничения / А. С. Добрынин, Р. С. Койнов // Экономика, статистика и информатика. -2014. - № 4. - С. 201 - 204.

30.Формирование расписаний в задачах временного планирования / А. С. Добрынин [и др.] // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика : научный журнал. - 2014. - № 4, октябрь. - С. 103 - 111.

31. К вопросу доменной классификации активов и ресурсов / А. С. Добрынин [и др.] // Научное обозрение. - 2015. - № 19. - С. 179 - 184.

32. Добрынин, А. С. О декомпозиции задачи построения согласованных расписаний в проектной деятельности / А. С. Добрынин, Р. С. Койнов, С. М. Кулаков // Экономика, статистика и информатика. - 2015. - № 2. - С. 217 - 220.

33. Добрынин, А. С. Модель неполного жизненного цикла программного обеспечения / А. С. Добрынин, Р. С. Койнов, С. М. Кулаков // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2015. - № 2. - С. 65 - 69.

34. О механизме стимулирования разработчиков ИТ-систем / А. С. Добрынин [и др.] // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2015. - № 5. - С. 164 - 167.

35. Добрынин, А. С. Принцип открытого управления в рейтинговых системах / А. С. Добрынин, Р. С. Койнов, М. В. Пургина // Программные системы и вычислительные методы. - 2016. - № 3 (16). - С. 258 - 267.

36. Добрынин, А. С. Сетевая модель бизнес-процессов ИТ-провайдера / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, Р. С. Койнов // Вестник Астраханского государственного технического

университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2017. - № 3. - С. 100 - 107.

37. О практическом применении гибких механизмов разработки программного обеспечения / А. С. Добрынин [и др.] // Программные системы и вычислительные методы. -2018. - № 3. - С. 45 - 53.

38. Добрынин, А. С. Информационная система «Мобильное электронное расписание занятий» на основе WML и XSLT-технологий / А. С. Добрынин // Исследовательская и инновационная деятельность учащейся молодежи: проблемы, поиски, решения : сборник трудов областной научно-практической конференции / ИУУ СО РАН. - Кемерово, 2006. - T. 11. - С. 16 - 22.

39. Добрынин, А. С. Об одном подходе к синтезу целевой функции в задачах автоматизированного составления расписаний вузов / А. С. Добрынин // Математические методы в технике и технологиях : сборник трудов. - Ярославль, 2007. - T. 9. - С. 226 - 227.

40. Добрынин, А. С. Система «Электронный вуз». Формализация задачи синтеза университетского расписания на основе принципа открытого управления / А. С. Добрынин // Модернизация профессионального образования : сборник научных статей под редакцией д-ра мат. наук, М. П. Пальянова. - Томск : STT, 2012. - С. 11 - 18.

41. Добрынин, А. С. Формализация задачи составления расписаний для стадии внедрения ИТ-сервиса / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, В. В. Зимин // Научное обозрение: теория и практика. - 2013. - № 2. - С. 47 - 51.

42. Добрынин, А. С. К оценке вычислительной сложности алгоритма сдвига работ (TSIA) в задаче календарного планирования / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, Р. С. Кой-нов // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве AS2015 : труды X Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), Новокузнецк 17 - 19 декабря 2015. - С. 454 - 461.

43. Добрынин, А. С. Об алгоритме построения согласованных вузовских расписаний / А. С. Добрынин, С. М. Кулаков, Е. Н. Тараборина // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве AS2017 : труды XI Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), 14 - 16 декабря 2017 г. - Новокузнецк : Издательский центр СибГИУ, 2017. - С. 310 - 312.

44. Добрынин, А. С. Параметрическая модель активного элемента многоагентной организационной системы / А. С. Добрынин, М. В. Пургина, Р. С. Койнов // Кибернетика и программирование. - 2019. - № 4. - С. 1-6.

45. Добрынин, А. С. Модель агента для многоагентной организационной системы: экономический аспект / А. С. Добрынин, Р. С. Койнов, М. В. Пургина // Вестник АГТУ. Серия: Экономика. - 2019. - № 4. - С. 14-20.

46. Добрынин, А. С. К вопросу построения прецедентных управляющих систем / А. С. Добрынин, М. Ю. Гудков, Р. С. Койнов // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2019. - № 3. - С. 17-24.

47. Донец, Г. А. Алгебраический подход к проблеме раскраски плоских графов / Г. А. Донец, Н. З. Шор. - Киев: Наук. думка, 1982. - 143 С.

48. Емельянов, С. В. Новые типы обратной связи: Управление при неопределенности / С. В. Емельянов, С. К. Коровин. - Москва : Наука. Физматлит, 1997. - 352 С.

49. Емельянов, В. В. Теория и практика эволюционного моделирования / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. - Москва : Физматлит, 2003. - 432 С.

50. О разработке конкурентоспособной стратегии и портфеля сервисов ИТ-провайдера / В. В. Зимин, Н. Ф. Бондарь, А. С. Торопчин, А. С. Добрынин // Системы управления и информационные технологии. - 2012. - Т. 49. - № 3.1. - С. 188 - 191.

51. Зимин, В. В. К развитию концептуальных основ управления ИТ-деятельностью / В. В. Зимин, С. М. Кулаков, А. В. Зимин // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2012. - Т. 10, вып. 4. - С. 29 - 39.

52. Зимин, В. В. Функциональная структуризация системы управления и непрерывной оптимизации процессов производства и предоставления ИТ-услуг / В. В. Зимин, С. М. Кулаков, М. В. Пургина // Системы управления и информационные технологии. - 2013. - Т. 53, № 3.1. - С. 141 - 146.

53. Клеванский, Н. Н. Модели и алгоритмы глобальной оптимизации первоначального расписания занятий ВУЗа / Н. Н. Клеванский, С. А. Костин // XIV Международная конференция «Информационные технологии в образовании». Часть IV. - Москва : МИФИ, 2004 С. 30 - 31.

54. Клеванский, Н. Н. Разработка математической модели глобальной оптимизации расписания занятий / Н. Н. Клеванский, С. А. Костин, А. А. Пузанов // Сложные системы.

Анализ, моделирование, управление - Саратов: ООО Издательство «Научная книга», 2005. - С. 39 - 42.

55. Клеванский Н. Н. К вопросу о задаче формирования расписания занятий вуза / Н. Н. Клеванский, А. А. Пузанов, С. А. Костин // Моделирование и управление в сложных информационных системах: Сборник научных статей. - Саратов: Саратовский государственный технический университет. - 2004. - С. 20 - 28.

56. Колоколов, А. А. Алгоритмы муравьиной колонии для задач оптимального размещения предприятий / А. А. Колоколов, Т. В. Леванова, М. А. Лореш // Ом. науч. вестн. -N4(38). - 2006. - С. 62-67.

57. Конвей, Р. В. Теория расписаний / Р. В. Конвей, В. Л. Максвелл, Л. В. Миллер. -Москва : Наука, 1975. - 362 С.

58. Левин, В. И. Структурно-логический метод комбинаторной оптимизации / В. И. Левин // Автоматика и вычислительная техника. - 1979. - № 1. - С.45 - 52.

59. Левин, В. И. Структурно-логический метод приближенной комбинаторной оптимизации в задачах распределения вычислительных мощностей / В. И. Левин // Автоматика и вычислительная техника. - 1981. - №6. - С.46 - 53.

60. Левин, В. И. Логический метод оптимизации решения задач в вычислительных системах / В. И. Левин // Автоматика и вычислительная техника. - 1982. - № 3. - С. 55 -

61.

61 . Левин, В. И. К планированию работы вычислительных систем. Математический аппарат / В. И. Левин // Автоматика и вычислительная техника. - 1982. - № 5. - С. 52 - 58.

62. Левин, Г. М. Декомпозиционные методы оптимизации проектных решений / Г. М. Левин, В. С. Танаев // Минск : Наука и техника, 1978. - 240 С.

63. Левин, Л. А. Универсальные задачи перебора / Л. А. Левин // Проблемы передачи информации. 1973. - Т. 9. - № 3. - С. 115 - 116.

64. Левин, М. Ш. Об эффективном решении некоторых задач теории расписаний на сетях / М. Ш. Левин // Кибернетика. - 1980. - № 1. - С. 131 - 135.

65. Левнер, Е. В. Задача сетевого планирования в постановке "точно вовремя" и потоковый алгоритм ее решения / Е. В. Левнер, А. С. Немировский // Численные методы оптимизации и анализа. Новосибирск: Сиб. энерг. ин-т, 1992. - С. 18 - 35.

66. Марков, Л. А. Правило узких мест в задаче Джонсона / Л. А. Марков, А. А. Перво-званский // Кибернетика. - 1974. - № 5. - С. 142 - 144.

67. Мельников, О. И. Параметрическая задача теории расписаний / О. И. Мельников, Я. М. Шафранский // Кибернетика. - 1979. - № 3. - С. 53 - 57.

68. Мирецкий, И. Ю. Задача М станков / И. Ю. Мирецкий // Вестник Волгоградского гос. ун-та. Серия 1. Математика. Физика. - 2000. - Выпуск 5. - С. 64 - 74.

69. Мирецкий, И. Ю. Оптимизационная модель конвейерной системы / И. Ю. Мирецкий // Вестник Тамбовского гос. техн. ун-та. - 2000. - Т. 6. - № 3. - С. 459 - 465.

70. Мирецкий, И. Ю. Эффективные преобразования в конвейерной задаче теории расписаний / И. Ю. Мирецкий // Вестник Тамбовского гос. техн. ун-та. - 2001. - Т. 7. - № 1. -С. 87 - 93.

71 . Михалевич, В. С. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов / В. С. Михалевич, А. И. Кукса. - Москва : Наука, 1983. - 217 С.

72. Назаренко, Г. И. Основы теории медицинских технологических процессов. Ч. 2. Исследование медицинских технологических процессов на основе интеллектуального анализа данных / Г. И. Назаренко, Г. С. Осипов. - Москва : Физматлит, 2006. - 144 С.

73. Новиков, Д. А. Теория управления организационными системами / Д. А. Новиков. -Москва : МПСИ, 2005. - 584 С.

74. Новиков, Д. А. Стимулирование в организационных системах / Д. А. Новиков. -Москва : Синтег, 2003. - 312 С.

75. Петровский, А. Б. Теория принятия решений: учебник для студ. высш. учеб. заведений / А. Б. Петровский. - Москва : Издательский центр «Академия», 2009. - 400 C.

76. Подиновский, В. В. Парето - оптимальные решения многокритериальных задач / В. В. Подиновский, В. Д. Ногин 2-е изд., испр. и доп. - Москва : Физматлит, 2007. - 256 С.

77. Пургина, М. В. Системы организационного управления ИТ-сервисами со структурной неопределенностью / М. В. Пургина, Р. С. Койнов, А. С. Добрынин // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика : научный журнал. - 2016. - № 1. - С. 32 - 40.

78. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход: [пер. с англ.] / Стюарт Рассел, Питер Норвиг. - 2-е изд. - Москва [и др.]: Вильямс, 2006. - 1407 С. - Пер. изд.: Artificial intelligence. A modern approach / S.J.Russel, P.Norvid.

79. Рейнгольд, Э. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика / Э. Рейнгольд, Ю. Ни-вергельт, Н. Део. - Москва : Мир, 1980. - 476 С.

80. Рыков, А. С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации / А. С. Рыков. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2009. - 608 С.

81. Саати, Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы / Т. Саати. - Москва : Мир, 1973. - 304 С.

82. Сальвадор, М. Календарное планирование и упорядочение работ / М. Сальвадор // Исследование операций. - Москва: Мир, 1981. - Т. 2. - С. 232 - 263.

83. Ситников, В. П. Техника и технология СМИ: печать, телевидение, радиовещание / В. П. Ситников. - Москва : Эксмо, 2004. - 416 С.

84. Сотсков, Ю. Н. Задача теории расписаний на смешанных графах / Ю. Н. Сотсков // Теория и методы автоматизации проектирования / Акад. наук Белорус. ССР. Минск : АН БССР, 1980. - С. 19 - 22.

85. Сотсков, Ю. Н. Определение числа орграфов, порождаемых смешанным графом / Ю. Н. Сотсков // Алгоритмы и программы решения задач оптимизации / Акад. наук Белорус. ССР. Минск : АН БССР, 1980. - С. 36 - 39.

86. Сотсков, Ю. Н. Перечисление расписаний, заданных смешанным графом / Ю. Н. Сотсков // Изв. АН БССР. Сер. Физ. - мат. наук. 1980. - № 5. - С. 132 - 133.

87. Сотсков, Ю. Н. Сетевые модели в теории расписаний / Ю. Н. Сотсков // Оптимизация, принятие решений, микропроцессорные системы. - София : ИТКР БАН, 1985. - С. 157 - 162.

88. Сотсков, Ю. Н. Устойчивость оптимальной ориентации ребер смешанного графа / Ю. Н. Сотсков, В. Б. Алюшкевич // Докл. АН БССР. - 1988. - Т. 32. - № 4. - С. 108 -111.

89. Струсевич, В. А. Задача трех станков: достаточное условие сводимости в выпуклой форме / В. А. Струсевич // Вестн. БГУ. Сер. 1. Физика. Математика. Механика. 1985. -№ 1. - С. 36 - 39.

90. Струсевич, В. А. Минимизация суммарного времени обслуживания для систем с нефиксированными маршрутами / В. А. Струсевич // Вестн. БГУ. Сер. 1. Физика. Математика. Механика. 1988. - № 1. - С. 44 - 46.

91. Танаев, В. С. Теория расписаний / В. С. Танаев. - Москва : Знание. - 1988. - 40 С.

92. Танаев, В. С. Современное состояние и основные тенденции развития теории расписаний / В. С. Танаев // Оптимизация, принятие решений, микропроцессорные системы. София : ИТКР БАН, 1985. - С. 148 - 151.

93. Танаев, В. С. Некоторые вопросы оптимизации проектных решений в САПР / В. С. Танаев // Автоматизация процессов проектирования / Акад. наук Белорус. ССР. Минск : АН БССР, 1985. - С. 73 - 85.

94. Танаев, В. С. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования / В. С. Танаев. - Минск : Наука и техника, 1987. - 184 С.

95. Танаев, В. С. Теория расписаний. Одностадийные системы / В. С. Танаев, В. С. Гордон, Я. М. Шафранский. - Москва : Наука, 1984. - 381 С.

96. Танаев, В. С. Введение в теорию расписаний / В. С. Танаев, В. В. Шкурба. - Москва : Наука, 1975. - 256 С.

97. Шафранский, В. В. Математические модели и методы планирования развития отраслей промышленности / В. В. Шафранский. - Москва : Наука, 1984. - 224 С.

98. Шевченко, В. Н. Задача о равномерном распределении простоев (несколько смен) / В. Н. Шевченко // Экон. и мат. методы. - 1967. - Т. 3, вып. 4. - С. 619 - 623.

99. Шкурба, В. М. Вычислительные схемы решения задач теории расписаний / В. М. Шкурба // Кибернетика. - 1965. - № 3. - С. 72 - 76.

100. Шкурба, В. В. Задача трех станков / В. В. Шкурба. - Москва : Наука, 1976. - 96 с.

101. Задачи календарного планирования и методы их решения / В. В. Шкурба [и др.] . -Киев : Наукова думка, 1966. - 155 C.

102. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014613580. Программа построения расписаний в проектно-процессной деятельности и сервисном управлении / Добрынин А. С., Койнов Р. С., Кулаков С. М., Зимин В. В.; правообладатель Добрынин А. С. (RU). Заявка № 2014610775; дата поступления - 06.02.2014; дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ - 21.03.2014.

103. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014613598. Моделирующий комплекс жизненного цикла системы / Койнов Р. С., Добрынин А. С., Кулаков С. М., Зимин В. В.; правообладатель Койнов Р. С. (RU). Заявка № 2014610808, дата поступления - 05.02.2014; дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ - 31.03.2014.

104. Arthanari, T. S. On Some Sequencing Problems. A Note on a Paper by W. Szwarc / T. S. Arthanari, A. C. Mukhopadhyay // Nav. Res. Log. Quart. - 1971. - V. 18. - № 1. - P. 135 -138.

105. Baker, K. P. Scheduling Groups of Jobs in the Two-Machine Flow Shop /K. P. Baker // Math. andComput. ModellA990. - V. 13. - № 3. - P. 29 - 36.

106. Beck, Kent. «Test-Driven Development by Example», Addison-Wesley, 2003.

107. Bellman, R. Mathematical Aspects of Scheduling Theory /R. Bellman // J. Soc. Indust. andAppl. Math. - 1956. - V. 4. - № 3. - P. 168 - 205.

108. Bellman, R. Some combinatorial problems arising in the theory of multistage processes / R. Bellman, O. Gross // Journ. Soc. industr. and applied mathematics. - 1945. - Vol. 2. - №. 3.

- P. 124 - 136.

109. Ben-Daya, M. A tabu search approach for the flow shop scheduling problem / M. BenDaya, M. Al-Fawzan // Euro. J. Oper. Res. - 1998. - V. 109. - P. 88 - 95.

110. Burke, E. A genetic algorithm for university timetabling / E. Burke, D. Elliman, R. Weare // In AISB Workshop on Evolutionary Computing, University of Leeds, UK. 1994, P. 33 - 39.

111. Burke, E. Extensions to a university exam timetabling system / E. Burke, D. Elliman, R. Weare // In IJCAI-93 workshop on knowledge-based production, planning, scheduling and control, Chambery, France. - 1993. - P. 42 - 48.

112. Carter, M. W. A survay of practical applications of examination timetabling algorithms / M. W. Carter // Operations Research. - 1986. - V. 34. - P. 193 - 202.

113. Carter, M. W. When is the classroom assignment problem hard? / M. W. Carter, C. A. Towey // Operations Research. - 1989. - V. 40. - P. 28 - 29.

114. Colorni, A. Genetic algorithms: A new approach to Time-Table problem / A. Colorni, M. Dorigo, V. Maniezzo // Lectore Notes in Computer Science - NATO ASI Series, V.F82., Combinatorial Optimization, Springer Verlag. - 1990. - P. 235 - 239.

115. Colorni, A. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents / A. Color-ni, M. Dorigo, V. Maniezzo // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B.

- 1996. - V. 26. - P. 29 - 41.

116. Dimopoulou, M. Implementation of a university course and examination timetable system / M. Dimopoulou, P. Miliotis // European journal of operation research. - 2001. - V. 130. - № 1. - P. 202 - 213.

117. Dobrynin, A. S. About the algorithm for construction of coordinated university timetables / A. S. Dobrynin, S. M. Kulakov, E. N. Taraborina // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2018. - Vol. 354. - P. 1 - 5.

118. Dudek, R. A. Development of M-Stage decision Rule for Scheduling n Jobs through M Machines / R. A. Dudek, O. F. Teuton // Oper. Res. - 1964. - V. 12. - № 3. - P. 471 - 497.

119. Gantt, H. L. Agraphical daily balance in manufacture Transactions / H. L. Gantt // Transactions of the American Society of Mechanical Engeneers. - 1903. - V. 24. - P. 1322 - 1336.

120. Glover, F. Tabu search: part I / F. Glover // ORSA Journal on Computing (Operational Research Society of America) . - 1989. - V. 1. - P. 190 - 206.

121. Glover, F. Tabu search: part II / F. Glover // ORSA Journal on Computing. - 1990. - V. 2. - P. 4 - 32.

122. Gupta, J. N. An Improved Combinatorial Algorithm for the Flowshop Scheduling Problem / J. N. Gupta // Oper. Res. - 1971. - V. 19. - № 7. - P. 1753 - 1758.

123. Inberg, L. Simulated Annealing: Practice versus Theory/ L. Inberg // Journal of Mathematical Computer Modeling. - 1993. - Vol.18. - № 1. - P. 29 - 57.

124. Ignal, E. Application of the Branch and Bound Technique to Some Flow Shop Scheduling Problems / E. Ignal, L. Schrage // Oper. Res. - 1965. - V. 13. - № 3. - P. 400 - 412.

125. Johnson, S. M. Optimal Two- and Three-Stage Production Schedules with Setup Times Included / S. M. Johnson // Nav. Res. Log. Quart. - 1954. - V. 1. - № 1. - P. 61 - 68.

126. Kirkpatrick, S. Optimization by simulated annealing / S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, M. P. Vecchi // Science. - 1983. - V. 220. - P. 671 - 680.

127. Kohler, W. H. Characterization and Theoretical Comparison of Branch-and-Bound Algorithms for Permutation Problems / W. H. Kohler, K. Stieglitz // J. of the ACM. - 1974. - V. 21. - № 1. - P. 140 - 156.

128. Lenstra, J. K. Sequencing By Enumerative Methods /J. K. Lenstra // Mathematical Centrum. Amsterdam. - 1976. - Ch. 12. - P. 250 - 268.

129. Schaerf, A. A survey of automated timetabling / A. Schaerf // Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI). Report CS-R9567. Computer Science / Department of Software Technology. - Amsterdam. - 1995. - 30 P.

130. Szwarc, W. Permutation Flow-Shop Theory Revizited / W. Szwarc // Nav. Res. Log. Quart. 1978. - V. 25. - № 3. - P. 557 - 570.

131. Turing, A. M. Computer machinery and intelligence / A. M. Turing // Mind. 1950. - V. 49. - P. 433 - 460.

132. de Werra, D. An introduction to timetabling / D. de Werra // European journal of operation research. - 1985. - V. 19. - № 2. - P. 151 - 162.

133. ISACA COBIT v.5.0. White paper. [электронный ресурс]. 2003. URL: http://www.isaca.org/COBIT/Pages/Product-Family.aspx (дата обращения: 13.01.2020).

134. ITSM OGS-ITIL v.4. White paper. [электронный ресурс]. 2002-2019. URL: https://www.itsmacademy.com/whitepapers/ (дата обращения: 13.01.2020).

135. MSF Process Model v. 3.1. White paper, 2002 Microsoft Corporation. [электронный ресурс]. URL: http://download.microsoft.com/download/2/3/f/23f13f70-8e46-4f44-97f6-7dfb45010859/msf%20process%20model%20v.%203.1.pdf (дата обращения: 13.01.2020).

136. Oracle Unified Method (OUM) White Paper. Oracle's Full Lifecycle Method for Deploying Oracle-Based Business Solutions. [электронный ресурс]. URL: https://www. academia. edu/31239860/Oracle_Unified_Method_OUM_Oracles_Full_Lifecycle _Method_for_Deploying_Oracle-Based_Business_Solutions (дата обращения: 13.01.2020).

137. Rational Unified Process: Best practices for software development teams. Rational software white paper TP026B, Rev 11/01. [электронный ресурс]. https://www.ibm.com/developerworks/rational/library/content/03July/1000/1251/1251_bestpra ctices_TP026B.pdf. (дата обращения 13.01.2020).

ПЕРЕЧЕНЬ ТЕРМИНОВ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

Агент (agent) - сущность, субъект, которая действует самостоятельно и целенаправленно.

Выход процесса - наблюдаемый и оцениваемый субъектами процессной деятельности продукт, соответствующий цели процесса.

Жесткие ограничения - ограничения в задачах синтеза согласованных расписаний, которые требуют обязательного, безусловного выполнения.

Жизненный цикл (life cycle) - комплексный процесс и период развития системы, продукта, услуги, проекта или другого объекта творчества человека, начиная со стадии разработки концепции и заканчивая стадией вывода из эксплуатации (прекращения применения) объекта.

Метрика - количественный показатель, применяемый для оценки свойств, эффективности системы, процесса, проекта или услуги.

Многоагентная система - организационная система, включающая совокупность агентов, функционирование которой направлено на достижение общей цели (задач).

Модель жизненного цикла (life cycle model) - последовательность, структура процессов и действий, связанных с жизненным циклом, организуемых в стадии, которые являются результатом декомпозиции комплексного процесса и обеспечивают взаимосвязь частных процессов.

Мягкие ограничения - ограничения, формируемые на основе пожеланий исполнителей работ, учет которых осуществляется при оптимизации в конфликтной среде, когда отсутствуют гарантии их выполнения для определенного агента.

Проект (project) - совокупность целенаправленных действий субъектов, в пределах установленных начальных и конечных сроков, результатом которых являются продукты или услуги, соответствующие заданным ресурсам и требованиям.

Процесс (process) - целенаправленная совокупность взаимосвязанных видов деятельности (последовательность работ), преобразующих информационные, материальные или другие входы в выходы.

Расписание (tametable) - плановое отображение на временную ось порядка проведения заданного множества работ (процессов), с фиксацией моментов их начала и завершения.

Согласованный план - план, выполнение которого выгодно агенту.

Согласованное расписание - расписание, которое учитывает предпочтения исполнителей работ в отношении порядка, времени и места проведения работ, а также используемых активов.

Таймслот - фиксированный интервал времени, который может быть занят строго одной учебной работой (парой, учебным занятием).

Цель процесса - желаемый результат, который достигается выполнением процесса и характеризуется связанными с ним количественными показателями.

Приложение А. Справка по внедрению результатов диссертационного исследования в условиях предприятия ООО «Градэко»

по внедрению результатов диссертационной работы Добрынина А. С.

по теме «Алгоритмизация построения согласованных расписаний функционирования многоагентных систем (на примере проектной и образовательной деятельности)»

В 2016 - 2018 г. на предприятии внедрена глобальная система спутникового позиционирования (GPS) мониторинга автомобильного транспорта, что позволило частично или полностью автоматизировать выполнение следующих функций управления автомобильным транспортом:

-контроль местонахождения автотранспортной единицы в реальном времени;

-составление расписаний движения транспорта;

-мониторинг расхода топлива;

-контроль затрат на автотранспортные перевозки.

Внедрение в 2019 году элементов алгоритмического комплекса построения расписаний на графах в действующей системе (свидетельство о государственной регистрации №2014613280) позволило повысить гибкость и эффективность управления, за счет учета запросов и пожеланий конкретных исполнителей расписания. Механизм открытого (согласованного) управления на основе расписаний позволяет повысить эффективность взаимодействия клиентов и перевозчиков.

Перевод отдельных управленческих функций на автоматизированное управление позволил оптимизировать бизнес-процессы и высвободить часть персонала. При этом, экономия годового фонда заработной платы за счет оптимизации составила 250 тыс. рублей.

Автотранспортное предприятие ООО «Градэко»

СПРАВКА

Директор

Справка дана д

ертационныи совет.

Попов В. В.

Приложение Б. Справка об использовании результатов диссертационного исследования в учебном процессе ФГБОУ ВО «СибГИУ»

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации ФБГОУ ВО «Сибирский государственный индустриальный университет»

об использовании результатов диссертационной работы Добрынина A.C. по теме «Алгоритмизация построения согласованных расписаний функционирования многоагентных систем (на примере проектной и образовательной деятельности)» в учебном процессе

Результаты диссертационной работы Добрынина Алексея Сергеевича на тему: «Алгоритмизация построения согласованных расписаниг функционирования многоагентных систем (на примере проектной и образовательной деятельности)» представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук использованы в учебном процессе кафедры автоматизации и информационных систем Сибирского государственного индустриального университета:

1) При разработке новых рабочих программ следующих дисциплин и направлений подготовки бакалавров:

-«Управление проектами», направление подготовки 09.03.02 - Информационные системы и технологии (профиль: Информационно-управляющие системы); -«Теория управления организационными системами», направление подготовки 15.03.04 - Автоматизация технологических процессов и производств (профиль: Автоматизация технологических процессов и производств (металлургия, машиностроение, горная промышленность)).

2) Для дополнения тематики выпускных квалификационных работ и программ курсового проектирования по дисциплинам: «Теория и методы принятия решений», «Методы оптимизации» (направления подготовки 09.03.02-Информационные системы и технологии, 15.03.04-Автоматизация технологических процессов и производств).

СПРАВКА

3) Для учебно-исследовательского моделирования согласованных расписаний, при проведении практических занятий и самостоятельных работ по дисциплине «Теория и методы принятия решений» (направление подготовки 09.03.02 -Информационные системы и технологии), а также по дисциплине «Управление социально-техническими системами» (направление подготовки 23.03.01 -Технология транспортных процессов).

Данная справка рассмотрена и утверждена на заседании кафедры автоматизации и информационных систем (протокол №8 от 29 января 2020 г.).

Павлова Л.Д.

систем, д.т.н., доцент

Заведующий кафедрой автоматизации и информационных систем, к.т.н., доцент

Ляховец М.В.

Приложение В. Свидетельство о государственной регистрации программы

для ЭВМ