Модели и алгоритмы поддержки принятия групповых решений при формировании региональных программ газификации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Гимон, Дмитрий Валентинович

• Гимон, Дмитрий Валентинович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гимон, Дмитрий Валентинович

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ И ОПТИМИЗАЦИИ ФОРМИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ГАЗИФИКАЦИИ.

1.1. Задачи формирования региональных программ газификации

1.2. Существующие модели и методы формирования региональных программ газификации.

1.3. Анализ особенностей задачи формирования региональных программ газификации.

1.4. Постановка задачи формирования региональных программ газификации.

1.5. Математические модели и методы поддержки принятия групповых решений.

1.5.1. Многокритериальный выбор.

1.5.2. Согласование групповых решений.

1.5.3. Учет неопределенности в задачах управления.

1.5.4. Задача выбора вариантов проектов в нечеткой постановке.

1.6. Компьютерная поддержка принятия групповых решений.

1.7. Агентно-ориентированный подход для реализации системы поддержки принятия групповых решений.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОПТИМИЗАЦИИ

ГРУППОВЫХ РЕШЕНИЯ ВЫБОРА ВАРИАНТОВ НЕФТЕГАЗОВЫХ ПРОЕКТОВ.

2.1. Математическая модель нечеткой оптимизации группового выбора вариантов проектов.

2.2. Алгоритм оптимизации группового выбора вариантов проектов

2.2.1. Метод «ветвей и границ» для решения нечеткой задачи группового выбора вариантов проектов.

2.2.2. Определение функций принадлежности подмножеств решения и согласование решений по Парето и методом Беллмана-Заде

2.2.3. Оценка качества принимаемых решений, условие окончания поиска согласованного решения.

2.3. Пример задачи группового выбора вариантов проектов.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ГАЗИФИКАЦИИ.

3.1. Модель нечеткой оптимизации группового выбора решения задачи формирования региональной программы газификации.

3.2. Алгоритм оптимизации решения задачи формирования региональной программы газификации.

3.2.1. Алгоритм поиска оптимального решения задачи группового выбора вариантов программы газификации с учетом ее динамических характеристик.

3.2.2. Определение функций принадлежности подмножеств вариантов региональной программы газификации.

3.2.3. Согласование решений по Парето и методом Беллмана-Заде и оценка качества принимаемого решения.

3.3. Пример решения задачи формирования региональной программы газификации.

Выводы по главе 3.

4. АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ГАЗИФИКАЦИИ.

4.1. Стадия анализа процесса выработки группового решения.

4.2. Стадия проектирования MAC для поддержки принятия группового решения.

4.3. Многоагентная СППГР при формировании региональных программ газификации как программный комплекс.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы поддержки принятия групповых решений при формировании региональных программ газификации»

Актуальность проблемы

В настоящее время в Российской Федерации идут интенсивные работы по газификации регионов России. Только программа «Газификация регионов РФ на 2005-2007 гг.», принятая ОАО «Газпром», охватывает 53 региона.

Одними из наиболее важных задач в реализации этих программ являются задачи определения списка подлежащих газификации объектов (населенных пунктов и крупных промышленных потребителей) и определения графиков их подключения к системе газоснабжения.

Основными факторами, влияющими на состав и график реализации региональных программ газификации, является экономическая эффективность поставки газа каждому потребителю, социальная значимость газификации и техническая и технологическая готовность потребителей к приему газа. Помимо этого на формирование программы газификации влияет наличие на территории региона малых месторождений газа и уже существующих газотранспортных и газораспределительных сетей, а также огромный объем обрабатываемой информации, на основании которой принимаются решения.

В этих условиях формирование и реализация региональных программ газификации сопровождается с одной стороны статистической неопределенностью, определяемой экономическими, техническими и технологическими особенностями функционирования системы газоснабжения, а с другой - неопределенностью, связанной с тем, что для формирования программ часто привлекаются группы экспертов. Это приводит как к неопределенности, обусловленной субъективностью экспертных оценок, так и к необходимости согласования позиций экспертов - выработке группового решения.

Поэтому перед предприятиями отрасли, занятыми выполнением программ газификации, особенно остро стоит проблема эффективного формирования и реализации этих программ с учетом комплекса экономических, социальных и технологических факторов.

В настоящее время имеется значительный пробел в моделях и алгоритмах, позволяющих учитывать все перечисленные выше факторы, влияющие на формирование и реализацию программ газификации.

Вследствие этого, проблема автоматизации поддержки принятия решений при формировании региональных программ газификации является актуальной, а ее решение невозможно без создания моделей и алгоритмов соответствующей компьютерной системы поддержки принятия групповых решений.

Цель диссертационного исследования заключается в повышении уровня обоснованности формируемых региональных программ газификации за счет разработки моделей и алгоритмов поддержки принятия групповых решений, учитывающих многофакторность принимаемых решений в условиях неопределенности.

Основными задачами исследования, определенными поставленной целью, являлись:

• исследование факторов, влияющих на формирование программ газификации и на определение перспектив использования малых месторождений газа;

• разработка моделей и методов группового многокритериального выбора вариантов проектов в условиях неопределенности;

• разработка моделей и методов поддержки принятия решений при формировании региональных программ газификации;

• разработка структуры системы поддержки принятия групповых решений при решении задачи формирования региональных программ газификации.

Методы исследования

При решении поставленных задач были использованы принципы системного анализа, теории нечетких множеств, математического программирования и методология проектирования агентно-ориентированных систем.

Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе, состоит в том, что:

1. Разработана математическая модель и алгоритм решения задачи нечеткого группового выбора вариантов проектов, позволяющие учитывать разнородные критерии и ограничения, определяемые в условиях неопределенности, а также выявлять и согласовывать наименее согласованные экспертные данные, влияющие на групповой выбор.

2. Разработана многокритериальная дискретно-непрерывная модель задачи формирования региональной программы газификации, учитывающая экономические, социальные и технологические факторы, в том числе связанные с наличием малых месторождений газа и состоянием существующих на территории региона газотранспортной и газораспределительных сетей.

3. Разработан алгоритм решения задачи формирования региональных программ газификации, как задачи многокритериального группового выбора в условиях неопределенности.

4. Предложено использовать агентно-ориентированный подход для создания распределенной системы поддержки принятия решения при формировании региональных программ газификации.

5. Разработана структура распределенной многоагентной системы поддержки принятия групповых решений при формировании региональных программ газификации.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что разработанные модели и алгоритмы способствуют повышению качества принимаемых решений при формировании региональных программ газификации за счет учета разнородных факторов, влияющих на формирование этих программ в условиях неопределенности.

Это позволяет эффективнее использовать экономические ресурсы и производственные мощности, что в свою очередь позволяет усилить социальный эффект от газификации.

Разработанные модели и алгоритмы могут быть применены в учебном процессе для изучения проблем принятия многокритериальных групповых решений в условиях неопределенности.

Апробация работы

Основные теоретические результаты работы были доложены и обсуждались на следующих конференциях:

1. 5-я научно-техническая конференция «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России», Москва, январь 2003 г.

2. Заседания научных секций ОАО «Промгаз», Москва, май-июнь 2007 г. Публикации

Основное содержание работы отражено в четырех печатных работах.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, и одного приложения. Общий объем работы 139 страниц, в том числе 20 рисунков и 31 таблица. Список литературы включает 105 наименований.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гимон, Дмитрий Валентинович, 2007 год

1. Аверкин А.Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1986. 312 с.

2. Аксельрод М.А. «Реализация Программ газификации регионов Российской Федерации» Стенограмма выступления на встрече с руководителями представительств органов власти субъектов Российской Федерации при Президенте и Правительстве РФ articlell216.shtml.

3. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991. 240 с.

4. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

5. Андреев А.Ф. Оценка эффективности и планирования проектных решений в нефтегазовой промышленности. М.: ГАНГ, 1997. 246 с.

6. Андреев А.Ф., Степин Ю. П., Степин Ю. Оптимизация выбора проектных решений при разработке стратегических планов развития нефтегазовых компаний Нефть, газ и бизнес. М., 2002. №6.

7. Беленький А.Г., Федосеева И.Н. Прогнозирование состояния динамических сложных системы в условиях неопределенности. М.: ВЦ РАН. 1999.

8. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. 172215.

9. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. М., 1990.

10. Брейли Р., Майерс Принципы корпоративных финансов. Пер. с англ. М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 1997. http://www.gazprom.ru/articles/

11. Методические рекомендации по оценке экономической эффективности инвестиций в строительство объектов газораспределения при реализации программ газификации на средства ОАО «Газпром». М., 2006. 13. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++. Пер. с англ. М.: Конкорд, 1992. 519 с.

12. Васильев Ф. П., Иваницкий А. Ю. Линейное программирование. М., 2003.

13. Вебер Дж. Технология Java в подлиннике. СПб., 1997.

14. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов. Радио, 1972.

15. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1998.

16. Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. М.: МЭИ (СССР); Техника (НРБ), 1989. 224 с.

17. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001.382 с.

18. Гимон Д.В., Степин Ю.П. Оптимизация группового решения в задаче выбора вариантов освоения группы месторождений нефти и газа Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России: 5-я научно-техническая конференция (23-24 января 2003 г.). М., 2003.

19. Гимон Д. В., Степин Ю. П. Согласование и оптимизация проектных решений освоения месторождений нефти и газа Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М., 2004. №8.

20. Гимон Д.В., Степин Ю.П. Агентно-ориентированный подход для реализации принятия групповых решений задачи выбора вариантов проектов освоения месторождений нефти и газа Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. М. 2006. №4.

21. Гливенко Е. В., Степин Ю. П., Трахтенгерц Э. А. Компьютерные системы поддержки принятия решений в нефтегазовом производстве: Учеб. пособие. М.: РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 1999.

22. Грищенко В.Н., Демидова Л.Г., Петров А.Н. Теоретические основы прогнозирования и планирования. СПб.: СПбУЭФ, 1996.

23. Даугавет В.А. Численные методы квадратичного программирования: Учебное пособие для вузов. СПб., 2004.

24. Дэвид Г. Метод парных сравнений. М., 1978.

25. Ермолаев А.И. Модели и методы оптимизации в проектировании АСУ. М.: Наука, 1991.

26. Ириков В. А., Тренев В. Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. М.: Наука, 1999. 288 с.

27. Нсаков Н. Газификация регионов и перспективы развития региональных энергетических рынков Газовый бизнес. М., 2006. >Г27(№14).

28. Карасевич A.M. Научно-методическое и проектное обеспечение развития газификации регионов России 2004. №1.

29. Концепция участия Общества в газификации регионов Российской Федерации. М., 2

30. Газовая промышленность. М.,

32. Кулинич А.А. Методология когнитивного моделирования сложных плохо определенных ситуаций. М.: ИПУ РАН, 2003.

33. Ларичев О.И,, Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996.

34. Макаров А.А., Криворуцкий Л.Д., Макарова А.С. и др. Иерархия моделей для управления развитием энергетики и методы согласования их решений. Иркутск: СЭИ СО АН СССР, 1984. 198 с.

35. Макконел К,, Брю Экономикс. М.: Республика, 1992. Т. 1-2.

36. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Райков А.Н. Информационные системы и когнитивные модели интеллектуальной поддержки принятия государственных решений. Новая парадигма развития России Энциклопедическая монография. (Комплексное исследование проблем устойчивого развития) Под. ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. М.: Академия, МГУК, 1999. 328-340.

37. Мерепков АЛ., Сеннова Е.В., Сумароков С В и др. Математическое моделирование и оптимизация тепло-, водо-, нефте-, газоснабжения. Новосибирск: Наука, 1992. 407 с.

38. Методические указания по регулированию тарифов на услуги по транспортировке газа по газораспределительным сетям ФСТ России от 15 августа 2006 г. N 186-э/З (зарегистрировано Минюстом России 3 октября 2006 года, регистрационный N 8355).

39. Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю., Бенамеур Л. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. М., 2003.

40. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 1980. 64 с.

41. Пестов А. Газификация России: новые решения Газовый бизнес. М., 2006. №6(13).

42. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Паука, 1982. 254 с.

43. Постановление Правительства РФ от 29 декабря 2000г. 1021 «О государственном регулировании цен на газ и тарифов на услуги по его транспортировке на территории РФ».

44. Пфанцагль И. Теория измерений. М., Паука, 1976.

45. Беляев Л.С, Войцеховская Г.В., Савельев В.А. и др. Системный подход при управлении развитием электроэнергетики. Повосибирск: Паука. Сиб. отд-ние, 1990. 240 с.

46. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УППВЕРСУМ-Винница, 1999. 320 с.

47. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Пейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М., 2006.

48. Сеннова Е.В., Сидлер В.Г. Математическое моделирование и оптимизация развиваюшихся теплоснабжающих систем. Повосибирск: Паука, 1987. 222 с.

49. Справка к пресс-конференции «Реализация Программы газификации российских регионов. Поставки газа на внутренний рынок» 21 июня 2006 года// http://www.gazprom.ni/articles/articlel9839.shtml.

50. Степин Ю.П. Математические модели и алгоритмы нечеткой оптимизации планирования производственно-технического обслуживания объектов нефтяной и газовой промышленности. М.: ИППГ РАП, ГАПГ, 1993. 39 с.

51. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте Новости искусственного интеллекта. М., 1998. №2.

52. Тарасова В.А. Автоматизация прогнозирования и оптимизации капиталовложений в обслуживание технологических объектов нефтегазового производства: Диссертация на соискание степени канд. техн. наук. М., 2000.

53. Титов В.Е. Региональная газификация Газовая промышленность. М. 2000. №12.

54. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР //Автоматизация проектирования. М., 1997. №5.

55. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М., 2005.

56. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при выработке групповых решений. М., 2000.

57. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М., 1998.

58. Усков А.А., Круглов В.В. Пнтеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. 177 с.

59. Шеффер У., Вебер Ю., Гёльдель X. Организация стратегического и оперативного управления на предприятии Проблемы теории и практики управления. М., 1998. №2.

60. Austin J. L. How to Do Things With Words. Oxford: Oxford University Press, 1962.

61. Catrinu M.D. Decision Aid for Planning Local Energy Systems. Application of Multi-Criteria Decision Analysis. Trondheim, 2006.

62. Cohen P.R., Levesque H. J. Intention is choice with commitment Artificial Intelligence. 1990. Vol. 42. P. 213-261.

63. Finin T. et al., KQML as an Agent Communication Language Proc. of the Third International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 94). ACM Press, Nov. 1994.

64. Foundation for Intelligent Physical Agents http://www.fipa.org.

65. Foddy W. Constructing Questions for Interviews and Questionnaires. New York, 1995.

66. Fuller R., Mich L. Fuzzy reasoning techniques for GDSS Proceedings of EUFIT93 Conference. 1993.

67. Fylstra D., Lasdon L., Watson J, Waren A. Design and use of the Microsoft Excel Solver//Interfaces. 1998. Vol. 28 (5). P. 29-55.

68. Gielen D.J., Kram T. The MARKAL Model for Environmental Accounting in Energy and Materials Systems Proceedings of the ConAccount workshop 21-23 January 1997, Leiden, 1997.

69. Gray P. The SMU Decision Room Project Transactions of the First International Conference on Decision Support Systems. 1981. P. 122-129.

70. InterNeg. About InterNeg http://interneg.org/intemeg/overview/ about interneg.html.

71. Nash J. F., Jr., Non-Cooperative Games Annals of Mathematics. 1951. Vol. 54, No. 2.

72. Kersten G. E. Negotiation Support Systems and Negotiating Agents Modeles et Systemes Multi-Agents pour la Gestion de lEnvironement et des Territoire (Colloque SMAGET). Clermont-Ferrand: Cemagref ENGREF, 1999. P. 307-316.

73. Ehrhardt K., Steinbach M. С KKT Systems Nonlinear Optimization in Gas Networks http://www.zib.de/Publications/Reports/ZR-03-46.pdf

74. Buckejand L.H., Shepherdson J. W. A multi-agent system to support locationbased group decision making in mobile teams. ВТ Technology Journal. 2003

75. Levshenkov A. The algorithm of negotiation for software agents and group decision making in logistics tasks The 17th International Conference on Multiple Criteria Decision Making. Whistler, 2004.

76. Luck M., DInverno M. A Conceptual Framework for Agent Definition and Development The Computer Journal. 2001. 44(1). P. 1-20.

77. Moore R. C. A formal theory of knowledge and action Readings in Planning. 1990. P. 480-519.

78. Moraitis P., Petraki E., Spanoudakis N. Engineering JADE agents with the Gaia methodology Agent Technologies, Infrastructures, Tools, and Applications for E-Services. Berlin: Springer-Verlag. 2003. P. 77-91.

79. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill, 1980.

80. Ossowski S., Perez-de-la-Crus J.-L., Hernandez J.Z., Maseda J.M., Fernandez A., Belmonte M.-V., Garcia-Serrano A.M., Serrano J.-M. Designing Multiagent Decision Support System The Case of Transportation Management Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. 2004.

81. Sheth В., Maes P., Evolving Agents for Personalised Information Filtering Proceedings of the 9th IEEE Conference on Artificial Intelligence for Applications. 1993.

82. Socha K., Kisiel-Dorohinicki M. Agent-based Evolutionary Multiobjective Optimization Evolutionary Computation. 2002. 98. Ito Т., Shintani T. Persuasion among Agents: An Approach to Implementing a Group Decision Support System Based on Multi-Agent Negotiation The Proceedings of the 15th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-97). Morgan Kaufmann Publishers, Inc., 1997. P. 592-597.

83. Delia Mea V., Roberto V., Conti A., Di Gaspero L., Beltrami C.A. Internet Agents for Telemedicine Services Medical Informatics Internet in Medicine (formerly Medical Informatics). 1999, Vol. 24. P. 179-186. lOO.Albright S.C. VBA for Modelers: Developing Decision Support Systems with Microsoft Excel. Duxbury, 2001.

84. Wilson J., Wallace J., Furey B. Steady-State Optimization of Large Gas Transmission Systems Simulation and Optimization of Large Systems, IMA, Oxford: Clarendon Press, 1988.

85. Wooldridge M., Jennings N.R. Intelligent agents: Theory and practice The Knowledge Engineering Review. 1995. Vol. 10(2). P. 115-152.

86. Wool dridge M., Jennings N. R., Kinny D. The Gaia Methodology for AgentOriented Analysis and Design //Journal of Autonomous Agents and MultiAgent Systems. 2000. Vol. 3(3). P. 285-312.

87. Wooldridge M. The Logical Modelling of Computational Multi-Agent Systems. PhD thesis. Manchester: UMIST, 1992.