Развитие теоретических основ гибких автоматизированных технологий анализа сложных производственных ситуаций: С приложениями в гор. деле тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, доктор технических наук Кузнецов, Александр Сергеевич

• Кузнецов, Александр Сергеевич
• доктор технических наук
• 1998

Оглавление диссертации доктор технических наук Кузнецов, Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ОБ ОЩЙХ ВОПРОСАХ, СВЯЗАННЫХ С ПРИНЯТИЕМ

РЕШЕНИЙ.,

1.1. Устойчиво эффективное развитие производственного процесса и принцип достаточности выбора.

1.2. Фактор времени.,.

1.3. Принятие решений в условиях частичной неопределенности.

1.4. О задачах, моделях и алгоритмах.

1.5. Многокритериальность, принцип взаимной эффективности

1.6. Декомпозиция, среда, координирование.

Глава 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА СИТУАЦИЙ.

2.1. Простейшие задачи, допущения.

2.2. Неявный перебор вариантов.

2.3. Координирование на основе цен и с помощью цен (оценок дефицитности).

2.4. Элементы потокового программирования.

2.5. Задача о назначениях, расстановка оборудования.

Глава 3. РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ.

3.1. Расчет производительности комплексов оборудования (распределение работ между исполнителями).

3.2. Неэффективная формализация.

3.3. Агрегированные модели.

3.4. Распределение транспортных средств и оптимизация грузопотоков.

3.5. Моделирование потоков в физических сетях.

Глава 4. М0ДЕ1Ш И АЛГОРИТМЫ ПР0ИЗВ0ДСТВЕНН0-ТРАНСП0РТБ0Г

4.1. Размещение производства и стандартизация.

4.2. Оптимизация затрат и выпуска.

4.3. Выбор и распределение парка оборудования

4.4. Лругие задачи.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие теоретических основ гибких автоматизированных технологий анализа сложных производственных ситуаций: С приложениями в гор. деле»

Актуальность темы. В промышленном комплексе нашей страны значительная доля добывающих отраслей. Рост глубины шахт и карьеров сопровождается увеличением затрат на добычу каждой новой тонны сырья. Снижение темпов роста себестоимости сырьевых ресурсов неразрывно связано с поиском эффективных технологических решений, созданием новых типов и типоразмеров оборудования, совершенствованием планирования, организации производства.

На стадиях планирования, проектирования, как правило, имеется множество решений, вариантов организации и развития производственного процесса, из которых требуется выбрать наиболее эффективные. Неполнота и неопределенность информации, динамика, взаимосвязи параметров существенно осложняют выбор. Учитывая невосполнимость запасов полезных ископаемых, высокую фондоемкость и опасность горнодобывающего производства, зависимость потребителей от качества выполнения договорных обязательств по поставкам сырьевых ресурсов, легко представить последствия , цену ошибочных или несвоевременных решений.

С переходом к рыночным отношениям и усилением конкуренции, особое внимание стало уделяться методологии планирования, качеству решений, принимаемых руководством, специалистами предприятий. Многообразие горно-геологических и природно-климатических условий, в каком-то смысле уникальность каждого горного предприятия, исключительно большое число технологических схем, практических ситуаций и возможных подходов к их анализу вызвали необходимость комплексных исследований, направленных на поиск путей и способов получения всесторонне взвешенных планов.

Ориентация работы совпадает с одним из "Приоритетных направлений исследований в области горных наук'4 (определены отделением геологии, геофизики и горных наук РАН): "Развитие методов компьютерного моделирования объектов и процессов горного производства на шахтах и карьерах с цель» повышения эффективности добычи полезных ископаемых в новых экономических условиях". Исследования выполнялись в соответствии с программой двухстороннего сотрудничества АН СССР и Болгарской АН <КЩЫ\0, а также по программе "Сибирь", тема 3.2.1.5 (номер гос.регистрации 01880079149): "Развитие научных основ эффективных технологий разработки месторождений твердых полезных ископаемых в условиях больших глубин", разделы: "Разработка методического и математического обеспечения для расчета и оценки параметров технологий добычи твердых полезных ископаемых", "Разработка методов 1 средств совершенствования рудничной вентиляции", "Разработка математических моделей, алгоритмов и прикладных программ для решения задач стандартизации горных машин". Хоздоговорные работы: N 252-82 "Разработка математического обеспечения для решения на ЭВМ задач оптимального воздухораспределения в вентиляционных сетях шахт и рудников", N 83-82 "Разработка математического обеспечения для анализа технологических схем ведения горных работ на разрезе "Березовский", N 537-39 "Оптимизация параметрического ряда буровых роботизированных комплексов и комплектов технологического инструмента" и другие.

Цель исследований заключалась в развитии научных основ систем поддержки принятия решений и производственно-транспортного планирования в условиях неполноты и некоторой неопределенности информации, динамичности объектов и существенной взаимосвязанности параметров и процессов горного производства.

Идея - в создании гибких информационных технологий, автоматизированных рабочих мест, ориентированных на определенного пользователя, адаптированных к различным ситуациям и обладающих достаточными возможностями для решения возникающих задач.

Задачи исследований:

- изучение общих вопросов, связанных с принятием решений, и определение принципов, закладываемых в основу устойчиво эффективных систем;

- формализация ситуаций, возникающих в горнодобывающем производстве и при выборе параметров горных машин;

- поиск методов, пригодных для организации с их помощью диалога с ЭВМ, обладающих достаточной общностью, позволяющих за ограниченное время получать новую, недостающую информацию;

- исследование различных методов и алгоритмов с целью оценки их эффективности, проведение численных экспериментов;

- разработка математического обеспечения для решения ряда задач производственно-транспортного типа;

- создание и применение программных систем для выполнения научных исследований и анализа реальных ситуаций.

Методы исследований. В работе использовались: исследова-тельско-операционный подход, многофакторный анализ и многокритериальная оптимизация, методы математического программирования, включая стохастическое, линейное, нелинейное, целочисленное и потоковое программирование, методы математической статистики. теории игр, марковских процессов, статистическое моделирование, а также имитационное моделирование процессов составления и реализации планов.

Основные научные результаты, защищаемые автором:

- концепция создания гибких информационных технологий организации производства с применением персональных информационно-аналитических систем и принципы, на которых основывается построение подобных систем;

- методология исследования сложной производственной ситуации, включая этапы ее изучения и собственно анализ с реальными данными с целью принятия решения;

- способы оценки качества решений, достоверности ожидаемых показателей эффективности моделируемых процессов в условиях неполноты и частичной неопределенности информации;

- метод решения специальных дискретных экстремальных задач большой размерности;

- модели и алгоритмы решения рассмотренных задач выбора.

Достоверность шведов и рекдоеодшшй, Исследования, представленные в диссертационной работе, выполнены корректно, с использованием проверенных мировым опытом идей и методов. Разработанные алгоритмы доведены до программной реализации и испытаны на большом числе тестовых и реальных задач. Строгие доказательства приведенных утверждений, логические построения, результаты вычислительных экспериментов и опыт, полученный при анализе практических ситуаций, свидетельствуют об обоснованности выводов и рекомендаций.

Яичшй вклад автора:

- осуществлена постановка ряда задач, возникающих на разных стадиях организации горнодобывающего производства (формирование парка, расстановка и замена оборудования, оценка его производительности, оптимизация режимов работы и резервов производства) , а также при обосновании параметров горных машин (стадии НИР I ОКР) и планировании их выпуска, при этом найдены эффективные математические модели и алгоритмы, способствуюте принятию обоснованных решений;

- разработано и отлажено множество машинных программ, процедур, с помощь*« которых осуществлялась подготовка исходных данных, проводились численные эксперименты, создавались инфор-мацконво^нагатяческяе системы и исследовались реальные ситуации, связанные с оптимизацией параметров некоторых горных машин, обоснованием номенклатуры и объемов их выпуска;

- рассмотрены различные модификации, обобщения и частные случаи задачи о потоке минимальной стоимости (нелинейная транспортная задача на частично ориентированной сети, с переменными коэффициентами целевой функции„ с ограничениями возможностями регулирования и изменявшимися границами потоков, нелинейными начальными затратами), проведена серия численных экспериментов и получены относительные оценки эффективности некоторых алгоритмов решения указанных задач;

- выполнены анализ и оценка алгоритмов типа неявного перебора вариантов в зависимости от радиуса, глубины и схемы поиска в условиях ограниченного времени;

- предложена методология анализа сложных производственных ситуаций с помощью персональных систем поддержки принятия решений» выделены основные принципы* на которых базируется создание подобных систем.

Научная новизна:

- расширено понятие частично неопределенной информации, предложено определение и форма ли зованное описание эффективной области решений, координирующих развитие ситуации; найдены эффективные стратегии поиска, схемы организации диалога с ЭВМ в процессе неявного перебора вариантов при ограниченной продолжительности исследований;

- показана возможность использования идеи метода сокращения невязок (беспорядка) Форда-Фалкерсона для исследования в диалоге с ЭВМ области Парето-оптимаяьных решений;

- получены и сформулированы необходимые, а в ряде случаев достаточные условия оптимальности решений рассмотренных задач;

- предложен приближенный малотрудоемкий метод решения специальных дискретных экстремальных задач большой размерности, основанный на сочетании идей декомпозиции и покоординатного спуска с использованием свойств двойственной задачи;

- установлен физический смысл двойственных переменных в задаче моделирования установившегося воздухораспределения в инженерных сетях и доказана возможность применения теории двойственности для исследования и регулирования потоков, описываемых кубическими зависимостями;

- выполненные исследования характеризуются учетом динамики ситуаций, различной достоверности информации, существенной взаимосвязанности параметров моделируемых процессов, новизной постановок ряда задач и подходов к их решению.

Практическая ценность. Разработано математическое обеспечение для решения ряда задач, возникающих в горном деле:

- расчет параметров вентиляционных систем подземных горных предприятий (моделирование и регулирование воздухораспределения в сети горных выработок, замена шахтного вентиляционного оборудования и оптимизация режимов его работа);

- обоснование типоразмерных рядов горных машин (шахтные вентиляторы, роботизированные буровые комплексы, ручные перфораторы, компоновочные схемы главных вентиляторных установок);

- выбор параметров транспортно-технологических схем, системы разработки и режимов работы основного горно-транспортного оборудования в условиях разреза "Березовский" (КАТЭЮ;

- обоснование номенклатуры и объемов выпуска рядовых, сортовых и марочных углей (при начальных затратах на строительство установок для получения сортового топлива).

Предложена методология анализа, оценки и координирования развития ситуаций с учетом разных стадий организации производства, Найдены эффективные математические модели, с помощью которых может быть выполнен анализ часто возникающих ситуаций. Представлен примерный состав математического обеспечения персональной автоматизированной системы при различных длительностях интервалов планирования.

Выполненные исследования расширяют круг решаемых задач, область поиска вариантов развития, число учитываемых связей и показателей, способствуют упорядочению, систематизации информации, созданию эффективного математического обеспечения гибких автоматизированных систем информационной поддержки принятия решений, проведению комплексного анализа складывающейся ситуации и получению более адекватных оценок будущих ситуаций, связанных с тем или иным выбором.

Реализация работы. Разработанное математическое обеспечение в виде моделей, алгоритмов, методик, сложных оптимизационных процедур и другой программной продукции передано в различные лаборатории ИГД СО РАН и использовалось для проведения совместных исследований, связанных с созданием информационно-аналитических систем и обоснованием типоразмерного ряда шахтных вентиляторов, перспективных компоновочных схем главных вентиляторных установок и необходимой глубины их регулирования, ряда ручных электромагнитных перфораторов и их технических характеристик, ряда роботизированных буровых комплексов с кольцевыми погружными пневмоударниками. Найденные при этом технические решения, созданная научно-техническая продукция защищены в пяти кандидатских диссертациях сотрудников ИГЛ СО РАН.

Результаты исследований вошли в ГОСТ 25988-83 "Перфораторы ручные электромагнитные", в "Руководящий технический материал по выбору вентиляторов главного проветривания", утвержденный Шнуглепромом СССР <РТМ 07.03.003-87). Программное и методическое обеспечение по оптимальному регулированию шахтных вентиляторных установок передано в Высший горно-геологический институт (Болгария), включено в подсистему "Вентиляция" САПР-"Уголь". Программная система для расчета оптимальных совместных режимов работы шахтных вентиляторов и моделирования воздухораспределения в сети горных выработок передана в ЦШШ ВГСЧ Урала, в институты Сибгипрошахт и ПромНййпроект. Результаты исследований по совершенствованию типоразмерного ряда шахтных вентиляторов и параметров главных вентиляторных установок переданы в Донгипроуглемаш, ШШГО им. М.М.Федорова и НПО Уралгормаш. Программная система и методические рекомендации по обоснованию номенклатуры и объемов выпуска сортовых и марочных углей, разработанные совместно с институтом КАТЭКНЙЙуголь, переданы в компанию "Росуголь". Система автоматизированного формирования транспортно-технолошческих схем ведения горных работ и динамики карьерного пространства передана на разрез "Березовский-! где она прошла производственные испытания.

Основные результаты и опыт автора по автоматизации исследований, организации диалога с ЭВМ представлены в его монографии: Моделирование и анализ производственных ситуаций (с примерами приложений в горном деле), - Новосибирск: Наука, 1996, - 132 с.

Апробация результатов. Научные результаты, положения работы докладывались на межведомственных и Всесоюзных семинарах и совещаниях по управлению вентиляцией и газодинамическими явлениями в шахтах (Новосибирск, 1976, 1979, 1981, 1987, Лени-набад, 1988), научно-практической конференции выпускников НГУ (Новосибирск, 1977), Всесоюзных конференциях по проблемам теоретической кибернетики (Новосибирск, 1977,1980), аэрологии современных горнодобывающих предприятий (Москва, 1980), по вопросам совершенствования и оптимизации горных работ (Новосибирск, 1985, 1Ш9), развитию производительных сил Сибири и задачам ускорения научно-технического прогресса (Новосибирск, 1985), развитию стационарных установок угольных,шахт (Донецк, 1988), областной научно-технической конференции по вычислительной технике и системному анализу (Новосибирск, 1980), Сибирском Конгрессе по прикладной и индустриальной математике (Новосибирск, 1996)» Международном Симпозиуме по применению компьютеров и исследованию операций в горной промышленности -АРСОМ-97 (Москва, 1997), на семинарах в Институтах: математики СО РАН (Новосибирск, 1976-1988, 1997), геотехнической механики (Днепропетровск, 1981), Донгипроуглемаш (Донецк, 1991), Высшем горно-геологическом институте (София, 1982), Вычислительном центре СО РАН (Новосибирск, 1983, 1997) и других организациях.

Публикации. Опубликовано 33 работы, среди них монография, объединяющая основные научные результаты автора.

В нашей стране сосредоточены крупнейшие запасы многих полезных ископаемых. Созданию научных основ рационального, безопасного природопользования, критериев и методов оценки его эффективности посвящены труды А.Г.Аганбегяна, М.И.Агошкова, A.C. Астахова, А.Г.Гранберга, Л.В.Канторовича, М.В.Курлени, Н.В.Мельникова , В.В.Ржевского, К.Н. Трубецкого, Н.П, Федоренко, Я.Д. Шевякова, Е.И.Шемякина и других известных ученых f1-9J.

Современное горнодобывающее (или просто горное) предприятие - шахта, карьер, рудник - представляет собой сложную динамичную систему с множеством подсистем и внутренних процессов, связанных с добычей полезных ископаемых. Каждая из них, в свою очередь, может рассматриваться как система, поэтому традиционно выделяют систему вскрытия и подготовки новых горизонтов, систему разработки, транспортную, вентиляционную и другие.

Особенности горнодобывающего производства - его высокая опасность для человека и окружающей природной среды, подвижность , перемещение действующих объектов (забоев, фронта работ, рабочей зоны, сети горных выработок) в пространстве, убывание и невосполнимость извлекаемых ресурсов, ограниченность и "размытость" срока службы предприятия, практическая невозможность переориентации, использования основных производственных фондов для других видов деятельности, жизненно важная взаимосвязь различных процессов, параметров и некоторая неопределенность будущих производственных условий. Последнее связано с принципиальной невозможностью получения полной и абсолютно достоверной информации о фактических запасах полезного ископаемого и качественной структуре месторождения, горно-геологических условиях, газодинамических и геомеханических проявлениях и т.д.

В процессе разработки месторождения меняются свойства пород, напряженное состояние и газообильность горного массива, объемы запасов полезного ископаемого в отрабатываемых блоках, ценность добываемого сырья, развивается сеть вентиляционных и транспортных выработок, меняется глубина ведения работ, дальность транспортирования грузов, стареют выработки, оборудование, растут затраты, связанные с добычей.

В процессах проектирования и планирования горнодобывающего производства решается множество задач, связанных с определением параметров подсистем и выбором путей их развития. К таким параметрам относятся: мощность предприятия, схема и глубина вскрытая, число горизонтов, участков и блоков, направления развития горных работ, топология транспортной сети, пропускная способность выработок, число забоев и нагрузка на них, количество и типоразмеры горно-транспортного и другого оборудования, режимы работы, обслуживания, ремонта машин и механизмов, число, местоположение перегрузочных пунктов, складов, их емкости, резервы производительности оборудования и пропускной способности коммуникаций, мощность ремонтной базы, сроки начала и окончания работ, интенсивность их выполнения, обеспечение ресурсами и множество других параметров, каждый из которых в той или иной мере влияет на процесс добычи и его эффективность.

Яри некоторой неопределенности наших знаний о будущих условиях функционировали я предприятия, его подсистем и отдельных элементов характеристика будущего производства оказывается недостаточной, если она не сопровождается оценками достоверности выполнения планируемых работ и возможного, ожидаемого ущерба от их неполного или нестабильного выполнения.

Повышение надежности системы и ее элементов обеспечивается резервами различного рода ресурсов (времени выполнения планируемых работ, количества, мощности и производительности оборудования, забоев, пропускной способности выработок, подготовленных к отработке запасов полезных ископаемых, готовой продукции и т.д.). Очевидно, чем выше надежность системы, тем ниже затраты на компенсацию возможных в будущем ущербов, но выше стоимость плана. Необоснованное завышение резервов приводит к замораживанию капиталовложений и дополнительным текущим затратам. Возникает необходимость комплексного анализа путей развития, обоснования надежности решений, касающихся параметров подсистем и их функционирования, а также затрат на достижение определенного уровня надежности предприятия по отношению к потребителям его продукции.

Математическое моделирование - основной, а зачастую единственный метод исследования сложных управляемых систем с целью выбора способов эффективной организации их жизнедеятельности, Совешенствованию планирования, организации горнодобывающего производства (с помощью математических методов и вычислительной техники), вопросам повышения эффективности горно-шахтного оборудования, выбора и обоснования параметров горного предприятия и его подсистем посвяшены работы Ф.А.Абрамова, А.й.Арсентьева, A.C. Бурчакова, В.Н. Вылегжанина, Э.И.Гойзмана, Г.П. Данилиной, Н.В.Яронова, Д.Р.Каплунова, С.С. Квона, A.M. Курно-сова, Я.А.Ликальтера, А.С.Малкина, Н.Н.Мельникова, А.А.Ордина, С.И. Петровича, A.A. Пешкова, В.Я. Потемкина, Э.й. Реентовича, С.С.Резниченко, Е.И.Рогова, A.B. Старикова, Г.А. Стрекачинско-го, Р.Б.Тяна, М.И. Устинова, Е.В.Фрейдиной, В.А.Харченко, B.C.

Хохрякова, С,В.Доя и других ученых [10-783.

О сложности горнодобывающего производства свидетельствует ставшее уже регулярным проведение Международного Симпозиума (28-го по счету) по применению вычислительной техники и исследованию операций в горной промышленности (АРСОМ). С созданием в нашей стране систем автоматизированного проектирования и планирования развития горных работ связаны исследования В.М. Аленичева, Ю.Е. Капутина, А.И.Штейко, И.Б.Табакмана, А.С.Тана-йно, Е.В.Фрейдиной, В.С.Хохрякова, С.В.Ноя Г53-66]. Обзор зарубежного опыта и современного состояния в области компьютеризации исследований, численного моделирования процессов горного производства приводится в £56,58].

Представленные работы имеют большую научную и практическую значимость. Однако, современная действительность ставит перед исследователями множество новых задач, связанных с поиском путей и способов повышения качества проектов и планов, эффективности добычи сырьевых ресурсов. Анализ этих работ позволяет выделить некоторые проблемы горного производства и машиностроения, требующие своего научного и практического решения:

- методология оценки перспективности новой техники и технологий , методики выбора рациональных параметров горных машин на стадиях их разработки и планирования выпуска;

- принципы декомпозиции динамичных систем (типа горного предприятия), взаимной увязки, согласования решений;

- методы анализа, оценки и координирования развития сложных производственных ситуаций;

- создание современных информационно-аналитических систем и информационных технологий организации производства;

- формирование теоретической базы для подготовки и собственно подготовка молодых специалистов, владеющих методологией автоматизированного анализа сложных ситуаций, возникающих в процессе реального производства.

Подобные проблемы актуальны и в смежных областях 182}, В принципе, все они связаны с универсальной и вечной проблемой выбора. Выделим лишь некоторых современных ученых, внесших весомый вклад в развитие теории, методов выбора или принятия решений: О.Г, Алексеев, К,А. Бйгриновский, А.Б. Бахтин, Я,С. Беляев, В.Л. Береснев, Э.Х. ГНмади, Н.И. Глебов, Е.Г. Гольштейн, Э.Н.Гордеев, В.Т.Дементьев, Е.А.Диниц, A.B. Карзанов, Н.Ю. Кузнецов, С.С. Лебедев, О.И. Ларичев, В,Д. Маршак, В.Л. Макаров, Н.Б. Мироносецкий, Г.A. Jtaa&noB, B.C. Михалевнч, В.А. Трубив, Н.З.Шор, Д.Б.Юдин и другие [83-1081.

Если речь идет о планировании, организации и развитии, то любая целевая функция представляет собой оценку некоторого показателя эффективности будущего производства. Поэтому проблема выбора эквивалентна получению адекватных оценок возможных в будущем ситуаций, обусловленных тем или иным выбором - решением или набором решений.

Существует ряд направлений, подходов к построению или получению таких оценок: стохастическое, нечеткое, потоковое и другие виды математического программирования, байесовский подход, статистическое имитационное моделирование (метод Монте-Карло) , многофакторный или регрессионный анализ, теория игр, теория массового обслуживания, многокритериальная оптимизация, распознавание образов, моделирование на основе марковских процессов и другие [87-81,109-1353. Понятно, что каждый из этих подходов может быть эффективным лишь в определенных условиях.

Если учесть динамичность, существенную неопределенность многих параметров горнодобывающего производства, тесную взаимосвязь различных процессов, многообразие производственных ситуаций, методов исследований, моделей, способов декомпозиции сложных систем и принять во внимание различные знания, опыт, взгляды, привычки и представления людей, разрабатывающих проекты и планы, наличие (или отсутствие) той или иной информации, времени и других ресурсов, то, видимо, можно утверждать, что единой технологии или методики планирования нет и в принципе \ Л. бшъ не может.

Ситуация - условия, в которых принимается решение. В узком смысле это то, что дано и что требуется определить. В более широком - еще и ресурсы, отведенные для поиска решения (время, специалисты, деньги и т.д.), имеющаяся для этого информация и возможности ее получения, а также стимулы и мера ответственности за принимаемые решения. Планирование или анализ ситуации можно рассматривать как процесс поиска (формирования) , оценки и взаимной увязки решений. При этом выделяются и определяются всевозможные варианты, зависимости, показатели, т.е. та информация, на которую мог бы опереться человек, принимая решение. Создаваемые для этих целей автоматизированные системы, способствующе формированию, оценке вариантов организации, развития производства получили название систем поддержки принятия решений. Иногда используют другие названия: база знаний, система искусственного интеллекта, экспертная, информационно-вычислительная или информационно-аналитическая система [136-1451.

Будем учитывать, что любой показатель эффективности планируемого производства содержит в себе случайную составляющую. Надежность плана - ото оценка вероятности того, что эффективность производства (развивающегося на основе решений, заложенных или предусмотренных в плане) в каждом из подпернодов интервала планирования будет не хуже намечаемых для них уровней.

Качество планов в значительной мере определяется информационной базой и эффективностью используемого математического обеспечения, включающего в себя;

- модели, алгоритмы и программы для моделирования состояний природы (цены, спрос на продукцию, ожидаемые условия эксплуатации, режимы работы оборудования и т.д.);

- комплекс оценочных, оптимизационных моделей и алгоритмов, позволяших решать некоторые задачи, т.е. находить решения и оценки их качества (оценки затрат или прибыли, надежности, производительности, длительности выполнения работ и т.д.);

- формулы, зависимости и программы для расчета значений входных и зависимых параметров, показателей;

- базы данных, как адреса и формы представления информации в памяти ЭВМ, с некоторым объемом исходной информации, при котором можно начинать процесс планирования;

- управляющую программу и комплекс интерфейсных процедур, с помощью которых человек осуществляет связь с ЭВМ и координирует процесс исследований, перемещается во времени в ту или другую сторону, обращается к той или иной подсистеме, процедуре с целью получения требуемой информации или ее корректировки и размещения в памяти.

Качество (эффективность) математического обеспечения характеризуется набором функций, предоставляемых пользователю, полезностью в различных ситуациях г надежностью, быстродействием, удобством в эксплуатации, наличием возможности его совершенствования, дополнения, совместного использования с другим подобным инструментарием.

На всех этапах исследования, связанного с поиском и принятием решения, начиная с осмысления ситуации, постановки задач, определения общей схемы исследований и заканчивая анализом результатов, существует значительное число путей, способов реализации того или много шага. Вообще, исследование какой-либо ситуации можно представить в виде недетерминированного, творческого процесса, в котором возникающие неопределенности разрешаются человеком. Автоматизация этого процесса будет означать для нас определение методологии или технологии автоматизированного анализа ситуации (включая координирование ее развития) , и разработку специализированного математического обеспечения » соответствующего условиям его применения, т.е. создание информационно-программной среды для проведения исследований с реальными данными.

Как известно, ни один процесс исследований (планирования, проектирования, научных исследований), ни одна математическая модель не могут быть построены без каких-либо допущений, предположений относительно будущего поведения среды, частично неопределенных параметров. От набора принимаемых допущений зависят модель, исходные данные, вырабатываемые решения и соответственно состояние производства в будущем. Для анализиза ситуации в диалоге с ЭШ в зависимости от целей, стадии планирования, при тех или иных допущениях можно получать и использовать различные постановки задач и модели.

Существует множество эффективных в вычислительном плане моделей и алгоритмов [83,86,94,101,105 - 108,116,120,127,135, 149,153,157,178,181,183,187], но пока крайне мало автоматизированных систем, эффективных в отношении горнодобывающего производства. Среди причин такого положения вещей выделим сложность реального производства, специфику математического языка и терминологии горного дела, отсутствие единой теории, отражающей принципы, этапы построения информационно-аналитических систем и методологию анализа с их помощью ситуаций, возникающих в процессах добычи сырьевых ресурсов.

Автору не известно какой-либо автоматизированной системы (типа АСУТП или САПР), с помощью которой можно было бы выполнить весь комплекс проектно-аналитаческих работ (исследований) или детально запланировать, расписать процесс развития предприятия с учетом всех составляющих его элементов. В последние годы становится все более распространенным понимание того, что любая большая интегрированная система ориентируется на определенный круг пользователей и решаемые ими задачи. При этом подразумевается наличие или создание индивидуальных пользовательских рабочих мест - АРМов, объединенных общей информационной средой или базой данных (естественно, с разделением функций и полномочий, предоставляемых пользователям, по использованию той или иной информации),

Ориентация на определенного пользователя не означает разработку каждый раз абсолютно нового программного продукта. Подразумевается модульный принцип построения таких систем (использование эффективных унифицированных программных модулей для построения систем меню, баз данных, таблиц, сетей, вывода графической информации и т.д.) и более полный учет условий, для которых создается автоматизированная система.

Разработке программной системы и выполнению исследований с реальными данными предшествует изучение ситуации: постановка задач, выделение типовых ситуаций, охватываемых общей задачей, выявление ближайших достаточно изученных классов задач, разработка, подбор подходящих для данных условий моделей, алгоритмов, оценка их эффективности с помощью численных экспериментов и определение общей схемы, методики анализа реальной ситуации.

Основным инструментом исследований, направленных на составление планов, является неявный или частичный перебор вариантов Е88,106,113,117,124,126,135,149,151,152,155,162,171,1813. Этот метод может быть реализован как в пакетном режиме, так и в диалоге с ЭВМ - в программной, интерактивной информационно-аналитической среде. Известно, что трудоемкость метода экспоненциально возрастает с увеличением размерности задачи. Однако, это часто недооценивается при создании программных систем. В результате очевидно недостаточное внимание уделяется исследованию и разработке эффективных для практики схем организации диалога с ЭВМ - интерактивной реализации неявного перебора в сложных ситуациях.

Подготовка и размещение исходных данных в памяти ЭВМ, представление их в удобном виде на экране, предоставление возможности пользователю осуществлять быстрый поиск и редактирование информации, все это - исключительно важные этапы создания системы поддержки принятия решений. Однако, в основном содержании данной работы эти вопросы не рассматриваются (часть результатов вынесена в приложение), Здесь сосредоточено внимание на других этапах: постановке задач, способах поиска, оценки и взаимной увязки решений.

Если ориентироваться на определенного пользователя, то прежде чем говорить о способах размещения и представления информации в памяти и на экране ЭВМ, следует определить комплекс вопросов или круг задач, решаемых человеком, общую схему исследований , меру (степень) детализации ситуаций, а значит, необходимо разобраться: для чего, какая информация необходима и как (или с какой частотой) она будет использоваться. Все это предопределило перечисленные ранее задачи исследований и состав представленной работа,

В первой главе рассматриваются общие вопросы, неизбежно возникающие в процессах проектирования, планирования, организации производства, в том числе горнодобывающего. Излагается позиция автора по вопросам, связанным с понятием сложной ситуации и факторами, влияшщш на эффективность принимаемых решений. Определяются основные принципы, закладываемые в основу жизнеспособных автоматизированных систем. Во второй продолжаем создавать фундамент, на котором базируется изложение последующего материала, Приводятся некоторые определения, необходимые в дальнейшем теоремы, постановки простейших задач, методы и алгоритмы, используемые далее в работе.

Третья глава посвящена часто возникавшим на практике распределительным задачам. Рассматриваются задачи распределения оборудования и оптимизации режимов его работы, оценки производительности элементов производственной системы и другие. Излагаются некоторые подходы к моделированию представленных си ту аций. В четвертой описаны возможные методики корректировки и взаимной увязки решений по парку оборудования» используемого в производственном процессе, типоразмерам и производительности отдельных машин и механизмов, размещению производства, номенклатуре и объемам выпуска продукции, параметрам технологических схем и процессов.

В приложении приводятся некоторые прикладные результаты, полученные в той или иной предметной области: различные зависимости , которые выявлялись и аппроксимировались при анализе конкретной ситуации, предложенная и использовавшаяся методика моделирования вентиляционных режимов подземных предприятий, описание созданной автором программной системы для автоматизированного формирования и анализа схем ведения гарных работ и динамики карьерного пространства.

Представленный в работе подход не дает готовых решений. Он помогает понять сложную ситуацию, порождающую неопределенность выбора, найти существенные факторы и связи, проверить различные варианты посредством комплексной оценки связанных с ними возможных в будущем ситуаций. Неопределенность сокращается постепенно, в процессе исследований. Качество получаемых решений зависит от способности человека мыслить системно и перспективно, возможности вникать, охватывать ситуацию и многих других факторов, включая умение анализировать и находить правильные решения.

Предпринята попытка сблизить горняков, математиков, программистов, ответить на вопросы, возникавшие м возникающие при создании автоматизированных информационно-аналитических систем и в процессах анализа ситуаций. Основные из них - как организовать исследования, чтобы за ограниченное время получить достаточно эффективное решение, и соответственно, какие возможности необходимо предусмотреть и предоставить пользователю создавая его информационно-программную среду.

Искренне признателен всем, кто имел непосредственное отношение к появлению этой работы.

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Кузнецов, Александр Сергеевич

АГСЛЮЧЕНИЕ

Основные вуводш и результаты исследований.

Разработаны теоретические положения, совокупность которых можно квалифицировать как новое крупное достижение в развитии научного направления, связанного с созданием теоретических основ гибких информационных технологий организации производства, что имеет существенное значение для повышения эффективности методов анализа, оценки и координирования развития ситуаций, построения эффективно управляемых технологических процессов.

Эффективность технологического процесса определяется качеством и своевременностью научных, проектных, плановых и других решений, связанных с организацией производственной деятельности предприятия. Сложность и состояние горнодобывающего производства, новые условия хозяйствования, мировая тенденция все более широкого применения компьютерных технологий вызывают необходимость исследований, направленных на поиск (с помощью методов математического моделирования) путей повышения эффективности автоматизированных систем, создаваемых в горном деле, и решений, касающихся добычи полезных ископаемых.

В работе введелены понятия: нормальной ситуации, эффективной математической модели и эффективной области решений, координирующих развитие производственного процесса, гибкой персональной информационно-аналитической системы и гибкой автоматизированной технологии принятия решений.

Производственная ситуация оценивается как нормальная, если текущие показатели эффективности допустимы и соответствуют намеченному уровню, а множество эффективных способов регулирования не пусто. Необходимые условия нормального, устойчиво эффективного развития - адекватность оценок будущих ситуаций, обусловленных тем или иным решением, и достаточность выбора. Границы и состав допустимой области поведения относятся к основным факторам, влияющим на эффективность выбора.

План, как совокупность взаимосвязанных решений относительно будущего производства, представляет собой достаточно гибкую программу действий, однозначно определенных для ближайших периодов, граничащих с текущим моментом времени (с учетом того, что план образуют решения, получаемые на разных стадиях при различных горизонтах планирования).

Анализ ситуации - недетерминированный творческий процесс, в котором возникающие неопределенности разрешаются человеком. В основе аналитических исследований лежит неявный перебор вариантов в сочетании с возможностью получения на каждом шаге комплексной оценки будущих ситуаций, порождаемых тем или иным выбором (решением или набором решений).

Предложена концепция гибких информационных технологий организации горнодобывающего производства с применением персональных информационно-аналитических систем - автоматизированных рабочих мест, адаптированных к условиям их применения и возникающим ситуациям. Определены принципы построения таких систем и их примерный состав при различных длительностях интервалов планирования. Предложена методология анализа ситуаций в условиях динамичности объектов, существенной неопределенности и взаимозависимости параметров моделируемых процессов.

Выполненные исследования показывают, что при решении вопросов производственно-транспортного планирования в горном деле, как правило, можно найти эффективные математические модеж, способствующие повышению качества принимаемых решений. В роли основной, базовой модели использовалась задача о потоке минимальной стоимости. Рассмотрены ее модификации, частные случаи и обобщения. Выполнен анализ и дана оценка некоторых методов решения этих задач, осуществлена формализация часто возникающих ситуаций, предложены новые модели и алгоритмы.

Проведена серия численных экспериментов, в которых при ограниченной продолжительности вычислительного процесса производилась оценка алгоритмов типа неявного перебора в зависимости от радиуса, глубины поиска и различных критериев перспективности подмножеств решений. На основе этих экспериментов найдены эффективные стратегии поиска, схемы организации диалога с ЭВМ для анализа развития исходной ситуации.

Как показали результаты исследований, для многих задач типа размещения производства можно построить эффективные приближенные алгоритмы с заранее ограниченным радиусом поиска, что позволяет существенно сократить трудоемкость неявного перебора без заметного для практики снижения качества получаемых решений. Установлено, что для рассмотренных производственно-транспортных задач достаточно эффективный радиус поиска равен 2.

Разработано математическое обеспечение, включающее модели, алгоритмы, программные средства для решения ряда задач, связанных с анализом транспортно-технологических схем горных предприятий, обоснованием параметров шахтных вентиляционных систем, типоразмерных рядов горных машин. Предложены математические модели для решения вопросов объемно-календарного планирования, оценки производительности технологических комплексов и соответствуюшие методики анализа ситуаций.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Кузнецов, Александр Сергеевич, 1998 год

1. Агошков М.И. Основные показатели полноты и качества извлечения плезных ископаемых из недр. - М.: Изд. АН СССР, 1970.

2. Астахов A.C. Линамические методы оценки эффективности горного производства. М.: Недра, 1973. - 270 с.

3. Бовин A.A., Курленя М.В., Шемякин Е.И, Проблемы разработки месторождений полезных ископаемых на больших глубинах // ФТПРПИ. 1983, N 3, с. 04-73.

4. Канторович Л.В., Макаров В.Л. Оптимальные модели перспективного планирования // Применение математики в экономических исследованиях. М.: Изд. АН СССР, 1965, т. 3, с.7-88.

5. Курленя М.В., Танайно А. С. Развитие энергетического анализа открытой угледобычи, Ч. 1: Методологические основы // ФТПРПИ. 1996, N 6, с. 118-129.

6. Мельников И.В. Комплексное использование месторождений полезных ископаемых // Научные основы оптимизации использования месторождений полезных ископаемых и охраны недр. М.: Наука, 1977, с. 34-54.

7. Основные методические положения оптимизации развития и размещения производства / Под ред. А.Г. Аганбегяна, Н.П.Федо-ренко. М.: Наука, 1978. - 271 с.

8. Технико-экономическая оценка извлечения полезных ископаемых из недр / М.И.Агошков, В.И.Никаноров и др. М.: Недра, 1974.

9. Трубецкой К.Н., Пешков А.А, Мацко H.A. Метод и результаты исследований оптимизации стратегий освоения месторождений // Горный вестник. 1996, N 4, с. 3-10.

10. Абрамов Ф.А., Тян Р.Б,, Потемкин В.Я, Расчет вентиляционных сетей шахт ш рудников. М.: Недра, 1978. - 232 с.

11. Аленичев В. М. Экономико-математическое моделирование горно-технических задач на рудных карьерах. М.; Недра, 1983. - 135 с.

12. Астафьев Ю.П., Полищук Г.К., Горлов Н.И. Планирование и организация погрузочно-транспортных работ на карьерах. М.: Недра, 1986. - 168 с.

13. Астахов A.C. Оптимальное планирование на ЭВМ в угольной промышленности. Недра, 1971. - 176 с.

14. Богачев A.C. Управление запасами горной массы и надежность работы карьера. М.: Недра, 1979. - 200 с.

15. Бурчаков A.C., Харченко В,А., Кафорин Л.А. Выбор технологических схем угольных шахт. М.: Недра, 1975. - 425 с.

16. Воробьев Б.М., Бурчаков A.C., Шибаев Е.В. Надежность технологических схем и процессов угольных шахт. М.; Недра, 1975. - 237 с.

17. Вылегжанин В.Н. Физические и геомеханические основы оптимизации угольных шахт. Новосибирск; Наука, 1981. - 207 с.

18. Георгиевский В.В. Оптимальное планирование развития горных работ на шахтах. М.: Недра, 1979. - 248 с.

19. ГЪйзман Э.И., Коренев В.Г. Оптимизация планирования в угольной промышленности. М.: Наука, 1984. - 192. с.

20. Дронов Н.В. Методические основы поиска оптимальной технологии добычи руд / Оптимальное использование недр при подземной разработке месторождений цветных металлов.- Фрунзе: Илим, 1303 • с. 3-26.

21. Дронов Н.В. Оптимизация горно-экономических параметров рудников. Фрунзе: Илим, 1982. - 286 с.

22. Каплунов Д.P., Манилов И.А. Стабилизация качества руды при подземной добыче. М.: Недра, 1983. - 236 с.

23. Кариман С.А., Брайцев А,В., Шрамко В.М. Моделирование и оптимизация производственных процессов при добыче угля. М.: Наука, 1978. - 116 с.

24. Корнеев В,П. Прогнозирование и оптимизация этапов и параметров развития горно-технологического комплекса угольной шахты (на примере шахт Кузбасса) : Автореф.дис.канд.техн.наук, Кемерово: ИУ СО АН СССР, 1988. - 20 с.

25. Курносов A.M., Кудин И.Б. Совершенствование методов математического программирования в горном деле. М.: Наука, 1964. - 232 с.

26. Остров О.Ф., Никитин И.П., Панасенко В.Ф., Кухарев В.Н. Оптимизация парка технологического оборудования на рудниках. -М.: Недра, 1985. 149 с.

27. Математические методы и модели в планировании и управлении горным производством / Протосеня Л.Г., Кулиш С.А., Аз-бель Б.й. и др, М.: Недра, 1985. - 288 с.

28. Методы оптимального проектирования угольных шахт / Кур-носов А. М., Устинов М. И., Ликальтер Л. А. и др. М.: Недра, 1974. - 346 с.

29. Шгачев Р.Д., Лобовский А.Е. Экономико-математические методы в планировании угольного производства. М.: Недра, 1979. - 181 с.

30. Муров В.М. Научные основы эффективного воспроизводстваочистного фронта на угольных шахтах: Автореф.дисдокт.техн.наук. Кемерово; ИУ СО РАН, 1993. - 56 с.

31. Научно-методическое обоснование параметров подземныхрудников при проектировании их технического перевооружения / Каплунов Д.Р, Будько A.B. и др. // Оптимизация параметров технологии подземных рудников. Новосибирск; ЙГД СО АН СССР, 1984, с. 26-32.

32. Петросов A.A. Моделирование и оптимизация процессов на рудниках. М.: Недра, 1978. - 205 с.

33. Применение экономико-математических методов для планирования и управления в цветной металлургии / барский I.A., Глушков Н.Т. и др. М.: Недра, 1977.

34. Проектирование и комплексная оптимизация параметров шахт / Бурчаков A.C. , Воробьев Б.М. и др. М: Недра, 1972. -368 с.

35. Реентович Э.И. Обоснование оптимальных решений для открытых разработок. М.: Наука, 1982. - 167 с.

36. Резниченко С.С. Математическое моделирование в горной промышленности. М.: Недра, 1981. - 216 с.

37. Рогов Е.й. Научные основы моделирования и оптимизациитехнологических подсистем угольной шахты; Автореф.дис----докт.техн.наук. М.: ЙГД им. А.А.Скочинского, 1982. - 33 с.

38. Ромашкин И.П. Перспективное планирование в угольной промышленности. М.: Недра, 1982. - 172 с.

39. Саганов A.C., Квон С.С., Адилов К.й. Методы анализа и оптимизации технологических схем угольных шахт. М: Недра, 1974. - 295 с.

40. Совершенствование методов проектирования и планирования горных работ в карьере / Под ред. Н.В.Мельникова. М.: Наука,1981. 280 с.

41. Сребный М.А., Харченко В.А. Выбор рациональных вариантов развития шахт // Применение ЭВМ и математических методов в горном деле. М.: Недра» 1982, т. 1, с. 239-241.

42. Сребный М.А., Харченко В.А,, Останов Х.А. Эффективные режимы работы угольных шахт. М.: Недра, 1986.

43. Стариков A.B. Планирование концентрации и развития горных работ на угольных шахтах. М. : ИПКОН АН СССР, 1982,о *

44. Стрекачинский Г.А. Теория и численные модели вскрытия месторождений. Новосибирск: Наука, 1983. - 238 с.

45. Стрекачинский Г.А., Ордин A.A., Федоран В.А. Оптимальное размещение транспортных сетей на поверхности шахт. Новосибирск: Наука, 1981. - 86 с.

46. Табакман И.Б. Методы моделирования открытых горных работ и принятие решений при автоматизированном планировании и управлении /7 ФТПРПИ. N 1, 1987, с, 47-50.

47. Ушаков В.К. Синтез надежных и эффективных шахтных вентиляционных систем: Автореф.дисдокт.техн.наук. М.: МППУ,1997.- 34 с.

48. Фрейдина Е.В. Разработка системы текущего планирования и управления горными работами на мощных угольных карьерах: Автореф.дис----докт.техн.наук. М,: ИПКОН АН СССР, 1988,- 34 с,

49. Фрейдина Е.В., Третьяков А. С, Молоти лов С.Г. Методы текущего планирования горных работ на карьерах. Новосибирск: ИГЛ СО АН СССР, 1988, - 151 с.

50. Цой А.Н. Динамические модели объектов горного производства , Алма-Ата: Наука, 1990. - 80 с.

51. Цой С., Нхай С.М., Мастяева Е.И, Синтез оптимальных сетей в системе управления горными предприятиями. Алма-Ата:1. Наука, 1974. 174 с.

52. Шрейдер Д. Я. Совершенствование методов оптимизации вскрытия, подготовки и развития горных работ на новых горизонтах действующих шахт: Автореф.дисканд.техн.наук. Новосибирск: ЙГД СО АН СССР, 1985. - 22 с.

53. Автоматизация планирования горных работ на железорудных карьерах / Астафьев Ю.П., Давидковнч A.C. и др. М.: Недра, 1982. - 280 с.

54. Автоматизированное проектирование карьеров / Хохряков B.C., Корнияков C.B. и др. М.: Недра, 1985. - 263 с.

55. Аленичев В.М. Компьютерная система планирования открытых горных разработок ; Автореф,дис----докт.техн. наук. Екатеринбург: ЙГД УрО РАН, 1995. - 35 с.

56. Барон В.Л., Крыловский А. Л. Компьютерные системы для горных предприятий // Горный вестник. 1997, N1, с. 63-70.

57. Донсков И.В. Математическое обеспечение процесса планирования развития предприятия : Автореф. дасс.канд.техн.наук.- Новосибирск: ЙГД СО АН СССР, 1989. 20 с.

58. Компьютеры и системы управления в горном деле за рубежом / Астафьев Ю.П., Зеленский A.C. и др. М. : Недра, 1989.- 429 с.

59. Капутин D.E. Методология проектирования потоков сырьяна керамзитовых карьерах : Автореф. ди сдокт. техн. наук. Я. :1. ОТ, 1989. 34 с.

60. Табакман И.Б. Принципы построения АСУ на карьерах. -Ташкент: Изд. "ФАН", 1977. 140 с.

61. Танайно A.C., Ботвинник A.A., Тетенов Е.В. Система автоматизированного проектирования и планирования открытой разработки угольных месторождений // ФТПРПИ.-1994, N2, с.101-107.

62. Танайно Д.С. Автоматизация проектирования карьеров. Горно-геометрические расчеты.- Новосибирск: Наука, 1986.- 192 с.

63. Фрейдина Е.В. Концепции оптимизации и опыт внедрения автоматизированного текущего планирования на каьерах/УУправле-ние горными работами.- Новосибирск: ИГЛ СО РАН, 1990, с.12-15.

64. Хохряков B.C. Развитие систем автоматизированного проектирования карьеров // Изв. ВУЗов. Горный журнал.- N 2, 1989.

65. Цой С. Математические основы автоматизированной системы проектирования шахт. Алма-Ата: Наука, 1979. - 311 с.

66. Цой С., Данилина Г.П., Гуц Б.Н. Автоматизация проектирования вскрытия шахтных полей.- Алма-Ата: Наука, 1973. -235 с.

67. Бандопадхьяй С., Нельсон М. Выбор карьерных систем на основе анализа ряда критериев / Проблемы открытой разработки глубоких карьеров: Труды Международного симпозиума "Мирный-91" Удачный: изд. НИЦ "Мастер", 1991, с.220-231.

68. Шлегжанин В.Н., Вйтковский Э.й., Потапов В.П. Адаптивное управление подземной технологией добычи угля. Новосибирск: Наука, 1987. - 232 с.

69. Квитка В.В., Арсентьев А.И. Минимизащш интегрального критерия риска при выборе производительности карьера // Проектирование открытой и подземной разработки месторождений: Меж-вуз. сб. Л.: ЛГИ. 1982. с. 39-44.

70. Михалев В.Л, Совместная оптимизация достоверности информации , резервов и риска в условиях частичной неопределенности работы предприятия (на примере добычи рудных ископаемых) : Автореф. дне----канд,экон, наук, Л,: Йнж.-экон, ин-т,1986. 19 с.

71. Пешков А.А. Управление развитием горных работ на глубоких карьерах: Автореф. дис.докт.техн.наук. М.: ИПКОН РАН, 1997. - 38 с.

72. Петрович С.И. Математические модели в оперативном планировании развития горных работ на шахтах. Алма-Ата: Наука, 1988. - 272 с,

73. Рогов Е.И, Системный анализ в горном деле. Алма-Ата: Наука, КазССР, 1976. - 207 с.

74. Трубецкой К.Н., Пешков А.А. Мацко Н.А. Современные методы оценки экономической эффективности применения новой горной техники // Горный журнал. 1995, N 3, с. 17-22.

75. Трубецкой К.Н., Пешков А,А., Мацко Н,А, Методы оценки эффективности инвестиций горных предприятий // Горный журнал. 1993, N 2, с. 3-11.

76. Цой С., Шерман А.И. Дискретные модели горного производства. Алма-Ата: Наука, 1981. - 247 с.

77. Цхай С.М. Задачи календарного планирования на сети сложной структуры : Автореф.дис----докт.техн.наук. Новосибирск:

78. ИГД СО АН СССР, 1989. 32 с.

79. Штеле Б.И. Имитационное моделирование развития подземных горных работ. Новосибирск: Наука, 1984. - 177 с.

80. Lu Songtang. Study on the computational method for the optimization of ventilation network // Computer Applications in the Mineral Industry. Fytas, Collins & Signal (eds). 1988, Balfcema, Rotterdam, pp. 641-650.

81. Vang Y.I. A nonlinear programming for mine Ventilation network with natural splitting // International Jornal of Rock Mechanlca and Mining Sciences 2. 1984, pp. 43-51.

82. Yun Q.X., Zhai D.B. A new approach to determine the transportation system In underground mines. // Computer Applications in the Mineral Industry. 1988, Balkema, Rotterdam, pp. 443-450.

83. Воронин Ю.А., Воронин А.Ю. О реформировании и информатизации геологоразведки в России. Новосибирск: ВЦ СО РАН, 1995. - 62 с.

84. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М.: Наука, 1987. - 248 с.

85. Андреев В.Н., Мироносецкий Н.Б. Оптимизация управления предприятием (объединением).- Новосибирск: Наука, 1984.-214 с.

86. Багриновский К. А., Е5усыгин В.П. Математика плановых решений. М.; Наука, 1980. - 224 с.

87. Бахтин А.Е., Колоколов A.A., Коробкова З.В, Дискретные задачи производственно-транспортного типа. Новосибирск: Наука, 1978. - 160 с.

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

89. Береснев В.Л., Гимади Э.Х., Дементьев В.Т. Экстремальные задачи стандартизации.- Новосибирск: Наука, 1978. 335 с.

90. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем,- М,: Наука, 1978. 400 с.

91. Вентцель Е.С. Исследование операций : Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. - 208 с.

92. Вычислительные методы выбора оптимальных проектных решений / Михалевич B.C., Шор Н.Э. и др. Киев: Наукова думка, 1978. - 178 с,

93. Глушков В.М. Кибернетика. Вопросы теории и практики.1. М.: Наука, 1988. 478 с.

94. Дементьев В.Т., Ерзин А.И., Ларин Р. М., Шамардин Ю. В. Задачи оптимизации иерархических структур. Новосибирск: НГУ, 1998. - 187 с.

95. Емеличев В.А., Комлик В.И. Метод построения последовательности планов для решения задач дискретной оптимизации.- М.: Наука, 1981. 208 с.

96. Коробкин А.Д, Мироносецкий Н.Б. Оптимизация производственного планирования на предприятии. Новосибирск; Наука, 1978. - 335 с.

97. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М.: Наука, 1979. - 200 с.

98. Ларичев 0.И. Объективные модели и субъективные решения.- М.: Наука. 1987. 144 с.

99. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. М.: Наука, 1984. - 223 с.

100. Макаров В.Л., Маршак В.Д. Модели функционирования экономических систем, М.; Экономика, 1979. - 208 с.

101. Математическое обеспечение перспективного отраслевого планирования / Анцыз С.М., Макаров В.Л., Маршак В. Д., Фефелов В.Ф. Новосибирск; Наука, 1979. - 272 с.

102. Михалевич B.C., Волкович В. Л. Вычислительные методы исследования и проектирования сложных систем. М.: Наука, 1982.- 286 с.

103. Модели управления научно-техническим прогрессом на предприятии / Мироносецкий Н.Б., Кирина Л.В. и др. Новосибирск: Наука, 1988. - 152 с.

104. Первозванский A.A., Пайцгори В.Г. Декомпозиция, arperaрование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342 с.

105. Сергиенко И.В., Лебедева Т. Т.» Рощин В. А. Приближенные методы решения дискретных задач оптимизации, Киев; Наукова думка» 1980. - 257 с.

106. Сергиенко Й„В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. Киев; Наукова думка, 1985, -384 с.

107. Тана ев B.C. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования. Шнек: Наука и техника, 1987, - 183 с.

108. Финкельштейн Ю.Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования, М,: Наука, 1976. - 264 с,

109. Хачатуров В.Р. Математические методы регионального программирования. М.: Наука, 1989. - 304 с.

110. Адомиав Д. Стохастические системы,- М. : Мир,1987.-376 с.

111. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование: Теория и алгоритмы. М.: Мир, 1982. - 574 с.

112. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. - 458 с.

113. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. Новосибирск: Наука, 1978. - 198 с.

114. Гордеев Э.Н. Задачи выбора и их решение // Компысггер и задачи выбора. М.: Наука, 1989, с. 5-48.

115. Гордеев Э.Н,, Леонтьев В,К. Задачи выбора в условиях неопределенности // Компьютер и задачи выбора. М. : Наука, 1989, с. 120-143.

116. Гйлл Ф., Мюррей У., Райт М, Практическая оптимизация. -М.: Мир, 1985. 509 с.110, Давыдов Э.Г. Исследование операций- М.: Высшая школа, 1990. - 383 с.

117. Дубов Ю.А., Травкин С.И,, Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем.- М.: Наука, 1986. 296 с.

118. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука, 1982. - 301 с.

119. Ермольев Ю.М., Ястремекий А.И. Стохастические методы и модели в экономическом планировании.- М.; Наука, 1979.- 254 с.

120. Йенсен П., Барнес Д. Потоковое программирование. М. : Радио и связь, 1984. - 392 с.

121. Капур К., Ламберсон Л. Надежность и проектирование систем. М.: Мир, 1980. - 604 с.

122. Коваленко Й.Н., Кузнецов Н.Ю. Методы расчета высоконадежных систем. М.; Радио и связь, 1988. - 176 с,

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

124. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход.- М.: Мир, 1978. 432 с.

125. Кузнецов Н.Ю. Анализ надежности сложных систем с переменным режимом использования // Исследование операций и АСУ,- 1984, вып. 24, с. 14-27.

126. Ларьер 1.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: №р, 1991. - 568 с.

127. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М. : Наука, 1975. - 432 с.

128. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М,; Радио и связь, 1988. - 230 с.

129. Максимов KLM. Стохастическое моделирование в планировании. Новосибирск: Наука» 1981. - 285 с.

130. Орловский С,А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М,: Наука, 1981. - 208 с.

131. Петраков Н.Я., Ротарь В,И. Фактор неопределенности и управление экономическими системами. М.: Наука, 1985, - 192 с,

132. Райншке К., Ушаков И.А. Оценка надежности систем с использованием графов. М.: Радио и связь, 1988. - 208 с.

133. Райфа Г. Анализ решений (Введение в проблему выбора в условиях неопредлеленности). М.: Наука, 1977. - 408 с.

134. Смирнов В.А., Соколов В.Г. Системное моделирование надежности плановых решений. Новосибирск: Наука, 1984.- 224 с.

135. Taxa X. Введение в исследование операций. М.: Мир, 1985, т.1. - 479 с., т.2. - 496 с.

136. Блаж М.Н., Корнейчук A.A., Хачатуров М.С. Машинная поддержка имитационного моделирования // Имитационные модели процессов разработки и реализации планов. М. : ВЦ АН СССР, 1985, с. 135-151.

137. Борисов А.Н., Вйлюмс Э.Р., Сукур Я.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ: Информационное, математическое и программное обеспечение. Рига: Зинатне, 1986. -195 с.

138. Джоффрион А., Дайер Дж., Файнберг А. Решение задач оптимизации при многих критериях на основе человеко-машинных процедур .// Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.: Мир, 1976, с. 116-127.

139. Имитационные системы принятия экономических решений / Багриновский К.А., Конник Т.И. и др. М.: Наука, 1989.-165 с.

140. Кашинский А.И., Красненкер A.C. О формировании диалоговых алгоритмов векторной оптимизации // Автоматика и вычислительная техника. 1977» N 5, с. 116-127.

141. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы развития // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ,1987, т.21, с.131-164.

142. Ларичев О.И., Поляков O.A. Человеко-машинные процедуры решения многокритериальных задач математического программирования (обзор)// Экономика и мат. методы.- 1980, т.16, вып.1, с. 129-145.

143. Михалевич B.C., Волкович В.А. Развитие методов системной оптимизации в человеко-машинных процедурах решения многокритериальных задач // Кибернетические методы планирования, проектирования и управления, Киев: Ж АН УССР, 1982, с,3-20,

144. Новые направления в системах поддержки принятия решений: труды семинара / Отв. редактор Ларичев О.И. М.: ВНИИСИ,1988. 7Ос.

145. Цвылев Р.И. Информационный аспект долгосрочного планирования. М.: Наука, 1974. - 176 с.

146. Ахо А., Хопкрофгг Лж., Ульман Лж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Ммр, 1979. - 536 с.

147. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. М.: Мир, 1981. - 368 с.

148. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднореша-емые задачи. М.: Шр, 1982, - 416 с.

149. Михалевич B.C., Кукса А.И. Методы последовательной оптимизации в дискретных сетевых задачах оптимального распределения ресурсов, М.: Наука, 1983. - 208 с.

150. Пападимитриу X., Стайглиц К. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность, М,: Мир, 1985. - 510 с.

151. Рейнгольд 3., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. М.: Ntap, 1980, - 476 с.

152. Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. Коффыана Э.Г. Пер. с англ. М. : Наука, 1984. - 334 с.

153. Аде л ьсон -Бе льски й Г.М., Дании, Е.А., Карзанов А.В. Потоковые алгоритмы. М.: Наука, 1975. - 120 с.

154. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях / Нечепуренко М.И., Попков В.К. и др. Новосибирск: Наука, 1990. - 515 с.

155. Береснев В.Л. Алгоритм неявного перебора для задачи типа размещения и стандартизации// Управляемые системы.- Новосибирск: ИМ СО АН СССР, 1974, вып. 12, с. 24-34.

156. Васильева Е.М,, Левит Б.Ю., Лившиц В.Н, Нелинейные транспортные задачи на сетях. М.: Финансы и статистика, 1981. -104 с.

157. Гене Г.В., Левнер Е.В. Эффективные приближенные алгоритмы для комбинаторных задач.- М.: ЦЭМИ АН СССР, 1981.- 66 с.

158. Памади Э.Х., Глебов Н.И., Дементьев В.Т. Об одном методе построения нижней оценки и приближенного решения с апостериорной оценкой точности для задачи стандартизации // Управляемые системы. Новосибирск. : ИМ СО АН СССР, 1974, вып. 14, с. 26-31.

159. Гймади Э.Х., Глебов Н.И., Перепелица В.А. Алгоритмы с оценками для задач дискретной оптимизации // Проблемы кибернетики. 1975, вып. 31, с. 35-41.

160. Гольденгорин Б.И. Корректирующий алгоритм решения задач типа размещения // Автоматика и телемеханика. 1964, N 5, с.

161. Гольштейн Е.Г., Немировский A.C., Соколов H.A. Новый алгоритм двойственной декомпозиции с приложением к задачам транспортного типа // Экономика и мат. методы. 1994, т. 30, вып. 2, с. 127-135.

162. Гришухин В. П. Эффективность метода ветвей и границ в задачах с булевыми переменными // Исследования по дискретной оптимизации. М.: Наука, 1976, с. 203-230.

163. Дементьев В.Т. Об одной задаче оптимального размещения точек на отрезке. // Дискретный анализ.- Новосибирск; ИМ СО АН СССР, 1965, вып.4, с.23-27.

164. Демченко А. И., Лельцвегер Б.В., Хавронин О. В. Синтез структур транспортных сетей в условиях неопределенности исходной информации на основе декомпозиционного подхода // Известия АН СССР. Техн. кибернетика. 1990, КЗ, с. 18-22.

165. Диниц Е.А., Кронрод М.А. Один алгоритм решения задачи о назначениях // Доклады АН СССР. 1969, т. 189, N 1, с. 23-25.

166. Яаргал Д., Лебедев С.С. Задачи целочисленного программирования с нечеткими коэффициентами правой части // Экономика и мат. методы. 1988. Т. 24, вып. 3, с. 518-527.

167. Задача коммивояжера. Вопросы теории / Меламед И.И., Сергеев С.И., Сигал И.Х. // Автоматика и телемеханика. 1989, N 9, с. 3-33.

168. Заславский A.A., Лебедев С.С. Использование специального метода ветвей и границ для решения целочисленной обобщенной транспортной задачи // Экономика и мат. методы. 1995, т. 31,вып. 2, с. 137-141.

169. Кравцов М.К., Шерман А.Х. Алгоритм решения транспортной задачи специального вида // Математические модели и методы в автоматизированных системах.- Минск, 1975, вып. 1, с. 44-51.

170. Кузюрин Н.Н. Задача линейного булева программирования и некоторые комбинаторные проблемы // Компьютер т задачи выбора. М.: Наука, 1989, с. 144-160.

171. Лебедев С.С. Двойственный подход в целочисленном программировании . М.: ЦЭМИ АН СССР, 1983. - 61 с.

172. Лебедев С.С., Шейнман O.K. Двойственность в целочисленном программировании // Экономика и мат.методы. 1981, т. 17, Вып. 3, с. 593-608.

173. Лебедев С.С. Квазиоптимальные решения задачи целочисленного программирования // Задачи дискретной оптимизации и методы их решения. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1987, с. 13-26.

174. Левит Б.Ю., Лившиц В.Н, Нелинейные сетевые транспортные задачи. М.: Наука, 1972. - 144 с.

175. Леонтьев В.А. Реализация математических моделей на ЭВМ (Статистические и оптимизационные проблемы). М.: Энергия, 1981. - 176 с.

176. Ловецкий С.Б., Меламед И.И. Статические потока в сетях // Автоматика и телемеханика, 1987, N 10, с. 3-29,

177. Майника Э. Алгоритмы оптимизации на сетях и графах.1. М.: Мир, 1981. 323 с.

178. Меренков А.П., Хасилев В.Я. Теория гидравлических цепей. М.: Наука, 1985. - 278 с.

179. Методы исследования и управления системами энергетики / Беляев Л.С., Воропай и др. Новосибирск: Наука, 1987. -373 с.

180. Михалевич B.C., Трубин В.А., lop Н.З. Оптимизационные задачи производственно-транспортного планирования: Модели, методы, алгоритмы. М.: Наука, 1986. - 264 с.

181. Свами М., Тхуласираман К. Г^афы, сети и алгоритмы.- М.; Мир, 1984. 454 с.

182. Филлипс Д., Гарсиа-Диас А. Методы анализа сетей. М.: Мир, 1984. - 469 с.

183. Форд Л,Р., Фзлкерсон Д.Р. Потоки в сетях. М : №р, 1966. - 276 с.

184. Фрэнк Г., Фриш й, Сети, связь и потоки. М.: Связь, 1978, - 448 с.

185. Хасилев В.Я. Методы и алгоритмы расчета тепловых сетей.- М.; Энергия, 1978. 176 с.

186. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях.- М.: Мир, 1974. 520 с.

187. Вагг R.S., Glover F,, Klingman D. A new optimization method for large scale fixed charge tranportation problems. // Operatins Res., 1981, 29, N 3, pp. 448-463.

188. Bertsekas D. Nondifferentiable optimization via approximation // Mathematical Programming: The State of Art, Bonn, 1982. Springer-Verlag, 1983. pp. 1-25.

189. Galil Z. On the theoretical efficiency of various network flow algorithms // Theor. Comput.Sci. 1981, V. 14, N1, pp.103.111.

190. Discrete Optimization. North Holland Pufol. Co., Amsterdam e.a., 1979, volumes 1,2,

191. Everett H. Generalized Lagrange multiplier method for solving problems of optimum allocation of resources.//Operations Res., 11, 1963, pp. 399-417.

192. Fisher M.L., Northup W.D., Shapiro J.F. Using duality to solve di screte optimization problems // Nondlfferentiabie optimization. Math.Programming Study, 3, North-Holland, Amsterdam, 1975. pp. 56-94.

193. Fisher M.L. Lagrangian relaxation method for solving integer programming problems // Management Sci., 1981, 27, N1, pp. 1-18.

194. Glover F., Kligman D. Resent developments in computer implementation technology for network flow algorithms // International workshop on advances in linear optimization algorithms and software. Pisa, Italy, 1980, pp.1-32.

195. Has sin R, The minimum cost flow problem: a unifying approach to dual algorithms and a new tree-search algorithm // Math. Progr. 1983, V. 25, N 2, pp. 228-239.

196. Kamesam P.V., Meyer R,R. Multipoint methods for separable nonlinear networks // Math. Program. Oberwolfach, II. Amsterdam e.a.: 1984, pp. 185-205.

197. Kenninghton J,L,, Helgason R,V, Algorithms for network programming. N.Y.: J.VIley, 1980.

198. Martinec J,Stranadova V. An exact algorithm for a class of fixed-cost transportation problems. // Ekon.mat.Obs., 1983, 19, N 3, pp. 337-353.

199. Rockafellar R.T. Generalize subgradients in mathematical programming // Mathematical Programming: The State of Art, Bonn, 1962. Springer-Verlag, 1983. pp. 368-390.

200. Shapiro J.F. A note on a primal-dual and out-of-kilter algorithms for network optimization problems //Networks, 1977, V.7, N 1. pp. 81-88.

201. Schmidt S.R., Jensen P. A., Barnes J. An advanced dual incremental network algorithm // Networks, 1982, V. 12, N4. pp. 475-492.

202. Кузнецов A.C. Моделирование и анализ производственных ситуаций <с примерами приложений в горном деле).- Новосибирск: Наука, 1996. 132 с.

203. Кузнецов A.C. Задача выбора оборудования многоразового использования // Управляемые системы. Новосибирск: ИМ СО АН СССР, 1979, вып. 19, с. 40-50.

204. Кузнецов A.C. Алгоритм вычисления оценки точности для решения одной задачи выбора оборудования // Целочисленные экстремальные задачи (Управляемые системы). Новосибирск; ИМ СО АН СССР, 1981, вып. 21, с. 26-32.

205. Кузнецов A.C. Об одном обобщении задачи стандартизации // Вычислительная техника и системный анализ. Новосибирск: ИМ СО АН СССР, 1980, с. 108-111.

206. Кузнецов A.C. О задаче выбора оптимального типоразмер-ного ряда шахтных вентиляторов главного проветривания //Всесоюз. конф. по проблемам теоретической кибернетики. Новоси-бирск: ИМ СО АН СССР, 1980, с. 83-85.

207. Кузнецов A.C. Выбор оборудования для главных вентиляторных установок шахт и рудников// ФТПР1Ш.- 1980, N5, с.106-110.

208. Кузнецов A.C. О применении моделей стандартизации для выбора оптимального типоразмерного ряда вентиляторов главного проветривания // Вентиляция и газодинамические явления в шахтах. Новосибирск: ЙГД СО АН СССР, 1981, с. 91-95.

209. Кузнецов A.C. Об эксперименте, связанном с задачей размещения // Второй Сибирский Конгресс по прикладной и индустриальной математике ("Исследование операций") Новосибирск: ИМ СО РАН, 1996.

210. Кузнецов A.C. Об автоматизированном рабочем месте технолога угольного карьера // ФТПРПИ, 1997, N 1, с. 76-82.

211. Кузнецов A.C., Лукин С.М. Об одном подходе к расчету воздухораспределения в рудничных вентиляционных сетях // Управление вентиляцией и газодинамическими явлениями в шахтах. -Новосибирск: ИГД СО АН СССР, 1986, с. 37-39.

212. Кузнецов A.C., Лукин С.М. О применении потоковых алгоритмов для расчета воздухораспределения в вентиляционных сетях // ФТПРПИ, 1989. N 5, с. 56-63.

213. Кузнецов A.C., Кортелев О.Б,, Федоров Н.В. О некоторых вопросах, связанных с принятием решений при долгосрочном планировании в горном деле // Оптимизация горных работ и фрагменты САПР. Новосибирск: ЙГД СО АН СССР, 1990, с. 149-151.

214. Кузнецов A.C., Кортелев О.Б., Федоров Н.В,, Сычев В,А. Некоторые модели производственно-транспортного планирования наразрезах КАТТЖа // Вопросы совершенствования горных работ на шахтах и карьерах Сибири. Новосибирск : ИГД СО РАН, 1990, с. 89-95.

215. Кузнецов A.C., Савельев В.Н., Смоляницкий Б.Н., Сухарева Л.И. Задача выбора ряда буровых систем нового поколения // ФТПРПИ. 1992, N 1, с. 56-58.

216. Кузнецов A.C., Шрейдер Д.Я., Андреева Л.Н. О выборе параметров вскрытия и плана развития горных работ шахты // Проектирование и строительство горных предприятий. Новосибирск: ИГД СО АН СССР, 1985, с. 59-64.

217. Осокин А.Л., Кузнецов A.C. Оптимизация типора»мерного ряда ручных электромагнитных перфораторов // Основные направления повышения технического уровня и качества ручных машин, М.: ЦНИИТЭстроймаш, 1989, с. 39-41.

218. Оценка производительности выемочно-транспортных комплексов в процессе планирования и организации горного производства / О.Б. Кортелев, A.C. Кузнецов, В.А. Сычев, Ю.В. Иванов // ФТПРПИ. 1992, N 4, с. 70-73.

219. Поиск и поддержка принятия решений в горном деле / Кортелев О Б., Кузнецов A.C., Сычев В.А., Иванов Ю.В. // ФТПРПИ.-1992, N 3, с. 85-95.

220. Демидов Ю.В., Кортелев О.Б., Кузнецов A.C. О персональных автоматизированных системах анализа ситуаций в горном производстве // Уголь. 1997, N 3, с. 23-24.

221. Кузнецов A.C., Морозова Г.В., Петрова Л.Н. Аналитическое описание аэродинамических характеристик вентиляторов // Управление вентиляцией и газодинамическими явлениями в шахтах. Новосибирск: ИГД СО АН СССР, 1983, с. 74-83.

222. Кузнецов A.C., Морозова Г.В, Петрова Л.Н. Расчет на ЭВМ годовых эксплуатационных расходов по главным вентиляторным установкам // Управление вентиляцией и газодинамическими явлениями в шахтах. Новосибирск: ИГД СО АН СССР, 1983, с. 88-94.

223. Морозова Г.В. Методика выбора параметров вентиляторныхустановок главного проветривания шахт и рудников: Дис----канд.техн.наук, Кузнецов A.C.) - Новосибирск: ИГД СО РАН, 1992.- 152 с.