Синтез и анализ моделей логистических потоковых систем на основе квазиклеточных сетей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор наук Аристов Антон Олегович

• Аристов Антон Олегович
• доктор наук
• 2021

Оглавление диссертации доктор наук Аристов Антон Олегович

Введение

Глава 1. Проблема структурно-параметрического синтеза компьютерных моделей потоковых систем

1.1. Общие сведения о потоковых системах

1.2. Моделирование потоков : историческая справка

1.3. Теоретические аспекты моделирования потоковых систем

1.4. Потоки в транспортных системах

1.5. Технологические схемы и логистика

1.6. Информационные потоки

1.7. Выводы

Глава 2. Теоретические основы квазиклеточных сетей

2.1. Основные понятия квазиклеточных сетей

2.1.1. Структура квазиклеточной сети

2.1.2. Циркуляция в квазиклеточных сетях

2.1.3. Модельное время

2.1.4. Структура клетки

2.2. Состояние и циркуляция в квазиклеточных сетях

2.2.1. Случайная циркуляция

2.2.2. Направленная циркуляция

2.2.2. Микроциркуляция

2.2.3. Начальное состояние и генерация фишек

2.3. Классификация квазиклеточных сетей

2.4. Выводы

Глава 3. Синтез моделей на основе квазиклеточных сетей

3.1. Элементы квазиклеточных сетей

3.1.1. Истоки и стоки

3.1.2. Элементы клеточных автоматов

3.1.3. Задержка состояния

3.1.4. Счётчик

3.2. Методы синтеза квазиклеточных сетей

3.2.1. Метод базового графа

3.2.2. Метод битого клеточного автомата

3.2.3. Метод генерирующей фишки

3.2.4. Анастомоз

3.3. Выводы

Глава 4. Аспекты моделирования квазиклеточными сетями

4.1. Моделирование квазиклеточными сетями

4.1.1. Квазиклеточные сети и задача моделирования

4.1.2. Микромоделирование

4.1.3. Измерения и макромоделирование

4.2. Потоки в квазиклеточных сетях

4.2.1. Сети и потоки

4.2.2. Метрические оценки потоков в квазиклеточных сетях

4.2.3. Многосортные потоки

4.3. Дополнительные возможности моделирования и обучения

4.3.1. Обобщённое представление о квазиклеточной сети

4.3.2. Обучаемость квазиклеточных сетей

4.3.3. Обучение на этапе синтеза

4.3.4. Квазиклеточная сеть как чёрный ящик

4.4. Выводы

Глава 5. Предметные интерпретации моделей на основе квазиклеточных сетей

5.1. Функциональная модель процесса проектирования и синтеза инструментариев моделирования потоковых систем на основе квазиклеточных сетей

5.2. Потоки на объектах массового пребывания людей

5.3. Модели транспортных систем

5.4. Технологические схемы в промышленности

5.5. Документооборот и вычислительные системы

5.6. Визуализация данных

5.7. Выводы

Глава 6. Программная реализация моделей на основе квазиклеточных сетей

6.1. Работа квазиклеточной сети как алгоритм. Машина Тьюринга

6.2. Реализация квазиклеточной сети на конечном автомате

6.3. Программная реализация

6.3.1. Представление квазиклеточных сетей в ЭВМ

6.3.2. Связь программной и автоматной реализации

6.3.3. Примеры программной реализации

6.4. Выводы

Глава 7. Практические аспекты и рекомендации по применению моделей на основе квазиклеточных сетей в промышленности и логистике

7.1. Описание программного симулятора квазиклеточных сетей

7.1.1. Разработка базового графа

7.1.2. Настройка клеток

7.1.3. Измерительный участок и режим моделирования

7.2. Краткие рекомендации по представлению моделей и моделированию квазиклеточными

сетями

7.2.1. Прохождение потоков через области задержки

7.2.2. Моделирование очередей

7.2.3. Распространение потоков с неравномерной скоростью

7.2.4. Транспортная система (пункты посадки и назначения)

7.3. Пример : моделирование транспортной логистики карьера

7.4. Оценка результатов

7.4.1. Оценка новизны теоретических подходов

7.4.2. Сравнение моделей на основе квазиклеточных сетей с существующими подходами

7.4.3. Оценка границ применения квазиклеточных сетей

7.4.4. Количественные оценки моделей

7.4.5. Оценка адекватности моделей

7.5. Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение 1. Акты и справки о внедрении результатов диссертационного исследования

Приложение 2. Результаты экспертизы заявки на грант РФФИ (тема №15-08-06453А)

Приложение 3. Результаты экспертизы итогового отчёта по гранту РФФИ (тема №15-08-06453А)

Приложение 4. Свидетельства о регистрации объектов интеллектуальной собственности

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Синтез и анализ моделей логистических потоковых систем на основе квазиклеточных сетей»

Введение

Актуальность работы. В промышленности, транспорте, медицине, социальной сфере и других областях часто рассматриваются системы, поведение которых объясняется явлениями, связанными с распространением потоков. Такие системы включают в себя структуру (пространство) и потоки, распространяемые в такой структуре. Задачи анализа и синтеза таких систем, проектирования, управления, принятия и выработки проектных решений включают в себя аспекты моделирования, расчётов и визуализации потоков, а также получения их характеристик. Речь идёт как о характеристиках системы в целом (пропускная способность системы в целом, плотность, величина потока за время и т. д.), так и характеристики отдельных локальных участков такой системы (интенсивность потока в заданной области, пропускная способность участка, время прохождения участка и т. п.). Указанные величины используются при решении широкого круга задач конкретной предметной области, тесно связанных с эффективностью функционирования потоковой системы. Примерами таких задач является выбор состава автопарка и оценка производительности карьеров, оценка времени прохождения транспортных средств по участкам дорог при различных конфигурациях таких участков, время эвакуации персонала промышленных предприятий и других объектов массового пребывания людей в зависимости от численности сотрудников и посетителей. Указанные задачи не только предполагают оценку параметров потоковых систем при различных вариантах её функционирования, но и варьирование структурой самой системы (например, при эксплуатации дополнительных карьерных экскаваторов, открытии новых выработок).

Моделирование потоков в таких системах независимо от предметной области играет значимую роль как общенаучный метод исследования, при котором рассматриваемая система и потоки в ней заменяются упрощённым их

представлением, отражающим принципиально важные особенности этой системы.

На современном этапе моделирование осуществляют с применением вычислительной техники с различными уровнями детализации, формируя при этом, прежде всего микроскопические и макроскопические модели, для которых существует объективная проблема преобразования моделей и перехода от одного уровня моделирования к другому.

В условиях моделирования потоков уровни детализации приобретают особую актуальность, поскольку потоки в различных предметных интерпретациях обладают дуализмом. С одной стороны, поток следует понимать как совокупность взаимодействующих объектов (частиц жидкости, газа; единиц готовой продукции и полуфабрикатов, людей, транспортных средств, бит информации), с другой -поток воспринимается как некоторый объект (поток жидкости, транспортный поток, поток сырья, поток продукта, информационный поток). Подобный дуализм определяет подходы к построению микро- и макромоделей потока. Отраслевой особенностью потоковых систем в логистике, в т.ч. промышленной (логистических потоковых систем) и их научного обеспечения является дуализм потока, при котором поведение потока в целом сводится к поведению отдельных потокообразующих объектов.

Учитывая, что поток предполагает поведение большого количества взаимодействующих объектов, на практике при исследовании систем, сводящихся к поведению потоков, используют компьютерные модели. Для компьютерного моделирования характерны некоторые принципиальные особенности:

• компьютерная реализация предполагается для моделей, как на микро-, так и на макроуровне, при этом проблема перехода между этими уровнями по-прежнему актуальна;

• предполагается достаточно широкое распространение «инкрементального» (итерационного) моделирования, при котором осуществляется не

построение функции моделируемого параметра ./ от времени, т. е. I ^), а

вычисление нового значения из предыдущего, т. е. /*=/г-1 + ^ /. При таком подходе нет явно записанного уравнения потока;

• поведение системы реализуется с течением модельного времени, которое в частном случае может совпадать с реальным;

• целью моделирования является получение мгновенных характеристик отдельных объектов потока, а также макропараметров потока за некоторое время моделирования;

• следует различать задачу проектирования и разработки инструментария компьютерного моделирования и предметную задачу, решаемую с применением указанного инструментария.

На сегодняшний день компьютерные модели потоковых систем строятся для конкретных предметных областей и предполагают некоторую цель моделирования и только один уровень моделирования (как правило микро или макро). Наиболее распространёнными подходами является мультиагентное моделирование на микроуровне и дискретные модели потоков в сетях на макроуровне. Если модели микроуровня предназначены для сбора статистики поведения отдельных объектов с течением времени и получения характеристик потока на их основе, то макроскопические модели учитывают потоки с точки зрения их связи со средой, в которой они распространяются; при этом каждый поток является отдельным объектом.

Таким образом, исходя из рассмотренных особенностей, актуальной проблемой является разработка новых универсальных моделей и методов синтеза и анализа моделей потоковых систем, не зависящих от предметной интерпретации и позволяющих обеспечить переходы между микро- и макроописаниями моделируемой системы.

Степень разработанности темы. Вопросы моделирования и анализа потоковых систем, так или иначе рассматривалось в различные этапы развития важнейших отраслей деятельности человека, таких как градостроительство, транспорт, промышленность, медицина, оборона и др. Исторически проблема

исследования и проектирования потоковых систем возникла как реальная потребность указанных областей, а моделирование и анализ в них целесообразно рассматривать как основу проектирования. Идеи развития подходов к исследованию потоковых систем в различных областях рассматривались С.Ю.Фронтином, Г.Платвием, А.Клавдием, Г.Кроном, Г.Жомини, А.М. Бадаляном, В.М. Ерёминым, М.М.Ахмадинуровым, Ю.С.Федосенко, А.П. Буслаевым, и др. В приведённых работах рассматриваются модели, ориентированные на проектирование систем городских коммуникаций, электрических машин, прогнозирование развития транспортных систем, организации военных сил и других областей. Особенностью данных работ является то, что разрабатываемые модели были ориентированы на применение исключительно в предметных областях, специалистами в которых и являлись их авторы. Следует также отметить, что ряд работ по исследованию потоков был разработан в условиях отсутствия вычислительных машин, способных рассчитывать поведение потока на основе поведения отдельных его потокообразующих объектов, поэтому предполагал разработку моделей на макроуровне.

С развитием вычислительной техники появилась возможность моделирования потоковых систем на микроуровне, предполагающих рассмотрение не потока в целом (как на микроуровне), а отдельных потокообразующих объектов, для которых характерно определённое локальное взаимодействие. Реализация микромоделей потоковых систем описана в работах Д. фон Неймана, А. Тьюринга, М.Гарднера, С. Улама, Н. Виннера, С. Вольфрама, Д.Х.Конвея, К. Петри, Э. Мура, В.А.Горбатова, А.В. Горбатова, А.М. Вендрова, Л.В. Калмыкова, В. Тоффоли, Э. Йордана и др. Для моделирования на микроуровне применяются подходы, так или иначе основанные на дискретных структурах (клеточных автоматах, графах, конечных автоматах, сетях Петри и др.). Кроме того, в ряде работ дискретные структуры применяются для построения макромоделей потоковых систем. Наиболее известные работы по макромоделированию на дискретных структурах разработаны Л.Р.Фордом,

Д.Р.Фалкерсоном, Э.В. Дейкстра, Д.Россом, А.Е.Петровым и др. При этом следует отметить, что указанные модели не учитывают неравномерность потоков (пробки на дорогах, простой оборудования, скопление газа в шахте, образование тромбов в кровеносной системе и др.). Кроме того, объективной проблемой является переход между моделями микроуровня и моделями макроуровня, что отмечено в работах Г.Альтшуллера. В настоящее время такой переход рассматривается в каждом конкретном случае на примере конкретной предметной области (например, транспорт). Следует также отметить, что модели микро- и макроуровня разрабатывались в различные периоды развития вычислительной техники. Рассмотренное выше доказывает целесообразность разработки подхода к проектированию потоковых систем, который позволил бы обеспечить компьютерное моделирование таких систем в различных предметных интерпретациях, переход между микроуровнем (потокообразующие объекты) и макроуровнями (поток в целом) в компьютерном моделировании, обеспечить получение на основе моделей различных характеристик потока и обеспечить его визуализацию. Решением указанных проблем является разработка особого типа дискретных структур.

Идея работы. Синтез и анализ моделей потоковых систем осуществляется на основе нового типа дискретных структур (предложенных автором) -квазиклеточных сетей, обеспечивающих моделирование в рамках единой структуры потоковых систем на микро- и макроуровне независимо от предметной интерпретации, их анализ и визуализацию данных. Следует отметить, что квазиклеточные сети представляют собой дискретные структуры, ориентированные в первую очередь на использование в качестве математического обеспечения компьютерного моделирования потоковых систем, независимо от предметной интерпретации.

Объектом исследования являются логистические потоковые системы.

Предметом исследования являются подходы к структурно-параметрическому синтезу и анализу компьютерных моделей системных связей и

закономерностей функционирования логистических потоковых систем на основе квазиклеточных сетей; а также к выработке их предметных интерпретаций.

Цель работы: Разработка универсального подхода к структурно-параметрическому синтезу и анализу моделей потоковых систем на основе квазиклеточных сетей, как дискретных структур, предполагающих интеграцию моделирования на микро- и макроуровнях в рамках единой структуры, и обеспечивающих повышение эффективности разработки специального математического и программногоотки специального математического и программного обеспечения моделирования и анализа логистических потоковых систем.

В работе решается научная проблема структурно-параметрического синтеза и анализа компьютерных моделей систем, исследование поведения которых сводится к моделированию распространения потоков в них (потоковых систем), в различных предметных интерпретациях в области промышленности и логистики, обеспечивающих в рамках единой структуры моделирование с различными уровнями детализации (микро- и макромоделирование). Задачи исследования:

• Анализ подходов к разработке моделей потоковых систем в различных предметных областях. Установление общих принципов, характерных для различных предметных интерпретаций (промышленность, логистика, транспорт, информационные системы, биологические системы).

• Анализ подходов к представлению моделей потоковых систем. Выявление преимуществ и недостатков существующих подходов.

• Разработка теоретических основ нового типа дискретных структур -квазиклеточных сетей. Разработка динамических и статических аспектов квазиклеточных сетей. Классификация квазиклеточных сетей.

• Разработка методов синтеза и анализа квазиклеточных сетей.

• Разработка подходов к применению квазиклеточных сетей для представления моделей потоковых систем и проведения на их основе

модельного эксперимента.

• Автоматная формализация и программная реализация квазиклеточных сетей.

Методы исследования:

• общенаучные методы

° теоретические методы: абстрагирование (от предметной области); анализ подходов к моделированию потоковых систем; индукция (обобщение); метод аналогий;

° эмпирические методы: модельный эксперимент; метод дедукции (сужение); функциональное моделирование.

• частнонаучные методы : теории графов; теории конечных автоматов; клеточных автоматов; аналитической геометрии

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Новый тип дискретных структур - квазиклеточные сети - не имеющих явно заданной сигнатуры.

2. Методы синтеза квазиклеточных сетей, позволяющие представить структуру потоковых систем.

3. Функциональная модель организации процесса моделирования и анализа потоковых систем с применением квазиклеточных сетей.

4. Предметные интерпретации элементов квазиклеточных сетей в промышленности и логистике.

5. Автоматная формализация работы квазиклеточных сетей.

6. Специальное математическое и программное обеспечение моделирования и анализа потоковых систем.

Обоснованность научных положений подтверждается:

1. Корректным применением теории множеств, теории графов и мографов, теории конечных автоматов, теории клеточных автоматов, теории сетей Петри, теории потоков в сетях, теории моделирования, уравнений аналитической геометрии, теории автоматизированного проектирования

информационных систем, стандартов в области информационных технологий.

2. Результатами внедрения математического и программного обеспечения, полученного в ходе исследования, в практику разработки инструментариев компьютерного моделирования логистических потоковых систем.

3. Результатами экспертиз, проведённых при регистрации разработок в Федеральном Институте Промышленной собственности (Роспатент) и Объединённом Фонде Электронных Ресурсов «Наука и Образование» Российской Академии Образования (бывш. Фонде Алгоритмов и Программ).

4. Результатами экспертизы заявки на получение гранта, а также отчётов по гранту Российского Фонда Фундаментальных исследований (РФФИ).

Научная новизна результатов исследования:

1. Предложен новый тип дискретных структур (квазиклеточные сети), отличающихся от существующих моделей потоковых систем растрово-векторной дискретизацией пространства вдоль направления распространения потока, обеспечивающих возможность моделирования потоковых систем на микро- и макроуровне в рамках единой структуры, без привязки к предметной области.

2. Предложены и обоснованы методы синтеза квазиклеточных сетей, отличающиеся от существующих установлением связи между квазиклеточными сетями и известными дискретными моделями описания структуры потоковых систем, что позволяет представить структуру потоковых систем в виде квазиклеточных сетей.

3. Разработана функциональная модель организации процесса моделирования и анализа потоковых систем, отличающегося применением квазиклеточных сетей, позволяющая организовать процесс проектирования и разработки специального математического и программного обеспечения анализа функционирования потоковых систем.

4. Обоснованы предметные интерпретации элементов квазиклеточных сетей, отличающиеся представлением потокового дуализма (микро и макромоделирования), обеспечивающие представление потоковых систем в промышленности (технологических схем) и логистике (транспортных систем, потоков людей) в виде квазиклеточных сетей.

5. Предложена автоматная формализация работы квазиклеточных сетей, позволившая разработать специальное математическое и программное обеспечение компьютерного моделирования и визуализации потоковых систем, а именно работы квазиклеточных сетей с различным типом циркуляции, синтеза структуры квазиклеточных сетей, визуализации потоков в квазиклеточных сетях на микро и макроуровне.

Теоретическая значимость работы: Разработаны новые методы и средства моделирования и анализа функционирования потоковых систем на основе нового типа дискретных структур, обладающих возможностями клеточных автоматов, конечных автоматов, теоретико-графовых моделей, сетей Петри и позволяющих представить в рамках единой модели структуру и функционирование потоковых систем на микро- и макроуровне.

Практическая значимость работы: Разработанные дискретные структуры являются основой специального математического, алгоритмического и программного обеспечения инструментариев компьютерного моделирования, анализа функционирования и визуализации потоковых систем в промышленных и логистических предметных интерпретациях.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности: Научные результаты, выносимые на защиту, соответствуют пунктам паспорта специальности 05.13.01 - 1-2 : Формализация, постановка задачи и теоретические основы системного анализа, моделирование поддержки принятия решений. 5 : разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем моделирования, анализа, поддержки принятия решений. 7 : методы синтеза моделей потоковых систем. 12 : данных визуализация на основе компьютерных

методов обработки информации.

Апробация работы: Основные результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на: Международной экологической конференции «Горное дело и окружающая среда» (2006,2007,2013); Международном симпозиуме «Неделя Горняка» (2008,2012-2017); Международной научно-практической конференции «Научно-техническое творчество молодежи - путь к обществу, основанному на знаниях» (2011 - 2014); Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (2012 - 2019); Научных семинарах кафедры САПР МГГУ, АПД МИСиС (2008-2019); Научном семинаре «Проблемы современных информационно-вычислительных систем», Мехмат МГУ им. Ломоносова (2014); Специализированном научном семинаре «Квазиклеточные сети и другие инструментарии проектирования и моделирования потоковых систем» под руководством автора (2014-2016); Семинаре «IT и инновации в горном деле» (2016); Всероссийской выставке «Научно-техническое творчество молодёжи» (2011 - 2014); Всероссийском научно-инновационном конкурсе «Innostar» (2013); III Международной конференции «Суперкомпьютерные технологии математического моделирования» (2016,2019); Международной школе молодых учёных «Моделирование и оптимизация сложных систем» (MOCS 2016); Летней школе «Materials and Technologies» (2016); Национальной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2017 (К0М0Д-2017)»; X Всероссийской Мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2017); Научных семинарах ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова (2017).

Разработки по тематике диссертационного исследования отмечены: Премией для поддержки талантливой молодёжи (2011), медалью «За успехи в научно-техническом творчестве» (2013), медалью «Лауреат ВВЦ» (медалью ВДНХ) (2014), дипломом международной экологической конференции «Горное дело и окружающая среда» (2013); дипломом конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (2014).

Кроме того, по тематике диссертационной работы проводится постоянно

действующий научный семинар «Квазиклеточные сети и другие инструментарии проектирования и моделирования потоковых систем», зарегистрированный на Общероссийском математическом портале (mathnet.ru), научный руководитель -доц., к.т.н. Аристов А.О.

Разработки в области квазиклеточных сетей под руководством автора выполнены при поддержке гранта РФФИ (проект №15-08-06453 А).

Реализация результатов исследований: Результаты диссертационного исследования используются и приняты к использованию в следующих организациях:

• АО «Синетик» приняты к использованию рекомендации по проектированию математического и программного обеспечения инструментариев моделирования и визуализации потоковых систем в рамках PLM-систем. Непосредственно приняты к использованию разработанные инструментарии моделирования логистики песчаного карьера в рамках жизненного цикла производства железобетонных изделий.

• ООО «Институт математических методов в дорожно-транспортных исследованиях» (ИНЭМДорТранс) в качестве математического обеспечения компьютерных систем поддержки принятия решений в области транспортной и промышленной логистики.

• ООО «Разработка информационных систем» в качестве математического обеспечения инструментария моделирования потоков посетителей объектов массового пребывания людей на этапе проектирования указанных объектов;

• НИТУ «МИСиС» в учебном процессе по дисциплинам «Моделирование», «Геометрическое моделирование в САПР», «Проектирование систем», «Компьютерные системы принятия решений», «Математическая логика и теория алгоритмов».

Публикации: Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 45 работах, в том числе 1 научной монографии (бумажная и электронная версия), 15 в изданиях, входящих в перечень ВАК (включая 3 в изданиях, индексируемых в библиографической базе SCOPUS), 3 рецензируемых учебных пособиях. Англоязычные версии публикаций представлены в международном архиве научных публикаций ArXiv.org (Cornell University, США) и индексируются специализированными базами NASA ADS (Гарвардский университет, США) и «The collection of computer science bibliographies» (Карлсруэ, Германия).

Программные разработки и аналитические модели зарегистрированы как объекты интеллектуальной собственности в ФГУ ФИПС и ОФЭРНиО ИУО РАО (получено 4 авторских свидетельства).

Структура и объём диссертации: Диссертационная работа состоит из введения, семи глав и заключения; включает в себя 18 таблиц, 91 рисунок, список использованной литературы из 218 наименований и приложения.

Автор выражает благодарность своему научному консультанту проф. Горбатову А.В., директору института ИТАСУ НИТУ МИСиС проф. Солодову С.В., профессорам НИТУ МИСиС Калашникову Е.А., Петрову А.Е., Рябову Л.П., Шеку В.М., доцентам НИТУ МИСиС Протасову В.И., Фёдорову Н.В., Танцову П.Н., г.н.с. ИПУ РАН, д.т.н. Красновой С.А., профессорам МГУ Филимонову Н.Б., Васенину В.А., профессору МГППУ Куравскому Л.С., сотрудникам ООО «ИНЭМДорТранс» Ерёмину В.М., Бадаляну А.М., Шевцову А.И., сотрудникам ООО «Разработка информационных систем» Степанькову А.Ю., Комиссарову М.Ю., ген. директору АО «Синетик» Салдаеву А.В..

Глава 1. Проблема структурно-параметрического синтеза компьютерных моделей потоковых систем

1.1. Общие сведения о потоковых системах

Понятие «поток» достаточно широко применяется в различных областях. В физике и технике рассматриваются потоки жидкости и газа при проектировании и моделировании систем водопровода, канализации, вентиляции, транспортировке нефти и газа и др.. В такой постановке поток предполагает постоянное перемещение жидкости или газа в определённом направлении. Ряд явлений в естественных науках сводят к рассмотрению потоков энергии. Примером потоков энергии является распространение света в пространстве.

Понятие потока применяется в психологии и психиатрии, и предполагает состояние, при котором человек полностью включён в деятельность, которой он занимается. В искусстве применяется термин «Поток сознания», обозначающий воспроизведение упорядоченных во времени мыслей и идей[1].

Достаточно широко применяются термины «поток людей» и «транспортный поток», предполагающие непрерывное направленное перемещение в пространстве соответственно людей и транспортных средств[2]. Особое внимание уделяют потокам данных, представляющим собой распространение бит информации в пространстве и времени от источника к приёмнику.

Независимо от интерпретаций, нетрудно видеть аналогию потоков в различных предметных областях. Аналогия заключается в дуализме потока, при котором поток с одной стороны - совокупность взаимодействующих микрообъектов, распространяющихся в пространстве; с другой - поток как целостный объект.

Идея о дуализме потока аналогична гипотезе корпускулярно-волнового дуализма света Луи де Бройля. При таком рассмотрении описание потока (макроописание) сводится к описанию поведения и взаимодействия отдельных

объектов, из которых состоит поток (микроописание). Например, давление потока жидкости/газа на стенки сосуда сводится к рассмотрению столкновения частиц жидкости/газа со стенками сосудов.

Таким образом, поток (в различных предметных интерпретациях) соответствует понятию сложной системы по определению, а его рассмотрение производится согласно концепции сложных систем. Дуализм потока и его аналогия в различных предметных интерпретациях приведена в табл. 1.1..

Таблица 1.1. Потоки в различных предметных интерпретациях

Макроуровень (поток как объект) Микроуровень (объекты, из которых состоит поток)

Поток жидкости, газа Частицы жидкости/газа[2,3]

Транспортный поток Отдельные транспортные средства

Поток людей Отдельные люди

Поток световой энергии Кванты энергии, фотоны

Финансовый поток Единицы денежных средств

Информационный поток Биты информации

Поток в локальной вычислительной сети Пакеты данных[4]

Кровообращение Клетки крови[5]

Материальный поток (в логистике) Единицы ресурсов, продукции и т.п. [6]

Выше отмечено, что поток по определению является системой, однако на практике часто рассматривается поток, как аспект функционирования более сложной системы, включающей в себя какие-либо преобразователи потока, источники, приёмники и т. д. Кроме того, рассматривается не один поток, а несколько (в т.ч. разнородных). Так, в логистике рассматриваются не только потоки (материальные, финансовые, информационные), но и логистические операции, технические средства преобразования потоков и т.д.. Особо следует отметить преобразование потоков в промышленной логистике, например

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Аристов Антон Олегович, 2021 год

Список литературы

1. Джемс, У. Поток сознания //Психология.-М.: Педагогика. - 1991. - С. 56-80.

2. Плохотников, К.Э. Математическое моделирование и вычислительный

эксперимент. Методология и практика. -М.:Едиториал УРСС, 2003. - 280с.

3. Ландсберг, Г.С. Элементарный учебник физики Т.1.— М.:АОЗТ «Шрайк»,1995

— 607с.

4. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии,

протоколы: Учебник для вузов. 4-е изд. — СПб.: Питер, 2010. — 944 с.: ил.

5. Герман, И. Физика организма человека. Пер. с англ.: Научное издание. -

Долгопрудный.:Издательский Дом «Интеллект», 2011. - 992с.

6. Петров, А.Е. Логистика в САПР. Часть 1. Логистика производства: учебно-

методическое пособие - М.:МГГУ, 2011. - 92 с.

7. Камардин, И.Н. Техника первобытного общества : Учебное пособие по

дисциплине «История техники». - Пенза : ПГУ, 2006. - 60 с.

8. Evans, H.B. Water distribution in ancient Rome: The evidence of Frontinus. -

University of Michigan Press, 1997. - 179 p.

9. Иминов, В.Т. Военные теоретики - известные и забытые // Военно-

исторический журнал. - 2006. - №10. - С.3-9

10. Очерки военного искусства : Пер. с франц. Т. 2 / Жомини. - М.: Воениздат

1939. - 206 с.

11. Форд Л.Р., Фалкерсон Д.Р. Потоки в сетях. - М.:Мир, 1966 -277с.

12. Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход. — М.:Мир, 1978. — 432 с.

13. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Математическое оптимальное программирование в экономике. - М.:Знание,1968. - 96с.

14. Канторович, Л.В. Математико-экономические работы. — Новосибирск: Наука,

2011. — 760 с.

15. Даугавет О.К., Романовский И.В. О деятельности и работах Л. В. Канторовича

в области программирования // Журнал Новой экономической ассоциации : журнал. — М., 2012. — № 1 (13). — С. 185—190. — ISSN 2221-2264.

16. Ашманов, С.А. Линейное программирование. - М.:Физматлит, 1981.— 340 с.

17. Dantzig, G.B. Linear programming and extensions.: Princeton university press,

1998. -633p.

18. Плохих, В.С. Применение теории потоков при исследовании компьютерных

сетей // Современные наукоемкие технологии. - 2014. - № 5-2. - С. 53-54;

19. Овчинников, А.В., Берковский В. В. Анализ алгоритмов поиска оптимальных

путей на графах //Наука i техшка Повггряних Сил Збройних Сил Украши. -2012. - №. 2. - С. 100-103.

20. Фёдоров, Н.В. Языки моделирования Симула-67 — М.:МГГУ, 1988 — 73с.

21. Страуструп, Б. Дизайн и эволюция C++ : Пер. с англ. - М.:ДМК Пресс;

Спб.:Питер,2006. - 448с.:ил.

22. Компьютерные системы поддержки принятия решений : учебное пособие //

А.О. Аристов, К.В. Моргачёв, Л.П. Рябов, А.В. Суворов, А.М. Фёдоров — М: МГГУ, 2012.—172с.

23. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон И. UML. Руководство пользователя. М.:ДМК-

Пресс, 2001. - 432с.

24. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. -

М.:Энергоатомиздат, 1987. - 400с.

25. Стандарт Р 50.1.028-2001 Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования

26. Акимов, С.В. Анализ проблемы автоматизации структурно-параметрического

синтеза //Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2011. - №. 2-2 (24). - С.204-211.

27. Горбатов, В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. —

М.:Физматлит, 1999. — 544с.

28. Буслаев А.П., Лебедев А.А., Яшина М.В. Моделирование потоков на графах.

Теоретические и вычислительные аспекты. Часть 1. NODE—модель трафика //М.: МАДИ. - 2011. - 105с.

29. Dahan M., Amin S. Security Games in Network Flow Problems //arXiv preprint

arXiv:1512.09335. - 2015.

30. Розенберг И.Н., Старостина Т.А. Определение максимального потока от

источника к стоку в транспортной сети с нечёткими пропускными способностями // Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета. - 2005. - Т.53 №9. - C.101

31. Лёвин Б.А., Мамаев Э.А., Багинова В.В. О концепции построения

производственно-транспортных систем // Вопросы организации производства №4/2003 - С.8-17.

32. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных

алгоритмов. М. - Мир. 1979— 382с.

33. Панюков А.В., Телегин В.А. Техника программной реализации потоковых

алгоритмов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Математическое моделирование и программирование.-2008.-№27 -С.78-99.

34. Попов, А.Ю. О реализации алгоритма Форда-Фалкерсона в вычислительной

системе с многими потоками команд и одним потоком данных //НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ: ЭЛЕКТРОННОЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ИЗДАНИЕ. -2014. - №. 9. - C.162-180.

35. Агеев, Д.В. Метод проектирования телекоммуникационных систем с

использованием потоковой модели для многослойного графа //Проблеми телекомушкацш. - 2010. - №. 2. - С. 7-22.

36. Корнилов С.Н. и др. Методика разработки маршрутной сети движения

городского пассажирского транспорта (на примере города Магнитогорска) //Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. ГИ Носова. - 2011. - №. 2.- С.49-58

37. Русакова О.Л., Черноземова Н.А. Решение задачи о максимальном потоке

через сеть (оптимизация временных затрат) //Вестник Пермского Университета. Сер. Математика. Механика. Информатика. - 2010. - №. 2. -С. 64-68.

38. Ерусалимский Я.М., Скороходов В.А. Графы с вентильной достижимостью.

Марковские процессы и потоки в сетях //Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. - 2003. -№. 3. - С. 3-5

39. Ловецкий С.Е., Меламед И.И. Динамические потоки в сетях // Автоматика и

телемеханика. - 1987. - №11. - С. 7-29

40. Ландсберг, Г.С. Элементарный учебник физики Т.2.—М.:АОЗТ «Шрайк»,1995

— 480с.

41. Бессонов, Л.А. Теоретические основы электротехники. Электрические

цепи //М.: Высшая школа. - 1996. - 580с.

42. Крон, Г. Исследование сложных систем по частям (диакоптика). Пер. с англ.

Главная редакция физико-математической литературы изд. "Наука". -М.:Наука, 1972. - 544 с.

43. Крон, Г. Тензорный анализ сетей: Пер. с англ /Под ред. Л.Т. Кузина, П.Г.

Кузнецова.—М.: Сов. радио, 1978.—720с.

44. Петров, А.Е. Тензорный метод двойственных сетей- М.: ООО «Центр

информационных технологий в природопользовании», 2007. -496 с.:ил.

45. Петров, А.Е. Сетевые методы планирования производства : учебно-

методическое пособие - М.:МГГУ, 2011. - 148 с.

46. Петров, А.Е. Тензорные аналогии сетевых моделей систем горной

промышленности. Часть I // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отдельный выпуск. - 2014. - №8. - С.285-291

47. Петров, А.Е. Тензорные аналогии сетевых моделей систем горной

промышленности. Часть II // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отдельный выпуск. - 2014. - №9. - С.139-148

48. Форрестер, Д. Мировая динамика : Пер. с англ. / Д.Форрестер. -М.:ООО

"Издательство АСТ": СПб.:Тегга Fantastica, 2003. - 379 c.

49. Forrester, J.W. Some basic concepts in system dynamics //Sloan School of

Management Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts. - 2009. - 17 p.

50. Сидоренко И. В., Красносельский А. В. Имитационное моделирование в науке

и бизнесе: подходы, инструменты, применение //Бизнес-информатика. -2009. - №. 2. - С. 52-57.

51. Борщёв, А. От системной динамики и традиционного ИМ-к практическим

агентным моделям: причины, технология, инструменты [Электронный ресурс] //Режим доступа : http://www.gpss.ru/paper/borshevarc.pdf дата обращения : 10.05.2013

52. Зельдович, Я.Б. Высшая математика для начинающих и её приложения к физике - М.:Наука, 1968. - 576с.

53. Хемминг, Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров -

М.:Наука, 1968. - 400с.

54. Каханер Д., Моулер К., Нэш С. Численные методы и программное

обеспечение: Пер. С англ. - Изд. Второе, стереотип. -М.:Мир, 2001. - 575с., ил. ISBN 5-03-003392-0

55. Альтшуллер, Г. Творчество как точная наука. Теория решения изобретательских задач. - Петрозаводск: Скандинавия, 2004. — 131с.

56. Ахмадинуров, М.М. Обзор методов моделирования транспортной сети // Транспорт Урала. - №3. - 2009. -С.39-44.

57. Sarkar, P. A brief history of cellular automata //ACM Computing Surveys (CSUR).

- 2000. - Т. 32. - №. 1. - PP. 80-107.

58. Калмыков Л.В., Калмыков В.Л. Исследование индивидуально-ориентированных механизмов динамики одновидовой популяции с помощью логических детерминированных клеточных автоматов // Компьютерные исследования и моделирование. - 2015. - Т. 7 №6. - С. 1279-1293

59. Pickover, Clifford A., Pickover, Clifford A. The Math Book: From Pythagoras to the

57th Dimension, 250 Milestones in the History of Mathematics. — Sterling Publishing Company, Inc, 2009. — ISBN 978-1402757969.

60. Neumann J., Burks A. W. Theory of self-reproducing automata. - University of

Illinois Press. - 1966. - 388 p.

61. Wolfram, S. A New Kind of Science. Wolfram Media, Inc., 2002. - 1197 p.

62. Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов. - М.:Мир, 1991.-280

с.

63. Гарднер, М. Математические досуги. Пер. с англ. Ю.А. Данилова. Под ред.

Я.А. Смородинского. - М.:Мир, 1972. - 496с.

64. Gardner, M. The fantastic combinations of John Conway's new solitaire game

"life" // Scientific American. - 1970. - №223(10'1970). - PP. 120-123

65. Введение в моделирование пешеходных потоков [электронный ресурс] //

HabrHabr, 2012 - режим доступа: http://habrahabr.ru/post/158975/ дата обращения : 07.12.2013

66. Медведев, Ю.Г. Моделирование движения поршня в газовой среде клеточным

автоматом // Прикладная дискретная математика.-2010-№4-С.100-108.

67. Медведев, Ю.Г. Многочастичная клеточно-автоматная модель потока жидкости

FHP-MP // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2009. - №1. - С.33-40

68. Михайловская Т.В., Михалев А.И., Гуда А.И., Новикова Е.Ю. Моделирование

движения пассажиропотока с использованием клеточно-автоматного подхода // Автомобильный транспорт. - 2009. - №25. - С.250-253. ISSN: 2219-8342

69. Роуч, П. Вычислительная гидродинамика. - М.:Мир, 1980. - 618 с.

70. Camara, D. Non-Uniform Cellular Automata a Review

71. Romano, A. L. T. ; Villanueva, W. J. P. ; Zanetti, M. ; Von Zuben, F. J. . Synthesis of

Spatiotemporal Models by the Evolution of Non-uniform Cellular Automata. In: A. Abraham; A.-E. Hassanien; A.P.L.F. Carvalho (Eds.). Foundations of

Computational Intelligence - Bio-Inspired Data Mining. Springer, Chapter 4, pp. 85-104, 2009.

72. Калитин Д.В., Аристов А.О. Геометрическое моделирование САПР : учебное

пособие — М: МГГУ, 2011 — 145с.

73. Бибикова, Т. Гидродинамика сперматозоидов морского ежа [электронный

ресурс] // http://infotanka.ru/sea-urchins.html дата обращения : 14.11.2015

74. Куценко, С.В. Обзор программных комплексов для расчета времени эвакуации

людей из зданий и сооружений //Системи обробки шформацп. - 2013. - №. 8. - С. 290-294.

75. Yuan W., Tan K. H. An evacuation model using cellular automata //Physica A:

Statistical Mechanics and its Applications. - 2007. - Т. 384. - №. 2. - С. 549566.

76. Chung-Yuan Huang, Chuen-Tsai Sun, Ji-Lung Hsieh, Holin Lin Simulating SARS:

Small-World Epidemiological Modeling and Public Health Policy Assessments [электронный ресурс] // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. -2004. - vol. 7, no. 4. - режим доступа: http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/4/2.html дата обращения : 10.07.2014

77. Бандман, О.Л. Клеточно-автоматные модели пространственной динамики //

Системная информатика. - 2006. - Вып. 10. - С.57-113

78. Малинецкий Г.Г., Семенов В.В. Дорожное движение в контексте фундаментальных исследований //Препринты Института прикладной математики им. МВ Келдыша РАН. - 2007. - №. 0. - С. 64-29.

79. Семенов, В.В. Смена парадигмы в теории транспортных потоков //Препринты

Института прикладной математики им. МВ Келдыша РАН. - 2006. - №. 0. -С. 46-32.

80. Greenshields, B.D. A study of traffic capasity // Proc. (US) highway research. board.

- 1934. - vol. 14. - PP. 448-494.

81. Морозов И.И. и др. Численное исследование транспортных потоков на основе

гидродинамических моделей //Компьютерные исследования и

моделирование. - 2011. - Т. 3. - №. 4. - С. 389-412.

82. Molkenthin, N. et al. Networks from flows-from dynamics to topology //Scientific

reports. - 2014. - Т. 4.

83. Psakhie, S. G. et al. Method of movable cellular automata as a new trend of discrete

computational mechanics. I. Theoretical description //Phys. Mesomech. - 2000. -Т. 3. - №. 2. - PP . 5-12.

84. Псахье, С.Г. и др. Метод подвижных клеточных автоматов как новое

направление дискретной вычислительной механики. I. Теоретическое описание //Физическая мезомеханика. - 2000. - Т. 3. - №. 2. - С. 5-13.

85. Подвижные клеточные автоматы [электронный ресурс] // Каталог математических ресурсов Mathtree.ru - режим доступа : www.mathtree.ru/FileTransfer/form529380745_tmp.doc дата обращения : 17.12.2015

86. Галлагер, Р. Метод конечных элементов. Основы: Пер. с англ. — М.: Мир,

1984. - 428 с.

87. Псахье С. Г., Коростелeв С. Ю., Смолин А. Ю., Дмитриев А. И., Шилько Е. В.,

Моисеенко Д. Д., Татаринцев Е. М., Алексеев С. В. Метод подвижных клеточных автоматов как инструмент физической мезомеханики материалов // Физическая мезомеханика. - 1998. - №1. - С.95-108

88. Аристов, А.О. Геометрическое моделирование и визуализация данных

моделирования в квазиклеточных сетях // Научная визуализация (Scientific Visualization) №5'2014 - С.81-87.

89. Tarawaneh R.M., Keller P., Ebert A. A General Introduction To Graph Visualization

Techniques // Visualization of Large and Unstructured Data Sets: Applications in Geospatial Planning, Modeling and Engineering - Proceedings of IRTG 1131 Workshop, 2011. - PP.151-164

90. Tamassia, R. (ed.). Handbook of graph drawing and visualization. - CRC press,

2013. - 852p.

91. Rodgers, P. Graph drawing techniques for geographic visualization //Exploring

geovisualization. - 2005. - PP. 143-158.

92. Giordano Da Lozzo, Marco Di Bartolomeo, Maurizio Patrignani, Giuseppe Di

Battista, Davide Cannone, Sergio Tortora. Drawing Georeferenced Graphs -Combining Graph Drawing and Geographic Data // In Proc. 6th International Conference on Information Visualization Theory and Applications (IVAPP '15), Springer-Verlag, Lecture Notes in Computer Science, 2015.

93. Миркин Б.Г., Родин С.Н. Графы и гены.:М.: Наука, 1977. — 240 с.

94. Pavlopoulos, G.A. et al. Using graph theory to analyze biological networks

//BioData mining. - 2011. - Т. 4. - №. 1. - PP. 1-27.

95. Прохоров А., Ларичев Н. Компьютерная визуализация социальных сетей

//КомпьютерПресс. - 2006. - №. 9. - С. 156-160.

96. Haunert J. H., Sering L. Drawing road networks with focus regions //Visualization

and Computer Graphics, IEEE Transactions on. - 2011. - Т. 17. - №12. - PP. 2555-2562.

97. Апанович, З.В. Методы навигации при визуализации графов //Вестник НГУ. -

2008. - Т. 6. - №. 3. - С. 35-47.

98. Sander, G. Graph layout for applications in compiler construction //Theoretical

Computer Science. - 1999. - Т. 217. - №. 2. - PP. 175-214.

99. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 1984, - 454 с.

100. Норенков И.П., Арутюнян Н.М. Эволюционные методы в задачах выбора проектных решений // Наука и образование. Электронный журнал. - 2007. -№9. Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n7evolyutsionnye-metody-v-zadachah-vybora-proektnyh-resheniy дата обращения: 17.06.2013.

101. Сибрикова, М.А. Закономерности движения транспортных потоков в г. Челябинске // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. - 2008. - №12. - C.8-12.

102. Ерёмин В.М., Фёдоров Н.В., Моргачёв К.В. Применение комбинированных

моделей неопределённости при исследовании имитационных моделей транспортных потоков // Вестник академии промышленности и

менеджмента: Выпуск 10 / Под общ. науч. Ред. А.Н. Герасина. -М.:МГИУ,2010 — С.21-24

103. Михеева, Т.И. Моделирование движения в интеллектуальной транспортной

системе // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. - 2004. - №2. - С.118-126

104. Лойко В.И., Параскевов А.В., Бариев Р.Р. Инструментарий расчёта маршрутов

транспортных средств в условиях города Краснодара // Научный журнал КубГАУ. - 2009. - №45(1)б. - С.1-17

105. Барлыбаев, Р.Х. Система управления транспортным потоком одной улицы с

использованием эвристики «Зелёной волны» // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. - 2006.- Т.8 №5. - С.33-39

106. Брегеда С.Ю., Бурковский В.Л., Чопоров О.Н. Система управления потоком

транспортных средств на основе аппарата нечёткой логики // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2009. - Т.5 №5. - С.17-21.

107. Евсюков М.А., Номоконова Н.Н. Применение нечёткой логики в задачах моделирования // Фундаментальные исследования. - 2005. - №7. - С.50.

108. Смирнов, М.И. Системы искусственного интеллекта. - М.:МГГУ, 2008. -

115с.

109. Приходько, В.М. Современные системы управления дорожным движением в

мегаполисах. //сб. докладов 7-й международной научно-практической конференции «Структура и задачи инженерной деятельности по организации дорожного движения». - 2007.- С.1-5

110. Бадалян А.М., Ерёмин В.М. Компьютерное моделирование конфликтных ситуаций для оценки уровня безопасности движения на двухполосных автомобильных дорогах — М.:ИКФ «Каталог», 2007.-240с.

111. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем.-М.: Наука, 1978. - 356 с.

112. Рудаков И. В., Смирнов А. А. Исследование сложных дискретных систем на

базе агентного метода //Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия «Приборостроение». -2009. - №. 3. - С. 33-40.

113. Борщев, А. В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале

аналитика //Exponenta Pro. - 2004. - №. 3-4. - С. 38-47.

114. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука — М.:Мир, 1978 — 420с.

115. Фёдоров, Н.В. Математическое и имитационное моделирование сложных систем - М.:МГИУ, 2015. - 213 с.

116. Аристов А.О., Фёдоров Н.В. Трёхмерное графическое моделирование транспортной системы населённого пункта // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отдельный выпуск. - 2008. - №10. - С.86-89

117. Яцкив И.В., Юршевич Е.А., Колмакова Н.В. Использование возможностей

имитационного моделирования для анализа транспортных узлов // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММ0Д-2005): сб. докл.

- 2013. - С. 237-245.

118. Анфилец С.В., Шуть В.Н. Моделирование работы перекрестков различных

типов управления с визуализацией процесса //Вюник Харювського нацюнального ушверситету iменi ВН Каразша. Серiя: Математичне моделювання. 1нформацшш технологи. Автоматизоваш системи управлшня.

- 2012. - №. 19. - С. 5-15.

119. Осиновская, В.А. Транспортный поток как динамическая характеристика воздействия на автомобильную дорогу // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2006. - Т.3 №1. - C.160-163

120. Лютаев, Д.А. Моделирование транспортной сети Владивостока на основе теории потокового равновесия // Моделирование систем. -2006. - №2(12). -C.17-28.

121. Д. И. Коган, А. С. Куимова,Ю. С. Федосенко, Задачи обслуживания бинарного потока объектов в системе с накопительно-расходным

компонентом, Автомат. и телемех., 2014, выпуск 7, 122-135

122. Д. И. Коган, М. А. Трухина, Ю. С. Федосенко, А. В. Шеянов, Модели и

оптимизационные задачи однопроцессорного обслуживания пакетов объектов, Автомат. и телемех., 2016, выпуск 11, 142-157

123. Ерёмин В.М., Федоров Н.В., Моргачев К.В. Применение комбинированных

моделей неопределенности при исследовании сложных систем // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). -2010. - №. 4. - С.82-85

124. Неруш, Ю.М. Логистика : учебник для вузов / Ю. М. Неруш. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2004. - 495 с. : ил. - ISBN 5-238-00478-8.

125. Воронов, Н.Г. Логистика горного производства : Учебное пособие . - СПб. :

Астерион, 2010. - 208 с.

126. Кригер, Л.С. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при

управлении движением общественного транспорта //Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2012. - №. 2. - С. 150-155

127. Аристов, А.О. Модели организации движения транспортных потоков на основе дискретных структур // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2011. - Т. 6. - №. 12. - С. 662675.

128. Параскевов, А.В. Совершенствование управления дорожным движением (обзор) // Научный журнал КубГАУ. - 2008. - №37(3). - C.93-103.

129. Brochot S. et al. Process simulation to enhance complex flowsheet development:

examples in biotechnology //Control 2000: Mineral and Metallurgical Processing. - 2000. - 215 p.

130. Kang C. et al. Carbon emission flow in networks //Scientific reports. - 2012. - Т. 2.

131. Голиков, А.С. Теория графов в исследовании инерционных свойств водно-

шламовых схем углеобогатительных фабрик // Збагачення корисних

копалин: Наук.-техн. зб. Дншропетровськ. - 2014. - №56 - С. 163-168.

132. Клюев В.А., Клюев А.В. Формирование системы логистических потоков в

расчетах параметров горного проекта // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 2005. - №10. -С.209-214.

133. Ванчаков М.В., Кулешов А.В., Коновалова Г.Н. Технология и оборудование для переработки макулатуры: учебное пособие. - 2-е изд-е, испр. и доп. - СПбГТУРП. СПб., 2011. Ч. I. - 99 с.: ил. 44. - ISBN 978-591646-033-9

134 Абрамов А.А., Леонов С.Б. Обогащение руд цветных металлов : Учеб. для вузов. - М.:Недра, 1991. - 407с.: ил.

135. Boukouvala F. et al. Computer aided design and analysis of continuous pharmaceutical manufacturing processes //Comp Aided Chem Eng. - 2011. - Т. 29. - PP. 216-220

136. Mathias P. M., Mendez M. Simulation of phosphoric acid production by the dihydrate process //22nd Clearwater Convention on Phosphate Fertilizer & Sulfuric Acid Technology, Clearwater, Florida. - 1998. - PP. 22-23.

137. Власов, А. И. Системный анализ технологических процессов производства

сложных технических систем с использованием визуальных моделей //Международный научно-исследовательский журнал. - 2013. - №. 10-2 (17). - C. 17-26.

138. Афанасьева О.В. Моделирование технологических схем мини-ТЭС / Афанасьева О.В., Мингалеева Г.Р. — М. : Изд. дом МЭИ, 2014. — 218, [1] c. : ил., табл. — Библиогр.: с. 210 — [219]. [Изд. при поддержке РФФИ]. — ISBN 978-5-383-00896-6.

139. Стандарт ISO 10628: Flow Diagrams For Process Plants - General Rules

140. Долганов И.М. и др. Моделирование промышленных нефтехимических процессов с использованием объектно-ориентированного языка Delphi //Известия Томского политехнического университета. - 2010. - Т. 317. - №.

5. - С.53-57.

141. Питерсон, Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Пер. с англ. -

М.:Мир, 1984. - 264 с., ил.

142. Нагорный Е.В., Столяр Т.В. Рационализация технолого-логистических параметров транспортного обслуживания грузовладельцев в транспортных узлах // Автомобильный транспорт. - 2006. - №18. - С.54-56.

143. Gyapay S. et al. Petri Net-based optimization of production systems //Intelligent

Systems at the Service of Mankind. - 2002. - PP. 157-167.

144. Парамонов А. М., Томашевский В. Н. Формализация алгоритма моделирования движения автомобильного дорожного транспота //Вестник НТУУ "КПИ": Информатика, управление и вычислительная техника. - 2008. - Т. 2008. - №. 48. - С.7-12.

145. Миндубаева, Е.Н. Обоснование рациональной технологической схемы угольной шахты на основе оптимизации её функциональных подсистем // Горный информационно-аналитический бюллетень. Отдельный выпуск. -2005. - №5. - С.34-37.

146. Wang W. et al. Hybrid Modeling and Simulation of Automotive Supply Chain Network //Research Journal of Applied Science, Engineering and Technology. -2013. - Т. 6. - PP. 1598-1605.

147. Inihov D., Kolesov Y., Senichenkov Y. Physical Modeling of Hybrid Systems with

Rand Model Designer //Proc. 7th Vienna International Conference on Mathematical Modelling. - 2012. - Т. 7. - №. part 1. - PP. 49-54.

148. Mayer R. J. et al. Information integration for concurrent engineering (IICE) IDEF3

process description capture method report. - KNOWLEDGE BASED SYSTEMS INC COLLEGE STATION TX, 1995. - №. KBSI-IICE-90-STR-01-0592-02.

149. Gecevska V. et al. Product lifecycle management through innovative and competitive business environment //Journal of Industrial Engineering and Management. - 2010. - Т. 3. - №. 2. - С. 323-336.

150. Logistik- und Materialflusssimulation [Электронный ресурс] // Siemens PLM

Software - режим доступа:

http://m.plm. automation.siemens.com/de_at/products/tecnomatix/manufacturing-simulation/material-flow/index.shtml дата обращения : 08.01.2016

151. Лидовский, В.В. Теория информации:Учебное пособие. —М.:Компания Спутник+, 2004. — 111 с.

152. Фаронов, В.В. Система программирования DELPHI. — СПб.:БХВ-Петербург,

2005. — 912 с.

153. Вендров, А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем — М.:Финансы и статистика, 2006 — 544с.

154. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Сетевые операционные системы — СПб.: Питер,

2009. — 669 с.: ил.

155. Аветисян, Д.О., Аветисян Р.Д. Теоретические основы информатики. -М.:РГГУ, 1997.- 167с.

156. Яглом А.М., Яглом И.М. Вероятность и информация. - М.:Наука, 1973. —

512с.

157. Yourdon Ed., Constantine L.L. Structured Design: Fundamentals of a Discipline of

Computer Program and System Design Prentice-Hall, 1979 (Facsimile edition 1986). ISBN 0-13-854471-9

158. Ерёмин В.М., Аристов А.О. Компьютерные системы поддержки принятия решений по управлению сложной системой Водитель-Автомобиль-Дорога-Окружающая среда. // Вестник академии промышленности и менеджмента: Выпуск 10 / под общ. науч. ред. А.Н.Герасина. - 2010. - №10 — С.17-21

159. Аристов, А.О. Теория квазиклеточных сетей : научная монография — М:

МИСиС, 2014. — 188с. ISBN 978-5-600-00321-7

160. Аристов, А.О. Особенности моделирования потоковых систем на основе квазиклеточных сетей с использованием структурной методологии проектирования // Информационные технологии, 2014, № 6, С. 43-51

161. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети : «Эффект нагревания» и переменные величины // XIII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и

их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2015. -С.107-108

162. Аристов, А.О. Методы синтеза квазиклеточных сетей // Научный вестник

МГГУ. - 2013. - № 9 (42). - С. 16-21.

163. Аристов, А.О. Об элементах квазиклеточных сетей // Горный информационно-аналитический бюллетень : научно-технический журнал. -2013. - №11 . — С.322-332

164. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети. Синтез и циркуляция // Горный информационно-аналитический бюллетень : научно-технический журнал. -

2013. - №2. — С.125-131

165. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети. Микро- и макромоделирование // Горный информационно-аналитический бюллетень : научно-технический журнал. - 2014. - №12. - С.228-233.

166. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети в общей постановке // Горный информационно-аналитический бюллетень : научно-технический журнал. -

2014. - №12. — С.224-227

167. Энциклопедический словарь медицинских терминов / Под ред. Петровского

Б.В. - изд. Первое. - М.: Сов. энциклопедия, 1982. - 464 с.

168. Аристов, А.О. Анастомоз в квазиклеточных сетях [Электронный ресурс] //

Международный журнал. Устойчивое развитие: наука и практика. — Электрон. Журн. — 2014. — №2(13) — С.164-168 — Режим доступа: http://www.yrazvitie.ru/?p=1545

169. Аристов, А.О. Характеризация базового графа квазиклеточных сетей // XV

Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2017. - С. 177-178.

170. Аристов, А.О. Анастомоз в квазиклеточных сетях и проблема адекватности преобразования моделей //Труды НГТУ им. РЕ Алексеева. - 2021. - №1 (132).

171. Норенков, И.П. Основы автоматизированного проектирования : учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002.

— 336 а:ил. — (Сер. Информатика в техническом университете).

172. Савельев, И.В. Курс физики. Т.1. Механика. Молекулярная физика - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. —352 с.

173. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учеб. пособие / А.В. Гасников, С.Л. Кленов, Е.А. Нурминский, Я.А. Холодов, Н.Б. Шамрай; Приложения: М.Л. Бланк, Е.В. Гасникова, А.А. Замятин и В.А. Малышев, А.В. Колесников, А.М. Райгородский; Список литературы Под ред. А.В. Гасникова. — М.:МФТИ, 2010. — 362 dSBN 978-5-7417-0334-2

174. Афраймович, Л.Г., Прилуцкий М.Х. Поиск потока в несовместных транспортных сетях // Управление большими системами: Сборник трудов -Нижний Новгород, 2009. - №24. - С.147-168

175. Киселев А.Б., Кокорева А.В., Никитин В.Ф., Смирнов Н.Н. Моделирование

автотранспортных потоков методами механики сплошной среды // Труды МФТИ. — 2010. - Т.2 №4. - С.141-151

176. Угринович, Н.Д. Информатика и информационные технологии - М.: Бином.

Лаборатория знаний, 2008. —188 с.

177. Аристов, А.О. Метрические оценки потоков в квазиклеточных сетях // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал) Mining Informational and analytical bulletin (scientific and tecnical journal). - М.:Издательство «Горная книга». - 2015. - №1. - С.243-250

178. Аристов, А.О. О многосортности потоков в квазиклеточных сетях // Научный вестник МГГУ. - 2014. - № 1 (46). - C. 8-14

179. Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы / Под ред. К.Э.Шеннона и Дж. Маккарти.— М.: Изд-во иностр. лит., 1956.— С. 363—384

180. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети как обучаемые структуры // Научный

вестник МГГУ. - 2013. - № 10 (43). - C. 8-13

181. Эшби, Р.У. Глава 6. Черный ящик // Введение в кибернетику (An Introduction

to Cybernetics). — Издательство иностранной литературы, 1959. — С. 127-

182. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети. Проблемы моделирования и обучения // XI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2013. -C.95-96

183. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети и их приложения в задачах моделирования посетителей объектов массового пребывания людей // Компьютерные исследования и моделирование. - 2014. - т. 6, № 2. - С. 285294

184. Аристов, А.О. Циркуляция в квазиклеточных сетях и их классификация //

Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2013. - №9. — С.188-194

185. Аристов, А.О. Потоки в квазиклеточных сетях // Устойчивое инновационное

развитие: проектирование и управление. — Электрон. Журн. — 2013. — №3(20). — C.36-41 — Режим доступа: www.rypravlenie.ru/wp-content/uploads/2013/10/04-Aristov.pdf .

186. Ерёмин В.М., Аристов А.О. Компьютерные системы поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками на автомобильных дорогах // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2011. -№11. - С.341-344

187. Аристов, А.О. Модели организации движения транспортных потоков на основе дискретных структур. // Информатизация и управление: Сборник статей - 2011 г. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. - 2011. - №ОВ6. - С.662-676

188. Горбатов А.В, Аристов А.О., Моргачёв К.В. Исследование моделей в системах поддержки принятия решений по управлению транспортными потоками // Труды международного научного симпозиума «Неделя Горняка-2012». Отдельный выпуск горного информационно-аналитического бюллетеня.- 2012. - №ОВ1. - С.354-362

189. Aristov, A.O. The quasi cellular nets-based models of transport and logistics

systems // Reports of the XXIII International scientific symposium «MINER'S WEEK - 2015» - Moscow : National University of Science and Technology «MISIS». - 2015. - PP. 280-287

190. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети и их предметные интерпретации в задачах моделирования транспортной логистики открытых горных работ // Всероссийская выставка Научно-технического творчества молодёжи. II Международная научно-практическая конференция «Научно-техническое творчество молодёжи — путь к обществу, основанному на знаниях»: сборник научных докладов/ Мос. гос. строит. ун-т - М.:МГСУ,2013 — C.165-168

191. Аристов, А.О. Представление моделей элементов технологических схем квазиклеточными сетями // XIV Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2016.

- C. 113-114.

192. Аристов, А.О. Практическое руководство по моделированию потоковых систем квазиклеточными сетями : учебное пособие — М: МИСиС, 2015. — 132с.

193. Аристов А.О., Романов Д.Ю. Графические методы построения экологических

карт. Экологическая безопасность как ключевой фактор устойчивого развития.Сб. Докладов / Одиннадцатая международная экологическая конференция студентов и молодых учёных. Москва, МГГУ. 2007. Том 2. -Смоленск, Ойкумена, 2007. - С. 58-61

194. Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Шкатова Г.И. Визуализация экспериментальных исследований // Известия Томского политехнического университета. - 2010. - Т. 316. № 5. - С. 172-176

195. Шикин Е.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Полигональные модели

— М.:Диалог-МИФИ,2001 - 464с.

196. Порев, В.Н. Компьютерная графика - Спб.:БХВ-Петербург, 2002. - 432с.

197. Аристов, А.О. Моделирование циркуляции в квазиклеточных сетях на машине Тьюринга // Всероссийская выставка Научно-технического

творчества молодёжи. II Международная научно-практическая конференция «Научно-техническое творчество молодёжи — путь к обществу, основанному на знаниях»:сборник научных докладов/ Мос. гос. строит. ун-т - М.:МГСУ,2014 — С.223-227

198. Аристов, А.О. Автоматные аспекты моделирования и программная реализация работы квазиклеточных сетей // Научно-технический вестник Поволжья. №1 2021г. - Казань: ООО « Рашин Сайнс», 2021 — C.9-17

199. Аристов, А.О. Программная реализация квазиклеточных сетей // Всероссийская выставка Научно-технического творчества молодёжи. II Международная научно-практическая конференция «Научно-техническое творчество молодёжи — путь к обществу, основанному на знаниях»: сборник научных докладов/ Мос. гос. строит. ун-т - М.:МГСУ,2014 — С.228-234

200. Аристов, А.О. Система автоматизированного проектирования и моделирования квазиклеточных сетей // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014661056

201. Аристов, А.О. Программный комплекс синтеза, анализа и моделирования работы координатных квазиклеточных сетей с бинарным состоянием // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2016662128

202. Аристов, А.О. О некоторых приложениях квазиклеточных сетей в задачах

компьютерного моделирования потоковых систем // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал) Mining Informational and analytical bulletin (scientific and tecnical journal). -М.:Издательство «Горная книга». - 2017. - №4. - С.205-217

203. Google карты [Электронный ресурс] // Google карты - режим доступа: https://www.google.ru/maps/@54.9219262,36.4306044,567m/data=!3m1!1e3 дата обращения: 1.10.2016

204. Паспорт качества [Электронный ресурс] // Ерденевское месторождение строительных песков - режим доступа:

https://sites.google.com/site/erdenevopesok/home/pasport-kacestva дата обращения: 1.10.2016

205. Самосвалы MAN. Технические характеристики [Электронный ресурс] // Каталог техники EuroComAuto - режим доступа: http://www.evrocomauto.ru/products/, дата обращения: 8.10.2016

206. Технические характеристики ЕК 270LC [Электронный ресурс] // Машиностроительная компания Кранэкс - режим доступа: http://www.kraneks.ru/ru/node/30, дата обращения: 8.10.2016

207. Лунин, В.С. Вместимость ковша экскаватора [Электронный ресурс] // Технопарк Impulse - режим доступа: http://www.impulse.su/articles/? art_id=50, дата обращения: 14.10.2016

208. Аристов, А.О. Теоретические и прикладные основы применения квазиклеточных сетей в компьютерном моделировании и визуализации транспортной логистики песчаного карьера // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал) Mining Informational and analytical bulletin (scientific and tecnical journal). -М.:Издательство «Горная книга». - 2018. - №1. - С.201-214

209. Аристов, А.О. Квазиклеточные сети. Теоретическая база и программный инструментарий // Свидетельство ОФЭРНиО ИНИПИ РАО №18695 от 22.11.2012. Инв. номер ВНТИЦ №50201251427

210. Аристов, А.О. Модель проектирования, разработки и внедрения моделей систем на основе квазиклеточных сетей. Свидетельство ОФЭРНиО ИНИПИ РАО №19581 от 23.10.2013. Инв. номер ВНТИЦ №50201351037

211. Оценка электронных ресурсов науки и образования [Электронный ресурс] //

Объединённый фонд электронных ресурсов «Наука и образование» - режим доступа: http://ofernio.ru/portal/modules/easyweb/?artid=6, дата обращения: 17.06.2016

212. Вагин, В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. - 1988 -

383с.

213. Аристов, А.О. Автоматизированные системы поддержки научных исследований потоковых систем на основе квазиклеточных сетей // Суперкомпьютерные технологии математического моделирования. Тезисы докладов -М.:Издательский дом Математического института имени В.А. Стеклова РАН, 2016. - С.15

214. Аристов, А.О. Интерактивный программный комплекс моделирования и управления потоковыми системами на основе квазиклеточных сетей // ДЕСЯТАЯ ВСЕРОССИЙСКАЯ МУЛЬТИКОНФЕРЕНЦИЯ ПО ПРОБЛЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ МКПУ-2017. Материалы 10-й Всероссийской мультиконференции. В 3-х томах. Ответственный редактор: И.А. Каляев. 2017. - Ростов-на-дону; Таганрог : издательство Южного федерального университета, 2017 Т.1 - С. 174-176.

215. Аристов, А.О. Теория квазиклеточных сетей и её приложения // Всероссийская

выставка Научно-технического творчества молодёжи. II Международная научно-практическая конференция «Научно-техническое творчество молодёжи — путь к обществу, основанному на знаниях»:сборник научных докладов/ Мос. гос. строит. ун-т - М.:МГСУ,2013 — С.230-234

216. Аристов, А.О. Моделирование квазиклеточными сетями // Международная школа

молодых ученых «Моделирование и оптимизация сложных систем» (MOCS 2016). Тезисы докладов -М.:Издательский дом Математического института имени В.А. Стеклова РАН, 2016. - С.30-31

217. Аристов А.О. Биологические аналогии квазиклеточных сетей // XV Всероссийская

научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2017. - С. 155-157.

218. Аристов А.О. Моделирование проводящих структур нервной системы квазиклеточными сетями // XVIII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Тезисы докладов.-М: МГППУ, 2020. - С. 394-396.

Приложение 1. Акты и справки о внедрении результатов диссертационного исследования

Справка о внедрении АО «Синетик»

АО «СИНЕТИК»

630009, Новосибирск, ул. 3 Интернационала, 127 тел.: [phone], факс [phone] e-mail: [e-mail]. http://www.sinetic.ru

исх. Na ОО 23532/20 от 14.09.2020г.

Справка

о внедрении результатов диссертационного исследования Аристова А.О. на тему: «Синтез и анализ моделей логистических потоковых систем на основе квазиклеточных сетей»

Научно-технический Совет в составе

Голодных Г.П., к.т.н., председатель совета директоров, главный инженер Ефременко А.Э., к.т.н., директор по развитию

На заседании НГС АО «СИНЕТИК» (протокол № 018 от 05.08.2020) рассмотрены результаты диссертационного исследования Аристова А.О. на тему: «Синтез и анализ моделей логистических потоковых систем на квазиклеточных сетей». По результатам рассмотрения установлено, что наиболее существенными результатами работы являются:

■ математическое обеспечение моделирования потоковых систем на основе кв аз шел сточных сетей, применимое как подход к моделированию потоков в промышленной и транспортной логистике на всех этапах жизненного цикла продукции промышленных предприятий;

• количественные оценки потоков, получаемые на основе моделей;

• подход к визуализации микро и макрохарактеристик потоковых систем. В целом отмечается актуальность внедрения указанного подхода в рамках проектирования, моделирования и анализа решений по комплексной автоматизации предприятий, для которых характерна логистическая организация деятельности на всех этапах жизненного цикла выпускаемой продукции.

местонахождение: 630009. новосибирск, ул_ 3 интернационала, 127. инн 5410119182, кпп 540501001. р/с 40702810804000040851 н сибирском филиале публичного акционерного общества »промсвязьбанк». бик 0+5004516, kíb30101s10sdoodoooob16, воды огрн 1025403908100, окпо 235&47э6

^ СИНЕТИК

viСИНЕТИК

АО «СИНЕТИК»

63D009, Новосибирск, ул. 3 Интернационала, 127 тел,: [phone], факс [phone] e-mail: , http://www.sinetic.ru

К непосредственному использованию приняты рекомендации по моделированию песчаных карьеров, рассмотренные в главах 5,7 диссертационной работы. Разработанный подход позволяет оценить необходимый автопарк песчаного карьера, а также его безопасность и рентабельность в рамках жизненного цикла производства железо-бетонных изделий.

Расширением области применения полученных в диссертационном исследовании результатов является разработка математического обеспечения моделирования и анализа потоковых систем промышленно-логистического назначения на всех этапах жизненного цикла продукции предприятия (для различных отраслей промышленности). Указанное математическое обеспечение является элементом систем комплексной поддержки жизненного цикла продукта (РЬМ).

Голодных г.П.

Ефременко А.Э.

Местонакопленне: 630009, Новосибирск, ул 3 Интернационала. 127, ИНН 5410119162 КПП 540501001. р/с 40702810004000040651 в Сибирском филиале Публичного акционерного общества «Промсвязьбанка, БИК 04500481S, к/с Э0101810500000000В16, коды ОГРН 1025403008100, ОКПО 23534736

Справка о внедрении в ООО «Разработка информационных систем»

L59 INFORMATION

Esa SYSTEMS

Шя8 DESIGN

ПЛАТЕЖНО-ПРОПУСКНЫЕ СИСТЕМЫ

СПРАВКА

(I вшмрснин ptjy.lbTàTÛB HCC.IC.lOHillIHH, полученные в диссертации А.О, Аристона «Синтез м анализ моделей логистических потоковых систем hü основе квазн клеточных сетей»

Рассмотренные на заседании научно-технического совета ООО «Разработка информационных систем» результаты, полученные А.О. Аристовым в рамках диссертационного исследования на тему «Синтез и анализ моделей логистических потоковых систем на основе квазиклеточных сетей», имеют реальное практическое значение для предприятия на этапах проектирования информационною и программного обеспечения объектов массового пребывания людей в т.ч. промышленных объектов.

Работа выполнялась в период с 2012 по 2013 г. и была направлена разработку универсального математического обеспечения моделирования потоков людей, транспортных средс тв, сырья и полуфабрикатов па объектах массового пребывания людей (в соответствии с СП 118.13330.201'2 "Общественные здания и сооружения").

К наиболее существенным результатам исследования относятся:

1. Математическое обеспечение моделирования многосортных потоков, характерных для объектов массового пребывания людей и промышленных предприятий. Математическое обеспечение позволяет строить модель пространства произвольного предприятия, обеспечивать моделирование потоков людей в указанном пространстве, варьировать параметры работы пропускных пунктов, структуру пространства, интенсивность потоков и другие характеристики, визуализировать данные.

2. Рекомендации по разработке и применению программного обеспечения на его основе разработанного математического обеспечения.

Результаты используются в виде программного инструментария моделирования и визуализации потоков людей на объектах массового пребывания, используемого для оценки организации эвакуационных выходов и установки пропускных пунктов. Разработанный программный инструментарий используется группой лиц принимающих решение по комплексному обеспечению безопасности объектов массового пребывания людей (в т.ч. промышленных объектов), руководителями организаций, службами безопасности. Отдельно инструментарий используется на этапе проектирования ООО «Разработка Информационных Систем» ИНН 772Э31В4ВВ, НПП 7701010т Почтовый адрес: Россия, 105062,г.Моонва,