Исследование и разработка метода оптимизации внутризаводских транспортных маршрутов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Шамлицкий, Ярослав Иванович

• Шамлицкий, Ярослав Иванович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шамлицкий, Ярослав Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

1.1 Анализ предприятия и производственной ситуации.

1.2 Организационная реструктуризация существующего бизнес-процесса 4 доставки материалов.

1.3 Анализ методов оптимизации транспортных маршрутов.

1.3.1 Введение.

1.3.2 Постановка задачи коммивояжера.

1.3.3 Жадный алгоритм.

1.3.4 Деревянный алгоритм.

1.3.5 Метод ветвей и границ.

1.3.6 Алгоритм Дейкстры.

1.3.7 Генетические алгоритмы.

Ф 1.3.7.1 Общие сведения.

1.3.7.2 Классический генетический алгоритм.

1.3.7.3 Функция приспособленности и кодирование решений.

1.3.7.4 Алгоритм работы.

1.3.7.5 Факторы, создающие сложность для ГА.

1.3.7.6 Решение задачи коммивояжера генетическими алгоритмами.

1.3.8 Анализ методов решения задачи коммивояжера.

1.4 Анализ имеющихся программных средств оптимизации и планирования транспортных маршрутов.

1.4.1 Цель и назначение автоматизированного варианта решения задачи.

1.4.2 Общая характеристика организации решения задачи на ЭВМ.

1.4.3 Анализ существующих программных разработок.

1.5 Выводы.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ, РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ

И АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРУЕМОЙ СИСТЕМЫ.

2.1 Модели маршрутизации.

2.2 Математическая формулировка метода оптимизации.

2.3 Обоснование выбора модели маршрутизации.

0 2.4 Сравнение эффективности подходов.

Вывод.

3 ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОПТИМИЗАЦИИ ВНУТРИЗАВОДСКИХ ТРАНСПОРТНЫХ МАРШРУТОВ.

3.1 Выбор технологии проектирования.!.

3.2 Структура разрабатываемой системы маршрутизации.

3.3 База данных.

3.4 Источники данных системы.

3.5 Проектирование базы данных.

§ 3.6 Системы оптимизации загрузки.

Вывод.

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ПРОДУКТА.

4.1 Структура программного продукта.

4.2 Описание работы с программой.

4.3 Программное обеспечение.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка метода оптимизации внутризаводских транспортных маршрутов»

Логистика - это отчасти мастерство, теоретические знания и практические навыки, а также интуитивный подход к решению стратегических задач и проблем в области продвижения продукции от поставщика к потребителю [8].

В логистике транспорт играет значительную роль, связывая между собой отдельные экономические районы, компании, предприятия и фирмы. Перемещая материальные ресурсы и готовую продукцию из сферы производства в сферу производственного или личного потребления, транспорт тем самым участвует в производстве материальных благ. В зависимости от вида перемещаемых грузов затраты на транспортировку могут составлять свыше 40% общей стоимости этих материальных благ [33].

Логистические задачи, которые возникают в практической деятельности простейшими арифметическими действиями решить невозможно. Для -этой цели необходимо построить математическую модель. Математическая модель включает условия задачи и подлежащий оптимизации критерий (или совокупность критериев). Математическая модель решается исходя из входных данных, которые несет в себе конкретная задача [33].

В настоящее время на большинстве машиностроительных предприятий задачи маршрутизации грузового транспорта производятся недостаточно эффективно - без использования необходимых инструментов маршрутизации. Маршрутизация производится вручную и занимает значительное время. Составить оптимальный маршрут, когда в условии стоят более полусотни транспортных средств и порядка двух десятков пунктов назначения - задача не из простых. Многие организации уже оценили эффективность использования программ маршрутизации, которые ускоряют этот трудоемкий процесс и делают его более эффективным.

Система, предназначенная для автоматизации должна быть удобной в эксплуатации, учитывать необходимость ввода больших объемов данных. При этом она должна учитывать текущие технические требования и организационные особенности транспортировки, должна быть масштабируема и ориентирована на возможность модернизации [27]. Необходима дальнейшая после внедрения поддержка работоспособности системы.

Одно можно сказать точно, что необходимо менять существующую ситуацию: традиции ручной работы не должны побеждать разумные идеи повышения качества работы, а эффективные средства автоматизации должны сделать труд работников управляющих работой транспортных средств более производительным.

Автор считает своим долгом выразить искреннюю благодарность научному руководителю - профессору В. А. Сорокину, всему преподавательскому составу факультета информатики и систем управления, чья поддержка и доброжелательная критика способствовала данной работе на протяжении нескольких лет.

Актуальность темы диссертационной работы В настоящий момент на большинстве крупных машиностроительных предприятий сложилась ситуация нехватки транспорта для осуществления грузоперевозок, из-за того, что внутризаводские транспортные маршруты планируются не оптимально, и как следствие этого, из-за нехватки самого транспорта. В сложившейся ситуации решение может быть найдено в принятии оптимальных организационно-технических решений, в частности с использованием информационных технологий, позволяющих освободить человека от рутинных операций и переключить внимание на творческие задачи принятия решений.

В процессе управления сложными техническими и организационно-техническими системами необходимо постоянно принимать непростые решения, связанные с учетом многих критериев качества и ограничений на ресурсы. Если такие решения принимать с использованием только интуиции и опыта руководителя, то будет достаточно сложно сделать оптимальный выбор. В этой связи необходимо разрабатывать и внедрять формализованные методы поддержки принятия решений.

Формальные математические модели принятия решений в настоящее время все полнее отражают сложность реальных практических проблем, что, с одной стороны, делает их более адекватными реальным системам, а с другой -приводит к необходимости решать более сложные задачи оптимизации. Основные свойства реальных практических задач оптимизации - наличие многих критериев, существенных ограничений, разношкальных переменных А алгоритмическое задание функций - делают невозможным применение традиционных методов. Выходом из такой ситуации является использование адаптивных стохастических алгоритмов, успешно преодолевающих указанные трудности.

Таким образом, совершенствование существующих и разработка новых методов и алгоритмов оптимизации сложных технических систем является актуальной научной задачей.

Научная новизна диссертационной работы:

1 Разработан новый метод решения задач оптимизации с учетом многих переменных, отличающийся от известных секторизацией пространства поиска и наличием постоптимизационной процедуры.

2 Предложены модифицированные математические модели оптимизации планирования транспортных маршрутов, отличающиеся от известных наличием многих переменных оптимизации.

3 Разработан метод и алгоритм решения задач оптимизации транспортных маршрутов на основе генетических алгоритмов.

Методы исследования

В данной работе использовались методы системного анализа, нечеткой логики, оптимизации, методики разработки интеллектуальных информационных систем.

Практическая значимость

На основе предложенного метода создана программная система, которая позволяет пользователю решать реальные практические задачи. Работоспособность системы продемонстрирована на примере реальных задач планирования внутризаводских транспортных маршрутов. С помощью разработанного программного обеспечения, возможно оптимальным образом планировать внутризаводские транспортные маршруты, для повышения оперативности обеспечения подразделений предприятия «точно в срок» и в объеме, необходимым для утвержденного плана производства.

Защищаемые положения

1 Метод оптимизации внутризаводских транспортных маршрутов. Метод позволяет получать решения практических задач с достаточной точностью при приемлемых временных затратах.

2 Математическая модель планирования транспортных маршрутов более полно учитывает реальные условия функционирования производственных предприятий.

3 Алгоритм и методика оптимизации на основе генетических алгоритмов более эффективно решают задачи оптимизации транспортных

4 маршрутов, чем с помощью известных программных систем оптимизации транспортных маршрутов.

Цель исследования

Целью исследования является разработка метода и алгоритма планирования внутризаводских транспортных маршрутов, для оптимального обеспечения подразделений предприятия сырьем, материалами и комплектующими точно в требуемый срок и в объеме, необходимым для утвержденного плана производства.

Внедрение алгоритмов для решения задач оптимизации внутризаводских транспортных маршрутов позволяет повысить оперативность и рациональность процесса доставки.

Объект исследования

Объектом исследования выступает процесс по планированию и доставки грузов от складов до цехов-потребителей и от поставщиков до материальных складов предприятия.

Поскольку при работе конвейера простои или задержки недопустимы, то необходимо четкое и согласованное взаимодействие всех служб предприятия по обеспечению непрерывности конвейерного производства [34]. Одну из главных ролей здесь играет служба МТО, которая должна обеспечить бесперебойное снабжение всех цехов завода необходимыми комплектующими.

На предприятии формируется Центр Обеспечения Материалами (ЦОМ) основная задача которого будет составление графиков потребности и планирования оптимальных маршрутов доставки материалов производственным подразделениям ОАО "КЗХ "Бирюса".

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Шамлицкий, Ярослав Иванович

Вывод

В результате разработки программного продукта были выполнены следующие работы:

Алгоритм реализован в виде интегрированной программной системы, позволяющей эффективно решать тестовые и реальные задачи оптимизации.

Разработан технический проект на создание информационной системы.

На основе технического проекта проведен функциональный анализ, в ходе которого были конкретизированы функции управления и обработки информации. На этом этапе были изучены:

- выходные данные;

- ввод данных;

- диалоговые процедуры;

- процедуры контроля вводимых данных;

- проъ^едуры обработки данных;

- проблемы защиты;

- потоки данных.

Реализован технический проект системы маршрутизации, в состав которой входят:

- Графический интерфейс пользователя на базе ГИС;

- База данных информационной системы связанная с модулем оптимальной загрузки транспорта;.

- Алгоритм маршрутизации на базе ГА.

Проведена успешная апробация предложенного алгоритмического и программного обеспечения при решении реальных практических задач планирования внутризаводских транспортных маршрутов.

Кроме основного применения программа может быть также представлена на рынке в качестве эффективной и уникальной по своим характеристикам системы поддержки принятия решений в области маршрутизации

Интерес к подобным системам со стороны других организаций действительно велик. Опрос, проводившийся 1 - 3 марта в г. Красноярске на выставке «Сибирский промышленный форум. Транспорт и логистика» фирмой Рус-Аналит * (официальный партнер компании «ИНГИТ» Санкт-Петербург) подтверждает заинтересованность бизнеса в подобных разработках. В то же время программа обладает высокой гибкостью и масштабируемостью, которая обеспечивается возможностью использования различных карт дорожной сети, а также возможность изменения математической модели. Изменение этих модулей не требует изменений в других модулях программы. Спрос на продукцию такого класса плюс высокая гибкость программы, позволяет предлагать разработанную систему широкому кругу организаций, которые ставят перед собой целью снижение транспортных расходов.

Нельзя переоценить роль разрабатываемой системы с точки зрения поднятия престижа предприятия. Использование программы укрепило бы репутацию предприятия как передового в области освоения современных научных разработок.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования был выполнен ряд работ:

1 Проанализирована система планирования потребности в материалах и система планирования внутризаводских транспортных маршрутов.

2 Построены диаграммы процесса в стандарте ГОЕРО. По результатам обследования была составлена существующая схема процесса грузоперевозок и выявлены ее недостатки. С учетом недостатков разработана новая модель бизнес-процесса планирования материалов и транспортных перевозок и его контроля, предложена цовая организационная схема подразделений, занимающихся доставкой и планированием, составлен проект штатных расписаний, разработаны должностные инструкции и личностные спецификации персонала.

3 Проведен сравнительный анализ существующих методов оптимизации транспортных маршрутов. В результате выявлен наиболее перспективный подход и направления его совершенствования.

4 Описана математическая модель общей системы выдачи материалов, разработана математическая модель применительно к решаемой задаче.

5 Разработан метод решения задач оптимизации с учетом многих переменных, сочетающий в себе секторизацию пространства поиска и постоптимизационную процедуру. Показано его преимущество над традиционными методами планирования транспортных маршрутов.

6 Метод реализован в виде интегрированной программной системы, позволяющей эффективно решать тестовые и реальные задачи условной оптимизации.

7 Проведена успешная апробация предложенного программного обеспечения при решении реальных практических задач планирования внутризаводских транспортных маршрутов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шамлицкий, Ярослав Иванович, 2006 год

1. Авилов, A.B. Рефлексивное управление: Методологические основания/ A.B. Авилов. М., 2003.

2. Графы и их применение: Пер. с англ. под ред. И.М. Яглома. М., «Мир», 1965, 174 с.

3. Бардаченко, В.В. Меркурьев, Ю.А. Соломенников A.B. Экономические риски транспортной логистики.- Riga, Computer Modelling & New Technologies, 2002, т. 6, стр. 100-107.

4. Беспалов, Р. Маршрут к сотням ежедневных заказов: Журнал о практической логистике / Р. Беспалов. -2005. -№6

5. Бондарев, В. М. Рублинецкий, В. И. Качко, Е. Г. Основы программирования Харьков, Фолио; Рн/Д., Феникс, 1998, 368 с.

6. Бурцев, М.С. Эволюция кооперации в многоагентной системе :Науч. сес. МИФИ-2005, сб. науч. тр. В 2 ч. 4.1. М.: МИФИ, 2005 -с.217-224

7. Бэстенс, Д.Э. Ван Ден Берг, В.М. Вуд, Д. Нейронные сети и финансовые рынки -М.: ТВП. 1997.

8. Вентцель, Е.С. Исследование операций / Е.С Вентцель.- М.: Высшая школа, 2001.

9. Виноградов, И.М. Математическая энциклопедия / Гл. ред. И.М. Виноградов, т.4. -М.: Советская Энциклопедия, 1984.

10. Галушкин, А. И. Нейрокомпьютеры и их применение / кн.1. Теория нейронных сетей.- М.: Радиотехника, 2000.

11. Друкер, П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке / П.Ф. Друкер М., 2001.

12. Емельянов, В.В. Курейчик, В.В., Курейчик, В.М. Теория и практика эволюционного моделирования-М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. -432 с.

13. Змитрович, А. И. Интеллектуальные информационные системы / Минск.: НТООО "Тетра Системе", 1997. 368с.

14. Калянов, Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий/Подходы, методы, средства / Г.Н. Калянов- М., СИНТЕГ, 1997. 316 с.107

15. Калянов, Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов / Г.Н. Калянов.- М.: СИНТЕГ, 2000.

16. Карабанов, Б.М. Бизнес-инжиниринг не роскошь, а средство управления / "Конкуренция и Рынок" №6, 2001.

17. Киселев, В.В. Обучение в системах нечеткого управления / В.В. Киселев // Математические структуры и моделирование, вып.6, 2000. с.78-90.

18. Кололопулос, Т. Необходимость workflow . М.: Весть-Метатехнология, 2000.

19. Корнеев, В. В. Гареев, А. Ф, Васютин, С. В. Райх, В. В. Базы данных / Интеллектуальная обработка информации. М.: "Нолидж", 2000. -352с.

20. Котлер, Ф. Основы маркетинга.- СПб.: КОРУНА, 1994.

21. Коуз, Р. Природа фирмы / Под ред. О. Уильямсона и С.Уинтера.- М.: Дело, 2001.

22. Кохонен, Т. Дебок, Г. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт. -М.: Альпина., 2001

23. Кузнецов, Ю. Н. Кузубов, В. И., Волощенко, А. Б. Математическое программирование: учебное пособие. 2-е изд. перераб. и доп. М.; Высшая школа, 1980, 300 е., ил.

24. Леоненков, A.B. Самоучитель UML СПб.: БХВ-Петербург, 2001. -304 с.

25. Леонтьев, В. Проблема качества и количества в экономике /В.Леонтьев //Экономические эссе. М, 1990. С.80.

26. Липатов, Е. П. Теория графов и её применения. М., Знание, 1986, 32 с.

27. Лукинский, B.C. Бережной, В.И. Бережная, Е.В. Цвиринько, И.А. Логистика автомобильного транспорта. Концепция, методы, модели. М., Фин. и стат.,2004, 277с.

28. Маклаков, С. В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler.-M.:ДИАЛОГ-МИФИ, 2003 240с.

29. Маркова, Е. В. Лисенков, А. Н. Комбинаторные планы в задачах многофакторного эксперимента. -М.: Наука, 1979, 345 с.

30. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем. -М.: Мир, 1973.

31. Мескон, М. Альберт, М. Хедоури, Ф. Основы менеджмента. -М.:1995. С.21.

32. Мильнер, 3. Системный подход к организации управления. -М.: Экономика, 1983

33. Миротин, Л.Б. Тышбаев, Ы.Э. Системный анализ в логистике.- М.: Экзамен, 2004.

34. Неруш, Ю. М. Логистика. -М.: Юнити, 2003.

35. Нив, Г.Р. Пространство доктора Деминга. Н. Новгород, Центр Деминга, 2000.

36. Новиков, Ф. А. Дискретная математика для программистов. СПб.: Питер, 2001,304 с, ил.

37. Норт, Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики.-М., 1997.

38. Ойхман, Е.Г. Попов, Э.В. Реинженеринг бизнеса: Реинженеринг организаций и информационные технологии.- М. .'Финансы и статистика, 1997. -336 е.: ил.

39. Олейник, А. Институциональная экономика. -М., Инфра-М, 2000.

40. Оссовский, С. Нейронные сети для обработки информации/ Пер. с польского И.Д. Рудинского. -М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

41. Парсонс, Т. О социальных системах Талкотт Парсонс.- М., 2002. С.20.

42. Парсонс, Т. О структуре социального действия. -М., 2000. С. 157158.

43. Редько, В.Г. Эволюционная кибернетика. -М. Наука, 2003. - 156с.

44. Робсон, М. Уллах, Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов /Пер. с англ. под ред. Н. Д. Эриашвили. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.-224 с.

45. Рубцов, C.B. Взаимодействие открытых систем старая концепция для новых идей / Новые рынки, 2001, № 4.

46. Рубцов, C.B. Уточнение понятия 'бизнес-процесс' / Менеджмент в России и за рубежом, 2001, № 6.

47. Рубцов, C.B. Опыт использования стандарта IDEF0 при проектировании If процессов / Открытые системы, — 2003. — № 1. — С. 53—56.

48. Садовский, В.Н. Системные исследования: некоторые принципиальные проблемы построения общей теории систем. -М.: Наука, 1971.

49. Семенкин, Е.С. Семенкина, О.Э., Терсков, В.А. Методы оптимизации в управлении сложными системами / Учебное пособие. Красноярск: СибЮИ МВД РФ, 2000.-254 с.

50. Сигорский, В. П. Математический аппарат инженера / К., «Технша», 1975, 768 с.

51. Уильямсон, О. И. Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, отношенческая контрактация.- Спб., Лениздат, 1996.

52. Уоссерман, Ф. Нейрокомпьютерная техника / Теория и практика. -М.: Мир, 1984.

53. Фаворская, М.Н. Проектирование баз данных в среде Delphi: Лабораторный практикум по дисциплине "Проектирование баз данных" для студентов спец. 552800 и 220200 дневной формы обучения. Красноярск: CAA, 2001. 150 с.

54. Фаворская, М.Н. Интегрированная среда разработки Delphi: В 2 кн. Кн. 1. Проектирование программных средств: Лаб. Практикум по дисциплине "Проектирование программных средств" / CAA. Красноярск, 2001. - 144 с.

55. Ф) 55 Фогель, Л. Оуэне, А. Уолш, М. Искусственный интеллект иэволюционное моделирование.- М.: Мир, 1969.-230 с.

56. Хаммер, М. Чампи, Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе /Пер. с англ. — СПб.: Изд-во СПбУ, 1997. — 332 с.

57. Шеер, А.В. Бизнес процессы /Основные понятия, теория, методы -М., Весть-Метатехнология, 1999. 156 с.

58. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике.- М., 1963. С.278.

59. Шумский, С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе.-М.: МИФИ, 1998.

60. Эшби, У.Р. Введение в кибернетику. М., 1959. С.293-302.

61. Юдицкий, С. А. Вукович, И.Ю. Динамическое экспресс-моделирование организационных систем/ С.А.Юдицкий, И.Ю. Вукович.- М.: ИЛУ, 1998.

62. Barcelo J., Grzybowslca Н. and Pardo S. Vehicle Routing and Scheduling Models, Simulation and City Logisics. Twenty-eighth conference on the mathematics of operations research January, 2003

63. Beyer H.-G., Schwefel H.-P., Wegener I How to analyse Evolutionary Algorithms . Technical Report No.CI-139/02. University of Dortmund, Germany, 2002

64. Bodin, L.D., 1990, "Twenty Years of Routing and Scheduling", Operations Research, 38(4), pp 571 579.

65. Campbell A. M., M. W. P. Savelsbergh Efficient Insertion Heuristics for Vehicle Routing and Scheduling Problems.

66. Chipperfield, A., Fleming, P., Pohlheim, H. and Fonseca, C., 1993, Genetic Algorithm TOOLBOX for Use with MATLAB, Department of Automatic Control and Systems Engineering, University of Sheffield, U.K.

67. De Jong K. An analysis of the behavior of a class of genetic adaptive systems Doctoral dissertation. University of Michigan, Ann Arbor. - University Microfilms No. 76-9381. - 1975

68. Desrochers, M., Lenstra, J.K., Savelsbergh, M.W.P., and Soumis, F., 1988, "Vehicle Routing with Time Windows: Optimization and Approximation", in B.L.

69. Golden and A.A. Assad, (eds.), Vehicle Routing: Methods and Studies, Studies in Management Science and Systems, North Holland, Amsterdam, 16, pp 65 -- 84.

70. Gamma E., Helm R., Johnson R., Vlissides J. Elements of Reusable Object-Oriented Software , Massachusetts: Addison-Wesley, 1995.

71. Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. / Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.

72. Hoffman Karla. Traveling Salesman Problem. George Mason University, Manfred Padberg. New York University.

73. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. The University of Michigan Press, 1975.

74. Holtham C. A groupware-based framework for learning organizations: theP

75. BFS project // IT Support in the Productive Workplace. Stanley Thomms in Association with Unicom, 1996.

76. Koskosidis, Y., Powell, W., and Solomon, M., 1992, "An Optimization-based Heuristic for Vehicle Routing and Scheduling with Soft Time Window Constraints", Transportation Science, 26, pp 69 ~ 85.

77. Koza J. Genetic programming: a paradigm for genetically breeding computer population of computer programs to solve problems. MIT Press, Cambridge, MA, 1992.

78. Lance Chambers (Ed.) Application Handbook of Genetic Algorithms: New

79. Frontiers, Volume II, CRC Press, 253-277.

80. Mayer R. J., Menzel C. P., Painter M. K., de Witte P. S., et al. Information Integration For Concurrent Engineering (IICE). IDEF3 Process Description Capture Method Report. Wright

81. Patterson Air Force Base, Ohio: Air Force Materiel Command, 1995.

82. National Institute of Standards and Technology Integration Definition For Function Modeling (IDEFO). Washington: Draft Federal Information, 1993

83. Potvin, J.-Y., and Rousseau, J.-M., 1995, "An Exchange Heuristic for Routeing Problems with Time Windows", Journal of Operational Research Society, 46(12), pp 1433 1446.

84. Pullen, H., and Webb, M., 1967, "A Computer Application to a Transport Scheduling Problem", Journal of Computing, 10, pp 10 — 13.

85. Rechenberg I. Evolutionsstrategie: Optimierung Technischer Systeme nach Prinzipien der Biologischen Evolution. Werkstatt Bionik und Evolutionstechnik, Stuttgart: Frommann-Holzboog, 1973.

86. Rice Michael. Computational Intelligence Algorithms for Optimized Vehicle Routing Applications in Geographic Information Systems.

87. Rochat, Y. and Taillard, E., 1995, "Probabilistic Diversification and Intensification in Local Search for Vehicle Routing", Journal of Heuristics 1, 1, pp 147-167.

88. Savelsbergh, M.W.P., 1984, "Local Search for Routing Problem with Time Windows", Annals of Operations Research, 4, pp 285 ~ 305.

89. Savelsbergh M. W. P. The General Pickup and Delivery Poblem.

90. Savelsbergh M. W. P. Vehicle Routing and Sheduling.

91. Savelsbergh M. W. P. Decision Support for Vendor Managed Inventory Replenishment.

92. Schwefel H. P. Numerische Optimierung von Computer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie II Interdisciplinary Systems Research 1977. Vol.26.

93. Shaw, K.J., and Fleming, P.J., 1996, "An Initial Study of Practical Multi-Objective Production Scheduling using Genetic Algorithm", Proceedings of International Conference on Control, 1, pp 479 484.

94. Solomon, M.M., 1987, "Algorithm for the Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints", Operations Research, 3-5(2), pp 254 --265.

95. Solomon, M.M., and Desrosiers, J., 1988, "Time Window Constrained Routing and Scheduling Problem"s", Transportation Science, 22(1), pp 1 — 13.

96. Sprague Ralph H., Jr. A Framework for the Development of Decision Support Systems

97. Thangiah, S.R., 1995, "Vehicle Routing with Time Windows using Genetic Algorithms", in L. Chambers, (ed), Practical Handbook of Genetic Algorithms: New Frontiers, II, pp 253 — 277.

98. Thangiah, S.R., Osman, I.H, and Sun, Т., 1995, "Metaheuristics for the Vehicle Routing Problems with Time Windows", Research Report No:UKC/IMS/OR94/8, Institute of Mathematics and Statistics, University of Kent, Canterbury.

99. Vacca J., Andrews D. BPR tools help you work smarter // BYTE, Oct. 1994.

100. Whitley D.L. Genetic Algorithms and Evolutionary Computing. Van Nostrand's Scientific Encyclopedia 2002.

101. Адлер Ю. Восемь принципов, которые меняют мир. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.bizoffice.ru, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

102. Балахонова И., Волчков С. Современные стандарты управления в России. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.e-xecutive.ru, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

103. Булат Яминов. Генетические алгоритмы. /Электронный ресурс. / -Режим доступа: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory, свободный. — Загл. с экрана. —Яз. рус.

104. Гиматов М. "Пирамида сущностей реинжиниринга". /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.executive.ru/publications/aspects/article1601, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

105. Гончару к В. А. Реинжиниринг: бизнес-процессы или зоны ответственности? /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.goncharuk.ru/process.htm, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

106. Григорьев Л.Ю. Шкала зрелости» и совершенствование проце'ссов компании. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.big.spb.rn, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

107. Григорьев Л.Ю. "Orgware" новый класс программ для управления организацией. /Электронный ресурс. / - Режим доступа: http://www.big.spb.ru, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

108. Ковалев С.М. Применение технологий бизнес-моделирования повышает эффективность совершенствования деятельности организации. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.betec.ru/index.php?id:=6&sid=02, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

109. Новиков М.В. IDEF0 в моделировании бизнес-процессов управления. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.bkg.ru/cgi-bin/articledetail.pl?id=500, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

110. Рубцов С. В. Какой CASE-инструмент нанесет наименьший вред организации? /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.osp.ru/text/302/172005, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

111. Рубцов, C.B. Сравнительный анализ и выбор средств инструментальной поддержки организационного проектирования и реинжиниринга бизнес процессов. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://or-rsv.narod.ru, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. рус.

112. David Applegate, Robert Bixby, Vaselc Chvâtal, and William Cook. Traveling Salesman Problem. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www.tsp.gatech.edu, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. англ.

113. Konstantin Boukreev. Genetic Algorithms and the Traveling Salesman Problem by Konstantin Boukreev. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://lib.training.ru/Lib, свободный. —Загл. с экрана. —Яз. англ.

114. Traveling salesman problem. Программа решения задачи коммивояжера. /Электронный ресурс. / Режим доступа: http://www-neos.mcs.anl.gov/neos/solvers/CO:CONCORDE, свободный. — Загл. с экрана. — Яз. англ.

115. Yuri Burger. Эволюционные вычисления. /Электронный ресурс. / -Режим доступа: http://www.codenet.ru, свободный. — Загл. с экрана. —Яз. англ.