Исследование и разработка методов реструктуризации систем управления сложными объектами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Вишневецкий, Дмитрий Георгиевич

• Вишневецкий, Дмитрий Георгиевич
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Вишневецкий, Дмитрий Георгиевич

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АСУ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ РЕСТРУКТУРИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.

1. 1. Характеристика объектов исследования.

1. 2. Анализ существующих методов решения задач реструктуризации сложных объектов.

1. 3. Особенности предлагаемой автоматизированной системы управления реструктуризацией (АСУР).

1. 4. Постановка задач диссертационной работы.

2. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.

2. 1. Формирование системы критериев функционирования сложных объектов.

2. 2. Разработка процедуры организации экспертных комиссий.

2. 3. Развитие методов согласования критериев.

2. 4. Определение оптимальной структуры системы.

2. 5. Выводы.

3. ОГРАНИЗАЦИЯ ИМИТАЦИОННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА И

АНАЛИЗ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ НА ЭВМ.

3. 1. Элементы структурных преобразований сложных систем.

3.2. Моделирование функционирования сложной системы.

13.3. Проблемы анализа экспериментальных данных.

3.4. Выводы.;.

4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ

ДЛЯ РЕШЕНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

4. I. Система управления процессом расформированияформирования составов на сортировочной станции.

4. 2. Задача анализа состояния и управления транспортными потоками города.

4. 3. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование и разработка методов реструктуризации систем управления сложными объектами»

Представленная диссертационная работа посвящена развитию подходов и методов структурных преобразований сложных систем управления, а также разработке и применению имитационно-аналитических моделей реструктуризации функционирования транспортных, экономических и других систем управления.

Актуальность проблемы. С введением и дальнейшим развитием рыночных отношений в стране повышается роль и значение планирования и анализа работы предприятий народного хозяйства на основе создания автоматизированных систем управления (АСУ).

Эффективность производства в значительной степени зависит от качественной работы реконструируемых систем. Повышению качества руководства системами управления сложными объектами и технологическими процессами способствует широкое внедрение вычислительной техники, использование экономико-математических моделей, являющихся важным средством совершенствования систем управления.

Создание АСУ началось в нашей стране еще в 60-х годах. Однако, наибольшее развитие и широкомасштабное внедрение в народное хозяйство страны системы управления различными предприятиями получили лишь в период 70-80 г.г. В настоящее время успешно функционируют и создаются различные системы автоматизированного управления. Наибольшее развитие в различных отраслях промышленности получили автоматизированные системы управления предприятиями (АСУП) и автоматизированные системы iуправления технологическими процессами (АСУТП). В научно-исследовательских и проектных организациях широкое использование получила система автоматизированного проектирования (САПР), что позволило значительно повысить точность и эффективность проектирования различных видов продукции [104].

Для обработки статистических и справочно-аналитических данных о развитии народного хозяйства страны используется автоматизированная система государственной статистики (АСГС). Сбор, накопление и обновление норм и нормативов осуществляет комплексная автоматизированная система норм (КАСН). С конца 80-х г.г. под руководством Государственного комитета по науке и технике осуществлялась работа по созданию АСУ научно-техническим прогрессом (АСУ НТП). Кроме указанных систем существует еще целый ряд успешно функционирующих АСУ: автоматизированная система финансовых расчетов (АСФР), система планирования и управления здравоохранением и другие.

В данной работе предлагается создать автоматизированную систему управления реструктуризацией сложных объектов (АСУР), назначение которой состоит в заполнении ниши между САПР и АСУТП. Расширяя и дополняя указанные системы, АСУР обеспечивает комплексное решение проблем, связанных с процессом оптимизации функционирования систем управления организационными системами, предприятиями, технологическими процессами в условиях изменяющейся экономики страны.

Несмотря на различие выполняемых функций и условий работы управляемых объектов исследования, все они обладают одним общим свойством - сложностью. Это свойство можно хорошо проиллюстрировать на примере системы железнодорожного транспорта.

Изменение условий функционирования железнодорожного транспорта (переход на рыночные отношения хозяйствования), трансформация топологии сети (отделение республик бывшего Советского Союза), изменение структуры производства требуют разработки системы анализа и принятия рационального решения об организации работы исследуемой транспортной сети.

Кроме того, с введением жесткого регулирования финансов отрасли со сторрны государства, назрела необходимость повышения конкурентоспособности, широкого внедрения в управление эксплуатационной работой и экономического анализа информационных технологий, введения новых форм взаимоотношений между предприятиями, совершенствования структуры управления отраслью.

Структурные преобразования на железнодорожном транспорте представляют собой сложную проблему, требующую серьезных технико-экономических обоснований, планирования экспериментов и этапности внедрения. При их реализации недопустимо ухудшение финансово-экономического положения в отрасли и в экономике страны. Реструктуризацию отрасли необходимо проводить в условиях максимального учета интересов потребителей, местных административных органов и требований самой транспортной системы, направленных на совершенствование организации и управления грузовыми и пассажирскими перевозками.

Основные направления развития и социально-экономической политики железнодорожного транспорта на период до 2005 года" определяют ключевые критерии оптимизации структуры сети железных дорог:

- максимальное сосредоточение на полигоне укрупненной железной дороги законченной транспортной продукции - завершенной перевозки от погрузки груза до его выгрузки (65-80%);

- сближение себестоимости перевозок на укрупненных железных дорогах;

- максимальное наличие железных дорог с параллельными ходами (направлениями) для организации внутриотраслевой конкуренции для транзитных перевозок.

Ориентация критериев системы организации вагонопотоков должна быть направлена на снижение расходов железных дорог на продвижение поездов по участкам, подвод порожних вагонов в пункты погрузки, переработку, простои на станциях и на повышение доходов отрасли.

В данной ситуации необходим механизм реструктуризации, учитывающий все возможные критерии функционирования как системы в целом, так и отдельных ее элементов, взаимосвязи между ними.

Теоретические и практические предпосылки создания такого механизма реструктуризации составили фундаментальные и прикладные исследования, проведенные в работах Г. С. Поспелова, А. В. Шилейко, Б. Г. Литвака, Р.

Шторм, В. И. Левина, А. Н. Тихонова, В. О. Рукавишникова, И. Б. Сотникова, И. И. Елисеевой, Л. Заде, А. Н. Мелихова, Л. С. Берштейна, Р. Ягера, Г. Потгоффа и др.

В области оптимизации управляющих устройств в условиях неопределенности следует отметить работы Г. В. Гореловой, Е. М. Ульяницкого, В. В. Здора. Развитие методов самоорганизации осуществлялось Ф. Розенблаттом, Д. Табором, А. Фогелем, А. Г. Ивахненко. Применительно к объектам железнодорожного транспорта процедуры самоорганизации получили дальнейшее развитие в работах В. Н. Иванченко, Н. Н. Лябаха, А. Н. Гуды и др.

Таким образом, применение экономико-математических методов оптимизации позволяет определять на научной основе наилучшие условия перевозок пассажиров и грузов, наиболее выгодные условия использования капиталовложений с максимальной отдачей, наилучшее комплексное использование технических средств транспорта. Вместе с тем указанные методы имеют и большое теоретическое значение раскрывая многие неизвестные ранее закономерности, связанные с развитием сети железных дорог и рациональной её реструктуризацией.

Изменение структуры взаимодействия элементов железнодорожного транспорта и транспортных потоков связано с большими временными, финансовыми затратами, трудозатратами и не допускает ошибок в моделировании. В этой связи рассматриваемые задачи являются актуальными.

В настоящее время реконструкция сети уже идет полным ходом: убираются изжившие себя промежуточные звенья - отделения дороги, строятся обходные пути, укрупняются железнодорожные станции. Однако, все эти преобразования осуществляются на основе интуиции, а не точного расчета. Достаточного математического аппарата для оценки существующего положения и прогнозирования возможных состояний - нет.

В диссертации предлагается и разрабатывается ряд процедур, позволяющих расширить представление об АСУ и обеспечить ее создание.

Разрабатываемые подходы и методы являются универсальными и могут быть применены при создании систем управления в других отраслях народного хозяйства. Так, в п. 4. 1 описана возможность их применения для реструктуризации системы управления расформированием-формированием составов на сортировочных станциях, а в п. 4. 2 - при разработке системы управления городским транспортом.

Цель и задачи работы. Целью данной диссертационной работы является разработка математического аппарата, позволяющего на основе уже существующих методов и методик провести эффективный анализ технических и других сложных систем управления деятельностью предприятий и получить наиболее рациональные схемы их реструктуризации. В работе также предлагается использовать (и разрабатываются) методы имитационного моделирования, поскольку, в силу сложности исследуемых объектов, только аналитический подход к решению указанных проблем невозможен. Для достижения указанной цели решаются следующие задачи:

- формирование экспертных комиссий, адекватно формулирующих цели создания АСУ;

- определение совокупности критериев функционирования системы;

- формализованное описание критериев (преобразование к виду, удобному для практического использования);

- согласование критериев с учетом их противоречивости и альтернативности;

- разработка комплексной (имитационно-аналитической) - модели функционирования объекта (станция, дорога, городская транспортная система), как системы массового обслуживания;

- разработка методов структурного преобразования систем обслуживания и их элементов;

- разработка методов статистической обработки данных (расчета законов распределения случайных величин и их числовых характеристик);

- решение ряда практических задач с помощью разработанных методов и подходов.

Разработанные имитационные модели, обеспечивают проверку теоретических выводов и предложений диссертационной работы. На основе имитационной модели анализируется характер выполнения критериев, и делаются соответствующие выводы о возможной реструктуризации объекта исследования. Здесь осуществляется проверка: а) алгоритма функционирования исследуемой структуры; б) адекватности математического моделирования.

Методы исследования основываются на применении теории вероятностей, математической статистики, теории массового обслуживания (ТМО), теории нечетких множеств, методов экспертных оценок, методов многокритериальной оптимизации. Кроме аналитических подходов проводились численные эксперименты на ЭВМ, апробация на системах управления железнодорожного транспорта и других объектах.

Научная новизна. Основным научным результатом диссертационной работы является разработка методологии анализа функционирования и реструктуризации систем управления сложными объектами или технологическими процессами, которая включает следующие аспекты:

- алгоритм формирования экспертных комиссий;

- процедура согласования критериев функционирования сложных систем и унификации способа их задания; f•

- унификация задачи выделения области допустимых решений 1>-путем сведения задания этой области с помощью границы к представлению с помощью совокупности точек;

- алгоритм определения точки, соответствующей оптимальной структуре системы внутри области Д заданной с помощью совокупности точек;

- процедура выбора критерия для оценки качества параметров при определении закона распределения с помощью гистограммы;

- алгоритм приближенной оценки законов распределения через значения их числовых характеристик для тех случаев, когда не удается осуществить адекватное построение законов с помощью гистограмм;

- развитие алгебры структурных преобразований системы;

- процедура выбора оптимального варианта структуры системы по дополнительному внешнему критерию с учетом совокупности технологических критериев путем организации имитационного эксперимента.

Достоверность полученных результатов исследования подтверждается имитационным моделированием, апробацией на научных семинарах и конференциях, результатами внедрения научных исследований и рядом публикаций.

Практическая ценность. Разработанные методы и подходы позволяют осуществить управление и реструктуризацию сложных систем и могут быть использованы в различных отраслях народного хозяйства.

В частности, предложенные в диссертации подходы и методы позволили:

- разработать методику реструктуризации системы управления расформированием-формированием составов на станции;

- разработать алгоритм реструктуризации системы городского транспорта.

Результаты научных исследований также используются в учебном 1процессе.

Внедрение результатов подтверждено соответствующими актами о внедрении.

Апробация работы. Основные положения данной диссертационной работы докладывались на третьей межвузовской научно-методической конференции "Актуальные проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта" (г. Москва, РГОТУПС, 1998 г.); на международной научно-практической конференции "Строительство - 98" (г. Ростов-на-Дону, РГСУ, 1998 г.); на 57-й научно-технической конференции "Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта и подготовки специалистов" (г. Ростов-на-Дону, РГУПС, 1998 г.); на отраслевой научно-технической конференции "Актуальные проблемы развития железнодорожного транспорта и роль молодых ученых в их решении" (г. Ростов-на-Дону, РГУПС, 1998 г.).

Публикации. По результатам проведенных теоретических и экспериментальных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Объем диссертационной работы - 167 страниц, основного текста - 134 страницы. Кроме того, диссертация содержит 34 рисунка, 16 таблиц, а также 31 страницу приложений. Список литературы содержит 115 наименований библиографических источников.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Вишневецкий, Дмитрий Георгиевич

Основные результаты работы состоят в следующем:

1. Определены роль, место и функции АСУ Р.

2. Разработан алгоритм формирования экспертной комиссии АСУ, учитывающий:

- степень компетентности каждого из претендентов в экспертную комиссию, что что обеспечивает уменьшение субъективности при расчете коэффициентов компетентности;

- взаимное влияние критериев функционирования систем и качественных характеристик компетентности экспертов.

3. Предложены и обоснованы:

- алгоритм унификации способа задания критериев функционирования сложной системы, осуществляемый путем перехода от аналитической зависимости к совокупности точек в объединенном многомерном пространстве;

- методика их согласования, опирающаяся на введение внешнего критерия, отражающего суть реструктуризации.

4. Уточнены определения оптимальной структуры и развиты процедуры их реализации.

5. Усовершенствованы алгоритмы определения законов распределения случайных величин: а) учитывающие нестационарность исходных данных; б) на основе сравнения зависимостей их числовых характеристик.

6. Разработаны программы имитационного моделирования, обеспечивающие функционирование АСУР и проверку теоретических выводов и предложений диссертации.

7. Решены практические задачи.

Результаты диссертации использованы и приняты к внедрению в следующем:

123

- на железнодорожном транспорте (РФ ВНИИАС МПС) - при усовершенствовании функционирования системы расформирования-формирования составов на сортировочной станции;

- в управлении городским транспортом - при разработке математической модели оптимальной структуры системы городского транспорта г. Ростова-на-Дону; в учебном процессе (МГТИ) - использование процедур реструктуризации сложных объектов в курсе "Исследование систем управления", методики согласования противоречивых критериев в курсе "Экономико-математические методы", процедуры организации экспертного опроса в курсе "Разработка управленческих решений".

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Актуальность проблем, рассматриваемых в диссертации, определяется необходимостью разработки подходов и методов реструктуризации систем управления сложными объектами, характеризуемых нестационарностью функционирования системы и неоднородностью работы их элементов, зашумленностью исходных данных и неопределенностью (как внутренней, так и внешней), многокритериальностью и плохим формализованным описанием функционирования, многомерностью и открытостью систем, многообразием и нелинейностью связей между их элементами.

Принятое определение сложных объектов относится к широкому классу различных структур народного хозяйства. В качестве примеров сложных систем в данной работе рассмотрены: объект железнодорожного транспорта -сортировочная станция, определяющий основные характеристики перевозочного процесса, а также один из напряженных участков транспортной системы г. Ростова-на-Дону - участок "Лермонтовская - Горького" по пр. Ворошиловский, включающий в себя перекресток "Красноармейская -Ворошиловский".

Рассмотренные объекты являются типичными, поэтому разработанные методы и подходы обладают универсальностью.

Вопросы, нашедшие свое отражение в диссертации:

- формирование системы критериев функционирования сложных объектов; f'

- разработка процедуры организации экспертных комиссий;

- развитие методов согласования критериев;

- определение оптимальной структуры системы;

- элементы структурных преобразований сложных систем;

- проблемы анализа экспериментальных данных;

- моделирование функционирования сложной системы.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Вишневецкий, Дмитрий Георгиевич, 1999 год

1. Абрамов А. П. Резервы снижения себестоимости перевозок // Железнодорожный транспорт. 1990. № 7, с. 47. .51.

2. Абрамов А. П., Мазо Л. А. Определение экономических показателей эксплуатации малодеятельных железнодорожных линий // Вестник ВНИИЖТ. 1996. № 3, с. 12.

3. Аксененко Н. Е. Реформам на железнодорожном транспорте -динамичное развитие // Железнодорожный транспорт. 1998. № 1, с. 2.

4. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. 520 с.

5. Архангельский Е. В. Этапность развития, загрузки и эксплуатационная надежность работы станций // Вестник ВНИИЖТ. 1996. № 5, с. 12.

6. Багрова В. Н., Данко П. Е., Попов А. Г. Определение законов распределения случайных величин на основе опытных данных: Метод, указания в 2 ч. Ростов-Н/Д, РИИЖТ, 1978. 47 с.

7. Безрукавенко В. А., Березюк Н. Н., Понавкин В. А., Зубков В. Н. Эффект малозатратных технологий // Железнодорожный транспорт. 1996. № 7, с. 18.

8. Белоконь М. А. Применение математических методов для процессов строительства и восстановления полотна железной дороги. // повышение надежности и долговечности путевых и строительных машин: Межвуз. сб. научн. тр. / РГУПС. Ростов-н/Д, 1995. - с. 162-164.

9. Бигель Дж. Управление производством. Количественный подход. -М.,1. Мир, 1973. 304 с.

10. Борисов А. Н., Алексеев А. В., Крумберг О. А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982.123 с.

11. Бормотов М. Ю., Гуров А. Г., Корунов С. С., Кукушкин С. И. Экспертные методы прогнозирования. М.: МАИ, 1985. - 60 с.

12. Бородин А. Ф. Организация вагонопотоков на железных дорогах Польши // Железнодорожный транспорт. 1998. № 1, с. 74.

13. Бородин А. Ф. Транспортное обслуживание и организация вагонопотоков // Вестник ВНИИЖТ. 1997. № 5, с. 36.

14. Бугроменко В. Н., Дмитрук А. К. Внешняя эффективность железнодорожных проектов // Железнодорожный транспорт. 1998. № 2, с. 43.

15. Бурков В. Н., Панкова Л. А., Шнейдерман М. В. О задаче формирования экспертных групп. В кн.: Вопросы кибернетики. Экспертные оценки: Сб. статей/ Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика" АН СССР. -М, 1979, вып. 58.

16. Буянова В. К., Кондрахина Н. В., Пояркова М. А. Внутридорожный план формирования поездов. Автоматизация и оперативное управление вагонопотоками / ВНИИЖТ. М.: Транспорт, 1995. 93 с.

17. Венецкий И. Г., Кильдышев Г. С. Основы теории вероятностей и математической статистики, М. "Статистика", 1968, с. 360

18. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с. *

19. Вишневецкий Д. Г. Применение методов теории массового обслуживания для оптимизации работы сортировочных станций // Сборник работ лауреатов конкурса молодых ученых 1997 г., СКНЦ ВШ, 1998. С. 7384.

20. Вишневецкий Д. Г., Шабельников А. Н. Проблемы и пути решения задач реструктуризации сложных объектов // Приложение к журналу "Научная мысль Кавказа" Ростов-н/Д: СКНЦ ВШ, 1999 (в печати).

21. Волкович В. JI. Многокритериальные задачи и методы их решения. М.: Кибернетика и вычислительная техника, 1969. - 276 с.

22. Введение в исследование операций., т.2. Под ред. X. Taxa. M., 1979. -260 с.

23. Габор Д. Перспективы планирования // Автоматика. 1972. - № 2.

24. Генералов Ю. С. Технология работы малодеятельных линий // Вестник ВНИИЖТ. 1997. №4, с. 7.

25. Гиг. Дж. Прикладная общая теория систем: в 2-х кн./ Пер. с англ. Под. Ред. СушковаБ. М., ТюхтинаВ. С. -М.: Мир, 1981.

26. Глушков В. М. О прогнозировании на основе экспертных оценок. -Кибернетика, 1969, № 2.

27. Гольбан Е. В. Разработка методов принятия решения в условиях неопределенности исходных данных; теоретико-игровой подход: Дисс. канд. техн. наук Ростов-на-Дону, 1998. - 166 с.

28. Дубров А. М. Обработка статистических данных методом главныхкомпонент. -М.: Статистика, 1978. с. 135.

29. Елисеева И. И., Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977. - 144 с.

30. Елфимов Г. М., Кузнецов А. П. Анализ опыта организационного управления железнодорожным транспортом в странах ЕС // Вестник ВНИИЖТ. 1997. № 4, с. 44.

31. Елфимов Г. М., Кузнецов А. П. Методика и алгоритмы многоструктурного анализа системы управления железной дорогой // Вестник ВНИИЖТ. 1997. № 1, с. 11.

32. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 165 с.

33. Иванченко В. Н. Разработка и внедрение микропроцессорной информационно-управляющей системы на сортировочной горке // Экспр.-инф. Сер. Автоматика и связь. М.: ЦНИИТЭИ МПС. - 1986. - № 6. -С.1-29.

34. Иванченко В. Н., Лябах Н. Н., Ковалев С. М. Принятие решений на железнодорожном транспорте на основе использования теории нечетких множеств: Методические указания. Ростов-н/Д: РИИЖТ, 1987. -28 с.

35. Ивахненко А. Г., Зайченко Ю. П., Димитров В. Д. Принятие решений на основе самоогранизации. М.: Советсткое радио, 1976. - 280 с.

36. Ивахненко А. Г., Мюллер И. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. Киев: Технша: Берлин: ФЕБ Ферлаг Техник, 1984. - 223 с.

37. Иловайский Н. Д., Каштанов Л. А., Юрыгина Т. Н. Совершенствование транспортного обслуживания грузовладельцев. Серия "Маркетинг икоммерческая деятельность". Вып. 4. М.: 1997.

38. Иловайский Н. Д., Рудых А. М., Каштанов Л. А. Организация вагонопотоков в условиях рынка // Вестник ВНИИЖТ. 1998. № 4, с. 40.

39. Инструктивные указания по организации вагонопотоков на железных дорогах СССР / МПС СССР. М.: Транспорт, 1984. 256 с.

40. Карасев А. И. Теория вероятностей и математическая статистика. / Учебник для экономических специальностей вузов. М.: Статистика, 1977. -279 с.

41. Кафаров В. В. И др. Принципы описания химико-технологических процессов с помощью нечетких множеств. ДАН СССР, 1978, т. 243, № 1, с. 159-162.

42. Ковалев В. И. Совершенствовать организацию перевозок // Железнодорожный транспорт. 1997. № 4, с. 2.

43. Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: 1972. - с. 45.

44. Котельников Р. Б. Анализ результатов наблюдений. М.: Энергоатомиздат., 1986. - 144 с.

45. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1976.

46. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

47. Кубланов М. С. Планирование эксперимента: Учебное пособие. М.: МГТУ ГА, 1998.-64 с.

48. Кулагин Н. Н. Производственная структура железных дорог и вЬпросы оптимизации размера предприятий. Труды ЦНИИ МПС. Вып. 495,. М., "Транспорт", 1973, 92 с.

49. Кунц Г., О'Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. Т. 1, 2. М.5 Прогресс, 1981. 495 е., 512 с.

50. Кур X., Полиньски Я. Логистические центры как форма обслуживания грузовых перевозок в XXI веке // Вестник ВНИИЖТ. 1997. № 4, с. 11.

51. Кутыркин А. В. Информационные технологии. Концентрация сортировочной работы в новых условиях // Железнодорожный транспорт. 1997. №2, с. 14.

52. Куценко Н. Н., Бородин А. Ф. Новое в организации вагонопотоков // Железнодорожный транспорт. 1997. № 1, с. 20.

53. Лапидус Б. М. Совершенствование структуры управления на этапе перехода к рынку // Железнодорожный транспорт. 1996. № 4, с. 50.

54. Левин В. И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ. М.: Гл. ред. физ. - мат. лит., 1987. - 304 с.

55. Лейбнинд А. Р., Рудник Б. Л. Моделирование организационных структур (классификационный подход). М.: Наука, 1981. 144 с.

56. Линденбаум М. Д. Математические модели в расчетах на ЭВМ5 Учебное пособие, ч. 4. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) / Рост. Гос. ун-т путей сообщения. Ростов н/Д, 1993. 43 с.

57. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. -М.:Радио и связь, 1982. 184 с.

58. Лябах Н. Н. Разработка и реализация самоорганизующихся процедур построения математических моделей сложных объектов и процессов принятия решений: диссерт. докт. техн. наук. Ростов-н/Дону, 1992.

59. Лябах Н. Н., Вишневецкий Д. Г. Идентификация потоков заявок СМО и их сравнение с теоретическими законами // Информационные системы на железнодорожном транспорте: Межвуз. сб. науч. тр. Ростов-на-Дону: РГУПС, 1998. .-С. 66-70.

60. Лябах Н. Н., Вишневецкий Д. Г. Применение математических методов для оптимизации работы транспортных систем // Тезисы международнойнаучно-практической конференции "Строительство-98", РГСУ, 1998.- С. 32-34.

61. Малышев Н. Г., Берштейн Л. С., Боженюк А. В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с.

62. Математические методы исследования и принятия управленческих решений: Учебное пособие / Лябах Н. Н.; РГУ ПС. Ростов-на-Дону, 1993.- 89 с.

63. Мачерет Д. А., Кузнецова А. А. Анализ работы технической станции: новые подходы // Железнодорожный транспорт. 1997. № 3, с. 16.

64. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С. Конечные четкие и расплывчатые множества, ч. 2. Расплывчатые множества. Таганрог - ТРТИ, 1981. -90 с.

65. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие по программе ЦИПС ТРТИ. Таганрог: ТРТИ, 1986. - 92 с.

66. Методы анализа данных / Под. ред. Э. Дидэ и др. М.: Финансы и статистика, 1985. 360 с.

67. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. М.Наука, 1981.

68. Осьминин А. Т. Методика расчета оптимальной организации местных вагонопотоков // Вестник ВНИИЖТ, 1997, № 5, с. 40.

69. Панкова Л. А., Шнейдерман М. В. Последовательная процедура экспертного опроса. М.: Автоматика и телемеханика, 1975. - № 8.

70. Петров Б. Н., Уланов Г. М. и др. Теория моделей в процессах управления. -М.: Наука, 1978.- 223 с.

71. Петровский С. А. Прогнозирование на проблемных сетях. В кн.: Комплексное прогнозирование в экономике и международных отношениях. -М.: ИМЭМО, 1975.

72. Пешков А. М. Критерии и методы оптимизации при формировании укрупненных железных дорог. // Вестник ВНИИЖТ. 1997. № 6, с. 3.

73. Пешков А. М. Методы и системы управления эксплуатацией парка грузовых вагонов в новой экономической среде // Вестник ВНИИЖТ. 1998. № 1, с. 14.

74. Потгофф Г. Теория массового обслуживания / Пер. с нем. Под ред. Е. П. Нестерова. М.: Транспорт, 1979. 144 с.

75. Психологические тесты. Ахмеджанов Э. Р. Библиогр., Москва, 1995. -320 с.

76. Пушкин В. Н. Оперативное мышление в больших системах. -,М.: Энергия, 1965. 257 с.

77. Ребец В. И., Иванов Г. Р. Слагаемые эффективной работы // Железнодорожный транспорт. 1998. № 1, с. 28.

78. Румшинский Л. 3. Математическая обработка результатов эксперимента. -М.: Наука, 1971.- 192 с.

79. Саати T. JI. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: "Советское радио", 1971, 520 с.

80. Сакульева Т. Н. Сортировочные станции в современных условиях // Железнодорожный транспорт. 1997. № 7, с. 6.

81. Саульев В. К. Математические модели теории массового обслуживания. -М.: Статистика, 1979. 96 с.

82. Соболь И. М. Точки, равномерно заполняющие многомерный куб // Новое в жизни, науке, технике. Сер. "Математика, кибернетика". М.: знание, 1985. № 2. - 32 с.

83. Сотников И. Б. Взаимодействие станций и участков железных дорог. М., "Транспорт", 1976. 268 с.

84. Сотников И. Б. Теоретические основы взаимодействия в работе приемо-отправочных парков станций и прилегающих участков. Учебное пособие. М.: МИИТ, 1967, 60 с.

85. Тихомиров О. К. Структура мыслительной деятельности человека. М.: Издательство МГУ, 1969. - 158 с.

86. Тихонов А. Н., Арсенин В. Н. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979.-286 с.

87. Толкачев В. Н., Санежинский Ф. Н. Железные дороги Германии. Перевозки: тенденции, концепция, структурная реформа // Железнодорожный транспорт. 1998. № 3, с. 74.

88. Толкачева M. М. Структурные преобразования // Железнодорожный транспорт. 1998. № 4, с. 14.

89. Толкачева M. М., Кулагин H. Н., Лакеева М. А., Овчинников Ф. Е. Чупейкина Л. Г., Мартынова Л. А. Направленность в реформировании структуры железных дорог и ее соответствие Гражданскому кодексу РФ // Вестник ВНИИЖТ. 1996, № 3, с. 3.

90. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова. М.: ИНФРА - М, Финансы и статистика, 1995. - 384 с.

91. Филоненков А. И. Математические модели в расчетах на ЭВМ. Уч. пособие. Ч. 2., РГУПС. Ростов-н/Д, 1994. 81 с.

92. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями. Пер. с англ. H. Н. Воробьева, В. В. Петрова и А. П. Хущ. М.: из-во И. Д., 1956, с. 664.

93. Хелмер О. Анализ будущего: метод Дельфи. В кн.: Научно- техническое прогнозирование для промышленности и правительственных учреждений: Пер. с англ. / Под ред. Г. М. Доброва. - М.: Прогресс, 1972.

94. Хруцкий Е. А. Автоматизированные системы управления, планирования и учета в материально-техническом снабжении: Учеб. Пособие для спец. Уч. Зав.-М.: Экономика, 1989.- 158 с.

95. Коноплянко В. И., Гуджоян О. П., Зырянов В. В., Косолапов А. В. Организация и безопасность дорожного движения:Учебник для вузов. Кемерово: Кузбассвузиздат, 1998. 236 с.

96. Шабанов А. В., Вишневецкий Д. Г. Анализ особенностей маршрутной системы городского пассажирского транспорта для построения имитационной модели ее функционирования. // Вестник РГУПС, №2, -Ростов-н/Д, 1999.

97. Шор Я. Б. Статистические методы анализа контроля качества и надежности. -М., Советское радио, 735 с.

98. Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. Пер. с нем. H. Н. и М. Г. Федоровых. Под ред. Н. С. Райбмана., М.: "Мир", 1970.

99. Эльясберг П. Е., Измерительная информация: сколько её нужно? Как её обрабатывать? М.: Наука, 1983. - 208 с.

100. Энциклопедия кибернетики. В 2-х томах. Киев, 1975. - Т. 1. - 608 е.; Т. 2. - 624 с.

101. Heinhold J., Gaede K.-W., Ingenieur Statistik, München / Wien, -1964.

102. Hinricks G. R. Creativity in industrial scientific research. A critical survey ofcurrent opinion. Theory and knowledge. " AMA management Bulletin. " New York, 1961, n. 12.

103. Linfoot E. H. An informational measure of correlation. Information and Control, 1957. V. I.,-p. 85-89.

104. Tong R. Synthesis of Fuzzy models for industrial processes Some recent results. - Int. J. General Systems. 1978, No. 4, p. p. 143 - 162.

105. Yager R. R. Multiple objective decision making using fuzzy sets // Int. J. Man-Machine Studies. 1977. No. 9. p. 375 - 383.