Математическое моделирование процессов принятия решений в сетевых системах управления запасами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Войтовский, Илья Андреевич

• Войтовский, Илья Андреевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Войтовский, Илья Андреевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К ПРОЦЕССАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ.

1.1 Обзор моделей и методов принятия решений в системах управления запасами.

1.2 Модели управления запасами на основе технологии АВС-анализа.

1.3 Информационная модель учета движения материалопотоков в рамках сетевой системы управления запасами.

1.4 Цель работы и задачи исследования.

ГЛАВА 2 МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ В УСЛОВИЯХ СЕТЕВЫХ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ.

2.1 Процедура формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций.

2.2 Формализованное описание процесса функционирования сетевой системы управления запасами.

2.3 Модель процесса перераспределения материальных объектов.

2.4 Модель модифицированного «двойного» ABC - анализа.

2.5 Модель распределения материальных объектов.

Выводы.

ГЛАВА 3 МОДЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ЗАПАСАМИ НА ОСНОВЕ РЕАЛИЗАЦИИ ОЬАР-ТЕХНОЛОГИИ.

ЗЛ Многомерная модель данных.

3.2 Средства структуризации многомерных данных.

3.3 Анализ вычислительных затрат на агрегирование.

3.4 Процедуры оперативного формирования агрегатов.

Выводы.

ГЛАВА 4 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ АПРОБАЦИИ В УСЛОВИЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ СЕТИ.

4.1 Выбор платформы для программной реализации моделей управления запасами.

4.2 Структура программного обеспечения процессов принятия решений.

4.3 Технологические средства разработки.

4.4 Пользовательский интерфейс - Справочники.

4.5 Пользовательский интерфейс - Документы.

4.6 Пользовательский интерфейс - Обработки.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование процессов принятия решений в сетевых системах управления запасами»

Актуальность темы. В современных условиях процесс управления запасами реализуется в рамках объектов, имеющих принципиальную сетевую структуру. К таким объектам относятся сети производственных объектов, сети автозаправочных станций, сети магазинов продовольственных и промышленных материальных объектов, фармацевтические сети различных уровней и т.д.

Главной особенностью таких объектов является сложная структуризация циркулирующих в них материальных потоков. Кроме того данные объекты функционируют в условиях воздействия на них высокодинамичных факторов внешней среды. Это определяет стохастичность протекающих в рамках таких объектов процессов. Всё это существенно ограничивает возможность использования в рамках соответствующих систем управления запасами классических моделей и методов.

Альтернативой здесь является разработка новых моделей, обеспечивающих эффективность функционирования сетевых систем управления запасами на основе реализации современных информационных технологий.

Таким образом, актуальность тематики диссертационной работы продиктована необходимостью создания математических и информационных моделей управления запасами, повышающих качество принимаемых решений в процессе формирования, распределения и перераспределения материальных потоков в рамках сложно-структурированных сетевых систем.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из научных направлений ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка математических моделей и программных средств поддержки процессов принятия решений в рамках сетевых систем управления запасами, обеспечивающих повышение эффективности их функционирования за счет рационального формирования, распределения и перераспределения материальных потоков.

Исходя из поставленной цели, в работе определены и решены следующие задачи:

- системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определение основных задач, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

- разработка формализованного описания процесса функционирования сетевой системы управления запасами;

- разработка процедуры формирования однородных групп материальных объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций;

- разработка моделей процессов распределения и перераспределения материальных запасов на основе численных методов и алгоритмов, реализующих эвристические процедуры обработки данных натурных экспериментов;

- разработка моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных натурных экспериментов;

- разработка проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей принятия решений и его практическая апробация в условиях фармацевтической сети.

Методы исследования. В основу диссертационного исследования положены методы теории математического моделирования, теории управления запасами, теории построения информационных систем, теории принятия решений, методы объектно-ориентированного программирования.

Результаты соответствуют следующим пунктам паспорта специальности: п. 4 «Разработка, обоснование и тестирование эффективных численных методов с применением ЭВМ», п. 5 «Реализация эффективных численных методов и алгоритмов в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для проведения вычислительного эксперимента», п. 8 «Разработка новых математических методов и алгоритмов интерпретации натурного эксперимента на основе его математической модели».

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, отличающееся реализацией процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов, отличающаяся учетом параметров взаимозаменяемости и позволяющая получить оценку потенциальных возможностей использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- модель распределения материальных запасов, отличающаяся учетом условий их использования и обеспечивающая рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- модель перераспределения материальных потоков, отличающаяся реализацией двухуровневой эвристической процедуры и обеспечивающая формирование классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы, отличающаяся реализацией процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов и обеспечивающая повышение качества принятия решений по управлению запасами;

- структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, отличающаяся использованием механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что обеспечивает реализацию потенциальных возможностей комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распределения/перераспределения материальных объектов.

Практическая значимость работы. Предложенные в работе модели принятия решений по управлению запасами в рамках сетевых систем, а также средства их информационной поддержки, реализованы в составе проблемно-ориентированного программного обеспечения. Использование результатов работы позволяет значительно сократить логистические издержки, путем снижения уровня запасов по всей сетевой компании за счёт создания центров экспресс-обслуживания (объектов - доноров).

Кроме того, результаты работы в рамках решения задач прогнозирования интенсивности использования запасов, а также пополнения, распределения и перераспределения материальных запасов дает возможность получить экономический эффект за счет рационального использования ресурсов и максимального охвата и удовлетворения потребностей использования запасов.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные теоретические результаты работы практически реализованы в рамках задач прогнозирования интенсивности использования запасов, формирования партии заказа, распределения и перераспределения материальных объектов компании ООО «КЛК». Экономический эффект от внедрения достигается за счет оптимального планирования использования ресурсов развития и увеличения объемов предоставляемых логистических услуг. Результаты диссертационной работы используются также в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» в рамках дисциплины «Моделирование систем управления».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на: Всероссийской конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2010); Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2010); а также на научных семинарах кафедры электропривода, автоматики и управления в технических системах по дисциплинам «Моделирование систем» и «Математические методы принятия решений» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2009-2012).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в 12 научных работах, в том числе 4 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце диссертации, лично соискателем предложены: модель распределения запасов между центрами сетевой компании, отличающаяся возможностью анализа альтернативных структур системы и параметров составляющих элементов, а также реализацией механизма управления запасами в условиях высокой динамики использования запасов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из 150 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение, список литературы из 130 наименований, иллюстрации, таблицы, формулы.

Во введении обоснована актуальность проблематики управления запасами в условия сетевых систем, даётся краткий обзор и анализ состояния реализованных решений в данной области, определены цели и задачи исследования, их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ существующих подходов к процессам принятия решений в условиях сетевых систем управления запасами. Выявлены особенности и способы повышения эффективности системы управления процессами хранения и перемещения запасов. Рассмотрены существующие модели и методы управления запасами. Предложены пути решения проблем управления запасами в рамках сетевых систем.

Вторая глава посвящена разработке моделей процессов распределения и перераспределения материальных потоков, а также разработке процедуры формирования однородных групп потребительских объектов из множества альтернативных номенклатурных позиций

Третья глава посвящена разработке модели управления и анализа большого количества ассортиментных позиций в разрезах различных показателей, разработке моделей принятия решений по управлению запасами на основе реализации технологии аналитической обработки данных, разработке модели принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы.

Четвертая глава посвящена разработке структуры проблемно-ориентированного программного обеспечения моделей управления запасами, отличающегося реализацией механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие».

В заключении приведены основные выводы, положения и результаты диссертационной работы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Войтовский, Илья Андреевич

Выводы

1. Задачи управления запасами можно свести к аналитическому анализу данных на основе OLAP-технологии.

2. Для адекватного моделирования процессов принятия решений представлена математическая модель агрегации данных OLAP-куба в виде сетевой модели;

3. Алгоритмы предварительного оперативного формирования агрегатов должны обеспечивать минимальное время выполнения пользовательских запросов при фиксированном объёме дискового пространства, занимаемого агрегатами. Формализация механизма агрегации позволила привести эту задачу к задаче сетевой оптимизации. Безусловно, полученная модель, как и любая другая, имеет определённые ограничения и допущения, однако, она существенно упрощает разрешение проблемы роста объёма дискового пространства для хранения агрегатов в случае больших производственных OLAP- кубов.

ГЛАВА 4 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ АПРОБАЦИИ В УСЛОВИЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКОЙ СЕТИ 4.1 Выбор платформы для программной реализации моделей управления запасами

Существующие подсистемы управления закупками, сбытом, финансами и складирование успешно реализованы на базе таких программных продуктов как «1С Предприятие», «Рарус», «Галактика». Большинство интеллектуально-аналитических задач управления запасами решаются с помощью таких систем как «SAP Business Suite» (потомок «SAP R/З»), «BAAN», «Oracle Applications». Однако, последние предназначены для производственных предприятий, и стоимость их внедрения составляет от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов долларов, данные масштабные денежные вложения не под силу даже крупным фармацевтическим компаниям. Поэтому в данной диссертационной работе ставится задача по созданию более доступного программного решения, как с точки зрения внедрения, так и с точки зрения дальнейшей поддержки и модификации. А также гибкость для согласования работы системы со сторонними программными средствами и аппаратным оборудованием.

Основная цель математического программного обеспечения процессов принятия решений (МПОППР) - анализ и поддержка принятия решений, поэтому МПОППР может быть отнесена к плановым информационным системам. Для плановых систем может быть применено стандартное программное обеспечение с адаптацией под конкретную компанию.

МПОППР должна эффективно и в режиме реального времени взаимодействовать со сторонними программными средствами и аппаратным оборудованием. Поэтому при выборе платформы для технической реализации МПОППР необходимо руководствоваться следующими критериями:

1 л

- открытость - платформа должна поддерживать связь с внешними приложениями посредством механизмов DDE и OLE Automation, а также с помощью стандартизированной структуры XML-файлов;

- WEB-интегрированность - платформа должна иметь возможность работы в режиме реального времени в сети Интернет;

- уровень автоматизации рутинных операций - платформа должна обеспечивать высокую скорость и простоту выполнения рутинных операций;

- подключение торгового оборудования - платформа должна иметь возможность обмена данными (в онлайн и оффлайн режимах) с торговым оборудованием: POS-терминалами, фискальными регистраторами, сканерами штрих-кодов и т.д.;

- распространенность - платформа должна быть знакома и популярна среди российских компаний;

- простота внедрения - программное обеспечение на основе данной платформы должно легко изменяться, в том числе и функционально;

- стоимость базового модуля - платформа должна иметь приемлемую для компании цену;

- стоимость внедрения - программное обеспечение на основе данной платформы должно иметь приемлемую стоимость внедрения;

- стоимость сопровождения - программное обеспечение на основе данной платформы должно иметь приемлемую стоимость сопровождения для компании.

В таблице ниже приведена формализованная оценка программных платформ для автоматизации деятельности компании. Оценка каждого критерия может иметь значение от 0 до 3. Итоговая оценка нормирована и выражена в процентах к максимально возможной оценке. Веса критериев и баллы проставлены на основании опроса экспертов-практиков: руководителя компании, специалистов компании внедряющих системы автоматизации, специалистов отделов продаж, логистики и информационных технологий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования получены следующие основные выводы и результаты:

- проведен системный анализ проблематики управления запасами в условиях сетевых систем и определены основные задачи, решение которых существенно влияет на эффективность их функционирования;

- разработано формализованное описание процессов функционирования сетевой системы управления запасами, базирующееся на реализации процедуры распределения материальных потоков между «бездефицитными» и «дефицитными» центрами перераспределения материальных запасов;

- разработана процедура формирования однородных групп из множества альтернативных материальных объектов учитывающая параметры взаимозаменяемости и позволяющая оценивать потенциальные возможности использования объектов в рамках различных классов материальных запасов;

- разработана модель распределения материальных запасов с учетом условий их использования, что позволяет рациональное перераспределение материалопотоков, соответствующих данному центру;

- разработана модель перераспределения материальных потоков, включающая двухуровневую эвристическую процедуру, формирования классов объектов с максимальным уровнем интенсивности использования запасов;

- разработана модель принятия решений по управлению запасами в условиях сетевой системы на основе реализации процедуры аналитической обработки данных натурных экспериментов, что позволяет повысить качество принятия решений по управлению запасами;

- разработана структура проблемно-ориентированного программного обеспечения, базирующаяся на использовании механизмов интеграции с инструментальной системой «1С Предприятие», что позволяет реализовать потенциальные возможности комплексной математической модели анализа динамики использования запасов и распре дел ения/перераспре деления материальных объектов;

- результаты практической апробации в условиях городской фармацевтической сети свидетельствуют об эффективности разработанных моделей управления запасами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Войтовский, Илья Андреевич, 2012 год

1. Axo А. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. Пер с. англ.; Под ред. Ю.В. Матиясевича.М.: Мир, 1979. -536 с.

2. Авен О. И. Оценка качества и оптимизации вычислительных систем. М.:1. Наука, 1982.-464 с.

3. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы. М.: Финансы истатистика, 1999. 248 с.

4. Альбрехт Э.Г. О динамических моделях макроэкономики //

5. Информационные технологии в экономики : теория, модели и методы : сб. науч. тр. Екатеринбург : Изд-во УрГЭУ, 2005. с. 3-17.

6. Афанасьев В.Н. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.:

7. Финансы и статистика, 2001. 228 е.: ил.

8. Барнгольц С.Б. Методология экономического анализа деятельностихозяйствующего субьекта: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003.-240 е.: ил.

9. Барсегян А. А. и др.. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data

10. Mining/ СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 336 с.

11. Бауэрсокс Дональд Дж., Клосс Дэйвид Дж. Логистика: интегрированнаяцепь поставок. М.: Олимп-Бизнес, 2001. - 640 с.

12. Беляев Ю.А. Дефицит, рынок и управление запасами. М.: Ун-т дружбынародов, 1991.-228 с.

13. Бергер А. Б. и др.. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 928 с.

14. Бороненкова С.А. Управленческий анализ. М.: Финансы и статистика, 2001.-384 с.

15. Бродецкий Г.Л. Управление запасами: Учебное пособие. М.: Эксмо, 2008. 352 с.

16. Броненкова С.А. Управленческий анализ. М.: Финансы и статистика, 2001. 384 с.

17. Букан Дж. Кенигсберг Э. Научное управление запасами / Пер. с англ. -М.: Наука, 1967.

18. Бусленко Н.П. Математическое моделирование производственных процессов на цифровых вычислительных машинах. М.: Наука, 1978. -210 с.

19. Боровиков А.А Вероятностные процессы в теориии массового обслуживания. М.: Наука, 1972. -288 с.

20. Вальтух К.Е. Кругооборот и оборот фондов предприятия. М.: Финансы, 1960.-236 с.

21. Вендеров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических программных систем. М.: Финансы и статистика, 2002. -352 с.

22. Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. М.: Наука, 1975. -452 с.

23. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Управление запасами на объектах фармацевтической сети» Труды Всероссийской Конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 192-193

24. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Проблематика управления запасами региональной фармацевтической сети» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 12-13

25. Войтовский И.А., Бурковский B.JI. «Управление ассортиментом в рамках региональной фармацевтической сети» Труды Всероссийской

26. Конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 175

27. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Системный подход к прогнозированию потребительского спроса» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуальные информационные системы» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 68-69

28. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Модель распределения запасов между объектами товарно-сбытовой системы» Труды Всероссийской Конференции «Интеллектуальные информационные системы» Воронеж, ВГТУ, 2010 г. стр. 87-88

29. Войтовский И.А., Бурковский В.Л. «Алгоритмизация управления запасами лекарственных средств в региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 9 2011 г. стр. 58-60

30. Войтовский И.А., Бурковский В.Л «Алгоритмизация процесса перераспределения запасов лекарственных средств в региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 12-1 2011 г. стр. 11-13

31. Войтовский И.А., Бурковский В.Л «Реализация АВС-анализа в условиях региональной фармацевтической сети» Вестник ВГТУ т. 7, № 10 2011 г. стр. 30-32

32. Войтовский И.А., Бурковский B.JI «Информационная модель управления запасами на основе реализации OLAP-технологии» Системы управления и информационные технологии, №3(49), 2012. С. 67-72

33. Волгин В.В. Склад: Практическое пособие. М.: Издательский дом «Дашков и К», 2000. - 315 с.

34. Гаджинский A.M. Основы логистики: Учеб. пособие. 3-е изд. - М.: ИВЦ «Маркетинг», 1997. 124 с.

35. Голенко Д.И. Моделирование в технико-экономических системах (управление запасами). Л.: Изд-во Ленингр. Ун-та, 1975. - 197 с.

36. Грызанов Ю.П., Файницкий А.И. Управление товарными запасами в торговле. М., 1975.

37. Дубова H. Н., Кутукова Е.М. Unicenter TNG управление распределенной корпорацией // Открытые системы. 1998. № 2 - с. 54-59.

38. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе : учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001. -224 с.

39. Евдокимов В.П., Мановицкий В.И., Семенишин Ю.А. Моделирование систем сбора и обработки данных М.:Наука, 1983. - 128 с.

40. Емельянов A.A., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов М.: Финансы и статистика, 2002. - 352 с.

41. Зайнашев Н.К., И.Р. Губанова Методика оптимизации товарных запасов предприятия розничной торговли // Периодический научно-практический журнал. Ижевск : Иж. 2005 №4 с. 16-21.

42. Зеваков A.M. Методические основы решения задач по управлению запасами: учеб. пособие. Караганда, 1989. - 98 с.

43. Зермати П. Практика управления товарными запасами / Пер. с фр. М.: Экономика, 1982. - 112 с.

44. Иванов В.Б., Куликов Г.Г., РечкаловЯ.А. Автоматизированное управление запасами предприятия. Уфимск. гос. Авиац. Техн. ун-т. -Уфа, 2002.-104 с.

45. Кале В. Внедрение SAP R/3. Руководство для менеджеров и инженеров: Пер. с англ. П.А. Панов М.: Компания АйТи, 2004. - 470 е., ил.

46. Калянов Г.Н. CASE технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес - процессов / 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Горячая линия -Телеком, 2000. - 320 с.

47. Карминский A.M. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. - 416 с.

48. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Регулярная и хаотическая динамика, 2003. - 648 с.

49. Кудрявцев Б.М. Модели управления запасами. М.: Ин-т управления им. С. Орджоникидзе, 1987. - 52 с.

50. Кузнецов С. Д., Кудрявцев Ю. А. Математическая модель OLAP-кубов // Программирование. 2009. Т. 35, № 5. С. 26-36.

51. Кутукова Е.М. Системы управления распределенными информационными ресурсами // Открытые системы. 1998. № 3. - С. 36-41.

52. Кочегаров. В.А., Фролов Г.А. Проектирование систем распределения информации. Марковские и немарковские модели. М.: Радио и связь, 1991,-216 с.

53. Кофман А., Крюон Р. Массовое обслуживание: теория и приложения. М.: Мир, 1965.-470 с.

54. Казанский Д.И. Системы ERP: основные задачи и область применения // Сети и системы связи. 1998. № 2. С. 30-35.

55. Кузнецов C.B., Ириков И.В. Математическое моделирование задач управления финансовыми потоками // Исследовано в России.

56. Лагуткин В.М. Автоматизированные системы управления материально-техническим снабжением. -М.: Экономика, 1975. 271 с.

57. Лагуткин В.М., Соколов Р.Г. Комплексное снабжение: проблемы и перспективы. -М.: Знание, 1978. 64 с.

58. Лагуткина. «Экономико-математические методы в снабжении» М.: Экономика, 1971. - 367 с.

59. Ледин М.И. Управление запасами (экономико-математические методы). -М.: Знание, 1978.-64 с.

60. Лисициан П. Оборотные средства, процесс обращения стоимости капитала, неплатежи. // Вопросы экономики, 1997. - №9. - С. 44 - 54.

61. Лотоцкий В.А., Мандель A.C. Модели и методы управления запасами. -М.: Наука, 1991.- 188 с.

62. Лялин В.Е. Математические модели и информационные технологии для совершенствования организации производства интеллектуальным предприятием: монография. Мурманск-Ижевск : Изд-во КНЦ РАН, 2006. 304 с.

63. Лотоцкий В.А., Мандель A.C. Модели и методы управления запасами. М.: Наука, 1991. 258 с.

64. Майоров С.А., Новиков Г.И., Алиев Т.И., Махарев Э.И., Тимченко Б.Д. Основы теории вычислительных систем М.:Высшая школа, 1978. - 408 с.

65. Математические модели социальных систем: Учебное пособие. Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. - 256 с.

66. Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования / пер. с англ. М.: 1993. - 240 с.

67. Модели управления запасами: учеб. пособие. М.: Мое. ин-т управления, 1987. - 52 с.

68. Миронов В. В., Юсупова Н. И. Концептуальные модели баз данных. Многомерные модели. Уфа: УГАТУ, 2010. 83 с.

69. Микитьянц С.Р., Голдобина H.H. Применение математических методов в управлении запасами. Л.: ЛФЭИ, 1982. - 69 с.

70. Михно М.К., Лобанова J1.C. Моделирование систем снабжения. Киев: Наукова думка, 1976. - 163 с.

71. Нейман В.И. Теоретические основы единой автоматизированной сети связи. М.: Наука, 1984. 221 с.

72. Неруш Ю.М. Коммерческая логистика: Учебник. М.: ЮНИТИ. - 271 с.

73. Никитин В.П. Теория управления запасами : учеб. пособие. Рига : Латвийский гос. ун-т, 1973. 118 с.

74. Основы логистики: Учеб. пособие / Под ред. Л.Б. Миротина и В.И. Сергеева. М.: ИНФРА-М, 1999. - 200 с.

75. Первозванская Т.Н., Первозванский A.A. Элементы теории управления запасами : учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1983. - 109 с.

76. Плоткин Б.К. Экономико математические методы и модели в управлении материальными ресурсами : учеб. пособие - СПб. ун-т экономики и финансов, 1992. - 63 с.

77. Понков В.П., Маркитанов И.Б. Методы и модели создания конкурентоспособной продукции : СПб.: Изд-во «Нестор», 2004.

78. Проценко О.Д., Рексин В.Д. Управление материальными запасами. М., 1968.-45 с.

79. Розенберг В.Я., Прохоров А.И. Что такое теория массового обслуживания. М.: Сов. радио, 1965. - 180 с.

80. Рубальский Г.Б. Вероятностные и вычислительные методы оптимального управления запасами. М.: Знание, 1987. - 115 с.

81. Рыжиков Ю.И. Управление запасами. М.: Наука, 1969. 344 с.

82. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания с применениями. М.: Сов. радио, 1965. - 262 с.

83. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. / 5-е изд. Минск: ООО «Новое знание», 2001. - 688 с.

84. Сакович В.А. Модели управления запасами. Минск: Наука и техника, 1986.-319 с.

85. Сакович В.А. Управление компьютерными поставками. Минск: Вышэйшая школа, 1989. - 175 с.

86. Сизоненко П.З. Методы оптимального управления запасами: учеб. пособие. Одесса. 1979. - 61 с.

87. Соколов Р.Г., Демьянов А.А. Системный анализ и управление снабжением. Л.: Стройиздат, 1975. - 216 с.

88. Такач Л. Комбинаторные методы в теории случайных процессов. М.: Мир, 1968.-276 с.

89. Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности / Пер. с англ. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. - 432 с.

90. Уваров С.А. Логистика: общая концепция, теория и практика. СПб.: ИВЕСТ-НП, 1996.-232 с.

91. Ушаков И.А. Методы решения простейших задач оптимального резервирования. -М. Сов. Радио, 1969. 176 с.

92. Федоренко Р.П. Решение задач оптимального управления. М. :Наука, 1978.-486 с.

93. Феклисов Г.И. Математическое обеспечение систем управления запасами. М.: Статистика, 1977. - 112 с.

94. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем. -Воронеж: ВГТУ, 1997. 151 с.

95. Хазанович Э.С., Шестаков В.И. Управление материальными ресурсами. М.: Экономика, 1987. - 159 с.

96. Хедли Дж., Уайтин Г. Анализ систем управления запасами / Пер. с англ. М.: Наука-Физмат, 1969. 512 с.

97. Хинчин А .Я. Работы по математической теории массового обслуживания.-М.: Физматгиз, 1963. 390 с.

98. Хэнссменн Ф. Применение математических методов в управлении производством и запасами / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1966. 372 с.

99. Ченцов В.М. Системы распределения информации. М.: Связь, 1980. -142 с.

100. Шеер А.В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы : Пер. с англ. / 2-е изд., перераб. и доп. М.: Весть, 1999. - 152 с.:ил.

101. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие. М.: Дело, 2000. - 440 с.

102. Юсупов P.M., Заболотский В.И. Научно-методологические основы информатизации. СПб: Наука, 2000. - 455 с.

103. Шульга Ю.Н. Математическая модель управления обслуживанием в сетевых системах // Кибернетика. 1977. № l.-c. 117-125.

104. Шульга Ю.Н. Элементы теории объемных стохастических сетей массового обслуживания и ее приложения. Киев: Наук, думка, 1990. -160 с.

105. Codd Е. F. Providing OLAP for end-user analysis: An IT mandate. Computer World, 1993.

106. Date C. J. An Introduction to Database Systems. 2004.

107. Gupta D., Gerchak Y., and Buzacott J.A. On optimal priority rules for queues with switchover costs. Working Paper. Department of Management Sciences. University of Waterloo. 1987.

108. Hajela, P. and Lin, C.-Y. Genetic search strategies in multicriterion optimal design. Structural Optimization 4, 1992. pp. 99-107.

109. Higuchi, Т., ed., Workshop on Evolvable Systems. International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 27-32.

110. Hofri M., Ross K.W. On the optimal control of two queues with server setup times and its analisys. SIAM Journal of Computing, 1987. pp. 399-420.

111. Holland, J. Adaption in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, 1975.

112. Jackson J. R. Networks of waiting lines. Operations Res., 1957. pp. 518— 521.

113. Jaiswal, N. K. Priority Queues. Academic Press, New York, 1968.

114. Emerging cubes for trends analysis in OLAP databases / S. Nedjar et al. // DaWaK. Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2007. Vol. 4654. P. 135-144. DOI: 10.1007/978-3-540-74553-2J3.

115. Harinath S., Quinn S. Professional SQL Server Analysis Services 2005 with MDX. N. Y.: Wiley, 2007. 848 p.

116. Spofford G., Harinath S. MDX Solutions: With Microsoft SQL Server Analysis Services 2005 and Hyperion Essbase. N.Y.: Wiley, 2006. 744 c.

117. Blanchini F., Rinaldi F., Ukovich W. Least inventory control of multi-storage systems with non-stochastic unknown input // IEEE Transaction on robotics and automation. 1997. Vol. 13, P. 633-645.

118. Evolvable Systems. International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1997. pp. 27-32.

119. Koza, J. R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 1992.

120. Miller L.W., Schrage L. The queue M/G/l with the shortest remaining processing time discipline // Operat. Res. 1966. 14, N 4. - pp. 670-684.

121. Mitchell, M. An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press, 1996.

122. Nain P. Interchange arguments for classical scheduling problems in queues. Systems Control Letters, 1989. pp. 177-184.

123. Prabhu N. U. Queues and Inventories: A Study of Their Basic Stochastic Processes. Wiley, New York, 1965.

124. Reeves, C.R. Using Genetic Algorithms with Small Populations. In Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, 1993. pp. 92-99.

125. Reich E. Waiting times when queues are in tandem. Ann. Math. Statist, 1957. pp. 768-773.

126. Reiman M.I., Wein L.M. Dynamic Scheduling of a Two-Class Queue with Setups. Technical Report. Sloan School of Management. M.I.T., Cambridge, MA 02139. 1994

127. Schräge L. A proof of optimality of the shortest remaining processing time discipline // Operat. Res. 1968. 16, N 3. - pp. 687-690.

128. Schwefel, H.P. Numerische Optimierung vonComputer-Modellen mittels der Evolutionsstrategie ("Numeric Optimization of Computer Models by Means of an Evolution Strategy"), Interdisciplinary System Research, Volume 26. Bassel: Birkhauser, 1977.

129. Walrand J. An Introduction to Queueing Networks. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1988.