Математическое обеспечение информационной системы гостиничного комплекса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Демурин, Владимир Борисович

• Демурин, Владимир Борисович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Демурин, Владимир Борисович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1Л Анализ современных подходов к решению задачи автоматизации управления гостиничным комплексом

1Л Л Определение типовой структуры гостиничного комплекса

1Л .2 Определение типовой структуры системы управления зданием

1Л .3 Современное состояние внедрения автоматизированных систем

управления гостиничным комплексом в России

1Л .4 Анализ функциональных возможностей существующих систем управления гостиничным комплексом

1.2 Анализ взаимозависимости потребностей и вида деятельности человека

1.2Л Анализ потребностей человека для сферы гостеприимства

1.2.2 Анализ видов деятельности человека для сферы гостеприимства

1.3 Анализ услуг гостиничного комплекса и определение факта неопределённости в заказе услуг

1.4 Анализ моделей и методов принятия управленческих решений в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных

1.5 Обоснование направления исследования и постановка задач работы

Выводы к разделу 1

2 РАНЖИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТЕЙ КЛИЕНТА ГОСТИНИЧНОГО КОМПЛЕКСА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ДАННЫХ

2.1 Матрица потребностей человека для сферы гостеприимства

2.2 Матрица услуг типового гостиничного комплекса

2.3 Модель типового гостиничного комплекса

2.4 Ранжирование потребностей клиента гостиничного комплекса

Выводы к разделу 2

3 МЕТОД И ПРОЦЕДУРЫ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ВЫБОРА ГОСТИНИЧНОГО НОМЕРА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ

3.1 Процедура многокритериальной оптимизации выбора управленческих

решений

3.1.1 Многокритериальная оптимизация принимаемых управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости

3.1.2 Многокритериальный выбор оптимальный решений в условиях неопределённости методом анализа иерархий

3.2 Процедура ранжирования услуг типового гостиничного комплекса на основе рангов потребностей человека для сферы гостеприимства

3.3 Метод многокритериального выбора гостиничного номера в условиях

неопределённости

Выводы к разделу 3

4 АПРОБАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ ГОСТИНИЧНОГО КОМПЛЕКСА

4.1 Проектирование базы данных для информационной системы

4.2 Архитектура и программные модули информационной системы

4.3 Методика использования информационной системы

4.4 Обоснование адекватности моделей множества услуг гостиничного

комплекса на основе системы множеств потребностей клиента

Выводы к разделу 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое обеспечение информационной системы гостиничного комплекса»

ВВЕДЕНИЕ

Развитие сферы гостеприимства является одной из приоритетных задач, которые ставит перед собой администрация Краснодарского края. В связи с этим, большое внимание уделяется совершенствованию рекреационных учреждений, к которым относятся такие средства размещения как санатории, пансионаты, дома отдыха, гостиницы и т.д. Одним из способов достижения результатов в этой области является комплексная автоматизация и интеллектуализация данных учреждений.

Данная проблема решается многими зарубежными и российскими учёными [32], при этом многие компании-разработчики интеллектуальных зданий и автоматизированных систем управления, как в России, так и за рубежом, часто выдают обычную автоматизацию процессов управления инженерными системами здания за элементы интеллектуальной системы.

Термин «интеллектуальное здание» появился в восьмидесятых годах при разработке первых автоматизированных систем управления (АСУ) жилищно-коммунального хозяйства [91]. При создании первых АСУ коммунального хозяйства основным требованием было распознавание критических ситуаций в коммунальных подсистемах, которые могут возникнуть в здании, и автоматическое управление процессом их устранения.

Современное интеллектуальное здание - это комплекс инженерно-технических решений, которые направлены на создание высокоэффективной системы управления, которая обеспечивала бы максимальный комфорт и экономическую эффективность её владельцам [92]. В интеллектуальном здании может быть значительное количество функциональных и обеспечивающих подсистем. Каждая из этих подсистем поставляется производителем, как правило, в виде законченного решения с автономной системой диагностики критических ситуаций и управления взаимосвязанным комплектом оборудования. Состав таких подсистем, а также наличие

объединяющей и интегрирующей системы высшего уровня и определяет уровень «интеллектуализации» системы коммунального хозяйства.

Согласно требованием зарубежных и российских стандартов [9, 127, 142] здание должно быть спроектировано так, чтобы все его подсистемы управления могли интегрироваться друг с другом с минимальными затратами, а их обслуживание было бы эффективно с точки зрения организации управления. Проектирование подобных систем должно предполагать возможность масштабирования и видоизменения подсистем, установленных в интеллектуальном здании. В общем случае в состав комплекса интеллектуального здания должны входить: подсистема безопасности, пожаротушения, связи, освещения, энергоснабжения, микроклимата и т.д.

Для координации работы подсистем комплекса интеллектуального здания и обслуживающего персонала используют объединяющую систему управления (систему поддержки принятия решений при управлении). Достигается это за счёт интеграции в единую информационно-управляющую инфраструктуру основных подсистем здания и их взаимодействия на базе единой среды передачи данных, при этом работа всех подсистем интеллектуального здания должна быть направлена на удовлетворение потребностей человека.

Путешествуя по миру, отправляясь на отдых, лечение, либо с другой целью человек вынужден прибегать к услугам сферы гостеприимства. По данным исследования британской компании Hogg Robinson Group гостиницы Москвы являются самыми дорогими в мире, средняя стоимость проживания в сутки в таких гостиницах как Marriott, Sheraton, Novotel и Hilton составляет порядка 415 долларов, что выше, чем в Париже, Цюрихе, Вашингтоне и других городах [114].

Способны ли современные гостиницы и другие рекреационные учреждения предоставить высококачественный сервис? Это вопрос к экспертам в данной области, однако, добиться повышения эффективности управления основными процессами можно за счёт внедрения

многофункциональной системы управления, которая даёт большие преимущества в организации управления, увеличивает быстроту реакции на изменения внешней среды, повышает качество обслуживания.

По данным независимых агентств [142], при правильном внедрении автоматизированной системы управления, можно добиться значимых результатов, как то: снижение операционных и управленческих затрат на 15%, уменьшение цикла реализации на 25%, снижение затрат на 35% и т.д.

Процесс управления техническими подсистемами гостиничного комплекса начинается с задания технических условий, формируемых клиентом при выборе основной и дополнительных услуг гостиничного комплекса. Основной услугой является выбор гостиничного номера и поселение человека, а также обеспечение его питанием. Спектр дополнительных услуг современного гостиничного комплекса велик и может составлять порядка 300 услуг. Как ориентироваться человеку в этом многообразии? Как менеджеру гостиницы правильно выбрать и реализовать соответствующий набор? Ответ на эти вопросы, на наш взгляд, находится в системном анализе и поиске зависимостей между потребностями, формируемыми на основе планируемого вида деятельности человека, и множеством предоставляемых услуг.

Процесс выбора клиентом необходимого множества услуг гостиницы характеризуется наличием определённых и неопределённых требований. Заказывая гостиничный номер, клиент оперирует набором фраз: недорогой номер, невысоко, чтобы в номере было не холодно и т.д., при этом он имеет чёткую цель: лечение, отдых, командировка и т.д. Сложность чёткой постановки и описания задачи выбора услуг, которые предоставляются сферой гостеприимства, требует проведения глубокого анализа всего спектра предоставляемых услуг по их функционально-целевому назначению, а также поиска математического аппарата для формализации и моделирования процесса предоставления услуг.

При управлении сложными системами стохастического поведения используются модели и методы принятия управленческих решений в условиях

неопределённости [130]. Обращение к многокритериальным методам оптимизации количественных и качественных целевых функций является достаточно целесообразным и эффективным в данном случае. Когда главная цель - достижение максимальной удовлетворённости клиента - может быть разбита на несколько уровней подцелей: максимальная комфортность номера, минимальные затраты, полная удовлетворённость качеством обслуживания и т.д., наиболее результативным оказывается метод анализа иерархий, исследованию и применению которого посвящается эта работа.

Актуальность темы диссертационной работы заключается в следующих положениях:

- предоставление высококачественного сервиса гостиничными комплексами и другими рекреационными учреждениями России является важной государственной задачей в преддверии Чемпионата мира по футболу и Олимпийских игр;

- взаимозависимость между потребностями человека и видами деятельности, а также объективное наложение предоставляемых услуг на множество потребностей конкретного человека приводит к необходимости проведения системного исследования данных фактов с целью уменьшения степени неопределённости в заказе и, как следствие, в управлении гостиничным комплексом;

- разработка метода многокритериального выбора гостиничного номера, удовлетворяющего потребности клиента, является серьёзным вкладом в развитие направления создания информационных систем в сфере отдыха и гостеприимства;

- внедрение полученных результатов в информационную систему автоматизированного управления процессом предоставления услуг гостиничными комплексами позволит уменьшить степень неопределённости заказа клиента на основании заранее сформированных моделей заказов в зависимости от целевого направления деятельности клиента.

Целью исследования является изучение и разработка математических

моделей и конструктивных методов для принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса.

Для достижения указанной цели были поставлены и реализованы следующие задачи диссертационного исследования:

- анализ существующих моделей и методов решения проблемы принятия многокритериальных управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных;

- проведение экспертного опроса клиентов сферы гостеприимства с целью выявления их потребностей;

- разработка процедуры ранжирования множества услуг типового гостиничного комплекса;

- построение модели типового гостиничного комплекса в зависимости от целевого назначения деятельности клиента путём ранжирования потребностей человека и сопоставления им услуг;

- исследование и разработка многокритериального метода и проблемно-ориентированного инструментария принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса с использованием количественных и качественных критериев эффективности;

- разработка информационной системы гостиничного комплекса на основе предложенного проблемно-ориентированного инструментария многокритериальной оптимизации принятия управленческих решений.

Объектом исследования в диссертационной работе является процесс принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных.

Предметом исследования являются математические модели и конструктивные методы многокритериальной оптимизации для принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных.

В первом разделе выполнен анализ современных подходов к решению задачи автоматизации управления зданиями, включая современное состояние внедрения средств искусственного интеллекта для рекреационной сферы в России. Проведён анализ взаимозависимости потребностей и видов деятельности человека, услуг гостиничного комплекса с определением факта неопределённости в заказе услуг, а также выполнен анализ моделей и методов принятия управленческих решений в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных, обоснованы направления исследования.

Второй раздел посвящён моделированию типового гостиничного комплекса на основе анализа видов деятельности и потребностей человека с разработкой матрицы потребностей человека для сферы гостеприимства, матрицы услуг типового гостиничного комплекса, а также их объединение в единую модель при помощи дерева противоречий, с последующим ранжированием потребностей на основе экспертных оценок для клиентов, находящихся на отдыхе, лечении или в командировке.

В третьем разделе разработаны процедура ранжирования услуг гостиничного комплекса на основе рангов потребностей человека и процедура многокритериальной оптимизации выбора управленческих решений в условиях неопределённости. Достоинством разработанной процедуры является применимость её в условиях слабой структурированности системы и неопределённости исходной информации (неполнота знаний эксперта о свойствах объектов; недостаточная уверенность лица, принимающего решение, в правильности своих оценок; противоречивость знаний; нечёткость представления информации), заданной набором количественных и качественных показателей. На основе разработанных процедур предложен метод многокритериального выбора гостиничного номера.

Четвёртый раздел отражает результаты апробации разработанных моделей, методов и инструментальных средств принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса. Описывается архитектура и методика использования информационной системы.

В заключении описаны выводы и результаты проделанной работы.

Методы исследования: методы экспертного анализа - при ранжировании потребностей человека в зависимости от целевого назначения деятельности; теория множеств - при моделировании множества услуг современного гостиничного комплекса; методы исследования операций, математического программирования, метод анализа иерархий, методы нечёткой математики, концепция многокритериальной оптимизации - при разработке метода интеллектуального выбора гостиничного номера в условиях неопределённости; метод проектирования баз данных IE (Information Engineering) - при разработке логической и физической моделей базы данных.

Для решения задачи моделирования базы данных использовалось инструментальное средство Embarcadero ER Studio. База данных реализована в MS SQL Server, а прикладные программные модули информационной системы разрабатывались в MS Visual Studio на языке программирования С#.

Научная новизна исследования заключается в результатах:

1. На основе изучения взаимозависимости между потребностями и видами деятельности человека получена матрица потребностей человека для сферы гостеприимства, которая позволяет упростить процесс анализа возможных потребностей клиента гостиничного комплекса.

2. Создана матрица услуг типового гостиничного комплекса, основанная на взаимозависимости между услугами, потребностями и видами деятельности человека. Наличие нулевых элементов матрицы упрощает процесс анализа требуемых услуг.

3. Спроектирована модель типового гостиничного комплекса, основанная на зависимости между потребностями и видами деятельности человека, а также объективном наложении предоставляемых услуг на множество потребностей в зависимости от целевого назначения его деятельности.

4. Предложена методика ранжирования потребностей человека экспертным методом (на примере сферы гостеприимства).

5. Разработана процедура ранжирования множества услуг типового

гостиничного комплекса, которая основана на использовании рангов потребностей человека в зависимости от целевого назначения деятельности.

6. Разработан метод многокритериального выбора гостиничного номера в условиях неопределённости, который основан на процедуре многокритериальной оптимизации выбора управленческих решений и процедуре ранжирования множества услуг типового гостиничного комплекса в зависимости от целевого назначения деятельности.

Практическая значимость работы заключается в апробации предложенных моделей, методов и инструментальных средств принятия управленческих решений, разработке информационной системы гостиничного комплекса. Созданная информационная система гостиничного комплекса используется для поддержки принятия решений при выборе клиентом гостиничного номера и формировании управляющих посылок для подсистем интеллектуальных зданий, входящих в состав комплекса.

Основные положения, выносимые на защиту:

- матрица услуг типового гостиничного комплекса;

- матрица потребностей человека для сферы гостеприимства;

- модель типового гостиничного комплекса;

- методика ранжирования потребностей человека экспертным методом;

- процедура ранжирования множества услуг типового гостиничного комплекса на основе рангов потребностей человека для сферы гостеприимства;

- метод многокритериального выбора гостиничного номера в условиях неопределённости.

1 АНАЛИЗ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для повышения эффективности управления гостиничными комплексами, повышения комфорта эксплуатации, сокращения расходов на обслуживающий персонал, сокращения расходов на ежемесячные коммунальные платежи, сокращения расходов на ремонт и замену оборудования используют автоматизированные системы управления зданиями [120]. Эффективность таких систем увеличивается при использовании в их работе искусственного интеллекта. Задача глобальной интеллектуализации информационных систем различного назначения с каждым годом становиться всё более актуальной. Причина этого процесса кроется в сложности процедуры принятия управленческих решений в условиях неопределённости воздействий внешней среды и нечёткости исходных данных (природные катаклизмы, резкие повышения цен, нестабильность законодательной базы, неоднозначность трактовки понятий «мало», «много» и т.д.).

В разделе рассматриваются современные подходы к решению проблемы автоматизации управления современными зданиями с выделением типовых структур гостиничного комплекса и системы управления интеллектуальным зданием. Анализируются потребности и услуги, предоставляемые современными гостиницами, обосновывается необходимость внедрения автоматизированных систем управления с использованием искусственного интеллекта. Проводится исследование существующих методов и процедур принятия управленческих решений в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных и предлагаются гибкие модели и подходы принятия решений для внедрения в информационную систему гостиничного комплекса. Обосновывается направление исследования.

1.1 Анализ современных подходов к решению задачи автоматизации управления гостиничным комплексом

«В настоящий момент туризм является одним из важных механизмов оживления экономики, поскольку туристская индустрия оказывает стимулирующее воздействие на развитие сопутствующих сфер экономической деятельности, таких как транспорт, связь, торговля, производство сувенирной продукции, сфера услуг...» [62], - говорится в сообщении пресс-службы Минспорттуризма РФ со ссылкой на концепцию «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011-2016 годы)» [76].

Внедрение многофункциональной системы управления производством, организацией либо процессом даёт большие преимущества: увеличивается быстрота реакции на изменения внешней среды, повышается качество обслуживания. По данным независимых агентств [142], при правильном внедрении автоматизированной системы управления можно добиться значимых результатов:

- снижение операционных и управленческих затрат 15%;

- экономия оборотных средств 2%;

- уменьшение цикла реализации 25%;

- снижение коммерческих затрат 35%;

- снижение страхового уровня складских запасов 20%;

- уменьшение дебиторской задолженности 12%;

- увеличение оборачиваемости средств в расчётах 25%;

- увеличение оборачиваемости материальных запасов 30%;

- улучшение утилизации основных фондов 30% .

Разрабатываемая автоматизированная система управления зданием (АСУЗ) должна соответствовать как международным стандартам организации ISO в рамках стандарта ISO 16484, так и отечественным стандартам АВОК, разработанным комитетом НП «АВОК» «Интеллектуальные здания и информационно-управляющие системы».

1.1.1 Определение типовой структуры гостиничного комплекса

Организационная структура гостиничного комплекса определяется целевым назначением, местоположением, спецификой гостей и другими факторами. Она является отражением полномочий и обязанностей, возложенных на каждого её работника. Однако организационная структура любого гостиничного предприятия предусматривает типовой набор служб генерального управления (см. рисунок 1.1) [125].

Генеральное управление гостиничным комплексом

Служба управления номерным фондом

Административная служба

Служба по работе с персоналом

Финансово-экономическая служба

Служба организации питания

Инженерно-техническая служба

Рисунок 1.1— Основные службы гостиничного предприятия

Генеральное управление гостиничным комплексом осуществляет руководство (управление) гостиницей (один человек или группа людей) и представляет интересы владельцев гостиницы через генерального директора. Руководство определяет общие направления политики развития гостиничного бизнеса в рамках поставленных целей и задач, в том числе финансовой политики, и осуществляет регулярный доклад о его состоянии владельцам.

Целью управления является изыскание способов повышения эффективности предоставления и расширения диапазона услуг гостиничного комплекса в современных рыночных условиях за счёт выполнения следующих задач [21]:

- необходимо чётко знать основные функции и связующие, интегрирующие процессы управления гостиничным комплексом;

- уметь максимально использовать все каналы поступления информации для принятия управленческих решений;

- владеть методами моделирования и оптимизации управленческих решений, в том числе и основанными на искусственном интеллекте и с учётом современных психологических подходов;

- выявлять и анализировать факторы риска, сопутствующие принятию управленческих решений в процессе управления гостиничным комплексом;

- принимать эффективные решения в конфликтных ситуациях;

- управлять комплектованием кадров на основе современных методов отбора и оценки персонала [125].

Рассмотрим функции и структуру службы управления номерным фондом, как основную службу гостиничного комплекса, которая реализует главную задачу управления - это предоставление гостиничных услуг на высоком уровне, а также увеличение занятости номерного фонда. В функции данной службы входят:

- бронирование номеров;

- приём, регистрация и размещение по номерам;

- обслуживание в номерах;

- поддержка необходимого состояния номеров и уровня комфорта;

- оказание бытовых услуг.

Рассмотренный функционал службы определяет её структуру (см. рисунок 1.2).

Служба приёма и размещения занимается соответственно приёмом, регистрацией и размещением по номерам гостей комплекса. Служба часто подразделяется на отделы, которые специализируются на определённых операциях. Отдел бронирования следит за конъюнктурой, собирает заявки на бронирование, фиксирует повышение спроса, которое гостиница могла бы использовать.

Менеджер по эксплуатации номеров Служба горничных

Служба приёма и Служба безопасности размещения Служба портье

Объединённая сервисная служба (швейцары, коридорные, гардеробщики, служащие гаражного хозяйства) Служба консьержа Служба посыльных

Рисунок 1.2 - Структура службы управления номерным фондом

Номера, не забронированные заранее, передаются для непосредственной продажи в службу размещения, которая должна размещать гостей в данные номера по более высокой цене.

Служба портье ведёт картотеку по занятости номеров и наличию свободных мест и выполняет функции информационного центра. Информация от службы портье движется в двух направлениях: к гостям (информирование о видах обслуживания, предоставляемых гостиницей, о местных достопримечательностях, о работе городского транспорта и др.) и в подразделения гостиничного предприятия (о потребностях клиентов).

Служба горничных отвечает за уборку номеров, холлов, коридоров и внутренних помещений, где осуществляется приём и обслуживание клиентов.

Служба безопасности выполняет функции поддержания порядка и безопасности в гостиничном комплексе, поскольку гостиница несёт ответственность за обеспечение разумной безопасности своих клиентов.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что только эффективное взаимодействие указанных основных служб (см. рисунок 1.1) и правильная организация функционирования службы управления номерным фондом (см. рисунок 1.2) могут обеспечить потребности клиента гостиничного комплекса. Ведь только клиент, получивший полное удовлетворение своих потребностей, будет повторно обращаться к услугам данного гостиничного комплекса.

Поскольку главную целевую задачу управления по предоставлению гостиничных услуг на высоком уровне и эффективному распределению номерного фонда решает служба управления номерным фондом, то от качества её работы зависит работа комплекса в целом.

Использование автоматизированной системы управления даёт большие преимущества в организации управления, повышая качество обслуживания.

1.1.2 Определение типовой структуры системы управления зданием

Для управления и координации работы всех служб и жилищно-коммунального хозяйства гостиничного комплекса используют автоматизированные системы управления зданием (АСУЗ). Для обозначения системы управления зданием используют два англоязычных термина: Building Management System (BMS) или Building Automation and Control System (BACS). Согласно требованиям стандартов [9, 127], здание должно быть спроектировано так, чтобы все его подсистемы управления могли интегрироваться друг с другом с минимальными затратами, а их обслуживание было бы эффективно с точки зрения организации управления. Проектирование подобных систем должно предполагать возможность масштабирования и видоизменения подсистем, установленных в здании в большом количестве. В общем случае в состав комплекса должны входить:

- подсистема безопасности (с контролем доступа и наблюдением);

- подсистема пожаротушения;

- подсистема связи;

- подсистема освещения;

- подсистема энергоснабжения;

- подсистема микроклимата;

- подсистема просмотра передач;

- подсистема обеспечения (водой, газом и т.д.);

- структурированная кабельная подсистема (СКС).

В комплексе может быть 50 и более разнородных подсистем. Каждая из этих подсистем поставляется производителем, как правило, в виде законченного решения с автономной системой диагностики критических ситуаций и управления взаимосвязанным комплектом оборудования. Для различных подсистем можно использовать оборудование и программное обеспечение разных разработчиков.

Для координации работы подсистем комплекса и служб (персонала) используют объединяющую систему управления (систему поддержки принятия решений при управлении). Достигается это за счёт интеграции в единую информационно-управляющую инфраструктуру основных подсистем комплекса и их взаимодействия на базе единой среды передачи данных, организованной по принципу СКС (см. рисунок 1.3).

Рисунок 1.3 - Единая информационно-управляющая инфраструктура комплекса интеллектуального здания

АСУЗ, которая в России называется ещё системой автоматизации и диспетчеризации инженерного оборудования, осуществляет сбор, хранение и анализ данных от различных подсистем здания, а также управление работой этих подсистем через сетевые интеллектуальные контроллеры (процессоры) [11, 63] (см. рисунок 1.4).

Датчики

Устройства

<=> ПОДСИСТЕМА 1

Л

V

ПОДСИСТЕМА N

.0 Q. <=0

U

с;

о.

X о С—>

Устройства

Система автоматизации и диспетчеризации инженерного оборудования

\7

ОПЕРАТОР

Рисунок 1.4 - Упрощённая структура АСУЗ (BMS)

Использование интеллектуальных процедур в работе АСУЗ позволило ввести термин «интеллектуальное здание» (intelligent building), который появился в восьмидесятых годах с началом эпохи автоматизации основных коммунальных систем. При создании первых систем основным требованием было распознавание критических ситуаций в коммунальных системах, которые могут возникнуть в здании и автоматическое управление процессом их устранения.

На основе собранных данных интеллектуальные контроллеры, как правило, автономно управляют событиями в штатных или нештатных ситуациях через формализованные команды в рамках заложенных в них алгоритмов. При таком подходе оперативно принимаются решения в случае аварийных и нештатных ситуаций (пожар, затопление, утечка воды, газа, несанкционированный доступ), что обеспечивает своевременную реакцию на аварийную ситуацию. Также при этом обеспечивается оперативное получение объективной информации о состоянии всех подсистем здания и их функционировании. Они позволяют повысить эффективность управления инженерным оборудованием и сократить затраты на использование

энергоресурсов, потребляемых зданием (горячей и холодной воды, тепла, электроэнергии и т.д.) [27].

Таким образом, современное интеллектуальное здание - это комплекс инженерно-технических решений, которые направлены на создание высокоэффективной системы управления, которая обеспечивала бы максимальный комфорт и экономическую выгоду её владельцам. При этом, характеризуя систему как интеллектуальную, надо, прежде всего, представлять, чем она отличается от обычной системы автоматизации. От установки, например, интеллектуальных контроллеров системы безопасности здание интеллектуальным не станет.

Существует три подхода к определению понятия искусственный интеллект, носящие практическую направленность: по выполняемым функциям, по механизмам работы, по отраслям знаний [65, 68, 109].

Для первого подхода искусственный интеллект - это область исследований, в рамках которой разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддающимися формализации и автоматизации. Интеллектуальной может считаться такая искусственно созданная система, для которой выполняется тест Тьюринга (см. рисунок 1.5): «Испытатель через посредника общается с невидимым для него собеседником - человеком или системой. Интеллектуальной может считаться та система, которую испытатель в процессе такого общения не может отличить от человека».

Техническое устройство

Неискажающий посредник

Рисунок 1.5- Схема проведения теста Тьюринга

При втором подходе: искусственный интеллект - это область, в которой изучаются системы, строящие результирующий вывод для задач с неизвестным алгоритмом решения на основе неформализованной исходной информации, использующие технологии символьного программирования и средства вычислительной техники со специальной архитектурой.

Наиболее часто используют третий подход: искусственный интеллект -это область знаний, которая находит применение при решении задач, связанных с обработкой информации на естественном языке, автоматизацией программирования, управлением роботами, машинным зрением, автоматическим доказательством теорем, разумными машинами извлечения информации и т.д.

Все существующие интеллектуальные информационные системы могут быть разделены на две группы [14, 39, 57]:

1. Системы общего назначения, к которым относятся: экспертные системы, интеллектуальные пакеты прикладных программ и нейросистемы.

2. Специализированные системы, к которым относятся: роботехнические системы, системы распознавания, системы обработки текстов, машинного перевода и т.д.

Таким образом, чтобы АСУЗ являлась интеллектуальной, необходимо наличие характеристик, присущих искусственному интеллекту, а также использование моделей и методов решения таких задач [48].

Интеллектуальная система управления гостиничным комплексом характеризуется концентрацией большого количества подсистем на ограниченной территории. Для гостиничного номера создаются различные сценарии освещения, климатических решений, движущихся элементов (шторы, микролифты и др.), аудио-видео возможностей, соответствующих настроению, и максимальной доступности различных информационных источников [74, 104, 123].

Современная гостиница - это комплекс помещений общего пользования (холлы, рестораны, бары), дизайн света, климат, музыкальное и видео

оформление которых имеют огромное значение для комфорта гостей. Оператору автоматизированной системы управления гостиничным комплексом приходится принимать решения в условиях недостаточности информации. Для решения задачи поддержки принятия управленческих решений оператором в условиях неопределённости перспективным направлением на современном этапе является использование методов нечёткой математики, а также концепции многокритериальной оптимизации [116].

Рассмотрим, какие автоматизированные системы управления зданием используют в гостиничных комплексах России, и общее состояние сферы гостеприимства по соотношению цена-качество в сравнении с другими странами.

1.1.3 Современное состояние внедрения автоматизированных систем управления гостиничным комплексом в России

В концепции «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011-2016 годы)» [76] отмечается, что туристско-рекреационный потенциал России огромен, наша страна занимает пятое место в мире по уникальным природным объектам и девятое по объектам историко-культурного наследия. По оценке Всемирной туристской организации, наша страна может принимать до 40 млн. туристов, но принимает всего 2 млн. иностранцев в год и находится на 122-м месте по эффективности работы туротрасли. Всего Россию в 2010 году с различными целями посетили около 22,3 млн. иностранных граждан из 224 стран, что на 4,4% превышает показатель предыдущего года. При этом большинство - 14 млн. поездок -совершили граждане стран СНГ, ещё 8,3 млн. - гости из стран дальнего зарубежья. Из общего количества международных поездок 61,5% было совершено по частным приглашениям, 19,9% - по служебным делам, 9,6% - с целью туризма. В пятёрку лидеров по числу посетивших Россию туристов

входят Германия, США, Великобритания, Китай и Финляндия (см. табл. 1.1) [45].

Таблица 1.1 - Сравнительный анализ въезда иностранных граждан в Россию с целью туризма по итогам 2004-2010 годов ([Ьир-./^шу^огиз.ш/])

% Изменение 10/09 % Изменение09/081 % II

I Гсрмани»

2США

Ц^ттюртшт IК и га и

Шин»)

кИсп«нтя Шфмшь ЮТурция 11 К*>рся Юлил« !2Яиошш ГЗНпзерлпнди II Ч.»тпип I ^ Канал;« ¡Ь'ктшшя ПЛи£трт ШЫгиш

201 и*ршт

22Лтт 23Штцт 241 ргит

Щттсцтм

5.0 0.2 5.2 416.3 741 7 291.2 .><».6 268 270,1 303.7

•12.1 -0.6 -12.7 1453 165.3 166.4 148.4 586.4 131.8 165.2

яшв (..г 7.» 14.5 145.3 136.» 126.9 106.9 ¡07.6 10!,3 99.9

ЗУ..: -!().!> 24.6 127.4 91.8 102.7 106.1 129.5 179.5 231.7

11.8 9,3 -.1.5 104.8 124.4 113,8 124.1 121.9 136.7 195.7

9.8 -2.7.5 -14 9 105.9 96.5 134,4 И 0.4 99.2 108 10«,»

<1.4 -4.1 74.7 74,0 87,7 96.3 89,1 94.4 12.7

<8!»К Ь •но •6.9 -16.5 79,7 88.9 95.4 71,8 47,9 53.5 46.)

29.6 39.3 80.6 47.5 36.6 26.3 21.9 22,5 25.9 23.2

?1ИГ 2;).: -26.8 -5.4 40,9 31.6 43.2 37.5 35.9 31.0 33.0

23.1 •27.2 -ИМ 36,0 29.3 40.2 40.5 35.8 36.7 37.8

10.9 -15.1 -5» <5,6 32,1 37.8 38.1 51,5 42.4 49 6

13.2 -11.5 У.) 29.2 25.8 2.9.2 27.» 24.7 27.8 27.7

: Ш 4.8 44,6 47.1 28.3 27.0 53.6 53,1 39.1 64.1 354

. тш •293 -3.1 -31.6 28.2 >9.9 41.3 13.4 20.5 10.9 Ш>

0.Х -24.1 -28 5 28.0 27.7 39.1 39.1 52 52 Д 46.4

1ЧЛ 16.6 25.2 Ш> 21.6 2Ь.З гп ж 3,4,1

-2.7 -20,2 -22.4 21.3 21,9 27.5 34.1 225.7 106.9 18 18:8.8

-6.5 4.3 2.2 20.7 22,2 20,3 23.5 23.8 ЖЗ

. ; •20.3 -16.5 -33.4 14.2 24,0 28.8 19.9 17.9 153 18.3

-1.0 -16.2 -14..5 18,7 т зз-з 23.3 17 12.4 ИТ

■ -25,1 --*4 1 -58.1 18,6 24.8 •8 7 !2.9 43,7 29.2

•24.6 (Т.* ■11.2 18.2 24,2 20.5 20.1 15.3 27.1

■23.1 -2.1 -24.7 14,8 19,2 19.6 18.2 14-3 14.7 16.5

Ш ; .1,0 -24,4 -20.8 93 8,9 11.7 11.9 22.7 8.0 8.0

шж .. ЗД _-18.4 267.5 259.3 327,7 260.8 326.3 273.1 421.4

1ВШ

Долевое распределение иностранных граждан, въехавших в Россию с целью туризма, по итогам 2010 года представлено на рисунке 1.6 [36].

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Демурин, Владимир Борисович

Выводы к разделу 4

1. Предложенная информационная технология с помощью разработанной интеллектуальной системы управления гостиничным комплексом «ICSHC» реализует теоретические положения, модели, методы и алгоритмы данной работы, с целью поддержки принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса.

2. При разработке интеллектуальной системы управления гостиничным комплексом использовались: реляционная модель - для логического проектирования базы данных, СУБД MS SQL SERVER - для физического проектирования базы данных, среда MS Visual Studio и язык С# - для программирования.

3. Определено, что перспективным направлением развития поддержки принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса является автоматизированное ранжирование альтернатив, удовлетворяющих заявленные клиентом потребности за счёт перечня предоставляемых гостиничным комплексом услуг. При формировании системы управления гостиничным комплексом на основе принципов: системного подхода, концентрации информационных ресурсов, независимости создаваемого программного продукта, открытости системы, гарантируется создание эффективного, надёжного и перспективного программного комплекса.

4. По результатам эксперимента относительно оценки важности услуг для различных целей поселения, используя систему характеристик адекватности моделей, установлено, что 88,7 % полученных значений находятся в доверительном интервале для цели поселения «Командировка», 83,1 % - для цели поселения «Лечение» и 85,9 % - для цели поселения «Отдых», что позволяет утверждать об адекватности научных положений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проделанная в рамках диссертации работа позволила ответить на поставленные вопросы, цели и задачи исследования. Выполненные нами исследования и разработки позволили сделать следующие выводы:

1. В результате выполненного исследования решена сложная для системы управления гостиничным комплексом задача формализации отношения между объективными потребностями клиента гостиницы и перечнем услуг современного гостиничного комплекса. Решение основано на последовательном решении взаимосвязанных задач: определение и ранжирование потребностей экспертным методом, сопоставление потребностей и услуг гостиничного комплекса экспертным методом, ранжирование услуг предложенной процедурой с последующим выбором клиентом услуг с наибольшим рангом, которые удовлетворяют неосознанные потребности клиента при осуществлении им определённых видов деятельности.

2. Предложенная модель типового гостиничного комплекса на основе систем множеств услуг, видов деятельности и потребностей человека для сферы гостеприимства позволяет разработать модели заказов услуг клиентами в зависимости от цели поселения в гостиницу, что, в свою очередь, позволяет сузить перечень услуг, предлагаемых конкретному человеку, и, как следствие, снизить меру неопределённости заказа.

3. Снижение меры неопределённости происходит за счёт предоставления на выбор ранжированного перечня услуг гостиничного комплекса и, как следствие, выбора наиболее значимых услуг с точки зрения удовлетворения индивидуальных потребностей клиента, а также за счёт исключения из рассмотрения услуг, которые имеют ранг ниже заданного порога.

4. Разработанный метод многокритериального выбора гостиничного номера в условиях неопределённости является инвариантным по отношению к рассмотренным целям поселения клиента (отдых, лечение и командировка), а также системе множеств потребностей человека для сферы гостеприимства и системе множеств услуг гостиничного комплекса. При соблюдении рассмотренных процедур и алгоритмов, может применяться для различных целей поселения и других систем множеств.

5. Разработанная подсистема управления номерным фондом для информационной системы гостиничного комплекса является удобным и доступным инструментом для исследования и прикладного использования, предложенных модели и метода, а также реализации новых методов и моделей на их основе.

141

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Демурин, Владимир Борисович, 2011 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Diasio S., Agell N. (2009) «The evolution of expertise in decision support technologies: A challenge for organizations,» cscwd, pp. 692-697, 13th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design, 2009.

2. Decision support systems and intelligent systems / Efraim Turban, Jay E. Aronson. - Prentice Hall, 2001. - 6th ed. - 868 p.

3. LarichevO.I., Olson D.L. Multiple Criteria Analysis in Strategic Sitting Problems. - Boston: Kluwer Academic Publishers, 2001. - 320 p.

4. Lucas H.C. Information Technology for Management. Sixth edition. International Editions, 1997.-714 p.

5. Reich, Yoram; Kapeliuk, Adi. Decision Support Systems., Nov2005, Vol. 41 Issue 1, pl-19, 19p.

6. Ross Timothy J. Fuzzy Logic with engineering applications. USA: John Wiley & Sons, Ltd, 2004. - 437 p.

7. SaatyT.L. Decision Making for Leaders. RWS Publications, 4922 Ellsworth Ave, Pittsburgh PA, 1999. - 351 p.

8. Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making and Priority with The Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh, PA: RWS Publications, 1994. - 284 p.

9. TIA/EIA-862 Building Automation Systems Cabling Standard for Commercial Buildings.

Ю.Абрахам Маслоу и иерархия потребностей// Энциклопедия маркетинга [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/lib-around/ maslow.htm

11.Автоматизация зданий: весенний вернисаж-2006 // Сети и бизнес. - 2006. -№2 (46).-С. 72-74.

12.АзарВ. Пора вспомнить о стандартизации услуг // Отель. 2001. - № 3. -С.12-13.

13.Алдохин И.П., БубенкоИ.В. Теория принятия решений. - К.: УМК ВО,

1990.- 160 с.

14.Андрейчиков A.B., Андрейчиков О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 424 с.

15.Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 464 с.

16.АнфилатовВ.С., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

17.Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Давыдов Т.Ю. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учеб. пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 270 с.

18.Афанасьев М.Ю., Багриновский К.А., МатюшокВ.М. Прикладные задачи исследования операций: Учеб. Пособие. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 352 с.

19.Ахо Альфред. Структуры данных и алгоритмы / Альфред Ахо, Джон Хопкрофт, Джеффри Ульман. - М.: Вильяме, 2006. - 400 с.

20.Балдин К.В., Уткин В.Б. Информационные системы в экономике. Учебник. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2005. -395 с.

21 .Биржаков М.Б. Введение в ТУРИЗМ: Учебник. - Издание 8-е, перераб. и доп. - СПб.: «Издательский дом Герда», 2006. - 512 с.

22.Блэкуэлл Р.Д. Поведение потребителей: учебник / Р.Д. Блэкуэлл, П.У. Миниард, Д.Ф. Энджел. - 9-е междунар. изд. - СПб. и др.: Питер, 2002.-621 с.

23.Бодров В.И., Лазарева Т.Я. , Мартемьянов Ю.Ф. Математические методы принятия решений. - Таганрог: Издательство: ТГТУ, 2004. - 124 с.

24.Бурякова Е.С. Разработка и принятие управленческих решений, постановка задач, делегирование полномочий. - М.: Издательство: MBS, 2010. - 563 с.

25.Васильев Д.К., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А., Цветков A.B. Типовые решения в управлении проектами. - М.: ИПУ РАН, 2003. - 74 с.

26.Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. -М.: Высшая школа, 2001. - 208 с.

27.Ветринский M. Осваиваем технологию LonWorks: Практикум проектирования системы «Интеллектуальное здание» // Сети и бизнес. -2006.-№3(28).-С. 90-98.

28.Виейра Роберт. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005. Базовый курс / Роберт Виейра. - М.: Диалектика, 2007. - 832 с.

29.Виейра Роберт. Программирование баз данных MS SQL Server 2005 для профессионалов / Роберт Виейра. - М.: Диалектика, 2007. - 1072 с.

30.Виноградов О.В., Еремеев А.П. Использование таблиц решений с расширенным входом в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. // Тр. 10-й Нац. конф. по искусствен, интеллекту с междунар. участ.: КИИ-2006: - М.: Физматлит, 2006. - Т. 3. - С. 807- 815.

31.Волкова В.Н., Емельянов А.А. Теория систем и системный анализ в управлении организациями. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 848 с.

32.Волов Алексей Борисович. Формирование системы управления гостиничным интегрированным комплексом: дис. кэн: 08.00.05: Москва, 2002. - 140 с. - РГБ ОД, 61:02-8/2667-8.

33.Воробьев С.Н., Уткин В.Б., Балдин К.В. Управленческие решения: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 317 с.

34.Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределённости. -М.: МЭИ, 1989.-224 с.

35.ГавриловаТ.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2000.

36.Газета «Коммерсант» № 36 (4336) от 03.03.2010.

37.Гандерлой Майк. Освоение Microsoft SQL Server 2005 / Майк Гандерлой, Джозеф Джорден, Дейвид Чанц. М.: Диалектика, 2007. - 1104 с.

38.Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. -М.: Наука, 1986. - 344 с.

39.Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. - М.: Высш. шк., 2003.-392 с.

40. Гил ев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределённые системы принятия решений в управлении региональным развитием. - М.: ИЛУ РАН,

2002. - 54 с.

41.Гламаздин Е.С, Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы управления корпоративными программами: информационные системы и математические модели. - М.: Спутник, 2003. - 159 с.

42.Глущенко В.В., Глугценко И.И. Разработка управленческого решения. - М.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. - 327 с.

43.Голицына О.Л., Максимов Н.В., Попов И.И. Базы данных: Учебное пособие. - М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2004. - 352 с.

44.Гущин А.Н., Радченко И.А. Экспертные системы: учебное пособие. - СПб.: Балт. гос. техн. ун-т., 2007. - 217 с.

45. Данные о туристическом рынке в GDS/ADS. Октябрь 2010 год http://blog.nbcrs.ru/2010/10/gdsads-2010.html/.

46. Дейт К. SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL. - М.: Символ, 2010.-480 с.

47.Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных, 7-е издание: Пер. с англ. - К.; М.; СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2006. - 863 с.

48.Демурин В.Б. Использование интеллектуальных систем для управления гостиничными комплексами // Технические науки: проблемы и перспективы: материалы международной заочной научно-практической конференции г. Санкт-Петербург / Под общ. Ред. Г.Д. Ахметовой. - СПб.: Реноме, 2011.-С. 48-52.

49.Демурин В.Б. Матрица услуг типового гостиничного комплекса // Сборник трудов II Всероссийской научно-практической конференции «Научно-практические аспекты развития современной техники и технологий в условиях курса на инновации». - М.: Издательская группа СВИФТ, 2011. -С. 13-22.

50.Демурин В.Б. Многокритериальная оптимизация принятия управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости // Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Тенденции развития

научных исследований». - Киев: НАИРИ. - 2011. - С. 103-107.

51.Демурин В.Б. Многокритериальный интеллектуальный выбор гостиничного номера методом анализа иерархий в условиях неопределённости // Электронный научно-инновационный журнал «Инженерный вестник Дона» [Электронный ресурс]. - г. Ростов-на-Дону - 2011. - № 01. - Шифр Информрегистра: 04201100096/0025 Режим доступа: http://ivdon.ru/ та§агте/агсЫуе/п1у2011/344/

52.Демурин В.Б. Моделирование комплекса услуг типового гостиничного предприятия // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии», № 4 (66), 2011. - С. 12-19.

53.Демурин В.Б. Принятие управленческих решений в информационной системе гостиничного комплекса в условиях неопределённости и нечёткости исходных данных // Перспективы развития информационных технологий: сборник материалов III Международной научно-практической конференции: в 2-х частях. Часть 1 / Под общ. ред. С.С. Чернова-Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - С. 26-32.

54.Демурин В.Б. Этапы ранжирования потребностей человека экспертным методом (на примере сферы гостеприимства) // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Информатика. Телекоммуникации. Управление», вып. № 2 (120), 2011. - С. 39-46.

55.Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. - М.: Вильяме, 2007. - 1152 с.

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

57.Дубровин А.Д. Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие. - М.: Издательство МГУКИ, 2008. - 224 с.

58.Жертовская Е.В. Разработка комплексной методики выбора и принятия управленческих решений в области развития туристского комплекса в социально-экономической системе: диссертация к.э.н.: 05.13.10 - Таганрог, 2007.-321 с.

59.Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределённостью. - Тбилиси: Мацниереба, 1983. - 105 с.

бО.Зайченко Ю.П. Нечёткие модели и методы в интеллектуальных системах. -К.: «Издательский Дом «Слово», 2008. - 344 с.

61.3аложнев А.Ю. Модели и методы внутрифирменного управления. - М.: Сторм-Медиа, 2004. - 320 с.

62.Золотой год // Туризм: практика, проблемы, перспективы. - 2008. - № 9. -с. 89.

63.Интеллектуальные здания Москвы: инженерные системы международного класса для автоматизации зданий. // [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.obzor.m/index.pllp?pages=3&id=28.

64.Информационные системы и технологии в экономике и управлении: учеб. пособие / под ред. Проф. В.В. Трофимова. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Высшее образование, 2007. - 480 с.

65.Искусственный интеллект: Справочник. В 3-х кн. Книга 1. Системы общения и экспертные системы. / Под ред. Э.В. Попова. - М.: Радио и связь, 1990.-461 с.

66.Искусственный интеллект: Справочник. В 3-х кн. Книга 2. Модели и методы. / Под ред. Проф. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

67.Искусственный интеллект: Справочник. В 3-х кн. Книга 3. Программные и аппаратные средства. / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. - М.: Радио и связь, 1990. - 320 с.

68.Казаков П.В., ШкаберинВ.А. Основы искусственного интеллекта. Учебное пособие. - Брянск: Издательство БГТУ, 2007. - 236 с.

69.Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределённости: Правила и предубеждения. - Харьков. Изд-во: Гуманитарный центр, 2005.-632 с.

70.Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. -М.: ИПУ РАН, 2003. - 151 с.

71.Кини Р.Л., РайфаХ. Принятие решений при многих критериях:

предпочтения и замещения: Пер. с англ. / Под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

72.Кокорев Н.И. Разработка инструментарно-методического аппарата поддержки принятия управленческих решений в туристско-рекреационном комплексе: диссертация кандидата экономических наук: 05.13.10. -Таганрог, 2009. - 186 с.

73.Колпаков В.М. Теория и практика принятия управленческих решений. - М.: МАУП, 2004. - 504 с.

74.Комфорт для гостиниц: всё под контролем автоматики // Сети и бизнес. -2005. -№4(23). -С. 72-74.

75.Коновальчук Е.В., Новиков Д.А. Модели и методы оперативного управления проектами. - М.: ИПУ РАН, 2004. - 63 с.

76.Концепция про «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011 - 2016 годы)».

77.Конюховский П.В. Математические методы исследования операций. -

СПб.: Питер, 2001.-192 с.

78.Кричевский M.JI. Интеллектуальные методы в менеджменте. - СПб.: Питер,

2005.-304 с.

79.Кулагин O.A. Принятие решений в организациях: Учеб. пособие. - СПб.: Изд. Дом «Сентябрь», 2001.- 148 с.

80.Курамшин Д.В. Информационная поддержка принятия решений при стратегическом управлении предприятием в условиях неопределённости: диссертация к.т.н: 05.13.10. - Уфа, 2006. - 133 с.

81.Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений - М.: Логос, 2002 - 392 с.

82.Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Наука, 1996.-285 с.

83.Леоненков А. Нечёткое моделирование в среде Matlab и fuzzyTECH. -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 716 с.

84.Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь / Словарь современной экономической науки. Изд. 4-е, перераб, и доп. - М.:

Издательство «ABF», 1996. - 704 с.

85.Луценко Е.В., ЛойкоВ.И., Великанова Л.О. Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ, 2008. -257 с.

86.Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Stratégies for Complex Problem Solving / Под ред. H.H. Куссуль. - 4-е изд. - М.: Вильяме,

2005.-864 с.

87.Мамаев Е. Microsoft SQL Server 2000. - СПб.: БхВ-Петербург, 2007. -1280 с.

88.Маслоу А. Мотивация и личность / А. Маслоу. - 3-е изд. - СПб. и др.: Питер, 2003.-351 с.

89.Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. Пособие / Бережная Е.В., Бережной В.И. - М.: Финансы и статистика,

2006.-432 с.

90.Методы и модели оптимизации ресурсов в интеллектуальных системах принятия решений в экономике, технике, финансах и образовании: Сб. науч. Статей: В 2 ч. / Под ред. Ю.Н. Арсеньева, Ю.А. Северова, С.И. Шелобаева. -М.: Тула, 2000.

91 .Морозов М.А. Информационные технологии в системах управления гостиничным комплексом // Туризм: практика, проблемы, перспективы. -2008.-№3.

92.Морозов М.А. Управление отелем: ставка на информационные технологии // Туризм: практика, проблемы, перспективы. - 2008. - № 8.

93.Моисеев Н.Н., ИваниловЮ.П. и др. Методы оптимизации. - М.: Наука, 1988.-351 с.

94.Нейгел Кристиан. С# 2005 для профессионалов. Си шарп / Кристиан Нейгел и др. М.: Диалектика, 2006. - 1376 с.

95.Немковский Б.Л. Использование информационных технологий - шаг в

сторону прибыли / Б.Л. Немковский // Отель. - 2010. - № 2. - с. 60-65.

96.Нильсен Пол. Microsoft SQL Server 2005. Библия пользователя / Пол Нильсен. М.: Диалектика, 2007. - 1232 с.

97.Общероссийский классификатор услуг населению OK 002-93. Издание официальное. -М.: Изд-во стандартов, 1994.

9 8. 0лимпиада-2014 и ЧМ-2018 стимулируют гостиничный бизнес России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.regnum.ru/news/

economy/1368539.html.

99,ОрловА.И. Теория принятия решений. Учебник. - М.: Экзамен, 2005. -

656 с.

100.Орлов C.B. Человек и его потребности: учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям сервиса / C.B. Орлов. - СПб.: Питер, 2006.- 158 с.

101.Пирогов В. MS SQL Server 2000: управление и программирование. - СПб.: БхВ-Петербург, 2007. - 608 с.

Ю2.Пономарев A.C. Нечёткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решений. - Харьков: НТУ «ХПИ», 2005. - 258 с.

103.Попов В.Н., Касьянов B.C., Савченко М.П. Системный анализ в менеджменте. - М.: КноРус, 2007. - 304 с.

Ю4.Потапов A.C. Технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие. -СБп.: СПбГУ ИТМО, 2010. - 218 с.

105.Правила предоставления гостиничных услуг в Российской Федерации, утверждены постановлением Правительства Российской Федерации от 25 апреля 1997 г. № 490, внесены изменения от 15 сентября 2000 г. № 693.

Юб.Птускин A.C. Нечёткие модели задач принятия стратегических решений на предприятия: Дис. д.-ра экон. наук: 08.00.13: Москва, 2004. - 323 с.

107.Радченко И. А. Интеллектуальные мультиагентные системы: учебное пособие. СПб.: Балт. гос. техн. ун-т, 2006. - 225 с.

108.Развитие компьютерных систем резервирования в гостиничном бизнесе // Туринфо. - 2005. - № 15.

109.Рассел С., НорвигП. Искусственный интеллект. 2-е издание. М.: Вильяме, 2007.- 1410 с.

1 Ю.Рассел Стюарт. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA) /

Стюарт Рассел, Питер Норвиг. - М.: Вильяме, 2007. - 1424 с. 111 .Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. -

М.: Финансы и статистика, 1989. - 204 с. 112.Роб П., КоронелК. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление. 5-е изд., перераб. и доп.: Пер. с англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004.- 1040 с.

ПЗ.РомакинМ.И. Математический аппарат оптимизационных задач. - М.:

Статистика, 1991. - 111 с.

114.Российские гостиницы признаны самыми дорогими в Европе [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://korrespondent.net/business/

realestate/1178925-rossijskie-gostinicy-priznany-samymi-dorogimi-v-evrope.

115.Ручкин В.Н., ФулинВ.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы. - СПб.: БХВ-Петербург, 2009. - 240 с.

Пб.Рыков A.C. Методы системного анализа: Многокритериальная и нечёткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / А.С.Рыков. - М.:

Экономика, 1999. - 192 с.

117.СаатиТ. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. A.B. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. Изд. 2-е. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. -360 с.

118.Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь. 1989.-316 с.

119.Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -

М.: Радио и связь. 1991.-224 с.

120.Самые «умные» здания мира// [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http://www.vashdom.ru/articles/intelkey_5.htm.

121.Сибиряков В.Г. «Комплексная технология решения организационных

проблем: Методика построения «Дерева противоречий» для анализа и развития организаций» [Электронный ресурс] // Конференция «ТРИЗ-Саммит - 2007», 7-8 июля 2007 г.: Тезисы докладов. - Режим доступа: http://metodolog.ru/ 01090/01090.html. 122.Системы баз данных. Полный курс / [Гарсиа-Молина, Гектор, Ульман и

др.; пер. с англ.]. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 1088 с. 123 .Современная интеллектуальная гостиница «Courtyard by Marriott» // [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.armoengineering.ru.

124.Современный отель с Alcatel-Lucent // Сети и бизнес. - 2009. - № 3 (46). -с. 72-74.

125.Сорокина A.B. Организация обслуживания в гостиницах и туристических комплексах: Учебное пособие. - М.: Альфа-М; ИНФРА-М, 2006. - 304 с.

126.Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: Учеб. пособие для вузов. -СПб.: Издат. дом «Бизнес-пресса», 2000. - 326 с.

127.Стандарт АВОК. Системы автоматизации и управления зданиями. В 3-х частях. -М.: АВОК-ПРЕСС.

128.Taxa Хемди А. Введение в исследование операций / Хемди A. Taxa. - M.:

Вильяме, 2007.-912 с.

129.Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. -

М.: Наука, 1986.

130.Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределённости / Р.И. Трухаев. - М.: Наука, 1981. - 258 с.

131.У сков A.A., Кругл ob B.B. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечёткой логики. - Смоленск: Смоленская городская

типография, 2003. - 31 с.

132.Ухоботов В.И. Введение в теорию нечётких подмножеств и её приложения. - Челябинск.: УрСЭИ AT и СО. - 2005. - 133 с.

133.Харинатх Сивакумар. SQL Server 2005 Analysis Services и MDX для профессионалов / Сивакумар Харинатх, Стивен Куинн. М.: Диалектика, 2007. - 848 с.

134.Хотек M.Microsoft SQL Server 2008. Реализация и обслуживание. - M.:

Русская Редакция, 2011. - 576 с. 135.Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений. - СПб.:

Лань, 2001.-384 с.

136.Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-416 с.

137.Шелобаев С.М. Математические методы и модели в экономике, финансах и бизнесе. - М.: ЮНИТИ, 2000. - 367 с.

138.Шкрибляк Н.В. Разработка методов и моделей принятия решений с применением искусственного интеллекта для систем управления запасами: диссертация к.т.н. : 05.13.17. - Таганрог, 2007. - 193 с.

139.Эддоус М., СтэнфилдР. Методы принятия решений / Пер. с англ. - М.:

Аудит, ЮНИТИ, 1997. - 590 с. 140.Эмблер Скотт В. Рефакторинг баз данных: эволюционное проектирование. Signature Sériés / Скотт В. Эмблер, Прамодкумар Дж. Садаладж. - М.:

Вильяме, 2007. - 368 с. 141.Эффективное принятие решений. Гарвард Бизнес Ревю. - М.:

Издательство: Бизнес Букс , 2006. - 184 с. 142.Эффективность внедрения ERP системы// [Электронный ресурс] - Режим

доступа: http://citforum.ru/consulting/ERP/atk_tco.shtml. 143.Яхъяева Г.Э. Нечёткие множества и нейронные сети. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.-316 с.

153