Методы и алгоритмы децентрализованного управления временными параметрами при сетевом планировании в информационных системах с автономными интеллектуальными агентами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Куцакин, Максим Алексеевич

• Куцакин, Максим Алексеевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Куцакин, Максим Алексеевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ СЕТЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

1.1 Правила и особенности составления сетевого графика событий

1.1.1 Общие понятия

1.1.2 Порядок составления сетевого графика

1.2 Исследование современных информационных систем, осуществляющих построение и работу с сетевыми графиками

1.3 Анализ существующих методов оценки и пересмотра временных характеристик сетевых моделей

1.3.1 Метод оценки сетевого графика по системе PERT

1.3.2 Метод оценки сетевого графика по системе GERT

1.3.3 Метод оценки сетевого графика по системе PRINCE2

1.4 Формальная постановка задачи исследования

1.5 Выводы по главе

ГЛАВА 2. МЕТОД ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ВРЕМЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ СЕТЕВЫХ ГРАФИКОВ МНОЖЕСТВА АВТОНОМНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ

2.1 Анализ и выбор методологического аппарата для решения задачи оценивания вероятностно-временных характеристик сетевого графика со случайными длительностями работ

2.2 Метод децентрализованного управления временными параметрами сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов распределенной системы обработки информации и управления

2.3 Выводы по главе

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ СЕТЕВЫХ ГРАФИКОВ МНОЖЕСТВОМ АВТОНОМНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ

3.1 Анализ существующих алгоритмов пересмотра и формирования сетевых планов

3.2 Алгоритм формирования локальных сетевых графиков множеством автономных интеллектуальных агентов, учитывающих возникновение коллизий в процессе сетевого планировании и управления

3.3 Оценка корректности разработанного алгоритма

3.4 Выводы по главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДА ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ВРЕМЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ СЕТЕВЫХ ГРАФИКОВ МНОЖЕСТВА АВТОНОМНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ

4.1 Выбор имитационной среды для моделирования системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования

4.2 Разработка имитационной модели системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования, основанной на аппарате сетевого моделирования стохастических процессов

4.3 Проверка адекватности разработанной имитационной модели

4.4 Экспериментальное исследование разработанного метода децентрализованного управления временными параметрами сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов

4.5 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ТЕРМИНОВ, СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ

ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ №1

ПРИЛОЖЕНИЕ №2

ПРИЛОЖЕНИЕ №3

128

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы децентрализованного управления временными параметрами при сетевом планировании в информационных системах с автономными интеллектуальными агентами»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Одной из актуальных проблем современных распределенных систем обработки информации и управления, реализующих сложные многоэтапные проекты [1], является согласование сроков выполнения последовательности этапов проекта. При этом, при наличии централизованного управления [2], координация действий подсистем, ответственных за каждый из этапов, реализуется в рамках единого информационного пространства, обеспечивающего их взаимодействие (рисунок 1).

Управление сетевым

Рисунок 1 - Координация действий исполнителей этапов при централизованном способе управления

Однако, в ряде случаев возможность использования схемы с централизованным управлением отсутствует, это означает, что указанные подсистемы функционируют автономно [3, 4, 5]. Примерами подобных распределенных систем являются следующие системы управления: логистика в территориально-распределенных промышленных и торговых комплексах; поддержка выездных мероприятий и/или операций в интересах охраны и при возникновении чрезвычайных ситуаций; координация действий подвижных объектов, таких как беспилотные летательные аппараты или специализированные роботы. Особенностью подобных систем является использование агентно-ориентированного подхода [4], в рамках которого их подсистемы представлены совокупностью интеллектуальных агентов.

Традиционно задачи согласования сроков выполнения последовательности этапов сложных проектов решаются в рамках теории сетевого планирования и управления (СПУ) [6], представляющей указанную последовательность в виде специальной структуры, именуемой сетевым графиком (СГ) [8, 9, 10] - динамической моделью процесса реализации проекта. Наиболее известным методологическим аппаратом теории СПУ является метод критического пути (КП) [11], реализуемый в таких технологиях анализа проектов, как PERT, GERT и PRINCE2. В рамках этих технологий СГ представляется в виде особого вида диаграмм (сетевые диаграммы PERT [12, 13], диаграммы Гантта [13, 14]), которые используются для устранения коллизий (рисунок 2) - моментов перерасчета КП проекта, на основе информации о моментах временных задержек или опережений выполнения отдельных этапов проекта.

Обычно, в рамках процесса СПУ, изменения временных параметров СГ, обусловленных коллизиями, а также расчет КП проекта выполняется централизованно и оперативно доводится до исполнителей этапов проекта по каналам взаимодействия (рисунок 1).

Однако, в условиях автономного функционирования интеллектуальных агентов, доступной для них является только локальная копия СГ, а, в силу

отсутствия каналов взаимодействия, информация о возникающих на предшествующих этапах проекта коллизиях является недоступной (рисунок 3).

Работы

Локальный сетевой график исполнителя 1

Случайная задержка этапа 1

Этап 1

Этап 2

-I I I I I I I

120 | 180 | Время I 145 205 Длина критического пути равна 205

Работы

2

Локальный сетевой график исполнителя 2

Этап 1

Этап 2

120 180 Время %

Длина критического пути равна 180

Рисунок 2 - Пример коллизии, связанной с задержкой выполнения этапа 1

Рисунок 3 - Вариант распределенной системы обработки информации и управления, реализующей сложные многоэтапные проекты в условиях автономности интеллектуальных агентов

Таким образом, существует объективное противоречие между децентрализованной организацией ряда распределенных систем обработки информации и управления, реализующих процесс СПУ, и отсутствием методов и алгоритмов управления согласованием временных параметров локальных сетевых графиков многоэтапного проекта в условиях возникновения коллизий.

Наиболее известные исследования методов оценки временных параметров СГ в теории СПУ выполнены Д. И. Голенко,

A. Н. Швецовым, С. Я. Виленкиным, О. В. Карсаевым, А. С. Гейда,

B. И. Городецким, Б. В. Соколовым, Д. Р. Фалкерсоном, А. Кофманом, А. А. Мешковым, Г. Дебазеем, Дж. Е. Келли, В. Купером, Ю. П. Кривенковым, Дж. Томпсоном и др.

Однако, проведенный анализ этой области исследований показал, что существующие методы СПУ, такие как PERT и его модификации, GERT и PRINCE2 не поддерживают механизмы управления согласованием локальных копий СГ в условиях автономного функционирования интеллектуальных агентов (исполнителей работ СГ), что определяет актуальность разработки метода децентрализованного управления [2] процессом сетевого планирования и алгоритма формирования локальных СГ множества автономных интеллектуальных агентов (АИА) [4, 5], учитывающего возникновение коллизий в процессе СПУ.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (информационные системы управления)» (технические науки) по следующим областям исследования:

п.5. Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

п.10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.

Объект исследования: распределенная система обработки информации и управления, поддерживающая процесс сетевого планирования многоэтапными проектами на основе автономных интеллектуальных агентов.

Предмет исследования: методы, способы и алгоритмы управления временными параметрами при сетевом планировании.

Научная задача исследования заключается в разработке метода децентрализованного управления процессом сетевого планирования и алгоритма формирования локальных сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов, учитывающих возникновение коллизий в процессе сетевого планирования и управления.

Целью диссертационного исследования является совершенствование методов управления временными параметрами сетевых графиков многоэтапных проектов в системах с автономными исполнителями этапов за счет повышения уровня согласованности их локальных сетевых графиков на основе учета коллизий в процессе сетевого планирования.

Для решения научной задачи и достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Исследование существующих моделей, методов и алгоритмов управления временными параметрами сетевого графика, применяющихся в распределенных системах обработки информации и управления, на предмет поддержки процесса сетевого планирования многоэтапными проектами в условиях автономности исполнителей этапов.

2. Выбор и обоснование модели закона вероятностного распределения значений времени наступления событий сетевого графика, адекватно позволяющей учесть известные временные параметры и требования к их описанию.

3. Разработка метода децентрализованного управления процессом сетевого планирования, учитывающего установленный закон распределения вероятностей значений времени наступления событий сетевого графика и возникающие коллизии.

4. Разработка алгоритма формирования локальных сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов, обеспечивающего минимизацию количества коллизий за счет применения решающей функции разработанного метода.

5. Проведение вычислительных экспериментов на основе разработанной имитационной модели, иллюстрирующих работоспособность предлагаемых метода и алгоритма.

Методы исследования. Научной основой для решения поставленной задачи являются: теория и методы сетевого планирования и управления, методы системного анализа и моделирования, теория коллективного поведения, теория вычислительных экспериментов, теория вероятностей и математической статистики, теория эффективности целенаправленных процессов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в:

1. В новом методе управления процессом сетевого планирования, отличающемся от известных учетом имеющихся временных параметров сетевого графика и требований к их описанию, что обеспечивает корректность локальных сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов на основе учета коллизий.

2. В разработке нового алгоритма формирования локальных сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов, базирующегося на предложенном методе управления процессом сетевого планирования и отличающегося от известных использованием принципов стайного управления в технических системах, что позволяет реализовать рациональный вариант децентрализованного управления процессом сетевого планирования.

3. В разработке имитационной модели системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования, основанной на методах сетевого моделирования стохастических процессов, отличающейся от известных тем, что обеспечивается учет коллизий, возникающих в ходе реализации сетевого графика, и позволяющей проводить оценивание работоспособности разработанных метода и алгоритма.

Теоретическая значимость полученных решений заключается в расширении аппарата сетевого моделирования стохастических процессов для адаптации традиционных методов расчета временных параметров сетевых

графиков к задаче получения согласованных вариантов локальных сетевых графиков исполнителями проекта.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в доведении разработанных теоретических подходов и алгоритмических конструкций, применяемых для управления процессом сетевого планирования множества автономных интеллектуальных агентов, до уровня программных средств, предусматривающих непосредственное применение в процессе информационной поддержки организационно-технологических мероприятий, что подтверждается актом внедрения в деятельность Центра специальной связи и информации Федеральной службы охраны Российской Федерации в Орловской области, в учебный процесс Академии ФСО России на кафедре «Автоматизированные информационные системы» и свидетельством о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2017612858. Разработанные теоретические подходы отражены в патенте на изобретение № 2606315 от 10.01.2017 г. «Способ обработки запросов пользователей распределенной информационной системы».

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод децентрализованного управления временными параметрами сетевого графика множества автономных интеллектуальных агентов в составе распределенной системы обработки информации и управления, поддерживающей процесс сетевого планирования и управления многоэтапными проектами, позволяющий учесть имеющиеся временные параметры сетевого графика и требования к их описанию, а также скорректировать локальные сетевые графики множества автономных интеллектуальных агентов на основе учета коллизий.

2. Алгоритм формирования локальных сетевых графиков множества автономных интеллектуальных агентов, позволяющий повысить уровень их согласованности с целью минимизации возникающих коллизий.

3. Результаты вычислительных экспериментов, проведённых на имитационной модели системы децентрализованного управления процессом

сетевого планирования, подтверждающие работоспособность разработанных метода и алгоритма.

Достоверность выводов и рекомендаций обусловлена корректными преобразованиями, адекватностью модели стохастического сетевого планирования, отражающей вероятностно-временные характеристики сетевого графика со случайными длительностями работ, отсутствием противоречий с известными положениями теории и практики сетевого планирования и управления, проверкой свойств и вычислительной сложности разработанного алгоритма, а также подтверждена результатами вычислительных экспериментов.

Личный вклад соискателя. Все изложенные в диссертации результаты исследований получены либо соискателем лично, либо при его непосредственном участии.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты диссертационного исследования обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 20-я международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации», Воронежский ГТУ, 2014 г.; IX Всероссийская межведомственная научная конференция «Актуальные направления развития систем охраны, специальной связи и информации для нужд государственного управления», Академия ФСО России, Орел, 2015 г.; 21-я международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации», Воронежский ГТУ, 2015 г.; 11-я Межведомственная конференция «Научно-техническое и информационное обеспечение деятельности спецслужб», ИКСИ, Москва, 2016 г.; X Всероссийская межведомственная научная конференция «Актуальные направления развития систем охраны, специальной связи и информации для нужд государственного управления», Академия ФСО России, Орел, 2017 г.; 22-я международная открытая научная конференция «Современные проблемы информатизации», Воронежский ГТУ, 2017 г.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 13 печатных работ (из них 6 научных статей опубликованы

в 5-и рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России), в том числе 1 Свидетельство о государственной регистрации изобретения (патент) на способ и 1 Свидетельство Роспатента Российской Федерации о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из Введения, четырех глав, Заключения и Приложений. Работа изложена на 128 страницах машинописного текста, включая 40 рисунков, 7 таблиц и список литературы из 101 наименования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ СЕТЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

1.1 Правила и особенности составления сетевого графика событий

Современные научно-исследовательские и проектные разработки, производственные компании, строительство, реконструкция, ремонт и многие другие современные области человеческой деятельности предполагают организацию правильного и точного планирования. Оно способствует сокращению сроков создания новых объектов за счет того, что до начала выполнения любого проекта производится анализ и учет возможных негативных факторов, влияющих на ход выполнения проекта, учитывается опыт реализации предыдущих схожих проектов, анализируются имеющиеся людские, материальные, финансовые, временные и другие виды ресурсов. Особое внимание при планировании уделяется календарной увязке и согласованию взаимосвязанных работ, выполняемых агентами (исполнителями). Анализ и управление соответствующими временными ресурсами представляет собой непростую задачу, при решении которой целесообразно применять методы сетевого планирования.

Основу современных способов организации планирования составляют системы СПУ. С помощью систем СПУ было создано множество современных масштабных проектов, на примере которых был показан экономический эффект от использования СПУ.

1.1.1 Общие понятия

В настоящей работе под сетевым планированием и управлением будем понимать систему планирования и управления ходом выполнения проекта, основанную на использовании сетевых моделей, рассчитываемых и анализируемых с помощью электронно-вычислительных машин. Система СПУ

позволяет получить подходящую для коллектива исполнителей по наличию имеющихся у них ресурсов последовательность выполнения планируемых работ, на основе полученных результатов осуществлять оперативное управление ресурсами и сроками, отведенными на выполнение каждой работы. В условиях широкого распространения современных технических средств сбора, передачи, обработки и предоставления информации, система СПУ переходит в одну из разновидностей автоматизированных систем [3, 5].

Системы СПУ представляют собой особую систему организационного контроля и управления, предназначенную для согласования и регулирования деятельности коллективов-исполнителей (или агентов) [15].

Достаточно часто современные организации под результатом своей деятельности в разных предметных областях понимают реализацию некоторых проектов. Под проектом понимается комплекс взаимосвязанных работ, предназначенный для решения какой-либо задачи.

Основу любой системы СПУ составляет сетевая модель, которая достаточно полно отображает порядок выполнения работ, взаимосвязи между ними, их характеристики. Таким образом, сетевая модель - это план выполнения некоторого проекта, заданного в форме сети, графическое изображение которой называется СГ (планом) [16, 17]. Основными элементами сетевой модели являются события и работы (рисунок 4).

-» - работа

--------» - фиктивыая работа

Рисунок 4 - Условные обозначения основных элементов сетевой модели

- собы тие

Работа - это протяженный во времени процесс, требующий затрат ресурсов [18]. Каждая работа должна быть корректно и конкретно определена и

быть закрепленной за исполнителем. Однако, такое определение относится к действительной работе. В теории сетевого планирования и управления также встречаются фиктивные работы и так называемые ожидания [18-20]. Под фиктивными работами понимается логическая связь между несколькими работами, не требующими затрат труда, материальных ресурсов или времени [18-20]. Основная причина учета такого вида работы является демонстрация зависимости возможности выполнения одной работы от результатов выполнения другой. При этом продолжительность фиктивной работы равна нулю. Ожидание - это работа, протяженная во времени и не требующая затрат труда [19].

Событие - это момент завершения какого-либо процесса, отражающий отдельный этап выполнения проекта [20]. Событие может отражать как результат отдельной работы, так и результат нескольких состоявшихся работ. Событие может наступить только тогда, когда закончатся все работы, предшествующие ему. Стоит учитывать и особенность события, связанную с его двойственностью - для непосредственно предшествующих ему работ событие может являться конечным, а для всех последующих работ - начальным.

Понятие сетевой график рассматривается с точки зрения того, что он является динамической моделью выполнения проекта [21, 22]. Основными особенностями СГ являются наглядное представление на нем оцениваемых материальных, людских ресурсов, сроков выполнения работ, взаимосвязи между работами всего проекта в целом. Примерные виды сетевых графиков представлены на рисунках 5, 6.

о-о-О

Останов, расхолаживание Разборка изоляции

турбины

Рисунок 5 - Пример СГ событий

Рисунок 6 - Пример СГ работ

Наиболее распространенными и простейшими типами сетевых графиков, используемых при планировании, являются ленточные графики (диаграммы) Гантта [13, 14] и Кнеппеля [23]. Они отражают сроки начала и окончания каждой работы, а также длительность выполнения всего проекта. Примеры сетевых графиков в виде диаграмм Гантта и Кнеппеля представлены на рисунках 7, 8. В работе будет исследована сетевая модель в виде диаграммы Гантта.

Работы

А

Р4

Рз Р2

Р]

120

¿н1

I I

180 210

*н2 ¿н3

270 Время ^

*н4

Рисунок 7 - Пример СГ в виде диаграммы Гантта

Наименование работ Исполнитель "Недели

f 11 Iii IV V VI VII VIII IX X

Разработка технических условий Инженер

Размещение заказов на покупные изделия Инженер

Проектирование стенда Инженер

Изгото&ленне детален стенда Мастер, рабочие

Приемка покупных изделий Контролер н

Монтаж стенда Инженер, рабочие

Испытание и 01ладка пенда Инженер, рабочие - - 1

Рисунок 8 - Пример СГ в виде диаграммы Кнеппеля

Описанные выше правила необходимо соблюдать для всех типов сетевых графиков для того, чтобы впоследствии возможно было правильно применить известные методы оценки временных, материальных и др. параметров.

1.1.2 Порядок составления сетевого графика

На этапе создания и рассмотрения любого проекта организация определяет состав проекта, а именно количество этапов, их взаимосвязь, отводимые временные и материальные ресурсы. Также определяются цели, спецификации и требования к проекту от самой организации. При этом организация решает, каким образом она будет достигать всех поставленных целей при выполнении проекта.

Существует так называемая структура разбивки работ (WBS) [24], которая является фундаментальной концепцией определения фаз, и которая, наряду со структурой организационной декомпозиции (OBS) [25], определяет набор мероприятий, необходимых для достижения целей, а также команды-

исполнители для различных этапов проекта. Подобная информация должна быть преобразована в сетевую диаграмму (график), которая сопоставляет перечень проектных этапов (мероприятий) и технологические связи с другими видами деятельности. Такой СГ самый простой и доступный инструмент для расчетов КП всего проекта. Под критическим путем понимается последовательность работ одного проекта, имеющая максимальную длину [26].

Очевидно, что огромное внимание при составлении СГ уделяется временным параметрам, связанным с оценкой продолжительности каждой работы проекта, а также анализу и оптимизации сетевого плана, который может быть составлен заново с учетом изменений в расчетах параметров этапов. Подобная особенность связана с тем, что в настоящее время достаточно большое количество сетевых графиков состоят из работ, имеющих случайную длительность. Такие сетевые планы принято называть стохастическими.

При составлении любого сетевого плана рекомендуется соблюдать некоторые правила. Основными из них являются [27-29]:

1. В сетевом плане событий необходимо, чтобы было только одно начальное и только одно конечное событие. При этом если у некоторого события нет работ, выполнение которых возможно только после его наступления, то такое событие необходимо соединить фиктивной работой с нулевой продолжительностью с последующим событием (рисунок 9).

Рт 1

Ро

Рисунок 9 - Пример выполнения правила 1

2. В сетевом графике не должно быть путей, соединяющих некоторые события с ними же самими.

3. При составлении СГ со строго последовательным выполнением этапов (выполнение проекта методом «эстафеты»), любые два события должны быть связаны только одной работой. Однако, для составления сетевых графиков, которые отображают выполнение проекта с параллельными работами, это условие может нарушаться. Тогда возможно появление работ с одним и тем же обозначением, что приведет к запутыванию и разнице в составе исполнителей и количестве затрачиваемых ресурсов. Выход из подобной ситуации возможен через отображение дополнительного события и соединяющей его фиктивной работой (рисунок 10).

Рисунок 10 - Пример вида СГ с параллельным выполнением работ: а) без

фиктивной работы; б) с ее наличием

1.2 Исследование современных информационных систем, осуществляющих построение и работу с сетевыми графиками

Составление СГ является многоэтапным процессом и обязательно включает в себя оценку и перерасчет временных параметров и материальных ресурсов организации. Каждый из этих этапов может неоднократно повторяться в условиях наличия случайных воздействий, изменений условий функционирования, поломок, введения новых технологий и др. Учитывая сложность современных проектов, их громоздкость и масштаб, в области оценки и перерасчета временных параметров и материальных ресурсов сетевых графиков разумно применять электронно-вычислительные машины со специальным программным обеспечением.

На данный момент времени разработано достаточно много программных продуктов, в которых реализованы функции календарного планирования и контроля проектов. При этом на отечественном рынке встречаются около 10 программ. Основными из них являются Microsoft Project, Spider Project, Open Plan Professional, Sure Trek Project Manager, Time Line, Primavera Project Planner (P3), Project Scheduler, Turbo Project, Artemis Views и др. Рассмотрим некоторые системы управления проектами более подробно.

Продукт Microsoft Project - программа управления проектами, разработанная и продаваемая известной корпорацией Microsoft. Она была произведена для того, чтобы оказать помощь разработчикам и исполнителям проектов в создании и реализации планов, распределении материальных и временных ресурсов по этапам, отслеживании выполнения и анализе объемов проведенных и проводимых этапов [З0, З1].

Система Microsoft Project построена на основе принципа проектного треугольника (рисунок 11) [З2, ЗЗ] и с помощью заложенных функций позволяет вести работу со стохастическими сетевыми планами.

Требования (цели) Рисунок 11 - Принцип проектного треугольника

Основными функциями при моделировании проектов в Microsoft Project являются:

1. Составление плана выполнения работ, включающего в себя:

а) сроки выполнения работ;

б) потребность в ресурсах (людях, механизмах, материалах и др.);

в) необходимые затраты финансовых средств.

2. Расчет бюджета проекта и распределение запланированных затрат во времени.

3. Расчет распределения во времени потребностей проекта в основных материалах и оборудовании.

4. Определение оптимального состава ресурсов проекта и распределение во времени их плановой загрузки и количественного состава.

5. Разработка оптимальной схемы финансирования работ, поставок материалов и оборудования.

6. Анализ рисков и определение необходимых резервов для надежной реализации проекта.

7. Обеспечение информационной и аналитической поддержки для эффективного взаимодействия подразделений организации, ответственных исполнителей и других участников проекта.

8. Эффективный контроль исполнения составленного сетевого плана.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Куцакин, Максим Алексеевич, 2017 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Многоэтапные проекты [Электронный ресурс], режим доступа: http://economy-ru.info/info/46276/ (дата обращения: 12.05.2017).

2. Централизованное и децентрализованное управление [Электронный ресурс], режим доступа: http://studopedia.info/2-59448.html (дата обращения: 17.05.2017).

3. Цыбульник Е.Е. Агентные технологии поддержки ограничений целостности информационных систем. Поддержка ограничений целостности баз данных [Текст] / Цыбульник Е.Е. // «Искусственный интеллект». - 2003. - №4. -С. 467-478.

4. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям [Текст] / Швецов А.Н. // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». - 2008. -101 с.

5. Немцев А.И. Распределённые интеллектуальные системы: таксономия, применение, инструменты и пример реализации [Текст] / Немцев А.И., Шахмаметов Р.Г // Сборник научных трудов российской научно-практической конференции «Автоматизированные системы и информационные технологии». - Новосибирск. - 2011 г. - С. 170-179.

6. Алтаев В.Я. Теория сетевого планирования и управления [Текст] / Алтаев В.Я., Бурков В.Н., Тейман А.И. // «Автоматика и телемеханика». - 1966. - № 5. - С. 184-201.

7. Сетевое планирование и управление [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.hse.ru/data/2012/01/20/1263726297/Сетевой график.pdf (дата обращения: 17.05.2017).

8. Сетевой график [Электронный ресурс], режим доступа: http://juco.ru/library/articles/other/network-diagram/ (дата обращения: 17.05.2017).

9. Сетевые графики [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.construction-technology.ru/5/setev.php (дата обращения: 17.05.2017).

10. Сетевой график [Электронный ресурс], режим доступа: http://dic.academic.ru/dic.nsf/polytechnic/8360/СЕТЕВОЙ (дата обращения: 17.05.2017).

11. Критический путь проекта [Электронный ресурс], режим доступа: https://blogs.technet.microsoft.cOm/project_ru/2012/09/11/1703/ (дата обращения: 17.05.2017).

12. Как довести проект до ума с помощью PERT-диаграмм [Электронный ресурс], режим доступа: https://habrahabr.ru/post/318738/ (дата обращения: 17.05.2017).

13. Сетевой график PERT и Диаграмма Ганта [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.betec.ru/index.php?id=18&sid=70 (дата обращения: 17.05.2017).

14. Что такое сетевой график (Диаграмма Ганта, Gantt Chart)? [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.onlineprojects.ru/tags/setevoj_grafik/ (дата обращения: 17.05.2017).

15. Новицкий Н.И. Сетевое планирование и управление производством [Текст] / Новицкий Н.И. // Учебно-практическое пособие, ООО «Новое знание». - Москва. - 2004. - 159 с.

16. Сетевые модели планирования и управления проектами [Электронный ресурс], режим доступа: http://math.nsc.ru/LBRT/k4/or/or_part3.pdf (дата обращения: 17.05.2017).

17. Сетевая модель и ее основные элементы [Электронный ресурс], режим доступа: http://jurisprudent.site/ekonomika/setevaya-model-osnovnyie-29149.html (дата обращения: 17.05.2017).

18. Часть 3. Сетевое планирование [Электронный ресурс], режим доступа: http://allmath.ru/appliedmath/operations/problems-tgru/zadachi7.htm (дата обращения: 17.05.2017).

19. Энциклопедия по экономике [Электронный ресурс], режим доступа: http:// economy-ru. info/ page / 12403 503407010508518600422902908919809000803 5060/ (дата обращения: 17.05.2017).

20. Элементы сетевого графика и их назначение [Электронный ресурс], режим доступа: http: //studme.org/1228112816810/ekonomika/elementy_setevogo_grafika_naznachenie (дата обращения: 17.05.2017).

21. Обзор существующих моделей и методов оперативного управления проектами [Электронный ресурс], режим доступа: http: //economics.studio/voprosyi-menedjmenta-obschie/251 -obzor-suschestvuyuschih-modeley-metodov-15122.html (дата обращения: 17.05.2017).

22. Павлов О.В. Динамические модели управления проектами [Электронный ресурс], режим доступа: http://economics.studio/voprosyi-menedjmenta-obschie / 251-obzor-suschestvuyuschih-modeley-metodov - 15122.html (дата обращения: 17.05.2017).

23. Кнеппель Ч.Э. Графические методы управления предприятием [Текст] / Кнеппель Ч.Э. // Пер. с нем. М.: Техника управления. - 1931. - 184 с.

24. Структура декомпозиции работ WBS [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.cfin.ru/itm/project/wbs.shtml (дата обращения: 18.05.2017).

25. Организационная структура проекта [Электронный ресурс], режим доступа: Ы1р:/АшМ^ри.гиМогктот^51/частьлекции_444 (дата обращения: 18.05.2017).

26. Гезалов С.К. Моделирование кратчайшего пути транспортного маршрута при задании исходных данных в виде нечетких чисел [Текст] / Гезалов С.К. // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2015. -№ 2-1. - С. 9-21.

27. Кофман А. Сетевые методы планирования. Применение системы ПЕРТ и ее разновидностей при управлении производственными и научно-

исследовательскими проектами [Текст] / Кофман А., Дебазей Г. // Пер. с фр. -М.: Прогресс. - 1968. - 182 с.

28. Правила и методики построения сетевых графиков [Электронный ресурс], режим доступа: http://diplomcat.ru/info/free/planneft03.html (дата обращения: 18.05.2017).

29. Atkinson R. Fundamental Uncertainties in Projects and the Scope of Project Management [Текст] / Atkinson R., Crawford L. // International Journal of Project Management. - 2006. - 24 (8). - Р. 687-698.

30. Осетрова И.С. Управление проектами в Microsoft Project 2010. Учебное пособие [Текст] / Осетрова И.С. // СПб: НИУ ИТМО. - 2013. - 69 с.

31. Кудрявцев Е.М. Методы сетевого планирования и управления проектом (MS Project Standart) [Текст] / Кудрявцев Е.М. // М.: ДМК Пресс. -2005. - 240 с.

32. Проектный треугольник [Электронный ресурс], режим доступа: https://support.office.com/ru-ru/article / Проектный-треугольник-8c892e06-d761-4d40-8e1f-17b33fdcf810 (дата обращения: 18.05.2017).

33. Основы планирования [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/2199/357/lecture/8498 (дата обращения: 18.05.2017).

34. Open Plan [Электронный ресурс], режим доступа: https://pmi.ru/articles/infosystem/open_plan.php (дата обращения: 18.05.2017).

35. Батенко Л.П. Управление проектами / Батенко Л.П., Загородний А.А., Лищинская В.В. // [Электронный ресурс], режим доступа: http://econbooks.ru/books/view/132 (дата обращения: 18.05.2017).

36. Primavera Project Planner Professional [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.pmonline.ru/software/primavera/ (дата обращения: 18.05.2017).

37. Программы управления проектами [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.cfin.ru/software/project/ (дата обращения: 18.05.2017).

38. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам [Текст] / Хакен Г. // Пер. с англ. - М.: КомКнига. - 2005. -248 с.

39. Сярдова О.М. Управление логистической системой промышленного предприятия [Текст] / Сярдова О.М. // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. - № 24. - 2011. - С. 59-65.

40. Амелина Н.О. Консенсусное мультагентное управление стохастическими системами [Текст] // Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. - Санкт-Петербург, 2012. - 87 с.

41. Куцакин М.А. Информационные системы и технологии в сфере деятельности охранных организаций [Текст] / Лебеденко Е.В., Куцакин М.А. // Сборник докладов 20-ой международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации». - ВГТУ. - 2015. - С. 103-106.

42. Амелин К.С. Адаптивное управление автономной группой беспилотных летательных аппаратов / Амелин К.С., Антал Е.И., Васильев В.И., Граничина Н.О. // Стохастическая оптимизация в информатике. - 2009. -Т. 5. - С. 157-166.

43. A Prototype Infrastructure for Distributed Robot-Agent-Person Teams [Электронный ресурс], режим доступа: http://teamcore.usc.edu/schurr/papers/aamas03rap.pdf (дата обращения: 18.05.2017).

44. Jeremy W. Baxter. Fly-by-agent: Controlling a pool of UAVs via a multiagent system [Текст] / Jeremy W. Baxter, Graham S. Horn, Daniel P. Leivers // Knowledge-Based Systems. - 2008. - 21. - P. 232-237.

45. Платонов Ю.Г. Методы обеспечения интеграции распределенных слабосвязанных информационных систем // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Новосибирск, 2013. -16 с.

46. Баришполец В.А. Сетевое моделирование стохастических процессов выполнения комплекса взаимосвязанных операций [Текст] / Баришполец В.А. // РЭНСИТ. - 2011. - № 2. - Т. 3. - С. 59-84.

47. Голенко-Гинзбург Д.И. Стохастические сетевые модели планирования и управления разработками [Текст] / Голенко-Гинзбург Д.И. // Монография. - Воронеж: «Научная книга». - 2010. - 284 с.

48. Charnes A. Critical Path Analyses via Chance Constrained and Stochastic Programming [Текст] / Charnes A., Cooper W.W., Thomson G.L. // Operations Research. - 1964. - № 3. - V. 12. - P. 46-70.

49. David E. Douglas. PERT and simulation [Текст] / David E. Douglas // Proceeding WSC '78 Proceedings of the 10th conference on Winter simulation. - 1978.

- V. 1. - P. 89-98.

50. Davis R. Stochastic Project Duration Analysis Using PERT-beta Distributions [Текст] / Davis R. // San Jose State University College of Business. -2006. - 21 p.

51. Голенко Д.И. Статистические методы сетевого планирования и управления [Текст] / Голенко Д.И. // «Наука», М. - 1968. - 400 с.

52. Edward R. PERT vs. GERT [Текст] / Clayton, Edward R. and Laurence J. Moore // Journal of Systems Management. - 1972. - 23, 2. - P. 11-19.

53. Paul F. Marketing/Quality Control Interface: The GERT Approach [Текст] / Anderson, Paul F. and Bernard W. Taylor // Industrial Marketing Management. -1977. - 6, 6. - P. 420-428.

54. Samli A.C. Improving New Project Planning with GERT Simulation [Текст] / Bellas, Carl Jr. and A. C. Samli // California Management Review. - 1973. -15, 4. - P. 14-21.

55. GERT: Graphical Evaluation and Review Technique [Электронный ресурс], режим доступа: https: //www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_memoranda /2006/RM4973.pdf (дата обращения: 19.05.2017).

56. Калугин Н.А. Элементы теории графов: учеб. пособие [Текст] / Калугин Н.А., Калугин А.Н. // Самара: Изд. Самар. гос. аэрокосм. ун-та. - 2013.

- 48 с.

57. Берж К. Теория графов и ее применения / Под ред. Вайнштейна И.А. Пер. Зыкова А.А. // Москва: Изд. Иностранной литературы. - 1962. - 320 с.

58. Кравчук Н.В. Методы оптимизации показателей качества цифровых промышленных сетей на основе моделей GERT [Текст] / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Рязань, 2007. - 160 с.

59. Cobb, Henry Charles. A Q-GERT model and analysis of the communications in a mechanized brigade covering forces [Электронный ресурс], режим доступа: http: // calhoun.nps.edu / bitstream/ handle / 10945/ 18848/ qgertmodelanalys00cobb.pdf?sequence=1&isAllowed=y (дата обращения: 19.05.2017).

60. Что такое PRINCE2? [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.axelos.com/best-practice-solutions/prince2/what-is-prince2 (дата обращения: 19.05.2017).

61. Зуховицкий С.И. Математические методы сетевого планирования [Текст] / Зуховицкий С.И., Радчик И.А. // М., Наука. - 1965. - 254 с.

62. Филипс Д. Методы анализа сетей [Текст] / Филипс Д., Гарсиа-Диас А. // М., Мир. - 1965. - 197 с.

63. Вентцель Е.С. Теория вероятностей [Текст] / Вентцель Е.С. // Высшая школа, 6 издание. - 1999. - 575 с.

64. Fulkerson D.R. Expected Critical Path Lengths in PERT Networks [Текст] / Fulkerson D.R. // Operat. Res. - 1962. - No. 6. - V.10. - P. 121-140.

65. Clingen G.T. A Modification of Fulkerson's PERT Algorithm [Текст] / Clingen G.T. // Operat. Res. - 1961. - No. 1. - V. 12. - P. 178-206.

66. Clark C.F. The Greatest of a Finite Set of Random Variables [Текст] / Clark C.F. // Operat. Res. - 1961. - No. 1. - V. 9. - P. 64-83.

67. Айвазян С.А. Теория вероятностей и прикладная статистика [Текст] / Айвазян С.А., Мхитарян В.С. // М.: ЮНИТИ-ДАНА. - 2001. - 656 с.

68. Vanhoucke M. Project Management with Dynamic Scheduling Baseline Scheduling, Risk Analysis and Project Control [Текст] / Vanhoucke M. // Springer. -2012. - 18. - 310 p.

69. Ильягуева М.А. Теория и методология управления развитием промышленных предприятий на основе применения методов моделирования и информационных технологий [Текст] / Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. - Махачкала, 2006. - 405 с.

70. Голенко Д.И. Теоретико-вероятностные вопросы в сетевом планировании по времени [Текст] / Голенко Д.И. // «Вычислительные системы», Новосибирск. - 1964. - № 11. - 247 с.

71. Воробович Н.П. Методы расчета временных параметров сетевых моделей и продолжительностей работ сетевых моделей [Текст] / Воробович Н.П. // Вестник КрасГАУ. - 2010. - № 3. - С. 20-23.

72. Сетевые модели планирования и управления проектами [Электронный ресурс], режим доступа: http://math.nsc.ru/LBRT/k4/or/or_part3.pdf (дата обращения: 19.05.2017).

73. Fulkerson D.R. Expected Critical Path Lengths in PERT Networks [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_memoranda/2008/RM3075.pd f (дата обращения: 19.05.2017).

74. Каляев И.А. Управление коллективом интеллектуальных объектов на основе стайных принципов [Текст] / Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. // Вестник Южного научного центра РАН. - 2005. - № 2. - Т. 1. - С. 20-27.

75. Капустян С.Г. Методы и алгоритмы коллективного управления роботами при их групповом применении [Текст] / Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. - Таганрог, 2008. - 35 с.

76. Иванов Д.Я. Использование принципов роевого интеллекта для управления целенаправленным поведением массово-применяемых микророботов в экстремальных условиях [Текст] / Иванов Д.Я. // Известия высших учебных заведений. - 2011. - С. 70-78.

77. Ануфриенко С.А. Введение в теорию множеств и комбинаторику. Учебное пособие [Текст] / Ануфриенко С.А. // Екатеринбург: УрГУ. - 1998. -62 с.

78. Куцакин М.А. Модель случайного времени наступления событий в задачах сетевого планирования и управления проектами, выполняемыми коллективом автономных исполнителей / Дунаев В.А., Куцакин М.А., Лебеденко Е.В. // Интернет-журнал «Науковедение». - 2016. - № 3. - Т. 8. - [Электронный ресурс], режим доступа к ресурсу: http: // naukovedenie.ru/PDF/107TVN316.pdf (дата обращения: 19.05.2017).

79. Куцакин М.А. К вопросу моделирования случайного времени наступления событий в задачах сетевого планирования и управления проектами, выполняемыми коллективом автономных исполнителей [Текст] / Куцакин М.А.// Системы управления и информационные технологии. - 2016. - №2 4.1 (66). - С. 158-163.

80. Куцакин М.А. Обоснование выбора закона распределения вероятностей значений времени наступления событий сетевого графика при решении задач сетевого планирования и управления проектами [Текст] / Куцакин М.А., Лебеденко Е.В., Приходько А.В. // Информационные системы и технологии. - 2017. - № 3 (101). - С. 21-32.

81. Гуц А.К. Математическая логика и теория алгоритмов: учебное пособие [Текст] / Гуц А.К. // Омск: Изд-во Наследие. Диалог-Сибирь. - 2003. -108 с.

82. Галиев Ш.И. Математическая логика и теория алгоритмов [Текст] / Галиев Ш.И. // Казань: Изд-во КГТУ им. А. Н. Туполева. - 2002. - 270 с.

83. Игошин В.И. Математическая логика и теория алгоритмов [Текст] / Игошин В.И // М.: Издательский центр «Академия». - 2004. - 448 с.

84. Амосов А.А. Вычислительные методы для инженеров [Текст] / Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. // М.: Высшая школа, 1994. -С. 544.

85. Рябоконь В.В. Алгоритмы поиска и идентификации массивов бинарных данных в исходных текстах программного обеспечения [Текст] / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Орел, 2016. - 130 с.

86. Журавлев С.С. Краткий обзор методов и средств имитационного моделирования производственных систем [Электронный ресурс], режим доступа: http://simulation.su/uploads/files/default/obzor-2010-guravlev.pdf (дата обращения: 20.05.2017).

87. Михеева Т.В. Обзор существующих программных средств имитационного моделирования при исследовании механизмов функционирования и управления производственными системами [Текст] / Михеева Т.В. // Известия Алтайского государственного университета. - 2009. -№ 1. - С. 87-90.

88. Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного моделирования и их применение в информационных бизнес-системах [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.anylogic.ru/upload/iblock/049/0498c3885e7d7b5dc8ac3dd4f261bca0.pd f (дата обращения: 20.05.2017).

89. Зайцева Н.О. Имитационное моделирование средствами системно-объектного подхода [Текст] / Зайцева Н.О. // Научные ведомости. - 2012. -№ 7 (126). - Вып. 22/1 - С. 155-159.

90. Развитие средств имитационного моделирования [Электронный ресурс], режим доступа: http://www.gpss.ru/immod05/s1/konyuh/print.html (дата обращения: 20.05.2017).

91. Обзор и анализ средств моделирования [Электронный ресурс], режим доступа: https://www.science-education.ru/ru/article/view?id=13178 (дата обращения: 20.05.2017).

92. Коровин А.М. Анализ подходов и программного обеспечения для имитационного моделирования социальных и экономических систем [Текст] / Коровин А.М. // Вестник ЮУрГУ. - 2012. - № 35. - С. 98-100.

93. Генерация (псевдо) случайных чисел [Электронный ресурс], режим доступа: https://cppstudy.wordpress.eom/2009/01/11/pseudo-random-numbers-in-cpp/ (дата обращения: 20.05.2017).

94. Укрощение rand() и random() [Электронный ресурс], режим доступа: http: //www.linuxcenter.ru/lib/articles/programming/random.phtml (дата обращения: 20.05.2017).

95. How to create a Timeline in C++? [Электронный ресурс], режим доступа: https://answers.unrealengine.eom/questions/115830/why-is-timeline-bindufunction-only-called-once.html (дата обращения: 20.05.2017).

96. Timeline in C++? [Электронный ресурс], режим доступа: https://wiki.unrealengine.com/Timeline_in_c++ (дата обращения: 20.05.2017).

97. Кубланов М.С. Математическое моделирование. Методология и методы разработки математических моделей механических систем и процессов: Учебное пособие. Часть I. Третье издание [Текст] / Кубланов М.С. // - М.: МГТУ ГА. - 2004. - 108 с.

98. Классификация видов моделирования систем [Электронный ресурс], режим доступа: http://victor-safronov.ru/systems-analysis/lectures/rodionov/08.html (дата обращения: 20.05.2017).

99. Рублева Г. В. Математическая статистика: статистические критерии проверки гипотез [Электронный ресурс], режим доступа: http://tmnlib.ru/j irbis/files/upload/books/PPS/Rybleva_proverka gipotez_2014.pdf (дата обращения: 20.05.2017).

100. Q-критерий Кохрена [Электронный ресурс], режим доступа: http://statistica.ru/local-portals/medicine/q-kriteriy-kokhrena/ (дата обращения: 20.05.2017).

101. Монтгомери Д.К. Планирование эксперимента и анализ данных [Текст] / Монтгомери Д.К. // Пер. с англ. - Л.: Судостроение. - 1980. - 384 с.

УТВЕРЖДАЮ Начальник Центра специальной связи и информации

АКТ

реализации результатов диссертационного исследования на соискание ученой степени кандидата технических наук Куцакина Максима Алексеевича

Комиссия в составе: председателя - Соколова Владимира Алексеевича и членов: Федина Павла Евгеньевича. Мягкова Александра Владимировича составила настоящий акт о внедрении результатов диссертационного исследования Куцакина Максима Алексеевича на тему: «Методы и алгоритмы децентрализованного управления временными параметрами при сетевом планировании в информационных системах с автономными интеллектуальными агентами» в практику деятельности аналитического подразделения Центра специальной связи и информации Федеральной службы охраны Российской Федерации в Орловской области, а именно:

- алгоритм формирования локальных сетевых графиков множества интеллектуальных агентов предсказывающего типа, в условиях их автономного функционирования в виде программы в интегрированную систему интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании и проведении организационных мероприятий в регионе, который позволит повысить оперативность учета случайных динамических изменений сроков выполнения этапов проекта и пересмотра временных параметров сетевых графиков исполнителей этапов.

Результаты научных исследований Куцакина М.А. реализованы в проекте плана основных мероприятий по организации работ при создании, развитии и модернизации ситуационного центра главы субъекта Российской Федерации.

Председатель комиссии:

полковник В.А. Соколов

Члены комиссии:

/

подполковник

подполковник

А.В. Мягков

I I.Е. Федин

» апреля 2017 года

В.Н. Иванов

«

: ^» апреля 2017

года

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования на соискание ученой степени кандидата технических наук Куцакина Максима Алексеевича в учебный процесс Академии ФСО России

Комиссия в составе: председателя - кандидата технических наук, доцента Соловьёва Бориса Игоревича и членов комиссии: кандидата технических наук, доцента Новикова Евгения Ивановича, кандидата технических наук Бородащенко Антона Юрьевича и кандидата технических наук, доцента Волкова Михаила Анатольевича подтверждает, что следующие результаты диссертационного исследования Куцакина Максима Алексеевича на тему: «Методы и алгоритмы децентрализованного управления временными параметрами при сетевом планировании в информационных системах с автономными интеллектуальными агентами», а именно:

- метод децентрализованного управления временными параметрами сетевого графика множества автономных интеллектуальных агентов в составе распределенной системы обработки информации и управления, поддерживающей процесс сетевого планирования и управления многоэтапными проектами',

- результаты вычислительных экспериментов, проведённых на имитационной модели системы децентрализованного управления процессом сетевого планирования, основанной на аппарате сетевого моделирования стохастических процессов, включающей программу для ЭВМ «Имитация С Г»;

имеют научную и практическую ценность и используются в учебном процессе на кафедре «Автоматизированные информационные системы» в учебных дисциплинах: «Математические методы принятия решений в организационном управлении» (Тема 2: «Методы принятия решений в условиях риска») и «Автоматизированные системы специального назначения» (Тема 7: «Информационное обеспечение в чрезвычайных ситуациях»).

Реализация в образовательном процессе результатов диссертации Куцакина М.А. позволяет слушателям Академии ФСО России более качественно изучить особенности организации и управления в автоматизированных системах специального назначения.

Председатель комиссии: кандидат технических наук, доцент

Б.И. Соловьёв

Члены комиссии:

кандидат технических наук, доцент

Е.И. Новиков

« 7^» апреля 2017 года

кандидат технических наук, доцент

кандидат технических наук

А.Ю. Бородащенко

М.А. Волков