Методы многокритериального выбора и интеллектуальные системы принятия решений для управления производственными объектами при нечеткой исходной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.16, доктор технических наук Оразбаев, Батыр Бидайбекович

• Оразбаев, Батыр Бидайбекович
• доктор технических наук
• 1996

Оглавление диссертации доктор технических наук Оразбаев, Батыр Бидайбекович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ

ОБЪЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1. Основные характеристики производственных объектов, проблемы и подходы к управлению ими в условиях неопределенности. Производственные ситуаций.

1.2. Виды и источники неопределенности при исследовании производственных объектов

1.3. Задачи моделирования и оптимизации производственных объектов

1.4. Задачи принятия решений при управлении многокритериальными производственными объектами

Выводы к главе

Глава 2. ЗАДАЧИ И АЛГОРИТМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ ПРИ НЕЧЕТКОЙ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

2.1. Постановки задачи принятия решений для управления многокритериальными объектами в нечеткой среде

2.2. Процедуры и критерии принятия решений

2.3. Задачи и методы нечеткого математического программирования

2.4. Методы многокритериального выбора при управлении сложными объектами на основе множеств уровня а.

2.5. Алгоритмы многокритериальной нечеткой оптимизации

Выводы к главе

Глава 3. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИ НЕЧЕТКОЙ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Подходы к математическому описанию производственных объектов в условиях неопределенности

3.2. Способы уменьшения неопределенности

3.3. Применение методов экспертных оценок. Особенности качественной экспертной процедуры

3.4. Формализация нечеткой информации на основе методов теории нечетких множеств

3.5. Методология нечеткого моделирования комплекса производственных объектов в условиях неопределенности

3.6. Методика построения нечетких моделей

3.7. Подход к идентификации параметров нечетких моделей

3.8. Условия адекватности нечетких моделей

Выводы к главе

Глава 4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНО - АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ

4.1. Подход к созданию интеллектуальных систем для поддержки принятия решений (ИСПР)

4.2. Способы повышения «интеллектуальности» системы принятия решений

4.3. Разработка алгоритмического обеспечения ИСПР

4.4. Программное обеспечение ИСПР

Выводы к главе

Глава 5. АНАЛИЗ СВОЙСТВ АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ

СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ

5.1. Методика проведения испытаний для анализа свойств предлагаемых алгоритмов

5.2. Корректность и работоспособность алгоритмов

5.3. Сходимость алгоритмов и устойчивость решения. Анализ эффективности алгоритмов

5.4. Оценка характеристик алгоритмов

Выводы к главе

Глава 6. СТРУКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИИ И СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ

6.1. Структура ИСПР для управления производственными объектами

6.2. Пакет моделей объекта и алгоритмы решения задач ПР

6.3. Блок логического вывода и объяснения

6.4. База знаний и данных

6.5. Идентификатор параметров моделей

6.6. Интерфейс пользователя

6.7. Средства реализации ИСПР

Выводы к главе

Глава 7. ИБТЕЛЛЖТУАЛЪНЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИИ

7.1. ИСПР для управления установкой замедленного коксования

7.2. ИСПР для оптимизации процессов плавки чугуна в вагранках

7.3. Выявление залежей нефти и газа при размытой геофизической информации

7.4. Решение задач планирования и управления производством при нечеткой исходной ин-формации

7.5. Эффективность ИСПР и перспективы их применения .348 Выводы к главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы многокритериального выбора и интеллектуальные системы принятия решений для управления производственными объектами при нечеткой исходной информации»

Актуальность проблемы. К главным проблемам развития производства относятся вопросы его интенсификации, повышения качества и эффективности технологических и производственных процессов. Один из перспективных путей решения этих вопросов заключается в повышении эффективности управления производственными объектами на основе использования научно обоснованных методов выработки и принятия решений с применением соответствующего математического аппарата и средств вычислительной техники. Такие проблемы, связанные с повышением эффективности и качества принимаемых решений, активно обсуждаются в научно-технической литературе. В настоящее время имеется серия работ по методам моделирования и оптимизации сложных промышленных объектов, по формализации и решению задач принятия решений при управлении ими, решено много задач прикладного характера. Однако имеется класс объектов, различные производственные ситуации и задачи управления ими, формализация и решение которых в рамках традиционных подходов не может быть получено или не дает существенных результатов. К таким объектам и задачам можно отнести производственной-системы, функционирующих в условиях неопределенности, связанной с нечеткостью исходной информации, и проблемы формализации и решения задач выбора рациональных режимов их работы при различных производственных ситуациях. Кроме нечеткости исходной информации решение этих задач усложняет сложность и многокритериальное^ объектов управления.

В связи со сложностью или невозможностью измерения ряда параметров и показателей, многие технологические и производственные процессы являются количественно трудноописываемыми, что затрудняет применение методов детерминированной математики для моделирования и оптимизации их режимов работы. Это привело к появлению новых методов формализации и решения рассмотренных задач, которые опираются на нечеткую информацию, получаемую от специалистов-экспертов в виде их суждений о функционировании объекта и учитывающую их предпочтения в процессе выбора решений.

Методы формализации и использования такой нечеткой информации для математического описания функционирования объекта и для решения задач принятия решений в процессе управления ими опираются на экспертные процедуры и методологию теории нечетких множеств. Успешное решение перечисленных проблем моделирования и решения задач многокритериального выбора требует разработки методологии построения нечетких моделей сложных объектов, какими являются производственные системы, дальнейшего развития методов формализации и решения задач управления ими в нечеткой среде, разработки алгоритмов и программ для реализации этих методов с применением современных компьютеров. Эти проблемы являются предметом исследований в данной диссертации.

Формализованные в данной работе постановки семейства задач многокритериального выбора, возникающих при управлении производственными объектами в нечеткой среде, разработанные методы их решения, предлагаемые подходы к построению более эффективных моделей производственных объектов на основе нечеткой информации, рассматриваемые вопросы создания интеллектуальных систем для поддержки принятия решений, в которых реализуются разработанные алгоритмы в диалоге с лицом, принимающего решения (ЛИР), являются актуальными в задачах повышения эффективности производства. Результаты исследования являются перспективными для теории и расширяет круг решаемых практических задач, позволяют точнее описывать производственные ситуации и решать возникающие проблемы.

Цели и задачи исследования. Целью работы является разработка методов многокритериального выбора и построения моделей при нечеткой исходной информацию!, и на их основе создания интеллектуальных систем, позволяющих выбирать рациональный режим работы промышленных объектов при различных производственных ситуациях.

В работе охватывается полный цикл задач от полуения исходной информации от специалистов-экспертов, построения моделей, постановки семейства задач ПР в виде задач нечеткого математического программирования и многокритериальной нечеткой оптимизации до решения их.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи исследования:

- формализация различных постановок задач многокритериального выбора при управлении производственными объектами в нечеткой среде и разработка методов их решения;

- разработка методологии исследования сложных производственных систем и построение их математических моделей в условиях дефицита информации; разработка методики построения нечетких моделей производственных объектов;

- создание интеллектуальной системы принятия решения (ИСПР) для управления производственными объектами, основными блоками которой являются: пакет моделей производства, комплекс диалоговых алгоритмов поиска и выбора оптимальных режимов работы объекта; база знаний и данных, удобный для пользователя интерфейс;

- исследование свойств алгоритмов ИСПР на основе вычислительного эксперимента (испытаний), оценка эффективности разработанных алгоритмов;

- апробация и использование результатов научных исследований в производственной практике, в частности для управления установкой замедленного коксования, для оптимизации процессов плавки чугуна в вагранках, для решения геологических задач, для планирования и управления производством в нечеткой среде.

Методы исследования. Методика исследований основана на положениях системного анализа, теории нечетких множеств и возможностей, методов оптимизации, теории принятия решений, математического программирования. В работе использовались методы разработки программного обеспечения на основе структурного программирования.

Научная новизна результатов. Основными научными результатами диссертации являются формализация задач ПР в виде задач нечеткого математического программирования (НМЛ) и разработка методов их решения, разработка процедур построения нечетких моделей производственных объектов на основе размытой исходной информации и создание на их основе компьютерной системы для поддержки принятия решений при управлении производством. В работе комплексно решаются вопросы получения и обработки экспертной информации, использования ее для математического описания исследуемого объекта, на основе которых производится принятие решений по управлению ими.

Новизна результатов дисертации заключается в следующем:

- формализованы различные постановки задач принятия решений, возникающих при управлении производственными объектами в нечеткой среде и предложен набор методов их решения, являющихся обобщением новых и известных методов на случай нечеткости исходной информации. Задачи формализованы в виде задач нечеткого математического программирования и многокритериальной нечеткой оптимизации;

- разработаны алгоритмы решения задач нечеткого математического программирования, основанные на различных компромиссных схемах принятия решений с сохранением нечеткости исходной информации и позволяющие точнее описывать и решать производственные проблемы в нечеткой среде. Приведена методика выбора конкретного алгоритма при решении разных производственных задач;

- разработаны диалоговые алгоритмы многокритериальной нечеткой оптимизации, в которых исходная нечеткая задача на основе множеств уровня а, преобразуется и решается как последовательность четких задач;

- разработана методология моделирования производственного комплекса. Предложена методика построения нечетких моделей, позволяющая на основе размытой информации, получаемой от специалистов-экспертов, построить эффективные модели производственных объектов. Для повышения надежности экспертной информации предложен подход, заключающийся в проведении дополнительной экспертизы, по результатам которой определяются степень непринадлежности нечетких параметров исходному множеству, оценивается достоверность информации получаемой от ЛПР и применяюся меры по уточнению модели;

- исследованы свойства разработанных алгоритмов с помощью вычислительного эксперимента (испытаний). Приведены сравнительные характеристики разных алгоритмов. Показана работоспособность и эффективность предложенных алгоритмов;

- предложен подход к созданию интеллектуальной системы принятия решений (ИСПР), использующей знания специалистов-экспертов и возможности современных компьютеров для управления производством. Приведена структура ИСПР, разработано ее программно-алгоритмическое обеспечение;

- разработанные в диссертации методы моделирования и решения задач ПР в нечеткой среде апробированы и использованы при решении различных практических задач, при создании ИСПР для управления различными производствами.

Практическая ценность работы состоит в использовании ее научных результатов, доведенных до конкретных методик и диалоговых алгоритмов, в создании компьютерных систем принятия решений для управления различными производствами. Предложенные методы решения задач принятия решений (ПР), разработки моделей объекта, необходимых для решения этих задач, способствуют повышению обоснованности и оперативности выработки решений по управлению различными процессами и объектами в нечеткой среде.

Разработанные алгоритмы многокритериального выбора и процедуры построения нечетких моделей, их программные реализации могут быть использованы для решения задач ПР и моделирования достаточно широкого класса производств нефтеперерабатывающей, металлургической, химической, геологической и других промышленностей, характеризующихся слабой информационной обеспеченностью.

Реализация результатов работы. Разработанные в диссертации методы моделирования и многокритериального выбора, программные средства нашли практическое применение на ряде промышленных предприятий.

В Атырауском нефтеперерабатывающем заводе при разработке системы для поддержки ПР при управлении установкой замедленного коксования (УЗК) использованы методология моделирования технологического комплекса на основе информации различного характера и алгоритмы многокритериального выбора в нечеткой среде для решения задач оперативного планирования и управления производством.

В АО «Полипропилен» использованы процедура проведения качественной экспертной оценки и методика построения нечетких моделей технологических объектов.

Для оптимизации процесса плавки чугуна в вагранках на машиностроительном заводе им. Петровского (г.Атырау) использованы предлагаемые в работе методы решения задач ПР и построения нечетких моделей.

Рассмотрены вопросы использования предложенного подхода к созданию ИСПР для выявления залежей нефти и газа на основе размытой геофизической информации, для решения задач планирования производства в нечеткой среде.

Результаты диссертационной работы включены в программы учебных курсов, читаемых в Московском государственном институте стали и сплавов (технологическом университете) и в институте нефти и газа Атырауского университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийских, республиканских конференциях и симпозиумах, в том числе: на республиканских конференциях по моделированию, идентификации и синтезу систем управления (Алушта, 1990; Ялта, 1991); на научной конференции молодых ученых и специалистов Московского физико-технического института (Долгопрудный, 1990); на международной конференции «Системы и сигналы» (Польша, Варшава, 1991); на международном симпозиуме «Нечеткие системы и искусственный интеллект» (Румыния, Яссы, 1991); на международном симпозиуеме по современному управлению химическими процессами (Франция, Тулуза, 1991); на научных конференциях молодых ученых Московского института стали и сплавов (Москва, 1990 - 1992); на II международной конференции «Системный анализ-92» (Ташкент, 1992); на YIII Всероссийской конференции «Математические методы в химии» (Тула, 1993); на III республиканской научно-техни-нической конференции «Научно-технический прогресс и экология Западного Казахстана» (Атырау, 1994); на I международном симпозиуме «Интеллектуальные системы 94» (Махачкала, 1994); на IY Всероссийской конференции «Динамика процессов и аппаратов химической технологии» (Ярославль, 1994); на IX международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии» (Тверь, 1995); на научной конференции Института теоретической и прикладной математики Академии наук Казахстана (Алматы, 1995), на научных семинарах кафедры кибернетики и АСУ МИСиС.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 55 работах, в том числе в 2 брошюрах, в 3 международных изданиях (на английском языке), в 5 учебных пособиях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы из 227

Заключение диссертации по теме «Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)», Оразбаев, Батыр Бидайбекович

Основные результаты диссертации состоят в следующем.

1. Формализованы различные постановки задач принятия решенийF возникающие при управлении производственными объектами в нечеткой среде и предложен набор методов их решения, являющиеся обобщением новых и известных методов на случай нечеткости исходной информации. Задачи формализованы в виде задач нечеткого математического программирования и многокритериальной нечеткой оптимизации.

2. Разработаны алгоритмы решения задач нечеткого математического программирования, основанные на различых компромиссных схемах принятия решения с сохранением нечеткости исходной информации, позволяющие точнее описывать и решать производственные проблемы в нечеткой среде. Приведена методака выбора конкретного алгоритма из предложенного набора при решении различных производственных задач.

3. Разработаны диалоговые алгоритмы многокритериальной нечеткой оптимизации в которых исходная нечеткая задача, на основе множества уровня а, преобразуется и решается как последовательность четких задач.

4. Разработан подход к моделированию комплекса взаимосвязанных объектов, характеризующихся информацией различного рода, в том числе и нечеткой. Предложена методика построения нечетких моделей, позволяющие на основе размытой информации, получаемой от специалистов-экспертов, построить эффективные модели производственных объектов. Для получения надежной информации о экспертов предложен метод проведения дополнительной экспертизы («антиэкспертизы») и построение функции непринадлежности нечетких параметров исходному множеству, позволяющий оценить достоверность экспертной информации и применять меры по ее уточнению.

5. Предложен подход к созданию интеллектуальной системы принятия решений, позволяющий эффективно решать многие производственные задачи на уровне ЛПР и производственного персонала. Програмно-алгоритмическое обеспечение такой системы разрабатывается на основе предложенных в работе методов решения задач моделирования и принятия решений.

6. Исследованы свойства разработанных алгоритмов. Приведены сравнительные характеристики разных алгоритмов. Показана работоспособность и эффективность предложенных алгоритмов в нечеткой среде.

7. Разработанные в диссертации методы моделирования и решения задач принятия решений апробированы и использованы при решении практических задач в различной отрасли промышленности, в частности, со значительным экономическим эффектом внедрены в производство электродного кокса для металлургии.

заключение

В диссертации путем анализа и теоретического обобщения подходов к моделированию и управлению сложными производственными объектами в нечеткой среде получены новые постановки задач принятия решений (многокритериального нечеткого математического программирования) и методы их решения, предложена методология моделирования производственных объектов на основе нечеткой исходной информации. Совокупность научных положений и результатов можно квалифицировать как вклад в развитие теории и методов принятия решений на основе нечеткой информации.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Оразбаев, Батыр Бидайбекович, 1996 год

1. Айвовая С.А., Енюков И.С. Меишкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. -М: Финансы и статистика, 1985. 405 с.

2. Александров С.Е., Голод В.Ш.,Лунев В.А., Федотов Б.В. Математическое моделирование металлургических процессов. -Л.: 1988. -88с.

3. Алексеев А.В., Глушов В.И. и др. Интерпретация значений функций принадлежности и операции над нечеткими множествами. Прикладные задачи анализа решений в организационных-технических системах. -Рига: РПИ, 1983. -С.16-21.

4. Алиев Р.А. Теоретические аспекты построения размытых систем управления// Изв. ВУЗов СССР, Нефть и газ, 1981, №. -С.83-87.

5. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Шаледова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.: Энерго-атомиздат, 1991.

6. Алиев Р.А., Маледова Г.А. Идентификация и оптимальное управление нечеткими динамическими системами//Техническая кибернетика, *6, 1993. -С.118-126.

7. Аналъин А.А., Чернобровкин В.П. Краткий справочник вагранщика. -М.: Высшая школа, 1977.

8. Анисилов И.В., Бодров В.И., Покровский В.Б. Математическое моделирование и оптимизация ректификационных установок. -М.: Химия, 1975. -212с.

9. Арутянов В.А., Бухлиров В.В., Крупенншов С.А. Математическое моделирование тепловой работы промышленных печей. -М.: Металлургия, 1990. ~239с.

10. Бакаев А.А., Олеярш Г.Б., Иванина Д.С. и др. Математическое моделирование при проектировании магистральных трубопроводов. -Киев: Наукова думка, 1990.

11. Баллах И.Я., Марчник М.Ф. 0 возможности применения сейсморазведки для прямых поисков залежи нефти и газа// Докл. АН 000Р, т.126, №6, 1969.

12. Батщев Д. И. Поисковые методы оптимального проектирования . -М.: Сов. радио, 1975. -216с.

13. Белллан Р., Заде J1. Принятие решений в расплывчатых условиях //Вопросы анализа и процедуры принятия решений. ~М.: Мир, 1976.

14. Беляев Л.С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности. -Новосибирск: Наука, 1978, -128с.

15. Бешелов С.Д., Карпова И.В. Выбор перспективной техники с помощью экспертных оценок// Экономика и математические методы., t.YIII, вып.1, 1972.

16. Бешелов С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980.

17. Борисов А.И., Алексеев А.В., Крулберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. -Рига: Знание, 1982.

18. Борисов А.И., Алексеев А.З., Меркурьева Г.В., и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1983. -304с.

19. Борисов А.И., Крулберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. -Рига: Знание, 1990. -184с.

20. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии. -М.: Статистика, 1980.

21. Валеев С.Т. Регрессионное моделирование при обработке наблюдений. -М.: Наука, 1991. -272с.

22. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. -М.: Наука, 1980.

23. Ватолин А.А. К анализу задач линейного программирования с интервальными коэффициентами. МММ УНЦ АН СССР. -Свердловск: 1983. -22с. -Деп. в ВМНИТМ ,№2363-83.

24. Вилкас Э.И., Майманас Е.З. Решения: Теория, информация, моделирования. М.: Радио и связь, 1981.

25. Гафнер В.В., Шкодик Ю.К., Седов П.С. Интенсификация работы установки замедленного коксования типа 21-10/6 Гурьев-ского НПЗ //Исследование в области производства нефтяного кокса. -М.: 1984, ЦНИМЭНефтехим, сб. научн. трудов ЕашНИМНП. -С. 24-33.

26. Гилл Ф., Мюррей У. Райт М. Практическая оптимизация //Пер. с англ. -М.: Мир, 1977. -292с.

27. Гросслан К., Катион А. А. Нелинейное программирование на основе безусловной минимизации. -Новосибирск: Наука, 1981, 183с.

28. Данциг Дж. Линейное программирование, его обобщение и применения / Пер. с англ. -М.: Прогресс, 1966.

29. Доброе P.M., Ершов Ю.В., Левин ЕЛ., Смирнов Л.И. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании. -Киев: Наукова думка, -1974.

30. Дубов Ю.А., Травкин С.Н., Якилец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбор вариантов систем. -М. : Наука, 1986.

31. Дъячко А.Г. Математические модели металлургических процессов. Применение регрессионного анализа для ранжировки факторов. -М.: МИСиС, 1981. -110с.

32. Дъячко А.Г. Математическое моделирование систем. ~М.: 1993.

33. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.: Экономика, 1978.

34. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. 1. Универсальная шкала. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1977, Жэ, -С.3-11.

35. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. -М.: Знание, 1986. -29с.

36. Емельянов С.В., Буровой И.А., Карповский Е.Я. Теория систем и ее приложение к металлургии, М., МИСиС 1988.

37. Ерлолъев Ю.М. Методы стохастического программирования. -М.: Наука, 1976.

38. Ерлолъев Ю.М., Лшко И.М. ,Михалевш B.C., Тюпт В.И. Математические методы и исследования операций. -Киев: Вида школа, 1974.

39. Жшинсшс А. ,Шалшнис В. Поиск оптимума. -М.: Наука, 1989. -128с.

40. Жоров Ю.М. Моделирование и оптимизация процессов нефтепереработки и нефтехимии. -М.: Химия, 1978.

41. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные задачи принятия решений.//Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. Jt 2, -С.129-133.

42. Жуковш В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. -Тбилиси: Мецниереба, 1988. -71с.

43. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир, 1976.

44. Зайченко Ю.П. Исследование операций: нечеткая оптимизация. -Киев: Выща школа, 1991.

45. Зуховицкий С.П., Авдеева Л.Н. Линейное и выпуклое программирование. ~М.: Наука, 1965.

46. Иорданский Д.И. Метод группового обсуждения с обеспечением оценки. Труды Всесозного совещания по количесвенным методом в социологии. -М.: ИКСИ АН СССР, 1967.

47. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений//Мир ПК JG6, 1993. -С.47-57.

48. Ицкович Э.Л., Сорокин Л.Р. Оперативное управление непрерывным производсвом: Задачи, методы, модели. -М.: Наука, 1989, 160с.

49. Иенсен К., Bupm Н. Паскаль. Руководство для пользователя и описание языка: Пер.с англ. ~М.: Финансы и статистика. 1982, -151с.

50. Иодан К. Структурное программирование и конструирования программ. Пер. с англ.- М.: Финансы и статистика, 1982. -151с.

51. Казаков И.Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. -М.: Наука, 1987.

52. Калинина Э.В., Лапига А.Г., Поляков В.В. и др. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы. -М.: Химия, 1989.

53. Карманов В.Г. Математическое программирование. -М.: Наука, 1974.

54. Катковник В.Я. Линейные оценки и стохастические задачи оптимизации. -М.: Наука, 1976.

55. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. -М.: Химия, 1974.

56. Кафаров В.В., Дорохов И.Е. Введение в системный анализ и моделирование химико-технологических процессов и систем. -М.: МХТИ, 1984.

57. Кафаров В.В., Дорохов И.Е. Марков В.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение методанечетких множеств. -М.: Наука, 1986.

58. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения.-М.: Радио и связь, 1981.

59. Козин А. И. Некоторые вопросы разработки диалоговых систем принятия решений. В кн. Вычислительные и управляющие системы летательных аппаратов. -Казань: Каз.авиад. инс-т, 1981. -С.62-67.

60. Колесников И.М. Моделирование и оптимизация процессов нефтепереработки. -М.: МИНХиТП им.М.М.Губкина, 1982. -110с.

61. Колесников И.М., Салащенко В.Л. Эмпирические методы математического моделирования и оптимизация процессов переработки. -М.: МИНХиТП им. И.М.Губкина, 1985.

62. Кофлюн А. Введение в теорию нечетких множеств. -М.: Радио и связь, 1982.

63. Кривец А.С. Природа вероятности. М.: Мысль, 1976. -173 с.

64. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.В., Волощенко А.Б. Математическое программирование. -М.: Высшая школа, 1980.

65. Кузьмин В.Б., Травкин С.И. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципах устройства нечетких процессоров. Обзор зарубежной литературы//Автоматика и телемеханика, 1992. -М.: #11. -С.3-36.

66. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. -М.: Наука, 1978.

67. Ларичев О.И. Методы многокритериальной оценки альтернатив . В сб.: Многокритериальный выбор при решении слабо-структуризованных проблем. -М.: BHMCI/I, 1978, -С.5-30.

68. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. -М.: Наука, 1979.

69. Ларичев О.И., Мошович Е.М. 0 возможностях получения от человека непротиворечивых оценок многомерных альтернатив. В сб.: Дискриптивные исследования процедур принятия решений при многомерных критериях. -М.: ВНИИСИ, 1980. -С.58-67.

70. Ларичев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих по многим критериям (обзор), Автоматика Л 8, 1981. -С. 131-141.

71. Ларичев О.И. Проблемы построения эффективных систем поддержки принятия решений. Сб.труд.-М.: ВНММСИ, 1988.-С.4-9.

72. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошович Е.М., Фурелс Е.М. Выявление экспертных знаний (процедуры и рекомендации). -М.: Наука, 1989.

73. Лисенко В.Г., Волков В.В., Гончаров А.Л. Математическое моделирование теплообмена в печах и агрегатах. -Киев: Наукова думка, 1984, -230с.

74. Макаров И.М., Виноград екая Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. -М.: Наука, 1982.

75. Математические модели, методы и системы обработки информации и принятия решений. Сб. статьей. -Харьков: ХАМ, 1988.

76. Математическое моделирование. Тематический сборник научных трудов МИСиС. -М.: Металлургия, 1990.

77. Медовский И.Г. Комарова Г.М. 0 возможной природе локальных графитационных минимумов над залежами нефти и газа. Геология нефти и газа, 1959, #11.

78. Мелихов А.Я., Бернжейн Л.С. Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. -М.: Наука, 1990. 272с.

79. Мелъцер М.И. Диалоговое управление производством. -М.: Финансы и статистика, 1983.

80. Методика определения экономической эффективности АСУ предприятиями и производственными объединениями. -М.: Финансы и статистика, 1982.

81. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. -М.: Химия, 1995, 368с.

82. Многокритериальные задачи принятия решений. Под ред. Гвишиани Д.М., Емельянова С.В. -М.: Машиностроение, 1978.

83. Модели выбора альтернатив в нечеткой среде//Тезисы докл. научн.конф. -Рига: 1984.

84. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. -М.: Мир, 1990. -208с.

85. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. -М.: Мир, 1981.

86. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. -М.: Энергоатомиздат, 1991.

87. Нейман Дж., Моргенштерн 0. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970. -707с.

88. Немировский А.С., Юдин Д.Б. Сложность задач и эффективность методов оптимизации. -М.: Наука, 1979.

89. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./ Под ред. Поспелова Д.А. -М.: Наука, 1986.

90. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: //Под ред. P.P. Ягера, -М.: Радио и связь, 1986, -408с.

91. Огнев И.В., Борисов В.В., Трефилов СЛ., Иванов В.В. Ассоциативный процессор интеллектуальных систем с нечеткой логикой// Материалы I международного симпозиума «Интеллектуальные системы 94», -М.: 1994, МГТУ им. Н.Э. Баумана. -С.156-159.

92. Озерной В.М., Гафт М.Г. Методология решения дисрет-ных многокритериальных задач //Многокритериальные задачи принятия решений. -М.: Машиностроение, 1978.

93. Озеров В.А., Муркина А.С., Соспенко М.Н. Основы литейного производства. -М.: Высшая школа, 1977.

94. Оносовский В.В. Моделирование и оптимизация холодильных установок. -М.: МГУ, 1990. -208с.

95. Оразбаев Б.Б. Моделирование технологических процессов с использованием теории нечетких множеств//Труды XY конф. молодых ученых и специалистов Московского физико-технического института. Часть 1, -Долгопрудный:, МФТИ, 1990. -С.44-49.

96. Оразбаев Б.Б. Применение теории нечетких множеств для моделирования технологических процессов//Тезисы докл. 44научн.-техн. конф. молодых ученых МИСиС. -М.: ММСиС, 1990. -С.29-30.

97. Оразбаев Б.Б. Системное моделирование и диалоговая система управления установкой замедленного коксования// Тезисы докл. 45 -научн.конф. молодых ученых Московского институтастали и сплавов. -М.: МИСиС, 1991, -С.29-30.

98. Оразбсюв Б.Б. Математическое моделирование трубчатых печей установки замедленного коксования в диалоговом режиме.// Тезисы докл. 45 научной конф. молодых ученых МИСиС. -М.: МИСиС, 1991.-С.31-32.

99. Оразбаев Б.Б. Алгоритм интерполяции множества термов в нечеткой среде // Тезисы докл. 46 науной конф. молодых ученых МИСиС. -М.: МИСиС, 1992.-С.11-12.

100. Оразбаев Б.Б. Диалоговая система управления комплексом технологических агрегатов// Тезисы докл. 46 научной конф. молодых ученых МИСиС. -М.: МИСиС, 1992.-С.13-14.

101. Оразбаев Б.Б. Задачи принятия решений при управлении многокритериальными объектами и алгоритмы их решения. Деп. в КазНИИНКИ, №4276 К-93 от 2.08.93. -5с.

102. Оразбаев Б.Б.,Сериков Т.П. Диалоговые системы оптимизации экономических систем. Деп.в КазНИИНКИ, >64275 К-93 от 2.08.93. -11с.

103. Оразбаев Б.Б., Муханбеткалиев К.И. Диалоговая система для управления сложными объектами в условиях неопреде-ленности//Деп. в КазНИИНКИ, М277 К-93, от 2.08.93. -11с.

104. Оразбаев Б.Б. Анализ и синтез нечетких моделей химико-технологических систем .//Тезисы докл. 8-ой всероссийской конф. «Математические методы в химии». -Тула: 1993. -С.189.

105. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П. Оптимизация режимов работы технологических объектов на базе ЭВМ при нечеткой исходной информации // НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М: J611, 1993. -С. 11-13.

106. Оразбаев Б.Б. Математическое моделирование экономического развития нефтегазодобывающих предприятий // НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: Jt 12, 1993, -С.8-11.

107. Оразбаев Б.Б., Итбаев Д.М., Оразова Г.А. Система оптимизации режимов работы блока гидроочистки бензиновых фракций //НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: J* 1, 1994, -С.2-3.

108. Оразбаев Б.Б. Подходы к моделированию и управлению сложными объектами в условиях неопределенности. Аналитический обзор, КазгосИНТМ, -Атырау: ЦНТМ, 1994.- 22 с.

109. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П. Применение методов экспертных оценок для исследования и управления технологическими объектами нефтепереработки. Аналитический обзор. КазгосИНТИ, -Атрау: ЦНТМ, 1994. -25с.

110. Оразбаев Б.Б. Система поддержки принятия решений при управлении промышленными объектами // НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: Л 3, 1994, -С.13-15.

111. Оразбаев Б.Б. Методы математического моделирования технологических систем при нечеткой исходной информации //НТЖ

112. Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: * 4, 1994, -С.11-13.

113. Оразбаев Б.Б. Интеллектуальные системы для поддержки принятия решений при управлении сложными объектами в условиях неопределенности // Сб. докладов I международного симпозиума «Интеллектуальные системы 94». -М.:1994. МГТУ им. Н.Э. Баумана. -С.8-11.

114. Оразбаев Б.Б. Методы решения задач многокритериальной задачи оптимизации. Деп. в КазгосИНТИ, .№5212 К-94, от 4.08.94г. -5с.

115. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П. Система контроля и управления качеством производства на базе ПЭВМ. Деп. в КазгосИНТИ, J65213 К-94 от 4.08.94. -5с.

116. Оразбаев Б.Б., Муханбетналивв К.И. Применение методик системного анализа для управления сложными системами. Деп.в КазгосИНТИ, №5214 К-94 от 4.08.94, -7с.

117. Оразбаев Б.Б. Интеллектуальные системы принятия решений для управления технологиче скими объектами при дефиците информации// НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: 1994. #6-7.-С.12-13.

118. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П. Итбаев Д.М. Система управления качеством нефтепродуктов, вырабатываемых на технологических установках//НТЖ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: 1994. Вып. 9-10. -С.20-23.

119. Оразбаев Б.Б. Методология построения нечетких моделей технологических систем// Тазисы докл. III республ. науч-но-техн. конф. «Научно-технический прогресс и экология Западного Казахстана». -Атырау: 1994, -С.30.

120. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П. Система оптимизации режимов работы технологиче ских объектов в условиях неопределенности // Тезисы докл. III республ. научно-техн. конф. «Научно-технический прогресс и экология Западного Казахстана». -Атырау: 1994, -С.71.

121. Оразбаев Б.Б., Рыков А.С. Использование нечетких знаний в экспертных системах // Тезисы докл. III республ. научно-техн. конф. «Научно-технический прогресс и экология Западного Казахстана». -Атырау: 1994, -С.72.

122. Оразбаев Б.Б. Интеллектуализация систем принятия решений на основе методов теорий нечетких множеств//Тезисы докл. IY Всероссиийской конф. «Динамика ПАХТ». -Ярославль: 1994. -С.123.

123. Оразбаев Б.Б. Подходы к разработке моделей принятия решений в нечеткой среде. Деп. в КазгосИНТИ, Ж5926~Ка 95, от 3.03.95. -15с.

124. Оразбаев Б.Б., Рыков А.С. Оптимизация процессов плавки чугуна в вагранках при нечеткой исходной информации. Деп. в КазгосИНТИ, Jf6924-Ka 95, от 3.03.95. -12с.

125. Оразбаев Б.Б., Сериков Т.П., Музсанбеткалиев К.И. Применение методологии теории нечетких множеств для многокритериального выбора. Деп. в КазгосМНТИ, #5927- Ка 95, от 3.03.95. -14с.

126. Оразбаев Б.Б., Рыков А.С., Джигшчеева К.М., Муосан-беткалиев К.И. Многокритериальный выбор при управлении сложными объектами в условиях неопределенности. Деп. в Казгос-МНТМ, #Б928-Ка 95, от 3.03.95. -12с.

127. Оразбаев Б.Б. Задачи и алгоритмы оптимизации сложных объектов в нечеткой среде//Тезисы докл. юбилейной конференции математиков НАН Казахстана. -Алматы: 1995. -С.158л

128. Оразбаев Б.Б., Рыков А.С. Задачи многокритериального нечеткого выбора при управлении технологическим комплексом и алгоритмы их решения// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности.-М.: 1995. J§ 9. -С.15-20.

129. Оразбаев Б.Б. Применение методов искусственного интеллекта для управления химико-технологическими объектами в нечеткой среде//Материалы IX международной конф. «Математические методы в химии и химической технологии», ММХ-9, -Тверь: 1995.

130. Оразбаев Б.Б., Рыков А.С. Методы моделирования сложных объектов в условиях неопределенности/Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности.-М.: 1994. Вып. 11-12. -С.17-21.

131. Оразбаев Б.Б. Оценка характеристик залежей нефти и газа при нечеткой исходной информации. Деп. в КазгосМНТИ. от 10.10.95. 8с.

132. Оптимизация и адаптивное управление в больших системах. Под ред. Живоглядова В.П. Фрунзе: Илим, 1980.

133. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. -М.: 1981.

134. Пашкеев С.Д., Менязов Р.И., Могилевский В. Д. Машинные методы оптимизации в технике связи. -М.: Связь, 1976.

135. Петров А.А. Математическое моделирование экономического развития //Новое в жизни, науке, технике, Сер. «Математика, кибернетика». -М.: Знание, 1989, Л6.

136. Пилишш В.И. Теоретико-множественные модели интеллектуальных систем // Материалы I международного симпозиума «Интеллектуальные системы 94», -М.: 1994, МГТУ им. Н.Э. Баумана. -С.35-42.

137. Плискин Л.Г. Оптимизация непрерывного производства. -М.: Энергия: 1975. -336с.

138. Полок Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. -М.: Мир, 1974.

139. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. -М.:Наука, 1983. -384с.

140. Поляков В.В. Оптимизация сложных систем оценки качества на основе нечеткого подхода//Математические методы оптимизации и управлении в сложных системах. -Калинин: КГУ, 1985.

141. Попов В.И., Кириллов С.Б. Интеллектуальная система управления производственным процессом// Материалы I международного симпозиума «Интеллектуальные системы 94», -М.: 1994, МГТУ им.Н.Э.Баумана. -С.5-8.

142. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект прикладные системы.-М.: Знание, 1985.

143. Поспелов Т.е., Ириков В.А. Программно-целевая планирование и управление. -М.: Сов. радио, 1976.

144. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. -232с.

145. Присняяов В.Ф., Приснтова J1.M. Математическое моделирование переработки информации оператором человеко-машинных систем. -М.: Машиностроение, 1990. -240с.

146. Пупков К.А. Проблемы теории и практики интеллектуальных систем//Материалы I международного симпозиума «Интеллектуальные системы 94», -М.: 1994, МГТУ им. Н.Э. Баумана.-С. А1-А6.

147. Растригш J1.A. Статистические методы поиска. -М. Наука, 1968.

148. Растригш Л.А. Системы экстремального управления. -М.: Наука, 1973.

149. Реклейтис Г., Рейвиндрон А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике. Т.1,2. -М.: Мир. 1986.

150. Ринке Д.Б. Эвристический подход к обобщенному календарному планированию производства с использованием лингвистических переменных: Методология и применение //В кн. нечеткие множества и теория возможностей. -М.:Радио и связь, 1986. -С.349-370.

151. Рилов А. С. Человеко-машинные процедуры решения задач многокритериальной оптимизации. В сб.: Некоторые вопросы применения вычислительной техники в металлургии. -М.: Металлургия, 1985.

152. Рыков А.С. Системный анализ. -М.: МИСиС, 1988.-83с.

153. Рыков А.С., Кузнецов А.Г. Сходимость адаптивных алгоритмов минимизации при дрейфе минимума целевой функции. Автоматика и телемеханика, 1990, JK3, -С.92-100.

154. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б., Кузнецов А.Г. Математическое моделирование процесса получения кокса на установках замедленного коксования. Известия ВУЗов, Черная металлурь гия, » 8, 1991, -С.66-69.

155. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Система принятия решений для управления многокритериальными объектами при нечеткой исходной информации //Тезисы докл. 2-ой международной конф. «Системный анализ -92», -Ташкент: 1992, -С. 39-40.

156. Рыков А.С.,Оразбаев Б.Б. Система поддержки принятия решений для управления технологическими агрегатами/Межвузовский сб.научных трудов «Автоматизация технологических процессов и комплексов: -Алма-Ата: 1992. -С.3-9.

157. Рыков А.С. Поисковая оптимизация. Методы деформируемых конфигураций. -М.: Наука, 1993. -216с.W

158. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Системный анализ и исследование операций. Методы исследования систем и разработки математических моделей в нечеткой среде.-М.: МИСиС, 1995.-112с.

159. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Системный анализ и исследование операций. Задачи и методы принятия решений. Многокритериальный нечеткий выбор. -М.: МИСиС, 1995. 124с.

160. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Оптимизация технологических объектов с применением методов нечеткого математического программирования// Материалы IX международной конф. «Матемти-ческие методы в химии и химической технологии», ММХ-9.-Тверь: 1995, -0.11-12.

161. Рыков А.С., Оразбаев Б.Б. Применение методов нечеткого математического программирования при оптимизации режимов работы технологических систем// Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. -М.: 1996. £ 1. -С.15 20.

162. Садовский Б.Н. Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития.

163. Ежегодник Системное исследования. Методологические проблемы, 1979, -М.: Наука, 1980.

164. Сваровский С.Г. Аппроксимация функций принадлежности значений лингвистической переменной. Математические вопросы анализа данных. -Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1980. -С.127-131.

165. Сериков Т.П., Оразбаев Б.Б. Технологические схемы переработки нефти и газа в Казахстане. -М.: Нефть и газ,1994. -118с.

166. Сериков Т.П., Оразбаев Б.Б., Джигитчеева К.М. Технологические схемы переработки нефти и газа в Казахстане. -М.: Нефть и газ, 1994. -179с.

167. Сериков Т.П., Оразбаев Б.Б., Итбаев Д.М. Математическое моделирование процессов переработки бензиновых фракций //Тазисы докл. III республ. научно-техн. конф. «Научно-технический прогресс и экология Западного Казахстана». -Атырау: 1994, -С.74.

168. Сериков Т.П., Надиров И.К., Оразбаев Б.Б. Технологии получения бензинов и нефтехимиче ского сырья // Поиск: научное приложение к журналу «Вестник высшей школы Казахстана». -Алматы: 1995, Ш. -С.48-53.

169. Сериков Т.П., Оразбаев Б.Б. Технологические схемы применения гидрокрекинга и оптимизация режимов работы объектов НПЗ// Поиск: научное приложение к журналу «Вестник высшей школы Казахстана». -Алматы: 1995, Ш. -С.66-70.

170. Сериков Т.П., Оразбаев Б.Б. Математическое моделирование и оптимизация режимов работы технологических, установок нефтепереработки. Деп. в КазгосИНТИ, Ж5925- Ка 95, от 3.03.95. -12с.

171. Сюняев З.И. Производство облагораживание и применение нефтяного кокса. -М.: Химия, 1973.

172. Танатаров М.А., Ахлеттша М.Н., Фасхутдтнов P.А. и др. Технологические расчеты установок переработки нефти. ~М.: Химия, 1987. -352с.

173. Теория прогнозирования и принятия решений//Под ред. Саркисяна С.А. -М., Высшая школа, 1977. 304с.

174. Тихомиров Ю.А. Управленческое решение. -М.: Наука,

175. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллекутальных систем управления. Теоретические и прикладные аспекты (обзор). //Техническая кибернетика, ЖЗ, 1991. -С.3-23.

176. Фаронов В.В. Программирование на персональных ЭВМ в среде Турбо-Паскаль. -М.: изд. МГТУ, 1991. -580с.

177. Филиппов Л.Г.,Фрейдзон И.Р.Давидовичу А., Дятку Э. Мини и микро-ЭВМ в управлении промышленными объектами. -Л.: Машиностроение, 1984.

178. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. Знание, 1978.

179. Фомин С.Я., Берлан В.П. Диалоговая система для решения задач многокритериального выбора с помощью интервального оценивания замещений//Московский ин-т стали и сплавов, -М.: 1987, 36с. Деп. в ВНИТИ, 02.02.87. Ж759-В87.

180. Фомин С.Я., Крюков А.В. Особенности многокритериального выбора в условиях неопределенности// Московский ин-т стали и сплавов, -М.: 1989, Юс. Деп. в ВНИТИ, 02.03.89. #1438-В89.

181. Фомин С.Я. Автоматизация управления материальными потоками трубного предприятияна основе человеко-машинных процедур выбора и принятия решений//Автореферат на соискание уч. степени доктора техн.наук, -М.: МИСиС, 1990.

182. Хиллелъблау Д. Прикладное нелинейное программирование. ~М.: Мир, 1975. -515с.

183. Хургш Я.И. Нечеткие уравнения в задачах нефтегазовой геофизики // Техническая кибернетика, Ш>, 1993. -С.141-148.

184. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983.

185. Шахназаров М.М. Разработка и исследование моделей и алгоритмов оперативно-календарного планирования нефиеперера-батывавдего предприятия в условиях неопределенности// Автореферат канд. дис., -Баку: АзНИИНефтехим им. Азизбекова, 1983.

186. Шсшш П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин. Статистические методы анализа экспертных оценок. М. Наука, 1977. -С.234-250.

187. Экспертные оценки и их применение в энергетике//Под ред. Хвастунова P.M. -М.: Энергоатомиздат, 1981.

188. Элланский М.М., Холил А.И., Зверев Т.Н., Петров А.П. Математические методы в газонефтяной геологии и геофизике. -М.: Недра, 1972.

189. Эрболатов У.А. Применение нечеткой логики для формализации знаний при решении производственных задач // Материалы I международного симпозиума «Интеллектуальные системы94», -М.:1994, МГТУ им.Н.Э.Баумана. -С.181-184.

190. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. -М.: Советское радио, 1979.

191. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования . -М.: Сов. радио, 1979.

192. Юдин Д.Б. Вычислительные методы и теория принятия решений. -М.: Наука, 1984. -320с.

193. Язенин А.В. Нечеткое математическое программирование. КГУ, -Калинин: 1986.

194. Язенин А.В. Линейное программирование со случайными нечеткими данными.// Техническая кибернетика, 1991. -С. 52-58.

195. Язенин А.В. Возможносгное и интервальное линейное программирование//Техническая кибернетика, Л&5, 1993. -С. 149 -155.

196. Bcmdler W., Kohout L. Fuzzy power sets and fuzzy lnplication operators//Fuzy Sets and Systems. 1990. . -P.13-17.

197. Bowman E.H. Consistency and optlmallty in managerial decision making. Management Science, No 9, 1963. -P. 310 321.

198. Decision support systems: Issues and challenges// Ed. G.Fick, R. Spragme. Oxford: Pergamon press, 1980. -189p.

199. Dubua D., Prade 11. Fuzzy Sets and Systems. Theory and application//Acad.Press. N-York, 1980.

200. Dubua В., Prade H. Systems of linear fuzzy constraints. Fuzzy Sets and Systems.Vol.20. J63, 1980.

201. Dmitry V., Lubcm F. Membership functions, some matematical programming models and production shelduling//Fuzzy Sets and Systems.

202. Fieicher M.T., Preit D.M. Simpllted techinique forsimulating complex colums//Chemical Engineering Progress. 1981, Vol.77, Ж>. -P.72-75.

203. Holf C.C. Modingliani F., Muth J.F. and Simon H. Planning Production, Inventories and Work Force, Prentice-Hall,, New Yore, 1960.

204. Kacprzyk J., StaniewsM P. Long-term inventory po-licymachin through fuzzy decision making models//Fuzzy Sets and Systems. 1982, №. -P.117-132.

205. Mamdani E.N. Application of fuzzy logic to reasoning using linguistic systems // IEEE Trans. Comput. C-26, 1977. -P.1182-1191.

206. Minoux M. Programmation mathematique. Theorie et algorithmes. Bordas et G.N.E.T. -E.N.S.T. Paris, 1979.

207. Muschick E. Zur Anwendung der Theorie der Spicle auf Probleme der Elektroenergietechik. Dissertation B. ,Tu Dresden, 1975.

208. Optimization in action// Ed. Dixon L.C. Academic Press, New Yore, 1976.

209. Pedrycz W. Identification In Fuzzy Systems //IFEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics 1984. V.14, N 7,1. ООО — <><>£> —-P.361-366.

210. Rosenbrock H.H. An automatic method for finding the greatest or least value of function //Сотр.J. 1960. -Vol.3. -P.175-184.

211. Roy B. Clossement et choix en precence de point de vue multiples (la metode ELECTRE). Rev. Franc. Inform, et Rech. Operat. 1968. Vol.2, No 8.

212. Rykov A.S., Kuznetsov A.G. Metods for Identification of the objective function Parametrs in Adaptive Optimization Algoritms. IFAC Workshop Series, N7, 1990. -P.183-186.

213. Rykov A.S., Orazbaev B.B. Application of Fuzzy Sets Theory for Dialogue Modeling of Petroleum Coking Process. International AMSE Conference «Signal & systems», Warsaw, Poland, July 15 17, 1991. -5p.

214. Rykov A.S., Orazbaev B.B., Kuznetsov A.G. A Fuzzy Model of the Column in the Decision Making System for the control of Rectification Process // Magazine of the Romanian Sosiety for Fuzzy Systems, Vol.2, No 1, 1991. -P.5.

215. Rykov A.S., Orazbaev B.B. and Kuznetsov A.G. Fuzzy sets application for modelling and control of rectification technology. Preprints IFAC, International Symposium ADCHEM'91, Advanced control of chemical process. Toulouse, Franse, p.95-99.

216. Sakawa M. Interactive computer programs for fuzzy linear programming with multiple objective // Int. J. Man

217. Machine Studies, 1983. #18. -P.483-503.

218. Tahamatay Т., Ktnoshita M. Journal of Chemical Engineering, 1985. Vol.18, N 5. -P.78-81.

219. Tong R.N. A control engineering review of fuzzy-systems. Automatica, 1977, #13. -P.559-563.

220. Zade L.A. Fuzzy sets //Inf. Contr. 1965, #8. -P.338 353.

221. Zimmerman H.J. Fuzzy programming and linear programming With several objective functions // Fuzzy Sets and Systems. 1978, Vol 1, #1. -P.45-55.