Модели и методы управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования промышленного предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Сергушичева, Мария Александровна

• Сергушичева, Мария Александровна
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Сергушичева, Мария Александровна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ РЕМОНТАМИ ОБОРУДОВАНИЯ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ.

1.1. Анализ предметной области управления ремонтами.

1.2. Методы управления ремонтами.

1.3. Средства информационной поддержки процессов управления ремонтами.

1.3.1. IFS Applications.

1.3.2. Global ЕАМ.

1.3.3. MAXIMO.

1.3.4. АСУ РТО.

1.3.5. «Ремонт-Эксперт».

1.3.6. Результаты сравнения функциональности различных ЕАМ-систем.

1.4. Мультиагентные системы.

1.4.1. Понятие интеллектуального агента.

1.4.2. Архитектура и средства построения MAC.

1.5. Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ТОИР.

2.1. Концептуальная модель системы управления ТОиР.

2.1.1. Организационная модель.

2.1.2. Информационная модель.

2.2. Агентно-ориентированная интерпретация метода планирования ТОиР.

2.2.1. Прогнозирование остаточного ресурса оборудования.

2.2.2. Календарное планирование ТОиР оборудования.

2.2.2.1. Перспективное планирование ТОиР.

2.2.2.2. Текущее планирование ТОиР.

2.2.2.3. Решение задачи многокритериальной оптимизации с помощью генетического алгоритма.

2.3. Методы автоматизации бизнес-процессов согласования, контроля и регламентирования ТОиР.

2.3.1. Согласование и корректировка планов и графиков.

2.3.2. Контроль и учет.

2.3.3. Регламентирование.

2.4. Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. МОДЕЛЬ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТОИР НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ.-.

3.1. Модели агентов.

3.2. Архитектура МАСУ ТОиР.

3.3. Модели поведения агентов в МАСУ ТОиР.

3.3.1. Модель поведения агента операции.

3.3.2. Модель поведения агента бизнес-процесса.

3.3.3. Модель поведения агента-координатора.

3.4. Модели взаимодействия агентов.

3.5. Служебные средства МАСУ ТОиР.

3.5.1. Целостность, полнота и непротиворечивость.

3.5.2. Логический вывод.

3.6. Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОТОТИПА МАСУ ТОИР.

4.1. Технология построения прототипа МАСУ ТОиР с использованием пакета DISIT.

4.2. Реализация прототипа МАСУ ТОиР для предприятия «Вологдаэнерго».

4.3. Тестирование прототипа на реальных массивах данных.

4.4. Применение разработанных инструментальных средств в учебном процессе.

4.5. Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования промышленного предприятия»

Одной из наиболее актуальных проблем на промышленных предприятиях в настоящее время является управление техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР). Это обусловлено высоким уровнем износа, достигающем 70%. Сотрудникам служб ТОиР крупных и средних промышленных предприятий ежедневно приходится обрабатывать огромный объем данных, что значительно усложняет, особенно в условиях территориальной распределенности подразделений, планирование, подготовку и учет ремонтной деятельности. Грамотное управление позволяет одновременно повысить качество ТОиР и снизить возникающие временные и финансовые издержки.

Управление ТОиР охватывает широкий круг проблем, таких как структурная организация, способы исследования, контроля и повышения надежности оборудования, календарное планирование, которым посвящали работы В.И. Бурков, М. Месарович, Д.А.Новиков, И. Такахара (оргсистемы), Н.И. Воропай, Ю.Б. Гук, Э.А.Лоссв, JI.A. Мелентьев, А.В.Мясников, А.Н. Назарычев (надежность), Р.В. Конвей, JI.B. Миллер, В.А. Сафронеико, B.C. Танаев, Я.М. Шафранский (теория расписаний) и многие другие.

Без использования современных методов и средств автоматизации реализация поставленных целей одновременного снижения эксплуатационных затрат и аварийности невозможна. Существуют многочисленные программные продукты, так или иначе затрагивающие управление ТОиР. Однако они не содержат средств оптимизации и не учитывают накопленный опыт решения схожих задач, в то время как в связи с ростом сложности техносферы информационная нагрузка на лицо, принимающее решения, (ЛПР) постоянно возрастает. Для комплексного решения указанных проблем требуется гибкая информационная система, способная к адаптации и учитывающая специфику управления ТОиР на промышленном предприятии, которая определяется такими признаками, как: иерархичность структуры, распределенность, разнородность и отсутствие мобильности объектов ремонта.

Для моделирования и информационной поддержки распределенных процессов наиболее целесообразно использовать технологию мультиагентных систем (MAC), исследования в области которых проводились такими учеными, как P.A. Брукс, М. Вулдридж, В.И. Городецкий, Н. Дженнингс, A.B. Костров, X. С. Ивана, Д.А. Поспелов, В.Б. Тарасов.

В то же время, чтобы облегчить информационную нагрузку на персонал ремонтных служб, от информационной системы требуется поддержка принятия решений, т.е. она должна обладать некоторыми свойствами экспертной системы. Исследования в этом направлении проводились Т.А. Гавриловой, С.Д. Коровкиным, Дж. МакАдамсом, П.Л. Миллером, И. Д. Ратмановой, B.JI. Стефанюком, Э.А. Трахтенгерцом, А. Уокером, Э. Фейгенбаумом, Т.Финином, В.Ф. Хорошевским и др.

Общие вопросы управления производством освещены в работах Д.В. Александрова, В.В. Кульбы, Р.И. Макарова, А.Г. Мамиконова, Б.Я. Советова, В.Д. Чертовского и др.

Основные результаты диссертации получены в рамках гранта РФФИ №08-01-00457-а «Исследование фундаментальных проблем построения мультиагентпых интеллектуальных систем», выполнения работ по государственному контракту №02.740.11.0625 Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

В первой главе диссертационной работы производится анализ предметной области управления ТОиР оборудования в среде промышленного предприятия. В первой части главы рассматриваются основные понятия предметной области. Вторая часть главы посвящена используемым методам управления ТОиР. В третьей части главы обсуждаются существующие средства информационной поддержки сотрудников системы управления ТОиР. В четвертой части рассматриваются мультиагентные системы как средство реализации системы управления ТОиР, свободной от недостатков существующих систем.

Во второй главе представлены модели и методы автоматизации управления ТОиР. В первой части главы рассмотрена концептуальная модель системы управления ТОиР в организационной и информационной проекции с использованием фреймового подхода. Во второй части главы описывается разработанный метод планирования ТОиР оборудования, состоящий из прогнозирования и непосредственно календарного планирования; ставится задача многокритериальной оптимизации плана и предлагается ее решение с помощью генетических алгоритмов. В третьей части главы представлены модели и методы автоматизации бизнес-процессов согласования, контроля и учета и регламентирования.

В третьей главе диссертации описывается модель мультиагентной системы управления техническим обслуживанием и ремонтом оборудования (МАСУ ТОиР). В первой части главы представлены модели агентов в структуре МАСУ ТОиР. Во второй части рассматривается архитектура МАСУ ТОиР. Третья часть главы посвящена моделям поведения агентов операции, агентов бизнес-процесса и агентов-координаторов в структуре МАСУ ТОиР. В четвертой части описываются модели взаимодействия агентов. В пятой части рассмотрены служебные средства МАСУ ТОиР, обеспечивающие целостность, полноту и непротиворечивость базы знаний и логический вывод по ней.

В четвертой главе представлены результаты экспериментальных исследований реализованного прототипа МАСУ ТОиР. В первой части главы описывается технология построения прототипа МАСУ ТОиР с помощью инструментального пакета 018 ГГ. Вторая часть главы описывает реализацию в комплексе 01Я1Т прототипа МАСУ ТОиР для распределительной сетевой компании «Вологдаэнерго». В третьей части главы приведены результаты тестирования прототипа. Производится сравнение программно сгенерированных и составленных экспертом планов ТОиР, выявляются особенности генетических алгоритмов М8СА-2 и б-МОЕА, производится анализ эффективности внедрения МАСУ ТОиР. В четвертой части главы описывается применение разработанных средств в учебном процессе.

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ. Объектом исследований являются системы управления ТОиР, решающие задачи планирования и организации работ по ремонту оборудования на промышленном предприятии.

ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЙ. Предметом исследований являются модели и методы решения задач управления работами по ремонту оборудования на промышленном нредприятии на основе агентно-ориентированного подхода.

ЦЕЛЬ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. Целью диссертационной работы является повышение эффективности и качества обработки информации, обеспечивающей интеллектуальную поддержку процессов управления ТОиР оборудования промышленных предприятий.

Для достижения поставленной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Исследование существующих принципов управления ТОиР на промышленных предприятиях.

2. Совершенствование и разработка методов и алгоритмов управления ТОиР на основе прогнозирования технического состояния оборудования.

3. Разработка концептуальных и логических моделей MAC управления ТОиР (МАСУ ТОиР).

4. Исследование и разработка моделей интеллектуальных агентов в структуре МАСУ ТОиР.

5. Разработка инструментального программного обеспечения для реализации прототипа МАСУ ТОиР.

6. Экспериментальное исследование эффективности разработанных методов, моделей и программных средств.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ. Для решеиия поставленных задач используются методы инженерии знаний, математической логики, теории фреймов, теории графов, теории календарного планирования, исследования операций, эволюционных вычислений, статистического анализа, объектно-ориентированного и логического программирования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ:

1. Концептуальная модель, отражающая организационную и информационную структуру системы управления ТОиР оборудования на промышленном предприятии.

2. Комплекс алгоритмов управления и интеллектуальной поддержки ТОиР, включающий алгоритм планирования работ по ТОиР, алгоритм решения задачи многокритериальной оптимизации, алгоритмы реализации процессов согласования, регламентирования, контроля и учета.

3. Модели МАСУ ТОиР и алгоритмы взаимодействия интеллектуальных агентов, обеспечивающие информационную поддержку бизнес-процессов в структуре промышленного предприятия.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработана концептуальная модель, отличающаяся представлением организационной и информационной структуры управления ТОиР на промышленном предприятии, основывающиеся на представлении в виде проекций уровней и связей и позволяющая определить информационные потоки и информационную загрузку элементов.

2. Разработан комплекс алгоритмов управления и интеллектуальной поддержки ТОиР, учитывающий нечеткий характер сроков ремонта и позволяющий получить формальное представление задачи многокритериальной оптимизации календарного планирования и построить с помощью эволюционных методов набор субоптимальных календарных графиков для предъявления лицу, принимающему решения.

3. Разработаны модели МАСУ ТОиР и алгоритмы взаимодействия интеллектуальных агентов, отличающиеся агентно-ориентированной интерпретацией алгоритмов планирования' и управления ТОиР в структуре промышленного предприятия.

1 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ. Предложенные подходы, методы и программные решения позволяют разрабатывать гибкие и адаптивные системы по организации ТОиР. Применение результатов диссертационной работы позволяет сократить время на решение ряда наиболее важных задач управления ТОиР, в том числе, таких как прогнозирование и планирование ремонтов.

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ. Результаты внедрены в ОАО «Вологодский оптико-механический завод», Филиале ОАО «МРСК Северо-Запада» «Вологдаэнерго», ООО «Череповецкий трубопрокатный завод», а также используются в учебном процессе кафедры Информационных систем и технологий Вологодского государственного технического университета.

АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ. Основные положения работы были представлены на международных конференциях «Интеллектуальные системы и компьютерные науки» (Москва - 2006), «Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир» (Новороссийск - 2007), «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда - 2006, 2007), «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда - 2008, 2009), «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта» (Вологда - 2007, 2009), девятом Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (Владимир - 2010); всероссийских конференциях «III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Искусственный интеллект: философия, методология, инновации"» (Москва - 2009), «Молодые исследователи - регионам» (Вологда - 2006), «Вузовская наука - региону» (Вологда - 2007); региональных конференциях «Актуальные проблемы управления и экономики: история и современность» (Вологда - 2006, 2007, 2008, 2009), «II ежегодные смотры-сессии аспирантов и молодых ученых по отраслям наук» (Вологда - 2009).

Результаты исследований докладывались на семинарах Вологодского регионального отделения Научного Совета РАН по методологии искусственного интеллекта.

ПУБЛИКАЦИИ. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ: 3 статьи (из них 2 в реферируемых изданиях, рекомендованных ВАК), 12 работ в материалах международных и всероссийских конференций.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 159 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 180 страниц, включая 51 рисунок, 14 таблиц, 20 страниц приложений.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Сергушичева, Мария Александровна

4.5. Выводы по главе 4

В данной главе рассмотрено практическое применение разработанных моделей, методов-и средств при построении1 мультиагентиой системы управления ТОиР в условиях распределенного предприятия электроэнергетики. Произведено экспериментальное сравнение реального и программно сгенерированных графиков ТОиР в одном из районов электрических сетей. Полученные экспериментальные данные свидетельствуют о повышении эффективности работы служб ТОиР в результате использования прототипа МАСУ ТОиР. Так, время обработки объекта в узле МАСУ ТОиР уменьшилось в среднем в 3,08 раз. Отмечено также, что использование приведенных методов снижает вероятность ошибок при планировании работ.

Разработанный программный комплекс построения интеллектуальных информационных систем 0181Т, который позволяет обеспечить поддержку проектирования мультиагентных систем па всех этапах жизненного цикла проекта.

Рассмотрен процесс конструирования с помощью данного комплекса прототипа МАСУ ТОиР. Также рассмотрено применение комплекса DISIT в учебном процессе при проведении занятий в Вологодском государственном техническом университете.

Исследование оптимизации планирования при использовании МАСУ ТОиР производилось с помощью алгоритмов NSGA-2 и е-МОЕА. Из результатов тестирования видно, что при увеличении количества поколений увеличивается оптимальность. Хотя используемые критерии оптимальности не являются аддитивными, для первичной оценки можно воспользоваться суммой их значений. При 20000 поколений график, построенный алгоритмом NSGA-2, имеет сумму значений критериев 2070, тогда как график, составленный вручную, - 3089. Если Сравнивая реализованные алгоритмы е-МОЕА и NSGA-2, можно сделать вывод, что NSGA-2 показывает более значительный разброс значений в популяции или более широкий фронт Парето.

В целом применение МАСУ ТОиР, построенной на основе предложенных моделей, методов и средств позволяет повысить эффективность работы задействованных в ремонтном процессе служб предприятия за счет поддержки принятия решений на основе баз знаний и повышения оперативности выполнения отдельных бизнес-процессов на каждом узле МАСУ ТОиР.

В представленной диссертационной работе были получены следующие научные и практические результаты:

1. Исследованы существующие принципы управления ТОиР па промышленных предприятиях. Выделены проблемы, возникающие при переходе на стратегию ремонта по техническому состоянию. Определены основные бизнес-процессы управления ТОиР.

2. Разработаны формальные модели организационной и информационной структуры управления ТОиР, определена информационная загрузка элементов.

3. Разработан алгоритм планирования работ по ТОиР при использовании стратегии ремонта по техническому состоянию, учитывающий нечеткий характер сроков ремонта и порождающий формальное представление задачи многокритериальной оптимизации календарного планирования.

4. Сформулированы критерии и разработаны генетические алгоритмы для решения задачи многокритериальной оптимизации календарного планирования капитального, среднего и текущего ремонта, позволяющие получить набор субоптимальных календарных графиков для предъявления ЛИР.

5. Разработаны модели МАСУ ТОиР и алгоритмы взаимодействия интеллектуальных агентов, обеспечивающие информационную поддержку бизнес-процессов в структуре промышленного предприятия. Выделены типы агентов: агент операции, агент процесса и агент-координатор.

6. Разработан инструментальный программный комплекс 0181Т, позволяющий осуществить весь жизненный цикл мультиагентной системы. В данном комплексе реализован прототип МАСУ ТОиР.

7. Произведено экспериментальное исследование эффективности разработанных методов, моделей и программных средств. Полученные результаты показывают, что в среднем в 5 раз повысилась скорость составления планов и графиков ремонтов, увеличилась их оптимальность, уменьшилось время принятия решений, снизилось в среднем в 4 раза время подготовки отчетов, повысилась достоверность данных о фактических затратах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сергушичева, Мария Александровна, 2010 год

1. Деньги попадут в сети. Интервью первого зампреда правления ФСК Александра Казакова "Российской газете", 18.12.07 г. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.mrskscvzap.ru/reform/mrskreorg/anaIitica/7112.html

2. Global-EAM информационная система для управления ремонтами и техническим обслуживанием оборудования. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://global-eam.ru/

3. Ребрин Ю.И. Основы экономики и управления производством: Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. - 145 с.

4. Короткевич М.А. Основные направления совершенствования эксплуатации электрических сетей. — Минск: "Техноперспектива", 2003. 373 с.

5. Синягин H.H. Система планово-предупредительиого ремонта электрооборудования промышленных предприятий' / H.H. Синягин, H.A. Афанасьев, С.А. Новиков. 3-е изд. - М. : Энергия, 1984. - 446 с. : ил.

6. РДПр 34-38-030-92. Правила технического обслуживания и ремонта оборудования, зданий и сооружений электростанций и сетей. М. 1994, 2002.

7. Система технического обслуживания и ремонта оборудования энергохозяйств промышленных предприятий (система ТОР ЭО) / H.A. Афанасьев, М.А. Юсипов. —-М. : Энергоатомиздат, 1989. — 528 е.: ил.

8. Nazarichev A., Andreev D., Tadzhibaev A. Priority Resolution of Modernization of Power Industry Objects. 2005 IEEE St. Petersburg PowerTech Proceedings. Energy Systems Institute, St. Petersburg Polytechnical University. S.-Pb., 2005. CD.

9. Митюшин В. Можно ли планировать работы»по техническому обслуживанию и ремонту оборудования // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2006, № 8.-С. 9-15.

10. Ящура А. И. Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования. Справочник. М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2006. - 504 с. ил.г

11. Гук Ю.Б. Теория надежности в электроэнергетике. JL: Энергоатомиздат. Ле-нингр: отд-иие; 1990. - 208 с.

12. Розанов М.Н. Управление надежностью систем энергетики. Новосибирск: Наука, Сибирское отд-ние, 1991.-208 с.

13. Фокин Ю.А. Вероятносно-статистические методы в расчетах систем электроснабжения. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 240 с.

14. Биллинтон Р., Алан Р. Оценка надежности электроэнергетических систем. -М.: Энергоатомиздат, 1988.-288 с.

15. Ершов, М. С., Скреплев И. В. Модели планирования ремонтов и замен промышленного электрооборудования // Промышленная энергетика. №11 (ноябрь), 2005. - с. 46-50.

16. Fedotova G.A., Voropai N.I. Optimization of reliability of power supply to consumer // Reliability: Theory & Applications Vol. 2, № 2, June 2007. - p. 57-68. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.gnedenko-forum.org/Journal/index.htm.

17. Fedotova G., Voropai N. Maintenance Scheduling of Electric Generation Equipment in a Market Environment with Regard to Reliability // Материалы 6-й междунар. конф. «Математические методы в теории надежности» (MMR 2009). -М.: РУНГ, 2009. с. 226-228.

18. Александрова С.Ю. Информационная система планирования и анализа ремонтного фонда энергопредприятий // Наука и образование 2005: Материалы Междунар. науч.-техн. конф. Мурманск: МГТУ. - 2005. - Ч. IV С. 20-23.

19. Батищев В.И:, Александрова С.Ю. Информационно-аналитическая« система для оценки состояния оборудования энергопредприятий // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер.: Техн. науки. 2006. - Вып. № 41. - с. 5-9.

20. Прилуцкий М.Х., Костюков В.Е. Оптимизационные задачи объёмно-календарного планирования для нефтеперерабатывающих предприятий // Системы управления и информационные технологии. 2007, №2.1(28). - с. 188-192.

21. Прилуцкий М.Х. Многокритериальные многоиндексные задачи объёмно-календарного планирования // Известия академии наук. Теория и системы управления. 2007, №1 - с. 78-82.

22. Li Y., Man K.F. Scheduling and planning problem in manufacturing systems with multiobjective genetic algorithm // Industrial Electronics Society, 1998. IECON '98. Proceedings of the 24th Annual Conference of the IEEE. 1998. - p. 274-279.

23. Kleeman M.P., Lamont G.B. Solving the aircraft engine maintenance scheduling problem using a multi-objective evolutionary algorithm // Evolutionary Multi-Criterion Optimization. Third International Conference, EMO 2005. Springer, 2005. - p.782-796.

24. Servakh V.V., Shcherbinina T.A. Complexity of project scheduling problem with nonrenewable resources // Operations Research Proceeding. Springer. Germany, 2007. -p. 427-431.

25. Шашкин А.И., Ширяев M.M. Календарное планирование работ по проекту на основе нечетких исходных данных // Вестник СамГУ Естественнонаучная серия. -2008, №3(62).-с. 208-216.

26. Маракушин М.В. Задача перспективного планирования ремонтно-восстановительных работ // Управление большими системами. 2006. — Выпуск 14. -С. 140-146.

27. Погодаев А. К., Маракушин М. В. Календарное планирование ремонтно-восстановительных работ жилых зданий // Информационные технологии в современном мире. Часть 4. Таганрог: ТРТУ, 2006. - С. 44-48.

28. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике. — М.: Изд-во МЭИ, 1994.

29. Новорусский В.В. Экспертные системы для решения задач диагностики, прогнозирования и управления функционированием1 энергетических систем и объектов (подходы к синтезу). Иркутск: СЭИ СО РАН, - 1992.

30. Романов A.A., Сазыкин В.Г. Модель организации материально-технического снабжения ремонтов изношенного оборудования // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. № 7-8, 2006. - с. 64-66.

31. Муравьева B.C., Орлов А.И. Организационно-экономические проблемы прогнозирования на промышленном предприятии // Управление большими системами. Выпуск 17. М.: ИПУ РАН, 2007. - с. 143-158.

32. Наумов, А.Е. Автоматизированная система прогнозирования остаточного ресурса электроконтактных соединений / В.В. Измайлов, А.Е. Наумов // Программные продукты и системы. -2008, №2. С. 73-75.

33. Руцков Е., Данилова Е. ПО для автоматизации процессов управления ТОиР // Intelligent Enterprise/Корпоративные системы. 2004. - с. 36-41. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.iemag.ru/analitics/detail.php?ID=16122

34. Управление техобслуживанием и ремонтами Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ifsrussia.ru/eam.htm

35. Чернобровцев А. Что могут ЕАМ // Computerworld. №27 18/07/2006. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.osp.ru/cw/2006/27/2480381/

36. Евстафьев И.Н. Информационные проблемы внедрения систем управления техническим обслуживанием и ремонтами // Автоматизация, в промышленности. -М.: ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2007. с. 17-20.

37. Якименко А. Ремонт без проблем. Автоматизированные системы технического обслуживания и ремонтов // Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. ИД "Панорама",' Изд-во "Промтрансиздат", 2008, № 7. - С. 61-64. Путь доступа:

38. Савепко В. Системы управления ремонтами и техническим обслуживанием: качество и эффективность на основе функционально-полных IT-решений // Энергобизнес, №15, 2003. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ifsrussia.ru/publsav2.htm

39. Global-EAM информационная система для управления ремонтами и техническим обслуживанием оборудования Электронный ресурс. - Режим доступа: http://global-eam.ru/

40. КРОК Внедрение ЕАМ-систем Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.croc.ru/solution/solution86.shtm

41. Автоматизированная система управления ремонтно-технологическим обслуживанием Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.rto.entecheco.com

42. Общее описание системы "Ремонт-Эксперт" Электронный ресурс. Режим доступа: http://remontexpert.rU/content/view/8/4/

43. FTPA 2000 Specifications. Geneva, Switzerland, Foundation for Intelligent Physical Agents, 2002. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fipa.org/repository/fipa2000.htrnl

44. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта. 1998. -№2. - С.5-63.

45. Швецов, А.Н. Распределенные интеллектуальные информационные системы. /А.Н. Швецов, С.А. Яковлев. СПб: Изд-во СПбГТЭУ «ЛЭТИ», 2003 .-318 с. •

46. Поспелов Д.А. От коллектива автоматов к мультиагентным системам// Труды Междунар. семинара «Распределенный искусственный'интеллект и многоагентные системы» (DAIMAS'97, Санкт-Петербург, Россия, 15-18 июня 1997). С.319-325.

47. Амосов Н.М. Автоматы и разумное поведение : Опыт моделирования / Амосов Н.М., Касаткин A.M., Касаткина Л.М., Талаев С.А. Киев: Наукова думка, 1973.-375 е.: ил.

48. Meyer J.-A., Wilson< S. W. (Eds) From Animals to Animats. The MIT Press: Cambridge, Massachusetts, London, England. 1990.

49. Тарасов В.Б. От многоагептных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. //М.: Эдиториал УРСС, 2002.

50. Brooks R. A. Intelligence without reason. Proceedings of IJCA1-91, pp. 569-595.

51. Deneubourg J.-L. et al. Self-Organization and Life: from Simple Rules to Global Complexity // Proc. of Second European Conference on Artificial Life, Bruxelles, 1993.

52. Murray D. Developing Reactive Software Agents // AI Expert. 1995. - P.27-29

53. H. Peine, "Ara Agents for Remote Action" in W. R. Cockayne and M. Zyda, Mobile Agents: Explanations and Examples, Manning/Prentice Plall, 1997.

54. D. Chess, C. Harrison, and A. Kershenbaum, "Mobile Agents: Are They a Good Idea?" in J. Vitek and C. Tschudin (eds) Mobile Object Systems. Springer, 1996.

55. Nwana H. Software Agents: an Overview //The Knowledge Engineering Review— 1996.-Vol.l l,№3.-P.205-244

56. T. Finin, R. Fritzson, D. McKay, and R. McEntire, KQML as an Agent Communication Language, Proceedings of the Third International Conference on Information and Knowledge Management, ACM Press, November 1994. http://citeseer.nj.nec.com/finin94kqml.html

57. Labrou Y., Finin Т., 1997. A proposal for a new KQML specification // TR CS-97-03. February 3, 1997. http://www.cs.umbc.edu/~jklabrou/publications/tr9703.ps

58. Yannis Labrou, Tim Finin, and Yun Peng. Agent communication languages: The current landscape //IEEE Intelligent Systems, 14(2): 45-52, March/April 1999

59. FIPA2000. "Agent Communication, Language" Specification FIPA, 2000. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.fipa.org/specs/fipa00061/ХС0006 lE.html

60. М. Singh. Agent communication languages: Rethinking the principles. IEEE Computer, Dec. 1998, p.40-47

61. Швецов A.H. Методология проектирования агептно-ориентировапных корпоративных интеллектуальных систем/ Интеллектуальные системьт//Тр. Шестого Международ. Симпозиума. М.: МГТУ им Н.Э. Баумана, 2004. - С. 86 — 89.

62. Р. Орфали, Д. Харки. Java и CORBA в приложениях клиент-сервер / М.: Лори, 2000.- 734 с.

63. GOPALAN, S. R. A Detailed Comparison of CORBA, DCOM and Java/RMI. Sept.1998. Электронный ресурс. Режим доступа:ihttp://www.execpc.com/~gopalan/misc/compare.html

64. Эммерих В. Конструирование распределенных объектов. Методы и средства програм!\шрования интероперабельных объектов в архитектурах OMG/CORBA, Microsoft СОМ и Java RMI. М.: Мир, 2002. - 510с.

65. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Материалы семинара "Проблемы искусственного интеллекта" - ИПУ РАН, 1999.

66. A. Marchetti, F. Ronzano, M. Tesconi , S. Minutoli. Formalizing Knowledge by Ontologies: OWL and KIF. Technical Report 2008-TR-007. Электронный ресурс. -Режим доступа: http://www.cnr.it/istituti/IstitutoRapporti.html?cds=044&id:::=8381

67. Tim Finin, Yannis Labrou, James Mayfield. KQML as an agent communication language, // Software Agents. — Cambridge: MIT Press, 1997.

68. Тарасов В.Б. От многоагеншых систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. // М.: Эдиториал УРСС, 2002.

69. Reticular Systems: AgentBuilder An Integrated Toolkit for Constructing Intelligent Software Agents. Reticular Systems, Inc., February 1999.

70. Bigus, J.P., Schlosnagle, D.A., Pilgrim, J.R., Mills, W.N., Diao, Y. ABLE: a toolkit for building multiagent autonomic systems // IBM Systems Journal. Sept, 2002.

71. Электронный ресурс. Режим доступа:http://www,research.ibm.com/journal/sj/413/bigus.pdf

72. Dejan Milojicic и др. MASIF. The OMG Mobile Agent System Interoperability Facility, 1998. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.hpI.hp.co.uk/personal/DejanMilojicic/ma4.pdf

73. Швецов А.Н. П Метаметодология построения мультиагентньтх интеллектуальных систем // Информационные технологии: Теор. и приклад, науч.-техн. журн. / Изд-во «Новые технологии», 2010. №1 с. 28-33.

74. Воронин А.А., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003.-214 с.

75. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: СИНТЕГ, 2001. - 124 с.

76. Воронин А.А., Мишин С.П. Алгоритмы поиска оптимальной структуры организационной системы // Автоматика и телемеханика. 2002. №5 с. 120-132.

77. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2002.

78. Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.- 102 с.

79. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.

80. Овсиевич Б.Л., Модели формирования организационных структур. Л.: Наука, 1979,- 160 с.

81. Мильнер Б.З. Теория организации: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. -М:.ИНФРА-М, 2000. - 480с.

82. Евстигнеев В.А. Применение теории графов в программировании. М.: Наука, 1985.-332 с.

83. Положение о технической политике в распределительном электросетевом комплексе Электронный ресурс. Путь доступа: http://www.mrsk-l.ru/docs/texl.pdf103. ГОСТ 27.002-89

84. Назарычев А.Н., Андреев Д.А. Методика оценки фактического ресурса электрооборудования с учетом воздействия эксплуатационных факторов // Повышение эффективности работы энергосистем: Труды ИГЭУ. Вып. 6 М.: Энергоатомиздат, 2003. - с. 287-305.

85. Остаток, С.Ф.; Мотова, М.А. Модели построения комбинированного прогноза развития научно-технической сферы // Пробл. прогнозирования. М., 2004.-Вып. 1.-С. 146-156

86. Правила организации техобслуживания и ремонта оборудования, зданий и сооружений электростанций и сетей (СО 34.04.181-2003).

87. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. 256 с.'

88. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. 2-е изд., испр. и доп. - М.; Физматлит, 2004. - 176 с.

89. Kostreva М.М., Ogryczak W., Wierbicki A. Equitable aggregations and multiple criteria analysis // European Journal of Operational Research, 158 (2004), p. 362-377.

90. Angidella S., Greco S., Lamantia F., Matarazzo B. Assessing non-additive utility for multicriteria decision aid // European Journal of Operational Research, 158 (2004), p. 734-744.

91. Leskinen P., Kangas A.S., Kangas J. Rank-based modeling of preference in multi-criteria decision making // European Journal of Operational Research, 158 (2004), p. 721733.

92. Ehrgott M. Multicriteria optimization. Second edition. - Springer, BerlinHeidelberg, 2005. - 323 p.

93. I. Das and J. E. Dennis. Normal-Boundary Intersection: A New Method for Generating the Pareto Surface in Nonlinear Multicriteria Optimization Problems. SIAM Journal on Optimization, 8:631-657, 1998.

94. A. Messac and A. Ismail-Yahaya and C.A. Mattson: The normalized normal constraint method for generating the Pareto frontier. Structural and multidisciplinary optimization, vol. 25, no2, pp. 86-98, 2003.

95. A. Messac and C. A. Mattson: Normal constraint method with guarantee of even representation of complete Pareto frontier. AIAA journal, vol. 42, nolO, pp. 2101-2111, 2004.

96. Daniel Mueller-Gritschneder, Helmut Graeb and Ulf Sehlichtmann: A Successive Approach to Compute the Bounded Pareto Front of Practical Multiobjective Optimization Problems. SIAM Journabon Optimization, Volume 20, Issue 2, pp. 915-934, 2009.

97. K. Deb. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Chichester, UK: Wiley, 2001.

98. Ляпунов A.H, Согласованность и равновесие в многокритериальных задачах // Экономико-математические исследования. Математические модели и информационные технологии, IV, чЛ. СПб: СПб-ЭМИ РАН, 2005. - С.92-110.

99. Orths A., Schmitt A., Styczynski A.Z., Verstege J. Multi-criteria optimization methods for planning and operation of electrical energy systems // Electrical Engineering, Volume 83, 2001.-p. 251-258.

100. С. A. C. Coello, D. A. VanVeldhuizen, and G. Lamont. Evolutionary Algorithms for SolvingMulti-Objective Problems. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 2002.

101. Coello Coello, C. A.; Lamont, G. B. & Van Veldhuizen, D. A. Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems Springer, 2007.

102. Das, S.; Panigrahi, В. K. Multi-objective Evolutionary Algorithms, Encyclopedia of Artificial Intelligence, (Eds. J. R. Rabunal, J. Dorado & A. Pazos), Idea Group Publishing, 3:1145 1151, 2008.

103. Davis E.W., Heidorn G.E. An algorithm for optimal project scheduling under multiple resource constraints // Management Science, 1971. №17(12). p.803-817

104. Hildum D. Flexibility in a knowledge-based system for solving dynamic resource-constrained scheduling problems. Umass CMPSCI Technical report №94. University of Massachusetts. Amherst, 1994.

105. Fox M.S., Smith S.F. ISIS a knowledge-based system for factory scheduling // Expert Systems, 1984. №1(1). p.25-49

106. Smith S.F., Ow P. The use of multiple problem decompositions in time constrained planning tasks // Proc. of the 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence. Vol. 2. Calif.: Morgan Kaufman, 1985. p. 1013-1015

107. Sadeh N. Look-ahead technigues for micro-opportunistic job scheduling. PhD Thesis. School of computer science, Carnegie Mellon University. Pittsburgh, 1991

108. Курейчик В. M. Генетические алгоритмы и их применение. 2-е издание, дополненное. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. 242 с.

109. Норенков И.П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации // Информационные технологии. 1999. №1. с 2-7

110. Deb, К., Mohan, M., Mishra, S.: A Fast Multi-objective Evolutionary Algorithm for Finding Well-Spread Pareto-Optimal Solutions. KanGAL Report No. 2003002, 2003.

111. Laumanns M, Thiele L, Deb K, Zitzler E: Combining convergence and diversity in evolutionary multiobjective optimization // Evolutionary Computation Journal. 2002 , 10(3).-p. 263-282.

112. Каменева E.M. ЭЦП и электронное согласование проектов документов с использованием СЭД // Делопроизводство и документооборот на предприятии / ООО «Бизнес-Арсенал», 2009. № 9.- с. 48-56

113. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем. / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

114. Кратко М.И. Формальные исчисления Поста // Проблемы кибернетики. -1966.-Вып. 17.-с. 41-65.

115. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы. М.: Наука, 1989. - 160 с.

116. Маслов С.Ю. Некоторые свойства аппарата канонических исчислений Э.Л. Поста // Тр. матем. ин-та АН СССР. 1964. - т. 72. - с.5-56.

117. Поспелов Д.А. Ситуационное управление:теория и практика. М.: Наука, 1986.-288с.

118. Швецов А.Н. Канонические исчисления Поста как средство моделирования сложных дискретных систем / А.Н. Швецов, A.A. Суконщиков // Автоматизация процессов управления и обработки информации: Сб. статей. Вологда: ВоПИ,1998.-с. 128-135.

119. Остин Дж. Л. Слово как действие // Новое в зарубежной лингвистике: Вып. 17. Теория речевых актов. Сборник. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1986. - с. 22-130.

120. Серль Дж. Р. Что такое речевой акт? // Новое в зарубежнойшингвистике: Вып. 17. Теория речевых актов. Сборник. Пер. с англ. М.: Прогресс, 1986. - с. 151-169.

121. Labrou Y., Finin T. A semantics approach for KQML a general purpose communication language for software agents // Proceedings of the Third International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM'94). - 1994. - p. 447455.

122. Дж. Барвайса. 4.1. Теория моделей. - М.: Наука, 1982. - 392 с. Математическая энциклопедия / Гл. ред. И.М. Виноградов. - М.: Сов.

123. Справочная книга по математической логике: В 4 ч. / Пер. с англ.; Под ред. энцикл. 1984. -1216 с. - Т.4.

124. Словарь по кибернетике / Под ред. B.C. Михалевича. Киев: Гл. ред. УСЭ им. М.П. Бажана, 1989.-751 с.

125. Справочная киига по математической логике: В 4 ч. Ч. 1. Теория моделей /Под ред. Дж. Барвайса. Пер с англ. М.: Наука, 1982. - 392 с.

126. Genesereth, М. R. Knowledge Interchange Format (KIF). / M.R. Gencsereth Электронный ресурс. Режим доступа: http://logic.stanford.edu/kif/kif.html

127. Сергушичева М.А., Сорокин С.И., Швецов А.Н. Инструментальный комплекс для проектирования распределенных интеллектуальных систем обработки данных // Научный сервис в сети Интернет: многоядерный компьютерный мир. 15 лет

128. РФФИ: Труды Всероссийской научной конференции (24-29 сентября 2007г., г. Новороссийск). М.: Изд-во МГУ, 2007. - с. 88-93.

129. Сергушичева М.А., Швецов А.Н. Проектирование прикладных мультиагентных систем с использованием пакета DISIT // Информационные технологии: Теор. и приклад, науч.-техн. журн. / Изд-во «Новые технологии», 2009. №8 с. 54-60.

130. Сергушичева М.А., Швецов А.Н. Реализация механизмов управления знаниями в структуре комплекса DISIT // Молодые исследователи регионам: Матер, всероссийской науч. конф. студентов и аспирантов. В 2-х т. - Вологда: ВоГТУ, 2006. — Т.1. - с. 108-110.