Разработка и применение метода реинжиниринга бизнес-процессов на основе мультиагентного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Ван Кай

• Ван Кай
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Ван Кай

Содержание

Определения, обозначения и сокращения

Введение

1 .Бизнес-процессы предприятий и организационно-технические системы как объект моделирования и управления

1.1. Применение информационных систем и моделирования в управлении процессами предприятий

1.2. Понятие бизнес-процесса. Реинжиниринг бизнес-процессов

1.3. Мультиагентные процессы преобазования ресурсов

1.3.1. Имитационное моделирование и мулътиагентный подход

1.3.2. Динамическая модель мультиагентного процесса преобразования ресурсов (МППР)

1.3.3. Процессы преобразования ресурсов и их классификация

1.4. Понятие и свойства процедур свертки, развертки модели

1.5. Анализ современного состояния разработки информационных систем и проблемы использования средств имитационного моделирования

1.6. Обзор и сравнительный анализ систем динамического моделирования ситуаций

1.6.1. Обзор систем динамического моделирования ситуаций (СДМС)

1.6.2. Требования к СДМС бизнес-процессов и ОТС

1.6.3. Сравнительный анализ СДМС

1.7. Постановка задачи диссертационного исследования

2. Метод принятия решений задачи реинжиниринга (свертки/развертки) динамической модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов

2.1. Требования к методу принятия решений задачи анализа и синтеза процесса преобразования ресурсов

2.2. Представление модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов в виде многоканальной системы массового обслуживания

2.3. Анализ и синтез модели МППР

2.3.1. Задачи анализа и синтеза

2.3.2. Элементы и свойства графа образа модели

2.3.4. Сворачиваемостъ иразворачиваемостъ графа образа модели

2.3.5. Объединение нескольких условий запуска в одну процедуру

2.3.6. Свертка условий запуска операций

2.3.7. Свертка массива очереди заявок

2.4. Виды синтеза и разработка концептуальной модели предметной области реинжиниринга модели МППР

2.5. Теоретическая основа метода реинжиниринга - операционный анализ вероятностных сетей

2.6. Алгоритм проведения реинжиниринга модели МППР (анализа и структурного синтеза модели)

2.7. Сравнение нового метода принятия решений задачи реинжиниринга с существующими

2.8. Сравнение предлагаемого метода и метода критического пути

2.9. Выводы

3. Программная реализация метода анализа и процедур свертки информационной динамической модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов

3.1. Постановка задачи на разработку интеллектуального агента (визарда) реинжиниринга моделей

3.2. Построение ЭРО-диаграммы и диаграммы прецедентов программного комплекса (ПК) визарда анализа и синтеза (реинжиниринга)

3.3. Проектирование диаграммы классов и программная реализация ПК визарда реинжиниринга

3.4. Выводы

4. Применение метода реинжиниринга динамических мультиагентных моделей процессов преобразования ресурсов к задаче строительства многоэтажных зданий

4.1. Описание задач принятия решений в области строительства

4.2. Информационная поддержка процесса строительства здания

4.3. Разработка моделей строительного холдинга CHINA WANBAO ENGINEERING

Corp. (BEIJING WANGXIANG.LTD)

4.4. Реинжиниринг имитационной модели строительного холдинга

4.5. Проведение эксперимента с моделью строительного холдинга «Wan Bao»

4.6. Применение операционного анализа вероятностных сетей и имитационного

моделирования к задаче анализа загрузки грузовиков

4.7. Выводы

Заключение

Список литературы

Список публикаций автора

Приложение!. Акты внедрения

Определения, обозначения и сокращения

RADL Reticular Agent Definition Language

RCP Resource Conversion Process - процесс преобразования

ресурсов

UML Unified Modeling Language

АСУ Автоматизированная система управления

БВСЦ Блок выбора сценария

БД База данных

БЗ База знаний

БП Бизнес-процесс

ЗА Значение атрибута

ИА Интеллектуальный агент

ИАт Имя атрибута

ИК Имя концепта

ИМ Имитационное моделирование (имитационная модель)

ИНС Интеллектуальная система

ИП Информация о применении

ИТ Информационные технологии

ИФ Имя фрейма

кг Концептуальный граф

КМПО Концептуальная модель предметной области

ко Концептуальное отношение

КФС Конструктор фреймовых систем

ЛПР Лицо, принимающее решения

MAC Мультиагентная система

МО Множество определения

МППР Мультиагентный процесс преобразования ресурсов

ООМ Объектно-ориентированный метод

ООП Объектно-ориентированный подход

осп Объектно-структурный подход

отс Организационно-техническая система

ПК Программный комплекс

по Программное обеспечение

ППР Процесс принятия решений

ПрО Предметная область

СА Системный анализ

ск Структура концептов

СИМ Система имитационного моделирования

СДМС Система динамического моделирования ситуаций

см Ситуационная модель

смо Системы массового обслуживания

СППР Система поддержки принятия решений

ссл Структура слотов

ССцП Структура сценариев поведения

ссп Система сбалансированных показателей (Balanced

ScoreCard)

ССУ Система ситуационного управления

СТА Структура атрибутов

стэп Система технико-экономического проектирования

СУ Ситуационное управление

СУБД Система управления базами данных

сц Сценарий

ТФ Тип фрейма

ТЭП Технико-экономическое проектирование

ФК Фрейм-концепт

ХД Хранилище данных

эс Экспертная система

япз Язык представления знаний

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и применение метода реинжиниринга бизнес-процессов на основе мультиагентного моделирования»

Введение

Актуальность работы

Современные методы анализа и динамического моделирования бизнес-процессов (БП) часто сталкиваются с объектами, в которых количество элементов составляет сотни, а то и тысячи. Производственные и бизнес-процессы, организационно-технические системы (ОТС) относятся к процессам преобразования ресурсов. Для моделирования таких объектов требуются все больше вычислительных ресурсов и машинного времени. Спецификой БП и ОТС являются процессы принятия решений. Для формализации моделей лиц, принимающих решения (ЛПР), и сценариев принятия решений в данной работе предлагается использовать аппарат экспертных и мультиагентных систем. В связи с этим является актуальным выявление и использование новых принципов построения, анализа и изменения мультиагентных моделей процессов преобразования ресурсов (МППР) с помощью реинжиниринга бизнес-процесса (РБП) на основе анализа узких мест и процедур сверток/разверток. Свертка - процедура уменьшения размерности модели динамического процесса, позволяющая сократить время эксперимента и снизить затраты вычислительных ресурсов за счет выявления и сжатия неиспользуемых или неэффективно используемых элементов (цепочек) процесса. Развертка - процедура, увеличивающая размерность модели за счет добавления новых параллельных элементов (цепочек) процесса, решающих задачу повышения пропускной способности системы и эффективности ее функционирования.

Эволюция аппаратных и программных технологий на сегодняшний момент привела к тому, что в компьютерном мире появились свои новые специфические проблемы. В первую очередь это неспособность строить достаточно сложные имитационные модели, соответствующие требованиям заказчиков, как результат дефицита системного мышления. Аналитики всерьез озабочены возрастающей сложностью информационных систем.

Сложность — это широко используемая категория и в различных отраслях науки существуют собственные представления о сложности. Для моделирования (основанного на математике), речь идет о вычислительной сложности алгоритмов, а также о последствиях количественного роста блоков модели в сложных системах, которое будет постоянно возрастать, ведь практически любая информационная система является компонентом более сложной системы управления — технической, организационной, экономической, социальной и т.д. Согласно аксиоме, сформулированной Уильямом Эшби для кибернетики, сложность механизма управления должна соответствовать сложности объекта управления. Поэтому логично предположить, что технологии моделирования вплотную подошли к этапу, когда необходим переход количественных изменений в качественные -назрела необходимость в разработке новых технологий, каковыми и являются технологии анализа и реинжиниринга модели на основе сверток/разверток.

Согласно исследованию Конновой Е.П. до недавнего времени подходы к реинжинирингу БП описывали изменения на интуитивном, слабоформализуемом уровне, однако в последние годы появился ряд формальных методик, которые основаны на использовании отдельных математических теорий и направлены на решение фиксированного класса задач (работы Калянова Г.Н. и Тельнова Ю.Ф.). Однако задачи анализа узких мест и структурного синтеза мультиагентой динамической модели бизнес-процесса на данный момент не решены. Распространенные средства моделирования БП не содержат инструментов реинжиниринга и ориентированы на документирование моделей. Актуальность данной задачи обусловлена также разработкой проблемно-ориентированных программных средств реинжиниринга на основе ситуационных (семиотических) моделей и вовлечением - специалистов-предметников, обладающих знаниями и опытом в конкретной предметной области, но не обладающих навыками программирования.

В связи с этим актуальным является исследование существующих методов анализа и свертки/развертки динамических моделей мультиагентных процессов преобразования ресурсов, разработка метода реинжиниринга модели, процедур свертки/развертки, создание на их основе новой информационной технологии принятия решений, которая должна обеспечить возможность разработчикам самостоятельно применять процедуры свертки/развертки к модели бизнес-процесса с целью выработки эффективных решений и их применения на объекте управления. В становление метода анализа узких мест и реинжиниринга бизнес-процессов существенный вклад внесли работы Александрова Д.В., Борщёва A.B., Вавилова A.A., Вендрова A.M., Виттиха В.А., Городецкого В.И., Гольдштейна С.Л., Доросинского Л.Г., Емельянова C.B., Исидзуки М., Калянова Г.Н., Карпова Ю.Г., Клебанова Б.И., Клейнрока JL, Клыкова Ю.И., Конновой Е.П., Мархасина А.Б., Ойхмана Е.Г., Попова Э.В., Поспелова Д.А., Прицкера А., Рубцова C.B., Скобелева П.О., Советова Б.Я., Тельнова Ю.Ф., Томашевского В., Форрестера Дж., Филипповича А.Ю., Хаммера М., Чампи Д., Чистова В.П., Швецова А.Н., Шеера A.B., Уэно X., Яковлева С.А., Jennings N.R., Minsky M., Wooldridge M.J..

Объект исследования. Мультиагентные процессы преобразования ресурсов (бизнес-процессы, процессы строительства, управление проектами).

Предмет исследования. Методы и программные средства анализа и имитационного моделирования и принятия решений для реинжиниринга БП. Алгоритмы анализа узких мест и свертки/развертки ситуационных мультиагентных моделей процессов преобразования ресурсов.

Цель и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является разработка метода РБП, ориентированного на решение задач анализа узких мест, структурных и параметрических изменений мультиагентой динамической модели процесса, программная реализация и внедрение на предприятиях новой информационной технологии реинжиниринга и динамического моделирования бизнес-процессов,

обеспечивающей высокоуровневый интерфейс при разработке моделей, решении задач, проведении экспериментов и анализе их результатов, а также ориентированной на непрограммирующего пользователя. Для реализации основной цели исследования в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ систем динамического моделирования бизнес-процессов.

2. Анализ существующих методов реинжиниринга бизнес-процесса.

3. Разработка нового метода анализа и реинжиниринга модели МППР (процедур свертки/развертки).

4. Анализ сетевых методов планирования и сравнение с новым.

5. Разработка и программная реализация новой информационной технологии реинжиниринга динамической модели МППР.

6. Применение новой информационной технологии на предприятиях.

Методы исследования. Для достижения поставленной цели

используются: теория систем массового обслуживания, операционный анализ вероятностных сетей, теория больших систем, методы системного анализа и синтеза, методы имитационного и мультиагентного моделирования, теория и методы принятия решений, методы сетевого планирования.

Основные научные результаты и положения, представленные к защите:

1. Метод анализа узких мест и реинжиниринга динамической мультиагентной модели процесса преобразования ресурсов, который отличается от существующих методов следующим:

-выбором динамической мультиагентной модели процесса преобразования ресурсов для формализации бизнес-процессов;

-применением операционного анализа вероятностных сетей для анализа узких мест мультиагентной модели процесса преобразования ресурсов и проведения реинжиниринга (структурных и параметрических изменений) модели на основе процедур свертки/развертки. При диагностике узкого места основным критерием выступает коэффициент использования (загрузки) узла. К узлам модели МППР относятся следующие элементы:

операции, правила агентов с продукционной базой знаний, действия реактивного агента.

-решением задачи уменьшения количества экспериментов, проводимых с моделью МППР, путем построения модели сети массового обслуживания (СМО) на основе результатов экспериментов модели МППР с целью быстрого нахождения среднего количества работающих устройств (средств);

- применением принципов построения модели МППР аналогичным методу критического пути (СРМ), позволяющим на основе использования системы приоритетов реализовать выталкивающую стратегию при моделировании БП (что характерно для объектов строительства, проектных организаций, предприятий с серийным производством и малым запасом времени на выполнение заказов). Использование выталкивающей стратегии и трёх типов приоритетов на этапе построения имитационной модели позволяет получать результаты для анализа узких мест, возникающих на средствах, аналогичные применению метода СРМ;

- применением фреймово-семантической модели представления знаний на основе фрейм-концептов и концептуальных графов Швецова А.Н. для формирования базы знаний о предметной области реинжиниринга;

- моделью интеллектуального агента реинжиниринга, состоящей из концептуальной модели (включающей МППР и результаты экспериментов) и диаграмм поиска решения, реализующих метод реинжиниринга, состоящий из следующих этапов: 1) анализа узких мест; 2) свертки/развертки модели.

2. Компьютерная технология создания графических мультиагентных моделей БП и поддержки принятия решений задачи анализа узких мест и реинжиниринга, отличающейся от существующих:

- организацией диалогового (интерактивного) режима при работе с системой поддержки принятия решений (вводе, корректировке данных, создании моделей и решении задач);

- визуальными средствами описания иерархических мультиагентных ситуационных процессов преобразования ресурсов;

- использованием объектного языка формализации предметной области, построенного на основе языка UML (Unified Modeling Language);

- наличием программного, интеллектуального агента реинжиниринга; -визуальными средствами имитационного моделирования процессов и

анализа результатов имитационного эксперимента.

Достоверность полученных положений, выводов и рекомендаций привлечением формальных логических теорий для доказательства результатов исследований; результатами вычислительных экспериментов демонстрирующих согласованность результатов моделей МПГ1Р и СМО с точки зрения решения задачи определения среднего количества устройств (средств модели МППР); результатами расчетов построения сетевого графа проекции имитационной модели МППР, построенной на основе выталкивающей стратегии и демонстрирующей эффективность аналогичную методу СРМ; и применением новой компьютерной технологии реинжиниринга на строительном предприятии.

Научная новизна исследований заключается в следующем:

1. Выполнен анализ существующих методов РБП и средств

моделирования БП с точки зрения возможности анализа узких мест мультиагентного процесса, реинжиниринга и применения процедур свертки/развертки динамической модели.

2. Предложен новый метод принятия решений реинжиниринга модели МППР и алгоритмов анализа узких мест, свертки/развертки модели, построенный в результате интеграции мультиагентного ИМ, операционного анализа вероятностных сетей, метода критического пути.

3. Произведено расширение модели МППР с использованием метода и алгоритмов реинжиниринга.

4. Предложен новый алгоритм анализа и синтеза (реинжиниринга) мультиагентной модели и технические решения, которые легли в основу разработки и создания новой информационной технологии.

5. Новые технические решения по построению проблемно-ориентированной информационной технологии принятия решений задачи реинжиниринга на основе интеграции аппаратов имитационного, мультиагентного, экспертного, ситуационного моделирования и сетевого планирования.

Научная значимость исследований заключается в развитии теории и методов принятия решений в области бизнес-процессов, построения интеллектуальных СППР, компьютерного моделирования, интегрированных экспертных систем с использованием гибридных моделей.

Практическая ценность исследований состоит в том, что разработанный метод реинжиниринга модели МППР и информационная технология позволяют:

реализовать (в диалоговом режиме) процесс формализации модели БП; решать задачу реинжиниринга имитационной мультиагентной модели; проводить имитационные эксперименты с их последующим анализом; вырабатывать эффективные управленческие решения на предприятиях.

Личный вклад автора состоит в: анализе систем динамического моделирования бизнес-процессов; анализе существующих методов РБП и сетевого планирования; разработке метода реинжиниринга мультиагентной модели БП; разработке требований к системе имитационного моделирования БП и анализа узких мест мультиагентной модели;

разработке информационного, алгоритмического и программного обеспечения анализа и синтеза (реинжиниринга) мультиагентной модели для системы динамического моделирования ситуаций BPsim.MAS.

Реализация работы. Результаты работы внедрены в CHINA WANBAO ENGINEERING Corp. (BEIJING WANGXIANG.LTD), на кафедре Информационных технологий ФГАОУ ВПО «УрФУ».

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных научно-практических

конференциях «Связь-Пром» (2009-2011, Екатеринбург), отчетных конференция молодых ученых УГТУ-УПИ (2007-2008, Екатеринбург), Chinese Control and Decision Conference (2009, 2010, 2011), пятой всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2011 (Санкт-Петербург), ИММОД 2013 (Казань)), Winter Simulation Conference (Берлин, 2012), научных семинарах каф. ИТ УрФУ (Екатеринбург, 2011-2013) и СИБГУТИ (Новосибирск 2012-2013).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ из них 6 в журналах рекомендованных ВАК.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем основной части работы составляет 207 страниц машинописного текста. Диссертация содержит 88 рисунков и 13 таблиц. Список литературы включает 153 наименования.

Структура диссертации. Первая глава диссертации обосновывает необходимость разработки метода принятия решения и автоматизации задачи РБП, показывает место задачи имитационного моделирования бизнеса в деятельности предприятия.

Во второй главе разработан метод принятия решений задачи РБП на основе имитационного мультиагентного моделирования процессов преобразования ресурсов, аппарата экспертных систем, операционного анализа вероятностных сетей и метода критического пути.

В третьей главе приведена программная реализация метода.

В четвертой главе показаны примеры решения практических задач для строительного холдинга в CHINA WANBAO ENGINEERING Corp. (BEIJING WANGXIANG.LTD).

В приложении содержатся акты внедрения результатов работы.

1 .Бизнес-процессы предприятий и организационно-технические системы как объект моделирования и управления

1.1. Применение информационных систем и моделирования в управлении процессами предприятий

В становление метода принятия решений задачи реинжиниринга бизнес-процессов и организационно-технических систем (мультиагентных процессов преобразования ресурсов) существенный вклад внесли работы Александрова Д.В. [102], Борщёва A.B. [1], Вавилова A.A. [2-3], Вендрова A.M. [108], Гольдштейна C.JI. [4-5], Доросинского Л.Г. [68-70, 83-84], Емельянова C.B. [23], Исидзуки М. [6], Калянова Г.Н. [104-105], Карпова Ю.Г. [7], Клебанова Б.И. [37-38, 41-43, 47], Клыкова Ю.И. [8-10], Конновой Е.П. [103, 109], Ойхмана Е.Г. [121], Попова Э.В. [11, 121], Поспелова Д.А. [12-13], Прицкера А. [14], Рубцова C.B. [92], Советова Б .Я. [15], Тельнова Ю.Ф. [99, 106-107], Форрестера Дж. [16-17], Филипповича А.Ю. [18-20, 109], Чистова В.П., Швецова А.Н. [2123], Шеера A.B. [24-25], Уэно X. [6], Яковлева С.А. [15, 23], Jennings N.R. [2628], Minsky M. [29], Wooldridge M.J. [26, 30], и др..

Существует довольно широкий спектр систем, методик и технологий, облегчающих решение задачи управления, реорганизации предприятия, проектирования корпоративных информационных систем. Руководитель ежедневно сталкивается с данными задачами и чаще всего принимает решения, опираясь на интуицию. Основным средством поддержки выработки решений в повседневной деятельности менеджеров должно стать программное обеспечение для моделирования организационных систем и их элементов. Такое моделирование - единственный известный в настоящее время способ предсказания поведения таких сложных динамических систем, как организация.

Существует две основных школы подготовки менеджеров: эвристическая и научная. Научное направление рассматривает менеджера как

бизнес-конструктора, опирающегося на определенный математический аппарат для поиска решений, построения проекта организации [92].

Наиболее часто модель используется [113-114] для описания предприятия как средство понимания предприятия и средство коммуникации между участниками процесса, для выполнения анализа предприятия или его частей, для создания и анализа новых процессов на предприятии и проектных альтернатив, для стратегического и тактического управления. С появлением различных методологий улучшения предприятия и, в частности, реинжиниринга, модель стала активно использоваться для создания и анализа вариантов улучшения предприятия. Прежде всего это касается поиска альтернатив улучшения процессов предприятия. Моделирование предприятия используется при построении корпоративной информационной системы (КИС). Модель помогает перейти от понятий бизнеса к понятиям информационных технологий и создать проект будущей КИС.

В литературе [115] предприятие представляется в виде пирамиды, состоящей из двух уровней управления и объекта управления. Каждый уровень характеризуется собственным набором функций и нуждается в соответствующей информации. На высшем уровне реализуется стратегическое управление, определяется миссия, цели управления, долгосрочные планы, стратегия их реализации и т.п. Средний - уровень оперативно-тактического управления. Здесь составляются тактические планы, осуществляется контроль за их выполнением, отслеживаются ресурсы и т.п. Низший уровень (рабочие процессы) является объектом управления [115]. На указанных уровнях решаются следующие задачи: 1. Стратегическое управление: поиск рациональной организации процессов предприятия и взаимодействия с внешними субъектами, поиск рациональной продуктовой стратегии, выбор объектов для внешних инвестиций, контроль процесса выполнения стратегического решения и т.д.

2. Оперативно-тактическое управление: выработка тактических решений, контроль исполнения тактических решений.

3. Рабочие процессы (учет данных, формирование различной отчетности).

Научный подход к управлению предусматривает использование моделей на стратегическом и оперативно-тактическом уровне.

Обеспечение процесса принятия решений, а именно - предоставление нужной информации в нужное время и в нужном месте, - одна из основных задач информационной системы предприятия. Поэтому характер решений, процесс их принятия, дискретность принятия решений оказывают существенное влияние на функционирование информационной системы организации и применяемые там технологии [115]. Для каждого уровня существуют свои информационные средства поддержки принятия решений (СППР). На стратегическом уровне используются средства:

1. Сбора, получения необходимых исходных данных.

2. Анализа и прогнозирования существующих и будущих ситуаций: выборка интересующей информации и представление ее в удобном для анализа виде; расчет и представление показателей деятельности предприятия; прогноз развития ситуации, показателей деятельности на основе имеющихся данных; анализ зависимости одних показателей деятельности от других.

3. Ввода возможных вариантов решений и анализ их последствий по совершенствованию структуры и процессов предприятия. Прогноз результатов деятельности в результате совершенствования.

4. Генерации оптимальных решений.

5. Консолидации данных.

Аналогичные средства могут быть использованы для оперативно-тактического уровня. В соответствии с характером информации и принимаемых решений в организации выделяют информационные системы определенного уровня (рис. 1.1) [115].

> стратегическим

вопросам Высшее

вопросам

>• рабочим служб

процессам

Решения по Пользователи:

Ведения баз, подразделений и отчеты по функциональных

Решения по Совет директоров

оперативно-

тактическим

руководство,

Руководители

Рис. 1.1. Типы информационных систем и их пользователи

Модели часто вводят в состав ситуационных центров (СЦ) руководителей предприятий [18]. СЦ - технологическая опора в деятельности директоров предприятий, помощников руководителей, информационно-аналитических служб. Функциями СЦ являются:

1. Мониторинг ситуации на предприятии и внешней среде.

2. Прогноз развития ситуации. СЦ позволяет не только проанализировать статическую картину компании, но выявить тенденции ее развития - дает руководителю средства прогнозирования.

3. Ситуационное моделирование дает возможность получить ответ на вопрос «что будет, если».

С точки зрения научного направления [92, 116-119] для оценок большинства критериев деятельности предприятия и принимаемых решений, часто единственным инструментом является метод имитационного моделирования (ИМ), основанный на аппарате экспертных систем (ЭС). Во-первых, он позволяет визуализировать деятельность предприятия. Во-вторых, имитация позволяет исследовать необходимые для анализа процесса характеристики - стоимость, длительность и др. Динамический анализ процессов должен стать базой для принятия обоснованных решений, когда велико число переменных, трудоемок, а зачастую и невозможен, математический анализ зависимостей, высок уровень неопределенности имитируемых ситуаций.

Популярности распространения имитационных моделей способствовали коммерческие успехи ИЫпк, ЯеТЫпк, успешно используемых в качестве инструмента ИМ проблем в банках, промышленных и торговых фирмах, государственных учреждениях и страховых компаниях. Практика применения имитационных моделей открыла новые возможности по концептуальному анализу проблем управления бизнесом [116]. У организаций есть возможность закрепить за ИМ статус стандартного инструментария для проведения анализа БП [119].

В связи с большой размерностью комплексной задачи моделирования БП и высокой частотой ее решения, использование «автоматических» методов поиска оптимальных решений представляется трудноразрешимой задачей [92]. В настоящее время нельзя предложить ничего иного, кроме переборной задачи анализа вариантов [92]. Сам же анализ (оценка) вариантов может реализоваться с использованием аналитических иерархических процедур. Критериями выбора оптимальных вариантов БП являются: «эффективная» доходность, перспективность, риски различных видов и др. При этом метод ИМ производственной деятельности предприятия часто является единственным инструментом получения оценок для большинства критериев.

Имитационная модель (рис. 1.2) является частью контура управления рабочими процессами и помогает в принятии управленческих решений. При этом модель предприятия используется для получения различных прогнозов состояния предприятия в будущем. Возможны два вида прогнозирования:

1) прогноз развития состояния предприятия на будущий период;

2) прогноз последствий принятия управленческих решений.

Рис. 1.2. Место системы ИМ в контуре управления.

В первом случае элементы имитационной модели должны быть соединены со своими реальными аналогами или КИС, отражающей текущее состояние предприятия. Среда имитирования может выдавать сообщения и предупреждения о наступлении тех или иных событий в модели. Может производить ИМ на некоторое время вперед на основе реального начального состояния, производя прогнозирование развития процессов в системе. Таким образом, имитационное моделирование используется как для проверки гипотез о рациональности стратегии и тактики поведения руководства компании, так и для прогнозирования финансового состояния компании.

Описание задачи управления и моделирования процессами предприятия

В нашем случае будем понимать под предприятием (Р) любую частную коммерческую, государственную (работающую в условиях рыночной экономики), производственную, торгово-сбытовую или финансовую структуру, [120].

В разделе рассматривается развитие понятия ситуации и ситуационный подход в управлении. Перед тем как рассмотреть понятие ситуация, раскроем базовые понятия моделирования организационно-технических и экономических систем: система, цель, задача, организационно-техническая система.

Система - совокупность элементов, находящихся во взаимодействии. С понятием «система» неразрывно связаны такие элементы, как цель и задача. Цель системы - достижение и сохранение желаемого состояния или желаемого результата поведения системы. Применительно к организации более подходит следующее определение цели. Цель организации -стремление к максимальному результату, выражаемому в максимизации ценности капитала, при постоянном сохранении определенного уровня ликвидности и достижении целей производства и сбыта с учетом социальных задач. Система целей - совокупность взаимоувязанных целей. Задача системы - описание способа (технологии) достижения цели, содержащего указание на цель с желаемыми конкретными числовыми (в том числе временными) характеристиками [31].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ван Кай, 2013 год

Список литературы

1. Борщев A.B. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика/ A.B. Борщев // Exponenta Pro. 2004. № 3-4.

2. Имитационное моделирование производственных систем / под общ.ред. A.A. Вавилова. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1983. 416 с.

3. Технология системного моделирования / Е.Ф. Аврамчук [и др.]; под общ. ред. C.B. Емельянова. М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. 520 с.

4. Интеллектуальные информационные технологии в управленческой деятельности // III Международный научно-практический семинар: сборник материалов / под ред. C.JI. Гольдштейна. Екатеринбург: ИПК УГТУ-УПИ, 2001. 368 с.

5. Системная интеграция в управленческой деятельности: сборник статей / под ред. C.JI. Гольдштейна. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2002. 309 с.

6. Представление и использование знаний: пер. с япон./ под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. 220 с.

7. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 / Ю.Г. Карпов. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 400 е.: ил.

8. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами / Ю.И. Клыков. М.: Энергия, 1974. 136 с.

9. Клыков Ю.И. Семиотические основы ситуационного управления /Ю.И. Клыков. М.: МИФИ, 1974. 220 с.

10. Клыков Ю.И. Банки данных для принятия решений / Ю.И. Клыков, JI.H. Горьков. М.: Сов. радио, 1980. 155 с.

11. Статические и динамические экспертные системы: учеб. пособие /Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

12. Поспелов Д.А. Мышление и автоматы / Д.А. Поспелов, В.Н.Пушкин. М.: Советское радио, 1972. 224 с.

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

14. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык CJIAM II: пер. с англ. / А. Прицкер. М.: Мир, 1987. 646 с.

15. Советов Б.Я. Моделирование систем: учеб. для вузов. 3-е изд. / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. М.:Высш.шк., 2001. 343 с.

16. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика): пер. с англ. / Дж. Форрестер; под ред. Д.М. Гвишиани. М.: Прогресс, 1971. 340 с.

17. Форрестер Дж. Мировая динамика: пер. с англ. / Дж. Форрестер; под ред. Д.М. Гвишиани, H.H. Моисеева. М.: Наука, 1978. 168 с.

18. Филиппович А.Ю. Интеграция ситуационного, имитационного и экспертного моделирования в полиграфии / А.Ю. Филиппович. М., 2003. 310 с.

19. Филиппович А.Ю. Система имитационного моделирования допечатных процессов / А.Ю. Филиппович, И. Шапиро // Проблемы полиграфии и издательского дела. 2002. №3. С. 62-75.

20. Филиппович А.Ю. Обучающие ситуационные центры /А.Ю. Филиппович // Системный администратор. 2003. №4.

21. Швецов А.Н. Модели и методы построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений: дис. ... д-ра техн. наук : 05.13.01 / А.Н. Швецов. Санкт-Петербург, 2004. 461 с.

22. Дианов C.B. Архитектура мультиагентной системы организационного управления / C.B. Дианов, А.Н. Швецов // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта: матер, науч.-техн.конф. Вологда: ВоГТУ, 2001. С.104-108.

23. Яковлев С.А. Архитектура баз знаний в распределенных интеллектуальных информационных системах / С.А. Яковлев, А.Н. Швецов // Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта: матер, науч.-техн.конф. Вологда: ВоГТУ, 2001. С. 124128.

24. Шеер A.B. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. / A.B. Шеер. М.: ВестьМетатехнология, 1999. 182 с.

25. Шеер A.B. Моделирование бизнес-процессов. / A.B. Шеер. М.: Весть-Метатехнология, 2000. 205 с.

26. Wooldridge M. Intelligent Agent: Theory and Practice / M. Wooldridge, N. Jennings //Knowledge Engineering Review. 1995. №10(2).

27. Greenwald A. Guest Editors' Introduction: Agents and Markets / A. Greenwald, N. Jennings, P. Stone // Intelligent Systems. 2003. Vol.18, p. 12-14.

28. Dash R. Computationals-Mechanism Design: A Call to Arms / R. Dash, D. Parkes, N. Jennings // Intelligent Systems. 2003. Vol.18, p. 40-47.

29. Minsky M. A framework for Representing Knowledge in The Psychology of Computer Vision, P. H. Winston (ed.), McGraw-Hill 1975.

30. Model Checking Rational Agents / R. Bordini, M. Fisher, W.Visser, M. Wooldridge // Intelligent Systems. - 2003. Vol.18, p. 40-47.

31. Злобин Э.В. Управление качеством в образовательной организации. / Э.В. Злобин, C.B. Мищенко, Б.И. Герасимов. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2004. 88 с.

32. Падучева Е.В. Семантические типы ситуаций и значение всегда / Е.В. Падучева/ Семантика и информатика. 1985. Вып. 24. С. 96-116.

33. Аксенов К.А. Исследование и разработка средств имитационного моделирования дискретных процессов преобразования ресурсов: дис. ... канд. техн. наук: 05.13.18 / К.А. Аксенов. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. 188 с.

34. Аксенов К.А. Принципы построения системы имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов BPsim / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов // Материалы первой Всероссийской научн.-практ. конф. «Опыт практического применения языков и программных систем имитационного моделирования в промышленности и прикладных разработках»: сборник докладов. Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2003. Т.1. С.36-40.

35. Aksyonov К. Computer-aided design system of simulation business process model / K.A. Aksyonov, B.I. Klebanov, A.A. Hrenov // Proceedings of the 4th IMACS Symposium on Mathematical Modeling, ARGESIM Report no. 24. Austria, Vieena University of Technology. 2003. P.1414-1420.

36. Аксенов К.А. Система имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов // Научные труды IV отчетной конф. молодых ученых ГОУ ВПО УГТУ-УПИ: сборник статей. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. 4.1. С.135-136.

37. Аксенов К.А. Разработка и применение средств имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов BPsim / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов // 7-я Московская международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых. М.: МИФИ, 2003. Режим доступа: http://molod.mephi.ru/Data/358.htm

- электронная публикация.

38. Аксенов К.А. Исследование типовых математических схем для моделирования процессов преобразования ресурсов. / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов // 7-я Московская международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых. М.: МИФИ, 2003. Режим доступа: http://molod.mephi.ru/Data/384.htm

- электронная публикация.

39. Аксенов К.А. Применение системы BPsim для анализа деятельности строительного предприятия / К.А. Аксенов, Е.Ф. Смолий, С.Ю. Долматов // Информационные технологии и электроника: материалы VIII Всероссийской студенческой науч.-техн. конф. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2003. Режим доступа: http://webconf.nexcom.ru - электронная публикация.

40. Аксенов К.А. Исследование адекватности расширенной сети Петри' процессу преобразования ресурсов / К.А. Аксенов // Восьмая Всероссийская студенческая научно-техническая Интернет-конференция "Инфор-мационные технологии и электроника". 2003. Режим доступа: http://webconf.nexcom.ru - электронная публикация.

41. Аксенов К.А. Проблемно-ориентированная система имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов, Е.Ф. Смолий // Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2004» в рамках 1-го Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2004». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2004. С.40-51.

42. Аксенов К.А. Создание системы имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов Bpsim / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов // Проектирование и анализ радиотехнических и информационных систем: Серия радиотехническая // Вестник УГТУ-УПИ. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. № 18 (48). С. 174182.

43. Аксенов К.А. Проблемно-ориентированная система имитационного моделирования процессов преобразования ресурсов: Информационные системы в технике и образовании: Серия радиотехническая / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов, Е.Ф. Смолий // Вестник УГТУ-УПИ. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2004. № 19 (49). С.20-32.

44. INTEGRATION DEFINITION FOR FUNCTION MODELING (IDEF0). Draft Fédéral Information Processing Standards Publication 183, 1993, December 2

45. Кошкарева H. В., Левшина В. В. Методические подходы к описанию процессов системы менеджмента качества вуза // Качество. Инновации. Образование. - 2004

46. Свиткин М.З. Процессный подход при внедрении систем менеджмента качества в организации // Стандарты и качество. №3. 2002

47. Аксенов К.А., Клебанов Б.И. Имитационное моделирование процессов преобразования ресурсов: монография / К.А. Аксенов, Б.И. Клебанов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. 198 с.

48. Аксенов К.А., Гончарова Н.В. Динамическое моделирование мультиагентных процессов преобразования ресурсов. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2006. 311 с.

49. Зраенко А.С., Аксенов К.А., Ван Кай Коалиционная модель мультиагентного процесса преобразования ресурсов // Научно-технические ведомости СПбГГТУ № 5 (86) 2009. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург С. 156-161.

50. Берлянт А.М. Образ пространства: карта и информация. // М.: Мысль, 1986.

51. Романов В.А., Аксенов К.А., Доросинский Л.Г. Классификация процессов преобразования ресурсов: Спецвыпуск // Вестник УГТУ-УПИ. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. С.100-105.

52. Аксенов К.А. Вопросы системного анализа и синтеза, моделирования, поддержки принятия решений мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Компьютерное моделирование 2007: труды VIII-й международ, научн.-техн. конф. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2007.-С.23-32.

53. Шустер Г. Детерминированный хаос. М., 1988

54. Винер Н., Нелинейные задачи в теории случайных процессов, пер. с англ., М., 1961

55. Аксенов К.А., Доросинский Л.Г., Романов В.А. Классификация процедур свертки и термины работоспособности имитационной модели процессов преобразования ресурсов // Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании:

сборники тезисов областной научн.-практ.конф. - Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ,

2005. -С.4.

56. Аксенов К. А. Вопросы системного анализа и синтеза, моделирования, поддержки принятия решений мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Компьютерное моделирование 2007: труды VIII-й международ, научн.-техн. конф. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2007.-С.23-32.

57. Аксенов К.А. Системный анализ и синтез организационно-технических систем на основе модели мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Вестник науки Костанайского социально-технического университета №1 (Март). - Костанай. 2008. С.83-92.

58. Воеводин В.В. Вычислительная математика и структура алгоритмов - М. Изд-во МГУ,

2006.-112 с.

59. Свами М., Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы. - М.: Мир, 1984. - 454 с.

60. Тюрюшкин А.Н. Проблемы обеспечения качества информационных систем (Институт Систем Информатики им. А.П. Ершова СО РАН г.Новосибирск) - IV Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям, Красноярск, Академгородок, 3-5 ноября 2003 г.

61. Вязовик Н., Жилин Е. Программирование на Java. Центр Sun технологий МФТИ, ЦОС и ВТ МФТИ, 2003 г.

62. Черняк JI. Будущее компьютеров и обратная связь. Журнал «открытые системы» № 12. 2003

63. Черняк Л. Будущее компьютеров и обратная связь. Журнал «открытые системы» № 8.2004

64. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. -М.:Бином. 2001

65. Севастьянов П., Дымова Л., Дилигенский Н. "Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология'У/монография. -М. Машиностроение-1.2004

66. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования для управления рынком полиграфических услуг//Материалы 42-й науч.-техн.конф. преподавателей, сотрудников и аспирантов МГУ П. -М.:Изд-во МГУП, 2002

67. К. А. Аксенов Системный синтез мультиагентных процессов преобразования ресурсов \\ VI-я научно-техническая конференция «Научное программное обеспечение в образовании и научных исследованиях» в составе международной конференции МГУ «Современные информационные технологии и ИТ-образование» Санкт-Петербург 2008. - С.3-8.

68. Аксенов К.А., Романов В.А., Доросинский Л.Г. Использование процедур свертки при моделировании процессов преобразования ресурсов // Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании (Инфоком-2): Материалы второй международной научн.-техн. конф. - Ставрополь, СевКавГТУ, 2006.4.1. - с. 115-119.

69. Аксенов К.А., Доросинский Л.Г., Романов В.А. Классификация процедур свертки и термины работоспособности имитационной модели процессов преобразования ресурсов // Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: сборники материалов областной научн.-практ.конф. - Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2006. 4.1. -С.97-103.

70. В.А. Романов, К.А. Аксенов, Л.Г. Доросинский Критерии тестирования имитационных моделей // Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2007» в рамках 4го Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2007». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2007. - С.258-260.

71. Аксенов К.А., Романов В.А. Процесс принятия решений и использование управляемых сверток при моделировании цепи поставок склада // Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические средства поддержки принятия решений: материалы научно-практич. конф. Москва: Изд-во РАГС, 2008. - С. 179-183.

72. Романов В.А., Аксенов К.А., Доросннский Л.Г. Интеллектуальные системы в имитационном моделировании // EX отчетная конф. молодых ученых ГОУ ВПО УГТУ-УПИ. - Екатеринбург, ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005. - С.234-237.

73. Аксенов К.А., Антонова А.С., Спицина И.А. Анализ и синтез процессов преобразования ресурсов на основе имитационного моделирования и интеллектуальных агентов // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 1 (115) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург С.13-20.

74. А.А. Емельянов Симуляторы GPSS World и Actor Pilgrim: экономика и массовое обслуживание // Прикладная информатика №3 (9) 2007. С 73-103.

75. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы: учебник. / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2004. 424 с.

76. Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И. А.Ефрона. СПб.: Полрадис, 1993.480 с.

77. Аксенов К.А., Шолина И.И., Сафрыгина Е.М. Разработка и применение объектно-ориентированной системы моделирования и принятия решений для мультиагентных процессов преобразования ресурсов // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 3 (80) 2009. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург С.87-97.

78. NATO использует ERwin и BPwin http://www.interface.ru/ca/news/m010514996.htrn

79. Мороховец Ю.Е. CASE-технология анализа систем управления предприятий. http://www.interface.ru/case/case pred.htm

80. Сравнительный анализ и выбор средств инструментальной поддержки организационного проектирования и реинжиниринга бизнес-процессов. http://or-rsv.narod.ru/Aris-IDEF.htm

81. Arena улучшает возможности для бизнеса в условиях новой экономики http ://www. i nterface. ru/ s ysmod/sysm odh.htm

82. Маклаков С. Имитационное моделирование с Arena. Компьютер пресс №7, 2001, 135-136с.

83. К. Aksyonov, Е. Bykov, L. Dorosinskiy, Е. Smoliy and О. Aksyonova (2011). Decision Support based on Multi-Agent Simulation Algorithms with Resource Conversion Processes Apparatus Application, Multi-Agent Systems - Modeling, Interactions, Simulations and Case Studies, Faisal Alkhateeb, Eslam Al Maghayreh and Iyad Abu Doush (Ed.), ISBN: 978-953307-176-3, InTech, Available from: http://www.intechopen.com/articles/show/title/decision-support-based-on-multi-agent-simulation-algorithms-with-resource-conversion-processes-appar pp.301-326

84. K. Aksyonov, E. Bykov, L. Dorosinskiy, E. Smoliy, O. Aksyonova, A. Antonova and I. Spitsina (2011). Decision Support Systems Application to Business Processes at Enterprises in Russia, Efficient Decision Support Systems - Practice and Challenges in Multidisciplinary Domains, Chiang Jao (Ed.), ISBN: 978-953-307-441-2, InTech, Available from: http://www.intechopen.com/articles/show/title/decision-support-systems-application-to-business-processes-at-enterprises-in-russia pp.83-108.

85. Aksyonov K.A., Bykov E.A., Smoliy E.F., Aksyonova O.P., Wang Kai. Efficient decision support for control and management processes of industrial enterprises with BPsim.DSS // Proceedings of the IEEE 2011 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2011), 2325 May 2011, Mianyang, China, Pages 261-265.

86. K.A. Aksyonov, E.A. Bykov, E.F. Smoliy, E.M. Sufrygina, A.A.Sheklein, O.P. Aksyonova, Wang Kai, "Efficient Decision Support with Simulation-Based System BPsim.DSS: Advanced Simulation Techniques," ISMS, 2011 Second International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation, 2011. Phnom Penh, Cambodia, January 2527. pp.30-34.

87. E.A. Bykov, K.A. Aksyonov, E.F. Smoliy, E.M. Sufrygina, O.P. Aksyonova, A.V. Popov, Wang Kai, A.A. Skvortsov BPsim.DSS - Intelligent Decision Support System based on Multi-agent Resource Conversion Processes: Development and Application Experience //

Proceedings of the Second International Conference on Computational Intelligence, Modelling and Simulation (CIMSiM.2010), Bali, 28-30 September 2010, Pages 137-142.

88. K. Aksyonov, E. Bykov, E. Smoliy, E. Sufrygina, O. Aksyonova and Wang Kai Development and Application of Decision Support System BPsim.DSS // Proceedings of the IEEE 2010 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2010), 26-28 May 2010, Xuzhou, China, Pages 1207-1212.

89. K.A. Aksyonov, E.A. Bykov, O.P. Aksyonova, Wang Kai, A.V. Popov, E.F. Smoliy, E.M. Sufrygina, I. A. Spitsina and A. A. Sheklein Development of Decision Support and Simulation System BPsim.DSS: Integration of Simulation, expert Situational and Multi-Agent Modeling // Proceedings of ESM'2009 (ESM - European Simulation and Modelling Conference) October 26-28, 2009, Holiday Inn, Leicester, United Kingdom Pages 256-260.

90. K. Aksyonov, E. Bykov, Wang Kai, E. Smoliy and O. Aksyonova Multi-Agent Processes Simulation with BPsim.MAS — An Easy Way to Success // Proceedings of the IEEE 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009), 17-19 June 2009,'Guilin, China, Pages 5661-5666.

91. K. Aksyonov, I. Spitsina, E. Bykov, Wang Kai and E. Smoliy Multiple Approaches Integration for Computer-Supported Software Development // Proceedings of the IEEE 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009), 17-19 June 2009, Guilin, China, Pages 4939-4943.

92. Главы из монографии "Целевое управление корпорациями" С.В. Рубцов 2001.

93. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. -М.:Наука. 1981. -488 с.

94. Бутенко Д.В., Бутенко JI.H. Теория развития систем, задачи концептуального проектирования и их взаимосвязь с закономерностями развития систем. Сетевой электронный научный журнал "Системотехника", № 2, 2004 г.

95. Википедия - www.wikipedia.org

96. Системный анализ. Учеб. для вузов/Антонов А.В.- 2-е изд., стер. -М.:Высш. шк., 2006. -454 е.: ил.

97. Лычкина Н.Н. Современные технологии имитационного моделирования и их применение в информационных бизнес-системах и системах поддержки принятия решений. Портал GPSS.RU . 2005

98. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. Пер. с англ. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 1997. 322 с.

99. Тельнов Ю.В. Реинжиниринг бизнес-процессов (Учебное пособие). / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2003. 99 с.

100. UML - The Unified Modeling Language. Режим доступа: www.uml.org

101. Старцев М.А. Интегрированная информационная система для автоматизированного управления процессом капитального строительства на промышленном предприятии на основе иерархических ситуационных моделей сетевого планирования: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06 [Текст]/М.А. Старцев.-Уфа: Уфим. гос. авиац. техн. ун-т, 1999. -16 с.

102. Александров Д.В. Методология моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.13.01 [Текст] /Д.В. Александров.-Владимир: Владимир, гос. ун-т, 2009. -33 с.

103. Коннова Е.П. Методика реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов структурного анализа, экспертных систем и формальных грамматик: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.17 [Текст]/Е.П. Коннова.-Москва: М. гос. ун-т печати, 2008.-18 с.

104. Калянов Г.Н, CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). - М.:Лори.-1996.-242с.

105. Калянов Г., Козлинский А., Лебедев В. Сравнение и проблема выбора методов структурного системного анализа // PC Week/RE/-1996.-27 Авг. - с.46-50.

106. Тельнов Ю.Ф. Технология проведения реинжиниринга бизнес-процессов. - М: МЭСИ, РИТАП, материалы семинара «Бизнес-процесс реинжиниринг и проектирование информационных систем», 1996

107. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг предприятия на основе имитационной модели. http://www.interface.ru/consult/reingiring.htm

108. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 352с.

109. Филиппович Л.Ю., Коннова Е.П. Методика реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов экспертных систем и формальных грамматик // Проблемы полиграфии и издательского дела. 2008. - М. Изд-во МГУП, 2008. - № 6. - С. 23-32. http://www.philippovich.ru/Library/Articles/publications_Philippovich_Andrew/MethodicR BP.pdf

110. Sowa J. F. Conceptual graphs for a database interface / J. F. Sowa // IBM Journal of Research and Development - 1976. - № 20:4. - P. 336-357.

111. Sowa J. F. Conceptual Structures : Information Processing in Mind and Machine / J. F. Sowa. - Reading, MA : Addison - Wesley, 1984. - 481 p.

112. Sowa J. F. Knowledge Representation : Logical, Philosophical, and Computational Foundations / J. F. Sowa. - Pacific Grove, CA : Brooks/ Cole Publishing Co., 2000. - 594 p.

113. Fraser, J. Managing Change Through Enterprise Models. Applications and Innovations in Expert Systems II, Cambridge, SGES Publications, 1994.

114. Huckvale, T. and M. Ould Process Modelling - Who, What, How: Role Activity Diagramming. Business Process Change: Reengineering Concepts, Methods, and Technologies. V. Grover and W. J. Kettinger. Harrisburg, PA, Idea Publishing Group, 1995, P.330-349.

115. Годин B.B., Корнеев И.К. Управление информационными ресурсами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 17. - М.: ИНФРА-М, 2000-352с.

116. Юрий Шебеко «В ожидании BPR или имитационные модели фондовых потоков в практике проектирования бизнес-процессов».

117. Горбунов А.Р. «Управление финансовыми потоками и новое поколение экспертных систем ». www.tora-centre.ru/library/Reing/expart.htm

118. Юрий Шебеко «В ожидании BPR или имитационные модели в практике успешного управления».

119. Керим Тумай «Имитационное моделирование бизнес-процессов. Как отображаются характеристики процессов при моделировании»

120. В.Ивлев, М.Каменова, Т.Попова Методологический подход к реорганизации деятельности предприятия //Открытые системы.-1996.-N2.-с.67-69.

121. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. - 336с.

122. Максимей И.В. Математическое моделирование больших систем

123. Лычкина Н.Н. «Современные тенденции в имитационном моделировании», Опубликовано в BisComm

124. Stanley M.Sutton and other "An Analysis of Process Languages", CMPSCI Technical Report 95-78, Department of Computer Science, University of Massachusetts at Amherst, 1995, 24pp.

125. P.R. White "Report on a process analysis and design method", IOPT report 142, 1993.

126. Thomas Davenport "Process Innovation: Reengineering Work Through Information Technology", Harvard Business School Press, 1993.

127. Davenport, Т.Н. & Short, J.E. "The New Industrial Engineering: Information Technology and Business Process Redesign", Sloan Management Review, p. 11-27, 1990.

128. Результаты обследования и формирования требований на создание единой ИС поддержки учебного процесса (с 15 мая 2005 года по 14 февраля 2006 года): Отчет по

проекту № *01200601073 / ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет - УПИ»; Руковод. работы Аксенов А.К.- Екатеринбург. - 2006. — 119 с.— Исполн. Сысков A.M., Аксенова О.П., Баронихина А. А., Спицина И.А. и др.

129. Аксенов К.А., Ван Кай Использование процедур свертки при моделировании процессов преобразования ресурсов // Международная научно-практическая конференция «Связь-Пром 2010». Екатеринбург.

130. Аксенов К.А., Ван Кай Задача свертки (уменьшения размерности) имитационной модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 1 (115) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление, г. С.-Петербург С. 126-133.

131. Аксёнов К.А., Ван Кай, Антонова A.C., Аксёнова О.П., Липодаева A.A. Разработка и применение системы поддержки принятия решений в управлении строительным холдингом // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 4 (128) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление, г.С.-Петербург С.53-61.

132. К.А. Аксенов, Е.Ф. Смолий Мультиагентное имитационное моделирование бизнес-процессов и организационно-технических систем, среда BPSIM Пленарный // Материалы пятой Всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2011): сборник докладов. Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2011. Т.1. С. 11-19.

133. К.А. Аксенов, Ван Кай, A.C. Антонова, О.П. Аксенова, A.A. Липодаева, Е.Ф. Смолий Разработка и применение системы поддержки принятия решений в управлении строительством // Материалы пятой Всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2011): сборник докладов. Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2011. Т. 2. С. 1519.

134. К.А. Аксенов, Е.М. Сафрыгина, A.A. Скворцов, Е.Ф. Смолий, О.П. Аксенова Гибридная система поддержки принятия решений для планирования перевозок сети автозаправочных станций // Материалы пятой Всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2011): сборник докладов. Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2011. Т. 2. С. 2024.

135. Томашевский В., Жданова Е. Имитационное моделирование в среде GPSS. -М.:Бестселлер, 2003. - 416 с.

136. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. - М.: Машиностроение, 1979.-432с.

137. Литвин В.Г., Аладышев В.П., Винниченко А.И. Анализ производительности мультипрограммных ЭВМ. - М.: Финансы и статистика, 1984.-159с.

138. Сирота А. А. Компьютерное моделирование и оценка эффективности сложных систем / А. А. Сирота. Москва: Техносфера, 2006. 280 с.

139. H.H. Лычкина. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие - Москва, Государственный университет управления, 2005 (http://www.inf-man.ru/download/mmim/imitac_model.pdf )

140. Aksyonov К.A., Bykov Е.А., Antonova A.S., Aksyonova O.P., Sufrygina E.M., Goncharova N.V. Tools and Methodologies for Business Processes Formalization: Application to Multi-agent Systems // Proceedings of the IEEE 2011 UKSim 5th European Symposium on Computer Modeling and Simulation, 16-18 November, Madrid, Spain, Pages 113-118.

141. Ван Кай, Аксенов К.А., Аксенова О.П., Киселёва M.B. Использование аппарата операционного анализа вероятностных сетей для определения среднего количества приборов обслуживания мультиагентной модели // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 3; URL: http://www.science-education.ru/103-6290 (дата обращения: 22.05.2012).

142. Аксёнов К.А., Антонова A.C. Применение имитационного моделирования и технологии интеллектуальных агентов для решения задачи управления проектами // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 4 (128) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление, г.С.-Петербург С.27-36.

143. Исследование операций: том 2. под ред. Дж. Моудера, С. Элмаграби. - М.: Мир, 1981.-677 с.

144. Аксенов К.А., Аксенова О.П., Ван Кай. Задачи свертки и развертки мультиагентной модели // Теория графов и приложения. Екатеринбург: УрФУ. 2012. С. 4-16.

145. Аксенов К.А. Теория и практика средств поддержки принятия решений: монография / К.А. Аксенов. Germany, Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. 341 c.

146. ВикипедиЯ - свободная энциклопедия: Ресурс [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://ru.wikipedia.Org/wiki/Pecypc# (дата обращения: 07.10.12).

147. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка: М. Азъ Ltd., 1992. -960 с.

148. Пищулов В. Введение в теорию производства: учеб. пособие / В. Пищулов, К. Рихтер, Е. Дятел. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2003. 161 с.

149. Аксенов К.А., Аксенова О.П., Ван Кай. Планирование портфеля проектов в строительстве на основе мультиагентного имитационного моделирования // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 6 (162) 2012. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург - С. 171 -174.

150. Аксенов К.А., Ван Кай, Антонова A.C., Аксенова О.П., Гончарова Н.В. Применение мультиагентной системы принятия решений в управлении строительным холдингом // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. № 5. 2012. г. Екатеринбург С. 106-117.

151. Аксенов К. А., Ван Кай, Рыжкова Н.Г., Аксенова О.П. Использование мультиагентного имитационного моделирования и стохастического подхода для планирования сроков динамически формируемого портфеля проектов в строительстве // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 1; URL: http://www.science-education.ru/107-8453 (дата обращения: 26.02.2013).

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

153. Clark С.Е. The PERT Model for Distribution of an Activity Time // Operations Res., № 10, 1962. pages 405-406.

154. Jennings N.R. On agent-based software engineering // Artificial Intelligence. — 2000, vol. 117, — P. 277-296. URL: http://www.agentfactory.com/~rem/day4/Papers/AOSE-Jennings.pdf (дата обращения: 02.06.2013)

155. Wooldridge M. Agent-based software engineering // IEEE Proc. Software Engineering. —1997, №144 (1) — P. 26-37.

156. Аксенов К.А., Неволина A.JI., Аксенова О.П., Смолий Е.Ф. Мультиагентное моделирование и планирование логистики // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 4; URL: www.science-education.ru/110-9744 (дата обращения: 16.08.2013).

157. Скобелев П.О. Мультиагентные технологии для управления ресурсами в реальном времени // Механика, управление и информатика (Таруса, 2-4 марта 2011 г.) — Таруса , 2011; URL: http://www.iki.rssi.ru/seminar/2011030204/presentation/20110303_03.pdf (дата обращения: 02.06.2013)

158. G. Rzevski, J. Himoff, P. Skobelev MAGENTA Technology: A Family of Multi-Agent Intelligent Schedulers \\ International conference on multi-agent systems \\ Proceedings of Workshop on Software Agents in Information Systems and Industrial Applications 2 (SAISIA). Fraunhofer НТВ, Germany, February 2006. URL: http://rzevski.net/06%20i-Scheduler%20Family.pdf (дата обращения: 02.06.2013).

159. Vittikh V. A., Skobelev P. O. Multiagent Interaction Models for Constructing the Needs-and-Means Networks in Open Systems. Automation and Remote Control. Vol. 64, 2003, pp. 162-169. http://link.springer.com/article/10.1023%2FA%3A1021836811441 (accessed 02 June 2013).

160. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для поддержки процессов принятия решений при управлении предприятиями // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т.З. № 1. 2001. С. 71-79.

161. В.И. Городецкий, О.В. Карсаев, В.В. Самойлов, Серебряков, С.В. Инструментальные средства для открытых сетей агентов. Известия РАН. "Теория и Системы Управления", Москва: Наука, 2008, №. 3, 106-124.

162. Городецкий В.И., Бухвалов O.JI. Управление нагрузкой грид на основе многоагентной самоорганизации. 4.1. Мехатроника, Автоматизация, Управление. N 3, 2011, С. 40-46.

163. Городецкий В.И., Бухвалов О. Л. Управление нагрузкой грид на основе многоагентной самоорганизации. 4.2. Мехатроника, Автоматизация, Управление. N 7, 2011, С. 20-25.

164. Городецкий В.И. Открытые многоагентные системы и самоорганизация: Новые возможности // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту КИИ-2012, Белгород, 18 октября http://www.raai.org/resurs/papers/kii-2012/present/Gorodetsky.pdf

165. Городецкий В.И., Серебряков С.В., Троцкий Д.В.. Средства спецификации и инструментальной поддержки командного поведения автономных агентов. Известия Южного федерального университета, #3, 2011, С. 116-133.

166. V.Gorodetskiy, O.Karsaev, V. Samoilov, V.Skormin. Multi-Agent Technology for Air Traffic Control and Incident Management in Airport Airspace. Proceedings of the International Workshop "Agents in Traffic and Transportation", Estoril, Portugal, IEEE Computer Press, pp.119-125, 2008.

167. V.Gorodetsky, L.Cao and P.Mitkas. Agent Mining: The Synergy of Agent and Data Mining. International Journal "IEEE Intelligent Systems", May/June 2009, 64-72.

Список публикаций автора

Список публикаций автора в РЖ ВАК

1. Аксенов К.А., Ван Кай, Рыжкова Н.Г., Аксенова О.П. Использование мультиагентного имитационного моделирования и стохастического подхода для планирования сроков динамически формируемого портфеля проектов в строительстве // Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 1; URL: http://www.science-education.ru/107-8453 (дата обращения: 26.02.2013).

2. Аксенов К.А., Аксенова О.П., Ван Кай. Планирование портфеля проектов в строительстве на основе мультиагентного имитационного моделирования // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 6 (162) 2012. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург -С.171-174.

3. Ван Кай, Аксенов К.А., Аксенова О.П., Киселёва М.В. Использование аппарата операционного анализа вероятностных сетей для определения среднего количества приборов обслуживания мультиагентной модели // Современные проблемы науки и образования. - 2012. - № 3; URL: http://www.science-education.ru/103-6290 (дата обращения: 22.05.2012).

4. Аксенов К.А., Ван Кай, Антонова A.C., Аксенова О.П., Гончарова Н.В. Применение мультиагентной системы принятия решений в управлении строительным холдингом // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. № 5. 2012. г. Екатеринбург С. 106-117.

5. Аксёнов К.А., Ван Кай, Антонова A.C., Аксёнова О.П., Липодаева A.A. Разработка и применение системы поддержки принятия решений в управлении строительным холдингом // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 4 (128) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург С.53-61.

6. Аксенов К.А., Ван Кай Задача свертки (уменьшения размерности) имитационной модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов // Научно-технические ведомости СПбГПУ № 1 (115) 2011. Информатика. Телекоммуникации. Управление. г.С.-Петербург С. 126133.

Список публикаций автора

7. Aksyonov К.А., Bykov Е.А., Aksyonova O.P., Wang Kai Application of BPsim.DSS system for Decision Support in a Construction Corporation // Applied Mechanics and Materials Vols. 256-259 (2013) Trans Tech Publications, Switzerland. doi:10.4028/www.scientific.net/AMM.256-259.2886 . pp. 2886-2889.

8. Аксенов K.A., Ван Кай, Аксенова О.П. Разработка и применение метода анализа узких мест на основе мультиагентного имитационного моделирования // Материалы шестой Всероссийской научн.-практ. конф.

«Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2013): сборник докладов. Казань: Академия наук РТ, 2013. Т.2. С.19-23.

9. Aksyonov К.А., Bykov Е.А., Wang Kai, Aksyonova O.P. Application of simulation-based decision support systems to optimization of construction corporation processes // Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference (WSC 2012) December 9-12, Berlin, Germany.

10. Аксенов К.А., Аксенова О.П., Ван Кай. Задачи свертки и развертки мультиагентной модели // Теория графов и приложения. Екатеринбург: УрФУ. 2012. С. 4-16.

11. К.А. Аксенов, Ван Кай, А.С. Антонова, О.П. Аксенова, А.А. Липодаева, Е.Ф. Смолий Разработка и применение системы поддержки принятия решений в управлении строительством // Материалы пятой Всероссийской научн.-практ. конф. «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД 2011): сборник докладов. Санкт-Петербург: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2011. Т. 2. С. 15-19.

12. Aksyonov К.A., Bykov Е.А., Smoliy E.F., Aksyonova О.Р., Wang Kai. Efficient decision support for control and management processes of industrial enterprises with BPsim.DSS // Proceedings of the IEEE 2011 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2011), 23-25 May 2011, Mianyang, China, Pages 261-265.

13. K. Aksyonov, E. Bykov, E. Smoliy, E. Sufrygina, O. Aksyonova and Wang Kai Development and Application of Decision Support System BPsim.DSS // Proceedings of the IEEE 2010 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2010), 26-28 May 2010, Xuzhou, China, Pages 1207-1212.

14. K. Aksyonov, E. Bykov, Wang Kai, E. Smoliy and O. Aksyonova MultiAgent Processes Simulation with BPsim.MAS — An Easy Way to Success // Proceedings of the IEEE 2009 Chinese Control and Decision Conference (CCDC 2009), 17-19 June 2009, Guilin, China, Pages 5661-5666.

15. Ван Кай Применение систем поддержки принятия решений и моделирования бизнес-процессами // Международная научно-практическая конференция «Связь-Пром 2010». Екатеринбург. С. 160162.

16. Ван Кай, Аксенов К.А. Развитие системы поддержки принятия решений в Китае // XIV отчетная конференция молодых ученых УГТУ-УПИ. -Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2008. 4.1. - С.202-204.

Приложение 1. Акты внедрения

Individual Report ol Application Bpsiin Tetimo!ot»j

// "In) t ¿¡л auun iibi,li(Ui)i! \\ anii kat, I'ral 1 edual I iim limin

koiMantin \ksumov Phi) I', ovnwi'hi \ I\\d(>pmt.nl SumilaHon Model ш Bpsim M \S and Bp^im OSS

ии'ьчП'ч чк • •.>! 201)6-20(2

l-futmdi.on о' Ни ixtnn CHIN \ \\АЧВЛО I \U\1 1 RIViiORP

(HI I UNO \\ MNXIANCj I id)

[ \p!.runcnt uxiduuixi Liter showed that \\ aim kai and kortsianpn \ks\ono\ iese.uv.li d^»dime simulation oi multi-agent s> stein model ba>ul on the toinpam ol the ongnial piojea data tan Ix Icasible m aUual work Mods.! tan iikulwe the final insults. and monitoi dxnamit phase in diagram Model h< >p eomp mies il(1iilc the workload and ijk tease s_! 1 ieich^n i opstiuetion protest is uiose a*.disrate and u U \ov, die rcMi t is oide as s tckiessee data but estimates 'os s'aii riwh ¡nisms and rcsoinees tome in aetual i^ult Mocki t-- xtk Sh in an\ e\i4im' -ollware m the eompatn i ke oi decision support v.Mat! bast uii Blkitn leehnolo«) has enabled

1 Smmlaliou o< lands and tesouiecs usage

2 Sehahihng oi peisonnei, eonsti uUion tools, mechanisms and m sditno.

i Simulation pioeess oi the buildmii oieam/ation

4 Application oi the audit teehno!og\ ¡or Simulation saks and <ke<sioti maktne

Ss a result the amount of sulxontiactin" portfolio ol projeus (lllhah-nse buildings ) ihs, application ot this method c hi ¡educe. ihe dumiion of the eorslrtaion oi ^ a4'k ¡oi HI da%s) and compared umed Uneks \ulh bm uik^ to iriik c-ed te\enue h\ 42 4"o Ihe eflut ol die introduction is to mere ise lexenne In 4 o '»il'uon

V(l<«]

1 echruut! directoi s ~ ™

( I1IW W \NB \i> 1 NUM FUlMil ОЖР* <Ш Ш\<! \\ AK\i AN(i I idl

учебной работе

«урфу>>

«у'7 » апреля 2013

АКТ

внедрения результатов НИР аспиранта Ван Кай

Настоящим подтверждаю, что результаты научно-исследовательской работы аспиранта Ван Кай, а именно, метод анализа узких мест мультиагептной модели и информационная технология реинжиниринга бизнес-процесса используются в учебном процессе на кафедре Информационных технологий Радиотехнического института - РТФ ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента Б.Н.Ельцина» для обучения студентов направления 230100 «Информатика и вычислительная техника» в курсах «Системы искусственного интеллекта» и «Системы поддержки принятия решений».

Зав. кафедрой

Информационных технологий,

д.т.н., проф.

Л.Г.Доросинский