Разработка инструментальных средств синтеза системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственных предприятиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Крепышев, Дмитрий Александрович

• Крепышев, Дмитрий Александрович
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Крепышев, Дмитрий Александрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ, ПУТИ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

1.1. Роль систем поддержки принятия решений в управлении

14

сельскохозяйственными организациями

1.2 Информационное и математическое обеспечение решения задач

о

принятия решений - проблемы использования

1.3. Задачи системного анализа (принятия решений) предметной области произвольной природы

2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМИЧЕСКИХ ОСНОВ СИНТЕЗА МОДЕЛЕЙ И СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПОВЫШЕННОЙ РАЗМЕРНОСТИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ НА БАЗЕ ТЕОРИИ СИСТЕМНО-СТРУКТУРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

2.1. Формализация синтезируемого объекта в виде модели предметной

61

области произвольной природы

2.2. Конструктивное обоснование теории системно-структурного про-

76

ектирования

2.3. Методика прикладных системных исследований - основа

86

разработки моделей и СППР

3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ В УСЛОВИЯХ ПОВЫШЕННОЙ РАЗМЕРНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО ОСНАЩЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ

о-

РАСТЕНИЕВОДСТВА)

3.1. Формирование математической модели оптимизации машинно-тракторного парка

3.2. Разработка системы поддержки принятия решений технического оснащения производства продукции растениеводства

3.3. Оценка эффективности технико-технологической модернизации растениеводства Краснодарского края

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка инструментальных средств синтеза системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственных предприятиях»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Вступление России в ВТО актуализирует повышенное внимание к сельскому хозяйству, что выражается в принятии ряда законов и программ по поддержке сельскохозяйственных товаропроизводителей. В большинстве случаев эти программы предполагают выделение финансовых средств для частичной компенсации расходов на удобрения, горюче-смазочные материалы, посевной и посадочный материал, погашение процентных платежей по кредиту. Однако для сельского хозяйства остается актуальной проблема инвестирования в современные прогрессивные агротехнологии сельскохозяйственного производства, требующие использования современного технического оснащения. Сегодня перед сельскохозяйственными товаропроизводителями стоит задача соблюдения агротехнологий и выбора оптимального технического обеспечения производственного процесса при минимизации затрат средств и труда.

Сложность и повышенная размерность описания предметной области в сельскохозяйственном производстве актуализирует использование современных экономико-математических методов и инструментальных средств для повышения обоснованности управленческих решений. Современные тенденции информационного общества для повышения эффективности управления априори постулируют необходимость использования всей имеющейся информации, что требует применения систем поддержки

принятия решении (СППР).

В силу разных причин в сельском хозяйстве СППР пока не получили всеобщего признания и распространения. Кроме того, несмотря на множество различных школ и методик создания программного обеспечения (ПО) в целом и СППР в частности (основанных в первую очередь на описании жизненного цикла), отсутствует конструктивный подход к описанию жизненного цикла программного обеспечения, позволяющего в процессе проектирования ответить на вопрос - перешел ли процесс разработки с одного этапа на другой, и имеет ли смысл дальнейшая разработка,

или выбранные решения вышли за рамки требований технического задания.

В силу всего вышесказанного, тема диссертационного исследования

является актуальной.

Степень разработанности проблемы. Исследование процесса создания программного обеспечения освещены в работах Л. Басса, Дж. Брауна, Б. Боэма, П. Клементса, Д. Кнута, В. В. Липаева, В. И. Сидельникова, И. Соммервилла [4, 14, 15, 21, 36, 38, 40, 54, 89, 90, 97, 100, 116, 118, 132,

151].

Вопросы применения СППР в производственной деятельности организаций освещены в работах Г. В. Гореловой, C.B. Крюкова, О. И. Ларичева, H. Н. Лябаха, Л. Г. Матвеевой, А. В. Петровского, А. Д. Сараева, Е. Д. Стрельцовой, Э. А. Трахтенгерца, О. А. Щербина [45, 105, 113, 117,

122, 124, 125, 126, 128, 129, 130, 154, 157].

Различные фундаментальные и прикладные аспекты методов моделирования и оптимизации рассмотрены в работах В. И. Арнольда, Ю. И. Бершицкого, Л. С. Болотовой, С. В. Жака, Б. Муртафа, В. Д. Ногина, В. В. Подиновского [3, 8, 10, 11, 73, 76, 77, 78, 84]. Вопросы синтеза сложных объектов с точки зрения теории систем разработаны в работах Н. Виннера, Р. Калмана, А.Н. Колмогорова [15, 39]. Современный этап теории системного синтеза связан с теорией системно-структурного проектирования, разработанной Ю.И. Лыпарем [52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63,

64,65,66,67,68].

Однако, несмотря на широту методов создания СППР и ПО, в настоящее время отсутствует единый стандартизированный жизненный цикл (ЖЦ) процесса разработки моделей и систем поддержки принятия решений с четким аппаратом оценки состояния процесса проектирования на

каждом этапе.

Кроме того, современный уровень развития средств обработки информации и распространения информационных технологий требует распространения систем поддержки принятия решений для ускорения приня-

тий управленческих решений, как в сельском хозяйстве, так и в различных предметных областях.

Это определило цели и задачи исследования.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования (ТССП) и практики моделирования СППР, разработать инструментальные средства поддержки принятия решений для оптимизации управления развитием сельскохозяйственных

предприятий.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие теоретические и практические задачи исследования:

- выявить особенности разработки модельной системы поддержки принятия решений для рационализации и оптимизации управления техническим оснащением сельскохозяйственных предприятий;

- актуализировать конструктивный подход к разработке инструментальных средств обеспечения системы поддержки принятия решений на основании использования «утверждений» (предложений в утвердительной форме), которые могут динамически изменяться в соответствии с внешними требованиями, что необходимо для алгоритмизации процесса отображения социально-экономических процессов и

систем в виде моделей;

- предложить инструментальное обеспечение создания модельной СППР на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования, для оптимизации управленческих решений и соответствия требованиям заказчика;

- разработать методику прикладных системных исследований, для решения задач поддержки принятия управленческих решений в контексте сельскохозяйственных предприятий;

- усовершенствовать инструментальный метод получения целочисленного решения задачи линейного программирования повышенной

размерности для использования в вычислительном блоке системы поддержки принятия решений; - разработать инструментальные средства поддержки принятия управленческих решений на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования и практики моделирования СППР, что необходимо для обоснования направлений развития сельскохозяйственных предприятий.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является управление развитием сельскохозяйственных предприятий. Предмет исследования - инструментальные средства поддержки принятия управленческих решений для оптимизации процесса управления развитием сельскохозяйственных предприятий.

Исследование выполнено в рамках паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.2. Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей; п. 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования исходит из того, что в современных условиях усложнения окружающего мира человеку приходится принимать решения по управлению сложными системами повышенной размерности, между тем отсутствуют инструментальные средства синтеза математических, информационных и компьютерных моделей предметной области в затрудненных условиях для обеспечения систем поддержки принятия решений сельскохозяйственных предприятий. В связи с этим предлагается актуализация и использование универсального теоретического аппарата синтеза новых объектов (систем) на базе теории системно-структурного проектирования, что позволит снизить негативное

влияние повышенной размерности и активизировать интеллектуальный потенциал современных математических и информационных технологий при решении экономико-математических задач.

Сложность среды функционирования, многообразие видов производимой продукции и применяемых агротехнологий, которые зависят от почвенных, природно-климатических и зональных условий, многообразие использования средств производства - все это обусловливает сложность и неоднозначность принятия решений по техническому оснащению производства сельскохозяйственной продукции для конкретного товаропроизводителя, поэтому в качестве примера реализации рассматривается разработка СППР в отрасли растениеводства Краснодарского края.

Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области системного анализа и синтеза, методологии проектирования и разработки программного обеспечения, теории оптимизации, а также современные методологии проектирования и построения систем поддержки принятия решений.

Информационно-эмпирическая база исследования. В ходе исследования использовались данные по агротехнологиям, охватывающие требования по качеству обработки почв, нормам внесения удобрений, а также методические указания проведения расчетов машинно-тракторных парков сельскохозяйственных предприятий, справочники по современной технике сельскохозяйственного назначения, материалы монографий, периодической печати и публикаций всемирной сети Интернет, посвященные вопросам применения математических методов решения оптимизационных задач в целом и в сельском хозяйстве в частности. При рассмотрении ряда аспектов работы и решении практических задач были использованы данные сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края, а также собственные расчеты автора, полученные с помощью разработанной модельной СППР «Система поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных

предприятий».

Инструментарно-методический аппарат исследования. В исследовании использованы методы и инструментальные средства концептуального анализа и проектирования моделей предметной области, теории системно-структурного проектирования, решения задач линейного и дискретного программирования повышенной размерности, а также пакет программ линейной оптимизации (ДИСО/ПК- ЛП), среда программирования

VBA, MS Access, MS Project.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Структура модельной системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве, что позволило адекватно отобразить предметную область в виде математических и информационных моделей.

2. Развитие категориального аппарата инструментальных средств разработки моделей и систем поддержки принятия решений в экономических исследованиях, что позволяет адекватно представлять динамический процесс изменения требований к разрабатываемой системе (объекту).

3. Конструктивное обоснование теории системно-структурного проектирования, что позволяет использовать ее в качестве инструментального средства синтеза сложных систем (моделей, систем поддержки принятия решений).

4. Методика прикладных системных исследований, детализированная для решения задачи оптимизации технического оснащения сельскохозяйственного производства с использованием математического программирования, что позволило объединить в одной схеме системный анализ и

системный синтез для решения задач управления.

5. Эвристический подход сведения дробного решения задачи линейного программирования к целочисленному на основе лексикографического упорядочения факторов, что позволяет получать решения, соответствующие требованиям ЛПР.

6. Модельная система поддержки принятия решений, разработанная на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования, начиная от формирования математических

и информационных моделей до готового программного продукта, что позволило обосновать возможные направления повышения эффективности работы сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке инструментальных средств синтеза модельной системы поддержки принятия решений для сельскохозяйственных предприятий. Принципиальным моментом в работе является разработка инструментальных средств на трех уровнях: 1) при использовании «утверждений» для конструктивного обоснования ТССП; 2) при использовании ТССП для синтеза математических и информационных моделей и модельной СППР; 3) при использовании модельной СППР для оптимизации управленческих решений в сельскохозяйственных предприятиях.

В рамках исследования получены следующие самостоятельные результаты, обладающие элементами научной новизны:

1. Обоснована структура модельной системы поддержки принятия решений в отрасли растениеводства, отличающаяся возможностью комплексного решения задач технического оснащения сельскохозяйственных предприятий, и ее существенные признаки.

2. Получил развитие категориальный аппарат описания синтезируемого объекта, что позволило инструментально реализовать конструктивный подход к динамически изменяющемуся представлению требуемой системы (объекта), отображенной в виде математической или информационной модели.

3. На основе конструктивного обоснования теории системно-структурного проектирования предложено инструментальное обеспечение для построения моделей и систем поддержки принятия решений, что дает возможность системно осуществлять синтез экономико-математических и информационных моделей предметной области повышенной размерности

4. Разработана единая идеология решения задач поддержки принятия управленческих решений не только на базе системного анализа, но и системного синтеза, что позволило получить общую схему формализации

и решения задач управления техническим оснащением производства растениеводческой продукции в сельскохозяйственных предприятиях

5. Уточнена методика решения задачи дискретного программирования в условиях повышенной размерности, отличающаяся использованием идеологии теории системно-структурного проектирования, что позволило

учесть требования заказчика.

6. Разработана модельная система поддержки принятия решений, позволяющая решать задачи оптимизации технического оснащения сельскохозяйственных предприятий, отличающаяся комплексным отражением предметной области повышенной размерности и возможностью решения соответствующих задач управления развитием на уровне отдельного предприятия и отрасли растениеводства Краснодарского края в целом.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая ценность диссертационного исследования определяется направленностью его результатов на развитие и совершенствование принципов, методов и алгоритмов построения эффективной СППР для персонала производственных предприятий, в частности сельскохозяйственных предприятий, что полностью отвечает выбранному направлению инновационного развития РФ. Основные положения работы могут быть использованы при проектировании и разработке различного программного

обеспечения, в том числе СППР.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в решении ряда важных научных и практических задач развития и реформирования сельского хозяйства России в целом и отрасли растениеводства Краснодарского края в частности. Основные материалы диссертационного исследования доведены до уровня реализации в виде модельной СППР, что позволило получить практические результаты как на уровне отдельного сельскохозяйственного предприятия, так и на уровне Краснодарского края в целом. Сделанные в диссертации выводы и предложения могут найти применение в деятельности департаментов сельского хозяйства и продовольствия, информационно-консультационных служб при разра-

ботке стратегий формирования технического оснащения производства

продукции растениеводства.

Результаты работы реализованы автором в учебном процессе в КубГАУ, РГУПС. Основные результаты диссертационного исследования были получены в рамках гранта РФФИ, № 10-01-00070а и внедрены при реализации программного продукта «Система поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных предприятий» на базе агрохолдинговой компании «Россия» и департамента сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края.

Публикации. Основное содержание диссертации и результаты исследований изложены в 12 публикациях общим объемом 6,11 п.л. (личный вклад автора 3,5 п.л.), в том числе 5 статей в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования докладывались автором на всероссийских и международных конференциях в городах Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-

Дону, Рязань, Краснодар, Майкоп.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит

из введения, трех глав, заключения, приложения, списка литературных источников, а также актов реализации результатов диссертационной работы. Общий объем диссертации составляет 169 е., включая 33 рисунка, 18 таблиц, список литературы из 170 наименований, приложения и акты внедре-

ния.

1 ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ,

ПУТИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

Первая глава посвящена обзору и актуализации проблем в современных подходах к использованию информационно-методического обеспечения в задачах управления сельскохозяйственным производством, например

[17, 106]:

• расчет оптимальных рационов кормления животных и использования заготовленных кормов;

• а также моделирование:

- использования земельных угодий сельскохозяйственных организаций;

- специализации и сочетания отраслей;

- состава машинно-тракторного парка;

- размещения и специализации сельскохозяйственных производств.

Опыт решения этих задач давно показал их экономическую эффективность, однако предлагаемые варианты их реализации [17, 106] не позволяют учитывать реальную сложность и большую размерность моделей описания предметной области. Необходимость учета перечисленных факторов сегодня подтверждается требованием внедрения государственных программ целевой поддержки сельхозтоваропроизводителей, рационального использования имеющихся ресурсов и обоснования инвестиционных решений на всех уровнях. В данной главе актуализируется тот факт, что перечисленные проблемы требуют разработки и реализации путей совершенствования информационного обеспечения процесса управления в сельскохозяйственном производстве. При этом, например, в растениеводстве

13

ключевой задачей является проектирование и оптимизация использования технического оснащения процесса производства, что требует разработки и внедрения системы поддержки принятия решений.

1.1 Роль систем поддержки принятия решений в управлении сельскохозяйственными организациями

Сегодня информация является одним из ключевых ресурсов существования и развития общества. В свою очередь сельское хозяйство - основополагающая отрасль существования человечества. Технологии производства сельскохозяйственной продукции отработаны веками. Однако в современных условиях развития глобализации, перенаселения, урбанизации производство сельскохозяйственной продукции сталкивается с проблемами, не существовавшими ранее. При рассмотрении проблем сельского хозяйства в России можно выделить некоторые из подобных проблем: диспаритет цен на продукцию отрасли и средства производства, разрушение социальной инфраструктуры села, внешние производственные риски, связанные с климатическими условиями, ослабление государственной

поддержки отрасли [10,17, 24, 108, 109].

Одним из возможных направлений преодоления описанных проблем является совершенствование технологий производства сельхозпродукции, и подобные усовершенствования достаточно часто производятся научно-исследовательскими институтами. Однако при выборе конкретного пути развития отдельной организации возникает большое множество альтернатив, каждая из которых обладает достоинствами и недостатками, потребностями в совершенно разных технических средствах. Выбор оптимального пути развития отдельных сельскохозяйственных организаций предстает практически неразрешимой, без специальных средств решения, задачей.

Для упрощения указанную задачу разделяют на отдельные части и пытаются найти оптимальное решение каждой из них [17, 106].

Эффективность сельскохозяйственного производства во многом определяется количественными и качественными параметрами его технической базы, позволяющей внедрять современные передовые технологии, обеспечивающие значительный рост урожайности культур, производительности труда и снижение себестоимости продукции. Поэтому как основную и неотъемлемую часть выполнения любых работ в современном сельском хозяйстве можно выделить моделирование состава машинно-тракторного парка [10, 28].

За период с 1990 по 2009 гг. в целом по Российской Федерации техническая база растениеводства существенно сократилась. Согласно анализу, проведенному Минсельхозом России, имеющийся в настоящее время парк машин сократился за указанный период по тракторам в 3,2 раза, по зерно- и кормоуборочным комбайнам - соответственно в 3,7 и 3,1 раза, по оборудованию для животноводства - в 4-6 раз.

с^ У

V

' Тракторы я Зерноуборочные комбайны

Рисунок 1 - Обеспеченность товаропроизводителей тракторами и зерноуборочными комбайнами [28]

Обеспеченность основными видами сельскохозяйственной техники во многих сельскохозяйственных организаций составляет уже только около 50 % от технологически необходимой. На рисунке 1 (см. стр. 15) показана обеспеченность сельского хозяйства России и Краснодарского края энергомашинами в сравнении с экономически развитыми странами мира.

Негативные тенденции, наблюдаемые в системе технического оснащения сельских товаропроизводителей России, характерны и для сельскохозяйственных организаций Краснодарского края. За последние 20 лет в регионе наблюдалась устойчивая тенденция сокращения машинно-тракторного парка, а также его физического и морального старения. В таблице 1 представлена динамика изменения парка тракторов и комбайнов в регионе за 1990-2010 гг.

Таблица 1 - Динамика изменения парка тракторов и комбайнов в Краснодарском крае за 1990-2010 гг.[28]

Год Количество, тыс. шт.

тракторы комбайны

1990 60 413 17 244

1995 51 793 14 803

2000 41 023 9213

2005 27 443 5 584

2010 16 168 27 53

Выполненный методом экстраполяции прогноз изменения численности парка тракторов и комбайнов до 2014 г. показал, что без преодоления существующих на сегодняшний день негативных тенденций количественный состав базовых средств механизации продолжит уменьшаться.

Следствием уменьшения количества энергомашин в составе машинно-тракторного парка товаропроизводителей региона является снижение энергооснащенности производства.

Так, за период с 1990 по 2010 гг. энергооснащенность сельскохозяйственного производства региона снизилась в 1,7 раза (с 2,9 кВт/га в дореформенный период до 1,8 кВт/га пашни в 2010 г.). Энерговооруженность труда за рассматриваемый период возросла на 10 %, что объясняется резким оттоком рабочей силы из аграрной сферы экономики, который по своим темпам превышал снижение энергетических мощностей.

В результате требуется введение новых технологий и выбор современных машин и агрегатов для увеличения производства сельскохозяйственной продукции в современных условиях.

Для выбора эффективного (оптимального) машинно-тракторного парка при минимальных инвестициях и достижении максимальных результатов в производстве сельскохозяйственной продукции требуется рассмотрение множества возможных вариантов формирования МТП на основе применяемых технологий.

В повседневной деятельности любой человек принимает множество решений разной степени сложности. Простые, каждодневные решения принимают легко, часто не задумываясь [46, 105]. В более сложных случаях человеком используется опыт других людей, друзей, старших товарищей и т. д. Во многих случаях применяется опыт, взятый из книг и сети Интернет.

Выбор «правильного» решения заключается в выборе из множества вариантов оптимального по какому-то количеству критериев [69, 71].

При выборе вариантов происходит поиск компромисса по заданным критериям, поскольку некоторые из критериев могут противоречить друг другу. Как писал Нильс Бор: «Есть примитивные истины, противоречие которым явно ложно, но существуют также и высшие истины такие, что противоречащие им постулаты также справедливы». Противоречивость критериев, неоднозначность оценки ситуаций, ошибки в выборе приоритетных критериев сильно затрудняют принятие решений [76, 77].

Любой процесс принятия решения таит в себе долю неопределенности [72].

В литературе выделяют неопределенность трех классов: неопределенность, как неполнота наших знаний о проблеме; неопределенность, как невозможность предсказания реакции окружающей среды на произведенное воздействие, и неопределенность, как неточная формализация целей

ЛПР[40].

Следовательно, без снятия описанных неопределенностей решение задачи невозможно. Первым из возможных способов снятия неопределенности можно выделить субъективную оценку специалиста (эксперта),

определяющую его предпочтения.

В результате, эксперт или ЛПР опираются на субъективные представления, об эффективности возможных вариантов и важности различных критериев, оценивают решение качественно. Сегодня подобный подход оказался единственно возможным при объединении разнородных физических и экономических параметров рассматриваемой проблемы в единую модель, позволяющую оценивать альтернативы. При этом окончательное решение, какие бы ни были использованы средства и проведены расчёты, ЛПР принимает, опираясь на субъективные представления.

Стоит отметить, что, признавая фактор субъективности лица, принимающего решение (ЛПР), в принятии решения, нарушается фундаментальный принцип методологии исследования операций: поиск объективно оптимального (эффективного) решения. Признавая право ЛПР на субъективность решения, переходим к научному направлению - принятия решений

при многих критериях.

Однако при принятии решений по многим критериям существует и

объективная составляющая. Обычно эта составляющая включает в себя

ограничения, накладываемые внешней средой на возможные решения

(наличие ресурсов, временные ограничения, экологические требования,

социальная обстановка и т. п.).

Многочисленные психологические исследования показывают, что сами ЛПР без дополнительной аналитической поддержки используют упрощенные, а иногда и противоречивые основополагающие правила.

Поддержка принятия решений - помощь ЛПР в поиске эффективного решения. Она включает [47, 48,103]:

- поддержку ЛПР при анализе ПрО, т. е. при формировании образа сложившейся ситуации и ограничений, накладывающихся внешней средой;

- обозначение и ранжирование приоритетов, учет неопределенности в оценках ЛПР и формирование его предпочтений;

- генерацию возможных альтернатив решений;

- оценку эффективности возможных альтернатив, исходя из приоритетов ЛПР и ограничений, сформированных внешней средой;

- анализ рисков принимаемых решений;

- выбор наиболее эффективного, с точки зрения ЛПР, варианта. Компьютерная поддержка принятия решений - это процесс, так или

иначе основанный на методах формализации исходных и промежуточных оценок ЛПР и алгоритмизации самого процесса выработки решения. Он может быть разделен на три составляющие: информационную (обеспечение доступности информации), модельную (создание различных моделей исследуемого процесса) и экспертную (обобщение эмпирического опыта

экспертов и формализация знаний).

Формализация метода поиска решений (их оценка и согласование) -чрезвычайно сложная задача. Наиболее популярным инструментом ее решения является компьютерная техника: доступные аппаратные и программные средства, основанные на степени понимания проблем, по кото-

рым принимаются решения, и методах формализации. Основная сложность здесь заключается в том, что ЛПР, как правило, не пользуется количественными оценками при принятии решений, математическими методами, поэтому с трудом анализирует последствия принимаемых решений. Сегодня, это, безусловно, серьезный психологический барьер для внедрения в практику методов компьютерной поддержки принятия решений. Но если вспомнить, как преодолевались аналогичные трудности в освоении компьютеров специалистами, не соприкасающимися в работе с компьютерной техникой, то можно увидеть наметившуюся положительную тенденцию в использовании количественных методов принятия решений.

О существовании систем поддержки принятия решений известно очень давно: это военные советы, коллегии министерств, всевозможные совещания, аналитические центры и т. д.

И даже если они никогда не назывались «системами поддержки принятия решения», но позволяли найти эффективное решение (в некоторых случаях частично). До последнего времени они, естественно, не использовали компьютерную технику.

Увеличившиеся объемы информации, поступающей в органы управления и непосредственно к руководителям, усложнение решаемых задач, необходимость учета большого числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющейся обстановки настоятельно требуют использования компьютерной техники в процессе принятия решений.

И, как следствие, возникновение нового класса компьютерных систем - системы поддержки принятия решений (СППР) [45, 105, 113, 117, 124, 126, 129, 130, 157].

Впервые термин «система поддержки принятия решений» упоминается в начале 70-х годов.

За это время дано много определений СППР. Так, в [44] представлено следующее определение: «Системы поддержки принятия решений являются чело-

веко-машинными объектами, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем». В нем акцентируется направленность СППР для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач.

В соответствии с [151], к слабоструктурированным относятся задачи, содержащие как количественные, так и качественные переменные с преобладанием качественных аспектов проблемы. Неструктурированные проблемы имеют лишь качественное описание.

В [153] СППР дается следующее определение: «Система поддержки принятия решений - это компьютерная система, позволяющая ЛПР сочетать собственные субъективные предпочтения с компьютерным анализом ситуации при выработке рекомендаций в процессе принятия решения». В его основе - сочетание субъективных предпочтений ЛПР с компьютерными методами.

В [128] СППР определяется «как компьютерная информационная система, используемая для различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решения».

Все три перечисленные определения не противоречат друг другу, дополняя и достаточно полно характеризуя СППР. Человеко-машинная процедура принятия решений с помощью СППР - это циклический процесс взаимодействия человека и компьютера, состоящий из фазы анализа и постановки задачи для компьютера, выполняемой ЛПР, и фазы оптимизации (поиска решения и выполнения его характеристик), реализуемой компьютером.

Кроме того, стоит отметить, что СППР в большинстве случаев предназначаются для решения слабоструктурированных задач [72, 96, 129]. Опираясь на работы Н. Simon [153], в качестве слабоструктурированных

выделяют задачи, содержащие как количественные, так и качественные переменные.

Основные функции систем поддержки принятия решений [105]:

1. Помощь в оценке состояния ПрО, осуществлении выбора критериев и оценке их относительной важности.

2. Генерация возможных решений (альтернатив).

3. Оценка альтернатив (действий, решений) и выбор лучшей.

4. Поддержание постоянного обмена информацией о состоянии выбора принимаемых решений и помощь в согласовании групповых решений.

5. Моделирование принимаемых решений (в тех случаях, когда это возможно).

6. Осуществление динамического компьютерного анализа возможных последствий принимаемых решений.

7. Сбор данных о результатах реализации принятых решений и их оценка.

Следует отметить, что в настоящее время понятие СППР, представляющее собой объединение управленческих информационных систем и систем управления базами данных (а для интеллектуальных СППР и базами знаний), - достаточно расплывчатое понятие, которое включает множество вариантов реализации, для различения которых, согласно О. И. Ларичеву и А. Б. Петровскому [45, 83], можно ввести следующие признаки:

- концептуальные модели;

- пользователи системы;

- решаемые задачи;

- обеспечивающие средства;

- области применения.

В соответствии с перечисленными признаками рассматривается классификация СППР приведенная в таблице 2.

Таблица 2 - Классификация СППР [45]

Основания классификации Виды систем

Концешуальные модели Информационный подход Концептуальная О И !Р, «Эволюционирующая» СППР

Подход, основанный на знаниях «Характерная» СППР, «Расширенная характерная» СППР

Инструментальный подход Специализированная СППР, СППР-генератор, СППР-«инструментарий»

Пользователи Иерархический уровень управления СППР для высшего звена, СППР для среднего звена, СППР для низшего звена

Способ взаимодействия пользователя с системой СППР в терминальном режиме, СППР в режиме посредника, СППР в автоматизированном режиме

Степень зависимости в процессе принятия решений Системы персональной поддержки, системы групповой поддержки, системы организационной поддержки

Задачи принятия решений Степень новизны проблемы СППР для уникальных проблем, СППР повторяющихся проблем

Характер описания проблем СППР для проблем целостного выбора, СППР для проблем многокритериального выбора

Тип модели СППР с объектными моделями, СППР с субъектными моделями

Программные средства Характер выполняемых функций СППР, ориентированная на данные, СППР, ориентированная на модели

Уровень процедурности языка СППР с процедурными языками, СППР с командными языками, СППР с непроцедурными языками

Продолжение таблицы 2

Области применения Профессиональная сфера деятельности СППР в микроэкономике, СППР в макроэкономике, СППР для оценки технологий и др.

Временной горизонт СППР для стратегического планирования, СППР для руководства, СППР для оперативного управления

В настоящее время по специфике программного обеспечения СППР разделяют как [45]:

- ориентированные на данные (поиск и выдача данных - информационные системы, ориентированные на работу с базами данных и (или) анализ данных - системы класса Data Mining и KDD);

- ориентированные на модели (формирование решений на основе оптимизационного или имитационного моделирования).

I Генеральный директор j

Главный бухгалтер

Бухгалтера

Начальник отдела

Специалисты отдела

Начальник отдела

Специалисты отдела

Начальник отдела

Специалисты отдела

Начальник отдела

->j Специалисты отдела

Юрист

Юристы

Экономист

^Начальник отдела _кадров______

" Инспекторы отдела _кадров__

Рисунок 2- Классическая схема принятия решений в организациях

1 Составлено автором на основе трудов Э. А. Трахтенгерца [105].

.24

В современной структуре принятия решений в сельскохозяйственных организациях на территории РФ процесс принятия решений не изменился со времен СССР, его можно описать схемой (рисунок 2), из которой видно, что принятие решений осуществляется советом ведущих специалистов организации, которые иногда опираются на мнение специалистов, ответственных за производство на уровне подразделений.

Можно представить описанный выше процесс с использованием распределенной СППР [32, 105, 111], в результате, решение принимается более аргументированно и за меньший промежуток времени (рисунок 3).

Рисунок 3 - Схема принятия решений в организациях с использованием

распределенной СППР2 В рассмотренном случае решение принимается тем же советом специалистов, но каждый из них опирается не только на свои знания и опыт, но пользуется сосредоточенной СППР для формирования оптимального решения относительно своей области работ. При решении задачи, касающейся нескольких областей работ и требующей коллективного решения,

2 То же.

общая, распределенная СППР помогает найти компромиссы, найти оптимальное решение на уровне организации.

Но задачи, возникающие при решении практических задач в ПрО произвольной природы, многокритериальны, и, следовательно, создание описанной распределенной СППР очень сложно.

В настоящее время на рынке нет программных комплексов, способных использоваться как распределенные СППР. Сегодня есть отдельные сосредоточенные СППР, работающие в отдельных областях процесса производства сельскохозяйственной продукции (рисунок 4).

Рисунок 4 - Схема принятия решений с использованием сосредоточенной

СППР3

На современном этапе развития компьютерных технологий и программного обеспечения существует несколько основных направлений развития компьютерных систем хранения, обработки и анализа данных в деятельности организаций в различных областях производства [29, 43, 45, 46].

Первым на наш взгляд стоит выделить системы бухгалтерского учета. Бурное развитие в этом направлении наблюдалось в 90-х годах 20 века.

3 Составлено автором на основе трудов Э. А. Трахтенгерца

26

Из множества компаний производителей программных продуктов в конкурентной борьбе победила компания 1 С, и ее программные продукты стали стандартом систем бухгалтерского учета. Сегодня кроме бухгалтерского учета развиты направления учета материальных (1С склад) и трудовых (1С кадры) ресурсов.

Как продолжение бухгалтерского учета можно выделить направления экономического анализа деятельности организаций на основании статистической отчетности. Наиболее известными в данном направлении программными комплексами являются SAS, SPSS, PolyAnalyst, Statistica и Deductor, позволяющие описать состояние однородной совокупности организации, осуществить их типологизацию, выявить тенденции и закономерности развития, осуществить прогноз.

Отдельно можно выделить направление,' ставшее популярным в начале XXI века, - это системы электронного документооборота, главной целью которых является структурирование текстовых документов (приказов, договоров и т. д.) и повышение их доступности в процессе производства. Из множества различных систем данного направления стоит выделить продукты компании Microsoft, такие как MS SharePoint и MS Linc. Эти системы связаны друг с другом, но работают несколько в разных областях, так, MS SharePoint направлен на организацию «бумажного» документооборота, a MS Linc - на деловую переписку различными методами (электронная почта, телефонная связь) с возможностью ведения истории сообщений.

Кроме того, MS Linc позволяет составлять расписания и согласовывать встречи сотрудников как в одной организации, так и в разных.

Однако планирование производственных процессов - это еще одно отдельное направление. И в нем также наиболее доступным и популярным является продукт компании Microsoft - MS Project, позволяющий вести хо-

рошо визуализированный учет состояния и развития отдельного проекта

или деятельности организации в целом.

В настоящее время в управлении производственной деятельностью

наиболее востребованы системы поддержки принятия решений.

На сельском хозяйстве специализируется система поддержки принятия решений в земледелии [8, 28]. Основана данная система на технологии известной как точное земледелие, она открывает широкие возможности для достижения оптимального результата по критерию прибыль + экологическая безопасность. Точное земледелие - это система хозяйствования на земле с использованием новейших достижений в области информатики и техники, опирающаяся на применение компьютерных систем генерации агротехнологических решений, глобальных систем позиционирования,

геоинформационных технологий (ГИС), новейших информационных технологий, дистанционных и бортовых датчиков, автоматических исполнительных органов сельхозмашин. Однако данная система требует больших капиталовложений, требовательная к персоналу, ее эксплуатирующему, нуждается в большой предварительной работе по сбору данных для конкретной организации.

Компанией «КУРС» разработана система поддержки принятия

управленческих решений с одноименным названием «КУРС» [163], ориентированная на увеличение эффективности процессов освоения Российской Федерацией морских биологических и иных ресурсов.

Таким образом, сегодня сельское хозяйство не имеет программного продукта, позволяющего оказывать поддержку принятия решений в разработке одной из самых важных задач - формирования технического оснащения производства продукции растениеводства. Согласно классификации

А. Б. Петровского [83], опишем характеристики СППР, разрабатываемой в данной работе для решения этой задачи (таблица 3).

Таблица 3 - Характеристики СППР по классификации А. Б. Петровского4

Признаки классификации Вид системы

Вид концептуальной модели информационный подход концептуальная

Пользователи системы уровень управления высший

способ взаимодействия с системой в режиме «посредника» (персональная поддержка)

Класс задач принятия решений новизна проблемы для повторяющихся проблем

описание проблемы многокритериальное

модель объективная

Инструментарий выполняемые функции ориентирована на модели

язык интерфейса «пользователь- система» процедурный

Область практического применения профессиональная сфера деятельности сельское хозяйство (растениеводство)

временной горизонт среднесрочный (руководство)

Информационный подход концептуальной модели СППР предполагает включение следующих элементов [157]:

- интерфейс пользователя (часть системы, обеспечивающая взаимодействие пользователя с системой и предоставляющая пользователю возможность управления всеми частями системы, максимально наглядно представляющая результаты работы системы);

- базу данных (технические средства, региональные агротехнологии, нормативно-справочная информация);

4 Получено автором по результатам исследований

29

- базу моделей (реализованные программно математические модели оптимизации состава машинно-тракторного парка), включающую:

о ограничения (по объему работ, по максимальному количеству машин, ресурсные, по согласованию операций, целочисленно-сти);

о критерии оптимизации (минимум энергомашин, минимум эксплуатационных затрат, минимум трудозатрат, минимум капитальных вложений, минимум приведенных затрат, минимум дифференциальных затрат, максимум чистого дохода); о множество рассматриваемых переменных; о выделение расчетных периодов; о методы реализации;

- систему управления базой данных;

- средства управления базой моделей с модулем обработки. Наиболее часто СППР применяются при решении многокритериальных задач принятия решений с объективными моделями [23], это задачи математического программирования (задачи о ранце, задача коммивояжёра и т. д.). Особенность данного вида задач - наличие объективно и достаточно надежной модели, кроме того, многокритериальность, требующая поиска компромисса между противоречивыми критериями.

1.2 Информационное и математическое обеспечение решения задач принятия решений - проблемы использования

Компьютерные технологии используются во всех сферах человеческой деятельности и неотделимы от них - это аксиома сегодняшнего дня. Исходя из этого, возникает глобальная потребность в качественном программном обеспечении, сформулированная в первом законе программного обеспечения: «Программное обеспечение - это газ. Он распространяется и

полностью заполняет резервуар, в котором находится» [100]. Развитие технологий и постоянно растущее число пользователей не дают этому процессу остановиться.

За время эволюции ЭВМ сменилось множество технических решений, каждое из которых предполагало свои особенности создания программ, сменилось несколько поколений программистов, несколько парадигм программирования (структурное, объектное и т. д.) [15, 44, 90, 91].

Процесс создания программного обеспечения (ПО) - процесс творческий, требующий вдохновения и таланта. И, как следствие, слабо поддающийся формализации и структуризации. Да и само программирование, как наука, а может даже искусство [38], сформировалась не так давно. Сегодня компьютерные программные системы работают не столько в сфере развлечений, сколько в бизнесе и промышленности. В этих отраслях есть строгие требования и правила работы всех составных частей процесса производства продукции. Процесс программирования, будучи неотъемлемой частью процесса производства, реализуется большим числом специалистов, вынужден быть формализован и подробно задокументирован.

1.2.1 Математическое обеспечение решения задач принятия решений в управлении сельскохозяйственным производством

В практике математического программирования часто встречаются задачи повышенной размерности (тысячи переменных), которые сводятся к задачам дискретного программирования. Задачи подобного рода встречаются в сельском хозяйстве, промышленности, управлении, однако по разным причинам решаются неудовлетворительно [20, 30, 41, 86]. В работах исследователей можно встретить следующее условное деление задач по их размерности [26, 53, 57]: малоразмерные задачи (с матрицей до 100 х

100), среднеразмерные задачи (с матрицей от 100 х 100 до 1 ООО х 1 000), задачи повышенной размерности (от 1 000 х 1 000 до 6 000 х 6 000) и задачи большой размерности (от 6 000 х 6 000 до 10 000 х 10 000). Конечно, такое деление меняется с ростом вычислительных возможностей компьютерной техники. Однако можно сформулировать общее правило отнесения задачи к классу повышенной размерности: когда стандартные алгоритмы и программные средства не позволяют получить за ограниченное время приемлемое решение. Ограничение по времени может быть продиктовано максимально допустимым временем отклика в системе поддержки принятия решений либо разумными пределами ожидания (несколько минут, часов). В этом случае наблюдается противоречие между экспоненциальным ростом вычислительной сложности, с одной стороны, и постоянно растущими ограничениями по времени решения, с другой. Сегодня очевидно, что без эвристических, гибридных методов данное противоречие не разрешить.

Из первых следует выделить генетические алгоритмы (ГА), которые часто применяются к задачам дискретной оптимизации [75, 80, 85].

Перечислим наиболее распространенные прикладные задачи дискретной оптимизации: задача об укладке рюкзака, задача коммивояжера, одномерный раскрой листовых материалов разных размеров, задача о покрытии множества системой его подмножеств, оптимизация структуры атомного кластера, транспортные задачи, составление планов и расписаний. Их математические постановки хорошо описаны в соответствующей литературе [8, 10, 35, 37, 74, 95]. Традиционные алгоритмы решения этих задач имеют экспоненциальную сложность, которые строятся на основе свойств целевой функции и ограничений. Наиболее известны [95]: симплекс-метод для решения задач целочисленной оптимизации с линейными ограничениями; группа методов последовательного анализа и отсеивания вариантов, который является развитием метода «ветвей и границ» для задачи дискретной оптимизации с неубывающими целевыми функциями и

позволяет по анализу некоторого числа вариантов отсеивать большее число, последовательно уменьшая множество вариантов до размеров, удовлетворительных для использования прямого перебора. Это так называемые точные методы. Параллельно развивались приближенные методы: локальная оптимизация, эвристические процедуры, максимально учитывающие специфику решаемых задач, метод вектора спада, метод направляющих окрестностей, методы случайного поиска и другие [93]. Общий недостаток методов дискретной оптимизации заключается в том, что они работают с числом переменных до 100 [94]. Между тем задача технического оснащения производства продукции растениеводства относится к классу задач повышенной размерности. Таким образом, для решения поставленных задач оптимизации машинно-тракторного парка требуется разработка альтернативных подходов, некоторые из которых рассматриваются в главе 3.

1.2.2 Информационное обеспечение решения задач принятия решений в управлении сельскохозяйственным производством

При использовании СППР не существует универсальных решений. При обработке данных отдельно взятой организации не найти двух абсолютно одинаковых. В результате необходимо в лучшем случае адаптировать уже существующие программные решения к конкретным условиям, в худшем же создавать СППР с нуля. При этом возникает проблема, при которой необходимо упорядочить процесс разработки и как-то его распланировать. Для этого в различное время разработаны системы описания жизненных циклов ПО. Рассмотрим некоторые из них.[5, 6, 15, 36, 107]

Исторически одной из первых стала каскадная модель жизненного цикла (рисунок 5) [13, 21, 98, 165].

Определение требований

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Крепышев, Дмитрий Александрович

Выводы

При моделировании оптимального машинно-тракторного парка сельскохозяйственных организаций в результате расчетов большинства

146 методов получается нецелочисленное решение. Однако многие переменные на практике не могут иметь нецелочисленных значений (количество единиц техники, персонала и т. д.). В данной главе приведен метод поиска целочисленного решения, разработанный в соавторстве с Ю. И. Бершиц-ким и реализованный автором в разработанной модельной СППР специально для поиска оптимального целочисленного решения при моделировании машинно-тракторного парка сельскохозяйственных организаций.

Использование ТССП как основы разработки ПО позволило рассмотреть процесс создания ПО наиболее подробно и учесть множество алгоритмических, аппаратных и программных вариантов, й аргументированно выбрать из них на каждом этапе наиболее подходящий к сформулированным ТЭТ.

Созданная в результате сосредоточенная СППР позволила провести анализ технического оснащения отрасли растениеводства в отдельных-сельскохозяйственных организациях и Краснодарского края в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящей диссертационной работе, посвященной разработке тео-' ретических и практических аспектов синтеза системы поддержки принятия решений, для повышения эффективности управления сельскохозяйственными организациями получены следующие основные результаты:

- Проведен анализ текущего состояния информационного обеспечения, сельскохозяйственного производства, показавший отсутствие систем, позволяющих осуществить поддержку в принятии управленческого решения о техническом оснащении процесса производства растениеводческой продукции в соответствии с агротехнологиями, в условиях повышенной размерности, возможностью быстрой переориентации на другие хозяйства, технологии и т. д. Сделан вывод о необходимости разработки СППР, позволяющей, решать перечисленные задачи.

- В результате анализа известных СППР было выделено три составляющие: информационная, модельная, экспертная. В соответствии с зада-, чами исследования для разработки СППР приоритет был отдан информационной поддержке, в виде модельной СППР, для выбора альтернатив в формировании машинно-тракторного парка.

- Проведен теоретический анализ известных схем жизненного цикла программного обеспечения, показавший отсутствие механизма оценки соответствия разрабатываемого программного обеспечения требованиям заказчика и, как следствие, недостаточность этих подходов для синтеза СППР с требуемыми характеристиками. Показана необходимость использования системного подхода к процессу разработки СППР по, проектированию технического оснащения производства продукции растениеводства.

- В качестве базовой модели предметной области произвольной природы для использования при разработке СППР предложено использовать конструкты, согласно Л. С. Болотовой, состоящие из: объектов действия, субъектов действия, атрибутов.

- Использование конструктов позволило показать экспоненциальную сложность проектирования вообще и информационных систем в частности. Для упрощения процесса синтеза рекомендовано использование-универсальной теории системно-структурного проектирования Ю. И. Лыпаря.

- В качестве математического аппарата для описания и (или) изменения технических, технологических, • экономических, экологических, эргономических требований в процессе синтеза предложено использовать аппарат теории категорий. Показано, что синтез нового объекта можно представить в виде поиска одного из слоев расслоенной категории с эффективным контекстом, удовлетворяющим ТЭТ. Каждое из значений ТЭТ может быть реализуемым (тождественно истинным) или реализу-* емым в рамках, определенных контекстом.

- Показано, что процессы принятия решений (в том числе и по синтезу программного обеспечения) сводятся к необходимости решения многокритериальной задачи, состоящей из порядка 16 основных задач си-^ стемного анализа, которые на практике решаются в ограниченном варианте и в определенном порядке, в соответствии с целью.

- Анализ одной из наиболее известных теорий решения многокритериальных задач - теории Парето, аксиоматизированной Д.В. Ногиным, показал, что аксиоматический подход может использоваться для решения задач системного анализа известной системы и позволяет дать замкнутое описание. Но использование аксиоматического подхода для описания процесса синтеза не позволяет учесть динамический характер изменения ТЭТ в процессе синтеза.

- В качестве основы для описания синтезируемых систем предложено использовать не аксиомы, а утверждения, представляющие собой рабочие гипотезы, которые могут динамически изменяться в процессе синтеза и изменения ТЭТ.

Разработано конструктивно-теоретическое обоснование теории системно-структурного проектирования в виде комплекса утверждений, позволяющее алгоритмизировать ее применение (в том числе и для синтеза моделей и систем поддержки принятия решений). Разработана общая методика прикладных системных исследований (в. соавторстве в ходе реализации гранта РФФИ №10-01-00070 а), объединяющая в одной схеме системный анализ, системных синтез и этапы прикладного системного анализа, детализированная автором для разработки модельной СППР проектирования технического оснащения производства продукции растениеводства в сельскохозяйственных организациях на основе математического программирования и систематического использования ТССП.

Разработана математическая модель для решения задачи оптимизации машинно-тракторного парка. В соавторстве с Ю. И. Бершицким пред-, ложен и реализован автором алгоритм приведения решения к целочисленному. Разработан комплекс информационных моделей в виде конструктов для описания производственных процессов в сельском хозяйстве, что^ необходимо для использования в СППР и адекватного отображения предметной области. - На основе систематического использования ТССП разработана модельная СППР, позволяющая решать задачи технического оснащения производства продукции растениеводства, быстро перенастраиваться-под новые организации, агротехнологии, комплексы машин и т. д. в условиях повышенной размерности, что соответствует реальному производственному процессу.

- На основе систематического использования ТССП кратко проиллюстрирован процесс разработки модельной СППР «Система поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных организаций». Рассматриваемая идеология разработки предлагается в качестве основы для создания ПО, соответствующего требованиям конкретных пользователей.

- На модельной сельскохозяйственной организации проведен сравнительный анализ использования имеющегося машинно-тракторного парка, показавший эффективность использования разработанной

СППР.

- Проведенный посредством разработанной модельной СППР анализ инновационного проекта технико-технологической модернизации растениеводства Краснодарского края с применением техники отечественного производства показал возможный чистый дисконтированный доход - 37181 млн. руб. При этом его внутренняя норма доходности равна 47,2 %, а дисконтированный срок окупаемости инвестиций составляет 2,9 года. Также представлен положительный чистый дисконтированный доход проекта на базе импортных средств механизации - 12 633 млн. руб. Расчеты показали также, что рентабельность рассматриваемого проекта уменьшается с 47,2 % до 16,6 %, а срок окупаемости инвестиций возрастает до 7,1 года.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Крепышев, Дмитрий Александрович, 2012 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акоф Р. Л. Общая теория систем и исследование систем как про-' тивоположные концепции науки о системах / Р.Л. Акоф // Общая теория систем; пер. с англ. В. Я. Алтаева и Э.Л. Наппельбаума. - М. : Мир, 1966. -С. 66-80.

2. Арбиб, М. Мозг машина и "математика / М. Арбиб. - М. : Наука,. 1968.-224 с.

3. Арнольд, В. И. Жесткие и мягкие модели / В.И. Арнольд. - М. : МЦНМО, 2008. - 32 с.

4. Артюхов, В.В. Общая теория систем: Самоорганизация, устойчивость, разнообразие, кризисы / В.В. Артюхов. - Изд. 2-е. - М.: Либроком, 2010.-224 с.

5. Басс, Л. Архитектура программного обеспечения на практике / Л. Басс,, П. Клементе,, Р. Кацман, - СПб. : Питер, 2006.

6. Бек, К. Экстремальное программирование СПб / Бек, К - СПб : Пи-, тер, 2002.

7. Вениаминов, А. М. Алгебраические методы в теории баз данных и представления знаний / А. М. Беньяминов. - М.: Научный мир, 2003. - 184 с.

8. Бершицкий, Ю.И. Математическая модель частично-целочисленного линейного программирования для определения оптимальной потребности товаропроизводителей в сельскохозяйственной технике / Ю. И. Бершицкий, Ю. К. Кастиди, С. А. Кацко // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - Вып. № 6 (27). - Краснодар, 2010. -С. 7-10.

9. Бершицкий, Ю. Информационно сложные задачи дискретного программирования повышенной размерности / Ю. И. Бершицкий, Д.А. Крепышев, К.Н. Горпинченко // Труды XV Международной научно-

практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении». - Санкт-Петербург, 2011. - С. 139-143.

10. Бершицкий, Ю.И., Нечаев, В.И., Горячев Ю.О., Бондаренко В.В. Расчет технико-экономических характеристик машинно-тракторного парка сельхозпредприятий. РОСПАТЕНТ. Свидетельство № 2006611933.

11. Болотова, JI. С. Концептуальное проектирование модели предметной области при помощи программных систем разработки баз знаний для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / JI. С. Болотова, В. А. Смольянинова, С. С. Смирнов // Наукоемкие технологии : науч.-

техн. журн. - 2009. - Т. 10.-№ 8.-С. 28-36.

12. Боровская, М.А. Методика оценки проектов на основе набора сравнительных критериев / М.А. Боровская, М.А. Масыч, Т.В. Федосова // Инновационные технологии в экономике и управлении. - Таганрог : Изд-

во ТТИ ЮФУ. - 2010. - № 9 (10). - С. 20-31.

13. Боэм, Б. Характеристики качества программного обеспечения / Б. Боэм, Дж. Браун, X. Каспар [и др]. - М.: Мир, 1991.

14. Брауде, Э. Дж., Технология разработки программного обеспечения. - СПб. : Питер, 2004.

15. Винер, Н. Кибернетика или управление и связь в животном и

машине / Н. Винер. - М. : Сов. Радио, 1968.

16. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ: учебник для вузов / В.Н. Волкова, A.A. Денисов. - М. : Изд. Юрайт, 2010. - 679 с.

17. Гатаулин, A.M. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве / А. М. Гатаулин, Г. В. Гаврилов [и др.]. - М. : Агропромиздат, 1990. - 432 с.

18. Горелова Г. В. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением Excel / Г.В. Горелова, И.А. Кацко. - Ростов на Дону. : Феникс, 2006. - 480 с.

19. Горелова, Г. В. Когнитивное моделирование в социально-экономических системах / Г. В. Горелова, Е. Н. Захарова. - Майкоп, 2010. -253 с.

20. Горелова, Г. В. Интеллектуализация решения информационно сложных задач дискретного программирования повышенной размерности: Интернет конференция по проблемам теории и практики управления // Управление большими системами : сб. науч. тр. (электронный ресурс) / Г.В. Горелова, Ю. И. Лыпарь, С. А.Кацко, Д. А. Крепышев (электронное научное периодическое издание) /Институт проблем управления им. В. А.

Трапезникова РАН.

21 ГОСТ Р-1999. ИТ. Процессы жизненного цикла программных

средств.

22. Григорьев, Ю.А. Банки данных / Ю. А. Григорьев, Г. И. Ре-

вунков. - Москва : МГТУ, 2002.

23. Емельянов, С. В. Многокритериальные методы принятия решений / С. В. Емельянов, О. И. Ларичев. -М.: Знание, 1985.

24. Зарубин, В. И. Организация системы антикризисного управления региональным АПК / В. И. Зарубин. - Ростов-на-Дону: изд-во «Терра», 2002.- 116 с.

25. Захаров, В. К. Электронные устройства автоматики и телемеханики : учебник для вузов / В. К. Захаров, Ю. И. Лыпарь . - 3-е изд., пере-раб. и доп. - Л. : Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1984. - 432 с.

26. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория / М. Интрилигатор. - М : Айрис-пресс, 2002. - 576 с.

27. Касти, Дж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы / Дж. Касти. - М.: Мир, 1982. - 216 с.

28. Кастиди, Ю. К. Экономическая эффективность обеспеченности товаропроизводителей краснодарского края сельскохозяйственной техни-

кой / Ю. К. Кастиди, Д. А. Крепышев // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - Выпуск № 1 (28) - 2011.

29. Кацко, И. А. К вопросу о современном состоянии и перспективах развития информационного обеспечения сельскохозяйственных предприятий / И. А. Кацко, Д. А. Крепышев // Труды КубГАУ. - № 53 (9).

30. Кацко И. А. Практикум по анализу данных на компьютере : учеб. пособие для вузов / И. А. Кацко, Н. Б. Паклин. - М. : изд-во «КолосС», 2009. - 278 с.

31. Кацко И. А. Этапы построения математических моделей для управления в социально-экономических системах / И. А. Кацко // Экономический вестник Ростовского государственного университета. - 2008. - Т.

1.-№1. С. 168-171.

32. Кацко И. А. Этапы прикладных системных исследований - основа интеллектуализации процесса принятия решений./ И. А. Кацко, Д. А. Крепышев //Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. - № 6 (39). - Ростов-на-Дону, 2010. - С. 89-93.

33. Кацко, И.А Элементы теории многокритериальных решений в системных исследованиях / Кацко И.А., Крепышев Д.А., Сенникова А.Е. // Труды Кубанского государственного аграрного университета». - Вып. 5 (32).-2011.

34. Кацко, И. А. Формализация описания синтезируемого объекта в виде модели предметной области произвольной природы / И. А. Кацко, Д. А. Крепышев // Известия высших учебных заведений. СевероКавказский регион. Технические науки. - 2010. - Вып. 6. - С. 19-22.

35. Кацко, И. А. Этапы построения математических моделей для управления в социально-экономических системах / И. А. Кацко // Экономический вестник Ростовского государственного университета. - 2008. - Т. 1.-№ 1. С. 168-171.

36. Кларк, Э. М. Верификация моделей программ: Model Checking / Э. М. Кларк, О. Грамберг, Д. Пелед. - М. : МЦНМО, 2002.

37. Клини С. К. Введение в метаматематику / С. К. Клини. - М.: ЛИБРОКОМ, 2009. - 526 с.

38. Кнут, Д. Искусство программирования. Т. 1. Основные алгоритмы / Д. Кнут. 3-е изд.: пер. с англ. - М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. -720 с.

39. Колмогоров А. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М. Наука, 1986 г. 534с.

40. Коберн А. Современные методы описания требований к системам / А. Коберн. - М.: Лори, 2002.

41. Кочетов, Ю. А. Методы локального поиска для дискретных задач размещения : автореф. дис. на соиск. уч. степ. канд. физ.-мат. наук / Ю. А Кочетов; Ин-т математики им. С. Л. Соболева СО РАН. - Новосибирск, 2009.

42. Крепышев Д. А. Разработка системы поддержки принятия решений технического оснащения производства продукции растениеводства на основе теории системно-структурного проектирования // Труды всероссийской научно-практической конференции статистика и прикладные исследования- Краснодар:КубГАУ, 2011 -С. 131-146

43. Кульба В. В. Информационные процессы и информационное управление // Человеческий фактор в управлении : сб. ст. ИПУ РАН под ред. Н. А. Абрамовой, К. С. Тинсберга, Д. А. Новикова [и др.]. - М. : Ком-Книга, 2006. - 496 с.

44. Кун Т. Структура научных революций / Т. Кун. - М. : Прогресс, 1977.

45. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники.

Сер. Техническая кибернетика. Т. 21 / О. И. Ларичев, А. В. Петровский. -

М. : ВИНИТИ, 1987.-С. 131-164.

46. Ларичев, О.И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта / О. И. Ларичев // Сборник трудов ВНИИСИ. - № 10. - 1990. - С. 3-9.

47. Ларичев, О. И. Объективные модели и субъективные решения

/О. И. Ларичев. -М. : Наука, 1987.

48. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений, а также

хроника событий в Волшебных Странах: учебник /О. И. Ларичев - М.: Логос, 2000. - 296 с.

49. Ларичев, О. И. Качественные методы принятия решений / О. И.

Ларичев, Е. М. Мошкович. -М. : Наука. Физматлит, 1996.

50. Леффингуэлл, Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход / Д. Леффингуэлл, Д

Уидриг. - М.: Вильяме, 2002.

51. Липаев, В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств / В.В. Липаев. - М. : Синтег, 2003.

52. Лыпарь, Ю. И. Системное проектирование и управление портфелем ценных бумаг / Ю. И. Лыпарь, Д. А. Крепышев //Новые технологии.. -2010. -№ 3.

53. Лыпарь Ю. И. Системное проектирование. Функциональный и структурный аспекты / Ю.И. Лыпарь // Сборник статей, посвящённый 50-летию секции «Кибернетика». Изд-во «Политехника», 2006. С. 217-238.

54. Лыпарь, Ю. И. Синтез баз знаний аналоговых электронных устройств / Ю. И. Лыпарь // Континуальные и алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике: труды междунар. конф. Т. 3. - Ульяновск, 2006. - С. 120-28.

55. Лыпарь, Ю. И. Автоматизация проектирования избирательных усилителей и генераторов / Ю. И Лыпарь. - Л. ЛГУ, 1982.

56. Лыпарь, Ю. И. Системное проектирование. Функциональный и структурный аспекты / Ю. И. Лыпарь // Кибернетика и информатика: Сб. статей, посвященный 50-летию секции «Кибернетика»: изд-во «Политехника», 2006.- С. 217-238.

57. Лыпарь, Ю. И. Системное управление и проектирование портфелем ценных бумаг / Ю.И. Лыпарь, Д.А. Крепышев // Новые технологии. -№ 3. - Майкоп.: МГТУ, 2010. С. 75-78

58. Лыпарь, Ю. И. Системно-структурный синтез / Ю. И. Лыпарь // Системный анализ и принятие решений: словарь-справочник под общ. ред. В.Н. Волковой и В.Н. Козлова. - М.: Высш. школа, 2004. - С. 427-439 .

59. Лыпарь, Ю. И. Системный синтез структур электронных и электрических цепей (Часть 1) / Ю. И. Лыпарь // Электричество. - № 2. -2007.-С. 46-55.

60. Лыпарь, Ю. И. Схемотехника. Ч. 1: учеб. пособие для обучения студентов по направлению: «Системный анализ и управление» по дисциплине: Схемотехника / Ю. И. Лыпарь. - Изд-во «Политехника», 2006. - С. 217-238.

61. Лыпарь, Ю. И. Теория системно-структурного проектирования

- основа интеллектуализации разработки моделей и систем поддержки принятия решений: монография. / Ю.И. Лыпарь, И. А. Кацко., Г. Ф. Бер-шицкая: КГАУ. - Краснодар., 2010. - 49 с.

62. Лыпарь, Ю. И. Чувствительность, безусловная устойчивость и качество систем / Ю. И. Лыпарь: сб. статей, посвященный 50-летию секции «Кибернетика». - Изд-во «Политехника», 2006. - С. 239-253.

63. Лыпарь, Ю. И. Теория системно-структурного проектирования

- основа интеллектуализации разработки моделей и систем поддержки принятия решений / . Лыпарь, Ю. И., Кацко, И. А., Бершицкая, Г. Ф. -Краснодар, 2010.-49с.

64. Лыпарь, Ю. И., Принятие решений при многих критериях -системный подход / Ю.И. Лыпарь,, И. А. Кацко., Д. А. Крепышев //Инновационные технологии в экономике и управлении. - ЮФУ, 2012.

65. Лыпарь, Ю.И. Системное проектирование. Функциональный и структурный аспекты / Ю. И. Лыпарь // Сборник статей, посвящённый 50-летию секции «Кибернетика». - Изд-во «Политехника», 2006. - С.. 217238.

66. Лыпарь, Ю.И. Системный синтез структур электронных и электрических цепей. Ч. I / Ю. И. Лыпарь // Электричество. — 2007. - № 2.

67. Лыпарь, Ю.И. Системно-структурный синтез // В учеб.пособии «Системный анализ и принятие решений. Словарь-справочник под общ. Ред. В.Н. Волковой и В.Н. Козлова, М. : Высш. школа, 2004, стр. 427-439 .

68. Лыпарь, Ю. И. Чувствительность, безусловная устойчивость и качество систем // Сборник статей, посвящённый 50-летию секции «Кибернетика». - Изд-во «Политехника», 2006. С. 239-253.

69. Лябах, H.H. Нетрадиционные страницы менеджмента: учебник для вузов / H. Н. Лябах, А. Н. Лябах. - Ростов-на-Дону : БАРО-ПРЕСС, 2002.-208 с.

70. Марков, А. В. Гиперболический рост в живой природе и обществе / А. В. Марков, А. В. Коротаев. - M. : URSS, 2009. - 200 с.

71. Матвеева, Л. Г. Корпоративный потенциал региона (нормативный подход) / Л. Г. Матвеева // Экономическая система современной России. Концептуальные проблемы, приоритетные сферы, региональная специфика. - М. : ИВЦ «Маркетинг», 2001. - 184 с.

72. Моисеев, H.H. Предисловие к книге Орловского С. А. «Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации». - М. : Наука. 1981.

73. Муртаф Б. Современное линейное программирование / Б. Мур-таф. Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. - 224 е., ил.

74. Нгуен, М. X. Разработка и реализация численных методов решения оптимизационных задач большой размерности: автореф дис. на со-иск. уч. степ.канд. физ.-мат. наук / М. X. Нгуен.; Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН. - Москва, 2009.

75. Неймарк, Е. А. Адаптация оптимальных решений нестационарных комбинаторных задач с помощью популяционно-генетических методов: автореф. дис. на соиск. уч. степ. канд. техн. Наук / Е. А. Неймарк; НГУ им. Лобачевского. - Н. Новгород, 2008.

76. Ногин, В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. Изд. 2-е / В. Д. Ногин. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2005. -176 с.

77. Ногин, В.Д. Принятие решений при многих критериях: учеб.-метод. Пособие /В.Д. Ногин. - СПб.: изд-во «ЮТАС», 2007. - 104 с.

78. Ногин, В.Д. Проблемы сужения множества Парето: подходы к решению / В. Д. Ногин // Искусственный интеллект и принятие решений. -2008.-№1.-С. 98-112.

79. Пакет программ линейной оптимизации (ДИСО/ПК- ЛП). - М.: ВЦ АН СССР, 1988. - 61 с.

80. Паклин, Н.Б. Популяционно-генетические методы решения задач дискретной оптимизации повышенной размерности / Н.Б. Паклин, Д.А. Крепышев // Бизнес-аналитика. Вопросы теории и практики. Использование аналитической платформы БеёисЮг в деятельности учебных заведений: сб. материалов межвуз. науч.-практ. конф. - Рязань : Лаборатория баз данных, 2010. - С.1 26-133.

81. Паклин, Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ СВ) / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков. - СПб.: Питер, 2009. — 624 с.

82. Паклин, Н. Б. Интеллектуальные модели на основе гибридного генетического алгоритма с градиентным обучением лидера / Н. Б. Паклин,

М. А. Сенилов, В. А. Тененев // Искусственный интеллект. - Донецк :

Наука 1 осв1та. - 2004. - № 4. - С. 159-168.

83. Петровский, А.Б. Компьютерная поддержка принятия решений: современное состояние и перспективы развития / А. Б. Петровский //Системные исследования. Методологические проблемы: ежегодник. - № 24. 1995-1996. - М. : Едиториал УРСС Д.М. Гвишиани, В. Н. Садовского,

1996.-С. 146-178, -400 с.

84. Подиновский, В. В. Оптимизация по последовательно применяемым критериям / В. В. Подиновский, В. И. Гаврилов - М.: Сов. радио, 1975.- 192 с.

85. Подлазова, А. В. Генетические алгоритмы на примерах решения задач раскроя - А. В. Подлазова // Информационные технологии в

управлении. -№ 2. - 2008. - С. 57-63.

86. Пойа, Д. Математика и правдоподобные рассуждения / Д.

Пойа. - М. : Наука, 1975. - 464 с.

87. Поспелов, Д. А. Фантазия или наука: на пути к искусственному

интеллекту / Д. А. Поспелов -М.: Наука, 1982. - 224 с.

88. Поспелов, Д. А. Мышление и автоматы / Д. А. Поспелов, В. М.

Пушкин. -М.: Советское радио, 1972.

89. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: пер. с англ. / С. Рассел, П. Норвиг. - М. : изд. дом «Вильяме» , 2006. -1408 с.

90. Ройс, У. Управление проектами по созданию программного

обеспечения / У. Ройс. - М.: Лори, 2002.

91. Рокафеллар, Р. Выпуклый анализ / Р. Рокафеллар. - М. : Мир,

1973.-471 с.

92. Сараев, А. Д. Системный анализ и современные информационные технологии / А. Д. Сараев, О. А. Щербина //Труды Крымской академии наук. - Симферополь : СОНАТ, 2006. - С. 47-59.

93. Сергиенко, И. В. Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации / И. В. Сергиенко. - Киев : Наукова Думка, 1988.

94. Сигал, И. X Введение в прикладное дискретное программирование: модели и вычислительные алгоритмы / И.Х. Сигал, А. П. Иванова,-М. : ФИЗМАТЛИТ, 2002. - 240 с.

95. Скобцов, Ю. А. Основы эволюционных вычислений: учеб. пособие / Ю. А. Скобцов. - Донецк: ДонНИУ, 2008.

96. Смольянинова, В. А. Методическое и программное обеспечение процессов выявления и представления знаний в интеллектуальных системах принятия решений: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук / В. А. Смольянинова. - М.: МИРЭА, 2011. - 22 с.

97. Соммервилл, И. Инженерия программного обеспечения / И. Соммервилл. - М. : Вильяме, 2002.

98. Стаффорд, Б. Кибернетика и менеджмент / Б. Стаффорд. - М.: КомКнига, 2006. - 280 с.

99. Стефанюк В.Л. Теоретико-категорный подход к описанию динамических продукционных систем / В. Л. Стфанюк, А. В. Жожикашвили // Труды десятой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006. В 3-х т. Т. 1. - М. : Физмат-лит, 2006 - С. 77-82. .

100. Схрейвер, А. Теория линейного и целочисленного программирования. Т. 1 /А. Схрейвер. -М. : Мир, 1991. - 360 с.

101. Таненбаум, Э. Архитектура компьютера / Э. Таненбаум. - Питер, 2007. - 848 с.

102. Тарасенко, Ф.П. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф. П. Тарасенко. - М.: КНОРУС, 2010 - 224 с.

103. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. - Волгоград, 2009.- 127 с.

104. Токарев, Р. В. Модели формирования портфеля ценных бумаг / Р. В. Токарев, Ю. И. Лыпарь // Научно-технические ведомости СПбГПУ. -№ 1 (31).-2003.-С. 185-188.

105. Трахтенгерц, Э. А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений / Э. А. Трахтенгерц // АиТ. - 1995. - № 4. С. 3-52.

106. Тунеев, М. М. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства / М. М. Тунеев, В. Ф. Сухоруков. -М.: Финансы и статистика, 1986. - 141 с.

107. Урманцев Ю. А. Эволюционика, или общая теория развития систем природы, общества и мышления. Изд. 2-е / Ю. А. Урманцев. - М. : «Либроком», 2010. - 240 с.

108. Об обороте земель сельскохозяйственного назначения: Федеральный закон от 24 июля 2002 г. № 101-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации. - 2002 - .29 июля.

109. Федеральный закон от 7 июля 2003 года №112-ФЗ «О личном подсобном хозяйстве»

110. Чефранов, А. Г. Параллельное программирование / А. Г. Че-франов; ТРТУ. -2000. - 114 с.

111. Юдин, Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений. Изд. 2-е / Д. Б. Юдин. - М.: КРАСАНД, 2010. - 320 с.

112. Якобсон, А. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения / А. Якобсон, Г. Буч, Дж. Рамбо. - СПб. : Питер, 2002.

ИЗ. Algorithm for Flexible Flowshop Scheduling Problem // JSME International Journal Series C. - Vol. 48 (2005). - № 1. - P. 46-52._

114. Alter S. L. Decision support systems : current practice and continuing challenges / S. L. Alter. - Reading, Mass.: Addison-Wesley Pub., 1980.

115. Beck, K., et. Al Chrysler goes to «Extremes» Distributed Computing, 10/1998

116. Boehm, B. A Spiral Model of Software Development and Enhancement Computer / Boehm, B. A. - May 1988. - P. 61-72.

117. Bonczek, R. H. Foundations of Decision Support Systems / R.H. Bonczek, C. Holsapple, A. B. Whinston. - New York : Academic Press, 1981.

118. Chen, P. The Entity-Relationship Model: Toward a Unified View of Data ACM Transactions on Database Systems I (I) / Chen P. - March, 1976. -P. 8-46.

119. Cockburn A Selecting a Project's Methodology IEEE Software, 04/2000

120. Davis G. Management Information Systems: Conceptual Foundations, Structure, and Development / G. Davis. - New York : McGraw-Hill, 1974.

121. De Marco, T., Structured Analysis and System Specification A Yourdon Book, Yourdon Inc. / De Marco T. - NY, 1979.

122. Druzdzel, M. J. Decision Support Systems. Encyclopedia of Library and Information Science / M. J. Druzdzel, R. R. Flynn. - A. Kent, Marcel Dek-ker, Inc., 1999.

123. Durfee, E. H. Trends in cooperative distributed problem solving / E. H. Durfee., V. R. Lesser, Gorkill D. D. //IEEE Trans. Knowledge and Data Eng.

March. - V. 1,- 1989.-P. 63-83.

124. Edwards, J.S. Expert Systems in Management and Administration -Are they really different from Decision Support Systems? / J.S/ Edwards II European Journal of Operational Research/ - 1992. - Vol. 61. - P. 114-121.

125. Eom, H. Decision Support Systems Applications Research: A Bibliography (1971-1988) / H. Eom, S. Lee. // European Journal of Operational

Research. - 1990. - N 46. - P. 333-342.

126. Eom, S. B. Decision support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition / S. B. Eom // The International Journal of Management Science. - 1995.- 23, 5, October. —P. 511-523.

127. Findler, N.V. An examination of distributed planning in the world of air traffic control / N.V. Findler, R. Lo // J. Parallel Distributed Comput. - V.

3.- 1986.-P. 411-431.

128. Finlay, P. N. Introducing decision support systems / P. N. Finlay -Oxford, UK Cambridge, Mass., NCC Blackwell: Blackwell Publishers, 1994.

129. Ginzberg, M.I. Decision Support Systems: Issues and Perspectives / M.I. Ginzberg, E. A. Stohr // Processes and Tools for Decision Support / ed. by H.G. Sol.. - Amsterdam: North-Holland Pub.Co, 1983.

130. Golden B., Hevner A., Power D.J. Decision Insight Systems: A Critical Evaluation / // Computers and Operations Research. - 1986. - V. 13. -

N2/3,- P. 287-300.

131. Holland, J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems / J. H. Holland. - The University of Michigan Press, University of Michigan, Ann Arbor, 1975.

132. IEEE 1233-1998. Guide for Developing System Requirements

Specifications. - New York: IEEE, 1998.

133. IEEE 830-1998. Recommended Practice for Software Requirements

Specifications. - New York: IEEE, 1998.

134. ISO 9000:2000 Quality management systems. - Fundamentals and

vocabulary.

135. ISO 9004:2000 Quality management systems - Guidelines for performance improvements.

136. ISO/IEC 15288:2002, Systems engineering - System life cycle processes, 2002.

137. ISO/IEC 90003:2004 Software engineering - Guidelines for the application of ISO 9001:2000 to computer software.

138. ISO/IEC 9126-1:2001. Software engineering - Software product quality. - Part 1: Quality model.

139. ISO/IEC TR 9126-2:2003 Software engineering - Product quality -Part 2: External metrics.

140. ISO/IEC TR 9126-4:2004 Software engineering - Product quality -Part 4: Quality in use metrics.

141. Katsko, I. A. Die konstruktiv - theoretischeBegriindung der Theo-rieiiber die System - und Strukturprojektierung (TSSP) / I. A. Katsko, S. A. Katsko, JU.I. Lypar // Kybernetik@ Verlag, №3, ISSN: 2190-4146. - Hannover, 2010.

142. Keefer G. Extreme Programming Considered Harmful for Reliable Software Development. AVOCA Technical Report, 2002.

143. Keen P.G.W. Decision support systems: a research perspective. Decision support systems : issues and challenges. G. Fick and R. H. Sprague. -Oxford ; New York : Pergamon Press, 1980.

144. Kroll, The Spirit of the RUP. // www-106.ibm.com/developerworks/rational/library/content/RationalEdge/dec01/TheS piritoftheRUPDecOl.pdfManifesto for Agile Software Development

145. Miller, A. George The Magical Number Seven, Plus or Minus Two. // The Psychological Review. - 1956. - vol. 63 - P. 81-97.

146. MORITA H., SHIO N., "Hybrid Branch and Bound Method with Genetic Algorithm for Flexible Flowshop Scheduling Problem", JSME International Journal Series C, Vol. 48, No. 1 (2005), pp.46-52 .

147. Portmann, M.-C. Branch And Bound Crossed With GA To Solve Hybrid Flowshops / M.-C. Portmann, A. Vignier // European Journal of Operational Research. -1998. - V. 107. - № 2. - P. 389-400.

148. Proceedings of IEEE WESCON, pp. 1-9, August 1970. Переиздана: Proceedings of the 9th International Software Engineering Conference, Computer Society Press, pp. 328-338, 1987.

149. Randell В., Zurcher F.W Iterative Multi-Level Modeling: A Methodology for Computer System Design Proc. IFIP, IEEE CS Press, 1968.

150. Royce W.W. Managing the Development of Large Software Systems //ICSE '87: Proceedings of the 9th international conference on Software Engineering Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society Press (1987), p. 328—338.

151. Sarson. C. Structured Systems Analysis Englewood Cliffs / C. Sar-son, T. Gane, -NJ.: Prentice-Hall, 1979.

152. Simon, H. A. The new science of management decision. Englewood Cliffs / H. A. Simon. - N. Y., Prentice - Hall Inc., 1975.

153. Simonovic, A. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world / A. Simonovic, P. Slobodan // Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe. -Germany.-P. III. 3-13, 1994.

154. Slovic, P. Behaviorial decision theory / P Slovic., В Fichhoff., S. Lichtenstein // Annu. Phychol. Rev. - Vol. 28. - 1997.

155. Sowa J.F., Zachman J.A., Extending and Formalizing the Framework for Information Systems Architecture IBM Systems Journal, vol. 31, no. 3, pp. 590-616, 1992.

156. Sprague, R.H. A Framework for the Development of Decision Support Systems / R. H. Sprague // MIS Quarterly, 1980. - V. 4. - P. 1-26.

157. Williams L., Kessler R.R. , Cunningham W. , Jeffries R. Strengthening the Case for Pair Programming IEEE Software 4/2000.

158. Yourdon E., Modern Structured Analysis Prentice Hall, 1988.

159. Zachman J.A., A Framework for Information Systems Architecture IBM Systems Journal/ J. A. Zachman. - Vol. 26/ - No. 3. - P. 276-292, 1987.

Электронные ресурсы удаленного доступа

160. Горелова, Ю.И. // Интернет-конференция по проблемам теории и практики управления (Электронный ресурс) / Ю. И. Горелова, С. А. Лы-парь, И. А. Кацко, Д. А. Крепышев. - Электр, текстовые данные. URL: http://ubs.mtas.ru/forum/index.php7P AGE_NAME=message&FID=5&TID=449 &MID= 1181 #message 1181.

161. Кулямин, B.B. Технологии программирования. Компонентный подход БИНОМ. Лаборатория знаний (Электронный ресурс) / В. В. Кулямин; Интернет-университет информационных технологий - Режим доступа: http : //www, intuit.ru/department/se/comppro g/, 2006.

162. Система поддержки принятия управленческих решений «КУРС» (Электронный ресурс) - Режим доступа: http ://www. curs .ru/services/kurs. shtml.

163. 1С:Предприятие 8. Управление сельскохозяйственным предприятием [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. 1 c.nj/news/info.isp?id=9060.

164. 1С предприятие 8. Управление сельскохозяйственным предприятием [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www. lc.ru/news/info .jsp?id=9060

165. ИАС «АгроХолдинг» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. 1 cps.ru/help 15 .html.

166. Петрухин В. А., Методы и средства инженерии программного обеспечения [Электронный ресурс] / В. А. Петрухин, Е. М. Лаврищева. -Режим доступа: http://www.intuit.rU/department/se/swebok/5/swebok_5.html.

167. Конюшенко, Е. К. Выбор системы электронного документооборота: взгляд заказчика [Электронный ресурс] / Е. К. Конюшенко. - Режим доступа: Ь11р:/А\я\^.к1е1к.ш/Ьо55/?59543.

168. Обзор систем документооборота [Электронный ресурс]. - Режим доступа: ЬЦр://рго^гезоА.ш/аг11с1ез?М=5&а1ё=82.

169. Орлик С. Модели жизненного цикла программного обеспечения (Электронный ресурс) / С. Орлик. - Режим доступа: http://swebok.sorlik.ru/software Месус1е models.html.