Разработка методик и средств решения рейтинговых задач в организационных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Бураков, Дмитрий Петрович

• Бураков, Дмитрий Петрович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бураков, Дмитрий Петрович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ УПОРЯДОЧЕНИЯ ОБЪЕКТОВ.

1.1. Характеристика проблемы.

1.2. Обзор методов многокритериального упорядочения объектов.

1.2.1.Методы, основанные на отношении доминирования.

1.2.2.Методы многокритериальной теории полезности.

1.2.3.Методы, основанные на парных сравнениях.

1.3. Обзор существующих систем многокритериального оценивания.

1.4. Общая модель упорядочения объектов.

1.5. Постановка задачи диссертационного исследования.

1.6. Выводы по главе.

Глава 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ С ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СТРУКТУРОЙ.

2.1. Требования к модели предметной области.

2.2. Методика структурирования пространства признаков.

2.3. Решение проблемы взаимозависимости признаков.

2.3.1.0ртогонализация базиса линейного пространства.

2.3.2.Упорядочение объектов в ортонормированном базисе признаков.

2.4. Экспериментальное исследование ортогонализации.

2.4.1.Исходные данные.

2.4.2. Влияние ортогонализации пространства признаков на упорядочение объектов.

2.4.3.Влияние очерёдности ортогонализации признаков на результаты упорядочения объектов.

2.5. Определение значимости критериев в признаковом пространстве.

2.5.1.Влияние структуры иерархии на значимость критериев.

2.5.2.0беспечение равноценности критериев в кластерах.

2.5.3.Обеспечение равноценности первичных критериев.

2.5.4.Экспертная оценка значимости критериев.

2.5.5.Перераспределение приоритетов в иерархии критериев.

2.6. Использование весовых коэффициентов для учёта зависимости критериев.

2.7. Выводы по главе.

Глава 3. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ ЛИНЕЙНОЕ УПОРЯДОЧЕНИЕ ОБЪЕКТОВ.

3.1. Упорядочение на основе отношения доминирования Парето.

3.2. Свойства многокритериальных функций полезности.

3.2.1.Виды многокритериальной функции полезности.

3.2.2.Свойства функции полезности одного признака.

3.2.3.Влияние весовых коэффициентов функции полезности на упорядочение объектов.

3.2.4.Соответствие МФП отношению доминирования Парето.

3.2.5.Уровни безразличия МФП.

3.2.6.Различающие свойства МФП.

3.2.7.Влияние диапазонов нормирования признаков на порядок значений

3.2.8.Отличительные свойства МФП.

3.3. Оценка устойчивости рейтинга объектов.

3.4. Методика многокритериального линейного упорядочения.

3.5. Выводы по главе.

Глава 4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СИСТЕМА РЕЙТИНГОВОГО ОЦЕНИВАНИЯ ОБЪЕКТОВ.

4.1. Требования к инструментальной системе.

4.2. Структура данных системы СВИРЬ.

4.3. Реализация задач многокритериальной оптимизации.

4.4. Общая функциональность и структура системы СВИРЬ.

4.5. Средства автоматизации ввода данных.

4.5.1.Модуль связи с табличным процессором Excel.

4.5.2.Модуль доступа к реляционным базам данных.

4.6. Управление весовыми коэффициентами в иерархии критериев.

4.7. Анализ результатов.

4.7.1.Отображение графа доминирования.

4.7.2. Представление значений выбранного признака в виде графика функции.

4.7.3.Показ долей вклада признаков в оценку выбранного объекта.

4.7.4. Сопоставление двух рейтингов одинаковых объектов.

4.7.5. Вычисление корреляционной зависимости двух векторов.

4.7.6.Реализация модуля графического анализа результатов.

4.8. Выводы по главе.

Глава 5. ТЕХНОЛОГИЯ РЕШЕНИЯ РЕЙТИНГОВЫХ ЗАДАЧ НА СИСТЕМЕ СВИРЬ.

5.1. Проектирование многокритериальной системы оценивания.

5.2. Многокритериальное оценивание объектов.

5.2.1.Сбор исходных данных.

5.2.2.Контроль достоверности исходных данных.

5.2.3.Обеспечение сохранности исходных данных.

5.2.4.Создание модели-экземпляра.

5.2.5.Формулирование задачи оценивания.

5.2.6.Решение задачи оценивания.

5.2.7.Представление и анализ результатов оценивания.

5.3. Решение практических рейтинговых задач.

5.3.1 .Оценка кафедр университета.

5.3.2. Анализ эффективности управления ОАО «РЖД» за период 20032005 г.г.

5.3.3.Оценивание структурных подразделений Октябрьской железной дороги

5.4. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методик и средств решения рейтинговых задач в организационных системах»

В последнее время актуальность решения рейтинговых задач в организационных системах существенно возросла. Это связано с совершенствованием кадровой политики, развитием сферы потребления, принятием обоснованных решений во всех областях государственной и частной деятельности.

Ранжирование подразделений, организаций, работников имеет целью повышение мотивации их деятельности. К лучшим и худшим из них применяются меры материального и морального стимулирования труда. Ранжирование товаров и услуг в сфере потребления имеет целью поиск лучших вариантов. Выбор наилучших решений во всех областях государственной и частной деятельности также может рассматриваться как решение рейтинговой задачи.

Решение рейтинговых задач осуществляется практически в любых организациях с целью оценивания их структурных подразделений, работников и пр. При этом в большинстве случаев постановкой и решением рейтинговых задач занимаются работники, не имеющие глубоких знаний в области принятия решений. По этой причине они допускают ошибки, дискредитирующие доверие к получаемым результатам.

Между тем, в теории принятия решений накоплен значительный арсенал научных методов упорядочения объектов в пространстве признаков. В той или иной степени они относятся к одной их 2-х групп методов - векторной или скалярной оптимизации. Первая группа методов основывается на упорядочении объектов на основе отношения доминирования признаков. В их развитие внесли вклад такие учёные как Б. Руа, В.В. Подиновский, В.Д. Ногин. Упорядочение объектов на основе качественных значений признаков сформировалось в направление вербального анализа решений (ВАР), развитого в трудах академика О.И. Ларичева и представителей его школы -А.Б. Петровского и др.

Методы скалярной оптимизации основаны на преобразовании задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной оптимизации с применением многокритериальной функции полезности. Изучаемые в рамках этого направления вопросы были оформлены в многокритериальную теорию полезности (МТП). В трудах Дж. фон Неймана, О. Моргенштерна был разработан аксиоматический подход и сформулированы основные направления исследований МТП, развитые затем в трудах X. Райфа, Р. Кини, П. Фишберна, У. Армстронга, С.В. Емельянова, Н.В. Хованова и других. Одним из способов преобразования задачи многокритериальной оптимизации в задачу однокритериальной оптимизации без явного применения функций полезности является метод анализа иерархий, предложенного Т. Саати, и развивавшегося в трудах А.В. Андрейчикова, В.Г. Тоценко и других. В основе этого метода лежит использование сопоставительных оценок объектов по критериям с применением матриц парных сравнений. Свойства матриц парных сравнений изучали Б.Г. Миркин, М. Кенделл и др.

Как показывает опыт, методы векторной оптимизации позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации обладают обратными свойствами. Очевидно, что усилению преимуществ должно способствовать совместное применение этих методов, что придало бы системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

Важным фактором в решении рейтинговых задач является достоверность получаемых оценок. Для её достижения необходимо повышать адекватность модели оценивания, осуществлять контроль достоверности на всех этапах оценивания, выявлять и анализировать факторы, влияющие на оценки объектов. Особую значимость эти аспекты 6 оценивания приобретают для организационных систем. Поскольку имеющиеся методы и средства не предназначены для упорядочения объектов, характеризующихся большим количеством признаков, весьма актуальной является задача разработки методического и программного обеспечения для решения таких задач. Инструментальная система, предназначенная для решения рейтинговых задач должна обладать соответствующими средствами поддержания адекватности модели. Помимо этого эта система должна быть технологичной, иметь удобный интерфейс и быть совместимой с современными информационными системами общего назначения.

Цель работы и задачи исследования. Целью работы является разработка методического и программного обеспечения для решения рейтинговых задач в организационных системах, характеризующихся большим числом признаков. Для этого в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ существующих методов упорядочения объектов и реализующих их программных систем.

2. Разработка обобщенной модели многокритериального упорядочения объектов в пространстве признаков.

3. Разработка методики обнаружения статистических зависимостей признаков в модели оценивания объектов и их учёта или устранения.

4. Разработка методики анализа и задания весовых коэффициентов в сложных иерархических системах признаков.

5. Разработка методики линейного многокритериального упорядочения объектов.

6. Разработка инструментальной среды рейтингового оценивания для решения актуальных рейтинговых задач в сфере образования и транспорта.

Методы исследования. Для исследований в работе использовались методы системного анализа, теории множеств, теории графов, линейной алгебры и математической статистики.

Объектом исследования в диссертации являются организационные системы.

Предметом исследования являются методы и средства решения рейтинговых задач с целью их использования в управлении организационными системами.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Обобщенная модель многокритериального упорядочения объектов в пространстве признаков.

2. Методика обнаружения статистических зависимостей признаков в модели оценивания объектов и их учёта или устранения.

3. Методика анализа и задания весовых коэффициентов в сложных иерархических системах признаков.

4. Методика линейного упорядочения объектов.

5. Инструментальная среда для рейтингового оценивания объектов, обладающих иерархической структурой признаков.

Научной новизной обладают:

1. Обобщенная модель, объединяющая методы отбора и упорядочения объектов как относительно экстремальных значений признаков (идеального объекта), так и относительно желаемых значений.

2. Методика обнаружения и устранения статистических зависимостей между признаками в модели оценивания объектов, ранее не применявшаяся при решении рейтинговых задач.

3. Методика назначения весовых коэффициентов в совокупности признаков большой размерности путем задания весов в не пересекающихся группах признаков. Методика отличается от предложенных ранее использованием коэффициента структурной значимости признака, используемого для корректировки весовых коэффициентов, назначенных экспертами.

4. Методика линейного упорядочения объектов, основанная на совместном использовании методов векторной и скалярной оптимизации и отличающаяся от других подходов оценкой диапазонов варьирования рангов для каждого объекта на основе чисел доминирования.

Достоверность научных положений и выводов обеспечивается экспериментальными доказательствами основных положений работы и практической апробацией предложенных методов и моделей на реальных данных при решении практических задач на инструментальной системе СВИРЬ.

Практическая значимость состоит в использовании полученных результатов на практике для оценки эффективности работы железных дорог, определения рейтинга структурных подразделений Октябрьской железной дороги, определения рейтинга кафедр Омского, Петербургского, Уральского, Самарского, Иркутского и Московского государственных университетов путей сообщения, а также в учебном процессе, что подтверждено соответствующими документами о внедрении.

Внедрение результатов:

1. Программно-методический комплекс определения рейтинга кафедр университета внедрён в Омском (акт внедрения от 05.06.07), Петербургском (акт внедрения от 13.06.07), Уральском (акт внедрения от 14.06.07), Самарском (акт внедрения от 18.06.07), Московском (акт внедрения от 19.06.07) и Иркутском (акт внедрения от 25.06.07) государственных университетах путей сообщения.

2. Методика оценки эффективности работы железных дорог России (филиалов ОАО «РЖД») на системе выбора и ранжирования СВИРЬ (акт внедрения от 26.06.2007)

3. Оценивающая экспертная система определения рейтинга структурных подразделений Октябрьской железной дороги (филиал ОАО «РЖД») по итогам выполнения планов (акт № ННрэ-5т/137 от 08.06.2007)

4. Специализированная версия инструментальной системы СВИРЬ используется в ПГУПС для лабораторных работ в курсах «Теория принятия решений» и «Основы САПР» (акт внедрения от 27.06.2007).

Апробация работы. Результаты исследований докладывались на студенческих конференциях «Неделя науки» (ПГУПС, 2001-2007 гг.) и «Научная сессия МИФИ» (МИФИ, 2002 и 2006 гг.); Санкт-Петербургской конференции «Региональная информатика» (2002, 2004 и 2006 гг.); международных конференциях «Мягкие вычисления и измерения (SCM)» (2003 и 2007 года), «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур (ICAM)» (2004 год), «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе (IT+S&E)» (2005, 2007 гг.), «Интеллектуальные системы и САПР (IEEE AIS и CAD)» (2005,2006 гг.).

Публикации. По материалам диссертационной работы имеется 21 публикация, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 5-ти глав с краткими выводами, заключения, списка литературы, включающего 78 наименований и 3-х приложений. Основная часть работы изложена на 170 страницах, включающих 45 рисунков и 10 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Бураков, Дмитрий Петрович

5.4. Выводы по главе

1. Разработана технология решения рейтинговых задач на инструментальной системе СВИРЬ, включающая все этапы разработки модели, формулирования задачи и анализа результатов.

2. Раздельное хранение модели оценивания и настроек раешаемых задач позволяет многократно использовать построенную модель для оценивания объектов различными методами.

3. Технология предусматривает автоматизированный ввод информации из системы подготовки и контроля исходных данных.

4. Задача оценивания кафедр университета имеет следующую размерность: 67 первичных показателей, 55 критериев, 5 уровней дерева, 33 кафедры. Задача внедрена в 6 транспортных вузах.

5. Система СВИРЬ использовалась для решения задачи анализа эффективности управления ОАО «РЖД». Рассчитывался рейтинг железных дорог на основе оценки динамики 63 показателей, сгруппированных в 7 разделов.

6. Для Управления Октябрьской железной дороги разработана и внедрена методика решения задачи определения рейтинга структурных подразделений по итогам выполнения планов. Для получения рейтинга используется мультипликативная функция полезности, использующая отклонения фактических значений показателей от плановых заданий, приведённые к процентной шкале.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ существующего состояния в области решения рейтинговых задач показал с одной стороны их большую востребованность в организационных системах, а с другой стороны - применение для их решения, как правило, эвристических методов, не гарантирующих достоверность получаемых результатов. Многие реальные задачи имеют высокую размерность, определяемую десятками, а то и сотнями оцениваемых объектов и характеризующих их признаков. Эта особенность задач предъявляет высокие требования не только к их автоматизации, но и к выбору наиболее эффективного метода определения рейтинга объектов.

Анализ методов многокритериальной оптимизации выявил особенности методов векторной и скалярной оптимизации. Первые позволяют получить достоверные оценки объектов в пространстве признаков благодаря отсутствию субъективизма, присущего человеческому фактору, но не обеспечивают, в общем случае, линейного упорядочения объектов и плохо приспособлены для решения задач с использованием большого числа признаков. Методы скалярной оптимизации позволяют получить линейный порядок объектов, однако они используют субъективную и неточную информацию, такую, как весовые коэффициенты критериев. На основе анализа был сделан вывод о том, что совместное применение этих методов, объединяющее их преимущества, придаст системе оценивания новые (эмеджентные) свойства.

В процессе диссертационных исследований были получены следующие теоретические результаты, выносимые на защиту:

1. Обобщенная модель многокритериального упорядочения объектов в пространстве признаков.

2. Методика обнаружения статистических зависимостей признаков в модели оценивания объектов и их учёта или устранения.

3. Методика анализа и задания весовых коэффициентов в сложных иерархических системах признаков.

4. Методика линейного упорядочения объектов.

Анализ известных из литературы систем, используемых для автоматизации решения рейтинговых задач, показал с одной стороны их неспособность решать задачи высокой размерности, а с другой стороны - их ориентацию на единственный метод многокритериальной оптимизации. Поэтому было принято решение о разработке новой инструментальной системы, лишённой этих двух основных недостатков. Инструментальная система СВИРЬ, разработанная для решения практических задач, обладает следующими основными свойствами:

1. Инвариантна относительно предметной области;

2. Поддерживает создание и редактирование иерархически организованных моделей оценивания;

3. Автоматизирован ввод больших массивов исходных данных;

4. Содержит набор различных методов упорядочения и позволяет использовать их для решения разных задач на одной модели оценивания;

5. Содержит подсистему анализа модели оценивания и результатов упорядочения.

Использование системы СВИРЬ для решения практических задач, подтверждённое актами о внедрении, проиллюстрировало её соответствие предъявляемым к ней требованиям и эффективность применения. Последняя выражается в экономии времени на создание и отладку модели и проведение многочисленных экспериментов по отбору и упорядочению объектов. Удачная архитектура и функциональность системы позволила расширить её для решения задач многокритериальной идентификации, используемых при построении оценивающих экспертных систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бураков, Дмитрий Петрович, 2007 год

1. Codd E.F. A relational model of Data for Large Shared Databanks, Communications oh the ACM, June 1970, pp. 377-387.

2. Harker P.T. Incomplete Pairwise Comparisons in the Analytic Hierarchy Process // Math. Modeling. -1987. -9, N 11. -P. 837-848.

3. Mikoni S. Method of choice by approximation to a pattern //Proceedings of Conf. NITE'2000, Minsk: Belarus State Economic University, 2000, pp. 156-159.

4. Roy B. Problems and methods with multiple objective functions /Math/ Programming. Nord-Holland Publish. Company. Amsterdam: 1972. Vol.1, № 2 P. 239-266.

5. Азаров M.B. Методика идентификации индивидуальных предпочтений лица, принимающего решения. //Дисс. . канд. тех. наук: 05.13.01 М.: РГБ, 2005 (из фондов Российской государственной библиотеки), 141с.

6. Айзерман М.А., Малишевский А.В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. Автоматика и телемеханика, 1982, №2, с. 6583.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 464 с.

8. Батыршин И.З., Скворцов В.В. О полезностной интерпретации функции принадлежности //Модели выбора альтернатив в нечеткой среде /Тезисы докладов межреспубликанской научной конференции Рига, 1984.-С. 100-102.

9. Бортановский А.С., Пантелеев А.В. Линейная алгебра в примерах и задачах. М: Высшая школа, 2005, 590 с.

10. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: Советское радио, 1964.

11. П.Дегтярев В.Г. и др. Математические методы оптимизации. JI: ВМА, 1977, 502 с.

12. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986.

13. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: «Братство», 1994.

14. Каазик Ю.Я. Математический словарь. Таллин: «Валгус», 1985.

15. Кац М., Улам С. Математика и логика. Ретроспектива и перспектива. -М.: Мир, 1971,250 с.

16. Кенделл М. Ранговые корреляции. М.: Статистика, 1975.

17. Кини P.JL, Райфа Г. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

18. Ковалёв В.И., Ледяев А.П., Микони С.В., Якубчик П.П. Система оценки деятельности кафедр университета // Alma mater: Вестник высшей школы, 2002, №1, с. 17-22.

19. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Математическая логика. М.: КомКнига, 2006. - 240 стр.

20. Кухаренко JI.A., Малошевский С.Г. Математическая статистика: Учебное пособие, СПб: Пе-тербургский ин-т инж. ж.-д. трансп., 1993.

21. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006, 181 с.

22. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. М: Наука, 1979. -200 с.

23. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в волшебных странах. М.: Логос, 2000.

24. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.-М.: Физматлит, 1996.

25. Микони С.В. Теория и практика рационального выбора. М.: Маршрут, 2004.

26. Микони С.В. Методы мягкого выбора // Труды конф. КИИ-2000, том 2. -М.: Изд-физ.мат.лит-ры, 2000, с.472-479.

27. Микони С.В. Универсальный решатель задач выбора // Труды конф.ШЕЕ AIS'04 и CAD-2004, Дивноморское, 3-10.09. 2004, М: Наука, Физматлит, 2004, с. 311-318.

28. Микони С.В. Элементы дискретной математики. Учебное пособие. -СПб.гПГУПС, 1999, 124 с.

29. Микони С.В., Киселев И.С. Универсальный алгоритм расчёта приоритета сущностей для разных типов предпочтений. Сборник докладов междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM'2005,27-28. 06.2005, СПб: СПбГЭТУ, Том 1, с.291-296.

30. Миллер Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. В кн.: Инженерная психология. -М.: Прогресс, 1964, С. 192-225.

31. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. - 256 с.

32. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков. М.: Статистика, 1976. -166 с.

33. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели: Пер. с англ. М.: Мир, 1991. - 464 с.

34. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970.

35. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002.

36. Ногин В.Д. Границы применимости распространенных методов скаляризации при решении задач многокритериального выбора //Методы возмущений в гомологической алгебре и динамика систем: Межвуз. сб. науч. тр. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2004, с. 59-68.

37. Ногин В.Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свёртки критериев //Журнал вычислительной математики и математической физики, 2004, т. 44, № 7, с. 1259-1268.

38. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

39. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск: Издетельство научно-технической литературы, 1997

40. Петров А.В., Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.: Изд-во РГАПС, 2000,241 с.

41. Петровский А.Б. Групповой вербальный анализ решений: подход теории мультимножеств //Труды конф. САИТ-2005. Переславль-Залесский, 1216.09.2005.

42. Петровский А.Б. Упорядочение и классификация объектов с противоречивыми признаками //Новости искусственного интеллекта, 2003, №4, с. 34-43.

43. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с однородными равноценными критериями //Журнал вычислительной математики и физики, 1975, Т. 15, № 2, с. 130-141.

44. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007.

45. Подиновский В.В. Многокритериальные задачи с упорядоченными по важности критериями // Автоматика и телемеханика, 1976,2, 118-127.

46. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Советское радио, 1975.

47. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.

48. Райфа Г. Анализ решений. -М.: Наука, 1977г.

49. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977г.

50. Рахманова И.О. Методы и модели интеллектуальной поддержки группового принятия решений в сложных организационно-технических системах //Информационные технологии и интеллектуальные методы. -СПб.: СПИИРАН, 1996, -С.6-21.

51. Саати Т.Л., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991.

52. Саймон Г. Наука об искусственном. М.: Мир, 1972.

53. Сорокина М.И. Вклад признака в общую оценку объекта при использовании произвольных функций полезности //Известия ПГУПС -СПб.: ПГУПС, 2006 Вып. 3(8), с. 144-150.

54. Тоценко В. Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Киев: Наукова думка, 2002. - 381 с.

55. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

56. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996.

57. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. (Серия «Кибернетика») -М.: Радио и связь, 1982.1. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

58. Бураков Д.П. Подсистема помощи системы выбора и ранжирования СВИРЬ //Программа и тезисы докладов «Неделя науки 2001», СПб.: ПГУПС, 2001.

59. Бураков Д.П. Проверка результатов многокритериального упорядочения на парето-оптимальность //Известия ПГУПС СПб.: ПГУПС, 2006 -Вып. 2(7), с. 28-34.

60. Бураков Д.П. Улучшение эргономических характеристик системы СВИРЬ //Программа и тезисы докладов «Неделя науки 2002», СПб.: ПГУПС, 2002.

61. Бураков Д.П. Стохастический способ ортогонализации пространства критериальных функций при решении рейтинговых задач //Известия ВУЗов. Приборостроение. 2006, Т. 49, №12, с. 3-7.

62. Бураков Д.П. Экспериментальное исследование процедуры ортогонализации пространства критериальных функций //Известия ВУЗов. Приборостроение. 2007, Т. 50, №3, с. 3-7.

63. Красковский А.Е., Микони С.В., Бураков Д.П. АРМ ревизора по безопасности движения //Материалы VIII-й СПб. конф. «Региональная информатика-2002», 26-28.12.2002, СПб.: Политехника, 2002.

64. Ледяев А.П., Микони С.В., Якубчик П.П., Бураков Д.П. Решение рейтинговых задач в системе СВИРЬ //Открытое образование, № 4 (51)2005, с. 41-46.

65. Микони С.В., Бураков Д.П. Анализ влияния объектно-ориентированного подхода на модернизацию системы СВИРЬ //Сборник научных трудов «Научная сессия МИФИ-2002», Том 3, М.: Изд-во МИФИ, 2002.

66. Микони С.В., Бураков Д.П., Сорокина М.И. Реализация принципов эргономичности и интеллектуальности в системе СВИРЬ // Проблемы теории и практики управления. Программные продукты и системы, 2002, №3, с.28-32

67. Микони С.В., Бураков Д.П. Парадоксы многокритериального ранжирования объектов //Труды междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM'2003, Том 1, СПб.: СПбГЭТУ, 2003.

68. Микони С.В., Бураков Д.П. Анализ системы показателей железной дороги за отчётный период (тезисы) //Материалы IX-й СПб. конф. «Региональная информатика-2004», 22-24.06.2004, СПб.: Политехника,2004.

69. Микони С.В., Бураков Д.П. Определение приоритета критериев в иерархическом пространстве //Вестник Томского гос. ун-та, Приложение. Материалы научных конференций, симпозиумов, школ, проводимых в ТГУ, №9 (И), август 2004.

70. Микони С.В., Бураков Д.П. Анализ системы показателей железной дороги за отчётный период //Труды IX-й СПб. конференции «Региональная информатика-2004», 26-28.06.2004, СПб.: СПОИСУ,2005, с. 239-243.

71. Микони С.В., Бураков Д.П. Два способа учёта зависимости критериев при решении рейтинговых задач //Труды конф. IEEE AIS'05 и CAD-2005, Дивноморское, 3-10.09. 2005, М.: Наука. Физматлит, 2005, с.318-327.

72. Микони С.В., Бураков Д.П. К вопросу о выборе лучших решений из парето-оптимального множества //Сборник научных трудов «Научная сессия МИФИ-2006», Том 3, М.: Изд-во МИФИ, 2006 с. 126-127.

73. Микони С.В., Бураков Д.П. Решение задач ВАР численными методами //Труды конф. IEEE AIS'05 и CAD-2006, Дивноморское, 3-10.09. 2006, -М.: Наука. Физматлит, 2006, с. 171-176.

74. Микони С.В., Бураков Д.П., Сорокина М.И. Автоматизация решения управленческих задач на инструментальной системе СВИРЬ //Материалы Х-й СПб. конф. «Региональная информатика-2006», 24-26.10.2006, -СПб.: Политехника, 2006, с. 183.

75. Микони С.В., Бураков Д.П., Сорокина М.И. Обобщенная модель задач многокритериальной оптимизации и идентификации // Труды междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям SCM'2007, Том 1, СПб.: СПбГЭТУ, 2007, с.243-249.

76. РАСЧЁТ РЕЙТИНГА ВЫПУСКАЮЩИХ КАФЕДР ПГУПС ЗА 2006 Г.Г5.011. Электронная книга Excel1. JT--1. Рассылка св.1. Подготовка сводных форм1. Рассылка форм Ф.1-121. Контроль данных1. OFформ на кафедры

77. Согласование и ввод данных кафедр вФ.1301 20.01>1. ZSr1.021. Служба упр. перс.Ф!1. Кафедра 11. Кафедра21. Коммерч. отдел Ф121. Ввод форм Ф.1-13 в СВИРЬ1. Настройка выбора1. Расчёт рейтинга (СВИРЬ)1

78. Формирование выходной формы1.03

79. Анализ рейтинга и представление руководству

80. Рис. П1.1. Технология расчёта рейтинга кафедр

81. Автоматика и телемех. на ж.д. тр. 37 21 22 18 4 51 47 53 3932

82. Бух.учет и аудит 14 8 8 8 51 41 25 700

83. Вагоны и вагонное хозяйство 23 14 15 10 5 51 49 45 3580

84. Водоснабжение, водоотв. и гидр. 20 18 18 10 8 1 51 58 15 760

85. Железнодорожные станции и узлы 16 7 7 6 1 3 51 46 32 2106

86. Железнодорожный путь 18 9 13 12 1 1 51 45 75 6423

87. Здания 11 8 8 7 1 1 51 48 13 5608 иве 18 10 10 8 2 1 51 46 32 1820

88. Изыскания и проектирование ж.д. 17 10 10 9 1 2 51 43 16 1347

89. Инженерная экология 13 9 9 8 1 51 48 15 660■ ■

90. Теплотехника и теплое, установки 10 6 6 4 2 51 52 15 620

91. Тоннели и метрополитены 7 6 7 4 3 51 54 11 370

92. Управление и технология строит. 15 14 15 Знамени; показателя должны быть равны значениям контрольной формулы: п'!'Число ППС и НС с канд. степенями, чел'+'Персонал'!'Число наук, чел'27 УЭР 25 16 18 И5 'Персона

93. Экономика и менеджмент в стр-ве 12 7 7 X 5 докторое

94. Экономика транспорта 26 12 12 / ю 2 1 51 47 26 980

95. Электрическая связь 23 12 121 10 1 1 51 53 25 1898

96. Электрическая тяга 21 15 15 12 3 51 54 28 3000

97. Электроснабжение ж.д. 19 12 12 11 1 51 52 49 3100

98. Нач-к Службы управления персоналом А.В.Тимофеев " " 200 г

99. Среднее значение 16,5 10,38 10,72 8,41 2,35 1,5 51 49,59 25,03 1566,88

100. Максимальное значение 37 18 8 3( 51 58 6423

101. Рис. Ш.2. Входная форма «Персонал»

102. Методы и приборы неразр. контр. Автоматика и телемех. на ж.д. тр. Строительные материалы и технол. Строительные конструкции ИВС Мосты

103. Промышл. и городской транспорт Водоснабжение, водоотв. и гидр.к

104. Железнодорожные станции и узлыа

105. Изыскания и проектирование ж.д.1. Экономика транспорта1. М

106. Щ Управление и технология строит.1. УЭР Зданияо О)Ва> »о дя Экономика и менеджмент в стр-ве1. Тоннели и метрополитеныВ

107. Вагоны и вагонное хозяйствоя рзо Локомотивы и локомотивн. хоз-вовя ы1. Менеджмент и маркетингй

108. У Логистика и коммерческая работап1. Бух.учет и аудитд

109. Теплотехника и теплое, установкиоо*

110. П.-тр., путевые и строит, машиныfa

111. Электроснабжение ж.д. Электрическая тяга Информатика и инф. безопасность Теория механ. и робототехн. сист. Радиотехника Электрическая связь Прикладная математика

112. Место Наименование кафедры Общий балл Уч. мет. работа НИР Восп. работа Внеш. деят-ть Эк. деят-ть

113. Место Балл Место Балл Место Балл Место Балл Место Балл

114. Методы и приборы неразр. контр. 4,35 4 3,58 2 3,55 32 2,81 1 5 4 2,67

115. Автоматика и телемех. на ж.д. тр. 4,26 23 2,91 1 3,87 13 3,78 2 3,11 1 3,64

116. Строительные материалы и технол. 4,06 1 3,87 3 3,18 26 3,43 3 3,02 12 2,11

117. Строительные конструкции 3,8 5 3,57 7 2,82 5 4,02 19 1,82 6 2,655 иве 3,76 2 3,71 4 3,05 19 3,6 12 2,29 22 1,65

118. Мосты 3,59 9 3,34 10 2,63 18 3,64 15 2,03 5 2,65

119. Промышп. и городской транспорт 3,48 13 3,27 6 2,82 4 4,09 9 2,34 23 1,62

120. Водоснабжение, водоотв. и гидр. 3,46 11 3,3 8 2,78 25 3,45 10 2,3 17 1,81

121. Железнодорожные станции и узлы 3,39 6 3,49 22 2,06 27 3,4 11 2,3 8 2,5

122. Изыскания и проектирование ж.д. 3,39 12 3,3 5 2,99 30 3,1 20 1,8 26 1,45

123. Экономика транспорта 3,35 8 3,37 15 2,22 24 3,46 4 2,96 13 1,95

124. Управление и технология строит. 3,31 7 3,48 16 2,16 12 3,78 7 2,57 19 1,7

125. УЭР 3,26 17 3,12 13 2,35 11 3,79 17 1,96 10 2,19

126. Здания 3,24 29 2,76 18 2,11 20 3,59 8 2,43 2 3,26

127. Экономика и менеджмент в стр-ве 3,21 3 3,68 30 1,49 3 4,17 24 1,72 9 2,35

128. Тоннели и метрополитены 3,2 24 2,88 17 2,16 16 3,67 26 1,56 3 3,03

129. Вагоны и вагонное хозяйство 3,18 26 2,85 9 2,68 1 4,51 25 1,71 21 1,67

130. Локомотивы и локомотивн. хоз-во 3,16 14 3,15 11 2,46 8 3,84 21 1,76 25 1,53

131. Железнодорожный путь 3,09 15 3,14 24 1,96 14 3,78 6 2,62 15 1,86

132. Менеджмент и маркетинг 3,06 22 2,92 25 1,93 17 3,64 16 2,01 7 2,57

133. Логистика и коммерческая работа 3,05 21 2,92 14 2,25 6 3,95 18 1,95 14 1,88

134. Бух.учет и аудит 3,04 18 3,11 21 2,06 10 3,79 32 1,2 11 2,12

135. Теплотехника и теплое, установки 3,03 28 2,79 12 2,43 9 3,81 5 2,71 27 1,42

136. Инженерная экология 2,95 16 3,12 20 2,09 7 3,92 22 1,76 28 1,38

137. П.-тр., путевые и строит, машины 2,91 10 3,32 29 1,63 2 4,34 31 1,3 18 1,7

138. Электроснабжение ж.д. 2,82 30 2,75 19 2,1 15 3,69 28 1,51 16 1,82

139. Электрическая тяга 2,82 25 2,87 23 2,04 21 3,56 27 1,52 20 1,69

140. Информатика и инф. безопасность 2,74 19 3,09 26 1,91 29 3,26 29 1,34 29 1,29

141. Теория механ.и робототехн. сист. 2,7 20 3,04 28 1,68 22 3,55 14 2,1 32 1,21

142. Радиотехника 2,58 32 2,71 27 1,84 28 3,28 13 2,1 31 1,21

143. Электрическая связь 2,48 27 2,79 31 1,46 23 3,48 30 1,31 24 1,59

144. Прикладная математика 2,35 31 2,74 32 1,39 31 2,97 23 1,76 30 1,25

145. Рис. П1.4. Результаты расчёта рейтинга выпускающих кафедр ПГУПС за 2006 год

146. ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ1. ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ РОССИИ

147. Грузоперевозки Таблица П2.1.

148. Показатель Ед.изм. Факт План Рост

149. Погрузка вагонов ваг. в ср. в сутки 59424 59387 Макс

150. Выгрузка вагонов ваг. в ср. в сутки 53865 54030 а

151. Погружено маршрутами ваг. в ср. в сутки 20370 «

152. Процент охвата % 34,3 35 с;

153. Грузооборот млн.т-км 1858093 1861418

154. Пассажироперевозки Таблица П2.2.

155. Показатель Ед. изм. Факт План Рост

156. Отправление пассажиров (всего) тыс. 1319788 Макс

157. Отправление пассажиров (приг. сообщ.) тыс. 1185624

158. Отправление пассажиров (дальн. след.) тыс. 134161 (с

159. Пассажирооборот (всего) млн. пасс-км 170898 162450,6 а

160. Пассажирооборот (приг. сообщ.) млн. пасс-км 51955 46890,79

161. Пассажирооборот (дальн. след.) млн. пасс-км 118943 115590,9 (с

162. Приведенная продукция млн. привед.т-км 2028991 2023918 и1. Трудовые ресурсы