Разработка методов и алгоритмов инновационного обеспечения управления качеством тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Матвеева, Карина Владимировна

• Матвеева, Карина Владимировна
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Матвеева, Карина Владимировна

Введение.

Глава 1. Аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества.

1.1. Математические модели теории надежности. Статистическая обработка испытаний.

1.2. Наработка до отказа: экспоненциальное, логнормальное и гамма-распределение

1.3. Методы математического программирования как инструмент управления качеством.

1.4. Критерии измерения. Модель самооценки.

1.5. Трендовое прогнозирование параметров процессов как инструмент управления качеством.

Выводы к главе:.

Глава 2. Инновационное обеспечение качества при использовании методов мониторинга, экспертных оценок и нейронных сетей.

2.1. Обеспечения качества и надежности роторного оборудования с использованием методов вибродиагностики.

2.2. Сети Хопфилда и сети Кохонена для кластер- анализа и классификации

2.3. Граф вычисления сложной функции.

2.4. Прогнозирование параметров качества оборудования и систем, определение дефектов роторного оборудования с использованием нейросетей и методов вибродиагностики.

Выводы к главе:.

Глава 3. Современные алгоритмы оптимизации в задачах управления качеством.

3.1. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации.

3.2. Пример оптимизации функции с помощью программы ПехТоо!.

3.3. Эволюционные алгоритмы в задачах управления качеством (оптимизации).

Выводы к главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов и алгоритмов инновационного обеспечения управления качеством»

Актуальность темы исследования. В большинстве отраслей экономики ценовая конкуренция постепенно уступает место конкуренции по качеству. Само понятие качества долгое время оставалось абстрактным. Каждый покупатель определял и сейчас сам определяет для себя качество товара или услуги. Но если в XX веке мало уделялось внимания потребностям покупателей, то на сегодняшний день это первый принцип менеджмента качества.

Концепция увеличения эффективности, надежности и повышение безопасности продукции изложена в серии стандартов ИСО 9ООО-ИСО 9004, принятых в качестве национальных стандартов во многих странах. Надежность и безопасность изделий на всех этапах их жизненного цикла являются аспектами качества продукции, которое характеризует ее способность удовлетворять установленным и предполагаемым потребностям общества. Для каждого товара можно определить некоторые характеристики, благодаря которым потребитель считает товар качественным. Одной из такой характеристики является надежность. Надежность — это качество, простирающееся во времени. Поэтому понятие надежности близко к понятию качества, а проблемы управления качеством непосредственно отражаются в представлении о надежности.

Американские авторы Д.Ллойд и М.Липов в книге «Надежность» пишут: «Надежность сказывается на стоимости, на временных затратах, психологически - в виде неудобств, а в определенных случаях грозит также безопасности людей и нации. Обычно потери за счет ненадежности представляют собой не только стоимость выходящего из строя агрегата, но также и стоимость связанного с ним оборудования, которое портится или разрушается в результате отказа. Классическим примером психологического эффекта ненадежности являются спутники «Авангард». Соединенные Штаты, остро переживая успехи России, запустившей - «Спутник-1», попытались вступить в соревнование, используя для этой цели почти не испытанную ракету, которой и пришлось работать почти на пределе своих возможностей. Неудачи и последовавшие за этим уныние и потеря престижа были очень серьезны».

Реальные механизмы разрушаются случайным образом и в случайное время. Поэтому для оценки надежности применяют статистические методы и методы прикладной математики - математическое программирование, методы оптимизации. Математическое программирование - раздел прикладной математики, изучающий способы оптимизации, планирования и управления в различных системах на основе вычислительных методов. Таким образом, в основе математического программирования лежит математический аппарат решения задач оптимизации.

В настоящее время повышение безопасности и надежности элементов систем менеджмента качества, оценки остаточного ресурса их составных частей есть одна из первоочередных экономически-технических проблем, так как качество производства и продукции снизилось. Решение проблемы проводится по многим направлениям. Совершенствование методов мониторинга и диагностики - одно из них. Эффективный контроль готовой продукции закрывает путь к потребителю некачественной продукции, а внедрение в эксплуатацию средств, позволяющих быстро и точно определить техническое состояние работающих систем дает возможность принять верное решение и организовать работу системы по фактическому состоянию. Предприятия начали создавать системы мониторинга и диагностики систем. Для этого требуется больший объем переработки информации о системах и базовых характеристик.

Сегодня предприятия предлагают различное программное обеспечение для мониторинга и обеспечения управления качеством. Бурное развитие вычислительной техники в 20 веке привело к тому, что значительная часть вычислительных работ была возложена на ЭВМ. Благодаря большой скорости расчетов, их низкой стоимости и достаточной для многих прикладных задач точности, появилась возможность использовать "тяжелые" с точки зрения вычислений и временных затрат методы решения математических задач. В качестве примеров можно привести переборные методы, итерационные, методы, использующие большие объемы данных (статистические). Однако, наряду с созданными ранее способами решения и алгоритмами стали появляться новые, существование которых отдельно от ЭВМ трудно представить. Данная работа рассматривает один из таких методов: генетические алгоритмы (ГА). В их основе лежит идея использовать аналоги эволюционных механизмов для поиска решения. Как известно, основными концепциями теории эволюции являются наследственность и естественный отбор. Эти же механизмы используются генетическим алгоритмом для нахождения решения некоторой проблемы.

Таким образом, внедрение методов и алгоритмов инновационного управления качеством позволит улучшить качество изготовления продукта, повысить безопасность и надежность при эксплуатации, уменьшить эксплуатационные затраты. Увеличение надежности и долговечности можно рассматривать как резерв к повышению качества продукции и услуг. Перспективным направлением является использование современных нейросетевых алгоритмов и методов вибродиагностики для своевременного прогнозирования и качественной идентификации вероятной неисправности, а также трендовое прогнозирование параметров процессов для обеспечения управления качеством.

Проблемы научно-технического прогресса, требования модернизации экономики определяют задачу управления и обеспечения качества как одну из актуальных. Управление качеством представляет собой род хозяйственной деятельности, цель которой - при минимальных затратах добиться значительного, но вместе с тем экономически целесообразного качества изделия или услуг. Именно научно-технический прогресс служит основой интенсификации общественного производства, а значительному повышению качества продукции отводится роль важнейшего фактора в процессе инноваций в различных отраслях экономики.

Инновации в производстве товаров и услуг представляют собой деятельность, или процесс, с помощью которого результаты научно-исследовательской работы внедряются, распространяются» в продукты и услуги на рынке; при этом, научный результат или технологическая разработка реализуются с получением инвестиционного, или коммерческого эффекта. Результаты процесса инноваций приносят выгоду не только в виде возврата инвестиций в научно- исследовательскую работу, но и обеспечивают увеличение объема производимой продукции и услуг, повышения их качества и снижения цены. Именно инновации, во-многом, являются главной движущей силой развития, совершенствования производства, модернизации экономики, создание новых и модернизацию существующих секторов промышленности. Для каждого товара можно определить некоторые характеристики, благодаря которым потребитель считает товар качественным. Одной из такой характеристики является возможность инноваций.

Актуальность формулирования, определения, исследования связи и единства проблем совершенствования и управления качеством, а также принципов и алгоритмов инновационного обеспечения однозначно определяется требованиями семейства стандартов ИСО 9000, одним из основных положений которых является формирование стратегического бизнес-плана, видения, миссии и политики в области качества, ориентированных на удовлетворение потребителя и обеспечение конкурентоспособности предприятия.

Очевидно, что проблемы совершенствования качества, внедрение в этих целях принципов и методов инноваций важны и актуальны, и должны быть решены исследователями и разработчиками методов, принципов и алгоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством.

Целью работы является разработка методов и алгоритмов инновационного обеспечения совершенствования и управления качеством в целях реализации основных принципов системы менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности. Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- определены основные условия и параметры разработки методов и алгоритмов инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента, позволяющих выполнить анализ политики и целей организации на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008;

- решены задачи математического прогнозирования состояния и инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности элементов системы менеджмента качества;

- разработаны модификации классического генетического алгоритма для решения задач оптимизации процессного подхода при разработке системы менеджмента качества. Генетические алгоритмы применены как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. разработаны и применены методы математического программирования в задачах инновационного обеспечения совершенствования систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации;

- рассмотрены методы мониторинга состояния систем менеджмента качества, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность, надежность, экологическую безопасность. Предложены экспертные системы. Одним из путей развития экспертных систем без участия человека является применение нейронных сетей.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

- сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры разработки методов и алгоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем;

- предложены методы и алгоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и* формирования политики предприятий и организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008;

- предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества;

- разработан адаптированный подход и методы анализа модификации генетического алгоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические алгоритмы, как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. В качестве одного из путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей. Построены сетевые алгоритмы классификации объектов управления на основе итерационного метода. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора «простых».

- разработаны и решены методы и задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного программирования;

Практическая значимость результатов проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели исследования, анализа и синтеза систем менеджмента качества, применения предложенной совокупности теоретических положений, методов решений проблем управления качеством в различных системах менеджмента, применения разработанных алгоритмов инновационного обеспечения управления качеством, которые могут быть применены в различных организациях при совершенствовании управления, создания и улучшения систем менеджмента качества

Апробация и внедрение результатов работы. Основные научные положения и результаты исследования были представлены на научно-практических конференциях: Международный симпозиум «Качество, инновации, образование и CALS-технологии», Хорватия (2005); III Международная конференция «Проблемы механики современных машин», Улан-Удэ (2006), VI Международная научно-практическая конференция «Проблемы качества машин и конкурентоспособности», Брянск (2008), IV Международная конференция «Проблемы механики современных машин», Улан-Удэ (2009).

Результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, внедрены ОАО «Саянскхимпласт», ЗАО «ИРМЕТ» (дочерняя компания ОАО «Иркутскэнерго»), ООО «Завод цветных металлов и материалов «ДУНГАН ДАЦЗИ»» Китай.

Положения, выносимые на защиту:

1. Предложены аналитические методы прогнозирования надежности элементов системы менеджмента качества.

2. Предложено прогнозирование параметров качества систем при использовании методов мониторинга, экспертных оценок и нейронных сетей.

3.Построены сетевые алгоритмы классификации объектов управления на основе итерационного метода.

4. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с • помощью суперпозиции заданного набора «простых» функций.

5. Разработан подход и методы анализа модификации классического генетического алгоритма для решения задач оптимизации процессного подхода и управления систем менеджмента. Применены генетические алгоритмы как процедуры поиска, основанные на механизмах отбора и наследования. Получены генетические алгоритмы для многокритериальной оптимизации.

6. Разработаны и решены методы и задачи математического программирования, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации и применения эволюционного программирования.

7. Решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества.

8. Предложены методы и алгоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики в области качества. Предложена классификация целей организации по критериям.

Публикации по теме диссертации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 8 научных работ общим объемом 39,1 п.л., из них 4 в научных журналах из списка, рекомендованного ВАК, 3 монографии в соавторстве, общий авторский вклад 20,5 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, библиографический список, включающий 102 наименование работ отечественных и зарубежных авторов, приложения. Общий объем диссертации 179 страниц, работа содержит 36 рисунков и 19 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Матвеева, Карина Владимировна

Выводы к главе.

Изучены генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Для повышения эффективности работы основного алгоритма, разработаны методы анализа модификации генетического алгоритма для решения задач оптимизации процессного пордхода систем менеджмента качества, связанных с преобразованием функции приспособленности путем ее масштабирования. Разработана схема решения в случае мнокритериальной оптимизации и методов нелинейного программирования. Большинство задач, решаемых при помощи генетических алгоритмов, имеют один критерий оптимизации. В свою очередь, многокритериальная оптимизация основана на отыскании решения, одновременно оптимизирующего более чем одну функцию. В этом случае нашли некоторый компромисс, в роли которого выступает решение, оптимальное в смысле Парето. При многокритериальной оптимизации выбрали не единственную хромосому, представляющую собой закодированную форму оптимального решения в обычном смысле, а множество хромосом, оптимальных в смысле Парето. Тогда пользователь имеет возможность выбрать оптимальное решение из этого множества. Существует несколько классических методов, относящихся к многокритериальной оптимизации, в соответствии с которым оптимизируемые функции ft с весами Wj образуют единую функцию: Предложили методы оптимизации, сформулированные на основе использования подходов математического программирования. Разработали схема решения в случае мнокритериальной оптимизации и методов нелинейного программирования. Приведены примеры оптимизации функции с помощью программы Flex Tool.

Заключение.

В ходе диссертационного исследования были изложены основные результаты, полученные автором:

1. Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии и параметры разработки методов и алгоритмов инновационного обеспечения качеством различных систем.

2. Предложены методы и алгоритмы расчетов, позволяющих решить задачу бизнес-планирования и формирования политики предприятий и организаций на основании требований стандарта ИСО 9001:2008.

3. Предложены аналитические методы прогнозирования состояния системы менеджмента качества; решена задача трендового прогнозирования параметров процессов как применение статистических инструментов качества;

4. Разработаны методы анализа модификации генетического алгоритма для решении задач оптимизации процессного подхода систем менеджмента. Применены генетические алгоритмы, рассматриваемые как процедура поиска.

5. Предложено прогнозирование параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейросетей. Предложен граф вычисления сложной функции, задаваемой с помощью суперпозиции некоторого набора «простых».

6. Разработаны и решены задачи математического программирования в случае инновационного обеспечения систем менеджмента качества, в том числе, задачи нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, а также применения эволюционного программирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Матвеева, Карина Владимировна, 2010 год

1. Азаров В.Н. Задачник по теории вероятностей : учеб. пособие для студ. втузов / В.Н.Азаров, Ю.Л.Лаохин, Г.И.Агапов. М.: Высш. шк., 1986. - 80 с.

2. Азаров В.Н. Интегрированные информационные системы управления« качеством / В.Н.Азаров, Ю.Л. Лаохин. — М.: Европ. Центр по качеству, 2002. 64 с.

3. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений / С.А.Айвазян, З.И.Бежаева. М.: Статистика, 1974. — 240 с.

4. Аттетков A.B., Галкин C.B., Зарубин B.C. Методы оптимизации : учеб. для студ. втузов / А.В.Аттетков, С.В.Галкин, В.С.Зарубин. М.: Изд-во МГТУ, 2001.-125 с.

5. Басовский Л.Е. Управление качеством / Л.Е.Басовский, В.Б.Протасьев. -М., 2000.-212 с.

6. Вейц В.Л.Динамика стопорных режимов в приводах станков / В.Л.Вейц, Д.В. Васильков, П.А. Лонцих. Иркутск : Изд-во ИГУ, 1999. - 202 с.

7. Вейц В.Л. Динамика и моделирование процессов резания при механической обработке / В.Л.Вейц, В.В.Максаров, П.А.Лонцих. -Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2000. 189 с.

8. Вейц В.Л. Динамические процессы, оценка и обеспечение качества технологических систем механической обработки / В.Л.Вейц, В.В. Максаров, П.А.Лонцих. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2001. - 299 с.

9. Вейц В.Л. Структурированные модели и методы расчета сложных управляемых систем в технике и экономике / В.Л.Вейц, А.Е. Кочура, П.А. Лонцих. Ростов н/Д, 2002. - 200 с.

10. Ю.Глазунов Л.П. и др. Основы теории надежности автоматических систем управления : учеб. пособие для вузов. Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1984.-208 с. П.Гиссин В.И. Управление качеством продукции. - Ростов н/Д : Феникс, 2000. - 256 с.

11. Гличев A.B. Основы управления качеством продукции. 2-е изд. перераб. и доп. М.: РИА «Стандарты и качество», 2001. - 424 с.

12. Глудкин О.П. .Горбунов Н.М. Гуров A.M., Зорин Ю.В. Всеобщее управление качеством : учебник / ОД.Глудкин, Н.М.Горбунов, А.М.Гуров, Ю.В.Зорин. М., 1999. - 600 с.

13. Н.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1977. - 179 с.

14. Горбань А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н.Горбань, Д.А.Россиев. Новосибирск : Наука, Сиб. отд-ние, 1996.- 276 с.

15. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н.Горбань. М.: Параграф, 1990. - 160 с.

16. Горбашко Е.А. Обеспечение конкурентоспособности промышленной продукции / Е.А.Горбашко. СПб.: УЭФ, 1994. - 134 с.

17. ГОС 657000. Управление качеством. М.: М-во образования, 2000.

18. Грязнова А.Г. Оценка бизнеса / А.Г.Грязнова; под.ред. М.А.Федотовой.- М.,2000. 510 с.

19. Деминг Э. Выход из кризиса /Э.Деминг. Тверь : Альба, 1994. - 497 с.

20. Дербишер A.B. Управление качеством продукции в Швеции / А.В.Дербишер ; пер. с англ. М.: Изд-во стандартов, 1987. - 90 с.

21. Диагностика качества изделий // Тр. НИКИМПа / ред. В.В.Клюев. -М., 1984.-86 с.23 .Дружинин Г.В. Надежность автоматизированных производственных систем / Г.В.Дружинин. — М.: Энергоатомиздат, 1986. — 480с.

22. Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р.Дуда, П.Харт. М.: Мир, 1976.-512 с.

23. ИвахненкоА.Г. Персептроны / А.Г. Ивахненко. Киев : Наук, думка, 1974.-276 с.

24. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования / А.Г.Ивахненко. Киев : Техника, 1969.-392 с.

25. Игнатьев М.Б. Моделирование системы машин / М.Б.Игнатьев, Б.З.Ильевский, Л.П.Клауз. JL: Машиностроение, 1986. - 158 с.

26. Ильенкова С.Д. Управление качеством : учебник / С.Д.Ильенкова, Н.Д.Ильенкова, В.С.Мхитаряен. ЮНИТИ. М.: ЮНИТИД998. - 199 с.

27. Исикава К. Японские методы управления качеством / К.Исикава. М.: Экономика, 1988. - 375 с.

28. Искусственный интеллект : справочник : в 3 кн. Кн. 2. Модели и методы / под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

29. Итоги науки и техники. Сер. Физические, и математические модели нейронных сетей / под ред. А.А.Веденова. М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-1992. Т. 1-5.

30. Каплан Р. Стратегические карты: Трансформация нематериальных активов в материальные результаты / Р.Каплан, Д.Нортон. М.: Олимп-Бизнес, 2004. - 324 с.

31. Карманов В.Г. Математическое программирование / В.Г.Карманов. — М.: Физматлит, 2000. 187 с.

32. Капырин В.В. Системы управления качеством / В.В.Капырин, Г.Д.Коренев. М.: Европ. Центр по качеству, 2002. - 324 с.

33. Кендалл М. Статистические выводы и связи / М.Кендалл, А Стьюарт. -М.: Наука, 1973. 900 с.

34. Козлов В. А. Справочник по расчету надежности аппаратуры радиоэлектроники и автоматики / В.А.Козлов, И.А.Ушаков. М.: Сов. радио, 1985.-462 с.

35. Конти Т. Самооценка в организациях. Пер. с англ. / Науч. ред. В.А.

36. Корбут A.A. Дискретное программирование / А.А.Корбут, Ю.Ю.Финкельштейн.-М.: Наука, 1969-415 с.

37. Корн Г. Справочник по математике : для научных работников и инженеров / Г.Корн, Т.Корн. -М.: Наука, 1974. 852 с.

38. Кохонен Т. Ассоциативная память / Т.Кохонен. М.: Мир, 1980. - 237 с.

39. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства / Т. Кохонен. -М.: Мир, 1982.-265 с.

40. Крылова Г.Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии / Г.Д.Крылова. М.: ЮНИТИ, 2003. - 711 с.

41. Купряков Е.М. Стандартизация и качество промышленной продукции / Е.М.Купряков. М., 1991. - 294 с.

42. Лапидус В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях / В.А.Лапидус. М.: Новости, 2000. - 432 с.

43. Лесин В.В. Основы методов оптимизации : учеб. пособие для втузов /

44. B.В.Лесин, Ю.П.Лисовец. М.: Изд-во МАИ, 1995. - 163 с.

45. Лонцих П.А. Качество: инструменты управления, прогнозирование и диагностика / П.А.Лонцих, В.Л. Вейц, А.Н.Шулешко. Иркутск, 2007. - 244 с.

46. Лонцих П.А. Трендовое прогнозирование количественных показателей процессов как инструмент управления качеством / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко, К.В.Малышева. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2006.1. C.126-131.

47. Лифиц И.М. Стандартизация, метрология и сертификация / ИМ.Лифиц. М.: ЮРАЙТ, 2002. - 296 с.

48. Львович Я.Е. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА : учеб. пособие для вузов / Я.Е.Львович, В.И. Фролов. М.: Радио и связь, 1986. - 192с.

49. Матвеевский В.Р. Надежность технических средств управления : учеб. пособие / В.Р. Матвеевский. М.: Изд-во МГИЭМ; 1993. - 92с.

50. Матвеевский В.Р. Проектирование и надежность устройств автоматики и телемеханики : учеб. пособие / В.Р.Матвеевский. М.: Изд-во МИЭМ, 1990.-96 с.

51. Минский М. Персептроны / М.Минский, С.Пайперт. М.: Мир, 1971.

52. Мину М. Математическое программирование / М.Мину. М.: Наука, 1990. - 173 с.

53. Михелев Л.И. Контроль качества машин / Л.И.Михелев. М.: Машиностроение, 1991. - 160 с.5 5. Мишин В.М. Менеджмент качества и конкурентоспособности продукции / В.М.Мишин. М.: ГАУ, 1993. - 81 с.

54. Мишин В.М. Проектирование систем качества конкурентоспособной продукции машиностроения / В.М.Мишин. -М.: ГАУ, 1992. 81 с.

55. Пуш A.B. Методология концептуального проектирования металлорежущих систем / А.В.Пуш, А.Г.Ивахненко // СТЕН. 1998. № 4. С. 3- 6.

56. Реклейтис Г. Оптимизация в технике : в 2 кн. / Г.Реклейтис, А.Рейвиндран, К.Рэгсдел.-М.: Мир, 1986.

57. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга / Ф.Розенблатт. М.: Мир, 1965t - 480 с.

58. Решетов Д.Н. Надежность машин : учеб. пособие для машиностроит. спец. вузов / Д.Н.Решетов, А.С.Иванов, В.З.Фадеев ; под. ред. Д.Н.Решетова. -М.: Высш. шк., 1988.

59. Саката Сиро. Практическое руководство по управлению качеством / Сиро С.; пер. с яп. М.: Машиностроение, 1980. - 215 с.

60. Свиткин М.З. Менеджмент качества и обеспечение качества продукции / М.З.Свиткин и др.. 2-е изд., перераб. и доп. СПб., 1999.-403 с.

61. Судариков В.А. Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры / В.А. Судариков // Нейрокомпьютер. 1992. № 3/4. С. 13-20.

62. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н.Тюрин,

63. A.А.Макаров ; под ред. В.Э. Фигурнова. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.

64. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов / Б.Уидроу, С. Стирнз. — М.: Мир, 1989. 440 с.

65. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф.Уоссермен. М.: Мир, 1992.-384 с.

66. Управление качеством. Т.1. Основы обеспечения качества / под ред.

67. B.Н. Азарова. М.: Изд-во МГИЭМ, 1999. - 326 с.

68. Фомин A.B. Технология, надежность и автоматизация производства БГИС и микросборок : учеб. пособие для вузов / A.B. Фомин и др.. -М.: Радио и связь, 1981. 352 с.

69. Федюкин В.К. Методы оценки и управления качеством промышленной продукции : учебник / В.К.Федюкин, В.Д.Дурнев, В.М.Лебедев. М., 2001. 328 с.

70. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции / А.Фейгенбаум ; пер. с англ. М.: Экономика, 1986. - 472 с.

71. Фор А. Восприятие и распознавание образов / А.Фор. М.: Машиностроение, 1989. —272 с.

72. Фролов А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти / А.А.Фролов, И.П.Муравьев. М.: Наука, 1987. - 160 с.

73. Хазов Б.Ф. Справочник по расчету надежности машин на стадии проектирования / Б.Ф.Хазов, Б.А.Дидусев М.: Машиностроение, 1986.-240 с.

74. Харингтон Дж. Управление качеством в американских корпорациях / Дж. Харингтон. -М.: Экономика, 1990. -272 с

75. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование / Д. Химмельблау. М.: Мир, 1975. - 340 с.

76. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей : учеб. пособие для студентов втузов / В.П.Чистяков. М.: Наука, 1978. - 224 с.

77. Эрхард К. Успешная сертификация на соответствие нормам ИСО серии 9000 / К.Эрхард. Дюссельдорф, 1995.

78. Ястребенецкий М.А. Надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами : учеб. пособие для вузов / М.А. Ястребенецкий, Г.М. Иванова. М.: Энергоатомиздат, 1989. -264 с.

79. Brain М. California Scientific Software. Nevada, 2004.

80. Brindle M. Genetic Algorithms for Function Optimization : D.dissertation. University of Alberta, 1981.

81. Caudell T. P. Genetic algorithms as a tool for the analysis of adaptive resonance theory neural network sets : Proceedings of International Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks. COGANN-92. 1992. P. 184-200.

82. Chong E. K. P., Zak S. H. An Introduction to Optimization. Wiley, 1996.

83. Cytowski J. Algorytmy genetyczne. Podstawy i zastosowania // Akademicka Oflcyna Wydawnicza PLJ. Warszawa, 1996.

84. Daws L. Handbook of Genetic Algorithms // Van Nostrand Reinhold! NY, 1991.1 177

85. Hopfield JJ. Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities I I Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558:

86. Fogel D.W. Evolutionary Computation. Towards a New Philosophy of Machine Intelligence// IEEE Press. 1995. V.76. P.l 124-1130.

87. Galar R. Miekka selekcja w losowej adaptacji globalnej w Rn. Proba biocybernetycznego ujecia rozwoju, Wydawnictwo Politechniki Wroclawskiej. Wroclaw, 1990.

88. Goldberg D. E. Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Warszawa, 1995.

89. Kelly J. D., Davis L. Hybridizing the genetic algorithm and the k-nearest neighbors classification algorithm // Fourth International Conference on Genetic Algorithms. San Mateo, CA: Morgan Kauffinann, 1991. P. 377383.

90. Koza J.R. Genetic Programming II. Automatic Discovery of Reusable Programs // MIT Press. 1994. V. 53. P. 978-986.

91. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, 1992.

92. Miller G.F., Todd P.M., Hagde S.U. Designing neural networks using genetic algorithms // Proceedings of the Third International Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. San Mateo, CA, 1989. P. 379384.

93. Mulawka J. Systemy ekspertowe. Warszawa, 1996.

94. Shonkwiler R., Miller K. R. Genetic algorithm, neural network synergy for nonlinearly constrained optimization problems // Proceedings of1.ternational Workshop on Combinations of Genetic Algorithms and Neural Networks. COGANN-92, 1992. P. 248-257.

95. Whitley D., Starkweather I., Bogart C. Genetic algorithms and neural networks: Optimizing connections and connectivity // Parallel Computing. 1990. № 14. P. 347-361.

96. FlexTool (GA) M2.1 // Flexible Intelligence Group, L.L.C. Tuscaloosa, USA, 2001.

97. Evolver — the Genetic Algorithm Problem Solver, Axcelis // Eastern Avenue N. Seattle, USA, 2005.