Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Иванов Сергей Александрович

• Иванов Сергей Александрович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Иванов Сергей Александрович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЗАКРЫТОГО ГРУНТА

1.1. Экономическое состояние тепличного производства

1.2. Технологические решения в области управления микроклиматом закрытого грунта

1.3. Системы поддержки принятия решений

1.4. Методы структурно-параметрического синтеза

1.5. Методы принятия решений в условиях неопределенности

1.6. Методика групповой экспертной оценки

1.7. Постановка задачи исследования

1.8. Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ АЛЬТЕРНАТИВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВЫБОРА КОМПЛЕКТУЮЩИХ АСЗГ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ЗАДАЧИ ВЫБОРА КОМПЛЕКТУЮЩИХ АСЗГ

2.1. Виды конструктивных решений автоматизированных систем закрытого грунта

2.2. Виды датчиков, используемых в автоматизированных системах закрытого грунта

2.3. Виды управляющих элементов, используемых в автоматизированных системах закрытого грунта

2.4. Виды растений, выращиваемых в закрытом грунте

2.5. Классификации комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта

2.6. Определение структуры системы параметров комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта

2.7. Модель выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта

2.8. Выводы по второй главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ВЫБОРЕ КОМПЛЕКТУЮЩИХ АСЗГ, МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ РАНЖИРОВАНИЯ АЛЬТЕРНАТИВ

3.1. Разработка методики поддержки принятия решений по выбору комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта

3.2. Алгоритмы синтеза и ранжирования альтернатив комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта

3.3. Применение методики поддержки принятия решений для выбора комплектующих АСЗГ

3.4. Адекватность методики поддержки принятия решений при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта

3.5. Выводы по третей главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ВЫБОРЕ КОМПЛЕКТУЮЩИХ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЗАРКЫТОГО ГРУНТА

4.1. Требования к системе поддержки принятия решений

4.2. Структура системы поддержки принятия решений

4.3. Программная реализация информационной системы поддержки принятия решений

4.4. Оценка повышения эффективности за счет внедрения ИС поддержки принятия решений

4.5. Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Приложение Е

Приложение Ж

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Государство ставит выращивание овощей в закрытом грунте как стратегически важную задачу развития экономики страны. По данным аналитической компании Global Reach Consulting потенциальный объём рынка тепличных овощей в России составляет примерно 150 млрд рублей, в то время как фактическое насыщение этого рынка не превышает 40%. Согласно Государственной программе развития сельского хозяйства от 19 декабря 2014 г., предусмотрено возмещение до 20% затрат при строительстве и модернизации тепличных комплексов. Разработкой высокоэффективных технологий производства сельскохозяйственной продукции также занимается крупный проект в области аграрной промышленности «Технологическая платформа «Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК - продукты здорового питания», реализуемый на базе Воронежского государственного университета инженерных технологий.

Работа аграриев затруднена вследствие использования дорогостоящих зарубежных разработок в отсутствии конкурентоспособных российских аналогов систем закрытого грунта, имеющих автоматизированную систему управления микроклиматом, устраняя присутствие человека или обслуживающего оператора. При создании российских аналогов в процессе выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта (АСЗГ) возникает проблема оценки большого количества альтернатив, предлагаемых потребителю. Неопределенность выбора потребителя выражается неполной информированностью ввиду большого количества факторов, влияющих на функционирование системы закрытого грунта. Для решения данной задачи либо необходимо привлекать большое количество экспертов в области конструктивных решений теплицы, выбора и эксплуатации датчиков, правильного комбинирования систем управления микроклиматом, либо обращаться к системам поддержки принятия решений по выбору

комплектующих АСЗГ, которые в данный момент на рынке IT-продуктов отсутствуют.

Поэтому исследование в области разработки информационно-советующих систем, ускоряющих процесс выбора элементов системы закрытого грунта, обеспечивающих доступное для пользователя представление результатов выбора, основанных на системном анализе и последующем синтезе данной системы, является актуальной научной задачей для специалистов, занимающихся информатизацией агропромышленного комплекса.

Степень разработанности темы.

Вопросы применения информационных систем в агропромышленном комплексе, применения информационных технологий в отдельных сельскохозяйственных предприятиях, региональных АПК изучались: Бабковым А.Г., Гатаулиным А.М., Козловым В.В., Огнивцевым С.Б., Семеновым М.И., Уринцовым А.И., A.N. Arvindan, A. Wasaya, C. Tanought, E. Fabrizio, K. Rohit Nikhade, M. Azaza, M. Ahmed.

Вопросами морфологического синтеза элементов технических систем занимались: Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н., Зарипов М.Ф., Игумнов С.Н., Камаев В.А., Мельник В.Ю., Петрова И.Ю., Титов В.В., Хоменко Т.В.

Значительный вклад в разработку моделей и алгоритмов для решения многокритериальной задачи выбора внесли: Бардин А.К., Береславский Э.Н., Бродягина Н.А., Гринченков Н.В., Елкин С.В., Квятковская И.Ю., Лобарев Д.С., Малафеев А.В., Махутов Н.А., Радаев Н.Н., Провоторова С.И., Тамбиева Д.А., Фархадзе Э.М.

Вопросами разработки систем поддержки принятия решений занимались: Баин А.М., Дворянкин А.М., Зеленков П.В., Ковалев И.В., Семенкин Е.С., Чумаченко П.Ю., A.B. Whinston , C.W. Holsapple, D. Dubois, D. Raisinghani, G. Klein, G. Forgionne, H. Prade, H. Mintzberg, O. Gelman, M. Mora.

Значительное количество факторов конструктивного, технологического, эксплуатационного и экономического характера, влияющих на процесс создания автоматизированных систем закрытого грунта, предопределили

необходимость использования системного анализа и синтеза при их проектировании. В тоже время недостаточно проработаны вопросы создания систем поддержки принятия решений по выращиванию растений в закрытом грунте, ускоряющих процесс принятия решений по выбору рациональных вариантов как конструкции теплицы, так и типов растений, подлежащих выращиванию.

Объектом исследования является автоматизированная система закрытого грунта.

Предметом исследования является: процесс принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

Целью исследования является повышение эффективности поддержки принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта на этапе технических предложений на основе вновь разработанного математического и программно-алгоритмического обеспечения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести системный анализ предметной области и сформировать систему критериев для решения задачи выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

2. Разработать теоретико-множественную модель, формализующую задачу выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

3. Разработать методику поддержки принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта с учетом опыта группы привлеченных экспертов и требований потребителя по любой из категорий комплектующих.

4. Разработать метод ранжирования синтезированных вариантов автоматизированной системы с учетом неопределенности, порождаемой субъективизмом пользователя.

5. Разработать алгоритмы синтеза и ранжирования альтернатив комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

6. Разработать информационную систему поддержки принятия решений при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

7. Оценить экономическую эффективность внедрения разработанной информационной системы поддержки принятия решений в условиях агропромышленной компании.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы системного анализа, методы принятия решений для многокритериальных задач, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы экспертных оценок, методы оценки инвестиционных проектов.

Научная новизна работы:

1. На основе системного анализа множества параметров системы закрытого грунта (включая конструктивные, технологические, эксплуатационные, экономические) разработана теоретико-множественная модель задачи выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта, отличающаяся глубиной декомпозиции системы критериев, позволяющая реализовать решение задачи синтеза компонентов в различных постановках.

2. Разработана методика поддержки принятия решения по формированию автоматизированной системы закрытого грунта, отличающаяся сочетанием в процессе выбора комплектующих как оценок группы привлеченных экспертов, так и требований потребителя.

3. Разработан метод выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта, отличающийся дополнительными этапами ранжирования комплектующих в различных категориях и реализацией возможности выбора комплектующих по множеству критериев, позволяющий осуществлять выбор с учетом минимальных и максимальных рисков.

Теоретическая значимость работы выражена в создании теоретических основ для решения задачи выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта на основе методов аналитико-синтетической

обработки информации. На основе критерия Вальда предложен метод ранжирования синтезированных вариантов АСЗГ, позволяющий получать два решения, удовлетворяющие требованиям пользователя: с минимальными и максимальными характеристиками комплектующих АСЗГ.

Практическая значимость работы заключается в эффективности практического применения разработанной системы поддержки принятия решения при выборе комплектующих АСЗГ. Разработанные методика поддержки принятия решений, метод ранжирования альтернатив, система поддержки принятия решений используются в работе агропромышленной компании ЗАО «Выборжец». Разработанные теоретико-множественная модель и алгоритмы синтеза и ранжирования альтернатив, а также система поддержки принятия решений используются в работе агропромышленной компании ООО «Алые паруса».

Разработанные теоретико-множественная модель, методика поддержки выбора комплектующих АСЗГ, метод ранжирования синтезированных вариантов используются в учебном процессе направления «Прикладная информатика» Санкт-Петербургского университета технологий управления и экономики.

Основные положения, выносимые на защиту диссертации:

1. Теоретико-множественная модель, формализующая задачу выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

2. Методика поддержки принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта, включающая метод ранжирования комплектующих для АСЗГ на основе критерия Вальда.

3. Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

Степень достоверности исследования обусловлена корректным применением указанные методов исследования и подтверждается адекватностью результатов использования предложенного метода.

Апробация работы. Основные научные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались: на IV Международной научной конференции по фундаментальным и прикладным проблемам устойчивого развития в системе «Природа - Общество - Человек»: наука, инженерия, образование (г. Дубна, Московская область, 2014 г.); Международной научно-практической конференции «Современная наука: теоретический и практический взгляд» (г. Уфа, 2015 г.); Международной научно-практической конференции «Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития» (г. Омск, 2016 г.); Международной научно-практической конференции «Научные основы современного прогресса» (г. Екатеринбург, 2016 г.); Международной научно-практической конференции «Научные открытия в эпоху глобализации» (г. Саратов, 2016 г.); Международной научно-практической конференции «Роль и место информационных технологий в современной науке» (г. Магнитогорск, 2017 г.); Международной научно-исследовательской конференции молодых ученых, аспирантов, студентов и старшеклассников «Молодежная наука в XXI веке: традиции, инновации, векторы развития» (Самара, 2017 г.); Международной научно-практической конференции «Автоматизация: проблемы, идеи, решения» (Стерлитамак, 2018 г.); XXIII Международной научно-практической конференции «World Science: problems and innovations» (Пенза, 2018 г.); Международной научно-практической конференции «Роль интеллектуального капитала в экономической, социальной и правовой культуре общества XXI века» (Санкт-Петербург, 2018г.).

Проект «Автоматизированная система полного цикла выращивания растений в закрытом грунте» стал победителем Международного конкурса проектов «IT-CASPIAN», полуфиналистом закрытого инновационного конкурса «StartUp Village» фонда Сколково, полуфиналистом конкурса инновационных проектов «С.Т.А.Р.Т.».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 18 работ, в том числе: в 4 изданиях, рекомендуемых ВАК; международной конференции, материалы

которой проиндексированы в БД Scopus. Имеется 1 свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав основного текста, заключения, библиографического списка и приложений. Основная часть диссертации изложена на 116 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, 11 таблиц. Библиографический список литературы включает в себя 140 наименований.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЗАКРЫТОГО ГРУНТА

1.1. Экономическое состояние тепличного производства

«Если ты хочешь узнать, какой из двух городов богаче, определи, каким количеством профессий владеют его жители. Чем больше профессий, тем богаче город» - так была описана новая экономическая модель в 16 веке мыслителем и экономистом Антонио Серра, которая положила начало развитию идей капитализма. Основной отличительной чертой современного разделения труда на международной арене является модернизация и совершенствование мировой системы товарных отношений. Развитие производственных мощностей государства - приоритет в стратегии развития каждой страны [124, 138].

Оценивая текущую ситуацию в международных отношениях, Россия последние годы делает ставку на импортозамещение - внедрение собственных технологий вместо зарубежных. Сама по себе стратегия импортозамещения опирается на развитие всего производства, повышения качества товаров, внедрение передовых наукоёмких технологий. И это особенно актуально для страны, уровень производственных отраслей которой ниже стран, с которыми она экономически взаимодействует.

В суровой климатической зоне России тепличное производство сельскохозяйственной продукции играет стратегически важную роль. Несмотря на серьёзный кризис 1990-х годов, когда сельское хозяйство в стране пребывало в стагнации, с 2000-х рынок технологий для выращивания овощей в закрытом грунте стал быстро развиваться [120].

Качество продукции, производимой в России, достаточно высоко, и при этом её стоимость значительно ниже зарубежной. Объём площадей закрытого грунта на сегодняшний день по федеральным округам (ФО) распределяется следующим образом:

- Приволжский ФО - 25,4%;

- Сибирский ФО - 24,8%;

- Центральный ФО - 17,5%;

- Уральский ФО - 8,6%;

- Северо-Кавказский и Южный ФО в сумме - 11,5%.

Самыми инвестиционно привлекательными округами для строительство крупных промышленных теплиц по-прежнему остаются Северо-Кавказский и Южный. Юг страны относится к самым быстро застраиваемым промышленными теплицами регионам [115]. Следует принять во внимание и политику поддержки малых теплиц в крестьянско-фермерских хозяйствах, оказываемую им местными органами власти. Уральский, Сибирский, Дальневосточный и Северо-Западный ФО еще не настолько привлекательны для потенциальных инвесторов, чтобы вкладывать значительные средства в развитие тепличного овощеводства или цветоводства. Их совокупная доля в общем количестве тепличных проектов составляет всего 23,5%.

На сегодняшний день государство ставит развитие агропрошленного комплекса страны, в частности развитие мощностей по выращиванию полезной сельскохозяйственной продукции в закрытом грунте как важную задачу развития экономики. Согласно государственной программе развития сельского хозяйства от 19 декабря 2014 г., предусмотрено возмещение до 20% затрат при строительстве и модернизации тепличных комплексов.

Несмотря на выделяемое финансирование, по данным аналитической компании Global Reach Consulting, потенциальный объём рынка тепличных овощей в России составляет примерно 150 млрд рублей, в то время как фактическое насыщение этого рынка не превышает 40%. Также значительно затрудняет работу аграриев использование зарубежных разработок в отсутствии конкурентоспособных российских аналогов [57]. Таким образом, по ряду инвестиционных проектов доля импортных комплектующих достигает 6090%, в частности при строительстве теплиц - 80%.

В то же время потребительский рынок тепличных овощей непрестанно растёт. По данным портала профессионалов фруктово-овощного рынка, Россия к 2020 г. планирует увеличить производство овощей, выращенных в закрытом грунте, в 3,5 раза. Среди регионов, которые особенно выделяются благодаря мягкому климату, идеально подходящему для этого вида сельскохозяйственной деятельности, выделяются Астраханская и Волгоградская области, Ставропольский край [89].

Также стоит отметить крупный проект в области аграрной промышленности «Технологическая платформа «Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК - продукты здорового питания» (ТППП АПК), реализуемый на базе Воронежского государственного университета инженерных технологий. На сегодняшний день эта структура занимается разработкой высокоэффективных технологий производства сельскохозяйственной продукции как исходного сырья для получения новых конкурентоспособных пищевых и кормовых продуктов, энергосберегающего оборудования пищевых и перерабатывающих производств АПК, совершенствованием образования и развития кадрового потенциала в аграрно-пищевых производствах. Платформа выходит на международный уровень, проводит форумы за рубежом, ведется оформление документов на получение Технологической платформой «ТППП АПК» статуса Евразийской платформы.

Министерством сельского хозяйства Российской Федерации внесен на рассмотрение проект «Цифровое сельское хозяйство», который должен стать неотъемлемой частью национального проекта «Цифровая экономика». Целью проекта является цифровая трансформация сельского хозяйства посредством внедрение цифровых технологий и платформенных решений для обеспечения технологического прорыва в АПК и достижения роста производительности труда на цифровых сельскохозяйственных предприятиях в 2 раза к 2021 году. Проект встраивает траекторию цифровой трансформации отрасли на национальном, региональном уровнях и на уровне агробизнеса: внедрение комплексных цифровых агрорешений.

1.2. Технологические решения в области управления микроклиматом

закрытого грунта

Современные технологии выращивания различных культивируемых растений требуют непрестанного поддержания определённого микроклимата в автоматизированных системах закрытого грунта - теплицах. Любая автоматизированная теплица является объектом управления температурно-влажностным режимом, высокая сложность работы с которым заключается в нестабильности следующих параметров [67, 136]:

1. Температура почвы.

2. Относительная влажность.

3. Температура воздуха.

4. Интенсивность освещения.

5. Концентрации углекислого газа (СО2).

В России, как и за рубежом, пристальное внимание уделяется поискам новых технологических решений в области управления микроклиматом закрытого грунта.

Самой крупной, используемой на территории России системой, которая сочетает в себе большинство технологий по автоматизации тепличных процессов, является система компании «ФИТО». Функционально дистанционный мониторинг этой системы предусматривает три уровня: самодиагностику тепличных процессов, дистанционный мониторинг с ПК, дистанционный мониторинг через ЭЛТЛ-центр «ФИТО» [91]. Система включает в себе мониторинг по многим параметрам, таким как: полив (план полива, концентрация и кислотность раствора), микроклимат (температура, влажность, концентрация С02, свет и т.д.), дренаж.

Следующим по распространению технологическим решением является автоматизированная теплица компании «ТермоВент» [92]. Данная система предусматривает все необходимые датчики для отслеживания и оценки текущей ситуации, но, тем не менее, большинство инструментария данного

проекта настраивается вручную на месте - не используется ни дистанционное управление системой, ни элементы принятия решений.

Несмотря на большое количество уже готовых пакетных решений, потребитель, желающий заказать установку тепличного комплекса, сталкивается с проблемой выбора оборудования и конструкций для этой теплицы.

1.3. Системы поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений - это компьютерная программа, которая влияет на принятие решений организационного плана путем сбора и анализа большого количества информации [127].

Первые исследования таких систем проводились в Технологическом институте Карнеги в 50-60-х годах XX века. Впервые реализовать теорию на практике удалось специалистом из Массачусетского технологического университета. Большой прорыв в использовании СППР произошел после внедрения хранилищ данных и инструментов OLAP (технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу) в 90-х годах [105, 128, 133].

Выделяется несколько классификаций систем поддержки принятия решений [63, 132].

По взаимодействию с пользователем:

1. Пассивные системы. Помогают в процессе принятия решения, но, в то же время, не выдвигают конечного предложения пользователю.

2. Активные системы. Участвуют в разработке наилучшего решения для пользователя.

3. Кооперативные системы. Они взаимодействуют непосредственно с пользователем и могут принимать его корректировки до тех пор, пока не будет получено удовлетворяющее пользователя решение.

По способу поддержки [129]:

1. Модельно-ориентированные, которые используют в процессе поиска решения доступ к финансовым, статистическим и иным моделям.

2. Основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей.

3. Ориентированные на данные, используют в работе не только внутренние данные, но и внешние, имеют доступ к временным рядам организации.

4. Ориентированные на документы, работают со слабоформализированной информацией, которая содержатся в электронных документах.

5. Ориентированные на знания, представляют специализированные решения проблем, основанные на фактах [28].

В случае выбора вида СППР для решения задачи выбора комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта, лучшим вариантом является активная модельно-ориентированная система поддержки принятия решений.

1.4. Методы структурно-параметрического синтеза

Структурно-параметрический синтез - это процесс, в результате которого определяется структура объекта и находятся значения параметров составляющих её элементов, таким образом, чтобы были удовлетворены условия задания на синтез (технического задания). Если при этом синтезированный объект получается оптимальным (квазиоптимальным) по какому-либо критерию (критериям), то синтез является оптимальным (квазиоптимальным) [18, 19].

Процесс синтеза можно разделить на три этапа: задание целевой функции, создание математической модели [104], выбор алгоритма синтеза [22].

Целевая функция. В отличие от методов параметрического синтеза, которые подразумевают изменения только параметров элементов, составляющих структуру системы, при структурно-параметрическом синтезе изменяются и структура, и параметры. Следовательно, целевая функция для каждой структуры будет уникальной. Но так как при составлении целевых функций система уравнений, представляющая собой математическую модель, обычно инкапсулирована в его характеристиках, то целевая функция для структурно-параметрического синтеза будет отличаться способом задания ограничений на множестве структур, которые должны обеспечить соответствие выбранной структуры условиям технического задания [130]. Такие ограничения могут вводится при помощи задания морфологического множества или множества альтернатив, и тогда их можно отнести к моделям и алгоритмам структурного синтеза. При структурно-параметрическом синтезе исследователь получает свободу при создании целевой функции, которая является формализованным заданием на синтез.

Модель. При структурно-параметрическом синтезе разрабатываемая модель имеет ряд характеристик [30, 37]:

1. Размерность вектора параметров заранее неизвестна и может быть определена только после того, как будет определена структура.

2. Структура модели заранее неизвестна и модель формируется автоматически.

3. Изменяется как структура, так и параметры. Поиск осуществляется в пространстве структур и параметров.

Можно предложить два подхода к созданию моделей: автономные модели [137], решением которых будут характеристики исследуемой системы; модели морфологического множества [42].

Достоинствами моделей морфологического множества является простота их создания. Кроме того, разделение различных видов знания - о структуре системы, её характеристиках с методологической точки зрения представляется положительным.

Алгоритм синтеза. Синтез может проводиться как аналитическими, так и численными методами. При использовании аналитических методов реализуется алгоритм, позволяющий получить как структуру системы, так и параметры элементов, из которых она состоит, причем система получается оптимальной. В случае использования численных методов такой алгоритм неизвестен и задача синтеза решается с помощью оптимизационных методов.

Алгоритмы, в основу которых положены аналитические методы, используют знания теории исследуемых систем и методы базовой дисциплины. Достоинством таких алгоритмов является их высокая эффективность, т.к. они обычно позволяют синтезировать систему за одну итерацию [55].

Более того, системы обычно получается оптимально по заданным критериям. Недостатком является то, что такие алгоритмы известны далеко не для всех классов систем, а их создание является чрезвычайно трудоемким и требует от исследователя высочайшей квалификации.

Алгоритмы параметрического синтеза, осуществляемые методами математического программирования, помимо знания теории исследуемых систем и теории базовой дисциплины включают в себя оптимизационные методы. Достоинством таких алгоритмов является большая гибкость, они пригодны практически для любых классов систем, структура которых известна [87].

Кроме того, существенным преимуществом таких алгоритмов является их высокая унификация, т.к. в пределах общей базовой дисциплины меняться будут только структуры устройств и целевые функции. Недостатками являются достаточно высокие требования к вычислительным ресурсам. Кроме того, не гарантируется, что спроектированное устройство будет оптимальным, а также то, что выбор структуры устройств не всегда бывает очевидным.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Иванов Сергей Александрович, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдрахманов, В.Х. Информационно-измерительная система дистанционного контроля параметров микроклимата / В.Х. Абдрахманов, К.В. Важдаев, Р.Б. Салихов // Электротехнические и информационные комплексы и системы. - 2016. - № 3 (12). - С. 91-99.

2. Аверкин, А.Н. Системы поддержки принятия решения на основе нечетки моделей / А.Н. Аверкин, Т.В. Аграфонова, Н.В. Титова // Известия Российской Академии наук. Теория и системы управления. - 2009. - № 1. - С. 89-100.

3. Андреева, Е.В. Усовершенствованный датчик естественной температуры воздуха в теплице / Е.В. Андреева // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. - 2006. - № 4. - С. 1019.

4. Аширов, И.З. Автоматизация управления капельным поливом тепличных культур / И.З. Аширов, В.А. Шахов, А.П. Козловцев, А.А. Сорокин, С.В. Горячев, А.А. Старожуков // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2017. - № 4 (66). - С. 133-135.

5. Бабкин, С.А. Статические свойства экспертных оценок / С.А. Бабкин, В.В. Конобеевских // Вестник Воронежского института МВД России. -2008. - № 3. - С. 141-148.

6. Баракин, Н.С. Автономное энергосберегающее электроснабжение системы освещения теплиц / Н.С. Баракин, В.С. Лузан // Чрезвычайные ситуации: промышленная и экологическая безопасность. - 2016. - № 1 (25). - С. 101-106.

7. Бардин, А.К. Механизм прогнозных экономических оценок основных производственных процессов сада с использованием экспертных систем / А.К. Бардин // Труды Кубанского аграрного университета. - 2009. - № 16. - С. 15-22.

8. Белая, Т.И. Проблема формирования совокупной стоимости владения информационно-телекоммуникационной инфраструктурой образовательного

учреждения / Т.И. Белая, А.С. Васильев, Д.И. Казанцев // Приволжский научный вестник. - 2015. - № 7 (47). - С. 27-30.

9. Береславский, Э.Н. Разработка и обоснование методов формирования групповых экспертных оценок параметров модели многофакторного оценивания / Э.Н. Береславский, В.В. Крючковский, К.Э. Петров // Вестник гражданских инженеров. - 2010. - С. 151-157.

10. Бокарев, Э.Н. Повышение качества урожая методом внедрения АСУ освещением в теплице / Э.Н. Бокарев // Научные труды Ижевской ГСХА ФГБОУ ВО «Ижевская государственная сельскохозяйственная академия» : сб. науч. ст. - Ижевск, 2016. - С. 100-103.

11. Борисов, В.В. Определение совокупности нечетких моделей для решения комплексной задачи поддержки принятия решений / В.В. Борисов, М.М. Зернов // Вестник Московского энергетического института. - 2011. - № 1. - С. 74-85.

12. Блажнов, А.А. О применении сотового поликарбоната в ограждающих конструкциях зимних теплиц / А.А. Блажнов // Вестник строительства и архитектуры. - 2017. - № 1. - С. 36-107.

13. Бордман, Б. Передовые технологии защиты растений в овощных теплицах Израиля / Б. Бордман // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. - 2014. - № 4 (32). - С. 7-10.

14. Брейман, А.Д. Архитектура системы автоматизации администрирования баз данных индивидуальных информационных систем / А.Д. Брейман // Информационные технологии. - 2006. - № 7. - С. 33-37.

15. Бродягина, Н.А. Согласованность экспертных оценок на основе математической теории нечетких множеств / Н.А. Бродягина, В.В. Мяушко // Глобальная ядерная безопасность. - 2013. - № 4 (9). - С. 23-28.

16. Бугаев, Ю.В. Вероятностный метод анализа процедур построения коллективных экспертных оценок / Ю.В. Бугаев, М.С. Миронова, Б.Е. Никитин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: системный анализ и информационные технологии - 2011. - № 2. - С. 130-135.

17. Вдович, С.А. Интегральный подход к оценке эффективности корпоративных информационных систем / С.А. Вдович // Промышленность: перспективы развития. - 2017. - № 2. - С. 122-127.

18. Велижанин, А.С. Модульная архитектура как особенность построения современных информационно-вычислительных систем, технология интеграции модулей в общую систему / А.С. Велижанин, А.В. Ревнивых // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2012. - № 1. - С. 94-103.

19. Вовченко, А.И. Автоматизация структурно-параметрического синтеза моделей организационно-технологических процессов / А.И. Вовченко, В.А. Ломазов, В.Л. Михайлова // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2017. - № 4 ( 3). - С. 616.

20. Гинис, Л.А. О применении экспертного подхода и обработке экспертных оценок для анализа и контроля качества / Л.А. Гинис, В.Ю. Белодедова // Международный журнал экспериментального образования. -2014. -№ 1-2. - С. 180-181.

21. Гринченков, Д.В. Принципы построения программного продукта для поддержки процесса принятия решения на основе интегрированных экспертных оценок / Д.В. Гринченков, Д.Н. Кущий // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. - 2012. - № 5. - С. 69-73.

22. Герасимов, Б.И. Качество системного анализа: понятия и характеристики / Б.И. Герасимов, Г.Л. Попов // Экономический анализ: теория и практика. - 2011. - № 23. - С. 18-22.

23. Григорьева, А. Обзор систем управления и источников сельскохозяйственного освещения отечественного производства / А. Григорьева, М. Еловая // Полупроводниковая светотехника. - 2018. - № 3 (53). - С. 24-29.

24. Грудинин, В.С. Управление микроклиматом и средства фитомониторинга / В.С. Грудинин // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. -2007. - № 10. - С. 124-127.

25. Глебова, О.В. Методы оценки рисков в условиях неопределенности / О.В. Глебова // Иннов: электронный научный журнал. - 2015. - № 1 (22). - С. 2.

26. Гореза, В.И. Обогрев ограждающих конструкций теплиц / В.И. Гореза // Вестник строительства и архитектуры. - 2017. - № 1. - С. 87-93.

27. Горелик, В.А. Разработка обобщенный критериев оптимальности в задачах принятия решений / В.А. Горелик, Т.В. Золотова // Моделирование, декомпозиция и оптимизация сложных динамических процессов. - 2017. - № 1 (32). - С. 57-66.

28. Гусев, В.Ф. Системы статистических моделей и методов принятия решений / В.Ф. Гусев, В.В. Гусев, В.В. Дьячков // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. - 2006. - № 4. С. 44-47.

29. Гущин, Ю.Г. Многокритериальная задача принятия решений с объективными и субъективными моделями / Ю.Г. Гущин, М.Я. Парфенова, И.И. Парфенов // Вестник Ижевского государственного технического университета. - 2007. - № 3. - С. 148-150.

30. Дивеев, А.И. Метод структурно-параметрического синтеза систем автоматического управления / А.И. Дивеев, Е.А. Софронова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: инженерные исследования. - 2005. - № 2. - С. 26-30.

31. Долгих, Д.Д. Облучение и обогрев растений в теплицах / П.П. Долгих, М.В. Самойлов // Вестник НГИЭИ. - 2016. -№ 4 (59). - С. 71-86.

32. Дмитриев, В.М. Структурно-функциональная схема компьютерной модели «Умной теплицы на гидропонике» / В.М. Дмитриев, Т.В. Ганджа, В.С. Куринька // Информатика и системы управления. - 2018. - № 1 (55). - С. 51-63.

33. Егоров, Ю.В. Свойства и возможности датчиков влажности для управления поливом / Ю.В. Егоров, А.В. Бобков, А.В. Кириченко, Е.Н. Есафова // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. -2017. - № 1 (147). - С. 152-161.

34. Елкин, С.В. Исследование индекса экспертных оценок / С.В. Елкин,

B.А. Лабурцева // Нанотехника. - 2010. - № 21. - С. 6-9.

35. Еремин, С.М. Современные системы управления микроклиматом в теплице / С.М. Еремин // Научные труды Ижевской ГСХА : сб. науч. ст. -Ижевск, 2017. - С. 472-475.

36. Еремина, Е.А. Модель выбора поставщика материалов и комплектующих на основе метода нечеткого логического вывода / Е.А. Еремина // Альманах современной науки и образования. - 2010. - № 2-1. - С. 144-146.

37. Жукова, М.Н. О структурно-параметрическом синтезе защищенных информационных систем / М.Н. Жукова // Решетниковские чтения Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетникова. - 2015. - № 19 (2). - С. 282-283.

38. Иванов, С.А. Модель системы управления комбинированным отоплением теплицы в условиях закрытого грунта на базе микроконтроллера КШРВЕКЯУР1/ С.А. Иванов, И.Ю. Квятковская, А.Ф. Дорохов, Н.Д. Шишкин // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика.

- 2015. - №2, С.32-37.

39. Иванов, С.А. Функциональная схема управления комбинированным отоплением в условиях минимизации ресурсов / С.А. Иванов, Э.Р. Чишиев, И.Ю. Квятковская // Вестник Казанского технологического университета, 2016.

- Т.19, №20. - С.137-140.

40. Иванов, С.А. Использование методики оценки совокупной ценности (ТУО) для определения эффективности системы поддержки принятия решений при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта /

C.А. Иванов, И.Ю. Квятковская // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2019. - № 1 (45). - С. 137-150.

41. Иванов, С.А. Модель и система критериев выбора комплектующих автоматизированной системы тепличного комплекса / С.А. Иванов // Экономика и управление, 2018. - № 8 (154). - С.66-69.

42. Иванов, С.А. Методы морфологического анализа при исследовании сложных систем // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Роль интеллектуального капитала в экономической, социальной и правовой культуре общества XXI века», 2018. - С.346-348.

43. Иванов, С.А. Методы экспертной оценки для решения задачи выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта // Сборник статей XXIII Международной научно-практической конференции «World Science: problems and innovation», 2018. - С.65-67.

44. Иванов, С.А. Метод ранжирования альтернатив системы критериев при автоматизации тепличного комплекса // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Автоматизация: проблемы, идеи, решения», 2018. - С.7-8.

45. Иванов, С.А. Использование конструктивных характеристик теплицы при формировании модели системы управления агрокомплексом /С.А. Иванов // Вестник современных исследований, 2018. - № 10.1 (25) - С.289-291.

46. Иванов, С.А. Оценка адекватности метода поддержки принятия решения при выборе комплектующих для автоматизированной системы закрытого грунта / С.А. Иванов // Colloquium-Journal, 2018. - № 9-1 (20). - С.7-9.

47. Иванов, С.А. Анализ видов систем изменения микроклимата закрытого грунта / С.А. Иванов, И.Ю. Квятковская // Сборник статей Международной научно-исследовательской конференции молодых ученых, аспирантов, студентов и старшеклассников «Молодежная наука в XXI веке: традиции, инновации, векторы развития», - 2017. - С.214-216.

48. Иванов С.А. Постановка многокритериальной задачи выбора комплектующих для автоматизированной теплицы // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Роль и место информационных технологий в современной науке: часть 3», - 2017. - С.55-58.

49. Иванов, С.А. Автономная система полного цикла поддержки роста и развития растений в тепличных условиях/ С.А. Иванов, Э.Р. Чишиев //

Международный электронный журнал. Устойчивое развитие: наука и практика.

- 2014. - вып. 2 (13), С. 158-163.

50. Иванов, С.А. Разработка модели экспертной системы корректирования управления закрытым грунтом с использованием алгоритмов семантического анализа/ С.А. Иванов, Э.Р. Чишиев, В.А. Чабак // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Современная наука: теоретический и практический взгляд», - 2015. - Т.2, С.39-41.

51. Иванов, С.А. Элементы системы управления закрытым грунтом на базе одноплатного компьютера / Иванов С.А., Чабак В.А. // Сборник статей конференции «Решение - 2016» ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», - 2016. - Т.1, С.134-136.

52. Иванов, С.А. Использование модели Хольта для прогнозирования изменения температурного режима в закрытом грунте / С.А. Иванов, И.Ю. Квятковская // Вестник Саратовского государственного технического университета, 2016. - № 1 (82). - С. 18-22.

53. Иванов, С.А. Математическая модель выбора комплектующих для системы закрытого грунта // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Научные основы современного прогресса», - 2016.

- С.28-29.

54. Иванов, С.А. Разработка системы критериев подбора оборудования для автоматизированной теплицы // Сборник статей Международной научно -практической конференции «Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития», - 2016. - С.27-29.

55. Кандырин, Ю.В. Формирование частичных порядков вариантов для выбора оптимальных альтернатив в односторонних множествах / Ю.В. Кандырин, Г.Л. Шкурина // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2015. - № 3. - С. 476-482.

56. Качура, И. Повышение качества управления на основе применения экспертных оценок / И. Качура // Предпринимательство. - 2010. - № 2. - С. 3235.

57. Кахриманова, А.С. Системный анализ сельскохозяйственного кластера региона как социально-экономической системы / А.С. Кахриманова, И.А. Щербатов // Прикаспийский журнал: управление и технологии. - 2016. -№ 4 (36). - С. 20-33.

58. Колос, Н.В. Исследование методических подходов к оценке эффективности ИТ-проектов / Н.В. Колос, С.В. Ожог, О.В. Иовлева // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. - 2017. - № 6 (67). - С. 70-80.

59. Кондратьева, Н.П. Математическая модель температурного поля в теплице / Н.П. Кондратьева, И.Р. Владыкин, В.В. Логинов, Р.Г. Большин // Инновации в сельском хозяйстве. - 2015. - № 5 (15). - С. 165-169.

60. Копенкина, И.Б. Использование моделей управления запасами для принятия управленческих решений / И.Б. Копенкина, Т.Ф. Череватова // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. - 2013. № 2 (46). - С. 229-235.

61. Ключка, Е.П. Потенциальные возможности исследования переменного освещения растений в теплицах / Е.П. Ключка // Наука и мир. -2014. - № 10 (14). - С. 98-99.

62. Кравченко, Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах / Ю.А. Кравченко // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2011. - № 7 (120). - С. 141-145.

63. Кравченко, Ю.А. Принятие решений в интегрированных информационных моделях на основе метода анализа иерархий / Ю.А. Кравченко, В.В. Марков // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2012. - № 11 (136). - С. 212-216.

64. Крылов, А.В. Методика анализа и усовершенствования экспертных оценок / А.В Крылов, А.В. Андрейчиков // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2018. - № 12 (38). - С. 138-141.

65. Кузнецов, М.П. Уточнение ранговых экспертных оценок с использованием монотонной интерполяции / М.В. Кузнецов // Машинное обучение и анализ данных. - 2011. - № 2. - С. 154-162.

66. Куликова, Л.Л. Особенности оценки эффективности ИТ-проектов / Л.Л. Куликова, В.Ю. Швакин// Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2010. - № 3 (43). - С. 153-159.

67. Куршин, Д.Ю. Микропроцессорная система управления технологическими параметрами промышленных теплиц/ Д.Ю. Куршин // Актуальные направления научных исследования XXI века: теория и практика : сб. науч. ст. - Воронеж, 2017. - С. 160-163.

68. Лабскер, Л.Г. К вопросу о проблеме сглаживания критерием Гурвица и экономическое приложение / Л.Г. Лабскер // Инновации и инвестиции. - 2016. - № 6. - С. 134-145.

69. Легков, К.Е. Вопросы системного анализа архитектур систем управления информационными системами и сетями специального назначения / К.Е. Легков, А.Н. Буренин, А.В. Емельянов, В.В. Оркин // Т-СОММ: телекоммуникации и транспорт. - 2016. - № 12. - С. 65-70.

70. Липатов, А.В. Влияние параметров микроклимата теплицы закрытого типа на скорость роста растений при работе эффективной энергосберегающей системы обогрева / А.В. Липатов // Проблемы энерго- и ресурсосбережения : сб. науч. ст. - Саратов, 2009. - С. 124-130.

71. Лобарев, Д.С. Многокритериальная динамическая задача с экспертными оценками / Д.С. Лобарев // Молодой ученый. - 2010. - № 11-1. -С. 32-37.

72. Лотонов, А.В. Система мониторинга и автоматического регулирования содержания углекислого газа в защищенном грунте / А.В. Лотонов, Л.Ю. Юферев // Инновации в сельском хозяйстве. - 2012. - № 1 (1). -С. 25-31.

73. Лубенец, Ю.В. О модифицированном коэффициенте конкордации, учитывающем в большей степени согласованность лучших альтернатив / Ю.В.

Лубенец // Вестник Иркутского государственного технического университета. -2017. - № 10 (129). - С. 32-39.

74. Лысенко, А.В. Выбор датчиков температуры учебного стенда ИКОС / А.В. Лысенко, В.А. Трусов, Н.К. Юрков // Современные наукоемкие технологии. - 2014. - № 5. - С. 70-71.

75. Малафеев, А.В. Количественная оценка производственных рисков при принятии решений по управлению и реконструкции системы электроснабжения крупного промышленного предприятия / А.В. Малафеев, А.И. Юлдашева // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. - 2016. - № 3. - С. 55-62.

76. Маликов, А.Н. Возможности метода экспертных оценок в эколого-экономическом прогнозировании / А.Н. Маликов // Поволжский торгово-экономический журнал. - 2010. - № 4. - С. 49-58.

77. Матковская, М.О. Исследование алгоритмов нечеткого вывода в моделях принятия решений / М.О. Матковская // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2009. - № 3. - С. 240-244.

78. Махутов Н.А., Системный подход к оценке и управлению рисками / Н.А. Махутов, Р.С. Ахметханов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2012. - № 5. - С. 56-69.

79. Михаэлис, В.В. Применение некоторых критериев при выборе оптимальной стратегии в теории игр / В.В. Михаэлис // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. -2016. - № 15. - С. 89-95.

80. Мусин, А.М. Результаты исследования эксплуатационных характеристик емкостного датчика, предназначенного для использования в системах регулирования микроклимата в теплицах / А.М. Мусин // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. - 2001. - № 1. - С. 16.

81. Нигматуллин, Р.А. Автоматизация принятия управленческих решений на основе экспертных оценок / Р.А. Нигматуллин // Российское предпринимательство. - 2011. - № 7-1. - С. 34-39.

82. Олейников, Е.А. Использование многофакторных моделей при принятии инвестиционных управленческих решений / Е.А. Олейников, С.А. Филин, А.С. Муравьев // Экономический анализ: теория и практика. - 2003. -№ 8. - С. 18-25.

83. Радаев, Н.Н. Точной экспертного оценивания состояния объекта методом попарного сравнения с качественной оценкой преподчтения / Н.Н. Радаев // Измерительная техника. - 2007. - № 9. - С. 6-11.

84. Романов, В.Н. Оценка риска в задачах принятия решений на основе нечетких моделей / В.Н. Романов // Альманах современной науки и образования. - 2013. - № 4 (71). - 163-167.

85. Рязанцев, А.И. Технические решения по дождевальной установке для полива садов / А.И. Рязанцев, А.В. Агейкин // Вестник мелиоративной науки. -2018. - № 1. - С. 10-14.

86. Параскевов, А.В. Предпосылки и особенности разработки автоматизированной системы управления «Микроклимат» / А.В. Параскевов, С.С. Лебедев // Политематический научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2015. - № 112. - С. 1881-1892.

87. Петросов, Д.А. Возможность применения параллельных вычислений в задачах структурно-параметрического синтеза дискретных систем на основе эволюционных методов / Д.А. Петросов // Успехи современной науки. - 2016. -№ 11 (4). - С. 124-126.

88. Подвесовский, А.Г. Применение нечетких когнитивных моделей для формирования множества альтернатив в задачах принятия решений / А.Г. Подвесовский, Д.Г. Лагерев, Д.А. Коростелев // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2009. - № 4 (24). - С. 77-84.

89. Портал профессионалов фруктово-овощного рынка [Электронный ресурс] / Аналитика - Режим доступа: https://fruitnews.ru/analytics.html, свободный (дата обращения: 10.05.2018 г.).

90. Портал производственной компании Gradaplast [Электронный ресурс] / Микроклимат в сооружения закрытого грунта (часть 2) - Режим

доступа: https://www.gradaplast.ru/article/mikroklimat-v-sooruzheniyah-zakrytogo-grunta-chast-2-metody-regulirovaniya-teplovogo-rezЫma, свободный (дата обращения: 15.05.2018 г.).

91. Портал производственной компании ФИТО: Промышленные теплицы и оборудование [Электронный ресурс] / Строительство тепличных комплексов и энергоцентров - Режим доступа: http://fito-system.ru/, свободный (дата обращения: 12.05.2017 г.).

92. Портал производственной компании Термовент [Электронный ресурс] / Надежные системы автоматического полива и проветривания -Режим доступа: http://termovent.net/, свободный (дата обращения: 22.08.2017 г.).

93. Провоторова, С.И. Сравнительный анализ и выбор оптимальной основы для суппозиториев методом экспертных оценок / С.И. Провоторова, Э.Ф. Степанова, И.М. Привалов, Е.В. Глебко, А.А. Смирных // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Химия. Биология. Фармация. - 2012. - № 1. - С. 208-211.

94. Прокофьев, В.А. Новый аспект применения коэффициента конкордации в статистических исследованиях / В.А. Прокофьев, М.В. Головко // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2016.

- № 11 (145). - С. 70-73.

95. Пындак, В.И. Теплицы для малоземельных хозяйств / В.И. Пындак, А.Е. Новиков, О.В. Амчеславский // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. - 2016. - № 1 (41). - С. 234-240.

96. Савельев, Л.Я. Вероятностная модель экспертных оценок / Л.Я. Савельев // Социология: методология, методы, математические модели. - 2007.

- № 24. - С. 169-182.

97. Сергеев, А.И. Применение генетических алгоритмов в структурно-параметрическом синтезе гибких производственных систем / А.И. Сергеев, М.А. Корнипаев, А.А. Корнипаева, А.С. Русяев // СТИН. - 2010. - № 1. - С. 1721.

98. Середа, С.Н. Оценка экологического риска с помощью нечетких моделей / С.Н. Середа // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. -2013. - № 3 (17). - С. 15-20.

99. Сеченов, М.Д. Анализ неформальных моделей представления знаний в системах принятия решений / М.Д. Сеченов, С.Н. Щеглов // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2010. - № 7 (108). - 135-140.

100. Сироткин, И.И. Методы централизованного энергосберегающего управления обогревом тепличным комбинатов / И.И. Сироткин, Н.Ф. Полковников // Международный научный журнал. - 2011. - № 1. - С. 82-85.

101. Соболин, Г.В. Перспективы развития принципиально новых способов полива / Г.В. Соболин, И.В. Сатункин, А.А. Прядкин, А.И. Гуляев // Известия Оренбургского государственного аграрного университета . - 2006. -№ 4. - С. 65-68.

102. Сороколетов, П.В. Принципы и нечеткие алгоритмы анализа моделей принятия решений / П.В. Сороколетов // Известия ЮФУ. Технические науки. -

2008. - № 4. - С. 111-115.

103. Стрижов, В.В. Уточнение экспертных оценок с помощью измеряемых данных / В.В. Стрижов // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2006. - № 7. - С. 59-64.

104. Сухов, С.А. Многоуровневая модель для решения задачи структурно-параметрического синтеза проектных решения / С.А. Сухов // Математические методы и модели: теория, приложения и роль в образовании. -

2009. - № 1. - С. 278-283.

105. Тамбиева, Д.А. Система поддержки принятия решений в структуре управления сложной социально-экономической системой / Д.А. Тамбиева, Ш.Х. Салпагарова // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2014. - № 12 (72). - С. 100.

106. Тамер, О.С. Принятие решений в условиях риска с помощью вероятностных моделей / О.С. Тамер, Р.В. Сысоева // Среднее профессионального образование. - 2009. - № 4. - С. 19-21.

107. Терелянский, П.В. Прогнозирование зависимости цена - качество на основе экстраполяции экспертных оценок / П.В. Терелянский // Экономический анализ: теория и практика. - 2009. - № 9. - С. 61-68.

108. Труб, И.И. Модель иерархических индексов баз данных с принятием решений и ее сравнение с минимаксной моделью / И.И. Труб, Н.В. Труб // Программные системы и вычислительные методы. - 2018. - № 1. - С. 18-36.

109. Филоненко, П.А. Мощность критерия однородности как функция полезности в задачах принятия решения в условиях риска и неопределенности / П.А. Филоненко, Ф.Н. Постовалов // Вестник СПбГУТИ. - 2017. - № 3. - С. 320.

110. Фисунов, К.В. Использование экспертных оценок при принятии управленческих решений / К.В. Фисунов // Теория и практика общественного развития. - 2012. - № 10. - С. 238-241.

111. Цейтлин, Н.А. Среднемедианный показатель положения выборки экспертных оценок / Н.А. Цейтлин // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2010. - № 7. - С. 69-72.

112. Цокур, Е.С. Использование современных средств автоматики в теплицах для малых фермерских хозяйств / Е.С. Цокур, К.А. Руденко // Чрезвычайные ситуации: промышленная и экологическая безопасность. - 2017.

- № 30 (2). - С. 114-118.

113. Цзяньчжун, Ц. Разработка стандартов для искусственного освещения и досветки растений в теплицах / Ц. Цзяньчжун, В. Рочева // Полупроводниковая светотехника. - 2017. -№ 45. - С. 30-33.

114. Чупрова, И.Ю. Правила и критерии принятия решений в условиях неопределенности / И.Ю. Чупрова // Естественно-гуманитарные исследования.

- 2016. - № 11 (1). - С. 46-49.

115. Черкасов, Г.Н. Ареал применения нулевых и поверхностных обработок при возделывании колосовых культур на территории европейской части Российской Федерации / Г.Н. Черкасов, И.Г. Пыхтин, А.В. Гостев // Земледелие. - 2017. - № 2. - С. 10-13.

116. Чуркин, В.В. Программная реализация метода многокритериального ранжирования альтернатив на основе экспертных оценок / В.В. Чуркин, Юрьев

B.Н. // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2012. - № 2-1 (44). -

C. 114-120.

117. Шишкина, Н.А. Роль и значение метода экспертных оценок в системе оценивания качества инновационных проектов / Н.А. Шишкина // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. - 2013. - № 2. - С. 162-165.

118. Шогенов, Ю.Х. Управление адаптацией овощных культур низкоэнергетическими электрическими потенциалами при экономической оптимизации в условиях защищенного грунта / Ю.Х. Шогенов, А.В. Дубровин // Научный вестник: техника и энергетика АПК. - 2016. - № 240. - С. 324-335.

119. Электронные данные портала Выборжец [Электронный ресурс] / Данные о компании - Режим доступа: http://vyborgec.ru/about/history/ (дата обращения 12.03.2019 г.).

120. Энциклопедия маркетинга [Электронный ресурс] / Тепличное производство: основные тенденции - Режим доступа: https://www.marketing.spb.ru/mr/food/glasshouse.htm, свободный (дата обращения: 11.04.2018 г.).

121. Юданова, А.В. Интеллектуальная система контроля влажности и температуры воздуха в теплице / А.В. Юданова // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. - 2011. - № 2. - С. 319.

122. Azaza, M. Smart greenhouse fuzzy logic based control system enhanced with wireless data monitoring / M. Azaza, A. Mami, C. Tanought, E. Fabrizio // ISA Transactions: registered, Vol. 2, pp. 297-307.

123. Arvindan, A.N. Experimental investigation of remote control via android smart phone of arduino-based automated irrigation system using moisture sensor / A.N. Arvindan, D. Keerthika // 3rd International Conference on Electrical Energy Systems, ICEES, 2016, pp. 168-175.

124. Ahmed, M. Could agricultural system be adapted to climate change / M. Ahmed, W. Ijaz, Fayyaz-ul-Hassan, A. Wasaya, M. Asif, M. Sajad, J.Z.K. Khattak, J.A. Chun // Australian Journal of Crop Science, Vol. 7, no 11, pp. 1642-1653.

125. Dubois, D. Fuzzy sets in approximate reasoning / D. Dubois, H. Prade // Part 1: Inference with possibility Distrib, 1999, Vol. 40, pp. 143-202.

126. Ivanov, S.A. Component selection model of the indoor automated system on the basis of system analysis / S.A. Ivanov, I.J. Kvyatkovskaya // IOP Conf. Series: Material Science and Engineering, 2018. - URL: https://iopscience.iop.org/volume/1757-899X/450

127. Holsapple, C. W. Decision support systems: A knowledge-based approach / C. W. Holsapple, A. B. Whinston // St. Paul: West Publishing, 1996, p. 9060.

128. Kaur, G.A. Survey of Recent Advances in Fuzzy Logic in Communication Systems / G. Kaur, M.L. Singh // International Journal of Applied Engineering Research, 2009, Vol. 4, no 2, pp. 139-145.

129. Klein, G. Decision Making in Action: Models and Methods / G. Klein, J. Orasanu, R. Calderwood, C. Zsambok // Norwood, NJ : Ablex, 1993, p. 448.

130. Law A.M. Simulation modelling and analysis / A.M. Law, W.D. Kelton // New York : McGraw-Hill, 2000 - 155 p.

131. Li, Z. Design of an intelligent management system for agricultural greenhouses based on the internet of things / Z. Li, J. Wang, R. Higgs, L. Zhou, W. Yuan // IEEE International Conference on Computational Science and Engineering and IEEE/IFIP International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing, CSE and EUC, 2017, Vol. 20, pp. 154-160.

132. Mintzberg, H. Structure of 'Unstructured' Decision Processes / H. Mintzberg, D. Raisinghani, D. Theoret // Administrative Science Quarterly, Vol. 21, pp. 246-275.

133. Mora, M. Toward a Comprehensive Framework for the Design and Evaluation of Intelligent Decision-Making Support Systems (i-DMSS) / M. Mora, G.

Forgionne, F. Cervantes, L. Garrido, J. Gupta, O. Gelman // Journal of Decision Systems, 2005, Vol. 14, pp. 321-344.

134. Pawlikowski, K. Steady-state simulation of queuing processes: a survey of problems and solutions / K. Pawlikowski // ACM Computing Surveys, 1990, Vol. 1, no. 2, pp. 123-170.

135. Piegat, A. Fuzzy Modeling and Control / A. Piegat // Poland, 2001, p.

728.

136. Rohit, K. Monitoring Greenhouse Using Wireless Sensor Network / K. Rohit Nikhade, S.L. Nalbalwar // International Journal of Advanced Computer Research, Vol. 3, no 2, pp. 23-28.

137. Schmeiser, B. Simulation output analysis: A tutorial based on one research thread / B. Schmeiser // Winter Simulation Conference, 2004, pp. 162-170.

138. Shirsath, P.B. Prioritizing climate-smart agricultural land use options at a regional scale / P.B. Shirsath, P.K. Aggarwal, P.K. Thornton, A. Dunnett // Agricultural Systems, 2017, Vol. 151, pp. 174-183.

139. Wanga, X. Fuzzy rule based decision trees / X. Wanga, X. Liua, W. Pedryczc, L. Zhanga // Pattern Recognit. Elsevier, 2015, Vol. 48, pp. 50-59.

140. Zavadskas, E. K. Evaluation of Ranking Accuracy in Multi-Criteria Decisions / E. K. Zavadskas, A. Zakarevicius, J. Antucheviciene // Informatica, 2006, Vol. 17, no. 4, pp. 601- 618.

Приложение А

Виды датчиков автоматизированной системы закрытого грунта

Датчики температуры воздуха

Термометры сопротивления.

Тармореансторы

Термопары.

Пояуировс л кнкс вь« датчики.

V

Определяющие параметры

Диатзон измерения температуры.

Погрешность измерения.

Взаимодействие с м икроконтро л лерами.

Стоимость

Датчики влажности

ЙЙЗДИИ

Ем костные датчики

Резиспгвные гигрометры

Тепло прово лящие

гигрометры Цифровые датчики

V

Определяющие параметры

Устойчивость к влажное П1 и химическому воздействию.

Взавм о действие с ы икроконтро.тлера ми.

Погрешность измерения Диапазон измерения влажности. Стоимость.

Датчики влажности

почвы

£о;! МоиЯэт 5еп50г Ргой1е РТоЬе.

V

Оп редел явшие

параметры Просто монтажа.

Погрешность измерения,

Взаимодействие с микроконтроллерам и.

Работа в разных типах грунта.

Эксплуатационная

глубина

Стоимость.

Датчики концентрации СО^

Индикаторы углекислого газа.

Газоанализаторы

V

Определяющие параметры Простота эксплуатации. Качественная оценка концентрации.

Стоимость.

Датчики температуры во-¡духа

Используются датчики одного типа, подбор осуществляется на основании используемой системы освещений

V

Определяющие параметры

Тип используемых ламп в системе освещения.

Уровень мощности, необходимый при освещении.

Программ !!ру емость датчиков, их взаимодействие с Ы икр око нтро л лерами.

Стоимость

Приложение Б Виды систем изменения микроклимата закрытого грунта

Приложение В Система критериев датчиков

Приложение Г

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Приложение Д

Акт об использовании результатов диссертационной работы в СПбУТУиЭ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ТЕХНОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ И _ЭКОНОМИКИ_

Лермонтовский пр., д. 44 литер А, Санкт-Петербург, 190103 Тел. [phone] Факс [phone] ОКПО 39410814, ОГРН1027810240260, ИНН/КПП 7826001459/783901001

E-mail: [e-mail] URL: www.sphulue.ru

УТВЕРЖДАЮ:

Первый проректор - npopjx'fop по учебно-м^одичес^вЙ работе и качеству образйвщим^й-удвнтов, к.ин., доцент

у Л' '_C.B. Авдашкевич

« -fê » jbhMtyuA 20 /у г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы

Результаты диссертационной работы «Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта» Иванова Сергея Александровича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, использованы в учебном процессе ЧОУ ВО «Санкт-Петербургский университет технологий управления и экономики» кафедры «Информационные технологии и математика» Института экономики, менеджмента и информационных технологий при подготовке бакалавров по направлению «Прикладная информатика». При выполнении лабораторных работ, курсовых проектов и выпускных квалификационных работ используется информационная система поддержки принятия решений, разработанная в рамках диссертационной работы.

Для подготовки курсов лекций используются основные результаты диссертационной работы, а именно:

1. Теоретико-множественная модель, формализующая задачу выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

2. Методика поддержки принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта с учетом опыта группы привлеченных экспертов и требований потребителя по любой из категорий комплектующих.

3. Метод ранжирования синтезированных вариантов автоматизированной системы с учетом неопределенности, порождаемой субъективизмом пользователя.

Директор института экономики, менеджмента и ИТ, к.э.н., доцент

Приложение Е

Акт об использовании результатов диссертационной работы в ЗАО

Агрофирма «Выборжец»

Выборжец

АГРОХОЛДИНГ

188680, Ленинградская область, Всеволожский район, Колтушская волость, вблизи деревни Старая тел.: [phone] факс: (812) 331-Б4-60 [e-mail]

www.vyborgec.ru

Свежие овощи родного края

Испо.

УТВЕРЖДАЮ:

ЗАО Агрофирма «Выборжец»

печать

01 2019 г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы

Результаты диссертационной работы «Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта» Иванова Сергея Александровича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, рекомендованы к использованию в ЗАО Агрофирма «Выборжец», а именно:

1. Метод ранжирования синтезированных вариантов автоматизированной теплицы с учетом неопределенности, порождаемой субъективизмом пользователя.

2. Методика поддержки принятия решения при выборе комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта с учетом опыта группы привлеченных экспертов и требований потребителя по любой из категорий комплектующих.

3. Система поддержки принятия решения по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого фунта.

Использование отмеченных результатов позволит повысить эффективность выбора оборудования для автоматизированной системы закрытого грунта.

Петров П.А.

Исполнительный директор

По доверенности № 1 от 01.03.2018

Должность

■п

ФИО

Приложение Ж

Акт об использовании результатов диссертационной работы в ООО «Алые

паруса»

УТВЕРЖДАЮ:

ООО «АЛЫЕ ПАРУСА» директор Мовсесян А.Б.

ГЪ л

«и» -У___20_/£_г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы

Результаты диссертационной работы «Система поддержки принятия решений по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта» Иванова Сергея Александровича, выполненной на соискание ученой степени кандидата технических наук, рекомендованы к использованию в ООО «АЛЫЕ ПАРУСА», а именно:

1. Теоретико-множественная модель, формализующая задачу выбора комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

2. Алгоритмы синтеза и ранжирования альтернатив комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

3. Система поддержки принятия решения по выбору комплектующих автоматизированной системы закрытого грунта.

Использование отмеченных результатов позволит повысить эффективность выбора оборудования для автоматизированной системы закрытого фунта.

Директор

Мовсесян А.Б.