Ситуационное управление многопродуктовой производственной системой на основе имитационного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Полюдова, Гульнара Рустамовна

• Полюдова, Гульнара Рустамовна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Полюдова, Гульнара Рустамовна

ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ СИСТЕМАМИ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИМИ В УСЛОВИЯХ РЫНКА.

1.1 Производственная система как объект исследования и управления.

1.2 Анализ подходов и программных средств для исследования процессов функционирования и управления производством.

1.3 Цель и задачи исследований.

Выводы по главе 1.

2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ КАК СЛОЖНОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА.

2.1 Функциональная структура модели многопродуктовой производственной системы.

2.2 Модель планирования производства в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции.

2.3 Модель реализации продукции в условиях рынка.

2.4 Модель реализации продукции при территориальном сегментировании рынка.

Выводы по главе 2.

3 РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ.

3.1 Функциональная схема интеллектуальной системы управления производством.

3.2 Нечеткая модель комплексной оценки состояния рынков сбыта.

3.3 Интеллектуальные алгоритмы управления производством и сбытом продукции в условиях рынка.

Выводы по главе 3.

4 ИССЛЕДОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

4.1 Автоматизированная система имитационного моделирования и поддержки принятия решений при управлении производством.

4.2 Программные компоненты для автоматизации построения моделей производственных систем.

4.2.1 Мастер модели планирования производства.

4.2.2 Мастер модели перевозок.

4.2.3 Мастер модели анализа состояния рынка.

4.3 Разработка программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений при управлении производством.

4.4 Исследования эффективности функционирования многопродуктовой производственной системы с помощью разработанного программного обеспечения.

4.4.1 Исследования эффективности нечетких моделей поддержки принятия решений при управлении производством в условиях рынка.

4.4.2 Исследования эффективности модели планирования производства в условиях конкуренции на рынках сырья и сбыта продукции.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Ситуационное управление многопродуктовой производственной системой на основе имитационного моделирования»

Проблема повышения эффективности управления производством в условиях рыночных отношений является одной из актуальных проблем, решение которой имеет важное практическое значение для современной российской экономики. Существенная нестабильность рыночной среды и динамичность процессов выпуска и сбыта продукции определяют дополнительные требования к организации управления производством. Ошибки при выборе стратегии и тактики поведения предприятий в этих условиях могут привести к самым нежелательным последствиям и в целом снижают эффективность их функционирования. Вместе с тем существующие информационные технологии и системы, как правило, решают задачи, связанные с мониторингом производственных потоков, и, в меньшей степени, с подготовкой процедур поддержки принятия решений.

В связи с этим актуальной становится проблема совершенствования методов и алгоритмов управления производственными системами (ПС) в условиях неопределенности среды, многовариантности выбора при производстве и сбыте продукции и ограничений по ресурсам. Одним из путей, обеспечивающих повышение эффективности управления системой, является разработка и применение моделей и информационных технологий принятия решений на базе перспективных алгоритмов интеллектуального управления.

Сложность производственных систем, неоднородность структуры, динамический характер протекающих процессов, множество внешних и внутренних связей в системе ограничивают возможности применения традиционных аналитических методов исследования и свидетельствуют о целесообразности применения численных методов при анализе процессов управления данным классом объектов.

На сегодняшний день имитационное моделирование - одно из самых эффективных средств анализа и синтеза алгоритмов управления производственными системами, а часто и единственный, практически доступный метод получения информации о поведении системы в условиях изменчивости внешней среды. Применение методов моделирования при построении систем управления производством позволяет заменить фактические эксперименты над системой вычислительными.

В работе с позиций системной целостности рассматривается проблема создания комплекса взаимосвязанных, учитывающих влияние внешних возмущений моделей систем управления производством. Различные по природе модели и алгоритмы объединяются общей целью построения системы управления и выявления эффективных алгоритмов поведения ПС в изменяющейся рыночной среде.

В своих исследованиях автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие теории моделирования и управления экономическими системами:

• в разработку методов оптимального планирования и управления производством (В.В. Леонтьев, JI.B. Канторович, Н.Н. Моисеев, В.Н. Бурков, ЯЗ. Цыпкин, Э.Й. Вилкас и др.) [8,9,100];

• в создание системной динамики и систем имитационного моделирования (Т. Нейлор, А.Г. Гранберг, Н.В. Чепурных, A.J1. Новоселов, Дж. Форрестер, Дж. Стерман, Д.Л. Кауфман, Е. Пестель и др.) [74,92,96];

• в создание моделей макроэкономических систем (Р. Аллен, В.М. Глушков, В.Л. Макаров, Н.Е. Кобринский, Д.С.Львов, А.А.Петров, Дж. Грейсон, Я.Р. Рейльян и др.) [50,61,62];

• в разработку интеллектуальных алгоритмов принятия решений (В.Ф. Венда, В.А. Виттих, Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов, А.В. Смирнов) и экспертных систем (Э.В. Попов, В.Ф. Хорошевский, Ю.Я. Любарский и др.) [17,68,84,98,99];

• в имитационное моделирование производственных систем (А.А. Вавилов, Б.Г. Тамм, Н.С.Райтман, Н.А.Саломатин), в том числе с использованием динамического подхода (Дж. Форрестер, Э.М. Браверман, А.А. Колобов, Л.Ф. Шклярский и др.) [33,55,81,92].

Актуальность проблемы повышения эффективности управления производством определяется большим разнообразием связанных с ней проблем и вопросов, а также тем, что целый круг важных научно-практических задач остается до сих пор нерешенным.

Среди большого количества моделей экономической динамики не удается выделить одну или несколько, способных в целом отразить особенности функционирования ПС в условиях неопределенности рыночных отношений и обеспечить разработку и применение алгоритмов, повышающих эффективность управления.

Цель и задачи исследований

Цель работы заключается в разработке моделей управления многопродуктовой производственной системой на основе анализа ситуаций на рынках сырья и сбыта продукции и их применении при формировании управленческих решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать функциональную структуру управляемой многопродуктовой производственной системы, функционирующей в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции.

2. Разработать математические модели функционирования многопродуктовых производственных систем с учетом возмущающих факторов на рынках сырья и сбыта продукции.

3. Разработать интеллектуальную систему поддержки принятия решений на основе анализа ситуаций на рынках сырья и сбыта продукции.

4. Разработать программные компоненты автоматизированной системы имитационного моделирования (АСИМ) и поддержки принятия решений при ситуационном управлении производством.

5. Провести исследования эффективности предложенных моделей, структур и алгоритмов и выработать практические рекомендации для ситуационного управления производственной системой в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции.

Методы исследования

Разработка моделей проводится с использованием методов общей теории систем, теории автоматического управления, теории иерархических систем и теории нечеткой логики. Синтез интеллектуальных алгоритмов осуществляется с использованием методов искусственного интеллекта, ситуационного управления и теории алгоритмов. Для разработки имитационных моделей применяются численные методы моделирования и методы проектирования информационных систем.

Результаты, выносимые на защиту

На защиту выносятся следующие научные положения и практические результаты.

1. Функциональная структура управляемой многопродуктовой производственной системы.

2. Математические модели многопродуктовых производственных систем и их подсистем.

3. Интеллектуальная система поддержки принятия решений при управлении производством и сбытом продукции.

4. Программные компоненты автоматизированной системы имитационного моделирования динамики функционирования ПС и поддержки принятия решений при управлении производством.

5. Результаты исследований эффективности функционирования многопродуктовой производственной системы в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции, полученные с использованием разработанного программного обеспечения.

Научная новизна результатов

• новизна предлагаемой функциональной структуры управляемой многопродуктовой производственной системы заключается в том, что она содержит комплекс элементов, позволяющий проводить системный анализ ситуаций на рынках сырья и сбыта продукции с учетом динамики функционирования ПС;

• новизна разработанных математических моделей функционирования многопродуктовых производственных систем состоит в том, что они построены в классе нелинейных динамических моделей, позволяющих учитывать системную динамику процессов ресурсообеспечения и сбыта продукции;

• новизна интеллектуальной системы поддержки принятия решений заключается в формировании нечетких алгоритмов управления ПС на основе анализа ситуаций на рынках сырья и сбыта продукции по результатам имитационного моделирования;

• новизна разработанного программного обеспечения основана как на новизне предложенных моделей и алгоритмов планирования, управления и принятия решений, так и на применении современных информационных технологий к решению рассматриваемого класса задач.

Практическая ценность и внедрение результатов

Практическая ценность полученных результатов заключается в том, что разработанное программное обеспечение может быть использовано при обучении специалистов методам моделирования и организационного управления производством, при анализе динамики функционирования реальных ПС и формировании решений при управлении на основе имитационного моделирования, а также при синтезе моделей и алгоритмов планирования и управления производством в условиях рыночной среды.

В учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и Башкирской Академии госслужбы и управления внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы имитационного моделирования, а также методика его использования для решения задач планирования, моделирования динамики процессов производства и сбыта продукции, оперативного управления производством в конкурентных условиях рынка. Основания для выполнения работы

Работа выполнена в период 2001-2005 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ и связана с выполнением госбюджетных научно-исследовательских работ № ИФ-ТК-14-01-03/а "Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах" (2001 -2004 гг.), № ИФ-ТК-14-05-03/а "Интеллектуализация процессов принятия решений в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций" (2005 г.).

Работа поддержана в рамках Федеральной целевой программы "Государственная поддержка интеграции высшего образования и фундаментальной науки", проект "Развитие научно-учебного комплекса по фундаментальным проблемам математики и теории управления", контракт № 21-76 (2001-2004 гг.)

Апробация работы и публикации

Основные положения, представленные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

VII международная научно-техническая конференция "Математические методы и информационные технологии в экономике", г. Пенза, 2001;

VI Всероссийский семинар "Моделирование неравновесных систем", г. Красноярск, 2003; международная молодежная научная конференция "XXX Гагаринские чтения", г. Москва, 2004;

11 Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и информатика - 2004", г. Москва, 2004;

XLII международная научная студенческая конференция "Студент и научно-технический прогресс", г. Новосибирск, 2004.

Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 11 публикациях, в том числе в виде 5 статей в российских научных изданиях, 6 тезисов докладов в трудах конференций различного уровня.

Структура работы

Диссертационная работа включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список и приложения. Работа изложена на 182 страницах. Библиографический список включает 116 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Полюдова, Гульнара Рустамовна

Выводы по IV главе

1. Разработана автоматизированная система имитационного моделирования динамики функционирования и поддержки принятия решений при управлении производством, которая базируется на предложенной методологии исследования и управления производством; соответствует разработанныммоделям многопродуктовых производственных систем и нечетким моделям системы управления; реализована в концепции развитой моделирующей среды, что позволяет решать задачу конфигурирования системы моделирования в соответствии с целями экспериментов и задачу разработки имитационной модели производственной системы; автоматизирует процедуры информационного наполнения имитационных моделей данными о производственно-сбытовой деятельности исследуемой реальной системы; позволяет расширить область применения моделей и алгоритмов и использовать их для обучения методам моделирования и управления производством в условиях рынка.

2. Разработаны программные компоненты (мастера), позволяющие автоматизировать процесс построения имитационных моделей функциональных подсистем ПС, исключая для пользователя необходимость работы с базовыми элементами и знания структуры этих моделей.

Разработанное программное обеспечение АСИМ предоставляет возможность интерактивного построения моделей производственных систем произвольного уровня сложности, исследования динамики процессов производства и сбыта продукции, а также поддержку принятия решений при управлении производством в изменяющихся условиях рыночной среды.

3. Разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решений при управлении производством. Разработанная сиситема является подсистемой АСИМ и может использоваться в виде самостоятельного программного продукта для решения задач управления процессами выпуска и сбыта продукции в условиях неопределенности рыночной среды.

Данная СППР базируется на использовании нечетко множественного подхода к анализу состояния рынков сбыта продукции. Основу СППР составляет совокупность нечетких правил по выводу управляющих рекомендаций, которые связаны с изменением объемов/темпов производства, цены продукции, а также объемов предложения ее на товарных и территориальных рынках. Использование алгоритма, реализующего метод центра тяжести в качестве метода дефаззификации, позволяет перейти к четким рекомендациям и установить скорректированные значения управляющим переменным, адекватные сложившейся рыночной ситуации.

4. Выполнены исследования эффективности предложенных нечетких моделей поддержки принятия решений при управлении производством в условиях рынка. Предложена методика комплексного анализа состояния рынка сбыта, которая позволяет лицу, принимающему решения, оценить качественное состояние рынка и динамику его изменения путем проведения расчета показателей с помощью СППР. Количественная оценка состояния рынка выполняется с помощью разработанной модели многопродуктовойв производственной системы, эти данные передаются в СППР. Базируясь на этих двух видах оценок, система поддержки принятия решений формирует управляющие рекомендации.

Выполнены исследования применимости предложенной модели планирования производства продукции с помощью разработанного мастера модели планирования. Эффективность предложенной модели обеспечивается за счет выполнения расчетов плановых объемов выпуска продукции и плановой потребности в ресурсах, учитывающих конъюнктуру рынков сбыта продукции, финансовое состояние предприятия и динамику состояний рынков ресурсов при наличии конкуренции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе решена актуальная, имеющая важное научно-практическое значение проблема исследования и управления многопродуктовыми производственными системами, позволяющая повысить эффективность функционирования данного класса систем в изменяющихся условиях рыночных отношений и ограничений по ресурсам.

При решении этой проблемы получены следующие научные и практические результаты.

1. Разработана функциональная структура управляемой многопродуктовой производственной системы, положенная в основу построения моделей ее подсистем и системы в целом. Предложенная форма представления исследуемого объекта - производственной системы в виде совокупности взаимодействующих друг с другом подмоделей дает широкие возможности при синтезе его структуры. С одной стороны, она позволяет исследовать свойства отдельных подсистем исследуемого объекта как автономных, самостоятельно функционирующих объектов, а с другой стороны, дает возможность получить представление о динамике функционирования системы в целом.

2. Разработана модель многопродуктовой производственной системы, состоящая из взаимосвязанных однопродуктовых подсистем, функционирующих в едином ресурсном пространстве и на территориально разнесенных сегментах рынка товаров.

В классе нелинейных систем разработаны следующие модели, отличающиеся новизной математического представления:

• модель планирования производства в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции, позволяющая учитывать конъюнктуру рынков сбыта продукции, описывать динамику изменения ситуаций на рынках сырья в результате взаимодействия его участников, планировать выпуск продукции с учетом финансового состояния предприятия;

• модель реализации продукции отдельного вида без учета действия связей между территориальными сегментами товарного рынка, отражающая динамические свойства процессов сбыта продукции и позволяющая исследовать динамически равновесные состояния производственной системы на рынках сбыта;

• модель реализации продукции при территориальной сегментации товарных рынков, обеспечивающая повышение прибыльности производственной системы за счет получения дополнительной выручки от организации локальных перевозок между территориальными рынками.

3. Обоснована целесообразность построения систем управления производством в классе интеллектуальных систем, основанных на нечетких моделях, позволяющих для условий непрогнозируемых действий внешней среды и возникновения дефицита ресурсов вырабатывать для каждой конкретной ситуации наиболее эффективные решения по управлению производством и сбытом.

Предложена структура системы интеллектуального управления, использующей для принятия управленческого решения как нечеткие модели, так и модели, описывающие изменения динамически равновесных состояний производственной системы, что обеспечивает адаптацию ПС к возникающим ситуациям.

Разработана нечеткая модель поддержки решений, позволяющая решать задачи формирования возможных решений и учитывающая неопределенность при оценке состояния производства и рынка.

4. Разработана АСИМ динамики функционирования и поддержки принятия решений при управлении производством, которая базируется на предложенной методологии моделирования и управления ПС; реализована в концепции развитой моделирующей среды; обеспечивает возможность интерактивного построения моделей производственных систем произвольного уровня сложности, исследования динамики процессов производства и сбыта продукции, а также поддержку решений при управлении производством в условиях рыночной среды; пригодна для обучения пользователей методам моделирования и управления производственными системами в условиях рынка.

Разработаны программные компоненты АСИМ, позволяющие автоматизировать процесс построения имитационных моделей функциональных подсистем ПС, исключая для пользователя необходимость работы с библиотекой базовых элементов и знания структуры этих моделей.

Разработано программное обеспечение СППР, основанной на нечеткой логики, которая является подсистемой АСИМ и может использоваться в качестве самостоятельного программного продукта при решении задач интеллектуального управления производством в условиях рыночной среды.

Предложена методика комплексного анализа состояния рынков сбыта, позволяющая оценить качественное состояние рынка и его динамику путем проведения расчета показателей с помощью разработанного программного обеспечения СППР.

Выполнены исследования эффективности предложенной модели планирования производства продукции с помощью разработанного программного обеспечения (мастера модели планирования). Количественная оценка эффективности модели планирования может быть выполнена путем настройки ее на данные о процессах выпуска и реализации продукции для конкретного предприятия: о количестве видов выпускаемой продукции и используемых ресурсов, о нормах расхода ресурсов, информации о поставщиках ресурсов и о конкуренте.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Полюдова, Гульнара Рустамовна, 2006 год

1. Автоматизация управления предприятием / Баронов В.В. и др. - М.: ИНФРА-М, 2000.-239 с.

2. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник для студ. вузов / М.И. Семенов, И.Т. Трубилин, В.И. Лойко и др.; Под ред. И.Т. Трубилина. М.: Финансы и статистика, 2000. - 416 с.

3. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. -М.: Энергоатомиздат, 1991. 240 с.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.:Финансы и статистика,2000. - 368 с.

5. Балахонова И. Современные стандарты управления в России. Использование современных стандартов управления предприятием (MRPII, ERP, CSRP,IS09000) для непрерывного улучшения бизнес -процессов (BPI). http://spectr.spservice.ru/article eprl O.htm

6. Басовский JI.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 1999. - 260 с.

7. Блишун А.Ф., Знатнов С.Ю. Обоснование операций теории нечетких множеств. В кн.: Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями. -М.: Энергоатомиздат, 1991. - С.21-33.

8. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами /Отв. ред. В.В.Кульба; Рос.АН, Ин-т пробл. управления. М.: Наука, 1994. - 269 с.

9. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем. Состояние и перспективы.-М.: СИНТЕГ, 1999.

10. Валеева Г.Р. (Полюдова Г.Р.) Применение технологии экспертных систем для принятия стратегических решений//Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах: Межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2003. - С. 155-161.

11. Валеева Г.Р. (Полюдова Г.Р.) Экспертная система для поддержки принятия решений по выбору стратегии поведения предприятия// XXVI Гагаринские чтения: Тез. докл. междунар. молодеж. науч. конф. М.: МАТИ, 2000. - Т. - С. 153-154.

12. Валеева Р.Г., Сильнова С.В. Анализ и моделирование рыночных условий при управлении предприятием // Автоматизация и современные технологии.-2003.-№2.-С. 34-41.

13. Васильев В.В., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Уфа: УГАТУ, 1995. - 80с.

14. Вютрих Х.А., Филипп А.Ф. Виртуализация как возможный путь развития управления/ЯТроблемы теории и практики управления. 1999. - №5. - С. 56-63.

15. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II. Принципы и практика. С.-Пб.: ПИТЕР, 2002. - 198с.

16. Гайфуллина Б.Н., Обухова И.А. Автоматизированные системы управления предприятиями стандарта ERP/MRPII. М.: Интерфейс-Пресс, 2001. -245с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. - 384 с.

18. Горский Ю.М. Системно-информационный анализ процессов управления. Новосибирск: Наука, 1988. - 324с.

19. Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели:Учеб. пособие для вузов М.: ЮНИТИ, 1995. - 136 с.

20. Гуриев С.М. Поспелов И.Г. Модель общего равновесия экономики переходного периода // Математическое моделирование. 1994. - № 2. -С.47-52.

21. Гусев JI.A., Смирнова И.М. Нечеткие множества: Теория и приложения // Автоматика и телемеханика. 1993. - №5. - С.66-85.

22. Долан Э.Дж., Линдсей Д. Рынок: микроэкономическая модель / Пер.с англ. В.Лукашевича и др.; Под общ.ред. В.Лисовика и В.Лукашевича. -С.-Пб., 1992.-361с.

23. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика. - 2000. - 268с.

24. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. М.: Изд. МЭСИ, 1996. -108с.

25. Жданов С.А. Механизмы экономического управления предприятием: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2002. - 319 с.

26. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учеб. М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, Изд-во ДИС, 1997.-368 с.

27. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения//Изв. РАН. Теория и системы управления. 1997. - №3. -С.138 -145.

28. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление: Учебн. пособие / Под ред. И.К. Белявского. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2000.-256 с.

29. Ильясов Б.Г., Макарова Е.А., Валеева Г.Р. (Полюдова Г.Р.), Ипьиченко Е.В., Харрасов М.Р. Экспертная система поддержки принятия решений при выборе стратегии поведения предприятия в условиях рынка (ИН ВНТИЦ 50200400739).

30. ИльясовБ.Г., Сильнова С.В., Полюдова Г.Р. Планирование производства в конкурентных условиях рынков сырья и сбыта продукции/ЯТриборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2004. - №6. - С. 62-66.

31. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: УГАТУ, 1995. - 321с.

32. Ильясов Б.Г., Сильнова С.В., Полюдова Г.Р. Управление производственной системой с использованием нечеткойлогики//Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. - №11. - С. 42 -47.

33. Имитационное моделирование производственных систем / Под ред. Вавилова А.А. М.: Машиностроение, Берлин: Техника, 1983. - 416с.

34. Имитационные системы принятия экономических решений/ К.А.Багриновский, Т.И.Конник, М.Р.Левинсон и др. М.: Наука, 1989. -253с.

35. Инструмент имитационного моделирования "AnyLogic". http://www.gpss.ru/svstems/anvlogic.html

36. Интеллектуальное управление производственными системами / С.Т. Кусимов, Б.Г. Ильясов, JI.A. Исмагилова, Р.Г. Валеева. М.: Машиностроение, 2001. - 327 с.

37. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов / Н.И. Архипова, В.В. Кульба, С.А. Косяченко, Ф.Ю. Чанхиева. М.: Приор, 2002.-384 с.

38. Карнадская H.JI. Принятие управленческого решения: Учебник для вузов. М.: Изд. ЮНИТИ, 1999. - 237с.

39. Катаев А.В. Анализ особенностей организации и управления виртуальными предприятиями, http://business.rin.ru

40. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.А., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. -М.: Экономика, 1999. 288 с.

41. Кобел ев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. - 336с.

42. Козырев А.А. Информационные технологии в экономике и управлении: Учеб. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000. - 360 с.

43. Колесников С. Из истории автоматизации методологий управления предприятием// Открытые системы. 1999. - С. 44-50.

44. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Имитационное моделирование сложных динамических систем. http//www.exponenta.ru/soft/Others/mvs/dssim.asp

45. Котлер Ф. Основы маркетинга: Пер. с англ./Под ред. Е.М.Пеньковой. -М.: Прогресс, 1990. 491с.

46. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001.

47. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь /Словарь современной экономической науки. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ABF, 1996.-704 с.

48. Лычкина Н.Н. Современные тенденции в имитационном моделировании//Вестник университета, серия Информационные системы управления, №2. -М.: ГУУ, 2000. С.77-84.

49. Макаренко М.В., Махалина О.М. Производственный менеджмент: Учеб. пособие для вузов. М.: Приор, 1998. - 384с.

50. Макаров В.Л., Левин М.И., Рубинов A.M. Математические модели экономического взаимодействия и равновесия. М.:Наука, 1993. - 373с.

51. Мелик Гайказян П.В., Мелик - Гайказян М.В., Тарасенко В.Ф. Методология моделирования нелинейной динамики сложных систем. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 272 с.

52. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента/ Пер. с англ. -М.: Дело, 1992. 702с.

53. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления: Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова; изд. 2-е, стереотип. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 с.

54. Михайлишин А.Ю. Система имитационного моделирования NetStar. http://ido,rlmsu.ru/?dirid=7&docid=21

55. Моделирование производственно-сбытовых систем и процессов управления: Монография/Под ред. А.А.Колобова, Л.Ф.Шклярского. М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1993. - 216с.

56. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. -http://www.optim.rU/fin/2000/2/uprfin/uprfin 1 .asp

57. Нечеткие множества в моделях управления и искусственном интеллекте / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -312с.

58. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений /

59. A.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркурьева. М.:Радио и связь, 1989. -304с.

60. Организационное управление: Учеб. пособие для вузов / Н.И. Архипова,

61. B.В. Кульба, С.А. Косяченко и др.; Ред.: Н.И. Архипова. М.: Приор, 1998.-448 с.

62. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. Серия: Математическое моделирование. С.-Пб.: Фазис, 2000. - 144с.

63. Петров А.А. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. М.: Наука, 1996.-251с.

64. Петров А.А. Опыт использования математических моделей для анализа экономики переходного периода // Вестник Российской академии наук. -1998.-Т. 68,№4.-С. 314-327.

65. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Сокр. пер. с англ. / Науч. ред.: В.Т.Борисович, В.М.Полтерович, В.И.Данилов и др. М.: Экономика, Дело, 1992. - 510с.

66. Планкетт Л., Выработка и принятие управленческих решений. М.: ПРИОР, 1998.-311с.

67. Полюдова Г.Р. Новые информационные технологии в исследовании производственных систем//ХХХ Гагаринские чтения: Тез. докл. междунар. молодежи, науч. конф. М.: МАТИ - РГТУ им. К.Э. Циолковского, 2004. - Т.5. - С.49-50.

68. Полюдова Г.Р. Информационно-управляющая система для исследования производства в условиях рынка//Микроэлектроника и информатика2004: Тез. докл 11-й Всерос. межвуз. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. -М.:МИЭТ, 2004. С. 87-88.

69. Полюдова Г.Р. Модель планирования производства в условиях рынка//Студент и научно-технический прогресс: Тез. докл. XLII междунар. науч. студенч. конф. Новосибирск, 2004. - С. 73 - 74.

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

71. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368с.

72. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений / Под ред. Мелихова А.Н. Таганрог: ТРТИ, 1989. - 92с.

73. Самуэльсон П. Экономика, т. 1,2 М.: МГП "Алгон", ВНИИСИ, 1992.

74. Семишин Ю.А., Литвинова О.В. Диалоговая автоматизированная система имитационного моделирования, http://www.gpss.ru/systems/dasim.html

75. Сергеев И.Б. Планирование производства и сбыта продукции в машиностроении // Вестник машиностроения. 1995. - №4. - С.43-45.

76. Сидоренко В.Н. Системная динамика. М.: Экономический факультет МГУ: ТЕИС, 1998.-205 с.

77. Сильнова С.В., Валеева Г.Р. (Полюдова Г.Р.) Моделирование неравновесных состояний производственных систем в условиях рынка//Моделирование неравновесных систем: Материалы VI Всерос. сем. Красноярск, 2003. - С. 156-157.

78. Сильнова С.В., Валеева Г.Р. (Полюдова Г.Р.) Моделирование реализации продукции в условиях рынка//Автоматизация и современные технологии. 2004. - №7. - С.40-46.

79. Сильнова С.В., Полюдова Г.Р. Организация взаимодействия рынков сбыта продукции//Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. - № 12. - С.58-62.

80. Система имитационного моделирования "Arena". http://hpcc.stup.ac.ru/case/model/arena.html

81. Среда компьютерного моделирования общего назначения GPSS World. http://www.gpss.ru/systems/gpssw.html

82. Стивенсон В. Дж. Управление производством: Пер. с англ. М.: Бином, 1998.-928с.

83. Тамм Б.Г., Пуусеп М.Э., Тавост P.P. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987.

84. Тарасов В.Б. Предприятия XXI века: проблемы проектирования и управления // Автоматизация проектирования. №4. - 1998. - С.51-57.

85. Тарасов В.Б. Виртуальные предприятия: свойства, технологии создания, компоненты инфраструктуры // Информационные технологии. 2000. -№9. - С. 13-21.

86. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учеб. пособие. -М: СИНТЕГ, 1998.-216 с.

87. Токарев В. Гипотеза о новой парадигме управления//Проблемы теории и практики управления. 2001. - №3. - С.45-49.

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

89. Управление организацией: Учебник /Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина.-2-е изд., перераб. и доп. -М.: ИНФРА-М, 1999.-669 с.

90. Управление риском. Риск. Устойчивое развитие. Синергетика /В.А. Владимиров, Ю.Л. Воробьев, С.С. Салов и др. М.: Наука, 2000. 431 с.

91. Фаттахов Р.В. Экономико-математическая модель предприятия в условиях нестабильной экономики //Вестник УГАТУ. №2. - 2000. - С. 33-46.

92. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2001. - 362с.

93. Фишер С., Дорнбуш Р., Шмалензи Р. Экономика: Пер. с англ. со 2-го изд. М.: Дело ЛТД, 1993. - 864с.

94. Форрестер Д. Основы кибернетики предприятия: Индустриальная динамика. М., 1971.

95. Ханжина В., Попов Е. Структура рыночного потенциала предприятия // Проблемы теории и практики управления. 2001. - №6. - С.60-66.

96. Хайман Д.М. Современная микроэкономика: анализ и применение. В 2-х т. Т.1. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1992. - 384с.

97. Хахулин Г.Ф. Основы конструирования имитационных моделей: Учеб. пособие. М.: НТК Поток, 2002. - 222 с.

98. Чепурных Н.В., Новоселов А.Л. Экономика и экология: развитие, катастрофы. -М.: Наука, 1996. -271с.

99. Шананин А.А. Об устойчивости рыночных механизмов// Математическое моделирование. 1991. - №2. - С.42-47.

100. Шапот М.Д. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. 1998. -№1. - С.30-35.

101. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: ИНФРА-М, 1999.-273с.

102. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов /В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д.М.Дайитбегов и др.; Под ред. В.В.Федосеева. -М.: ЮНИТИ, 1999. 391 с.

103. G2 интегрированная среда для создания и сопровождения интеллектуальных систем, http://www.argussoft.com/g2 - technol.zip

104. Agile Manufacturing: the 21st Century Competitive Strategy. Editor A.Gunasekaran, University of Massachusetts, USA. Publisher Elsevier, 2001. -832 p.

105. ARIS Simulation/Key Century Ltd. http://www.kevcentury.kz/products/ARIS/ARJS6.asp

106. Distributed Computing for the Extended Enterprise. 1998. http://www.opengroup.org/publications/catalog/w802.htm

107. Goldman S.L., Nagel R.N., Preiss K. Agile competitors and virtual organizations: strategies for enriching the customer. N.Y.: Van Nostrand Reinhold. 1995.

108. Groumpos P., Krauth J. Simulation in industrial manufacturing: an overview // Life Cycle Approaches to Production Systems: Management, Control, Supervision: Proc. of ASI'97 Conference. Budapest, Hungary, 1997.

109. Guiffrida A.L., Nagi R. Fuzzy set theory application in production management research: a literature survey // Journal of Intelligent Manufacturing, V.9, No.l, February 1998, is published by Chapman&Hall, London.

110. Hino R., Moriwaki T. Decentralized scheduling in holonic manufacturing system // Proc. of the Second International Workshop on Intelligent Manufacturing Systems. Leuven, Belgium 1999. - P. 41 - 47.

111. Leitro P., Restivo F. A Layered Approach to Distributed Manufacturing // Life Cycle Approaches to Production Systems: Management, Control, Supervision: Proc. of ASI'99 Conference. Leuven, Belgium, 1999. -P.52-58.