Совершенствование процедур поддержки принятия решений в логистических системах на основе геоинформационных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Макарян, Александр Самвелович

• Макарян, Александр Самвелович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Макарян, Александр Самвелович

СОДЕРЖАНИЕ

Сокращения

Введение

1 ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ РАЗРАБОТКИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

1.1 Основные положения организации функционирования логистических систем

1.2 Анализ правил, приемов и методов поддержки принятия логистических решений

1.2.1 Общая схема процесса поддержки принятия решений

1.2.2 Структурная схема СППР и классификация методов поддержки

принятия логистических решений

1.3 Анализ методов оптимизации транспортных маршрутов в задачах логистики

1.3.1 Постановка задачи «коммивояжера»

1.3.2 Алгоритмы решения задачи «коммивояжера»

1.4 Оценка эффективности методов оптимизации

1.5 Анализ программных средств оптимизации и планирования логистических мероприятий

1.5.1 «БИТ: Управление транспортной логистикой»

1.5.2 SIGMA Transport Monitoring

1.5.3 Система мониторинга транспортных средств «Навстат»

1.5.4 Система Qguar TMS

1.5.5 Системы PSItms

1.5.6 «1С: Предприятие 8. Управление автотранспортом»

1.6 Анализ программного обеспечения геоинформационных систем

1.7 Постановки задачи исследования

Выводы

2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМА ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТИРУЕМОЙ СИСТЕМЫ

2.1 Алгоритм поддержки принятия решений для управления транспортной

сетью в логистических системах

2.1.1 Анализ электронной карты логистической сети и определение

проблемы

2.1.2 Формулировка начальной и конечной точки процесса, а также

цели и предоставление сопроводительной информации

2.1.3 Определение множества ограничивающих факторов и критериев

2.1.4 Генерация множества решений по транспортному обеспечению

2.1.5 Анализ решений

2.1.6 Формирование управляющего воздействия

2.2 Разработка классификации задач логистических систем и методов

принятия решений на основе ГИС

2.3 Математическая модель принятия решения для управления логистической транспортной системой на основе двухфазного

модифицированного алгоритма решения задачи «коммивояжера»

Выводы

3 СТРУКТУРА, СОСТАВ, АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СППР НА ОСНОВЕ ГИС

3.1 Общие принципы построения и функциональная схема ТЛСППР

3.2 Язык разработки

3.3 Система управления базами данных и знаний

3.4 Геоинформационная система для отображения транспортной инфраструктуры и управления потоками

3.5 Платформа для построения экспертного модуля системы

3.6 Интерфейс функционирования системы

Выводы

4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА РАЗРАБОТАННОГО ПРОГРАММНОГО И МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

4.1 Результаты испытаний программного комплекса

4.2 Сравнение логистической системы с аналогами

4.3 Оценка эффективности использования транспортной логистической

системы поддержки принятия решений

Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование процедур поддержки принятия решений в логистических системах на основе геоинформационных технологий»

ВВЕДЕНИЕ

Задача обеспечения различных видов деятельности актуальной информацией является достаточно актуальной и направлена на своевременную и эффективную поддержку принятия управленческих решений. Недостаточная проработка процедур функционирующих подходов, правил и методов организации информационного и аналитического обеспечения и серьезное затруднение принятия решений в условиях нехватки или неадекватности исходной информации сформировали проблему необходимости создания и развития логистических систем принятия решений на основе геоинформационных технологий.

Тонкости использования систем поддержки принятия решений, выявляются анализом задач различного рода, связанных с управленческой деятельностью непосредственно. Логистические системы поддержки принятия решений (СППР) могут работать в нижеперечисленных режимах:

а) мониторинг проблем и отображение на дисплее текущей актуальной информации о состоянии технологических, технических и социально-экономических объектах, их показателях в различных областях деятельности;

б) аналитическое сопровождение штатных процессов логистики докладов;

в) работа в режиме чрезвычайного происшествия с целью своевременного принятия и отслеживания процесса исполнения решений по непредвиденным и кризисным проблемам с экспертным подключением.

Главной задачей принятия решений по управлению процессами является анализ последствий развития модели поведения, ситуаций и затрат в будущем. В этом случае применяется различный набор инструментов. С помощью таких инструментов эксперты, основываясь на математических моделях, изучают набор процессов социально-экономического, политического, технологического, технического и техногенного характера. В логистических системах по принятию управленческих решений необходимо

использовать сложные многокритериальные модели, с помощью которых операторы систем могут предугадать развитие ситуации и просчитывать некоторые оценки последствий принятия решений по управлению системой. Способность решения такого рода задач делает СППР крайне важной и эффективной составляющей управления.

Но на рынке СППР сложилась ситуация, что большинство используемых в настоящее время систем поддержки принятия решений либо не разрабатываются под такую область как логистика, либо не способны в полностью организовать качественное функционирование с учетом возрастания сложности исследуемой области.

Вопросы разработки систем, в динамике изменяющихся к новым, возникающим задачам, условиям и критериям чрезвычайно важны, в настоящее время, для управленческого персонала и командующего состава. Важной чертой современных систем поддержки принятия решений становится их способность выбирать наиболее подходящие и лучшие способы и алгоритмы, определяющие эффект от решения поставленной задачи.

Таким образом, становится необходимость разработки логистических систем, обеспечивающих всю цепочку процесса поддержки принятия решений для задач управления любой сложности. Центром работы таких систем являются алгоритмы выработки ее модулей на основе мнений экспертов и предпочтений ЛИР при учете всей исходной информации. Решение задач такого типа требует присутствия в его реализации системного подхода с использованием современных информационных технологий. Участие экспертов и применение алгоритмов, моделей, методов для просчета рисков реализации различных решений по управлению системами позволит получать необходимые результаты при моделировании и использовании самых эффективных, профессиональных и полезных вариантов.

Основными инструментами для обеспечения поддержки принятия управленческих решений являются средства мониторинга, анализа и

6

прогнозирования и геоинформационная система, позволяющие осуществлять качественный мониторинг и анализ состояния среды и объекта, выработать различные прогнозные оценки развития ситуации на основе принимаемых решений и условий развития.

Объектом исследования является система поддержки принятия решений для задач транспортной логистики.

Предметом исследования являются методы, процедуры, алгоритмическое и специальное математическое обеспечение поддержки принятия решений для задач транспортной логистики.

Целью исследования является совершенствование методов и алгоритмов поддержки принятия решений логистических систем на основе геоинформационных технологий для различного класса задач.

Задачи исследования:

1. Анализ существующих методов решения задач транспортной логистики.

2. Анализ правил, приемов и методов поддержки принятия решений в задачах транспортной логистики с целью повышения эффективности управления с использованием современных методов обработки информации.

3. Разработка классификации задач транспортной логистики на соответствие этапам и методам поддержки принятия решений при анализе неструктурированных и слабо структурированных проблем.

4. Разработка модели функционирования транспортной логистической системы поддержки принятия решений с совершенствованием процедур оптимизации, учитывающих различные типы исходной информации.

5. Разработка математического и алгоритмического обеспечения транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

6. Оценка эффективности разработанных моделей, алгоритмов и программного обеспечения.

Методы исследования

В работе использованы методы и системного анализа и синтеза, методы интеллектуального анализа данных, методы алгоритмизации и математического моделирования, методы адаптивного управления, методы теории графов, методы оптимизации, экспертные методы принятия решений, методы разработки программного обеспечения и баз данных.

Научная новизна работы

В результате проведенного в работе системного исследования получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана классификация задач транспортной логистической системы и методика их анализа на основе этапов и методов поддержки принятия решений.

2. Разработана модель функционирования транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

3. Разработан алгоритм двухфазной оптимизации для управления транспортной логистической системой.

4. Разработана архитектура транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

5. Разработано специальное математическое обеспечение для функционирования транспортной логистической системы на основе геоинформационных технологий.

6. Разработано программное обеспечение транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

Практическая значимость

Практическая значимость работы заключается в разработке специального программного средства, позволяющего решать прикладные задачи в различных областях с использованием алгоритмов транспортной

логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

Основные положения, выносимые на защиту

К основным положениям, выносимым на защиту, относятся:

1. Классификация задач транспортной логистики на соответствие этапам и методам поддержки принятия решений при анализе неструктурированных и слабоструктурированных проблем.

2. Принципы построения и структура транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

3. Алгоритмическая реализация основных методов и этапов поддержки принятия решений для управления функционированием транспортной логистической системы на основе геоинформационных технологий.

4. Алгоритм двухфазной оптимизации транспортной логистической системы.

5. Программное обеспечение транспортной логистической системы поддержки принятия решений на основе геоинформационных технологий.

Структура и объем работы.

Работа состоит из введения, 4-х глав, заключения, приложений и содержит 164 страницы, 31 рис., 13 табл., список литературы из 156 названия.

1. ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ РАЗРАБОТКИ ТРАНСПОРТНОЙ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

1.1 Основные положения организации функционирования

логистических систем

В соответствии с [1] логистическая система представляет собой адаптивную взаимосвязанную совокупность следующих элементов: транспортные предприятия, склады, предприятия оптовой и розничной торговли, техника перевозки и перегрузки и др. Структура данной системы представлена на рисунке 1.1.1.

Рисунок 1.1.1- Схема логистической системы

Элементом логистической системы является информационная логистическая система [1, 57 - 61] как организованная совокупность взаимосвязанных средств вычислительной техники, средств программирования, алгоритмов и моделей, обеспечивающая решение различных логистических задач.

Логистические информационные системы можно разделить на две основные группы по уровням: микроуровень и макроуровень (рисунок 1.1.2 ).

г .______________

Логистические i информационные

системы

Информационные системы на микроуровне (предприятия, организации и т.д.)

¡¡РИИШИ^^Ш!!.

Плановые системы

Диспозитивные системы (диспетчеры)

Информационные системы на макроуровне (регион, страна и т.д.)

Исполнительные системы

Рисунок 1.1.2 - Логистические информационные системы

Рассмотрим следующие виды логистических информационных систем, которые в настоящее время получили наибольшее практическое применение.

- MRP - Materials Requirements Planning (планирование потребности в материалах) - система планирования потребностей в материалах; эта логистическая система - одна из самых популярных в мире. В России концепцию представляют различные программные продукты иностранного производства. Но развитие и появление более успешных концепций построения систем привело к тому, что программные продукты класса MRP можно встретить очень редко, например, в составе устаревших информационных систем предприятий и учреждений.

- DRP - Distribution Requirements Planning (планирование ресурсов дистрибуции) - система управления распределением продукции. Такая система [2, 58] осуществляет контроль состояния запасов, рассчитывает точки заказа, формирует связи производства, снабжения и сбыта с использованием комплекса системы MRP. Системы DRP и MRP

функционируют во взаимосвязи на основе концепции второй, и одна из

и

главных функций систем - планирование транспортных перевозок, т.е. обслуживание заявки на транспортное обеспечение, составление и корректировка в режиме реального времени графика перевозок.

- MRP II - Manufacturing Resource Planning (планирование производственных ресурсов) - система производственного планирования, включающая в себя операционное и финансовое планирование производства с более широким охватом ресурсов предприятия чем в MRP системах. Еще одно отличие MRP II - наличие принципов детального планирования производства предприятия.

- ERP - Enterprise Resource Planning (планирование ресурсов предприятия) - система, представляющая собой стратегию интеграции производства и операций управления трудовыми ресурсами, финансового менеджмента и управления активами. Система ERP [ 2] ор иентирована на непрерывный контроль и оптимизацию ресурсов предприятия с помощью специализированного интегрированного программного модуля, обеспечивающего общую модель данных и процессов для всех сфер деятельности.

- LEAN PRODUCTION (бережливое производство) - система, в основе которой лежит управление предприятием, направленное на устранение всех видов потерь. Система LEAN PRODUCTION обеспечивает в процессе оптимизации бизнеса взаимодействие между сотрудниками и максимальную ориентацию на потребителя. Основная задача системы - это процесс непрерывного устранения потерь. Таким образом, вся деятельность предприятия поделена на операции и процессы, добавляющие и не добавляющие ценность для потребителя, что впоследствии ведет к сокращению процессов и операций, не добавляющих ценности.

- CSRP - Customer Synchronized Resource Planning (планирование и синхронизация ресурсов) - система, основными задачами которой являются взаимодействие с клиентами, получение заказов, разработку планов

и заданий. Система CSRP объединяет в себе концепции ERP и CRM;

12

включает в себя полный цикл руководства процессом, предполагает интеграцию заказчика в систему управления предприятием таким образом, что заказ на изготовление продукции выполняется самим заказчиком, и он несет ответственность за правильность его исполнения, а также сам при необходимости отслеживает соблюдение сроков производства и поставки.

- ROP, QR, CR, AR. Система ROP реализует механизмы контроля и управления запасами, полагается на точку заказа или «перезаказа» (reorder point) и статистические параметры расхода продукции. Система ориентирована [59] на помощь в определении и оптимизации уровней страховых запасов. Эффективность системы определяет точность прогнозирования спроса.

В основе системы QR лежит логистическое распределение между участниками схем логистики, направленное на улучшение продвижения готовой продукции в дистрибутивных сетях в ответ на предполагаемое изменение спроса.

Система CR представляет собой модифицированную версию QR концепции; ее цель - установление эффективного логистического плана, направленного на постоянное пополнение запасов продукции.

Система AR является объединением и продолжением QR и CR систем. В основе системы лежит обеспечение поставщиков (производителей) необходимым набором правил для принятия решений по реализации запасов. Система AR позволяет поставщику удовлетворить потребности заказчика за счет устранения необходимости отслеживания единичных продаж и запасов для товаров быстрой реализации.

- ERP II - Enterprise Resource and Relationship Processing

(управление внутренними ресурсами и внешними связями предприятия)

- система, в основе которой лежит бизнес-стратегия предприятия,

включающая в себя эффективную ИТ - поддержку и оптимизацию

операционных и финансовых процессов внутри предприятия и во внешнем

мире в рамках сотрудничества с другими участниками рынка. Отличие

13

системы ERP II от ERP состоит в возможности управления связями и взаимоотношениями с заказчиками, цепочками взаимодействия, а также в возможности ведения работы через интернет [60]. В системе гибко функционируют модули планирования и прогнозирования за счет создания персональных профилей клиентов.

Все вышеперечисленные в иды логистических сис тем подразумевают наличие в них подсистемы, модуля либо отдельно реализованного механизма транспортного обеспечения деятельности, который бы обеспечивал рациональное и оптимальное использование транспортной сети и транспортного парка для транспортировки грузов между участниками транспортного процесса.

Основное место в транспортной логистике занимают задачи составления оптимальных маршрутов, которые позволяют до минимума сократить пробег транспортных средств, или которые минимизируют затраты на перевозку грузов.

1.2 Анализ правил, приемов и методов поддержки принятия логистических решений

Главной задачей, которую приходится решать при принятии логистического решения, является выбор оптимального варианта для достижения некоторой цели логистической системы предприятия [4,16].

В соответствии с этим задача принятия логистических решений состоит из трех компонентов [5,6]:

- оценка состояния внешней среды;

- установка логистических целей;

- поиск вариантов решений.

Самым сложным является процесс поиска оптимального варианта решения при заданной цели.

Процесс поиска начинается с решения задачи выбора множества критериев оценки альтернатив [71. На этом этапе можно использовать метод,

реализующий декомпозицию главной цели до необходимого уровня

14

детализации, т.е. на нижнем уровне иерархии целей можно сформулировать критерии, позволяющие адекватно описать степень достижения целей при принятии некоторой из альтернатив.

Набор значений критериев описывает исходы альтернативных вариантов решений, впоследствии формируется функция полезности, отражающая предпочтения ЛПР и позволяющая каждому набору значений оценок альтернатив по выбранным критериям поставить в соответствие некоторое число, характеризующее эффективность альтернативы. Построение функции полезности на основании формального описания предпочтений предполагает способность ЛПР выбрать в качестве лучшей одну из нескольких альтернатив, причем одна из них превосходит вторую, третью и т.д. по некоторому критерию А.

ЛПР, будучи свободным от функциональных соображений и обладая более широким взглядом на совокупность факторов внешней среды, принимает окончательное логистическое решение.

1.2.1 Общая схема процесса поддержки принятия решений

В общем виде классификация этапов поддержки принятия решения выглядит следующим образом (таблица 1.2.1) [16, 68]:

- определение проблемы;

- постановка задач;

- приведение к формальному виду;

- анализ процедуры;

- данные и их анализ;

- выработка решений и формирование альтернатив;

- анализ альтернатив.

Таблица 1.2.1 - Классификация этапов процедуры принятия решения.

- $

■■виГ-

Классификация этапов процедуры принятия решений

ШВШШШШШШШШЯШГ^ ^ * '

4 А . -¡:*П0С1аН0ИКЛ» ,

. Пцпо и' 1С1ШС ирчи К".Ы . .V - -I '

11 1 - ? * -=. задач а

.. , ___________■ __________

определение направлений и разработка систематизация

тенденций рынка, а также концепции новых целей и задач;

■ 1рмис к'НПС.к'ъ ||>пРМи.1М]''Ч\ ИН.[\

\|К1 Ш}

■ЭВДМмйИкВ

| 11рм1к'.[\рЫг

ЛиШП.к1 И И\ ШГ1.Ш <

внешней среды; наблюдение за внешней средой; обработка данных о поведении товаров на рынке; анализ объекта управления; прогнозирование; выявление ресурсозатрат,

снижение работоспособности управляемого объекта или методов управления; новые технологии и способы производства, управления; формирование проблемной задачи на основе данных; выявление связей с другими проблемами; оценка

информации о данной проблеме по заданным критериям; формирование отдельной базы данных по новой проблеме.

концепции

вариантов

решения

проблемы;

оценка

решений

проблемы;

разбиение

проблемы на

составные

части и задачи;

постановка

задачи в

устной форме;

задание

условий и

ограничений;

формулировка

целей и анализ

логических

условий в

форме диалога;

постановка

задачи

оператором

системы.

выбор формального аппарата решения задачи;

приведение набора условий и целей; построение моделей функционирования; всесторонний анализ условий; поиск ранее решенных аналогичных задач; описание входных и выходных данных; детализация целей и условий задачи; представление задачи в виде блок-схемы и описание ее алгоритма

полный

анализ

методов

решения

задачи;

анализ

ресурсов для

решения

задачи,

рассмотрение

данных;

анализ

интеллектуаль ной

составляющей для решения задачи; организацион ные ресурсы для

реализации

решений;

анализ

технологий и техник для эффективного применения решений.

интеллектуал

ьный поиск

данных, для

поддержки

процесса;

электронный

оборот

информацион

ных

ресурсов; организация и ведение базы данных; анализ полученной информации; анализ имеющихся моделей и информацион ных потоков.

Вырай'чка решении и форммроншшс >1 п 1сри;и ни

подразделение задачи

по подзадачам и их

структуризация;

подразделение

решений по

подзадачам и их

структуризация;

определение

последовательности

действий;

определение

рекурсивных,

циклических

действий;

определение

параллельных

функций;

определение

временной

ограничений

обработки

информации;

моделирование и

формальный анализ;

реализация решения;

обработка прогнозных

значений;

формирование

альтернатив;

ведение баз данных

моделей и решений.

\iuun * а нлцмппии

анализ

альтернатив по

приоритетности

выполнения;

количественный

и качественный

анализ

альтернатив;

анализ

альтернатив по

параметрам;

прогноз

состояния рынка или среды; рекомендации по выполнению альтернатив в системе и

рабочей среде.

Как видно из таблицы 1.2.1, этапы образуют последовательность иерархий, где переход к следующему этапу невозможен без выполнения предыдущего, но возможны повторения, т. е. итерации одного или набора этапов для получения лучшего результата [77].

Важно учитывать тот факт, что новизна проблемы влияет на принятие решения, т.к. если проблема встречается достаточно много раз, то появляется возможность вырабатывать типовые решения таких ситуаций. Эти решения включают в регламентирующие мнения и обеспечивают решение проблемы в операционном режиме, что позволяет уменьшить загруженность верхнего и среднего уровня управления.

Известные на сегодняшний день информационные методы и технологии требуют использования формализованных данных, поэтому эффект от применения методов получения и поддержки принятия решений зависит от состояния формализации задачи. Таким образом, при разбиении сложной задачи до уровня операций и полной формализации условий решения задачи на данном уровне эффективно использование методов исследования операций. Когда декомпозиция невозможна и полная формализация отсутствует, используют методы статистической оценки, теорию нечетких множеств, методов неопределенности условий и др.

При возможности определения критериев оптимальности решения задачи используют критериальный подход, который обеспечивает оптимизацию решений [21].

На практике при устной формулировке задач описание целей и условий обязательно субъективны и совсем некорректны. Следовательно, возникает задача обобщения, унификации информации и ликвидации субъективных факторов при выработке решения.

Следует понимать, что приобретение и освоение системы поддержки принятия решений для разрешения конкретной задачи потребует определенных затрат ресурсов, которые окупятся только при решении сложной комплексной задачи, для которой убытки от принятия

17

неправильных решений будут выше чем затраты на такую систему, либо при условии постоянной необходимости в ее использовании.

1.2.2 Структурная схема СППР и классификация методов поддержки принятия логистических решений

Структурная схема логистической СППР представлена на рисунке 1.2.2.1 [14, 77]. В ее состав входят: ЛПР, интерфейс взаимодействия, модуль организации диалога, подсистема данных и знаний, подсистема моделей, подсистема расчетов, блок ввода параметров объектов, эксперты и оператор.

Рисунок 1.2.2.1 - Структурная схема логистической СППР

Методы поддержки принятия логистических решений можно разделить на три основные группы [5, 8, 13, 43, 68], определяемые условиями, складывающимися при решении задачи. Первая группа представляет методы, используемые при принятии решений в условиях определенности; вторая группа включает в себя восемь методов для принятия решений в условиях неопределенности; третья группа - принятие решений в условиях риска (рисунок 1.2.2.2).

Принятие решений в условиях определенности

Принятие решений в

условиях неопределенности

Метод главного критерия

Метод линейной свертки

Метод максимальной свертки

V---—--)

Критерий Лапласа

Критерий Вальда

---—

Критерий Гурвица

Критерий Сэвиджа

Метод Парето

Принятие решений в условиях статистической неопределенности

Принятие решений в условиях расплывчатой неопределенности

ч___)

Метод анализа иерархий

Функция полезности

Экспертные методы

Рисунок 1.2.2.2 - Методы поддержки принятия решений Принятие этих методов позволяет:

- разрабатывать системы эффективного логистического обслуживания;

- создавать интегрированные системы управления логистическими процессами;

- прогнозировать развитие логистических процессов;

- оптимизировать запасы и др.

1.3 Анализ методов оптимизации транспортных маршрутов в задачах логистики

1.3.1 Постановка задачи «коммивояжера»

Основой математического моделирования оптимизации транспортных маршрутов в задачах транспортной логистики является решение классической задачи «коммивояжера» (ЗК) [26].

Постановка классической задачи «коммивояжера» выглядит следующим образом: тор говцу необходимо выйти из первого города, побывать по разу во всех городах на маршруте в неизвестном порядке и вернуться в первый, причем расстояния между городами известны. Необходимо определить, каким образом следует обходить города, чтобы замкнутый путь или маршрут коммивояжера был минимальным.

Таким образом, города у пронумерованы числами } 6 Т = (1,2,3 ...тг), тур ¿"коммивояжера описан циклической перестановкой t = О^А' —./п'Л)> а повторяющийся в начале и в конце город ¡1 показывает, что путь замкнут, т.е. перестановка зациклена. Итак, расстояния между парами вершин Су , образуют матрицу С^. Тогда задачу нахождения кратчайшего тура ¿"можно сформулировать следующим образом [27]:

Исходя из условий задачи, сделаем следующие математические выводы. Во-первых, вершины Су означают расстояния, поэтому они не могут быть отрицательными, т.е. для всех городов принадлежащих некоторому множеству Т, выполняется условие ) Е Т:

Из условия (2) видно, что петли в туре невозможны, и удовлетворяется неравенство треугольника, т.е. для всех Ц:

(1.1)

Си > 0; Си = со

(1.2)

С = С

(1.3)

(1.4)

Сц + С ¡и > С,-

Ч ~г Ч'к —

Так как не во всех прикладных задачах «коммивояжера» выполняются условия (1.2) - (1.4), то необходимо различать два варианта задачи «коммивояжера»: симметричную задачу, когда условие (1.3) выполнено, и в противном случае - несимметричную; условия (1.2), (1.4) по умолчанию мы будем считать выполненными.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Макарян, Александр Самвелович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гаджинский, А. М. Логистика: учебник для высших учебных заведений // А. М. Гаджинский. - Москва: Дашков и К0, 2011. - 481 с.

2. Капралов Е.Г., Кошкарев A.B., Тикунов B.C. и др. Основы геоинформатики. Уч. пособие. - М.: Изд. центр «Академия», 2004. -480 с.

3. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, C.B. Васютин, В.В. Райх. - М.: Нолидж, 2001. - 496 с.

4. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора / A.A. Ашихмин. - 2-е изд., стер.

- М.: Изд - во Моск. гос. горного ун-та, 2001. - 78 с.

5. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н.. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. М.: «Финансы и статистика», 2002 г. - 203 с.

6. Бешелев С.Д. Математико — статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич. - М.: Статистика, 1980. - 263 с.

7. Бодров В.И., Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф. Математические методы принятия решений: Учеб. Пособие. Тамбов: Изд - во Тамб. гос. тех. ун - та, 2004 г. - 124 с.

8. Гилев С.Е., Леонтьев C.B., Новиков Д.А. Распределенные системы поддержки принятия решений в управлении региональным развитием. М.: ИПУ РАН, 2002. - 52 с.

9. Брахман Т.Р. Многокритериальное^ и выбор альтернативы в технике.

- М.: Радиосвязь, 1984. - 288 с.

10. Большая советская энциклопедия [Электронный ресурс]. — Режим доступа: - http://slovari.yandex.ru/dict/bse.

11. Волкова В.Н., Денисов A.A., Темников Ф.Е. Методы формализованного представление систем. - СПб.: СПбГТУ, 1997. —107 с.

12. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. - М.: Наука. - Гл. ред. физ.-мат. лит. , 1986. - 296 с.

13. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1989. - 36 с.

14. Горлопанов В.В., Яловецкий И.И. Информационные технологии в органах государственной власти - 2007: Аналитический обзор. - М.: Изд-во МАГМУ, 2007. - 182 с.

15. Блюмин C.JL, Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности. - Липецк: ЛЭГИ, 2001. - 138 с.

16. Баргесян A.A., Куприянов М.С. и др. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. - Спб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

17. Батищев Д.И., Шапошников Д.Е. Многокритериальный выбора с учетом индивидуальных предпочтений. / ИПФ РАН. Нижний Новгород, 1994.-92 с.

18. Большакова A.A. Интеллектуальная система управления организационно-техническими системами/ Под ред. проф. Болыпоковой A.A. - М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 160 с.

19. Бусленко В.И. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. - М., 1977. 427 с.

20. Вагин В.Н., Головина Е.Ю. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 204 с.

21. ГОСТ 27.003-90. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований по надежности.— М.: изд-во стандартов, 1990. — 27 с.

22. Денисов Д.А. Информационные основы управления. - Л.: Энергоатом издат, 1983. - 72 с.

23. Елагин В. В. Теоретические основы создания системы информационно-аналитического обеспечения государственного управления: диссертация доктора технических наук; 05.13.10: Челябинск, 2006. -440 с.

24. Информационно - аналитические средства поддержки принятия решений и ситуационные центры// Материалы научно-практической конференции, состоявшейся в РАГС 28-29 марта 2005 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. - М.: Изд-во РАГС, 2006. — 326 с.

25. Искусственный интеллект. В 3-х кн.. - М.: Радио и связь, 1990. - Кн. 2. Модели и методы: справочник. - 304 с.

26. Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. Москва. ИПУ РАН (научное издание), 2003. - 151 с.

27. Катулев А.Н. Математические методы в системах поддержки принятия решений: Учеб.пособие/А.Н. Катулев, H.A. Северцев. - М.: Высш.школа, 2005. - 311 с.

28. Клыков Ю.И., Горьков J1.H. Банки данных для принятия решений. - М.: Соврадио, 1980.-208 с.

29. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем / В.В. Борисов, И.А. Бычков, A.B. Дементьев, A.C. Федулов [и др.]. - М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 154 с.

30. Кулинич A.A. Метод поддержки генерации структурных решений для управления в слабоструктурированных ситуациях /A.A. Кулинич // Девятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004: Труды конференции. В 3-х т. Т.2.

- М.: Физматлит, 2004. - С. 842-852.

31. Игнатьева A.B. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов / A.B. Игнатьева, М.М. Максимцов. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.

- 157 с.

32. Ириков В.А., Тренев В.Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. - М.: Наука. Физматлит, 1999. - 288 с.

33. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. - 168 с.

34. Косенко Е. Ю. Методы моделирования для проектирования распределенных информационных систем; диссертация кандидата технических наук; 05.13.18: Таганрог, 2004. - 216 с.

35. Месарович М., Такахара И. Общая теория систем: Математические основы. - М.: Мир, 1978. - 311 с.

36.

37. Черкасов А.Н. Разработка математического и алгоритмического обеспечения адаптивных систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах. Дис.: канд. техн. наук: 05.13.01 / А.Н. Черкасов. Кубанский государственный технологический университет. -Краснодар, 2011. - 152 с.

38. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений / О.И. Ларичев. - М.: Логос, 2006.-392 с.

39. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения / О.И. Ларичев. - М. Наука. 1987. - 191 с.

40. Ларичев О.И. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития / О.И. Ларичев, А.Б. Петровский // Итоги науки и техники.-М.: ВИНИТИ, 1987.-Т.21,- С. 131-164.

41. Лешек A.M. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / A.M. Лешек - М.: Вильяме, 2002. - 432 с.

42. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. - 3-е изд., испр. / Б.Г. Литвак. - М.. Дело, 2002. - 392 с.

43. Литвак Б. Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 94 с.

44. Мандел, Т. Разработка Пользовательского Интерфейса / Т. Мандел. -М.: ДМК, 2001. - 416 с.

45. Макаров И.М., и др. Теория выбора и принятие решений. М.: Издательство «Наука», 1982. - 325 с.

46. May В.А., Трунин И.В. и др. Региональное управление в федеративном государстве: Очерки теории и практики/ Под ред. В.А. May, М.Ю. Сеньковой, Н.С. Назарова. - М.: Издательство «Дело» АНХ, 2008. - 448 с.

47. Минько A.A. Принятие решений с помощью Excel. Просто как дважды два/ A.A. Минько. - М.: Эксмо, 2007. - 240 с.

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

49. Миронов С.В., Пищухин A.M. Метасистемный подход в управлении: Монография. - Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. - 338 с.

50. Моисеев H.H. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука, 1981.-488 с.

51. Новиков Д. А. механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -161 с.

52. Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. - М.: Экзамен, 2006. - 573 с.

53. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. - М.: МарТ, 2005. - 496 с

54. Перегудов Ф.И. Системное проектирование АСУ организационными комплексами. - Томск: ТГУ, 1974. - 215 с.

55. Поддержка принятия решений в слабо структурированных предметных областях, анализ ситуации и оценка альтернатив / А.Н. Аверкин, О.П. Кузнецов, A.A. Кулинич, Н.В. Титова [и др.] // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2006. № 3. - с. 139-149

56. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа: Учеб. 2-е изд., доп. - Томск: Изд-во HTJI, 1997. - 396с.

57.

58. Волгин, В. В. Логистика приемки и отгрузки товаров: практическое пособие / В. В. Волгин. - Москва: Дашков и К0, 2009. - 457 с.

59. Голубчик, А. М. Траиспортно-экспедиторский бизнес: создание, становление, управление / А. М. Голубчик. - Москва: ТрансЛит, 2011. -317с.

60. Курганов, В. М. Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок товаров: учебно-практическое пособие: для студентов высших учебных заведений / В. М. Курганов. - Москва: Книжный мир, 2009. - 512 с.

61. Прангишвили, И.В. Поиск подходов к решению проблем / И.В. Прангишвили, H.A. Абрамова, В.Ф. Спиридонов [и др.]. - М.:СИНТЕГ, 1999,- 192 с.

62. Райордан, P.M. Основы реляционных баз данных / P.M. Райордан. - М.: Русская Редакция, 2001. - 384 с

63. Решта И. В. Математическое и программное обеспечение задач компьютерной поддержки принятия решений с использованием прецедентов: диссертация кандидата техн. наук; 05.13.17: Новосибирск, 2005, 22 с.

64. Рыков A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки / A.C. Рыков. - М.: Экономика, 1999. - 316 с.

65. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Колесников Д.А. Методические основы синтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 4(48). - С. 304-308.

66. Ситуационные центры и перспективные информационно-аналитические средства поддержки принятия решений // Материалы научно-практической конференции. РАГС. 7-9 апреля 2008 года / Под общ. ред. А.Н. Данчула. - М.: Изд-во РАГС, 2009. - 352 с.

67. Симанков B.C. Автоматизация системных исследований: Монография (научное издание). - Краснодар.: КубГТУ, 2002. - 376 с.

68. Шамлицкий Я.И. Исследование и разработка метода оптимизации внутризаводских транспортных маршрутов. Дис.: канд. техн. наук:

05.13.01 / Я.И. Шамлицкий. Сибирский государственный аэрокосмический университет. - Красноярск, 2006. - 144 с.

69. Иванов, Д. А. Управление цепями поставок / Д. А. Иванов. - Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета, 2010. - 659 с.

70. Интегрированные логистические системы доставки ресурсов: (теория, методология, организация) / И. А. Еловой, И. А. Лебедева. - Минск: Право и экономика, 2011. - 460 с.

71. Саркисов, С. В. Логистика / С. В. Саркисов. - Москва: Дело, 2008. -366 с.

72. Степанов, В. И. Логистика: учебник для высших учебных заведений // В. И. Степанов. - Москва: Проспект, 2010. - 487 с.

73. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. - М.: Физматлит, 2007. - 64 с.

74. Прангишвили, И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. - М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

75. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений /Я.Р. Рейльян. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 208 с.

76. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике. -М.: Книжный дом «Университет», Высшая школа, 2002. - 288 с.

77. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы. - М.: Экзамен, 2003.

78. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

79. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1989.-316 с.

80. Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический анализ. - М.: Наука, 1974. - 279 с.

81. Симанков B.C. Компьютерное моделирование: Учебное пособие. — Краснодар: КубГТУ, 2005. - 244с.

82. Симанков B.C., Халафян A.A. Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений: Мо нография (научное издание). - Москва: ООО «БиномПресс», 2009. - 362 с.

83. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Оптимизация функционирования ситуационного центра при решении задач в различных областях // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2011. №5.-С. 430-433.

84. Симанков B.C., Зангиев Т.Т., Мызников О.Н., Черкасов А.Н. Повышение эффективности при построении функции полезности иерархических структур критериев на основе когнитивного моделирования // Журнал «Естественные и технические науки». Изд-во «Спутник +». 2010. № 5. - С. 519-523.

85. Симанков B.C., Черкасов А.Н., Денисенко А.О., Владимиров С.Н. Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений // Журнал «Вестник Донского государственного технического университета». Издательский центр ДГТУ. 2008. Т. 8. № 3(38). -С. 258-267.

86. Симанков B.C., Черкасов А.Н. Методы принятия наилучшего решения в системе поддержки принятия решений // Современное состояние и приоритеты развития фундаментальной науки в регионах: Труды II Всероссийской научной конференция молодых ученых и студентов. Краснодар: Просвещение-Юг, 2005. Т.2. - С. 156-158.

87. Симанков B.C., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное издание) / Под научн. ред. B.C. Симанкова. - Краснодар.: Ин-т совр. технол. и экон., 2001. -258 с.

88. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. - М.: Высш. шк., 1999.- 271 с.

89. Танаев B.C. Декомпозиция и агрегирование в задачах математического программирования. / Под ред. А.Д. Закревского. - Мн.: Наука и техника, 1987. - 183 с.

90. Тарасенко В.Ф. Прикладной системный анализ (Наука и исскуство решения проблем): Учебник.- Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - 186 с.

91. Тахтанджян A.JI. Принципы организации и трансформации сложных систем. Эволюционный подход. - СПб.: СПХВА, 1998. - 118 с.

92. Теоретические основы системного анализа/ Под. ред. В.И. Новосельцева - М.: Майор, 2006. - 296 с.

93. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. Научно-практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376с.

94. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений / Э.А. Трахтенгерц. - М.: СИНТЕГ, 2001. -256 с.

95. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. Серия «Системы и проблемы управления». - М.: СИНТЕГ, 2005. - 224с.

96. Филиппович А.Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования.-М.: Изд-во"000 Эликс+", 2003. - 300 с.

97. Черноморов Г.А. Теория принятия решений. Юж.-Рос.гос.техн.ун-т. Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2002. - 276 с.

98. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. - СПб: БХВ-Перербург, 2005.-416 с.

99. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. — М.: Мир, 1978.- 420 с.

100. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М.: «Сов. Радио», 1974 . - 400 с.

101. Юдин Д.Б. Вычислительные методы в теории принятия решений. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. - 320 с.

102. Эддоус М., Стенсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. под ред. член-корр. РАН И.И. Елисеевой.-М.: Аудит, ЮНИТИД997- 590 с.

103. Берлянт A.M. Картография: Учебник для вузов. - М.: Аспект Пресс, 2001.-336 с.

104. Глебова Н. ГИС для управления городами и территориями // ArcReview, 2006. - № 3(38).

105. Дьяченко Н.В. Использование ГИС-технологий в решении задач управления. - http: // www. nocnit. ru/2st/materials/Diachenko. html

106. Дьяченко H.B. Опыт разработки информационно-аналитических систем поддержки принятия управленческих решений - http: // www. nocnit. ru/2st/materials/Diachenko. html

107.

108. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управлении. М.: 2001. - 70 с.

109. Еремченко Е. Новый подход к созданию ГИС для небольших муниципальных образований // ArcReview, 2005. - №2(32).

110. Красовская О., Скатерщиков С., Тясто С., Хмелефа Д. ГИС в системе территориального планирования и управления территорией // ArcReview, 2003. -№3 (38).

111. Томилин В.В., Нориевская Г.М. Использование ГИС в муниципальном управлении // Практика муниципального управления, 2007. - №7.

112. Щербинин Ю.Б. Нетрадиционные подходы к созданию геоинформационных систем управления муниципальными образованиями. - СНИБ "Эльбрус".

113. Скатерщик С. ГИС в градостроительном проектировании и управлении территориями // ArcReview.

114. Иконников В.Ф., Седун A.M., Токаревская Н.Г. Геоинформационные системы. — Мн.: БГЭУ (в печати).

115. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. — М., «КУДИЦ-ПРЕСС», 2009.

116. Крючков А.Н., Самодумкин С.А., Степанова М.Д., Гулякина H.A. Под науч. ред. В.В. Голенкова Интеллектуальные технологии в геоинформационных системах: Учеб. пособие, с изм. — Мн.: БГУИР, 2006

117. Самардак A.C. Геоинформационные системы: Учебное пособие. — Владивосток: ТИДОТ ДВГУ, 2005.

118. Турлапов В.Е. Геоинформационные системы в экономике: Учебно-методическое пособие. — Нижний Новгород: НФ ГУ-ВШЭ, 2007.

119. Алешин Л.И. Информационные технологии. — Учебное пособие. М: Московская финансово-промышленная академия, 2008.

120. Баранов Ю.Б., Берлянт A.M., Капралов Е.Г. и др. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов. — М.: ГИС-Ассоциация, 1999. - 204 с.

121. Берлянт A.M. Геоиконика. — М.: 2002.- 208 с.

122. Берлянт A.M., Тикунов B.C. Картография. М.: Картгеоцентр. — Геоиздат, 2004. -380 с.

123. Введение в ГИС. Учебное пособие/Коновалова Н.П., Кондратов Е.Г. — Петрозаводск: 2003. - 148 с.

124. Геоинформатика. Под ред. В.С.Тикунова. — М.:Академия, 2005.

125. Голенков В.В. Анализ геоинформационных данных. Компьютерный практикум: Голенкова В.В., Степанова М.Д., Гулякина H.A., Самодумкин С.А., Крючков А.Н. — Минск, БГУИР, 2005 г.

126. Демерс М.Н. Географические информационные системы. Основы. М., 2006. - 246 с.

127. Карминский А.М.Информационные системы в экономике: В 2-х ч. Ч. 1. Методология создания/. Карминский A.M., Черников Б.В. Учеб. Пособие — М.: Финансы и статистика- 2006

128. Лопандя А.В., Немтинов В.А. Основы ГИС и цифрового тематического картографирования/ Лопандя А.В., Немтинов В.А. — Учебно-методическое пособие - Тамбов, 2007.

129. Руководство по ГИС-анализу (пространственные модели и взаимосвязи). —М.: Есомм, 2006. - 179 с.

130. Савельев А.А. Пространственный анализ в растровых геоинформационных системах./Савельев А.А., Мухарамова С.С., Пилюгин А.Г. - Казань КГУ -2007.

131. Серапинас Б.Б. Глобальные системы позиционирования. Уч. изд. — М.: ИКФ «Каталог», 2002. - 106 с.

132. Сербулов Ю.С. Геоинформационные технологии / Ю.С. Сербулов, И.О. Павлов, В.К. Зольников, Д.Е. Соловей — Воронеж: Издательство ВГУ, 2005.

133. Силина Е.К.Введение в геоинформационные системы. Практикум /Силина Е.К., Фортыгина Е.А., Фокин B.C. — РГОТУПС, 2007 г.

134. Турлапов В.Е. Геоинформационные системы в экономике: Учебно-методическое пособие. — Нижний Новгород: НФ ГУ-ВШЭ, 2007.

135. Филиппов Д.Н. Введение в геоинформационные системы. Учебное пособие. Филиппов Д.Н., Фортыгина Е.А., Фокин B.C. — РГОТУПС, 2007г.

136. Шипулин В.Д. Введение в использование ArcGIS / Учебно-методическое пособие (для студентов дневной формы обучения спец. 6.07090 «Геоинформационные системы и технологии»). — Харьков: ХНАГХ, 2005.

137. Arthur M. Langer. Analysis and Design of Information Systems.

138. Bezkorovainy M.M., Kostogryzov A.I., Lvov V.M. Modeling Software Complex for Evaluation of Information Systems Operation Quality (CEISOQ). 150 problems of analysis and synthesis for their solutions

139. http://decision-lab-2000.software.informer.com/

140. http://sppr-mai.narod.ru/

141. http://www.sntm.com/solutions_services/software_solutions/Business_Intell igence.ru.php

142. Clyde W. Holsapple, Andrew B. Whinston / Decision support systems: a knowledge-based approach, 1996. - 716 p.

143. Frada Burstein, Clyde W. Holsapple. Handbook on Decision Support Systems 2: Variations. Springer, 2008. - 798 p.

144. Gupta, Jatinder N.D.; Forgionne, Guisseppi A.; Mora Т., Manuel (Eds.) Intelligent Decision-making Support Systems. Series: Decision Engineering. 1st Edition, 2006, XXIV, 503 p. 105 illus.

145. Information systems analysis and synthesis: proceedings of the International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis, ISAS '96 : July 22-26, 1996, Orlando, USA

146. http://www.deol.ru/users/DecisionSupporter/projects/iasctc.html

147. http://www.mai.ru/colleges/fac_3/k302/nir/dss/dss-utes.php?print=Y

148. http://inftech.webservis.ru/it/conference/scm/2000/sessionl 1/yarush.htm

149. Кучер В.А, Макарян A.C. Имитационная модель системы поддержки принятия решений по транспортному обеспечению мероприятий в условиях ЧС // Труды всероссийской конференции молодых ученых и студентов. «Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах» Издательство ООО «Просвещение-ЮГ» Краснодар 2011 - С. 176 - 178.

150. Кучер В.А, Макарян А.С. Математическая постановка задачи выбора альтернатив в СППР по транспортному обеспечению мероприятий в условиях чрезвычайной ситуации // Труды всероссийской конференции молодых ученых и студентов. «Современное состояние и приоритеты развития фундаментальных наук в регионах» Издательство ООО «Просвещение-ЮГ» Краснодар 2011 - С. 178- 180.

151. Кучер В.А, Макарян А.С. Математическая постановка задачи выбора альтернатив в СППР по транспортному обеспечению мероприятий в условиях чрезвычайной ситуации // Материалы Третьей

международной научной конференции «TTC - 11». Сборник материалов. Филиал ВУНЦ ВВС «ВВА» Краснодар 2011 - С. 297 - 301.

152. Кучер В.А., Макарян A.C. Повышение эффективности деятельности органов управления ГОИЧС за счет совершенствования взаимодействия систем оперативно - диспетчерского управления и повышения качества принятия решений // Статья: «Сборник научных трудов студентов и аспирантов Института информационных технологий и безопасности» ООО «Кубаньпечать» Краснодар 2011- С. 22-25.

153. Зангиев Т.Т., Макарян A.C. О построении оптимальных маршрутов эвакуации в условиях ограничения ресурсов // Статья: «Перспективы развития информационных технологий». Сборник материалов 13-ой международной научно - практической конференции ООО агентство «СИБПРИНТ» Новосибирск 2013 - С 15 - 19.

154. Кучер В.А., Макарян A.C. Оптимизационная математическая модель решения задачи автоматизированного планирования транспортного обеспечения в условиях чрезвычайной ситуации. // «Вестник адыгейского государственного университета» Издательство «АГУ» Майкоп 2013-С 100-105.

155. Симанков B.C. Зангиев Т.Т. Чурсина Т.А Макарян A.C. «Информационно-аналитическая система планирования транспортного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов. Модуль планирования и мониторинга транспортных колонн» Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012619080.

156. Симанков B.C. Кучер В.А. Чурсина Т.А Макарян A.C. «Информационно-аналитическая система планирования транспортного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов. Модуль расчета и мониторинга мероприятий в условиях ограниченных ресурсов» Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012619086.

157. Симанков B.C. Кучер В.А. Чурсина Т.А Макарян A.C. «Информационно-аналитическая система планирования транспортного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов. Модуль анализа и графической визуализации пространственных данных» Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2012619087 .

158. НИР № 4/03183001619110000003/2.15.133 «Разработка автоматизированной системы информационного обеспечения проведения эвакуации населения города Краснодара» с 22.08.2011г. по 10.12.2011г.

'PüCÜirñCLAM '1ШП)&АЖЕШ

& jg -éi g УД SS Sil

ш ш ш ш щ ш

■Ж* *

СВИДЕТЕЛЬСТВО

п государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2012619080

«Информационно-аналитическая система планирования транспортного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов. Модуль планирования и мониторинга транспортных колонна

Правообладатсль(ли) Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высгие?о профессионального образования «Кубанский государственный технологический университет$> (ФГБОУ ВЛО «КубГТУ») (Ш)

Лтор(ы) Симанков Владимир Сергеевич,

Зангиев Тайму раз Таймуразович, Чурсина Татьяна Александровна, Макар ян Александр Самвелович (ТШ)

k és. А Ж л ,

-«i <

s>-

г

Заявка Na 2012616739

Дата тктуп тения 7 августа 2012 Г.

Зарегистрировано в Реестре программ длл ЭВМ 5 октября 2012 г.

Руководитель Федеральной < щм бы по интеллектуальной i обствгшюсти

Б П Сичомт

(3$ts п я э я в?ж ?? Фnm w. & mдашmmа ттшятда

й 3* ?л 3? $ ш

Sí ívt íyí

> r/í, ^ -'/i .i

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной решс!рации программы л.1и ЭВМ

№ 2012619087

«Информационно-аналитическая система планирования транснортного обеспечения в условиях Офаниченных ресурсов. Модуль анализа и графической визуализации! I росгранственных

данных»

11рак«ми)лэдатель(ли): Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования <?Кубанский государственный технологический университет*> (ФГБОУВПО «КубГТУ») (№)

Автор(ы): Симанков Владимир Сергеевич,

Кучер Виктор Алексеевич, Чурсина Татьяна Александровна, Макар ян Александр Самвелович (Я11)

К jk Á Л А

Г

«С

> >

S

Заявкам 2012616729 Дата поступления 7 августа 2012 Г. Зарегистрировано в Peta pe прш рамм для ЭВМ 5 октября 2012 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

/>.//. Симонов

iSúm к кз ?л ш т м ss & а ш т а т т ® $ т ts ш щ ® ш ss ss ш т к т ш ш

УОСЦИШй&АШ

Я: Кг

В! й м

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о I(»с\дарственной решс ¡рации программы для ЭВМ

№ 2012619086

«Информационно-аналитическая система планирования транспортного обеспечения в условиях ограниченных ресурсов, Модуль расчета и мониторинга мероприятий в условиях ограниченных ресурсов»

Г{рапооблад¿тель(лн): Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Кубанский государственный технологический университет» (ФГБОУ ВЛО «КубГТУ*■) (ЯП)

Ав'юр(ы): Симанков Владимир Сергеевич,

Кучер Виктор Алексеевич, Чурсина Татьяна Александровна, Макарян Александр Самвелович (ЕЮ)

Заявка N5 2012616728

Дата поступления 7 августа 2012 Г. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ

5 октября 2012 г.

Рукпаадитель Федеральной с чужбы по интеллектуальной собственности

БП Симонов

гух ч

Дли предааилення в л i i ccepi а ш юн и у П t obci ni)етитуга ннформааиоиных технологий и ("¡еюиасто и Кубанского rocvjapci веннсл о технологического униьерсш ei а

СПРАВКА

о шючренин реи пьчаюн диссертационного исследования

Справка но.ит.ерж.мет. что результаты исследований, полученные Ма-каряним Л ii'hviurvpoM Самвеяоничем в ходе выполнения диссертационной p.ióoiM по u'\¡(." ■vCimi-pnicHCTROBamic процедур поддержки принятия решений в погие i ичееки\ с !ч темах на основе геоинформационных технологий», исмоль-лчкмся к ашом.11 и шрованноп системе информационною обеспечения меронрияmii по лмкл.щин населения управлением гражданской защиты администрации муниципального образования город Краснодар.

Исполняющий обязанное i и начальника

ЛИСТИНГ ПРОГРАММНОГО МОДУЛЯ

unit uHelpers;

interface uses

MSHTMLTLB, SHDocVw, Shell API; function ExecuteScript(doc: IHTMLWindow2; script: string; language: string): Boolean; implementation

function ExecuteScript(doc: IHTMLWindow2; script: string; language: string): Boolean; var

win: IHTMLWindow2; Olelanguage: Olevariant; begin if doc о nil then begin try

win := doc; //.parentWindow if win о nil then begin try

Olelanguage := language; win.ExecScript(script, Olelanguage); finally win := nil; end; end; finally

doc := nil; end; end; end;

end.

unit Unitl;

interface uses

Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, ^ Dialogs, OleCtrls, SHDocVw, Menus, ComCtrls, StdCtrls, Buttons, ImgList,

ExtCtrls, uHelpers, MSHTML TLB, RxGIF;

procedure BitBtn2Click(Sender: TObject);

procedure mapWndDocumentComplete(Sender: TObject;

const pDisp: IDispatch; var URL: OleVariant); procedure MyMessages(var Msg: TMsg; var Handled: Boolean); procedure RadioGrouplClick(Sender: TObject); procedure TimerlTimer(Sender: TObject); procedure BitBtn6Click(Sender: TObject); private

{ Private declarations } public

{ Public declarations } end; var

Forml: TForml; path: string; implementation {$R*.dfm}

procedure TForml.TabSheetlResize(Sender: TObject); begin

mapWnd.Width := TTabSheet(Sender).Width; mapWnd.Height := TTabSheet(Sender).Height; end;

procedure TForml.BitBtnlClick(Sender: TObject); begin

if OpenDialogl.Execute then Memol.Lines.LoadFromFile(OpenDialogl.FileName); //<11 области //>= 11 Города end;

procedure TForml.Memo2Change(Sender: TObject); begin

//TMemo(Sender). Lines. SaveToFile(path + 7index.html'); end;

procedure TForml.TabSheetlShow(Sender: TObject); var i: integer;

root, parent: TTreeNode; tym: TYMPoint; begin

Memol.Lines.LoadFromFile(path +'/' + 'cities.txt'); root := nil; parent := nil; TreeViewl .Items.Clear;

for i:=0 to Memol.Lines.Count - 1 do begin

if i = 0 then begin

root := TreeViewl.Items.Add(nil, getCSVvalue(l, Memo 1.Lines.Strings[i])); tym TYMPoint.Create;

tym.x := getCSVvalue(2, Memo ¡.Lines. Strings [i]); tym.Y := getCSVvalue(3, Memol.Lines.Strings[i]); tym.Z := getCSVvalue(4, Memo 1.Lines.Strings[i]); root.Data := tym; tym := nil; end else

if StrToIntDef(getCSVvalue(4, Memol.Lines.Strings[i]), 0) < 11 then begin

parent := TreeViewl.Items.AddChild(root, getCSVvalue(l, Memol.Lines.Strings[i])); tym := TYMPoint.Create;

tym.x := getCSVvalue(2, Memol.Lines.Strings[i]); tym.Y := getCSVvalue(3, Memol.Lines.Strings[i]); tym.Z := getCSVvalue(4, Memol.Lines.Strings[i]); parent.Data := tym; tym := nil; end else begin

with TreeViewl.Items.AddChild(parent, getCSVvalue(l, Memol.Lines.Strings[i])) do begin

tym := TYMPoint.Create;

tym.x := getCSVvalue(2, Memol.Lines.Strings[i]); tym.Y := getCSVvalue(3, Memol.Lines.Strings[i]); tym.Z := getCSVvalue(4, Memol.Lines.Strings[i]); Data := tym; tym := nil; end; end; end;

mapWnd.Navigate(path + 7index.html'); end;

function TForml.getCSVvalue(i: integer; str: string): string; var j, k: integer;

_tmp: string; begin j:=0;

frtr 1 tr\ 1 rrtV»(ctr^ Hr\

1V1 IV. 1 IVJ IWll^til^U J v»v

if str[k] =';'

then begin j:=j + l; ifi=j then begin

getCSVvalue := _tmp; break; end; _tmp := "; end else

_tmp := _tmp + str[k]; getCSVvalue := _tmp; end;

procedure TForml.TreeViewlChange(Sender: TObject; Node: TTreeNode); var tmp: string; begin _tmp := ";

if Node.Data o nil then begin

_tmp := 'var coords = ['+TYMPoint(Node.Data).Y+', '+TYMPoint(Node.Data).X+,];,;

_tmp := _tmp + 'var zooms = '+TYMPoint(Node.Data).Z+';';

Memo2.Lines.Strings[0] :=_tmp;

Memo2.Lines.SaveToFile(path + '/js/conf.js');

mapWnd.Navigate(path + '/index.html');

end;

end;

procedure TForml.BitBtn2Click(Sender: TObject);

var i : integer;

begin

with TPanel(TBitBtn(Sender).Parent) do if Height = 27 then Height := 369 else Height := 27; end;

procedure TForml.mapWndDocumentComplete(Sender: TObject;

const pDisp: IDispatch; var URL: OleVariant); begin

//ShowMessage('3arpy3HJiocb...'); end;

procedure TForml.FormCreate(Sender: TObject); begin

Application.OnMessage := MyMessages;

GetDir(0, path); Memo3.Text :="; Memo2. Clear;

Memo2.Lines.Add('var coords = [45.035407, 38.975277];var zooms = 12 Memo2.Lines.Add('var route_coords = [];'); end;

procedure TForml.MyMessages(var Msg: TMsg; var Handled: Boolean); var

X, Y, i, j: Integer; document, E: OleVariant; begin Handled := False;

if (mapWnd = nil) or (Msg.message o WM_LBUTTONDOWN) then Exit;

Handled := IsDialogMessage(mapWnd.Handle, Msg);

if (Handled) then

begin

case (Msg.message) of WMLBUTTONDOWN: begin

Timerl .Enabled := true;

end; end; end; end;

procedure TForml.RadioGrouplClick(Sender: TObject); begin

case RadioGroupl.Itemlndex of 0: Image 1.Picture.LoadFromFile(path + '/icons/TTl.gif); 1: Imagel.Picture.LoadFromFile(path + Vicons/TTg.gif); 2: Image 1.Picture.LoadFromFile(path + '/icons/TTp.gif); else end; end;

See additional notes at InquireSignal, et al, below.

}

const

RTLSIGINT RTLSIGFPE RTLSIGSEGV RTLSIGILL RTL SIGBUS

= 0; // User interrupt (SIGINT) = 1 ; // Floating point exception (SIGFPE)

= 2; // Segmentation violation (SIGSEGV) = 3 ; // Illegal instruction (SIGILL) = 4; /'/' Bus error (SIGBUS)

RTLSIGQUIT = 5; // User interrupt (SIGQUIT) RTL SIGLAST = RTL SIGQUIT; // Used internally. Don't use this. RTL SIGDEFAULT = -1; // Means all of a set of signals that the we ca // normally. This is currently all of the preceding // signals. You cannot pass this to InquireSignal.

type

{ TSignalState is the state of a given signal handler, as returned by InquireSignal. See InquireSignal, below.

}

TSignalState = (ssNotHooked, ssHooked, ssOverridden);

var {

If DeferUserlnterrupts is set, we do not raise either SIGINT or SIGQUIT as an exception, instead, we set SIGINTIssued or SIGQUITIssued when the signal arrives, and swallow the signal where the OS issued it. This gives GUI applications the chance to defer the actual handling of the signal until a time when it is safe to do so.

}

DeferUserlnterrupts: Boolean; SIGINTIssued: Boolean; SIGQUITIssued: Boolean; {$ENDIF} {$IFDEF LINUX} const

MAXPATH = 4095; // From /usr/include/linux/limits.h PATH MAX

{SENDIF}

var

{ Empty string and null string pointer. These constants are provided for backwards compatibility only. } EmptyStr: string = "; NullStr: PString = @EmptyStr; Empty WideStr: WideString = "; NullWideStr: PWideString = @EmptyWideStr;

{$IFDEF MSWINDOWS}

{ Win32 platform identifier. This will be one of the following values:

VER_PLATFORM_WIN32s VER_PLATFORM_WIN32_WINDOWS VER PLATFORM WIN32 NT

See WINDOWS.PAS for the numerical values. } Win32Platform: Integer = 0;

{ Win32 OS version information -

see TOSVersionlnfo.dwMajorVersion/dwMinorVersion/dwBuildNumber } Win32MajorVersion: Integer = 0; Win32MinorVersion: Integer = 0; Win32BuildNumber: Integer - 0; { Win32 OS extra version info string -see TOSVersionlnfo.szCSDVersion } Win32CSDVersion: string -{ Win32 OS version tester }

function CheckWin32Version(AMajor: Integer; AMinor: Integer = 0): Boolean;

{ GetFileVersion returns the most significant 32 bits of a file's binary version number. Typically, this includes the major and minor version placed together in one 32-bit integer. It generally does not include the release or build numbers. It returns Cardinal(-l) if it failed. } function GetFileVersion(const AFileName: string): Cardinal;

CurrencyFormat - Defines the currency symbol placement and separation used in floating-point to decimal conversions. Possible values are:

0 = '$1' 1 ='1$' 2 = '$ 1' 3 = '1 $'

The initial value is fetched from LOCALE ICURRENCY.

NegCurrFormat - Defines the currency format for used in floating-point to decimal conversions of negative numbers. Possible values are:

0 = '($1)' 1 ='-$1*

2 = '$-r

3 = '$1-'

4 = '(1$)'

5 = '-1$'

6 = 'l-$' 7 = '!$-'

8 = '-l $'

9 = '-$ 1'

10 = 'l $-' 11 =■$ 1-'

12 = '$-r

13 = '1-$'

14 = '($ 1)'

15 = '(1 $)'

procedure TForml.TimerlTimer(Sender: TObject);

var i: integer;

begin

for i:=0 to mapWnd.OleObject.Document.all.tags('input').length - 1 do

if mapWnd.01eObject.Document.all.tags('input').item(i).value o " then begin Memo3.Lines.Add(mapWnd.01eObject.Document.all.tags('input').item(i).value); mapWnd.01eObject.Document.all.tags('input').item(i).value := "; Timerl.Enabled := false; end;

end;

procedure TForml.BitBtn6Click(Sender: TObject); var i: integer; _tmp: string; begin

_tmp := 'var route_coords = ['; for i:=0 to Memo3.Lines.Count - 1 do begin if i > 0 then _tmp := _tmp + ','; _tmp := _tmp + '[' + Memo3.Lines.Strings[i] + ']'; end;