Технологическая координация и управление сложноструктурированными производствами на основе мультиагентных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Цуканов, Михаил Александрович

• Цуканов, Михаил Александрович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Цуканов, Михаил Александрович

Введение.

Глава 1. Технологическая координация в системе управления дискретно-непрерывными производственными системами.

1.1. Общие сведения об оперативном планировании и управлении производством.

1.1.1. Оперативное планирование и управление как основа координации технологических звеньев производства.

1.1.2. Традиционные формы представления оперативных производственных планов.

1.2. Особенности оперативного управления и технологической координации сложноструктурированных дискретно-непрерывных производственных систем.

1.3. Анализ существующих методов составления производственных расписаний.

1.3.2. Составление расписаний с использованием методов искусственного интеллекта.

1.3.3. Составление расписания с использованием гибридных математических моделей на основе классических моделей и методов искусственного интеллекта.

Глава 2. Модели и технологии технологической координации в системе управления дискретно-непрерывным производством.

2.1. Декомпозиция задач технологической координации сложноструктурированного дискретно-непрерывного производства.

2.1.1. Моделирование производства.

2.1.2. Составление и оптимизация производственного расписания.

2.1.3. Проверка возможности реализации расписания в условиях реального производства и его корректировка в режиме диспетчирования.

2.1.4. Проектирование продукционной базы правил переходов в сети.

2.2. Мультиагентные технологии в управлении сложными организационно -техническими системами.

2.2.1. Обоснование возможности применения мультиагентных технологий для технологической координации в системе управления.

2.2.2. Классификация агентов в зависимости от характера решаемых задач

2.3. Принципы координации группового поведения агентов.

2.4. Структура MAC сложноструктурированной непрерывно-дискретной производственной системы.

2.4.1. Обобщенная модель структуры MAC ТК в системе управления.

Рассмотрим концепцию распределенной мультиагентной системы применительно к проектированию системы оперативного управления и диспетчирования производства.

2.4.2. Реализация системы поддержки принятия решений ТК на платформе МАТ.

2.4.3. Требования и принципы координации агентов MAC ТК.

2.5. Выводы по главе.

Глава 3. Моделирование агентов MAC ТК в системе управления дискретно-непрерывным производством с учетом решаемых ими функциональных задач

3.1. Общие определения искусственных иммунных систем и принципов клональной селекции.

3.2. Алгоритм клональной селекции как основа релизации агента-оптимизатора

3.3. Задачи и структура агента-реализатора.

3.4. Задачи и структура агента-исполнителя.

3.5. Выводы по главе.

Глава 4. Апробация предложенной модели MAC ТК и ОУ в условиях ЭСГТЦ ОАО «ОЭМК».

4.1. Особенности технологической координации производственного оборудования ЭСПЦ ОАО «ОЭМК».

4.1.1. Технология сталеплавильного производства ОАО «ОЭМК».

4.1.2. Технологическое оборудование и маршруты выплавки стали ЭСПЦ

4.1.3. Сменно-суточное задание как основа построения контактного графика ЭСПЦ.

4.2. Проектирование MAC ТК в системе управления ЭСПЦ ОАО «ОЭМК»

4.2.1. Организация работы агентов-исполнителей MAC ТК в системе управления ЭСПЦ как партнерской агентной системы.

4.2.2. Алгоритм диспетчирования разливочных кранов ЭСПЦ как транспортного звена координации технологического оборудования в MAC

4.2.3. Реализация алгоритма работы агента-оптимизатора MAC ТК и ОУ 126 ЭСПЦ.

4.2.4. Реализация алгоритма работы агента-реализатора MAC ТК и ОУ ЭСПЦ.

4.3. Агент-супервизор как интеллектуальный советчик и канал связи MAC ТК и ОУ с внешней средой.

4.4. Координация работы технологических звеньев сталеплавильного производства как экономическая мера.

4.5. Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Технологическая координация и управление сложноструктурированными производствами на основе мультиагентных технологий»

Эффективность промышленных предприятий в современных условиях во-многом определяется выбранной стратегией планирования и управления на всех его уровнях: от отдельного технологического процесса или агрегата до предприятия в целом.

Основной целью оперативного планирования и управления производством является составление согласованных производственных планов цехов предприятия и обеспечение их выполнения. Задача существенно усложняется для производств, характеризующихся широкой номенклатурой выпускаемой продукции, многообразием оборудования, многостадийностью технологических процессов, многовариантностью и параллельным выполнением технологических маршрутов, и, как следствие, сложными перекрестными материально-транспортными связями.

Примерами таких производств являются металлургическое, пищевое, фармакологическое, химическое и некоторые другие. Управление ими усложняется необходимостью согласования работы отдельных организационно-технологических звеньев в условиях значительных возмущающих воздействий на ход производства (незапланированные заранее виды, марки, группы продукции вследствие нарушения состава исходных компонентов или нормального протекания технологических процессов; аварии технологических и подъемно-транспортных агрегатов; срывы в поставке сырья, сбои в подаче электроэнергии и энергоносителей; авторитарные решения руководства и т.д.). Это ведет к значительным потерям производства вследствие организационных простоев, сверхнормативным объемам незавершенного производства, срывам графиков отгрузки готовой продукции, выпуску «незаказной» продукции.

Помимо перечисленных трудностей задачу оперативного управления такими производствами усложняет совмещение в рамках одной технологической схемы как непрерывных, так и дискретных технологических процессов.

Оперативное управление выполнением производственных планов осуществляется на основе технологической координации, заключающейся в согласовании работы технологического оборудования и транспорта, движения материальных потоков, взаимодействия производственного персонала цеха при отклонении фактического хода производства от запланированного. Технологическая координация осуществляется на относительно коротких интервалах работы производства, обычно кратных сменно-суточному интервалу.

Общим принципам координации, а также согласованию работы звеньев конкретных производств посвящены работы [33, 50, 70, 71, 72, 15 25, 39, 41, 42].

Задача составления производственных планов на уровне сменно-суточного планирования относится к классу задач теории расписаний, которой посвящены исследования зарубежных и отечественных ученых. Среди них можно назвать работы [11, 18, 25, 26, 37, 40, 45, 86, 87, 94, 95, 71, 72]. С точки зрения теории сложности задача оперативно-календарного планирования сложноструктурированным многономенклатурным производством на цеховом уровне является NP-трудной, требующей для своего решения разработки специальных алгоритмов, учитывающих специфику предметной области. Анализ работ [28, 29, 85, 53, 55, 57] показал недостаточную эффективность использования комбинаторных и эвристических методов в реальных производственных ситуациях, когда требуется принятие управленческих решений в темпе производства.

Для решения NP-трудных задач в последнее время все чаще предлагаются метаэвристические подходы на основе методов искусственного интеллекта [5, 85, 86, 93]: алгоритм муравьиных колоний, эволюционное программирование, включающее генетические алгоритмы, итерационный локальный поиск, алгоритм имитации отжига, поиск с запретом, алгоритм Shifting Bottleneck (дословно - алгоритм сдвигающегося «узкого места»), Однако, для производственных систем большой размерности проблема сокращения времени принятия управленческих решений при построении и особенно перестроении производственного расписания по текущему состоянию производства остается актуальной.

Перечисленные обстоятельства определяют целесообразность анализа существующих подходов к составлению оперативных планов сложноструктурированных дискретно-непрерывных производств и требуют разработки моделей и методов оперативно-календарного планирования с учетом возможности корректировки планов в темпе производства.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка средств интеллектуализации процессов принятия решений по технологической координации в системе управления сложноструктурированными дискретно-непрерывными производственными системами на основе мультиагентных технологий.

Достижение цели работы потребовало решения следующих задач:

1. С позиций системной методологии осуществить анализ существующих подходов к технологической координации в системе управления сложноструктурированными дискретно-непрерывными производствами и выявление их недостатков.

2. Разработать модели и алгоритмы технологической координации в системе управления на основе мультиагентных технологий.

3. Сформировать функциональные модели агентов мультиагентной системы поддержки принятия решений по технологической координации в системе управления с учетом решаемых на их основе задач, разработать новые подходы координации и механизм взаимодействия агентов.

4. Разработать программное обеспечение, реализующее предложенные модели и алгоритмы решения задач технологической координации в системе управления сложноструктурированными производствами.

Объект исследования. Сложноструктурированные дискретно-непрерывные производственные системы.

Предмет исследования. Процессы принятия решений по технологической координации в системе управления производственными звеньями сложноструктурированных дискретно-непрерывных производств в режиме диспетчирования.

Методы исследования. Проведенные исследования базируются на реализации методов теории систем и системного анализа, теории расписаний, имитационного моделирования, методов комбинаторной и эвристической оптимизации, методов и алгоритмов искусственного интеллекта, теории сетей Петри.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Предложена концептуальная структура системы поддержки принятия решений по формированию оптимального производственного графика и ее информационно-функциональная модель, отличающаяся использованием мультиагентных технологий.

2. Предложены модели и алгоритмы работы агентов мультиагентной системы технологической координации в системе управления с учетом функциональной декомпозиции общей задачи, а так же механизм взаимодействия, отличающийся сочетанием возможности автономного функционирования агентов и централизацией координации их действий.

3. Разработаны модели и алгоритмы решения комплекса функциональных задач технологической координации в системе управления, отличающихся синергичностью взаимодействия в процессе формирования оптимального производственного расписания.

4. Разработан алгоритм решения ЫР-сложной задачи построения и оптимизации производственного расписания, отличающийся использованием математического аппарата иммунных сетей, позволяющего выполнять построение и корректировку плана в режиме диспетчирования производства.

Практическая значимость работы состоит в следующем:

1. Результаты исследования позволяют реализовать интеллектуальные средства поддержки принятия решений по технологической координации в системе управления сложноструктурированными производствами, обеспечивающую выполнение производственной программы за счет построения производственного графика в режиме диспетчирования.

2. Работа проводилась в рамках госбюджетных НИР «Разработка методов повышения эффективности управления горно-металлургическими производствами на основе искусственного интеллекта» (регистрационный номер 01200503314) и «Разработка теоретических основ энергоресурсосбережения и экологической безопасности металлургических процессов» (регистрационный номер 01201053113), хоздоговорной НИР №1257/08 «Разработка интеллектуальной системы ситуационного управления производственным процессом электросталеплавильного цеха ОАО «Оскольский электрометаллургический комбинат».

Соответствие диссертации паспорту специальности. В диссертационном исследовании разработаны методы и алгоритмы технологической координации и оперативного управления производствами, что соответствует формуле специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)». По поставленным задачам и полученным научным результатам диссертация соответствует следующим пунктам области исследования: П.2. Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации; П.9. Разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических, экономических, биологических, медицинских и социальных объектов; П. 10. Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических, медицинских и социальных системах.

Апробация работы

Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных конференциях «Современные сложные системы управления» (Старый Оскол, 2012), «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (Воронеж, 2010); Всероссийских конференциях и школах-семинарах молодых ученых «Управление большими системами» (Липецк, 2012; Магнитогорск, 2011; Пермь, 2010; Ижевск, 2009); региональных конференциях «Образование, наука, производство и управление» (Старый Оскол, 2009, 2010, 2011); III Научно-технической конференции ОАО «ОЭМК» (Старый Оскол, 2010).

Исследование поддерживалось грантом конкурса проектов аспирантов, докторантов и молодых ученых в рамках Программы создания и развития НИТУ«МИСиС» на 2008 - 2017 годы, отмечено дипломом конкурса научных работ молодых ученых по теории управления и ее приложениям ИПУ РАН -2012.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Цуканов, Михаил Александрович

4.5. Выводы по главе

Глава отражает результаты реализации методологии MAC на примере электросталеплавильного цеха (ЭСПЦ) ОАО Оскольский электрометаллургический комбинат (ОЭМК).

Приведены модели агентов нижнего уровня для каждого технологического агрегата.

Выявлена необходимость разработки алгоритма диспетчирования разливочных кранов цеха в дополнение к алгоритму оптимизации производственного расписания

Разработана модель сети Петри и база знаний на основе продукционной модели для проверки производственного расписания на реализуемость в условиях ЭСПЦ ОАО ОЭМК.

Проведен сравнительный анализ производственных расписаний, сформированных на основании системы планирования цеха с предложенной методологией. Выявлен рост производственных показателей при использовании мультиагентного подхода к задаче технологической координации в системе управления.

Заключение

1. С позиций системной методологии осуществлен анализ существующих подходов к технологической координации в системе управления сложноструктурированными дискретно-непрерывными производствами и выявление их недостатков.

2. Разработаны модели и алгоритмы технологической координации в системе управления на основе мультиагентных технологий.

3. Сформированы функциональные модели агентов мультиагентной системы поддержки принятия решений по технологической координации в системе управления с учетом решаемых на их основе задач, разработать новые подходы координации и механизм взаимодействия агентов.

4. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные модели и алгоритмы решения задач технологической координации в системе управления сложноструктурированными производствами.

5. Разработаны продукционные правила координации технологического оборудования, отражающие особенности конкретного производства (на примере сталеплавильного производства).

6. Осуществлена апробация разработанной мультиагентной системы технологиче-ской координации в системе управления для электросталеплавильного цеха ОАО «ОЭМК». Выявлен рост экономической эффективности производства за счет повышения степени координации производственного оборудования при использовании разра-ботанных алгоритмов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Цуканов, Михаил Александрович, 2012 год

1. Авдеев В.П. Производственно-исследовательские системы с многовариантной структурой /В.П. Авдеев, Б.А, Кустов, Л.П. Мышляев,-Новокузнецк; Изд-во Кузбасского филиала Инженерной академии 1992.188 с.

2. Аврамчук Е.Ф. и др. Технология системного моделирования. М.; -Машиностроение; Берлин : Техника, 1988 г.

3. Акоф Р. Основы исследования операций / Р, Акоф, М. Сасиени. М.: Мир, 1971.-272 с.

4. Ахтариев Л. Л. Применение алгоритма ветвей и границ для решения задач составления расписаний // Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления. Тр. VIII Всеросс. науч. конф. студентов и аспирантов. Таганрог, 2006. С. 96-97.

5. Беллман Р. Прикладные задачи динамического программирования / Р. Беллман, С. Дрейфус, М.: Наука, 1965.-458 с.

6. Бирин Ю.Н., Звягинцева О.Л., Клевицкий Г.С. и др. Микро-ЭВМ в управлении строительством. М.: Строиздат, 1989. - 296 с.

7. Бодянский Е. В., Кучеренко В. Е., Кучеренко Е. И. Гибридные нейро-фаззи модели и мультиагентные технологии в сложных системах // Днепропетровск, Системные технологии, 2008. - 357 с.

8. Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И., Михалев А.И. Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем. Дншропетровськ: Систем! технологи, 2005. - 311 с.

9. Буйницкая В. М. Оптимальное планирование работ сталеплавильного цеха с непрерывным литьём заготовок / Буйницкая В.М. // В.И. Гранковский // Сталь,- 1984, -№ 11. С. 92 -94.

10. П.Бурков В.Н. Применение теории оптимального управления к задачам распределения ресурсов / Б. Н. Бурков // Труды 3 Всесоюзного совещания по автоматическому управлению. М.; Наука, 1967, — 255 с.

11. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М., Наука, 1968.-355 с.

12. Вагнер Г. Основы исследования операции: В 3 т. Т 1 М.; Мир, 1972, -355 е., Т2-М.:Мир, 1973-488 е., Т 3 - М.: Мир, 1973.-501 с.

13. Вентцель Е.С. Исследование операций / Е.С. Вентцель // Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1980- - 208 с, ил.

14. Веревкин С. В. Разработка и применение алгоритмов производственной координации (на примере сталеплавильного комплекса. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Новокузнецк, 2003.

15. Веревкин С. В. Формирование контактного графика в параллельно-последовательных системах: Сб. науч. тр. «Информационные технологии вэкономике, промышленности и образовании». Кемерово. Изд-во НФИ КемГУ,2000.-С. 18-24.

16. Вершигора А.Е. Общая иммунология: Учебное пособие. К.: Выща школа, 1989. - 736 с.

17. Вехаге Р. С. Алгоритмизация оперативного управления трубным производством: Дис. канд. техн. наук: 05.13.06: М., 1983. 544 с.

18. Восстановительно-прогнозирующие системы управлении / В.П. Авдеев, В.Я. Карташов, Л.П, Мышляев, Л.А. Ершов / Учебное пособие. -Кемерово: Изд-во КемГУ, 1984. 91 с.

19. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

20. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем СПб: Питер, 2010. -371 с.

21. Галкин М.Ф., Кроль Ю.С. Кибернетические методы анализа электроплавки стали М. Металлургия, 1971. -304 с.

22. Гончарова Н. В. Разработка и применение системы динамического моделирования мультиагентных процессов преобразования ресурсов: Дис. канд. техн. наук : 05.13.18 : Екатеринбург, 2006. 202 с.

23. Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения. Информационные технологии и вычислительные системы, № 1з с.22-34, 1998.

24. Гречников А. Ф. Разработка математических моделей принятия решений в оперативном согласованном управлении прокатным производством : Дис. . канд. экон. наук : 08.00.13 : Самара, 2001 157 с.

25. Григорьева Н. С. Циклические задачи теории расписаний / Н. С. Григорьева, И. Ш. Латынов, И.В. Романовский // Техническая кибернетика. -1988,-№6.-С. 3-11.

26. Джостон Д.Ж. Экономические методы. М.: Статистика, 1980. - 444 с.

27. Загидуллин Р. Р. Система оперативно-календарного планирования автоматизированного металлообрабатывающего мелкосерийного производства на основе комплексных моделей. Автореферат диссертации па соискание ученой степени доктора технических наук. Уфа, 2006.

28. Загидуллин Р. Р., Зориктуев В. Ц. Вопросы оперативно-календарного планирования и управления и машиностроении // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 8. С. -59—55.

29. Зайченко 10. П. Исследование операций / Ю. П. Занченко. Киев: Вища школа, 1975.-320 с.

30. Зимин В.В. Построение согласованных расписаний для производственных звеньев комплекса «сталь-прокат»; Канд. диссертация. -М.: МИСиС, 1980.-148 с.

31. Ивченко Т.Н. Теория массового обслуживания / Т.Н. Ивченко, В.А. Каштанов, И.Н. Коваленко. М.: Наука, 1982. -362 с.

32. Канторович JI.В. Оптимальные решения в экономике / Л.В. Канторович,

33. A. Б. Горстко,- М.: Наука, 1972. -231 с.

34. Комарова Н.Д. Оптимизация функционирования оборудования кислородно-конвертерного цеха / Н.Д. Комарова, О.С. Ересковский // Изв. вузов. Черная металлургия,- 1980.-№2-С. 119-122.

35. Коновалов С. А. Разработка и практическое использование математической модели технологической линии «сталь-прокат»: Канд. диссертация. Свердловск.: УПИ им С. М. Кирова, 1970. - 125 с.

36. Котов В. Е. Сети Петри. — М.: Наука, 1984.

37. Крейсман Б. Б. Математические модели и методы решения задач: планирования графика работы сталеплавильного цеха: Канд. диссертация. — М.: МИСиС, 1980. 118с.

38. Крейсман Б. Б. Прогноз длительностей технологических операций / Б.Б. Крейсман // В сб. «Вопросы кибернетики. Адаптивные системы управления». М.: Изд-во МИСИС, 1977. - 20 -26 с.

39. Кугушин А. Л. Программная координация работы комплекса сталь-прокат, формализация и разложение задачи / А.Л. Кугушин, В. В. Зимин, С. М. Кулаков // Изв. вузов. Черная металлургия. 1979. - 10. - С. 111 - 116.

40. Кудрин Б. И. Модели и алгоритмы оперативного управления комплексом сталь-прокат в условиях информационной неопределенности / Б.И. Кудрин,

41. B.К. Буторин, В. А, Авдеев, М,: Электрика, 1997. - 140 с.

42. Кулаков С. М. Формализации нормативной информации в системе оперативного планирования / С. М. Кулаков, В.В. Зимин, Г.И. Курильщиков // Изв. вузов. Черная металлургия. 1978. -№ 2. - С. 144-149.

43. Кулаков С.М. Многовариантное прогнозирование расчетных показателен / С.М. Кулаков, В,П. Авдеев, Н.Ф. Бондарь // Изв. вузов. Черная металлургия. 1996.-№4.-С. 72-82.

44. Левин В.И. Структурно-логические методы исследования сложных систем с применением ЭВМ / В.И. Левин. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -304 с.

45. Литвиненко В.И., Фефелов A.A., Горавский С.П. Объектно-ориентированная реализация алгоритма клональной селекции // Радюелектрошка. 1нформатика. Управлшня. 2003. - № 9. - С. 81-88.

46. Литвинцев П. И. Методы организации вычислений в диалоговых системах планирования: Канд. диссертация. М.: Выч. Центр АН СССР. 1981. - 190.

47. Маслобоев A.B. Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом // Вестник МГТУ, том 12, №1, 2009. С. 113-124

48. Математическая теория оптимальных процессов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе, Е.В. Мищенко. — М.: Физматизд., 1961. — 426 с.

49. Математические вопросы кибернетики / Под ред. С. В. Яблонского. М.: Наука. - Вып. 4, 1992. - 239 с.

50. Минченков И. Н. Автоматизация процесса составления и корректировки расписания решения задач АСУП (на примере АСУ металлургических предприятий): Канд. диссертация, — М.: МИСиС, 1981,- 197 с.

51. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем / H.H. Моисеев. -М.: Наука, 1975.-528 с.

52. Мудров В. И. Задача о коммивояжере / В.И. Мудров,- М.: Знание. 1969. -63с.

53. Осуги С., Саэки Ю. Приобретение знаний. Том 3 М.: Мир, 1990. -304 с, ил.

54. Первин Ю.А., Португал В.М., Семенов А.И. Планирование мелкосерийного производства в АСУП. М: Наука. 1973. С. 16-32.54.

55. Перовская Е.И. Об одном алгоритме решения задачи календарного планирования // Вычислительные процессы и структуры. Л.: Машиностроение, 1982. С. 84-92.

56. Планирование производства в системе сталь-прокат / A.A. Кугушин, Н.Ф. Чесноков, В.И. Соловьев и др. // Сталь. 1978. - № 3. - С. 68 - 72.

57. Подчасова Т.П., Португал В.М., Татаров В.А., Шкурба В.В. Эвристические методы календарного планирования. К.: Техника, 1980. С. 20-25.

58. Принципы и методы автоматизации оперативного управления производством металлургическою комбината / И.Н. Богаенко, И.И. Головко. В, К. Буторин и др. // Приборы и системы управления. 1993. -№3,- С. 3-5.

59. Производственно-техническая инструкция ОАО «ОЭМК» «Эксплуатация дуговой сталеплавильной печи ДСП-150».

60. Производственно-техническая инструкция ОАО «ОЭМК» «Эксплуатация и техническое обслуживание установки циркуляционного вакуумирования стали и установки десульфурации и продувки стали аргоном».

61. Радченко Е. Г. Методы режимного и потокового динамического моделирования производственных систем: Дис. канд. техн. наук: 05.13.18: М., 126 с.

62. Ройт А. Основы иммунологии: Пер. с англ. -М.: Мир, 1991. 328 с.

63. Ройт А., Бростофф, Мейл Д. Иммунология: Пер. с англ. М.: Мир, 2000. -582 с.

64. С. М. Кулаков, А. И. Мусатова. О выборе оптимальных маршрутов в многоструктурной производственной системе.// Изв. вуз. Черная металлургия, 2004, №10.

65. Сачко И. С. Организация и оперативное управления машиностроительным производством. Мн.: Новое знание, 2005. 363 с.

66. Скобелев П. О. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компании. Тр. VI Национ. конф. КИИ-1998, Том 2, Пущино, с.714-719, 1998.

67. Сочнев А. Н. Оперативное управление производственными системами на основе сетей Петри: Дис. канд. техн. наук: 05.13.01 : Красноярск, 2005. 103 с.

68. Сычев В. И. Совершенствование оперативного планирования и управления сталеплавильного производства завода качественной металлургии. М.; Канд. диссертация, 1984 г.

69. Танаев B.C. Введение в теорию расписаний / B.C. Тапаев, В.В. Шкурба. -М.; Наука, 1975.-256 с.

70. Танаев B.C. Теория расписаний. Многостадийные системы / B.C. Танаев, Ю.Н. Сотсков, В.А. Струсевич. М.: Наука, 1989. -380 с.

71. Танаев B.C., Гордон B.C., Шафранский Я.Н. Теория расписаний. Одностадийные системы.— М.: Наука, 1984. — 381 с.

72. Танаев B.C. Сотсков Ю.Н., Струсевич В.А. Теория расписаний. Многостадийные системы.— М.: Наука, 1989. — 328 с.

73. Теория расписаний и вычислительные машины / Под ред. Э.Г Коффмана. -М.: Наука, 1984.-333 с.

74. Технологическая инструкция ОАО «ОЭМК» «Выплавка стали в дуговых электропечах».

75. Технологическая инструкция ОАО «ОЭМК» «Непрерывная разливка стали».

76. Трахтенгерц Э. А. Компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений \\ статьи международной конференции по проблемам управления. Москва 2003.

77. Триус Е. В. Задачи математического программирования транспортного типа / Е. В. Триус. М.: Советское радио, 1967. - 206 с.

78. Управление ГПС: модели и алгоритмы. Под общ. ред. С. В. Емельянова. -М.: Машиностроение, 1987. 368 с.

79. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях.—М.: Мир, 1979,—519 с

80. Цуканов М. А. Боева Л. М. Математическое моделирование сталеплавильного производства как основа алгоритмов оперативного управления. Старый Оскол; Пятая научно практическая конференция студентов, аспирантов и соискателей: СТИ МИСиС, 2009 г.

81. Цуканов М. А., Боева Л. М. Сталеплавильное производство как агрегативная система // Ижевск, Труды 6 Всероссийской школы-семинара «Управление Большими Системами», т.2, 2009г. с. 359-370.

82. Цуканов М. А., Боева Л.М. Моделирование технологической координации оборудования сталеплавильного цеха на основе аппарата вложенных сетей Петри. Воронеж «Электротехнические комплексы и системы управления», 2010г., № 2(18), с. 51-54.

83. Чекинов Т.П., Чекинов С.Г. Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения (ИППР). М; -электронный научный журнал «Системотехника» № 1, 2003 г.

84. Юсупова Н. И., Сметанина О. II., Ахтариев Л. А. Мета-эвристичеекпй алгоритм для составления расписаний // Социально-экономические и технические системы. 2006. .№8.

85. Adams J., Balas Е., Zawack D. The shifting bottleneck procedure for job shop scheduling// Management Science. 34 (3): 391 — 401. March 1988.

86. Agre P. E, Chapman D. Pengi: an implementation of a theory of activity // Proceedings of the 6th National Conference on Artificial Intelligence, San Mateo. -CA: Morgan Kaufmann. 1987. - P. 268-272.

87. Bradshaw J.M, Outfield S, Benoit P, Woolley J.D. KAoS; toward an industrial-strength open agent architecture / Software Agents. 1997. - P. 375-418.

88. Brooks R. A. A robust layered control system for a mobile robot // IEEE Journal of Robotics and Automation 2(1). 1986. - P. 14-23.

89. Brustoloni J. C. Autonomous agents: characterization and requirements //Carnegie Mellon Technical Report CMU-CS-91-204. Pittsburgh: Carnegie Mellon University, 1999.-P. 122-221.

90. Burnet F.M. A modification of Jerne's theory of antibody production using the concept of clonal selection. Australian Journal of Science 20. 1957. - P. 67-69.

91. C.W. Leung, T.N. Wong. Integrated process planning and scheduling by an agent-based ant colony optimization. Computers & Industrial Engineering 59 (2010)- 166-180.

92. Carlier J. The one-machine sequencing problem //' European Journal of Operational Research. 1982. Vol. 11. P. 42-47.

93. Coffman E. G. Deterministic Scheduling to Minimize Mean Number in System / Coffman E.G., Jr. Labetovlte L. Texnical report, Jnstitut de Recherche d'Jnformatique et d'Automalique, Rocquencourt, France, 1975. - p. 31-48.

94. Coffman E.G. Survey of Mathematical Results in Flow Time Scheduling for Computer Systems, Coffman E.G. Proceedings, G1 73. - Hamburg: Springer — Verlag, 1973.-p. 25-46,

95. De Castro L.N. & Timmis J. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. 2002. - 357 p.

96. De Castro L.N., Von Zuben F.J. (2000a), The Clonal Selection Algorithm with Engineering Applications, submitted to GECCO'OO.

97. De Castro L.N., Von Zuben F.J. Artificial Immune Systems. Part II: A Survey of Applications, Technical Report. - RT DCA 02/00, FEEC/UNICAMP. -Brazil, 2000. - 64 p.

98. Dean T, Alien J, Aloiffionos Y. Artificial intelligence theory and practice. -Benjamin/Cummings, 1995. - 273 p.

99. Drawing up month schedules for "steel-rolled metal" system / A,A. Kugushin, V.J. Solovjov, S.M. Kulakov, V.V. Zimin // Algorithms for production control and scheduling. Proceedings, Karlovy Vary. 1976. - p. 203 - 213.

100. Ferber J. Simulating with reactive agents / Hillebrand E, Stender J. (Eds.), Many Agent Simulation and Artificial Life, Amsterdam: IOS Press. 1994. - P. 8-28.

101. Fisher K, Mulier J. P, Pischel M. Unifying control in a layered agent architecture/ Technical report TM-94-05, German Research Center for AI (DFKI GmbH).- 1996.-377 p.

102. Foner L. What's an agent, anyway? A sociological case study / Agents Memo 93-01, MIT Media Lab, Cambridge, MA. 1993. - P. 27-74.

103. Franklin S, Graesser A. Is It an agent, or just a program?: A taxonomy for autonomous agents, in intelligent agents III agent theories, architectures, and langues/ M. Mulier (ed.). - Berlin: Springer, 1996. - P. 11-46.

104. Genesereth M. R, Ketchpel S. P. Software agents, communications of the ACM37(7). 1994.-P. 48-53.

105. Gu F., Aickelin U., Greensmith J. An Agent-based Classification Model // School of Computer Science University of Nottingham 2011.

106. Hayes-Roth B. An architecture for adaptive intelligent systems, artificial intelligence: Special issue on agents and interactivity. 1995. -12- P. 329-365.

107. Huhns M. N, Singh M. P. Distributed artificial intelligence for information systems. 1994. - P. 97-104.

108. Huhns M.N., Singh M.P. Readings in agents. Morgan Kaufmann Pub, 1997.-311 p.

109. Huhns M.N., Singh M.P. Agents and multi-agent systems: themes, approaches, and challenges / Readings in Agents, Huhns M.N, Singh, M.P. (Eds.). San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann Publishers, 1998. - P. 1 - 23.

110. Jennings N.R, Sycara K, Wooldridge M. A Roadmap of Agent Research and Development // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems Journal. -Boston: Kluwer Academic Publishers , 1998. 1, Is. 1. - P. 7-38.

111. Johnson S.M, Optimal two-and three-stage production schedules with setup times included/ S.M.Johnson//bNav.Res.Log.Qwart -1954/V/1.№ l.-p. 15 -25.

112. Kohler W.H. Characterization and Theoretical Comparison of Branch -and Bound Algorithms for Permutation Problems / W.H4 Kohler, K. Stieglitz // J. of the ACM.- 1974.-V.21.-№ l.-p. 140-456

113. Kohler W.H. Exact, Approximate, and Guaranteed Accuracy Algorithms for the Flow-Shop Problem u/2 / F/F / W. H. Kohler, K. Steiqlitz. -Journal of the ACM -1975, 22.-№ 1 p. 106-114.

114. Krogh C. The rights of agents, in intelligent agents II agent theories, architectures, and langues / M. Mulier (ed.) - Berlin: Springer, 1995. - 279 p.

115. Labrou Y, Finin T. A semantics approach for KQML — a general purpose communication language for software agents // Third International Conference on Information and Knowledge Management (CDCM'94), November 1994. 1994. - P. 354 -378.

116. Maes P. Artificial life meets entertainment: life like autonomous agents // Communications of the ACM. 1995. - 11. - P. 108-114.

117. Maes P. Designing autonomous agents: theory and practice from biology to engineering and back. London: The MIT Press. - 1991 - 221 p.

118. Min Liu, Zhi-jiang Sun. An adaptive annealing genetic algorithm for the job-shop planning and scheduling problem. Expert Systems with Applications 38 (2011).

119. Mojtaba Salehi, Reza Tavakkoli-Moghaddam. Application of genetic algorithm to computer-aided process planning in preliminary and detailed planning. Engineering Applications of Artificial Intelligence 22 (2009).

120. Nwana H. S, Lee L, Jennings N. R. Coordination in software agent systems // British Telecommunications Technology Journal. 1996. - 14 (4), - P. 21-42.

121. Nwana H.S. Software agents: an overview // Knowledge Engineering Review / Cambridge University Press. 1996. - 11,- No 3. - P. 1-40.

122. Rong-Hwa Huang, Chang-Lin Yang. Overlapping production scheduling planning with multiple objectives An ant colony approach. Int. J. Production Economics 115 (2008) - 163- 170.

123. Sathyanath S., Sahin F. AISIMAM An Artificial Immune System Based Intelligent Multi Agent Model and its Application to a Mine Detection Problem // Dept of Electrical Engineering, Rochester Institute of Technology -2011.

124. Shoham Y. An overview of agent-oriented programming, software agents/ Bradshaw J.M. (ed.). AAAI Press, Memo Park, CA, USA, 1997. -310 p.

125. Smith D. C, Cypher A, Spohrer J. KidSim: programming agents without a programming language // Communications of the ACM. 1994. - 37. - P. 55 -67.

126. Szwarz W.O. Pewryn zadanieniu Kollinosci / W.O. Szwarz// Prz. Statysl. -1962,V.9, №4.

127. Vaessens R. J. M., Aarts E. H. L., Lenstra J. K. Job shop scheduling by local search//INFORMS J. Comput. S (3): 302—317. 1996.