Управление многоуровневыми организационными системами на основе моделей вероятностного анализа моментов контроля состояния тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Потудинский Алексей Владимирович

• Потудинский Алексей Владимирович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Потудинский Алексей Владимирович

Введение

Глава 1. Проблемы управления человеко-машинными организационными системами

1.1. Стандартная двухуровневая организационная система

1.2. Приложения к технической безопасности и управлению проектами

1.3. Человеческий фактор в активных системах

1.4. Постановка задач работы

Глава 2. Оптимизационные задачи управления в многоуровневых организационных системах

2.1. Особенности управления многоуровневыми системами

2.2. Основные параметры

2.3. Планируемые траектории движения

2.4. Управляющие воздействия посредством перераспределения ресурсов в организационных системах

2.5. Модели оптимального вероятностного управления

2.6. Обобщенная модель управления организационными системами с комплексными ресурсами

2.7. Модифицированная концепция качества для многоуровневых организационных систем

2.8. Выводы

Глава 3. Модели для определения моментов контроля в многоуровневых организационных системах

3.1. Проблемы управления контролем процессов в организационных системах

3.2. Определение моментов контроля

3.3. Определение предельных моментов контроля

3.4. Определение количества моментов контроля

3.5. Управление периодическим контролем в многоуровневых организационных системах

3.6. Модели для определения моментов контроля в случае возникновения случайных возмущений

3.7. Выводы

4. Модели оптимизации «стоимость-надежность» для обслуживающих социально-экономических систем и программные компоненты их реализации

4.1. Модели согласования «стоимость-надежность» для систем

обслуживания

4.2. Эксперименты по согласованию системы

4.3. Особенности программной реализации компонент системы принятия решений

4.4. Выводы

Заключение

Список использованных источников

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление многоуровневыми организационными системами на основе моделей вероятностного анализа моментов контроля состояния»

Введение

Актуальность темы. Современные аспекты развития теории управления организационными системами связаны с трудностями применения формальных методов анализа, высокой размерностью решаемых задач, огромным количеством структурных взаимосвязей и факторов, затрудняющих непосредственный контроль состояния, принципиально иерархической структурой системы управления и др. К числу фундаментальных характеристик организационных систем относится целенаправленно-синхронный характер функционирования составляющих компонентов.

Целенаправленное функционирование организационных систем прежде всего продиктовано наличием в их структуре элементов человеческого поведения. В настоящее время наибольший прогресс достигнут в исследовании двухуровневых организационных систем "веерного типа", к которым следует также отнести структуру двухуровневой организационной системы, включающую: центр (элемент управления верхнего уровня), подчиненные ему активные элементы и элемент "внешней среды". Под моделью понимается описание организационной системы и ее составляющих элементов в терминах векторов состояний и ограничений на эти элементы. Рабочий механизм двухуровневой системы - это совокупность правил (процедур, функций), регулирующих действия всех элементов системы в процессе ее функционирования. Эффективность работы каждого активного элемента в данный период оценивается с точки зрения величины, достигаемой его целевой функцией, а эффективность работы системы в целом - с точки зрения величины, достигаемой целевой функцией системы. Конечно, формальное описание объективных функций элементов и системы ни в коем случае не является простой задачей. При разработке описаний такого рода необходимо учитывать факторы экономического, социального и этического характера. Большой вклад в исследование таких систем внесли Бурков В.Н., Новиков Д.А., Еналеев А.К., Баркалов С.А., Попов А.М.

Однако проблемы использования моментов контроля в многоуровневых организационных системах исследованы недостаточно детально.

Таким образом, в настоящее время актуальной является задача разработки методов и алгоритмов управления моментами контроля многоуровневых организационных систем на основе вероятностного анализа для выполнения организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов, с устранением отклонений путем инициации локальных или параметрических управляющих воздействий.

Работа выполнена в Воронежском институте высоких технологий -автономной некоммерческой образовательной организации высшего образования в рамках одного из основных научных направлений «Управление в социальных и экономических системах».

Цель и задачи исследования. Цель работы заключается в разработке методов и алгоритмов управления моментами контроля многоуровневых организационных систем на основе вероятностного анализа для выполнения организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов, с устранением отклонений путем инициации локальных или параметрических управляющих воздействий.

Для достижения данной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

- провести исследование существующих подходов к управлению многоуровневыми организационными системами на основе управления ресурсами для достижения цели;

- сформулировать оптимизационную задачу управления двухуровневыми организационными системами, максимизирующую выход для интегрирующего элемента системы;

- определить оптимизационные задачи стратегий управления ресурсами задач вероятностного управления двухуровневыми организационными подсистемами, управляющие вероятностью выполнения задания, общими ресурсами или временем выполнения задания;

- разработать алгоритм внутреннего и внешнего контроля многоуровневой системы управления, обеспечивающий выполнение

организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов;

- предложить алгоритм контроля выполнения задания, обеспечивающий устранение отклонений путем инициации локальных или параметрических управляющих воздействий;

- разработать алгоритмы определения моментов контроля состояния, обеспечивающие продвижение системы к цели по оптимистической или пессимистической траектории с учетом ограничений;

- осуществить реализацию элементов программной подсистемы согласования экспертных оценок, позволяющей провести обработку и формирование бинарных отношений на основе метода анализа иерархий.

Объект исследования: процессы управления многоуровневыми организационными системами.

Предмет исследования: оптимизационные задачи и алгоритмы внутреннего и внешнего контроля многоуровневой системы управления, обеспечивающий выполнение организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов.

Методы исследования. При решении поставленных в диссертации задач использовались методы теории системного анализа, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, теории принятия решений.

Тематика работы соответствует следующим пунктам паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах»: п. 2 «Разработка методов формализации и постановка задач управления в социальных и экономических системах»; п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах».

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

- оптимизационная задача управления двухуровневыми организационными системами, отличающаяся синхронизацией организационного процесса, максимизирующая выход для интегрирующего элемента системы и учитывающая синхронизирующие и ресурсные ограничения;

- оптимизационные задачи стратегий управления ресурсами для задач вероятностного управления двухуровневыми организационными подсистемами, основанные на обобщенной модели параллельно функционирующих потоков и управляющие вероятностью выполнения задания, общими ресурсами или временем выполнения задания;

- алгоритм внутреннего и внешнего контроля многоуровневой системы управления, основанный на применении управляющих воздействий для пополнения ресурсов без их перераспределения и обеспечивающий выполнение организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов, отличающихся друг от друга определенными свойствами при выполнении операций;

- адаптивный алгоритм контроля выполнения задания, отличающийся фиксацией первого момента контроля и мониторингом хода выполнения задания путем сравнения плановых и контрольных значений параметров, и обеспечивающий устранение отклонений путем инициации локальных или параметрических управляющих воздействий;

- алгоритмы определения моментов контроля, отличающиеся динамическим изменением моментов контроля и обеспечивающие продвижение системы к цели по оптимистической или пессимистической траектории с учетом ограничений.

Положения, выносимые на защиту:

1. Оптимизационные задачи стратегий управления ресурсами для задач вероятностного управления двухуровневыми организационными подсистемами, основанные на обобщенной модели параллельно функционирующих потоков, обеспечивают управление вероятностью выполнения задания, общими ресурсами или временем выполнения задания.

2. Алгоритм внутреннего и внешнего контроля состояния многоуровневой системы управления, основанный на применении управляющих воздействий для пополнения ресурсов без их перераспределения, обеспечивает выполнение организационной программы с учетом характеристик используемых гетерогенных ресурсов.

3. Вероятностные модели определения моментов контроля, учитывающие динамическое изменение моментов контроля, реализуют

продвижение системы к цели по оптимистической или пессимистической траектории с учетом ограничений.

Практическая значимость. Экспериментально подтверждено, что учет неосновных параметров (таких, например, как вероятность завершения программы не позднее установленного срока, значение надежности для предотвращения некритических отказов) в обобщенных моделях согласования может существенно снизить ожидаемый ущерб персоналу и/или окружающей среде, конкретные сбои и т.д.

На элементы программных средств получено свидетельство о государственной регистрации в реестре Федеральной службы по интеллектуальной собственности.

Реализация и внедрение результатов работы

Результаты работы в форме программной подсистемы согласования экспертных оценок внедрены в деятельность системы материально-технического снабжения Воронежского учебно-научного центра ВВС «Военно-воздушная Академия Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина».

Апробация результатов диссертационного исследования. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: Всероссийская НПК «Авионика» (Воронеж, 2016); VI Международная НТК Военной академии Республики Беларусь (Минск, 2016); Всероссийская НПК «Авиатор» (Воронеж, 2016, 2017); Международная военно-научная конференция (Тверь, 2017), а также на научных конференциях ВИВТ (Воронеж, 20162019).

Публикации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 15 печатных работ, в т.ч. 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, свидетельство о государственной регистрации программы, а также 2 статьи в издании, индексируемом в международной базе цитирования Scopus. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в автореферате, лично автором получены следующие результаты: [3] - стратегии управления ресурсами для задач вероятностного управления двухуровневыми организационными подсистемами, основанные на обобщенной модели параллельно функционирующих потоков; [4] - алгоритмы определения моментов

контроля, отличающиеся динамическим изменением моментов контроля; [5, 6] - стратегии управления ресурсами для задач вероятностного управления двухуровневыми организационными подсистемами, управляющие вероятностью выполнения задания, общими ресурсами или временем выполнения задания.

Достоверность результатов обусловлена корректным использованием теоретических методов исследования и подтверждена результатами вычислительных экспериментов и внедрения.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, включает 17 рисунков, 3 таблицы. Список использованных источников включает 123 наименования.

Глава 1. Проблемы управления человеко-машинными организационными системами

1.1. Стандартная двухуровневая организационная система

Рассмотрим стандартную двухуровневую организационную систему (ОС), содержащую управляющее устройство на верхнем уровне и элементы Ек, 1 < к < п, находящиеся на нижнем уровне. Для того чтобы обозначить проблему, необходимо ввести следующие дополнительные термины.

1.1.1. Обозначения

Обозначим:

Я8 - ресурсы системы в начале функционирования организационной системы (заданной);

- оставшиеся системные ресурсы на данный момент t (наблюдаются через инспекцию);

Як1 - ресурсы, назначенные элементу Ек в данный момент г > 0 (будут определены позднее);

Вк - срок для достижения элементом Ек цели (заданной);

Ук - целевой объем (планируемая программа) для элемента Ек, который должен быть достигнут в Бк (заранее заданном);

Уш - фактический выход элемента Ек, наблюдаемый в данный момент t (случайная величина, полученная с помощью контроля);

рк - ограничение вероятности, т.е. наименьшая допустимая вероятность достижения цели элемента вовремя;

ук (яы ) - случайная производительность элемента Ек, зависящая параметрически от Як1;

Як ^ - минимальные ресурсные возможности;

Як ^ - максимальные ресурсные возможности;

1.1.2. Особенности задач и

Задача оптимизации, которая должна быть решена в каждой

критической точке г *, когда предполагается, что определенный элемент Ек не может достичь своей локальной цели во времени с учетом его случайного ограничения, заключается в следующем:

Для всех невыполненных элементов определить новые ресурсные возможности } для минимизации поставленной цели

шт^* (1-1-1)

к

при ограничениях

PK+ -tV*Ьpk, (1-1-2)

Rkmin < RM,< Rkmax , 1 £ k < n, (1-1-3)

Z Rh*= Rst- (1-1-4)

ki

к

Здесь предполагается простейший случай обобщенных ресурсов (например, бюджетных назначений) по сравнению с детализированными ресурсами. Более того, не будем рассматривать случай нескольких производительностей элементов для одной и той же ресурсной емкости Rk -Эти различные производительности могут быть достигнуты за счет интенсификации функционирования элемента, хотя удельные затраты времени при таких обстоятельствах, безусловно, возрастут-

Задача (1-1-1)-(1-1-4) может иметь много модификаций, но основные выводы, изложенные ниже, остаются прежними:

1- Информационные потоки в момент t = 0 идут сначала вниз, а во все критические моменты они переключаются вверх, от уровня элемента к системному менеджеру, а затем (после нового перераспределения ресурсов) снова идут вниз- Такая процедура переключения остается в процессе функционирования системы-

2- Принятие решений, т-е- контрольные действия, приводит к перераспределению остающихся источников ресурсов между незавершенными элементами- Они реализуются только на верхнем уровне -

В более сложных случаях, т-е- в случае трехуровневой ОС (например, несколько сетевых проектов типа PERT-COST [1, 2]), принятие решений осуществляется на двух уровнях: на верхнем (перераспределение ресурсов между проектами) и на проектном (перераспределение ресурсов между проектными мероприятиями)- Управляющие воздействия могут также привести к изменению производительности элемента (в случае

нескольких производительностей для одной и той же ресурсной емкости) и к перепланированию времени запуска элементов системы (при необходимости).

Все эти проблемы описываются далее.

1.1.3. Общая многопараметрическая задача гармонизации

Будем называть полезность системы взвешенной линейной функцией параметров системы с постоянными коэффициентами. Параметры делятся на:

* независимые параметры, где для каждого параметра его значение может быть задано заранее и может изменяться независимо от значений других параметров;

* зависимые параметры, значения которых не могут однозначно зависеть от значений независимых параметров. Однако при оптимизации (для одних и тех же значений независимых параметров) они зависят исключительно от этих значений.

Как независимые, так и зависимые параметры вместе с коэффициентами функции полезности являются внешне предопределенными.

Если организационная система функционирует в условиях случайных возмущений п1 и имеет независимые базовые параметры и зависимые базовые параметры я\та), 1 < г < п1, то задача гармонизации

сводится к максимизации полезности системы

' п1 , ^ п2 ^

и, = £ а гЯ1^) + Е а Я ¥ер) (1.1.5)

11=1 ]=1 )

при условии соблюдения определенных ограничений. Определим оптимальный вектор

= ( Я (гп^) Я (^) я (М) я ^р)

я * = (я{п), я^ ),..., Я), я1*р), я2*ер),..., я{^р)) (1.1.6)

что обеспечивает максимизацию полезности системы и5 с помощью следующих последовательных этапов.

Этап I - реализация алгоритма обзора для изучения всех возможных комбинаций независимых базовых значений {я\та)};

Этап II - определение оптимальных значений {я^^} для всех

зависимых параметров с помощью значений {я\та}}, полученных на

предыдущем этапе; для каждого ]-го зависимого параметра используется индивидуальная оптимизационная модель (далее называемая моделью частичной гармонизации РИМ}). Позже это обеспечит оптимальность

каждого значения Я , которое зависит исключительно от набора {я\та }};

Этап III - вычисление полезности системы и5 через (1.1.5) для набора

{яМ )}, {Я^}} (1.1.7)

полученного на этапах I и II;

Этап IV - вычисление оптимальной полезности системы путем определения оптимальной комбинации (1.1.6) для всех независимых и зависимых параметров, которая обеспечивает максимальное значение .

Если из-за большого числа возможных комбинаций реализация этапа I требует большого вычислительного времени {я\та}}, то можно использовать упрощенную процедуру эвристического поиска, например алгоритм циклического координатного спуска.

Таким образом, предлагается следующее приближенное решение задачи гармонизации. На первом этапе реализуется относительно простой алгоритм поиска в области независимых параметров, например метод циклического координатного спуска. На втором этапе для оценки оптимального значения каждого зависимого параметра необходимо решить оптимизационную задачу РИМу, 1 < у < п2. Таким образом, идея

состоит в том, чтобы на первом этапе получить значения независимых параметров и использовать их в качестве входных значений всех моделей частичной гармонизации на втором этапе.

РИМ обычно представляет собой стохастическую оптимизационную модель, которая решается на основе имитационного моделирования. Однако в некоторых случаях, например, при решении инженерных проблем надежности и безопасности, различные РИМ требуют более сложных формулировок. В таких случаях мы предлагаем использовать дополнительные эвристические модели для реализации реалистичных количественных связей между атрибутами системы. Для различных зависимых параметров РИМ может быть сформулирована и решена с

помощью экспертной информации.

1.2. Приложения к технической безопасности и управлению проектами

Проекты с заданной структурой (в виде COST-PERT сетевых моделей) учитывают 3-4 основные параметра:

• бюджет, назначенный проекту (независимый параметр);

• срок выполнения проекта (независимый параметр);

• надежность проекта, т.е. вероятность выполнения сроков выполнения проекта в срок (зависимый параметр);

• инженерный параметр безопасности, т.е. вероятность критического отказа в ходе выполнения проекта (зависимый параметр).

Рассматриваются два разных случая:

• случай одного проекта;

• случай нескольких проектов с разной или равной важностью и значимостью.

В исследовании рассматриваются нижеследующие модели:

1.2.1. Модели гармонизации в инженерии надежности и безопасности

Рассматривается иерархическая техническая система, функционирующая в условиях случайных возмущений и подверженная критическим отказам на нижнем уровне, которые могут привести к возникновению критического или опасного состояния, включая нарушения экологической безопасности на верхнем уровне. Если происходит определенный сбой на нижнем уровне, он может повлиять на некоторые элементы системы на более высоких иерархических уровнях и, таким образом, вызвать опасный сбой на верхнем уровне. Все логические отношения между элементами системы формализуются с помощью имитационной модели дерева неисправностей, которое предварительно задается извне. Некоторые первичные элементы на нижнем уровне вместе с их взаимозависимыми первичными отказами могут быть уточнены путем модификаций. Список последних также задан. С помощью моделирования дерева неисправностей можно оценить приращение надежности системы

путем внедрения любого набора технических усовершенствований -Модели гармонизации сосредоточены на определении оптимального подмножества технических усовершенствований для того, чтобы:

• либо максимизировать надежность системы при условии ограниченного бюджета, запланированного для внедрения усовершенствований, либо

• минимизировать бюджет системы с учетом значения надежности, ограниченного снизу-

Оба PHM оптимизируются с помощью комбинации эвристических правил принятия решений и моделирования дерева неисправностей-

Рассматриваются два разных случая:

• упрощенная модель компромисса между затратами и чувствительностью для решения проблем экономической надежности сложной опасной технической системы с двумя основными параметрами: стоимостью и надежностью; и

• более сложные проблемы согласования компромиссов, когда полезность системы, затраты на затраты, значения надежности и другие основные параметры связаны между собой посредством отношений чувствительности-

1.2.2. Модели гармонизации для единого сетевого проекта

Рассматривается проект типа PERT-COST со случайной длительностью деятельности- Проект включает в себя несколько существенных параметров, которые практически определяют качество проекта в целом:

• бюджет, назначенный для проекта (C);

• срок выполнения проекта ( D);

• надежность проекта, т-е- вероятность выполнения проекта в срок

(R)-

Определение полезности проекта осуществляется в рамках общей теории моделей оперативной гармонизации для многопараметрических организационных систем- Для того чтобы максимально повысить полезность проекта, разрабатывается трехпараметрическая модель гармонизации- Эта модель приводит к определенному компромиссу между

основными параметрами проекта и, таким образом, является компромиссной оптимизационной моделью. Алгоритм модели представляет собой унификацию циклического алгоритма поиска координат в двумерной области (стоимостные и временные значения) и частичную гармонизацию модели для максимизации надежности проекта с учетом заданных значений бюджета и сроков выполнения. РИМ включает в себя эвристическую процедуру перераспределения бюджета между видами деятельности проекта и имитационную модель реализации проекта.

1.2.3. Модель гармонизации управления проектами с концепциями инженерной безопасности

Модель гармонизации расширяется путем дополнения ее основных параметров новым существенным параметром, определяющим полезность проекта в целом, а именно вероятностью P критического отказа в ходе реализации проекта. На основе экспертной информации ясно, что критический отказ, способный поставить под угрозу экологическую или иную безопасность, в основном зависит от следующих контрольных действий проекта:

• сокращение сроков выполнения проекта, а также

• повышение интенсивности реализации проекта без проведения надлежащих инженерных мероприятий по обеспечению безопасности.

Разработана формализованная четырехпараметрическая модель гармонизации, сопровождаемая эвристическим решением. Модель основана на компромиссе между затратами времени, надежностью и безопасностью.

Параметры C и D являются входными значениями модели. Значение R оптимизируется с помощью эвристической процедуры. Значение P рассчитывается на основе зависимостей P(C,D), полученных с помощью статистического анализа и экспертной информации.

Оптимизация модели гармонизации осуществляется путем решения основной задачи (определение оптимального значения бюджета C и оптимального срока исполнения D) и двух вспомогательных задач, а именно:

• решение задачи оптимизации PHM, т-е- максимизация R(C,D) и

• расчет P(C,D) на основе экспертной информации -

Отметим, что задача данного подраздела является первой моделью гармонизации смешанного типа, в которой сходятся методы оптимизации, имитационная модель и экспертная информация-

1.2.4. Модели гармонизации для нескольких сетевых проектов

Рассмотрим весьма сложную систему управления проектами, включающую в себя несколько одновременно реализуемых сетевых проектов типа PERT-COST- Эти проекты имеют различную значимость и значимость; для каждого k-го проекта предварительно определяется соответствующий приоритетный индекс h k - Общий бюджет в распоряжении руководства проектом для осуществления всех проектов ограничен- Учитывая для каждого проекта его приоритетное значение, задача состоит в том, чтобы определить оптимальные бюджетные назначения и оперативные сроки выполнения каждого проекта, максимизировать взвешенную сумму полезностей проектов, т- е-

J = Max £ (hk U) , ( 1-2-1)

k=1

где n - количество проектов, а Uk - полезность k-го проекта- Задача заключается в максимизации полезности системы путем реализации для каждого проекта модели гармонизации- Модель гармонизации системы состоит из двух уровней- На верхнем уровне реализуется высокоскоростной поисковый алгоритм, а также модель частичной гармонизации для определения значений надежности проектов- На более низком уровне модель линейного программирования закладывается при определенных допущениях -

Еще одна модель гармонизации охватывает проекты равной важности- Это приводит к изменению цели,

J2 = Max Min Uk, (1-2-2)

{CkD} k

для того чтобы максимизировать полезность проекта с наименьшим значением полезности- Аналогично модели (1-2-1), модель гармонизации (1-2-2) включает в себя два уровня, причем верхний уровень идентичен уровню модели (1-2-1)- Что касается нижнего уровня, то здесь реализуются

модифицированные методы линейного программирования.

1.2.5. Взаимодействие и связь с другими организационными системами

Методы гармонизации зависят исключительно от модели организационной системы (SM), с помощью которой осуществляется оптимизация компромисса и оценка полезности. Изменение модели системы приводит к изменениям HM, включая всю PHM.

Для случая управления проектами модель системы представлена в виде сети PERT-COST со случайными длительностями активности. Последние в значительной степени зависят от бюджетных значений, присваиваемых этим видам деятельности. Все чистые затраты на прибыль представлены в формализованной форме и не зависят от характера проекта. В отличие от моделей управления рисками, эти SM не имеют дела с такими факторами риска, как технология, изменения дизайна, рыночные правила и политика и т.д., хотя они обычно включают в себя вероятностные параметры, которые могут влиять на эти факторы риска. Все модели гармонизации, основанные на таких формализованных сетевых проектах, имеют дело только с одним фактором риска, а именно с риском не уложиться в срок выполнения проекта из-за случайной продолжительности деятельности проекта. Помимо оптимизации полезности проекта, HM может служить в качестве метода оценки рисков. Будучи, по существу, моделями исследования операций (OR, например, моделями дерева неисправностей, различными моделями математического программирования и т.д.), HM не похожи на общие методы управления рисками, которые основаны на различных инженерных, экономических и политических аспектах. Однако HM можно сравнить с аналогичными методами оценки рисков, т.е. с моделями класса OR, которые используются при анализе рисков. Например, в тех случаях, когда определенные сравнительные альтернативы и критерии в анализе рисков проекта могут быть представлены в виде подсетей PERT-COST, для анализа этих подсетей могут быть применены модели гармонизации, включая оптимизацию и расчет их полезности. Использование HM в качестве метода оценки рисков может быть оправдано, поскольку модели

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Потудинский Алексей Владимирович, 2020 год

Список использованных источников

1. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. — М.: Издательство «Мир», 1971. - 536 с.

2. Андронов И. С. Механизмы управления социокультурной адаптацией мигрантов // Социология и право. - 2010. - № 4 (6). - С. 17.

3. Ансоф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. -

519 с.

4. Ануфриев И.К., Бурков В.Н., Вилкова Н.И., Рапацкая С.Т. Модели и механизмы внутрифирменного управления. М.: ИПУ РАН, 1994. - 72 с.

5. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов. М.: Мир, 1979. - 536 с.

6. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структуры данных и алгоритмы. М.: Вильямс, 2007. - 384 с.

7. Бадд Т. Объектно-ориентированное программирование в действии. - СПб.: Питер, 1997. - 464 с.

8. Беленький А. С. Исследование операций в транспортных системах: идеи и схемы методов оптимизации планирования. - М.: Мир, 1992. - 582 с.

9. Бен - Ган И. Microsoft SQL Server 2008. Основы T-SQL. - Спб: БХВ - Петербург, 2009. - 430 с.

10. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1968. - 408 с.

11. Бурков В.Н. и др. Механизмы управления: мультифункциональное учебное пособие. М.: УРСС, 2011

12. Бурков В.Н. Новиков Д.А. Как управлять организациями. - М.: СИНТЕГ, 2004. - 188 с.

13. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. -М.: Наука. - 1977. - 327 с.

14.Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977.

15. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Еналеев А.К., Умрихина Е.В. Организационные механизмы управления научно-техническими программами. - М.: ИПУ РАН, 1993. - 64 с.

16.Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989.

17. Бурков В.Н., Данев Б., Еналеев А.К. и др. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М.: Наука, 1989. - 245 с.

18. Бурков В.Н., Еналеев А.К., Новиков Д.А. Механизмы стимулирования в вероятностных моделях социально-экономических систем // Автоматика и Телемеханика. 1993. № 11. С. 3 - 30.

19. Бурков В.Н., Квон О.Ф., Цитович Л.А. Модели и методы мультипроектного управления. М.: ИПУ РАН, 1998. - 62 с.

20. Бурков В.Н., Ланда Б.Д., Ловецкий С.Е., Тейман А.И., Чернышев В.Н. Сетевые модели и задачи управления. М.: Советское радио, 1967. - 144 с.

21.Бурков В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: Синтег,

1997.

22. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997. - 188 с.

23. Бурков В.Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999.

24. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. - 128 с.

25. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем.-М.: Наука, 1977.- 240 с.

26. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. Пер. с англ. М.: Вильямс, 2008. - 720 с.

27. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т. 1. Пер. с англ. — М.: Издательство «Мир», 1972. — 336 с.

28. Васильев Д.К., Колосова Е.В., Цветков А.В. Процедуры управления проектами // Инвестиционный эксперт. 1998. № 3. С. 9 - 10.

29. Васильева О.Н., Засканов В.В., Иванов Д.Ю., Новиков Д.А. Модели и методы материального стимулирования: теория и практика. -М.: Ленанд, 2007. - 288 с.

30. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2002. - 352с.

31. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. М.: Наука, 1990. - 256 с.

32. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных/ Пер. с англ. Ткачев Ф.В. - М.: ДМК Пресс, 2010. - 272 с.

33. Воробьев Н.Н. Основы теории игр. Бескоалиционные игры. М.: Физматлит, 1984. - 496 с.

34. Воронов А.А. Исследование операций и управление. М.: Наука, 1970. - 128 с.

35. Воропаев В.И., Любкин С.М., Голенко-Гинзбург Д. Модели принятия решений для обобщенных альтернативных стохастических сетей// Автоматика и Телемеханика. 1999. № 10. С. 144 - 152.

36. Галяутдинов Р.Р. Транспортная задача - решение методом потенциалов [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://galyautdinov.ru/post/transportnayazadacha

37. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. - 327 с.

38.Гонтарева И.В., Нижегородцев Р.М., Новиков Д.А. Управление проектами. М.: URSS. 2018.

39. ГОСТ Р 34.321-96. Информационные технологии. Системы стандартов по базам данных. Эталонная модель управления данными.

40. Губко М.В., Караваев А.П. Матричные структуры управления // Автоматика и телемеханика. 2001. № 10. С 132-146.

41. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. Издание 2. М., 2005. - 138 с.

42. Дейт К. Дж. SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL. М.: Символ - плюс, 2010. - 474 с.

43. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. — 8-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. - 1328 с.

44. Дунаев С. А. Доступ к базам данных и техника работы в сети. М.: Диалог - Мифи, 1999. - 416 с.

45. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. - М.: Мир, 1964. - 835 с.

46. Кендалл И., Роллинз К. Современные методы управления портфелями проектов и офис управления проектами: максимизация ROI. М.: ПМСОФТ, 2004. - 576 с.

47. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432с.

48. Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч.И., Ривест Р.Л., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 893 с.

49. Кофман А. Массовое обслуживание. Теория и приложения/ А. Кофман, Р. Крюон. - М.: Мир, 1965. - 412 с.

50. Кочетов Ю.А. Вероятностные методы локального поиска для задач дискретной оптимизации // Дискретная математика и ее приложения. Сборник лекций молодежных и научных школ по дискретной математике и ее приложениям. М: МГУ, 2001, с. 87-117.

51. Ли Э.Б., Маркус Л. Основы теории оптимального управления. М.: Наука, 1972 - 576 с.

52. Либерзон В.И. Основы управления проектами. М.: Нефтяник, 1997. - 150 с.

53. Липский В. Комбинаторика для программистов: Пер. с польск. -М.: Мир, 1988. - 213 с.

54. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 184 с.

55. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.:Патент,1996. -271 с.

56. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. - М.: Дело,

2003.

57. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Системно-когнитивный подход к решению обобщенной задачи о назначениях // Вестник адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2010. № 2. С.98-106.

58. Малин А. С., Мухин В. И. Исследование систем управления / Учебник для вузов. — М.: ГУ, 2002. — 329 с.

59. Малинецкий Г. Г., Степанцов М. Е. Дискретная математическая модель динамического развития транспортной сети // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2009, Т. 49, № 9, С. 1565-1570.

60. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.-М.: Энергоиздат, 1991.- 136 с.

61. Матвеев А.А., Новиков Д.А., Цветков А.В. Модели и методы управления портфелями проектов. М.: ПМСОФТ, 2005. - 206 с.

62. Механизмы управления/ Под ред. Д.А. Новикова. М.: Ленанд, 2011. - 213 с.

63. Мильнер Б.З., Евенко Л.И., Раппопорт В.С. Системный подход к организации управления. М.: Экономика, 1983. - 224 с.

64. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1974. - 526 с.

65. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. М.: Мир, 1991. - 464 с.

66. Нейгел К. C# 2005 и платформа для .NET 3.0 для профессионалов/ К. Нейгел, Б. Ивьен, Дж. Глин, М. Скиннер, К. Уотсон. -М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. - 1376 с.

67. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. - 708 с.

68. Новиков Д.А. Механизмы стимулирования в моделях активных систем с нечеткой неопределенностью. М.: ИПУ РАН, 1997. - 101 с.

69. Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд "Проблемы управления", 1999. - 150 с.

70. Новиков Д.А. Обобщенные решения задач стимулирования в активных системах. М.: ИПУ РАН, 1998. - 68 с.

71. Новиков Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998. - 216 с.

72. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: Московский психолого-социальный институт, 2005. - 384 с.

73.Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005.

74. Новиков Д.А., Иващенко А.А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы. М.: КомКнига, 2006.

75. Новиков Д.А., Петраков С.Н. Курс теории активных систем. М.: СИНТЕГ, 1999. - 108 с.

76. Новиков Д.А., Цветков А.В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. - М.: Апостроф, 2000. - 184 с.

77. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. - М.: Синтег, 2003. - 160 с.

78. Новиков Д. А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998.

79. Нэш Д. Бескоалиционные игры/ Матричные игры. М.: Физматгиз, 1961. - С.205-221.

80. Олейникова С.А., Болнокина Е.В., Пахомова О.Я., Кравец О.Я. Программа идентификации параметров параллельно-последовательной системы обработки данных. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018666716 от 19 .12.2018. М.: ФИПС, 2018.

81. Опойцев В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука, 1977. - 248 с.

82. Оуэн Г. Теория игр. М.: Мир, 1971. - 230 с.

83. Партхасаратхи Т., Рагхаван Т. Некоторые вопросы теории игр двух лиц. М.: Мир, 1974. - 296 с.

84. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Семина Е.А. Теория игр. М.: Высшая школа, 1998. - 304 с.

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

86.Потудинский А.В. Обоснование метода принятия решений в области управления техническим обеспечением инженерно-авиационной службы воздушно-космических сил // Сб. тез. докл. VI Междунар. НТК Военной академии Республики Беларусь - Минск, 2016. Ч. 2, С. 85-86.

87.Потудинский А.В. Разработка концептуальной модели системы поддержки принятия решений при управлении эксплуатацией вооружения и военной техники в инженерно-авиационной службе. Деп. 19.09.2016 в

ЦСИФ МО РФ. - М., 2016. - Инв. А32925, вып. № 4(133).

88.Потудинский А.В. Разработка метода принятия решений на основе комплексирования метода анализа иерархий, метода идеальной точки и метода оптимизации по Парето в задачах управления инженерно -авиационной службой// Перспективы науки, 2016, №7(82). - С. 23-27.

89.Потудинский А.В. Синтез информационно-функциональной системы эксплуатации авиационной техники инженерно-авиационной службы воздушно-космических сил Российской Федерации. Деп. 19.09.2016 в ЦСИФ МО РФ. - М., 2016. - Инв. А32924, вып. № 4(133).

90.Потудинский А.В. Синтез модели информационной базы данных системы поддержки принятия решения для управления эксплуатацией вооружения и военной техники в инженерно-авиационной службе// Наука и бизнес: пути развития, 2016, №7(61). - С. 25-30.

91.Потудинский А.В. Система обработки экспертных оценок. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016662552 15.11.2016. М.: ФИПС, 2016.

92. Потудинский А.В., Преображенский А.П. Модели для определения моментов контроля в многоуровневых организационных системах// Моделирование, оптимизация и информационные технологии, Т.8, № 2, 2020. https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2020/05/PotudinskyPreobrazhensky_2_20_1. pdf.

93.Потудинский А.В., Преображенский А.П. Модели оптимизации «стоимость-надежность» для обслуживающих социально-экономических систем// Системы управления и информационные технологии, №2(80), 2020. - С. 14-20

94.Потудинский А. В., Преображенский А.П. Проблемы организации человеко-машинных систем при случайных возмущениях// Информационные технологии моделирования и управления, №2(120), 2020. С. 114-129.

95.Потудинский, А.В. Оценка эффективности системы поддержки принятия решений с использованием информационно-справочного модуля при обеспечении полетов инженерно-авиационной службой/А.В. Потудинский// Сб. ст. Всеросс. НПК «Авиатор». - Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2017. - С. 349-352.

96.Потудинский А.В. Ретроспектива и современное состояние использования технологии дополненной реальности // Сб. ст. Всеросс. НПК «Авиатор». - Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2017. - С. 352-356.

97.Потудинский А.В. Состояние экспертных систем и направления их развития // Научно-методический сборник Международной военно-научной конференции, секция 6. - Тверь: ВА ВКО им. Маршала Советского Союза Г.К.Жукова, 2017. Инв.61624в, С.298-302.

98.Потудинский А.В. Функциональная архитектура интегрированной системы поддержки принятия решений по техническому обеспечению инженерно-авиационной службы воздушно-космических сил// Сб. ст. Всеросс. НПК «Авиатор». - Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2016. Т. 1. - С. 22-26.

99. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. - М.: Мир, 1980. - 476 с.

100. Рыжкова Н.Г., Аксенов К. А., Неволина А. Л. Анализ информационных систем поддержки принятия решений в сфере логистики// Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 6.;URL: http://www. scienceeducation.ru/ru/article/view?id= 15290

101. Санталайнен Т. Управление по результатам. М.: Прогресс, 1988.-320с.

102. Babunashvili, M.K. et al. Control in organization system// Economika i Mathematicheskie Methody, 1967, 5(2): 73-81, 1969, 7(3): 24-41.

103. Ben-Yair A. Harmonization models in strategic management and safety engineering, Ph.D. Thesis, Ben-Gurion University of the Negev, Beer-Sheva, Israel. 2004.

104. Chapman C.B., Cooper D.F. Parametric discounting// Omega, 1983, 11(3): 303-310.

105. Chapman C.B., Cooper D.F. Risk engineering: Basic controlled interval and memory models// J. Oper. Res. Soc., 1983, 34(1): 51-60.

106. Elsayed E.A. Reliability Engineering, NY: Addison Wesley Longman. 1996.

107. Elsayed E.A., Bouche, T.O. Analysis and Control of Production Systems, NY: Prentice Hall International. 1985.

108. Garey U.R., Johnson, D.C. Computer and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness, San-Francisco: Freeman and Co. 1979.

109. Golenko D.I. Statistische Methoden der Netzplantecknik, Leipzig: BSB B.G. Teubner Verlagsgesellschaft. 1972.

110. Golenko-Ginzburg D. et al Decision-making simulation model for controlling several stochastic projects// Computer Modeling and New Technologies, 2003, 7(1): 47-54.

111. Golenko-Ginzburg D. et al. New quality conceptions in production management// Communications in DQM, 2002. 5(2): 31-36.

112. Golenko-Ginzburg D., Ben-Yair A. Generalized production control model with complex resources// Communications in DQM, 2003. 6(3): 124-133.

113. Golenko-Ginzburg D., Gonik A. Hierarchical control model for several stochastic network projects// Communications in DQM, 2004, 7(1): 1926.

114. Golenko-Ginzburg D., Laslo Z. Models of optimal probability control// Communications in DQM, 2001. 4(2): 94-101.

115. Golenko-Ginzburg D., Papic L. Controlling multilevel organization systems under random disturbances via periodical inspections// Communications in DQM, 2001. 4(1): 30-35.

116. Golenko-Ginzburg D., Sitniakovski Sh. Control concepts in multilevel production systems// Communications in DQM, 2001. 4(2): 64-70.

117. Golenko-Ginzburg D., Sitniakovski Sh. Theoretical concepts of resource reallocation in production systems// Communications in DQM, 2001. 4(2): 71-76.

118. Mesarovich M. et al. Theory of Hierarchical Multilevel Systems, NY: Academic Press. 1970.

119. Potudinskii A.V., Vlasov A.V., Lysov D.V. Long-term projecting in the local or territorial automation systems with alternative network models// IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 862 (2020) 042044. doi: 10.1088/1757-899X/862/4/042044

120. Sinuany-Stern Z. et al. A multilevel decision-making system with multiple resources for controlling cotton harvesting// Int. J. Prod. Econ., 1996. 46-47: 55-63.

121. Starr M., Miller D. Inventory Control. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, NY. 1962.

122. Taha H.A. Operations Research: An Introduction, NY: MacMillan.

1987.

123. Zuev D.A., Kalistratov A.P., Zuev A.G., Afanasyev G.I., Revunkov G.I., Potudinskii A.V. Overview of the evaluation methods for the interpretable business decision support model for cybernetics and organization of production// IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 862 (2020) 042047. doi: 10.1088/1757-899X/862/4/042047