WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

КРЕПЫШЕВ ДМИТРИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ СИНТЕЗА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Специальность: 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (экономические наук

и)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Ростов-на-Дону –2012 Диссертационная работа выполнена на кафедре информатики при ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный университет путей сообщения»

Научный консультант: доктор экономических наук, доцент Кацко Игорь Александрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Лябах Николай Николаевич кандидат экономических наук, доцент Богомягкова Ирина Владимировна

Ведущая организация: Ставропольский государственный университет

Защита диссертации состоится «21» марта 2012 года в 13:00 на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.208.28 по экономическим наукам при ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» по адресу:

344002, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького, 88, ауд. 118.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148, с авторефератом – на официальном сайте ВАК Минобрнауки РФ: http://vak.ed.gov.ru/ и сайте Южного федерального университета:

http://sfedu.ru.

Автореферат разослан «20» февраля 2012 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, объединнный диссертационный совет ДМ 212.208.28, ученому секретарю.

Ученый секретарь диссертационного совета к. э. н., доцент М.А. Масыч

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Вступление России в ВТО актуализирует повышенное внимание к сельскому хозяйству, что выражается в принятии ряда законов и программ по поддержке сельскохозяйственных товаропроизводителей. В большинстве случаев эти программы предполагают выделение финансовых средств для частичной компенсации расходов на удобрения, горючесмазочные материалы, посевной и посадочный материал, погашение процентных платежей по кредиту. Однако для сельского хозяйства остается актуальной проблема инвестирования в современные прогрессивные агротехнологии сельскохозяйственного производства, требующие использования современного технического оснащения. Сейчас перед сельскохозяйственными товаропроизводителями стоит задача соблюдения агротехнологий и выбора оптимального технического обеспечения производственного процесса при минимизации затрат средств и труда.

Сложность и повышенная размерность описания предметной области в сельскохозяйственном производстве актуализирует использование современных экономико-математических методов и инструментальных средств для повышения обоснованности управленческих решений. Современные тенденции информационного общества для повышения эффективности управления априори постулируют необходимость использования всей имеющейся информации, что требует применения систем поддержки принятия решений (СППР).

В силу разных причин в сельском хозяйстве СППР пока не получили всеобщего признания и распространения. Кроме того, несмотря на множество различных школ и методик создания программного обеспечения (ПО) в целом и СППР в частности (основанных в первую очередь на описании жизненного цикла), отсутствует конструктивный подход к описанию жизненного цикла программного обеспечения, позволяющего в процессе проектирования ответить на вопрос: перешел ли процесс разработки с одного этапа на другой, и имеет ли смысл дальнейшая разработка, или выбранные решения вышли за рамки требований технического задания.

В силу всего вышесказанного, тема диссертационного исследования является актуальной.

Степень разработанности проблемы. Исследования процесса создания программного обеспечения освещены в работах Л. Басса, Дж. Брауна, Б. Боэма, П. Клементса, Д. Кнута, В. Липаева, В. Сидельникова, И. Соммервилла и др.

Вопросы применения СППР в производственной деятельности предприятий освещены в работах Г. Гореловой, С. Крюкова, О. Ларичева, Н. Лябаха, Л. Матвеевой, А. Петровского, А. Сараева, Е. Стрельцовой, Э. Трахтенгерца, О. Щербина и др.

Различные фундаментальные и прикладные аспекты методов моделирования и оптимизации рассмотрены в работах В. Арнольда, Ю. Бершицкого, Л. Болотовой, С. Жака, Б. Муртафа, В. Ногина, В. Подиновского и др. Вопросы синтеза сложных объектов с точки зрения теории систем разработаны в работах Н. Виннера, Р. Калмана, А. Колмогорова. Современный этап теории системного синтеза связан с теорией системно-структурного проектирования (ТССП), разработанной Ю. Лыпарем.

Однако, несмотря на широту методов создания СППР и ПО, в настоящее время отсутствует единый стандартизированный жизненный цикл процесса разработки моделей и систем поддержки принятия решений с четким аппаратом оценки состояния процесса проектирования на каждом этапе.

Кроме того, современный уровень развития средств обработки информации и распространения информационных технологий требует распространения СППР для ускорения процесса принятия управленческих решений, как в сельском хозяйстве, так и в различных предметных областях. Это определило постановку цели и задач исследования.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования: на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования и практики моделирования СППР разработать инструментальные средства поддержки принятия решений для оптимизации управления развитием сельскохозяйственных предприятий.

В соответствии с данной целью были поставлены следующие теоретические и практические задачи исследования:

выявить особенности разработки модельной системы поддержки принятия решений для рационализации и оптимизации управления техническим оснащением сельскохозяйственных предприятий;

актуализировать конструктивный подход к разработке инструментальных средств обеспечения системы поддержки принятия решений на основании использования «утверждений» (предложений в утвердительной форме), которые могут динамически изменяться в соответствии с внешними требованиями, что необходимо для алгоритмизации процесса отображения социально-экономических процессов и систем в виде моделей;

предложить инструментальное обеспечение создания модельной СППР на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования для оптимизации управленческих решений и соответствия требованиям заказчика;

разработать методику прикладных системных исследований для решения задач поддержки принятия управленческих решений на сельскохозяйственных предприятиях;

усовершенствовать инструментальный метод получения целочисленного решения задачи линейного программирования повышенной размерности для использования в вычислительном блоке системы поддержки принятия решений;

разработать инструментальные средства поддержки принятия управленческих решений на основе последовательного использования теории системноструктурного проектирования и практики моделирования СППР, что необходимо для обоснования направлений развития сельскохозяйственных предприятий.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс управления развитием сельскохозяйственных предприятий. Предмет исследования – инструментальные средства поддержки принятия решений для оптимизации процесса управления развитием сельскохозяйственных предприятий.

Исследование выполнено в рамках паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки):

п. 1.2. Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей; п. 2.3. Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования исходит из того, что в современных условиях усложнения окружающего мира человеку приходится принимать решения по управлению сложными системами повышенной размерности при отсутствии действенных инструментальных средств синтеза математических, информационных и компьютерных моделей предметной области; это в полной мере относится к системам поддержки принятия решений на сельскохозяйственных предприятиях. В связи с этим предлагается актуализация и использование универсального теоретического аппарата синтеза новых объектов (систем) на базе теории системно-структурного проектирования, что позволит снизить негативное влияние повышенной размерности экономической системы и активизировать интеллектуальный потенциал современных математических и информационных технологий при решении прикладных экономико-математических задач.

Сложность среды функционирования, многообразие видов производимой продукции и применяемых агротехнологий, которые зависят от почвенных, природно-климатических и зональных условий, а также многообразие использования средств производства – все это обусловливает сложность и неоднозначность принятия решений по техническому оснащению производства сельскохозяйственной продукции для конкретного товаропроизводителя, поэтому в качестве примера реализации авторской концепции рассматривается разработка СППР в отрасли растениеводства Краснодарского края.

Теоретико-методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных авторов в области системного анализа и синтеза, методологии проектирования и разработки программного обеспечения, теории оптимизации, а также современные методологии проектирования и построения систем поддержки принятия решений.

Информационно-эмпирическая база исследования. В ходе исследования использовались данные по агротехнологиям, охватывающие требования по качеству обработки почв, нормам внесения удобрений, а также методические указания по проведению расчетов машинно-тракторных парков сельскохозяйственных предприятий, справочники по современной технике сельскохозяйственного назначения, материалы монографий, периодической печати и публикаций всемирной сети Интернет, посвященные вопросам применения математических методов решения оптимизационных задач в целом и в сельском хозяйстве, в частности.

При рассмотрении ряда аспектов работы и решении практических задач были использованы данные сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края, а также собственные расчеты автора, полученные с помощью разработанной модельной СППР «Система поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных предприятий».

Инструментарно-методический аппарат исследования. В исследовании использованы методы и инструментальные средства концептуального анализа и проектирования моделей предметной области, теории системно-структурного проектирования, решения задач линейного и дискретного программирования повышенной размерности, а также пакет программ линейной оптимизации (ДИСО/ПК- ЛП), среда программирования VBA, MS Access, MS Project.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Структура модельной системы поддержки принятия решений в сельскохозяйственном производстве, что позволило адекватно отобразить предметную область в виде математических и информационных моделей.

2. Развитие категориального аппарата инструментальных средств разработки моделей и систем поддержки принятия решений в экономических исследованиях, что позволяет адекватно представлять динамический процесс изменения требований к разрабатываемой системе (объекту).

3. Конструктивное обоснование теории системно-структурного проектирования, что позволяет использовать ее в качестве инструментального средства синтеза сложных систем: моделей, систем поддержки принятия решений.

4. Методика прикладных системных исследований, детализированная для решения задачи оптимизации технического оснащения сельскохозяйственного производства с использованием математического программирования, что позволило объединить в одной схеме системный анализ и системный синтез для решения задач управления.

5. Эвристический подход к сведению дробного решения задачи линейного программирования к целочисленному на основе лексикографического упорядочения факторов, что позволяет получать решения, соответствующие требованиям ЛПР.

6. Модельная система поддержки принятия решений, разработанная на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования, начиная от формирования математических и информационных моделей до готового программного продукта, что позволило обосновать возможные направления повышения эффективности работы сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке инструментальных средств синтеза модельной системы поддержки принятия решений для сельскохозяйственных предприятий. Принципиальным моментом в работе является разработка инструментальных средств на трех уровнях: 1) при использовании «утверждений» для конструктивного обоснования ТССП; 2) при использовании ТССП для синтеза математических и информационных моделей и модельной СППР; 3) при использовании модельной СППР для оптимизации управленческих решений в сельскохозяйственных предприятиях.

В рамках исследования получены следующие самостоятельные результаты, обладающие элементами научной новизны:

1. Предложена структура модельной системы поддержки принятия решений в отрасли растениеводства, отличающаяся возможностью комплексного решения задач технического оснащения сельскохозяйственных предприятий, и ее существенными признаками.

2. Получил развитие категориальный аппарат описания синтезируемого объекта, что позволило инструментально реализовать конструктивный подход к динамически изменяющемуся представлению требуемой системы (объекта), отображенной в виде математической или информационной модели.

3. На основе конструктивного обоснования теории системно-структурного проектирования предложено инструментальное обеспечение построения моделей и систем поддержки принятия решений, что дает возможность системно осуществлять синтез экономико-математических и информационных моделей предметной области повышенной размерности 4. Разработана единая идеология решения задач поддержки принятия управленческих решений не только на базе системного анализа, но и системного синтеза, что позволило получить общую схему формализации и решения задач управления техническим оснащением производства растениеводческой продукции в сельскохозяйственных предприятиях.

5. Уточнена методика решения задачи дискретного программирования в условиях повышенной размерности, отличающаяся использованием идеологии теории системно-структурного проектирования, что позволило учесть требования заказчика.

6. Разработана модельная система поддержки принятия решений, позволяющая решать задачи оптимизации технического оснащения сельскохозяйственных предприятий, отличающаяся комплексным отражением предметной области повышенной размерности и возможностью решения соответствующих задач управления развитием на уровне отдельного предприятия и отрасли растениеводства Краснодарского края в целом.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

Теоретическая ценность диссертационного исследования определяется направленностью его результатов на развитие и совершенствование принципов, методов и алгоритмов построения эффективной СППР для персонала производственных предприятий, в частности сельскохозяйственных предприятий, что полностью отвечает выбранному направлению инновационного развития РФ. Основные положения работы могут быть использованы при проектировании и разработке различного программного обеспечения, в том числе СППР.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в решении ряда важных научных и практических задач развития и реформирования сельского хозяйства России в целом и отрасли растениеводства Краснодарского края, в частности. Основные материалы диссертационного исследования доведены до уровня реализации в виде модельной СППР, что позволило получить практические результаты как на уровне отдельного сельскохозяйственного предприятия, так и на уровне Краснодарского края в целом. Сделанные в диссертации выводы и предложения могут найти применение в деятельности департаментов сельского хозяйства и продовольствия, информационно-консультационных служб при разработке стратегий формирования технического оснащения производства продукции растениеводства.

Результаты работы реализованы автором в учебном процессе в КубГАУ, РГУПС. Основные результаты диссертационного исследования были получены в рамках гранта РФФИ, № 10-01-00070а и внедрены при реализации программного продукта «Система поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных предприятий» на базе агрохолдинговой компании «Россия» и департамента сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края.

Публикации. Основное содержание диссертации и результаты исследований изложены в 12 публикациях общим объемом 6,11 п.л. (личный вклад автора- 3,5 п.л.), в том числе 5 статей в научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования докладывались автором на всероссийских и международных конференциях в городах Москва, Санкт-Петербург, Ростов-на-Дону, Рязань, Краснодар, Майкоп.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения, списка литературных источников, а также актов реализации результатов диссертационной работы. Общий объем диссертации составляет 169 с., включая 33 рисунка, 18 таблиц, список литературы из 170 наименований, приложения и акты внедрения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и задачи исследования, отмечена новизна и практическая ценность полученных научных результатов. Дана общая характеристика работы и приведена структура изложения материала. Приводятся сведения об апробации основных положений работы и их опубликовании.

1. Произведено сравнение известных структур систем поддержки принятия решений, в результате которого была обоснована структура системы поддержки принятия решений в отрасли растениеводства для решения задачи технического оснащения сельскохозяйственных предприятий, преимущество которой состоит в удобном пользовательском интерфейсе и легкой перенастройке системы под изменение технологий, состава техники и т. д.

На текущий момент сельское хозяйство не имеет программного продукта, позволяющего оказывать поддержку принятия решений в выполнении одной из самых важных задач – управлении процессом формирования технического оснащения производства продукции растениеводства.

Следует отметить, что в настоящее время понятие СППР, представляющее собой объединение управленческих информационных систем и систем управления базами данных (а для интеллектуальных СППР и базами знаний) – достаточно расплывчатое понятие, которое включает множество вариантов реализации, для различения которых, согласно А. Б. Петровскому и О. И. Ларичеву, можно ввести следующие признаки:

концептуальные модели;

пользователи системы;

решаемые задачи;

обеспечивающие средства;

области применения.

Все признаки имеют от трех до семидесяти вариантов реализации, что позволяет утверждать о принципиальной возможности существования сотен, если не тысяч, различных по виду информационных систем, обладающих признаками СППР.

По специфике программного обеспечения СППР разделяют как:

ориентированные на данные (поиск и выдача данных – информационные системы, ориентированные на работу с базами данных и (или) анализ данных – системы класса Data Mining и KDD);

ориентированные на модели (формирование решений на основе оптимизационного или имитационного моделирования).

Выбрав в качестве базовой указанную выше классификацию, опишем характеристики СППР, ориентированной на модели (в нашем случае линейного программирования повышенной размерности), для решения поставленной задачи технического оснащения сельскохозяйственных предприятий (таблица 1).

Таблица 1 – Характеристики разрабатываемой СППРПризнаки классификации Вид системы Вид концептуальной модели информационный концептуальная подход Пользователи системы уровень управления высший способ взаимодействия с в режиме «посредника» системой (персональная поддержка) Класс задач новизна проблемы для повторяющихся проблем принятия решений описание проблемы многокритериальное модель объективная Инструментарий выполняемые функции ориентирована на модели язык интерфейса процедурный «пользователь-система» Область практического профессиональная сфера сельское хозяйство применения деятельности (растениеводство) временной горизонт среднесрочный (руководство) Информационный подход концептуальной модели СППР предполагает включение следующих элементов:

интерфейс пользователя (часть системы, обеспечивающая взаимодействие пользователя с системой и предоставляющая пользователю возможность управления всеми частями системы, максимально наглядно представляющая результаты работы системы), базу данных (технические средства, региональные агротехнологии, нормативно-справочная информация), базу моделей (реализованные программно математические модели оптимизации состава машинно-тракторного парка), включающую: ограничения (по объему работ, по максимальному количеству машин, ресурсные, по согласованию Разработано автором по результатам исследований операций, целочисленности); критерии оптимизации (минимум энергомашин, минимум эксплуатационных затрат, минимум трудозатрат, минимум капитальных вложений, минимум приведенных затрат, минимум дифференциальных затрат, максимум чистого дохода); множество рассматриваемых переменных; выделение расчетных периодов, систему управления базой данных, средства управления базой моделей c модулем обработки.

2. Предлагается использовать «утверждения» (предложения в утвердительной форме), выдвигающие гипотезу относительно нового объекта (явления), развивающие категориальный аппарат теории сложных систем и закладывающие инструментальные средства описания динамического процесса расширения (детализации) имеющейся информации о создаваемом объекте в процессе разработки моделей и систем поддержки принятия решений, который на определенном этапе может быть представлен в формализованном виде, что позволяет реализовать конструктивный подход в процессе синтеза новых объектов (моделей, систем) и отличается от аксиоматического подхода, позволяющего описывать только замкнутые системы.

Решение проблем в окружающем мире согласно современным научным представлениям сводится к построению формализованной модели. Д. Гильберт предложил рассматривать в математике финитные системы и ввел метод формализации, в классическом понимании которого задаются: L – предметный язык;

класс A формул L, называемых аксиомами, и описываются правила (логические) вывода новых формул. Математические теории, построенные подобным образом, позволяют дать замкнутое (жесткое) описание объекта при ограниченном объеме информации. В большей степени подобный подход соответствует решению задач принятия решений в рамках системного анализа существующей (известной) системы. Ограниченность возможностей восприятия окружающего мира потребовало от человека разработки методов сжатия информации и представления в виде вербальных и формальных (математических) теорий и моделей. Мы предлагаем различать два варианта их реализации – в виде комплекса утверждений и аксиом соответственно (таблица 2).

Таблица 2 – Основания системных исследований Получено автором по результатам исследования.

Исходные положения Утверждения Аксиомы представление (язык) вербальное формулы описание адекватное целям упрощенное правила вывода содержательные формально-логические (правдоподобные) возможность динамического из- да возможно, при системном менения для достижения цели подходе и нет в классическом варианте цель синтез нового познание объекта путем объекта построения теории (замкнутого описания системы) Таким образом, можно представить описание компонент системы в виде совокупности различных моделей (метанабора моделей), согласованность которых подтверждается функционированием системы. Формализация (в частном случае аксиоматизация) позволяет ограничить применимость модели и соответствующей теории, обусловленной внешней средой и возможностью функционирования.

(Однако, согласно В.Н. Волковой, в настоящее время к методам формализации относят и математические модели, не имеющие аксиоматической основы.) Если в рамках существующей системы проблема не решается, ЛПР может прийти к выводу о необходимости создания нового объекта в рамках данной системы, т. е. решения задачи системного синтеза. Первый этап заключается в вербальной формулировке технических, технологических, экономических, экологических, эксплуатационных требований (ТЭТ) к новому объекту. В данном случае вербальное утверждение закладывает динамический процесс расширения (детализации) имеющейся информации о создаваемом объекте, который на определенном этапе может быть представлен в формализованном виде (формулы, числа). Мы считаем, что таким образом реализуется конструктивный подход к синтезу новых объектов.

С точки зрения формализации теории (системы) можно представить картину системного анализа как переход: предметная область – формальная система – метатеория; а системного синтеза: метатеория – формальная система –новый объект (рисунок 1; возможные обратные связи не отображены). Приставка «мета» обозначает язык или теорию, в рамках которой другой язык или теория являются предметом изучения.

Изучение формальной системы Метатеория Формализация Формальная система Предметная область (система) а) анализ Изучение формальной системы Новый объект Формализация Формальная система Метатеория (в рамках предметной области, выраженная в ТЭТ) б) синтез Рисунок 1 – Формализация системыПринципиальность различия между формализованным (аксиоматическим) и содержательным (конструктивным) подходами в системных исследованиях может быть проиллюстрирована рассмотрением многокритериальных задач, к решению которых сводится и задача синтеза сложного объекта – если при решении многокритериальной задачи в известной системе множество решений сужается (согласно исследованиям В. Д. Ногина), то в процессе синтеза, наоборот, – происходит процесс расширения.

Таким образом, описание процесса синтеза новых систем и моделей (математических, информационных) с использованием «утверждений» позволяет реализовать ТЭТ, которые могут динамически изменяться.

3. Предложено конструктивное обоснование теории системноструктурного проектирования Ю.И. Лыпаря, основанное на спиралевидной модели процесса проектирования (рисунок 2) в форме комплекса утверждений, что позволило обозначить универсальность теории и использовать ее в качестве инструментального средства для синтеза новых объектов произвольной природы (математических и информационных моделей, СППР и т. д.).

Получено автором по результатам исследования.

Утверждение 1. Синтезируемая система (объект, представима в виде комплекса взаимосвязанных укрупненных компонент:

, где Z = {zi} – цели;

аспекты:

структурный S = {STRпр, STRорг, … } – производственные, организационные и другие структуры, технологический T = {meth, means, alg, …} – технологии (методы, средства, алгоритмы и т. п.), реализующие систему, функциональный – условия существования системы (внешние, внутренние) или функциональность системы, конструкторский С – конструкция (конструирование), N – наблюдатели, на языке которых описываются компоненты, отношения и их свойства.

Утверждение 2. Каждый из аспектов должен содержать 7 этапов:

формализация, принципы построения, аппроксимация, способы построения, структуры, параметры, допуски.

Формализация задания Принципы построения Аппроксимация FТЭТ SТЭТ Способы построения FPr SPr FA Структуры SA FRes SRes Параметры FApp SApp Допуски FPar SPar FTol STol Объект CTol TTol TPar CPar TApp CApp TRes CRes TA CA TPr CPr TТЭТ CТЭТ Потребность в новом объекте Рисунок 2 – Спиралевидная модель процесса проектирования Ю.И. Лыпаря Утверждение 3. Открытость синтезируемой системы определяет приоритет конструктивного подхода, выражающегося в возможности изменения ТЭТ для достижения цели – получения нового объекта.

Утверждение 4. Основой выводов при синтезе системы являются правдоподобные рассуждения на базе лексикографического порядка.

Утверждение 5. Интеллектуальные агенты обеспечивают параллельное уточнение критериев по всем аспектам и их согласование с ЛПР, что существенно снижает размерность проблемы синтеза.

На каждом аспекте осуществляется отсечение решений, которые не удовлетворяют требованиям качества системы с помощью функций выбора, сформулированных для данного этапа. Проектирование ведется параллельно по всем четырем аспектам с учетом ТЭТ:

на технологическом аспекте рассматриваются требования, ограничения и возможности современных технологий (методы, средства, алгоритмы), параметры новых элементов (конструктов), необходимых для создания новых подсистем и компонент, которые можно применить при создании объекта с заданными свойствами;

на функциональном аспекте проектирования рассматриваются внешние и внутренние функциональные свойства системы (математической или информационной модели), которыми она должна обладать в соответствии с целью;

на структурном аспекте порождается несколько решений, которые для изучения свойств желательно описать формально;

на конструкторском аспекте анализируются возможности (требования и ограничения), которые необходимо учесть на структурном аспекте.

Таким образом, о свойствах и характеристиках будущего объекта (модели, системы) становится вс известно до появления самой схемы системы (модели, СППР).

4. Разработана методика прикладных системных исследований для решения задач принятия управленческих решений в сельскохозяйственных предприятиях, позволившая объединить в одной схеме системный анализ и синтез, детализированная для СППР технического оснащения производства продукции растениеводства.

Рассмотрим детализацию методики, полученной в результате обобщения работ В.Н. Волковой, Ю.И. Лыпаря, Ф.П. Тарасенко, для решения проблемы получения эффективного решения по техническому оснащению производства продукции растениеводства.

1) Первым этапом как системного анализа, так и системного синтеза является фиксация проблемы, которая требует изучения, преобразования или создания нового объекта.

Современное состояние науки позволяет накапливать большие объмы информации для решения задач обработки и анализа функционирования социальноэкономических, технических, технологических и других систем. Поэтому при моделировании социально-экономических систем на микро-, мезо- и макроуровне необходимо использовать программные средства, призванные облегчить работу аналитиков – это системы поддержки принятия решений. Они позволяют решать проблемы ввода, хранения и анализа данных, однако в отрасли растениеводства СППР для решения вопросов технического оснащения не имеют распространения.

2) Диагностика проблемы требует ответа на вопрос – можно ли перевести проблему в класс задач, т.е. имеются ли известные методы и способы ее устранения. В рамках рассматриваемой темы рассмотрим требования, которые должны учитываться при разработке СППР.

Общие требования:

1) СППР должна обладать способностью вырабатывать обоснованные решения на основании количественной и качественной информации о функционировании изучаемых систем. Для выработки общих целей исследования с использованием СППР следует создать аналитическую рабочую группу из специалистов сопряжнных направлений, а также математиков и специалистов по программному обеспечению.

2) СППР должна создаваться поэтапно и развиваться: совершенствоваться программное обеспечение; обновляться базы данных и знаний; пополняться электронные библиотеки.

3) СППР должна учитывать особенности функционирования изучаемой системы.

Частные требования относятся к отдельным подсистемам, реализующим конкретные модели, используемые для принятия решений – это реализуемость, адаптивность, надежность.

Конкретизация предметной области на примере сельскохозяйственных предприятий показывает, что универсальных СППР нет, поэтому требуется реализация возможности быстрой перенастройки системы под конкретный объект 3) Составление списка стейкхолдеров – непосредственных участников проблемной ситуации (пользователи, исполнители, руководители, специалисты; «немые» стейкхолдеры – прошлые и будущие поколения, окружающая среда).

4) Выделение проблемного месива (mess) и извлечение сведений путем построения все более содержательных моделей. Важным моментом для внедрения систем поддержки принятия решений является тенденция глобализации укрупнения с/х предприятий и создание крупных агрокомплексов и агрообъединений с полным циклом: производство с/х продукции - переработка – продажа потребителю. Сейчас лозунги по поводу повсеместного применения и развития инноваций в первую очередь касаются высокотехнологичных областей – нанотехнологий, энергетики и т.д. Остальные сферы общественного производства, возможно менее прибыльны, зачастую они (например, сельское хозяйство) являются дотационными, но они необходимы для жизнеобеспечения человека и должны быть для государства приоритетными наравне с другими.

5) Определение конфигуратора (минимального набора профессиональных языков), определяющегося природой проблемы. В данном случае это, прежде всего, системный анализ и синтез, являющиеся основополагающими для теории и методологии науки, когнитология и математическое моделирование, модели представления знаний (фреймы, семантические сети и др.), базы данных, варианты среды программирования.

6) Целевыявление – определяется предметной областью, а также целями системного анализа или ТЭТ при решении задачи системного проектирования.

В рассматриваемом в данной работе контексте основная цель – это проектирование технического оснащения производства продукции растениеводства.

7) Определение критериев – количественных моделей, качественных целей. Следует отметить, что они обычно упорядочиваются лексикографически. У нас это минимизация затрат на выполнение всех технологических операций и сокращение расходов при условии выполнения объемов механизированных работ, удовлетворение потребности в технике и механизаторах.

8) Экспериментальное исследование системы – обычно используется для того, чтобы получить недостающую информацию. В нашем случае для этого используются сельскохозяйственные предприятия при аграрных вузах и научноисследовательских институтах.

9) Построение и усовершенствование моделей. Субъект может взаимодействовать с окружающим миром (который не дан нам объективно) и воздействовать на него только посредством моделей. Модель – это проекция изучаемого объекта в пространство меньшей размерности, сохраняющее свойства в соответствии с целями моделирования. Стандартный подход предполагает рассмотрение задачи линейного программирования, для части переменных которой требуется целочисленность.

10) Генерирование альтернатив. На основании применения СППР, полученной в результате последовательного использования ТССП, выявляется расхождение между существующей системой технического обеспечения производства продукции растениеводства, реализующей конкурентную агротехнологию при данном машинно-тракторном парке и условиях современного обеспечения. Предлагаются варианты сокращения разрыва между действительным и желаемым.

11) Выбор или принятие решения. Принятие решений – это особый вид человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий.

При этом могут использоваться методы формализации (математические расчеты), компьютеры (роботы) или знания человека. В нашем случае принятие решения основывается на финансовых возможностях, возможностях использования заемных средств, лизинга и пр.

12) Реализация улучшающего вмешательства. На этом этапе объединяются ряд результатов, полученных на предыдущих этапах (цели, альтернативы, выбор вмешательства) с учетом имеющихся ресурсов (человеческих, материальных, финансовых, информационных и временных) и организуется исполнение решения.

Предлагается использовать методику прикладных системных исследований (рисунок 3), детализированную в виде рассмотренных выше этапов прикладных системных исследований для решения проблем разработки (синтеза) моделей и СППР. В настоящей работе делается акцент на использовании методики именно для синтеза.

5. Разработан и реализован эвристический алгоритм сведения полученного дробного решения задачи линейного программирования повышенной размерности к целочисленному, полученный в результате использования ТССП.

Предполагается, что начальное дробное решение задачи линейного программирования уже получено. Затем выполняются следующие действия. Производится лексикографическое упорядочение переменных в соответствии с предпочтениями ЛПР.

МАИС (вербальное описание) - мозговая атака - сценарии Внешняя среда -экспертные оценки - дерево целей … Гипотеза, имитационная модель Цель изучаемой системы МФПС МАИС Теория. Концепция … - математическая логика Закон связи цели и средств Формализация и - теория множеств известен постановка задач Закономерность -статистические методы управления системой - аналитические методы с использованием (12) МФПС (формальное описание) результата анализа Управление системой Закон или синтеза (объекта) Выбор или принятие Задача системного анализа Цель достигается постановкой (9-10) Проблемная ситуация решения Задача системного синтеза задач соответствующих конкретному классу (1-8) (11) прикладных задач оптимизации, принятия решений Сохранение управления на полученном уровне, до появления новой цели нет да Цель достигнута Рисунок 3 – Общая схема прикладных системных исследований –анализа известных систем и синтеза новых объектов (систем) (разработано в соавторстве в рамках гранта РФФИ № 10-01-00070а) Выбирается первая из переменных с дробным значением, ее величина округляется с недостатком, а затем с избытком. Далее формируются, помещаются в очередь и решаются две полученных таким образом частично-целочисленные задачи ЛП с дополнительными фиксированными ограничениями Х1 = [Xi] и Хi=[Хi]+1, где [Xi] – целая часть первоначального значения переменной Xi.

При округлении анализируемой переменной в меньшую сторону возможно появление в решении ненулевого значения некоторой альтернативной переменной, бывшего в исходном решении нулевым. Соответственно выбирается машина, альтернативная анализируемой и отсутствовавшая в первоначальном МТП.

6. Разработана сосредоточенная модельная СППР для проектирования технического оснащения процесса производства растениеводческой продукции (рисунок 4), реализующая разработанные инструментальные средства поддержки принятия управленческих решений на основе последовательного использования теории системно-структурного проектирования и отличающаяся реализацией исходных требований к ее созданию, имеющая удобный интерфейс (рисунок 5), позволяющий быстро перенастраивать систему в соответствии с параметрами предприятия, технологиями и требованиями заказчика как на уровне отдельного хозяйства, так и для всего Краснодарского края в целом.

Последовательное использование ТССП как основы разработки позволило рассмотреть процесс создания ПО наиболее подробно и учесть множество алгоритмических, аппаратных и программных вариантов, и аргументированно выбрать из них на каждом этапе наиболее подходящий к сформулированным ТЭТ.

В результате была разработана модельная СППР (рисунок 4), имеющая возможность быстро перенастраиваться под новые предприятия, агротехнологии, комплексы машин и т.д. в условиях повышенной размерности, что соответствует реальному производственному процессу и позволившая решать следующие задачи: выбор оптимального состава энерго- и сельхозмашин, их рациональную загрузку по периодам полевого сезона и видам выполняемых механизированных работ с минимальными для товаропроизводителя затратами трудовых, материальных и финансовых ресурсов; расчет номенклатуры и количественного состава техники, получение графиков ее загрузки; уточнение технологических карт по выращиваемым сельскохозяйственным культурам; оценка эффективности предложенного технического обеспечения; научное обоснование бизнес-плана по развитию технического обеспечения сельскохозяйственного предприятия.

Система Система База моделей управления управления Система управления и генерации базами данных базой Агротехно диалога моделей логии Объемы Оптимизация Технологи производства Информационная Формы структуры и ческие идентификация ввода и состава МТП операции объекта вывода проектирования Оптимальные севообороты Характери стики После МТА оптимизац ионный Базы данных анализ БД (региональных технологий) БД (нормативносправочная информация) БД (технические средства) Рисунок 4 – Схема архитектуры модельной СППР для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственного предприятия Основой процесса проектирования технического оснащения процесса производства растениеводческой продукции служат данные предприятия и различные справочники, организованные в базу данных, по технологиям и технике их реализовывающей (рисунок 5), они используются для представления задачи линейного программирования в одном из известных форматов (например, MPS) для получения частично-целого решения в пакете программ ДИСО, сводящегося к целочисленному по указанному выше алгоритму. Полученные результаты проектирования состава машинно-тракторного парка и графики загрузки машин, а так же технологические карты могут быть экспортированы для визуализации и дальнейшего использования на практике.

В представленной схеме архитектуры модельной СППР лично автором разработаны базы данных, система управления и генерации диалога, в соавторстве система управления базой моделей.

Пользователь Рисунок 5 – Форма ввода исходных данных предприятия Информационные потоки в созданной «Системе поддержки принятия решений для расчета оптимального состава машинно-тракторного парка сельскохозяйственных предприятий» отображены на контекстной диаграмме (рисунок 6).

Технологические карты Руководитель организации Данные организации СППР Корректировка справочников и данных Промежуточные результаты Исходные Технологические данные карты Эксперт Рисунок 6 – Контекстная диаграмма информационных потоков Разработано автором Разработано автором Экономическая значимость разработанной системы подтверждается анализом эффективности машинно-тракторного парка, выбранного посредством СППР, что иллюстрируется таблицей 3 и результатами практических внедрений.

Таблица 3 – Потребность в технике, механизаторах и составляющие эксплуатационных затрат на 1 000 га пашни при традиционной и «нулевой» обработке почвыЗначения в сравниваемых Эффект «нулевой» технологиях технологии Показатели традици- абсолют- относитель«нулевой» онной ный ный, % Потребность в тракторах, шт. 5,3 4,6 0,7 13,Потребность 71,1 64,1 7,0 9,в сельхозмашинах, шт.

Расход топлива, т 81,3 67,2 12,4 17,Потребность 3,8 3,4 0,4 9,в механизаторах, чел.

Затраты труда, чел.-ч 5662,5 5367,5 295,0 5,Стоимость комплекса 27,0 29,4 -2,4 -8,машин, млн. руб.

Эксплуатационные 8 618 8 594 24,0 0,затраты, тыс. руб.

В заключении диссертации сформулированы основные результаты работы.

Дано краткое описание задач, функций и технического исполнения системы поддержки принятия решений.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:

1. Крепышев Д.А., Лыпарь Ю.И. Системное проектирование и управление портфелем ценных бумаг / Ю.И. Лыпарь, Д.А. Крепышев // Новые технологии. – 2010. – № 3.–С. 11–19.– 0,3 п.л.

2. Крепышев Д.А., Кацко И.А. Этапы прикладных системных исследований – основа интеллектуализации процесса принятия решений / И.А. Кацко, Д.А. Крепышев // Вестник Ростовского государственного университета путей и сообщения. – 2010. – №3 (39).– С. 89–93.– 0,5 п.л.

3. Крепышев Д.А., Кастиди Ю.К. Экономическая эффективность обеспеченности товаропроизводителей Краснодарского края сельскохозяйственной тех Получено автором по результатам исследований никой / Ю.К. Кастиди, Д.А. Крепышев // Труды Кубанского государственного аграрного университета.– 2011. – № 1(28).– С. 39–42.– 0,31 п.л.

4. Крепышев Д.А., Кацко И.А., Лыпарь Ю.И. Системно-структурный синтез программного обеспечения. / Ю.И. Лыпарь, И.А. Кацко, Д.А. Крепышев // Вестник Ростовского государственного университета путей и сообщения. – 2012.– № 1(45).– С. 89–95.– 0,5 п.л.

5. Крепышев Д.А., Кацко И.А., Сенникова А.Е. Элементы теории многокритериальных решений в системных исследованиях / И.А. Кацко, Д.А. Крепышев, А.Е. Сенникова // Труды Кубанского государственного аграрного университета.– 2011. – № 5 (32).–С. 7–13. – 0,3 п.л.

Основные положения работы отражены в следующих публикациях:

6. Крепышев Д.А., Кацко И.А. Формализация описания синтезируемого объекта в виде модели предметной области произвольной природы / И.А. Кацко, Д.А. Крепышев //Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2010. – №6. – С. 19–22.– 0,31 п.л.

7. Крепышев Д.А., Кацко И.А. К вопросу о современном состоянии и перспективах развития информационного обеспечения сельскохозяйственных предприятий /И.А. Кацко, Д.А. Крепышев // Научный журнал КубГАУ. – 2009. – № 53(9).–http://ej.kubagro.ru/.– 1,31 п.л.

8. Крепышев Д.А., Горелова Г В., Лыпарь Ю.И., Кацко С.А. Интеллектуализация решения информационно сложных задач дискретного программирования повышенной размерности (электронный ресурс) / Г.В. Горелова, Ю.И. Лыпарь, С.А. Кацко, Д. А. Крепышев: интернет-конференция по проблемам теории и практики управления // Управление большими системами: сб. тр. (электронное научное периодическое издание); Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2010. http://ubs.mtas.ru/forum.– 0,43 п.л.

9. Крепышев Д.А., Бершицкий Ю.И., Горпинченко К.Н. Информационно сложные задачи дискретного программирования повышенной размерности / Ю.И. Бершицкий, Д. А. Крепышев, К. Н. Горпинченко // Системный анализ в проектировании и управлении: труды XV международной научно-практической конференции.– Санкт-Петербург, 2011. – С. 139–143.– 0,35 п.л.

10. Крепышев Д.А., Кацко И.А., Лыпарь Ю.И. Принятие решений при многих критериях –системный подход / Ю.И. Лыпарь, И.А. Кацко, Д.А. Крепышев // Инновационные технологии в экономике и управлении. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. № 12(13). - С. 3-13.– 0,4 п.л.

11. Крепышев Д.А., Паклин Н.Б. Популяционно-генетические методы решения задач дискретной оптимизации повышенной размерности / Н.Б. Паклин, Д.А. Крепышев //Бизнес-аналитика. Вопросы теории и практики. Использование аналитической платформы Deductor в деятельности учебных заведений: сборник материалов межвуз. науч.- практ. конф. – Рязань: Лаборатория баз данных, 2010 – С. 126–134.– 0,5 п.л.

12. Крепышев Д.А. Разработка системы поддержки принятия решений технического оснащения производства продукции растениеводства на основе теории системно-структурного проектирования /Крепышев Д. А.// Статистика и прикладные исследования: труды всероссийской научно-практической конференции.– Краснодар: КубГАУ, 2011. – С.158–172 – 0,9 п.л.

Подписано к печати 15.02.2012 г.

Формат 60х84/16. Бумага офсетная.

Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,0.

Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100. Заказ №.

Отпечатано в типографии Кубанского ГАУ 350044, г. Краснодар, ул. Калинина,






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.