WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Яговкин Николай Германович

Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами

Специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)»

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора технических наук

Самара - 2010

Работа выполнена в ГОУВПО Самарский государственный технический университет

Научный

консультант

-

доктор технических наук, профессор

Батищев Виталий Иванович

Официальные

оппоненты

-

доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки Российской Федерации

Дилигенский Николай Владимирович

-

доктор технических наук

Михеева Татьяна Ивановна

-

доктор технических наук

Резников Георгий Якубович

Ведущее

предприятие

-

ГОУВПО «Оренбургский государственный университет», г.Оренбург

Защита состоится «  » _________ 2010 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д212.217.03 в ГОУВПО «Самарский государственный технический университет» по адресу: 443100, г. Самара, ул. Галактионовская, 141, корпус 6, ауд. 28.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУВПО Самарский государственный технический университет по адресу: 443100, г. Самара, ул. Первомайская, 18, корпус 1.

Отзывы по данной работе в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по адресу: Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244, главный корпус на имя ученого секретаря диссертационного совета Д212.217.03.

Автореферат разослан «  » _________ 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета                                                                        Н.Г.Губанов

Общая характеристика работы



Актуальность. Одним из направлений развития промышленного производства в стране является образование крупномасштабных производственных систем в виде групп предприятий, концернов, конгломератов, альянсов, холдингов и т.п. Эти системы характеризуются комплексным (межотраслевым, межрегиональным) взаимодействием элементов, распределенных на значительных территориях, требующих для своего развития существенных затрат ресурсов и времени. Преимущества их заключаются в повышении эффективности производства, росте научно-технического потенциала предприятий, возможности более совершенной организации диверсификации и инновационной деятельности, снижении контроля со стороны аппарата управления, обеспечении координации и кооперации и ряда других.

Определяющим свойством таких систем становится интегративность – наличие в рамках единой системы большого количества связанных неоднородных и зачастую противоречивых элементов. В их состав входят промышленные предприятия, как связанные единой технологической цепочкой (профильные) – первый этап создания этих систем, так и не связанные (непрофильные), как правило, приобретенные позднее, а также различные финансовые и социальные (коммерческие и некоммерческие) структуры. Стоимость непрофильных предприятий (или прибыль, получаемая от их функционирования) сравнима, а иногда и превышает эти показатели от профильных. Эти системы характеризуются синергетическим эффектом, т.е. интегральные свойства системы не являются суммой свойств составляющих ее элементов.

Основные свойства интегративных крупномасштабных производственных систем (ИКПС) приводят к резкому усложнению входной информации, поскольку управленческие решения по развитию, планированию, совершенствованию должны учитывать значительное количество зачастую в явном виде не определенных факторов, характеризующие окружающую среду, саму систему и ее составные части. Управляющие структуры вынуждены действовать в условиях разнообразия (учитывать собственное поведение каждой из подсистем, отличное от других и системы в целом) и резкого возрастания неопределенности, поэтому необходимо говорить о новых подходах к принятию управленческих решений для каждой отдельной или нескольких задач, а также для ИКПС в целом, не нарушая целостности системы. Решают эту проблему применением интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР), обработка информации в которых основана на методах системного анализа разнородных, разноплановых данных значительного объема, что приводит к невозможности прямого приложения известных методов и способов.

Теория и практика анализа производственных систем и обработки информации при принятии решений при управлении ими нашла отражение в работах Р.Акоффа, И.Ансоффа, Н.Архиповой, Р.Блейка, В.Виттиха, Н.Дилигенского, Р.Доусона, П.Драккера, Д.Мерсера, Б.Мильнера, Г.Саати, Р.Уотермана, Дж.Форрестера и многих других авторов. В них разработана классификация систем, проведен анализ существующей практики принятия решений и способы их реализации по созданию, проектированию и совершенствованию. Разработаны аксиомы и парадигмы теории поддержки принятия решений в проблемных ситуациях на основе основополагающих принципов социологии и психологии; сформулирован ряд специальных форм прикладных задач в канонической форме и методов обработки информации.

Однако ограничение использования существующих теоретических положений приводит к необходимости решения крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение – создании систем поддержки принятия решений при управлении ИКПС, требующей разработки специального математического обеспечения обработки информации, основанного на адаптации существующих технологий к проблемным ситуациям, возникающим при функционировании и планировании развития ИКПС.

Предметом исследования является математическое обеспечение для обработки информации в системах поддержки принятия решений ИКПС для совершенствования управления, информационных систем, комплекса программ развития и формирования стратегии управления.

Цель работы состоит в разработке математического обеспечения для обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении ИКПС. При этом требуется решить следующие задачи:

  1. провести анализ производственных систем и принципов управления ими, определить особенности ИКПС;
  2. провести анализ технологий управления ИКПС;
  3. провести анализ существующих методов обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении и их математического обеспечения;
  4. определить основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКПС;
  5. разработать порядок поведения системного анализа управления ИКПС для систем поддержки принятия решений;
  6. провести анализ методов и моделей, используемых для обработки информации при поддержке принятия решений по управлению ИКПС;
  7. разработать методики обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию управления ИКПС;
  8. разработать методики обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС;
  9. апробировать созданный математический аппарат.

Исследования базировались на использовании методов системного анализа, теории вероятностей, корпоративной стратегии, математической статистики, факторного анализа, сетевых моделей, булевой алгебры, графов, множеств.

Научная новизна.

  1. Методика обработки информации при ранжировании структур управления, программ развития и информационных систем, использующая анализ информационно-целевого графа, отличающаяся от известных принципами его построения, системой показателей и созданной на их основе целевой функцией для формирования иерархии. Это дает возможность осуществлять поддержку принятия решений на основе выявления наиболее (наименее) предпочтительных для модификации управляющих структур (т.е. тех, совершенствование которых принесет наибольший или наименьший эффект), программ развития, выполнение которых наиболее целесообразно с учетом временных и стоимостных характеристик, а также строить информационные системы с учетом изменяющихся задач системы управления.
  2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, основывающаяся на принципе попарных межкомпонентных связей, отличающаяся от известных тем, что применен математический аппарат, ранее использовавшегося в области обработки цифровых сигналов, который адаптирован для решения поставленной задачи – поддержке принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления при полном выполнении функций или отработки информации; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).
  3. Классификатор информационных ситуаций, возникающих при планировании в ИКПС, отличающийся от известных тем, что технология обработки информации для поддержки принятия решения выбирается с учетом неопределенности состояния ИКПС и окружающей среды, что позволяет путем моделирования процессов обработки информации адаптировать известные технологии к конкретным проблемным ситуациям.
  4. Методика обработки информации для оценки достоверности прогноза развития в системе поддержки принятия решений, отличающаяся от известных тем, что модифицирован известный математический аппарат, обычно используемый при статистическом анализе, для пошагового (с учетом времени поступления в систему новых данных) вычисления достоверности распознавания ситуации, что позволяет определить требуемые объем и качество входной информации.
  5. Система методик анализа эффективности применения в системе поддержки принятия решения различных способов обработки и методов комплексирования информации, отличающаяся от известных тем, что использованы разработанные имитационные модели, позволяющие выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования информации в зависимости от объема входных данных, сложности и разветвленности системы управления на уровне как отдельного предприятия, так и ИКПС в целом.

Практическая ценность. Разработанное специальное математическое обеспечение для обработки информации в СППР позволяет принимать обоснованные решения при функционировании, совершенствовании и формировании стратегии управления ИКПС.

Основные результаты исследований были внедрены в группе предприятий «ВБМ-МТЛ» при принятии решений по проектированию и совершенствованию системы управления, программ развития, формирования ИнТ-политики и стратегического планирования; рекомендованы Министерством промышленности и энергетики Самарской области для использования промышленными и энергетическими предприятиями региона; использованы войсковой частью 45807 (г.Москва) для создания специальных автоматизированных систем военного назначения; Управлением охраны труда департамента труда Министерства здравоохранения и социального развития Самарской области для разработки проекта Концепции развития сферы охраны труда области на период 2011-2015 гг. и холдинговой компанией ООО «Голден Групп Холдинг» (г.Самара) при совершенствовании управленческого аппарата и для целей стратегического и тактического планирования.

Основные положения, выносимые на защиту.

  1. Методика обработки информации при ранжировании структур управления, программ развития и информационных систем, позволяющая осуществлять поддержку принятия решений на основе выявления наиболее (наименее) предпочтительных для модификации управляющих структур, программ развития, выполнение которых наиболее целесообразно с учетом временных и стоимостных характеристик, а также строить информационные системы с учетом изменяющихся задач системы управления.
  2. Методика обработки информации при оценке эффективности структур управления, программ развития и информационных систем по выполняемым ими функциям (решаемым задачам) способом выявления дублирования задач, позволяющая осуществлять поддержку принятия решений на основе анализа сложной разноплановой системы управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие их дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления или отработки информации при полном выполнении функций; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).
  3. Классификатор информационных ситуаций, возникающих при планировании в ИКПС, позволяющий адаптировать известные технологии обработки информации для поддержки принятия решения к конкретным проблемным ситуациям с учетом неопределенности состояния ИКПС и окружающей среды.
  4. Методика обработки информации для оценки достоверности прогноза развития в системе поддержки принятия решений, позволяющая определить требуемый объем и качество входной информации.
  5. Система методик анализа эффективности применения в системе поддержки принятия решения различных способов обработки и методов комплексирования информации, позволяющая выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования информации в зависимости от объема входных данных, сложности и разветвленности системы управления на уровне как отдельного предприятия, так и ИКПС в целом.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 44 печатных работах, в том числе 4 монографиях и 13 в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесенных в Перечень журналов и изданий, утвержденных Высшей аттестационной комиссией.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и двух приложений. Общий объем работы – 315 странниц, включая 84 рисунка, 31 таблицу и библиографический список из 317 наименований.

Основное содержание работы

Во введении обоснованы актуальность исследуемой проблемы, сформулирована цель работы, отражены основные положения, выносимые на защиту, показаны их научная новизна и практическая значимость.

В I главе выполнен анализ признаков ИКПС, свойств их систем управления и определены основные направления анализа и совершенствования управляющих структур и путей развития для использования технологий поддержки принятия решений.

В процессе развития подсистемы ИКПС претерпевают качественные изменения. Возникает синергетический эффект, т.е. интегральные свойства системы не являются суммой свойств составляющих ее элементов. Так для группы предприятий «ВБМ-МТЛ» выявлено, что с ростом числа предприятий, входящих в состав группы, относительная величина синергетической составляющей стоимости к суммарной не возрастает, а падает, что связано с усложнением системы управления.

Одним из основных способов повышения эффективности управления является использование технологий поддержки принятия решений. В системах управления ИКПС обработка информации в СППР должны реализовываться по двум взаимосвязанным направлениям - непосредственно управления и стратегии развития.

При реализации первого направления выполняется анализ: объекта и существующей системы управления; известных методов исследования для моделирования управления; критериев эффективности управления; направлений совершенствования; ИнТ-инфраструктуры и ИнТ-политики.

При реализации второго: внутриорганизационных условий; процесса и алгоритмов обработки информации в СППР; достоверности прогноза; способов обработки и комплексирования информации; функционирования системы организационного управления.

Последовательность создания специального математического аппарата для СППР следующая:

  • анализ системы управления ИКПС, построение ее концептуальной модели, выбор критерия оценки эффективности. На основе модели, создание методик обработки информации для принятия решений по управляющей подсистеме при планировании ее развития, анализа качества используемых и вводимых в эксплуатацию автоматизированных систем управления, формирования ИнТ-политики;
  • анализ стратегии развития ИКПС на базе способов обработки информации для поддержки принятия решений в зависимости от состояния системы и внешней среды;
  • принятие решений по совершенствованию управления ИКПС и стратегии ее развития на основе разработанных методик.

Во II главе разработано специальное математическое обеспечение для поддержки принятия решений при совершенствовании управления ИКПС.





Для поддержки принятия решений по совершенствованию управления ИКПС наибольший эффект дает использование технологий, позволяющих на единых методологической основе и наборе исходных данных анализировать различные подсистемы и систему в целом, программы их развития и информационные системы (ИС). Этим требованиям отвечает графоаналитический метод. Модели, построенные с его использованием, относятся к классу квазианалоговых, сочетающих принципы аналогии и абстракции, то есть являются абстрактным образом объекта (системы), представленным в виде графической конструкции, состоящей из множества элементов и действующих между ними связей. Если исходные данные имеют вид иерархического графа системы управления, то он позволяет оценить относительную важность задач, ранжировать их и связанные с ними структуры управления (СУ) или мероприятия (программы развития) и оценить степень взаимосвязи и дублирования задач и выполняющих их СУ (мероприятий). Модификация метода заключается в выборе системы показателей для анализа и совершенствования управления ИКПС.

Для ранжирования СУ по важности (прогнозируемой эффективности) разработана методика обработки информации, позволяющая выявить наиболее и наименее предпочтительные для реорганизации СУ. Система (предметная область) представлена с использованием альтернативно-графового подхода в виде совокупности взаимосвязанных элементов различного уровня детализации (рисунок 1). Интегративность и крупномасштабность привели к необходимости представлять задачи СУ в качестве элементов.

Исходное представление модели структурной схемы управляющей системы строится с учетом накопленного опыта и принципов дедуктивной логики следующим образом. Анализируется совокупность всех допустимых структурных схем, реализующих процесс функционирования проектируемой или существующей системы по достижению целевого предназначения или отдельные составляющие этого процесса. Классифицируются и унифицируются наименования элементов, а также их входов и выходов для всей совокупности  структурных схем. Составляется перечень типовых элементов A объекта, в каждом из которых независимо решаются функциональные задачи, связанные информацией на входе и выходе. Определяются и унифицируются наименования связей (сигналов, функций) для входов, выходов и доступных извне узловых точек структурных схем и составляется перечень связей S в системе. Выявляются все функциональные элементы, т.е. вхождения каждого типового элемента в структурные схемы. В результате реализуется множество используемых функциональных элементов Z при построении системы, в которое необходимо включить также элемент, соответствующий «универсальному элементу» - «внешняя среда» или система верхнего уровня. Определяются перечни и пределы изменения значений параметров Х, характеризующих типовой функциональный элемент и процессы его функционирования. Выделяются процедуры и строятся модели функционирования типовых элементов в процессе переработки входной информации с целью подготовки решений. Определяются для каждой модели наборы алгоритмов ее решения, а также разрабатываются информационное и программное обеспечение.

Для рациональных вариантов структуры системы вычисляются нормированные максимизированные показатели, характеризующие:

1) важность вариантов структуры системы, т.е. значимость рассматриваемых рациональных СУ для всей системы (предметной области) в целом:

,

где , , , - значимости (важности) элементов соответственно 3, 2, 1 и 0-го рангов, для каждого j-го ранга , - количество элементов в j-м ранге;

2) стоимость рациональных вариантов структуры системы:

,

где - стоимость рационального варианта структуры системы, - максимально стоимость;

3) время (внедрения, совершенствования, модификации):

,

где - время, соответствующее рациональному варианту структуры системы, - максимально возможное время.

Для оценки системы (ранжирования СУ) используется представление ее в виде сокращенных дизъюнктивных нормальных форм. Целевая функция для заданной совокупности показателей с использованием аддитивной формы, позволяющей задавать относительную важность каждого из показателей, описывается выражением:

,

где , , - веса соответствующих показателей.

.

Для упорядочения процессов управления ИКПС путем распределения административных и оперативных функций (задач) ее СУ использован принцип попарных межкомпонентных связей СУ по выполняемым ими функциям, который позволяет обосновать состав СУ во всех звеньях. В качестве исходных данных для обработки информации используется множество функций управления для решения задач системы, иерархические уровни и субординация в СУ.

Критерием оценки эффективности организационной системы СУ является соответствие ее дереву функций, так как задача управления будет выполнена эффективно только в том случае, если каждая группа исполнителей решает её самостоятельно, взаимодействие между группами организовано при постановке задач и нет необходимости согласовывать совместные действия, т.е. отсутствует дублирование.

Качественная оценка взаимосвязи между СУ по выполняемым функциям осуществляется с использованием матрицы связей между частными задачами (функциями СУ), и рациональными СУ, функционирующими в рамках данной предметной области.

В качестве расчетного показателя принят коэффициент взаимосвязи (близости) двух СУ, позволяющий оценить, насколько они «пересекаются» по выполняемым функциям:

,

где ajz, ajk, - признаки участия z-го и k-го СУ, соответственно, в выполнении j-ой функции; L – количество функций.

Оценка системы СУ осуществляется по нескольким показателям: полнота выполнения функций, отсутствие их дублирования и нелегитимных функций, количество ступеней управления или отработки информации для полного выполнения функций и функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру, а также замкнутость информационных потоков и управляемость подчиненными структурами.

Методика обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию программ развития СУ построена на основе их ранжирования по важностному, важностно-стоимостному, важностно-временному и важностно-стоимостно-временному критериям. Структура системы также представляется в виде альтернативного И-ИЛИ графа.

Для оценки эффективности решений применяется агрегирование информации в интегральные показатели двух типов. Первые отражают уровень достижения системой поставленной перед ней цели, а вторые позволяют оценивать и сравнивать различные способы ее достижения. Оптимальной будет такая система, которая обеспечивают наибольший суммарный выигрыш или наименьшие суммарные потери по критериям обеих типов.

Интегральная оценка K формируется методом агрегирования взвешенной суммы оценок показателей, что позволяет учитывать вес каждой компоненты:

,

где Ci - весовой коэффициент, учитывающий значение или вес i-й компоненты в общей оценке;

Ki - оценка, полученная для i -й компоненты;

N - число независимых компонент.

Методика обработки информации для поддержки принятия решений по выбору и совершенствованию информационных систем СУ дает возможность оценить необходимости их доработки во времени, по сложности и стоимости, определить способы интегрирования имеющихся средств автоматизации (оборудование и программное обеспечение, а также информационные массивы). Введен дополнительный максимизированный показатель , определяющий необходимый уровень автоматизации выполнения конкретных функций управления для всей предметной области в целом:

,

где , , , - значимости (важности) автоматизации элементов соответственно 3, 2, 1 и 0-го ранга (рисунок 2), для каждого j-го ранга , - количество элементов в j-м ранге.

Целевая функция приобретает следующий вид:

,

где , , , - веса соответствующих показателей.

.

Анализ ИС проводится в следующем порядке. Определяется относительная важность задач, решаемых ИС и другие их численные оценки (время, стоимость, необходимый уровень автоматизации выполнения конкретных функций управления). Осуществляется ранжирование задач и выполняющих их ИС (аналогично методике ранжирования СУ). Проводится анализ взаимосвязи и дублирования задач и соответствующих ИС (аналогично методике анализа СУ по выявлению дублирования функций). Оценивается вариант ИнТ-инфраструктуры.

Отличительной особенностью разработанной системы методик обработки информации является использование однотипных исходных данных и системы показателей, что позволяет на единой методологической основе анализировать системы управления, развития и автоматизации.

В III главе разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС в условиях возрастания неопределенности.

В общем случае поддержка принятия решения по стратегическому планированию сводится к анализу оценочного функционала , представленного в виде матрицы, элементами которой являются количественные оценки принятого решения при условии, что среда находится в состоянии :

,

где - множество решений структуры управления;

- множество состояний среды, которая может находиться в одном из состояний .

Для ИКПС в связи с ее свойствами возрастает число факторов и возможных проблемных ситуаций, влияющих на процесс принятия решения. Информационные ситуации классифицированы на семь стратов, для каждого из которых адаптированы известные технологии принятия решений.

Для первого страта (задано распределение априорных вероятностей на элементах множества состояний информационной среды), описанного распределением вероятностей на массиве состояний , заданными множествами и , применим критерий Байеса, суть которого сводится к максимизации математического ожидания B оценочного функционала и связана с преобразованием формул априорных вероятностей в апостериорные вероятности, при этом оптимальным решением считается такое, для которого:

.

Для второго страта (задано распределение вероятностей с неизвестными параметрами) существует несколько критериев поддержки принятия решения: параметрический Байеса; параметрической максимизации вероятности распределения оценочного функционала; параметрической минимума дисперсии оценочного функционала; параметрический модальный критерий; параметрический максимум энтропии математического ожидания оценочного функционала.

Третий страт (заданы системы линейных отношений порядков на компонентах априорного распределения информационной среды) характерен тем, что в его основе лежит принцип задания структурой управления вероятного отношения порядка на компонентах вектора априорного распределения вероятностей на , причем структура управления указывает конкретный тип линейного отношения порядка на компонентах вектора . В этом случае для поддержки принятия решения используются точечные оценки распределения априорных вероятностей состояния среды из множества (оценки Фишборна). Для простого линейного отношения порядка вида оценки Фишборна априорных вероятностей образуют убывающую арифметическую прогрессию:

, .

Для четвертого страта (неизвестно распределение вероятностей на элементах множества состояний информационной среды), характеризующегося неизвестным распределением , , на элементах , используются следующие критерии поддержки принятия решения: максимальная мера байесовых множеств; максимум интегрального байесова значения оценочного функционала; наибольший интегральный потенциал; Бернулли – Лапласа.

Для пятого страта (имеет место антагонизм среды в процессе поддержки принятия решения структурой управления) характерным является то, что обеспечен гарантированный (максиминный) уровень значений оценочного функционала, т.е. решение находится в виде максимина (минимакса). Если оценочный функционал выражается в форме , то каждому решению присваивается гарантированный уровень – наименьшее по состояниям среды значение функционала , а оптимальным будет , т.е. структура управления пытается свести к минимуму максимально возможное значение оценочного функционала. Для поддержки принятия решения применимы критерии Вальда и минимаксного риска – Савиджа.

Для шестого страта, который характеризуется промежуточными состояниями информационной среды между 1 и 5 стратами, для поддержки принятия решения использованы критерии Гурвица и Ходжеса – Лемана.

Для седьмого страта, отличительной особенностью которого является нечеткое множество состояний информационной среды, для поддержки принятия решения используются методы теории нечетких множеств. Они дают возможность сформулировать ситуацию поддержки принятия решения в виде , где - нечеткое множество или нечеткое случайное событие, определяемое функцией принадлежности и распределением вероятностей состояния информационной среды .

Методика обработки информации для анализа достоверности прогноза развития ИКПС позволяет учитывать для целей управления количество и качество входной информации. Изменение ситуации во времени происходит вследствие изменения параметров (характеристик) факторов, ее образующих. Если они определены (спрогнозированы) не ниже заданного (требуемого) уровня достоверности (точности) в момент принятия решения, то не оказывают влияния на рост погрешности прогноза во времени. В противном случае погрешность растёт в соответствии с количеством факторов, динамика изменения характеристик которых определена неверно.

В оценке поведения информационной среды участвует факторов. Каждый их них может находиться в состояниях. Вероятность идентификации ситуации P(m) в зависимости от объема входной информации определена как:

,

где - общее количество факторов, подлежащих идентификации или число (мощность множества) факторов, образующих множество вероятных ситуаций;

- количество состояний;

- количество идентифицированных факторов (количество факторов, состояния которых вскрыты на момент принятия решения о ситуации).

Результаты расчётов P(m) приведены на рисунке 2, а с учетом информации о корреляции факторов - на рисунке 3. Анализ полученных зависимостей показывает, что для получения приемлемой вероятности распознавания (P(m) = 0,85-0,9) необходима информация о большинстве факторов, образующих ситуацию в объеме 90-95%. Использование корреляционной зависимости при изменении коэффициента k в интервале от 0,3 до 0,7 позволяет повысить вероятность распознавания на 5-25 %.

Рисунок  2 – Зависимость вероятности идентификации ситуации от мощности множества факторов

Рисунок 3 – Зависимость вероятности идентификации ситуации от коэффициента корреляции состояний факторов

Достоверность принятого решения в функции количества и достоверности принятых решений по идентификации факторов определяется рекуррентной зависимостью

,

где - достоверность решения, принятого по сообщениям (по информации об I факторах);

- достоверность решения, принятого по сообщению (по информации об факторах);

- достоверность сообщения (входной информации об факторе).

Результаты расчётов для различных приведены на рисунке 4.

Рисунок 4 – Изменение достоверности принятого решения от шага обработки при различной достоверности входной информации

Изменение погрешности прогноза во времени определяется формулой

,

где k - номер интервала времени t;

- относительное число факторов, изменивших значение за интервал времени t;

- относительное число факторов, информация о которых поступила в систему обработки за интервал времени t;

M - число (мощность множества) факторов, образующих множество вероятных ситуаций;

- число факторов, изменивших значение за интервал времени t;

- число факторов, информация о которых поступила в систему обработки за интервал времени t;

p - вероятность пересечения множеств {mи} и {mв};

d - достоверность поступившей информации.

Величина погрешности прогноза на момент принятия решения (k =0)

,

где - относительное число факторов, информация о которых использована для принятия решения (k=0);

d0 - достоверность принятого решения.

Эффективность функционирования системы поддержки принятия решения в течение времени оценивается выражением

,

где - допустимая погрешность прогноза;

dтр - требуемая достоверность прогноза;

- требуемое относительное число вскрываемых факторов в соответствии с требованиями.

Результаты анализа зависимости приведены на рисунке 5. Он показал, что исходная погрешность прогноза (k=0) убывает (эффективность увеличивается) только при (Rв.d.p)/R > 1.

Рисунок 5 – Зависимость эффективности от количества факторов

Результаты анализа (рисунки 2-5) используются в СППР для определения требуемого количества и качества входной информации для принятия решения с требуемой вероятностью.

Методика применения многоальтернативного способа обработки информации (оценки обстановки) заключается в том, что на основе входной и накопленной в системе информации формируется множество гипотез о ситуации.

В связи с различием в представлении данных о состоянии факторов (количественные – в непрерывной, дискретной, бинарной формах; качественные – в вербальной, изобразительной формах и т.д.) для анализа процесса обработки использована структурная функция вида

и решающее правило

по j при по ,

где N - - количество факторов, образующих ситуацию;

i=1,...N - число вскрытых факторов;

M - количество гипотез, эталоны которых и P(Sj) имеются в системе обработки информации;

j=1,..M - номер гипотезы;

zi, mi - параметр состояния i-го фактора и его математическое ожидание;

zij, mij - эталонное описание (значение) i-го параметра для  j-ой гипотезы и его математическое ожидание;

h - порог принятия решения.

Оценка погрешности производится по параметру q

,

при этом q1 и q=1 при Z=0.

Эффективность метода обработки информации оценивается с использованием имитационно-аналитической модели (рисунок 6).

Анализ методов комплексирования выполнен по показателям: математическое ожидание времени прохождения информации от источника до потребителя и производительность органа обработки информации СУ, выраженная через ее объем.

Рисунок 6 – Имитационно-аналитическая модель многоальтернативного

метода обработки информации

Анализировались следующие методы:

  • централизованный одноуровневый, при котором информация собирается, систематизируется и обрабатывается в одной высшей СУ, а результаты обработки доводятся до всех подчиненных СУ;
  • централизованный многоуровневый, при котором информация от «собственных» источников собирается, систематизируется и обрабатывается в каждой СУ. Информационные связи (обмен информацией) между СУ - минимальны, что примерно соответствует существующим способам управления сложными производственными системами;
  • метод комплексирования, при котором каждая СУ получает информацию, необходимую ему для управления, по мере поступления ее в систему и независимо от источника, который ввел ее в систему (системный метод комплексирования информации).

Установлено, что существенно лучшие результаты обеспечивает системный метод.

В IV главе приведены результаты использования разработанных методик обработки информации для поддержки принятия решений при проектировании системы управления, программ развития, формирования ИнТ-политики и стратегического планирования группы предприятий «ВБМ-МТЛ». В ее составе функционирует ряд предприятий промышленной и социальной направленности и входит банк. С точки зрения координации деятельности и распределения финансовых потоков она имеет жесткую иерархическую структуру (рисунок 7). Стратегическое планирование осуществляется на уровне как группы предприятий (определяемое акционерами), так и непосредственно на предприятиях, а управление – самостоятельно руководством каждого предприятия. Кооперация выполняется в рамках каждой из пяти структур (рисунок 7) раздельно.

Целью стратегического управления группой предприятий является развитие, поэтому в качестве основного показателя выступает рыночная стоимость (капитализация). Порядок поддержки принятия таких решений приведен на рисунке 8.

В результате анализа деятельности системы формулируются цели и задачи. Программы и планы формируются по сферам деятельности – развитие промышленных предприятий (профильных и непрофильных) и организаций социальной сферы (коммерческих и некоммерческих). На их основе определяется требуемое материальное обеспечение – собственные средства акционеров, предприятий, прибыль (в том числе от других предприятий), инвестиции, кредиты займы. Для банка это эмиссионные вложения и планирование остатков на счетах. Определяется необходимость привлечения других финансовых институтов и требуемое обеспечение заемных средств (залоги, поручительства и т.д.). В ходе реализации программ развития производится их контроль и при необходимости корректировка.

Анализ программ развития проведен на период пять лет. Ранжированные значения целевой функции для группы предприятий приведены на рисунке 9.

Рисунок 9 – Ранжированные значения целевой функции программ развития предприятий группы «ВБМ-МТЛ»

Установлено, что перспективным является развитие профильных предприятий производственной сферы, а непрофильные и коммерческие организации социальной сферы должны функционировать на условиях самофинансирования, причем часть прибыли требуется переводить в профильную сферу.

С целью выработки стратегии развития и совершенствования управления с использованием разработанных методик проведен анализ систем управления ряда предприятий, определенных руководством группы:

  • промышленное предприятие ОАО «Термостепс-МТЛ»;
  • финансовое предприятие (ОАО «Первый объединенный банк»);
  • коммерческое предприятие (фитнес-центр).

Данные предприятия являются непрофильными для «ВБМ-МТЛ» (основное направление – машиностроение) и разноплановыми, поэтому для анализа их систем управления выбраны не традиционные, а разработанные методики поддержки принятия решений. Банк на этапе формирования группы предприятий выполнял функции ее финансового обслуживания. С течением времени у него появились другие направления деятельности, что необходимо было учитывать при развитии его системы управления.

Для аппарата управления ОАО «Термостепс-МТЛ» выявлено, что в целом его структура соответствует решаемым задачам. При развитии наибольшую эффективность принесет реорганизация аппарата управления директора по маркетингу и сбыту и директора по производству, реорганизация функций должна заключаться в их перераспределении и автоматизации. Приоритетные направления автоматизации работы высшего аппарата управления предприятием представлены на рисунке 10.

Рисунок 10 – Ранжированные значения целевой функции потребности в автоматизации задач для аппарата управления ОАО «Термостепс-МТЛ»

При развитии наибольший эффект принесет реорганизация следующих направлений работы финансового предприятия ОАО «Первый объединенный банк»: управление рисками, инвестиционное кредитование и развитие отношений с клиентами (рисунок 11).

Рисунок 11 – Ранжированные значения целевой функции потребностей в автоматизации задач управления ОАО «Первый объединенный банк»

Структура аппарата управления коммерческого предприятия (фитнес-центр) требует значительной реорганизации. Для выполнения ряда функций в явном виде не определены ответственные лица; по ряду СУ имеет место дублирования функций. Для повышения эффективности аппарата управления предложена модель его реорганизации.

Методика поддержки принятия решения для совершенствования информационных систем использована для АСУ предприятий ряда предприятий группы.

В ОАО «Термостепс-МТЛ» разработана последовательность внедрения программных продуктов корпорации «Парус».

План модернизации технических средств автоматизации ОАО «Первый объединенный банк» предполагает следующую последовательность: управление рисками; управление проектным финансированием; продвижение розничных продуктов; развитие отношений с клиентами; контроль розничных операций.

По результатам анализа для проведения работ по автоматизации задач управления фитнес-центром была выбрана модифицированная (доработанная) система «1С-Предприятие».

В связи с повышением сложности и ответственности решаемых задач по развитию и стратегическому планированию, разработана автоматизированная система интеллектуальной и информационной поддержки принятия решения руководством ИКПС. Она предназначена для автоматизации устойчивого управления, выполнения поставленных целей, задач и планов и обеспечивает поддержку при решении следующих задач: политика; ситуационный анализ внешней и внутренней среды; прогнозы развития внешней среды; видение, целевая картина; генеральные целевые планы ИКПС в укрупненном виде; стратегические планы; оперативные планы; планы финансово-экономических результатов деятельности и др.

Обработка информации применительно к методике распознавания фактора, ситуации, ее развития и содействия принятию решения основана на методах статистического анализа. Ведется база знаний факторов «типовых» ситуаций. По результатам анализа заполняется матрица оценочного функционала. Элементами являются количественные оценки принятого решения – прибыль при выборе той или иной стратегии при условии, что среда находится в состоянии (то есть при возникновении ситуации ). В зависимости от конкретных внешних и внутренних условий (срок планирования, степень риска, объем возможного использования ресурсов и т.п.) предусмотрена возможность применения различных типов критериев

В приложениях приведены методика обработка результатов экспертных оценок, акты внедрения и использования результатов исследований.

Общие выводы

Формирование и усиление корпоративных структур является одной из тенденций развития страны. Это привело к созданию интегративных крупномасштабных производственных систем (групп компаний, концернов, конгломератов, альянсов, холдингов и т.д.), включающих в свой состав производственные, финансовые, социальные, коммерческие и другие предприятия различной направленности. Значительно усложнилась система управления ИКПС, которая приобретает следующие отличительные признаки: децентрализация, изменение числа уровней управления, равновесие, гибкость, кооперация и вертикальная интеграция. Поэтому принятие обоснованных решений в этих условиях требует использования интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

В работе решена крупная научная проблема, имеющая важное хозяйственное значение – разработка специального математического обеспечения для обработки информации в интеллектуальных системах поддержки принятия решений при управлении ИКПС.

1. Проведен системный анализ ИКПС и принципов управления ими. Они являются новыми производственными объектами, характеризующимися сложными структурными связями между составными частями. В основе управления лежат принципы децентрализации, объединения компаний по видам бизнеса, уменьшения уровней управления, равновесия, гибкости и межкорпоративного взаимодействия.

2. Проведен анализ технологии управления ИКПС Порядок проведения анализа и совершенствования управления состоит в определении структуры производственного процесса; проблемно-целевой структуры управления предприятием; структуры предприятия; структуры управления предприятием; структуры управления ИКПС; общих функций управления ИКПС и предприятиями. При управлении необходим учет статической и динамической устойчивости, макропроектирования и микропроектирования, стратегического и тактического планирования, организационного управления, информационных систем и возросшей неопределенности.

3. Проведен анализ существующих методов обработки информации в системах поддержки принятия решений при управлении и их математического обеспечения. Не существует универсальных технологий и методов обработки информации для поддержки принятия решений как в проблемно, так и ситуационно ориентированных СППР, поэтому для ИКПС необходимо использовать различные методы в зависимости от вида принимаемого решения и информационной ситуации.

4. Определены основные направления применения технологий поддержки принятия решений при управлении ИКПС – непосредственно систем и стратегии управления. Последовательность создания методологии принятия решений для ИКПС состоит в: анализе системы управления ИКПС, построении ее концептуальной модели, выборе критерия оценки эффективности; создание методик принятия решений для управляющей подсистемы при планировании ее развития, анализа качества используемых и вводимых в эксплуатацию автоматизированных систем управления, формирования ИнТ-политики; анализе стратегии развития ИКПС на базе методов поддержки принятия решений в зависимости от состояния системы и внешней среды; принятии решений по совершенствованию системы управления ИКПС и стратегии ее развития на основе разработанных методик.

5. Разработан порядок проведения системного анализа управления ИКПС для систем поддержки принятия решений. Он заключается в декомпозиции генеральной задачи до уровня дерева задач; определении взаимосвязи задач с вариантами системы управления и планируемыми мероприятиями; оценке относительной важности задач и их ранжировании; выявлении дублирования задач; оценке эффективности с использованием соответствующих критериев; выборе наиболее рационального варианта управляющей структуры и комплекса мероприятий.

6. Проведен анализ методов и моделей, используемых для обработки информации при поддержке принятия решений по управлению ИКПС для согласованных подсистем управления и автоматизации. Наиболее эффективным является применение методов системного анализа, основанных на использовании дерева задач.

7. Разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по совершенствованию системы управления ИКПС, информационных систем и формирования программ развития:

  • ранжирования структур управления, позволяет оценить относительную важность задач, а также другие их численных оценки (время, стоимость) и на основе этих оценок ранжировать задачи и связанные с ними СУ, программы развития и информационные системы;
  • оценки эффективности по выявлению дублирования задач, позволяет анализировать сложную разноплановую систему управления по разработанному набору показателей: полнота выполнения функций; отсутствие их дублирования и нелегитимных функций; количество ступеней управления или отработки информации при полном выполнении функций; функциональная взаимосвязь структурных элементов, входящих в вышестоящую структуру и замкнутость информационных потоков (управляемость подчиненными структурами).

8. Разработана система методик обработки информации для поддержки принятия решений по формированию стратегии управления ИКПС:

  • процесса обработки информации для ИКПС на основе классификатора информационных ситуаций, позволяет применять для поддержки принятия решений по стратегическому планированию статистический анализ, факторный анализ и сетевые модели в зависимости от различных информационных ситуаций;
  • достоверности прогноза развития ИКПС, позволяет определить вероятность идентификации ситуации в зависимости от количества факторов и их возможных состояний;
  • применения различных способов обработки и методов комплексирования информации в системе поддержки принятия решения, позволяет выбрать наиболее рациональный способ обработки и метод комплексирования в зависимости от внутренних и внешних условий;
  • текущего состояния СОУ, позволяет осуществлять поддержку принятия решений по стратегическому управлению СОУ.

9. Методики обработки информации для поддержки принятия решений реализуются в АСУ интеллектуальной и информационной поддержки и АСУ СОУ. Математический аппарат обработки информации для принятия решений позволил разработать план развития группы предприятий Самарской области «ВБМ-МТЛ» в целом и совершенствовать систему управления ряда предприятий из ее состава.

Основные публикации по теме диссертации

Монографии

1. Костечко Н.Н., Костюков А.А., Куликов Л.С., Яговкин Н.Г. Методологические аспекты построения автоматизированных систем обработки информации. - Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2004. – 60с.

2. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Методология анализа систем управления сложными производственно-экономическими системами. – Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2006. – 70с.

3. Батищев В.И., Яговкин Н.Г. Методология поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами. – Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2008. – 288с.

4. Сорокина Л.В., Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Математическое моделирование процесса обучения безопасности жизнедеятельности. – Самара: Российская Академия наук, Самарский научный центр, 2009. – 126с.

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесенных в Перечень журналов и изданий, утвержденных ВАК

1. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Математическая модель комплекса программ развития для оценки принимаемых в них решений. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 38. – Самара: СамГТУ, 2005. – С.147-154.

2. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Математическая модель оценки качества комплекса программ развития. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Технологии управления организацией. Качество продукции и услуг». – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2006. – С.146-150.

3. Яговкин Н.Г. Оценка качества автоматизированных систем управления. Вестник Самарского государственного технического университета. Выпуск 43. – Самара: СамГТУ, 2006. – С.198-199.

4. Яговкин Н.Г. Использование комплексных критериев для оценки эффективности сложных систем организационного управления. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 49 – 2006. – С.144-146.

5. Яговкин Н.Г. Системный анализ организационной структуры управления предприятием для обеспечения безопасности жизнедеятельности работников. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «ELPIT-2007» Том 2. – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2007. – С.171-176.

6. Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Использование методов статистического анализа при принятии решений органом управления охраны труда. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «ELPIT-2005» Том 2. – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2005. – С.174-177.

7. Чернышева Е.А., Сорокина Л.В., Яговкин Н.Г. Оптимизация процесса управления качеством подготовки специалистов. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 24 – 2004. – С.208-210.

8. Чернышева Е.А., Чугунов И.А., Яговкин Н.Г. Информационная технология управления на основе нечетких когнитивных карт. Вестник Самарского Государственного Технического Университета № 20 – 2004. – С.204-207.

9. Яговкин Н.Г. Модель оценки достоверности прогноза принятия решений по охране труда. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Безопасность. Технологии. Управление», Том 3. – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2007. – С.60-62.

10. Яговкин Н.Г. Методика оптимизации способов утилизации отходов. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск. III Всероссийская научно-практическая конференция «Процессы, технологии, оборудование и опыт переработки отходов и вторичного сырья», 2008 г. – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. – С.80-83.

11. Яговкин Н.Г., Бояров А.Н., Глухов А.В. Использование вероятностно-статистических критериев для определения стратегии действий по предотвращению и ликвидации последствий выброса опасных и вредных веществ в атмосферу. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «XIII конгресс «Экология и здоровье человека» Том 1. – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. – С.253-255.

12. Яговкин Н.Г., Петров С.М. Моделирование функционирования органов управления охраной труда, промышленной безопасностью и экологией. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Безопасность. Технологии. Управление». Выпуск 9 – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2008. – С.204-205.

13. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И., Петров С.М. Модель оценки профессионализма персонала. Известия Самарского научного центра Российской академии наук. Специальный выпуск «Актуальные проблемы машиностроения». – Самара: Самарский научный центр Российской академии наук, 2009. – С.282-284.

Публикации в других изданиях

1. Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Методика оценки организационной структуры органов управления организации. Безопасность транспортных систем. Труды третьей международной научно-практической конференции. – Самара: Региональное Волжское отделение Международной академии наук экологии и безопасности жизнедеятельности, 2002. – С.198-207.

2. Сафонов Я.С., Яговкин Н.Г., Яговкин П.Г. Методика выбора мероприятий по управлению рисками чрезвычайных ситуаций на объектах АПК. Проблемы регионального управления рисками на объектах агропромышленного комплекса. Материалы международной научно-практической конференции / Под общ. ред. М.Н.Еремина. – Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2002. – С.228-232.

3. Чернышева Е.А., Косынкина С.Э., Яговкин Н.Г. Активная игровая методика обучения расследованию и экспертизе дорожно-транспортных происшествий. Труды III Международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера». – Казань: Казанский ГТУ, 2003. – С.777-782.

4. Чернышева Е.А., Яговкин Н.Г. Принципы целевой подготовки специалистов по охране труда в техническом вузе. Сборник трудов международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы надежности технологических, энергетических и транспортных машин» Том 2. – М.: «Машиностроение», 2003. – С.309-311.

5. Чернышева Е.А., Яговкин Н.Г. Построение информационной модели системы управления на основе нечетких когнитивных карт. I Международная научно-методическая конференция «Организационный менеджмент: состояние, проблемы, тенденции». Сборник статей. – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2003. – С.259-262.

6. Яговкин Н.Г., Ниц А.А. Проектирование информационных систем с использованием сетевых моделей. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Второй Всероссийской научной конференции. Часть 2. – Самара: СамГТУ, 2005. – С.264-267.

7. Яговкин Н.Г., Ниц А.А. Математическое моделирование функционирования органов управления охраной труда путем построения дерева задач. Современные проблемы безопасности: анализ и решения. Материалы IX международных научных чтений МАНЭБ. – Самара: МАНЭБ, 2005. – С.151-153.

8. Яговкин Н.Г., Ниц А.А. Математическое моделирование идентификации ситуации при организации дорожного движения. Материалы IV Международной научно-практической конференции «Автомобиль и техносфера». – Казань: Казанский ГТУ, 2005. – С.258.

9. Савельев С.Н., Яговкин Н.Г. Применение методов факторного анализа для моделирования сложных информационных систем. Математическое моделирование и краевые задачи. Труды Третьей Всероссийской научной конференции. – Самара: СамГТУ, 2006. – С.145-148.

10. Яговкин Н.Г., Ниц А.А., Савельев С.Н. Способ оценки и прогнозирования работоспособности изделий. Физика прочности и пластичности материалов. Материалы XVI Международной конференции. – Самара: СамГТУ, 2006. – С.264.

11. Яговкин Н.Г., Ниц А.А., Савельев С.Н. Метод обобщенной оценки состояния окружающей среды. VI Всероссийская конференция по анализу объектов окружающей среды «Экоаналитика-2006». Материалы конференции. – Самара: СамГТУ, 2006. – С.308.

12. Яговкин Н.Г. Организационное совершенствование системы управления предприятием. Развитие производственного потенциала и повышение конкурентоспособности предприятий региона. Труды Международной научно-практической конференции. – Самара: СамГТУ, 2007. – С.268-269.

13. Чернышева Е.А., Яговкин Н.Г. Модель квалификационно-тренингово управления персоналом в системе регулирования социального развития организации. Социальные технологии в менеджменте человеческих ресурсов: российский и зарубежный опыт. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. – Пенза: МНИЦ ПГСХА, 2003. – С.161-163.

14. Яговкин Г.Н., Яговкин Н.Г. Обучение поведению по обеспечению безопасности жизнедеятельности в чрезвычайных ситуациях. Экология и безопасность жизнедеятельности, научно-прикладные аспекты, инженерные решения. Материалы международного симпозиума. – Волгоград: ВолгГТУ, 1996. – С.129-130.

15. Яговкин Н.Г. Использование вероятностно-статистических критериев для оптимизации стратегии развития предприятия. Экономика Поволжья. Материалы 6-й Всероссийской научно-технической конференции 19 апреля 2007г. – Самара, 2007. – С.112-115.

16. Яговкин Н.Г., Калинин В.А., Орленко Н.Н. Проблемы повышения эффективности разведки и основные направления их решения. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). – М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. – С.3-12.

17. Яговкин Н.Г. Методика оценки автоматизированных систем разведки на соответствие предъявляемым к ним требованиям. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). – М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. – С.70-84.

18. Яговкин Н.Г. Математическая модель процесса управления системой организационного обучения военнослужащих. Научно-технический сборник. Тематический выпуск 1(179). – М.: Министерство обороны РФ, в/ч 45807-Р/1, 2007. – С.139-150.

19. Яговкин Н.Г., Ниц А.А., Глухов В.А. Оценка достоверности прогноза в системах поддержки принятия решений органов управления обеспечением безопасности жизнедеятельности. Сборник трудов Первого международного экологического конгресса (Третьей международной научно-технической конференции) «Экология и безопасность жизнедеятельности промышленно-транспортных комплексов» ELPIT-2007, 20-23 сентября 2007г., г.Тольятти, Россия, Том 4. – Тольятти: Тольяттинский государственный университет, 2007. – С.122-124.

20. Яговкин Н.Г., Савельев С.Н. Методика анализа структуры органов управления сложных производственных систем. Труды X Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах». – Самара: Институт проблем управления сложными системами РАН, 2008. – С.263-268.

21. Бузуев А.И., Яговкин Н.Г. Информационная модель организационного совершенствования сложной производственно-экономической системы. XIV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Современная техника и технологии» / Сборник трудов в 3-х томах. Т. 2. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. – С.252-253.

22. Бузуев А.И., Яговкин Н.Г. Контроллинг в системе управления персоналом. Сборник научных статей. Выпуск 5. – Самара: Институт проблем управления Российской академии наук, ГОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П.Королева», 2008 – С.12-15.

23. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И. Модель контроллинга оперативных и административных функций персонала организации. Сборник научных статей. Выпуск 5. – Самара: Институт проблем управления Российской академии наук, ГОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева», 2008 – С.40-43.

24. Яговкин Н.Г., Бузуев А.И. Математическая модель процесса управления технологией организационного совершенствования сложной производственно-экономической системой. Сборник материалов Международной научной конференции по естественнонаучным и техническим дисциплинам «Научному прогрессу – творчество молодых». – Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 2008. – С.278-279.

25. Яговкин Н.Г. Моделирование стратегии развития предприятия с учетом достоверности информации об окружающей среде. Вестник МАНЭБ. Периодический теоретический и научно-практический журнал. Том 14, № 3, 2008 г. – Самара: МАНЭБ, 2008. – С.15-17.

26. Яговкин Н.Г., Глухов В.А, Глухов А.В. Региональная программа: дерево задач. Охрана труда и социальное страхование. Ежемесячный журнал №1, январь 2009. – С.44-46.

27. Яговкин Н.Г., Петров С.М. Системный анализ организационной структуры управления предприятием. «Высшее образование, бизнес, предпринимательство 2009». Материалы Международной научно-практической конференции «Наука, бизнес, образование 2009» и Международной научно-технической конференции «Экономика и управление: теория, методология, практика». Сб. докл. Часть 1. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, Поволжский ин-т бизнеса, 2009. – С.265-269.

Автореферат отпечатан с разрешения диссертационного совета

Д 212.217.03

ГОУВПО «Самарский государственный технический университет»

(протокол №  от « » 2010г.)

Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная.

Заказ №  Тираж 100 экз.

_____________________________________________________________________

Государственное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«Самарский государственный технический университет»

443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244. Главный корпус.

Отпечатано в типографии

ГОУ ВПО «Самарский государственный технический университет»

443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244. Корпус №8






© 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.