Система поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов на основе онтологии

• Автор: Муксимов, Павел Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 200 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕКСТЕ СОКРАЩЕНИЯ ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА
НЕФТЕПРОДУКТОВ
1.1. Анализ содержания проблемы стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов
1.2. Анализ существующих методов стратегического управления предприятием
1.3. Обоснование необходимости подхода к стратегическому
управлению предприятием, основанному на инженерии знаний Выводы к 1 главе
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ О ПРОЦЕССЕ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ
2.1 Разработка объектно-ориентированной модели процесса
стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов
2.2. Объектно-ориентированная модель онтологии задач, моделей и методов принятия решений
2.3. Структура онтологии задач, моделей и методов стратегического управления предприятием трубопроводного транспорта нефтепродуктов Выводы ко 2 главе
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
3.1 Структура системы поддержки принятия решений и взаимодействие ее компонентов

3.2 Алгоритмы поддержки принятия решений на основе правил и прецедентов
3.3. Методика разработки системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием
Выводы к 3 главе
4. РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА НЕФТЕПРОДУКТОВ И ОЦЕНКА ЕЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
4.1. Разработка программных средств для системы поддержки принятия решений при стратегическом управлении предприятием
4.2 Поддержка принятия решений при выборе стратегического сценария развития предприятия трубопроводного транспорта нефтепродуктов
4.3. Оценка эффективности поддержки принятия решений в процессе материально-технического обеспечения стратегического управления предприятием
Выводы к 4 главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕКСТЕ СОКРАЩЕНИЯ
БД - база данных БЗ - база знаний
ИСУ - интеллектуальная система управления
ИАД - интеллектуальный анализ данных
ИУС - информационно-управляющая система
ИСППР - интеллектуальная система поддержки принятия решений
КМ - когнитивная модель
ЛПР - лицо, принимающее решение
МАИ - метод анализа иерархий
ММ - модуль выбора модели и метода
МНПП - магистральные нефтепродуктопроводы
МТО - материально-техническое обеспечение
МТР - материально технические ресурсы
ОА - онтологический анализ
ООА - объектно-ориентированный анализ
ООМ - объектно-ориентированная модель
ППР - поддержка принятия решений
ПС - проблемная ситуация
СПИР - система поддержки принятия решений
СУ - стратегическое управление
СУБД - система управления базами данных
СУБЗ - система управления базами знаний
СУЗ - система управления знаниями
ХД - хранилище данных
ABC - Activity-Based-Costing
BSC - Balanced Scorecard
CASE - Computer Aided Software Engineering
ERP - Enterprise Resource Planning
EVA - Economic Value Added
SWOT - Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats UML - Unified Modeling Language

149, 151]. Она позволяет систематизировать знания на основе многоаспектной таксономии. Онтология позволяет реализовать метамодельную функциональность для конструирования. Она снабжает необходимыми понятиями, отношениями и ограничениями, которые используются как строительные блоки для построения конкретной модели решения задачи. Кроме этого, онтология способствует повышению интеллектуальности систем управления знаниями на основе представления того, что часто остается неявным или неопределенным. Онтология решает задачу совместного и повторного использования знаний различными пользователями и/или компьютерными программами. Таким образом, разработка онтологии позволит повысить качество принимаемых решений. В основе формализации онтологии лежат методы исчисления предикатов и результаты объектно-
ориентированного моделирования.
Методы интеллектуального анализа данных (ИАД) позволяют
автоматизировать процесс выявления метазнаний, определяющих организацию предметных знаний, устанавливающих наличие скрытых закономерностей, отношений между элементами предметных знаний [33, 35, 56, 129]. В результате ИАД удается выявить систематизированные структуры данных и вывести из них правила для принятия решений и прогнозирования их последствий. При решении проблемы стратегического управления необходимо разбить исходное множество задач принятия решений на классы таким образом, чтобы получить семантически близкие группы описаний для организации быстрого поиска необходимого решения и запуска на выполнение соответствующего сценария стратегического развития. В результате
кластеризации выделяются классы стратегических задач, которые затем согласовываются с экспертами. Каждому классу ставится в соответствие типовая математическая схема, совокупность которых образует множество классов математических моделей.