Научные основы автоматизации и моделирования процессов управления на основе гибридных систем поддержки принятия решений с открытой структурой

• Автор: Балдин, Александр Викторович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 338 с. : ил.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И ПРИНЦИПОВ СОЗДАНИЯ ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ОТКРЫТОЙ СТРУКТУРОЙ
1.1. Основные направления развития информационных технологий в сфере управления предприятиями промышленности и транспортного комплекса
1.2. Общие принципы создания систем поддержки принятия решений
1.3. Математические моделирование компонентов системы аттестации и подготовки кадров
1.3.1. Анализ моделей научения в организации учебного процесса
1.3.2. Моделирование процедур тестового контроля
1.3.3. Моделирование совместного процесса обучения и тестирования
1.4. Анализ методов моделирования транспортных систем
1.4.1. Анализ эмпирических моделей характеристик грунтового основания
1.4.2. Модели взаимодействия одиночного жесткого колеса с деформируемым грунтом
1.4.3. Моделирование функционирования технологических машин для грунтовых поверхностей, заданных статистическими характеристиками
1.5. Анализ методик определения экономической эффективности инновационных проектов
1.5.1. Определение показателя интегральной экономической эффективности
1.5.2. Методы расчета и анализа риска
1.5.3. Анализ методик финансовой устойчивости
1.6. Методы аналитического, имитационного и статистического моделирования процессов управления
1.6.1. Декомпозиционные подходы к моделированию сложных технических систем
1.6.2. Имитационные и гибридные модели
1.6.3. Статистические методы ситуационного анализа
1.7. Методы и модели теории принятия решений
1.7.1. Основные положения теории выбора
1.7.2. Методы экспертного оценивания

1.7.3. Многокритериальная оптимизация и процедуры принятия решений
Выводы по главе
2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ СОЗДАНИЯ ОТКРЫТОЙ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1. Декомпозиция и параметризация приложений гибридной системы
2.1.1. Параметризация исполняемого приложения
2.1.2. Методика сборки и структуризации приложений
2.1.3. Формальные операции создания структуры приложений
2.2. Схемы описаний элементарного приложения, структуры и сценария
2.2.1. Формализованное описание элементарного приложения
2.2.2. Перераспределение функций между инвариантной и предметной составляющей
2.3. Синхронизация процессов и согласование элементарных приложений по данным
2.3.1. Инвариантная составляющая имитационных процессов и реализации сценария
2.3.2. Формальные определения сцепленности процессов
2.4. Методика автоматизации модельных экспериментов
2.5. Классификация пользователей и функциональных приложений
гибридной среды
Выводы по главе
3. МЕТОДИКА ОРГАНИЗАЦИИ И АНАЛИЗА УПРАВЛЯЕМОГО ИМИТАЦИОННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
3.1. Характер выходных процессов имитации
3.1.1. Экспериментальный анализ авто ковариационной функции
3.1.2. Разработка аналитической модели автоковариационной функции
3.1.3. Дисперсия среднеинтегральной оценки
3.1.4. Тренды переходных режимов имитационных процессов
3.2. Анализ точности среднеинтегральных характеристик нестационарных процессов
3.2.1. Модель гауссовского условно нестационарного процесса
3.2.2. Характеристики среднеинтегральной оценки
3.2.3. Влияние сброса начального периода моделирования
3.2.4. Критерий вероятности принадлежности оценки заданному
интервалу
3.3. Формализованное описание управляемой имитационной модели

3.3.1. Принципы построения управляемой модели
3.3.2. Алгоритм управляемого имитационного процесса
3.3.3. Рекуррентный анализ сходимости алгоритма управления
3.3.4. Анализ поведения алгоритма при постоянной длине шага
3.3.5. Анализ поведения алгоритма при переменной длине шага
3.4. Исследование сходимости управляемого имитационного процесса
3.4.1. Оценка градиента на переходном периоде
3.4.2. Эффективность восстановления состояния
3.4.3. Выбор длительности интервала управления
3.5. Включение имитационной модели во вложенный уровень
3.5.1. Построение процедуры рекуррентного оценивания
3.5.2. Анализ сходимости процедуры Роббинса-Монро
Выводы по главе
4. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИЙ ФОРМИРОВАНИЯ МЕТОДИК АНАЛИЗА, ИНВАРИАНТНЫХ К ПРЕДМЕТНЫМ ОБЛАСТЯМ В ГИБРИДНОЙ СППР
4.1. Методики анализа финансовой устойчивости и кластеризации предприятий промышленности и транспортного комплекса
4.1.1. Сценарий автоматизации экспериментов по качеству моделей прогнозирования и кластеризации
4.1.2. Элементарные приложения процедур прогнозирования и кластеризации
4.1.3. Апробация методик финансовой устойчивости, прогнозирования и
кластеризации
4.2. Методика анализа характеристик грунта и взаимодействия колесных машин
4.2.1. Сценарий автоматизации экспериментов по оценке характеристик грунта и функционирования технологических машин
4.2.2. Элементарные приложения системы анализа характеристик многоколесных машин
4.2.3. Результаты экспериментов по анализу взаимодействия многоколесных машин с грунтом слабой несущей способности
4.3. Методика анализа эффективности методов и моделей
тестового контроля
4.3.1. Сценарий методики анализа эффективности методов и моделей тестового контроля

Распределение вероятности зон риска

Зона
і,о С
катастрофического
риска

ИС ДПР

Рис. 1.2.
Точка 3 соответствует величине потерь, равных расчетной выручке. Точки 2 и 3 определяют границы зоны критического риска. Точка 4 характеризуется потерями, равными имущественному состоянию (ИС) предпринимателя, вероятность которых равна 5ет. Между точками 3 и 4 находится зона катастрофического риска. Вероятности определенных уровней потерь являются показателями, позволяющими оценить ожидаемый риск и его приемлемость, поэтому построенная кривая называется кривой риска.
1.5.3. Анализ методик финансовой устойчивости
Проведен анализ методов оценки финансового состояния, которые дают возможность не только констатировать улучшение или ухудшение положения организации, но и измерить вероятность ее банкротства. Для расчета показателей финансового состояния организации используются данные бухгалтерского баланса годовой бухгалтерской отчетности (Методика Семеновой О.П. «Налоговый вестник» № 4 апрель 2003г.). Традиционно применяются следующие коэффициенты:
а) коэффициент абсолютной ликвидности (Кабс. ликв.).