Модель информационной системы управления транспортно-логистическим процессом на морском транспорте с применением нечетких нейросетевых технологий

• Автор: Левченко, Наталья Георгиевна
• Шифр специальности: 05.22.19
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Владивосток
• Количество страниц: 181 с. : ил.

Оглавление
Введение
Глава 1. Анализ информационной системы управления транспортнологистическим процессом в целях построения модели на базе нечетких нейросетевых технологий
1.1. Обоснование необходимости применения интеллектуальных транспортных систем
1.2. Структура информационной системы транспортно-логистического процесса
1.3. Особенности имитационного моделирования транспортно-логистического процесса на базе нечетких нейросетевых технологий
Выводы по главе
Г лава 2. Нейросетевые технологии в построении модели информационной системы управления транспортным процессом
2.1. Основные характеристики нейронных сетей, необходимые в построении сложной динамической многофакторной модели транспортного процесса
2.2. Использование математического аппарата нечеткой логики для решения проблемы неопределенности входных/выходных данных в построении модели транспортно-логистического процесса
2.3. Обоснование применения нейронных нечетких сетей в построении модели транспортно-логистического процесса
Выводы по главе
ГлаваЗ. Разработка модели информационной системы управления транспортнологистическим процессом
3.1. Разработка алгоритма процесса управления транспортно-логистическим процессом

3.2. Разработка нечеткой нейросетевой модели информационной системы управления транспортно-логистическим процессом
3.3. Проверка адекватности и верификация построенной модели
Выводы по главе
Глава 4. Факторный анализ и параметрическая оптимизация построенной модели информационной системы управления транспортно-логистическим процессом с использованием классических критериев и на базе генетического алгоритма
4.1. Факторный анализ транспортно-логистического процесса на базе построенной нечеткой нейросетевой модели
4.2. Разработка алгоритма оптимизации информационной системы управления транспортно-логистическим процессом
4.3. Оценка результатов параметрической оптимизации транспортнологистического процесса
Выводы по главе
Заключение
Список сокращений и условных обозначений
Список литературы:
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение
Приложение

Введение
Актуальность темы исследования. Для принятия стратегических и оперативных управленческих решений как на уровне транспортной отрасли в делом, так и на уровне отдельного транспортного предприятия важна полная, достоверная и своевременная информация, необходимая для анализа и оценки их текущего состояния, прогнозирования и планирования дальнейшей работы. Также необходимы инструменты сбора и аналитической обработки этой информации, то есть необходима информационная система управления (ИСУ).
Повышение эффективности информационной системы управления предприятием является одним из важнейших вопросов производственного менеджмента. Актуален этот вопрос и для транспортной отрасли в целом, в т.ч. и при осуществлении перевозок морем.
Важным доказательством необходимости разработки и внедрения такой информационной системы является также возможность формирования стратегии развития предприятия с помощью информационного моделирования.
В современных условиях руководящим работникам или лицам, принимающим решения (ЛПР), необходим мощный интеллектуальный инструмент для переработки данных из информационных систем и выдачи адресного анализа - вариантов возможных управленческих решений и полномочий для разных ЛПР. Наличие комплексной информационной модели процесса, включающей описание бизнес-процессов, информационных потоков и их параметров, учитывающей внутреннюю структуру и внешнюю среду, значительно облегчает процесс управления.
Специфика транспортно-логистической отрасли такова, что для осуществления эффективного управления предприятием, занимающимся организацией перевозок, существующих информационных систем уже недостаточно. Настала необходимость использования имитационного моделирования на основе систем искусственного интеллекта, которые сочетают в

переговоры о его аренде, фрахтовании тоннажа справедливо считаются наиболее сложными этапами, где с одной стороны требуется высший профессионализм участников, а с другой - отсутствует гарантия успеха, поскольку приходится сталкиваться со стихией фрахтового рынка, подчиняющегося своим внутренним законам. Вышеперечисленные задачи - это задачи анализа, планирования и выработки экономических решений в условиях неопределенности, а также неполноты и нечеткости исходной информации. Эти задачи относятся к плохо формализованным задачам, и они не могут быть решены с помощью классических детерминированных методов.
5. Использование средств имитационного моделирования обеспечат руководству предприятия возможность правильно оценить имеющиеся преимущества и недостатки, отыскать источники потенциала и направления усовершенствования в условиях неопределенности. Они помогут сократить время настройки ИСУ под новые или специфические задачи, а также найти, визуализировать и зафиксировать в готовом для последующего развертывания варианты реализации ИСУ, каждый из которых может быть выбран при переходе на очередную ступень развития предприятия. Конечная цель моделирования -принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результатов моделирования.
6. Проведение эксперимента на имитационной модели требует сложной математической и информационной поддержки процесса системного моделирования, связанного с вычислительными процедурами, планированием эксперимента, оптимизацией, организацией работы с большими объемами данных в процедурах принятия решений. В этом случае обосновано и конструктивно применение нейросетевого подхода как одного из приемов искусственного интеллекта.