Автоматизация управления и комплексного использования человеческих и структурных ресурсов наукоемких производств

• Автор: Анкудинов, Иван Георгиевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 298 с.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Глава 1. Проблема и задачи автоматизации комплексного использования интеллектуальных ресурсов наукоемких производств

1.1. Проблема управления интеллектуальными ресурсами наукоемких’производств

1.2. Классификация интеллектуальных ресурсов

1.3. Знания как основа интеллектуальных ресурсов наукоемких производств

1.4. Проблемы управления человеческими ресурсами наукоемких производств

1.5. Проблемы управления структурными ресурсами наукоемких производств

1.6. Проблема комплексного управления интеллектуальными ресурсами наукоемких производств

1.7. Выбор цели и постановка задач исследования

Выводы по главе
Глава 2. Концепция, модели и алгоритмы автоматизации использования интеллектуальных ресурсов персонала в проектах наукоемких производств
2.1. Задачи управления человеческими интеллектуальными ресурсами
2.2. Подход к управлению человеческими интеллектуальными ресурсами на основе учета компетенций работников
2.3. Определение параметров оптимизационных задач управления человеческими ресурсами
2.4. Оптимизационная задача закрепления функций за исполнителями
2.5. Оценка эффективности оптимизации закрепления функций за исполнителями
2.6. Варианты оптимизационной задачи закрепления функций за исполнителями
2.7. Концепция автоматизации использования интеллектуальных ресурсов персонала

Выводы по главе
Глава 3. Автоматизация производственного тестирования персонала
3.1. Задачи и принципы генерации тестов
3.2. Табличный метод и варьирование параметров задачи
3.3. Варьирование составов известных и неизвестных параметров 82 на основе теории матроидов
3.4. Варьирование обозначений и математических формулировок
3.5. Варьирование текста задания
Выводы по главе
Глава 4. Модели и алгоритмы формализации отношения
предпочтения в задачах многокритериального выбора
4.1. Проблема многокритериального выбора
4.2. Принцип многокритериальной оптимальности и обоснование 97 требований к функции свертки
4.3. Нормирование показателей и функции свертки
4.4. Взвешенное степенное среднее в качестве функции свертки
4.5. Экспертная оценка параметров функции свертки в форме 112 взвешенного степенного среднего
Выводы по главе
Глава 5. Модели формализации знаний в задачах структурного
синтеза
5.1. Модели представления знаний в задачах структурного синтеза
5.2. Особенности морфотопологического подхода к синтезу 128 потоковых схем проектных и управленческих решений
5.3. Определение основных понятий морфотопологического 131 подхода к синтезу потоковых схем
5.4. Построение морфотопологического описания множества 134 функциональных схем
5.5. Логическая программа генерации вариантов потоковых схем
5.6. Формальные грамматики, порождающие варианты 144 функциональных схем
5.7. Синтез принципиальных схем на наборе морфологических 146 таблиц
Выводы по главе

Глава 6. Группирование вариантов и формирование сингулярного пространства поиска в задачах структурного синтеза
6.1. Подходы к сокращению перебора при поиске решений
6.2. Кластеризация множества альтернативных вариантов
6.3. Факторизация как иерархическая многоаспектная классификация
6.4. Алгебра и язык описания множества функциональных схем
6.5. Сингулярная грамматика, порождающая варианты потоковых схем
6.6. Построение сингулярной формы множества принципиальных схем на основе базиса F
6.7. Построение функциональных и принципиальных схем на основе базиса Fee
6.8. Преобразование несингулярного представления пространства поиска в сингулярную форму
Выводы по главе
Глава 7. Решение задач структурно-параметрического синтеза в сингулярном и несингулярном морфологическом пространстве
7.1. Особенности решения задач структурно-параметрического синтеза в сингулярном и несингулярном пространстве поиска
7.2. Алгоритм градиентного поиска в сингулярном пространстве
7.3. Алгоритм релаксационного поиска в сингулярном пространстве
7.4. Линейная целевая функция и линейные ограничения для аддитивных показателей
7.5. Нелинейная целевая функция и линейные ограничения для аддитивных показателей
7.6. Решение оптимизационных задач в несингулярном пространстве поиска
Выводы по главе
Глава 8. Концептуальная схема и оптимизационная модель комплексного управления интеллектуальными ресурсами разработки и производства наукоемкой продукции
8.1. Концептуальная схема управления интеллектуальными ресурсами

программы для оптимального решения задач структурно-параметрического синтеза.
Для исследования бизнес-процессов целесообразно использовать аппарат представленный, например, в [52, 68, 69, 74, 85, 95, 103, 107, 116, 119, 134]. Для моделирования бизнес-процессов разработан целый ряд языков и технологий, ориентированных на различные отрасли. Рассмотрим унифицированный язык моделирования UML (Unified Modeling Language) [И15]. Этот язык разработан в рамках общей концепции объектно-ориентированного анализа и проектирования (ООАП), которая пришла на смену процедурной или алгоритмической организации структуры программного кода.
Язык UML позволяет описывать для целей реинжиниринга структуру различных объектов, в том числе структурные схемы, отражающие потоки энергии, вещества и информации. Однако решение “творческой” задачи порождения структурной схемы объекта относится к области структурнопараметрического синтеза.
Существующие автоматизированные системы управления проектами, например, Microsoft Project 2007 [55], поддерживают широкий набор функций сетевого планирования и управления. Однако эти системы не решают “творческую” задачу порождения структуры бизнес-процессов (состава и взаимосвязей работ наукоемкого проекта).
Из сказанного следует ключевая роль методов оптимального структурнопараметрического синтеза, рассматриваемых как метасредства (в составе ИМС) эффективного использования всех видов корпоративных структурных ресурсов.
Проблема структурно-параметрического синтеза. Состояние проблематики структурно-параметрического синтеза к началу XXI века можно характеризовать следующим образом. С одной стороны, сложилось направление структурно-параметрического синтеза, основанное на математическом аппарате целочисленного программирования [25, 26, 49, 50,