Математические модели и интеллектуальные информационные технологии для повышения эффективности организации производства

• Автор: Лялин, Вадим Евгеньевич
• Шифр специальности: 05.02.22, 08.00.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 386 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Условные обозначения

Введение
1. Принципы системного экономикоматематического моделирования и оптимизации показателей хозяйственной деятельности

предприятия.

1.1. Структура машиностроительного предприятия

1.2. Оптимизация производственной программы предприятия

1.3. Анализ задач математического программирования, используе

мых для оптимизации производственнохозяйственной деятельности предприятия

1.4. Допущения, ограничения и основные экономические показатели ППП.

1.5. Оптимизация по одному экономическому показателю при оперативном управлении производством на предприятии
1.6. Многокритериальные математические модели ППП предприятия
1.7. Информационная система предприятия для построения ППП .
1.8. Полученные результаты и выводы.
2. Модели и интеллектуальные технологии для оптимального
управления долгосрочным развитием предприятия.
2.1. Описание основных проблем российских корпораций и промышленных компаний
2.2. Институциональное и ситуационное управление в организационных системах
2.3. Стратегическое динамическое планирование.
2.4. Выбор критериев оптимизации, входящих в интеллектуальную
систему
2.5. Построение целевой функции
2.6. Общая процедура построения целевой функции. Элементы многокритериальной теории полезности
2.7. Определение структуры целевой функции при долгосрочном планировании
2.8. Общая итерационная процедура стратегического планирования .
2.9. Практическое использование интеллектуальной системы управления долгосрочным развитием предприятий Удмуртской Республики .
2 Полученные результаты и выводы.
Оценка влияния развитии информационнокоммуникационных технологий на показатели развития промышленных предприятий в РФ и методика долгосрочного прогнозирования темпов их внедрения .
3.1. Оценка влияния развития информационнокоммуникационных технологий на темпы развития экономики России
3.2. Методика долгосрочного прогнозирования темпов внедрения информационнокоммуникационных технологий
3.3. Стохастические связи между случайными величинами при решении задачи обоснованного прогноза
3.4. Телекоммуникационные системы как объект диффузии инноваций
3.5. Глобальное решение уравнения диффузии.
3.6. Логистическая функция адекватная аппроксимирующая функция линии условной регрессии средств телекоммуникаций во времени
3.7. Прогноз оптимального темпа роста рынка средств телекоммуникаций РФ в перспективе до года
3.8. Оценка точности прогноза динамики инноваций.
3.8.1. Математическая модель.
3.8.2. Среднее и дисперсия отклонений реальной динамики инноваций от прогнозируемой.
3.8.3. Оценки распределения отклонений реальной динамики инноваций от прогнозируемой.
3.8.4. Асимптотика распределения отклонений реальной динамики инноваций от прогнозируемой
3.9. Исследование общности методики долгосрочного прогнозирования на примере стратегического маркетинга рынка Интернет
на сети связи РФ.
3.9.1. Особенности рынка Интернет России.
3.9.2. Определение оптимальных темпов развития рынка
Интернет при помощи разработанной методики долгосрочного прогнозирования .
3 Полученные результаты и выводы.
4. Применение математической теории интеллектуальных систем
для нормирования в машиностроении
4.1. Методы нормирования в машиностроении
4.2. Метод классификации, основанный на деревьях решений
4.3. Система нечеткого вывода на основе деревьев решений.
4.3.1. Метод построения нечетких деревьев решений
4.3.2. Результаты численного эксперимента тестирования
метода нечетких деревьев решений
4.3.3. Добавление экспертных правил
4.4. Сжатие входной информации.
4.5. Расчет трудозатрат с применением информационной системы на
основе нечетких деревьев решений.
4.5.1. База данных.
4.5.2. Предварительная обработка входных данных
4.5.3. Построение дерева базы правил.
4.6. Программные средства для разработки систем нечеткой логики .
4.7. Интеллектуальная технология получения технических характе
ристик деталей путем распознавания их конструкторских чертежей
4.8. Полученные результаты и выводы
5. Методика формализации управленческих решений в области ценообразования на основании результатов нечеткой кластеризации
5.1. Анализ механизма контрактации.
5.2. Концепция риска взаимодействия контрагентов в рамках контрактации .
5.3. Анализ методологии обработки экономических данных
5.4. Модель кластеризации контрагентов
5.5. Механизм динамической корректировки
5.6. Принятие управленческих решений в области ценообразования .
5.7. Полученные результаты и выводы.
6. Развитие методов оптимизации, применяемых для обучения интеллектуальных систем
6.1. Полиэкстремальность целевых функций при обучении интеллектуальных систем.
6.2. Генетический алгоритм вещественного кодирования для решения полиэкстремальных задач
6.3. Тестирование генетического алгоритма с вещественным кодированием и новыми операторами скрещивания
6.4. Дополнительное обучение нечеткой системы прогноза трудозатрат генетическим алгоритмом с вещественным кодированием .
6.5. Полученные результаты и выводы.
Заключение
Литература


Оптимальное планирование и управление сложным комплексом производства непрерывного типа в основном сложилось как направление научной деятельности в начале второй половины х годов. Работы последних лет, как правило, ориентированы на детализацию и практическую реализацию основных положений этого направления. В работе 1 рассмотрена модель предприятия машиностроительной промышленности, имеющего сложную производственную программу. Подробно описаны все подразделения предприятия, связи между ними. Получены практические результаты, основанные на реальных данных динамика рентабельности фондов, реально возможный объем производства изделий и др. Под задачей оптимального текущего планирования понимается расчет оптимальной ППП. Решение задачи зависит от ряда факторов, определяемых как структурой и характеристиками производства, так и ограничениями, поступающими от пользователя 5. Основным из этих факторов являются технологическая схема предприятия, соотношения потоков сырья и готовой продукции, энергозатраты, производственная мощность подразделений предприятия и допустимая степень ее использования, заказ, ограничения на ресурсы сырья и энергии лимиты. Одной из основных задач, возникающих при создании АСУП, является разработка принципов функционирования подсистемы оптимального планирования и управления основным производством. Указанной проблеме уделяется большое внимание в работе . Автор Доля рассматривает структуру и линейную модель промышленного объекта с непрерывным характером производства на примере предприятия нефтеперерабатывающей, нефтехимической и химической промышленности. Предлагается алгоритм оптимального основного производства, в котором исходная задача разбивается на ряд задач линейного программирования небольшой размерности. Это позволяет осуществить производственный анализ и использовать промежуточные результаты. Автором Базилевичем в работе поставлена и решена задача нахождения оптимальной ППП на основе статистических данных о работе сталефасонолитейного цеха. В работе рассмотрены производственные связи между участками цеха с целью получения максимального комплексного отпуска отливок. В работах ,,,,,7,4 авторами также предложены различные модели предприятий, с учетом их производственных характеристик. Модели управления производственными системами отличаются высокой сложностью. Их большая размерность связана с необходимостью получения оптимального плана в натуральных показателях конкретной номенклатуры изделий для коротких плановых периодов. Основой оперативного планирования производства является система оперативноплановых расчетов. Приведенные в работе математические модели межцехового оперативного планирования учитывают цикл изготовления и имеющиеся остатки деталей и узлов. В работе проведены исследования по решению задачи определения оптимальных интервалов времени между последовательными наладками оборудования при изготовлении подшипников. В работе рассмотрен анализ результатов решения задачи оптимального планирования при различных локальных критериях максимуме чистой прибыли и максимуме товарной продукции и минимуме затрат. В век информатики практически любая серьезная задача характеризуется больше, чем одним критерием. Руководители в значительно большей степени, чем раньше ощущают необходимость оценивать альтернативные решения с точки зрения нескольких критериев. В качестве основного критерия эффективности при выработке оптимальной ППП обычно выбираются конечные результаты производства, например, в качестве экономических критериев принимают минимальную себестоимость, максимальный размер прибыли, а в качестве техникоэкономического критерия максимальную производительность труда. Методы принятия решений, основанные на признании наличия многих частных критериев, образуют одно из направлений теории принятия решений так называемое многокритериальные методы принятия решений. Большинство этих методов основываются на представлении о существовании лица, принимающего решения ЛПР, т. Существуют различные способы вовлечения ЛПР в процесс принятия решений, на основе которых строятся различные многокритериальные методы принятия решений.