Оптимизация и стохастическое моделирование адаптивной системы управления предприятием

• Автор: Покровская, Наталия Васильевна
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 138 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ФИРМОЙ

1.1. Постановка общей проблемы управления фирмой

1.2. Анализ внешней и внутренней среды предприятия

1.3. Стратегическое, тактическое и оперативное управление фирмой

1.4. Экономикоматематические модели управления фирмой

1.4.1. Классификация детерминированных оптимизационных производственных моделей

1.4.2. Классификация стохастических моделей и их роль в процессе управления современной фирмой

1.4.3. Классификация моделей искусственного интеллекта

1.5. Активные интеллектуальные системы альтернативный подход к обеспечению адаптации фирмы

1.5.1. Обзор эволюции систем управления фирмой

1.5.2. Постановка проблемы разработки активной интеллектуальной системы управления фирмой
1.6 Цели и задачи исследования
2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ФИРМЫ В СЛУЧАЙНОЙ СРЕДЕ
2.1. Декомпозиция предметной области менеджмента
2.2. Особенности двухэтапных задач со стратегическими связями при разработке системы стохастических моделей управления фирмой
2.3. Разработка интегрированной стохастической маркетинговой модели управления фирмой
2.3.1. Классификация информации при построении интегрированной стохастической модели
2.3.2. Основные принципы построения модели и роль стратегических
связей в маркетинге
2.3.3. Идентификация переменных и условные обозначения
2.3.4. Математическая постановка задачи
2.3.5. Разработка вспомогательных имитационных моделей генерации случайной системной ситуации
2.3.6. Рекомендации по разработке метода решения стохастических двухэтапных задач со стратегическими связями
2.4. Разработка стохастической модели анализа инвестиционных
проектов
2.4.1. Принципы построения и идентификация переменных
2.4.2. Имитационное моделирование случайной системной ситуации
2.4.3. Коэффициенты оценки эффективности стохастических инвестиционных проектов
Выводы второй главы
3. РАЗРАБОТКА ДЕКОМПОЗИЦИОННОГО МЕТОДА РЕШЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ДВУХЭТАПНЫХ ЗАДАЧ
3.1. Декомпозиция задачи и алгоритм декомпозиционного метода для конечного пространства состояний
3.2. Эквивалентность и нахождение приближенного решения
3.3. Разработка декомпозиционного метода для непрерывного пространства состояний
3.4. Эффективность декомпозиционного метода
3.4.1. Оценка погрешности непрямого декомпозиционного метода для конечного пространства состояний
3.4.2. Распараллеливание декомпозиционного метода для конечного пространства состояний
3.5. Схема распараллеливания декомпозиционного метода
Выводы третьей главы
4. РАЗРАБОТКА АКТИВНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ФИРМОЙ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗНАНИЙ
4.1. Структура активной интеллектуальной системы управления
4.2. Функции и алгоритм работы активной системы управления
4.3 Разработка методов представления знаний в объектно
ориентированной базе данных
Выводы четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Основные результаты диссертации опубликованы в научных работах, в том числе 1 в издании, рекомендованном ВАК РФ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат постановка двухэтапной задачи стохастического программирования 1 и описание агрегированных показателей, характеризующих динамику развития и различные характеристики социальноэкономической системы 3. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 1 наименования и приложения. Работа изложена на 8 страницах и содержит рисунка, таблиц. Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту, определена их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы. Первая глава посвящена системному анализу существующих подходов и методов управления современным предприятием. Рассмотрены стратегическое, тактическое и оперативное управление, проведена классификация детерминированных и стохастических оптимизационных производственных моделей. Представляется целесообразным разработка адекватной системы управления фирмой, сочетающей в себе несколько уровней ЭС с вспомогательными средствами стохастического экономикоматематического моделирования, объектноориентированными базами данных, средствами связи и инструментальными средствами. НАС, осуществляющую управление фирмой на разных уровнях решения задач. Обоснована необходимость конструирования в рамках НАС несколько уровней баз знаний, осуществляющих отслеживание и идентификацию первичного вектора, анализ сложившегося вектора и выявление необходимости изменения, выявления вектора возможных альтернатив и адаптации фирмы, а также осуществляющих запоминание реакции фирмы на введенное действие. Выяснено, что для получения адекватного решения необходимо учитывать полное пространство состояний, что вызывает увеличение размерности данной модели. Существующие методы решения стохастических задач могут быть использованы лишь для решения задач малой размерности, которые не позволяют адекватно описывать реальные процессы в моделируемой системе. Поэтому представляется целесообразным развитие методов решения стохастических двухэтапных задач со стратегическими связями большой размерности, используя их специфическую структуру связи стратегических и тактических решений. Так, многие задачи стохастического программирования можно с заданной точностью заменить некоторыми детерминированными задачами и формально воспользоваться методами их решения. В работе предложено применение новых вариантов метода решения стохастических линейных двухэтапных задач со стратегическими связями, что позволит избежать основного недостатка получаемых моделей и будет являться альтернативным методом решения подобного класса задач. В третьей главе рассматривается разработка декомпозиционного метода решения стохастических двухэтапных задач со стратегическими связями. Декомпозиционные методы решения детерминированных задач применялись довольно широко и представляют собой разработанные и исследованные методы, которые используют идею декомпозиции, заключающуюся в расчленении большой задачи на ряд подзадач меньшей размерности. Представляется целесообразным обобщение декомпозиционного метода для возможности нахождения решения при непрерывном пространстве состояний, а также организации параллельных вычислений, что позволит значительно повысить эффективность решения. Четвертая глава посвящена разработке алгоритмического обеспечения комплекса поддержки принятия управленческих решений на основе использования знаний. Если сравнивать разработанную интеллектуальную систему управления с созданными экспертными системами, которые также основаны на знаниях, то можно сказать, что понятие интеллектуальной системы шире экспертных систем. Основное отличие от существующих экспертных систем заключается в автоматизации процесса анализа результата и накопления знаний.