Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Відповідальний за випуск В.І. Литвиненко
Підписано до друку 10.11.98. Формат 60х90/16.
Папір офсетний. Умовн. друк. аркушів 1,00.
Тираж 100 прим. Замовлення №375.
Надруковано у видавництві ХДТУ,
, м.Херсон, Бериславське шосе, 24.
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ
ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
КИБАЛКО ІГОР ІВАНОВИЧ
УДК 519.816
МОДЕЛІ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
В УПРАВЛІННІ ВИРОБНИЦТВОМ
НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН
05.13.06 - Автоматизовані системи управління
та прогресивні інформаційні технології
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
ХЕРСОН - 1999
Дисертацією є рукопис.
Роботу виконано на кафедрі програмного забезпечення ЕОМ Херсонського державного технічного університету.
Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, Ходаков Віктор Єгорович, ХДТУ, завідуючий кафедрою програмного забезпечення ЕОМ
Науковий консультант: кандидат технічних наук, доцент, Рогальський Франц Борисович, ХДТУ, проректор з навчально-методичної роботи
Офіційні опоненти:
Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, Ходаков Віктор Єгорович, ХДТУ, завідуючий кафедрою програмного забезпечення ЕОМ
Науковий консультант: кандидат технічних наук, доцент, Рогальський Франц Борисович, ХДТУ, проректор з навчально-методичної роботи
Офіційні опоненти:
Провідна установа:
Харківський державний технічний університет радіоелектроніки
Захист відбудеться “ ” 1999 р. о годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К67.052.01 у Херсонському державному технічному університеті за адресою: Україна, 325008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24, корп.3, ауд. 320.
З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Херсонського державного технічного університету за адресою: Україна, 325008, м.Херсон, Бериславське шосе, 24.
Автореферат розісланий “ ” 1999р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради Костін В.О.
1
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Для сучасного рівня розвитку систем управління підприємствами характерним є те, що більшість задач управління та планування вирішується в умовах невизначеності, неточності й недостатності інформації про процеси й умови функціонування виробництва, про вплив зовнішнього середовища. При плануванні, управлінні й прийнятті рішень необхідно враховувати не тільки невизначеність характеристик виробничих систем, але й невизначеність впливу зовнішнього середовища, недостатність, неточність інформації, її динамічність та багато інших параметрів. Все це становить елемент невизначеності у відношенні до планування й прийняття рішень. При розробці моделей та алгоритмів, інформаційних технологій необхідно враховувати всі ці чинники й розглядати роботу виробничих систем в умовах невизначеності.
Існує великий розрив між значними обсягами доступної інформації, що виробляється системами управління, й реальними можливостями по їх сприйняттю та обробці при плануванні й у процесах прийняття рішень в управлінні виробництвом. Ці проблеми ставлять задачу розробки нових методів, моделей, алгоритмів і програм для систем підтримки прийняття рішень (СППР).
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження проводилися відповідно до державних науково-технічних програм 6.2.2 - Перспективні інформаційні технології та системи; 6.2.1 - Інтелектуалізація процесів прийняття рішень, а також планів по Міністерствам освіти, економіки України по Херсонському державному технічному університету.
Мета та задачі дослідження. Метою даної роботи є підвищення ефективності та якості підтримки прийняття рішень в управлінні виробничими системами за умов невизначеності шляхом створення інтелектуалізованої системи підтримки прийняття рішень, що заснована на розробці та використанні моделей прийняття рішень.
Основною задачею дослідження є розробка системи прийняття рішень в управлінні виробництвом (СПРУВ) для реалізації СППР у
В процессе реализации результатов исследований разработан пакет прикладных программ, реализующий разработанные модели и алгоритмы принятия решений в управлении производством.
В работе приведены модели, методы, механизмы и алгоритмы, позволяющие повысить эффективность принятия решений при управлении производственными системами, в частности, при календарном планировании. Практическое применение результаты работы нашли в виде пакетов прикладных программ подсистем поддержки принятия решений.
Ключевые слова: управление, неопределенность, нечеткость, система поддержки принятия решений, многокритериальность, лицо, принимающее решение, система производства.
SUMMARY
Kybalko I.I. Models of decision support systems in production management based of theories of indistinct sets. - Manuscript.
A thesis on competition of the candidate degree in technical sciences on a speciality 05.13.06 - automated control systems and progressive information technologies. Kherson State Technical University, Kherson, 1998.
The mathematical models, algorithms and programs for efficiency and quality rise of the decision making support in industrial systems in conditions of uncertainty are offered and developed. The basis of the decision support system is models of a bag type that extended by using a theory of indistinct sets and a relaxation mechanism.
The operation production features in conditions of uncertainty are investigated, the major factors applications reducing efficiency of existing decision making support models are defined.
The model of a bag-relaxational type for decision making support is developed. The known models and algorithms of problem solving of the given class are advanced already.
The methods of an efficiency and quality evaluation of DSS constructed based on SDMPM are represented.
Keywords: controlling, uncertainty, illegibility, decision support system, multicriteriation, the person which adopt the decision, system of production.
3
учбово-методичного й організаційно-методичного характеру в Херсонському державному технічному університеті.
Теоретичні та практичні результати дисертаційної роботи використовувалися також при виконанні на кафедрі програмного забезпечення ЕОМ Херсонського державного технічного університету ряду госпдоговірних науково-дослідних робіт (реєстраційні номери 36/92, 39/92).
Наукові положення, висновки та рекомендації дисертаційної роботи використані в навчальному процесі при підготовці ряду курсів для студентів спеціальності 7.080403 "Програмне забезпечення автоматизованих систем".
Особистий внесок здобувача. Всі положення, що виносяться на захист, належать особисто автору. З робіт, виконаних у співавторстві, на захист винесено тільки матеріал, що належить автору.
Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на II національній науковій конференції "Інформатика: теорія, технологія, техніка - ІТТТ-95", Одеса, 1995; міжнародній конференції "Создание, интеграция, использование информационных ресурсов инновационного развития", Київ, 1997; IV міжнародній науково-практичній конференції "Информационные ресурсы: создание, интеграция и использование", Гута, 1997; на семінарах наукової ради АН України з проблем "Кібернетика", "Прикладні проблеми інформатики", Херсон, 1995-1998рр.; міжнародній конференції по математичному моделюванню "Математичні моделі та сучасні інформаційні технології ", Київ, 1998.
Публікації. Результати виконаної роботи відображені у 12 друкованих працях.
Структура й обсяг роботи. Робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновку, переліку літератури з 221 найменування та додатків. Основний зміст роботи викладено на 151 сторінці, робота містить 20 рисунків та 3 таблиці.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обгрунтована актуальність теми й необхідність розробки моделей систем підтримки прийняття рішень в управлінні виробництвом в умовах невизначеності, показані наукова новизна та практична цінність роботи, викладені основні отримані результати.
16
//Информационные ресурсы: технологии, коммуникации. - Херсон. - 1997. - С.81-85.
АНОТАЦІЯ
Кибалко І.І. Моделі систем підтримки прийняття рішень в управлінні виробництвом на основі теорії нечітких множин. - Рукопис.
Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидата технічних наук за фахом 05.13.06 - автоматизовані системи управління і прогресивні інформаційні технології. Херсонський державний технічний університет, Херсон, 1998.
Запропоновані й розроблені математичні моделі, методи та алгоритми для підвищення ефективності та якості підтримки прийняття рішень у виробничих системах за умов невизначеності шляхом створення системи підтримки прийняття рішень на основі моделей рюкзачного типу розширених математичним апаратом теорії нечітких множин.
Досліджено особливості функціонування виробництва в умовах невизначеності, визначені основні чинники, що знижують ефективність застосування існуючих моделей підтримки прийняття рішень.
Розроблено модель рюкзачно-релаксаційного типу для підтримки прийняття рішень, у якій використані й удосконалені вже відомі моделі й алгоритми рішення задач даного класу. Подано методи оцінки ефективності та якості СППР, побудованої на основі СПРУВ.
Ключові слова: управління, невизначеність, нечіткість, система підтримки прийняття рішень, багатокритерійність, особа, що приймає рішення, система виробництва.
5
нечіткості, неповноти, тому необхідно використовувати систему, що враховує всі сторони невизначеності інформації в процесі прийняття рішень.
Запропоновано концепцію системи прийняття рішень в управлінні виробництвом (СПРУВ). СППР є функціональним блоком, що безпосередньо реалізує взаємодію з ОПР, а СПРУВ, відповідно до запропонованої концепції, є допоміжним компонентом, що складається з засобів моделювання прийняття рішень, та контролює процес функціонування СППР. Обрана структура дозволяє СПРУВ виробити та запропонувати ОПР декілька альтернативних рішень й вказати на найбільш оптимальне (з її точки зору) рішення. Таким чином, СПРУВ є системою, що забезпечує підтримку прийняття рішень.
Використання концепції СПРУВ при розробці засобів управління виробничими процесами дозволяє підвищити показники якості й ефективності СППР за рахунок використання моделі рюкзачно-релаксаційного типу з застосуванням апарату нечітких множин.
Визначено, що процедури пошуку рішень СПРУВ повинні враховувати неточність та неповноту інформації, пов'язаної з процесами управління, що потребує наявності в системі засобів моделювання нечіткої та неточної інформації, що можуть бути створені з використанням математичного апарата теорії нечітких множин і теорії прийняття рішень. Для організації функціонування системи необхідна також наявність механізмів самонавчання на основі аналізу та контролю прийнятих рішень, що можуть бути реалізовані за допомогою існуючих методів штучного інтелекту.
У другому розділі викладені результати досліджень, пов'язаних із вирішенням поставленої задачі - розробкою моделей систем підтримки прийняття рішень в управлінні виробництвом на основі теорії нечітких множин, використовуваних у СППР для поліпшення ефективності та якості управління виробничими системами.
Розроблено моделі рюкзачно-релаксаційного типу, механізми використання моделей в умовах невизначеності та формування моделей нечіткого вибору альтернатив. Розроблено алгоритми розв'язання поставлених задач. Наведено загальні принципи інтервальної арифметики, що використовується для програмної реалізації розробленої моделі рюкзачно-релаксаційного типу.
14
рюкзачного типу за умови її розширення математичним апаратом, який дозволяє враховувати динаміку процесу управління, невизначеність та суперечливість інформації.
7
переваг ОПР може бути побудоване бінарне відношення переваги/байдужості, що у загальному випадку є частковим квазіпорядком. Цей квазіпорядок може бути поданий у вигляді гіперграфа G=(V, U), де U - множина дуг, спрямованих від більш кращих до менш кращих елементів. Нехай ефект від виконання кожного елемента iV характеризується деяким ненегативним числом сi; аi - величина ресурсу, необхідного для виконання елемента i; b - обмеження на ресурс; xi - нечітка булева змінна, що дорівнює 1, якщо елемент i включається в число відібраних, 0 - у противному випадку й має функції розподілу можливостей на значення в діапазоні [0,1]. Розглянемо в таких умовах задачу про формування календарного плану, постановка якої має вигляд
максимізувати
при умовах xixj, якщо i>j i, jV.
Вирішення даної задачі істотно залежить від виду гіперграфа G. При відсутності зв'язку між елементами за перевагою (усі непорівнянні) задача вільна від обмежень (G абсолютно незв'язний) й є звичайною задачею про рюкзак.
Якщо гіперграф переваг містить контури або є сильно зв'язним, задача може не мати жодного припустимого рішення. У цьому випадку вихідна структура G повинна бути перетворена до однієї з відомих структур (C, NC, T, NT, R, S, S',Z ,NZ ,P ,K - рис. 1), для яких відповідна задача має рішення.
Для лінійного порядку С задача вирішується очевидним алгоритмом із трудомісткістю О (log n) операцій. Для структури NC задача може бути вирішена -наближеним алгоритмом із трудомісткістю O(nm/), де m - число ланцюжків. Для деяких окремих випадків розшарованих структур (із додатковими вимогами еквівалентності або непорівнянності елементів у прошарках) задача може бути зведена зі зменшенням розмірності до випадку незв'язного гіперграфа.
Для структур типу T та NT відомий -наближений алгоритм із трудомісткістю О(n/). У випадку структур типу R є доцільним попереднє перетворення до Т та S. Загальний випадок S по суті
12
Відзначено, що розроблена модель є неповною, але семантично несуперечливою й адекватною представленню інформації в рамках прийнятої моделі прийняття рішень.
Для практичного використання запропоновано структуру інформаційної моделі простору прийняття рішень, виділено її рівні, визначено методи формалізації задач прийняття рішень, що проводиться в п'ять етапів:
1 етап. Семантичний аналіз і обмеження простору прийняття рішень.
2 етап. Формалізація понять й відношень обмеженого простору прийняття рішень.
3 етап. Побудова узагальненого опису об'єктів обмеженого простору прийняття рішень.
4 етап. Побудова формальних теорій області прийняття рішень.
5 етап. Заповнення інформаційного простору.
Новизна запропонованої методики полягає в тому, що запропоноване використання відомих і перевірених практикою методів у моделі рюкзачно-релаксаційного типу для реалізації окремих етапів процесу прийняття рішення в виробничих системах за умов невизначеності на основі нечітких множин, що дозволяє вирішувати широке коло задач по підвищенню ефективності діяльності підприємств на сучасному етапі розвитку.
У четвертому розділі наведено методи оперативного планування, сформульвано головну проблему оперативного планування, механізм використання розроблених моделей для задач оперативного планування, характеристику розробленого інтервального пакету, що використовує розроблені моделі, механізми, алгоритми та методи.
Запропоновано метод оцінки якості й ефективності СППР за допомогою нечітких показників адекватності, інформативності й адаптивності. Ці показники неможливо виміряти й визначити кількісно з певною точністю, оскільки вони є "нечіткими", а їхня оцінка грунтується на нечітких фактах. Проте, можна визначити узагальнений показник на основі деякого набору окремих показників, таких як: інваріантість до розтягу (ір); інваріантість до зсуву (іс); транспонованість (т); стійкість "у малому" (см); позитивна реакція (пр); зберігання домінування (зд); сегментованість по бікомпонентах (сб); шматкова оптимальність (шо); локальна збалансованість (лз);
9
У третьому розділі відзначено, що існуючі моделі малопридатні для вирішення задач прийняття рішень в СПРУВ внаслідок їхньої неуніверсальності, відсутності формальних засобів представлення неповноти та неточності інформації. Обгрунтовано доцільність використання моделей рюкзачно-релаксаційного типу на основі апарата теорії нечітких множин для підтримки прийняття рішень в управлінні виробничими системами.
Запропоновано наступну технологію формування складу й послідовності етапів процесу прийняття рішень за умов невизначеності:
Подано формальну модель автоматизованого пошуку рішення у вигляді кортежу
Σ = <T,I,W,DI,DX,Z,V,P,X,Q,θ,φ>,
де Т,DI,Z,Q та θ - множини відповідно моментів часу, припустимих значень, цілей керування, зв’язків між І та Х й закономірностей діяльності об’єкта; І та W - інформація про стан відповідно об’єкта керування й зовнішнього середовища; DX - ділянка припустимих значень; V - можливості засобів обчислювальної системи; P - відомості про систему віддавання переваги ОПР; φ - відображення, яке
характеризує процес пошуку рішення.
Для реалізації відображення
φ : I X
запропоновано таку послідовність етапів процесу прийняття рішень:
1) формування проблемної ситуації S
φ = <Т,I,DI,W,Z,S>;
2) класифікація ситуацій
φ = <S,K,K,P>,
де K, K та Р - множини відповідно класів ситуацій, правил класифікації й експертних переваг під час оцінювання ситуацій (РP);
3) вибір стратегій пошуку рішень (формування задач)
φ = <S,Q,θ,R,P,C>,
де R - ресурси для ліквідування проблемної ситуації; Р та С - множини відповідно переваг під час вибору стратегій та стратегій пошуку керуючих рішень (коригування виробничих планів, заміна ресурсів тощо);
4) побудова моделі пошуку рішення
φ = <S,K,C,P,M>,
де P та M - множини відповідно переваг ОПР під час моделювання та формальних моделей;
5) конструювання процедури пошуку рішень
φ = <M,V,P,A>,
де V, Р та А - множини відповідно можливостей засобів обчислювальної системи (моделі, алгоритми, модулі, засоби спілкування тощо), переваг ОПР під час конструювання процедури пошуку рішень та алгоритмічних процедур пошуку рішень;
6) формування варіанта рішення
φ = <М,А,Х,F,Р>,
де F - множина критеріїв оцінки корисності рішення;
7) вибір рішення
φ = <М,F,Р,X*>,
де Р - множина переваг (неформального характеру) під час вибору рішення; Х* - краще рішення, що його приймає ОПР на основі оцінок.
Запропоновані етапи процесу пошуку рішення дають змогу сформулювати постановку задачі адаптації, яка полягає у визначенні процедури пошуку А керуючих дій X відповідно до стану об’єкта І та
впливу зовнішнього середовища W. Процес пошуку альтернатив складається з трьох основних функціональних блоків:
1) формування ситуацій S - призначений для виявлення й опису ситуації S на основі аналізу інформації про стан об’єкта І та зовнішнього середовища W й досвіду ОПР; функціонування цього блоку, який містить етапи φ та φ, визначено таким відображенням:
ψ : I W Р S;
) конструювання моделі M - призначений для створення моделей пошуку альтернатив рішень відповідної поточної проблемної ситуації S; функціонування цього блоку, який містить етапи φ та φ, подано таким відображенням:
ψ : S C Р M;
3) пошуку А - призначений для формування й вибору альтернативних дій на підставі моделі М, процедури пошуку альтернатив рішення А та системи переваг ОПР Р; функціонування цього блоку, який містить етапи φ, φ та φ визначено таким відображенням:
ψ : M A Р X.
У загальному виді адаптивна модель пошуку альтернатив рішення має вигляд:
I S M X,
y y y
де y, y та y - функції відповідно опису ситуації, переведення його в формалізовану модель та визначення процедури формування рішення.
Наведені етапи функціонування мають здатність адаптуватися до виниклої ситуації за рахунок конструювання й коригування елементів процесу пошуку альтернатив рішень (моделей, стратегій, алгоритмів).
Викладено основні положення, методи, моделі та засоби побудовані на основі розробленої моделі. Визначено структуру моделі, введено правила побудови алгоритмів рішення в даній моделі:
а) впорядкування об'єктів (по незростанню або незменшенню необхідних ресурсів);
б) врахування ступеня заповнення рюкзаків;
в) розбивка вихідної множини об'єктів на групи (близьких об'єктів; об'єктів, що складають деякі задані конфігурації);
г) релаксація вихідної задачі.
8
аналогічний G, але з меншою розмірністю, тобто S є очевидною проміжною моделлю. S' являє собою деякий “гібрид” лінійного порядку S й розшарваної структури S. Хід рішення в цьому випадку виглядає так - спочатку відбираються, поки допускають ресурсні обмеження, замовлення верхніх одноелементних прошарків; якщо наявний ресурс не вичерпаний, то задача ставиться для залишку ресурсу й розшарованої підструктури, що залишилася.
Важливий окремий випадок аналізованої задачі виникає при сi=1, i=. До подібної задачі вихідна може бути зведена додаванням до вихідної множини критеріїв якості критерію ефективності елементів. Спрощення виду цільової функції, що максимізується (замість сумарного ефекту максимізується число відібраних елементів), призводить до того, що така задача виявляється більш простою й у перерахованих вище випадках застосування базового -наближеного алгоритму може бути замінена використанням очевидних точних методів.
Рис. 1. Взаємозв'язок базових структур переваг.
Модель є достатньо складною й підхід до рішення може грунтуватися на деякому незначному порушенні обмежень. Можна розглядати й деякі порушення обмежень другої умови в даній постановці.
У якості погрішності (оцінки ступеня порушення обмеження) можна використовувати число пар об'єктів (число дуг, число виважених дуг), що порушують графову умову.
13
одержання кількісних оцінок важливості страт (овс); подібність різноманітних оптимальних упорядкованих розбивок (оур); оцінка якості апроксимації (яа); стійкість до згортання та розгортання (сзр); стійкість до стягування страт (ссс); несуперечливість групової переваги (нгп).
Оцінка адекватності СППР для заданої предметної області визначена як функція:
,
а оцінка інформативності, як функція:
.
Оцінка адаптивності СППР може бути визначена як функція:
.
Аналіз ефективності використання СПРУВ для рішення задач підтримки прийняття рішень, у порівнянні з існуючими підходами, показав поліпшення якості СППР по показниках адекватності в 1,1 разу, інформативності в 1,1-1,2 разу, адаптивності в 1,2 разу.
Застосування СПРУВ дозволяє зменшити час пошуку прийнятного рішення й відповідно зменшити загальний час вирішення задачі. СПРУВ може бути застосована в ряді різноманітних задач управління виробничими системами.
У висновках сформульовані виводи та рекомендації, отримані в результаті проведених у дисертаційній роботі досліджень.
ВИСНОВКИ
В результаті виконання досліджень отримані такі теоретичні й практичні результати.
6
X = {xij = (xij; xij) | xij; xij [0,1], j = , i = }.
В постановках усіх задач враховуються наступні обмеження:
i, xij xij i,j.
Формальна постановка багатоваріантної задачі про рюкзак при аналізованій інтепретації має вигляд
максимізувати Y(X) =
при умовах (a) + .
Алгоритми рішення найпростіших окремих випадків задачі грунтуються на -наближеному поліноміальному (швидкому) алгоритмі для задачі про рюкзак (метод інтервалів). При цьому передбачається упорядкування елементів множини альтернатив по незростанню величин (ai) або (ai) + +(ai). Оцінки цих алгоритмів аналогічні оцінкам алгоритму розбивки на інтервали - O(m/). Розв'язання допоміжних задач засноване на -наближеному поліноміальному (швидкому) алгоритмі для "драбинової" задачі про рюкзак з оцінками трудомісткості та пам'яті, відповідно
O , O .
Для вирішення задачі використовується (, )-наближений поліноміальний (швидкий) алгоритм із релаксацією з оцінками трудомісткості та пам'яті, відповідно:
O , O .
У випадку, коли G являє собою нечіткий гіперграф першого роду, алгоритм грунтується на послідовній постановці й вирішенні для фрагментів G найпростіших і допоміжних задач.
Запропоновано модель рюкзачно-релаксаційного типу для задачі прийняття рішень такого виду.
Є набір елементів V={1, ..., i, ..., n}, кожен із яких характеризується множиною необхідних для виконання ресурсів. На множині векторних оцінок елементів за критеріями якості, на основі
15
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ
4
У першому розділі проведений аналіз існуючого рівня робіт в області комп'ютеризації управління виробництвом і прийняття рішень в умовах невизначеності, розглянуто об'єкт досліджень й стан аналізованих задач, виконано системний аналіз рівня комп'ютеризації задач управління виробництвом в умовах невизначеності, обгрунтована актуальність проведених досліджень, показана необхідність розробки моделей систем підтримки прийняття рішень в управлінні виробничими системами.
Для сучасного етапу економіки характерно те, що більшість проблем управління виробництвом вирішуються в умовах невизначеності поточних і перспективних задач, умов функціонування та впливу навколишнього середовища. Джерелами невизначеності є відсутність, детермінованість та мінливість інформації про пріоритетність ситуацій при аналізі умов функціонування, при виборі багатокритерійного рішення, неузгодженість, мінливість та суперечливість завдань та можливих ресурсів, відхилення вихідних установок від реально існуючих умов, слабкої формалізації процесів і т.п. Зазначені види невизначеностей вносять елемент невизначеності в процес управління та прийняття рішень.
Подано аналіз методів моделювання й оптимізації управління виробництвом. Більшість задач побудови моделей належать до класу некоректно поставлених задач. Проаналізовано основні типи моделей і на основі аналізу сформульована мета, поставлені задачі дослідження, визначені межі дослідження.
Оскільки процес управління виробництвом слабко формалізований й не піддається апріорній алгоритмізації, підвищити показники якості СППР можна шляхом використання підходів, в основі яких лежать математичні моделі, засновані на апараті теорії нечітких множин. Задачі дослідження обмежуються оптимізацією структури СППР і розробкою моделі підтримки прийняття рішень.
На основі проведеного аналізу сформульовано вимоги щодо математичного забезпечення СППР. Визначено, що в найбільшій мірі пред'явленим вимогам задовольняє евристичний підхід, застосовуваний при побудові моделей рюкзачного типу, за умови його розширення формальним апаратом, що дозволяє враховувати невизначеність та неточність інформації у просторі прийняття рішень. Невизначеність інформації має характер як випадковості, так і
17
АННОТАЦИЯ
Кибалко И.И. Модели систем поддержки принятия решений в управлении производством на основе теории нечетких множеств. - Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. Херсонский государственный технический университет, Херсон, 1998.
Диссертация посвящена вопросу разработки моделей принятия решений при управлении производством в условиях неопределенности с использованием теории нечетких множеств. Показана целесообразность решения поставленной задачи с помощью существующих моделей рюкзачного типа, путем их усовершенствования: введения математического аппарата теории нечетких множеств и применения механизма релаксации. Обоснована оптимальность данного подхода с точки зрения повышения общей эффективности функционирования СППР.
В ходе теоретических исследований предложены и разработаны математические модели, алгоритмы и программы для повышения эффективности и качества поддержки принятия решений в производственных системах в условиях неопределенности путем создания системы поддержки принятия решений на основе моделей рюкзачного типа расширенных математическим аппаратом теории нечетких множеств.
Теоретические результаты работы проверены и подтверждены практическим внедрением на производственных предприятиях.
В работе исследованы особенности функционирования производства в условиях неопределенности, определены основные факторы снижающие эффективность применения существующих моделей поддержки принятия решений.
Разработана модель рюкзачно-релаксационного типа для поддержки принятия решений, в которой использованы и усовершенствованы уже известные модели и алгоритмы решения задач данного класса.
Представлены методы оценки эффективности и качества СППР, построенной на основе системы принятия решений в управлении производством (СПРУП).
системах управління виробництвом на основі моделей прийняття рішень із використанням математичного апарата нечітких множин.
Розв'язання поставленої задачі потребує вирішення таких питань:
порівняльний аналіз існуючих моделей, методів та алгоритмів;
розробка моделей та оптимальних алгоритмів процесу прийняття рішень;
формалізація математичної моделі процесу прийняття рішень;
синтез оптимальної структури СППР;
оцінка ефективності розроблених моделей та алгоритмів на основі СПРУВ.
Методи дослідження. Для розв'язання поставлених задач використовувалися методи теорії прийняття рішень, теорії ймовірностей, теорії нечітких множин, теорії оптимального управління, комбінаторні моделі апроксимації інформації.
Наукова новизна отриманих результатів роботи полягає в тому, що запропоновано використання відомих і перевірених практикою методів у моделі рюкзачно-релаксаційного типу для реалізації окремих етапів процесу прийняття рішення у виробничих системах в умовах невизначеності на основі нечітких множин, що дозволяє вирішувати широке коло задач по підвищенню ефективності діяльності підприємств на сучасному етапі розвитку.
Практичне значення результатів роботи полягає в можливості оперативного внесення змін у процес прийняття рішень, у можливості побудови моделі рюкзачно-релаксаційного типу для прийняття рішення на основі теорії нечітких множин, у можливості зменшення трудомісткості процесу формалізації задач на деяких етапах, і визначається можливістю використання результатів досліджень при вдосконаленні існуючих і розробці перспективних засобів СППР на основі СПРУВ для підвищення показників їхньої ефективності та якості. Розроблені моделі, методи й алгоритми дозволяють вирішити ряд проблемних задач в управлінні виробництвом. Використання наукових положень, рекомендацій, моделей дозволяє значно прискорити процес прийняття рішень та скоротити час створення СППР.
Реалізація результатів роботи. Результати роботи впроваджені на ряді підприємств: виробничому об'єднанні "Херсонський комбайновий завод ім. Петровського"; виробничому об'єднанні "Бавовняно-паперовий комбінат"; радгоспі "Декоративні культури"; при підготовці ряду АРМ
Дисертацією є рукопис.
Роботу виконано на кафедрі програмного забезпечення ЕОМ Херсонського державного технічного університету.
Науковий керівник: доктор технічних наук, професор, Ходаков Віктор Єгорович, ХДТУ, завідуючий кафедрою програмного забезпечення ЕОМ
Науковий консультант: кандидат технічних наук, доцент, Рогальський Франц Борисович, ХДТУ, проректор з навчально-методичної роботи
Офіційні опоненти:
Провідна установа:
Харківський державний технічний університет радіоелектроніки
Захист відбудеться “ ” 1999 р. о годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К67.052.01 у Херсонському державному технічному університеті за адресою: Україна, 325008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24, корп.3, ауд. 320.
З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Херсонського державного технічного університету за адресою: Україна, 325008, м.Херсон, Бериславське шосе, 24.
Автореферат розісланий “ ” 1999р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради Костін В.О.