Конференции ИВТ СО РАН

Тезисы докладов

Математическое моделирование

Актуальность темы работы обусловлена необходимостью многокритериального моделирования поддержки принятия решений при планировании производственных процессов на предприятии. Современные программные комплексы уже в совершенстве автоматизируют этап документооборота на предприятии, позволяют составлять различные аналитические отчеты и выборки. Однако системы поддержки принятия решений, позволяющие руководителю принимать математически просчитанные оптимальные решения, практически отсутствуют на рынке программных продуктов. Так, например, в работе приведено описание таких известных на этом рынке систем, как FINeCHAIN Manufacturing Solution, Factelligence, ORTEMS APS. Все эти системы решают множество задач автоматизации, но не решают проблему, поднятую в диссертации. Универсальные пакеты для решения задач оптимизации, такие как OPL Studio и GLPK, не позволяют учесть в модели все предъявляемые к работе требования. Использование же механизмов языка программирования Visual Prolog, на котором как правило создаются системы поддержки принятия решений, не столь эффективно для реализации алгоритмов многокритериальной оптимизации.

В основу работы положены три актуальных научных направления. Во-первых, это многокритериальной оптимизация, с учетом нахождения компромиссного решения в случаях Парето-неразрешимости исходной задачи. При внедрении систем оптимизации в работу, как правило, возникает вопрос о возможности результата удовлетворять сразу нескольким критериям. По этому, высокую практическую значимость будет иметь система, базирующаяся именно на методах многокритериальной оптимизации.

Во-вторых, процессы, происходящие предприятия важно рассматривать с течением времени, анализировать по временным интервалам, по этому вторым направлением стало использование принципов динамического программирования. Необходим подход, актуальный для использования в условиях динамично изменяющейся ситуации на рынке, и суть его заключается в том, что решение на каждом следующем шаге зависит от предыдущих.

В-третьих, для нахождения компромиссного решения в случаях Парето-неразрешимости исходной задачи, был выбран нечеткий подход к выполнению целей и ограничений. Практика показывает высокую эффективность сочетания нечеткой логики и задач оптимизации, так называемой «фазификацией» целей и ограничений.

Вопросы многокритериальной оптимизации, динамического программирования и нечеткой логики исследовались большим кругом специалистов. Среди ученых, работавших над проблемой многокритериальной оптимизации, следует выделить Р. Штойера, основные работы по динамическому программированию принадлежат Р. И. Беллману, значительные разработки в области нечеткой логики – Л. А. Заде. Не так давно возникло научное направление, объединяющее нечеткую логику и динамическое программирование – нечеткое динамическое программирование. В рамках данного направления хорошо известны работы Дж. Каспржика, Т. Тэрано, А. О. Эзогби. Изучением применения нечеткого динамического программирования к задачам многокритериальной оптимизации занимались М. Л. Хуссеин, М. Фридман. Из российских ученых, работающих в данном направлении следует выделить Д. А. Поспелова, А. Е. Алтунина, М. В. Семухина.

Однако, несмотря на достаточно глубокую разработанность многих теоретико-методологических аспектов данной проблемы, в большинстве исследований мало внимания уделяется вопросам создания рекуррентных соотношений для решения проблемы многокритериального нечетного динамического программирования, которая заключается в так называемом «проклятии размерности».

Целью работы ставилось создание комплекса проблемно-ориентированных программ для проведения моделирования поддержки принятия решений в процессе производства и выпуска продукции, которая предназначена для обеспечения деятельности управляющих структур предприятия и оптимизации выпуска продукции. При проектировании комплекса в основу должен был быть положен математический аппарат, способный решать задачи многокритериальной оптимизации динамической системы в нечеткой постановке – Multiobjective Fuzzy Dynamic Programming (MFDP).

В ходе выполения работы автором были получены следующие результаты, которые будут вынесены на защиту:

- комплекс проблемно-ориентированных программ для проведения моделирования поддержки принятия решений в многокритериальных многошаговых задачах нечеткого динамического программирования;

- результаты моделирования для поддержки принятия решений в процессе производства и выпуска продукции пищевой промышленности;

- рекуррентные соотношения для решения проблемы многокритериального нечетного динамического программирования.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск