сотрудник
Россия
УДК 65.012 Методы
Научно-технический прогресс приводит к непрерывному увеличению числа и сложности проектируемых систем, вследствие чего возникает необходимость в создания современных информационно-интеллектуальных систем поддержки в принятии решений. Такие системы позволят предсказывать различные сценарии управленческих решений, что в свою очередь способствует повышению эффективности и качества проекта. Эффективное использование автоматизации поиска управленческих решений позволяет сократить время, затрачиваемое на анализ, улучшить качество принимаемых решений и повысить общую производительность и конкурентоспособность организации. Цель настоящей работы состоит посвящена обоснованию научного подхода к вопросу автоматизированного поиска допустимых управленческих решений в технических системах. Для описания управленческих решений предлагается концепция, которая позволяет компактно изображать структуру сложных иерархических систем. Описано множество решений, сформулирована задача поиска допустимых управленческих решений. Описана система автоматизированного поиска управленческих решений. Представлен алгоритм поиска допустимых относительно некоторого условия решений из множества возможных, на основе удаления недопустимых по заданию вершин дерева поиска. Представлено описание автоматизации построения модели множества технических решений. Использование модели поиска множества допустимых управленческих решений позволяет более точно предвидеть различные сценарии принятого управленческого решения и способствует увеличению эффективности и повышению качества проекта.
Управленческое решение, сложная техническая система, автоматизированный поиск решений, алгоритм поиска допустимых решений, проектирование.
1. Грузинова, И.С. Управленческое решение и его роль в управленческой деятельности / И.С. Грузинова, А.С. Соболева // Актуальные исследования. - 2021. - №52(79). - С. 45-48.
2. Обоснование критерия оптимальности / Я.Я. Эглит, Д.Г. Кузнецов, К.Я. Эглите, Э.В. Виноградова // Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. - 2022. - №4(41). - С. 63-65.
3. Руденок, П.Б. Разработка критерия оптимальности процесса модернизации производства / П.Б. Руденок // Достижения науки и образования. - 2018. - Т. 2, №7(29). - С. 32-34.
4. Оценка экономической эффективности проектных решений автомобильных лесовозных дорог / Д.Е. Болтнев [и др.] // Строительные и дорожные машины. - 2021. - № 5. - С. 49-53.
5. Мамлеев, Т.Ф. Модель принятия решений по формированию состава комплекта измерительной техники с учетом нескольких критериев оптимальности / Т.Ф. Мамлеев, В.С. Солдатенко // Вестник метролога. - 2020. - №3. - С. 3-8.
6. Никитин, Д.М. Методы и модели обоснования управленческих решений и способы повышения эффективности управленческих решений / Д.М. Никитин // Тенденции развития науки и образования. - 2019. - №57(7). - С. 50-54.
7. Семенов, Н.А. Основные принципы создания систем автоматизации проектирования и управления в машиностроительных производственных системах / Н.А. Семенов, Г.Б. Бурдо // Программные продукты и системы. - 2019. - №1. -С. 134-140.
8. Информационно-интеллектуальная система проектирования лесотранспортных сетей / В.В. Никитин [и др.] // Автоматизация. Современные технологии. - 2022. - Т. 76, № 4. - С. 185-188.
9. Автоматизированное проектирование продольного профиля лесовозных автомобильных дорог с учётом влияния зрительно плавных и изломанных линий / А.О. Боровлев [и др.] // Автоматизация. Современные технологии. - 2021. - Т. 75, № 10. - С. 450-453.
10. Великанов, С.А. Основные законы развития технических систем в сочетании с прогнозированием развития технических систем / С.А. Великанов // Молодой ученый. - 2018. - №21(207). - С. 26-34.
11. Bakirova, L.R. Software-technical complex for the development and maintenance of automatic control systems of technological processes / L.R. Bakirova, S.N. Huseynov // Black Sea Scientific Journal of Academic Research. - 2019. - Т. 51, №8. - С. 4-9.
12. Лемешкина, В.Р. Дерево решений как метод принятия управленческого решения / В.Р. Лемешкина // Аллея науки. - 2022. -Т.1, №2(65). - С. 375-380.
13. Мунтян, Е.Р. Реализация нечеткой модели взаимодействия объектов сложных технических систем на основе графов / Е.Р. Мунтян // Программные продукты и системы. - 2019. - №3. - С. 411-418.
14. Бочков, А.П. Оценка согласованности и совместимости технических систем в составе сложных организационно-технических систем / А.П. Бочков, А.М. Барановский, Р.Г. Гильванов // Системы управления, связи и безопасности. - 2020. - №1. - С. 284-301.
15. Палюх, Б.В. Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений / Б.В. Палюх, В.К. Иванов, И.В. Образцов // Программные продукты и системы. - 2019. - №4. - С. 696-707.
16. Pozin, B.A. Requirements traceability as the basis for designing a functional and logical architecture of a software system / B.A. Pozin, G.N. Tsiperman // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. - 2022. - V. 34, №1. - P. 23-34.
17. Valeev, S.S. Analysis of business processes in a distributed organizational and technical system based on snapshots / S.S. Valeev, N.V. Kondratyeva // Computational Technologies. - 2023. - V. 28, №1. - С. 41-47.
18. Thumbakara, R.K. Subdivision graph, power and line graph of a soft graph / R.K. Thumbakara, B. George, J. Jose // Communications in Mathematics and Applications. - 2022. - Т. 13, №1. - С. 75-85.
19. Повышение эффективности лесовозных автомобильных дорог / А.О. Боровлев [и др.] // Современные наукоемкие технологии. - 2021. - №4. - С. 9-13.
20. Попов, В.Н. Построение информационно-аналитического комплекса для распределенных информационно-телекоммуникационных систем / В.Н. Попов, А.Б. Алыков, В.В. Покасов // Вычислительные технологии. - 2007. - Т.12, №1. - С. 34-41.
21. Ицкович, Э.Л. Проведение работ по автоматизации производства: роль инжиниринга в автоматизации технологического производства / Э.Л. Ицкович // Автоматизация в промышленности. - 2017. - №8. - С. 3-7.
22. Sadrfaridpour, E. Engineering fast multilevel support vector machines / E. Sadrfaridpour, T. Razzaghi, I. Safro // Machine Learning. - 2019. - V. 108, №11. - P. 1879-1917.
23. Итскович, Э.Л. Проведение работ по автоматизации производства: метод объективного выбора системы автоматизации для конкретного технологического агрегата / Э.Л. Итскович // Автоматизация в промышленности. - 2017. - №9. - С. 5-10.
