Разработка моделей и методов адаптивного управления предприятием тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Сергеенко, Григорий Сергеевич
- Место защиты
- Новочеркасск
- Год
- 1999
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
ДиссертацияДиссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Сергеенко, Григорий Сергеевич
ВВЕДЕНИЕ.
1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ФИРМОЙ.И
1.1. Постановка общей проблемы управления фирмой.
1.2. Аиализ внешней и внутренней среды предприятия.
1.3. Стратегическое, тактическое и оперативное управление фирмой.
1.4. Экономико-математические модели управления фирмой.
1.4.1. Классификация детерминированных оптимизационных производственных моделей.
1.4.2. Классификация стохастических моделей н 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. Выводы.
2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ФИРМЫ В СЛУЧАЙНОЙ СРЕДЕ.
2.1. Декомпозиция предметной области менеджмента.
2.2. Особенности двухэтапных задач с ИСТРА-связями при разработке системы стохастических моделей управления фирмой.
2.3. Разработка интегрированной стохастической маркетинговой модели управления фирмой.
2.3.1. Классификация информации при построении
I интегрированной стохастической модели.
2.3.2. Основные принципы построения модели и роль
Щ инерционно-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
4 двухэтапных задач с ИСТРА-связями.
2.4. Разработка стохастической модели анализа инвестиционных проектов.6$
2.4.1. Принципы построения и идентификация переменных.6$ ф 2.4.2. Имитационное моделирование случайной системной ситуации.
2.4.3. Коэффициенты оценки эффективности стохастических инвестиционных проектов. 2.5. Экспериментальные расчеты по выбору альтернативной стратегии для предприятия ООО "Эскорт" при анализе стохастических инвестиционных проектов.
2.5.1. Идентификация исходных данных.
2.5.2. Анализ полученного решения.
2.6. Выводы.
3. РАЗРАБОТКА ДЕКОМПОЗИЦИОННОГО МЕТОДА
J РЕШЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ДВУХЭТАПНЫХ
ЗАДАЧ С ИСТРА-СВЯЗЯМИ.
3.1. Декомпозиция задачи и алгоритм декомпозиционного метода для конечного пространства состояний.
3.2. Лемма об эквивалентности н 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.
3.4.3. Сравнительный анализ прямого декомпозиционного метода для непрерывного пространства состояний.
3.5. Схема распараллеливания декомпозиционного метода.
3.5. Пример решения интегрированной маркетинговой модели декомпозиционным методом.
3.5.1. Содержательная постановка задачи.
3.5.2. Идентификация числовых параметров задачи и анализ полученного решения.
3.6. Выводы.
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. Организация представления знаний в интеллектуальной активной системе управления.
4.3.1. Разработка методов представления знаний в объектно-ориентированной базе данных.
4.3.2. Разработка управленческих триггеров в базе знаний первого типа.
4.3.3. Формирование системы структурированных знаний под проблемные ситуации в базе знаиий второго типа.
4.3.4. Формирование системы накопления опыта и адаптации в базе знаний третьего типа.
4.4. Алгебра представления менеджерских знаний.
4.5. Вариант использования стохастических знании в контуре активного управления.
4.6. Сравнительный анализ эффективности использования активной системы управления.
4.7. Выводы.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка моделей и методов адаптивного управления предприятием"
Актуальность проблемы. На современном этапе развития экономических субъектов Российской Федерации возникает проблема оптимального управления предприятием, адаптирующегося к изменениям факторов внешней среды. Ранее, для решения этой проблемы использовался аппарат детерминированной оптимизации. Однако в нем не учитывается стохастический характер внешней среды фирмы (например, спрос на готовую продукцию, цена товара, объем производства и т.д.) и, следовательно, его использование не позволяет находить оптимальное решение в рыночных условиях. В связи с этим, для повышения эффективности управления и обеспечения адаптации фирмы к случайным параметрам необходимо использовать инструментарий стохастической оптимизации. Широкое распространение при решении задач оптимизации сельскохозяйственных объектов с учетом погодного риска получили стохастические двухэтапные задачи с инерционно-стратегическими (ИСТРА) связями, впервые предложенные профессором В.А. Кардашем, позволяющие адаптивно корректировать принятое решение и определять режим функционирования объекта посредством взаимосвязи поэтапных управляющих решений в случайной ситуации. Однако, числовые постановки таких моделей при оптимизации процесса функционирования фирмы представляют собой задачи большой размерности, которые невозможно решать существующими методами стохастического программирования, что определило возникновение декомпозиционных методов в работах JI.А. Мочаловой. Однако, в этих работах не рассматривался непрерывный случай решения, а также не учитывалась возможность организации параллельных вычислений, что определяет актуальность разработки новых вариантов декомпозиционных методов решения этого класса задач. Кроме этого, рассмотренный стохастический инструментарий не применялся для управления фирмой. С другой стороны, в связи с широким распространением компьютерных технологий в управлении и объективным преобразованием информации в знания, произошел переход от автоматизированных систем управления производством (АСУП) к интеллектуальным (ИСУ). Однако, существующие ИСУ не используют категории стохастической оптимизации и, следовательно, не позволяют полноценно адаптировать деятельность предприятия к случайным колебаниям внешней среды.
Актуальность проблемы можно сформулировать как необходимость разработки стохастических моделей и методов, осуществляющих адаптацию фирмы к влиянию стохастических параметров, обеспечивающих нахождение оптимального решения в реальных рыночных условиях, и являющихся элементами знаний интеллектуальной системы управления фирмой.
Цель работы. Разработка концепции и элементов стохастического инструментария оптимального адаптивного управления фирмой.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать концепцию адаптивного управления предприятием.
2. Разработать структуру и алгоритм функционирования интеллектуальной активной системы (ИНТЕЛАС) управления фирмой.
3. Разработать систему стохастических оптимизационных и имитационных моделей менеджмента в рамках функционирования ИНТЕЛАС.
4. Разработать варианты декомпозиционных методов решения стохастических двухэтапных задач с инерционно-стратегическими (ИСТРА) связями и проанализировать сходимость и погрешность декомпозиционных методов.
5. Разработать основы представления, использования и накопления управленческих знаний ИНТЕЛАС.
6. Разработать программный инструментарий решения оптимизационных стохастических задач декомпозиционным методом.
Объект исследования.
Производственные предприятия или фирмы в условиях рынка.
Предмет исследования.
Адаптивное управление в стохастической рыночной среде.
Методы исследования. Системный анализ, методы стохастической оптимизации, методы представления знаний, объектно-ориентированное проектирование и программирование, сетевое программирование, экономико-математическое моделирование.
Научная новизна.
1. Новая концепция адаптивного управления в виде проектирования активной интеллектуальной системы управления фирмой, позволяющей использовать существующие знания об экономико-математическом моделировании в процессе организации адаптации фирмы к стохастическим факторам внешней и внутренней среды.
2. Алгоритм функционирования ИНТЕЛАС.
3. Структурные элементы ИНТЕЛАС в виде: а) базы управленческих триггеров, осуществляющей диагностику положения предприятия и сконструированной в виде продукционных правил; б) базы структурированных знаний о проблемных ситуациях, осуществляющей анализ и выработку управляющих воздействий и содержательно представляющей совокупность фреймовых и мультимедийных структур; в) базы знаний записи новых знаний, пополняющей систему новыми знаниями и содержательно являющейся фреймовыми структурами; г) объектно-ориентированной базы данных, содержащей основную информацию об объектах, атрибутах, менеджерских глаголах и объединяющей их в виде семантической сети; д) менеджерского окна, посредством которого менеджер (или ЛПР) осуществляет мониторинг состояния системы, производит выбор предлагаемых альтернативных решений и осуществляет корректировку необходимых знаний.
4. Оригинальные постановки: а) стохастической маркетинговой модели, использующей общую структуру двухэтапной стохастической задачи с ИСТРА-связями; б) имитационной модели генерации реализаций случайной системной ситуации для маркетинговой стохастической модели; в) модели анализа стохастических инвестиционных проектов, учитывающей случайные колебания ставки дисконтирования, коэффициента инфляции и потока денежных платежей для различных вариантов инвестирования.
5. Варианты метода декомпозиции для решения стохастических двухэтап-ных задач с ИСТРА-связями в виде: а) распараллеливания декомпозиционного метода для конечного вероятностного пространства; б) прямого декомпозиционного метода для непрерывного вероятностного пространства; в) распараллеленного декомпозиционного метода, объединяющего параллельные и итерационные процессы, и повышающего скорость сходимости решения.
Практическая ценность. Разработанная концепция интеллектуальной активной системы управления позволяет повышать эффективность функционирования предприятия и снижать энтропию за счет: а) обеспечения выбора активной стратегии при меняющихся факторах внешней и внутренней среды предприятия посредством функционирования стохастического инструментария; б) организации новых возможностей приспособления предприятий; в) реструктуризации их деятельности в рыночных условиях.
Разработанное программное обеспечение вариантов декомпозиционного метода позволяет существенно снизить время решения за счет организации параллельных вычислений. Демонстрация возможностей ИНТЕЛАС на примерах позволяет осуществлять активное управление и адаптироваться к непредвиденным изменениям.
Апробация работы. Результаты работы были апробированы на следующих конференциях и симпозиумах: научно-практическая конференция "Развитие экономики, социальной сферы и правовой системы в Северо-Кавказском регионе"
1997 г.); третья международная конференция имени Л.В. Канторовича "Предпринимательство и реформы в России" (г. Санкт-Петербург, 1997 г.); межгосударственная научно-практическая конференция "Проблемы инвестирования и управления экономическими системами: инвестиционный аспект" (г. Ростов-на-Дону, 1998 г.); третий международный симпозиум "Интеллектуальные системы" INTELS '98 (г. Псков, 1998 г.); третий Всероссийский симпозиум "Математическое моделирование и компьютерные технологии" (г. Кисловодск, 1999 г.).
По результатам работы опубликовано 18 печатных работ, общим объемом 4,85 п.л. Кроме этого, заявлено в печать 4 печатные работы (на английском языке) в ведущие американские экономико-математические журналы ("Production and Inventory Management Journal", "Computational and Organizational Theory").
Работа выполнялась в соответствии с федеральным грантом №19р "Хаос и организации, циклы и катастрофы в переходной экономике". Разработанные модели и методы стохастической оптимизации и экспериментальные примеры ИНТЕЛАС внедрены на предприятии ООО "Эскорт" (акт о внедрении).
СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ: Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и десяти приложений. Содержит 202 страницы, 53 рисунка и 289 названий литературных источников.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Сергеенко, Григорий Сергеевич
4.7. Выводы
Предложена новая концепция адаптации фирмы к меняющимся факторам внешней и внутренней среды с помощью функционирования интеллектуальной активной системы управления на основе знаний (ИНТЕЛАС). Разработаны принципы построения, алгоритм и технология активной системы управления предприятием. Разработаны новые методы выделения и представления менеджерских знаний. Разработаны концептуальные основы проектирования каждого функционального блока ИНТЕЛАС. Приведен альтернативный вариант использования стохастических знаний в основных функциональных блоках ИНТЕЛАС. Исследована эффективность предложенной концепции и выявлена роль ИНТЕЛАС в контуре управления фирмой. где
4 5 6 7 Номер показателя
1 - важность; 2 - полнота; 3 - адекватность; 4 - релевантность; 5 - толерантность; 6 - время реакции; 7 - интеллектуальный уровень; 8 - качество решений; 9 - точность решений; 10 - безотказность
Рисунок 54. Профиль эффективности применения двух систем управления
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1. В работе предлагается новый подход к управлению фирмой, основанный на применении категорий искусственного интеллекта и стохастической оптимизации, отслеживающий состояния фирмы и вырабатывающий управляющие воздействия при изменениях стохастических факторов внешней и внутренней среды.
2. Была предложена конструкция нового систематизационного механизма, позволяющего проводить классификацию возможных декомпозиционных подобластей менеджмента с дальнейшей идентификацией экономико-математических моделей и методов.
3. Разработана новая маркетинговая модель, в основу которой была положена стохастическая двухэтапная модель с инерционно-стратегическими связями. Случайная системная ситуация v состоит из следующих реализаций: 1) случайный спрос на i-ый товар у k-го потребителя; 2) случайная цена pjk на i-ый товар у k-го потребителя; 3) случайные транспортные потери а*к i-ro товара при доставке k-му потребителю; 4) случайные лимиты А] 1-го ресурса. Обоснованы функциональные закономерности для генерации представленных реализаций. Предложены новые формулы для генерации случайной цены на товар по экспоненциальным и степенным законам с учетом случайных "шумов" внешней среды. Содержательно разработанная интегрированная модель означает максимизацию прибыли с учетом стохастических, детерминированных и инерционно-стратегических ограничений на вектор стратегических и тактических переменных.
4. Разработана новая модель принятия инвестиционных решений с учетом влияния стохастических флуктуаций параметров макро- и микро-окружения. Моделирование осуществляется при следующих стохастических реализациях: 1) случайная ставка дисконтирования; 2) случайный коэффициент инфляции; 3) случайные потоки денежных платежей. Предлагаются новые функциональные закономерности для осуществления генерации предлагаемых составляющих случайной системной ситуации. Предлагается альтернативный вариант моделирования инфляции с учетом влияния двух случайных величин, содержательно означающих, соответственно, стандартные "инфляционные ожидания" и непредусмотренные стохастические шумы различного макроэкономического содержания (политические, социальные, технологические и другие типы рисков). Предлагаются новые функции для генерации случайных величин, означающих колебания чистой приведенной стоимости проекта и других показателей.
5. Разработаны варианты декомпозиционного метода решения стохастических двухэтапных задач с ИСТРА-связями в виде: а)распараллеливания декомпозиционного метода для конечного вероятностного пространства; б) прямого декомпозиционного метода для непрерывного вероятностного пространства; в) распараллеленного декомпозиционного метода, объединяющего параллельные и итерационные процессы, и повышающего скорость сходимости решения. Предложена и доказана лемма об эквивалентности, обосновывающая применение декомпозиционного метода. Основное преимущество декомпозиционного метода заключается в уменьшении размерности исходной задачи независимо от ее конструкции и числа реализаций случайной системной ситуации. Экспериментально продемонстрирована эффективность решения методом декомпозиции. В работе предлагается альтернативный подход распараллеливания декомпозиционного метода. Причем, при этом впервые осуществлена интеграция основных преимуществ как прямых, так и непрямых стохастических методов решения. При его разработке был предложен новый принцип итерационной параллельности, позволяющий применять метод в ЛВС при параллельном вычислении на рабочих станциях сети и центральной обработки решения на сервере. Экспериментально определена эффективность предлагаемого параллельного метода решения.
6. Разработаны конструктивные основы ИНТЕЛАС в рамках проектирования предложенной концепции управления. Разработаны методы представления менеджерских знаний. Впервые предложена концепция, выявляющая четкую закономерность между уровнями знаний и методами их представления. Осуществлено концептуальное проектирование составных частей ИНТЕЛАС: а) базы управленческих триггеров, осуществляющей диагностику положения предприятия и сконструированной в виде продукционных правил; б) базы структурированных знаний о проблемных ситуациях, осуществляющей анализ и выработку управляющих воздействий и содержательно представляющей совокупность фреймовых и мультимедийных структур; в) базы знаний записи новых знаний, пополняющей систему новыми знаниями и содержательно являющейся фреймовыми структурами; г) объектно-ориентированной базы данных, содержащей основную информацию об объектах, атрибутах, менеджерских глаголов и объединяющей их с помощью семантической сети; д) менеджерского окна, посредством которого менеджер (или лицо, принимающее решение (ЛПР)) осуществляет мониторинг состояния системы, производит выбор предлагаемых оптимальных альтернативных решений и осуществляет корректировку необходимых знаний.
Разработанная ИНТЕЛАС использует стохастические модели и методы в качестве процедурных знаний этой системы, позволяющие адаптироваться к стохастическим колебаниям основных рыночных переменных и корректировать первоначально принятое решение, осуществляя активную адаптацию.Выявлены основы взаимодействия ИНТЕЛАС с разработанным стохастическим методологическим аппаратом. Предлагаемая концепция может рассматриваться как альтернативный механизм перспективного управления с помощью стохастических знаний. При проектировании ИНТЕЛАС впервые осуществлена интеграция различных методов представления знаний, различных функциональных систем управления, впервые осуществлено включение разработанного стохастического инструментария как элемента знаний ИНТЕЛАС. Работа ИНТЕЛАС продемонстрирована на примерах.
7. Разработана программа, реализующая декомпозиционный метод решения двухэтапных стохастических задач с ИСТРА-связями. Осуществлено экспериментальное подтверждение эффективности разработанных теоретических основ адаптации фирмы к случайной среде в виде решения различных примеров и задач, иллюстрирующих процесс выбора альтернативных стратегий с помощью знаний.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Сергеенко, Григорий Сергеевич, Новочеркасск
1. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1992.-702 с.
2. Эртлн-Каякоб П. Экономическая кибернетика на практике. М.: Экономика, 1983 - 160 с.
3. Kenneth Boulding, General Systems Theory The Skeleton of Science // Management Science. - 1975. - April. - pp. 197-208.
4. F.E. Kast, J.E. Rosenzwieg, General Systems Theory: Applications for Organization and Management // Academy of Management Journal. 1972. - vol. 15, no. 4., pp. 447-465.
5. Герасименко В.А. Основы информационной грамотности. М.: Энерго-атомиздат, 1996. - 320с.
6. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 207 с.
7. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненко В.М. Моделирование развивающихся систем. М.: Наука, 1983. - 351 с.
8. Петров А.А., Поспелов И.Г. Системный анализ развивающейся экономики. Изв. АН СССР. Техн.кибернетика. - 1980, №3, С. 10-20.
9. Глушков В.М. Кибернетика, вычислительная техника, информатика. Избранные труды. В 3 т. Киев: Наукова думка, 1990. - 225 с. // т.З Гносеологическая природа информационного моделирования с. 165-170
10. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненко В.М. Методологические вопросы применения математических методов в биологии. Киев: АН УССР, 1979.65 с.
11. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1996. - 166 с.
12. Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента. М.: ЗАО "Бизнес-школа "Интел-Синтез", 1997. - 352 с.
13. БСЭ. Изд. 3-е. Т. 46 - с. 498.
14. Глушков В.М. Введение в кибернетику. Киев: Изд. АН УССР, 1964.323 с.
15. Голдман С. Теория информации. М.:Наука, 1957.
16. Doliatovski V. Systems actifs de guestion a base du SGBDOO. Grenoble, 1995.-62 p.
17. Dolyatovsky V.A., Sergeyenko G.S. Development of an intelligent active management system of modern firm // Intelligent systems "INTELS'98" / Proceeding ofthe Third International Symposium. (30.06-4.07.1998) Moscow, Russia, 1998. - Pp. 65-67.
18. Янг С. Системное управление организацией. М.: Советское радио. -1972, 456 с.
19. Большие системы: моделирование организационных механизмов/В.Н. Бурков, Б. Данев, А.К. Еналеев и др. Институт проблем управления. М.: Наука, 1989.-246 с.
20. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Механизмы функционирования организационных систем. М.: Наука, 1981.
21. Дюкалов А.Н. Некоторое задачи прикладной математической экономики. М.: Наука, 1983.
22. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. М.: Прогресс, 1975.
23. Основы научного управления социально-экономическими процессами.- М.: Мысль, 1984.
24. Поспелов Г.А., Ириков В.А., Курилов А.Е. Процедуры и алгоритмы формирования комплексных программ. М.: Наука, 1985.
25. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982. - 224 с.
26. Пресняков В.Ф. Модель поведения предприятия. М.: Наука, 1991192 с.
27. Astley W. Toward an appreciation of collective strategy// Acad. Manag. Rev.- 1984.-Vol. 9.-pp. 35-75.
28. Экономико-математические модели в системах управления предприятиями / Под ред. Н.П. Федоренко, И.П. Шубкиной. М.: Наука, 1983.
29. Методические положения оптимального отраслевого планирования в промышленности. Новосибирск: Наука, 1972.
30. Dill W.R. Environment as an influence on managerial autonomy // Administr. Sci. Quart. 1958. - N2
31. Emery F.E., Trist E.H. The causal texture of organizational environments // Human Relations 1965 - Vol.18.
32. Preffer J. Bringing the environmental back in the social context of business strategy // The competitive challenge: Strategies for industrial innovation and renewal. Ed. D.I. Tecce. Cambridge, 1985.
33. Cuert R.M., March J.G. A behavioral theory of the firm. Englewood Cliffs,- N.J., 1983.
34. Technology in the modern corporation: A strategic perspective / Ed. M. Horwitch, N.Y., 1986.
35. Фостер P. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987.
36. Hayes R.H., Wheelright S.C. Restoring our competitive edge: Competingthrough manufacturing. N.Y., 1984.
37. Caves R. American industry: Structure, conduct, performance. Englewood Cliffs: N.J., 1978
38. Aldrich H.E. Organizations and environment. Englewood Cliffs N.J., 1979.
39. Моррисей Дж. Целевое управление организацией. М.-.Советское радио, 1979, - 144 с.
40. Коллас Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997. - 576 с.
41. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989. - 519 с.
42. Ansoff I. Strategie du developpement de l'entreprise. Editions Hommes et Techniques, 1968.
43. Tabatoni P. et Jarniou P. Les systemes de gestion. PUF (coll. "S-D"), 1975.
44. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. М.: Радио и связь, 1981.
45. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М.:Наука, 1993.
46. Воробьев Н. Н. Развитие науки и теория игр.- В кн.: Материалы к сим-поз. "Исследование операций и анализ развития науки". М.: Наука, 1967.
47. Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно-целевое планирование. М.: Советское радио, 1976.
48. Герасимов Н. И. Планирование производственной программы машиностроительного предприятия. М.: Машиностроение, 1972.
49. Данилин В. И. Экономико-математические модели годового планирования на предприятии. М.: Наука, 1975. - 152 с.
50. Экономико-математические методы и модели планирования и управления/Под ред. проф. В. Г. Шорина. М.: Знание, 1973.
51. Титов В. В. Оптимизация принятия решений в управлении производством. Новосибирск: Наука, 1981.
52. Белкин М. И., Волконский В. А., Поманский А. Б., Шапиро А. Д. Моделирование воздействия хозяйственного механизма на показатели работы предприятия // Экономика и мат. методы. 1980. - т. 16, вып. 5.
53. Белкин М. И., Поманский А. Б. Модель экономического стимулирования выполнения плана производства // Экономика и мат. методы. 1981, т. 17, вып. 3.
54. Белох Н. В., Береза Т. Н. Татевосян Г. М., Умрюхина И. Е. Система моделей машинного эксперимента для исследования экономического механизма научно-технического прогресса. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1979.
55. Данилин В. И. и др. Система матричных моделей технико-экономического управления на предприятии. М.: Наука, 1977.
56. Бромберг Г. JL, Бузова Н. И., Клейнер Г. Б. Перспективное планирование производства в объединении: Опыт моделирования. М.: Экономика, 1978.
57. Багриновский К. А., Егорова Н. Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980.
58. Данилин В. И., Венгерова И. В. Модель выбора сроков начала реализации проектов реконструкции и строительства производственного объединения (предприятия).- В кн.: Моделирование процессов управления в звене отрасль-предприятие. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1980.
59. Данилин В.И., Филипцева Е.Я. Модель срока смены старого изделия новым.- В кн.: Моделирование процессов управления в звене отрасль-предприятие. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1980.
60. Уздемир А. П., Шмелев В. В. Целочисленные динамические задачи экономического планирования с сетевыми ограничениями.- АиТ. 1973. - № 7.
61. Соколовский Л. Е. Модели оптимального функционирования предприятия. М.: Наука, 1980.
62. Гафт Л. Ш., Томашевский И. В., Хижняк В. И. Оптимальное планирование в условиях мелкосерийного производства. М.: Статистика, 1970.
63. Левицкий В. М. Математические модели оперативного объемно-календарного планирования производства машиностроительных предприятий. М.: Статистика, 1972.
64. Соколицын С. А. Опыт разработки и внедрения пусковых комплексов автоматизированных систем управления производства на машиностроительном предприятии. JL: Дом науч.-техн. пропаганды, 1971.
65. Бахрах Е. П. Опыт построения рациональной производственной программы предприятий машиностроения и приборостроения. J1. 1970.
66. Португал В. М. Автоматизация укрупненного общезаводского планирования мелкосерийного производства. В кн.: Автоматизированные системы управления предприятиями. - М., ЦЭМИ АН СССР, 1969, - вып. 3.
67. Оптимальные решения в управлении предприятием. Новосибирск: Наука, 1979.
68. Комплекс моделей оперативно-производственного планирования на предприятии. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1972.
69. Татевосов К. Т. О рациональном распределении производственной программы машиностроительного предприятия.- Тр. Ленингр. инж.-экон. ин-та им. П. Тольятти, 1977, вып. 129.
70. Максимов Ю. Б. О моделировании процессов объемно-календарного планирования. Использование методов оптимизации в текущем планировании и оперативном управлении производством. М.: ВНИИСИ, 1980.
71. Хакс А. Агрегированное планирование производства.- В кн.: Исследование операций. М.: Мир, 1981. - т. 2.
72. Романовский И. В., Христова Н. П. Решение задачи синхронизации процессов сборочного типа методом дихотомии.- Тр. V зимней школы по мат. программированию и смежным вопросам. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1973. - вып. 2.
73. Чернявский А. Л. Алгоритмы для решения комбинаторных задач, основанные на методе неявного перебора. АиТ. - 1972. - №3.
74. Кузин Б. И. Экономико-математическое обеспечение подсистемы ОГОТ на прямоточных линиях.- В кн.: Применение математики в экономике. Л.: ЛГУ. - 1974. - Вып. 9.
75. Ситцевой В. Определение нормативов производственных запасов //Материал.-техн. снабжение. 1970. - № 11.
76. Феклисов Г. И. Оптимальное управление запасами. М.: Статистика,1975.
77. Лавриков Ю. А., Панфилов М. П., Сидоров Н. X., Андреев В. Н. Производственные объединения: Организация, эффективность, перспективы развития.- М.: Экономика, 1982.
78. Хруцкий Е. А. Проблемы оптимизации хозяйственных связей. М.: Наука, 1979.
79. Хэдли Дж., Уайтин Т. Анализ систем управления запасами. М.: Наука,1969.
80. Gardner Е. Е., Dannenbring D. G. Using optimal Policy surfaces to analyze aggregate inventory tradeoffs // Management Science. 1979. - vol. 25, N 8.
81. Пугачев M. И. Об одной задаче оптимизации сбыта готовой продукции при большой размерности матрицы заказов// Экономика и мат. методы. 1976. -т. 12, вып. 5.
82. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972 - 230 с.
83. Канторович Л.В. и др. Экономика и оптимизация. М.: Наука, 1990248 с.
84. Поспелов Г.С., Вен В.Л., Солодов В.М., Шафранский В.В. Проблемы программно-целевого планирования и управления. М.: Наука, 1981.
85. Аркин В.И., Евстигнеев И.В. Вероятностные модели управления и экономической динамики. М.: Наука, 1979.
86. Мирзоахмедов Ф., Петренко B.J1. Задачи стохастического программирования, возникающие при расчете производства, обладающего адаптивными свойствами // Кибернетика. 1981. - №1. - С. 97-104.
87. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.: Наука, 1975.
88. Ермольев Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976.
89. Юдин Д.Б. Новые подходы к стохастическому программированию // Экономика и мат. методы. 1978. - Т.4. - С. 907-920.
90. Кардаш В.А. Введение в стохастическую оптимизацию. Новочеркасск: НГТУ, 1995. - Книга 1.-155 с.
91. Кардаш В.А. Введение в стохастическую оптимизацию. Новочеркасск: НГТУ, 1996. - Книга 2. - 113 с.
92. Валтер Я. Стохастические модели в экономике. М.: Статистика, 1976231 с.
93. Ермольев Ю.М., Ястремский А.И. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. М.: Наука, 1979. - 253 с.
94. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации (Задачи и методы стохастического программирования). М.: Советское радио, 1974. - 399 с.
95. Ястремський O.I. Моделюваня економич!чного ризику. Киев: Либщь, 1992. - 175 с.
96. Гупал A.M. Стохастические методы решения негладких экстремальных задач. Киев: Наукова думка, 1979.
97. Максимов Ю.И. Стохастическое моделирование в планировании. Новосибирск: Наука, 1981.
98. Кардаш В.А. Модели управления производственно-экономическимипроцессами в сельском хозяйстве. М.: Экономика, 1981. - 183 с.
99. Кардаш В.А. Экономика оптимального погодного риска в АПК: Теория и методы. М.: ВО Агропромиздат, 1989. - 167 с.
100. Кардаш В.А. Об одном подходе к постановкам стохастических задач оптимизации производства // Экономика и математические методы. 1977. -Т.13,Вып.6.-С. 312-316.
101. Кардаш В.А. Экономическая оптимизация в орошении. В кн.: Вопросы анализа плановых решений в сельском хозяйстве, ч.И, Новосибирск, 1972, с. 197.
102. Кардаш В.А., Рапопорт Э.О. Моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Новосибирск: Наука, 1979. - 149 с.
103. Мочалова JI.A. Проблемы экономического риска и устойчивости в управлении сельскохозяйственным производством: Автореф. дис. док. экон. наук. -М., 1996.-37с.
104. Мочалова JI.A. Проблема экономического риска и устойчивости в информационных технологиях управления сельскохозяйственным производством. Брянск: БГСХА, 1996.-117 с.
105. Хван Д.С. Оптимизация проектных параметров крупных оросительных систем с учетом факторов погодного риска (на примере Обь-Карасукской ОС): Автореф. дис. канд. экон. наук. Новосибирск, 1993. - 21с.
106. Зайнчковская Т.С. Оптимизация плана развития сельскохозяйственного производства в районе с учетом недетерминированных параметров: Автореф. дис. канд. экон. наук. Ленинград-Пушкин., 1988. - 21с.
107. Куликова Л.Л. Прогнозирование длительности производственных операций в единичном и мелкосерийном производстве в условиях АСУП: Автореф. дис. канд. экон. наук. Новосибирск, 1987. - 17 с.
108. Ильченко А.Н. Моделирование внутрирегиональных экономических взаимоотношений в АПК. М.: Изд-во МСХА, 1993. - 135 с.
109. Ильченко А.Н. Согласование планов производства продукции в текстильной промышленности: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 1982. - 21с.
110. Мирзоахмедов Ф. Математические модели и методы управления производством с учетом случайных факторов. Киев: Наукова думка, 1991. - 224 с.
111. Ермольев Ю.М., Мирзоахмедов Ф. Прямые методы стохастического программирования в задачах планирования запасов // Кибернетика. 1976. - №6. -С. 74-81.
112. Мирзоахмедов Ф. Некоторые численные решения двухэтапных задач стохастического программирования//Кибернетика. 1984.-№ 6.-С. 71-73.
113. Мирзоахмедов Ф. Многоэтапные модели и методы стохастического программирования и их приложения // Тез. докл. Всесоюз. семинара по оптимизации и ее приложениям. Душанбе, 1986.- С. 55-56.
114. Мирзоахмедов Ф. Задача оптимизации теории очередей и численный метод ее решения//Кибернетика.-1990.-№ З.-С. 73-75.
115. Мирзоахмедов Ф., Гайворонский А. А. Решение задач стохастического программирования методом линеаризации : (Алгоритм и программа).- Киев : ИК АН УССР, 1977.
116. Мирзоахмедова JI. В. Об одной задаче оптимального распределения ограниченных ресурсов // Тез. докл. Пути повышения эффективности АСУ и внедрение ЭВМ в народное хозяйство.- Душанбе : Ирфон, 1986.- С. 71- 72.
117. Мирзоахмедов Ф., Мирзоахмедова Л. В. Темирова М., Фузайлова М. Экономико-математическая модель и решение одной стохастической задачи двухуровневой системы снабжения // Прикладные вопросы математики.- Душанбе : ТГУ. 1989.- Вып. 2.- С. 53-59.
118. Мирзоахмедов Ф., Михалевич М. В. Прикладные аспекты стохастического программирования.- Душанбе : Маориф, 1989.
119. Мирзоахмедов Ф., Мошеев Л. И. Совершенствование планирования производства железобетонных изделий в условиях хозрасчета и самофинансирования // Формирование экономического мышления и интенсификация экономики.-Душанбе : Дониш, 1988.-С. 99-101.
120. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. 568 с.
121. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и его применение. М.: СолСистем, 1993.- 117 с.
122. Маныкин Э.А., Сурина И.И. Нейронные сети и их оптические реализации. М.: ИАЭ, ЦНИИато-минформ, 1988.
123. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.
124. Бир С. Мозг фирмы. М.: Радио и связь, 1983. - 416 с.
125. Бир С. Кибернетика и управление производством. М.: Физматгиз, 1963. - 276 с.
126. Слейгл Д. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973.
127. Шалютин С. Искусственный интеллект. М. Мир, 1981.
128. Nilson N.J. Principles of Artificial Intelligence. Tioga, Spring-Verlag, 1980.
129. Winston P.H. Artificial Intelligence. Addison-Wesley, 1984.
130. Gaschnig J. Performance measurement and analysis of certain search algorithms. Carnegie-Mellon University. - 1979
131. Bratko I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. A.-W., 1989.
132. Atkinson R.C. Human memory and the learning process. A.-Wesley, 1979.
133. Солсо P.JT. Когнитивная психология. M.: Тривола, 1996. - 600 с.
134. Pylyshyn P. Computation and Cognition: Toward a Foundation for Cognitive Science. Addison-Wesley, 1983.
135. Howard Gardner. Mind's New Science. Addison-Wesley, 1985.
136. Charniak E., McDermott D. An Introduction to Artificial Intelligence. -Addison-Wesley, 1984.
137. Winograd T. Language as a cognitive process. Addison-Wesley, 1983.
138. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 1989. -328 с.
139. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект. Прикладные системы. М.: Знание, 1985. - 48 с.
140. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. - 519 с.
141. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. М.: Энергия, 1980. -361 с.
142. Jaikumar R. Postindustrial manufacturing. Harvard Business Review. - 1986.- N 64 (6). pp. 69-76
143. Sullivan W. A. Computer integrated manufacturing program justification. -Michigan, 1985. pp. 234 - 255.
144. Gershwin S. В., Hildebrant R. R., Suri R. and Mitter S. K. A control perspective on recent trends in manufacturing systems // IEEE Control Sytems Magazine.- 1986. N6 (2).-pp. 3-14.
145. Gunn T. Q. Computer Applications in Manufacturing. New York, 1981.
146. Kusiak A., Vannelli A.,Kumar K. R. Grouping problems in scheduling flexible manufacturing systems. Working Paper // Industrial Engineering, Toronto, 1985.
147. Morgan C. Robots: Planning and Implementation. Bedford, UK, 1984.
148. Elavia J. D. Where do I start with CIM? // Society of Manufacturing Engineers.- Dearborn, Michigan. 1985. - pp. 111-121.
149. Miller R. D. Simplification, management control and intelligence automation. // Society of Manufacturing Engineers. Dearborn, Michigan. - 1985. - pp. 1-15.
150. Nassr J. J. Considerations in establishing a CIM environment //Proc. COMPINT '85, 1985, pp. 68-72.
151. Kempf K. G. Manufacturing and artificial intelligence // Robotics. 1985. -Nl.-pp. 13-25.
152. Lenat D., Prakash M. and Shepherd M. CYC: Using common sense knowledge to overcome brittleness and knowledge acquisition bottlenecks. // AI Magazine. 1986. - N6. - pp. 65-85.
153. McDonald M. E. The smart foreman. Expert systems for manufacturing. // Society of Manufacturing Engineers. Dearborn, Michigan. - 1985. - pp. 145-156.
154. Su Y. W. Modeling integrated manufacturing data with SAM. IEEE Computer, - 1986. - N19, pp.34-49.
155. Gevarter W. B. Expert systems: Limited but powerful. IEEE Spectrum. -1983. N18, pp.39-45.
156. Michie D. Expert Systems in the Micro Electronic Age. Edinburgh University Press, Edinburgh, 1979.
157. Reitman W. Artificial Intelligence Applications for Business. Ablex, Norwood, New Jersey, 1984.
158. Представление и использование знаний./ Под ред. X. Уэно, М. Исидзу-ка. -М.: Мир, 1989. -220 с.
159. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.
160. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. М.: Мир, 1993.-368с.
161. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990304 с.
162. Clasny W.J. The epistemology of a rule-based expert system a framework for explanation // Artif. Intell. - 1983.- N20, - pp. 215 - 251
163. Newell A., Simon H.A. Human problem solving. Englewood Cliffs, N.J.:
164. Prentice-Hall, 1972. 234 p.
165. Waterman D.A. An Introduction to production systems // AISP Eur. Newsletter. 1977. Issue 25. - pp.7-10.
166. Shubert L.K. Extending the Expressive Power of Semantic Networks // Artif. Intell. 1976. - v.7. -pp. 162-198.
167. Mollenkamp R. Applying Process AI Expert Systems. Artif. Intell. - 1989. -v.28.Nl.-pp. 1-8.
168. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М.: ВЦ АН СССР, ВИНИТИ, 1984 - Т.А.: Фундаментальные исследования в области представления знаний. - 264 с.
169. Hedrix G.G. Expanding the Utility of Semantic Networks Through Partitioning // Artif. Intell. 1986. - vol. 7. - pp. 21-49.
170. Reiter R.A. Logic for Default Reasoning // Artif. Intell. 1980. - vol. 13. -pp. 81-132.
171. ClosksinW.F., Mellish C. Programming in PROLOG. Heidelberg: Springer-Verlag, 1981.-324 p.
172. Nakashima H. Knowledge representation in PROLOG/KR/Int. Symp. On Logic Programming, Feb. 6-9, 1984. Atlantic City. NJ.:Silver Spring. - pp. 126-130.
173. Kobsa A. Knowledge representation: a surway of its mechanism, a sketch of its semantics // Cybernetics and Systems. 1984. - №15. - p. 41 - 89.
174. Минский M. Фреймы для представления знаний. М.: Мир, 1979.152 с.
175. Winograd Т. Frame representation and the Declarative-Procedural Controversy // Representation and Understanding / Ed. by D.G. Bobrow, A.M. Colins. N.J.: Academic Press, 1975. - p.l 12-127.
176. Автоматизированная система управления предприятием М.: Высшая школа, 1980 - 192 с.
177. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы в отраслевом планировании. М: Наука, 1991.- 166 с.
178. Авдеев В.П., Бурков В.И., Енакеев А.К., Кисилев Т.В. Многоканальные организационные механизмы (опыт применения в АСУ). М.: ИПУ, 1986
179. Бурков В.Н., Кондратьев В.В., Цыганов В.В. и др. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. М.: Наука, 1984.
180. Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977.
181. Бурков В.Н., Пак В.Д., Цыганов В.В. Проблемы оценки прогрессивности НИИ и КБ // Организация исследований и разработок в условиях совершенствования хозяйственного механизма: Материалы конф. М.: МДНТП, 1981.
182. Бурков В.Н., Суходаев А. А., Цыганов В.В. Совершенствование планирования и финансирования работ по новой технике в отрасли // Совершенствование планирования, разработки и внедрения новых поколений техники. -М.-.АНХСМ СССР, 1986.
183. Бурков В.Н. , Тисарж И., Цыганов В.В. и др. Проектирование систем комплексной оценки инноваций и принятия решений // Моделирование и идентификация производственных систем. М.: ИПУ, 1988.
184. Бурков В.Н., Цыганов В.В. Адаптивные механизмы функционирования активных систем // АиТ. 1985. - №9.
185. Бурков В.Н., Цыганов В.В. Проектирование адаптивных распределенных информационных систем // Вычислительный центр-88: Материалы конф. Прага: ЧСНТО, 1988. т.1.
186. Бурков В.Н., Цыганов В.В. Тенденции и перспективы построения адаптивных механизмов функционирования активных систем // Измерения, контроль, автоматизация. 1985. - №5.
187. Гершензон М.А. Анализ упрощенных динамических моделей межотраслевого баланса. Новосибирск: Наука. 1985.
188. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990. - 264 с.
189. Fox М. Industrial Application of Artificial Intelligence// Artificial Intelligence in Manufacturing/Ed. by T. Bernold North-Holland. 1987.-pp. 1-18.
190. McDermott J. XSEL: A Computer Sales Person's Assistant/Machine Intelligence/Ed. by J. E. Nayes, D. Michie, Y. H. Pao. Willey & Sons, 1982.-pp. 172-186.
191. McDermott J. Rl: A Rule-Based Configuror of Computer Systems //Artificial Intelligence. 1982. - Vol. 19, No l.-pp. 39-88.
192. Marcus S., Stout J., McDermott J. VT: An Expert Elevator Configuror// Technical Report, Computer Science. Pitsbure. Melton University, 1986.-pp. 19-26.
193. The Development of ALADIN, and Expert System for Aluminium Alloy Design/M. L. Farinacci, M. S. Fox// AI North-Holland, 1987. - pp. 171-185.
194. Terry S. Dec's AI VAX Station//DEC Profess., 1985.-Vol 10-N1 -pp. 108112.
195. Lu M. D., Motard R. L. An Expert System for Computer-Aided Flow sheet Synthesis //Process Syst. Eng. Cambridge, 1985. - pp. 125-129.
196. Lenat D. B. Theory Formation by Heuristic Search. The Nature of Heuristics II: Background and Examples// Artificial Intelligence 1983.-Vol. 21, N1.- pp. 31-60.
197. Kim J., McDermott J. TALIB: An 1С Layout Design Assistant// Proc. Nat. Conf. of AI.-1983.-Los Altos, CA: W. Kaufaian Inc.- pp. 197-201.
198. Steele G. L. The Definition and Implementation of a Computer Programming Language Based on Constraints (PhD Thesis)//MIT Technical Report AI-TR-595. -Cambridge, 1980. p. 25.
199. CORA: An Expert System for Verification Relay Protection Systems// Personal Communication with Westinghouse Electric Corporation's Productivity and Quality Centre, 1985. 66 p.
200. Sathi A., Morton Т., Roth S. Callisto: An Intelligence Project Management
201. System// AI Magazine, 1986.-Vol. 4, N1.- pp. 27-34.
202. Kosy D., Dhar V. S. Knowledge Based Support System for Long Range Planning// Technical Report, Robotics Inst. - Pittsburgh, PA: Carnegie - Melton University, 1983.-pp. 117-126.
203. Lindsay K.J. Frame-Based Knowledge Representation for Processing Planning// Proc. First Annual Aerospace Application of AI. Dayton OH: Wright -Patterson Air Force Base Materials Lab., 1985.- pp. 231-239.
204. Yannick D., Latombe J. Claude An Expert System for Process Planning// Solid Model Comput. Theory Appl. Proc, New York: Academic Press, 1983. - P. 324-337.
205. Cami G. An Expert System for the Process Planning// Process Syst. Eng.; PSE 84: Use Comput. Chem. Eng. Conf. Cambridge, 1984.- pp. 11-23.
206. Fellenstein C., Green C., Palmer 0. IMS-A Prototype Manufacturing: Knowledge-based System in Syllog// Pitsburg. Melton University.- 1985. P. 58.
207. Duda R. 0., Gaschnig J. G. Knowledge-based Expert Systems Come of Edge/ / Byte, 1981. Vol. 6, No 9. - P. 238-278.
208. Husson J. PILOTEX: Expert System for Process Control and Maintenance/ / Proc. Tech. Assesments and Management Conf. of the Cottlieb Duttweiler Institute Riischilikon Zurich, 1985.-P. 128-134.
209. Expert System Gives Advice for the Real time Control. "Dig. Des. 1985, No 4. P. 28-30.
210. R. Moore, L. Hawkinson, C. Knickerbockers et al. A Real-Time Expert System for Process Control//First Conf. on Artificial Intelligence Applications. IEEE Computer Society, 1984.-P. 178-186.
211. Morris D. LISP Shows First Process-Control Expert System// Electronic Engineering Times. 1984, No 13. - P. 41-53.
212. An Expert System for Control and Signal Processing with Fortran Code Generation/C. Gomez, G. L., Blankenship // Proc. 23-rd IEEB Conf. Decis. and Contr., Las Vegas, 12-14 Dec., 1984. New York, 1984.- Vol. 24, N3. P. 716-723.
213. Expert Systems for Process Control Rooms, by RAE Sergeant //Measurementand Control.-1986.-Vol. 19, No 2. P. 239-244.
214. Finn Т., McAdams J., Kleinosk A. FOREST- an Expert System for Automatic Test Equipment.// 1th Conf., Art. Int. Application, Denver, 5-7 Dec., 1984.-pp. 350356.
215. Perrot A., Lebailly J. M. The UEFA Project at Eef Aquitane.//Pattern Recognit. Lett. 1984. - Vol. 6, No 3. - P. 433-437.
216. An Expert Control System for Tool Life Management in Flexible Manufacturing Cells/A. Villa, G. Quaglia, R. Chiara et al.//CIRP Ann., 1985.-Vol. 34, N1. P. 87-190.
217. Kazuhiko K., Close J. ROTES: An Expert System for Robot Troubleshooting./ / Proc. 16th South-eastern Symp. Syst. Theory, Mississippi, 25-27 March, 1984. Silver Spring, 1984.-P. 129-132.
218. Artificial Intelligent in Manufacturing North-Holland, 1987. - 325 p.
219. Кесс Ю.Ю. Анализ и синтез фреймовых моделей АСУ. М.: Энергоато-миздат, 1986. - 168 с.
220. Долятовский В.А. Анализ и технология управления. Ростов-на-Дону: изд. ИПКСХМ, 1972. 117 с.
221. Doliatovski V. Informatique de guestion. Alger: Universite d'Alger, 1975.196 p.
222. Долятовский В.А., Адиба M. Логические основы построения активных информационных систем для управления предприятием. Ростов-на-Дону: изд. ИПКСХМ, 1996. - 18с.
223. Maimon О. FMS real time operational control // Society of Manufacturing Engineers, Dearborn, Michigan. 1985. - pp. 631-658.
224. Rhodes J. S. The development of integrated control systems for flexible manufacturing systems // Society of Manufacturing Engineers, Dearborn, Michigan. -1985.-pp.611-629.
225. Spur, G. and Mertins, K. Interactive production control in CAM. /Лn, Proc. COMPINT '85, IEEE 85CH2136-0, 1985. pp. 572-576.
226. Dolyatovsky V.A., Sergeyenko G.S. The concept of firm's diagnostic // Intelligent systems "INTELS'98" / Proceeding of the Third International Symposium. (30.06-4.07.1998) Moscow, Russia, 1998. - pp. 122-124.
227. Долятовский В.А., Сергеенко Г.С. О методике табличной организационной диагностики фирмы // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 3. Ростов-на-Дону:РГЭА, 1998. -С. 96-107.
228. Adiba М., Collet С. Bases de donnes orientees object. Paris: Hermes, 1995.454 p.
229. Бакаев A.A., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев: Нау-кова думка, 1993. - 150 с.
230. Компьютеризация информационных процессов на промышленных предприятиях / Сытник В.Ф., Срока X., Еремина Н.В. и др. К.: Тэхника; Катовица, 1991.-215 с.
231. Сергеенко Г.С., Ткачев А.Н. Разработка системы анализа финансовой деятельности предприятия на основе построения продукционной базы правил//
232. Сборник статей и кратких сообщений по материалам научно-технической конференции студентов и аспирантов НГТУ, Новочеркасск: НГТУ, 1997. с. 52.
233. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.:Наука, 1987.552 с.
234. Кокорева Л.В., Перевозчикова О.Л., Ющенко Е.Л. Диалоговые системы и представление знаний . Киев, Наукова думка, 1993 . - 453 с.
235. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах / Под ред. Э. Кыосиака. М.: Машиностроение, 1991. - 544 с.
236. Управление организацией: учебник. М.: ИНФРА-М, 1998. - 669 с.
237. Дункан Дж. Основополагающие идеи в менеджменте. М.: Дело, 1996.
238. Лебедев О.Т., Филиппова Т.Ю. Основы маркетинга СПб: ИД "МиМ", 1997.-224 с.
239. Финансы предприятий: Учебное пособие. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995.
240. Финансы: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1996.
241. Quintart A. et Zisswiller R. Theorie de la finance, PUF, 1985.
242. Depallens G. Et Jobard J.-P. Gestion financiere de l'entreprise, Sirey. 1990.
243. Тихонов P.M. Конкурентоспособность промышленной продукции. M.: Изд-во стандартов, 1985. - 176 с.
244. Красовский Ю.Д. Управление поведением в фирме. М.: ИНФРА-М,1997.
245. Основы управления персоналом. М.: Высшая школа, 1996.
246. Управление персоналом организации. М.: ИНФРА-М, 1997.
247. Филлипов А.В. Работа с кадрами. М.: Экономика, 1990.
248. Болотин Б.М., Громов Л.М., Четыркин Е.М. Эффективность капиталистической экономики: некоторые проблемы анализа и измерения. М.: Наука, 1990. - 128 с.
249. Бауэр Р., Коллар Э., Тан В. Управление инвестиционным проектом: опыт IBM. М.: ИНФРА-М, 1995.
250. Данциг Д. Линейное программирование, его обобщения и применения. М.: Прогресс, 1966. 600 с.
251. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Советское радио, 1979. 392 с.
252. Менеджмент организации. Румянцева З.П., Саломатин Н.А., Акбердин Р.З. и др. М.: ИНФРА-М. 1996. - 432 с.
253. Иванов П.М. Алгебраическое моделирование сложных систем. М.: Наука. Физматлит, 1996. - 272 с.
254. Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Ющенко Е.Л. Методы символьной мультиобработки. Киев: Наук, думка, 1980. - 252 с.
255. Каныгин Ю.М., Калитич Г.И. Основы теоретической информатики. Киев: Наукова думка, 1990. 320 с.
256. Брыскин В.В. Математические модели маркетинга Новосибирск: Наука, 1992.- 160 с.
257. Корнай Я. Дефицит. М.: Наука, 1990. - 607 с.
258. Жак С.В. Математические модели менеджмента и маркетинга. Ростов-на-Дону: ЛаПО, 1997. - 320 с.
259. Маджаро С. Международный маркетинг. М.: Междунар. отношения, 1979.-264 с.
260. Пунин Е.И. Ценообразование в международной торговле. Теория и практика формирования цен в условиях НТР. М.: Междунар. отнош., 1986. - 280 с.
261. Брыскин В.В., Яковлев В.М. Математические модели программно-целевого планирования техниче-ских средств. Новосибирск: Наука. Сиб.отд-ние, 1989.- 120 с.
262. Маркетинг. М. Юнити, 1996. - 560 с.
263. Котлер Ф. Основы маркетинга. Новосибирск: Наука, 1992. - 736 с.
264. Багатурова О.С., Мамиконов А.Г. Математические модели маркетинга. Аналитический обзор. // Ав-томатика и телемеханика, N 8, 1991. с. 3-35.
265. Ehrenberg A.S. Repeat buying, theory and applications. Amst.: North-Holl. Publ. Co., 1972.
266. Bass F.M. Reflection on stochastic preference theory: some unresolved questions// J.MarketRes. 1980. - V. 17. - pp. 383-384.
267. Цурков В. И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1981.-352 с.
268. Шор Н.З., Соломон Д.И. Декомпозиционные методы в дробно-линейном программировании. Кишинев: Штиинца, 1989. - 205 с.
269. Цурков В.И., Литвинчев И.С. Декомпозиция в динамических задачах с перекрестными связями: в 2-х частях. 4.1. М.: Физматлит, 1994. -176 с.
270. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. М.: Конкорд, 1992. - 519 с.
271. Rolland С., Foucaut О., Benci G. Conception des systemes d'information: methode REMORA. Paris: Eychirolles, 1987.
272. Giard V. Gestion de la production. Paris: Economica, 1992.
273. Горстко A.B., Угольницкий Г.А. Введение в прикладной системный анализ/ Ростов-на-Дону, АО "Книга", 1996. 136 с.
274. Экспертные системы. Принципы работы и примеры./ А. Брукинг, П.Джонс, Ф.Кокс и др. М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.
275. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.
276. Джонс Дж.К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. - 326 с.