В рамках этого подхода, исходя из сложной глобальной задачи, за счёт её декомпозиции образуют иерархию задач, которые решаются по очереди. При этом координация результатов решения частных подзадач содействует достижению целей более высокого уровня. Многоуровневая структура управления приведена на рис.13.

Увеличение производительности предприятия при использовании координации в зависимости от числа шагов оптимизации n

Уменьшение среднего времени производства единицы продукции за счет оптимизации параметров

Оптимизация пропускной способности



Многоуровневая структура управления

В работе для модели сетевого вероятностного планирования работ введено понятие индексации ресурсов для отображения динамики их поступления на протяженные объекты. Пусть Qi,jq,t - потребности сырья q-го типа на момент времени t, для реализации j-го этапа. Эта характеристика используется для описания интегрированных показателей завершенности объекта.

- потребности в q-ом ресурсе i-ым объектом в момент t.

- потребности в q-ом сырье всех объектов в момент t.

- общие потребности протяженного объекта в q-ом сырье на плановый период.

Введенные соотношения дают общие потребности и на каждый момент времени и объект в объеме грузов (V), их массе (M) и стоимости (C). Для планирования перевозок в основном необходимы величины:

, (44)

где {V|M|C}. Значения ={V|M} дают основу для расчета транспортной схемы. При =V соотношение определяет объем перевозимых грузов. При =M соотношение определяет массу грузов. Значение ={С} дают основу для расчета финансовой стратегии. Аналогично временному ряду потребностей в материалах на каждый момент t можно составить и ряды потребностей кадрового состава и технических средств. Указанные процессы имеют другие свойства. Цели анализа этих рядов частично совпадают, но ряд задач, таких как переброска кадров или технических средств, присущ только им. Имеется некоторое подобие задач распределения кадрового состава и распределения технических средств.

Завершенность объекта определяется на основании завершенности его этапов в принятой сетевой модели планирования.

Пусть SWi,j - признак завершенности j-го этапа i-го объекта, при этом:

SWi,j=1 - этап завершен;

SWi,j=0 - этап не начинался;

0<SWi,j<1 - этап в процессе выполнения.

Для последнего случая признак завершенности определяется на основании соотношения:

, (45)

где TBi,j - момент начала j-го этапа.

Завершенность работ на объекте определяется следующими показателями:

завершенность по структуре план-графика;

завершенность по времени;

завершенность по материалам.

Ниже приведены процедуры и соотношения для вычисления количественных значений перечисленных показателей. Множество вершин план-графика разбивается на три множества:

Wi =WEiWBiWTi (46)

WEi = {Wi,j : SWi,j=1} - множество завершенных этапов;

WBi = {Wi,j : SWi,j=0} - множество не начатых этапов;

WTi = {Wi,j : 0<SWi,j<1} - множество текущих этапов.

Эти множества дают критерий завершенности по структуре. Предполагается, что для любого текущего состояния объекта существует план-график завершения, оптимальный по тому же обобщенному критерию, что и исходный. Это предположение дает возможность для любой ситуации, сложившейся на объекте, сформировать план-график выполнения оставшихся работ по тому же критерию эффективности, что и исходный.

Пусть TO0 - момент начала работ на объекте. Имея все признаки завершенности этапов и алгоритм построения план-графика по аналогичному критерию, можно рассчитать времена выполнения каждого этапа на каждом объекте и остаточного времени. Время завершенности можно рассматривать как по оптимальному графику (в смысле минимизации времени), так и план-графику, составленному на основании подобия выполнения предыдущих этапов.

Для принятия решений по стратегии завершения объекта необходимы показатели его завершенности по вложенным средствам на организацию производственной деятельности, таких как произведенные расходы на материалы, заработную плату, транспортные расходы, связанные с доставкой грузов на данный объект.

Завершенность по материалам использует лишь информацию о доставленных материалах, но в нем могут учитываться стоимость C, объем V материалов и масса M:

, (47)

где: =С - завершенность по затратам на материалы важна для финансового анализа; =V . =M - завершенность по объему (массе) материалов важна для анализа будущих транспортных расходов. Хотя эти три критерия завершенности являются функцией одних и тех же аргументов, однако их численные значения могут существенно различаться.

Критерий завершенности по заработной плате определяется на основании функции Ri,jk,t - потребности j-го этапа i-го объекта в работах k-ой специализации. Соотношение для вычисления показателя полностью соответствует (47) с точностью до переименования затрат на материалы, на затраты и на трудовые ресурсы.

Полученные соотношения для завершенности и хода выполнения работ в соответствии с общим планом-графиком дают основу расчета критериев эффективности, в качестве которых предлагается использовать непрерывность, параллельность и качество.

Непрерывность. Этот критерий можно сопоставить с возможность замораживания объекта. Так, если процесс не является непрерывным, то руководство предприятия либо слишком рано приняло решение о выполнении работ на данном объекте, либо его завершение вообще нерентабельно.

Параллельность. Этот критерий позволяет оценить возможную вариативность работ, что дает большую свободу корректировке производственного цикла.

Качество работ определяется расхождением между требуемой и фактической квалификации рабочих и качеством материалов.

Кроме перечисленных критериев эффективности предполагается использовать такие показатели, как ритмичность, надежность, гибкость и др.

Далее в диссертации рассмотрены вопросы оценки интегральной экономической эффективности. В практике экономических расчетов обычно используются линейные модели. В работе проведен анализ класса нелинейных полиномиальных моделей. Проведенный анализ показал, что при малых вариациях аннуитета и нормы дисконта параметры регрессии при A2 иE2 несущественны, что приводит к представлению модели NPV в виде:

NPV=a1+ a2A+ a3E+a4AE, (48)

которое по сравнению с линейной моделью имеет еще одно слагаемое a4AE, интерпретируемое как эффект совместного взаимодействия факторов аннуитета и нормы дисконта. Коэффициент корреляции для последней модели равен R=0,99, что существенно превосходит по точности линейную модель. Параметры регрессии модели соответственно равны: a1=0,000007, a2=5,785508 и a3=0,000001 a4=-0,097475. Таким образом, исключив из модели (48) свободный член a1 и a3E, получим двухпараметрическую зависимость NPV:

NPV=(a2+a4 E)A. (49)

Интересен факт, что двухпараметрическая модель (49) дает большую точность, чем трехпараметрическая линейная модель.

Увеличив диапазон изменения нормы дисконта E от 0 до 40%, и A от 1 до 10, получим нелинейную зависимость NPV от аннуитета и нормы дисконта. При этом явно видна нелинейность только по норме дисконта E, поэтому для заданной вариации расширим исходную линейную модель до следующей:

NPV=a1+ a2A+ a3E+ a4E2+ a5AE. (50)

Для последней модели коэффициент корреляции равен 0,999. Кроме того, в последней модели практически отсутствует методическая погрешность. Таким образом, проведенный анализ показал, что введение нелинейного члена регрессии взаимодействия аннуитета и нормы дисконта оказывает сильное положительное влияние на точность оценки NPV при различных вариациях нормой дисконта.

Таким образом, разработана методика построения и анализа регрессионных моделей показателей экономической эффективности, проведены исследования и разработаны методы определения экономичности рассматриваемых мероприятий.

Для расчета показателя интегральной экономической эффективности используется метод дисконтирования, который распространяется на ту часть жизненного цикла проекта в годах, которая расположена после базового расчетного года. Максимум NPV выступает критерием при обосновании проекта, выбора варианта технического решения. Он обеспечивает максимизацию доходов инвестора в стратегическом плане на весь жизненный цикл.

В общем случае, для ежегодно изменяющейся ставки дисконта и аннуитета показатель NPV определяется на основании соотношения:

, (51)

где Pt - полученная прибыль в t-ом году, Зt - затраты t-го года, Et - ставка дисконта t-го года.

Как правило, математическое ожидание аннуитета и ставки дисконта известно, но с каждым годом дисперсия возможных значений этих величин увеличивается. В результате, в диссертации были решены две задачи:

· влияние неопределенности DA и DE на MNPV;

· влияние неопределенности DA и DE на DNPV.

Для проведения экспериментов по оценке чувствительности NPV к аннуитету (А) и норме дисконта (Е) был выбран расчетный период в 5 лет, построен дробный факторный план 2**(10-6) и изучены модели поведения системы при различной динамики неопределенности (Таблица 1).

В результате получены механизмы оценивания чувствительности интегральной эффективности к неопределенности прибылей и затрат. Кроме того, получен интересный факт - дисперсии аннуитета, и ставки дисконта существенно влияют на математическое ожидание NPV.

Таблица 1

Влияние динамики неопределенности А и Е на NPV.

Модель	График	Результат
А и Е фиксированы		NPV наиболее чувствителен к аннуитету 1-го года
А и Е линейно возрастают		NPV наиболее чувствителен к ставке дисконта 2-го года
Интервал значений А и Е линейно возрастает		NPV наиболее чувствителен к ставке дисконта 4-го года

На примере выбора стратегий закупок ТС в работе показано, что оптимальные характеристики развития проекта существенно зависят от срока его реализации. Предлагается методика оценки оптимального срока инвестиций в условиях неопределенности. Проведен анализ и построена модель сравнительного анализа различных стратегий развития транспортных предприятий, входящих в состав структуры обслуживания протяженного объекта. Проведен анализ проектов по закупке и эксплуатации различных марок автотранспортных средств с различным годом выпуска, что приводит к перераспределению средств на весь жизненный срок проекта. Графики зависимости NPV этих проектов по годам представлены на рисунке 14.

На основе полученных результатов можно сделать следующие выводы:

1. Заменять 5-летнее ТС на новое нецелесообразно, т.к. старое принесет большую прибыль за 5 лет эксплуатации, чем новый (на 11 тыс. дол.).

2. Новое ТС принесет больше прибыли, чем 6-летнее (на 11,5 тыс. дол.), их дисконтированные доходы сравняются за 4,5 года проекта, так что, это изменение прибыли формируется только за последние 6 месяцев проекта. Целесообразно ли затевать 5-летний проект, из-за 6 последних месяцев реальной прибыли? 6-летнее ТС еще не выработало свой лимит.

Оценка интегральной экономической эффективности

3. Доходы от 7-летнего ТС сравняются с новым ТС через 3,5 года выполнения проекта. Итоговая разница в доходе равна 34 тыс. дол. В последний год проекта эксплуатация 7-летнего ТС станет убыточной (будет потеряно 6 тыс. дол.). При таких условиях можно принять решение о списании 7-летнего ТС и покупке нового (при длительности проекта - 5 лет).

4. Эксплуатация 8-летнего ТС становиться убыточной уже на 2-ой год проекта, а разница в доходах с покупкой и эксплуатацией нового за 5 лет проекта составит 68 тыс. дол. В таком случае можно определенно говорить о том, что новое ТС выигрывает по всем показателям, а 8-летнее ТС необходимо списать. Проект покупки нового ТС окупится сполна.

В шестой главе диссертации на основе разработанных моделей мониторинга, аналитико-имитационных моделей управления запасами, транспортировки и др., а также моделей оптимизации и синтеза структуры управления решается задача их объединения в единый сценарий системы поддержки принятии решений.

В диссертации рассмотрена задача поиска решения на основе имитационной модели (ИМ), когда необходимо определить значения входных управляемых переменных ИМ для получения оптимального функционирования сложной дискретной системы. В данном случае один прогон ИМ обеспечивает получение достоверных результатов в одной точке пространства поиска решений. Проведение исследований при проектировании сложной дискретной системы требует реализации серии экспериментов в большой области поиска, целенаправленность которых в традиционных системах моделирования обеспечивается специалистом-разработчиком. Для эффективного решения данной задачи система на основе ИМ должна иметь интеллектуальную надстройку, позволяющую заменить специалиста-разработчика. Полученная система будет представлять собой гибридную систему, объединяющую имитационную модель и блок оптимизации (рис. 15).

Интеграция моделей в гибридной системе



Сценарий приложений экономического анализа

Для решения задач финансового анализа на основе предложенной концепции реализована программная методика, включающая приложения:

· приложение моделирования временных рядов;

· расчета NPV;

· Active-X компонента интерфейса с пакетом Statistica;

· макрос для кластерного анализа;

· макрос для экспоненциального сглаживания;

· макрос для факторного анализа;

· обратное преобразование;

· сетевая модель инновационного проекта;

· и другие.

Приложения, объединенные в среде анализа экономической эффективности, и представляющие вершины графа собраны в единый управляемый сценарий (рис.16.).

Компонента компилятора формального языка включает операторы: присвоения «:=», условия «ЕСЛИ … ТО …», цикла «ДЛЯ … ОТ … ДО … ВЫЧИСЛИТЬ», а также все арифметические и логические операторы, необходимые для расчета интегральных показателей. Для интегральных показателей приняты идентификаторы Ki, где i - номер показателя, для строк баланса Ficj, где i - форма баланса, j - строка выбранной формы. Пример конструкции языка приведен на рис.17. Такой синтаксис вполне доступен экономистам, не имеющим опыта программирования.

Пример конструкции формального языка

K01=(F1c290-F1c690)/F1c300;

K02=F1c430/F1c700;

…

K05=6,51*K01+3,26*K02+6,76*K03+1,05*K04;

{расстановка баллов 1. - Кабс. Ликв, 2. - …}

ЕСЛИ K01>0.5 ТО K11:=20;

ЕСЛИ K01>0.4 И K01<0.5 ТО K11:=16;

…

ЕСЛИ K01<0.2 ТО K11:=4;

Приложение моделирования временных рядов основано на использовании Active-X компонента интерфейса с пакетом MatLab и m-файла, которое позволяет варьировать характером процесса с учетом сезонности и инерционности.

Приложение расчета NPV представляет параметризуемую сетевую модель и позволяет учитывать неопределенности аннуитетов и дисконтных ставок. Для расчета NPV используется метод дисконтирования на основании соотношения , где Pt - полученная прибыль в t-ом году, Зt - затраты t-го года, Et - ставка дисконта t-го года.

Приложение кластерного анализа также реализовано на основе использования Active-X компоненты интерфейса с пакетом Statistica и соответствующего макроса. При этом используется процедура кластеризации методом k-средних. В силу разнородности факторов в качестве метрики предлагается использовать равномерную - .

Разработано приложение сетевого моделирования в условиях неопределенности. Входными данными программного приложения является массив, описывающий переходы по связанным этапам, каждому этапу соответствует некоторый вес и время длительности. Новый этап не может начаться, пока не завершены предыдущие этапы. Визуальная связанность этапов показана на рис.18. На структуру накладываются условия: начальный этап должен быть только один; конечный этап должен быть только один (время выполнение и количество затрат начального и конечного этапов можно прировнять нулю; структура не должна иметь висячих элементов и циклов).

Модель сетевого планирования

После проведения моделирования выводится таблица содержащая математическое ожидание и СКО количества затрат по каждому периоду выполнения этапов.

Далее в диссертации решается задача формализованного представления процессов управления цепочками поставок на объекты с последующим моделированием транспортных схем доставки ресурсов.

Процесс взаимодействия подсистемы формирования и контроля цепочек поставок с другими подсистемами заключается в их интеграции и интерфейсном согласовании, что схематично представлено на рис.19.

Подсистема планирования поставок является источником данных, необходимых для формирования плана цепочек поставок.

Подсистема обеспечения взаимодействия поставщиков является источником данных, необходимых для расчета плана цепочек поставок. Это данные о поставщиках, производственных мощностях поставщиков, времени доставки и производства, ограничения (например, договорные обязательства).

Укрупненная структурная схема АСУ планирования цепи поставок

Подсистема взаимодействия с внутренними пользователями передает запрос на выполнение расчета плана цепочек поставок, на основе данных подсистем «Планирования поставок» и «Обеспечения взаимодействия поставщиков». Пользователь является поставщиком корректирующей информации, необходимой для контроля работы подсистемы «формирования и контроля цепочек поставок». Подсистема предоставляет пользователю рассчитанный план цепочек поставок по заданным параметрам.

Подсистема взаимодействия с внешними пользователями передает запрос на получение рассчитанного плана цепочек поставок и является потребителем рассчитанного плана цепочек поставок.

В качестве формального описания компонентов системы использовалась SADT- модель. Основным рабочим элементом при создании модели являются диаграммы. Диаграммы содержат блоки и дуги. Блоки изображают функции моделируемой системы. Дуги связывают блоки вместе и отображают взаимодействие между ними. Между объектами и функциями определены четыре типа отношения: вход, управление, выход, механизм. SADT-модель является иерархически организованной совокупностью диаграмм последовательно детализирующих функции системы до необходимого уровня сложности.

Целью разработки модели является описание процесса функционирования подсистемы «Формирования и контроля цепочек поставок». Контекстная диаграмма управления цепочками поставок представлена на рис.20.

Входные данные:

<данные о производстве>, <данные из внешних систем>, <запрос на получение данных>, <Запрос на выполнение расчета плана цепочек поставок>, и др.

Выходные данные:

<данные во внешние системы>, <параметры продукции>, <план цепочек поставок>, <сообщения во внешние системы>, и др.

Входы по управлению:

<правила формирования и управления цепочками поставок>, <алгоритм построения плана> и др.

Механизмы:

<автоматизированный программный комплекс>, <пользователи системы>

Подчиненные активности:

<контроль и формирование плана цепочек поставок>, <обеспечение взаимодействия с поставщиками, сбор данных от поставщиков>, <подготовка и корректировка прогноза>, <взаимодействие с внешними пользователями>.

Построенная формальная модель описания процессов управления цепочками поставок (рис.20.), с одной стороны, дает основу непосредственно проектированию АСУ, а, с другой стороны, дает возможность параметризации аналитических и имитационных моделей, которые позволяют получить расчетные времена и затраты на реализацию производственного цикла.

Аналогичным образом в работе выполнено описание подсистем:

· формирования плана цепочек поставок;

· анализа плана цепочек поставок;

· подготовки данных для формирования плана цепочек поставок;

· расчета плана цепочек поставок на уровне поставщиков;

· расчета цепочек поставок на уровне центров распределения.

Разработана структура базы данных, интегрирующая статистические данные и данные вычислительных экспериментов. Выделены основные классы пользователей системы мониторинга. Разработана формализованная схема информационных потоков различных категорий пользователей.



Модель управления поставками на протяженный объект

В заключении представлены основные результаты работы.

Приложение содержит документы об использовании результатов работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликована 41 печатная работа.

Основные выводы и результаты работы

1. Проведен системный анализ задач автоматизации и комплексного анализа показателей эффективности производственной деятельности предприятий, обслуживающих протяженные объекты. Проведен сравнительный анализ методов проектирования и моделирования распределенных информационных систем мониторинга.

2. На основе формальных операций на графах сформирована совокупность критериев качества размещения элементов протяженного объекта, и разработаны методы и модели планирования географического местоположения.

3. Разработаны инструментальные средства создания дискретно-событийных имитационных моделей функционирования предприятий, обслуживающих протяженные объекты. Формализованы механизмы включения алгоритмов оптимизации в систему имитационного моделирования и получены оценки скорости сходимости рекуррентных схем.

4. В рамках созданных инструментальных средств разработаны имитационные модели: транспортировки с учетом географического положения элементов протяженного объекта; управления запасами с использованием предложенных политик заказывания материалов; реализации операций погрузочно-разгрузочных работ и складирования.

5. Получены аналитические модели оценки эффективности функционирования технологической цепи “производство-транспортировка-использование”, учитывающие приоритетность заявок и их объемно-временные характеристики.

6. В рамках решения задачи обоснованной привязки элементов протяженного объекта, определяющих загрузку предприятий, разработаны методы и алгоритмы оптимизации и нечеткой классификации характеристик их функционирования при наличии детерминированных и случайных потоков заявок на сырье и материалы.

7. На основе формализованной дискретно-событийной модели представления сетевого планирования производственной деятельности с учетом вероятностных и лингвистических неопределенностей разработана система критериев завершенности протяженных объектов.

8. Проведен анализ и разработаны методы и алгоритмы аппроксимации показателей интегральной экономической эффективности в условиях неопределенности аннуитетов и дисконтных ставок с учетом продолжительности производственных процессов на протяженном объекте.

9. Сформулирована общая задача синтеза системы мониторинга. Разработаны приложения расчета экономической эффективности, прогнозирования, кластеризации и др., а также сценарий поддержки принятия решений по управлению производственными процессами на протяженном объекте.

10. Разработан комплекс программ поддержки принятия решений и визуализации показателей производственной деятельности на протяженных объектах. Разработанные методы, алгоритмы и программы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде крупных предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ(ГТУ).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

1. Ахохов А.Ч., Методы статистического анализа в ситуационном управлении на предприятиях автотранспортного и дорожно-строительного комплексов. Монография / А.Ч.Ахохов, А.В. Колик, В.И. Нестеренко, А.Б. Чубуков // М.: МАДИ(ГТУ), 2005. - 192с.

2. Ахохов А.Ч. Моделирование контроля качества технологических процессов и промышленной продукции. Монография / А.М. Ивахненко, А.Ч.Ахохов // М.: «Техполиграфцентр». 2008. -146 с.

Публикации в рецензируемых журналах из списка ВАК

3. Ахохов А.Ч. Корреляционный анализ моделей аппроксимации показателей эффективности инновационных проектов предприятий транспортного комплекса. / А.Ч. Ахохов, А.В. Балдин, В.Б. Борисевич //Научный вестник МГТУ ГА. -№ 92 Серия Информатика. Прикладная математика - 2005. с.168-171.

4. Ахохов А.Ч. Методика организации и анализа управляемого имитационного эксперимента / А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, В.И. Нестеренко, А.Б. Чубуков, Г.П. Цибизов // Вестник МАДИ (ГТУ), вып. 7 / МАДИ(ГТУ). -М., 2006. - С. 78-83.

5. Ахохов А.Ч. Имитационная модель сети массового обслуживания процессов внутризаводской транспортировки /А.М. Ивахненко, В.И. Нестеренко, А.Ч. Ахохов, Е.Ю. Фадеева Вестник МАДИ(ГТУ), вып.1(12) /МАДИ(ГТУ). -М., 2008. - С.73-76.

6. Ахохов А.Ч. Вложенная имитационная модель транспортировки в условиях стохастического характера грузопотоков и дальности перевозки/ В.И.Нестеренко, А.Ч.Ахохов, В.И.Ивахненко, А.Б.Чубуков // Вестник МАДИ(ГТУ), вып.1(12) / МАДИ(ГТУ).-М., 2008. -С.70-73.

7. Ахохов А.Ч. Методика прогнозирования технико-экономических показателей транспортных предприятий по модели факторного анализа / В.И. Нестеренко, А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко // Вестник МАДИ(ГТУ), вып.2(13) / МАДИ(ГТУ). -М., 2008. -С.74-77.

8. Ахохов А.Ч. Подход к построению системы распознавания рукопечатных форм / А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, Д.А. Паршин, Ла Суан Тханг // Вестник МАДИ(ГТУ), вып.1(12) / МАДИ(ГТУ). -М., 2008. -С.81-86.

9. Ахохов А.Ч. Моделирование динамических режимов управления транспортными машинами // Вестник МАДИ(ГТУ) вып.2(13) / МАДИ(ГТУ).-М., 2008. -С.77-81.

10. Ахохов А.Ч. Автоматизированные средства тестирования межсетевых экранов / Е.А. Васильева // «Горно-аналитический бюллетень». МГГУ, № 3, -М., 2008 -С.36-43.

Публикации в других изданиях

11. Ахохов, А.Ч. Теоретико-методологические основы устойчивости региональной экономики / А.Ч. Ахохов // Нальчик: КБГСХА, 2002. -22 с.

12. Ахохов, А.Ч. Перспективы развития пассажирского транспорта общего пользования / А.Ч. Ахохов // Автотранспортное предприятие. М.: НТЦ «КВАН», 2003, №6. - 52с.

13. Ахохов, А.Ч. Стратегия формирования длинных цепей в национальном хозяйстве / А.Ч. Ахохов, Ю.А. Кушхов // Современные аспекты экономики. СПб, 2004, № 6(56). -21с.

14. Ахохов, А.Ч. Разработка модели устойчивого развития экономики региона / А.Ч. Ахохов // Нальчик: КБГСХА, 2004. -11 с.

15. Ахохов, А.Ч. Программная реализация моделей взаимодействия дорожно-строительных машин с грунтом / А.Ч. Ахохов, В.Б. Борисевич, Л.В. Соколова // Теория и средства автоматизации управлении: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). М.: 2004. -С.55-58.

16. Ахохов, А.Ч. Многоуровневая аналитико-имитационная модель выбора режимов управления транспортной машиной / А.Ч. Ахохва, В.Б. Борисевич, Л.В. Соколова // Теория и средства автоматизации управления: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). М.: 2004. -С. 100-108.

17. Ахохов, А.Ч. Государственное управление обеспечения дорожного движения / А.Ч. Ахохов //Автотранспортное предприятие, 2005. -№3(4).

18. Ахохов, А.Ч. Безопасность дорожного движения - приоритет государственной политики / А.Ч. Ахохов // Транспорт России, 2005. - № 19, 20, 21.

19. Ахохов, А.Ч. Сохранение жизни человека - важнейшая задача обеспечения безопасности движения / А.Ч. Ахохов // Доркомстрой, 2005. - №2 (спец. выпуск).

20. Ахохов, А.Ч. Некоторые аспекты государственного управления процессом обеспечения безопасности дорожного движения. Государственный приоритет - сохранение жизни человека / А.Ч. Ахохов // Транспортная безопасность и технологии, -2005. -№3(4).

21. Ахохов, А.Ч. Оперативный мониторинг и имитационное моделирование режимов работы дорожно-строительных и транспортных машин / А.Ч. Ахохов, В.Б. Борисевич, А.В. Балдин // Методы и модели автоматизации управления: сб. науч. тр. / МАДИ (ГТУ). 2006. -С.115-123.

22. Ахохов, А.Ч. Выбор рабочих режимов мобильной техники методами имитационного моделирования / А.Ч. Ахохов, В.Б. Борисевич, М.В. Приходько // Методы и модели автоматизации управления: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2006. - С.70-78.

23. Ахохов, А.Ч. Имитационные модели в задачах оптимизации // А.Ч. Ахохов, А.В. Колик, В.И. Нестеренко, А.Б. Чубуков // Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С.5-17.

24. Ахохов А.Ч. Оптимизация транспортирования материалов, сырья и комплектующих / А.Ч. Ахохов, А.В. Колик, В.И. Нестеренко, А.Б. Чубуков // Инновационные технологии в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С.122-127.

25. Гибридные системы поддержки принятия решений с открытой структурой / А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков, Д.В. Белянский, А.Ч. Ахохов // Информационные технологии: программирование, управление, обучение: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С. 122-125.

26. Модели управления цепочками поставок на предприятиях с распределенной структурой / А.М. Ивахненко, А.Ч. Ахохов, А.В. Ящуков, А.П. Баринов // Организационно-управляющие системы на транспорте и в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -2007. - С.111-117.

27. Ахохов А.Ч. Синтез структуры распределенной информационной системы / Ахохов А.Ч., Нестеренко В.И., Ивахненко А.М., Колик А.В., Чубуков А.Б. // Информационные технологии: программирование, управление, обучение: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ) - М., 2007. - С. 42-49.

28. Ахохов А.Ч. Методика оценки экономической эффективности деятельности автотранспортных предприятий / Ахохов А.Ч., Нестеренко В.И., Алексеев С.Р., Баринов А.П. // Методы прикладной информатики в автомобильно-дорожном комплексе: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - 2007. - С.140-145.

29. Ахохов А.Ч. Синтез структуры распределенной информационной системы / Ахохов А.Ч., Ивахненко А.М., В.И. Нестеренко, А.В. Колик, А.Б. Чубуков // Информационные технологии: программирование, управление, обучение: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С. 42-49.

30. Ахохов А.Ч. Метод расчета страховых тарифов для предприятия / А.Ч. Ахохов, В.И. Нестеренко, К.А. Николаева, Б.Е. Циклис // Организационно-управляющие системы на транспорте и в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С.98-105.

31. Ахохов А.Ч. Учет прогнозных показателей в алгоритмах расчета страховых тарифов / А.Ч. Ахохов, В.И. С.Р. Алексеев, В.И. Нестеренко, Б.Е. Циклис // Организационно-управляющие системы на транспорте и в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). -М., 2007. -С.153-162.

32. Ахохов А.Ч. Формирование структуры управления и координации работ на протяженных объектах // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.43-51.

33. Ахохов А.Ч. Базовые модели формализации компонентов системы управления предприятием // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.52-61.

34. Ахохов А.Ч. Разработка имитационных моделей компонентов системы управления /А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков, Е.Ю. Фаддеева // Вопросы теории и практики автоматизации в промышленности: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.93-104.

35. Ахохов А.Ч. Техническое состояние подвижного состава и безопасность дорожного движения //Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.76-81.

36. Ахохов А.Ч. Обоснование модели управления цепочками поставок / В.И.Нестеренко, А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков //Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.82-85.

37. Ахохов А.Ч Разработка технического задания на программную реализацию системы поддержки принятия управленческих решений / А.Ч. Ахохов, А.М, Ивахненко, В.И. Нестеренко, А.Б.Чубуков // Инновационные методы автоматизации технологических процессов и производств: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.112-122.

38. Ахохов А.Ч Задачи оптимизации структуры управления производством работ на протяженных объектах / В.И.Нестеренко, А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков // Методы ситуационного управления и статистического анализа в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.14-23.

39. Ахохов А.Ч. Сценарий системы поддержки принятия решений и концепция создания ситуационного центра / В.И.Нестеренко, А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков //Методы ситуационного управления и статистического анализа в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.42-51.

40. Ахохов А.Ч. Влияние состояния сети автомобильных дорог на безопасность дорожного движения //Методы ситуационного управления и статистического анализа в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.78-86.

41. Ахохов А.Ч. Мониторинг производственных процессов с использованием распределенной информационной системы / В.И.Нестеренко, А.Ч. Ахохов, А.М. Ивахненко, А.Б. Чубуков // Методы ситуационного управления и статистического анализа в промышленности, строительстве и образовании: сб. науч. тр. / МАДИ(ГТУ). - М., 2008. -С.24-33.

Размещено на Allbest.ru

...