20

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ХЕРСОНСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 681.5.015

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

МОДЕЛІ І МЕТОДИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ РИБОГОСПОДАРСЬКИМИ ПІДПРИЄМСТВАМИ

СКОРОХОД ОЛЕНА МИКОЛАЇВНА

05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології

Херсон - 2005

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Херсонському національному технічному університеті, Міністерство освіти і науки України.

Науковий керівник:

кандидат технічних наук, професор Рогальський Франц Борисович, Херсонський національний технічний університет, завідувач кафедри інформатики і комп'ютерних технологій.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Ісаєв Євген Олексійович, Херсонський національний технічний університет, професор кафедри технічної кібернетики;

доктор технічних наук, старший науковий співробітник Васюхін Михайло Іванович, Українська федерація з інформатики і системного аналізу, директор міжнародного центру інноваційних і інформаційних технологій, м. Київ.

Провідна установа:

Харківський національний університет радіоелектроніки, кафедра системотехніки, Міністерство освіти і науки України, м. Харків.

Захист відбудеться “22” квітня 2005 р. о 11 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 67.052.01 в Херсонському національному технічному університеті за адресою: 73008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24, корпус 1, аудиторія 223.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Херсонського національного технічного університету за адресою: 73008, м. Херсон, Бериславське шосе, 24, корпус 1.

Автореферат розісланий “21” березня 2005 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Костін В.О.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Ефективне розв'язання задач, що виникають у вказаній предметній галузі, можливе тільки при застосуванні передових інформаційних технологій, системного підходу, моделювання, теорії прийняття рішень тощо. Науковою базою для дисертаційних досліджень стали роботи Глушкова В.М., Скурихіна В.І., Петрова Е. Г., Ларічева О.І., Євланова Л.Г., Екатеринославського Ю.Ю., Ісаєва Є.О., Кропивка М.Ф., Ситника В.Ф., Гринжевского Н.В., Шермана І.М., Рогальського Ф.Б. Роботи цих і інших авторів створили методичні та теоретичні передумови для дисертаційного дослідження.

Актуальність теми. Вирішення проблем відтворення рибних запасів є важливим для економіки нашої держави. Не зважаючи на те, що промислове рибництво на півдні України почало впроваджуватись декілька десятиріч тому, питання підвищення ефективності функціонування рибогосподарських підприємств з використанням інформаційних технологій і систем ще не знайшли достатнього відображення у наукових працях. Багатоваріантність технологічних процесів галузі, необхідність промислового прогнозу, функціонування підприємств в умовах невизначеності та ризику, різноманітність і складність задач управління вимагають обробки значних обсягів інформації та прийняття компетентних управлінських рішень. Тому проведення наукових досліджень в області комп'ютеризації процесів виробництва товарної риби, розробки моделей, методів, алгоритмів, програм, інформаційних технологій для удосконалення процесів управління рибогосподарськими підприємствами є актуальною науково-технічною задачею.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Тематика дисертаційної роботи, мета й основні задачі відповідають державним науково-технічним програмам, що сформульовані в Законах України “Про науково-виробничу діяльність” і “Про національну програму інформатизації”. Робота проводилася автором на кафедрі інформатики і комп'ютерних технологій Херсонського національного технічного університету в рамках договору про творче співробітництво №2/00 між ХНТУ і ТОВ “Южрибхоз”, а також є складовою частиною держбюджетної теми Херсонського національного технічного університету “Удосконалення інформаційних систем підтримки прийняття управлінських і проектних рішень” (номер держреєстрації в МОН України №0102U004861). Автор взяв участь у даній роботі як виконавець.

Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційного дослідження є розробка моделей, методів і алгоритмів підтримки прийняття рішень для підвищення ефективності управління рибогосподарським підприємством у нових соціально-економічних умовах. Досягнення зазначеної мети потребує розв'язання наступних задач:

проаналізувати процеси, що відбуваються в рибогосподарському підприємстві, виявити особливості технологічних процесів, існуючі підходи до автоматизації підприємств у сучасних соціально-економічних умовах і визначити пріоритетні задачі управління;

розробити математичні моделі, методи і схеми удосконалення технологічних процесів вирощування товарної риби з урахуванням їх багатоваріантності;

побудувати моделі підтримки прийняття рішень при управлінні технологічними процесами виробництва товарної риби і рибогосподарським підприємством у цілому;

розробити концепцію, прототип і компоненти системи підтримки прийняття управлінських рішень на рибогосподарському підприємстві;

апробувати і впровадити розроблені моделі, методи і алгоритми, а також оцінити ефективність їх використання на конкретних підприємствах.

Об'єкт дослідження - інформаційні і виробничі процеси, що мають місце на рибогосподарських підприємствах.

Предмет дослідження - методи, моделі й алгоритми підтримки прийняття рішень у системах управління рибогосподарським підприємством.

Методи дослідження. Для розв'язання поставлених задач у роботі використано системний підхід і аналіз, теорію графів, сітьові методи планування. Для моделювання технологічних процесів використано методи математичного моделювання та методи математичної статистики, а саме факторний аналіз, кореляційний аналіз, регресійний аналіз. Визначення складу полікультури риби у водоймі досягається використанням кластерного аналізу. Технологія одержання рішень базується на теорії прийняття рішень.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:

вперше запропоновано метод підтримки прийняття рішень при формуванні складу полікультури риби у водоймі, який базується на застосуванні кластерного аналізу, що дозволяє виробити рекомендації з зариблення водойми конкретними породами риб;

запропоновано комплексну модель рибогосподарського підприємства, яка складається з виробничого та біологічного компонентів і покладена в основу концепції системи підтримки прийняття рішень, що включає в себе базу даних і базу знань у вигляді локальних моделей підтримки прийняття рішень при управлінні функціонуванням рибогосподарського підприємства;

одержали подальший розвиток моделі планування виробництва товарної риби з урахуванням багатоваріантності технологічного процесу та прогнозування рибопродуктивності водойми з використанням методів математичної статистики;

одержали подальший розвиток моделі для експрес-аналізу стану рибогосподарського підприємства, які базуються на дослідженні груп різних економічних показників і дозволяють здійснювати аналіз господарської діяльності в довільний момент часу;

розвинено і доповнено елементи прикладної теорії прийняття рішень, що надають можливість керівнику рибогосподарського підприємства в діалоговому режимі проектувати технологічний процес і вибирати найбільш раціональне рішення, запропоновано технологію підтримки прийняття рішень і проблемно-орієнтований інструментарій розв'язання відповідних задач у вигляді моделей, методів, алгоритмів і програм.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблені алгоритми, моделі і програмні засоби забезпечують підвищення ефективності роботи рибогосподарського підприємства за рахунок удосконалення методів моделювання виробничих процесів і більш раціонального використання ресурсів підприємства. Запропоновані розробки, зокрема модулі “Проектування технологічної схеми”, “Технологічний довідник рибовода”, “Формування складу полікультури”, “Аналіз господарської діяльності” дозволяють розв'язувати конкретні практичні задачі. В систему підтримки прийняття рішень (СППР) закладено функцію навчання, що дозволяє системі працювати в режимі тренажера.

Результати роботи у вигляді прикладних програмних модулів і аналітичних рекомендацій успішно застосовано в рибогосподарських підприємствах ТОВ “Южрибхоз” і ТОВ “Кассіопея” ЛТД. Застосування елементів СППР у практичній діяльності рибогосподарського підприємства дозволило в 1,5-2 рази підвищити оперативність прийнятих рішень. Результати роботи також використовуються в навчальному процесі в ХНТУ та ХДАУ. Практичне впровадження розробок підтверджується документами.

Особистий внесок здобувача полягає в постановці й обґрунтуванні задач та мети дослідження, в аналізі науково-технічної літератури, детальному дослідженні процесів функціонування рибогосподарських підприємств та розробці методів, моделей і алгоритмів підтримки прийняття рішень у системах управління рибогосподарським підприємством.

Усі положення, що виносяться на захист, належать авторові і не містять результатів, що належать співавторам, разом з якими опубліковані наукові праці.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертації заслухано й обговорено на Міжнародній конференції з математичного моделювання (Херсон, 2002), науково-практичних конференціях з міжнародною участю “Інформаційні технології в освіті та управлінні” (Н. Каховка, 1999, 2000, 2002, 2004), на семінарах наукової ради НАН України “Прикладні проблеми інформатики” з проблеми “Кібернетика” (Херсон, 2000-2003), Міжнародній конференції з комп'ютеризованого управління складними системами “КУСС-2003” (Вінниця, 2003), Всеукраїнській науково-методичний конференції “Проблеми наскрізної комп'ютерної підготовки у вищій школі” (Миколаїв, 2003), на наукових семінарах кафедри інформатики і комп'ютерних технологій ХНТУ.

Публікації. За темою дисертації опубліковано 11 друкованих наукових праць, з них 9 статей у наукових фахових виданнях, що входять у перелік ВАК України, 2 статті в матеріалах конференцій.

Структура й обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел, додатків. Дисертація містить 219 сторінок тексту, 21 таблицю, 46 рисунків, 167 найменувань літературних джерел. Обсяг додатків - 41 сторінка.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі дано загальну характеристику роботи, розкрито сутність і стан наукової проблеми, сформульовано мету та задачі досліджень, наведено відомості про зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами, розкрито наукову новизну та практичне значення отриманих результатів.

У першому розділі проведено аналіз рибогосподарського підприємства, як об'єкта організаційного управління, розкрито виробничу структуру рибогосподарського підприємства та схему системи управління рибогосподарським підприємством. Проведено аналіз сучасного стану інформатизації підприємств в цілому, в тому числі сільськогосподарських підприємств і підприємств рибодобувної промисловості. Проведено системологічний аналіз задач функціонування рибогосподарських підприємств, а також намічено шляхи досягнення поставленої в роботі мети.

Показано, що у сучасних соціально-економічних умовах вимоги до ефективності функціонування рибогосподарських підприємств часто вступають у протиріччя з можливостями традиційного організаційного управління в силу специфіки цих підприємств. Тому для ефективного управління доцільно застосовувати інформаційні системи і технології.

Управління рибогосподарським підприємством у роботі розглядається в класичному змісті, як переміщення об'єкта управління з деякого початкового стану в бажаний кінцевий стан. При цьому повинні екстремізуватися такі критерії ефективності функціонування рибогосподарського підприємства, як прибуток, кількість отриманої товарної продукції (рибопродуктивність), рентабельність тощо. Вказані критерії враховують ступінь досягнення бажаного стану й ефективність управління, обмеженнями при цьому виступають грошові витрати та витрати часу на отримання потрібної кількості продукції.

Проведено аналіз інструментальних засобів створення СППР та огляд існуючого рівня досягнень у галузі підтримки прийняття рішень при управлінні різноманітними підприємствами.

У результаті проведеного аналізу сформульовано мету, задачі дослідження та визначено його межі.

У другому розділі розглянуто задачу багатоваріантності технологічного процесу вирощування товарної риби, запропоновано комплексну модель та її складові у вигляді низки локальних моделей, розглянуто питання інформаційної підтримки прийняття рішень та запропоновано концепцію СППР при управлінні рибогосподарським підприємством.

Рибогосподарське підприємство складається з технологічно різнорідних ділянок, на кожній з яких виконується чітко визначена стадія технологічного процесу вирощування товарної риби. Технологічний процес являється багатоваріантним, тому що кожен його етап має декілька варіантів реалізації. Шляхом комбінації усіх можливих варіантів можна скласти понад 500 технологічних схем.

Фахівці та керівники рибогосподарських підприємств можуть прийняти ту чи іншу схему в залежності від конкретних природничо-економічних умов, фінансових можливостей підприємства та уподобань керівника. Специфіка підприємств такого класу вимагає розглядати питання управління технологічними процесами вирощування риби і питання управління підприємством в єдиному комплексі. На таких підприємствах задачі управління технологічним процесом складають значну частину задач управління, інші ж задачі управління прямо чи побічно пов'язані з технологічним процесом.

У роботі запропоновано комплексну модель рибогосподарського підприємства, що складається з виробничого і біологічного компонентів. До її складу входять кілька локальних моделей: планування виробництва товарної риби з урахуванням багатоваріантності технологічного процесу; підтримки прийняття рішень при прогнозуванні рибопродуктивності (оцінювання впливу факторів, моделювання біопродукційного потенціалу водоймища, модель щільності початкової посадки); підтримки прийняття рішень при формуванні складу полікультури риби у водоймі; підтримки прийняття рішень в оперативно-виробничому плануванні; вибору рішення при вирощуванні риб різних видів; підтримки прийняття рішень при прогнозуванні динаміки вилову риби у відкритих водоймах; для експрес-аналізу стану рибогосподарського підприємства. Комплексна модель є відкритою і може доповнюватися іншими моделями.

Наведено методологію прийняття рішення, сформульована формалізована схема підтримки прийняття організаційних і технологічних рішень у вигляді

(1)

де W - ситуація рішення; А - аксіоматика рішення, що представляє собою набір аксіом, що точно визначають схему компромісу (принцип упорядкування можливих рішень); opt G - схема компромісу (узагальнений критерій оцінки ефективності); х0 - оптимальне рішення.

Розглянуто питання інформаційної підтримки процесів розв'язання задач прийняття рішень. Наведено класифікацію задач і методів прийняття рішень.

Запропоновано концепцію СППР при управлінні рибогосподарським підприємством, що є основою для автоматизації процесів прийняття рішень а також створення СППР, що дозволяє підвищити оперативність і обґрунтованість управлінських рішень. До складу СППР входять підсистеми: адміністративного управління, управління виробництвом, бухгалтерського обліку, оперативного управління.

У третьому розділі наведено низку запропонованих у роботі моделей підтримки прийняття рішень при управлінні рибогосподарським підприємством, здійснено систематизацію і ранжування факторів, що впливають на технологічні процеси, запропоновано метод підтримки прийняття рішень з використанням кластерного аналізу для формування складу полікультури товарної риби у водоймі.

Розроблено модель планування технологічного процесу виробництва товарної риби з урахуванням його багатоваріантності, що має вигляд:

(2)

, , , (3)

,, , (4)

, , , , (5)

, , , (6)

, , (7)

Тут i - номер варіанта технологічного процесу виробництва риби; l - номер стадії технологічного процессу виробництва риби; m - вид риби; T - горизонт планування; Vm - запланований вихід товарної продукції; - матриця багатоваріантності прямих витрат на оплату праці; - матриця багатоваріантності прямих матеріальних витрат; - загальновиробничі витрати; - інші прямі витрати (непередбачені витрати); - середні витрати часу на виробництво продукції; - доля виробництва продукції; - фактичний вихід товарної продукції; - загальні зведені витрати (змінні витрати), які включають: матриці багатоваріантності прямих витрат на оплату праці та прямих матеріальних витрат, загально виробничі витрати, інші прямі витрати.

Співвідношення (2)-(7) складають оптимізаційну економіко-математичну модель задачі, в якій необхідно знайти такі Y, що відповідають обмеженням (3)-(7), та при цьому дають функції (2) мінімальне значення серед всіх можливих допустимих Y.

У задачі також реалізовано можливість визначення заданого рівня прибутку, очікуваного від реалізації запланованого обсягу товарної продукції:

(8)

де - постійні витрати, Z - ціна одиниці продукції.

Розглянута модель дає можливість вибрати оптимальний варіант технологічного процесу, при якому в межах горизонту планування можна отримати запланований вихід товарної риби при мінімально можливих витратах, а також розрахувати очікуваний рівень прибутку, беззбитковий обсяг продажів, індекси безпеки за обсягом виробництва, ціною, постійними та змінними витратами.

Розроблено моделі підтримки прийняття рішень при прогнозуванні рибопродуктивності. Проведено систематизацію та виконано апріорне ранжування факторів для оцінювання їх впливу на рибопродуктивність, тому що із-за особливостей предметної галузі багато факторів (наприклад, біотичні) не можуть бути описані кількісно. За результатами ранжування для подальших досліджень було відібрано п'ять факторів: рівень годівлі (x21), витрати органічних добрив (x19), витрати мінеральних добрив (x17), щільність посадки (x16) і витрати вапна (x15).

В роботі отримано регресійну модель, що описує залежність рибопродуктивності від найбільш значимих факторів:

(9)

Перевірка цієї моделі на рибогосподарському підприємстві, співпадання теоретичних та практичних результатів, підтвердили її адекватність і можливість використання для прогнозування рибопродуктивності. У роботі також отримано графіки залежності рибопродуктивності від рівня годівлі, витрат органічних добрив, вапна тощо.

Модель біопродукційного потенціалу водоймища дозволяє розрахувати наявний біопродукційний потенціал водойм, за умови що ці водойми є не спускними, а саме: величини первинної продукції фітопланктону, зоопланктону, зообентосу і вищої водяної рослинності.

Зокрема, величина первинної продукції фітопланктону на площі 1 га в г/м2 визначається як: , де - середньосезонна біомаса фітопланктону, г/м3; - величина продукційного шару води, м; s - площа 1га в м2; - продукційно-біомасовий коефіцієнт за фітопланктоном.

Аналогічним чином визначаються величини первинної продукції зооплактону, зообентосу і вищої водяної рослинності.

Використовуючи дану модель керівник рибогосподарського підприємства зможе раціонально використовувати природні кормові ресурси і за рахунок цього прийняти рішення щодо зменшення витрат.

У роботі доопрацьовано й уточнено модель щільності початкової посадки. Найчастіше в рибогосподарських підприємствах при пересадженні риби в різні категорії ставків не розраховують щільність початкової посадки, а користуються існуючими усередненими нормативами. Однак, при цьому не враховуються особливості кожної водойми. Запропоновані моделі дають таку можливість.

Потенційна рибопродуктивність нагульних ставків з урахуванням фітопланктону:

(10)

де - кормовий коефіцієнт фітопланктону; - коефіцієнт використання продукції фітопланктону рибами-фітопланктофагами; - 1000 грамів у кг.

Промислова рибопродуктивність визначається як . Щільність посадки одноліток у нагульний ставок має вигляд , де m1 - середня маса одного екземпляра товарної риби, кг; а - коефіцієнт промислового повернення риб від одноліток.

Аналогічні залежності отримано для різних категорій ставків.

У роботі запропоновано метод підтримки прийняття рішень при формуванні складу полікультури товарної риби у водоймі. Полікультура - це спільне вирощування декількох видів риб в одній водоймі. На основі екологічних характеристик досліджуваної водойми і значень екологічних характеристик водойм, необхідних для вирощування різних порід товарної риби, моделюється склад полікультури, прийнятної для даної водойми. Для цього сукупність порід риб розбивається на кластери таким чином, щоб породи, які складають окремий кластер, були найбільш близькі один до одного за вимогами до середовища вирощування, а породи, що входять у різні кластери, були найбільш різними за тими ж показниками. Кожен такий кластер і є полікультурою. Для розв'язання цієї задачі в роботі використано метод агломеративної ієрархічної кластеризації. Крім формування кластерів, запропонований в роботі алгоритм дозволяє вичислити розрідженість кожного кластера, а також відстані і разрідженість отриманої кластеризації в цілому. Алгоритм визначає також, яка з виконаних кластеризацій є найкращою, тобто має найкращий показник якості.

Результати моделювання, отримані за допомогою функції середньої відстані, представлені в табл. 1.

Таблиця 1

Кластери формування складу полікультури

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Херсонський національний технічний університет, Херсон, 2005.

Виконано аналіз рибогосподарського підприємства, показана необхідність створення системи підтримки прийняття рішень при управлінні рибогосподарським підприємством.

Виконано систематизацію й оцінювання факторів, що впливають на рибопродуктивність, запропоновано комплексну модель рибогосподарського підприємства, що складається з виробничого і біологічного компонентів. Одержала подальший розвиток модель планування виробництва товарної риби з урахуванням багатоваріантності технологічного процесу. Удосконалено моделі для експрес-аналізу стану підприємства. Запропоновано метод підтримки прийняття рішень при формуванні складу полікультури риби у водоймі, що базується на застосуванні кластерного аналізу.

Запропоновано концепцію СППР при управлінні рибогосподарським підприємством та реалізовано її прототип.

Ключові слова: автоматизована система управління, рибогосподарське підприємство, технологічний процес, метод, модель, система підтримки прийняття рішень, інформаційні технології.

АННОТАЦИЯ

Скороход Е.Н. Модели и методы поддержки принятия решений в системах управления рыбоводными предприятиями. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. - Херсонский национальный технический университет, Херсон, 2005.

Диссертация посвящена вопросам разработки моделей, методов и алгоритмов информационной поддержки принятия решений при управлении рыбоводными предприятиями. Выполнен анализ рыбоводного предприятия и показана необходимость создания системы поддержки принятия решений, позволяющей облегчить процесс принятия решений при управлении функционированием рыбоводного предприятия. В ходе теоретических исследований предложена обобщенная схема системы управления рыбоводным предприятием, а также комплексная модель рыбоводного предприятия. Она состоит из производственной и биологической компонент. Производственная компонента предназначена для организации управления и принятия решений при планировании, реализации, анализа и контроля рыбоводным предприятием в целом; биологическая компонента предназначена для организации управления и принятия решений управления технологическим процессом - это выращивание товарной рыбы. Данная модель, положена в основу создания СППР. В качестве ее составляющих предложено несколько локальных моделей: планирования производства товарной рыбы с учетом многовариантности технологического процесса; поддержки принятия решений при формировании состава поликультуры рыбы в водоеме; для экспресс-анализа состояния рыбоводного предприятия и другие. Комплексная модель является открытой и может дополняться другими моделями.

Дано формализованное представление технологического процесса выращивания товарной рыбы, выполнена систематизация и оценивание факторов, влияющих на рыбопродуктивность. Получила дальнейшее развитие модель планирования производства товарной рыбы с учетом многовариантности технологического процесса, позволяющая выбрать оптимальный вариант технологического процесса, который обеспечит получение планируемого объема продукции за определенный промежетук времени при минимально возможных затратах.

Предложен метод поддержки принятия решений при формировании состава поликультуры рыбы в водоеме, состоящий в применении кластерного анализа поликультуры, основанного на использовании функции среднего расстояния, что позволило получить конкретные рекомендации по зарыблению водоема.

Усовершенствована модель поддержки принятия решений в оперативно-производственном планировании, основанная на методах сетевого планирования, что позволило ускорить процесс планирования и повысить его достоверность, а также определить оптимальные сроки выполнения технологических операций при подготовке и зарыблении нагульных прудов.

Усовершенствованы модели для экспресс-анализа состояния предприятия, использующие группы различных исходных экономических показателей. Разработан алгоритм, реализующий такую многовариантность исходных ситуаций.

Предложена концепция системы поддержки принятия решений при управлении рыбоводным предприятием, которая включает в себя базу данных и базу знаний в виде моделей функционирования рыбоводного предприятия и облегчает выбор решений в процессе диалога хозяйственного руководителя с системой.

Разработан прототип системы поддержки принятия решений, обеспечивающий диалог пользователя с системой и эффективную поддержку принятия решений при управлении функционированием рыбоводного предприятия. Для реализации СППР разработано алгоритмическое и программное обеспечение, создана фактографическая база данных. Разработаны подсистемы, реализующие модели поддержки принятия решений, программные модули, интерфейс пользователя. Разработан компьютерный вариант технологического справочника рыбовода, позволяющий специалисту оперативно получать необходимую информацию и используемый для целей обучения. Применение критериев, используемых для выбора решения из нескольких альтернатив, проиллюстрировано конкретными примерами процедур принятия решений в конкретных ситуациях, что особенно важно для обучения пользователя. Анализ использования СППР в практической деятельности рыбоводного предприятия показал эффективность ее применения.

Выполнена апробация разработанных математических моделей, методов, алгоритмов, программных модулей и соответствующей информационной технологии.

Ключевые слова: автоматизированная система управления, рыбоводное предприятие, технологический процесс, метод, модель, система поддержки принятия решений, информационные технологии.

SUMMARY

Skorohod E.N. Models and methods of decision-making support in control system of fishing industry. - The manuscript.

The dissertation is on competition of a scientific degree of Candidate Technical Science on a speciality 05.13.06 - automated control system and progressive information technologies. - Kherson National Technical University, Kherson, 2005.

The analysis of fishing industry is made. It is shown the necessity of creation the system of support of decision-making at management of functioning of fishing industry.

The ordering and the estimation of factors, which influence the fishing industry, are made. The complex model of fishing industry which consists of industrial and biological components is offered. The model of designing of technological process of cultivation a commodity fish is developed, considering its multi-variant approach which has allowed creating rational technologies for fishing industry. Models for the express-analysis of a condition of the enterprise which use different groups proceeding economic parameters are advanced. It is developed the algorithm which realizes multi-variant approach of proceeding situations. It is offered the method of decision-making support at formation the structure of polyculture of a fish in the lake which based on using cluster analysis of polyculture.

The concept of the system of decision-making support is offered at management of fishing industry which comprises a database and the knowledge base in the form of models of functioning fishing industry.

Keywords: the automated control system, fishing industry, technological process, a method, model, system of decision-making support, information technologies.

Размещено на Allbest.ru