АНОТАЦІЇ
Сетлак Г. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в управлінні виробництвом у нечітких умовах. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 „Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут”, Київ, 2004.
У дисертаційній роботі вирішено актуальну наукову проблему розвитку теоретичних основ проектування і створення інтелектуальних систем підтримки прийняття рішення в управлінні виробництвом у нечітких умовах. Запропоновано новий підхід до проектування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень у нечітких умовах, що полягає в системної інтеграції технологій штучного інтелекту (експертні системи, теорія нечітких множин і нечіткої логіки, штучні нейронні мережі та генетичні алгоритми) з точними методами й моделями пошуку рішень, а також методами імітаційного моделювання. Створено та експериментально обґрунтовано нову концепцію підтримання розв’язання задач стратегічного управління виробництвом. Розроблено пакет прикладних програм реалізації інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень у стратегічному управлінні IDSS. З використанням IDSS вирішено практичні завдання стратегічного управління промисловим підприємством, що функціонує в умовах ринкової економіки.
Розроблено інтелектуальну систему CAAPP, призначену для підтримки прийняття рішень у задачах проектування та планування гнучких складальних систем. За допомогою розробленої інтелектуальної системи розв’язано практичну задачу групування конструкційних модулів, складальних вузлів і частин виробів. Система забезпечує прискорений аналіз стану виробництва і процесу прийняття управлінських рішень, характеризується високою якістю і гнучкістю.
Ключові слова: нечітка логіка, нейронні мережі, генетичні алгоритми, гідбридні інтелектуальні системи, нечіткі нейронні системи, моделювання знань і процесів, системи підтримки прийняття рішень.
The summary
Setlak G. Intelligent decision support systems in production management in fuzzy conditions. - Manuscript.
Dissertation for acquiring of a scientific degree of the doctor of technical sciences on the 05-13-06 - specialty - automated control systems and progressive information technologies. National technical university of Ukraine ”Kiev Politechnical institute”, Kiev, 2004.
In dissertational work the actual scientific problem of development of theoretical bases of designing and creation of the intelligent decision support systems in production management in fuzzy conditions is solved. New approach to designing of the intelligent decision support systems in the operations management in fuzzy conditions is proposed, based on integration of technologies of artificial intelligence (the fuzzy set theory and fuzzy logic, artificial neural networks, expert systems and genetic algorithms) with exact methods and models of search of decisions, and also simulation techniques. The proposed approach allows creating intelligent decision support system, providing the decision of complex, unstructured problems of management in the conditions of statistical and structural uncertainties, which learn by accumulated data and adapt to changes for conditions of operation. The software package implementation an intelligent decision support system (IDSS) in strategic management is designed. With usage of IDSS the practical problems of strategic management of industrial firm operating in conditions of market economy are solved. The application package of implementation of a CAAPP system (Computer Aided Assembly Process Planning), intended for support of decision making in problems of designing and planning in assembly systems is designed. The system provides the accelerated analysis of states of industrial processes and administrative decision-making and distinguished by high quality and flexibility.
Key words: intelligent decision support systems, fuzzy logic, artificial neural networks, expert systems, genetic algorithm, fuzzy neural systems, strategic management, simulation of knowledge and processes.
Сетлак Г. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в управлении производством в нечётких условиях. – Рукопись.
Диссертация на соискание учёной степени доктора технических наук по специальности 05-13-06 „Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии”.- Национальный технический университет Украины „Киевский политехнический институт”, Киев, 2004.
В диссертационной работе решена актуальная научная проблема развития теоретических основ проектирования и создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений в управлении производством в нечётких условиях. Впервые предложен новый подход к проектированию интеллектуальных систем поддержки принятия решений в нечётких условиях, основанный на системной интеграции технологий искусственного интеллекта (экспертные системы, теория нечётких множеств и нечёткой логики, искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы) с точными методами и моделями поиска решений, а также методами имитационного моделирования. Предложенный подход позволяет создавать ИСППР, обеспечивающие решение сложных, неструктурированных задач управления в условиях статистической и структуральной неопределённостей, обучающиеся на накопленном опыте и адаптирующиеся к изменениям условий функционирования. В разработанных интеллектуальных системах генерируемые решения оцениваются на основе многих критериев. Создаваемые гибридные интеллектуальные системы исследованы теоретически и экспериментально с целью оценки эффективности их применения для решения управленческих задач. Получил дальнейшее развитие существующий подход к интеграции двух интеллектуальных технологий: нечеткой логики и нейронных сетей, позволяющий создавать нейронные системы нечёткого вывода, обучающиеся при помощи оптимизационных методов, включая генетические алгоритмы. Исследованы теоретически и экспериментально возможности создаваемых гибридных интеллектуальных систем с целью оценки эффективности их применения для решения управленческих задач.
Создана и экспериментально обоснована новая концепция поддержки решений задач стратегического управления производством, заключающаяся в комплексном использовании методов теории стратегического менеджмента и технологий искусственного интеллекта, необходимых для моделирования знаний и процессов, а также выводов основанных на нечётких рассуждениях. Разработан пакет прикладных программ реализации интеллектуальной системы поддержки принятия решений в стратегическом управлении IDSS.
С использованием IDSS решены практические задачи стратегического управления промышленным предприятием, функционирующим в условиях рыночной экономики:
- стратегического анализа рынка и оценки положения фирмы на нём,
- прогнозирования спроса покупателей на определенные товары на различных рынках сбыта,
- выбора стратегии продукта,
- выбора стратегии развития предприятия на основе анализа матрицы делового портфеля.
Предложен новый подход к построению интеллектуальных систем поддержки принятия решений в процессе проектирования и планирования гибких сборочных систем в условиях распределённой инженерии проектирования. Используя разработанную интеллектуальную систему CAAPP решены практические задачи проектирования и планирования гибких сборочных систем, основанных на использовании модульной технологии производства:
- группировки конструкционных и технологических модулей, сборочных узлов и частей собираемых изделий;
- анализа и оценки возможных вариантов конфигурации сборочных модулей и вариантов организации процесса сборки (при различных временах выполнения технологических операций, очерёдности выполняемых операций, различных приоритетах и количестве сборочных модулей).
Разработан алгоритм построения расписания работы сборочного участка, основанный на идее генетического алгоритма. С применением разработанного алгоритма решена практическая задача календарного планирования сборки финальных изделий и построения расписания работы гибкого сборочного участка предприятия. Предложенный алгоритм позволяет автоматизировать составление расписаний и решать NP-трудные задачи календарного планирования работы реальной производственной системы.
Достоверность полученных результатов и обоснованность научных положений и выводов, сформулированных в диссертации, обеспечивается математической строгостью и корректностью использования основ теории нечёткой логики и нейронных сетей при выведении основных зависимостей для построения гибридных интеллектуальных систем, многократным тестированием теоретических разработок на примерах, выполненными вычислительными экспериментами, а также результатами внедрения в практику разработанных ИСППР.
Разработанный подход к проектированию интеллектуальных систем поддержки принятия решений позволяет создавать более универсальные системы, обеспечивающие возможность:
- эффективно решать сложные управленческие задачи в условиях неопределённости и динамически изменяющейся внешней среды,
- ускорить процесс поддержки принятия решений,
- существенно повысить качество принимаемых решений.
Полученные в диссертационных исследованиях результаты имеют большое практическое значение, внедрены в системы и перспективные технологии, основанные на знаниях, позволяющие повысить их адаптивность, эффективность, уровень автоматизации, а также объективность рекомендации и оптимальность принимаемых решений. Результаты диссертационной работы нашли практическое применение в реализации интеллектуальной системы поддержки принятия решений в стратегическом управлении и внедрёны на заводе бытовых электроприборов „С-S” в Жешове (Польша).
Ключевые слова: нечеткая логика, нейронные сети, генетические алгоритмы, гибридные интеллектуальные системы, нечеткие нейронные системы, моделирование знаний и процессов, системы поддержки принятия решений.
| 
