Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Синтез системно-динамических моделей регионального промышленного комплекса на основе формализации коллективных экспертных знаний

Диссертация: Синтез системно-динамических моделей регионального промышленного комплекса на основе формализации коллективных экспертных знаний
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

На сегодняшний день в Мурманской области складывается тенденция, которая характеризуется резким повышением общего количества энергопотребления в ближайшее время. Данная ситуация образуется из-за планируемого крупномасштабного строительства и введения в эксплуатацию транспортных и промышленных объектов, к которым относятся международный морской транспортный узел с крупным контейнерным терминалом… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Современные методы моделирования сложных систем
    • 1. 2. Компьютерное моделирование
    • 1. 3. Инструментальные средства компьютерного моделирования
  • Выводы
  • Глава 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ
    • 2. 1. Топливно-энергетический комплекс как сложная система
    • 2. 2. Концептуальная модель
    • 2. 3. Разработка дерева целей и набора концептуальных шаблонов
      • 2. 3. 1. Построение дерева целей ТЭК
      • 2. 3. 2. Разработка набора шаблонов для ТЭК Мурманской области
  • Выводы
  • Глава 3. ФОРМАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМНОЙ ДИНАМИКИ НА ОСНОВЕ ШАБЛОНОВ
    • 3. 1. Основные положения метода системной динамики
    • 3. 2. Состав и структура базы знаний системы.56 >
      • 3. 2. 1. Декларативные данные базы знаний
      • 3. 2. 2. Процедурные знания базы знаний
    • 3. 3. Механизм синтеза модели системной динамики
      • 3. 3. 1. Генерация состава и структуры динамической модели на основе шаблонов
      • 3. 3. 2. Генерация информационных связей динамической модели
  • Выводы
  • Глава 4. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ МЕТОДИЧЕСКИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ КОМПОЗИТНЫХ СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
    • 4. 1. Анализ методических ошибок модели
      • 4. 1. 1. Линейная аппроксимация СНФО
      • 4. 1. 2. Квадратичная аппроксимация СНФО
      • 4. 1. 3. Кубическая аппроксимация СНФО
      • 4. 1. 4. Множественные композиции подмоделей слинейными СНФО
    • 4. 2. Анализ проведения исследования методических погрешностей
    • 4. 3. Апробация методики
    • 4. 4. Программная реализация методики
  • Глава 5. ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
    • 5. 1. Состав системы
    • 5. 2. Функционирование системы
      • 5. 2. 1. Организация сеанса работы
      • 5. 2. 2. Приобретение и пополнение знаний
      • 5. 2. 3. Описание пользовательского интерфейса
      • 5. 2. 4. Процедура формализации знаний экспертов в виде концептуальной модели предметной области
    • 5. 3. Синтез
      • 5. 3. 1. Реализация шаблонов
      • 5. 3. 2. Реализация экземпляров
      • 5. 3. 3. Синтез модели
    • 5. 4. Применение разработанных методик и средств моделирования
      • 5. 4. 1. Характеристика топливно-энергетического комплекса Мурманской области
      • 5. 4. 2. Исследование динамической модели
  • Выводы

Синтез системно-динамических моделей регионального промышленного комплекса на основе формализации коллективных экспертных знаний (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

На сегодняшний день в Мурманской области складывается тенденция, которая характеризуется резким повышением общего количества энергопотребления в ближайшее время. Данная ситуация образуется из-за планируемого крупномасштабного строительства и введения в эксплуатацию транспортных и промышленных объектов, к которым относятся международный морской транспортный узел с крупным контейнерным терминалом, железобетонный завод, разработка Штокмановского месторождения запасов природного газа и нефти. В связи с этим резко возрастет нагрузка на топливно-энергетический комплекс Кольского полуострова. Эти причины вынуждают разрабатывать управленческие стратегии по стабилизации будущего положения в регионе. Из-за наличия большого количества разнородных элементов, многочисленных взаимосвязей между ними заставляет рассматривать топливно-энергетический комплекс региона как сложную систему.

На современном этапе развития экономики и отраслей производства растут требования к рациональному обоснованию управленческих решений, влияющих на различные аспекты функционирования сложных систем. Экспериментальные воздействия на такие системы обычно невозможны или нежелательны по многим причинам, таким как ограниченные временные рамки, опасность необратимых изменений, высокая стоимость. Поэтому основным методом исследования и прогнозирования поведения сложных систем служит имитационное моделирование.

Одним из эффективных методов изучения сложных динамических систем в настоящее время, успешно развивающимся во многих странах, является предложенный в 1960;х годах Джеем Форестером специализированный метод имитационного моделирования — метод системной динамики. Данный подход позволяет исследовать поведение сложных систем, опираясь на возможности компьютерного моделирования. В отличие от «традиционных» методов компьютерного моделирования системная динамика не требует построения математической модели исследуемого объекта в традиционной форме, а дает исследователю инструментарий для моделирования: компьютерные модели системных элементов и связей между ними.

Важной составляющей системной динамики Дж. Форестера являются формальные языки описания процесса изменения моделируемого объекта. Один из них — язык системных диаграмм, позволяет описать процесс, формализуя внутренние характеристики создаваемой компьютерной модели и представляя скорость их изменения в виде суммы, каждый элемент которой называется темпом. Зависимость некоторого темпа изменения уровня от самого уровня называется обратной связью — положительной или отрицательной. Таким образом, системная диаграмма является формализацией' модели исследуемого процесса. Когда объект исследования является сложной системой, то построение системных диаграмм становится затруднительной задачейи синтез приемлемой для практического использования имитационной модели может занимать, длительное время.

Современный мир со временем усложняется, что с точки зрения системного подхода выражается в количественном и качественном изменении систем. С усложнением систем требуются новые средства моделирования, причем для построения моделей обычно привлекаются специалисты из различных областей знаний. По этой причине современные средства моделирования ориентируются на многопользовательский режим работы с возможностью разграничения прав пользователей.

Когда заходит речь о моделировании сложной системы с самого начала, то сам процесс описания концептуальной модели становится трудоемким и сложным. Основной задачей современных средств моделирования является обеспечение наглядности и удобства данного процесса. Одним из способов реализации этого является представление концептуальной модели в виде иерархической древовидной структуры, на основе которой собирается системно-динамическая модель из конечного набора типовых шаблонов.

Поэтому основное внимание в диссертационной работе направлено на решение проблем: поддержки синтеза динамических моделейметодов оценки точности моделейразработка программного комплекса автоматизации моделирования на основе современных информационных технологий.

Цель работы состоит в разработке информационной технологии и инструментальных средств синтеза системно-динамических моделей сложных промышленных систем на основе формализации коллективных экспертных знаний.

Для реализации этой цели автором решены следующие.

Основные задачи;

1. Создание на базе функционально-целевого подхода средств формализации и представления экспертных знаний в виде концептуальных моделей предметной области.

2. Разработка процедур обработки знаний, обеспечивающих формальный синтез моделей системной динамики на основе технологии концептуальных шаблонов.

3. Разработка методики количественной оценки точности композитных системно-динамических моделей.

4. Разработка программного комплекса автоматизации синтеза системно-динамических моделей сложных промышленных систем.

5. Апробация разработанных информационной технологии и средств автоматизации моделирования на примере прототипа имитационной модели топливно-энергетического комплекса Мурманской области.

Для решения сформулированных в работе задач использованы: функционально-целевой подходметод системной динамикитехнология концептуальных шаблоновтеория графовэлементы математической логики и теории множествнекоторые результаты и методы решения экстремальных задач. Использовались следующие методы и подходы:

1. для построения структуры модели использовались функционально-целевой подход и технология концептуальных шаблонов.

2. Для реализации шаблонов и конечной модели использовался метод системной динамики.

3. Для формального описания концептуальной модели применялись элементы теории множеств и теории матриц.

Научная новизна заключается разработке информационной технологии концептуальных шаблонов для синтеза динамических моделей сложных промышленных систем. Технология обеспечивает интеграцию коллективных экспертных знаний и построение имитационных моделей из типовых шаблонов, и. что существенно повышает корректность моделей и сокращает сроки их разработки. Основные аспекты научной новизны следующие:

1. Формализовано понятие концептуального шаблона;

2. Разработаны формальные процедуры, обеспечивающие синтез системно-динамической модели из набора типовых шаблонов.

3. Предложена методика количественной оценки точности синтезированной системно-динамической модели.

4. Методики алгоритмизированы и реализованы в виде программного комплекса автоматизации синтеза системно-динамических моделей сложных промышленных систем.

Во введении рассматривается современное состояние решаемых в диссертации проблем и актуальность темы, формулируется цель и основные задачи выполненных исследований, приводятся данные о внедрении и апробации результатов работы, описывается ее структура.

В первой главе проводится сравнительный анализ современных программных продуктов автоматизации моделирования сложных систем. Вторая глава содержит формальное описание принципов построения концептуальной модели предметной области. Третья глава посвящена описанию синтеза структуры модели системной динамики на основе шаблонов. Приводится алгоритм синтеза, сводящийся к последовательному применению процедур вывода к декларативным данным базы знаний. Четвертая глава посвящена разработке методики количественной оценки точности рекуррентных системно-динамических моделей, реализованных в инструментальных средах, использующих стандартные методы интегрирования. Пятая содержит описание программного ' комплекса автоматизации синтеза системно-динамических моделей и его апробацию на примере моделей ТЭК.

Основные результаты:*.

• Разработаны на базе функционально-целевого подхода средства формализации и представления коллективных экспертных знаний, позволяющие специалистам строить иерархические описания объектов, процессов и отношений исследуемой системы в терминах предметной области.

• Разработаны процедуры обработки знаний, обеспечивающие формальный синтез моделей системной динамики на основе технологии концептуальных шаблонов. Это позволило избежать формализации экспертных знаний4 непосредственно в терминах моделей системной динамики, что особенно затруднительно в процессе моделирования сложных промышленных систем, и синтезировать общую модель из конечного набора «кирпичиков» — типовых конструкций, несущих определенную функциональную нагрузку.

Разработана методика количественной оценки точности композитных системно-динамических моделей. Предлагаемая методика позволила объективно оценивать точность моделей относящихся к классу композитных рекуррентных моделей, т. е. моделей состоящих из конечного числа относительно независимых друг от друга шаблонов, и осуществлять обоснованный выбор оптимального шага интегрирования для композитной модели в целом, который минимизирует ее методическую ошибку.

Разработан программный комплекс автоматизации синтеза системно-динамических моделей сложных промышленных систем. Комплекс позволяет создавать динамические модели, собирая их из специально разработанных типовых конструкций и используя формализованные экспертные знания.

Разработана системно-динамическая модель топливно-энергетического комплекса Мурманской области, представляющая собой интегрированные аналитические описания динамики производства и потребления электрической и тепловой энергии. Модель позволяет исследовать различные стратегии развития топливно-энергетического комплекса с учетом его взаимодействия с другими отраслями экономики Мурманской области.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Диссертационная работа направлена на решение актуальной проблемы автоматизации синтеза системно-динамических моделей сложных промышленных систем. Одной из главных трудностей в данной области является обобщение и применение экспертных знаний, в особенности в тех случаях, когда к исследованию привлекается коллектив, разнородных специалистов. Одним из способов решения данной, проблемы является применения концептуального моделирования на этапе представления коллективных экспертных знаний. Концептуальная модель используется для перехода от ментальных моделей экспертов к их формальному описанию. Затем на основе концептуальной модели строится модель системной динамики. Этому переходу и уделено основное внимание в работе, а именно предложены методика формального, синтеза' динамической модели на основе шаблонов^ и методика оценки точности композитной модели. Данные методики алгоритмизованы и реализованы в виде-программного комплекса, с помощью’которого разработан прототип1 системно-динамической-модели топливно-энергетического комплекса Мурманской-области.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.И., Попков В. К., Майнагашев С. М. и др./ Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях //- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. 515 с.
  2. А., Подлипский О. Опыт построения большой базы экспертных знаний. // В сб. Методы поддержки принятия решений, под ред. О. И. Ларичева. М: УРСС, 2001.
  3. Н.С., Жидков Н. П., Кобельков Г.М.Численные методы. M — СПб: Физматлит, Невский диалект лаборатория базовых знаний, 12 001 г. — 627 с.
  4. Т., Бикслер JL, Дайер М. Расширяемая система автоматизированной разработки требований к программному обеспечению // Требования и спецификации в разработке программ /Пер. с англ. под. ред. В. Н. Агафонова. М.: Мир. 1984. — С. 47−76. 6.
  5. Ю.И., Лебедев В. Ю. Инструментальная система имитации MISS. Mi: ВЦ РАН, 1991.- 179с. 8.
  6. И.Л., Махасев Ю. И., Шаров A.M. Эвоинформатика: Теория* и практика эволюционного моделирования. — М.: Наука, 1991. 206с.
  7. Буч" Г., Рамбо Дж. Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Перевод с английского. СПб: Питер, 2004. — 429с. 10.
  8. В .В., Шестаков A.A. / Об оценке методических погрешностей композитных системно-динамических моделей // «Теория и практика системной динамики»: материалы конференции Апатиты, ИИММ КНЦ РАН, 2004 г. — 38−41 с.
  9. В.В. / Об оценке точности моделей системной динамики // Имитационное моделирование. Теория* и практика: материалы всероссийской конференции, ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, С.-П., 2005 г. — 87 — 89 с.
  10. Ю.Быстров В. В., Цай Е. Л. / Разработка системно-динамической модели развития моногорода в современных экономических условиях // Информационные технологии в региональном развитии Апатиты, 2005 г. — Вып. V. — 50−57 с.
  11. В.В., Кодема В. А. / Инструментальная система автоматического синтеза имитационных моделей сложных систем. // Прикладные проблемы управления макросистемами: VII всероссийская школа-семинар Апатиты, 2006. — 20−22 с.
  12. В.В., Кодема В. А. / Разработка информационной системы автоматизации синтеза структуры динамических моделей сложных систем. // Сборник «Информационные технологии в региональном развитии» — Апатиты, ИИММ КНЦ РАН, 2006 г. Вып. 6- 3741 с.
  13. В.В. / Методика экспериментальной оценки точности композиции концептуальных шаблонов. // Сборник «Информационные технологии в региональном развитии» Апатиты, ИИММ КНЦ РАН, 2006 г. — Вып. 6 — 49−52 с.
  14. В.В., Кодема В. А. / Формальный синтез структуры модели системной динамики на основе концептуальных шаблонов. // Сборник «Информационные технологии в региональном развитии» Апатиты, ИИММ КНЦ РАН, 2006 г. — Вып. 6 — 57−62 с.
  15. В.В. / Программный комплекс автоматизации синтеза структуры динамических моделей сложных систем. // Вестник Поморского Университета — 2006 г. — Выпуск 4−111−118с.
  16. Быстров В: В. / Методика оценки точности модели, построенной на основе концептуальных шаблонов // «Прикладные проблемы управления макросистемами» труды ИСА РАН том 28 — М., 2006 г. — 207 — 213 с.
  17. В.В., Кодема В. А. / Инструментальная система автоматизированного синтеза имитационных моделей сложных систем //"Прикладные проблемы управления макросистемами" труды ИСА РАН том 28 — М., 2006 г. — 213 — 225 с.
  18. В.В. / Организация базы знаний при автоматизации синтеза динамических моделей сложных систем // Информационные ресурсы России 2007 г. — Выпуск 1 — 38−42 с.
  19. В.В., Горохов A.B. / Информационная технология концептуального синтеза динамических моделей сложных систем // Информационные ресурсы России 2007 (в печати)
  20. В.В., Горохов A.B. / Методика синтеза системно-динамических моделей на основе концептуальных шаблонов. // «Теория и практика системной динамики»: материалы конференции Апатиты, ИИММ КНЦ РАН, 2007 г. (в печати)
  21. В.Н. Математическое моделирование в век компьютеров / -http://www. 1 gkb.kazan.ru/01 1 1/
  22. P.A., Сретенский В. Н. Радиотехнические измерения. — Москва: изд-во Советское радио, 1970−412 с.
  23. Вендров A.M. Case-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. — 176с.
  24. Е.С. Исследование операций. М.:Наука, 1980.
  25. В.М. Численные методы. Линейная алгебра и нелинейные уравнения. М: Высшая школа, 2000 г. — 421 с.
  26. А.Н. Имитационная система ТЭС. Назначение и описание // Сборник трудов ВНИИСИ АН СССР, 1981, № 2. — С.29−40 14
  27. К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992.-274 с. 16.
  28. A.B. Использование экспертных знаний для автоматизации создания методик химического анализа. // Синтез систем вычислительного эксперимента Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 4.1, 1995. — С.70−77.
  29. A.B., Путилов В. А., Шестаков A.A. Информационно-аналитическое обеспечение стратегии экономического развития Мурманской области // Информационные технологии в региональном развитии. -Апатиты, 2003. Вып.Ш. — С. 6−10.
  30. А.Г. Стратегия территориального социально-экономического развития России: от идеи к реализации //Вопросы экономики. -2001, № 9, с. 15−27.
  31. , К. Дж. Введение в системы баз данных, 6-е издание: Пер. с англ. К- М.- СПб.: Издательский дом «Вильяме», 2000. — 848 с. г
  32. A.B., Егоров Д. Г. Оценка, альтернатив социально-экономическогоразвития^ Мурманской области на основе межотраслевого баланса // Север 2003: проблемы и решения Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004. — С. 273−284
  33. В.Р. Анализ, планирование и прогнозирование в условиях рынка (основные математические методы и модели и ряд их содержательных приложений). Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004.-235с.
  34. В.Р., Елохин И. В. Имитационный метод статистической аппроксимации — Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2001.-120 с.
  35. C.B., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985.
  36. .В., Сагидова М. Л., Фридман А. Я. ГИС-приложение для системы моделирования региональной энергетики Мурманской области. // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты, 1998. — С.37−40.
  37. B.C. Управление развитием экономики региона. — Петрозаводск: Изд. ПетрГУ, 1998.-168 с.
  38. B.C., Селин В.С, Цукерман В. А. Моделирование и прогнозирование инновационного развития экономики регионов сырьевой направленности (субъектов
  39. Федерации) // Север 2003: проблемы и решения — Апатиты: Изд. КНЦ РАН. 2004. — С. 259 272.39.3амулин A.B. Системы программирования баз данных и знаний. Новосибирск: Наука, 1990.-352 с.
  40. В.В., Михайлов В. В. Автоматизация моделирования экологических систем. -Спб.: Изд. СПбГТУ, 2000.-172с. 36.
  41. М.Б., Путилов В. А., Смольков Г. Я. Модели и системы управления комплексными экспериментальными исследованиями. М.: Наука, 1986.- 232с.
  42. В.Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989. — 264 с. 38.'43.0лейник А.Г., Смагин A.B., Фридман А. Я., Фридман О. В. / Инструментальная системаподдержки вычислительного эксперимента // Программные продукты и системы, 1999, № 2. С.7−13.
  43. C.B., Попков Ю. С., Олейник А. Г., Путилов В. А. / Информационные технологии регионального управления // М.: Едиториал УРСС, 2004. — 400 с:
  44. В.А., Тренев В. Н. Распределенные системы принятия решений. Теория и приложения. — М.: Наука. Физ-матлит., 1999. -288 с.
  45. Калянов Г. Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). -М.: Лори, 1996. 242 с.
  46. Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. — 328 с.
  47. В., Корягин Д. Эволюция и проблемы Grid// «Открытые системы», № 01, 2003. С.27−33
  48. В.Н. Мурманск и арктическое обрамление: сосуществование технологий в 21 веке / http://www.yourmoney.ru/user/komIevmurmansk.htm
  49. С.А., Олейник А. Г. / Комплексное имитационное моделирование региональных природно-промышленных систем // СЕВЕР — 2003: проблемы и решения. — Апатиты: Изд-во Кольского научного центра РАН. 2004. С.237−247.
  50. Т., Бегг К. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 1120с.
  51. Концептуальное моделирование информационных систем / Под ред. В. В. Фильчакова. — Спб.: СПВУРЭ ПВО, 1998. 356с.
  52. Л.Д., Массель JI.B. Информационная технология исследований развития энергетики. — Новосибирск: Наука. Сиб. Издательская фирма РАН, 1995. 160 с.
  53. И.А., Путилов В. А., Фильчаков В. В. Распределенная обработка информации в научных исследованиях. JL: Наука, 1991. 304с.
  54. О.И. Новый способ анализа неструктуризованных проблем: вербальный анализ решений.'// Проблемы системного анализа и управления: Сб. трудов Института системного анализа РАН/ Под ред. C.B. Емельянова. М.: Эдиториал УРСС, 2001- С.57−91.
  55. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. — М.: Физматлит, 1996.
  56. И. Информационные системы. Методы и средства: Пер. с фр. М.: Мир, 1979. -632 с
  57. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. — М.: Мир, 1991. 568 с.
  58. Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982.-316 с.
  59. Г. И. Методы вычислительной математики . — М.: Наука, 1979 — 455с.
  60. Материалы сайта «GRID Infoware» http://www.gridcomputin g.com 62.
  61. В.M., Матросова Н. И. Методологические основы математического моделирования социальных и глобальных процессов / Математическое моделирование социальных процессов. Под ред. ак. Матросова В. М. М.: Изд-во МГУ. — 1998. — С. 11−29.
  62. Т., Ботон Дж., Бердик Д. / Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем // М.:Мир, 1975. — 500с. 64.
  63. М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. -М.: Мир, 1973.-344 с.
  64. М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.-312 с.
  65. Г. М., Луняков B.C., Егорова E.H. / Модельные эксперименты с механизмами экономического управления / и др. М.: Наука, 1989. — 224 с.
  66. H.H. Математические задачи системного анализа. — М.: Наука, 1981. — 487с.
  67. Научные информации, Вып. 36. Астрономический Совет АН СССР. М. 1975.
  68. А.Г., Фридман А. Я., Олейник О. В. Программная система информационной поддержки региональной энергетики // Региональные информационные системы. 4.1. -Апатиты, 1995. С.14−24. г
  69. А.Г., Шишаев М. Г. Пути повышения эффективности использования региональных информационных ресурсов // Информационные ресурсы России, 2004, № 1. — С.2−5.77.0рфали Р., Харки Д. JAVA и CORBA в приложениях клиент-сервер. — М.: ЛОРИ, 2000. -712с. 88.
  70. Основные положения Стратегии экономического развития Мурманской области на. период до 2015 года / http://gov.munnan.ru/strategy
  71. Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000.- 134с. 90.
  72. Ю.Н. Проблема декомпозиции в математическом моделировании // Математическое моделирование, 1991, 3(4). -С.314−316с.
  73. Ю.Н., Смирнова Т. Г. Проблема декомпозиции в математическом моделировании. М.:ФАЗИС, 1998. — 266с.
  74. А.П. Отопительный баланс районов Севера: — JL: Наука, 1983. 200 с.
  75. И.Н., Сергиенко И. В. Пакеты программ анализа данных: технология разработки. М.: Финансы и статистика, 1988.- 159 с. 94.
  76. Ф. И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. М.':Высш. шк., 1989. — 367 с.
  77. В. Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2002. — 688с.
  78. Ю.С. Теория макросистем и ее применение. М.: Эдиториал УРСС, 1999.
  79. Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. — М.: Наука, 1988.-278 с.
  80. Проблемы вычислений в распределенной среде: организация вычислений в глобальных сетях. Труды института системного анализа РАН. M.: РОХОС, 2004. — 176с. 103.
  81. В. А. Олейник А.Г. Фридман А. Я. Информационные технологии, в обеспечении устойчивого развития. Наука и бизнес на Мурмане, 3 '97, научно-практический журнал, серия: Экономика и рынок, том 3, Мурманское книжное издательство, 1997. С. 43−47.
  82. В.А., Горохов A.B. Системная динамика регионального развития.^- Мурманск: НИЦ,"Пазори", 2002. 306с. 106.
  83. В.А., Фильчаков В. В. Фридман А.Я. CASE-технологии вычислительного эксперимента. Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1994. Т.1 — 249 с. Т.2. — 169 с.
  84. В.А., Фридман А. Я., Ченосов С. Б. Организация вычислительного моделирующего эксперимента для динамических объектов // Вычислительный эксперимент в исследованиях технологических процессов и систем. Апатиты: Изд. КНЦ АН СССР, 1991.- С.42−46.
  85. В.И., Попков Ю. С. Развитие больших городов в условиях переходной экономики (системный подход). М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 328с.
  86. Ю.Н., Ушаков И. А. Надежность систем энергетики. Новосибирск: Наука. Сиб. отд.-ние., 2-е изд., 1989.-328 с.
  87. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. — 320 с.
  88. Сайт Powersim Software AS: http://www.powersim.com 154.
  89. Сайт Комитета по образованию Мурманской области./ http://www.edu-murman.ru
  90. Сайт Мурманского центра научно-технической информации. /http://www.cnti.murmansk.ru/GokIn 1. shtml
  91. A.A., Гулин A.B. Численные методы.— M.: Наука, 1988. — 440 с. 116.
  92. A.A., Михайлов А. П. Математическое моделирование. — М.: Наука-Физматлит. 1997.-316 с 117.
  93. Бржезовский А. В, Жаков В. И., Путилов В. А., Фильчаков В. В. / Синтез моделей вычислительного эксперимента // Спб.: Наука, 1992. — 231 с.
  94. Ю.С., Посохин М.В, Гутнов А. Э, Шмульян Б. Л. / Системный анализ и проблемы развития городов//-М.: Наука, 1985-
  95. А.Н. Генетические алгоритмы. // Новости искусственного интеллекта. -1995- № 4. -С.5−48.
  96. Д., Гарбис Д., Рассел П. Корпоративные системы на основе CORBA.: Пер. с англ.: Уч. Пос.-М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.-368 с. 124.
  97. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. H.H. Моисеева. -М.: Наука, 1979.-464 с.
  98. Трофимов С.А. CASE-технологии: практическая работа в Rational Rose. — М.:ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001.-272с.
  99. Э.Х. Концептуальное программирование. -М.: Наука, 1984. 255 с. 130.
  100. М., Скотг К. UML. Основы: Пер. с англ. СПб: Символ-Плюс, 2002. — 192 с. 132.
  101. Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. — 165 с.
  102. Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений (учебное и практическое пособие). М: «Тора-ИнфоЦентр», 1999−205с.
  103. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-418с. 137.
  104. А.А. Логическое моделирование в условиях неопределенности. — Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1996.- 182 с.
  105. Штрик A.A. CASE: машинное проектирование программного обеспечения. — Москва: ИнтерЭВМ, 1990 -115 с.
  106. Encyclopedia of Computer Science. Fourth Edition / Edited by Anthony Ralston, Edwin D. Reilly and David Hemmendinger. Nature Publishing Group, 2000. — P.1578. 144.
  107. I.Foster, C. Kesselman Globus: A Metacomputing Infrastructure Toolkit http://www.globus.org 156.
  108. Powersim 2.5 Reference Manual .-Herndon, USA: Powersim Press, 1996.- 427p. 163.1. XU1.
  109. ЛЧ>&trade-:&trade- Ппдт ¦ ирадини <Ч" 1. | i Ц Один авщишш 4 О? taywTM ¦ Ими"1.Cmp&trade-^! ХО.&trade- | 1. I^CaipiuiMii j X Огнцип• -. .- :
  110. Порядок процесса создания нового проекта. ц НРМПР- П V1. —1 ЕЬ."!^!®-^-— г ¡-ззететяяЕВЕИ1 1 1 g? Изменить цвет | 11 1 Постройки СПЯ «вЯМ"jPocrjuyrwfl режим т. 111. Смещение по X: Jm ^ 11. Смещение по V j|0Q1. Прочий настройки
  111. Толщине пиний слизи: t jj пн» нптн
  112. Ра"мер в врвины ® Автопатич*о (иА ' (.11 Г. Ч b’L.C 1 И со
  113. ЛРЯВ ¦Й Щнрннааермини j J 1гаи
  114. Настройки среды для пользователя.
  115. Инструментальная система синтеза ., :<�П!Х1. Проект Модель Синтез1. MM alaliHlEleil
  116. Отображение различных типов вершин.
  117. Инструментальная система синтеза ,
  118. Реализация многопользовательских вершин.•нтитьная с ист гш спит"" ТЭКш1. Постоека угля™
  119. Потребление угля Количество потребителей угля Среднее потребление угля Финансы топливного комплексе Прибыль от теплоэнергии Выход денег полученных от тепло энергии Кол-во потравленных единиц теплоэнергина 1 единицы теплоэнергин Мазут
  120. Тип элемента системной динамики: Ыровень Начальное значение: 1000измерения: тонн
  121. Шаг моделирования: несяцМ ¡-Автор: «2 Описание: количество нмекицвгося в наличии угля
  122. QtHoдавить ^ Редактировать I ifдалиt ь | fl Закрыгак'1.1Т
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!