05.13.03 "Системи та процеси керування"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/17515
Переглянути
Документ Моделі та методи керування у розподіленій логістичній системі в умовах невизначеності(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Карпенко, Вячеслав ВасильовичДисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук (доктора філософії) за спеціальністю 05.13.03 "Системи та процеси керування" (12 – Інформаційні технології). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" Міністерства освіти і науки України, Харків, 2019. Дисертація присвячена підвищенню ефективності керування розподіленими системами в умовах невизначеності вхідних даних. У дисертаційній роботі вирішена науково-практична задача розробки комплексу моделей і методів управління в розподіленої логістичної системи високої розмірності в умовах невизначеності вхідних даних. Об'єкт дослідження – процес управління в розподіленої логістичної системи в умовах невизначеності. Предмет дослідження – комплекс математичних моделей і методів вирішення завдань управління в розподіленої логістичної системи з урахуванням невизначеності. Проведений аналіз відомих методів рішення задачі управління виявив що методи вирішення завдань управління в розподілених логістичних системах опрацьовані недостатньо, бо вони не дозволяють ефективно вирішувати задачі великої розмірності в умовах малої вибірки вхідних даних. Також недостатньо розвинуті методи розв'язання логістичних задач в умовах невизначеності вхідних даних. З метою підвищення точності оцінювання коефіцієнтів рівняння регресії в умовах малої вибірки запропоновані модель і метод штучної ортогоналізації плану факторного експерименту, яка реалізується з використанням штучної нейронної мережі. Удосконалено модель і методи регресійного аналізу. При цьому запропонований метод побудови багаторівневої регресії заданої розмірності, заснований на описі невідомих коефіцієнтів цього рівняння функціями меншої розмірності. Проведено оцінку ефективності методу з використанням імітаційної моделі. Запропоновано нову технологію побудови рівняння регресії, в якій міра якості апроксимації визначається через найкоротші відстані від ендогенних точок до апроксимуючої гіперплощини. Проведено експеримент, що підтверджує доцільність використання ортогональної регресії в умовах малої вибірки. Запропоновано метод дослідження систем з великим числом станів, заснований на декомпозиції задачі шляхом фазового укрупнення станів. Проведено порівняння ефективності різних можливих підходів. Запропоновано швидкий метод структурного і параметричного синтезу в системі "виробник - розподілена мережа споживачів", що використовує технологію обчислення відстаней в композиційної метриці, що об'єднує метрику "міських кварталів" з евклідової. Метод апробований при вирішенні реальної завдання для мережі, що з'єднує близько десяти тисяч споживачів. Запропоновано метод розв'язання задачі управління розподілом ресурсу при багатономенклатурному виробництві. Критерій якості розподілу - ймовірність перевищення випадковим значенням прибутку від реалізації виробленої продукції допустимого порогу. Рішення завдання отримано методом дрібно-лінійного програмування. Цей метод розвинений для вирішення завдання управління багатономенклатурним запасом в ієрархічній складської системі високої розмірності з використанням фазового укрупнення станів. Метод застосований для управління запасом в умовах випадкової затримки в системі поставок. При цьому мінімізується середній ризик, що враховує витрати від перевитрати коштів при невиправданому перевищенні страхового запасу і втрати, що виникають при недостатності запасу. Запропоновано метод вирішення транспортної задачі лінійного програмування з нечітким попитом. Рішення отримано з використанням критерію, що враховує середні очікувані витрати на зберігання нереалізованого продукту, очікувані втрати від дефіциту, а також середні транспортні витрати. Розглянуто альтернативний метод вирішення задачі, що забезпечує отримання рішення з максимально компактною функцією приналежності результату, найменш ухиляється від модального. Запропоновано метод розрахунку пропускної здатності проміжних центрів в трьохіндексній транспортній задачі, заснований на редукції трьохіндексної задачі до сукупності двохіндексних. Розроблено альтернативний варіант вирішення задачі, заснований на попередньому знаходженні найкоротших маршрутів. Запропоновано проста обчислювальна процедура, яка забезпечує швидке наближене рішення задачі маршрутизації. Процедура використовує спеціальну технологію множення матриць. Розглянуто декомпозиційний варіант методу розв'язання задачі маршрутизації високої розмірності в умовах нечітких вхідних даних. Наведено альтернативні варіанти методу порівняння нечітких відстаней.Запропоновано метод розрахунку оптимальної кількості каналів в системі обслуговування безлічі територіально розподілених клієнтів. Метод враховує немарківський характер обслуговування. Отримана формула для розрахунку середньої тривалості обслуговування, що дозволяє отримати рішення задачі. Результати роботи були успішно застосовані у практичній діяльності кількох підприємств, використовуються в навчальному процесі НТУ "ХПІ" при викладанні навчальних дисциплін "Математичні методи дослідження операцій" і "Моделі систем прийняття рішень в умовах невизначеності".Документ Моделі та методи керування у розподіленій логістичній системі в умовах невизначеності(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Карпенко, Вячеслав ВасильовичДисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.03 – системи та процеси керування. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2019. Дисертацію присвячено розробці моделей і методів керування в розподілених системах в умовах невизначеності. Метою роботи є розробка нових та удосконалення існуючих методів вирішення логістичних задач. У дисертаційній роботі вперше запропоновано швидкий метод структурного і параметричного синтезу в системі "виробник – розподілена мережа споживачів". Також вперше розроблені модель і метод розв'язання задачі маршрутизації, які відрізняються способом розрахунку відстаней, що дозволило отримати швидке рішення задачі відшукання маршруту. Вдосконалені модель і метод розрахунку коефіцієнтів рівняння регресії з використанням штучної ортогоналізації плану факторного експерименту; метод вирішення задачі регресійного аналізу високої розмірності; технологія побудови рівняння регресії, яка відрізняється способом розрахунку якості апроксимації; модель і метод вирішення транспортної задачі з нечітким попитом; метод розрахунку пропускної здатності проміжних центрів, що дозволило поліпшити точність рішення задачі; модель і метод керування багатономенклатурним запасом в умовах комбінованої невизначеності; метод дослідження марківських систем з великим числом станів. Отримали подальший розвиток модель і метод керування багатономенклатурним запасом високої розмірності, метод розрахунку оптимальної кількості каналів в системі обслуговування множини територіально розподілених клієнтів.