Введение к работе
Актуальность работы. Сложившаяся в настоящее время практика распределения ресурсов в организационных системах автодорожного комплекса является результатом несоответствия существующей методологии поддержки принятия решений при управлении качественным состоянием сложных объектов перспективным потребностям отрасли, решить которое в рамках имеющихся теоретических и методических подходов не удается, что ведет к потерям как в автодорожном комплексе, так и в сопутствующих отраслях.
По данным Росавтодор нормативным требованиям соответствуют только 40 % федеральных автомобильных дорог, при этом в 2010 году на содержание автомобильных дорог из федерального бюджета выделено 56 млрд. рублей, что меньше, чем в 2009 году, а от норматива, утвержденного в 2007 году, составило 50 %.
Попытки выхода их сложившейся в отрасли проблемной ситуации путем применения имеющихся систем поддержки принятия управленческих решений носили частичный, временный или ограниченный характер в силу ряда причин, среди которых следует отметить высокую стоимость получения информации о начальном состоянии объекта, обилие сложно формализуемой вербальной информации относительно его функционирования, трудно поддающейся описанию формальными математическими методами, а также необходимость сбора большого количества данных для применения сложных эмпирических зависимостей, прогнозирующих изменение качественного состояния сложных объектов в автодорожном комплексе.
В результате качественное состояние автомобильных дорог снижается, растут автотранспортные затраты, потери от ДТП, ухудшается социальное обслуживание населения, что приводит к недополучению внетранспортного эффекта в сопутствующих отраслях народного хозяйства, препятствует модернизации экономики страны и делает актуальным направление исследований, связанное с разработкой систем интеллектуальной поддержки управления качественным состоянием сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса.
Проблема заключается в отсутствии комплексного метода оценки и прогнозирования качественного состояния сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса, позволяющего принимать обоснованные управленческие решения при содержании автодорог в условиях неполноты информации количественного характера.
В качестве гипотезы выдвинуто предположение о том, что в условиях неполноты информации разработка методологии интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса с использованием нечетких нейронных сетей (НС) позволит повысить эффективность использования ресурсов при эксплуатации дорожных объектов и, как следствие, функционирования дорожной отрасли в целом.
Цель и задачи работы. Целью исследований является разработка методологии интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Обосновать комплексный подход к определению основных элементов и переменных в системе поддержки принятия решений, а также базовые принципы ее реализации в рамках необходимости разработки единой методологической концепции управления качественным состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса;
-
Разработать метод идентификации состояния сложного объекта автодорожного комплекса с возможностью одновременного использования качественной и количественной информации в системе поддержки принятия управленческих решений;
-
Разработать метод прогнозирования изменения качественного состояния сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса и алгоритм повышения объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений;
-
Разработать совокупность моделей для оценки, прогнозирования и повышения качества и объективности результатов в системе поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса;
-
Разработать концептуальную схему управления качественным состоянием сложного объекта в автодорожном комплексе на основе интеллектуальной системы поддержки принятия решений, способствующую повышению эффективности управленческих решений на основе критерия результат/затраты, а также с учетом возможностей финансирования отрасли;
-
Разработать способную к адаптивной настройке информационную интеллектуальную систему поддержки принятия решений объединяющую модели оценки состояния сложных объектов, прогнозирования его изменения и повышения качества результатов, а также алгоритмы и критерии оптимизации.
Объектом исследования является система управления качественным состоянием сложного объекта в автодорожном комплексе.
Предметом исследования является методология поддержки принятия управленческих решений.
Методологической базой исследований являются системный анализ, математическая статистика, теория нечетких множеств и нейронных сетей. Исходные положения работы основаны на общепринятых теориях по управлению изменением качественного состояния сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса. Адекватность установленных теоретических зависимостей подтверждена экспериментально путем сравнения результатов моделирования изменения состояния сложного объекта с фактическими данными, полученными в ходе диагностики на примере автомобильных дорог региона. В процессе исследований использовались современные компьютерные технологии и программные продукты, в том числе созданные автором.
Научная новизна работы состоит в формулировании новой концепции системы поддержки принятия решений при управлении состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса, в рамках которой:
разработана методология оценки и прогнозирования состояния сложного объекта, позволяющая, в отличие от существующих, использовать качественные параметры, задаваемые вербально наравне с количественными характеристиками, полученными инструментальными средствами;
разработана совокупность методов для оценки и прогнозирования изменения состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера;
разработана методика повышения эффективности прогнозирования состояния сложного объекта, способствующая устранению субъективизма информации качественного характера, отличающаяся применением нечетких нейронных сетей;
Разработана совокупность моделей и алгоритмов, реализованная в виде системы поддержки принятия решений при управлении состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса, включающей:
модель для оценки состояния сложного объекта с использованием экспертной информации качественного характера;
модель для прогнозирования изменения состояния сложного объекта на основе композиционного вывода;
гибридную модель повышения объективности и точности прогноза состояния сложного объекта, основанную на синтезе композиционного вывода с нейронными сетями;
интеллектуальный многокритериальный алгоритм принятия решений относительно текущей управляющей стратегии при различных уровнях финансирования отрасли.
информационную технологию поддержки принятия решений, позволяющую на основе предлагаемой концепции управления состоянием сложного объекта повысить эффективность обработки и хранения информации.
Теоретическая значимость заключается в обосновании новой концепции принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса на основе разработанной методологии комплексной многофакторной оценки и прогнозирования изменения состояния сложного объекта с возможностью сочетания качественной и количественной информации на основе применения нечетких нейронных сетей.
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений «Road Status», которая включает:
разработанное дополнение к традиционному отраслевому методу экспертно-бальной оценки качества состояния (содержания) на примере автомобильных дорог, принятое к внедрению в организациях по диагностике дорожных объектов;
разработанный алгоритм по оценке эффекта от проведения дорожных работ на стадии планирования с целью принятия управленческих решений в условиях ограниченных ресурсов, используемый государственными организациями-заказчиками и частными подрядными предприятиями;
выработанные практические стратегии управленческих решений относительно дорожных объектов на уровне района, области, региона, приняты к внедрению органами государственной власти;
установленные значения весовых коэффициентов связей в нечеткой нейронной сети, позволяющие осуществлять прогноз изменения качественного состояния сложных объектов в организационных системах автодорожного комплекса Центрального и Южного федеральных округов.
Автор защищает методологию управления состоянием сложных объектов в автодорожном комплексе, основанную на системе интеллектуальной поддержки принятия решений, существенным компонентом которой является метод экспертной идентификации, а также совокупность установленных экспериментально-аналитических зависимостей и закономерностей, позволяющих использовать качественные результаты визуально-лингвистической оценки для прогнозирования изменения качественного состояния дорожных объектов с учетом воздействия внешних отрицательных факторов и планируемых стратегий работ для целей оптимизации управленческих решений.
Достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается уровнем сходимости результатов прогнозирования с фактическими данными на примере изменения эксплуатационного состояния автомобильных дорог региона. Обоснованность научных положений и рекомендаций характеризуется положительными результатами от внедрения на предприятиях автодорожного комплекса.
Личный вклад автора в решение проблемы заключается в формулировании общей идеи работы и ее цели; в формировании методологического подхода к исследованиям; в выполнении теоретических и значительной части экспериментальных исследований; в обобщении, обработке и анализе результатов; в разработке методологического подхода к исследованию интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений при содержании объектов дорожной отрасли; создании метода оценки качественного состояния автомобильных дорог на основе визуально-лингвистической экспертной информации, позволяющей определять текущее состояние объекта с учетом воздействия на него внешних контролируемых и неконтролируемых факторов; в разработке нейрокомпьютерного метода управления состоянием сложного объекта в организационных системах автодорожного комплекса; во внедрении в практику организаций автодорожного комплекса оптимизационных механизмов поддержки принятия управленческих решений.
Реализация результатов работы. Разработанная методология интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в организационных системах автодорожного комплекса внедрена в Управлении автомобильных дорог администрации Волгоградской области, Областном государственном унитарном предприятии «Волгоградавтодор», муниципальном учреждении коммунально-дорожного строительства, ремонта и содержания «Комдорстрой», государственном казенном учреждении «Дагестанавтодор», ЗАО «Компания «Дорис», Волгоградском филиале Федерального государственного унитарного предприятия «Российский дорожный научно-исследовательский институт», Министерстве промышленности, транспорта и природных ресурсов Астраханской области, ООО «Дорожно-строительное предприятие «ПК-Строй», ООО «Доринжсервис», ООО «Астродорсервис», а также в учебном процессе Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета, Волгоградского государственного технического университета и Тихоокеанского государственного университета.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись и докладывались на межвузовской заочной научно-практической конференции «Проблемы ЖКХ и недвижимости» (г. Самара 2006 г.), Всероссийской научно-технической конференции «Социально-экономические и технологические проблемы развития строительного комплекса и жилищно-коммунального хозяйства региона» (г. Михайловка 2006 г.), Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Проблемы проектирования, строительства и эксплуатации транспортных сооружений» (г. Омск 2006 г.), Международной научно-практической конференции «Строительство – 2006» (г. Ростов-на-Дону 2006 г.), Ежегодной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава и студентов ВолгГАСУ (г. Волгоград 2008 г.), Международной научно-практической конференции, посвященной 65-летию образования Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии «Межкультурная деловая коммуникация: проблемы и перспективы российско-молдавского сотрудничества в формировании коммуникативной компетенции кадров агробизнеса» (г. Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Управление региональными системами: интеграционный подход, факторное обеспечение, методы, модели» (г. Волгоград 2009 г.), международной научно-практической конференции «Малоэтажное строительство в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье гражданам России»: технологии и материалы, проблемы и перспективы развития в Волгоградской области» (г. Волгоград 2009 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Российский регион: управление инновационным развитием в условиях мирового финансового кризиса» (г. Волгоград 2010 г.), IV научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2010 г.), V научно-техническая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и научно-технический прогресс в дорожной отрасли Юга России» (г. Волгоград 2011 г.).
Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 56 научных работ, в том числе, 21 работа в периодических изданиях, рекомендованных ВАК к публикации результатов докторской диссертации, 33 статьях в сборниках материалов международных, всероссийских научных конференций, получено регистрационное свидетельство на программу для ЭВМ. Без соавторов опубликовано 16 работ в научно-технических журналах, по перечню ВАК и выпущено 2 монографии.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка и приложений. Объем диссертации составляет 317 страниц включает 111 рисунков и 30 таблиц, включая приложения. Библиографический список включает 529 наименований, из них 187 на иностранных языках.
