Диссертация (1137100), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Zitzler, M.Laumanns, L. Thiele, 2001), основанный на оценке силы Паретодоминирования.2. Методы предварительного построения аппроксимационной поверхностиотклика и последующая оптимизация по этой поверхности (Егорова И.Н.,Бабий Ю. И.). Такой подход дает возможность в ходе оптимизации свестик минимуму «дорогостоящие», с точки зрения затрат машинного времени,процедуры расчета с использованием решателей.3. Методы визуализации границы Парето с помощью аппроксимационныхметодов [54, 60] (Лотов А.В., Бушенков В.А., Каменев Г.К., ДородницынА.А.). Из большого набора полученных стохастическим образом решенийс помощью аппроксимационных методов строится вероятный фронтПарето.4.
Методы сужения множества Парето с использованием дополнительныхпредпочтений, поученных от лица, принимающего решения (т.е.локализации наилучших решений вдоль фронта Парето) (Т. Саати, К.Миеттинен, Б. Руа и др.). В России активные исследования ведутся под67руководством В. Ногина (аксиоматический подход к сужению фронтаПарето) и В.
Подиновского [68-78], .Несмотря на обширную базу исследований в существующих промышленныхсистемах имитационного моделирования (далее СИМ), класса AnyLogic, PowerSim,и др., отсутствует инструментарий поиска рациональных решений, которыйвключал бы в себя инструменты поиска подмножества Парето-оптимальныхрешений в многокритериальных оптимизационных задачах большой размерностис последующей визуализацией и сужением фронта Парето.Объектомисследованияявляетсясистемапоискарешенийвмногокритериальной оптимизационной задаче предприятия дистанционнойторговли с использованием имитационного моделирования.Предметом исследования является агрегированная с многоагентнымгенетическим алгоритмом имитационная модель предприятия дистанционнойторговли для решения задачи многокритериальной оптимизации.Цель исследования заключается в разработке имитационной модели иэффективных вычислительных процедур, реализованных в виде программногокомплекса, обеспечивающего поиск рациональных управленческих решений врезультатерешениямногокритериальнойоптимизационнойзадачидляпредприятия дистанционной торговли.Для достижения данной цели были решены следующие задачи:1.
Описаны бизнес-процессы нескольких крупных типовых предприятийдистанционной торговли.2. Сиспользованиемимеющихсявданнойобластиисследованийспроектирована многомерная имитационная модель предприятиядистанционной торговли (сложной организационной структуры).3. Поставлена многокритериальная оптимизационная задача для поискарациональныхрешенийприуправлениидистанционнойторговли,котораябылапредприятиемагрегированасоспроектированной имитационной моделью по целевым функционалам.784. Проведен системный анализ существующих методов, алгоритмов ипрограммных продуктов, предназначенных для поиска решений вмногокритериальных оптимизационных задачах большой размерности сиспользованием имитационного моделирования.5.
Разработанновыймногоагентныйгенетическийалгоритм,предназначенный для нахождения подмножества Парето с использованиемразработанной имитационной модели. Проведена его апробация дляпоставленной оптимизационной задачи.6. Спроектирован программный комплекс, обеспечивающий на основемногоагентного генетического алгоритма, агрегированной имитационноймодели и других подсистем эффективную процедуру поиска рациональныхрешений.
Проведены численные эксперименты для оценки разработанногопрограммного комплекса.7. Произведено внедрение программного комплекса в действующуюкомпанию ООО «РитейлСистем».Методы исследования: методы системного анализа, имитационногомоделирования, исследования операций, поиска Парето-оптимальных решений,сужения фронта Парето, теории алгоритмов, методы разработки распределенныхинформационных систем, генетические алгоритмы.Информационная база исследования.
При построении имитационноймодели использовались результаты статистического анализа, проведенного наоснове исторических данных по 3 крупным компаниям, а также схемы бизнеспроцессов тех же организационных структур. Исторические данные были собранывединоехранилищеданных,котороеиспользовалосьдляапробациипредложенного метода поиска рациональных решений и разработанного на егооснове программного комплекса.Научная новизна работы заключается в следующих новых научныхрезультатах, выносимых на защиту:1. Разработана имитационная модель предприятия дистанционнойторговли, отличающаяся от существующих полным математическим89описанием деятельности компании, что позволяет формировать целевыефункционалыдлямногокритериальнойоптимизационнойзадачи,решаемой многоагентным генетическим алгоритмом, и учетом сложнойдинамики трансформации клиентской базы.2. На основе разработанной имитационной модели синтезирована задачаматематического программирования – задача многокритериальнойоптимизациистремяконкурентнымикритериямидляпоискарациональных решений при управлении предприятием дистанционнойторговли.3.
Предложенновыймногоагентныйгенетическийалгоритм(MAGAMO) для эффективного нахождения подмножества Парето вмногокритериальнойцелевымоптимизационнойфункционаламдистанционнойсторговли.задаче,имитационнойMAGAMOагрегированныймодельюотличаетсяотпопредприятияклассическойостровной модели перераспределением пространства решений междуагентами и наличием их интеллектуальной составляющей.4. Разработаноригинальныйрациональныхрешенийкомплексспрограммиспользованиемдляпоискаспроектированнойимитационной модели, подсистемы поиска подмножества Парето наоснове MAGAMO, визуализации фронта Парето, сужения фронта Парето.В результате произведено принципиальное расширение функционаласистемы имитационного моделирования в виде нового оптимизационногомодуля.Теоретическая значимость исследования состоит в разработаннойимитационной модели предприятия дистанционной торговли, в которойреализованпринципиальноновыйподходкпрогнозированиюпродаж,использующий коэффициент трансформации клиентской базы.
Имитационнаямодельпозволяетвычислитьцелевыефункционалыдляпоставленноймногокритериальной оптимизационной задачи. Также новый теоретический910результат получен в виде многоагентного генетического алгоритма дляформирования подмножества Парето с использованием имитационных моделей.Практическаяразработанныйзначимостьпрограммныйисследованиякомплексзаключаетсяапробированнавтом,моделичтореальнодействующей организационной структуры (предприятие дистанционной торговли)и используется при выработке управленческих решений (имеется справка овнедрении).Научные положения, выносимые на защиту:1. Имитационная модель предприятия дистанционной торговли,2.
Задача многокритериальной оптимизации, синтезированная наоснове разработанной имитационной модели для поиска рациональныхрешений при управлении предприятием дистанционной торговли.3. Многоагентный генетический алгоритм (MAGAMO) для эффективногонахожденияподмножестваПаретовмногокритериальнойоптимизационной задаче, агрегированный по целевым функционалам симитационной моделью предприятия дистанционной торговли.4. Оригинальный комплекс программ для поиска рациональныхрешений с использованием спроектированной имитационной модели,подсистемы поиска подмножества Парето на основе MAGAMO,визуализации фронта Парето, сужения фронта Парето.Достоверностьиобоснованностьполученныхрезультатовподтверждается их соответствием известным теоретическим и практическимданным, опубликованным в литературе, а также положительным результатамичисленных экспериментов, проведенных с использованием разработаннойимитационной модели и многоагентного генетического алгоритма на реальныхданных предприятия дистанционной торговли.Результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались нанаучно-практическихконференцияхиполучилиодобрениенаучнойобщественности.1011Апробациярезультатовисследования.Основныерезультатыдиссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-методическомсеминаре для аспирантов НИУ ВШЭ по специальности «Математическоемоделирование, численные методы и комплексы программ» в 2013 г.; намеждународных научных конференциях: «Информационные технологии вэкономике, управлении и бизнесе», организованной НИУ ВШЭ в 2013 г.; «IEEEInternational Conference on Systems, Man, and Cybernetics» в г.
Манчестер,Великобритания, в 2013 г.; «V International Conference Optimization andApplications» в г. Петровац, Черногория, в 2014 г.; «XVI Апрельскаямеждународная научная конференция «Модернизация экономики и общества»,организованной НИУ ВШЭ, в 2015 г.Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 6 печатных работах,из них 3 статьи в рецензируемых журналах из перечня ВАК, 1 в научном журнале,2 статьи в сборниках трудов конференций.Личный вклад автора – все представленные в диссертации результатыполучены лично автором, а именно: создана имитационная модель предприятиядистанционной торговли; разработан новый многоагентный генетическийалгоритм, агрегированный с данной имитационной моделью; спроектированпрограммный комплекс для поиска рациональный решений с использованиемразработанной имитационной модели, многоагентного генетического алгоритма идругих компонентов, который затем был внедрен и успешно используется вдействующей компании.Подготовка к публикации полученных результатов проводилась совместно ссоавторами, причем вклад диссертанта был определяющим.Апробация результатов исследования на конференциях проводилась какавтором самостоятельно, так и с участием научного руководителя.Структура и объем диссертации.
Диссертация состоит из введения, 3 глав,заключения, списка использованной литературы, включающего 108 наименований.Общий объем диссертации без учета приложений составляет 109 страниц.11121213Глава 1. Имитационная модель предприятия дистанционнойторговли1.1 Выработка рациональных решений с помощью имитационногомоделированияИмитационное моделирование — это метод исследования, при которомизучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающейреальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью полученияинформации об этой системе. Экспериментирование с моделью называютимитацией.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
