Формирование поколений новой техники как задача о покрытии множества

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Процесс развития любого предприятия предполагает совершенствование механизмов управления фирмой, позволяющих руководителю принимать управленческие решения, основываясь на достижениях науки, а не следуя интуитивным представлениям, базирующимся на его личном опыте. А это, в свою очередь, предполагает совершенствование процесса модельного обеспечения, исключающего совпадение пиков потребления ресурсов при работе над несколькими проектами. Для этой цели может применяться концепция поколения развития новой техники, формируемого из отдельных прототипов, являющихся действующими образцами, на которых можно определить некоторые особенности функционирования разрабатываемого проекта. Естественно, что не весь модельный ряд целесообразно включать в поколение развития новой техники. Именно поэтому возникает задача отбора минимально необходимого числа изделий для этих целей. Такая задача относится к классу задач о покрытии множества, полном – в том случае, когда отобранные прототипы должны обладать всем набором свойств, которыми обладает разрабатываемый модельный ряд, или частичном – в том случае, если требуется, чтобы отобранные образцы обладали только некоторым количеством свойств. Для решения обеих задач представлены точные алгоритмы и приближенные эвристические алгоритмы.

Об авторах

С. А Баркалов

Воронежский государственный технический университет

Email: bsa610@yandex.ru
г. Воронеж, Россия

В. Н Бурков

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: vlab17@bk.ru
г. Москва, Россия

П. Н Курочка

Воронежский государственный технический университет

Email: kpn55@ramler.ru
г. Воронеж, Россия

Е. А Серебрякова

Воронежский государственный технический университет

Email: sea-parish@mail.ru
г. Воронеж, Россия

Список литературы

  1. Асатурова Ю.М., Хватова Т.Ю. Повышение инновационной активности предприятий в условиях дефицита финансов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2019. – Т. 12, № 1. – С. 132–145. [Asaturova, Yu.M., Khvatova, T.Y. Improving Innovative Activity of Enterprises in Conditions of Financial Deficit / St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Physics and Economics. – 2019. – Vol. 12, no. 1. – P. 132–145. (In Russian)]
  2. Курочка П.Н., Чередниченко Н.Д. Задачи ресурсного планирования в строительном проекте // Труды XII всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2014). – Москва, 2014. – С. 4745–4753. [Kurochka, P.N., Cherednichenko, N.D. Zadachi resursnogo planirovaniya v stroitel'nom proekte. / Trudy XII vserossijskogo soveshchaniya po problemam upravleniya (VSPU-2014). – Moscow, 2014. – S. 4745–4753. (In Russian)]
  3. Новиков Д.А., Иващенко А.А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы. – М.: КомКнига, 2006. – 332 с. [Novikov, D.A., Ivashchenko, A.A. Modeli i metody organizacionnogo upravleniya innovacionnym razvitiem firmy. – M.: KomKniga, 2006. – 332 s. (In Russian)]
  4. Белов М.В. Оптимальное управление жизненными циклами сложных изделий, объектов, систем // Проблемы управления. – 2022. – № 1. – С. 19–32. [Belov, M.V. Optimal Control of the Life Cycle of Complex Systems / Control Sciences. – 2022. – No. 1. – P. 15–26.]
  5. Курочка П.Н., Сеферов Г.Г. Модель управления объемами незавершенного производства при произвольной связи между работами проекта // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2011. – Т. 7, № 4. – С. 178–182. [Kurochka, P.N., Seferov, G.G. Model' upravleniya ob"emami nezavershennogo proizvodstva pri proizvol'noj svyazi mezhdu rabotami proekta // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. – 2011. – Vol. 7, no. 4. – S. 178–182. (In Russian)]
  6. Barkalov, S.A., Kurochka, P.N. Model for determining the term of execution of subcontract works // Proceedings of 2017 tenth international conference “Management of large-scale system development (MLSD)”. – Moscow, 2017. – doi: 10.1109/MLSD.2017.8109598.
  7. Moncef, E. Stochastic calculus in a risk model with stochastic return on investments / Stochastics. – 2021. – Vol. 93. – P. 110–129.
  8. Fox, W.P., Burks, R. Mathematical programming: linear, integer, and nonlinear optimization in military decision-making / In: Applications of Operations Research and Management Science for Military Decision Making. – New York: Springer, 2019. – P. 137–191.
  9. Knight, F. Risk, Uncertainty and Profit. – Boston and New York: Houghton Mifflin, 1921. – 381 p.
  10. Кофман А., Анри-Лабордер А. Методы и модели исследования операций. – М.: Мир, 1977. – 432 с. [Kofman, A., Anri-Laborder, A. Metody i modeli issledovaniya operacij. – M.: Mir, 1977. – 432 s. (In Russian)]
  11. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. – М.: Мир, 1978. – 435 с. [Christofides, N. Graph theory : an algorithmic approach. – London: Academic Press, 1975. – 400 p.]
  12. Селезнева И.Е., Клочков В.В., Егошин С.Ф. Математическая модель межотраслевой координации стратегий развития (на примере здравоохранения и авиастроения) // Управление большими системами. – 2022. – Вып. 99. – С. 57–80. [Selezneva, I.E., Klochkov, V.V., Egoshin, S.F. Mathematical Model of Intersectoral Coordination of Development Strategies (on the Example of Healthcare and Aircraft Industry) // Large-Scale System Control. – 2022. – Iss. 99. – P. 57–80. (In Russian)]
  13. Медведев С.Н. Жадные и адаптивный алгоритмы решения задачи маршрутизации транспортных средств с несколькими центрами с чередованием объектов // Автоматика и телемеханика. – 2023. – Вып. 3. – С. 139–168. [Medvedev, S.N. Greedy and Adaptive Algorithms for Multi-Depot Vehicle Routing with Object Alternation // Automation and Remote Control. – 2023. – Vol 84, iss. 3. – P. 341–364.]
  14. Дранко О.И. Модель финансового прогнозирования и сценарии внутренних инвестиций // Проблемы управления. – 2007. – № 1. – С. 37–40. [Dranko, O.I. A Financial Prediction Model and Home Investment Scenarios // Control Sciences. – 2007. – No. 1. – P. 37–40. (In Russian)]
  15. Бурков В.Н., Буркова И.В. Задачи дихотомической оптимизации. – М.: Радио и связь, 2003. – 156 с. [Burkov, V.N., Burkova, I.V. Zadachi dihotomicheskoj optimizacii. – M.: Radio i svyaz', 2003. – 156 s. (In Russian)]

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).