Содержание к диссертации
Введение
1. Современные организационные формы производственной кооперации 11
1.1. Современные подходы к производственной кооперации 11
1.2. Предпосылки и задачи создания виртуальных предприятий 19
1.3. Анализ современных концепций виртуальных предприятий 23
1.4. Сущность задач разработки системы оперативного управления в виртуальных предприятиях 36
2. Разработка принципов построения и структуры системы оперативного управления 38
2.1 Разработка модели интегрированного информационного пространства
виртуального предприятия 38
2.1.1 Анализ современных информационных технологий в области организации и управления производством 38
2.1.2 Разработка модели интегрированного информационного пространства виртуального предприятия 43
2.2 Разработка принципов построения и структуры системы оперативного управления в виртуальных предприятиях 45
2.3 Интеграция системы оперативного управления в общее информационное пространство 48
2.4 Выводы по главе 51
3 Разработка методологии комплексного моделирования процессов и динамической модели оперативного управлени я 53
3.1 Анализ современных средств моделирования процессов 53
3.2 Разработка методологии комплексного моделирования процессов «КоМПаС» 62
3.3 Моделирование процессов с помощью методологии '*КоМПаС*(на примере ЗАО СПТО '"Ника" и виртуального предприятия SFB457 (Германия) 67
3.4 Разработка принципов построения и структуры динамической модели оперативного управления на основе методологии мультиагентных систем 74
3.5 Примеры управления процессами в логистических цепях на основе
динамической модели 82
3.5.1 Имитационное моделирование логистических цепей 82
3.5.2 Обработка заказов клиентов 83
3.5.3 Управление заказами клиентов 85
3.6 Выводы по главе 88
4 . Оптимизация процессов в логистических цепях виртуальных предприятий 91
4.1 Особенности задач оперативного управления логистическими цепями и подходы к их решению на основе эвристических методов и Fuzzy-методов и алгоритмов 91
4.2 Оптимизация нахождения наилучших конфигураций логистических цепей для многокритериального запроса клиента в виртуальных предприятиях с помощью эвристического метода оптимизации множеств интеллектуальных агентов АСО (Ant Colony Optimization) 95
4.3 Оптимизация процесса внешнего размещения работ при формировании логистических цепей с помощью метода нечетких множеств (Fuzzy-логики). 104
4.4 Выводы по главе 114
Заключение 117
Библиография 123
- Анализ современных концепций виртуальных предприятий
- Анализ современных информационных технологий в области организации и управления производством
- Разработка методологии комплексного моделирования процессов «КоМПаС»
- Особенности задач оперативного управления логистическими цепями и подходы к их решению на основе эвристических методов и Fuzzy-методов и алгоритмов
Введение к работе
Поиск новых резервов повышения эффективности производства и создания новых механизмов конкурентной борьбы наряду с развитием соответствующих информационных технологий (ИТ) вызывают изменения в традиционных формах организации и управления производством. В настоящее время все большее распространение получают организационные формы, основанные на принципах производственной кооперации.
Это нашло отражение в разработке концепции SCM ("Supply Chain Management") - управление логистическими цепями (ЛЦ), которая заключается в интеграции всех участников процесса создания конечного продукта (в западной терминологии - процесса создания стоимости) в единую цепь на основании отношений «поставщик-потребитель». Дальнейшее развитие концепции SCM приводит к созданию новой формы организации производства в виде виртуальных предприятий (ВП).
Основная особенность управления в ВП заключается в наличии множества альтернативных способов реализации процесса создания конечного продукта с возможностью оперативного управления ресурсами всех агентов на базе современных ИТ, что приводит к существенному увеличению скорости реакции на оперативные рыночные изменения, а следовательно, к увеличению количества клиентов и повышению конкурентоспособности предприятий.
Основой оперативного управления в ВП является система управления процессами и координации деятельности (ресурсов и процессов). Вопрос ее разработки является наиболее сложным, т.к. управление процессами в ВП связано с рядом особенностей: нестабильная структура системы и связанные с этим требования гибкости управления, многократно повышающаяся степень сложности процессов за счет кооперации различных предприятий, расширение пространства поиска решений вследствие повышающейся степени комплексности процессов, наличие нескольких распределенных источников информации, которые должны быть скоординированы в режиме реального времени.
В последние годы за рубежом и в России в экономической литературе глубоко исследуются проблемы производственной кооперации в виде виртуальных предприятий. В работах S. Wirth, Н. Wildemann, Н.Р. Wiendahl, А.-W. Scheer, J. Suedow, Е. Zahn, Т. Teich, (Германия), B.Kaluza (Австрия), С.Handy, R.E. Miles, С.С. Snow (США), В. И. Дмитрова, А.В. Архипова сделан значительный задел в области разработки методологических основ создания виртуальных предприятий. Но, несмотря на это, выявлено отсутствие практических разработок на уровне систем оперативного управления при производственной кооперации в виде виртуальных предприятий.
В настоящее время концепция ВП развивается чрезвычайно быстро, создано большое количество подобных предприятий за рубежом и в России, что требует тщательного изучения потенциала данной формы организации производства и связанных с ее реализацией задач. Актуальность и важность перечисленных проблем, их практическая значимость, а также необходимость более глубокой научной проработки вопросов создания ВП и управления в них ЛЦ определили выбор темы диссертационного исследования, его структуру и круг решаемых задач.
Целью диссертационной работы является исследование возможностей повышения конкурентоспособности предприятий в новых организационных формах производственной кооперации на основе виртуального объединения и оперативного управления технологическими ресурсами с использованием современных информационных технологий.
Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:
• проанализировать сущность и факторы развития новой организационной формы производственной кооперации в виде виртуальных предприятий.
современные подходы к организации производственной кооперации и круг задач, связанных с созданием виртуальных предприятий; определить принципы построения и структуру системы оперативного управления материальными и информационными потоками в виртуальных предприятиях в виде модели интегрированного информационного пространства и системы оперативного управления, позволяющей реализовать функции координации и оперативного распределение ресурсов, а также обеспечить стыковку с другими системами интегрированного информационного пространства;
разработать методологию комплексного моделирования процессов, которая позволила бы формализовать процесс построения функциональной структуры ВП и сформировать системный подход к подготовительной стадии перехода к новым организационным формам на основе современных ИТ, а также задать общую логическую схему анализа и описания сложных производственных систем с получением моделей требуемой степени детализации;
разработать динамическую модель оперативного управления логистическими цепями в виртуальных предприятиях, позволяющую сформировать из доступного множества моделей процессов, оптимизационных алгоритмов и информации наилучшую для выполнения определенной задачи конфигурацию процесса (логистическую цепь) в режиме реального времен, и обосновать использование для решения данных задач мультиагентных систем;
изучить методы и разработать оптимизационные алгоритмы нахождения наилучшей конфигурации логистических цепей для многокритериального запроса клиента в ВП с возможностью внешнего размещения работ при формировании ЛЦ, позволяющие решать трудноформализуемые задачи большой размерности с необходимой скоростью счета в условиях нестабильных структур и многократно повышающейся степени сложности процессов с расширением пространства поиска решений за счет кооперации различных предприятий и наличия нескольких распределенных источников информации, которые должны быть скоординированы в режиме реального времени.
Предметом исследования является система оперативного управления при производственной кооперации в виде виртуальных предприятий.
Объектом исследования являются процессы координации и оперативного распределения ресурсов в виртуальных предприятиях.
Научная новизна исследования состоит в том, что автором впервые предложен и обоснован комплексный подход к проблеме оперативного управления в новых организационных формах производственной кооперации с учетом их специфических особенностей, с применением современных информационных технологий и перспективных методологических разработок из области систем искусственного интеллекта.
Основными результатами, обладающими научной новизной, являются:
1. Систематизированы современные подходы к производственной кооперации и уточнен смысл понятия "виртуальное предприятие" с учетом ключевой для его эффективного функционирования роли информационных технологий.
2. Сформулирован методический подход к построению системы производственной кооперации, на основе которого определен перечень задач, связанных с созданием виртуальных предприятий.
3. Предложена модель единого информационного пространства, являющегося средой интеграции различных информационных источников, служащая основой координации деятельности членов виртуального предприятия, особенностью которой является автоматизированная система оперативного управления.
4. Для комплексного формализованного анализа и описания процессов в виртуальных предприятиях разработана методология, особенностью которой является формирование комплексных моделей процессов в виде взаимосвязанных составных частей: функциональной, организационной, информационной, регламентной, критериальной моделей и модели контроллинга, создаваемых на трех уровнях иерархии для получения моделей требуемой степени детализации.
5. Исследованы возможности использования принципов мультиагентных систем как теории организации координированного взаимодействия множеств автономных конкурирующих агентов для оперативного управления в виртуальных предприятиях, и на их основе разработана динамическая модель. позволяющая осуществлять обработку заказов клиентов и управление их выполнением в режиме реального времени.
6. Предложены методы и разработаны алгоритмы оптимизации процессов оперативного управления логистическими цепями с учетом специфики виртуальных предприятий
Практическая значимость результатов работы
1. Предложен и рекомендован для практического применения методический подход построения общего информационного пространства и использования современных информационных технологий в виртуальных предприятиях.
2. Разработана система оперативного управления, позволяющая существенно повысить скорость оперативного распределения ресурсов, координации, а также скорость реакции на рыночные изменения при производственной кооперации.
3. Разработана и апробирована методология комплексного моделирования процессов в сложных производственных системах.
4. Представлен новый подход к оперативному управлению выполнением заказов клиентов в территориально-распределенных производственных структурах с использованием динамической модели, построенной на принципах мультиагентных систем
5. Предложены и рекомендованы к применению варианты решения задачи нахождения наилучших конфигураций логистических цепей в соответствие с многокритериальными запросами клиентов.
Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по производственному и информационному менеджменту, логистике, моделированию бизнес-процессов, современным информационным технологиям, теории управления и принятия решений, системам искусственного интеллекта и эвристическим алгоритмам, а также экономико-математические методы, в том числе метод оптимизации множеств интеллектуальных агентов АСО (Ant Colony Optimization), метод нечетких множеств (Fuzzy-логика), методы системного анализа.
Статистической базой исследования выступают материалы государственных статистических органов РФ, зарубежных органах статистики, а также материалы, непосредственно собранные автором в рамках участия в проекте создания виртуального предприятия в Германии, а также на ряде промышленных предприятий России и Германии.
Структура и логика исследования подчиняются содержанию поставленных задач. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии и приложения, содержит таблицы и иллюстративный материал в виде рисунков.
Апробация и публикация результатов исследования. Основные положения диссертации были представлены на 13 Международном симпозиуме DAAAM "Intelligent Manufacturing & Automation: Learning from the Nature" (23-26 октября 2002, г. Вена, Австрия), на VII международной научно-практической конференции «Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей» (22-24 октября 2002 г., Санкт-Петербург), на III Всероссийской научно-технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (31 июля-4августа 2002, г. Улан-Удэ), на семинаре «Информационные системы в логистике» («Logistische Informationssysteme», 7 июня 2002 г., г. Хемниц, Германия), на V Всероссийской научно-практической конференции «Экономика, финансы, менеджемент» (28-29 мая 2002 г., Тула), на международной научно-практической конференции «Логистика: современные тенденции развития» (25-26 апреля 2002 г, Санкт-Петербург), на Ш Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, науке и образовании» (11-12 апреля 2002, г. Бийск), на международной научно-практической конференции «Организация и управление процессами реструктуризации и развития промышленных предприятий региона» (22 марта 2002 г, г. Новочеркасск), на международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» (29-31 октября 2001г. г. Вологда), а также научных конференциях «Дни Науки-2000/2001/2002» СПГУТД. По теме диссертации опубликовано 10 статей.
Анализ современных концепций виртуальных предприятий
Различные исходные условия и целевые постановки обусловили развитие нескольких подходов к процессу проектирования виртуальных сетевых структур [4, 11, 14, 15, 37, 38, 39, 79, 86, 91, 132, 136, 139, 149, 151]. В данном разделе анализируются основные концепции проектирования виртуальных предприятий и их применения в российской и зарубежной практике, на основании чего определены основные факторы, влияющие на процесс организации производства в виде ВП.
Характерной особенностью современной западной экономики является создание виртуальных сетевых структур, ориентированных на предприятия малого и среднего бизнеса [91, 110, 139, 143]. Главной задачей при этом рассматривается повышение конкурентоспособности этих предприятий в конкуренции с крупными концернами за счет объединения их ресурсов и повышения скорости выполнения заказа.
Основой исследований в работах зарубежных авторов, таких как S. Wirth, Н. Wildemann, Н.Р. Wiendahl, J. Suedow, J.Kaeschel, Т. Teich, (Германия), B.Kaluza (Австрия), С. Handy, R.E. Miles, С.С. Snow (США) является концепция образования новых форм функционирования промышленных предприятий, основанных на кооперации участников производственного процесса на базе потенциала ERP/SCM-систем и Web-ресурсов [79, 91, 96, 107, 124, 125, 128, 132, 136, 139, 148, 149]. Подобные образования получили название «виртуальные предприятия» или производственные сети, которые формируются, как правило, на основе кооперации небольших автономных производственных единиц, обладающих определенными компетенциями. Ниже будут рассмотрены примеры подобных концепций.
Неиерархические региональные производственные сети Концепция неиерархических региональных производственных сетей (НРПС) является одной из фундаментальных тем исследований, осуществляемых в Техническом университете г. Хемниц (Германия; Sonderforschungbereich 457 "Hierarchielose regionale Produktionsnetzwerke") [139, 151] в сотрудничестве с промышленными и транспортными предприятиями региона (земля Саксония). Целью проекта является разработка модели виртуального предприятия, которое бы объединило фирмы малого и среднего бизнеса региона для повышения их конкурентоспособности по сравнению с крупными концернами. Производственная сеть формируется за счет образования «компетенц-единиц», способных на основании координации ресурсов произвести конечный продукт, т.е. сформировать «цепочку создания стоимости», или логистическую цепь (ЛЦ). В качестве компетенц-единицы может выступать как самостоятельное предприятие, так и отдельные подразделения (цеха), обладающие четко выраженными компетенциями. В основу данной концепции положены
принципы построения биологических систем, заключающиеся в наследовании компетенц-единицами позитивных свойств с помощью процессов самоорганизации в различных конфигурациях виртуальной сети. Общая структура неиерархической региональной производственной сети представлена на рис. 1.7.: Процесс создания стоимости с Потребность клиента требуемыми компетенциями Продукт Рис. 1.7. Общая структура неиерархической региональной производственнойсети При проектировании сети выделяются сферы координации и системо-ориентированных потоков. В сфере координации моделируются процессы коммуникации, полномочий, целевые установки. В сфере потоков анализируются технологический, информационный, материальный потоки, а также потоки рабочей силы, энергии и капитала. При моделировании сети (цепочки создания стоимости) различают области компетенций, определяемые на основе бизнес-процессов (маркетинг, разработка, планирование, изготовление, контроль качества, логистика), и компоненты компетенций, которые по сути являются отдельными процессами выполняемыми, в рамках отдельных областей компетенций.
При этом различают функционально- и процессно-ориентированные компетенц-единицы. К первым относятся агенты, компетенция котрых ограничивается одной функциональной областью (например, закупки, монтаж и т.д.). Агенты второй группы реализуют процессы, содержащие элементы различных функциональных областей. Можно выделить следующие основные классы задач, решаемые с помощью НРПС-технологии при проектировании виртуального предприятия (ВП): многоуровневое концептуальное моделирование создаваемой виртуальной сетевой структуры, разработка ИТ-концепции моделируемой сети, управление логистической цепью «маркетинг - производство -сбыт», построение системы контроллинга, разработка инновативных моделей и алгоритмов для управления процессами в сети.
Анализ современных информационных технологий в области организации и управления производством
Начало интенсивного развития современных информационных технологий в области организации и управления производством связано с созданием первой интегрированной системы управления предприятием (ИСУП) SAP/R2 в 1972 г. на базе стандарта MRP (Material Ressource Planing) [45, 59]. С этого момента начался процесс изменения как принципов управления, так и форм организации производства и логистики. Концепция MRP (впоследствии MRP-II) стала стандартом планирования и управления материальными ресурсами предприятия [36, 45, 59, 116].
Следующим важным этапом развития ИТ в области управления стало создание систем класса ERP (Enterprise Ressource Planing) [1, 2, 45, 50, 92, 117, 133]. Данные системы обеспечивают планирование и управление как материальных, так и финансовых ресурсов предприятия. Важнейшей предпосылкой центральной роли ERP-систем в процессе перехода к новым формам организации производства и логистики явилась возможность создания с помощью этих систем единого информационного пространства на основе набора интегрированных приложений, комплексно поддерживающих все основные аспекты управленческой деятельности предприятий - планирование ресурсов (финансовых, трудовых, материальных) для производства товаров (услуг), оперативное управление выполнением планов (включая снабжение, сбыт, ведение договоров), все виды учета, анализ результатов хозяйственной деятельности. Общая схема ERP-системы представлена в приложении 1.
Содержанием современных ERP-систем в области производства и логистики является идея оптимального планирования доступных ресурсов для изготовления конечных продуктов с учетом загрузки производственных мощностей. Данный процесс происходит на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях по схеме «Планирование сбыта и производства - Планирование потребности в материалах (MRP) - Календарное планирование - Управление изготовлением».
Шаги в этой схеме планирования выполняются последовательно друг за другом «сверху вниз» (top-down) на основе заданного времени производственных циклов (плановое время). Потребности и мощности планируются при этом отдельно друг от друга. При планирование потребности в материалах за основу берется нереалистичное предположение, что к любому пункту времени будут в наличии необходимые мощности. В реальности же различные заказы конкурируют за одни и те же ресурсы (оборудование и рабочие места). Тем самым образуются непредвиденные очереди ожидания и увеличение времени производственных циклов за счет неизбежного увеличения введенного планового времени. Кроме того, практически отсутствует учет «узких мест».
Т.к процесс планирования осуществляется в режиме пакетной обработки (Batch Modes), он может длиться часами или даже целую смену, что ведет к различиям во вновь сгенерированных планах производства с реальностью. Следовательно, такой вид планирования не является ни средством интеллигентного решения плановых проблем, ни средством поддержки принятия решений и оптимизации. И все же главной проблемой ERP-систем является не планирование как таковое, а необходимость постоянного «перепланирования», что никогда не может привести к приемлемым с точки зрения соответствия времени результатам. Чтобы преодолеть такую ситуацию, на практике в области оперативного управления производством применяются, как правило, эмпирические методы в дополнение со специальными программными средствами.
В ERP-системах появилась возможность реализовать централизацию данных в единой базе, близкий к реальному времени режим работы, сохранение общей модели управления для предприятий любых отраслей, поддержку территориально-распределенных структур, работа на широком круге аппаратно-программных платформ и СУБД. Данные возможности ERP-систем позволили принципиально изменить подходы к управлению и организации производства и логистики. Кроме того, ERP-системы сформировали «логистический» подход к управлению предприятием, что дало начало получившей широкое распространение концепции SCM ("Supply Chain Management") - управление логистическими цепями [36, 70, 83, 93, 134, 144].
Основная идея концепции SCM заключается в интеграции всех участников процесса создания стоимости в единую цепь на основании отношений «поставщик-потребитель». Если первые проекты SCM предполагали главным образом информационную интеграцию, то впоследствии к ней добавилась и синхронизация материальных потоков. Данная идеология была реализована практически всеми разработчиками ERP-систем в виде создания отдельных программных продуктов для SCM.
Разработка SCM-систем во многом определило дальнейшее направление развития новых форм организации производства и логистики. С одной стороны, в них была заложена тенденция интеграции различных транспортных и производственных предприятий, а с другой стороны было продолжено направление на стандартизацию процессов планирования и управления, заложенное еще в ERP-системах. Для этого была разработана модель Supply Chain Operations Reference (SCOR), позволяющая описывать сложные, повторно используемые процедуры, основанные на типовых «шаблонных» процессах и методах управления логистическими цепями (ЛЦ) [137]. Созданием SCOR-модели был сделан важный шаг в развитии методологии моделирования процессов при разработке новых организационных форм. На базе ERP/SCM -систем в дальнейшем были разработаны ряд концепций, как например, ECR (Efficient Consumer Response), CRM (Customer Relationship Management), CSR(Customer Synchronized Ressource Planing), CPFR (Collaborative Planning Forecasting and Replenishment), EVCM (Extended Value Chain Management) и др. [16, 62, 100, ПО, 122, 139]. В них был сделан еще один шаг в направление формирования нового уровня отношений «клиент-поставщик», на котором существенно изменяется роль клиента, становящимся непосредственным и активным участником процесса создания стоимости.
Разработка методологии комплексного моделирования процессов «КоМПаС»
Целью разработки методологии комплексного моделирования процессов является получение инструмента, с помощью которого можно было быформализовать процесс построения функциональной структуры ВП и сформировать системный подход к подготовительной стадии перехода к новым организационным формам на основе современных ИТ.
Суть методологии «КоМПаС» состоит в формировании комплексной модели производственной системы в виде взаимосвязанных составных частей: функциональной, организационной и информационной моделей, регламентной, критериальной моделей и модели контроллинга. Функциональная, организационная и информационная модели составляют базовую модель (БМ), которая для конкретных целей анализа может быть дополнена другими моделями (регламентная, контроллинга, критериальная).
При этом устанавливаются два принципиальных условия: функциональный подход к анализу процессов и иерархический подход к описанию объектов. При разработке БМ автор исходит из того, что деятельность любого экономического субъекта представляет собой синтез организационно-технологической и информационной сфер. Именно этим обусловлен выбор набора моделей для БМ. Действительно, существует некоторый набор объективно обусловленных функций (например, закупки, складирование, сбыт в промышленном предприятии), без выполнения которых деятельность производственной системы не имеет смысла. Для выполнения этих функций создаются определенные организационные единицы, которые осуществляют внутренние и внешние информационные коммуникации. Таким образом, для моделирования необходимо описание всех функций, выполняемых в рамках процесса, их исполнителей, а также информационных связей.
Исходным пунктом для построения модели верхнего уровня (макроуровень или семантический уровень) является выявление основных функций исследуемой производственной системы. На основании функциональной модели, которая дает общее представление о моделируемой производственной системе, появляется возможность построения организационной и информационной моделей. Дальнейшее построение БМ заключается в декомпозиции элементов моделей макроуровня. Осуществляется трехуровневая декомпозиция каждой из трех вышеупомянутых моделей, позволяющая выявить элементарные (рабочие) процессы и определить необходимые для их выполнения ресурсы. Логика декомпозиции моделей и их содержание на каждом уровне представлена на рис. 3.5. Триада, образующая БМ, является фундаментом построения интегрированной модели. Она позволяет перейти к построению бизнес-модели, в которую входят регламентная модель, модель контроллинга и критериальная модель. Следует особо заметить, что построение этих моделей является возможным лишь после построения БМ. В качестве примера можно привести такие виды регламентов, как должностные инструкции и Положения об отделах. На основе данных об информационных потоках, организационных единицах и выполняемых функциях (причем на различных уровнях) появляется возможность составления четких и действенных регламентов. Построение подобной иерархической регламентной модели является также важной предпосылкой для стандартизации предприятия по методике ISO 9000.
Модели производственных процессов без учета функции затрат являются малоэффективными, в связи с чем в настоящее время все большее внимание уделяется их взаимодействию с процессами контроллинга [97, 165]. Построение чрезвычайно важной модели контроллинга также облегчается использованием данных БМ. По сути, модель мест возникновения затрат (МВЗ) вытекает из организационной модели, совокупность же моделей БМ в сочетании с регламентной моделью позволяют определить виды затрат, носители же затрат берутся из продуктовой программы и сборочных спецификаций. Модель контроллинга также может быть построена на нескольких уровнях иерархии. Критериальная модель может быть построена но различным принципам и с использованием различных критериев, наиболее полно отражающих эффективность функционирования произволе! венной системы.
Особенности задач оперативного управления логистическими цепями и подходы к их решению на основе эвристических методов и Fuzzy-методов и алгоритмов
Применение принципов Fuzzy-технологии при оптимизации и управлении процессами в ВП представляется возможностью решения проблемы сложности и комплексности, а также управления процессами координации, коммуникации, решения конфликтов, в которых большинство характеристик не поддаются числовому описанию. Кроме того, принципы Fuzzy-технологии позволяют существенно сократить время поиска решений за счет одновременного использования числовых и лингвистических переменных. Оптимизация нахождения наилучших конфигураций логистических цепей для многокритериального запроса клиента в виртуальных предприятиях с помощью эвристического метода оптимизации множеств интеллектуальных агентов АСО (Ant Colony Optimization) Среди эвристических алгоритмов оптимизации процессов в ВП наибольший интерес представляют генетические алгоритмы и метод АСО (Ant Colony Optimization) [53, 66, 95, 114, 118, 121, 131, 139-141]. Эффективность применения генетических алгоритмов с использованием принципа множественных хромосом для решения задач моделирования сети компетенц-единиц была доказана в ряде проектов [95]. Их существенным недостатком является однако длительное время вычисления при увеличении числа ограничений. В настоящее время исследуется, как индивиды могут распределяться в информационных системах, чтобы расчеты производились децентрализовано для каждого индивида.
Метод АСО эффективно используется в настоящее время в задачах планирования маршрутов и расписаний в телекоммуникациях, что позволяет относить его к наиболее перспективным методам в области моделирования сложных производственных систем/сетей. Разработка данного метода связана с именами таких ученых как М. Dorigo, L.M. Gambardella, A. Colorni, D.Corne. T.Teich [60, 65, 66, 139]. Метод использует поведение муравьев как существ. осуществляющих коммуникации друг с другом для координации своей деятельности. Они в состоянии найти кратчайший путь от гнезда до источника питания за минимальное время. Муравей, находящийся в вершине /, решает куда ему двигаться дальше (вершины j 1, у 2 на рис. 4.2). В качестве весов ребер используются значения феромонов Xjj(t) (вещества, которые оставляют муравьи на своем пути: определяют вероятность выбора муравьем пути) и эвристические значения x\ij(t). Оба значения зависимы от времени. Муравей (агент) выбирает путь от / доу с вероятностью: При этом используется значение феромонов, которое оставил на своем пути "лучший" (нашедший наилучший путь) агент на обратном пути к «гнезду». В качестве примера алгоритмизации процессов рассмотрим разработку алгоритма нахождения наилучших конфигураций логистических цепей для многокритериального запроса клиента в виртуальных предприятиях с помощью метода АСО-оптимизации. Структуру ВП представим в виде G = (V, А), где V -вершины графа (предприятия-участники ВП) и А - ребра графа (связи кооперации). Данный граф содержит все возможные варианты конфигурации ЛЦ в виде направленных подграфов (диаграфов). Каждая ЛЦ содержит таким образом начальную вершину, последовательность вершин/ребер для выполнения определенных работ/транспортировки и конечную вершину.
Задачей является разработка алгоритма определения наилучшей конфигурации ЛЦ на основе многокритериального запроса клиента. В качестве критериев могут выступать срок поставки, цена и т.д. Они образуют вектор потребности В = {b]...b„}. Каждый элемент графа содержит компетенцию К и вектор параметров Р = {pj....pnj. Совокупность компетенции К и вектора Р образуют вектор покрытия потребности D = (рі(К)....рп(К)). На уровне ЛЦ вектор покрытия потребности Олц будет представлять собой интегральнуюоценку векторов отдельных агентов, т.е. Олц = 2Д .
При этом главным условием является то, что данный алгоритм должен обеспечивать нахождение ЛЦ, соответствующей запросу клиента, и не обязательно поиск экстремумов (возможно как частный случай). С учетом введенных выше обозначений задача сводится к нахождению такой последовательности ребер а и вершин v, при которой вектору потребности клиента В соответствовал бы вектор покрытия потребности Олц. Рассмотрим общую схему работы алгоритма. На старте вычислений все агенты находятся в соответствующих вершинах: один агент в каждой вершине, за исключением конечной вершины - клиента (значениями вершин и ребер являются в простейшем случае затраты и время на производство и транспортировку). На каждом ребре изначально находится фиктивное количество феромонов Xjj(t) Большее количество феромонов находится на тех ребрах, у которых значение оптимизируемой характеристики с учетом значения данной характеристики во входящей вершине v7 лучше, чем у альтернативных ребер а„ исходящих из этой же вершины v, (см. рис. 4.3). Эти ребра назовем «ребрами предпочтения».
. Начальное состояние агентов Рис. 4.4. Вид графа после достижениями всеми агентами конечной вершины Запрос клиента активизирует движение агентов, каждый из которых выбирает «ребра предпочтения» и делает шаг к следующему звену цепи (рабочей операции РО). Т.к. после этого шага «лучшие» ("помеченные") ребра обладают еще большим количеством феромонов Xj/t), именно они выбираются при следующем шаге. Через определенное число шагов (зависит от длины цепи) все агенты достигают конечной вершины (см. рис. 4.4). После этого агенты начинают движение назад по оставленным следам феромонов. Каждый шаг на обратном пути сохраняется в табу-листе, которым снабжается каждый агент. Табу-лист представляет собой специально разработанный механизм, в котором сохраняются все данные о деятельности агентов. В нашем случае в них сохраняются вершины и ребра, посещенные агентом, а также характеристики этих вершин и ребер в виде вектора. После возвращения к первому звену цепи (первой РО) происходит оценка маршрутов всех агентов. Далее продолжается движение агентов по графу в обоих напрвлениях, до тех пор, пока результаты перестанут улучшаться (сравнение результатов возможно благодаря оперативной базе знаний, хранящейся в табу-листах). Маршрут, который выбрал «лучший агент» (результаты которого в наибольшей степени соответствуют запросу клиента), и будет являться наилучшим вариантом ЛЦ.
