Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Метод СТЭМ для задачи принятия решений

Содержание:

Введение

Актуальность. На сегодняшний день во многих отраслях и сферах деятельности отсутствуют формализованные методики выбора оптимального решения, которые должны учитывать совокупность основных технических и экономических показателей объекта. Сравнение альтернативных проектов зачастую выполняется только по критерию экономических затрат при условии. Эти обстоятельства затрудняют выбор оптимального проектного решения. Например, может существовать множество альтернатив, заметно различающихся по своим техническим характеристикам, но вместе с тем удовлетворяющих заданным техническим требованиям при незначительной разнице значений экономических показателей. Отсутствие формализованного процесса выбора оптимального многокритериального проектного решения приводит к появлению тенденций к поиску доминантных альтернатив или подразделение критериев на «существенные» и «несущественные».

Очевидным выходом из проблемы является использование на разных этапах интерактивной процедуры разных методов многокритериального принятия решения, называемое переключением методов. Важным фактором любой процедуры переключения методов является возможность передачи информации, предварительно полученной другими методами, в вычислительную среду, связанную с текущим методом. Разумеется, для ЛПР не исключена возможность вмешательства в процесс передачи информации и корректировки некоторых передаваемых данных.

Все существующие методы в соответствии с используемой техникой решения можно разбить на несколько групп. Известны методы, относящиеся к технике принятия решений типа базисной точки. Характерной особенностью этих методов является одновременное рассмотрение пространства переменных и пространства критериев задачи принятия решений. Одним из таких методов является метод «СТЭМ».

Цель работы – разработка рекомендаций по использованию метода СТЭМ при принятии управленческих решений.

Для достижения цели поставлены следующие задачи:

исследовать теоретические основы применения метода СТЭМ;
рассмотреть возможности применения метода «СТЭМ» для принятия управленческих решений в ООО «Газэнергострой».

Объект исследования - ООО «Газэнергострой».

Предмет исследования – методика применения метода СТЭМ для принятия управленческих решений.

Теоретической и методологической основой курсовой работы являются работы в области теории принятия управленческих решений, экономических методов в менеджменте.

При проведении исследований в курсовой работе применялись следующие методы: анализ, обобщение, сравнение, метод СТЭМ и другие методы.

Информационная основа выполнения курсовой работы – материалы ООО «Газэнергострой».

Глава 1. Теоретические основы применения метода СТЭМ при принятии управленческих решений

1.1. Назначение и характеристика метода СТЭМ

Метод СТЭМ был разработан в конце 60-х гг. XX века группой исследователей, которая включала будущего академика РАН О. И. Ларичева (1934-2003) и троих французских специалистов — Р. Бенайюна, Ж. Монгольфье и Ж. Терни^[1]. Метод «СТЭМ» нашел многочисленных последователей, которые модифицировали его различным образом.

Идея метода «СТЭМ» состоит в том, чтобы задавать ЛПР как можно более простые вопросы относительно его предпочтений. Ответы на эти вопросы используются для модификации критериальных ограничений^[2].

Рассмотрим этот метод с точки зрения четырех требований к итеративным методам^[3].

1. Анализ сходимости невозможен, так как нет информации, определяющей выбор критерия, определяемого лицом, принимаемым решение. Более того, выбор критерия — неструктуризованный элемент метода. Эта величина может оказаться слишком большой, в результате чего наиболее предпочтительное решение будет отсечено.

2. Нет права на ошибку — отсеченное наиболее предпочтительное решение вернуть невозможно.

3. Вопросы типа классификации критериев, задаваемые ЛПР, просты. Это и есть основное достоинство метода, особенно учитывая то, что это был первый метод, в котором внимание уделялось именно простоте вопросов. В то же время, процедура содержит и сложные вопросы о назначении критерия^[4].

Профессор Корнелльского университета (США) Д. И. Лаукс, известный
специалист в области поддержки принятия решений в сфере водного хозяйства, заметил, что постоянное сужение множества допустимых значений критериев — недостаток метода «СТЭМ», и предложил его модификацию, не имеющую этого недостатка^[5]. В модифицированном методе на исходной итерации наряду с идеальной точкой определяется некоторое парето-эффективное решение и соответствующий недоминируемый критериальный вектор, который сравнивается ЛПР с идеальной точкой. Если лицо, принимающее решение, не удовлетворено решением, то от него требуется указать, значение какого критерия, можно идти на уступки.

Компьютер рассчитывает новое решение и новую недоминируемую по
Слейтеру критериальную точку, после чего ЛПР следует либо согласиться с таким изменением решения, либо отказаться от него. Далее ЛПР снова определяет наименее удовлетворительный критерий, возможные уступки^[6]. Таким образом, исключается один из главных недостатков метода «СТЭМ» — отсутствие права на ошибку.

Поскольку в модифицированном методе назначаемые величины уступок
являются, по существу, пробными, не окончательными, это делает их назначение не столь ответственным и, следовательно, более простым шагом.
Таким образом, был разработан метод, относительно простой для ЛПР и применимый на практике. Этот метод можно также рассматривать как модификацию метода уступок^[7].

Примером применения этого метода служит разработка водохозяйственной системы в одной из стран Африки, осуществленная Д. П. Лауксом еще
в 70-х гг. XX века. Лица, принимающие решение, находились в этой африканской стране, а суперкомпьютер, который мог решать соответствующую
задачу оптимизации — в Корнелльском университете^[8]. Поскольку компьютерные сети в то время отсутствовали, передача данных, необходимых для
формулировки очередной задачи оптимизации, осуществлялась по обычному телефону. Лица, принимающие решения, получив от Д. П. Лаукса парето-эффективное решение и соответствующие значения критериев, анализировали их и формировали критериальные уступки, которые передавались в Корнелльский университет по телефону. Д. П. Лаукс вводил данные в компьютер, решал задачу оптимизации и передавал ЛПР новое парето-эффективное решение и значения критериев. В результате за несколько итераций было найдено решение, удовлетворившее лиц, принимающих решения^[9].

Недостатком метода является его неструктуризованность, состоящая в
необходимости назначать величины уступок, причем практически вслепую,
без знания их последствий^[10]. Можно, конечно, рассчитать и предоставить лицу, принимающему решения, дополнительную информацию в виде норм критериального замещения в текущей точке, но эта локальная информация не поможет ЛПР, желающему выбирать достаточно существенные уступки для
того, чтобы быстро улучшать решение. Из неструктуризованности следует,
что нет гарантии сходимости метода к решению, наиболее предпочтительному для ЛПР. При применении этого метода ЛПР может удовлетвориться
некоторым найденным решением только потому, что не удалось обнаружить
более предпочтительного^[11].

Метод линейных ограничений «СТЭМ» можно использовать на любом этапе интерактивной процедуры поиска наилучшего решения. В этом методе в качестве исходных данных стандартной формы представления задачи принятия решений, которая включает количество переменных, описывающих задачу принятия решений, количество ограничений на область допустимых решений, матрицу ограничений, количество критериев, по которым оценивается решение, и матрицу целевых функций^[12]. Вычислительный этап заключается в построении матрицы значений целевых функций и расчете допустимого пробного решения. На главной диагонали матрицы расположены максимальные значения для каждого из критериев, представляющие идеальное решение в пространстве критериев, которому, в общем случае, может не соответствовать альтернатива из пространства переменных и которое может быть недостижимо. В процессе поиска пробного решения выполняется минимизация каждого критерия для нахождения нижней границы области его значений. Очевидно, что вектор результатов минимизации представляет наихудшее решение в пространстве критериев^[13]. Во время определения допустимого пробного решения вычисляется вектор весовых коэффициентов критериев. Идеальное и наихудшее решение, а также вектор весовых коэффициентов могут быть использованы другими методами на следующих этапах процедуры. Весовые коэффициенты можно использовать для упорядочения критериев в методе лексикографической оптимизации^[14]. Переход от весовых коэффициентов к упорядочению очевиден: критерий с наибольшим весовым коэффициентом является наиболее важным, с наименьшим весовым коэффициентом — наименее важным.

1.2. Этапы реализации метода «СТЭМ»

Процедура «СТЭМ» предназначена для решения многокритериальных задач линейного программирования.

Рассмотрим фазы расчетов и анализа в методе «СТЭМ».

Фаза 1. Проводится оптимизация по каждому критерию отдельно, при этом значения всех остальных критериев заносятся в табл. 1.

Таблица 1

Относительные значения критериев^[15]

Критерий	CI	C2	CN
CI	1	C21	CN1
С2	C12	1	CN2

CN	C1N	C2N	1

В таблице C1j — значение 1-го критерия при оптимизации по j-му критерию. Ясно, что диагональные элементы равны единице, а все прочие меньше единицы. Очевидно, что после нормирования наибольшее значение каждого критерия равно единице, а наименьшее - нулю^[16]. Любой столбец содержит значения соответствующего критерия, достигаемые при оптимизации по всем критериям^[17].

В таблице 1 представлена ценная информация, характеризующая область допустимых значений. Так, если значения как их-то двух столбцов близки для каждой из строк (кроме строк, содержащих единицы в этих столбцах), то два соответствующих критерия сильно зависимы, так как изменения всех иных критериев (кроме этих двух) одинаково влияют на эти два критерия^[18]. Можно выявить также и противоречивые критерии: высокая оценка по одному сопровождается низкой оценкой по другому. Такая информация весьма полезна для ЛПР, изучающего возможности, предоставляемые областью D допустимых значений^[19].

Фаза 2. По табл. 1 вычисляются индексы критериев.

Пусть ai — среднее значение, взятое по всем элементам i-го столбца (кроме единицы). Тогда li (индекс i-го критерия) вычисляется из соотношений:

(1)

Индекс критериев может быть назван коэффициентом внимания, которое следует уделять критерию при поиске решения^[20].

Предположим, что все элементы i-го столбца в табл. 1 близки к единице. Тогда среднее значение тоже близко к единице, (1 — ai) мало и соответствующий индекс мал^[21]. Действительно, если при оптимизации по другим критериям значение данного критерия близко к наилучшему, то ему вряд ли стоит уделять внимание. Наоборот, критерию, сильно зависящему от изменений других критериев (од мало), должны соответствовать большие значения индекса. Индексы называют иногда техническими весами потому, что в отличие от весов wi они не назначаются ЛПР, а вычисляются^[22].

3. Производится оптимизация по глобальному критерию. Глобальный критерий имеет вид:

(2)

где li определяются из (1).

Решение, найденное при оптимизации, предъявляется ЛПР^[23].

Фаза анализа.

1. ЛПР анализирует вектор значений критериев у1 найденный при оптимизации по критерию (2). Затем ему задается вопрос: все ли компоненты вектора y1 имеют удовлетворительные значения? Если да, то решение получено.

Если нет, то ЛПР указывает один критерий с наименее удовлетворительным значением^[24].

2. ЛПР просят назначить для критерия с наименее удовлетворительным значением пороговое значение h, при достижении которого можно признать этот критерий имеющим удовлетворительное значение:

C >= 4 (3)

Условие (3) добавляется к совокупности линейных равенств и неравенств, определяющих область D допустимых значений переменных. Таким образом, возникает уже новая область допустимых значений^[25].

На этом фаза анализа заканчивается. Следующий шаг начинается с фазы расчетов при новой области допустимых значений. При достижении удовлетворительных для ЛПР значений по всем критериям ЧМП останавливается.^[26].

Выводы.

Метод «СТЭМ» основан на идее последовательного наложения ограничений на критерии принятия решения. В этом методе в качестве исходных данных стандартной формы представления задачи принятия решений, которая включает количество переменных, описывающих задачу принятия решений, количество ограничений на область допустимых решений, матрицу ограничений, количество критериев, по которым оценивается решение, и матрицу целевых функций. Вычислительный этап заключается в построении матрицы значений целевых функций и расчете допустимого пробного решения.

К недостаткам метода можно отнести его неструктуризованность, состоящая в необходимости назначать величины уступок, причем, без знания их последствий. Это приводит к тому, что не всегда удается обнаружить наиболее оптимальный метод.

Глава 2. Практические аспекты применения метода СТЭМ для принятия решений в ООО «Газэнергострой»

2.1. Проблема многокритериального выбора оптимального проектного решения по технологической связи магистральных газопроводов в ООО «Газэнергострой»

ООО «Газэнергострой» - производственное предприятие, занимающееся проектированием и обслуживанием газопроводов.

Проектируемые линии связи должны передавать информацию не только от непосредственных локально сосредоточенных потребителей каналов связи, но и транзитный трафик технологической сети связи. Определение пропускной способности проектируемых линий связи выполняется на основе прогноза потребностей в каналах всех вторичных сетей связи с учетом перспективы развития.

Для направлений информационного обмена между технологическими объектами магистральных газопроводов (компрессорные станции, линейные производственные управления магистральных газопроводов, контролируемые пункты телемеханики) стандартами ОАО «Газпром» нормируются значения показателей надежности – коэффициентов готовности^[27].

Вычисление коэффициентов готовности выполняется с использованием компьютерной программы, созданной в ООО «Газэнергострой» («Программа расчета коэффициентов готовности двухполюсных сетей», свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013615115 от 28.05.2013 г.). Рассчитанные значения коэффициентов готовности (Кг) направлений связи сравниваются с нормативными значениями Кгнорм, которые в данном случае выступают в качестве ограничений по критерию коэффициента готовности при многокритериальном анализе различных альтернатив организации связи. Для каждой альтернативы необходимо определить, выполняются ли требования по надежности связи, и затем исключить из рассмотрения альтернативы, для которых неравенство: Кг  Кгнорм (4) не выполняется. Однако статистика отказов сетевых элементов с течением времени изменяется, в том числе она может и ухудшиться. Надежность сетевых структур, рассчитанная при прежней статистике, и удовлетворяющая нормативным требованиям, может оказаться ниже нормативного уровня.

Таким образом, представляет интерес определение пороговых значений статистических данных по отказам сети, по мере приближения к которым увеличивается риск снижения показателей надежности связи ниже нормативного уровня.

Для решения этой задачи рассмотрим передачу данных между удаленными узлами связи по разветвленной магистральной сети связи ОАО «Газпром» (направления Москва – Екатеринбург, Москва – Нижний Новгород, Москва – Томск) (рисунок 1).

Рисунок 1. Обобщенная структурная схема сети передачи информации на направлениях связи «Москва – город»

Сеть связи построена на базе волоконно-оптических (ВОЛС) и радиорелейных (РРЛ) линий связи. Анализу подлежат изменения статистических данных по отказам ВОЛС, а суммарное время перерывов связи РРЛ за период наблюдения постоянно. В реальных условиях статистика отказов по РРЛ изменяется, однако, в качестве линии связи с варьируемой статистикой отказов рассмотрена только ВОЛС, так как по имеющимся сведениям, около 70% случаев отказов ВОЛС приходятся на выполнение строительных работ в охранной зоне кабеля, что приводит к его повреждению. Именно на эту составляющую статистики отказов можно повлиять, сократив повреждения ВОЛС введением дополнительных предупредительных мероприятий на объектах. При расчетах в качестве исходных данных заданы три интервала времени неготовности направлений информационного обмена: 0…50%, 50…75% и 75…100% от нормативного значения и сформированы три области надежности (таблица 2).

Таблица 2

Результаты расчетов областей допустимых значений суммарной длительности восстановления ВОЛС для магистральных направлений связи^[28]

Параметр	Области надежности
Параметр	Зеленая	Желтая	Красная
% от Т аварий нормативное за 1 год	0...50%	50....75%	75...100%
Т ав. пороговое нормативное за 1 год	4 ч 23 мин	6 ч 34 мин	8 ч 46 мин
Кг пороговый нормативный	0,999500	0,999250	0,999000
Направление Москва - Нижний Новгород
Кг 100 км ВОЛС пороговый расчетный	0,997150	0,996478	0,995925
Т аварий в год на 100 км ВОЛС Направление Москва - Екатеринбург	0 ч 0 мин... 24 ч 58 мин	24 ч 58 мин... 30 ч 51 мин	30 ч 51 мин... 35 ч42 мин
Кг 100 км ВОЛС пороговый расчетный	0,998557	0.998199	0,997898
Т аварий в год на 100 км ВОЛС	0ч 0 мин... 12 ч 38 мин	12 ч 38 мин... 15 ч47 мин	15 ч47 мин... 18 ч 25 мин
Направление Москва - Томск
Кг 100 км ВОЛС пороговый расчетный	0,998661	0.998297	0,997991
Т аварий в год на 100 км ВОЛС	0 ч 0 мин... 11 ч 44 мин	11 ч 44 мин... 14 ч 55 мин	14 ч 55 мин... 17 ч 36 мин

Сеть связи ОАО «Газпром» рассмотрена как многополюсная сеть, на которой организованы рассмотренные выше направления информационного обмена. При определении областей допустимых значений суммарной длительности восстановления ВОЛС, на соответствие пороговому нормативному значению проверяется наименьший из выборки Кг рассмотренных выше направлений связи:

Кг (МР) = min Кг (ИО) (5)

где – Кг (МР) коэффициент готовности многополюсной сети;

Кг (ИО) – множество Кг направлений связи «Москва – город».

Согласно результатам расчетов, при значениях длительности восстановления ВОЛС за 1 год не более 11 ч 44 мин все рассмотренные направления информационного обмена находятся в «зеленой» области надежности, что можно считать устойчивым состоянием сети связи. При значениях длительности свыше 35 ч 42 мин надежность сети связи в целом признается неудовлетворительной.

Определение пороговых значений статистических данных по отказам ВОЛС позволит:

оперативно отслеживать превышение пороговых значений времени восстановления ВОЛС на основе накопления статистики отказов;
своевременно планировать и выполнять мероприятия по предупреждению аварий на ВОЛС, принимать повышенные меры предосторожности при проведении работ в охранной зоне кабеля при переходе в «желтую» и «красную» области надежности.

Если, при решении задачи выбора альтернативы организации связи, ранее коэффициенты готовности (Кг) рассчитывались только для проверки условия (1), и при его выполнении конкретные значения Кг не влияли на предпочтительность системы связи, то теперь мы можем говорить о необходимости запаса по коэффициенту готовности относительно заданных нормативных значений. Таким образом, при выполнении условия (5), значения Кг оказывают влияние на предпочтительность системы связи, и для критерия коэффициента готовности будет использоваться шкала пропорциональных оценок.

2.2. Сравнение альтернатив по величинам капитальных

и эксплуатационных затрат

Проекты по новому строительству и реконструкции сегментов технологической сети связи являются взаимодополняющими по отношению к проектам строительства самой газотранспортной системы и прочей инфраструктуры. Если в результате реализации этих проектов не планируется извлечение доходов, то они будут обладать отрицательной коммерческой эффективностью. Поэтому при сопоставлении альтернативных проектов будем сравнивать их только по капитальным и эксплуатационным затратам.

В расчетах учтен принцип сравнимости альтернатив. В качестве критерия сравнения альтернатив в части затрат будет выступать интегральный дисконтированный поток затрат Φинт, вычисляемый по следующей формуле:

(6)

где T – период реализации проекта (в годах);

n – порядковый номер шага расчетного периода;

Фn – денежный поток (капитальные и эксплуатационные затраты) на n-м шаге;

E – ставка дисконта.

Для критерия Φинт будет использоваться шкала пропорциональных оценок с единицами измерения млн руб.

2.3. Метод сравнения многокритериальных альтернатив

Рассмотрим применение метода «СТЭМ» на примере выбора варианта организации связи для линейного производственного управления магистральных газопроводов (Приложение 1). Альтернативы и критерии их оценки представлены в таблице 3.

Таблица 3

Альтернативы и критерии их оценки

Обозначение альтернативы	Критерии опенки альтернатив
Обозначение альтернативы	Затраты на систему связи, млн руб.	Коэффициенты готовности информационного обмена	Пропускная способность, Мбит/с
А	3900	0.999958	164
В	3760	0,999956	164
С	3780	0.999957	164
D	3520	0.999959	126

Минимально необходимое значение пропускной способности для альтернатив с учетом методической неточности прогноза определено как 155 Мбит/с (уровень STM-1), что соответствует 63 потокам Е1, или 126 Мбит/с полезной нагрузки. При этом для альтернативы D указано значение 126 Мбит/с. как максимально достижимое для одного ствола РРЛ, а для остальных альтернатив (на базе ВОЛС) указана пропускная способность 164 Мбит/с, учитывающая 30-процентный резерв на развитие. Известно, что с минимальными дополнительными затратами ВОЛС может обеспечить и существенно большую пропускную способность (например, 622 Мбит/с уровня STM-4), но в качестве оценки по критерию выбрана величина полезной перспективной ожидаемой нагрузки 164 Мбит/с.

Индекс согласия с гипотезой о превосходстве альтернативы А над альтернативой В вычисляется на основе весов критериев по следующей формуле:

(7)

где i — порядковый номер критерия;

I - множество, состоящее из N рассматриваемых критериев;

I (+) - подмножество критериев, по которым А предпочтительнее В;

I (=) — подмножество критериев, по которым А равноценно В,

I (-) — подмножество критериев, по которым В предпочтительнее A;

W - вес i-го критерия.

Индекс несогласия Сав с гипотезой о превосходстве А над В определяется на основе критерия, по которому В в наибольшей степени превосходит А:

(8)

где Iа, Iв — оценки альтернатив А и В по i-му критерию;

Li — длина шкалы i-ro критерия.

Пусть веса критериев равны: w1 = 4, w2 = 3, w3 = 2. Определим следующие длины шкал:

L1 = 4 000 млн руб., L2 = , L3 = 504 Мбит/с.

В таблицах 4, 5 приведены матрицы индексов согласия и несогласия
соответственно.

Таблица 4

Матрица индексов согласия

*	А	В	С	D
А	*	0,556	0,556	0,222
В	0,667	*	0,667	0,222
С	0,667	0,556	*	0,222
D	0,778	0,778	0,778	*

Таблица 5

Матрица индексов несогласия

*	А	В	С	D
А	*	0,035	0,030	0,095
В	0,040	*	0,020	0,060
С	0,020	0,005	*	0,065
D	0,075	0,075	0,075	*

Факт превосходства альтернативы А над альтернативой В устанавливается при выполнении следующих условий:

(9)

где с1, d1 - заданные уровни согласия и несогласия соответственно.

Зададим следующие начальные значения уровней согласия и несогласия:

(10)

При таких значениях уровней согласия и несогласия все рассмотренные
альтернативы являются несравнимыми. Постепенно, понижая уровень согласия, и повышая уровень несогласия, можно выделить одну лучшую альтернативу. Так, например, при c1 = 0,778 и d1 = 0,075 лучшей среди всех рассмотренных альтернатив будет являться альтернатива D (таблица 6). В этой таблице для каждой пары альтернатив содержится информация о выполнении условия (10).

Таблица 6

Информация о выполнении условия (10)
для рассмотренных альтернатив

*	А	В	С	D
А	*	ложь	ложь	ложь
В	ЛОЖЬ	*	ложь	ложь
С	ложь	ложь	*	ложь
D	ИСТИНА	ИСТИНА	ИСТИНА	*

Предположим, что с целью улучшения показателей надежности связи поставлена задача проанализировать целесообразность применения дополнительной резервной системы доступа на основе УКВ радиосвязи для альтернативы D. Значения оценок по критериям для новой альтернативы Е, созданной на базе альтернативы D с учетом дополнительной системы УКВ радиосвязи, приведены в таблице 7.

Таблица 7

Альтернативы D и Е и критерии их оценки

Обозначение альтернативы	Критерии оценки альтернатив
Обозначение альтернативы	Затраты на систему связи, млн руб.	Коэффициенты готовности информационного обмена	Пропускная способность, Мбит/с
D	3520	0,999959	126
Е	3550	0,999960	126

Индексы согласия и несогласия составляют: cde = 0,667; ced = 0,556;
dde = 0,02; ded = 0,0075. Очевидно, что при различных комбинациях устанавливаемых уровней согласия и несогласия лучшей может оказаться любая альтернатива из рассматриваемой пары. Для осуществления выбора лицу, принимающему решение, придется идти на компромисс между снижением уровня согласия с гипотезой о превосходстве одной альтернативы над другой с одной стороны, и повышением уровня несогласия с другой стороны.

В целях формализации процесса выбора лучшей из двух альтернатив
введем показатель Red, определяющий изменение соотношения индексов согласия и несогласия альтернативы Е относительно альтернативы D:

(11)

Показатель Red можно трактовать как коэффициент технико-экономического усовершенствования системы. Если значение Red больше 1, то новая альтернатива Е признается лучшей по сравнению с прежней альтернативой D, тем самым оправдывая внесенные технические улучшения за дополнительные финансовые затраты. В противном случае технические изменения признаются неоправданными.

В рассмотренном примере значение Red = 2,22, что свидетельствует об оправданности повышения надежности системы за дополнительную стоимость.

Выводы.

Метод многокритериального выбора оптимального проектного решения по технологической связи магистрального газопровода планируется применить в практике проектирования ООО «Газэнергострой». Это позволит применять наиболее эффективные системы связи для магистральных газопроводов на основе их комплексного сравнения по основным техническим и экономическим показателям и. в результате достигнуть цели проектирования, обеспечить заданных потребителей каналами связи с требуемыми характеристиками при условии минимизации затрат на создание технологической связи магистральных газопроводов.

Заключение

Для направлений информационного обмена между технологическими объектами магистральных газопроводов стандартами ОАО «Газпром» нормируются значения показателей надежности – коэффициентов готовности. Рассчитанные значения коэффициентов готовности направлений связи сравниваются с нормативными значениями, которые выступают в качестве ограничений по критерию коэффициента готовности при многокритериальном анализе различных альтернатив организации связи. Для каждой альтернативы необходимо определить, выполняются ли требования по надежности связи, и затем исключить из рассмотрения альтернативы, для которых неравенство: Кг  Кгнорм не выполняется. Однако статистика отказов сетевых элементов с течением времени изменяется, в том числе она может и ухудшиться. Надежность сетевых структур, рассчитанная при прежней статистике, и удовлетворяющая нормативным требованиям, может оказаться ниже нормативного уровня.

Для решения этой задачи рассмотрена передача данных между удаленными узлами связи по разветвленной магистральной сети связи ОАО «Газпром» (направления Москва – Екатеринбург, Москва – Нижний Новгород, Москва – Томск).

Список литературы

Волкова В. Н. Теория систем и системный анализ: учеб. для бакалавров / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. – М.: Юрайт, 2012. – 679 с.
Гапоненко Т.В. Управленческие решения: учебное пособие –Ростов н/Д: Феникс, 2010.-284с.
Голубков Е.П. Какое принять решение? Москва «Экономика», 2010
Ивасенко А.Г., Никонова Я.И., Плотникова Е.Н. Разработка управленческих решений. - М.: КноРус, 2010. - 168с.
Козлов, В. Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: учебное пособие. – М.: Проспект, 2012. – 176 с.
Лотов А.В.. Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008.
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1.
Малыхин В.И. Математические методы принятия решений: учебное пособие / Малыхин В.И., Моисеев С.И. - Воронеж: ВФ МГЭИ, 2009.- 102 с.
Методы принятия управленческих решений: учебное пособие / Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов. – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2012.
Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.
Теория принятия решений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec03.html#17
Трофимова Л. А. Управленческие решения (методы принятия и реализации): учеб. пособие / Л. А. Трофимова, В. В. Трофимов. – СПб.: СПбГУЭФ, 2011 – 190 с.

Приложение 1

Схемы альтернативных проектных решений по технологической связи ЛГТУМГ: а) альтернатива А, б) альтернатива В, в) альтернатива С, г) альтернатива D

Голубков Е.П. Какое принять решение? Москва «Экономика», 2010 ↑
Методы принятия управленческих решений: учебное пособие / Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов. – СПб. : Изд-во СПбГУЭФ, 2012. – С. 56. ↑
Козлов, В. Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: учебное пособие. – М.: Проспект, 2012. – 176 с. ↑
Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М. : КноРус, 2011. — 568 с. ↑
Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ: учеб. для бакалавров / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. – М.: Юрайт, 2012. – 679 с. ↑
Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М. : КноРус, 2011. — 568 с. ↑
Ивасенко А.Г., Никонова Я.И., Плотникова Е.Н. Разработка управленческих решений. - М.: КноРус, 2010. – С. 90. ↑
Лотов А.В.. Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Ивасенко А.Г., Никонова Я.И., Плотникова Е.Н. Разработка управленческих решений. - М.: КноРус, 2010. – С. 93. ↑
Трофимова Л. А. Управленческие решения (методы принятия и реализации): учеб. пособие / Л. А. Трофимова, В. В. Трофимов. – СПб.: СПбГУЭФ, 2011 – 190 с. ↑
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1. ↑
Гапоненко Т.В. Управленческие решения: учебное пособие –Ростов н/Д: Феникс, 2010.-284с. ↑
Лотов А.В.. Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1. ↑
Теория принятия решений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec03.html#17 ↑
Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1. ↑
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1. ↑
Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Теория принятия решений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec03.html#17 ↑
Малыхин В.И. Математические методы принятия решений: учебное пособие / Малыхин В.И., Моисеев С.И. - Воронеж: ВФ МГЭИ, 2009.- 102 с. ↑
Любченко В.В. Переключение методов в интерактивной процедуре многокритериального принятия решений // Труды Одесского политехнического университета. – 2003. - № 1. ↑
Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Лотов А.В.. Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. ↑
Теория принятия решений. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://ofap.ulstu.ru/vt/tpr/lec03.html#17 ↑
Гапоненко Т.В. Управленческие решения: учебное пособие –Ростов н/Д: Феникс, 2010.- С. 121. ↑
Ремешков В.Ю., Писарев О.В., Милов В.Р. Применение автоматизированного алгоритма расчета коэффициентов готовности двухполюсных сетей для анализа надежности технологических сетей связи в газовой отрасли // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 3. ↑
Составлено по данным предприятия. ↑