Статья на тему "Синергия | Исследование и разработка системы управления на основе генетических алгоритмов на примере авторского решения для прикладной задачи"

Работа Синергия на тему: Исследование и разработка системы управления на основе генетических алгоритмов на примере авторского решения для прикладной задачи.
Год сдачи: 2019. Оценка: Отлично. Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки. Так же можете посетить мой профиль готовых работ: https://studentu24.ru/list/suppliers/vladimir---1307

Описание работы

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ ЧАСТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ
ФИНАНСОВО-ПРОМЫШЛЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ «СИНЕРГИЯ»

Факультет электронного обучения

Направление 09.04.03 Кафедра эо
(код) (аббревиатура)


Работа
на тему Исследование и разработка системы управления на основе генетических алгоритмов на примере авторского решения для прикладной
задачи


Обучающийся
(Ф.ИО. полностью)

Руководитель
(Ф.ИО. полностью)

Рецензент
(Ф.ИО. полностью) подпись


МОСКВА 2019г.


Факультет Электронного обучения
Кафедра Электронного обучения
Направление Прикладная информатика, профиль «Информационный
подготовки менеджмент»

КОНЦЕПЦИЯ



1. Тема

Исследование и разработка системы управления на основе генетических
алгоритмов на примере авторского решения для прикладной задачи

Утверждена приказом по Университету № ---- от (( » ------20
2. Срок сдачи законченной работы «19» ноября 2019_ г.
3. Исходные данные по
АО «СпецГазМонтаж» занимается ремонтом магистральных трубопроводов. В работе будет рассматриваться пример отключения участка трубопровода для проведения ремон- та без потери снабжения. Генетический алгоритм будет искать кратчайший путь к пот-
ребителю и предлагать варианты перераспределения в сети трубопроводов
4. Обоснование актуальности темы Бесперебойная работа сетей трубопроводов
5. Цель исследования Методология применения генетических алгоритмов для поиска оптимального решения задачи перераспределения потоков ресурсов передаваемых по магистральной сети трубопроводов, в случае закрытия некоторых участков сети для проведение капитального ремонта
6. Задачи исследования
6.1. Проанализировать возможности генетических алгоритмов
6.2. Изучить методологию работы генетических алгоритмов
6.3. Выявить практическое применение генетических алгоритмов на примере
6.4. Разработать систему на основе генетических алгоритмов для поиска оптимального решения в многофакторной задаче
6.5. Изучить применение генетических алгоритмов для решения технических задач
7. Организация, результаты деятельности которой, использованы в работе в качестве объекта исследования АО «СпецГазМонтаж»
8. Предполагаемые методы исследования
Сбор и анализ данных по применению генетических алгоритмов. Изучение особенностей создания и использования генетических алгоритмов. Моделирование работы генетического алгоритма на компьютере для решения задачи оптимизации работы сетей трубопроводов
9. Ожидаемые основные результаты исследования
Нахождение кратчайших путей к потребителю и оптимизация работы сетей трубопроводов при отключении одного из участков сети
10. Содержание разделов (наименование глав)
Введение Аналитическая часть Проектная часть
Обоснование экономической эффективности Заключение
Список используемой литературы

Приложения

11. Перечень приложений к

Дата выдачи задания (( » ------- 20 г.

«Утверждаю»

Руководитель магuстерской дuccepmoцuu


ОГЛАВЛЕНИЕ

ВЕДЕНИЕ 6
1 Аналитическая часть 8
1.1 Анализ предметной области исследования 8
1.1.1 Обоснование актуальности исследования 8
1.1.2 Постановка задачи, определение предмета и объекта исследования 9
1.1.3 Теоретическая и методологическая основа исследования 10
1.2 Характеристика задачи и объекта исследования 12
1.2.1 Сфера деятельности и основные бизнес-процессы исследуемого объекта 12
1.2.2 Система управления объектом исследования 16
1.2.3 Обоснование выбора задачи для объекта исследования 19
1.2.4 Определение связи задачи исследования с другими задачами 24
1.3 Характеристика задачи в рамках комплекса задач объекта исследования ..
..........................................................................................................................27
1.3.1 Оценка существующих ресурсов для решения задачи исследования ...
...................................................................................................................27
1.3.2 Определение средств автоматизации для решения задачи исследования 32
1.3.3 Определение уровня защиты информации для исследуемой задачи 34
1.4 Анализ существующих разработок и выбор стратегии автоматизации 35
1.4.1 Анализ существующих разработок для автоматизации задачи 35
1.4.2 Обоснование способа приобретения ИС для автоматизации задачи.37
1.4.3 Обоснование стратегии автоматизации задачи 37
1.5 Обоснование проектных решений 38
1.5.1 Обоснование проектных решений по информационному обеспечению 38
1.5.2 Обоснование проектных решений по программному обеспечению .39
1.5.3 Обоснование проектных решений по техническому обеспечению 41
2 Проектная часть 43
2.1 Разработка проекта автоматизации 43
2.1.1 Этапы жизненного цикла проекта автоматизации 43
2.1.2 Ожидаемые риски на этапах жизненного цикла и их описание 45
2.1.3 Организационно-правовые и программно-аппаратные средства обеспечения информационной безопасности и защиты информации 48
2.2 Управление проектом автоматизации 49
2.2.1 Описание системы принятия управленческих решений 49
2.2.2 Формирование команды проекта автоматизации 59
2.2.3 Средства коллективной работы над проектом автоматизации 63
2.3 Информационное обеспечение задачи 61
2.3.1 Информационная модель и её описание 61
2.3.2 Характеристика нормативно-справочной, входной и оперативной информации 63
2.3.3 Характеристика результатной информации 65
2.4 Программное обеспечение задачи 67
2.4.1 Общие положения (дерево функций и сценарий диалога) 67
2.4.2 Характеристика базы данных 69
2.4.3 Структурная схема пакета (дерево вызова программных модулей) 73
2.4.4 Описание программных модулей 74
2.5 Апробация результатов исследования 76
3 Обоснование экономической эффективности 86
3.1 Выбор и обоснование методики расчёта экономической эффективности...
..........................................................................................................................86
3.2 Расчёт показателей экономической эффективности 90
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 97
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 99
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 104

ВЕДЕНИЕ
Множество прикладных задач имеют сложную структуру что не позволяет принимать управленческие решения при помощи стандартных подходов. Если для решения математических задач могут приняться очень сложные алгоритмы использующие данные о влиянии множества параметров, то специфика выработки управленческих решений, которые нужно принимать достаточно часто не позволяет проводить постоянную оценку такого массива данных.
Кроме того, основа корректно принятого решения – это выбор оптимального пути, однако такой выбор может быть совсем неочевиден или же требовать перебора огромного числа вариантов. Часто время на подбор такого решения несравнимо с периодом в рамках которого его необходимо принять и полученное позже оптимальное значение становится бесполезным.
В таких условиях необходимо применять методики, которые могут проводить выработку решений на основе уже имеющихся данных об урегулировании сложных ситуаций в прошлом. Одной из таких методик является использование генетических алгоритмов, используют эвристический подход, ориентированный на случайный перебор и вариацию искомых параметров, аналогичных естественному отбору в природе.
Целью данной работы является исследование и разработка системы управления на основе генетических алгоритмов на примере авторского решения для прикладной задачи.
Для достижения поставленной цели в работе предполагается решение целого комплекса задач:
анализ предметной области в рамках которой будет выделяться проблемная область и формулироваться прикладная задача;
­оценка возможностей компании АО «Спецгазмонтаж» для решения выбранной задачи с использованием генетических алгоритмов;
­анализ аналогичных решений на рынке программного обеспечения и определение стратегии приобретения;
­разработка и реализация проекта решения выбранной прикладной задачи;
­обоснование экономической эффективности внедрения технологии решения выявленной проблемы для компании АО «Спецгазмонтаж».
Структура работы состоит из трех глав.
Первая глава посвящена изучению объекта исследования – компании АО
«Спецгазмонтаж», которая работает в сфере ремонтов и строительства магистральных трубопроводов. Глава также содержит обоснование выбора объекта исследования и выделение проблемной области, на основе анализа которой осуществляется постановка задачи.
Вторая глава представлена разработкой проекта решения поставленной задачи управления распределением потоков в магистральном трубопроводе на время ремонта или расширения сети, выбора инструментов и формирования конечного проекта системы, на базе которого разрабатывается решение.
Третья глава отражает технологию и саму оценку экономической эффективности внедряемого проекта на базе АО «Спецгазмонтаж»

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. ГОСТ 34.601-90 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания.
2. ГОСТ 34.602-89 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы.
3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99 Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств.
4. ISO 9001:2015 Системы менеджмента качества. Требования
5. ИСО/ТО 10006:1997 (R). Менеджмент качества. Руководство качеством при административном управлении проектами.
6. ISO 15846, ISO 10007. Стандарты по менеджменту конфигурации программных средств.
7. Аверченков В.И., Казаков П.В. Эволюционное моделирование и его применение. – М.: Флинта, 2016. – 200 с.
8. Албахари Дж., Албахари Б. C# 6.0. Справочник. Полное описание языка. – М.: Вильямс, 2018. – 1040 с.
9. Албахари Дж., Албахари Б. C# 6.0. Карманный справочник. – М.: Вильямс, 2018. – 224 с.
10. Белладжио Д. В. Миллиган Т. Б. Разработка программного обеспечения управления изменениями: учебное пособие. – М.: ДМК Пресс, 2017.
– 139 с.
11. Брестер К.Ю., Рыжиков И.С. Исследование островной модели кооперации генетических алгоритмов для решения задач многокритериальной оптимизации // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2018. - № 4 (14). – С. 7-9.
12. Ватутин Э.И., Титов В.С., Емельянов С.Г. Основы дискретной комбинаторной оптимизации. – М.: АРГАМАК-МЕДИА, 2016. – 270 с.
13. Ватутин Э.И., Титов В.С. Исследование временных затрат на поиск решения для эвристических итерационных методов в задаче поиска кратчайшего пути в графе // Диагностика – 2016. Курск: ЮЗГУ, 2016. – С. 26–33.
14. Ватутин Э.И., Титов В.С. Анализ скорости сходимости качества решений эвристических методов в задаче поиска кратчайшего пути в графе // Диагностика – 2016. Курск: ЮЗГУ, 2016. – С. 19–25.
15. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М.: Издательская фирма «Физико-математическая литература», 2016. – 367 с.
16. Горелов С.В. Современные технологии программирования. Разработка Windows-приложений на языке С#. Том 1. – М.: Прометей, 2019. – 363 с.
17. Гуровиц В.М. Ховрина В.В. – Графы. – М.: МЦМНО, 2016. – 32 с.
18. Джонсон Т., Чатфилд К. Шаг за шагом Microsoft Project 2016. – М.: КТК Галактика, 2018. – 594 с.
19. Долганов О.И., Виноградова Е.В., Лобанова А.М. Моделирование бизнес-процессов. – М.: Юрайт, 2016. – 290 с.
20. Евдокимов П.В. С# на примерах. – М.: Наука и техника, 2018. – 854
с.
21. Ильина О.П. Бизнес-анализ при разработке моделей бизнес-
архитектуры // Современная экономика: проблемы и решения. – 2016. – № 9 (81).
– С. 54 – 64.
22. Карпенко А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой. – М.: МГТУ, 2017. – 447 с.
23. Каплунов Т.Г. Использование генетических алгоритмов для автоматического формирования программ управления движением // Вестник Таганрогского института имени А.П. Чехова. - 2016. - №1.
24. Кильдюшов М.С. Применение генетических алгоритмов для восстановления аппроксимированных алгебраических функций с определенной точностью // Наука и бизнес: пути развития. – 2016. – 1 (55). – С. 25 – 31.
25. Ковалев Б.К. Одоризация природного газа: проблемы и решения // Газовая промышленность. – 2015. – № 9. – С. 86–87.
26. Костыгов А.М., Дударев В.С., Бабин К.С. Бочкарев С.В. Создание автоматизированной системы управления потоком работ на основе генетического алгоритма // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2018. – Т.16. - № 9. – С. 75-81.
27. Кускильдин Т.Р., Дмитриев М.Е., Мастобаев Б.Н. Актуальные проблемы развития газовых сетей и основные направления повышения эксплуатационной надежности газораспределительных систем // Транспорт и хранение нефтепродуктов. - 2016. – №3.
28. Кускильдин Т. Р., Дмитриев М. Е., Мастобаев Б. Н., Валеев А. Р. Прогнозирование развития газораспределительных сетей с использованием методики укрупненного гидравлического расчета // Транспорт и хранение нефтепродуктов. – 2018. – №1.
29. Лушин А.В., Лиманова Н.И. Применение генетических алгоритмов для решения задач построения маршрутов // Информационные технологии в моделировании и управлении: подходы, методы, решения. Материалы II Всероссийской научной конференции с международным участием: Тольятти, 22- 24 апреля 2019 г. – С. 179-185.
30. Медведева О. Н., Иванов А. И. Развитие распределительных систем газоснабжения // Вестник СГТУ. – 2014. – №1 (76).
31. Омельченко А.В. Теория графов. – М.: МЦМНО, 2018. – 412 с.
32. Омельченко Д.А., Иванова Е.А. Генетические алгоритмы. прошлое, настоящее и перспективы применения в будущем // COLLOQUIUM-JOURNAL.
– 2018. - № 5-5 (16). – С. 18-20.
33. Ротер М., Шук Дж. Учитесь видеть бизнес-процессы. Построение карт потоков создания ценности. – М.: Альпина Паблишер, 2017. – 144 с.
34. Саймон Д. Алгоритмы эволюционной оптимизации. – М.: ДМК, 2019. – 940 с.
35. Скит Дж. Книга: C# для профессионалов: тонкости программирования. – М.: Вильямс, 2019. – 608 с.
36. Снежин А.Н., Петров С.В. Алгоритм управления распределением потоков газа в замкнутой газотранспортной системе // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 5.
37. Сопов Е. А. Идентификация множества экстремумов с помощью генетического алгоритма на основе многих стратегий мультимодального поиска
// Журнал Сибирского Федерального университета. – 2016. – Т.9. – С. 246-257.
38. Тейлор А. SQL для чайников, 8-е издание. – М. : Диалектика, 2016.
– 416 с.
39. Троелсон Э., Джепикс Ф. Язык программирования C# 7 и платформы .NET и .NET Core. – М.: Вильямс, 2018. – 1328 с.
40. Фомин Д.А. Методы анализа ситуаций при эксплуатации нефтепромыслового оборудования // Научно-технический вестник Поволжья. – 2019. - № 2. – C. 48-50.
41. Форта Б. SQL за 10 минут. – М.: Вильямс, 2016. – 288 с.
42. Харари Ф. Теория графов. – СПб.: Ленанд, 2016. – 304 с.
43. Частикова В.А., Чич А.И. Генетические алгоритмы и генетическое программирование: особенности реализации // Перспектвы науки. – 2019. - № 1 (112). – С. 13-16.
44. Шипицын М.В., Грищук К.Д. Реализация генетического алгоритма
// Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика.
– 2019. – № 1(44). – С. 489-492.
45. Шумилов А. Е., Филиппович А. Ю. Исследование параметров генетических алгоритмов при решении задач поиска кратчайшего пути, линейного раскроя и подбора состава шихты // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. – 2014. – №17.
46. АО «Спецгазмонтаж». Российская компания, специализирующаяся на обслуживании и строительстве объектов для нефтегазового комплекса России
47. Битрикс24 помогает бизнесу работать
48. Нужен рост — нужна CRM-система Мегаплан
49. Наши объекты. АО «Спецгазмонтаж».
50. Project Expert – программа разработки бизнес-планов и оценки инвестиционных проектов
51. Project Online
52. SQL Server. Microsoft.
53. Сметное дело
54. Компания Microsoft. Решения для бизнеса:
55. Планиро - эффективная система управления проектами
56. SAP. Проектирование, строительство и эксплуатация
57. Строительные компании и работы в России
– 2019.
58. Фирма 1С. Продукты:
59. 1C. Отраслевые и специализированные решения. 1С:Предприятияе. [
60. Visual Studio 2015. Microsoft.