Разработка метода планирования бизнес-процессов на основе имитационно-эволюционного моделирования : диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 05.13.10

Задача планирования бизнес-процессов (БП) является одной из ключевых задач управления организационными системами. К рассматриваемым БП относятся процессы выполнения проектных работ, в том числе с привлечением сторонних (субподрядных) ресурсов.
В работе рассматривается задача календарного планирования, связанная с формированием такого плана работ, который обеспечивал бы выполнение всех работ в директивные сроки с учетом возможности сдвига начала выполнения работ в заданных временных рамках. Для выполнения работ используются ограниченные складируемые и нескладируемые ресурсы. К нескладируемым ресурсам относятся ресурсы, которые допускают повторное использование после высвобождения, например, персонал. К складируемым относятся ресурсы, которые полностью расходуются в заданном объеме в процессе выполнения, например, технические объекты в процессе монтажа.
К одной из основных проблем, с которыми сталкивается при планировании лицо, принимающее решения (ЛПР), можно отнести возникновение противоречий между директивными сроками и ограничениями на нескладируемые ресурсы. Возможным решением является привлечение субподрядных ресурсов в случае недоступности собственных ресурсов. С учетом вышесказанного, целью планирования помимо соблюдения директивных сроков является снижение затрат на привлечение субподрядных (нескладируемых) ресурсов. Предприятия различных сфер деятельности сталкиваются с подобными задачами, например, производственные и проектные организации, имеющие фиксированный штат сотрудников и своевременно и гибко реагирующие на изменение спроса путем привлечения субподрядных ресурсов в случае необходимости. Время принятия решения при планировании не должно превышать критического значения для обеспечения своевременного реагирования на изменение спроса. Неэффективное планирование в подобных организациях приводит к финансовым потерям.
5
Таким образом, актуальной задачей является разработка метода и информационной технологии (ИТ) планирования с учетом оптимизации стоимости субподряда, наличия временных ограничений и ограничений на ресурсы складируемого и нескладируемого типа.
Степень разработанности темы исследования. Задача календарного планирования относится к классу задач, изучаемых в рамках теории расписаний и сетевого планирования. Развитием данных направлений науки занимались отечественные и зарубежные ученые: Гимади Э. Х., Гончаров Е. Н., Канев В. С., Кочетов Ю. А., Мезенцев Ю. А., Моудер Дж., Норенков И. П., Прилуцкий М. Х., Севастьянов С. В., Столяр А. А., Танаев В. С., Шкурба В. В., Johnsom S., Happ W., Kelley E., Pinedo M., Pritsker A. и др.
Рассматриваемая оптимизационная задача при наличии ограничений на ресурсы и директивные сроки выполнения работ в общем случае является алгоритмически сложной. Для решения подобных задач применяют либо малотрудоемкие приближенные алгоритмы, либо эвристики, сужающие пространство поиска. Применение к задаче планирования эвристических методов эволюционного моделирования рассмотрено в работах Аверченкова В. И., Емельянова В. В., Курейчика В. В., Мышенкова К. С., Полетайкина А. Н., Шаповалова Т. С., Brezuliani A., Karova M., Klimek M., Okada I., Osaba E., Sriprasert E. и др. При этом в научных публикациях по теме исследования задаче оптимизации стоимости привлекаемого субподряда и учету дискретных ограниченных складируемых ресурсов не уделено должного внимания.
Таким образом, разработка метода и компьютерной технологии планирования с учетом складируемых и нескладируемых ресурсов и снижения затрат на субподрядные ресурсы на основе гибридного эвристического метода имитационно-эволюционного моделирования представляет научный и практический интерес.
Диссертационная работа выполнена при поддержке гранта РФФИ No 18- 37-00183 и договора No 02.G25.31.0055 (проект 2012-218-03-167).

6
Объектом исследования служат организационные, логистические, производственные (бизнес) процессы проектных организаций, а предметом исследования являются методы принятия решений в организационных системах с применением эвристического поиска в пространстве допустимых решений.
Целью диссертационной работы является разработка методов и программных средств планирования бизнес-процессов и проектных работ на основе имитационно-мультиагентного и эволюционного моделирования.
Для реализации цели в работе решаются следующие задачи:
1) критическийанализсуществующихметодов,моделейипрограммных средств планирования работ в сложных организационных системах;
2) формализация задачи планирования работ с учетом минимизации субподрядных ресурсов и наличия временных и ресурсных ограничений;
3) разработка метода мультиагентной генетической оптимизации для планирования проектных работ на основе интеграции имитационного мультиагентного и эволюционного моделирования;
4) разработка алгоритмического и программного обеспечения для реализации метода мультиагентной генетической оптимизации планирования.
Идея работы заключается в применении генетической оптимизации к предметной области процессов преобразования ресурсов.
Методология и методы исследования: методы системного анализа, аппарат продукционных систем, имитационно-мультиагентное, эволюционное и математическое моделирование, эвристические методы поиска решения (алгоритм имитации отжига и поиска новизны, генетические алгоритмы).
Научная новизна результатов диссертации заключается в следующем.
1. Разработан алгоритм интеллектуального планирования, основанный на использовании мультиагентной имитационной модели распределения складируемых и нескладируемых ресурсов и эвристических правил смещения сроков начала выполнения работ с целью сдвига «узкого места» в отличие от

7
метода критического пути и имитационного моделирования без агентов (п. 4 Паспорта специальности 05.13.10).
2. Разработан новый метод планирования проектных работ на основе имитационно-эволюционного моделирования с учетом оптимизации затрат на привлечение субподрядных ресурсов в отличие от методов теории расписаний (п. 10 Паспорта специальности 05.13.10).
3. Разработана ИТ поддержки принятия решений для задачи планирования БП и проектных работ на основе интеграции имитационно- мультиагентного и эволюционного моделирования (п. 5 Паспорта специальности 05.13.10).
Теоретическая значимость исследований состоит в развитии теории и методов построения гибридных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, основанных на интеграции имитационно-мультиагентного и эволюционного подходов.
Практическая значимость исследований состоит в разработке ИТ планирования БП на базе продуктов семейства BPsim и автоматизированной системы выпуска металлургической продукции (АС ВМП). Разработанный метод и ИТ планирования БП внедрены в ООО «НПП «Системы автоматизации поддержки бизнеса» и используются в учебном процессе в Уральском федеральном университете в рамках дисциплин «Системы поддержки принятия решений» и «Системы искусственного интеллекта» (см. Приложение А). Разработанные программы прошли государственную регистрацию в качестве программ для ЭВМ (см. Приложение Б).
Апробация. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских конференциях: 5th European Symposium on Computer Modeling and Simulation (Madrid, Spain 2011), Международной конференции «Информационные Технологии и Системы» (Челябинск 2012), 8th and 10th International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology (Nice, France 2013, St. Julians, Malta 2015), 10th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (Prague, Czech

8
Republic 2018), 28 международной конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (Севастополь 2018), Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (Екатеринбург 2019).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 15 работ, из них 5 статей опубликованы в журналах из списка ВАК; 5 работ – в трудах и материалах международных конференций; 3 работы индексированы в научных базах Scopus и Web of Science, 2 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ.
Степень достоверности результатов работы. Обоснованность и достоверность результатов научной работы подтверждается следующим: привлечением формальных логических теорий для доказательства результатов исследований; результатами вычислительных экспериментов, демонстрирующих согласованность результатов применения метода мультиагентной генетической оптимизации, эвристико-имитационного метода сдвига «узких мест» и метода перераспределения ресурсов, реализованного в MS Project, к задаче планирования; применением разработанной компьютерной технологии планирования в проектных организациях.
Положения, выносимые на защиту.
1. Метод мультиагентной генетической оптимизации бизнес-процессов, который отличается:
 интеграцией имитационно-мультиагентного и эволюционного подходов для задачи планирования работ, связанной с оптимизацией и динамическим распределением собственных и субподрядных ресурсов;
 использованием модифицированного генетического алгоритма на основе алгоритмов имитации отжига и поиска новизны для проведения поиска в пространстве решений;

9
 алгоритмом интеллектуального планирования, основанном на использовании мультиагентной модели распределения ресурсов и эвристических правил смещения сроков начала выполнения работ.
2. Компьютерная технология планирования проектных работ, отличающаяся:
 гибридной архитектурой модели мультиагентной генетической оптимизации, которая позволяет строить сложные модели планирования, состоящие из двух взаимодействующих между собой элементов: мультиагентной модели и блока мультиагентной генетической оптимизации управляемых параметров модели;
 поддержкой разработки модели мультиагентной генетической оптимизации как непрограммирующими пользователями с помощью диалогового интерфейса интеллектуального агента, так и программирующими системными аналитиками с применением языка управления базами данных Transact-SQL.
Личный вклад автора. Автором разработаны алгоритмы эвристико- имитационного и мультиагентного генетического планирования проектных работ, проведена модификация генетического алгоритма применением алгоритма имитации отжига и поиска новизны, предложена и апробирована ИТ мультиагентного имитационно-эволюционного моделирования для задачи планирования процессов организационных систем.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов по каждой главе, заключения, списка литературы и 2 приложений. Объем работы составляет 167 страниц, в том числе основной текст на 128 страницах, список литературы на 19 страницах, приложения на 4 страницах. Диссертация содержит 56 рисунков и 25 таблиц. Список литературы включает 148 наименований.