THE ANALYSIS OF MODERN METHODS BUILDING OF DECISION SUPPORT SYSTEMS FOR MULTILEVEL ENTERPRISES

The paper discusses the modern information methods of solving problems in planning and management of multi-level processing enterprises. Based on analysis of the literature describing the multi-level control system, using the methodology of system analysis performed classification for typical processing enterprise with the seasonal nature of the order book. Analysis of the characteristics of the control object allowed to define it as a complex multi- level and multi-user hierarchical system. To determine an effective strategy to such enterprises must be the creation of information technologies, including the mathematical model prediction of feasibility of solutions in the enterprise strategy for each season, as well as the formation of optimal estimation criteria for these decisions. It identifies the need to develop methods of information and submission of role for the automation of administrative work top and bottom levels of the enterprise. The following topics are examined: systems theory and systems analysis, decision-level problems, multi-criteria tasking management, principles and methods of modeling control systems, principles and methods of identification of mathematical models, optimization methods in problems of industrial control systems and their numerical solution methods, modern algorithms of planning systems and management of existing application packages, suitable for the synthesis of decision support systems

decision support systems, systems analysis, information technology, management criteria, multi-level control system, optimization methods, modeling of planning and management, parametric identification systems, control algorithms, application packages

1. Згуровский М.З., Панкратова Н.Д. Системный анализ: проблемы, методология, приложения. К.: Наукова думка, 2005.

2. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

3. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений. М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2005.

4. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем: учебное пособие. М.: Изд-во ИНТУИТ.ру, 2006.

5. Симонов М.Л., Попова А.Н. Нелинейная модель системы управления, представленной структурной схемой // Приборы и системы: Упр., контроль, диагност. 2007. № 12. - С. 18-25.

6. Оцiнювання чутливостi розв’язку задачi прийняття рiшень iз застосуванням методу аналiзу iерархiй / Недашкiвська Н.I. // Наук. вiстi Нац. техн. ун-ту Украiни «Киiв. полiтехн. iн-т». 2006. № 2. - С. 27-36.

7. Мишин С.П. Оптимальная иерархия, управляющая заданными группами исполнителей // Автоматика и телемеханика. 2006. № 7. - С. 144-160.

8. Optimal control of spatially distributed systems / Motee Nader, Jadbabaie Ali // IEEE Trans. Autom. Contr. 2008. 53, № 7. - P. 1616-1629.

9. A mathematical model for the multi-mode resource-constrained project scheduling problem with mode dependent time lags / Sabzehparvar Majid, Seyed-Hosseini S. Mohammad // Supercomput. 2008. 44, № 3. - P. 257-273.

10. Томашевский В.Н. Имитационное моделирование систем и процессов. К.: ІСДО, «ВІПОЛ», 1994.

11. Modelling and multi-objective optimal control of batch processes using recurrent neuro-fuzzy networks / Zhang Jie // Int. J. Autom. and Comput. 2006. № 1. - P. 1-7.

12. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975.

13. Алексеев А.А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем: учеб. для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр «Академия», 2009.

14. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977.

15. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978.

16. Бронников А.М. Внешняя и параметрическая инвариантность выхода адаптивной системы с идентификатором и эталонной моделью // Инф.-измерит. и управл. системы. 2008. 6, № 2. - С. 15-23.

17. Zaslavski A.J. Generic existence of solutions in vector optimization on metric spaces // Optimiz. Theory and Appl. 2008. № 1. - С. 139-153.

18. Ашихмин A.A. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора. 2-е изд., стер. М.: МГГУ, 2001.

19. Study on the system of dynamic job shop scheduling based on combined genetic algorithm / Ju Quanyong, Zhu Jianying // China Mech. Eng. 2007. 18, № 1. - С. 40-43.

20. Баронов В.В. и др. Автоматизация управления предприятием. М.: ИНФРА-М, 2000.

21. Назаров Л. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации и систем. М.: Наука и Техника, 2004.

22. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1976.

23. Репин А.И., Смирнов Н.И., Сабанин В.Р. Идентификация и адаптация САПР с использованием эволюционных алгоритмов оптимизации // Пром. АСУ и контроллеры. 2008. № 3. - С. 31-35.

24. Гайфуллин Б.Н., Обухов И.А. Автоматизированные системы управления предприятиями стандарта ERP/MRPII. М.: Богород. печатник, 2000.

25. О’Лири Д. ERP системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия: Выбор, внедрение, эксплуатация. М.: Консультац.-фин. центр «Актион», 2004.

26. Криводубский О.А., Чикунов П.А. Математическая модель планирования производства соли // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. 2008. № 2 (29). - С. 107-110.

27. Криводубский О.А., Чикунов П.А., Новаковская А.О. Логико-формальная модель взаимосвязей ассортимента продукции, выпускаемой ГПО «Артемсоль» // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. 2010. № 4 (45). - С. 205-210.

28. Чикунов П.А. Функциональные особенности системы подготовки принимаемых решений ГП «Артемсоль» // Системи обробки інформації. 2012. № 3 (101). - С. 107-110.