Для заказа доставки данной работы воспользуйтесь поиском на сайте
advertisement
Для заказа доставки данной работы воспользуйтесь поиском на сайте http://www.mydisser.com/search.html МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗВАНИЯ И НАУКИ, МОЛОДЕЖИ И СПОРТА УКРАИНЫ ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ На правах рукописи КОСЕНКО АЛЕКСАНДР СЕРГЕЕВИЧ УДК 510.22 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ЗАПАСАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ Специальность 08.00.11 – математические методы, модели и информационные технологии в экономике ДИССЕРТАЦИЯ на соискание научной степени кандидата экономических наук Научный руководитель: Щетинина Елена Константиновна Доктор физико-математических наук, доцент Донецк – 2011 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………………. 3 РАЗДЕЛ 1 МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ЗАПАСАМИ…………...... 11 1.1. Особенности моделирования системы управления производственными запасами……………………………........................... 11 1.2. Анализ методов и моделей управления производственными запасами…………………………………………………………………….. 23 1.3. Концепция моделирования управления производственными запасами на основе нечетких множеств………………………………….. 39 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 1……………………………………………….. 55 РАЗДЕЛ 2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ЗАПАСАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА …………………………......... 57 2.1. Формализация параметров модели в системе управления производственными запасами……………………………………...……… 57 2.2. Решение нечетко поставленной задачи управления производственными запасами на основе модифицированного принципа обобщения……………………………………………………..... 70 2.3. Модификация композиционного правила вывода путем включения в модель условных зависимостей вербальных параметров....................... 87 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 2……………………………………………….. 104 РАЗДЕЛ 3 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ЗАПАСАМИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ В УСЛОВИЯХ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ОАО «АВДЕЕВСКИЙ КОКСОХИМИЧЕСКИЙ ЗАВОД»…………….... 106 3.1. Основные предпосылки практической реализации модели нечеткого вывода в системе управления производственными запасами 106 3.2. Метод реализации системы управления производственными запасами. Оценка эффективности. ……………………………………….. 116 3.3. Анализ адекватности и перспектив развития предложенной модели, основанной на нечетких множествах…………………………... 142 ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ 3………………………………………………... 151 ВЫВОДЫ…………………………………………………………………… 152 ПРИЛОЖЕНИЯ……………………………………………………………. 156 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ………………………. 165 ВВЕДЕНИЕ Актуальность темы исследования. В рыночных условиях хозяйствования максимизация эффективности функционирования актуальность исследования операционной предприятий деятельности: определяет сокращение производственного цикла, минимизация запасов, совершенствование управления материальными потоками, гибкая реакция и быстрая адаптация к рыночным изменениям [3, 7, 38, 93, 106]. Как показывают научные исследования, одним из наибольших резервов сокращения производственных затрат предприятий являются затраты по управлению производственными запасами. Кроме того, так как товарные и финансовые оптимальное потоки являются состояние «кровеносной этих потоков системой» предприятия, обеспечивает то эффективное функционирование организации. Так, например, неоднократные исследования показали, что каждая единица товарной продукции до продажи потребителю, перемещается в среднем 40 раз [67]! Таким образом, затраты на транспортно-перемещающие работы занимают больший объем себестоимости, чем представлялось ранее. Эволюция систем управления производственными запасами предприятия за рубежом показывает, что они становятся одним из важнейших стратегических инструментов в конкурентной борьбе для многих организаций, и те, кто использовал в своей деятельности инструменты управления запасами, как правило, упрочили свои позиции на рынке. Конкурентные преимущества все в большей степени определяются тем, насколько эффективно предприятие создает логистическую структуру управления производственными запасами [2, 7, 93]. За счет использования логистики у предприятия возникают следующие конкурентные преимущества [7, 38, 92]: оптимизация экономических потоков; рациональная организация использования всех видов ресурсов; координация деятельности всех подразделений предприятия в процессе управления экономическими потоками; интеграция усилий всех участников трансакций, связанных с рыночно ориентированной деятельностью предприятия; сопряжение технологий экономических потоков предприятия вплоть до сопряжения экономических интересов участников логистических систем. Таким образом, отечественным предприятиям необходимо внедрять эффективные системы управления производственными запасами, чтобы занять достойную конкурентную позицию в мировой экономике. Однако, согласно данным Государственного комитета статистики Украины, на протяжении периода с 1 кв. 2008 г. по 1 кв. 2009 г. уровень производственных запасов на украинских предприятиях имел тенденцию непрерывного роста с 60 млрд. грн. до 71 млрд. грн. даже на фоне интенсивного снижения темпов роста ВВП. Только после пикового падения уровня ВВП больше, чем на 20% уровень запасов снизился до 63 млрд. грн. во 2 кв. 2009г., после чего снова возобновил рост до 66 млрд. грн. в 1 кв. 2010 г. К сожалению, западные предприниматели значительно раньше осознали важность эффективного управления производственными запасами и сравнительно давно применяют на практике существующие в данной области методы и подходы. По оценкам специалистов, с начала 80-х годов вплоть до начала финансового кризиса 2007 года в Соединенных Штатах Америки в ежегодном общем увеличении производительности труда (5-6%) половина (2,5-3%) достигается за счет распространения инструментов эффективного управления запасами [67]. Очевидно, что оптимизация данной деятельности предприятия приносит солидные дивиденды. Поэтому в данном направлении было разработано и применено на практике большое количество методов и инструментов, таких как, например, системы JIT, KANBAN, MRP I, MRP II, ERP, TQM и другие [17, 31, 93, 106]. Чем более поздним поколением логистических систем является тот или иной подход, тем более общий охват влияющих на эффективность деятельности предприятия факторов он осуществляет. Однако все общепризнанные методы поддержки принятия решений в данной области основаны на параметрах, имеющих четкие количественные характеристики, имеющие определенное числовое значение. Притом что большое количество важнейших факторов, влияющих на эффективность принятия решений в области управления запасами, являются нечеткими, не имеющими точной количественной оценки [13, 29]. Входными параметрами, наиболее важными для определения стратегии управления запасами предприятия являются [2, 7, 38, 93]: колебания цен; возможность поставок; подверженность влиянию научно-технического прогресса; надежность поставки; возможность заменяемости и прочее Легко увидеть, что большинство из перечисленных критериев, влияющих на эффективность управления запасами, не могут быть описаны четкими количественными значениями, их можно охарактеризовать лишь качественно сформулированными значениями, например, «Высокая», «Низкая», «Очень низкая», «Не очень высокая» и т.д. Проблемам моделирования управления производственными запасами, в том числе и на основе нечетких множеств, посвящены работы отечественных и зарубежных ученых: В.Н. Амитана [3, 57], Р. Беллмана [115], В.П. Бочарникова [13-15], К. Вонга [124], Н.Г. Гузя [96], Н.В. Дилигенского [28, 29], Л.Г. Дымовой [29, 32, 117], Л.А. Заде [34-35, 125-129], Г. Золло [131], А. Кофмана [55], М.Р. Лендерса [58], О.В. Леоненкова [59], Ю.Г. Лысенко [96], Б. Лю [61], М.В. Румянцева [81], А.П. Ротштейна [65, 76-80], А.П. Рыжова [84], П.В. Севастьянова [29, 85-90], Дж.Р. Стока [93], М. Суджено [122], Д.-У. Чои [116], Дж. Шапиро [102], Дж. Шрайбфедера [106], С.Д. Штовбы [70, 77, 79-80, 107-109], Е.К. Щетининой [111], Г.Е. Яхъяевой [114] и др. Однако в их работах не была решена проблема проявления в задачах управления производственными запасами нечеткости второго уровня, а также проблема оценки комплексного влияния неизмеримых лингвистических факторов. численных нечетких данных и Таким образом, разработка моделей системы управления производственными запасами на основе нечетких множеств является актуальной проблемой, что определило выбор темы, ее цель и задачи исследования. Связь работы с научными программами, планами, темами. Диссертационная работа выполнена в рамках госбюджетных тем ДонНУ «Количественные методы исследования сложных экономических систем» (Г-07/31, номер государственной моделирования регистрации экономических – систем» 0107U004649) (Г-07/30, и номер «Методология государственной регистрации – 0107U004648). Цель и задачи исследования. Целью исследования является моделирование системы управления производственными запасами в условиях неопределенности и вербальной формализации, что обеспечивает повышение эффективности деятельности предприятия. В связи с поставленной целью сформулированы и решены следующие задачи исследования: определена сущность процесса управления производственными запасами с учетом нечеткости информации; исследованы существующие методы и подходы управления проблемы управления производственными запасами; определены недостатки в решении производственными запасами, связанные с нечеткостью информации; разработана концепция моделирования системы управления производственными запасами предприятия на основе нечетких множеств; формализованы параметры модели нечеткого вывода в системе управления производственными запасами; построена модель оптимизации нечетко поставленной задачи управления производственными запасами на основе модифицированного принципа обобщения; усовершенствован метод формулирования композиционного правила нечеткого логического вывода modus ponens, позволяющий включить в модель параметры лингвистической неопределенности; получены позитивные результаты внедрения разработок диссертационной работы на предприятии; осуществлен анализ адекватности и эффективности полученных результатов на реальном производственном объекте. Объектом исследования диссертационной работы являются процессы управления производственными запасами предприятия в условиях неопределенности. Предметом исследования является экономико-математическое моделирование процессов управления производственными запасами в условиях неопределенности на основе теории нечетких множеств. Методы исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили работы зарубежных и отечественных ученых в области теории управления запасами: исследованы существующие методы управления производственными запасами, проанализированы их недостатки. В работе использован модифицированный принцип обобщения: произведен анализ модифицированного принципа обобщения и возможностей его применения в системе управления производственными запасами. Применены методы композиционного правила нечеткого логического вывода: усовершенствован метод формирования нечеткого вывода на основе системы лингвистических показателей. На основе методологии композиционного правила нечеткого логического вывода modus ponens разработан метод формирования композиционного правила нечеткого логического вывода в случае условно линейной и условно нелинейной зависимостей итоговой переменной от вербальных факторов. Путем использования гипернетических множеств формализованы нечеткие показатели, характеризующие производственные запасы на n-ном уровне нечеткости,). Научная новизна полученных результатов. В работе произведена постановка и решение новой актуальной для экономики Украины задачи моделирования системы управления производственными запасами, основанной на использовании комбинации композиционного правила нечеткого логического вывода и модифицированного принципа обобщения и позволяющей повысить эффективность системы управления производственными запасами в условиях нечеткости и вербальной формализации. При этом были получены следующие новые научные результаты. Впервые: • разработана концепция моделирования системы управления производственными запасами предприятия на основе нечетких множеств, построенная на базе использования комбинации модифицированного принципа обобщения и композиционного правила нечеткого логического вывода modus ponens, для поиска оптимального решения в процессе управления производственными запасами, учитывающая весь спектр влияющих на процесс факторов (как численных, так и вербальных) с учетом информации об их нечеткости, что позволяет повысить эффективность и точность расчета ключевых параметров управления производственными запасами. Получили дальнейшее развитие: • метод формализации нечетких показателей на любом уровне нечеткости, характеризующих производственные запасы, позволяющий повысить надежность системы управления производственными запасами за счет учета большего объема важной входной информации; • метод применения модифицированного принципа обобщения в условиях оперирования гипернетическими множествами, что позволяет снизить затраты на систему управления производственными запасами, повысить качество внутренней логистики, поставок и хранения товарных ценностей. Усовершенствованно: • метод формирования композиционного правила нечеткого логического вывода на основе системы лингвистических, качественно сформулированных показателей, позволяющий оптимизировать структуру бизнес-процессов в системе управления производственными запасами. Практическое значение полученных результатов. Внедрение результатов диссертационной работы позволяет увеличить эффективность управления запасами предприятия за счет принятия более взвешенных решений, основанных на использовании в более полном объеме информации, которой владеет лицо, принимающее решение, а также за счет оптимизации бизнес-процессов. Это позволяет существенно повысить оборачиваемость запасов; значительно сократить число сбоев в поставках; уменьшить возможности появления дефицита производственных запасов и, таким образом, увеличить рентабельность от операционной деятельности. Полученные результаты имеют высокую степень готовности для использования на практике, но требуют специфической адаптации менеджеров отечественных предприятий к кардинальному изменению их деятельности для получения необходимого эффекта. Основные результаты исследования использованы и внедрены в бизнес процессы службы материально-технического снабжения на ОАО «Авдеевский коксохимический завод». Экономический эффект от внедрения составил 96 тыс. гривен, что подтверждено актом внедрения № 17 от 05.08.2009г. Полученные в диссертационной работе результаты являются универсальными и могут быть применены на всех предприятиях с аналогичными условиями производства. Личный вклад соискателя. Все научные разработки и результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором самостоятельно. Из научных работ, написанных в соавторстве, в диссертации были использованы лишь материалы, принадлежащие лично автору. Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были представлены и обсуждались на III Всеукраинской научно-практической конференции «Перший крок в науку» (г. Луганск, 2008г.); на IV Всеукраинской научно-практической конференции «Перший крок в науку» (г. Луганск, 2009г.); на II Международной научнопрактической конференции «Сучасні проблеми моделювання соціально- економічних систем» (г. Харьков, 2009г.); на XIII Всеукраинской научнометодической конференции «Проблеми економічної кібернетики» (г. Алушта, 2008г.); на VI Международной научно-практической конференции «Інформація, аналіз, прогноз – стратегічні важелі ефективного державного управління» (г. Киев, 2008г.); на VII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Шевченківська весна: Економіка» (г. Киев 2009г.); на I Международной научно-методической конференции «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці» (г. Черновцы, 2009г.); на I Всеукраинской научно-практической конференции «Моделювання сучасних економічних процесів та інформаційні технології» (г. Днепропетровск, 2009г.). Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 научных работ общим объемом 4,5 п.л., из которых автору принадлежит 3,9 п.л. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех разделов, выводов, списка литературы из 131 наименования и 8 приложений. Работа изложена на 177 страницах, диссертация содержит 49 рисунков и 26 таблиц. ВЫВОДЫ В условиях развитости рыночных отношений и непрерывного совершенствования производственных процессов одним из самых эффективных инструментов эффективности по снижению себестоимости функционирования продукции промышленных и увеличению предприятий является оптимизация процессов складской логистики. Одной из самых распространенных проблем появляющихся на пути решения данной проблемы является неопределенность и нечеткость имеющейся информации. Причем степень неопределенности может достигать достаточно высокого значения и представлять собой неопределенности второго уровня и выше. Обработка такого рода информации в теории управления запасами в мировой научной практике не имела достаточного уровня внимания и исследований. Притом, что на практике предприятия постоянно сталкиваются с подобного рода проблемами. Следовательно, актуальность решения данной проблемы, которое заключается построении стройной методологии управления процессами складской логистики в условиях высокого уровня неопределенности, является достаточно весомой. Существующие инструменты решения задач управления запасами лишь частично решают проблемы нечеткости (при помощи формирования страхового запаса) и проблемы многокритериальности (применяя различные модификации формулы Уилсона). Для создания эффективной технологии решения проблем нечеткости и многокритериальности в задачах по управлению промышленными запасами наиболее эффективным подходом является применение методов теории нечетких множеств. Как показали проведенные в данной научной работе исследования, наиболее подходящим методом решения задач по управлению промышленными запасами в условиях нечеткости данных является модифицированный принцип обобщения. Причем предложенная в работе модель для осуществления возможности оперирования гипернетическими множествами, с целью учета нечеткостей второго и выше уровня, была преобразована рядом новых модификаций. Главный принцип методологии оперирования гипернетическими множествами в процессе решения нечеткой задачи управления запасами с применением модифицированного принципа обобщения и метода дефазификации заключается в поэтапном применении данных подходов на каждом уровне нечеткости. Таким образом, спроектированная в данной работе математическая модель управления промышленными запасами, позволяет получать в качестве решения этой задачи нечеткое множество второго уровня нечеткости. Для учета влияния вербальных параметров, не имеющих количественного исчисления, целесообразно использовать композиционное правило нечеткого вывода по методу Мамдани. Причем для оперирования в нечеткой модели вербальными параметрами необходимо учитывать условную зависимость итоговой переменной от значений переменных вербального содержания. Подход, позволяющий определить вид условной зависимости таких параметров и силу ее воздействия, должен быть основан на графическом представлении субъективных суждений эксперта. С целью учета и структурирования всех особенностей нечеткого перехода в модели управления промышленными запасами, в данной работе разработан модернизированный метод формирования композиционного правила нечеткого логического вывода modus ponens. Для крупных промышленных предприятий, при решении сложных нечетких задач, связанных с оптимизацией процесса управления запасами, наиболее эффективным является исследование таких вербальных факторов как приоритетность направления использования запаса; доступность закупаемого запаса на рынке; совместимость с производственными характеристиками; уровень системы качества поставщика; возможность реализации запаса. Предлагаемый в данной работе подход предусматривает получение окончательного, наиболее взвешенного решения оптимизационной нечеткой задачи по управлению запасами на основе комбинирования двух подходов нечеткой логики, композиционное таких правило как модифицированный нечеткого вывода по принцип методу обобщения Мамдани. и Такое нововведение наряду с использованием указанных модификаций используемых методов позволит получать при решении задач оптимизации складской логистики качественно новые результаты, которые позволят исследователю увидеть решение проблемы в более широком спектре. Исследования, проведенные в данной работе, кроме построения методологии решения проблем неопределенности в менеджменте промышленных запасов, также углубили и расширили понимание особенностей и сложности формализации нечетких измеримых и вербальных параметров в области функционирования крупных промышленных предприятий. Дополнили формулировку значения нечетких параметров с учетом второго уровня нечеткости и лингвистического содержания переменных на примере исследуемого объекта. На основе разработанной в данной работе теоретической базы была решена задача по расчету нечеткого результата на основе параметров, формализованных в виде гипернетических множеств, путем применения модифицированного принципа обобщения, в качестве функции перехода в которой была выбрана одна из модификаций формулы Уилсона. Полученные в ходе решения данной задачи результаты оказались вполне состоятельными относительно практической эксплуатации модели. Анализ адекватности синтезированной модели в условиях реального применения на крупном промышленном предприятии и расчет эффективности предложенного подхода за период эксплуатации показали вполне приемлемые результаты. Практическое внедрение изложенных в данной работе методологических аспектов было выполнено на примере крупного промышленного предприятия ОАО «Авдеевский коксохимический завод». Среди результатов практической части исследования данной работы можно выделить несколько моментов. Внедрение разработанной модели на производстве увеличило оборачиваемость промышленных запасов, расширило кругозор и уровень понимания складывающейся обстановки в области хранения и управления запасами, позволило учитывать в процессе принятия решений более широкий спектр значимой информации на алгоритмическом уровне и, тем самым повысило эффективность функционирования предприятия в целом. Положительное воздействие научно-исследовательских работ при их практическом применении выразилось в конкретном экономическом эффекте полученном на промышленном предприятии в размере 96 тыс. грн., что подтверждается соответствующим актом внедрения. Проведенная в данной работе оценка перспектив дальнейшего развития предложенной модели нечеткого вывода по управлению промышленными запасами говорит о высокой перспективности развития данного направления. Так как использования в процессе принятия решений широкого спектра параметров нечеткого характера, имеющих, тем не менее, весьма существенное влияние на исследуемые процессы, может приносить более высокие результаты и открывать новые возможности по сравнению с применением классической логики четких значений. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких 1. условиях / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. – Тюмень: Изд-во ТГУ, 2000. - 352 с. Альбеков А.У. Коммерческая логистика / А.У. Альбеков, О.А. 2. Митько. / Серия «Учебники, учебные пособия» – Ростов-на-Дону: Феникс, 2002. – 416с. Амітан В.Н. Логістизація процесів в організаційно-економічних 3. системах: Монографія / В.Н.Амітан, Р.Р.Ларіна, В.Л.Пілющенко. – Донецьк: Юго-Восток, 2003. – 72с. Архангельский 4. В.И. Системы фуцци-управления / В.И. Архангельский, И.Н. Богаенко, Г.Г. Грабовский. – К.: ТЕХНІКА, 1997. – 208 с. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их 5. обобщения / И.З. Батыршин. – Казань: Отечество, 2001. - 102 c. Батыршин И.З. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / 6. И.З. Батыршин, А.О. Недосекин, А.А. Стецко, В.Б. Тарасов, А.В. Язенин, Н.Г. Ярушкина. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 208 с. Бауэрсокс Доналд Дж.: интегрированная цепь поставок. 2-е изд. / 7. [Пер. с англ. Н.Н. Барышниковой, Б.С. Пинскера] / Доналд Дж. Бауэрсокс, Дейвид Дж. Клосс. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. – 640с.: ил. Берк Кеннет Анализ данных с помощью Microsoft Excel.: Пер. с 8. англ. / Кеннет Берк, Патрик Кэйри – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 560 с. 9. Берштейн Л.С. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия / Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. - 110 с. 10. Блюмин С.Л. "Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения." / С.Л. Блюмин, И.А. Шуйкова, П.В. Сараев – Липецк: ЛЭГИ, 2002. – 111 с. 11. Бодянский Е.В. "Нейро-фаззи сети Петри в задачах моделирования сложных систем." / Е.В. Бодянский, Е.И. Кучеренко, А.И. Михалев. – Днепропетровск: Системные технологии, 2005. – 311 с. 12. Борисов В.В. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 284 с. Бочарников В.П. Fuzzy – Технолоrия: Математические основы. 13. Практика моделирования в экономике / В.П. Бочарников. – Санкт-Петер6урr: «Наука» РАН, 2001. – 328 с. Бочарников В.П. Модель нечеткого процесса для задач управления 14. нечеткими динамическими системами / В.П. Бочарников // Проблемы управления и информатики. – 1996. – №3. – С. 61 - 66. Бочарников В.П. Модель управляемого непрерывного нечеткого 15. процесса на основе нечетко-интеrральноrо уравнения / В.П. Бочарников // Проблемы управления и информатики. – 1998. - № 5. - С. 72 - 77. Войтенко Т. Всё об учете затрат на производственном предприятии 16. / Т. Войтенко, Н. Вороная. – Х.: Фактор, 2005. – 266 с. Волгин В.В. 17. Склад: организация и управление: Практическое пособие. – 3-е издание, переработанное и дополненное / В.В. Волгин. – М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», 2002. – 364 с. Вощинин А.П. Задачи анализа с неопределенными данными – 18. интервальность и/или случайность? / А.П. Вощинин // Интервальная математика и распространение ограничений: Рабочие совещания. – МКВМ2004, с. 147-158 с. Вятченин Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации / 19. Д.А. Вятченин. – Минск: Технопринт. – 2004. – 219 с. Гаджинский А.М. Практикум по логистике / А.М. Гаджинский. – 3- 20. е изд., перераб. и доп. – М.: Дашков и К, 2003. – 205 с. Гамильтон С. Управление цепочками поставок с Microsoft Axapta: 21. Пер. с англ. / Скотт Гамильтон. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 348 с. Гамильтон С. Управление цепочками поставок с Microsoft Navision 22. / Скотт Гамильтон; Пер. с англ. П. Сатунина. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 278 с. 23. Герасимов Б.М. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности / Б.М. Герасимов, М.М. Дивизнюк, И.Ю. Субач. – Севастополь: Научно-исследовательский центр вооруженных сил Украины "Государственный океанариум".- 2004. - 320с. 24. Дайле А. Практика контролинга / А. Дайле: Пер. с нем. М.Л.Лукашевича, Е.Н. Тихоненковой Под ред. и с предисл. М.Л. Лукашевича, Е.Н. Тиненковой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 334 с. 25. Дафт Р. Менеджмент. 6-е изд. / Пер. с англ. / Р. Дафт. – СПб.: Питер, 2008. – 864 с.: ил. – (Серия «Классика MBA»). 26. Демидова Л.А. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB / Л.А. Демидова, В.В. Кираковский, А.Н. Пылькин. – М.: Радио и связь, Горячая линия - Телеком, 2005. - 365 с. 27. Джонсон Дэвид Современная логистика, 7-е издание: Перевод с английского / Дэвид Джонсон, Дональд Ф. Вуд, Дэниел Л. Вордлоу, Поль Р. Мерфи-мл. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 624 с. 28. Дилигенский Н.В. Анализ и структуризация фундаментальных свойств, характеристик и проблем управления сложными системами / Н.В. Дилигенский // Известия СНЦ РАН. 2000. №2. – С. 72-81. 29. Дилигенский Н.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология / Н.В. Дилигенский, Л.Г. Дымова, П.В. Севастьянов. – М.: Машиностроение-1, 2004. – 401 с. 30. Дудорин В.А. Информатика в управлении производством / В.А. Дудорин. – М.: Менеджер, 2001. – 478 с. 31. Дыбская В.В. Логистика складирования для практиков / В.В. Дыбская. – М.: Альфа-Пресс, 2005. – 201 с. 32. Дымова Л.Г. Методика построения гипернечетких функций желательности с учетом мнений группы экспертов при решении задач оценки и оптимизации качества методами теории нечетких множеств / Л.Г. Дымова // Вестник Самарского Государственного Технического Университета. Серия Технические науки. 2002, Выпуск 15. – С. 24-28 33. Жан-Жак Ламбен. Менеджмент, ориентированный на рынок / Ламбен. Жан-Жак. – СПб.: Питер, 2004. – 800 с. 34. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде // Математика. Новое в зарубежной науке. Пер. с англ. Колмогоров А.Н., Новиков С.П. – М.: Мир, 1976, в.3 – 168 с. Заде Л.А. Тени нечетких множеств / Л.А. Заде // Проблемы 35. передачи информации. - 1966, том II , вып. 1. – С. 37 - 44. Залманова М.Е. Логистика бизнес-систем. Учебное пособие / М.Е. 36. Залманова – Саратов: СГТУ, 1997. – 88 с. Згуровский М.З. Стан та перспективи розвитку методології 37. системного аналізу в Україні / М.З. Згуровский // Кибернетика и системный анализ. – 2000. – №1. – С. 101-109. Зеваков А.М. Логистика материальных запасов и финансовых 38. активов / А.М.Зеваков. – Спб. и др.: Питер, 2005. – 350 с. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы / 39. Змитрович А.И. – Минск: НТООО «ТетраСистемс», 1997. – 367 с. Зміна обсягу валового внутрішнього продукту (щоквартальні 40. показники) [Електронний ресурс] / Держ. ком. статистики України – Режим доступу до ресурсу: http://ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2010/vvp/ind_vvp/ind_vvp_u/ind_vvp2010_u. htm Корпоративная логистика: 300 ответов на вопросы профессионалов 41. / [Под ред. В.И. Сергеева.] – М.: Инфра – М.,2004. – 929 с. Косенко А.С. Анализ эффективности логистической системы / А.С. 42. Косенко // Модели управления в рыночной экономике: Сб. науч. тр. Общ. ред. и предисл. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2007. – Вып. 10. – С. 160-168. Косенко 43. А.С. Концептуальная модель управления производственными запасами на крупных промышленных предприятиях Украины / А.С. Косенко // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції „Перший крок у науку”. Т.З. – Луганськ: Поліграфресурс, 2008. – С. 117-121. 44. Косенко А.С. Методология проектирования логистической модели / А.С. Косенко // Інформація, аналіз, прогноз – стратегічні важелі ефективного державного управління // Матеріали VI Міжнародної науково-практичної конференції. – К.: УкрІНТЕІ, 2008. Ч. 1 – С. 177-180. Косенко А.С. Моделирование процесса выбора оптимальных 45. поставщиков в системе менеджмента складских запасов / А.С. Косенко // Модели управления в рыночной экономике: Сб. науч. тр. Общ. ред. и предисл. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2008. – Вып. 11. – С. 111-118. Косенко 46. А.С. Оптимизация функционирования складского хозяйства с применением генетических алгоритмов / А.С. Косенко // Тези доповідей, XIII Всеукраінська науково-методична конференція „Проблеми економічної кібернетики”. 2-4 жовтня 2008 р. м. Алушта,смт. Партеніт. – Донецьк: ТОВ „Юго-Восток, Лтд”, 2008. – С. 122-124. Косенко 47. А.С. Прикладные проблемы внедрения автоматизированных систем управления / А.С. Косенко // Модели управления в рыночной экономике: Сб. науч. тр. Общ. ред. и предисл. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2006. – Вып. 9. – С. 289-297. Косенко А.С. Проектирование нечеткой модели интегрированного 48. подхода в управлении производственными запасами / А.С. Косенко // Модели управления в рыночной экономике: Сб. науч. тр. Общ. ред. и предисл. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2008. – Спец. вып. – С. 218227. 49. Косенко А.С. Использование гипернетических множеств при решении нечетких задач по управлению промышленными запасами методом модифицированного принципа обобщения / А.С. Косенко // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції „Перший крок у науку”. Т.З. – Луганськ: Поліграфресурс, 2009. – С. 117-121. 50. Косенко А.С. Решение проблем нечеткости в системе менеджмента промышленных запасов / А.С. Косенко // Шевченківська весна: Економіка: Матеріали Міжнародної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених / За заг. ред. проф.. В.Д. Базидевича. – Вип.. VII. – К.: Сталь, 2009. – С. 376-378. 51. Косенко применением А.С. Управление модифицированного промышленными принципа обобщения запасами в с условиях нечеткости второго уровня / А.С. Косенко // Матеріали І Всеукраїнської науково-практичної конференції „Моделювання сучасних економічних процесів та інформаційні технології”. – Том 1. – Дніпропетровськ: ПДАБА, 2009. – С. 49-51. Косенко 52. А.С. Формализация семантического пространства лингвистических параметров в системе управления промышленными запасами / А.С. Косенко // Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. Матеріали I Міжнародної науково-методичної конференції. Чернівці: ДрукАрт, 2009. – С. 209-211. Косенко 53. А.С. Моделирование финансового контроля за логистическими показателями / А.С. Косенко, Г.И. Шишковский // Новое в экономической кибернетике: (Сб. научн. Ст.) Под общ. ред. Ю. Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. // Моделирование логистических систем. – Донецк: Дон НУ, 2008. – №3. – С. 77-89. Косенко А.С. Основные принципы использования лингвистических 54. экспертных оценок в процессе управления промышленными запасами с применением теории нечетких множеств / А.С. Косенко, Г.И. Шишковский // Научный информационный журнал «Бизнес информ» №2(2)’2009 г. (362) – С. 64-67. 55. Кофман А. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями: Пер. с исп. / А. Кофман, Алуха Х. Хил. – Мн.: Вышэйшая школа, 1992. - 224 с. 56. Крyглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Крyглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. Изво: ФИЗМАТЛИТ: 2001. – 224 с. 57. Ларина Р.Р. Логистика в управлении организационно- экономическими системами / О.О.Ларина, В.Л. Пилюшенко, В.Н. Амитан. – Донецк: ВИК, 2003. – 239 с. 58. Лендерс Майкл Р. Управление снабжением и запасами. Логисика: Пер. с англ. / Майкл Р. Лендерс, Харольд Е. Фирон. – СПб.: Виктория плюс, 2002. – 757 с. 59. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. / А.В. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербурr, 2005. – 736 с.: ил. Лепа Н.Н. Моделирование процессов управления развитием 60. промышленных предприятий: Монография / Н.Н. Лепа, Р.Н. Лепа, А.И. Пушкарь. – Донецк: Юго-Восток, 2005 – 347 с. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Б. 61. Лю; Пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 416 с.: ил. – (Адаптивные и интеллектуальные системы) Матвійчик А.В. Аналіз та прогнозування розвитку фінансово- 62. економічних систем із використанням теорії нечіткої логіки. Монографія / А.В. Матвійчик. – К.: Центр навчальної літератури, 2005. – 206 с. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии / 63. В.П. Мешалкин. – М.: Химия, 1995. - 368 с. Минаев Ю.Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации 64. и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе / Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова, Лиес. Бенамеур. – М.: Горячая линия -Телеком, 2003. - 205 с. Митюшкин Ю.И. Soft-Computing: идентификация закономерностей 65. нечеткими базами знаний / Ю.И. Митюшкин, Б.И. Мокин, А.П. Ротштейн – Винница: УНIВЕРСУМ-Вiнниця, 2002.- 145 с. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых 66. инвестиций / А.О. Недосекин. – СПб: Изд-во Сезам, 2002. - 181 с. Николайчук В.Е. Логистика: теория и практика управления. 67. Учебное пособие / В.Е. Николайчук, В.Г. Кузнецов. – Донецк: ДонНУ. 2006. – 540 с. 68. Оборотні активи в запасах товарно-матеріальних цінностей за видами промислової діяльності [Електронний ресурс] / Держ. ком. статистики України – Режим доступу до ресурсу: http://ukrstat.gov.ua/operativ/operativ2010/fin/oaktuvu/oa_ztm_pr/oa_ztm_pr_u/oa_ ztm_pr_3_10_u.htm 69. Павлов А.В. Разработка бизнес плана: Практические советы: Самостоятельная разработка финансовой документации представления / А.В. Павлов. – М.: Альянс Пресс, 2004. – 274 с. для внешнего 70. Панкевич О.Д. Диагностирование трещин строительных конструкций с помощью нечетких баз знаний / О.Д. Панкевич, С.Д. Штовба. Винница. УНІВЕРСУМ-Вінниця. 2005. – 108 с. 71. Перерва О.Л. Экономика и управление инновационными процессами на промышленном предприятии: теория, методология, практика: Монография / О.Л. Перерва; Моск. государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. Калужский филиал. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 278 с. 72. Практикум по логистике/ А.М.Гаджинский. – 3-е изд., перераб. и доп. –М.: Дашков и К, 2003. – 205 с. 73. Промышленная логистика: логистикоориентированное управление организационно-экономической устойчивостью промышленных предприятий в рыночной среде \ [под. ред. П. Колобова.] – М.:изд-во МГТУ им. Н. Баумана, 1997. – 204 с. 74. Радионов А.Р. Нормирование производственных запасов и вложенных в них оборотных средств / А.Р. Радионов, Р.А. Радионов. – М.: Центр экономики и маркетинга, 1999. – 243 с. 75. Родников А.Н. Логистика: Терминологический словарь / А.Н. Родников. – М.: Экономика, 1995. – 251с. 76. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А.П. Ротштейн. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с. 77. Ротштейн А.П. Влияние методов дефазификации на скорость настройки нечеткой модели / А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба. // Кибернетика и системный анализ. – 2002. – №5. – С. 169-176. 78. Ротштейн А.П. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. – Винница: Континент – ПРИМ, 1997г. – 142 с. 79. Ротштейн А.П. Нечеткий многокритериальный анализ вариантов с применением парных сравнений / А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2001. – №3. – С. 150-154. 80. Ротштейн А.П. Многокритериальный выбор бренд-проекта с помощью нечетких парных сравнений альтернатив / А.П. Ротштейн, С.Д. Штовба, Е.В. Штовба // Управление проектами и программами. – 2006. – №2. – С. 138-146. Румянцев 81. Н.В. Моделирование гибких производственно- логистических систем / Н.В. Румянцев: Дон. нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2004. – 235 с. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие 82. системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский, Пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком. 2006. – 452 с.: ил. Рыжиков Ю.И. Теория очередей и управления запасами / Ю.И. 83. Рыжиков. – СПб: Питер, 2001. – 384 с.: ил. Рыжов А.П. Элементы теории нечётких множеств и измерения 84. нечёткости / А.П. Рыжов. - М.: Диалог- МГУ, 1998 – 116 с. Севастьянов 85. П. Методическое и программное обеспечение финансово – экономического анализа в условиях неопределенности исходных данных / П. Севастьянов, Д. Севастьянов // Информационно-аналитические системы в финансовой деятельности // Тезисы докладов Первого Белорусского Форума. Минск, 1997. – С. 50-55. Севастьянов П.В. Опыт использования математического аппарата 86. теории нечетких множеств в моделировании и оптимизации техникоэкономических систем / П.В. Севастьянов // Актуальные проблемы информатики. Часть 2 // Материалы конференции. Минск, 1998. – С. 247-253. Севастьянов 87. имитационного П.В. моделирования Методика нечетко–интервального технико-экономических систем / П.В. Севастьянов, В.И. Вальковский. // Информационные технологии . 1999. № 6. – С. 23 - 26. 88. Севастьянов транспортносырьевого П.В. цеха Экономико-математическое комбината силикатных моделирование изделий / П.В. Севастьянов, В.И. Вальковский, А.Н. Веремеев. // Строительные материалы. 1999. №11. – С. 95-96. 89. Севастьянов П.В. Конструктивная методика сравнения нечетких чисел и ее применение в задачах оптимизации / П.В. Севастьянов, А.В. Венберг. / Информационные сети, системы и технологии // Тр . VII междунар . конф . Минск , 2-4 октября 2001 г .: В 3-х томах . Т . 3. Мн . : БГЭУ , 2001. – С. 52-57. 90. Севастьянов П.В. Извлечение максимума / П.В. Севастьянов, Д.П. Севастьянов. // Риск . 1998. № 5-6. – С. 71 – 75. 91. Сергеев В.И. Менеджмент в бизнес-логистике / В.И. Сергеев – М.: ФИЛИНЪ, 1997, – 772 с. 92. Стаханов В.Н. Маркетинг и логистика фирмы: Учеб. Пособие / В.Н. Стаханов, И.Н.Саввиди, Д.Д. Костоглодов. – Ростов н/Д: РГСУ, 1999. – 269 с. 93. Сток Дж.Р. Стратегическое управление логистикой: Пер. с 4-го англ. изд. / Дж.Р. Сток, Д.М. Ламберт. – М.: ИНФРА-М, 2005. –797 с. 94. Таха Х.А. Введение в исследование операций, 6-е издание.: Пер. с англ. / Х.А. Таха. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 912 с. 95. Уваров С.А. Логистика: общая, концепция, теория, практика / С.А. Уваров. – СПб.: ИНВЕСТ-НП, 1996. – 232 с. 96. Управление крупным промышленным комплексом в транзитивной экономике: Монография / Дон. нац. ун-т, Каф. эк. киб-ки, Под ред. Ю.Г. Лысенко, Н.Г. Гузя. – Донецк: Юго-Восток, 2004. – 668 с. 97. Усков А.А. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики / А.А. Усков, В.В. Круглов. – Смоленск: Смоленская городская типография, 2003. - 177 с. 98. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. – М.: Горячая линия - Телеком. 2004. – 144 с. 99. Уткин Л.В. Нетрадиционные методы оценки надежности информационных систем / Л.В. Уткин, И.Б. Шубинский – СПб.: Любавич, 2000. – 173 с. 100. Чабалян А. Снабженческая революция [Электронный ресурс] / Аветик Чабалян / – 2003. – Режим доступа к ресурсу: http://www.cfin.ru/management/manufact/purchasing_revolution.shtml 101. Чернов В.Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств / В.Г. Чернов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 312 с. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок / Джерем Шапиро Пер. 102. с англ. под ред. В.С.Лукинсокого. СПб. и др.:Питер. 2006. –71 с. Швец 103. предприятии / И.Б. Управление И.Б. Швец, И.А. производственными Бондарева: запасами Институт на экономики промышленности НАН Украины.– Донецк: Б.и., 2003. – 181 с. Шишковский 104. Г.И. Определение коэффициентов весомости лингвистических параметров в нечетких задачах с применением теории нечетких множеств / Г.И. Шишковский, А.С. Косенко // Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем: Тези доповідей міжнародної науково-практичної конференції 9-10 квітня 2009 р. – Х.: ФОП Александрова К. М.; ВД „ІНЖЕК”, 2009. – С. 211-214. Укр. мова, рос. мова, англ. мова. Шкардун 105. В.Д. Маркетинговые основы стратегического планирования: Теория, методология, практика / В.Д. Шкардун.; Академия народ. хоз-ва при првительстве Р.Ф. – М.: Дело, 2005. 374 с. Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами / Джон 106. Шрайбфедер; Пер. с англ. – 2-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 304 с. Штовба С.Д. Идентификация нелинейных зависимостей с помощью 107. нечеткого логического вывода в системе MATLAB / С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. – 2003. – №2. – С. 9-15. Штовба С.Д. Классификация объектов на основе нечеткого вывода 108. / С.Д. Штовба // Exponenta Pro: Математика в приложениях. – 2004. – №1. – С. 68-69. 109. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С.Д. Штовба – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с., ил. 110. Щербаков В.В. Современные системы хозяйственных связей и логистика / В.В. Щербаков, С.А. Уваров. – СПб.: СПб УЭФ, 1997. – 84 с. 111. Щетинина Е.К. Концепция моделирования системы управления производственными запасами на основе нечетких множеств / Е.К. Щетинина, А.С. Косенко // Модели управления в рыночной экономике: Сб. науч. тр. Общ. ред. и предисл. Ю.Г. Лысенко; Донецкий нац. ун-т. – Донецк: ДонНУ, 2010. – Вып. 13. – С. 154-163. 112. Яковлєв Ю.П. Контролінг на базі інформаційних технологій: Навч. посібник / Ю.П. Яковлєв. – К.: Центр. навч. літ. 2006. – 316 с. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. 113. Учебное пособие. / Н.Г. Ярушкина. Финансы и статистика, 2004.- 320 c. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное 114. пособие/ Г.Э.Яхъяева. – М.:Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.: ил., табл. – (Серия «Основы информационных технологий») Bellman R. Decision-making in fuzzy environment / R. Bellman, L. А. 115. Zadeh // Management Science.1970. V. 17. P. 141 - 164. 116. Choi D.-Y. Asa and its application to multi-criteria decision making / D.-Y. Choi, K.-W. Oh // Fuzzy Sets and Systems. 2000. V. 114. P. 89 - 102. 117. Dymova L. A constructive approach to managing fuzzy subsets of type 2in decision making / L. Dymova // Task quarterly. 2003. № 1. P. 157-164. 118. Jaulin L., Michel Kieffer, Olivier Didrit, Eric Walter. Applied interval analysis / Luc Jaulin, Michel Kieffer, Olivier Didrit, Eric Walter. London: SpringerVerlag, 2001. 119. Sewastianow P. Fuzzy modeling of manufacturing and logistic systems / P. Sewastianow, P. Rog //Mathematics and Computers in Simulation. 2003. 63. P. 569-585. 120. Shih H.-S. Compensatory fuzzy multiple level decision making / H.-S. Shih, E.S. Lee // Fuzzy Sets and Systems. 2000. V. 114. P. 71 – 87. 121. Shtovba S. Prediction the Competitive Strength Index of Brand Product on Base of Fuzzy Logic. / S. Shtovba, O. Shtovba // In Proc. Of Workshop «LogicBased Knowledge Representation», Dresden, Germany. – 2005. www.computational–logic.org/content/events/iccl–ss–2005/talks/SerhiyShtovba.pdf Sugeno М. Fuzzy Measure and Fuzzy Integral / М. Sugeno. // 122. Transaction of the Society of Instrument and Control Engineers, Tokyo. – 1972. – v.8, № 2. . рр. 218-226. 123. Walster G.W. Interval Arithmetic in Forte Developer Fortran / G.W. Walster, M.S. Bierman // Technical Report. Sun Microsystems. March 2000. P. 3543. 124. Wang X. Reasonable properties for the ordering of fuzzy quantities (I), (II) / X. Wang, E.E. Kerre // Fuzzy Sets and Systems. 2001. № 122. P. 375-385, 387-405. Zadeh L.А. Toward а theory of fuzzy systems / L.А. Zadeh. // Aspects 125. оn Network and System Theory. Holt, Rinehart, Winstоn, N.Y. – 1971, рр. 209 245. 126. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms / L.A. Zadeh. // Information and Control. 1968. V.12. P. 94 -102. 127. Zadeh L.A. Fuzzy Sets / L.A. Zadeh. // Information and Control, 1965, Vol.8, №3, pp. 338-353. 128. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility / L.A. Zadeh. // Fuzzy Sets and Sys-tems.1978. Vol. 1. № 1. P. 3 – 28. 129. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes / L.A. Zadeh. // IEEE Trans. Systems Man Cybernetics. 1973. V. 3. № 1. P.28 - 44. 130. Zimmermann H.J. Fuzzy set theory and its applications. London / H.J. Zimmermann.: Kluwer Aca-demic Publishers, 1994. 763 p. 131. Zollo G. The performance requirements analysis with fuzzy logic / G. Zollo, L. Iandoli, A. Cannavacciuolo. // Fuzzy economic review. 1999, Vol. IV, № 1, P. 35-69.