Рассматривается многономенклатурная задача управления страховыми запасами, которые создаются для компенсации случайных возмущений спроса относительно выделенных на этапе прогнозирования обобщенных трендов. Система управления запасами функционирует в условиях неопределенности. Ковариа-ционная структура спроса считается произвольной. На основе гипотезы разделимости выписаны уравнения фильтра Калмана, которые решают задачу управления страховыми запасами.

Предлагается модель сетевой структры, позволяющая опи-сы¬вать дистрибьюторские сети и сети передачи данных. Формулируется задача поиска оптимальной структуры сети, доказываются условия оптимальности структур типа бидеревьев и максимально распределенных сетей.

Предлагается схема поиска оптимальных древовидных структур, позволяющая решать задачи построения деревьев решений, оптимизации структуры пользовательских интерфейсов, оптимального кодирования и многие другие. Предлагаемый алгоритм комбинирует методы последовательной индукции, локального поиска и подбора параметров, а также существенно использует нижние оценки затрат иерархии.

Рассматривается проблема управления многономенклатурными складскими за-пасами в условиях неопределенности и нестационарности. Идея решения базиру-ется на том, что в условиях нестационарности и отсутствия достоверной инфор-мации о статистических характеристиках спроса практическое решение задачи управления многономенклатурными запасами должно опираться на описывае-мую в статье многоэтапную процедуру. Суть этой процедуры заключается в том, что на первых этапах осуществляется выделение трендов, включающих и сезон-ные компоненты спроса, а затем на основе выделенных трендов решается детер-минированная многономенклатурная задача управления запасами. На после-дующих этапах исследуется решение проблемы формирования дополнительных заказов на пополнение запасов (страховых запасов) с целью компенсации слу-чайных отклонений спроса от выделенных трендов (рассматривается в части II).

Рассматривается гибкий подход к планированию производственного процесса на высокотехнологичном предприятии с интегрированными производственными системами, основанный на конкурсе заказов. Управляющий орган, исходя из достигнутых в предшествующие периоды показателей, а также экспертной оценки перспективы, намечает стратегические, тактические и оперативные цели производства, в том числе годовой, полугодовой и другие планы, нормативы рентабельности и т.д. Исходя из них, оценивается эффективность выполнения каждого нового заказа и его ранг. Ожидаемая себестоимость выполнения заказа рассчитывается, исходя из прошлых и текущих норм и нормативов затрат, с помощью гибкого метода формирования данных. Заказ либо участвует в конкурсе за включение в трехмесячный план интегрированного производства, либо отвергается. После этого, на основе имеющегося портфеля и вновь поступивших заказов, получивших высокую оценку, наступает этап формирования планов интегрированного производства, в виде перечня заказ-нарядов, подлежащих выполнению. Планируется номенклатура и объемы производства продукции по заказам в краткосрочной (например, месячной) и среднесрочной (трехмесячной) перспективе. Рассмотрены типы гибкого планирования, получившие признание в теории и практике управления интегрированными производственными системами, в частности, на Экспериментальном заводе научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро Российской академии наук.