Применение модели P2P аутсорсинга в задачах управления проектами на предприятии нефтегазовой отрасли Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 681.3.06

ББК 30

Орлов С.П., Леднев А.М., Иващенко А.В.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ P2P АУТСОРСИНГА В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Orlov S.P., Lednev A.M., Ivaschenko A. V.

APPLICATION OF P2P OUTSOURCING MODEL FOR PROJECT MANAGEMENT AT OIL-AND-GAS ENTERPRISES

Ключевые слова: P2P - модель, управление проектами, мультиагентные технологии, предприятие нефтегазовой отрасли.

Keywords: P2P - model, project management, multi-agent technology, oil-and-gas enterprise.

Аннотация: в статье описывается модель P2P аутсорсинга, позволяющая построить сетевую систему управления исполнением задач в крупной организации. Предлагается реализация модели путем декомпозиции работ WBS и организации проведения серии аукционов. Рассматривается перспектива применения разработанной модели на предприятиях нефтегазовой отрасли при построении сетевых систем управления проектами.

Abstract: the paper describes P2P outsourcing model for project management at large enterprises with network structure. It is proposed to implement this model by decomposition of WBS tasks and auction series staging. Implementation of the developed model for oil-and-gas enterprises network project management is being considered.

Введение

Нефтяная промышленность играет ключевую роль практически во всех отраслях экономики России [ 1 ]. В последние годы объемы добычи нефти непременно растут, при этом предприятия, участвующие в процессе добычи, переработки, транспортировки и реализации нефти и нефтепродуктов ведут активную финансовую и экономическую деятельности с целью реализации большего количества проектов, которые позволят им получить конкурентное преимущество среди предприятий нефтяной промышленности [2].

Децентрализация управления производственными процессами по добыче и переработке нефти и жесткой централизации управления финансовыми потоками, организации финансового контроля деятельности дочерних предприятий является одной из особенностей построения вертикально интегрированных нефтяных компаний (ВИНК). Предприятия, входящие в состав ВИНК, производят различные наборы продуктов и услуг, что позволяет вести хозяйственно-договорные отношения внутри компании. В свою очередь, каждое отдельное

предприятие внутри ВИНК переходит на матричную (сетевую) структуру управления для повышения производительности труда и сокращения числа производств различного профиля, связанного с их специализацией согласно образованным центрам компетенций [3].

Наиболее наукоемкими с точки зрения решения инженерных задач являются добыча и переработка нефти. К примеру, перед запуском месторождения в штатную эксплуатацию составляются проекты поискового и разведочного бурения, требующие участия высококвалифицированных специалистов.

В свою очередь, сам проект может быть разделен на два основных этапа: планирование и реализацию [4]. Работы внутри проекта обычно представляются в структуре декомпозиции работ WBS [5], где к выполняемым задачам на всех уровнях предъявляются жесткие требования к исполнителям. При этом по ходу реализации проекта задачи могут уточняться относительно их постановки на этапе планирования, что требует быстрого пересмотра изначального плана и переназначения задач на других ис-

полнителей, обладающих требуемыми компетенциями и навыками.

Таким образом, для успешной реализации проекта необходимо, с одной стороны, произвести наиболее точное планирование, включающее максимальную декомпозицию по задачам и их оптимальное назначение на сотрудников, а с другой стороны -осуществлять эффективное оперативное управление в ходе реализации. В данной статье предлагается решить эту проблему с помощью модели P2P аутсорсинга, реализуемую путем проведения серии частных аукционов в процессе декомпозиции задач и согласования планов их выполнения в сети исполнителей.

1. Модель многоакторной среды и задача P2P аутсорсинга

В то время как информационные связи между работами важны на этапе планирования, на этапе реализации на передний план встает информационное взаимодействие между исполнителями. С этой целью для учета пула ресурсов и их неформализованного взаимодействия предлагается использовать P2P сеть [6].

Участниками P2P сети служат пиры, которые с точки зрения организации являются исполнителями, а с точки зрения информационной среды - акторами [7]. Акторами могут быть подразделения или сотрудники предприятия, обладающие определенной автономностью по принятию решений и способные использовать собственные ресурсы для исполнения определенных задач.

Рассмотрим P2P сеть, которая обеспечивает возможность предоставления акторами друг другу услуг по выполнению работы по проекту в качестве соисполнителей или консультантов. В процессе планирования своей работы исполнители могут сконцентрироваться на своих ключевых навыках и умениях, за счет чего повышается мотивация исполнителей и снижается стоимость реализации проекта в целом. Данный подход полностью вписывается в матричную структуру управления предприятиями вертикально интегрированных нефтяных компаний.

Целью такой P2P сети является обес-

печение своевременного решения поставленных проектных задач с минимальной стоимостью:

^ С ^ min; max(t *) < T,

(1)

i=1 где

сг -стоимость выполнения задачи тг, * -время завершения задачи тг, ¡=1..Ыт -индекс каждой выданной задачи.

Каждый актор после получения задачи может запланировать ее решение с помощью собственных ресурсов, либо разделить ее на несколько других задач (декомпозировать) и передать часть новых задач другим соисполнителям (акторам). При этом целью актора является обеспечение исполнения поставленных им задач в срок за наименьшую стоимость. Целью актора, как соисполнителя, станет получение интересной для него задачи, исполнение которой будет наиболее прибыльным.

Таким образом, можно сформулировать задачу аутсорсинга в Р2Р сети: необходимо обеспечить повышение качества и сокращение расходов на выполнение комплексных задач с неизвестным уровнем вложенности в заданных временных рамках за счет декомпозиции сложных задач на более простые и передачи их между акторами для исполнения.

Выделим основные события в такой сети. Обозначим акторов-исполнителей задач пп, где п00 -центр, инициирующий планирование. Событие предложения новой задачи исполнителям обозначим: е (т , п , п , I )

(2)

где

пп - акторы-претенденты, п=1..Мп. Случай т=о соответствует первоначальному распределению задач центром.

Актор пп может согласиться на исполнение задачи или ответить отказом. Будем считать отказом отсутствие ответа в течение некоторого интервала времени, а согласием сообщение:

i , Сi,n , At i,n , t i,n )

(3)

At*

l,n

где

cin - стоимость выполнения задачи, ее продолжительность, t*in -

календарный срок выполнения задачи тг-.

Событие выбора одного из акторов в качестве исполнителя (планирования задачи) обозначим:

e' (т , u , u , t' )

i,m,n\ i? m? n? i,n/

(4)

В процессе планирования актор может декомпозировать задачу на подзадачи:

ei,m (тг ' {T j } Um , ti,m ) (5)

где

Tj -набор подзадач.

Декомпозиция производится как с целью более точного распределения имеющихся у актора ресурсов при планировании задачи (то есть определении Ati,n, t*i,n), так и для ее частичной передачи другим исполнителям. Порядок декомпозиции подробнее рассмотрен ниже.

Будем считать, что распределение подзадач, полученных в ходе декомпозиции, соисполнителям происходит после того, как задача была запланирована (в противном случае необходимо рассматривать циклы планирования, возникающие при множественной последовательной декомпозиции). Ответственность за выполнение задачи сохраняется за основным исполнителем, а к ее решению могут быть привлечены другие сотрудники или сторонние организации, обладающие соответствующими компетенциями и навыками.

Каждое событие может находиться в одном из двух состояний {0, 1}, определяющих его существование, что позволяет все возможные события взаимодействия между акторами описать матрицей состояний.

С учетом введенных обозначений задачу (1) можно представить в виде задачи P2P аутсорсинга:

N Nu Nu

УУУ а • e' • (1 - e" ) ^ min,

i=1 m=0 n=1

Vti, un : t *i n < T,

Nt Nu Nu

EE E (1 - e",m,n )= 0

(6)

i=1 m=0 n=1

Nt Nu

EE

i=1 m=0

Nt Nu

Л

а -

i,m

с • e-

j ,n i,m,n

e" ^ 0.

ЕЕ'

]=1 и=1

Это означает, что суммарная стоимость атомарных задач должна быть минимальной, при этом каждая из задач должна быть запланирована только на один ресурс

и в срок. При декомпозиции задачи каждый актор должен обеспечивать такое планирование подзадач, при котором их суммарная стоимость не будет большей плановой стоимости родительской задачи. Отметим, что в данном контексте сознательно не учитывается последовательность задач, так как акторы обладают в общем случае неопределенным ресурсом, а трудоемкость задачи точно оценить нельзя. При этом учитываются ограничения, определенные на этапе планирования.

В задаче Р2Р аутсорсинга акторы являются активными и автономными: вопрос выбора между планированием и декомпозицией задачи (может быть несколько уровней вложенности) решается актором самостоятельно: выполнить поставленную задачу самостоятельно или отдать ее на аутсорсинг. Применение принципов аутсорсинга при решении проектных задач позволяет рассчитывать не только на более качественную, но и на более быструю реализацию работ. Предлагаемый подход позволяет снизить нагрузку на центр управления (руководителя проекта) за счет того, что в случае децентрализованного управления при большом уровне вложенности задач ему не приходится контролировать все связи (договорные отношения) и процесс исполнения по задачам. Р2Р модель в данном случае позволяет:

распределить ответственность по исполнителям;

учитывать и полезно использовать влияние человеческого фактора на процесс принятия решений;

- обеспечивать планирование в условиях неопределенности: находить для исполнения задач исполнителей с навыками и компетенциями, о которых изначально не известно центру и которые могут быть выявлены только в ходе внутрисетевого взаимодействия;

- предоставить самостоятельность исполнителям более низкого уровня при выполнении задач, увеличив их ответственность, что в стратегической перспективе позволит ускорить их профессиональный рост.

Таким образом, предлагаемая модель позволяет реализовать концепцию распределенной передачи функций в сетевой сис-

теме управления организацией.

2. Декомпозиция задач (работ) по WBS

Рассмотрим типичный проект предприятия нефтяной промышленности, планируемый в промежуток времени [0, Т], и состоящий из задач т;, совокупность которых обычно представляется в виде диаграммы Ганта. Сопоставим каждой задаче тип работы ё], определяющий требования к сотрудникам для выполнения данной задачи, время завершения работы X * и ее продолжительность А/ * . Время начала работы определяется как г? = / * — А/ * .

При осуществлении структурной декомпозиции (WBS) проекта задачи в рамках одного пакета работ могут быть назначены только одному типу роли исполнителя. Существуют различные группы исполнителей, участвующих в проекте, которые можно разделить по профессиональным признакам согласной их специализации. В процессе планирования проектных задач будем рассматривать инженеров, как исполнителей наибольшей квалификации, играющих наиболее важную роль в проекте.

Инженеры могут быть разбиты на подгруппы Ь = {Ь,Ь2,...,Ь10} в зависимости от типа роли в проекте. Необходимая информация о ресурсах сотрудников должна включать: компетенции, квалификацию, опыт работы, плановую заработную плату, личные характеристики и показатели, соответствующие целям команды. Квалификация ип е Ь, характеризуется измеряемыми параметрами, определяемыми по предыдущему опыту выполнения им аналогичных работ.

Для определения квалификации могут быть использованы следующие показатели, по аналогии с [8]:

а) производительность wn - количество документов («форматов»), разработанных актором ип в среднем за месяц;

б) показатель качества qn - количество отработанных изменений (связанных с исправлением ошибок и усовершенствованием) в документах в отношении к

Допустим, в результате декомпозиции WBS проекта, задачу т может выполнять

только один инженер. Тогда каждой задаче Т сопоставляются заданные показатели квалификации: qгзад = (^гзад, qгзад) . Для решения задачи (6) в части минимизации стоимости выполнения работ можно предложить критерий оптимального распределения инженеров по задачам проекта. Критерий оптимальности - минимум затрат на оплату труда сотрудников при выполнении ими задач проекта:

15Х

г=1 п=1

• е.

п 1,т,п

(Т . ит . ип . С ) ^ (7)

где с „ - стоимость выполнения задачи Т сотрудником и, которая определяется квалификацией и трудоемкостью выполнения работы.

Для поставленной задачи распределения ресурсов по задачам проекта необходимо ввести следующие ограничения:

1. Предположим, что сотрудник не может выполнять параллельно две или более работ, но переключается на другую работу после завершения текущей работы. Для каждой работы т , определим два подмножества: работы 2), предшествующие тi и заканчивающиеся после начала тi, и работы 2 г2, следующие за т , и начинающиеся до окончания т:

2) = У X,0 <X*,У * } 21 = < Х0,к Ф /}.(8)

1.1. Ограничение на распределение сотрудников на работы проекта, которое запрещает назначение сотрудников на пересекающиеся работы, которые выполняются частично или полностью параллельно:

(п = Щ, = Щ, У е I,): е'.,т,п = 1; Те'^ = 0, (9)

м,

где I - индексное множество работ из 2) и 2,.

1.2. Для выполнения любой задачи т,-должен быть назначен хотя бы один сотрудник:

N. Ми

ёи = ;(,,п): е' = 1; ТУ е' > 0. (10)

п , ? \ 7 / • 1.Ш.п ? / ; / ; 1,Ш,п \ /

,=1 п=1

2. Ограничение на производительность выполнения задач исполнителей, назначенных на работы: заданная производитель-

ность м>з определяется как отношение трудоемкости работы к продолжительности (трудоемкости) ее выполнения: г = : • , (11)

яе1'

где I] - индексное множество сотрудников, назначенных на задачу ^ .

3. Ограничение по квалификации сотрудников:

е' : азад < а ; (12)

4. Ограничение на выполнение задач критического пути квалифицированными сотрудниками. В сетевом графике проекта всегда выделяется критический путь, показывающий последовательность работ, задержка которых приводит к срыву сроков всего проекта. На работы критического пути целесообразно назначать сотрудников с более высокой квалификацией. Пусть задан критический путь 0 = {тг}, г е 10, где 10 -индексное множество работ критического пути. Введем следующее ограничение:

, г е 10: V аГ < ап, (13)

где Ъ0 - коэффициент, повышающий

параметр квалификации по сравнению с выполнением задачи не на критическом пути.

5. Ограничение на величину риска невыполнения проекта

Будем рассматривать риск по невыполнению сроков проекта. Пусть С^ - заданная стоимость проекта. Потери от срыва сроков определяются штрафными санкциями вида % • Сш • Д/с, где Д,с - время задержки завершения проекта, % - коэффициент штрафных санкций. Риск проекта в денежном выражении равен

Я = % • Спр •Д.с • г, (14)

ei,m,n : Г® = Е fr (qi,n ),

ie/®

где r =

lc

fat )dt

вероятность задержки

сдачи проекта на время Дtc, заданная законом распределения ).

Риск определяется в первую очередь вероятностью задержек работ на критическом пути и в предположении независимости событий для каждой работы критического пути:

где f - функция, связывающая квалификацию сотрудника с вероятностью задержки на единицу времени срока выполнения работы на критическом пути.

Ограничение примет вид:

Cn : g • СПР • Atc • Е fr (j ) ^ ^доп, (16)

ie/®

где Ядоп -допустимое значение потерь

от срыва сроков проекта.

Для решения задачи (7) в условиях (8 -16) универсальных точных методов решения не существует. На практике применяются эвристические алгоритмы оптимального распределения ресурсов при ограничениях различного рода, в частности для ряда случаев «невогнутых» функций интенсивности выполнения работ [9]. В основе данных решений лежит теория графов, в частности предлагается учитывать информационные связи между работами проекта, при этом решение задачи планирования проектных ресурсов можно эффективно выполнить, используя оптимизационно-имитационную процедуру [10].

3. Реализация P2P аутсорсинга в виде серии аукционов

При организации межсетевого P2P взаимодействия на принципах аутсорсинга одним из ключевых показателей является стоимость и качество выполнения задач. Проблема выбора между более дешевым, но менее компетентным ресурсом, и наоборот, с учетом загрузки всех имеющихся ресурсов остается основной проблемой планирования и распределения ресурсов.

Актор, взявший задачу на исполнение, либо выполняет ее полностью, либо выдает одну или несколько подзадач на аутсорсинг: при этом он стремится найти соисполнителей на конкурсной основе по наименьшей стоимости для максимизации своей прибыли. Таким образом, происходит не директивное, а договорное исполнение, свойственное взаимоотношениям внутри P2P сети.

Исходя из особенностей такого рода задач, для их решения целесообразно использовать модели контрактов [11] и аукционов [12]. Реализуем систему управления P2P аутсорсинга на основе итерационного

0

аукциона [13].

Аукционом будем называть публичную продажу одного лота по заранее установленным правилам, определяемым центром перед началом аукциона. Роль такого центра (диспетчера) будет выполнять актор в момент декомпозиции задачи: при этом он в разные интервалы времени выставляет подзадачи (лоты), интересные другим акторам в разной степени. В самом начале процесса планирования роль диспетчера выполняет ио.

Целью диспетчера является обеспечение максимального суммарного выигрыша от реализации всех лотов за некоторый интервал времени. Победителем аукциона становится актор, выигравший аукцион в соответствии с его правилами. Целью актора является приобретение максимального количества лотов наибольшего интереса при минимальных затратах.

При проведении торгов диспетчер может выбирать различные формы аукциона (в зависимости от решаемой задачи). Для эффективного решения поставленной задачи аукцион необходимо проводить в несколько итераций или этапов, на каждом из которых диспетчер будет выстраивать взаимодействие с участниками аукциона - акторам Р2Р сети, сообщая им текущую цену и предложившего ее ожидаемого победителя и интервала времени, в течение которого будут собираться контрпредложения. На каждом этапе может быть выбрана своя модель аукциона, однако для простоты определения правил взаимодействия целесообразно выбрать одну из наиболее простых моделей, например, каждую итерацию проводить закрытый голландский аукцион на понижение. В этом случае на каждом этапе каждый участник не видит ставки своих оппонентов и не изменяет свою ставку, но по завершению этапа может понизить цену и инициировать новую итерацию. Аукцион завершается в случае, если контрпредложения перестают поступать.

В таком аукционе диспетчер может управлять лишь временными характеристиками процесса сбора заявок, аналогично тому, как при проведении реального аукциона ведущий увеличивает паузы между первым, вторым и третьим ударами молотка. Такое

поведение в реальности провоцирует участников аукциона делать ставки наперегонки, а в многоакторной среде стимулирует информационное взаимодействие. Таким образом, предлагается: 1) при решении задач организации эффективного распределения задач при Р2Р аутсорсинге проводить аукцион в несколько этапов / итераций; 2) в качестве основного механизма управления распределением подзадач в условиях применения выбранной модели аукциона предлагается варьирование интервалов времени торгов по каждому лоту.

Построим модель итерационного аукциона, которая будет подходить для решения задачи Р2Р аутсорсинга. Рассмотрим единичный лот т, с базовой ценой С(0,, определяемой в начале торгов, который имеет для каждого актора условную ценность уп, п=1.Ми, где Ми - общее количество акторов, участвующих в аукционе. На каждой итерации актор может предложить стоимость с(к п где к=1..Мк - номер итерации.

Обозначим А/к - длительность каждой итерации. Итерации в данном случае не определяются жестко: будем считать, что каждая рассылка предложений от диспетчера начинает новую итерацию. По результатам каждой итерации диспетчером объявляется решение (одному или нескольким акторам) о назначении новой стоимости лота С(кгпП, которая выбирается равной минимальной среди всех предложенных, либо уменьшенной на некоторую случайную величину.

Аукцион завершается по истечении времени ТА после своего начала:

Мк

ТА =ТА/к . (17)

к=1

На каждой итерации диспетчер взаимодействует с акторами ип по принципу Р2Р: в каждом сообщении от диспетчера содержится вариант с новой или итоговой

(к)

стоимостью лота на момент времени г п:

« = £<?, С }, '(18)

соответствующий е,. т.п (т, . ит . ип . Г,.п ) .

В ответ актор может выслать новое предложение:

С С}, (19)

где с£ = С% —Ас«.

Время обдумывания ставки актором

можно определить как t'(J -t®, t'g < .

Цели диспетчера по проведении серии из l = 1..L аукционов согласно (6) определим как:

L L

£ min min, £ TAl ^ min. (20)

1=1 n 1=1

Цель каждого актора un определим следующим образом:

V к ) = 5Х,-e(min CM eis ^ max,

i=i L

C U ) = ]rc^').e(min СЙ 'l)- es ^ max,

(21)

i=i

0, x < 0;

где 0(х) = |^' - ступенчатая

функция Хэвисайда.

Это означает, что для актора важно обеспечить максимальное удовлетворение от приобретения лотов, при этом получив заказы на максимальную сумму (в предположении, что актор хочет зарабатывать), время, за которое этот результат достигается, существенной роли не играет. Для достижения своей цели диспетчер может управлять длительностью итераций и количеством вовлеченных акторов (то есть определять, кому и когда рассылать предложения З^и).

Для получения минимальной цены лота от акторов диспетчеру необходимо организовать соревновательный процесс между акторами, для чего необходимо разработать план по рассылке предложений. Каждый актор также может управлять размером и временем предложения, обеспечивая, таким образом, интерес к себе со стороны диспетчера. С другой стороны, для обеспечения лояльности и равновесных состояний, диспетчеру может быть выгодно сообщать акторам свой план. В этом случае можно исследовать зависимости между планом диспетчера и стратегиями игроков.

В условиях решаемой задачи процеду-

ра принятия решении диспетчером может быть формализована следующим образом. При формировании плана по рассылке предложении диспетчер может уменьшать время последующей итерации пропорционально изменению уровня ставки (чем меньше время выполнения задачи, тем быстрее центр проводит итерации):

min (Дс^О

Atk+i =Д1к -a,--Л-^. (22)

min (Дс^

Реализация аукциона для решения задачи P2P аутсорсинга может быть выполнена как в подсистеме планирования и выдачи заданий (Workflow) в интегрированной информационной среде предприятия, так и с помощью интеллектуальной системы поддержки принятия решений (например, построенной на базе мультиагентной платформы) [14, 15].

В первом случае реализация аукциона выполняется как по указанию пользователя, так и в советующем режиме в случае, когда фиксируется комбинация высоких значений оцениваемых характеристик «сложность-важность-неопределенность». Во втором случае необходимо предварительно разработать агентскую имитационную модель, представив акторов и задачи в виде программных агентов.

Заключение

Предложенная модель P2P аутсорсинга при управлении проектами нефтегазовой отрасли показала целесообразность применения описанного подхода при организации проектной деятельности в организациях с матричной структурой управления. Использование данного подхода позволяет получить конкурентное преимущество перед другими нефтяными компаниями за счет реализации большего числа проектов, подталкивая тем самым нефтяную промышленность в целом разрабатывать и применять все более новые и совершенные технологии.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИИ СПИСОК

1. Дунаев, В.Ф. Экономика предприятий нефтяной и газовой промышленности. - М.: ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2006. - 352 с.

2. Мулявин, С.Ф. Основы проектирования разработки нефтяных и газовых месторождений: Учебное пособие. - Тюмень: ТюмГНГУ, 2012. - 215 с.

3. Байбакова, Е.Ю., Клочков, В.В. Реструктуризация промышленности и перспективы

изменения пространственной организации экономики России [Электронный ресурс]. -URL: http://www.gosbook.ru/node/59312 (дата обращения 14.01.2013).

4. IEEE Guide -Adoption of the project management institute (PMI(R)) Standard A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK(R) Guide) -Fourth Edition IEEE, 2011. -508 p.

5. Орлов, С.П., Ефремов, М.М., Бабамуратова, Е.Б. Сетевая модель Петри расписания задач при управлении программными проектами // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер.: Технические науки, 2011. - № 2. - С. 30-36.

6. Schoder, D., Fischbach, K., Schmitt, C. Core concepts in peer-to-peer networking [Online]. -http://www.idea-group.com/downloads/excerpts/Subramanian01.pdf>. - 2005. (accessed: 20 January 2010).

7. Иващенко, А.В. Управление взаимодействием персонала предприятия в многоак-торной интегрированной информационной среде // Программные продукты и системы, 2012. - № 3. - с. 18-22

8. Брукс, П. Метрики для управления ИТ-услугами. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. -

283 с.

9. Бурков, В.Н., Заложнев, А.Ю., Новиков, Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. - М.: Синтег, 2001. - 124 с.

10. Орлов, С.П. Оптимизационно-имитационное моделирование при структурном синтезе управляющих вычислительных систем // Вестник СамГТУ. Сер. Технические науки, №1, 1994. - с. 56-65

11. Bolton, P., Dewatripont, M. Contract theory. - Cambridge: MIT Press, 2005. - 688 p.

12. Krishna, V. Auction theory: 2nd edition / Burlington, MA: Academic Press, 2009. - 336 p.

13. Иващенко, А.В., Леднев, А.М. Модель аукциона в задачах управления взаимодействием активных программ по схеме P2P // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Технические науки», 2012. -№ 3 (35). - с. 19 -25

14. Иващенко, А.В. Интервально-корреляционный анализ ритмичности взаимодействия в интегрированной информационной среде предприятия // Системы управления и информационные технологии, 2010. - № 1(39). - с. 32 -36

15. Андреев, М.В., Иващенко, А.В., Мартышкин, Д.М., Скобелев, П.О., Уланова, Л.В., Царев, А.В. Применение мультиагентных технологий динамического планирования персональных задач при организации коллективного взаимодействия в автоматизированных системах управления распределением ресурсов // Мехатроника. Автоматизация. Управление, 2010. - № 7. - с. 21-27