Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет), Владикавказ, Россия:

Соколов А. А., доцент, канд. техн. наук, asklv@mail.ru
Мирошников А. С., доцент, канд. техн. наук
Соколова Е. А., доцент, канд. техн. наук

Рассмотрен принцип работы алгоритмов для управления устойчивостью системы «предприятие горно-металллургического комплекса — внешняя среда» с учетом предельно допустимых параметров техногенных циклов.

Статья подготовлена по результатам исследования, выполненного при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках базовой части государственного задания (проект № 3943 на тему «Разработка специального математического и программного обеспечения для новой структуры системы анализа и обработки информации по техногенным циклам предприятия горно-металлургического комплекса»).

1. Петров Ю. С., Соколов А. А. Техногенный цикл предприятия — неотъемлемая часть производственного процесса // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 3-2(45). С. 35–37.
2. Кумаритов А. М., Соколова Е. А., Соколов А. А. Геоинформационная система мониторинга экологической обстановки в районе внутригородских промышленных объектов // Горный журнал. 2016. № 2. С. 94–96. doi: 10.17580/gzh.2016.02.18
3. Петров Ю. С., Габараев О. З., Соколов А. А. Обобщенная оценка влияния горного предприятия на окружающую природную среду // Горный журнал. 2015. № 8. С. 25–27. doi: 10.17580/gzh.2015.08.06
4. Wang H. Factor analysis of corporate environmental responsibility // Environment Development and Sustainability. 2010. Vol. 12. Iss. 4. P. 481-490. doi: 10.1007/s10668-009-9206-3
5. Frank U. Multi-perspective enterprise modeling: foundational concepts, prospects and future research challenges // Software & Systems Modeling. 2014. Vol. 13. Iss. 3. P. 941–962. doi: 10.1007/s10270-01200273-9
6. Kul’ga K. S. Use of an integrated computer-based information system at chemical and oil-and-gas machine production enterprises // Chemical and Petroleum Engineering. 2014. Vol. 50. Iss. 7. P. 445–451. doi: 10.1007/s10556-014-9921-y
7. Lee C. K. H., Choy K. L., Ho G. T. S., Lam C. H. Y. A slippery genetic algorithmbased process mining system for achieving better quality assurance in the garment industry // Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 46. P. 236–248. doi: 10.1016/j.eswa.2015.10.035
8. García S., Luengo J., Herrera F. Tutorial on practical tips of the most influential data preprocessing algorithms in data mining // Knowledge-Based Systems. 2016. Vol. 98. P. 1–29. doi: 10.1016/j.knosys.2015.12.006
9. Sengupta A., Mazumdar C., Bagchi A. A formal methodology for detecting managerial vulnerabilities and threats in an enterprise information system // Journal of Network and Systems Management. 2011. Vol. 19. Iss. 3. P. 319–342. doi: 10.1007/s10922-0010-9180-y
10. Fayoumi A. Ecosystem-inspired enterprise modelling framework for collaborative and networked manufacturing systems // Computers in Industry. 2016. Vol. 80. P. 54–68. doi: 10.1016/j.compind.2016.04.003
11. Юрлова Н. А., Кайфаджян Е. Н., Шумская Е. Н., Поперечникова О. Ю. Оценка экологической безопасности флотационных реагентов в процессе обогащения гематитовых руд // Горный журнал. 2014. № 11. С. 113–116.
12. Исаченко А. О., Михалевич Д. С., Юнаков Ю. Л. Концепция формирования геоинформационной системы горного предприятия // Горный журнал. 2013. № 5. С. 62–66.
13. Granderson J., Piette M. A., Ghatikar G. Building energy information systems: user case studies // Energy Efficiency. 2011. Vol. 4. Iss. 1. P. 17–30. doi: 10.1007/s12053-010-9084-4