Глава 6 Прикладной регрессионный анализ (стр. 15 )

Таблица 6.18 – Найденные коэффициенты

№ комп.	Истинные коэффициенты	Найденные коэффициенты	Модуль ошибки
14	–10.25166122	–10.22518428	0.026477
35	–1.15685002	–1.15950170	0.00265

Закономерность восстановлена. Истинные коэффициенты найдены с высокой точностью.

Список литературы не печатается, но должен быть в конце каждой главы, чтобы поля правильно обновлялись

1	, , Грановский эксперимента при поиске оптимальных условий. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Наука, 1976. – 280 с.
2	Айвазян статистический анализ // Математическая энциклопедия / Гл. ред. . – М., 1982. – Т. З. – Стб. 732-738.
3	Аксенова полиномиальные подклассы труднорешаемой задачи «Минимизация суммарного взвешенного момента» для множества одного приоритета // Управляющие системы и машины, – 2002.– №6.– С.21-28
4	Введение в многомерный статистический анализ / Пер. с англ. ; Под ред. . – М.: Физматтиз, 1963. – 500 с.
5	, Андрейчикова , синтез, планирование решений в экономике. – Москва: Финансы и статистика. – 2001.
6	, Об экспоненциальном росте коэффициентов агрегирующего уравнения: Тез. докл. 4 Феодосийской конф. по пробл. теорет. кибернетики. – Новосибирск: Ин-т математики СО АН СССР, 1977. – 53 с.
7	, Шидковский в теорию чисел. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1984. – 280 с.
8	, Джонсон машины и труднорешаемые задачи. – М.: Мир, 1982. – 416 с.
9	Д. Худсон. Статистика для физиков. Москва, Мир, 1970.
10	Емельянов гибкими производственными системами. Модели и алгоритмы.– Л.: Машиностроение; Берлин: Техник,– 1987.– 364 с.
11	Ершов методы оценки параметров: (Обзор) // Автоматика и телемеханика. – 1978. – № 8. – С. 66-100.
12	Зайченко ідження операцій, – Київ: Слово – 2006 р. – 814с.
13	, Павлов планирование в системах, имеющих сетевое представление технологических процессов и ограниченные ресурсы, как задача принятия решений // Системні дослідження та інформаційні технології.– 2009.– №.__ С.____ .
14	, , Штанькевич метод анализа иерархий // Системні дослідження та інформаційні технології.– 2010.– №.1. – С.____ .
15	, , ПДС-алгоритмы и труднорешаемые задачи комбинаторной оптимизации. Анализ эффективности, методология построения // Системні дослідження та інформаційні технології.– 2009.– №.__ С.____ .
16	, , Мельников построения эффективного решения многоэтапных задач календарного планирования на основе принципа иерархии и комплекса взаимосвязанных моделей и методов // Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2010.– №50
17	, , Мельников оперативного планирования и принятия решений в сложных организационно-технологических системах // Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2010.– №50
18	, Панкратова системного аналізу // К.: Видавнича група BHV, 2007. – 544c.
19	И. Экланд. Элементы математической экономики. – М.: Мир, 1983. – 245ст.
20	Ивахненко сложных систем. – Киев: Высшая школа, 1997.
21	, Мюллер прогнозирующих моделей. – Киев: Техника, 1985. – 221с.
22	, Юрачковский сложных систем по экспериментальным данным. – М: Радио и связь, 1986. – 118с.
23	Интернет-страница: http://www. bilkent. edu. tr/~bkara/start. html
24	Информатика в Украине: становление, развитие, проблемы. / Сергієнко И. В., Капітонова Ю. В., Лебедєва Т. Т. – НАН Украины. Ін-т кибернетики им. .– К.: Наук. думка.– 1999 – 354 с.
25	, Пасічник В. В., Пасько ія прийняття рішень. – Київ: Видавнича группа BHV, – 2009, – 438 с.
26	, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения.—М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.
27	К обоснованию метода наименьших квадратов // Успехи математических наук. – 1946. – Т. 1, Вып. 1. – С.57-70.
28	, Максвелл расписаний.– М.: Наука, 1975.– 359 с.
29	Конструктивные полиномиальные алгоритмы решения индивидуальных задач из класса NP / и др., – Киев: Техника, – 1993. – 128 с.
30	Основы маркетинга: Пер. с англ.. / Под общ. ред. .– М.: Прогресс,– 1990.–736 с.
31	Ларичев и методы принятие решений. – М.:Логос, 2000.
32	, Подиновский отношения предпочтения и ядра в многокритериальных задачах с упорядоченными по важности неоднородными критериями // ЖВМ и МФ. 1988. № 5. С. 647 – 659.
33	Магическое число семь плюс или минус два // Инж. психология. – М: Прогресс, – 1964.
34	Многоуровневая система оперативного управления ГПС в машиностроении / , , ; под общ. ред. . – СПб: Политехника,– 1991. – 208 с.
35	Ногин вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свертки критериев // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2004. – т.44. – № 7. – С.1259-1268.
36	Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ, 3-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 912 с
37	Общая модель и методы иерархического планиро­вания функционирования сложных организа­цион­но-производст­вен­ных систем с ограниченными ресурсами / , , Сераржи Али Рухани // Системні дослідження та інформаційні технології.– 2005.– №4.– С.7-24
38	Основы системного анализа и проектирования АСУ: Учебн. пособие. / , , и др. Под общ. ред. , К.: Выща шк.,– 1991.– 367 с.
39	Павлов модели в нелинейных системах управления. – К.: Техніка, 1982. – 166 с.
40	Павлов обеспечение сложных систем управления. / К.: Выща школа, 1989. – 162 с.
41	, Аксенова условия полиномиальной составляющей ПДС-алгоритма задачи «Минимизация суммарного взвешенного момента» // Проблемы программирования.– 2001.– №1.– C.69-75.
42	, Анализ оценок сложности вычислений точных алгоритмов решения задачи линейного целочисленного программирования общего вида//Автоматика. – 1985. – № 5. – С. 42-48.
43	, Об одном методе сведения задачи линейного целочисленного программирования общего вида к задаче «о ранце» //Автоматика. – 1985. – № 1. – С. 52-56.
44	, , и др. Основы системного анализа и проектирования АСУ: учеб. пособие./ под общ. ред. – К.: Выща шк., 1991. – 367 с.
45	, Иванова идентификации функции цели в методе анализа иерархий. / Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2008.– №48.– С.46-48
46	, , Зигура группового учета аргументов и анализа иерархий (МГУАиАИ) в задачах принятия решений. // Віснік НТУУ «КПІ» Інформатика, управління та обчислювальна техніка, Київ – 2007р. №47. – 350с. – С. 205-214.
47	, , Чеховский функции принятия решения с использованием модифицированного метода анализа иерархий // Вестник НТУ “ХПИ”: Сборник научных трудов. Тематический выпуск «Системный анализ, управление и информационные технологии».– Харьков: НТУ «ХПИ».– 2009.– №4.– С.17-23
48	, Кут модели оптимизации для обоснования и нахождения весов объектов по неоднородным матрицам парных сравнений // Системні дослідження та інформаційні технології. 2007.– №3.– С. 28–37
49	, , Штанкевич весов по матрице парных сравнений с односторонними ограничениями. / Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2008.– №48.– С.29-32
50	, Лищук корректирование в задаче многокритериального выбора. / Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. – 2007. – В печати.
51	, Лищук решений на основе метода анализа иерархий. // Вестник НТУ «ХПИ». Системный анализ, управление и информационные технологии. – 2007. – №41. – С. 69-76.
52	, , Кут модели оптимизации для обоснования и нахождения весов в методе парных сравнений // Системні дослідження та інформаційні технології.– 2007.– №2.– С.13–21
53	, , Кут выбор в задаче обработки данных матрицы парных сравнений // Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2007.– №46.– С.84-88
54	, Мисюра подход к решению задачи «Минимизация суммарного взвешенного опоздания при выполне­нии независимых заданий с директивными сроками одним прибором» // Системні дослідження та інформаційні технології, – 2002, №2, С.7-32.
55	, Павлова методологии проектирования ПДС-алгоритмов для труднорешаемых комбинаторных задач/ Киев.– Проблемы информатики и управления.– 1995.–№ 4.– ст. 135-141.
56	, Теленик технологии и алгоритмизация в управлении.– К.: Техника.– 2002.– 344 с.
57	, Чеховский многомерной полиномиальной регрессии (активный эксперимент) // Системні дослідження та інформаційні технології, – 2009, №1. – С.87-99
58	, Чеховский многомерной полиномиальной регрессии. Активный эксперимент с ограничениями // Вестник НТУ “ХПИ”: Сборник научных трудов. Тематический выпуск «Системный анализ, управление и информационные технологии».– Харьков: НТУ «ХПИ».– 2009.– №4.– С.174-186
59	, Чеховский задачи построения многомерной регрессии к последовательности одномерных задач // Вісник НТУУ “КПІ”. Інформатика, управління та обчислювальна техніка. К.: “ВЕК+”, 2008.– №48.– С.111-112
60	, Штанькевич закономерности по результатам пассивного эксперимента с ограниченным набором данных. / Вестник НТУ «ХПИ». Системный анализ, управление и информационные технологии. – Харьков: НТУ «ХПИ».– 2009.– №4.– С.160-169
61	, Штанькевич неизвестной закономерности по ограниченному набору экспериментальных данных с ошибкой./ Вестник НТУУ «ХПИ». Системный анализ, управление и информационные технологии. Харьков: НТУ «ХПИ». – 2009. – №5. – 10с.
62	Пападимитриу X. Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность. – М.: Мир, 1985. – 510 с.
63	, , Семенов мелкосерийного производства в АСУП. – М.: Наука, – 1973. – 459 с.
64	, , Осипов гибких производст­венных систем.– Л.: Машиностроение, ЛО,– 1985.– 182 с.
65	Планирование и управление в автоматизированном производстве / ­­ба, , и др.– К.: Наукова думка, 1985.– 224 с.
66	Планирование производства в условиях АСУ: Справочник / , , – К.: Техніка,– 1984.– 135 с.
67	Подиновский задачи с однородными равноценными критериями // ЖВМ и МФ. 1975. № 2. С. 330 – 344.
68	Радченко методы оценивания статистических моделей: Монография – К.: ПП «Санспарель», 2005. – 504 с.
69	Принятие решений. Метод анализа иерархий: Tomas Saaty. The Analytic Hierarchy Process. –Пер. с англ. . – М.: Радио и связь, 1993. – 315 с.
70	Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. – М.: Мир, 1973. – 302 с.
71	Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. : Под ред. . – М.: Радио и связь, 1991. – 223 с.
72	Сергиенко модели и методы решения задач дискретной оптимизации. / К.: Наукова думка, 1985. – 382 с.; 2-е изд., доп. и перераб., 1988. – 472 с.
73	Сергиенко І. В. Інформатика в Україні: становлення, розвиток, проблеми / К.: Наукова думка, 1999. – 354 с.
74	Системы автоматизированного планирования и диспетчирования групповых производственных процессов / , З. Банашак, ­ша, ; под ред. .– К.: Тэхника, 1990.– 260 с.
75	, , Гриша системы управления гибкими технологиями. – К.: Техніка, 1987. – 184 с.
76	, Шкурба в теорию расписаний. – М.: Наука, 1975.– 256 с.
77	Таха Хемди. Введение в исследование операций, 6-е издание: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – 912с.: ил. – Парал. тит. англ.
78	Тоценко и системы поддержки принятия решений. Алгоритмический аспект. – Киев: Наукова думка. – 2002. – 381с.
79	Универсальный алгоритм решения задачи «Минимизация взвешенного момента окончания работ при отношении порядка, заданном ориентированным ациклическим графом» / , , .– К., 1992.– 58с.– Деп. в УкрНИИНТИ 05.05.90, № 000 – Ук 92
80	Форсайт Дж., Машинные методы математических вычислений / Пер. с англ. . – М.: Мир, 1980. – 280 с.
81	Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. – М.: Мир, 1974.-519 с.
82	Шило глобального равновесного поиска / Кибернетика и систем. анализ, 1999. -№1. – С. 74-80.
83	A. H.G. Rinnooy Kan, B. J. Lageweg and J. K.Lenstra, Minimizing total costs in one-machine scheduling / Oper. Res. 23, 908–927 (1975).
84	Aarts, E. H.L., Van Laarhooven, P. J.M., Ulder, N. L.J. Local search based al­go­rithms for job-shop scheduling. Working Paper.– Eindhoven: University of Technology, Department of Mathematics and Com­puter Science,– 1991.– 20 p.
85	Adams, J., Balas, E., Zawack, D. The shifting bottleneck procedure for job-shop scheduling // Management Science,– 1988.– №34 (3).– pp. 391–401.
86	Akers, S. B., Jr. A graphical approach to production scheduling problems // Operations Research.– 1956.– №4.– pp. 244–245.
87	Baker K. R., Scudder G. D. Sequencing with earliness and tardiness penalties: a review // Operations Research.– 1990.– Vol.1.– №38.– Р.22-36
88	Baker K. R., Shrage L. E. Finding an optimal sequence by dynamic programming: an extension to precedence-related tasks / Oper. Res. 26, 111–120 (1978).
89	Balas, E., Lancia, G., Serafini, P., Vazacopoulos, A. Job-shop scheduling with deadlines // Journal of Combinatorial Optimization.– 1998.– №1 (4).– pp. 324–353.
90	Balas, E., Vazacopoulos, A. Guided local search with shifting bottleneck for job-shop scheduling // Management Science.– 1998.– №44 (2).– pp. 262–275.
91	Bitran G. R., Haas E. A., Hax A. C. Hierarchical Production Planning: A Single Stage System. Operations Research 29,– 1981.– pp.717-743.
92	Bitran G. R., Hax A. C. Disaggregation and Resource Allocation Using Convex Knapsack Problems. Management Science 27,– 1981.– pp.431-441.
93	Bitran G. R., Hax A. C. One the Design of Hierarchical Production Planning Systems. Decision Science 8,– 1977.– pp.28-55.
94	Bitran G. R., Tirupati D., Hierarchical Production Planning, in: Handbooks in Operations Research and Management Science, Volume 4, Logistics of Production and Inventory, edited by S. C. Graves, A. H. G. Rinnooy Kan and P. H. Zipkin, Amsterdam, Elsevier Science Publishers B. V.,– 1993, pp. 523-568.
95	Bradley G. Н. Transformation of Integer Programs to Knapsack Problems //Discrate Mathematics. – 1971. – 1. – P. 29-45.
96	Bräsel, H. Lateinische Rechtecke und Maschinenbelegung.– Magdeburg: Habilitationschrift, TU Magdeburg, 1990.– 272 p.
97	Brucker P., Hurink J., Werner F. Improving local search heuristics for some scheduling problems part I // Discrete Applied Mathematics.– 1996.– №65 (1–3).– pp. 97–122.
98	Brucker P., Hurink J., Werner F. Improving local search heuristics for some scheduling problems part II // Discrete Applied Mathematics.– 1997.– №72 (1/2).– pp. 47–69.
99	C. N.Potts and L. N.Van Wassenhove, A decomposition algorithm for the single machine total tardiness problem / Oper. Res. Lett. 1, 177–181 (1982).
100	C. N.Potts and L. N.Van Wassenhove, Dynamic programming and decomposition approaches for single machine total tardiness problem / European J. Oper. Res. 32, 405–414 (1987).
101	Caseau Y., Laburthe F. Disjunctive scheduling with task intervals. LIENS Technical Report No 95-25.– Paris: Laboratoire d’Informatique de l’ Ecole Normale Superieure Departement de Mathematiques et d’Informatique, 1995.– 35 p.
102	Chen B., Potts C. N., Woeginger G. J. A Review of Machine Scheduling: Complexity, Algorithms and Approximability // In: D.-Z. Du and P. Pardalos, eds., Handbook of Combinatorial Optimization, Vol. 3 (Kluwer Academic Publishers),– 1998.– pp.21-169.
103	Chris N. Potts, Mikhail Y. Kovalyov. Scheduling with batching: A review // European Journal of Operational Research.– 2000, Vol.120.– P.228-249.
104	Cook, S. A.: The complexity of theorem-proving procedures // Proc. 3rd. Annual ACM Symp. Theory of Computing.– New York, 1971.– pp. 151–158.
105	Davis J. S., Kanet J. J. Single-machine scheduling with early and tardy completion costs // Naval Research Logistics.– 1996.– №40.– Р.85-101
106	Delia Croce F., Grosso A., Paschos V. Т. Lower bounds on the approximation ratios of leading heuristics for the single-machine total tardiness problem / Journal of Scheduling 7: 85-91, 2004.
107	Demirkol, E., Mehta, S., Uzsoy, R. A computational study of shifting bottle­neck procedures for shop scheduling problems // Journal of Heuristics.– 1997.– №3 (2).– pp. 111–137.
108	Dorndorf U., Pesch E. Evolution based learning in a job-shop scheduling environment // Computers and Operations Research.– 1995.– №22 (1).– pp. 25–40.
109	Du J., Leung J. Y.-T. Minimizing total tardiness on one processor is NP-hard. / Math. Oper. Res. 15, 483–495 (1990).
110	Emmons H. One machine sequencing to minimize certain functions of job tardiness / Oper. Res. 17, 701–715 (1969).
111	Falkenauer, E., Bouffouix, S. A genetic algorithm for the job-shop. // The Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation.– Sacremento, California, USA, 1991.– pp. 41-48.
112	Feldmann M., Biskup D. Single-machine scheduling for minimizing earliness and tardiness penalties by meta-heuristic approaches // Computers & Industrial Engineering.– 2003.– №44.– P.307-323
113	Fisher H., Thompson G. L. Probabilistic learning combinations of local job-shop scheduling rules. / In: Muth, J. F., Thompson, G. L. Industrial Scheduling.– Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1963.– pp. 225–251.
114	Fisher M. L. A dual algorithm for the one-machine scheduling problem / Math. Programming 11, 229–251 (1976).
115	Fisher, M. L., Rinnooy Kan, A. H.G. The design, analysis and implementation of heuristics (special issue) // Management Science.– 1988.– №34 (3).– pp. 263–401.
116	Foo, S. Y., Takefuji, Y. Integer linear programming neural networks for job-shop scheduling // IEEE International Conference on Neural Networks.– San Diego, 1988.– pp. 341–348.
117	Foo, S. Y., Takefuji, Y. Stochastic neural networks for solving job-shop scheduling: Part 1. Problem representation // IEEE International Conference on Neural Networks.– San Diego, 1988.– pp. 275–282.
118	Foo, S. Y., Takefuji, Y. Stochastic neural networks for solving job-shop scheduling: Part 2. Architecture and simulations // IEEE International Conference on Neural Networks.– San Diego, 1988.– pp. 283–290.
119	Forsythe G, journ. Sos. Ind. Appl. Math 5,74 (1957)
120	Fox, M. S. Constraint-Directed Search: A Case Study of Job-Shop Scheduling // Research Notes in Artificial Intelligence.– London:Pitman, 1987.– pp. 12-23.
121	Garey, M. R., Tarjan, R. E., Wilfong, G. T. One-processor scheduling with symmetric earliness and tardiness penalties // Mathematics of Operations Research.– 1988.– №13.– Р.330-348
122	Glover F. Future paths for integer programming and links to artificial intelligence // Computers and Operations Research.– 1986.– №13 (5).– pp. 533–549.
123	Glover F. Heuristics for integer programming using surrogate constraints // Decision Sciences.–1977.– №8 (1).– pp. 156–166.
124	Glover F. Tabu search – Part I // ORSA Journal on Computing.– 1989.– №1(3).– pp. 190–206.
125	Glover F. Tabu search – Part II // ORSA Journal on Computing.– 1990.– №2 (1).– pp. 4–32.
126	Glover, F., Greenberg, H. J. New approaches for heuristic search: A bilateral linkage with artificial intelligence // European Journal of Operations Research.– 1989.– №39 (2).– pp. 119–130.
127	Glover, F., Laguna, M. Tabu Search. Kluwer, Norwell: Kluwer.– 1989.– 85 p.
128	Goldman R. P., Boddy M. S. A constraint-based scheduler for batch manufacturing. // IEEE Expert 12 (1),– 1997.– pp.49-56.
129	Grabot B., Geneste L. Dispatching rules in scheduling: A fuzzy approach // International Journal of Production Research.– 1994.– №32 (4).– pp. 903–915.
130	Graham, R. L., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., Rinnooy Kan, A. E.G.: Optimization and approximation in deterministic sequencing and scheduling: a survey // Ann. Discrete Math.– 1979.– №5.– pp. 287–326.
131	Graves S. C. Manufacturing Planning and Control. Massachusetts Institute of Technology. / Working paper // In: Handbook of Applied Optimization, edited by P. Pardalos and M. Resende,– 1999.– 26 p.
132	Grefenstette J. J. Incorporating problem specific knowledge into genetic algorithms. / In: Davis L. Genetic Algorithms and Simulated Annealing.– London: Pitman, 1987.– pp. 42–60.
133	Grossmann I. E., Quesada I., Raman R. et. al. Mixed integer optimization techniques for the design and scheduling of batch processes. Presented at NATO Advanced Study Institute – Batch process system engineering. Antalya, Turkey, – 1992.
134	Grosso A., Della Croce F., Tadei R. An enhanced dynasearch neighborhood for the single-machine total weighted tardiness scheduling problem // Operations Research Letters. – 2004.– №32.– pp.68–72
135	Hax A. C., Meal H. C. Hierarchical Integration of Production Planning and Scheduling. // Studies in Management Sciences, Vol. 1. Logistics, M. A. Geisler (ed.), North Holland-American Elsevier, New York, – 1975.
136	Hefetz, N., Adiri, I. An efficient optimal algorithm for the two-machines unit-time job-shop schedule-length problem // Mathematics of Operations Research.– 1982.– №7.– pp. 354–360.
137	Jackson, J. R. An extension of Johnson's result on job lot scheduling. // Naval Research Logistics Quarterly.– 1956.– №3 (3).– pp. 201–203.
138	Jain, A. S., Meeran, S. Deterministic job-shop scheduling: Past, present and future. European Journal of Operational Research.– 1999.– № 000.– pp. 390–434.
139	Jin S., Mason S. J. Minimizing earliness and tardiness costs on a single machine with uncommon job due dates // Department of Industrial Engineering, Bell Engineering Center, University of Arkansas Fayetteville, 2004.– 23 p.
140	Johnson, D. S., Papadimitriou, C. H., Yannakakis, M. How easy is local search? // Journal of Computer and System Sciences.– 1988.– №37 (1).– pp. 79–100.
141	Johnson, S. M. Optimal two– and three-stage production schedules with set-up times included // Naval Research Logistics Quarterly.– 1954.– №1.– pp. 61–68.
142	Karp, R. M.: Reducibility among combinatorial problems / In: Miller, R. E., Thather, J. W. (eds.): Complexity of Computer Computations, Plenum press, New York, 1972.– pp. 85–103.
143	Kempf K. G., Le Pape C, Smith S. F., Fox B. R. Issues in the Design of AI - Based Schedulers: A Workshop Report. AI Magazine, Special Issue.– 1991
144	Kirkpatrick S., Gelatt C. D., Vecchi M. P. Optimization by simulated annealing / Science. – 1983. -220. –P. 671-680.
145	Kolonko, M. Some new results on simulated annealing applied to the job shop scheduling problem // The European Journal of Operational Research.– 1999.– № 000.– pp. 435–467.
146	Kovacs A. Novel Models and Algorithms for Integrated Production Planning and Scheduling: Ph. D. puter and Automation Research Institute: Budapest,– 2005.
147	Lageweg, B. J., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., Rinnooy Kan, A. puter-aided complexity classification of deterministic scheduling problems, Report BM № 000.– New York: Centre for Mathematics and Computer Science, 1981.– 41 p.
148	Lageweg, B. J., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., Rinnooy Kan, A. puter-aided complexity classification of combinatorial problems // Comm. ACM.– 1982.– №25.– pp.817-822.
149	Lawler E. L. A pseudopolynomial algorithm for sequencing jobs to minimize total tardiness / Ann. Discrete Math. 1, 331–342 (1977).
150	Lawler E. L. Sequencing jobs to minimize total weighted completion time subject to precedence constraints // Ann. Discrete Math.– 1978.– №2.– P.75–90.
151	Lawler E. L., Lenstra J. K., Rinnooy Kan A. H.G., Shmoys D. B. Sequ­encing and scheduling: Algorithms and complexity / In: Lawler, E. L., Lenstra, J. K. Handbook in Operations Research and Management Science 4: Logistics of Production and Inventory.– New York: Academic Press, 1993.– pp 120-182.
152	Lawler, E. L. A fully polynomial approximation scheme for the total tardiness problem // Operations Research Letters.– 1982.– №1.– Р.207-208
153	Lawrence pplement to resource constrained project scheduling: An experimental investigation of heuristic scheduling techniques.– Pittsburgh: Graduate School of Industrial Administration, Carnegie-Mellon University, 1984.– 120 p.
154	Liu R. A Framework for Operational Strategies for Pipeless Plants. (Ph. D. thesis, Department of Chemical Engineering, The University of Leeds).– 1996.– pp. 26-28.
155	Lourenco H. R.D. A computational study of the job-shop and the flow-shop scheduling problems. Ph. D. Thesis TR – New York: School of Operations Research and Industrial Engineering, Cornell University, 1993.– 185 p.
156	Lourenco H. R.D. Job-shop scheduling: Computational study of local search and large-step optimization methods // European Journal of Operational Research.– 1995.– №83.– pp. 347–364.
157	Lourenco H. R.D., Zwijnenburg bining the large-step optimization with tabu-search: Application to the job-shop scheduling problem / In: Osman, I. H., Kelly, J. P. Meta-heuristics: Theory and Applications.– Boston, MA: Kluwer Academic Publishers, 1996.– pp. 219–236.
158	Martin O., Otto S. W., Felten E. W. Large-step Markov chains for traveling salesman problem // Complex Systems.– 1989.– №5.– pp. 299–326.
159	Martin O., Otto S. W., Felten E. W. Large-step Markov chains for TSP incorporating local search heuristics // Operations Research Letters.– 1992.– №11.– pp. 219–224.
160	Matsuo, H., Suh, C. J., Sullivan, R. S. A controlled search simulated annealing method for the general job-shop scheduling problem. Working Paper, 03-04-88.– Austin: Graduate School of Business, University of Texas at Austin, 1988.– 42 p.
161	Morton, T. E., Pentico, D. W. Heuristic Scheduling Systems // Wiley Series in Engineering and Technology Management.– New York, 1993.– pp.35-47.
162	Moscato P. On evolution, search, optimization, genetic algorithms and martial arts: Towards memetic algorithms. // C3P Report 826: Caltech Concurrent Computation Program.– Caltech, CA, 1989.– pp. 33-48.
163	Musier R. F.H., Evans L. B. An approximate method for the production scheduling of industrial batch processes with parallel units. / Computers & Chemical Engineering, 13 (1-2),– 1989.– pp. 229-238.
164	Nakano, R., Yamada, T. Conventional genetic algorithm for job-shop problems. / In: Kenneth, M. K., Booker, L. B. (Eds.), Proceedings of the Fourth International Conference on Genetic Algorithms and their Applications.– San Diego, CA, USA, 1991.– pp. 474–479.
165	Nowicki E., Smutnicki C. A fast taboo search algorithm for the job-shop problem // Management Science.– 1996.– №42 (6).– pp.797– 813.
166	Nuijten W. P.M., Le Pape C. Constraint-based job-shop scheduling with ILOG SCHEDULER // Journal of Heuristics.– 1998.– №3 (4).– pp. 271–286.
167	Nussbaum M., Parra E. A. A Production Scheduling System. ORSA Journal on Computing. Vol. 5, No. 2, Spring 1993, pp.168-181
168	Overturf B. W., Reklaitis G. V., Woods J. W. GASP IV and the simulation of batch/semi-continuous operations: single train process. // Industrial and Engineering Chemistry, Process Design and Development, 17 (2),– 1978.– pp. 161-165.
169	Ow P. S.; Morton T. E.The Single Machine Early/Tardy Problem / Management Science, Vol. 35, №2, 1989,– p.177-191
170	Panwalkar S. S., Iskander W. A survey of scheduling rules // Operations Research.– 1977.– №25 (1).– pp.45–61.
171	Pavlov A., Pavlova L. PDC-algorithms for intractable combinatorial problems. Theory and methodology of design. – Uzhhorod, «Karpatskij region» shelf №15, 1998,– 320 pp.
172	Pavlov A. A., Pavlova L. A. About one subclass of polynomially solvable problems from class «Sequencing jobs to minimize total weighted completion time subject to precedence constraints»// Вестник международного Соломоновского университета (Киев).– 1999.– №1.– C. 109-116.
173	Pesch E., Tetzlaff U. A.W. Constraint propagation based scheduling of job shops // INFORMS Journal on Computing.– 1996.– №8 (2).– pp. 144–157.
174	Plaggenborg, S. Ein Algorithmus zur komplexitaetsmaessigen Klassifikation von Schedulingproblemen. – Osnabrueck: Diplomarbeit Fachbereich Mathematik/Informatik, Universitaet Osnabrueck, 1994.– 112 S.
175	Resende, M. G.C. A GRASP for job shop scheduling // INFORMS Spring Meeting.– San Diego, CA, 1997.– pp. 23-31.
176	Rich S. H., Prokopakis G. J. Scheduling and sequencing of batch operations in a multipurpose plant. / Industrial and Engineering Chemistry, Process Design and Development, 25,– 1986.– pp. 979-988.
177	Rippin D. W.T. Design and operations of multiproduct and multipurpose batch chemical plants – an analysis of problem structure. / Computers & Chemical Engineering, 7 (4),– 1983.– pp.463-481.
178	Rippin D. W.T. Simulation of single - and multiproduct batch chemical plants for optimal design and operation. / Computers & Chemical Engineering, 7 (3),– 1983.– pp.137-156.
179	Rodammer, F. A., White, K. P., Jr. A recent survey of production scheduling // IEEE Transactions of Systems, Man and Cybernetics.– 1988.– №18 (6).– pp. 841–851.
180	Saaty T. L. Multycriteric Decision Making. The Analytic Hierarchy Process, McGraw Hill International. – New York, 1980. Translated to Russian, Portuguese, and Chinese. Revised edition, Paperback. – Pittsburgh, PA: RWS Publications, 1990, 1996.
181	Saaty T. L. The Analytic Network Process. – Pittsburgh: RWS Publications, 2001.– p.386.
182	Sabuncuoglu, I., Bayiz, M. A beam search based algorithm for the job shop scheduling problem. Research Report IEOR-9705.– Bilkent: Department of Industrial Engineering, Bilkent University, Turkey, 1997.– 24 p.
183	Sabuncuoglu, I., Gurgun, B. A neural network model for scheduling problems // European Journal of Operations Research.– 1996.– №93 (2).– pp. 288–299.
184	Sadeh, N. Look-ahead techniques for micro-opportunistic job shop scheduling. Ph. D. Thesis.– Pittsburgh, PA: School of Computer Science, Carnegie Mellon University, 1991.– 168 p.
185	Shrage L., Baker K. R. Dynamic programming solution of sequencing problems with precedence constraints / Oper. Res. 26, 444–449 (1978).
186	Sidney J. B. Decomposition algorithm for Single-Machine Sequencing with Precedence Relation and Deferral Costs // Operation Res.– 1975.– N23.– P.283-298
187	Sridharan V., Zhou, Z. A decision theory based scheduling procedure for single-machine weighted earliness and tardiness problem // European Journal of Operations Research.– 1996.– №94.– Р.292-301
188	Srinivasan V. A hybrid algorithm for the one-machine sequencing problem to minimize total tardiness / Naval Res. Logist. Quart. 18, 317–327 (1971).
189	Szwarc W. Single machine total tardiness problem revisited, in: Y. Ijiri (ed.), Creative and Innovative Approaches to the Science of Management, Quorum Books, 1993, pp.407–419.
190	Szwarz W., Mukhopadhyay S. K. Decomposition of the single machine total tardiness problem // Operations Research Letters 19 (1996) pp.243-250.
191	Szwarc W., Mukhopadhyay S. K. Optimal timing scheduling in earliness-tardiness single machine sequencing // Naval Research Logistics.– 1995.– №42.– Р.1109-1114
192	Szwarc W., Grosso A., Delia Croce F. Algorithmic paradoxes of the single machine total tardiness problem / Journal of Scheduling 4, 93-104 (2001).
193	Taillard, E. Parallel taboo search technique for the job-shop scheduling problem. Internal Research Report ORWP89/11.– Lausanne, Switzerland: Department de Mathematiques (DMA), Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, 1989.– 38 p.
194	Tϋtϋncϋoglu R. A. Sequencing with earliness and tardiness penalties.– Department of Industrial Engineering, Bilkent University, 1999.– 14 p.
195	Ulder N. L.J., Aarts E. H.L., Bandelt H.-J. et al. Genetic local search algorithm for the travelling salesman problem // Lecture Notes in Computer Science.– 1991.– № 000.– pp. 109–116.
196	Ulder N. L.J., Aarts E. H.L., Bandelt H.-J. et al. Improving TSP exchange heuristics by population genetics // First International Workshop on Parallel Problem solving from Nature (PPSN’1).– Dortmund, Germany, 1990.– pp. 45-51.
197	Vaessens, R. J.M. Operations research library of problems. London: Management School, Imperial College, 1996.– 150 p.
198	Valente J. M. S., Alves R. A. F. S. Improved heuristics for the early/tardy scheduling problem with no idle time // Computers & Operations Research.– 2005.– №32.– P.557-569
199	Van Laarhoven, P. J.M., Aarts, E. H.L., Lenstra, J. K. Job-shop scheduling by simulated annealing. Report OS-R8809.– Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1988.– 58 p.
200	Wallace M. G. Practical applications of constraint programming. Constraints, 1(1):139-168, 1996.
201	Werner, F., Winkler, A. Insertion techniques for the heuristic solution of the job-shop problem // Discrete Appl. Math.– 1995.– №58 (2).– pp. 191–211.
202	Yamada T., Nakano R. Job-shop scheduling by simulated annealing combined with deterministic local search. Meta-heuristics: Theory and Applications.– Hingham, MA: Kluwer Academic Publishers, 1996.– pp. 237–248.
203	Yamada, T., Nakano, R. Job-shop scheduling by simulated annealing combined with deterministic local search. // Metaheuristics International Conference (MIC’95).– Hilton, Breckenridge, Colorado, USA, 1995.– pp. 344–349.
204	Yannakakis, M. The analysis of local search problems and their heuristics // Lecture Notes in Computer Science.– 1990.– № 000.– Berlin: Springer-Verlag.– pp. 298–311.
205	Yano C. A., Kim Y. D. Algorithms for a class of single-machine weighted tardiness and earliness problems // European Journal of Operations Research.– 1991.– №52.– pp.167–178
206	Zhou, D. N., Cherkassky, V., Baldwin, T. R., Hong, D. W. Scaling neural networks for job-shop scheduling. // International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'90).– San Diego, CA, 1990.– pp. 889–894.
207	Zhou, D. N., Cherkassky, V., Baldwin, T. R., Olson, D. E. A neural network approach to job-shop scheduling // IEEE Transactions on Neural Network.– 1991.– №2 (1).– pp.175–179.