Повышение эффективности использования информационных ресурсов

На правах рукописи
Зайцев Олег Владимирович
ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО
ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ ГРАФОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Специальность: 05.13.01 – Системный анализ, управление и
обработка информации
(промышленность)
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Тверь 2009
3
Работа выполнена в филиале Московского энергетического института
(технического университета) в г. Смоленске
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор Абраменкова Ирина Владимировна
Официальные оппоненты:
доктор технических наук, профессор Кузнецов Владимир Николаевич
доктор технических наук, профессор Еремеев Александр Павлович
Ведущая организация: государственное образовательное учреждение высшего
профессионального образования “Российский химико-технологический
университет им. Д.И. Менделеева”, г.Москва.
Защита состоится «_13_»_января________2010 г. в _15__часов на заседании
диссертационного совета Д 212.262.04 при Тверском государственном
техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, наб. Афанасия
Никитина, 22 (ауд. Ц-212).
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тверского государственного
технического университета по адресу: г.Тверь, пр. Ленина, 25 (ауд. ХТ-102).
Автореферат разослан «_11»____декабря_______2009 г.
Ученый секретарь диссертационного совета
д.т.н., профессор
Н.Н Филатова
4
Общая характеристика работы
Актуальность темы исследования. В условиях мирового финансового
кризиса
возрастает
роль
инструментов
эффективного
управления
нематериальными активами предприятий системообразующих отраслей
промышленности,
к
которым,
в
первую
очередь,
относится
электроэнергетическая отрасль РФ. Известно, что в современных условиях
хозяйствования
эффективность
бизнес-процессов
предприятий
электроэнергетики
определяется
эффективностью
использования
информационных ресурсов.
Обычно в состав информационных ресурсов промышленного
предприятия включают массивы технологической и управленческой
информации, которые представляют собой сложный объект управления и
используются для поддержки принятия решений в различных функциональных
областях. Анализ информационных ресурсов электроэнергетических
предприятий позволяет сформулировать их следующие отраслевые
особенности:
территориальная
распределенность,
большие
объемы,
существенная неоднородность, динамизм, высокий уровень возможного ущерба
при искажении или потери информации, использование различных
телекоммуникационных и информационных технологий для организации
единого корпоративного информационного пространства.
В этой связи для повышения эффективности использования
информационных ресурсов часто используются эмпирические методы,
предполагающие выбор управленческих решений на основе анализа экспертной
информации. В то же время, построение и использование эффективной системы
управления информационными ресурсами, основанной на применении методов
математического моделирования, позволит формализовать и повысить
обоснованность принятия решений по повышению эффективности
использования информационных ресурсов электроэнергетических предприятий
в рамках функционирования корпоративных информационных систем
стандартов ERP и CSRP.
Проблемы управления сложными системами с использованием методов
системного анализа
рассматривались в трудах В.С. Анфилатова, С.А.
Айвазяна, В.Е. Баумана, В.Н. Буркова, А.А. Емельянова, Ю.И. Журавлева, В.Н.
Кузнецова, Б.Г. Литвака, В.М. Лохина, В.П. Мешалкина, В.Д. Могилевского,
В.В. Мыльника, В.С. Мхитаряна, С.А. Редкозубова, Я.З. Цыпкина и др.
Вопросы управления информационными ресурсами предприятия освещены в
работах А.Н. Катылева, В.А. Кострова, А.В. Максимова, В.И. Лойко, А.И.
Орлова, Б.В. Палюха, Н.А. Семенова, Б.Я. Советова, Г.А. Титоренко, В.В.
Цехановского, А.Н. Чохонелидзе и др.
В указанных работах в качестве перспективных методов управления
слабоструктурированными и плохо формализуемыми сложными системами
рассматриваются методы построения и анализа графов, характеризующих
зависимости управленческих решений и показателей эффективности
функционирования управляемой системы. С учетом специфических
5
особенностей информационных ресурсов электроэнергетического предприятия
представляется целесообразным в качестве указанных методов использовать
методы когнитивного моделирования, «дерева решений», «дерева целей» и
нечеткой логики, рассмотренные в трудах З. Аксельрод, А.Е. Алтунина, К.
Асаи, В.В. Борисова, В.П. Бочарникова, О.Б. Бутусова, С.К. Верескова, Ф.
Венстора, А.П. Еремеева,
С. Н. Качаева, Л.Г. Комарцовой, Б. Коско, А.
Кофмана, В.В. Круглова, В. Б. Кузьмина, Я. Кумамото, А.В. Леоненкова, С.А.
Орловского, Д.А. Поспелова, В.Б. Силова, М. Сугэно, Т. Терано, Д. Толмана,
Э.А. Трахтенгерца, В. В. Федорова и др.
В тоже время, анализ существующего методического аппарата
системного анализа сложных объектов показывает, что применение известных
методов построения графов при создании моделей системы управления
информационными ресурсами электроэнергетического предприятия затруднено
вследствие ряда причин. Во-первых, вследствие перечисленных выше
специфических особенностей
затруднено выявление составляющих и
количественная оценка величины эффекта управления информационными
ресурсами. Во-вторых, результаты реализации управленческих решений
характеризуются различными временными лагами, что определяет
целесообразность исследования модели управления в динамике. В третьих,
существуют трудно оцениваемые риски при управлении информатизацией
предприятия, которые необходимо учитывать при построении и использовании
моделей управления.
Как представляется, учесть указанные специфические особенности
возможно при построении структурных моделей на основе мультимодельного
подхода с комплексным применением подмоделей, реализованных с
использованием методов «дерева решений», «дерева целей», когнитивных карт,
а также подмоделей, использующих аппарат нечеткой логики для определения
влияния управленческих решений
на характеристики информационных
ресурсов.
В связи с этим возникает актуальная научная задача разработки модели
эффективного
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического предприятия на основе мультимодельного подхода и
алгоритма поддержки принятия решений по повышению эффективности
использования информационных ресурсов, основанных на использовании
графовых методов, позволяющих повысить обоснованность решений,
принимаемых в условиях неопределенности внешней и внутренней среды,
имеющая существенное значение для развития методического аппарата
интеллектуальной поддержки принятия решений в промышленности.
Содержание основных разделов диссертации соответствует перечню
критических технологий, определяемых политикой РФ в области науки и
технологии на период до 2010 г. - «Компьютерное моделирование» и
«Искусственный интеллект».
Цель работы: на основе использования мультимодельного подхода
разработать интеллектуальную структурную модель системы эффективного
использования информационных ресурсов электроэнергетического предприятия,
6
включающую подмодели, реализованные на основе графовых методов «дерева
решений» и «дерева целей», а также алгоритм поддержки принятия решений по
повышению эффективности использования информационных ресурсов
электроэнергетического
предприятия
в
условиях
статистической
неопределенности.
Для реализации цели были поставлены и решены следующие задачи:
1. Анализ современных подходов повышению эффективности
использования информационных ресурсов промышленного предприятия.
2. Системный анализ структуры и содержания информационных
ресурсов промышленного предприятия с целью выявления их специфических
особенностей.
3. Разработка
структурной
модели
системы
эффективного
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического
предприятия, основанной на применении мультимодельного подхода и
реализованной с использованием графовых моделей «дерева решений» и
«дерева целей».
4. Разработка алгоритма поддержки принятия решений по повышению
эффективности
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического предприятия, учитывающего при оценке возможности
достижения поставленной цели основные характеристики информационных
ресурсов в предшествующий момент времени.
5. Разработка алгоритма обработки информации для формализации и
оценки достижимости целей повышения эффективности использования
информационных ресурсов, основанного на использовании нечеткологического «дерева целей».
6. Разработка процедуры обработки экспертной и статистической
информации с целью построения продукционных правил для интеллектуальной
модели поддержки принятия решений по повышению эффективности
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического
предприятия.
7. Разработка программных средств, реализующих предложенные
процедуры обработки данных и управления информационными ресурсами
электроэнергетических предприятий.
8. Практическое применение предложенных алгоритмов, процедур и
программных средств для повышения эффективности использования
информационных ресурсов в филиале ОАО "МРСК Центра"-"Смоленскэнерго" и
СО ОАО «КорСсис».
Объектом
исследования
являются
информационные
ресурсы
электроэнергетических предприятий.
Предметом исследования являются процедуры обработки информации и
анализа данных для поддержки принятия управленческих решений по
повышению эффективности использования информационных ресурсов
электроэнергетических предприятий на базе корпоративной информационной
инфраструктуры данных предприятий.
7
Теоретической и методологической базой исследования являются
системный подход к анализу и управлению сложными объектами, теории
управления и принятия решений, методы математического моделирования,
известные варианты моделей теории графов, методы нечеткой логики и
когнитивного моделирования, научные положения, сформулированные в трудах
отечественных и зарубежных ученых по теории обработки информации и
управления сложными системами.
Информационной базой исследования являются данные Росстата,
отчетные данные электроэнергетических предприятий Смоленской области.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором.
1. Результаты системного анализа структуры и содержания
информационных ресурсов промышленного предприятия, которые позволили
выявить их специфические особенности с учетом взаимосвязи между
элементами информационной среды предприятия электроэнергетики, а также
механизмов влияния их характеристик на показатели эффективности
информатизации и методов обработки информации, что позволяет
сформулировать основные направления совершенствования системы
управления информатизацией с использованием комплексного подхода к
обеспечению целевых показателей деятельности предприятий на основе
интеллектуальных технологий анализа данных.
2. Структурная
модель
системы
эффективного
использования
информационных ресурсов электроэнергетического предприятия, которая в
отличие от известных основана на применении мультимодельного подхода и
включает подмодели, реализованные с использованием методов теории графов
«дерева решений» и «графа целей», учитывающих взаимосвязи целей
управления с решениями в сфере информатизации, а также и показателями
эффективности, достигаемыми в результате их реализации.
3. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений по
повышению эффективности использования информационных ресурсов
электроэнергетического предприятия с применением динамической модели
«дерева решений», которая в отличие от известных учитывает при оценке
возможности достижения поставленной цели основные характеристики
информационных ресурсов в предшествующий момент времени, агрегируемые
на основе использования комплексной интеллектуальной базы знаний,
представленной в виде нечетких продукционных правил, «CF-деревьев целей»
и когнитивных карт.
4. Алгоритм обработки информации для формализации и оценки
достижимости целей управления информационными ресурсами, основанный на
использовании нечетко-логического «дерева целей», отличающегося
возможностью формулировки иерархически взаимосвязанных целей в
лингвистической форме и наличием их циклических связей с прогнозируемыми
результатами принимаемых решений по повышению эффективности
информатизации электроэнергетического предприятия.
5. Процедура обработки экспертной и статистической информации с
целью построения продукционных правил для реализации структурной модели
8
системы
эффективного
использования
информационных
ресурсов,
отличающаяся возможностью уточнения на основе метода анализа иерархий
весовых коэффициентов значимости целей информатизации энергетического
предприятия, а также вида и параметров функций принадлежности,
используемых при построении нечетких продукционных правил.
Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и
рекомендаций диссертации определяются корректным применением теории
управления и принятия решений, методы идентификации и математического
моделирования, известные варианты моделей теории графов, методы теорий
нечеткой логики и когнитивного моделирования. Выводы и предложения
диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и
практическим результатам, сформулированным в трудах отечественных и
зарубежных ученых по теории обработки информации и управления сложными
системами.
Научная новизна
работы состоит в разработке основанной на
применении мультимодельного подхода структурной модели
системы
эффективного
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического предприятия, включающей реализованные с
применением методов теории графов «дерева решений» и «дерева целей»
подмодели, а также алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений
по повышению эффективности применения информационных ресурсов
электроэнергетического предприятия на основе применения динамической
модели «дерева решений».
Значение полученных результатов для теории и практики.
Разработанные в диссертации структурная модель
системы
эффективного
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического предприятия, алгоритм интеллектуальной поддержки
принятия
решений
по
повышению
эффективности
использования
информационных ресурсов, алгоритм обработки информации для
формализации и оценки достижимости целей управления, процедура обработки
экспертной и статистической информации с целью построения продукционных
правил для интеллектуальной модели управления информационными
ресурсами вносят вклад в теорию и практику применения методов и
алгоритмов решения задач системного анализа, управления, принятия решений
и обработки информации в электроэнергетике.
Сведения о реализации и целесообразности практического
использования результатов. Разработанные в диссертации процедуры
обработки информации, а также
программные средства практически
используются в филиале ОАО "МРСК Центра" - "Смоленскэнерго" и СО ОАО
«КорСсис», что позволило повысить обоснованность принимаемых решений по
управлению информационными ресурсами.
Методические и теоретические результаты диссертации используются в
учебном процессе филиала Московского энергетического института
(технического университета) в г. Смоленске.
9
Предложенные алгоритм интеллектуальной поддержки принятия
решений по повышению эффективности использования информационных
ресурсов, алгоритм обработки информации для формализации и оценки
достижимости целей управления, процедура обработки экспертной и
статистической информации с целью построения продукционных правил для
интеллектуальной модели управления информационными ресурсами могут
найти широкое практическое применение в качестве математического и
алгоритмического обеспечения корпоративных информационных систем
электроэнергетических предприятий.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на XIII международной научно-практической
конференции «Системный анализ в проектировании и управлении» (СанктПетербург, 2009), V международной научно-практической конференции
«Тенденции развития современных информационных технологий, моделей
экономических, правовых и управленческих систем» (Рязань, 2009), а также на
научных семинарах филиала МЭИ (ТУ) в г. Смоленске.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ (в
том числе одна в рекомендованном для публикации журнале по списку ВАК).
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения,
списка литературы из 130 наименований и 7 приложений. Диссертация,
включая приложения, содержит 245 страниц машинописного текста,
53
рисунка и 14 таблиц в основном тексте.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснованы актуальность решаемой научной задачи,
сформулированы цель и задачи диссертационного исследования, определены
предмет и объект диссертации, обоснована научная новизна, изложена
практическая значимость, приведены данные об апробации и публикациях.
В первой главе рассмотрены особенности информационных ресурсов
как объекта управления, проведен анализ существующих методических
подходов к повышению эффективности использования данных ресурсов,
выделены специфические особенности информационных ресурсов и методов
обработки информации, используемых на предприятиях электроэнергетики.
Задача управления сводится к поиску управляющего воздействия uU (Uмножество возможных управляющих воздействий), способного обеспечить
достижение поставленных целей z, при наличии возмущающих воздействий
eЕ. При этом цели управления должны быть измеряемыми и функционально
зависящими от характеристик объекта управления yY.
Особенностью
характеристик информационных ресурсов является трудность их измерения.
Для оценки каждой из характеристик (достоверности, актуальности,
своевременности и др.) могут использоваться различные показатели или
наборы показателей. В этой связи, управление информационными ресурсами
электроэнергетического предприятия целесообразно рассматривать как
выработку воздействий, направленных на обеспечение желаемых состояний x
10
его информационной инфраструктуры. При этом принятие управленческих
решений осуществляется в условиях существенной неопределенности,
связанной с влиянием возмущающих воздействий e, в качестве которых
выступает множество факторов внутренней и внешней среды (уровень
квалификации пользователей, изменения отраслевых корпоративных решений в
области информатизации и др.).
Система управления информационными ресурсами может быть описана
кортежем:
S=< IR={It, Im, Ic, Ix}; Z; Y; E; R; U >,
где IR подсистема, характеризующая информационные ресурсы как объект
управления; It, Im , Ic - массивы технологической, управленческой и
коммуникационной информации; R- множество отношений между элементами
системы.
Для управления информационными ресурсами электроэнергетического
предприятия в настоящее время в основном используются слабо
формализованные методы, основанные на опыте и интуиции лиц,
принимающих управленческие решения. Вместе с тем, наличие отмеченных
выше особенностей обуславливает необходимость использования в системе
управления информационными ресурсами для повышения эффективности их
использования ряда математических моделей, позволяющих учесть имеющиеся
неопределенности и неточности знаний относительно объекта управления
(рис.1).
Модель учета
возмущающих
воздействий
Управляющие
воздействия (u)
Возмущающие
воздействия (e)
Объект управления
(информационные
ресурсы)
IR <It, Im, Ik, Ix>
Модель оценки
характеристик
информационных
ресурсов
Характеристики
информационных
ресурсов (y)
Модель оценки взаимного
влияния характеристик
информационных ресурсов
и целей управления
Модель управленческих
воздействий
Управляющая система
Система целей
управления (z)
Модель целей
управления
Рис.1. Система управления информационными ресурсами
Высокую
неоднородность
информационных
ресурсов
электроэнергетических предприятий необходимо учитывать при выборе
используемых в системе управления математических моделей, которые должны
иметь универсальный характер, не зависящий от конкретных особенностей того
или иного вида данных ресурсов.
11
Во второй главе приведена обобщенная структура предлагаемой модели,
рассмотрены особенности и принципы построения отдельных подмоделей,
входящих в её состав.
В диссертации была разработана структурная модель системы
эффективного
использования
информационных
ресурсов
электроэнергетического предприятия, основанная на мультимодельном подходе
и включающая множество взаимосвязанных подмоделей, отображающих
зависимости R между различными элементами системы (рис.2).
Предложенная процедура повышения эффективности использования
информационных ресурсов электроэнергетического предприятия представляет
собой следующее.
Этап 1. На базе общих целей управления предприятием формулируются
цели управления информационными ресурсами, представленные в виде
множества целей Z.
Этап 2. Исходя из заданных целей, формируется набор альтернативных
управленческих воздействий U, реализация которых способна привести к
достижению целей управления. Возникает задача нахождения наилучшей
альтернативы uопт, позволяющей максимально приблизится к поставленным
целям.
E
w w’
y(t-1)
Модель оценки
характеристик
информационных
ресурсов
y
Модель учета
возмущающих
воздействий
Модель оценки взаимного
влияния характеристик
информационных
ресурсов и целей
управления
Модель оценки
значимостей целей
p
z0*
Модель целей
управления
U
Модель управленческих
воздействий
R
Z
Формулировка целей
управления
информационными
ресурсами
X
uопт
Реализация решений
Формулировка целей
управления
электроэнергетическим
предприятием
Рис.2. Структурная модель системы эффективного использования информационных
ресурсов электроэнергетического предприятия
Этап 3. Оценка альтернативных управленческих воздействий проводится
на основе сопоставления прогнозируемых результатов (эффектов) z0*,
получаемых при реализации альтернатив, скорректированных с учетом
возможностей p их получения в условиях существующих возмущающих
воздействий.
12
Для оценки z0* предлагается использовать модель целей управления,
осуществляющую преобразование z0i*= F(xi), где z0 i* - элемент вектора z0* для
i-ого управленческого решения (i=1..m), xi – вектор прогнозируемых в
результате воздействия i-ого решения состояний информационных ресурсов
предприятия. Элементы вектора x подбираются с учетом возможностей их
использования для оценки достижимости целей в модели целей управления и
получения прогнозов их значений в модели управленческих воздействий.
Возможность получения планируемых результатов управленческих
воздействий pi (элемент вектора p для i-го варианта решения является
функцией от возмущающих воздействий. Следовательно, для её нахождения
необходимо построить модель, реализующую функциональную зависимость
p=Ф(E). На практике элементы E для задачи управления информационными
ресурсами выделить и оценить достаточно проблематично, поэтому
предлагается заменить описанную функциональную зависимость отображением
вида p=G(y(t-1)), где y=[y1, y2, …yn] – вектор характеристик информационных
ресурсов. Данное предложение основывается на предпосылке, что y(t-1)=Q(E).
Другими словами, с достаточной долей уверенности можно сказать, что
значения характеристик информационных ресурсов в момент времени,
предшествующий реализации нового управленческого воздействия, являются
результатом предыдущего управленческого воздействия
и влияния
i
возмущений. Кроме того, при оценке p необходимо учитывать взаимное
влияние различных характеристик информационных ресурсов и целей
управления w и w’.
Этап 4. В результате нахождения оценок z0* и p на всем множестве
управленческих воздействий U можно осуществить выбор наилучшей
альтернативы:
(1)
uопт  max  (z0i* , p i ) .
uU
i 1.. m
В качестве подмодели целей управления информационными ресурсами
предлагается использовать модифицированный вариант «дерева целей» (рис.3).
z0
R110
R1n10
R120
z11
R2111
z12
R2211
z21
R2n21n1
z22
...
...
zk2
z2n2
...
Rk2(k-1)2
Rk1(k-1)1
z1n1
R2212
...
zk1
...
Rknk(k-1)nk-1
...
zknk
Рис.3. Структура модели целей управления
Данная подмодель может быть представлена в виде графа, вершины
которого описывают множество целей управления информационными
13
ресурсами, находящихся в иерархической зависимости, а дуги характеризуются
весовыми коэффициентами, показывающими вклад каждой дочерней цели в
достижение родительской. Показано, что при построении дерева целей
целесообразно использовать структуру «слабых» иерархий. Подмодель
предназначена для оценки степени достижимости главной цели управления при
известных значениях показателей, характеризующих цели нижнего уровня, с
использованием процедур нечеткого логического вывода. Степень
достижимости главной цели определяется как:
z0i*   ( Rs  zs ) xi ,
(2)
s 1..k
где
 - операция агрегирования целей управления на множестве входных
s 1.. k
параметров xi с учетом коэффициентов значимости целей, zs- множество целей
уровня s, Rs - множество коэффициентов значимости целей данного уровня.
При этом оценка каждого из узлов дерева целей осуществляется следующим
образом:
z sg  OP ( R(sgs 1) jTerm( z( s 1) j )) ,
(3)
z ( s1) j  z sg
где zsg - оценка g-ой цели уровня s,
OP
{ z( s 1) j } zsg
- идентифицированная операция
свертки для Term( zsj ) на множестве подчиненных zsg целей { z( s 1) j }, учитывающая
sg
характеризующие вклад каждой из целей z(s+1)g в zsg коэффициенты R( s 1) j .
sg
Определение значений R( s 1) j осуществляется с помощью модели оценки
значимости целей, реализующий метод анализа иерархий.
В качестве подмодели управленческих воздействий предложено
использовать модифицированный вариант «дерева решений» (рис.4).
z0*
p
us11
u211
...
u2
u0
.
.
.
12
.
.
.
u21m2
.
.
.
u12
u221
usij
...
x1ij
.
.
.
.
.
.
u22m3
x211
xnk11
.
.
.
u11
u1m1
x111
x2ij
xnkij
.
.
.
u2
m 11
.
.
.
u 2m 1m x
...
.
.
.
.
.
.
Рис.4. Структура модели управленческих воздействий
14
Количество уровней модели определяется возможностью оценки
альтернатив с точки зрения прогнозных состояний информационной
инфраструктуры предприятия - x. Альтернативные варианты управленческих
воздействий представлены в виде векторов, описывающих ветви «дерева
решений» ujs =[u1j1 u2j1 j2 … usjs-1 js], каждому из которых соответствует вектор
состояний xjs. Последовательно подавая различные xjs на вход модели целей
управления, можно получить оценки z0*, используемые для выбора наилучшей
альтернативы.
Подмодель
оценки
характеристик
информационных
ресурсов
представляет собой множество, так называемых «CF-деревьев целей»,
составляемых для каждой из рассматриваемых характеристик информационных
ресурсов. Подмодель
«CF-дерево целей» является разновидностью
модифицированного «И-ИЛИ» графа, дополненного новым типом связи
«КОМБ», означающим, что заключение, основанное на фактах, объединяемых
этим видом связи, будет получено с некоторой достоверностью, и позволяет
использовать ненадежные или неточные знания. С помощью указанной модели
осуществляется расчет значения
характеристики yi
как итогового
коэффициента уверенности cfi, полученного при заданных значениях базовых
предпосылок {cfh1, cfh2,…cfhg }. Для учета возмущающих воздействий
предложено использовать модель в виде системы нечетких продукционных
правил.
Выражение для оценки pi в общем виде можно представить так
h
p i   ( y j t 1 , w j , w'j ) П i
j 1..n
,
(4)
где j 
- операция нечетко-логической свертки на множестве правил Пi.
1.. n
Взаимное влияние характеристик информационных ресурсов и целей
управления предложено оценивать с помощью когнитивной подмодели,
представленной в виде направленного графа, вершины которого являются
характеристики информационных ресурсов, а дуги показывают направление,
характер и степень их взаимного влияния. Значения векторов w, w’
определяются на основании построенной подмодели в ходе итерационной
процедуры, на каждом шаге которой одна из характеристик рассматривается
как целевая. Расчеты проводятся в соответствии с известными методиками
нахождения системных показателей, отражающих влияние характеристик на
цели управления и наоборот.
С учетом (2) и (4) выражение (1) для выбора варианта решения можно
использовать выражение:
u опт  max {[  ( Rs  zs ) xi ], [  ( y j t 1, w j , w'j ) П i ]} .
(5)
uU
i 1..m
s 1..k
j 1..n
В третьей главе рассмотрены процедуры обработки экспертной и
статистической информации с целью построения отдельных подмоделей,
входящих в модель системы эффективного использования информационных
ресурсов, приведены результаты компьютерных экспериментов.
15
Предложенные подмодели можно разбить на две группы: подмодели,
построение которых возможно только с использованием
экспертной
информации, и подмодели, для которых наличие статистической является
желательной.
К первой группе относятся подмодели оценки взаимного влияния, оценки
характеристик информационных ресурсов и оценки значимости целей. Ко
второй группе относятся модели целей управления, оценки влияния
возмущающих воздействий и модель управленческих воздействий. Первые две
реализуют алгоритмы нечеткого логического вывода, где формулировка правил
осуществляется
экспертами.
Построение
функций
принадлежности
лингвистических переменных может проводиться как с использованием
экспертных, так и на основе статистической информации.
Программная реализация моделей осуществлялась в системе Matlab с
помощью стандартных инструментов и инструментов пакета расширения
FuzzyLogic
Toolbox.
Проведенные
имитационные
вычислительные
эксперименты, показали работоспособность предложенной структурной модели
на различных наборах исходных данных.
В четвертой главе предложена архитектура информационноаналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР) по
повышению эффективности использования информационных ресурсов
электроэнергетических предприятий, разработан проект и программная
реализация данной системы, приведены результаты её практического
использования. С учетом особенностей информационных ресурсов
электроэнергетических предприятий была спроектирована архитектура
ИАСППР по повышению эффективности использования информационных
ресурсов
электроэнергетического
предприятия,
предусматривающая
возможность интеграции системы в корпоративное информационное
пространство (рис.5). Интеллектуальным ядром данной системы является
программная реализация предложенной мультимодельной структуры; базы
данных и знаний, необходимых для построения и функционирования
подмоделей, а также поступающих из систем мониторинга.
16
ИАСППР по управлению
информационными ресурсами
Технологическая
информация
Модуль целей управления
АСУТП
АСКУЭ
Инф. об основных
бизнес-процессах
Модуль управенческих воздействий
Модуль оценки значимости целей
Коммуникационная
информация
Мониторинг ITинфраструктуры
Мониторинг
коммуникаций
База данных
мониторинга
База данных
мониторинга
Модуль оценкивзаимного влияния
характеристик информационных
ресурсов и целей управления
Управленческая
информация
Информация об
обеспечивающих
бизнес-процессах
Модуль оценки характеристик
информационных ресурсов
ERP
CSRP
CRM
Модуль учета возмущающих
воздействий
База данных
знаний ИАСППР
Мониторинг ITинфраструктуры
База данных
мониторинга
Система управления распределенными БД
Модуль обработки транзакций
Модуль репликации
Модуль конвертирования форматов
Рис. 5. Вариант интеграции ИАСППР по повышению эффективности использования ИР
в корпоративное информационное пространство
Разработанная ИАСППР, прошла тестовые испытания в филиале ОАО
"МРСК Центра" - "Смоленскэнерго" и СО ОАО «КорСсис», где применялась
для повышения обоснованности выбора принимаемых решений по повышению
эффективности использования информационных ресурсов. Примером
применение системы является принятие решений по выбору режима
предоставления доступа к ресурсам Интернет, а также по рационализации
использования аппаратных и программных средств. В таблице приведены
17
полученные и прогнозируемые результаты использования предложенной
ИАСППР в филиале ОАО "МРСК Центра" - "Смоленскэнерго". Применение
данной системы позволило в 2008 г. повысить эффективность использования
информационных ресурсов приблизительно на 15%, в том числе за счет
снижения затрат на их обслуживание на 10%, включая затраты на обеспечение
защищенности.
В приложениях приведены примеры, иллюстрирующие построение и
применение предложенных моделей, а также акты внедрения результатов
работы в филиале ОАО "МРСК Центра" "Смоленскэнерго" и СО
ОАО«КорСсис».
Таблица. Результаты использования ИАСППР в филиале ОАО "МРСК Центра" "Смоленскэнерго" (в % к пред. году)
Показатели эффективности
Снижение
затрат
на
обслуживание
информационных ресурсов
Степень
своевременности
поступления
данных, необходимых для принятия решений
Повышение эффективности использования
рабочего времени пользователей
Интегральный показатель эффективности
2008
10
2009
7
2010
6
12
10
10
30
20
15
15
11
9
Основные результаты работы
1. На основе результатов анализа современных подходов к повышению
эффективности использования информационных ресурсов промышленного
предприятия обоснована целесообразность применения методов теории графов и
нечетких множеств для моделирования систем управления ресурсами.
2. Получены результаты системного анализа структуры и содержания
информационных ресурсов промышленного предприятия, позволяющие выявить их
специфические особенности с учетом взаимосвязи между элементами
информационной среды предприятия электроэнергетики, а также механизмов
влияния их характеристик на показатели эффективности информатизации и
используемых методов обработки информации.
3. Разработана структурная модель системы эффективного использования
информационных ресурсов электроэнергетического предприятия, которая основана
на применении мультимодельного подхода и использовании подмоделей,
реализованных с использованием методов теории графов «дерева решений» и «графа
целей».
4. Разработан алгоритм поддержки принятия решений по повышению
эффективности использования информационных ресурсов с использованием
динамической модели «дерева решений», учитывающей при оценке возможности
достижения цели основные характеристики информационных ресурсов в
предшествующий момент времени, агрегируемые на основе комплексной
интеллектуальной базы знаний, представленной в виде нечетких продукционных
правил, «CF-деревьев целей» и когнитивных карт.
5. Предложен алгоритм обработки информации для формализации и оценки
достижимости целей повышения эффективности использования информационных
ресурсов, основанный на использовании нечетко-логического графа целей,
18
отличающегося возможностью формулировки иерархически взаимосвязанных целей в
лингвистической форме и наличием циклических связей с прогнозируемыми
результатами принимаемых решений.
6. Предложены процедуры обработки экспертной и статистической
информации с целью построения подмоделей повышения эффективности
использования информационных ресурсов, отличающиеся возможностью уточнения
весовых коэффициентов значимости целей информатизации, а также вида и
параметров функций принадлежности, используемых при построении нечетких
продукционных правил.
7. Предложенные алгоритмы и процедуры интеллектуальной поддержки
принятия решений могут найти широкое практическое применение в качестве
математического и алгоритмического обеспечения ИАСППР по повышению
эффективности использования информационных ресурсов промышленности.
8. Разработанные процедуры обработки информации, а также программные
средства практически используются в филиале ОАО "МРСК Центра" "Смоленскэнерго" и СО ОАО «КорСсис», что позволило повысить обоснованность
принимаемых
решений
по
повышению
эффективности
использования
информационных ресурсов. Результаты диссертации используются в филиале МЭИ
(ТУ) в г. Смоленске.
ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
1. Зайцев, О.В. Метод «дерева целей» для оценки эффективности использования
информационных ресурсов / О.В.Зайцев, О.В.Стоянова // Программные продукты и системы
– 2009. № 3.- С. 14-17.
2. Зайцев О.В. Модели повышения эффективности использования информационных
ресурсов предприятий электроэнергетического комплекса / И.В. Абраменкова, О.В. Зайцев //
Экономика. Менеджмент. Логистика. Корпоративные информационные системы. – Межвуз.
сб. науч. тр. (Вып. 3) – Смоленск: Смоленский ЦНТИ, 2008. – С.76-79.
3. Зайцев О.В. Оценка эффективности использования информационных ресурсов
предприятия / О.В. Стоянова, О.В. Зайцев // Тенденции развития современных
информационных технологий, моделей экономических, правовых и управленческих систем:
Мат. IV межд. науч.-практ. конф. – Рязань: РФ МЭСИ. - 2009 – С. 86-89.
4. Зайцев О.В. Система информационных ресурсов промышленного предприятия как
объект управления / О.В. Зайцев, Стоянова О.В.// Системный анализ в проектировании и
управлении: Сб. тр. XIII межд. науч.-практ. конф. – Спб.: СпбГТУ – 2009 – С.47-49.
5. Зайцев О.В. Методики обнаружения вредоносного программного обеспечения /
О.В.Зайцев // КомпьютерПресс - 2005- №9 – С. 140-143.
6. Зайцев О.В. Нейросети в системах безопасности //IT Спец.– 2007 - №6 -С. 54-59.
7. Зайцев О.В. Нейросети в практике специалиста по безопасности // IT Спец. - 2007 №7 - С. 14-16.
8. Зайцев О.В. Пути утечки информации из ИС и меры ее предотвращения // IT Спец.
- 2008 - №4 - С. 36-43
9. Зайцев О.В. Rootkits, SpyWare/AdWare, Keyloggers & BackDoors. Обнаружение и
защита – Спб.: Издательство: БХВ-Петербург -2006 - 304 с.- ISBN 5-94157-868-7
10. Зайцев О.В. Технология Security Rating – “System and method for security rating of
computer processes”/ N. A. Grebennikov, O. V. Zaycev, A. V Monastyrsky, M.А. Pavlyushchik Патентное бюро США, патент номер 7 530 106 от 5.05.2009
11. Зайцев О.В. Method and system for automatic cure against malware / O. V. Zaycev Патентное бюро США, патент номер 7 540 030 от 26.05.2009.
19
Подписано в печать 04.12.09 Физ.печ.л. 1 Тираж 100 экз. Заказ № 123
Типография Тверского государственного технического университета
170026, г. Тверь, наб. А.Никитина, 22