ENTERPRISE MANAGEMENT ORGANIZATIONAL SYSTEMS DATA PROCESSING NETWORK SIMULATION

Abstract


The organizational management systems information-modeling problem is formalized. The organizational management systems hierarchical view at three levels is proposed: micro structure, macro structure and mega structure. The system maintains a set of information elements (factors), which manifest themselves in a variety of information fields with spatial - temporal characteristics. The first level is made factor identification, the second - the situation in the information environment, the third - its development forecast with the maximum reliability and the fixed time period probability determination. The necessity of network models use is justified for system requirements formation, its construction and operation and effectiveness evaluation. The network events graph is made; statistical characteristics of situation complete time are defined - the average time and its variance. Then calculated situation accomplishment realistically expected time with the probability desired value of its fulfillment. Then estimated different time intervals information environment behaviors; system requirements; system efficiency; system construction and operation variants; system economic efficiency and organizational structure and functioning of the organizational management system recommendations. Proposed the organizational management system generalized integral quality indicator for the selection of system variant.

Full Text

На крупных предприятиях страны широко применяется организационная система управления предприятием. Моделирование процесса организационной системы управления обработки информации сложной системы предполагает в качестве основного инструмента применение математических методов, позволяющих эффективно описывать процесс ее функционирования [1-2]. При этом в соответствии с теорией иерархических систем имеется три условных иерархических типа представления организационной системы управления [3]: - микроструктура (уровень представления системы с детализацией до функциональных блоков); - макроструктура (уровень представления системы с детализацией до функциональных агрегатов); - мегаструктура (уровень представления системы как одного устройства). Уровни отличаются объемами и содержанием информационных потоков, циркулирующих в системе и способами математического представления их аппаратной и программной реализации. Базовая предпосылка создания модели системы состоит в том, чтобы она не была чрезмерно сложной. Модель с большим числом системных объектов может рассматриваться как неудовлетворительная, поскольку ее адекватность моделируемой системе можно определить только в относительных понятиях. Для функционирования организационной системы управления используется способ обслуживания некоторой совокупности информационных элементов (факторов), проявляющих себя в различных информационных полях с пространственно-временными характеристиками. В поступающем информационном потоке необходимо определить иерархию уровней функционирования макроструктуры программного обеспечения системы, поскольку именно она необходима для детализации и минимизации алгоритмов обработки [4-5]. Первый уровень - идентификация фактора (элемента информационной среды), на котором происходит установление максимально вероятного соответствия совокупности измеренных физических проявлений фактора в пространстве со значениями физических характеристик, имеющихся в распоряжении органа принятия решения, и отнесение его к определенному классу с максимальной достоверностью на основе анализа полученных характеристик. Второй уровень - идентификация обстановки в наблюдаемой информационной среде за определенное время для определения признаков, позволяющих с максимальной достоверностью произвести оценку обстановки, созданной совокупностью идентифицированных факторов (информационной средой). Третий уровень - составление прогноза развития обстановки в информационной среде с максимальной достоверностью и определение вероятности того, какой она станет через фиксированный интервал времени в будущем. Каждый уровень имеет обратные связи, которые не влияют на структурную логику алгоритмов обработки входных потоков и описывают некоторую информационную среду с набором состояний и конечной совокупностью факторов. Известны три варианта применения специфического математического аппарата применительно к методике распознавания фактора, ситуации, ее развития и содействия принятию управленческого решения - статистический, факторный анализ, сетевые модели. Одна из таких моделей основана на применение методов статистического анализа [6]. Для процесса обработки информации в организационных системах наибольшее применение нашли сетевые модели, которые позволяют принимать решение по обоснованию состава, структуры и функционированию системы, учитывая при этом экономические показатели [6-7]. Математический аппарат построения и методика применения сетевых моделей состоит из алгоритмов, описывающих деятельность информационной среды в различных вариантах в виде сетевой модели, являющейся функцией времени; обосновывающих требования к построению и штатной эксплуатации системы; оценивающих эффективность системы и обосновывающих варианты построения и штатного функционирования организационной системы управления системы [7-9]. Составляется сетевой граф событий, происходящих в информационной среде, определяются статистические характеристики времени завершения ситуации - среднее время и его дисперсия элементарной ситуации, находящейся на критическом пути сетевого графа . Далее рассчитывается реально ожидаемое время свершения определенной ситуации при требуемом значении вероятности ее свершения : , (1) (1) где - функция Лапласа. Эти результаты являются исходными данными при обосновании состава, структуры и функционирования системы. Далее должны быть оценены характер и особенности поведения информационной среды в различные промежутки времени; требования к системе; эффективность системы; обоснованы варианты построения и функционирования системы; экономическая эффективность системы и выработаны рекомендации по организационной структуре и функционированию организационной системы управления [8-9]. В общем виде условие имеет следующий вид [8; 10]: , (2) , при ; , где - множество вариантов построения и функционирования системы; - методический аппарат - совокупность операций; - варианты построения организационной системы управления; - эффективность организационной системы управления; - варианты функционирования организационной системы управления; , и - множество вариантов поведения информационной среды. Выбор критического варианта приводит к варианту . Задача оптимизации решается выбором при заданном варианте по критерию максимальной эффективности информационного обеспечения системой выходных параметров. Последовательность операций следующая: - формируется множество вариантов поведения информационной среды ; - производится разработка сетевых моделей поведения информационной среды и выбирается критическая ситуация ; - обосновываются требования к системе по варианту ; - формируется множество вариантов построения организационной системы управления ; - формируется множество вариантов функционирования организационной системы управления; - оценивается эффективность организационной системы управления ; - обосновывается вариант построения и функционирования организационной системы управления ; - на основе полученного варианта вырабатываются предложения по построению и функционированию организационной системы управления. Синтез организационной системы управления осуществляется путем установления связи функционального, морфологического и информационного ее описания. Если система выполняет некоторое число функций , зависящих от процессов , то эффективность выполнения -ой функции в общем виде будет записана в виде , , и иерархия функционального описания позволяет произвести поуровневую факторизацию процессов при помощи обобщенных параметров , являющихся функционалами при . Способ функционального описания позволяет найти связь между свойствами подсистем низшего уровня и эффективностью организационной системы управления в целом, следовательно, можно записать: , (3) (3) где - активные противодействующие параметры информационной среды, направленные на снижение эффективности организационной системы управления; - случайные параметры информационной среды; - природные неблагоприятные параметры информационной среды. С целью синтеза вариантов состава и структуры организационной системы управления введено морфологическое описание в формализованном виде: , (4) (4) где - количество элементов и подсистем (в которые не проникает морфологическое описание); - конечное множество связей по информационному и функциональному управлению; , - конечное множество вариантов состава и структуры и композиции подсистем и системы в целом, соответственно. Совокупность морфологических, функциональных и информационных описаний позволяет представить главные свойства системы и синтезировать ее состав для любого промежутка времени [9; 11]. К составу качественных показателей детализирующей информации (внутрисистемных показателей эффективности системы) относятся вероятностные и точностные параметры идентификации факторов и их пространственно-временных характеристик. Вероятность любой гипотезы с учетом поступившей новой информации из информационной среды определяется по критерию Байеса. В качестве основного информационного показателя выступает вектор временных ресурсов системы по переходу информационной среды в критическое состояние. Определение совокупности признаков состояния информационной среды к моменту принятия информационного решения выполняется по классификационной модели признаков факторов в информационной среде и их вероятностным характеристикам моделируется в функции времени средняя полнота идентификации факторов. Далее определяется момент времени принятия управляющего решения с заданным качеством. Из классификационной модели ситуации в информационной среде определяются признаки, которые закончились к моменту времени, определенному в предыдущем пункте. Они данные используются при расчете вероятностных характеристик идентификации ситуации на основе квазиоптимального алгоритма проверки гипотез с использованием критерия Неймана-Пирсона. После определения (по элементарным зависимостям) времени наступления критической ситуации в информационной среде формируется облик, состав и структура системы. С этой целью необходимо [12]: - определить предварительные требования к уровню эффективности системы, ресурсные ограничения, перспективы развития факторов информационной среды и ее функционирования. Проанализировать основные требования, предъявляемые к системе и учесть прогноз развития ТТХ средств автоматизации, предлагаемых для оснащения системы и их ограничения; - сформулировать основные тактические и технические требования к системе после описания внутрисистемных функций и условий функционирования; - в соответствии с результатами выполнения предыдущих процедур сформировать общий облик системы (в виде исходных множеств вариантов построения и функционирования системы); - сформировать допустимые варианты построения системы (с учетом показателей качества выходной информации, эффективности, стоимостных и ресурсных ограничений). При этом необходимо иметь данные по параметрам информационной среды, полноте, достоверности и своевременности идентификации ситуации. Это основные критерии формирования вариантов и область допустимых решений должна быть определена по отдельным параметрам в виде и функции вида [5] и , (5) (5) где - заданные функции ограничения; - константы ограничений; p - число ограничений. Сравнительную оценку вариантов построения системы и эффективности ее функционирования можно выполнить на основе обобщенного интегрированного экономического показателя , где - цена базового варианта системы; - лимитная цена системы (затраты, связанные с внедрением системы в эксплуатацию), которая выражается как , (6) (6) где - стоимость проектирования; - стоимость серийного производства организационной системы управления; - промежуток времени между началом использования организационной системы управления и этапом проектирования; - промежуток времени между моментами использования и началом выпуска организационной системы управления; - количество элементов организационной системы управления. Далее имеем: , (7) (7) где - базовая цена системы. Для рационального варианта организационной системы управления , (8) (8) где ; ; - интегральный показатель качества новой организационной системы управления, - интегральный показатель качества базовой организационной системы управления, - сроки службы базовой и новой организационных систем управления соответственно. Обобщенный интегральный показатель качества организационной системы управления путем весового суммирования представляется зависимостью [6] , (9) (9) где - интегральный метрический показатель; - обобщенный метрический показатель; - обобщенный неметрический показатель; - абсолютное значение -го показателя; - наилучшее для подобной системы значение -го показателя; - ближайшее к наихудшему значение -го показателя; - частные весовые коэффициенты метрической группы показателей; - частные весовые коэффициенты неметрической группы показателей; - частные показатели неметрической группы; - обобщенные весовые коэффициенты метрической и не метрической групп показателей; - номер рассматриваемого варианта; - весовой коэффициент, характеризующий важность решаемых задач и требования к системе, обслуживающей данную информационную среду. Сетевые модели были использованы при проектировании информационной системы крупного строительного комплекса Самарской области

About the authors

Elena Viktorovna Alekina

Samara State Technical University

Email: alekina-samgtu@mail.ru

Nickolay Germanovitch Yagovkin

Samara State Technical University

Email: bjd@list.ru

Ekaterina Nickolaevna Yagovkina

Samara State Technical University

Email: bjd@list.ru

References

  1. Акои М. Введение в методы оптимизации. Основы и применение нелинейного программирования. М.: Наука, 1977. - 101 с.
  2. Данников В.В. Холдинги в нефтегазовом бизнесе: стратегия и управление. М.: ЭЛВОЙС-М, 2004. - 464 с.
  3. Горелик А.Л. и др. Современное состояние проблемы распознавания. М.: Радио и связь, 1985. - 56 с.
  4. Алгоритмы оптимизации проектных решений. Под ред. Половинкина А.Б. М.: Энергия, 1976. - 340 с.
  5. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ. М.: Экономика, 1989. - 519с.
  6. Драккер П.Ф. Управление, нацеленное на результаты. Пер. с англ. М: Изд-во ТБС, 1992. - 280 с.
  7. Яговкин Н.Г., Костечко Н.Н., Костюков А.А.,Куликов Л.С. Методологические ас пекты построения автоматизированных систем обработки информации. Самара: СНЦ РАН, 2004. - 60 с.
  8. Яговкин Н.Г., Батищев В.И. Методология поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системами. Самара: СНЦ РАН, 2008. - 288 с.
  9. Яговкин Н.Г., Ниц А.А. Проектирование информационных систем с использованием сетевых моделей // Математическое моделирование и краевые задачи. Труды II Всероссийской научной конференции. Ч. 2. Самара: СамГТУ, 2005. - С. 264-267.
  10. Банди Б. Методы оптимизации. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1988. - 128 с.
  11. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999. - 250 с.
  12. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984. - 176 с.
  13. Вентцель Е. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972. - 120 с.

Statistics

Views

Abstract - 28

PDF (Russian) - 2

Cited-By


Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Dimensions


Copyright (c) 2017 Alekina E.V., Yagovkin N.G., Yagovkina E.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies