ENTERPRISE MANAGEMENT ORGANIZATIONAL SYSTEMS DATA PROCESSING NETWORK SIMULATION

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

Supplementary files