Статьи

В статье рассматривается подход к анализу и оптимизации эффективности сетевых организационных систем в условиях активизации процессов автоматизации и цифровизации. Выделен класс организационных систем с автоматизированными устройствами обслуживания, результатом деятельности которых является выполнение услуг. Включение в сетевую структуру сервисных автоматов определяет особенность решения задач анализа и оптимизации. Анализ базируется на имитационном моделировании исследуемого класса систем как систем массового обслуживания с варьируемой топологией каналов обслуживания. Поэтому оптимизируемыми переменными определены альтернативные переменные, характеризующие компоненты топологии, которые связаны с дублированием как компонентов, так и автоматизированных устройств в целом. К этим переменным добавлены переменные, влияющие на лояльность клиентов за счет предоставления скидок в определенные временные периоды. Оптимизационная модель представляет собой объединение формализованных описаний зависимостей от оптимизируемых переменных экстремального и граничных требований. В качестве экстремального требования определена необходимость максимизации дохода, а граничных - временные характеристики, связанные с временем простоя автоматизируемых устройств и временем простоя обслуживания. Алгоритмизация принятых решений по варианту топологии сетевой системы и механизму повышения лояльности клиента основана на объединении трех составляющих итерационного процесса поиска: анализа исследуемой организационной системы с использованием имитационной модели; имитацией направленного перебора при случайных значениях альтернативных переменных; окончательного выбора на множестве перспективных вариантов путем экспертного оценивания. Предложена структурная схема алгоритма, базирующегося на интеграции перечисленных составляющих.

В статье приведены результаты исследования, включающего формирование оптимизационной модели и интерактивной процедуры принятия структурно-компонентных решений на основе принципов построения интегрированной САПР киберфизических систем (КФС). Приведено описание по пяти основным уровням, в рамках которых реализуется процесс проектирования КФС. Рассмотрены некоторые подходы, которые использовались авторами в ходе проектирования элементов проектирования КФС. Дано описание того, каким образом происходит формирование оптимизационной модели структурно-компонентного синтеза. Приведены основные компоненты такой оптимизационной модели. Структурные элементы КФС описываются на основе совокупности сформированных множеств. Выделены три группы показателей в модели. К первой группе отнесены надежность и стоимость, которые вычисляются для всей КФС в целом. Ко второй группе отнесем показатели, вычисляемые для некоторых цифровых нитей. Третья группа показателей связана с принципом охвата всего жизненного цикла КФС от проекта до эксплуатации. Приведена интерактивная процедура принятия структурно-компонентного проектного решения. Генерация вариантов решений осуществляется в автоматическом режиме рандомизированного поиска за счет замены булевых переменных на случайные булевы переменные.

В статье рассматривается подход к интеллектуализации управления в организационных системах, нацеленных на обеспечение эффективности взаимодействия производителей и потребителей результатов деятельности с использованием цифровых технологий и оптимизационного моделирования. В условиях активной цифровизации бизнеса выделен класс организационных систем с цифровым концентратором результатов деятельности. Показано, что при организации взаимодействия производителей и потребителей управление направлено не только на согласование объектов торговых операций, но и на регулирование объектов информационных потоков с целью снижения затрат на цифровой трансфер. При этом возникает две оптимизационные задачи, связанные с различными схемами распределения объемов информационных потоков со стороны производителей и потребителей. В первом случае оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема потока, поступающего в цифровой концентратор, между объектами-производителями с учетом вариантов продвижения. Экстремальное требование обеспечивает минимизацию затрат, а граничное - связано с планируемым максимальным и минимальным уровнем доходов объектов от обмена информацией с потребителями. Алгоритм принятия решения совмещает случайный выбор значений коэффициентов на заданном интервале с последующей их настройкой с использованием градиентного поиска. Выбрано правило останова итерационного процесса, при выполнении которого определяется оптимальное распределение информационных потоков между объектами. Во втором случае строится оптимизационная модель, в которой оптимизируемыми переменными являются коэффициенты распределения планового объема информационного потока между производителями с учетом зарегистрированных цифровым концентратором категорий результатов деятельности.

Статья посвящена оптимизации управления инвестициями при формировании и реализации программы развития многообъектной информационной системы. Рассматривается этап, связанный с переходом от выполненной за некоторый временной период программы развития к новой программе развития с заданным горизонтом планирования. Показано, что в момент перехода осуществляется балансировка инвестиций, а в процессе реализации возникает необходимость их ребалансировки. Для первой задачи сформирована многоуровневая система балансовых условий, которая является основой для построения оптимизационных моделей процесса балансировки. Поскольку нижний уровень балансовых условий связан с требованием роста значения показателей развития объектов организационной системы до определенной величины, установленной управляющим центром, задачи оптимизации базируются на прогностических оценках. Эти оценки вычисляются либо по результатам нейросетевого моделирования, либо экспертного оценивания. При формировании оптимизационных моделей процесса ребалансировки инвестиций рассматриваются два способа выявления отклонения значения показателей развития от планируемой траектории роста: в заданный момент времени, при превышении порогового значения. В этих случаях определяется момент времени, в который осуществляется коррекция оптимальной стратегии распределения инвестиций между временными переходами для выхода в конечной точке на заданный уровень показателей развития. Таким образом, предложенный переход позволяет оптимизировать распределение инвестиций в рамках программы развития как в процессе их балансировки, так и ребалансировки.