Архив статей журнала
Работа посвящена формированию принципов построения компонентов мониторинговой среды для управления многофункциональными интеллектуальными системами. Обоснована актуальность исследуемой тематики, поставлены цель и задачи работы. Выделена задача формирования системы показателей, описывающих работу системы, как ключевая задача при формировании мониторинговой среды. Описаны 3 этапа, определяющие формирование системы показателей от показателей эффективности системы к показателям деятельности отдельных элементов. Предложена система показателей для мониторинговой среды в виде иерархической структуры с 3 уровнями: уровень критериев эффективности, уровень показателей деятельности, уровень комбинации видов ресурсов и видов деятельности. Предложены алгоритмы сбора и формирования наборов данных. Алгоритм формирования набора данных для мониторинговой среды предусматривает получение данных из разных источников. Задача алгоритма сбора данных - подготовка наборов данных для последующей обработки и получения значений, требуемых мониторинговой средой. При сборе данных рассмотрены различные подходы к формированию целевых наборов данных. Для определения соответствий между функциональными направлениями, ресурсами, видами деятельности, подразделениями и исполнителями приложен алгоритм формирования справочников соответствий. Предложена архитектура веб-приложения как одной из форм реализации мониторинговой среды. На примере использования фреймворка Next.js описаны компоненты архитектуры приложения и представлена схема архитектуры.
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.
В статье предложены структурные решения, связанные с построением системы управления инвестированием многообъектной организационной системы и ее детализации для принятия управленческих решений на стадиях формирования и реализации программы развития. Показано, что структуризация процесса управления определяется особенностями ряда составляющих: информационного обеспечения, требований управляющего центра, механизмами экспертного оценивания, необходимостью балансировки инвестиций на стадии формирования программы развития и ребалансировки - на стадии реализации. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется с использованием мониторинговой информации, прогностического и оптимизационного моделирования. Обоснована последовательность процедур в рамках структурной схемы управления процессом балансировки инвестиций при формировании программы развития многообъектной организационной системы. Указаны процедуры, которые требуют для своей реализации привлечения экспертных оценок. Рассмотрен переход к оптимизационному моделированию на основе трансформации требований управляющего центра в формализованное описание экстремальных и граничных требований. Возможности структуризации управления процессом ребалансировки инвестиций при реализации программы развития многообъектной организационной системы определены исходя из наличия информационных ресурсов, позволяющих сформировать временные ряды показателей эффективности и на этой основе обучить прогностические модели. Охарактеризованы задачи и методы оптимизации процесса принятия управленческих решений с использованием прогностических моделей.
В статье рассматривается использование результатов анализа динамики показателей заболеваемости и диспансеризации населения региона на основе визуального и прогностического моделирования многолетней медико-статистической информации. В качестве группы заболеваний выбрана артериальная гипертензия. Использованы данные медицинской статистики Воронежской области за 2013-2022 годы. Предложено провести визуальное моделирование временных рядов, характеризующих динамику показателей заболеваемости и диспансеризации, на основе анализа их графического представления и использования механизмов наглядно-образной интуиции человека при сопоставлении результатов визуализации. Визуальное моделирование позволило охарактеризовать тенденцию ежегодного прироста уровня заболеваемости артериальной гипертензией взрослого населения Воронежской области и установить важную для принятия решений органами управления здравоохранением информацию о периодах снижения темпа роста заболеваемости. Другой важной для органов управления оценкой является адекватность процесса диспансеризации тенденциям в динамике заболеваемости, которая устанавливается путем сопоставления результатов визуализации и определяется совпадающими изменениями при графическом представлении временных рядов соответствующих показателей. Для использования результатов прогностического моделирования в первую очередь по величине среднеквадратичной ошибки прогноза динамики временных рядов сравнивается ряд методов: авторегрессионное интегрированное скользящее среднее, простое экспоненциальное сглаживание, метод линейного Хольта, тройное экспоненциальное сглаживание. Сделан вывод о том, что первый метод показывает наилучший результат, а прогнозные оценки подтверждают результаты визуального анализа. Эти оценки ориентируют органы управление здравоохранением сохранять в будущие временные периоды темпы роста ресурсного обеспечения, выделяемого на проведение диспансеризации в регионе.
Современный этап развития беспилотных авиационных комплексов характеризуется широким внедрением автоматизированных и интеллектуальных электронных систем. Одним из наиболее сложных и ответственных этапов разработки беспилотных летательных аппаратов является определение оптимальных мест размещения бортового оборудования в пространстве фюзеляжа. Для решения этой задачи в работе предложен подход для определения оптимальных мест инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Подход основан на применении генетического алгоритма. Сформулирована содержательная и математическая постановка задачи по определению оптимальных мест инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Разработаны критерии и ограничения. В качестве критериев оптимизации в первую очередь рассматриваются критерии электромагнитной совместимости, которые характеризуются минимизацией чувствительности бортового оборудования над уровнем напряженности электромагнитного поля в местах инсталляции бортового оборудования, а также ограничение на превышение порогового уровня восприимчивости бортового оборудования над электромагнитной обстановкой, сложившейся в результате электромагнитных воздействий или взаимодействий. Дополнительно рассматриваются критерии по минимизации общей взвешенной длины кабельных соединений, и ограничивается максимальная грузоподъемность отсеков фюзеляжа беспилотного летательного аппарата. Разработан план инсталляции бортового оборудования в пространстве фюзеляжа с использованием разработанной программы, реализующей генетический алгоритм.
В статье рассматривается процесс работы над проектом в командно-ориентированной системе IT-сферы с применением оптимизационного моделирования итерационного процесса целенаправленной командной деятельности, исходя из принципов управления в Agile-ориентированной организационной системе. Для такой системы общие принципы гибких методологий разработки, направленных на ускорение создания проектов путем разделения конечных требований на более мелкие части для возможности учитывания отзывов заинтересованных сторон на каждом этапе работ, трансформируются в проблемно-ориентированные, что позволяет выделить особенности управления, с точки зрения которых и рассматривался процесс работы над проектом. Показано, что указанные принципы изначально внедряются на уровне управляющего центра, в частности, с ними должен быть хорошо ознакомлен менеджер проекта, затем на уровне команд и только после этого следует внедрять разработанные программы оптимизации. Результаты их применения показаны при описании каждой из особенностей управления. Для объективной оценки эффективности разработанных программных средств приведено сравнение результатов работы над схожими проектами. В одном применялись только принципы гибких методологий управления проектами, в другом дополнительно использовались разработанные программные средства для управления итерационным процессом целедостижения в командно-ориентированной организационной системе.
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.