# ИТНОУ 2018 3

Неизвестный автор

СОДЕРЖАНИЕ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИТ В УПРАВЛЕНИИ

Моделирование накопителей изделий при оптимизации сложных 3

технологических процессов производства Нелюбин А.П.

Методы анализа нечеткой информации об относительной важности критериев 7 ПотаповМ.А., Нелюбин А.П., СоловьёвИ.С.

Фабрика будущего по разработке и производству кастомизированной вакуум- 14 ной техники для научного приборостроения и высокотехнологичных отраслей промышленности

Бородин А.В., Бородин В.А., Котов С.В., Кузьмин Д.Н., Новиков Д.О.

Модель управления совершенствованием бизнес-процессов на базе оценки 18

уровней зрелости Доррер М.Г.

Оптимизация распределенных вычислений в системах параллельной обработки 25

данных

Шевченко С.В.

Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Марченко С.Г. Никаноров В.В.

Общая схема решения задачи оптимизации поставок природного газа потреби- 43 телям промышленного кластера Марченко С.Г.

Полевой контроллер телемеханики для применения на объектах нефтегазового 48 сектора с использованием отечественной элементной базы Алёшин С.В., Барков В.Н., Бернер Л.И., Горбунов В. Г. Рощин А.В.

Пинкевич В. К.

Размещение пространственных объектов с использованием теории массового 87

обслуживания

Ознамец В. В.

Ситуационное моделирование в алгоритмическом обеспечении 100

Щенников А.Е.

CONTENT

INTELLECTUAL IT IN MANAGEMENT

Shchennikov A.E.

УДК 519.816

МОДЕЛИРОВАНИЕ НАКОПИТЕЛЕЙ ИЗДЕЛИЙ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА

Андрей Павлович Нелюбин, мл. науч. сотр.

E-mail: nelubin@gmail.com Институт машиноведения РАН http://www.imash.ru

В докладе представлено описание особенностей технологических процессов производства алюминиевых сплавов с учетом наличия накопителей для промежуточных изделий. Рассмотрены проблемы моделирования этих процессов в рамках нескольких подходов с целью построения и оптимизации расписания производства заказов.

Ключевые слова: оптимизация, теория расписаний, моделирование технологических процессов, задача планирования для поточной линии.

1. О решаемой задаче оптимизации

В работе рассматриваются подходы к моделированию особенностей технологических процессов в ходе внедрения компьютерной системы автоматизации планирования производства на алюминиевых заводах [1]. Решается задача построения и оптимизации расписания выполнения набора заказов по производству алюминиевых сплавов на литейных агрегатах завода. Период планирования ограничен одним месяцем. Общий объем производства не фиксирован и зависит от того, сколько заказов удастся разместить на имеющихся производственных мощностях. Решение оценивается по значению целевой функции, отражающей общую прибыль и учитывающей премию и себестоимость принятых заказов, стоимость переналадок литейного оборудования, стоимость транспортировки заказов от завода к пунктам назначения, штрафы за отступление от крайних сроков

Построение расписания заключается в 1) распределении заказов по агрегатам; 2) выборе точного объема производства каждого заказа; 3) выстраивании последовательности выполнения этих заказов на каждом агрегате; 4) разбиении каждого заказа на отдельные плавки (ходки); 5) формировании детального графика работы каждого агрегата.

При выстраивании последовательности выполнения заказов на агрегате преследуются две цели: минимизировать переналадки оборудования между разнотипными заказами; а также не выйти за крайние сроки производства заказов.

Для построения графика производства технологический процесс литья сплавов моделируется детально. Заказы разбиваются на отдельные плавки, с которыми последовательно производятся технологические операции на литейном оборудовании агрегата: подготовка сплава в миксерах, перелив сплава, литьё на литейной машине, гомогенизация и резка слитков (если требуются). При этом перед печью гомогенизации и пилой расположены конвейеры, выполняющие роль накопителей (промежуточных буферов) для слитков. Данная работа посвящена проблемам, возникающим при моделировании этих накопителей.

2. Описание технологических процессов

Рассмотрим схему литейного агрегата (комплекса), производящего алюминиевые слитки цилиндрической формы. Он состоит из двух больших миксеров, соединенных с одной литейной машиной. На литейную машину устанавливается оснастка, представляющая собой стол со множеством круглых отверстий определенного диаметра и кристаллизаторов для формирования твердых слитков. Рядом с литейной машиной находится линия Хертвич [2], представляющая собой единый конвейер, на котором расположены печь гомогенизации, охладитель и пила.

Производственный цикл (плавка, ходка) состоит из подготовки сплава из сырца алюминия и легирующих в одном из двух миксеров, отливки длинных слитков из миксера на литейной машине через оснастку, подачи этих слитков на конвейер линии Херт-вич, последовательной загрузки слитков в печь, охлаждении слитков, распиловки слитков на более короткие.

От параметров заказов зависит производительность каждого из перечисленных переделов. Длительность подготовки сплава и скорость отливки слитков зависят от химического состава и спецификации, от диаметра слитков. Длительность нахождения слитков в печи зависит от их диаметра: чем толще слитки, тем дольше их нужно нагревать. Длительность резки тоже зависит от диаметра слитков, но основным параметром является количество коротких слитков в исходной заготовке: у заказов на длинные слитки достаточно отрезать литник и донник, а у заказов на короткие слитки приходится совершать от 9 до 11 резов на каждый длинный слиток.

Параллельно на агрегате могут выполняться разные плавки. Например, во время литья одной плавки, можно начать готовить сплав следующей плавки во втором миксере. На конвейере линии Хертвич могут располагаться слитки сразу из нескольких плавок, возможно разных заказов.

Между различными заказами может потребоваться переналадка оборудования. При сильном изменении химического состава сплава необходима промывка миксера. При смене диаметра слитков необходима замена оснастки на литейной машине. При переходе с толстых слитков на тонкие загрузка слитков в печь останавливается, пока не будут выгружены все толстые слитки из печи.

Помимо простоев оборудования, вызываемых переналадками, заданы плановые простои оборудования на ремонт, которые могут длиться от получаса до нескольких суток.

С целью дальнейшего моделирования, можно считать, что линия Хертвич состоит из последовательно расположенных: 1) первого накопителя для слитков, 2) печи гомогенизации, 3) второго накопителя для слитков, 4) пилы. Вместимость каждого накопителя также зависит от диаметров, располагаемых на нем слитков.

Принципиальной с точки зрения моделирования особенностью данного технологического процесса является то, что переполнение любого из двух накопителей останавливает работу предыдущего передела. То есть, литейная машина не сможет начать следующую плавку, пока в первом накопителе не освободится место, достаточное для выгрузки всех слитков текущей плавки. Так же и загрузка слитков в печь приостанавливается, когда на выходе из печи планируется переполнение второго накопителя.

Эта проблема является актуальной, так как на практике часто встречаются ситуации, когда, например, при большой загрузке пилы заказами с короткими слитками сильно тормозится весь процесс производства. Таким образом, при выстраивании последовательности производства заказов и их плавок, помимо минимизации переналадок оборудования, следует стремиться балансировать загрузку литейного передела, печи и пилы.

3. Модель узких мест

С целью планирования загрузки производственных мощностей на заводе нами используется модель узких мест. Длительность литейного передела в этой модели оценивается по формуле

-'Lprepare | 

где Тюряге - расчетная длительность подготовки миксера; Тр^раге - расчетная длительность подготовки литейной машины; Tcast - длительность операции литья.

Длительность загрузки одной ходки в печь гомогенизации равна

Т2 =Blanks * Tcell(D),

где Blanks - количество заготовок (больших слитков) в плавке; Тсец - нормативное время загрузки слитка в печь.

Длительность резки одной ходки равна

Т3 =Blanks * (IngotsInBlank + 1) *Tcut,

где IngotsInBlank - количество слитков в большой заготовке; Tcut - нормативное время одного реза на пиле.

Формула Т = max{T1,T2,T3} дает грубую оценку длительности выполнения одной плавки, поскольку не учитывает возможности использования накопителей и балансировки загрузки производственного оборудования. Однако, ее можно использовать для первичной оценки производственных мощностей и возможного объема производства на агрегате в рамках планируемого месяца.

Также соотношения между величинами Т1,Т2,и Т3 для различных заказов позволяют произвести первичную балансировку загрузки литейного передела, печи и пилы. В частности, для заказов одного диаметра и близких по химии можно чередовать выполнение плавок, если это приведет к балансировке загрузки. Подобными эвристическими решениями пользуются и литейщики на заводе.

4. Модель поточных линий

Классическая задача планирования для поточной линии (flow shop scheduling problem) формулируется следующим образом [3]. Дано n заданий и m машин для их выполнения. Все задания должны быть выполнены последовательно на каждой из машин от 1 до m, причем выполнение заданий не может прерываться. Каждая машина в каждый момент времени может выполнять только одно задание. Дано время выполнения каждого задания на каждой из машин. Требуется найти последовательность выполнения заданий, обеспечивающую наилучшее значение целевого показателя, в качестве которого чаще всего рассматривают общее время выполнения всех заданий. В случае более двух машин эта задача является NP-трудной [4].

Под накопителем понимается некое хранилище для промежуточных результатов выполняемых заданий. Например, склад или лента конвейера. Одна из машин поточной линии под номером j передает выполненное на ней задание на накопитель, затем следующая (/+1)-я машина забирает (возможно, не сразу) это задание из накопителя и выполняет его. Таким образом, накопитель позволяет частично или полностью снять ограничение на непрерывность выполнения каждого задания [5].

Накопитель может иметь тип очереди (first in first out), стэка (last in first out) или тип склада, когда следующая машина может забирать произвольное задание из накопителя. В данной статье рассматриваются накопители типа очереди, которые сохраняют единую последовательность выполнения заказов на всех машинах.

Введение накопителя между соседними машинами поточной линии делает задачу более общей, поскольку классическую задачу можно рассматривать как задачу с накопителями нулевого размера.

Другой крайний случай - наличие накопителей бесконечного размера. При этом весь моделируемый процесс разбивается на несколько поточных линий между такими накопителями, которые можно рассчитывать независимо.

В условиях наличия ограничения на размеры накопителей был разработан следующий подход к моделированию. Весь технологический процесс обработки плавки разбивается на три процесса: 1) подготовка сплава и литье слитков, 2) загрузка слитков в печь, 3) распиловка. У каждого из этих процессов своя поточная линия, наборы машин которых не пересекаются. Каждый из этих трех процессов непрерывен. Процессы связаны между собой отношением предшествования. После окончания первого процесса к нему может добавиться дополнительный простой последней машины (т.е. литейной машины). Этот простой считается на основе предыдущих плавок на второй поточной линии (т.е. на загрузке слитков в печь). Аналогично считаются дополнительные простои печи из-за переполнения второго накопителя перед пилой.

5. Модель сетевого графика

На рис. 1 представлена блок-схема технологического процесса, разработанная для рассматриваемого литейного комплекса в рамках развиваемого подхода к моделированию производственных процессов [1].

Неделимые операции на отдельных частях агрегата обозначены овалами. Длительность выполнения каждой операции известна, либо вычисляется в процессе имитационного моделирования. Такие операции, как переоснастка (Remould), периодические операции на литейной машине (Periodic), чистка миксера (Clean), обрабатываются каждый раз и начинаются с проверки того, нужно ли фактически выполнять соответствующую операцию. Если выполнение не требуется, то длительность такой операции равна нулю. Ромбом обозначена операция синхронизации (Sync) работы литейного оборудования. Фактически, она выполняет роль диспетчера при направлении входящей последовательности плавок на миксеры.

Стрелки на блок-схемах устанавливают строгую последовательность выполнения операций. В самом начале процесса имитации срабатывают стрелки, исходящие из состояния «Start Process». Эти стрелки активируют операции, в которые они входят. Операция не будет начата, пока её не активируют все входящие стрелки. Число входящий стрелок в операцию называется ее максимальным числом активации. Каждая входящая стрелка уменьшает текущее число активации на 1. Время начала выполнения операции будет равно самому позднему из времен окончания предыдущих операций, ее непосредственно активировавших. После обработки операции ее текущее число активации вновь становится максимальным, и срабатывают стрелки, исходящие из этой операции. И так далее.

Операция Homogen & Cut в данной модели предназначена для вычисления длительности простоя литейной машины из-за переполнения накопителей. Она рассчитывается в процессе имитации. Для этого данная операция сохраняет информацию о текущем состоянии накопителей и при ее вызове делает перерасчет состояния с учетом прошедшего интервала времени.

Этот подход к моделированию был реализован в разрабатываемой программной системе и зарекомендовал себя в ходе внедрения ее в процесс планирования производства на заводах компании.

6. Выводы. Автор считает, что в данной работе новым является описание конкретного процесса производства с учетом накопителей между соседними переделами и подходов к его моделированию.

Литература

1. Потапов М.А., Нелюбин А.П., Соловьёв И.С., Павлов А.А. Решение задач управления производством с большим объемом спецификаций // Информационные технологии в науке, образовании и управлении: труды межд. конф. IT + S&E' 16 / под ред. проф. Е.Л. Глориозова. М.: ИНИТ, 2016. Весенняя сессия. С. 105-109.

2. http://www.hertwich.com/

3. Ruiz R., Maroto C. A comprehensive review and evaluation of permutation flowshop heuristics // European Journal of Operational Research, 2005, Vol. 165(2), pp. 479-494.

4. Garey M.R., Johnson D.S., Sethi R. The complexity of flowshop and jobshop scheduling // Mathematics of operations research, 1976, Vol. 1(2), pp. 117-129.

5. Gupta J.N. Optimal flowshop schedules with no intermediate storage space. Naval Research Logistics Quarterly, 1976, 23(2), pp. 235-243.

Modeling of product storages in optimization of complex technological processes of production

Nelyubin A.P., junior research scientist Mechanical Engineering Research Institute of the RAS

The report describes the features of technological processes for the production of aluminum alloys, taking into account the storages devices for intermediate products. The problems of modeling these processes within the framework of several approaches are considered with the purpose of constructing and optimizing the schedule of order production.

Key words: optimization, schedule theory, modeling of technological processes, flow shop scheduling problem.

УДК 519.816

МЕТОДЫ АНАЛИЗА НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ВАЖНОСТИ КРИТЕРИЕВ

Михаил Андреевич Потапов, канд. физ.-мат. наук, вед. науч. сотр.

E-mail: pmatarus@gmail.com Институт автоматизации проектирования РАН http://www.icad.org.ru

Андрей Павлович Нелюбин, мл. науч. сотр.

E-mail: nelubin@gmail.com Институт машиноведения РАН http://www.imash.ru

Иван Сергеевич Соловьёв, мл. науч. сотр.

E-mail: ivan.solovyev@phystech.edu Институт автоматизации проектирования РАН http://www.icad.org.ru

Аннотация. В докладе представлены новые нечеткие отношения превосходства в важности на множестве критериев. Предложены методы получения нечеткой информации об относительной важности критериев, согласующиеся с общим подходом теории важности критериев. Эта нечеткая информация использована в новых алгоритмах построения нечетких отношений предпочтения.

Ключевые слова: многокритериальный анализ, теория важности критериев, нечеткая относительная важность, нечеткие предпочтения.

Работа выполнена в рамках Госзадания ИАП РАН в ходе проведения исследований в 2016-2018 годах, при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 1601-00404 А).

1. Введение. Для решения многокритериальных задач привлекается в той или иной форме информация о предпочтениях лица, принимающего решение (ЛИР). От того, насколько достоверно будет выявлена эта информация, зависит качество принимаемых

решений. Зачастую на практике не удается получить точные оценки количественных параметров, реально отражающие предпочтения ЛИР. Поэтому наиболее перспективными представляются методы многокритериального анализа, позволяющие получать и корректно использовать неполную, неточную и нечеткую информацию о предпочтениях.

Теория важности критериев [1] учитывает качественную (нечисловую) информацию о предпочтениях ЛИР, в частности информацию об относительной важности критериев. В отличие от других подходов, теория важности критериев опирается на формальные определения понятий равенства и превосходства в важности одних критериев над другими.

Имеются специальные методы выяснения такой информации о предпочтениях ЛИР. Однако эти методы предполагают отсутствие противоречивых сведений. Иоэтому актуальной является разработка дополнительных методов учета противоречивой, недостоверной и слабодостоверной информации о предпочтениях ЛПР. С этой целью в докладе рассматриваются возможности использования аппарата нечетких отношений [2] для моделирования нечеткой относительной важности критериев и нечетких отношений предпочтения.

В работе [3] было введено нечеткое отношение равноценности (равноважности) критериев и на его основе построены отношения безразличия и предпочтения на множестве векторных оценок вариантов. В данном докладе дополнительно рассмотрим нечеткую информацию о превосходстве в важности одних критериев над другими. Эта информация позволяет построить новые нечеткие отношения предпочтения на множестве векторных оце-I нок вариантов. Кроме того, будут предложены методы получе-Нелюбин а.п. ния такой нечеткой информации об относительной важности

критериев в рамках общего подхода теории важности критериев.

2. Математическая модель и определения из теории важности критериев.

Дальнейшее изложение опирается на следующую математическую модель ситуации выбора в условиях определенности при многих критериях, которая используется в теории важности критериев:

= < X, Ki, ..., Km, Zo, Ш >,

где Х- множество альтернатив (вариантов), Ki, ., Km - критерии (m > 2), т.е. функции K: X^ Zo, где Zo = {1, ..., q} - область значений критериев (множество шкальных оценок) (q > 2), Ш - модель предпочтений ЛИР. Предполагается, что каждый из критериев независим по предпочтению от остальных и его большие значения предпочтительнее меньших. Каждая альтернатива x из множестваXхарактеризуется её векторной оценкой y(x) = K(x) = (Ki(x), ., Km(x)). Множество всех векторных оценок, как достижимых (соответствующих альтернативам из X), так и гипотетических, есть Z = Zq1 . Сравнение альтернатив по предпочтительности сводится к сопоставлению их векторных оценок.

Предпочтения ЛПР моделируются на Z при помощи отношения нестрогого предпочтения R: запись yRz означает, что векторная оценка у не менее предпочтительна, чем z. Отношение R является (частичным) квазипорядком (т.е. оно рефлексивно и транзи-тивно) и порождает на Z отношения безразличия I и (строгого) предпочтения P:

yIz о yRz л zRy; yPz о yRz л ^zRy.

Так как предпочтения ЛПР возрастают вдоль шкалы критериев Zo, то на множестве векторных оценок Z определено отношение Парето R0:

yR0z о yt > zt, i = 1, ..., m.

Получить решение многокритериальной задачи выбора только при помощи отношения Парето, как правило, не удается. Поэтому его требуется расширить, привлекая дополнительную информацию о предпочтениях ЛПР.

В теории важности критериев используется информация об относительной важности критериев для ЛПР, которая формально вводится следующим образом [1]. Обозначим через yiJ векторную оценку, полученную из векторной оценки у = (yi, ..., ym) перестановкой ее компонент yt и yj.

Определение 1. Критерии Kt и Kjравноважны, или одинаково важны (такое сообщение обозначается i~j), когда любая векторная оценкаy из Z одинакова по предпочтительности с yiJ. Сообщение i~j задает на множестве Z отношение безразличия:

yll~]z о (z = yJ yt фyj). (1)

Определение 2. Критерий Kt важнее критерия Kj (такое сообщение обозначается i> j), когда любая векторная оценка y из Z, в которой yt > yj, предпочтительнее, чем ytJ. Сообщение i> j задает на множестве Z отношение предпочтения:

yPi>Jz о (z = yj, yt > yj). (2)

Качественная информация о важности критериев Q - совокупность сообщений вида i~j и i> j. Отношение RQ, порождаемое на Z качественной информацией о важности критериев Q, определяется как наименьшее транзитивное отношение, содержащее отношение Парето R0 и отношения R0 для всех сообщений ogQ:

tfn = TrCl[(UwenKw)Utf0],

где TrCl - символ операции транзитивного замыкания бинарного отношения, R0 = Il~]', если о = i~j, и R° = Р1>]', если о = i> j.

Согласно этому определению, yRQz верно тогда и только тогда, когда существует цепочка вида:

yR°)1u1, u1R0)2u2, ..., ulRmL+1z, (3)

в которой ul - векторные оценки из Z, а в качестве R0)1 выступают R0, Р~]' или Р1>]'. Причем если хотя бы одно отношение R0)1 является отношением строгого предпочтения P0 или Р1>], то выполняется yPQz. В противном случае выполняется yI%.

3. О методах получения качественной информации о важности критериев

Информация Q об относительной важности критериев получается в ходе специальной процедуры, в которой ЛПР взаимодействует с аналитиком или компьютерной системой [1]. Чтобы определить относительную важность t-го и j-го критериев, ЛПР сравнивает, по предпочтительности, предъявляемые ему пары векторных оценок у и yiJ. Определения 1 и 2 подразумевают, что такое сравнение необходимо произвести для всех векторных оценок у из Z. Однако из-за большого их количества это, как правило, невозможно. Поэтому на практике используют лишь ограниченный набор специально подобранных векторных оценок [1]. Сначала берут векторные оценки, имеющие наилучшие и/или наихудшие значения по остальным критериям, кроме i-го и J-го. Если результаты сравнений приводят к одному выводу, i~j либо i> j, то далее, для закрепления этого результата, можно рассмотреть векторные оценки, имеющие средние значения по остальным критериям.

Помимо большого количества сравнений, другой практической проблемой может оказаться противоречивость ответов ЛПР при сравнении разных векторных оценок. В таком случае формально нельзя использовать определения 1 и 2 и критерии считаются несравнимыми по важности. Такая противоречивость может быть вызвана как зависимостью критериев по предпочтению, так и другими факторами. ЛПР может быть недостаточно уверено в том, какая из двух векторных оценок для него предпочтительнее. Кроме того, в ходе решения задачи предпочтения ЛПР могут меняться. Все это может привести к недостоверным и противоречивым сведениям. Для моделирования противоречивой, недостоверной и слабодостоверной информации о предпочтениях ЛПР воспользуемся аппаратом нечетких отношений [2]. Нечеткое отношение предпочтения позволяет учесть различную степень уверенности ЛПР в своих ответах.

4. Нечеткая относительная важность критериев

На множестве критериев введем следующие нечеткие отношения:

• Равноважности д~;

• Превосходства в важности д>;

• Нестрогого превосходства в важности = д~ ид>.

Для выяснения нечеткой информации об относительной важности критериев предложим следующие два подхода.

1) Первый подход состоит в том, чтобы считать частоту ответов ЛПР, свидетельствующих в пользу каждого вывода об относительной важности рассматриваемых критериев. Например, в ходе выяснения относительной важности первого и второго критериев ЛПР сравнивает по предпочтительности предъявляемые ему пары векторных оценок: (2, 1, 1)7(1, 2, 1), (3, 1, 1)7(1, 3, 1), (2, 1, 3)N(1, 2, 3), (3, 1, 3)7(1, 3, 3). Тогда считаем, что со степенью уверенности (1, 2) = 0,25 критерии равноважны, со степенью уверенности д>(1, 2) = 0,5 первый критерий важнее второго, со степенью уверенности д>(2, 1) = 0 второй критерий важнее первого.

2) Второй подход состоит в том, чтобы позволить ЛПР указывать степень уверенности в своём ответе, вербально или с помощью числовой оценки в интервале (0; 1]. Затем эти полученные оценки можно усреднить.

5. Нечеткие отношения предпочтения

Рассмотрим теперь, как полученную нечеткую информацию об относительной важности критериев можно использовать для решения многокритериальной задачи. На множестве векторных оценок Z введем следующие нечеткие отношения:

• Безразличия д7;

• Предпочтения др;

• Нестрогого предпочтения др =д7 идр.

В работе [3] предложен метод вычисления нечетких величин pi1 (у, z) и др(у, z) для любых векторных оценок у и z из Z при наличии информации о нечетком отношении равноважности рГ{},]) для каждой пары критериев Ki и Kj. Для этого вводятся следующие обозначения:

П(у) - множество всех векторных оценок, включая у, получающихся из у перестановкой компонент.

T(y, w) - совокупность транспозиций (i, j), применяя которые последовательно к векторной оценке у можно получить векторную оценку w 6 П(у). Транспозиция (i, j) - есть рассмотренное выше преобразование у ^ у 7.

П(у, z) - множество всех векторных оценок w 6 П(у), которые предпочтительнее z по Парето: wP0z.

Если z 6 П(у), то полагается р.р (у, z) = pLp (z, у) = 0 и

^/(y,z) = rnax min u~(i,j). (4)

T(y,z) (i,])6T(y,z)

Если z Ф П(у), то полагается у1 (у, z) = 0. При этом должно быть не пустым либо П(у, z), либо n(z, у). Пусть П(у, z) Ф 0, тогда полагается pLp(z, у) = 0 и

(5)

Hp(y,z)= ma V(y,w).

w 6 ПО)

Из (4) как частный случай следует:

pI(y,yij)=li~(i,j). (6)

Очевидно, что T(y, z) представляет собой цепочку векторных оценок вида (3), в которой осуществляются только перестановки вида ul+1 = (ul)lJ и нет отношений превосходства по Парето и1 P0ul+1. Поэтому расчет по формуле (4) можно интерпретировать следующим образом. Рассмотрим все возможные цепочки векторных оценок вида (3), соединяющие у и z. Найдем в каждой цепочке звено с минимальным значением по формуле (6). Среди всех рассматриваемых цепочек выберем ту, у которой это значение максимально и положим его в качестве р1 (у, z).

Этот подход можно обобщить на случай, когда на множестве критериев дополнительно к нечеткому отношению равноважности имеется нечеткое отношение превосходства в важности р>.

Формулу (6) можно рассматривать и как базовое предположение, сделанное на основе определения 1. Тогда на основе определения 2 будем полагать

PP(y,yij)=P>(i,j), у, >У. (7)

С учетом симметричности рТ, отсюда следует

pR{y,yij)=p~{i,}) =max{^~(i,j),^>(i,j)}, у, >у}. (8)

Для оценки др (у, z) будем рассматривать произвольные цепочки векторных оценок вида (3) (в том числе и с превосходством по Парето), в которых значения в каждом звене оцениваются по формуле (8). А для оценки pLp(y,z) дополнительно к этому потребуем, чтобы хотя бы одно из отношений в цепочке (3) было строгим. Это может быть либо отношение предпочтения по Парето, либо перестановка компонент, но тогда для нее значение должно оцениваться по формуле (7).

Перейдем к формальным выражениям. Для удобства записи обозначим через [i, j] транспозицию (i, j), в которой номера компонент упорядочены так, что в преобразуемой

векторной оценке и выполняется Ui > uj.

Если z £ П(у), то pI(y, z) вычисляется по формуле (4) без изменений,

w £ П(у)

6. Численный пример

Пусть получена нечеткая информация об относительной важности трех критериев: М~(1, 2) = 0,25; ^(1, 2) = 0,5; ^(2, 1) = 0; тогда р&(1, 2) = 0,5; ^(2, 1) = 0,25.

М~(1, 3) = 0; ^(1, 3) = 1; ^(3, 1) = 0; тогда р&(1, 3) = 1; ^&(3, 1) = 0.

д~(2, 3) = 0,33; д>(2, 3) = 0,33; д>(3, 2) = 0,33; тогда д~(2, 3) = 0,33; д~(3, 2) = 0,33.

Рассмотрим векторные оценки у = (3, 1, 2) и z = (1, 2, 3).

Заметим, что z £ П(у). Возможные цепочки векторных оценок:

1. (3, 1, 2), (1, 3, 2), (1, 2, 3);

2. (3, 1, 2), (3, 2, 1), (1, 2, 3);

3. (3, 1, 2), (2, 1, 3), (1, 2, 3);

Посчитаем сначала р1 (у, z) по Холодкову [3].

Каждая цепочка имеет по 2 звена (преобразования векторных оценок). Перечислим их, используя обозначение «номер цепочки. номер звена в цепочке»:

у1 = minima; /л.2} = min{0,25; 0,33} = 0,25; pi = min{y2.1; р.2.2} = min{0,33; 0} = 0;

уэ = min{p3.1; ^3.2} = min{0; 0,25} = 0; p1{y,z) =max{^j} = max{0,25; 0; 0} = 0,25.

Теперь посчитаем pR{y, z) по новому методу.

Звенья цепочек:

1.1. (3, 1, 2) - (1, 3, 2). Так как 3 > 1, то ум = д~(1, 2) = 0,5.

1.2. (1, 3, 2) - (1, 2, 3). Так как 3 > 2, то ум = Д~(2, 3) = 0,33.

2.1. (3, 1, 2) - (3, 2, 1). Так как 1 < 2, то цгл = д~(3, 2) = 0,33.

2.2. (3, 2, 1) - (1, 2, 3). Так как 3 > 1, то у2.2 = д~(1, 3) = 1.

3.1. (3, 1, 2) - (2, 1, 3). Так как 3 > 2, то pu = Д~(1, 3) = 1.

3.2. (2, 1, 3) - (1, 2, 3). Так как 2 > 1, то уъ.2 = д~(1, 2) = 0,5.

p1 = min{0,5; 0,33} = 0,33; p.2 = min{0,33; 1} = 0,33; p = min{1; 0,5} = 0,5; ptR{y,z') = max{^j} = max{0,33; 0,33; 0,5} = 0,5.

i

Теперь посчитаем yR(z, у) по новому методу.

Звенья цепочек:

1.1. (1, 2, 3) ^ (1, 3, 2). Так как 2 < 3, то уи = у~(3, 2) = 0,33.

1.2. (1, 3, 2) ^ (3, 1, 2). Так как 1 < 3, то у1.2 = у~(2, 1) = 0,25.

2.1. (1, 2, 3) ^ (3, 2, 1). Так как 1 < 3, то у2.1 = у~(3, 1) = 0.

2.2. (3, 2, 1) ^ (3, 1, 2). Так как 2 > 1, то у2.2 = у~(2, 3) = 0,33.

3.1. (1, 2, 3) ^ (2, 1, 3). Так как 1 < 2, то уэ.1 = у~(2, 1) = 0,25.

3.2. (2, 1, 3) ^ (3, 1, 2). Так как 2 < 3, то уэ.2 = у~(3, 1) = 0.

у1 = min{0,33; 0,25} = 0,25; у2 = min{0; 0,33} = 0; уэ = min{0,25; 0} = 0; yR(z,y) = max{yj = max{0,25; 0; 0} = 0,25.

i

Теперь посчитаем yp(y, z) по новому методу.

Возможные цепочки векторных оценок вида (3), содержащие по одному строгому отношению предпочтения:

1. (3, 1, 2) R (1, 3, 2) P (1, 2, 3);

2. (3, 1, 2) P (1, 3, 2) R (1, 2, 3);

3. (3, 1, 2) R (3, 2, 1) P (1, 2, 3);

4. (3, 1, 2) P (3, 2, 1) R (1, 2, 3);

5. (3, 1, 2) R (2, 1, 3) P (1, 2, 3);

6. (3, 1, 2) P (2, 1, 3) R (1, 2, 3).

Звенья этих цепочек:

1.1. (3, 1, 2) ^ (1, 3, 2). Так как 3 > 1, то уи = у~(1, 2) = 0,5.

1.2. (1, 3, 2) ^ (1, 2, 3). Так как 3 > 2, то у1.2 = у>(2, 3) = 0,33.

2.1. (3, 1, 2) ^ (1, 3, 2). Так как 3 > 1, то у2.1 = у>(1, 2) = 0,5.

2.2. (1, 3, 2) ^ (1, 2, 3). Так как 3 > 2, то у2.2 = у~(2, 3) = 0,33.

3.1. (3, 1, 2) ^ (3, 2, 1). Так как 1 < 2, то у3.1 = у~(3, 2) = 0,33.

3.2. (3, 2, 1) ^ (1, 2, 3). Так как 3 > 1, то уъ.т. = у>(1, 3) = 1.

4.1. (3, 1, 2) ^ (3, 2, 1). Так как 1 < 2, то у4.1 = у>(3, 2) = 0,33.

4.2. (3, 2, 1) ^ (1, 2, 3). Так как 3 > 1, то ум = у~(1, 3) = 1.

5.1. (3, 1, 2) ^ (2, 1, 3). Так как 3 > 2, то уз.1 = у~(1, 3) = 1.

5.2. (2, 1, 3) ^ (1, 2, 3). Так как 2 > 1, то уъ.т. = у>(1, 2) = 0,5.

6.1. (3, 1, 2) ^ (2, 1, 3). Так как 3 > 2, то уб.1 = у>(1, 3) = 1.

6.2. (2, 1, 3) ^ (1, 2, 3). Так как 2 > 1, то ум = у~(1, 2) = 0,5.

у1 = min{0,5; 0,33} = 0,33; у2 = min{0,5; 0,33} = 0,33; у3 = min{0,33; 1} = 0,33; у4 = min{0,33; 1} = 0,33; у5 = min{1; 0,5} = 0,5; уб = min{1; 0,5} = 0,5; yp(y,z) =max{yj = max{0,33; 0,33; 0,33; 0,33; 0,5; 0,5} = 0,5.

i

Заметим, что по методу из [3], то есть с учетом только нечеткого отношения у~, ур(у, z) = 0, поскольку векторная оценка z может быть получена перестановкой компонент векторной оценки у.

7. Выводы. Авторы считают, что в данной работе новыми являются описание методов выяснения нечеткой информации об относительной важности критериев, а также алгоритмы построения на основе этой информации нечетких отношений предпочтения на множестве векторных оценок вариантов.

Авторы благодарны проф. Владиславу Владимировичу Подиновскому за постановку проблемы для исследований и указание на работу [3].

Литература

1. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений: Учебное пособие. М.: Физматлит, 2007.

2. Orlovsky S.A. Decision-Making with a Fuzzy Preference Relations // Fuzzy Sets and Systems, 1978, № 1.

3. Холодков А.В. Задача векторной оптимизации с нечеткой информацией о равноценности критериев // Известия академии наук Узбекской ССР. Серия технических наук, 1979, № 5, С. 6 - 11.

Methods of analysis of fuzzy information on relative criteria importance

Potapov M.A., leading research scientist Institute of Computer Aided Design of the RAS Nelyubin A.P., junior research scientist Mechanical Engineering Research Institute of the RAS Solovyev I.S., junior research scientist Institute of Computer Aided Design of the RAS

We present new fuzzy relations of superiority in importance on a set of criteria. Methods are proposed for obtaining fuzzy information about the relative importance of criteria, consistent with the general approach of the criteria importance theory. This fuzzy information is used in new algorithms for constructing fuzzy preference relations on a set of vector estimates of variants.

Key words: multicriteria analysis, criteria importance theory, fuzzy relative importance, fuzzy preferences.

УДК 330.4

ФАБРИКА БУДУЩЕГО ПО РАЗРАБОТКЕ И ПРОИЗВОДСТВУ КАСТОМИЗИРОВАННОЙ ВАКУУМНОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ НАУЧНОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ОТРАСЛЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Владимир Алексеевич Бородин, д-р техн. наук, рук. Проектного офиса ФГУП ЭЗАН при

ФАНО России,

Владимир Алексеевич Бородин, чл.-корр. РАН, зам. председателя Совета по научному

приборостроению ФАНО России,

А.В. Веретенников, канд. физ.-мат. наук, руководитель Инжинирингового центра,

С.В. Котов, нач. отдела информационных технологий Д.Н. Кузьмин, канд. физ.-мат. наук, нач. КБ аналитического приборостроения Д.О. Новиков, канд. техн. наук, нач. Бюро перспективных проектов

E-mail: bor@ezan.ac.ru ФГУП ЭЗАН

142432, Московская область, г. Черноголовка, проспект Академика Семенова, д. 9.

В статье представлены научно-технический задел и работы Экспериментального завода научного приборостроения со Специальным конструкторским бюро РАН (ФГУП ЭЗАН) по компьютерному инжинирингу, разработке и производству высоковакуумной техники, приборам и технологическому оборудованию на ее основе. Рассматривается реализуемый в настоящее время в рамках НТИ проект «Фабрики Будущего» по разработке и производству кастомизированной вакуумной техники для научного приборостроения и высокотехнологичных отраслей промышленности.

Ключевые слова: Вакуумная техника, научное приборостроение, Национальная технологическая инициатива, Фабрика Будущего.

Введение

Одной из проблем развития отечественного научного приборостроения является отсутствие предприятий, способных оперативно решать задачи по разработке и производству разнообразной вакуумной техники и ее компонент для новых приборов и технологического оборудования как уникальных, которые имеют ограниченное применения для научных исследований, так и для тех, которые планируется тиражировать для широкого круга потребителей. В настоящее время стала очевидна необходимость в новом типе

предприятия - «Фабрики будущего», которое способно быстро откликаться на индивидуальный (кастомизированный) запрос и представлять заказчику изделие по цене, сопоставимой с серийной продукцией, а также осуществлять и серийное производство. Расширение фронта фундаментальных и прикладных исследований организациями, подведомственными ФАНО России, является дополнительным аргументом для создания такого предприятия. «Фабрика будущего» понимается как система комплексных технологических решений (интегрированные технологические цепочки), обеспечивающая в кратчайшие сроки проектирование и производство глобально конкурентоспособной продукции нового поколения [1]. В понятие «Фабрики будущего» включается понятие «Цифровые фабрики», использующей технологии компьютерного инжиниринга, в первую очередь цифрового моделирования и проектирования как самих изделий, так и производственных процессов на протяжении всего жизненного цикла изделия, а также понятие «Умной фабрики», которая представляет собой автоматизированную систему управления технологическими и производственными процессами, позволяющую оперативно переналаживать оборудование без вмешательства человека. Третьим звеном «Фабрики будущего» является «Виртуальная фабрика», являющаяся, по сути, распределенной сетью «цифровых» и «умных» фабрик, связанных между собой на основе технологий управления глобальными цепочками поставок и производственными активами [2].

Предпосылки реализации проекта

В настоящее время ФГУП ЭЗАН разрабатывает и производит следующее оборудование, имеющее в своем составе элементы вакуумной техники:

- серия изотопных масс-спектрометров для производства уранового топлива;

- серия автоматизированного оборудования для выращивания монокристаллов тугоплавких оксидов и карбида кремния;

- кастомизированное оборудование для высокотемпературного синтеза и обработки материалов;

- плазмохимическое оборудование для травления и осаждения тонких пленок;

- вакуумные и сверхвысоковакуумные камеры, в том числе и из алюминия;

- вакуумные аксессуары.

На предприятии имеются механическое производство, литейное производство, гальваническое производство, сборочно-монтажное производство радиоэлектронной аппаратуры, вспомогательные участки (сварочный участок, участок керамики и пластмасс, участок наладки и тестирования электронной аппаратуры, участок сборки вакуумного оборудования).

На ФГУП ЭЗАН разработана и внедрена собственная система управления финансами и производством, АСУП «Кедр» [3], включающая в себя модули PDM, CAPP, APS/MES, MRO, CRM и FI. В систему управления предприятия интегрированы САПР и

PLM сторонних разработчиков, а также системы управления снабжением и бухгалтерским учетом. Обеспечивается финансовое планирование предприятия с учетом фактически заключенных и прогнозируемых договоров. Обеспечивается построение цифровой

модели производства с учетом фактических мощностей обрабатывающих центров и циклов изготовления. Имеются CAD/CAM/CAE модули: проектирование изделий и подготовка конструкторской документации ведется при помощи САПР «Creo» и «КОМПАС-3Б». Получены результаты по виртуальному тестированию разрабатываемой продукции на основе численного моделирования, в частности, для тепловых узлов установок выращивания кристаллов [4,5].

Основные рынки «Фабрики будущего»

В настоящее время наблюдается устойчивое увеличение общего объема рынка вакуумного оборудования, в первую очередь, за счет высокотехнологичных приложений, усиливается сегментация производителей по типам создаваемого оборудования, интенсифицируется развитие рынка аксессуаров, компонент и элементов вакуумных систем. Специализированные компании, используя надежных поставщиков вакуумных камер, аксессуаров и компонент, нацелены на разработку и производство завершенных технологических комплексов.

Таблица №1.

Полупроводниковая промышленность, научное приборостроение и НИОКР являются основными секторами вакуумной техники (более 60%) и вместе составляют около 100 млрд. долларов. Рынок вакуумной техники для указанных секторов оценивается в 15 млрд. долларов. ФГУП ЭЗАН планирует работать по этим сегментам российского рынка, который пока меньше 1% мирового рынка, но при переходе от сырьевой экономики к экономике знаний и высоких технологий объем российского рынка будет возрастать. Кроме того, планируется выход и на зарубежные рынки. На начальной стадии цифрового производства завод предполагает обеспечить потребности организаций, подведомственных ФАНО России и развивающиеся электронное и химическое машиностроение. В таблице № 1 в зависимости от величины вакуума представлены некоторые высокотехнологичные сегменты рынка вакуумной техники, которые являются перспективными рынками для ФГУП ЭЗАН.

Идея проекта и подход к его реализации

Для реализации «Фабрики будущего» необходимо решение следующих задач.

1. Создание распределенной информационной среды для оперативного взаимодействия предприятия с заказчиком, соисполнителями, поставщиками и экспертами;

2. Обеспечение работы с заказчиками, находящимися на любых уровнях готовности технологии (УГТ/TRL), включая фундаментальные и прикладные исследования:

-первичное взаимодействие с заказчиком посредством «цифрового окна»; -оперативная реакция и информирование заказчика о принципиальной возможность разработки и изготовления;

-использование базы данных аналогичных наработок предприятия, состоящей как из типовых, так и из уникальных решений;

-оперативное предоставление заказчику предварительных 3D моделей изделий.

3. Вовлечение заказчика в процесс разработки конструкторской документации с возможностью ее многократной корректировки при изменении его требований:

- заказчик становится «виртуальным работником», действует в постоянном контакте с разработчиками;

-заказчик имеет доступ к разрабатываемой документации с возможностью внесения предложений о корректировке своих требований на любой стадии.

4. Обеспечение оперативной технологической подготовки производства и готовности производства к решению задач по изготовлению разнообразной вакуумной техники с применением передовых производственных технологий (ППТ):

-применение современных систем-элементов «цифровой» и «умной» фабрик; -модернизация производства и его оснащение высокопроизводительными обрабатывающими центрами;

-обучение персонала.

Этапы реализации проекта

Этап 1. Разработка «цифрового окна» «Фабрики будущего»:

- разработка «цифрового окна» с функциями получения информации от заказчика;

- разработка интерактивного «цифрового окна» для обеспечения присутствия заказчика в качестве «виртуального работника»;

- разработка интерактивного «цифрового окна» для экспертов, соисполнителей и поставщиков

Этап 2. Создание единой цифровой среды «Фабрики будущего»:

- создание системы сквозного проектирования кастомизированных изделий и подготовки производства с обеспечением информационной безопасности цифровой среды;

- разработка механизма оперативного отклика на запрос заказчика с применением базы моделей вакуумной техники и базы современных производственных технологий;

- испытание единой цифровой среды «Фабрики будущего» в условиях полигона;

- повышение квалификации инженерного персонала.

Этап 3. Создание экспериментального производственного участка (полигона) кастомизированной продукции:

- организация отдельного экспериментального производственного участка (полигона);

- дооснащение участка передовыми производственными технологиями и оборудованием;

- повышение квалификации производственного персонала.

Этап 4. Проведение тестовой эксплуатации Фабрики Будущего и проведение корректировок.

Литература

1. План мероприятий («дорожная карта») «Технет» (передовые производственные технологии) Национальной технологической инициативы.

2. Глобальные технологические тренды. http://issek.hse.ru/trendletter/ , Трендлеттер # 8, (2016)

3. Свидетельство о государственная регистрация программ для ЭВМ № 2008614152 и № 2007614304

4. BorodinA.V., Borodin V.A. Numerical simulation of the distribution of individual gas bubbles in shaped sapphire crystals // J. of Crystal Growth, V. 478, 2017, pp. 180-186.

5. Бородин А.В., Юдин М.В., Францев Д.Н. Виртуальный тепловой узел для численного исследования процесса выращивания профилированных кристаллов сапфира // Научное приборостроение, 2017, т.27, №3. - с.70-80.

Factory of the future for the development and manufacture of customized vacuum equipment for scientific instruments and high-tech industries

Borodin A.V., Borodin V.A., Veretennikov A.V., Kotov S.V., Kuzmin D.N., and Novikov D.O.

EZAN

The paper presents the scientific and technical background and activity of the Experimental Factory of Scientific Engineering with the Special Design Bureau of the Russian academy of sciences in the fields of computer engineering, development and production of high vacuum equipment, as well as related scientific instruments and technological equipment. The project "Factories of the Future”, which is currently being implemented within the NTI (National Technology Initiative), for the development and production of customized vacuum equipment for scientific instruments and high-tech industries is considered.

Keywords: Vacuum technology, scientific instrument making, National Technology Initiative, Factory of the Future

УДК 681.5.015.4

МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕМ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА БАЗЕ ОЦЕНКИ УРОВНЕЙ ЗРЕЛОСТИ

Михаил Георгиевич Доррер, канд. техн. наук, доц. каф. системного анализа

E-mail: mdorrer@mail.ru

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф.

Решетнева

В статье предложен подход к управлению проектами организационного развития. Принятие решение о вложении ресурсов в проекты решается как задача аналитического конструировании оптимального регулятора. Сбор фактической информации о состоянии бизнес-процессов, организационной зрелости выполняется при помощи BPMS ELMA.

Ключевые слова: Бизнес-процессы, организационная зрелость, фильтр Калмана, управление, BPMS

Введение

Управление бизнес-процессами организации по современным представлениям сильно связано с понятием организационной зрелости ( [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7]). В современных подходах, связанных с архитектурным бизнес-инжинирингом [8] процессная зрелость используется как основа для построения карт способностей бизнеса.

Однако сама по себе зрелость бизнес-процесса не является целью управления организацией, для руководства наиболее важными показателями являются уставные цели, например, для коммерческой организации - извлечение прибыли.

Таким образом, процесс стратегического развития системы управления организацией можно охарактеризовать как достижение долговременных целей организации путем непрерывного роста уровня зрелости вплоть до достижения зрелости мирового уровня. Согласно стандартам ИСО 9004 [9] и ИСО 10014 [1] измерение уровня зрелости проводится путем самооценки организации в форме опроса ключевых сотрудников по специально разработанным анкетам, которые затем обобщаются и сводятся в единую диаграмму вида, представленного на рисунке 1.

7. Менеджмент процессов

Рис. 1. Модель зрелости процессов организации в соответствии со стандартом ИСО 9004-2010

Для решения задачи роста организационной зрелости лицо, принимающее решение в организации (ЛПР) расходует ресурсы - рабочее время собственных и привлеченных сотрудников, рабочее время техники, расходные материалы. Ответственностью ЛПР является эффективность использовании этих ресурсов для обеспечения цели развития организации - достижения ею планового уровня зрелости.

При планировании процесса стратегического развития системы управления организацией ЛПР решает задачу формированию организационной зрелости по её элементам путем выполнения проектов внедрения инструментов управления. Пример набора элементов организационной зрелости в соответствии со стандартом ИСО 9004-2010 ( [9]) можно увидеть на рисунке 1. Этот набор не является ни исчерпывающим, ни единственно возможным - так, элементы зрелости процесса управления экономикой детализированы в стандарте ИСО 10014-2008 [1]. Кроме того, любая организация может разработать внутренние методики и инструменты оценки организационной зрелости на основе международных стандартов. Хорошим примером такого внутреннего инструмента оценки зрелости процессов являются «Колонны» и «Пирамиды» (Pillars & Pyramids) методики Voyager Plant Optimization (VPO) компании Anheuser-Busch InBev [10].

Доррер М.Г

При этом ЛПР, принимая решение по запуску проекта повышения эффективности организации, распределяет ресурсы организации и устанавливает порядок и график выполнения мероприятий по повышению организационной зрелости по ее элементам. На практике эти мероприятия заключаются во внедрении тех или иных управленческих инструментов, свойственных данному

уровню зрелости - например, на базовом уровне - «Отслеживание бюджетов подразделений», а на стабильном уровне - «Управленческая отчетность».

Эта задача традиционно решается ЛПР и привлекаемыми консультантами экспертным путем на основе имеющегося опыта планирования проектов повышения эффективности, возможно - с помощью оценки проектов по аналогам. При этом оценка эффективности мероприятий по повышению зрелости отдается на откуп экспертов, то есть фактически выполняется не аналитически, а методом проб и ошибок. Не прогнозируется аналитически ни эффективность стратегических планов управления организационной зрелостью в целом, ни влияние отдельных решений и помех на эту эффективность.

Следующей задачей является оценка эффективности процесса стратегического управления зрелостью организации, т.е. управление ходом выполнения проектов повышения организационной зрелости с учетом непредвиденных и случайных факторов. Традиционно это задача решается путем осуществления промежуточной самооценки уровня зрелости организации по элементам. Поэтому задача оперативной оценки фактического уровня зрелости и проведения необходимых корректирующих воздействий в проекте ее повышения также является актуальной.

Цель работы - создать систему поддержки принятия решений при планировании и управлении процессом повышения организационной зрелости бизнес-процесса. В настоящей статье предпринята попытка формализовать указанные выше задачи и описать процесс управления организационной зрелостью в виде динамической системы, при этом управление процессом сформулировать как задачу аналитического конструировании оптимального регулятора (АКОР) Калмана-Летова, а оценку состояния - в виде фильтра Калмана [11], [12], [13].

Понятно, что окончательное принятие решений при планировании проектов повышения организационной зрелости осуществляется ЛПР компании и привлеченными консультантами. Однако предлагаемый подход позволит определить структуру решений, оценить приоритеты и возникающие при этом ограничения.

Принятые гипотезы

• Качество бизнес-процессов организации оценивается уровнем зрелости, который выражается безразмерной величиной, принимающей, например, значения от 0 до 5. Измерение уровня зрелости производится путем самооценки организации при помощи инструментов, содержащихся в соответствующих стандартах [9], [1].

• Первичное представление о связи между показателями организационной зрелости может быть сформировано путем статистического анализа показателей за несколько временных периодов. Уточнить связи между показателями можно экспертным путем на основе методов когнитивного моделирования.

• В процессе выполнения проектов совершенствования системы управления уровень конкретного элемента организационной зрелости повышается пропорционально количеству ресурсов, вложенных в развитие данного элемента, что отображается указанием на то, что тот или иной проект направлен на внедрение инструмента управления, относящегося к данному элементу. Эти показатели могут рассматриваться как управляющие воздействия.

• Возможно взаимное влияние элементов организационной зрелости друг на друга, возрастание уровня зрелости благодаря повседневной деятельности организации, а также её корпоративным ценностям.

• Фактический уровень организационной зрелости организации определяется баллами, полученными при анализе внутренней среды при помощи инструментов самооценки.

• Процесс стратегического управления подвержен неконтролируемым случайным воздействиям как при формировании организационной зрелости по её элементам, так и при её оценке.

• При планировании и реализации процесса управления организационной зрелостью учитываются следующие показатели:

- график возрастания уровня зрелости организации по элементам во времени;

- уровень зрелости организации по элементам в конце цикла стратегического развития системы управления организацией;

- затраты труда сотрудников организации в проектах повышения организационной зрелости;

- вложение ресурсов организации в проекты повышения организационной зрелости.

Принятые обозначения

0 = {01,^,0N} - список рассматриваемых элементов организационной зрелости, N — их общее количество;

t — время реализации проектов повышения организационной зрелости t е [0,T ], где T — продолжительность проектов в плановых периодах (месяцах, кварталах);

### T


x(t) = [ xx(t),..., Xn (t)] — N-вектор значений зрелости организации по элемен

там, где X^ (t) — уровень зрелости по i -му элементу в момент t;

T

u(t) = [u^ (t),..., UM (t)] — M-вектор управления, где u. (t) — управляющее воздей

ствие со стороны организации в виде количества вложенных ресурсов (в тыс. руб.) для проектов, направленное на повышение организационной зрелости в момент t;

T

y(t) = [ 3^1 (t),..., yK (t)] — K-вектор наблюдений, где y (t) — наблюдаемые оценки уровня зрелости в момент t;

A = [a.. ] — N х N - матрица, определяющая скорость повышения зрелости по эле-

У

ментам за счет состояния внутренней среды организации, мотивации сотрудников и влияния других элементов организационной зрелости; aij — степень влияния элементов зре-

## У


лости o на о,; i

B = [b.. ] — N х M - матрица, определяющая повышение уровня зрелости в про-

У

цессе стратегического развития системы управления; bij — степень влияния управляю-

У

щего воздействия U. (t) на уровень зрелости по у — му элементу X .(t);

ij H = [h.. ] — K х N - матрица наблюдений, позволяющая получить оценку уровня

## У


зрелости у .(^по фактическому уровню X.(t). у ^

Кроме того, на систему действуют помехи.

Вектор помех в процессе стратегического развития системы управления

T

v(t) = [Vj(t),..., VN (t)] , v. (t) — помеха, действующая на X. (t). Предполагается, что это случайный процесс типа белого шума с нулевым средним значением и дисперсией V (t)

: M[v (t)] = 0,cov[v(t) • vT(t)] = V(t).

Вектор помех в процессе стратегического развития системы управления

T

w(t) = [Wj(t),...,WK(t)] , w.(t) — помеха, действующая на у.(t). Также предполагается, что это случайный процесс типа белого шума с нулевым средним значением и дис-

T

персией W(t) : M[w (t)] = 0,cov[w(t) • wT (t)] = W(t).

### T


Процессы v(t )и w(t) статистически не связаны: COv[v(t) • w1 (t)] = 0.

Реализация сбора данных в действующей системе управления предприятием

Одним из наиболее сложных этапов при решении поставленных выше задач является оценка параметров математических моделей. Учитывая, что бизнес-организации являются, в том числе, социальными системами, для оценки параметров математических моделей необходимо применение, наряду с традиционными экономическими показателями, также методов когнитивного моделирования [14].

В качестве модельного объекта было выбрано предприятие «Красноярские машиностроительные компоненты» (ООО «КМК» [15]). На предприятии в настоящий момент ведется работа по внедрению системы управления бизнес-процессами. Одним из этапов было внедрение процедуры самооценки организационной зрелости по стандарту ГОСТ Р 9004-2010 [9].

Технически сбор оценок организационной зрелости был реализован в виде регулярно выполняемого бизнес-процесса в системе управления бизнес-процессами (BPMS) ELMA [16].

В настоящий момент произведен сбор данных по компонентам организационной зрелости ООО «КМК» [15]. Собрана информация по организационной зрелости компании по результатам 2 лет работы - на 31.12.2016 и 31.12.2017. Опрашивались топ-менеджеры компании - генеральный директор, исполнительный директор, коммерческий директор, директор по качеству, директор по производству, директор по управлению проектами.

Итоговая оценка зрелости по компонентам рассчитывалась как среднее арифметическое оценок по данному компоненту, данных каждым из опрашиваемых экспертов.

Модель процесса стратегического развития системы управления в детерминированной постановке

В данной статье процесс стратегического развития системы управления рассматривается в детерминированной постановке, т.е. предполагая отсутствие случайных помех и полную наблюдаемость процесса, когда y(t) = x(t). В этом случае процесс формирования организационной зрелости может быть представлен в виде линейной динамической системы

0

где / — симметричная отрицательно определенная матрица ,Q — симметричная неотрицательно определенная матрица, R — симметричная положительно определенная матрица.

Поясним смысл этих матриц.

Матрица / определяет значимость конечного результата процесса стратегического развития системы управления - вектора показателей организационной зрелости по элементам x(T). Поскольку ставится задача минимизации критерия (3), но при этом требуется достижение максимального уровня зрелости по элементам в момент T, то матрица / должна быть отрицательно определенной.

Матрица Q определяет «цену» затрат сотрудников на формирование организационной зрелости в течение всего процесса выполнения проекта организационного развития.

Матрица R определяет «цену» затрат на управление процессом стратегического развития системы управления в течение всего планового периода.

Как известно [11], оптимальное управление u(t) системой (1), (2) при квадратичном критерии качества (3) определяется формулой

Задача (1) - (7) называется задачей аналитического конструирования регулятора (АКОР).

Решение данной задачи позволит получить оптимальный закон управления уровнями зрелости по её элементам и оптимальную траекторию их возрастания по времени. Эта информация может быть использована при планировании процесса стратегического развития системы управления для выбора параметров проектов организационного развития, обеспечивающих достижения заданных значений уровней зрелости по элементам, и назначения их трудоемкости (в часах) или стоимости (в тыс. руб.). Кроме того, можно исследовать влияние исходных данных на качество принятия решения по критерию.

Выводы

Из-за ограниченности объема в статье изложены только основные идеи предлагаемой методики. На взгляд автора, новыми в данной работе могут считаться следующие положения.

1. Предложенная методика планирования и оценки процесса управления организационной зрелостью образовательного позволяет формализовать математическую модель организационного развития в терминах теории управления динамическими системами.

2. Достоинством предложенной методики является то, что можно варьировать степень подробности учета компонентов организационной зрелости - единого суммарного показателя организационной зрелости всей компании, самооценку только по ключевым элементам или подробную самооценку. Поскольку методика основана на матричной математике, то увеличение размерности задачи не вызовет принципиального изменения расчетных алгоритмов.

3. Дальнейшая работа должна заключаться в следующем

• Формализация расчета параметров модели на основе фактического опыта самооценки организации путем проверки гипотез о корреляции между компонентами зрелости на основе исторических данных, а также путем создания когнитивных моделей процесса;

• разработка методов выделения ресурсов на проекты повышения зрелости с учетом максимальной эффективности их расходования.

• разработка методов и алгоритмов оценки влияния показателей организационной зрелости на параметры бизнес-процессов - время выполнения, стоимость выполнения, включая оценку статистических параметров - математических ожиданий, характеризующих сам параметр и их дисперсий, характеризующих предсказуемость процесса управления ими.

• создание программной системы, позволяющей удобно производить расчеты и исследование проектов организационного развития.

Литература

1. ГОСТ Р ИСО 10014-2008 Менеджмент организации. Руководящие указания по достижению экономического эффекта в системе менеджмента качества: ГОСТ Р ИСО 100142008 - М.: Стандартинформ, 2009. 31 с.

2. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009 Информационные технологии (ИТ). Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009 - М.: Стандартинформ, 2010. 20 с.

3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-2-2009 Информационная технология. Оценка процесса. Часть 2. Проведение оценки: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-2-2009 - М.: Стандартинформ, 2010. 16 с.

4. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-3-2009 Информационная технология. Оценка процесса. Часть

3. Руководство по проведению оценки: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-3-2009 - М.: Стандартинформ, 2010. 42 с.

5. ГОСТ Р ИСО/МЭК 21827-2010 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Проектирование систем безопасности. Модель зрелости процесса: ГОСТ Р ИСО/МЭК 21827-2010 - М.: Стандартинформ, 2011. 124 с.

6. ГОСТ Р 56566-2015/ISO/IEC TS 15504-9:2011 Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 9. Профили целевого процесса: ГОСТ Р 56566-2015/ISO/IEC TS 15504-9:2011 — Москва: Стандартинформ, 2016. 20 с.

7. Open Group Standard TOGAF Version 9.1. // [Электронный ресурс]: http://pubs.opengroup.org/architecture/togaf9-doc/arch/.

8. ГОСТ Р 9004-2010 Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества: ГОСТ Р 9004-2010 - М.: Стандартинформ, 2011. 24 с.

9. Voyager Plant Optimisation //[Электронный ресурс]:

https://www.prebes.be/sites/default/files/activiteiten/1090/1430810644/pres_20150505_deneus.

pdf.

10. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория

конструирования систем управления: Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., доп. — Москва: Высшая школа, 1998. 574 с.

11. Перепелкин Е. А. Основы теории управления: учебное пособие. - Барнаул: Изд-во А лтГТУ, 2001. 115 с.

12. Доррер Г.А. Модель управления процессом приобретения и оценивания компетенций студентов вуза // Проблемы информатизации региона. ПИР-2015: материалы XIV Всероссийской конференции. - Красноярск, 2015.

13. Ю.М. Плотинский. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. Учебное пособие для высших учебных заведений. - М.: Логос, 1998. 280 с.

14. КМК: О нас //[Электронный ресурс]: http://www.krasmach.com/ru/about-us/.

15. ELMA: Система управления бизнес-процессами //[Электронный ресурс]:

https://www.elma-bpm.ru/.

16. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-4-2012 Информационная технология. Оценка процесса. Часть

4. Руководство по применению для улучшения и оценки возможностей процесса: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-4-2012 - Москва: Стандартинформ, 2014. — 32 с.

17. К. Мур и др. Свод знаний по управлению бизнес-процессами: BPM CBOK 3.0 - М.: Альпина Паблишер, 2016. 480 с.

The model of managing business processes on the basis of the assessment of maturity levels

Dorrer Mihail Georgievich - Candidate of Science (Engineering), assistant professor of the chair of «System analisys and operations research» of the Reshetnev Siberian State University of Science and Technology.

The approach to management ofprojects of organizational development is offered. The decision to invest resources in projects is solved as the task of analytically constructing an optimal regulator. The collection of actual information about the state of business processes, organizational maturity is performed using BPMS ELMA.

Key words: business process, organizational maturity, Kalman filter, management, BPMS.

УДК 004.272.26: 004.272.34: 519.876.5

ОПТИМИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СИСТЕМАХ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Сергей Васильевич Шевченко, канд. техн. наук, проф. каф. программной инженерии и

информационных технологий управления E-mail: shev@kpi.kharkov.ua, s.v.shevchenko55@gmail.com Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт»

www.kpi.kharkiv.edu/asu

Рассматриваются вопросы повышения эффективности параллельной обработки данных при решении потока независимых задач с учетом наличия и состояния вычислительных ресурсов. Варианты решений основаны на использовании результатов оптимизации с критерием минимум затрат ресурсов, сопоставляемые с решениями по критерию минимум потерь времени в процессе решения и ожидания.

Ключевые слова: параллельная обработка, топология, устройства, задачи, математическая модель, оптимизация, критерии.

Целью работы является повышение эффективности организации параллельной обработки данных современными компьютерными системами с позиций различных критериев, зависящих от области применения. Основным критерием можно считать производительность обработки данных, которая зависит от особенностей потока поступающих задач и от организации обработки, другими критериями могут быть стоимость обработки, надежность вычислений и др.

Суть обсуждаемой проблемы заключается в следующем.

Рис. 1. Многоканальная система обработки данных

Если рассматриваемая ситуация характеризуется обработкой потока независимых задач, то в простейшем случае можно считать, что каждая компьютерная система представлена многоканальной Шевченко С.В. СМО, в которой

каждый канал представляет собой отдельное устройство обработки данных со своей очередью задач, рис.1. Вместо серверов могут рассматриваться отдельные процессоры в составе многопроцессорных вычислительных комплексов, отдельные ядра микропроцессоров с общей и локальной кэш-памятью.

Обработка потоков зависимых задач может быть рассмотрена с дифференциацией уровня зависимости и организацией циклов повторной входимости с образова-

нием как новых этапов решений существующих задач, так и полностью новых задач,

Рис. 2. Архитектура ГРИД-приложений в среде облачных технологий

представляемых в вычислительных системах, использующих технологии параллельной обработки на аппаратурном и системном уровнях с организацией и применением многопроцессорных вычислительных систем, архитектуры многоядерных процессоров, технологий гиперпотоков, а также технологий grid conputing и cloud computing, рис. 2.

Использование для параллельной обработки устройств в составе процессора представлено архитектурой вычислительной системы, аппаратурно предоставляющей ресурсы для независимой параллельной обработки поступающих задач в виде блоков команд программных модулей, выполнение которых инициируется на основе логики предметной области и выделенных условий, рис.3.

Совокупность доступных средств обработки может интерпретироваться как сеть многоканальных и/или многоэтапных систем массового обслуживания с очередями, для которых поступающий на обработку поток задач, правила его распределение и организация самих процессов обслуживания могут быть использованы для формирования эффективных процедур обработки и использования доступных ресурсов.

Как следует из представленных практических примеров вычислительных процессов, существующих на различных уровнях процедур обработки данных, а также управления процессами решения, для повышения их эффективности актуальным является рассмотрение решения задачи организации параллельной обработки.

На основе имеющихся данных необходимо выбрать топологию вычислительного устройства с определением количества логических процессоров и их типов.

Рис. 3. Архитектура системы с 2-х ядерными процессорами с поддержкой гиперпотоков

Система должна обеспечить решение поступающей совокупности задач с учетом значений векторного критерия эффективности с компонентами: минимальная стоимость вычислений, минимальное время выполнения процессов решения, минимальная стоимость используемых вычислительных ресурсов, минимальное потребление электроэнергии, максимальная надежность вычислений и др. В зависимости от рассматриваемой предметной области состав критериев и их уровни значимости могут варьироваться.

Будем считать, что для построения ядра вычислительной системы на различных уровнях от средств обработки с выбором микро-архитектуры до систем с макро-архитектурой облачных технологий вычислений (Cloud computing) доступны вычислительные ресурсы, позволяющие реализовать заданные процессы обработки данных. При этом средства обработки могут быть представлены логическими процессорами различных типов в составе микро-архитектуры процессора с определенными техническими показателями и характеристиками, включая производительность, стоимость, величины локальных и общих вычислительных ресурсов, их стоимость и стоимость использования, показатели энергопотребления, характеристики надежности и др., а также виртуальными вычислительными машинами и их ресурсами с аналогичными технико-экономическими характеристиками и параметрами, предоставляемыми провайдерами облачных вычислений.

Тогда может быть рассмотрена следующая задача. Будем считать, что в произвольный момент времени t е T инициируется выполнение некоторой совокупности задач It.

Для каждой задачи i е It известны потребности в вычислительных ресурсах (Oir, включая

трудоемкость решения, потребность в каналах передачи данных и взаимодействия, ограничения по времени решения, требуемая величина памяти для размещения программного кода обработки, исходных и промежуточных данных, а также результатов вычислений.

Пусть Vt е T известно: Jt - множество вариантов размещения доступных

устройств обработки данных. Для каждого j е Jt заданы технические показатели и характеристики устройств обработки данных: P.t - типы устройств для рассматри-ваемой предметной области (логические процессоры, физические серверы, виртуальные вычислительные машины и др.), R - виды вычислительных ресурсов, (Apj J- стоимости

устройств, p е Pjt, |Bpr j- значения вычислительных ресурсов r-го типа устройств, r е R , |gpr (Qjt ) - функции, определяющие стоимости использования вычислительных ресурсов (функционирования, энергопотребления) при обработке данных объемом Q jt, (Cj j

- стоимости каналов связи i-й задачи и j-го устройства.

Тогда задачу выбора топологии устройства обработки данных можно представить в следующем виде.

Необходимо выбрать типы устройств обработки, определить связи между источниками данных задач и устройствами обработки, обеспечивающих выполнение поступающих задач с учетом значений критериев эффективности.

Обозначим искомые переменные Vt е T : xijt е (0,1 j, i е It, j е Jt, значения которых определяют использование или неиспользование при решении i-й задачи вычислительных ресурсов j-го устройства обработки, а также переменные ypjt е {0,1}, p е Pjt, j е Jt

, которые определяют, будет ли использоваться в качестве j-го устройства обработки p-й тип вариантов построения.

Тогда критерии математической модели задачи могут быть представлены в следующей форме.

1. Система обработки с минимальной стоимостью

 | f |  | f | f Y | 
min St =z | Z Cvxj | + Z | Apj | + Z gpr |  | y pjt
jpj | V г'е-^ | pеPJt | V | геR | V шt ), | ) )

2. Система обработки с минимальным временем rt пребывания (обработки и ожидания) заявок в системе. Данные системы могут быть реализованы как за счет рациональной организации процессов обслуживания, так и за счет выбора более производительных и дорогостоящих устройств обработки, размещения, хранения и взаимодействия. Подобные системы при определенных условиях могут соответствовать системам с максимальной производительностью. Время обработки и время ожидания могут быть представлены в соответствии с положениями теории массового обслуживания зависимостями 0°бр (, kj, р. ) и 0°ж (, kj, р.), где - интенсивность входного потока, к^ - количество каналов обслуживания (устройств обработки), р. - интенсивность потока обслуживания. Аналитические выражения этих зависимостей известны лишь для ограниченного числа условий и законов распределений.

Имеем

mm r = 2 (0Т (• (• P) + j (•kj• P)) (2)

JеJ

Как показывает опыт практического применения данного критерия для его оценки целесообразным может быть использование имитационного моделирования с последующей аппроксимацией результатов для оперативного применения. В качестве аппроксимирующих функций выбирались нелинейные функции, учитывающие основные тенденции зависимости.

В процессе формирования эффективных решений могут быть рассмотрены и другие критерии, определяемые спецификой предметной области [1, с. 59].

Область допустимых решений формируется с учетом требований задачи и доступных ресурсов, например, Vt е T :

ШII | (3) | - Z ВргУрП,ieIt pepf | j e J, | r e R, | (3)
Z yj - 1 j e j>p^pjt | (5) | xat, У] i e It, | pe P]t, | j e Jt. | (4)

Оптимизационная задача включает критерий (1) и ограничения (3) и (4). Такая модель представляет задачу дискретного программирования с булевыми переменными класса задач размещения. В силу целочисленности всех переменных данная задача является NP-полной. Для ее решения могут использоваться эффективные алгоритмы, предлагаемые в работе [2, с. 68].

Для оперативного управления выполнением обработки потока задач с динамическим распределением их между параллельно работающими вычислительными устройствами с различной топологией и с учетом изменения их состояний могут быть применены процедуры определения эффективных решений с использованием подходов, рассмотренных в составе систем smart-grid в электроэнергетике [3, с. 47].

Рекомендациями при построении множества эффективных решений рассматриваемой задачи с учетом значений выделенных критериев, а также их противоречивости можно считать применение метода уступок с использованием в качестве элементов множества результаты расчетов по наборам данных вариантов устройств обработки с изменяемыми в пределах допустимых значений технико-экономическими показателями и характеристиками вычислительных ресурсов. В результате этих действий может быть построена совокупность решений, приемлемое решение среди которых в зависимости от уровня топологий системы выбирает или ЛПР, или супервизор системы на основании поставленных целей, условий достижения, доступных средств и сопоставления критериев оптимальности.

Выводы. Эффективная организация параллельной обработки данных является основным источником всех критериев качества вычислительных систем произвольного назначения, включая рост производительности, снижение стоимости вычислений, повышение надежности и экономичности использования. Применение для этих целей оперативного распределения поступающих задач между устройствами обработки с позиций максимального использования доступных ресурсов, учетом их состояния и параметров позволяет формировать множество эффективных решений, использование которого приводит к повышению качества обработки данных и использования вычислительной системы.

Автор считает, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты. Получили дальнейшее развитие концепции организации параллельной обработки данных в составе вычислительных систем различной архитектуры и топологии. Предложен подход к построению математических моделей, позволяющих эффективно формировать топологию и архитектуру вычислительной системы в соответствии с выделяемыми внешними ресурсами и использовать внутренние ресурсы вычислительной системы. Предложен подход к формированию множества эффективных решений, позволяющих выбрать компромиссное решение в соответствии с предпочтениями ЛПР или целевыми установками супервизора.

Литература

1. Шевченко С.В. Концептуальный подход к разработке микропроцессорной системы управления распределёнными технологическими процессами / Электроника и связь. Тем. вып. «Электроника и нано-технологии». - Киев : НТУ Украины «КПИ», 2009. - Ч.1.

2. Шевченко С. В. О формировании состава задач интеллектуальных систем управления в электроэнергетике / Вюник НТУ «ХП1». Серш: Системний анал^, управлшня та шформацшш технологи. - Харюв : НТУ «ХП1», 2016. - № 59 (1168).

3. Shevchenko S.V. Optimization of Structure and Development of Production Systems / Discrete Structural Optimization. IUTAM Symposium. - Zakopane (Poland). - Berlin Heidelberg: Springer-Ver-lag, 1994.

Optimization of the distributed calculations in systems parallel data processing

Shevchenko S.V. PhD in Technological Sciences, professor of department of program engineering and information technologies of management National technical university "KharkivPolytechnicalInstitute"

Questions of increase in efficiency of parallel data processing at the solution of a stream of independent tasks taking into account existence and a condition of computing resources are considered. Versions of decisions are based on use of results of optimization with criterion of the minimum of expenses of resources compared with decisions on criterion of the minimum of losses of time in the course of the decision and expectation.

Keywords: parallel processing, topology, devices, tasks, mathematical model, optimization, criteria.

УДК 579.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МИКРООРГАНИЗМОВ С НЕФТЬЮ

Янина Вячеславовна Саванина, канд. биол. наук, науч. сотр. E-mail: v.savanin@gmail.com

Евгений Львович Барский, канд. биол. наук, вед. науч. сотр. E-mail: gene_b@mail.ru

Галина Александровна Дольникова, науч. сотр.

Елена Сергеевна Лобакова, д-р биол. наук, проф.

E-mail: elena.lobakova@gmail.com

Биологический факультет Московского государственного университета

имени М.В. Ломоносова 119899, Москва, Ленинские горы, д.1, корп.12

Рассматривается возможность контроля взаимодействия микроорганизмов с нефтью с использованием метода спектроскопии внутреннего отражения в режиме тонкой пленки и массивного образца. Проведено сравнение химического и спектрального метода анализа остаточного содержания нефти. Представлены сравнительные характеристики нефтяных загрязнений окружающей среды для различных сообществ микроорганизмов.

Ключевые слова: нефтяное загрязнение, микробиологическая утилизация углеводородов, ассоциации микроорганизмов, водная токсикология, биотестирование, спектроскопия внутреннего отражения

В связи с возрастающей антропогенной нагрузкой на природные экосистемы необходима разработка методов оперативного токсикологического контроля водной среды с

неопределенным или сложным составом, включая загрязнения продуктами нефтедобычи. Для токсикологической характеристики водной среды вблизи источни

ков загрязнения могут использоваться методы биотестирования. Активность отдельно взятой однородной популяции микроорганизмов, находящейся в загрязняемой среде, можно охарактеризовать с помощью ИК-спектроскопии внутреннего отражения. Другим вариантом использования микроорганизмов может быть очистка вод после нефтедобычи. Методы ИК-спектроскопии позволяют оценить эффективность утилизации нефти.

Материалы и методы. В работе использовались четыре ассоциации нефтеразрушающих микроорганизмов, выделенные из различных мест обитаний, а также чистая культура почвенной бактерии Micrococcus sp. №7. Культуры выращивали в круглых колбах объемом 100 мл на глюкозо-пептонной среде 1% объемом 50 мл в качалочной культуре. В модельных системах в культуральную жидкость вносили нефть, дизельное топливо, гептан и ксилол.

При оценке физиологического состояния культуры метод СВО, описанный в [1], дополнен измерениями величины Eh среды культивирования. Eh определяли с помощью электрометра фирмы Cole-Parmer при перемешивании пробы на магнитной мешалке с использованием Pt-электрода, а в качестве электрода сравнения - Ag/AgCl [2]. Количество клеток исследуемых культур дополнительно контролировали нефелометрически на спектрофотометре фирмы Hitachi (Япония), модель U-2000 при 538 нм. [1].

Спектроскопию полного внутреннего отражения в ИК-

диапазоне [3] использовали для оценки эффективности утилизации нефти в режиме «тонкой плёнки» (когда d превышает толщину образца). В зависимости от эффективности окисления нефти микроорганизмами в среде остается разное ее количество.

Остаток нефти и нефтепродуктов в среде, переводили в гексан и удаляли из среды. При этом использовали эквивалентное количество среды и гексана, что позволило получить сравнимые результаты для различных сообществ микроорганизмов и определить наиболее эффективное из них.

Пробу в гексане в объеме 0,1 мл наносили на ИЭ, изготовленный из материала КО-2. Гексан испаряется и на ИЭ остается пленка нефти, толщина которой пропорциональна ее количеству.

Для расчета эффективных толщин «тонких пленок» в случае перпендикулярной и параллельной компонент плоскополяризованного света можно воспользоваться следующими выражениями:

dэф^ = 4 d П21 cos9 / (1 - П31)2,

dэфм = 4 d П21 cos9 [(1 + n324)sin29 - П312] / (1 - n312)[(1 + n312)sin29 - П312],

где П21 = П2/П1, П32 = П3/П2, П31 = П3/П1 - относительные показатели преломления.

Спектр СВО тонкой пленки может быть получен даже в том случае, когда П2 > П1.

Для оценки функционального состояния клеток в загрязненной нефтепродуктами среде в режиме «массивного образца» (d меньше толщины образца) клеточную суспензию осаждали при 6 тыс. об/мин, наносили в виде водной пасты на измерительный элемент ИК-спектрофотометра ИКС-29 и подсушивали (для измерений в ИК-диапазоне требуется максимально удалить воду).

Спектры получали на спектрофотометре ИКС-29 в диапазоне (1800 - 1200) см-1. В работе использовали измерительные элементы из материалов КО-2 (ZnS) с показателем преломления n ~ 2,2 и германия (Ge), с показателем преломления n ~ 4,0, инфракрасные стекла ИКС-25 и др. с показателями преломления, определяющими глубину проникновения светового потока в клетки, а также пленочную реплику-поляризатор на основе полиэтилена (1200 штрихов/мм), обладающую степенью поляризации 95-96% и пропусканием 46-48%.

Аналоговый сигнал прибора был преобразован в цифровой и затем обрабатывался в компьютерной программе «MICROSOFT EXCEL» для обсчёта площадей полос поглощения препарата на спектрограмме. Метод позволяет оценить количество и пространственное распределение в клетках основных молекул: липидов, белков, нуклеиновых кислот и углеводов.

Результаты и обсуждение

При сопоставлении спектров нефти и осадка можно заметить, что в спектре осадка левая полоса распадается на ряд составляющих, а в спектре нефти эта полоса интегральна. Та же картина наблюдается для остатка нефти, изолированной из среды гексаном для каждой из четырех ассоциаций. Можно предположить, что микробные ассоциации с различной эффективностью окисляют разные компоненты нефти. При стандартной химической методике определения остаточного содержания нефти в культуральной среде микробных ассоциаций необходимы большие объёмы токсичного растворителя.

Дополнительно активность микробных ассоциаций проверяли по изменениям Eh среды культивирования. Начало роста культур в контроле сопровождается снижением величины Eh среды от ~500-600 мВ и достигает в начале экспоненциальной фазы роста 220230 мВ, что может свидетельствовать о существенных физиологических изменениях, происходящих в клетке к началу интенсивного роста, значительных различий в характере и величине изменений Eh разных ассоциаций не наблюдается. В присутствии нефти и нефтепродуктов Eh снижается до 210- 160 мВ. Снижение величины Eh среды в начале экспоненциальной фазы роста культур обусловлено выделением из клеток низкомолекулярных SH-соединений [2]. Можно предположить, что восстановительные условия как внутри клеток, так и в среде культивирования в лаг-фазный период развития культур необходимы для последующего роста клеток и синтеза биологически активных соединений.

Увеличение Eh, начиная со 2-х сут до 320-350 мВ в контроле, может быть связано как с использованием тиоловых соединений на биосинтетические процессы в активно растущих клетках, так и с окислением тиолов кислородом воздуха, увеличение же Eh до 420-630 мВ в присутствии нефтепродуктов однозначно указывает на окисление углеводородов.

На рис. 1 и 2 представлены ИК-спектры культуры Micrococcus sp. №7., выращенной на жидкой среде: 1) без добавления нефти, 2 - в присутствии нефти. При сравнении спектров наиболее заметные отличия характеристик наблюдаются в области амидных полос (амид 1 ~ 1660 см-1, амид 2 ~ 1550 см-1) и в областях (1450 - 1200) см-1. Таким образом, культура Micrococcus sp. №7 чувствительна к изменениям факторов среды, и в присутствии нефти активнее, чем культура, выращенная без нефти.

Рис. 1. а) и б) - спектры культуры Micrococcus sp. №7.на КО-2 для параллельно и перпендикулярно поляризованного светового потока соответственно; в) и г) - спектр культуры на Ge для параллельно и перпендикулярно поляризованного светового потока соответственно.

б) в) г)Рис. 2. Спектр культуры Micrococcus sp. №7 в присутствии нефти. Остальные условия как на рис. 1.

Рис. 3. Спектр культуры Micrococcus sp. №7.в присутствии дизельного топлива. Остальныеусловия как на рис. 1.

а) б)в)г)Рис. 4. Спектр культуры Micrococcus sp. №7.в присутствии гептана.Остальные условия как на рис. 1.

На Рис. 3 и 4 представлены спектральные характеристики клеток, культивируемых на среде с дизельным топливом и гептаном соответственно. Проведенный анализ полученных результатов показал, что физиологическое состояние культуры клеток в опыте с дизельным топливом (Рис.3), существенно лучше, чем таковое в культурах, выращенных с ксилолом и гептаном (Рис.4). Это следует из более интенсивных полос поглощения в области амидных полос (1660 - 1550) см-1, что соответствует большему числу клеток культуры микроорганизмов в единице объема и подтверждается нефелометрической оценкой плотности клеточных суспензий. Спектры дизельного топлива, ксилола и гептана (не представлены) в данной области активных полос не имеют.

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:

Природные ассоциации нефтеразрушающих микроорганизмов, выделенные из различных мест обитаний, а также чистые культуры почвенных бактерий (на примере Micrococcus sp. №7) могут использоваться для утилизации нефти и нефтепродуктов.

Методика спектроскопии внутреннего отражения применима как для оценки утилизации нефти и нефтепродуктов (СВО в режиме «тонкой пленки»), так и при биотестировании загрязнений продуктами нефтедобычи водной среды (СВО в режиме «массивного образца»).

Однородные популяции микроорганизмов могут использоваться для токсикологической характеристики водной среды с нефтяными загрязнениями.

Литература

1. БарскийЕ.Л., СаванинаЯ.В., Королева С.Ю., КоролевЮ.Н., ЛобаковаЕ.С. 2012. Методология определения состояния культуры микроорганизмов по степени пространственной организации целых клеток и их внешних структур// Вестник Московского университета. Серия 16. Биология. М.: Изд-во Моск. ун-та. № 1. С. 20-27.

2. Барский Е.Л., Лебедева А.Ф., Саванина Я.В. 1999. Изменения окислительно-восстановительного потенциала среды культивирования устойчивой к тяжелым металлам бактерии Pseudomonas diminuta: взаимосвязь с выделением из клеток металлотионеинопо-добных белков. // Вестник Московского университета. Серия 16. Биология. М.: Изд-во Моск. ун-та. № 2. С. 11-15.

3. Харрик Н. Спектроскопия внутреннего отражения. М.: Мир, 1970. 345 с.

Effectiveness of microorganisms associations interaction with oil

Savanina Ya.V., PhD, Dolnikova G.A., Barsky E.L., PhD, Lobakova E.S., DS, prof.

School of Biology, M.V.Lomonosov Moscow State University,119899, Moscow, Leninskie Gori, 1, Bld 12, Tel: 8(495)9394169, e-mail: cordekor@list.ru

It is considered interaction control feature of microorganisms associations with oil when using ATR «thin film». It was carried out comparison of chemical («massive form») and spectral («thin film») method of residual oil content analysis and calculate the effective thickness of «thin films». The report provides comparative characteristics of residual oil in the environment for different communities of microorganisms.

Keywords: oil polluyion, microbiological utilization of hydrocarbon, water toxicology, microorganisms associations, biodetection, IF-spectroscopy of internal reflection.

УДК 004.94

МОДУЛЬ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ СУБЪЕКТОВ ТУРИСТИЧЕСКОГО КЛАСТЕРА Александр Олегович Морозов, асп.

E-mail: alexmoroz1993@yandex.ru Алла Григорьевна Кравец, д-р техн. наук, проф.

E-mail: agk@gde.ru

Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград

vstu.ru

Инна Владимировна Струкова, рук. Хозяйственной службы Park Inn by

Radisson Волгоград E-mail: innusik-k@mail.ru ООО «РГС-Волгоград»

В статье приведены исследование и разработка модуля поддержки принятия решений для управления человеческими и материальными ресурсами подразделений субъектов туристического кластера.

Ключевые слова: туристический кластер, служба хаускипинга гостиницы, про-ак-тивное управление, прогнозирование, поддержка принятия управленческих решений.

Введение

Туристический кластер играет одну из главных ролей в обеспечении конкурентоспособности и социально-экономического развития региона за счет использования естественного, природного или историко-культурного потенциала. В его состав входят туроператоры, агентства по предоставлению туристических услуг, сервисы средств размещения (гостиницы, пансионаты, санатории), предприятия и компании, предоставляющие услуги питания, места досуга и отдыха. От всеобщей согласованности подразделений во многом зависит степень развития туристического кластера.

В данном исследовании особое внимание будет уделено сервисам средств размещения, а именно гостиницам. Современная гостиница представляет собой определенный набор согласованных между собой служб, таких как служба приема и размещения, служба общественного питания, административная служба. Служба хаускипинга (СХК) занимает особое положение. Она поддерживает чистоту всех помещений и согласовывает деятельность всех остальных служб. Автоматизированные средства обычно используются для управления ресурсами служб гостиницы [2].

Для эффективного управления ресурсами СХК предлагается автоматизированный модуль поддержки принятия управленческих решений.

Таким образом, целью исследования являлась разработка модуля поддержки принятия управленческих решений для управления ресурсами СХК гостиницы.

Поддержка принятия управленческих решений для управления ресурсами СХК

Основными материальными ресурсами СХК являются средства для уборки номеров. Для работы СХК необходимо постоянное наличие данных средств. Но в зависимости от загрузки гостиницы требуется разное количество средств для уборки. Поэтому для руководителя СХК гостиницы нужно знать необходимое количество средств для уборки номеров на несколько дней вперед, чтобы спланировать их закупку. Для этих целей целесообразно использовать инструмент про-активной поддержки принятия управленческих решений [1, 3, 4].

Следует отметить, что на рынке присутствует большой ассортимент различных средств химии для уборки номеров, общественных зон, генеральных уборок. Гостиницы

часто меняют данные средства и работают с разными производителями. Поэтому необходима возможность хранения информации о средствах уборки, с детализацией их расхода для выполнения определенных работ.

Для предсказания общего количества номеров, требующих обслуживания, используется модуль прогнозирования [5]. В общее число номеров входят: стандартные жилые, стандартные выездные, жилые номера типа люкс, выездные номера типа люкс.

Основываясь на специфике работы СХК гостиницы, выделим основные виды средств для уборки:

1) средство для уборки ванной комнаты;

2) средство для протирки поверхностей в ванной, гостевой;

3) средство для дезинфекции поверхностей;

4) средство для нейтрализации запахов.

Как правило, данные средства представляют собой специальные жидкости концентрата. Для приготовления готового средства для уборки используются специальные дозировки.

В таблице 1 приведен расход представленных средств для уборки одного номера (усредненные данные).

Расход средств химии для уборкиТаблица 1
Расход средств для уборки | Средство для уборки номеров
1 | 2 | 3 | 4
Дозировка концентрата на бутылку (1 л.) в мл. | 50 | 10 | 10 | 10
Расход готового средства в мл. | 70 | 40 | 60 | 50
Таким образом, на основе представленных данных о средних расходах средств для уборки номеров, а также прогнозных данных о количестве номеров, требующих уборки, строится прогнозный план потребности в материальных ресурсах (табл. 2, рис. 1).

Фрагмент плана потребности в материальных ресурсах

Таблица 2
Дата | Планирование необходимых средств для уборки номеров | Кол-вономеров
1 | 2 | 3 | 4
мл. | бут. 1л. | мл. | бут. 1л. | мл. | бут. 1л. | мл. | бут. 1л.
2018.03.03 | 8540 | 9 | 4880 | 5 | 7320 | 8 | 6100 | 7 | 122
2018.03.04 | 10430 | 11 | 5960 | 6 | 8940 | 9 | 7450 | 8 | 149
2018.03.05 | 4060 | 5 | 2320 | 3 | 3480 | 4 | 2900 | 3 | 58
2018.03.06 | 4410 | 5 | 2520 | 3 | 3780 | 4 | 3150 | 4 | 63
2018.03.07 | 2310 | 3 | 1320 | 2 | 1980 | 2 | 1650 | 2 | 33
2018.03.08 | 4690 | 5 | 2680 | 3 | 4020 | 4 | 3350 | 4 | 67
2018.03.09 | 4690 | 5 | 2680 | 3 | 4020 | 4 | 3350 | 4 | 67

Исходя из прогнозных значений потребности в материальных ресурсах, руководитель СХК заранее готовит план закупок необходимых средств для уборки, тем самым избегая проблемы, связанной с неожиданной нехваткой данных средств.

Помимо планирования материальных ресурсов, немаловажной задачей является поддержка составления графика работы персонала СХК [6]. Данная задача так же основывается на построенных прогнозах количества номеров, требующих уборки.

Автоматизированный модуль поддержки принятия управленческих решений для управления ресурсами СХК

Модуль поддержки принятия управленческих решений включает в себя следующие функции:

-поддержка составления графика работы персонала;

-хранение информации о средствах для уборки и их расходах;

-поддержка планирования средств химии для уборки номеров.

На рисунке 2 представлен интерфейс поддержки составления графика работы персонала.

Руководитель СХК, зная количество персонала, а также график плановых видов работ, вводит данные в специальную форму. Затем модуль рассчитывает оптимальное количество персонала с соблюдением действующей мотивационной схемы. В таблице на рисунке 2 отображается предложенный график работы персонала, на основе прогноза потребности в ресурсах.

Ввод данных о средствах для уборки и их расходе, CSV файл прогноза

Рис. 1. Алгоритм планирования средств для уборки номеров

Поддержка составления графика работы персонала

Дата
Количество горничных| Введите количество горничныхКоличество уборщиков общетвенных зон

| Введите количество уборщиков

Количество олераторов прачечной

| Введите количество операторов прачечной

Количество супервайзеров

| Введите количество супервайзеров

Количество генеральных уборок стандарта

Количество генеральных уборок люкса

Количество химчисток ковролина в стандарте

Количество химчисток ковролина в люксе

Составить график работы

ПОТРЕБНОСТЬ В ПЕРСОНАЛЕ СХК
Дата | Горннчн | ые Уборщики | Операторы _ .. Супервайзер прачечной | Доп.персонал
1 01.03.2016 | 4 | 0 | 0 0 | 0
2 02.03.2016 | 4 | 0 | 0 0 | 0
3 03.03.2016 | 2 | 0 | 0 0 | 0
4 23.05.2016 | 3 | 0 | 0 0 | 0
5 24.0S.2016 | 4 | 1 | 0 | 0
б 25.05.2016 | 4 | 1 | 1 | 1
7 26.05.2016 | 4 | 1 | 1 | 3
8 27.05.2016 | 4 | 1 | 1 | 3
9 28.05.2016 | 4 | 1 | 0 0 | 0
10 29.05.2016 | 4 | 1 | 1 | 0
ш Р |  | 1 Стр 1_) | ■, Я51’ | 

Рис. 2. Интерфейс поддержки составления графика персонала

Перед тем как рассчитывать необходимое количество персонала, необходимо загрузить в систему актуальный прогноз на требуемый период времени.

На рисунке 3 представлен интерфейс поддержки планирования средств химии для уборки номеров.

Для планирования средств химии для уборки номеров необходимо выбрать производителя средств, а также дату. Планирование осуществляется на основе загруженного прогноза.

Планирование средств химии для уборки номеров
Дата |  | ПОТРЕБНОСТЬ В СРЕДСТВАХДЛЯ УБОРКИ НОМЕРОВ
дд.мм.гпт |  |  |  | Средства для | Средства для | Средства для _. Средства для
 |  | Дата | П роизводитег ь | уборки ванной | протиркиповерхностей, | дезинфекции ._ нейтрализации поверхностей.
Производитель средств |  |  |  | комнаты, л | л | запахов, л л
 |  | 1 01.03.2016 | hotel line | 4.69 | 2.68 | 4.02 3.35
Nothing selected - |  | 2 02.03.2016 | hotel line | 4.69 | 2.68 | 4.02 3.35
 |  | 3 03.03.2016 | hotel line | 2.24 | 1.28 | 1.92 1.6
Ц Спланировать средства для уборки |  | 4 23.05.2016 | hotel line | 4.34 | 2.48 | 3.72 3.1
 |  | 5 24.05.2016 | hotel line | 6.44 | 3.68 | 5.52 4.6
— |  | 6 25.05.2016 | hotel line | 8.33 | 4.76 | 7.14 5.95
 | 7 26.05.2016 | hotel line | 10.08 | 5.76 | 8.64 7.2
 | 8 27.05.2016 | hotel line | 8.68 | 4.96 | 7.44 6.2
 | 9 28.05 2016 | hotel line | 6.16 | 3.52 | 5.28 4.4
 | 10 29.05.2016 | hotel line | 6.3 | 3.6 | 5.4 4.5
 | ш Р |  | Стр (1 ] 1 |  | г

Рисунок 3 - Интерфейс поддержки планирования средств для уборки

В силу многообразия средств химии для уборки номеров, необходимо хранить их основную информацию в БД системы. В модуле предусмотрена возможность хранения и редактирования информации о производителях средств химии и их средних расходах на уборку одного номера.

На рисунке 4 представлен интерфейс хранения и редактирования информации о средствах для уборки номеров.

Использование модуля поддержки принятия управленческих решений руководителя СХК для управления ресурсами позволит снизить трудоемкость планирования ресурсов.

Расход средств химии для уборки номеров

РАСХОД СРЕДСТВ ДЛЯ УБОРКИ НОМЕРОВ
Производитель | Расход средства для уборки ванной комнаты, мл | Расход средства для протирки поверхностей, мл | Расход средства для дези н фекци и поверхностей, мл | Расход средства для нейтрализации запахов, мл
1 hotel line | 70 | 40 | 60 | 50
+ / ш Р | Стр (1 ) из 1 ►> | И

Рис. 4 - Интерфейс хранения/редактирования информации о средствах для уборки номеров

Заключение

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения.

Разработанный модуль поддержки принятия управленческих решений для управления ресурсами позволяет значительно облегчить трудоемкий процесс составления графика работы персонала СХК, а также эффективно планировать материальные ресурсы. Использование данного модуля в гостинице Park Inn by Radisson города Волгограда позволило снизить затраты за счет современных методов управления ресурсами.

Литература

1. Морозов А.О., Кравец А.Г., Марчук М.М., Струкова И.В. Автоматизированная система про-активного управления ресурсами службы хаускипинга гостиницы // Инновационные, информационные и коммуникационные технологии. ИНФО-2016: сб. тр. XIII междунар. науч.-практ. конф. (г. Сочи, 1-10 окт. 2016 г.) / редкол.: С.У. Увайсов (гл. ред.), И.А. Иванов (отв. ред.) [и др.]; Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского [и др.]. М., 2016. C. 128— 131.

2. ЗаставнойМ.И. О способах комплексной автоматизации системы управления предприятием / М.И. Заставной, В.И. Кручинин // Известия ВолгГТУ. 2011. №12 - С.81-84.

3. Кравец А.Г. Про-активный подход к автоматизации управления ресурсами службы хаускипинга гостиницы / А.Г. Кравец, А.О. Морозов, И.В. Струкова // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2017. № 1 (37). C. 71-83.

4. Кравец А.Г. The pro active resource management for hotels’ housekeeping service / А.Г. Кравец, А.О. Морозов, I. Strukova // International Conference ICT, Society and Human Beings 2017 (Lisbon, Portugal, July 20-22, 2017): part of the Multi Conference on Computer Science and Information Systems 2017: Proceedings / ed. by Piet Kommers; IADIS (International Association for Development of the Information Society). - [Lisbon, Portugal], 2017. P. 35-42.

5. Морозов А. О. Про-активное управление ресурсами подразделений субъектов туристического кластера / А.О. Морозов, А.Г. Кравец // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сб. науч. тр. IV междунар. конф. (5-8 декабря 2017 г.) / под ред. О.Г. Берестневой, А.А. Мицеля, Т.А. Гладковой; ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический ун-т», ФГБОУ ВО «Томский гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники». - Томск, 2017. C. 20-22.

6. Струкова И.В. Инфографический анализ тенденций рынков труда [Электронный ресурс] / И.В. Струкова, А.Г. Кравец // Образовательные ресурсы и технологии: научный сетевой журнал. 2017. № 2 (19). C. 50-57. - Режим доступа: http://www.muiv.ru/vestnik/pdf/pp/ot_2017_2_050-057.pdf.

The management decision-making support module for resources management departments of constituent entities of the tourism cluster

Aleksandr O. Morozov (alexmoroz1993@yandex.ru, post-graduate student, VSTU)

Alla G. Kravets professor, VSTU

Inna V. Strukova, Executive Housekeeper Park Inn by Radisson Volgograd, “RGS-Volgograd” Ltd. Volgograd State Technical University, Volgograd

The article deals with the research and development of the management decision-making support module for resources management departments of constituent entities of the tourism cluster.

Keywords: tourism cluster, hotel housekeeping service, pro-active management, prediction, management decision-making support.

УДК 681.518.3

ПРОГНОЗИРУЮЩАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМОЙ

Леонид Исаакович Бернер, д-р техн. наук, проф., ген. дир.

E-mail: berner@atgs.ru

Юрий Маркович Зельдин, канд. техн. наук, зав. отд. ИУС E-mail: zeldin@atgs.ru.

АО «АтлантикТрансгазСистема» http://www.atgs. ru

Сергей Григорьевич Марченко, гл. инженер, первый зам. ген. дир.

E-mail: marchenko@mtg.gazprom.ru ООО «Газпром трансгаз Москва» http://moskva-tr.gazprom.ru

Владислав Васильевич Никаноров, канд. техн. наук, зам. начальника Департамента

E-mail: v.nikanorov@adm.gazprom.ru.

ПАО «Газпром» http://www.gazprom.ru

Описан процесс оперативного диспетчерского управления газораспределительной системой (ГРС) с применением прогнозирующей математической модели. Описаны особенности работы математической модели ГРС, необходимые для ее применения в прогнозирующем режиме, предложен способ отображения результатов прогноза.

Ключевые слова: оперативное диспетчерское управление, газораспределительная система, прогнозирующая математическая модель.

Основными задачами газотранспортного предприятия (ГТП) является выполнение плана транспорта газа и гарантированная подача контрактных объемов газа потребителям. Решать поставленные задачи приходится в условиях технологических ограничений, а также проводимых на Предприятии работ по техническому обслуживанию и ремонту. При этом необходимо обеспечить высокую эффективность работы ГТП по критерию минимума энергетических затрат.

Управление трубопроводной системой (ТС) производится производственно-диспетчерской службой Предприятия. Типовой процесс оперативного диспетчерского управления (без учета нештатных ситуаций) состоит из следующих этапов:

- планирование режима работы с учетом плана транспорта и распределения газа, текущего состояния системы,

плановых работ по техническому обслуживанию и ремонту участков газопроводов и технологического оборудования;

- установка планового режима работы ТС;

- контроль параметров технологического процесса, выявление отклонений от плановых показателей;

- проведение корректирующих действий для возврата к плановому режиму (при необходимости).

Марченко С.Г,

Оперативное диспетчерское управление охватывает временной горизонт до нескольких суток, в течение которых описанные выше этапы циклически повторяются. При этом диспетчер является частью замкнутого контура управления.

Трубопроводная система является сложным объектом управления, обладающим рядом особенностей:

- географическая протяженность и инерционность системы. Время от приложения управляющих воздействий в одной точке до требуемой реакции системы (как правило, в другой точке) составляет несколько часов. Реакция системы на управляющее воздействие зависит не только от текущего состояния ТС, но и от его предыстории (нестационарный режим);

- наличие взаимосвязанных элементов системы с существенно различной инерционностью (например, длинный магистральный газопровод большого диаметра с компрессорной станцией и короткий газопровод-отвод к крупному потребителю);

- существенная суточная и недельная неравномерность потребления газа;

- изменение планов транспортировки и поставок газа;

- ограничения по имеющимся ресурсам: поступление газа в ТС, запас газа в трубопроводах, резерв мощности газоперекачивающих агрегатов (ГПА) и т.п.;

- технологические ограничения (максимальное и минимальное давление, скорость изменения давления, пропускная способность участка и т.п.);

- изменение характеристик ТС из-за отключения части участков в ходе технического обслуживания или ремонта;

- неочевидные методы достижения максимальной эффективности. Решение, обеспечивающее максимальную эффективность в текущий момент, может привести к повышенному расходу энергоресурсов в дальнейшем и снижению общей эффективности работы ТС за период.

Общепринятые методы управления подобными системами, реагирующие на текущие отклонения от планового режима, априори не позволяют повысить энергоэффективность процесса.

Существенного повышения стабильности, уменьшения затрат топливно-энергетических ресурсов можно достичь методом управления с прогнозирующими моделями [1, 2]. В этом случае модель объекта управления используется для прогноза его поведения на выбранном горизонте времени, и на этой основе выбираются оптимальные управляющие воздействия. Процесс прогнозирования и выбор управляющих воздействий периодически повторяются, постоянно смещая границу временного горизонта. Описанный метод позволяет употребить ресурсы системы на повышение ее запаса устойчивости и/или энергоэффективности.

Никаноров в.в. Повышение энергоэффективности достигается также за счет

анализа поведения системы за период времени и принятия решений, которые обеспечат не «мгновенную», а интегральную энергоэффективность за выбранный период.

Условно трубопроводные системы (ТС) можно разделить на газотранспортные и газораспределительные. К газотранспортным системам (ГТС) относятся ТС, в которых преобладает транспортная составляющая: более 50% поступающего на вход газа транспортируется на выход. К газораспределительным системам (ГРС) относятся ТС, в которых преобладает распределение газа: более 50% поступающего на вход газа потребляется внутри системы. Примеры структур газотранспортных и газораспределительных систем приведены на Рис. 1.

Рис. 1 Газотранспортная и газораспределительная системы

Режим работы газотранспортной системы более стабилен, так как расход газа на входе и выходе определяется плановыми заданиями на транспортировку. При выводе какого-либо участка ГТС в ремонт всегда существует возможность его обхода по другим участкам. За счет перемычек до и после компрессорной станции имеется возможность перераспределения мощностей газоперекачивающих агрегатов (ГПА). Режим работы газораспределительных систем характеризуется большей нестабильностью за счет неравномерности потребления. При выводе некоторых участков ГРС в ремонт не существует вариантов их обхода. Нестабильность режима тем больше, чем больше отношение общего расхода потребителей к запасу газа в трубопроводе. С точки зрения диспетчерского управления газораспределительные системы, особенно в крупных промышленных районах, являются более сложными объектами. Для них управление с использованием прогнозирующей модели наиболее эффективно.

Метод управления с прогнозирующими моделями в настоящее время широко используется для управления газотранспортными системами [3]. Однако применение метода для управления ТС имеет ряд особенностей.

Управление с прогнозирующей моделью дает положительные результаты только при условии высокой точности прогноза, что достигается использованием нестационарных математических моделей ТС в режиме online [4, 5]. В этом режиме модель подсоединяется к SCADA и постоянно считывает из нее фактические параметры. При расчете прогнозного будущего используется как текущее, так и предыдущие состояния ТС. Для обеспечения высокой точности прогноза необходимо не только использовать адекватную математическую модель ТС, но обеспечить гарантированную достоверность используемых фактических параметров (при их количестве порядка нескольких тысяч). В реальной системе из-за отказов датчиков, отсутствия связи и т.п. часть фактических параметров постоянно недостоверна. Для получения высокой точности моделирования необходимо производить предварительную обработку фактических данных, отбраковывая недостоверные параметры [5].

При расчете прогноза поведения ТС подсистемами моделирования обычно принимают граничные условия (давление, температура или расход газа) постоянными в пределах прогнозного временного горизонта. Для газораспределительных систем это существенно снижает точность прогноза. Для повышения точности необходимо учитывать суточную неравномерность газопотребления, для чего разработаны соответствующие алгоритмы и программные комплексы [6].

Однако до сих пор не прорабатывался вопрос поведения математической модели ГТС при достижении в ходе прогнозирования технологических ограничений, а также представления диспетчеру результатов прогноза. ГТС является объектом управления, имеющим множество целевых параметров и возможных управляющих воздействий как непрерывного, так и дискретного типа, которые могут прилагаться в разное время (в пределах прогнозного горизонта). Универсальных математических методов и алгоритмов оптимизации подобных систем за приемлемое для конечного пользователя время в настоящее время в промышленной практике не существует [7]. Стратегию оптимального управления выбирает диспетчер, исходя из своих знаний и опыта. Поэтому форма представления диспетчеру результатов прогнозирования режима ТС имеет первостепенное значение.

В ходе расчета прогноза поведения ТС может возникнуть ситуация, когда из-за достижения технологических ограничений невозможно обеспечить заданные граничные условия. Например, из-за минимально допустимого давления на входе газораспределительной станции невозможно обеспечить прогнозное потребление газа через нее. Такая ситуация потенциально может возникнуть в газораспределительной системе крупного промышленного узла в условиях пиковой нагрузки. Обычно в этом случае модель сигнализирует о невозможности дальнейшего счета и останавливается. Такое поведение модели неприемлемо при управлении с прогнозирующей моделью, так как при этом диспетчер получает сигнал о возникшей проблеме, но не видит ее возможного дальнейшего развития.

При достижении технологических ограничений модель, работающая в режиме прогнозирования, должна продолжать расчет. Это возможно при изменении граничных условий или режимов работы технологического оборудования. Модель ТС должна автоматически обеспечивать следующее:

- при заданном расходе газа на границе и расчетном давлении, при достижении минимально или максимально допустимого давления переходить на расчет при фиксированном давлении и расчетном расходе. При возвращении давления в допустимый диапазон (с заданным гистерезисом) - возвращаться на расчет при заданном расходе и расчетном давлении;

- при выходе рабочей точки ГПА на границу допустимых режимов изменять обороты ГПА таким образом, чтобы рабочая точка оставалась в допустимой зоне;

- при достижении максимальных (минимальных) оборотов ГПА автоматически запускать дополнительный ГПА (останавливать работающий ГПА).

Обо всех автоматически производимых изменениях граничных условий и режимов работы оборудования модель должна уведомлять диспетчера. Такой вариант прогнозирования позволит оценить масштаб потенциальной проблемы по величине и времени, предпринять необходимые действия по ее устранению (в том числе как крайнюю меру -ограничение поставки газа потребителям).

Также модель должна рассчитывать энергетические затраты на транспортировку и распределение газа за выбранный период (например, одни сутки), с учетом заданного плана переключений. В зависимости от принятого критерия оптимизации, это может быть объем потребленного топливного газа и количество затраченной электроэнергии в натуральном или стоимостном выражении.

Типовым методом представления результатов прогноза являются тренды параметров (давление, расход, температура) в ключевых точках. Однако они не дают общей картины поведения ГТС в целом, особенно при большом количестве потребителей, и не позволяют оценить разницу между плановым и фактически возможным потреблением объекта (при достижении технологических ограничений).

Предлагается в дополнение к трендам представлять результат прогнозирования цветом и стрелками на укрупненной технологической схеме ТС, с возможностью автоматической или ручной прокрутки по времени. Подобные схемы широко применяются для отображения карт погоды, карт движения транспорта и т.п. Это позволит одним взглядом оценивать режим ТС и тенденции его изменения как на отдельных участках, так и по системе в целом и выбрать наиболее верную стратегию управления. Предлагается следующая цветовая схема:

- цвет газопровода в текущей точке соответствует давлению (высокое давление -желтый, среднее давление - зеленый, низкое давление - голубой);

- стрелки вдоль газопровода обозначают расходы по участкам, величина стрелки соответствует величине расхода;

Рис. 2 Представление результатов прогнозирования (пример)

- цвет объектов потребления соответствует разнице между плановым и фактически возможным часовым потреблением газа (в абсолютных единицах или % от плана). Зеленый цвет - обеспечивается плановый объем газа, красный цвет - невозможно обеспечить плановый объем (от светлого до темно-красного, в зависимости от % недопоставки).

Пример подобной схемы приведен на Рис. 2. Также на схеме отображены показатели эффективности работы ТС: объем потребленного топливного газа за период Qтоп и удельное потребление топливного газа - отношение Qтоп к сумме объемов транспортируемого Qтр и распределенного Qр газа.

Таким образом, управление с прогнозирующей моделью может повысить эффективность оперативного диспетчерского управления трубопроводной системой, особенно для газораспределительных систем. Однако для полной реализации потенциальных возможностей метода необходимо соответствующим образом настроить работу математической модели ТС и представить результаты расчетов в удобном для анализа виде.

Литература

1. Bemporad A. (2009). Model Predictive Control: Basic Concepts.

http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/teaching/cpsp/slides/2009/1-mpc.pdf.

2. ForbesM.G., PatwardhanR.S., HamadahH., GopaluniR.B. Model Predictive Control in Industry: Challenges and Opportunities // IFAC-PapersOnLine, Vol. 48. Issue 8. 2015. pp. 531-538.

3. Бернер Л.И., Ковалев А.А., Киселев В.В. Управление газотранспортной сетью с использованием методов моделирования и прогнозирования // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2013. № 1. С.48-53.

4. Анучин Макс.Г., Анучин Мих.Г., Анфалов А.А., Архипов А.А., Волосов В.В., Кузнецов А.Н., Шабанова Л.Н. Моделирование транспорта природного газа в режиме онлайн. Программно-вычислительный комплекс «Волна» // Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация: Сборник докладов 6-й Международной научно-практической конференции «Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация». Сочи, 2017. С. 21-33.

5. Голубятников Е.А., Сарданашвили С.А. Проблемы моделирования on-line режимов систем газоснабжения // Территория Нефтегаз. 2015. № 4. С. 32-37.

6. Никаноров В.В., Марченко С.Г., Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Плюснин И.П. Подсистема прогнозирования газопотребления // Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 20-21.

7. Митичкин С.К., Сарданашвили С.А., Белинский А.В. Методы решения задачи выбора рациональной схемы транспорта газа по ГТС при наличии резервов пропускной способности // Труды РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина. 2012. № 3. С. 85-93.

Predictive Simulation for Control of Gas Supply System

Leonid Berner, PhD in Engineering, Professor, General Director, AtlanticTransgasSystem

Yury Zeldin, Candidate of Engineering Sciences, Head of SCADA and HMI Department, Atlantic-

TransgasSystem

Sergey Marchenko, Chief Engineer - Deputy General Director, Gazprom transgas Moscow Vladislav Nikanorov, Candidate of Engineering Sciences, Deputy Head of Department, Gazprom The article describes the operational dispatch control of the gas supply system (GSS) using predictive simulation. The features of the mathematical model of the GSS, necessary for its use in the predictive mode are described. A method for displaying forecast results is proposed.

Keywords: operational dispatch control, gas supply system, model predictive control.

УДК 681.518.3

ОБЩАЯ СХЕМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ПОСТАВОК ПРИРОДНОГО ГАЗА ПОТРЕБИТЕЛЯМ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА

Сергей Григорьевич Марченко, гл. инженер - первый зам. ген. дир.

E-mail: marchenko@mtg.gazprom.ru.

ООО «Газпром трансгаз Москва» http://moskva-tr.gazprom.ru

Описана схема решения задачи оптимизации поставок природного газа потребителям промышленного кластера с использованием управления с прогнозирующей моделью. Предложены критерии выбора горизонтов прогноза и управления. Описаны особенности работы математической модели объекта, необходимые для ее применения в прогнозирующем режиме.

Ключевые слова: оптимизация поставок природного газа, управление с прогнозирующей моделью.

Единая система газоснабжения (ЕСГ) России представляет собой крупнейшую в мире трубопроводную систему, объединяющую предприятия по добыче, транспортировке, хранению, переработке и распределению газа, которая обеспечивает непрерывный цикл поставки газа от скважин до конечного потребителя. Оперативное управление ЕСГ производится Центральным производственно-диспетчерским департаментом (ЦПДД) ПАО «Газпром» через производственно-диспетчерские службы дочерних обществ. Каждое дочернее газодобывающее или газотранспортное общество (ГДО, ГТО) управляет участком ЕСГ в зоне своей ответственности.

Для обеспечения экономической эффективности ЕСГ должна работать в оптимальном режиме. По стандарту организации ПАО «Газпром», оптимальный технологический режим Марченко с.г. работы газотранспортной системы - это режим, при котором обеспечивается выполнение установленного объема транспортировки газа, закачки/отбора в подземные хранилища газа, поставки газа потребителям Российской Федерации и на экспорт в соответствии с заявленными объемами, с соблюдением заданного уровня надежности работы объектов газотранспортной системы и минимальными эксплуатационными расходами, в том числе с минимальными затратами топливно-энергетических ресурсов в стоимостном выражении [1].

Очевидно, что в общем случае оптимизировать режим работы ЕСГ необходимо в целом, в том числе с учетом возможностей промыслов и уровня запаса газа в системе [2]. Эту задачу решает ЦПДД ПАО «Газпром». В результате дочерним обществам спускаются плановые задания на транспортировку и распределение газа. При выполнении заданий дочернее общество обладает достаточной долей самостоятельности в планировании и поддержании оптимального режима, с учетом изменяющихся фактических условий.

Газотранспортные общества условно можно разделить на транспортные и распределительные. В транспортных ГТО преобладает транспортировка газа со входа на выход трубопроводной системы, входящей в зону ответственности ГТО, поставка газа конечным потребителям незначительна. В распределительных ГТО основная доля поступающего на вход газа предназначается конечным потребителям. Структура транспортного ГТО обычно представляет собой несколько коридоров параллельных магистральных газопроводов, соединенных перемычками. Структура распределительного ГТО сложнее, часто включает кольцевые участки с несколькими подводящими газопроводами, газопроводы-отводы с большим количеством потребителей. Режим распределительных ГТО более нестабилен из-за существенной неравномерности газопотребления. Для них выше экономические и репутационные потери из-за возможных срывов поставки газа. Поэтому в общем случае управление распределительными ГТО представляет собой более сложную задачу, требующую внедрения передовых методов поддержки принятия решений.

В настоящей работе описана общая схема решения задачи оптимизации поставок природного газа потребителям крупного промышленного кластера. Задача решается в рамках газотранспортного общества, при этом граничные условия (давление и температура или расход газа) на входах и выходах газотранспортной системы считаются заданными.

Процесс оперативного диспетчерского управления газотранспортной системой схематически представлен на Рис. 3. Целевой функцией процесса является гарантированное газоснабжение потребителей при минимальных затратах топливно-энергетических ресурсов и соблюдении технологических ограничений. Процесс управления состоит из следующих циклически повторяющихся этапов:

-планирование режима работы с учетом плана транспорта и распределения газа, текущего состояния системы, технологических ограничений, плановых работ по техническому обслуживанию и ремонту оборудования;

-контроль параметров технологического процесса, выявление отклонений от плановых показателей;

-проведение корректирующих действий для установки и поддержания планового режима.

Рис. 3. Процесс оперативного диспетчерского управления ГТС

Газотранспортная система как объект управления является нелинейной инерционной системой со множеством входных и выходных переменных, к которой можно прилагать дискретные и непрерывные управляющие воздействия, разнесенные по времени. Управление подобными системами «по факту», то есть реак-

ция на уже свершившиеся отклонения, неизбежно приводит к запаздыванию управляющих воздействий и снижению качества управления. Существенно улучшить его можно при использовании метода управления с прогнозирующей моделью (Model Predictive Control) [3], который в российской литературе также называется «предиктор-корректор» [4]. Суть метода состоит в следующем (см. Рис. 4):

-с помощью модели объекта рассчитывается его поведение х(^ на конечном горизонте прогнозирования t = to + At*n, где to - текущий момент времени, At - шаг расчета, n = 1, ..., N - отсчеты горизонта прогнозирования;

-на горизонте управления определяется матрица управляющих воздействий u(t), где t = to + At*k, где k = 1, ., K - отсчеты горизонта управления, обеспечивающих оптимальность целевой функции на горизонте прогнозирования;

-оптимальные управляющие воздействия прилагаются к системе на первых M шагах, где M <= K;

-после М шагов процесс прогнозирования и определения оптимальных управляющих воздействий циклически повторяется, постоянно сдвигая горизонты прогнозирования и управления.

Рис. 4. Метод управления с прогнозирующей моделью

Таким образом, управляющее воздействие вырабатывается на основе не уже свершившихся, а прогнозируемых отклонений от требуемого режима. Это обеспечивает более высокое качество управления, так как компенсирует фазовый сдвиг между возмущением и управляющим воздействием (в случае, если прогноз достаточно точный).

Управление с прогнозирующей моделью базируется на нескольких допущениях:

-оптимальное решение

существует для любого начального состояния системы;

-оптимальное решение

осуществимо для любого начального состояния системы, с учетом ограничений на допустимые состояния системы и управляющие воздействия;

-при планировании управления на шаге 1 выбирается такая последовательность управляющих воздействий, которая обеспечивает оптимальную (по выбранному критерию) последовательность состояний системы на горизонте прогноза. На шаге 2 горизонт прогноза смещается, последовательность управляющих воздействий изменяется для достижения оптимальности на новом горизонте прогноза. Результирующая последовательность управляющих воздействий обеспечивает близкое к оптимальному управление на бесконечном горизонте наблюдения;

-регулятор с прогнозирующей моделью удовлетворяет условиям устойчивости и робастности;

-вычислительное запаздывание (время, необходимое для вычисления управляющего сигнала), не приводит к неустойчивости системы и существенному отклонению управляющей последовательности от оптимальной.

В общем случае, для произвольного объекта, приведенные выше допущения не доказаны. Однако это не помешало появлению большого количества коммерческих приложений, реализующих метод «предиктор-корректор» для различных классов объектов [59], экспериментально подтвердивших преимущества данного метода управления. При этом используются как модели, основанные на физических принципах [7, 8], так и модели в виде «черного ящика» [9], идентификация параметров которых производится в процессе функционирования реального объекта. Качество регулирования при этом зависит от правильного выбора предсказывающей модели и параметров регулятора: горизонта прогноза, горизонта управления, «жесткости» ограничений на области состояний системы, управляющих воздействий, критериев оптимальности [8].

Особенности управления с прогнозирующей моделью в применении к задаче оптимизации поставок природного газа потребителям промышленного кластера состоят в следующем.

Очевидно, что эффективность метода тем больше, чем больше точность прогнозирующей модели. В настоящее время имеется несколько достаточно точных математических моделей трубопроводных систем (например, [10, 11]), дающих адекватные результаты прогноза. При этом они должны работать в нестационарном режиме online, учитывая не только текущее состояние системы в момент to, но и его предысторию. Моделирование в режиме online предполагает передачу в модель параметров реального времени из АСУТП и проведение расчетов в темпе процесса. При использовании параметров реального времени часть из них бывает недостоверна. Эти параметры должны отфильтровываться и не использоваться в расчетах, для чего в программно-вычислительных комплексах (ПВК) моделирования применяются специализированные фильтры [11]. В ПВК моделирования также должны применяться методы идентификации параметров трубопроводов и технологического оборудования, так как они изменяются с течением времени.

Типовая инерционность магистральной газотранспортной (газораспределительной) системы, то есть время от приложения управляющего воздействия до достижения желаемого результата, составляет 2 - 6 часов. Планирование объемов транспорта и потребления газа производится с дискретизацией одни сутки. Объем газопотребления существенно зависит от температуры наружного воздуха, более-менее точный прогноз которой доступен на 1-2 суток. Исходя из вышеперечисленных свойств объекта управления, для достижения наилучших результатов предлагается установить горизонт прогнозирования 48 часов, горизонт управления - 36 часов, периодичность сдвига горизонтов - не более 6 часов.

Особенностью модели ГТС (ГРС) является то, что ее поведение зависит от граничных условий - поступления и распределения газа. Для обеспечения достаточной точности расчетов необходимо учитывать суточную неравномерность газопотребления на границах системы [12].

Расчет прогноза поведения ГТС производится с учетом допустимых технологических ограничений, основными из которых являются минимальное и максимальное давления в газопроводе, зоны допустимых режимов газоперекачивающих агрегатов, прогнозные потребления на границах. Если эти ограничения являются «жесткими», то в процессе прогнозирования модель ГТС может войти в зону недопустимых состояний и остановить расчет. Это приведет к отсутствию прогноза и сбою в работе системы. Для предотвращения подобного поведения «жесткие» ограничения необходимо заменить на «мягкие», которые позволят продолжить прогнозный расчет. Например, при достижении минимально допустимого давления на выходе ГТС и невозможности обеспечить прогнозное потребление, модель должна перейти с режима «расчет при заданном потреблении и расчетном давлении» на режим «расчет при заданном давлении и расчетном расходе». Допускаемые в процессе прогнозирования «мягкие» ограничения должны быть возвращены к «жестким» в результате применения запланированной последовательности управляющих воздействий. Для газораспределительной системы промышленного кластера самым «жестким» ограничением является безусловное выполнение плановых поставок газа потребителям

Газотранспортная система является нелинейной системой со множеством входных и выходных переменных, к которой могут прилагаться дискретные и аналоговые управляющие воздействия, распределенные по времени. Поиск квазиоптимальной управляющей последовательности возможен методом дискретизации аналоговых воздействий и времени их приложения, и решения NP-трудной (NP-hard) задачи поиска оптимума [3]. Квазиоптимальное решение будет тем ближе к оптимальному, чем меньше размер дискрета. В настоящее время не существует вычислительных мощностей, способных решить данную задачу за приемлемое время. Поэтому поиск оптимальной управляющей последовательности оставим диспетчеру [13]. Поиск производится методом вариантных расчетов, при котором в качестве начального состояния используется текущее нестационарное состояние ГТС. Для предотвращения вычислительного запаздывания поиск решения должен занимать не более одного часа.

Таким образом, в настоящей работе описана общая схема оптимизации поставок природного газа потребителям промышленного кластера с использованием управления с прогнозирующей моделью, выбраны горизонты прогноза и управления для класса объектов «магистральные газотранспортные системы». Выявлены и описаны особенности ате-матической модели ГТС, необходимые для ее применения в прогнозирующем режиме.

Литература

1. СТО Газпром 2-3.5-454-2010. Правила эксплуатации магистральных газопроводов.

2. Рубель В.В. Единая централизованная система моделирования и оптимизации режимов работы газотранспортных сетей в ОАО «Газпром. // Выступление на конгрессе «CITOGГС,2006-Томск». http://atnrf.ru/xvi-45/

3. Bemporad A. (2009). Model Predictive Control: Basic Concepts. http://cse.lab.imtlucca.it/~bemporad/teaching/cpsp/slides/2009/1-mpc.pdf.

4. Пономарев А.А. Системный анализ регуляторов типа «предиктор-корректор». Диссертация на соискание ученой степени канд. ф.-м. наук. Санкт-Петербургский государственный университет. Санкт-Петербург. 2016.

5. Бернер Л.И., Ковалев А.А., Киселев В.В. Управление газотранспортной сетью с использованием методов моделирования и прогнозирования // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2013. № 1. С.48-53.

6. ForbesM.G., PatwardhanR.S., HamadahH., GopaluniR.B. Model Predictive Control in Industry: Challenges and Opportunities // IFAC-PapersOnLine. Vol. 48. Issue 8. 2015. pp. 531-538.

7. Huang H., Chen L. A hybrid model predictive control scheme for energy and cost savings in commercial buildings: simulation and experiment // 2015 American Control Conference. Chicago. 2015. P. 256-261.

8. Туз А.А., Браун-Аквей В., Лемпого Ф., Кулаков А.Г., Богатиков В.Н. Управление с прогнозирующими моделями // Труды Кольского научного центра РАН. -3/2015 (29). Информационные технологии. Вып. 6. - Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 2015. С. 151-161.

9. Куликов В.Н. Решения и подходы компании Эмерсон к усовершенствованному управлению ТП // Автоматизация в промышленности. 2016. № 3. С. 7-12.

10. Анучин Макс.Г., Анучин Мих.Г., Анфалов А.А., Архипов А.А., Волосов В.В., Кузнецов А.Н., Шабанова Л.Н. Моделирование транспорта природного газа в режиме онлайн. Программно-вычислительный комплекс «Волна» // Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация: Сборник докладов 6-й Международной научно-практической конференции «Сбор, подготовка и транспортировка нефти и газа. Проектирование, строительство, эксплуатация». Сочи, 2017. С. 2133.

11. Голубятников Е.А., Сарданашвили С.А. Проблемы моделирования on-line режимов систем газоснабжения // Территория Нефтегаз. 2015. № 4. С. 32-37.

12. Никаноров В.В., Марченко С.Г., Бернер Л.И., Зельдин Ю.М., Плюснин И.П. Подсистема прогнозирования газопотребления // Автоматизация в промышленности. 2017. № 4. С. 20-21.

13. Ванчин А.Г. Общие принципы определения оптимальных параметров работы газотранспортного узла // Нефтегазовое дело. 2014. № 2. С. 81-86.

General Scheme for Optimization of Natural Gas Supply for Industrial Cluster Consumers

Sergey Marchenko, Chief Engineer - Deputy General Director, Gazprom transgas Moscow The article describes the scheme for optimizing of natural gas supply to the industrial area consumers based on model predictive control. The criteria for selecting of prediction and control horizons is proposed. The features of the mathematical model of the object, necessary for its application in the predictive mode, are described.

Keywords: natural gas supply optimization, model predictive control.

УДК 681.5.08

ПОЛЕВОЙ контроллер телемеханики для применения НА ОБЪЕКТАХ НЕФТЕГАЗОВОГО СЕКТОРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ

Сергей Викторович Алёшин, инженер-конструктор,

E-mail: sv.aleshin@gmail.com ФГУП ЭЗАН http://www.ezan.ac.ru

Валерий Николаевич Барков, нач. отд. АСУТП E-mail: 201176@bk.ru ООО «Технократ» http://www.t-krat.ru

Леонид Исаакович Бернер, д-р техн. наук, проф., ген. дир.

АО «АтлантикТрансгазСистема» http://www.atgs.ru berner@atgs.ru

Владимир Григорьевич Горбунов, зам ген. дир., начальник СКБ E-mail: gorbunov@ezan.ac.ru ФГУП ЭЗАН http://www.ezan.ac.ru

Алексей Владиславович Рощин, канд. техн. наук, первый зам. ген. дир. по производству

E-mail: roschin@atgs.ru АО «АтлантикТрансгазСистема» http://www.atgs.ru

В работе представлена актуальность разработки отечественного полевого контроллера телемеханики. Даны основные технические требования, выдвигаемые нефтегазовым сектором промышленной автоматизации. Представлено подробное описание ключевых особенностей разрабатываемого оборудования и его конкурентных преимуществ. Ключевые слова: полевой контроллер, телемеханика, АСУ ТП, импортозамещение.

Проект «Разработка полевого контроллера телемеханики для нефтегазового сектора» выполняется при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Договор 368ГР/37490).

Введение

В настоящее время в Российском сегменте нефтегазового сектора намечена тенденция к импортозамещению систем автоматизации и телеметрии на оборудование отечественной разработки [1 c. 60]. Согласно энергетической стратегии России на период до 2035 [2, с. 17] года активно будет поддерживаться развитие технологий автоматизации и использование современных отечественных информационных систем для обеспечения непрерывного технологического процесса в нефтегазовой сфере.

На текущий момент основную долю рынка в системах автоматизации и телеметрии занимают такие промышленные гиганты как Siemens, Emerson и General Electric. Ассортимент отечественных аналогов недостаточно широк для полного охвата всех направлений промышленной автоматизации. Также системы телеметрии накладывают дополнительные специфические требования к оборудованию.

В сложившейся ситуации компании ООО «АтлантикТрансГазСистема», ФГУП ЭЗАН и российская инновационная компания ООО «Технократ» при поддержке Фонда содействия инновациям приступили к реализации проекта по разработке нового контроллера телемеханики с преимущественным использованием отечественной элементной базы.

Используя многолетний опыт внедрения и эксплуатации оборудования телеметрии и промышленной автоматизации, были выработаны следующие требования к разрабатываемому оборудованию:

- Простой, удобный и недорогой в изготовлении конструктив;

- Пониженное энергопотребление - для возможности использования на удалённых объектах с автономным питанием;

- Надежное электропитание;

- Дублирование линий связи - в целях повышения надёжности при нормальном функционировании и в условиях аварийной ситуации;

-Поддержка технологии горячей замены (hot swap) - возможность технического обслуживания оборудования без вывода его из эксплуатации;

-Адаптация к SCADA «Соната» и программно-аппаратная поддержка протокола BSAP, позволяющая использовать разработанные контроллеры и программное обеспечение для модернизации и расширения функций объектов, ранее укомплектованных оборудованием компании Emerson;

-Преимущественное использование отечественной элементной базы - независимость от иностранных поставщиков, доступность на отечественном рынке.

Рис. 1. Основной каркас с платой объединительной

На первом этапе данной работы было разработано и утверждено техническое задание на разработку модульного контроллера телемеханики с интеллектуальным управлением питанием с возможностью горячей замены модулей, дублированной информационной шиной обмена данными CAN и выбран/согласован, разработанный ранее, простой, удобный и недорогой в изготовлении конструктив. На рисунке 1 представлен опытный образец основного каркаса с платой объединительной.

Функциональные возможности

Алёшин С.В

Полевой контроллер предназначен для применения на объектах нефтегазового сектора в системах телемеханики для решения задач как сбора и первичной обработки данных с удалённых объектов, так и высокопроизводительных вычислительных операций для решения задач определения волны давления и расчёта частотных характеристик аналоговых сигналов. Для этого должен быть разработан набор электронных модулей (управления и ввода/вывода) и обеспечена возможность конфигурирования для различных вариантов комплектации контроллеров в зависимости от возложенных задач, требований по надежности, энергопотреблению и техническому обслуживанию. Разрабатываемый контроллер должен быть адаптирован к SCADA «Соната».

Рассмотрим особенности реализации вышеперечисленных требований в разрабатываемом полевом контроллере телемеханики.

Энергопотребление и надежное питание

Для обеспечения пониженного энергопотребления контролера была разработана интеллектуальная схема управления питанием. Информационная магистраль контроллера имеет специализированную линию прерывания, подключённую к каждому модулю ввода/вывода. Процессорный модуль (CPU), с помощью данной линии прерывания управляет режимом работы модулей. Процессорный модуль переводит модули ввода вывода в режим пониженного энергопотребления (sleep mode). Для обмена информацией CPU выдаёт прерывание на включение модулей (wake up) и осуществляет чтение или запись. Также для повышения надежности электропитания магистраль контроллера и модули имеют две независимые питающие шины, что позволяет при необходимости организовать подключение двух независимых блоков питания. Структурная схема интеллектуальной системы энергопотребления повышенной надежности показана на рисунке 2.

Дублирование линий связи

Современные системы сбора и обработки данных предъявляют дополнительные требования к гарантированной доставке информации на центральный узел при единичном повреждении линии связи [3, c. 46]. Для

Рис. 2. Структурная схема интеллектуальной системы энергопотребления повышенной надёжности

обеспечения данного требования необходимо обеспечить возможность дублирования линий связи. Также системы дублирования передачи данных на всех уровнях значительно повышают надёжность всей системы, что особенно важно в системах автоматизации и телемеханики.

В разрабатываемом полевом контроллере предусмотрено дублирование линий связи с системами верхнего уровня, каждый процессорный модуль будет иметь по два независимых канала RS-485 и Ethernet.

Для повышения надежности исполнения функций контроллера предусмотрена возможность горячего резервирования в составе одного контроллера. С этой целью предусмотрена возможность установки в один каркас двух процессорных модулей и двух комплектов модулей ввода/вывода, каждый комплект обменивается информацией по отдельным высокоскоростным шинам CAN 2.0B [4]. На рисунке 3 показана трёхмерная компоновка проектируемого процессорного модуля.

Рис. 3. Трёхмерная компоновка проектируемого процессорного модуля (CPU)

Горячая замена

Оборудование систем телемеханики предназначено для непрерывной работы на удалённых объектах автоматизации. Одно из обязательных требований для оперативного восстановления выполняемых функций без вывода контроллера из работы - это горячая замена модулей ввода/вывода (hot swap). В модулях ввода/вывода разрабатываемого контроллера

предусмотрена специальная схема задержки подачи питания при установке модуля в крейт. Данное решение позволяет менять модули ввода/вывода контроллера без отключения подачи питания и риска повреждения электронных схем. Встроенное программное обеспечение динамически обновляет информацию об установленных модулях и адаптивно корректирует состав контроллера.

Такое программно-аппаратное решение даёт возможность проводить оперативный ремонт контроллера с заменой вышедших из строя модулей без прерывания функционирования системы.

Технологии дублирования питания, линий связи, горячего резервирования значительно увеличивают как расчётные, так и статистические показатели надёжности оборудования. Если в контроллерах без вышеуказанного функционала нормой считаются значения наработки на отказ порядка в пределах 50 000 часов, то для разрабатываемого нами оборудования эти показатели, согласно проведённым расчётам по методике ГОСТ 27.301-95 [5], могут достигать 150 000 часов.

Протокол BSAP

Проприетарный протокол BSAP [6], базирующийся на физическом уровне RS-485 и Ethernet более 10 лет используется в оборудовании телемеханики компании EMERSON (США). В настоящее время в России значительная часть объектов нефтегазового сектора оснащена, как на аппаратном (контроллеры, датчики), так и на программном уровне (АСУ, SCADA) системами телемеханики работающим с использованием протокола BSAP. Адаптация программного обеспечения разрабатываемых контроллеров к обмену информацией по протоколу BSAP позволит модернизировать и расширять функции уже существующих систем телемеханики реализованных на базе программно-технических средств компании Emerson. Это позволит продлить срок службы существующих систем при помощи отечественного оборудования.

Вышеописанный функционал разрабатываемого контроллера реализуется с преимущественным использованием отечественных программных и аппаратных компонентов. В частности, управляющие устройства модулей ввода/вывода будут реализованы на микроконтроллерах производства завода АО «ПКК Миландр» (г. Зеленоград), микропроцессоры для управляющих процессорных модулей будут применены либо отечественного производства, либо стран юго-восточной Азии.

Заключение

Авторы считают, что в данной работе основными являются следующие положения и результаты:

Разрабатываемый контроллер является проектно-компонуемым устройством с широкими возможностями создания систем телемеханики различной степени сложности и требуемой надежности.

Пониженное энергопотребление позволит использовать данный контроллер на удалённых объектах с ограниченным энергоснабжением.

Адаптация к протоколу BSAP позволит импортозаместить оборудование необходимое для реконструкции и расширения существующих систем телемеханики реализованных на программно-технических средствах компании Emerson.

Партнёрство компаний ООО «АтлантикТрансГазСистема» (имеющего значительную компетенцию в создании и поддержки систем автоматизации и телеметрии в нефтегазовом секторе), ООО «Технократ» (имеющего опыт и технический задел в разработке современных программно-технических средств автоматизации) и ФГУП ЭЗАН (промышленное предприятие по производству высокотехнологичного оборудования) позволит создавать, изготавливать и поддерживать требуемые для нефтегазового сектора России современные системы телемеханики на базе отечественных программно-технических средств.

Литература

1. Годовой отчет ПАО «Газпром» за 2016 год.

2. Энергетическая стратегия России на период до 2035 года (основные положения).

3. Нормы на электрические параметры цифровых каналов и трактов магистральной и внутризоновых первичных сетей. Министерство связи Российской Федерации.

4. cAn Specification 2.0, 1991.

5. ГОСТ 27.301-95 «Надежность в технике. Расчет надежности. Основные положения».

6. BSAP Communications Application Programmer’s Reference. 2013.

Field telemechanics controller based on national made hardware components for application on the objects of oil and gas industry

Aleshin Sergey, Harware engineer, EZAN

Barkov Valeriy, Head of process controls ystems Deaprtment, Technokrat Berner Leonid, Dr. Sci., Prof., General director, ATGS Gorbunov Vladimir, Design engineer, EZAN Roshchin Alexey, first deputy director general, ATGS

The work presents the development actuality of the domestic field controller for telemechanics applications. The main technical requirements putted forward by the oil and gas industrial automation branch are given. A detailed description of the key features of the equipment and its competitive advantages are presented.

Keywords: Field controller, telemechanics, industrial-control system, localization.

УДК 004.056.53, 338.1

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

Анатолий Степанович Минзов, д-р тех. наук, проф. каф. информационной и экономической безопасности E-mail: MinzovAS@mpei.ru,

Александр Юрьевич Невский, канд. техн. наук, зав. каф. информационной и экономической безопасности E-mail: NevskyAU@mpei.ru Олег Юрьевич Баронов, канд.техн. наук, проф. каф. информационной и экономической безопасности E-mail: BaronovOR@mpei.ru,

НИУ «МЭИ» http://mpei.ru

В статье рассматриваются особенности создания систем информационной безопасности в цифровой экономике для киберфизических систем. На основе анализа стандартов NIST исследуются различные условия применения примитивов киберфизических систем их свойства и возможные угрозы. Анализируется содержание программы «информационная безопасность» в цифровой экономике.

Ключевые слова: цифровая экономика, информационная безопасность, киберфи-зические системы, интернет вещей.

Введение

Минзов А.С,

В соответствие с Указом Президента Российской Федерации [1] в Правительстве была разработана Программа "Цифровая экономика Российской Федерации" [2], направленная на создание условий для развития общества знаний в РФ, повышение благосостояния и качества жизни граждан нашей страны путем повышения доступности и качества товаров и услуг, произведенных в цифровой экономике с использованием современных цифровых технологий, повышения степени информированности и цифровой грамотности населения, улучшения доступности и качества государственных услуг для граждан, а также безопасности как внутри страны, так и за ее пределами. Сегодня практически ни у кого не вызывает сомнение тезис о том, что цифровая экономика современного государства должна строится на платформах с высокоразвитой инфраструктурой информационных

технологий, связи, коммуникаций и киберфизических систем (IoT)[1]. Однако, следует отметить, что понятие «цифровая экономика», введенная в употребление более 20 лет назад, остаётся и сегодня достаточно расплывчатым и не имеет четкого определения даже в научных кругах. Сформулированные в программе [2] условия достижения конечных целей (повышение благосостояния и качества жизни граждан) не имеют четких критериев внедрения цифровых технологий в нашу жизнь и не связаны напрямую с экономикой. Мы уже прошли этапы автоматизации и они, в большей части, не приносили экономической эффектов. Следовательно, главным критерием внедрения цифровых технологий в цифровой экономике является либо снижение себестоимости, либо создание добавленной ценности[2].

В качестве примера реализации цифровой экономики приведем следующий. При обмене мнениями с коллегами на Международной научной школе в СПИИРАН РАН по безопасности КФС[3] был приведен пример внедрения новых информационных технологий в медицину в Норвегии. Для людей с повышенным риском инфарктов и инсультов в Норвегии разработан браслет, способный контролировать состояние человека и при критичных значениях параметров передавать их и показатели геолокации больного по беспроводной системе связи в центр обработки данных (ЦОД). В ЦОД прогнозируется состояние больного и при необходимости его срочной госпитализации автоматически формируется сообщение на мобильный телефон с указанием ближайшего пункта госпитализации. Если больной способен самостоятельно прибыть в медицинское учреждение, то туда поступает сообщение и все данные о больном. Это позволяет заранее начать подготовку к его приему. Если пациент не отвечает, то к нему высылается транспорт скорой помощи. Такой подход позволяет во много раз сократить риски от смертельных случаев от инфарктов и инсультов. Средняя продолжительность человека в такой системе мониторинга увеличивается. Это и есть добавленная ценность. Кстати, средняя продолжительность жизни в Норвегии составляет 81 год (14 место в рейтинге), а в России 71,4 (127 место в рейтинге)[4]. Из этого примера следует, что в основе приведенного решения лежит комплексная программа по разработке прибора с большим количеством датчиков (сенсоров), программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта (диагностика состояния пациента), развитая защищенная от воздействия и надежная телекоммуникационная беспроводная сеть, инфраструктура технического сопровождения системы и обучения персонала соответствующим компетенциям, а также решение организационных, нормативно-правовых и финансовых вопросов в масштабе государства. Эти направления и определяют содержание программы развития цифровой экономики в нашей стране.

1. Киберфизические системы и интернет вещей в цифровой экономике

В основе технических решений в цифровой экономике положены понятия «киберфизические системы» и «Интернет вещей». Разберемся в них более детально. Стандарты института NIST (National Institute of Standards and Technology, США) разделяют понятие Интернет вещей на два [3]: IoT и NoT (Интернет вещей и Сеть вещей)), которые одинаковы по структуре, но отличаются способом подключения к телекоммуникационным каналам связи: во втором случае (NoT) сенсоры находятся внутри локальной сети, а в первом случае (IoT) они подключены к Интернет. Это различие в терминологии облегчает разделение вариантов использования IoT по разным сферам применения (например, транспорт, медицина, финансы, сельское хозяйство и т.д.). В стандарте также вводится понятие «примитив». Примитивы являются строительными блоками, которые дают возможность ответить на вышеупомянутые вопросы и утверждения, позволяя проводить сравнения между NoT [4]. Термин примитив используется для представления меньших элементов, из которых могут быть построены более крупные блоки или системы (рис.1).

Датчик (Sensor) - это электронное устройство, которое измеряет физические свойства объекта, такие как температура, ускорение, вес, звук, освещенность, контакт, геопозицию, наличие, идентичность, химический состав и т.д. Все датчики используют механические, электрические, химические, опти-8........— sen*» + ческие или другие эф-

time snapshots фвКТЫ ИЯ ИНТврфеЙСв

Рис.1.Примитив NoT в концепции стандарта контролируемого про

цесса или открытой

среды. Датчики различаются по своим свойствам, способам передачи информации, возможностью программной обработки сигналов, погрешностями их измерений, способностью к идентификации и аутентификации. Датчики типа Sensor+ имеют расширенные возможности по подключению к другим или нескольким сетям.

Агрегатор (Aggregator). В этом примитиве выполняется роль устройства (контроллера) по обработке поступающей информации от кластера сенсоров. Уровень обработки данных может быть различным от простейшей до более сложной обработки с выработкой управляющего решения. Их программная реализация, основанная на использовании математических функций, которые преобразует группы исходных данных в промежуточные, агрегированные данные. Агрегаторы помогают управлять большими данными, делая промежуточные преобразования.

Рассмотренные в стандарте свойства датчиков не используют криптографию при создании потоков данных от сенсоров и контроля целостности ПО Сенсоров и Агрегаторов, хотя в телеметрических сетях энергетики современные датчики потребления энергии обладают такими возможностями. Системы защиты информации в примитивах NoT не представляют большой сложности, так как могут быть организованы как замкнутые системы, в которых риски информационной безопасности могут быть значительно ограничены. Во всех примитивах, определяемых этим стандартом [3] кластеры исполнительных механизмов не рассматриваются и не анализируются. Такой подход не позволяет создавать единый механизм применения КФС и обеспечения их информационной безопасности. Безусловно, что в замкнутых системах КФС типа NoT построить систему защиты информации не представляет большой сложности. Но даже в этом случае возникает несколько угроз, которые требуют определенной реакции:

1. Подмена значений сенсоров или включение в сеть новых.

2. «Уход» показаний сенсоров за пределы допустимой погрешности.

3. Блокирование доступа к элементам сети.

4. Изменение целостности программного обеспечения агрегаторов.

5. Отказ элементов сети, что приводит к прерыванию управляемых бизнес-процессов.

Эти угрозы требуют организационных и технических решений по обеспечению физической безопасности КФС, создания механизмов обеспечения целостности элементов

сети, дублирования отдельных их элементов и диагностику их состояния. Все это приведет в конечном счете к повышению стоимости КФС за счет создания защитных мер.

В более сложных случаях применения киберфизических систем (IoT) появляются и более сложные решения, например, на рис.2[5].

В этой схеме, включен весь цикл управления КФС:

1. Данные от кластеров датчиков С1, С2, С3 передаются на два внешних устройства (eU2 и eU3), где подвергаются обработке.

2. Обработанные данные передаются на терминал оператора, для контроля состояния процессов и на сервер (каналы Х и Y), где проводится их обработка в технологии BigData.

3. Человек (eU1) в этой модели КФС классифицируется как внешнее устройство (eUtility) и может действовать в роли датчика, вручную передавая информацию в поток данных. В стандарте NIST человек может быть также определен в роли принимающего решения «решающий триггер» (Decision trigger), но в киберфизических системах основная роль человека отводится к контролирующим функциям. Решения в рассматриваемой модели КФС (рис.2) принимаются на уровне экспертной системы D = f (x, y).

4. Результаты принятого решения передаются по каналу Х на исполнительные механизмы в двух кластерах Mi и М2.

Рис.2.КФС, реализующий сложные процессы управления с использованием системы искусственного интеллекта, больших данных и в критичных ситуациях управляемый человеком

Очевидно, что подобное решение (IoT) требует другого подхода к созданию системы информационной безопасности. Перечень угроз, кроме перечисленных выше для примитива (рис.1), включает следующие:

1. Атака на каналы передачи данных (X, Y) и исполнительные механизмы (кластеры М1 и М2).

2. Атака на программное обеспечение сервера: операционную систему, информационные технологии BigData и систему искусственного интеллекта принятия решений

3. D = f(x, у).

4. Атака на программное обеспечение механизмов управления (М1, М2).

5. Атака на протоколы обмена информацией между сервером и внешними устройствами.

Рассмотренные угрозы гораздо более серьёзные и требуют разработки устойчивых к атакам протоколов обмена информацией с упрощенной криптографией для создания доверенной среды, между сенсорами, внешними устройствами и решающими триггерами с постоянной системой их контроля.

2. О программе «цифровая экономика российской федерации»

Но вернемся к программе цифровой экономики (ЦЭ). Концепция этой программы [2] предусматривает, что развитие цифровой экономики в период до 2024 года будет обеспечено путем достижения целей, о которых мы говорили ранее, в следующих важных направлениях:

1. Нормативное регулирование.

2. Кадры и образование.

3. Формирование исследовательских компетенций и технических заделов.

4. Информационная инфраструктура.

5. Информационная безопасность.

По всем этим базовым направлениям предусматривается более 500 разных по уровню сложности и срокам реализации задач (вех по тексту программы). Весьма важным фактом является условия выполнения этих задач:

• Применение сквозных передовых технологий,

• Создание центров компетенций для трансфера (передачи) новых знаний в сферы практической реализации решенных задач (вех) в базовых направлениях.

Основными сквозными цифровыми технологиями, которые входят в рамки Программы, являются:

1. Большие данные;

2. Нейротехнологии и искусственный интеллект;

3. Системы распределенного реестра (блокчейн);

4. Квантовые технологии (квантовая информатика, квантовые компьютеры и квантовая криптография);

5. Новые производственные технологии;

6. Промышленный интернет;

7. Компоненты робототехники и сенсорика;

8. Технологии беспроводной связи;

9. Технологии виртуальной и дополненной реальностей.

Предложенный набор сквозных технологий, к сожалению, не достаточно обоснован. Например, применение систем распределенного реестра имеет весьма ограниченное применение и не может быть рекомендовано для всех базовых направлений. В тоже время, из-за отсутствия практических результатов в сфере квантовых технологий, весьма трудно представить практическое внедрение в обозримом будущем квантовых технологий, квантовой криптографии, технологии создания доверенных сред и других технологий этого направления.

В целом, программа является достаточно прогрессивной, хотя на наш взгляд, слишком детализирована. Это может привести к дополнительным рискам при её реализации. При стратегическом планировании достаточно выделить в рамках каждого из определенных 5 направлений несколько стратегических задач, определить результаты, принципы, условия, механизмы, исполнителей и сроки их реализации. Кроме того, сегодня существует и ряд других весьма близких по содержанию проектов в сфере национальных технологических инициатив (НИТ), но непонятно какое отношение они имеют к проекту цифровой экономики или эти два проекта будут выполняться одновременно и раздельно.

Несколько слов об исполнителях программ. Это, как правило, государственные структуры, крупный бизнес, инновационный центр «Сколково» и другие организации на конкурсной основе.

Программой определены следующие центры компетенций:

1. Центром компетенции по направлению «Нормативное регулирование» стал фонд «Сколково». Главой центра компетенций стал председатель правления фонда «Сколково» Игорь Дроздов.

2. Центром компетенции по направлению «Кадры и образование» стало АНО «Агентство стратегических инициатив» (АСИ). Руководителем Центра компетенций назначен директор департамента «Молодые профессионалы» АСИ Дмитрий Песков.

3. Центром компетенции по направлению «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» стали «Ростех» и «Росатом». Руководителем рабочей группы по направлению «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» стал генеральный директор, председатель правления АО «РВК» Александр Повалко.

4. Центром компетенции по направлению "Информационная инфраструктура" стал "Ростелеком". Главой этого центра компетенций стал вице-президент "Ростелекома" по стратегическим инициативам Борис Глазков.

5. Центр компетенций по направлению «Информационная безопасность» программы стал Сбербанк РФ, а руководителем Центра назначен Станислав Кузнецов (заместитель председателя правления ПАО "Сбербанк"). Руководителем рабочей группы по направлению «Информационная безопасность» стала президент Группы компаний Infowatch Наталья Касперская.

Не все решения по назначению Центров компетенций поддаются логическому пониманию и обоснованию. Значительное количество вопросов возникает по Центру компетенций «Нормативное регулирование» («Сколково») и Центр компетенций «Информационная безопасность» (Сбербанк РФ). Для решения задач цифровой безопасности практически не привлекается ведущие институты РАН РФ и ведущие образовательные учреждения России. Возможно ли без них совершить трансфер новых знаний? В любом случае, на наш взгляд, вузовская наука должна быть сопричастна как к генерации новых знаний, так и передаче этих новых компетенций на основе этих знаний.

3. Направление «информационная безопасность» в цифровой экономике»

Остановимся на направлении информационной безопасности. Целью этого направления является достижение состояния защищенности личности, общества и государства от внутренних и внешних информационных угроз, при котором обеспечиваются реализация конституционных прав и свобод человека и гражданина, достойные качество и уровень жизни граждан, суверенитет и устойчивое социально-экономическое развитие Российской Федерации в условиях цифровой экономики [5]. Для реализации этой цели в программе выделено 14 задач и 175 вех. Принципиально их можно разделить на следующие направления:

1. Обеспечить технологическую независимость и безопасность функционирования аппаратных средств и инфраструктуры обработки данных (пп.5.1 и 5.2 программы).

2. Обеспечить безопасность функционирования российского сегмента сети Интернет.

3. Разработать нормативно-правовые механизмы функционирования КФС в условиях цифровой экономики (пп.5.5-5.8, 5.10-5.12).

4. Создать основы для построения доверенной среды функционирования КФС.

5. Обеспечить устойчивость и безопасность функционирования информационных систем и технологий (п.5.4 программы).

6. Обеспечить международное взаимодействие по вопросам информационной безопасности в цифровой экономике.

Наиболее сложной стратегической задачей является первая, направленная на создание технологической независимости отечественного производства аппаратных средств в сфере защиты информации. По существу, здесь должен быть реализован инновационный технологический прорыв, так как существующие наши возможности на фоне других стран малозаметны. Обычные методы импортозамещения потребуют капиталоёмких вложений и десятков лет при условии поставок современного технологического оборудования, которое к тому времени может морально устареть. В условиях санкций это практически невозможно, поэтому наиболее эффективные решения этой стратегической задачи в короткие сроки возможны только при использовании принципиально новых подходов к обработке информации и её защите.

Заключение

В настоящее время вопросам внедрения цифровой экономики уделяется самое широкое внимание. Этому направлению посвящены научные конференции и семинары, проводится широкое обсуждения программных решений в СМИ и Интернет. Однако, остаётся нерешенным главный вопрос: как на современной технологической платформе построить не просто цифровую, а эффективную цифровую экономику?

Наиболее простой путь решения этой задачи - это массовое внедрение ИТ во все процессы. Сегодня именно такой подход излагается в СМИ журналистами, политиками и учеными. Но наш практический опыт показывает, что большинство внедряемых ИТ только увеличивают конечную стоимость продукции. Значит необходимы другие решения. Исходя из конечных целей создания цифровой экономики целью разработки, внедрения и сопровождения ИТ является создание добавочной ценности продукта (услуги) и/или снижение его себестоимости путем использования современных информационных технологических платформ и киберфизических систем. Такой подход потребует разработки новых концепций проектирования систем информационной безопасности, интерфейсов и протоколов взаимодействия между элементами КФС, которые будут в значительной степени встроенными в информационные технологии управления КФС.

Литература

1. Указ Президента РФ Российской Федерации от 9 мая 2017 г. № 203 "О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы"

2. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р.

3. Jeffrey Voas. Networks of ‘Things’. NIST Special Publication 800-183. July 2016

4. Куприяновский В.П., Шнепс-Шнеппе М.А., Намиот Д.Е., Селезнев С.П., Синягов С.А., Куприяновская Ю.В. Веб Вещей и Интернет Вещей в цифровой экономике // International Journal of Open Information Technologies. 2017. № 5. URL: http://cyberleninka.m/artide/n/veb-veschey-i-internet-veschey-v-tsifrovoy-ekonomike (дата обращения: 27.10.2017).

5. План мероприятий по направлению «Информационная безопасность» программы «Цифровая экономика Российской Федерации» УТВЕРЖДЕН Правительственной комиссией по использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности (протокол от 18 декабря 2017 г. № 2)

INFORMATION SECURITY IN THE DIGITAL ECONOMY

Minzov Anatoly, full professor, professor of the department of information and economic security, of National Research University MPEI

Nevsky Alexander, professor, chif of the department of information and economic security, of National Research University MPEI

Baronov Oleg, professor of the department of information and economic security, of National Research University MPEI

In the article features of creation of information security systems in digital economy for cyberphysical systems are considered. Based on the analysis of NIST standards, various conditions for the application ofprimitives of cyberphysical systems to their properties and possible threats are explored. The content of the program "information security” in the digital economy is analyzed.

Keywords: digital economy, information security, cyberphysical systems, CPS, IoT. NoT

УДК 004.056.5

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РИСКОВ ИТ-СЕРВИСА ПО СТАДИЯМ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ИЗВЕСТНЫХ СПОСОБОВ КЛАССИФИКАЦИИ

Тамара Васильевна Киселева, д-р техн. наук, проф. каф. прикладных информационных

технологий и программирования E-mail: kis@siu.sibsiu.ru ФГБОУВО «СибГИУ» www.sibsiu.ru

Елена Владимировна Маслова, вед. программист отдела информации E-mail: elenamaslova1805@yandex.ru ФКУ «ГБ МСЭ по Кемеровской области» Минтруда России

www.mse42.ru

Рассмотрен процесс управления рисками ИТ-сервиса, для обобщения опыта в этой области проведен обзор известных программных средств для оценки рисков, а также представлена разработанная классификация возможных рисков ИТ-сервиса в привязке к стадиям его жизненного цикла.

Ключевые слова: информационный риск, управление рисками, ИТ-сервис, классификация рисков, оценка рисков, анализ рисков.

Ситуации, с которыми сталкивается любой человек в своей профессиональной деятельности, сложные, часто процесс принятия решений проводится в условиях неопределенности, а также связан с большой вероятностью возникновения рисков в ходе работы. Для того, чтобы уменьшить ущерб, который могут принести реализовавшиеся риски, а также для снижения самой вероятности возникновения рисков, киселёва т.в. | все чаще проводят предварительный анализ и оценку возможных рисков, после чего вырабатываются различные защитные меры. Весь этот процесс от описания предметной области до проверки целесообразности внедрения тех или иных контрмер называется управлением рисками или риск-менеджментом. Это циклический процесс, состоящий из следующих этапов [1, с. 76]:

1. Выбор анализируемых объектов и уровня детализации их рассмотрения;

2. Выбор методологии оценки рисков;

3. Идентификация активов;

4. Анализ угроз и их последствий, выявление уязвимых мест в защите;

5. Оценка рисков;

6. Выбор защитных мер;

7. Реализация и проверка выбранных мер;

8. Оценка остаточного риска.

Управление информационными рисками - это процесс циклический, и к тому же все его операции связаны между собой; после завершения любой из них может возникнуть необходимость вернуться к предыдущей операции, особенно если анализ и оценка рисков проводится в организации впервые. Обязательным условием успешного риск-менеджмента в области информационных технологий является его непрерывность, поэтому переоценка информационных рисков должна проводиться регулярно. Часто целью обработки рисков является их уменьшение до приемлемого уровня. Но не всегда принятие такого решения целесообразно. Возможна ситуация, при которой у предприятия недостаточно активов для внедрения той или иной защитной меры, тогда можно временно допустить риск или избежать его, отказавшись от рискованных действий. Существует четыре способа обработки рисков: принятие (сохранение), уменьшение, передача и избежание. На решение о принятии риска влияют два основных фактора: расходы организации в случае реализации риска и частота его возникновения. Существуют также субъективные факторы, к которым можно отнести готовность к принятию риска, имеющиеся ресурсы, политика предприятия и др. Следует выбрать критерии принятия рисков, которые будут устанавливать допустимый уровень риска. Все риски, превышающие допустимый уровень, будут считаться неприемлемыми, а остальные могут быть приняты без обработки. Уменьшить риск можно разными способами, например, ликвидировав уязвимость, уменьшив вероятность воздействия угрозы на уязвимость или вероятность использования уязвимости. Каждая организация сама определяет способ уменьшения рисков с учетом его эффективности и экономической целесообразности. Если риск уменьшить невозможно по каким-либо причинам, может быть выбрана передача риска двумя способами: страхование от него и передача на аутсорсинг компании, специализирующейся в решении данных проблем. Избежание риска - это действия, изменяющие способы ведения бизнеса для того, чтобы избежать осуществления риска совсем без нарушения требований и потребностей бизнеса [3].

Для облегчения проведения анализа и оценки рисков, с которыми может столкнуться предприятие, разработаны инструментальные средства. Но существует мнение [2, с. 197], что специализированное программное обеспечение профессиональному менеджеру зачастую не нужно, а новичку в этом вопросе оно может усложнить принятие решений. Автор [2] рекомендует разработать политику управления рисками, выбрав методологию оценки рисков, и в первый раз провести ее вручную. Только после этого можно определиться с тем программным продуктом, который более всего подходит для нужд организации.

Наиболее известными и распространенными являются следующие инструменты:

1. OCTAVE: эта методология была разработана в США, ее основным достоинством является то, что оценку рисков делают сами сотрудники организации, не привлекая экспертов со стороны.

2. CRAMM: программный продукт, разработанный в 1985 году по заданию правительства Великобритании и использующийся в качестве национального стандарта. В основе метода CRAMM лежит комплексный подход к оценке рисков, сочетающий количественные и качественные методы анализа.

3. RiskWatch: методика американской компании и основанное на ней программное обеспечение, которое использует в качестве критериев оценки рисков ожидаемые годовые потери и оценку возврата инвестиций (ROI). В результате получается точная количественная оценка соотношения потерь от угроз безопасности и затрат на создание системы защиты.

4. ГРИФ: разработанный продукт от российской компании DigitalSecurity использует алгоритм, анализирующий модель информационных потоков и оценивающий на основе этого анализа реальную защищенность информационной системы.

5. АвангардАнализ: методология, разработанная в Институте системного анализа РАН, которая предоставляет возможность построить структурную модель АИС и выявить с ее помощью неприемлемые риски, а также разработать систему защиты АИС.

У каждого из вышеперечисленных программных средств есть ряд существенных недостатков, которые могут ограничивать их применение в работе. Первое и самое главное: высокая сложность в использовании. Кроме этого, зачастую программное обеспечение существует только на английском языке (исключая ПО российского производства), а следовательно, могут возникать проблемы с отображением русского языка, помимо очевидной невозможности использовать его человеку, не владеющему этим языком. Также большинство продуктов охватывают только ИТ-активы, полностью игнорируя все остальные, не менее важные для обеспечения требуемого уровня информационной безопасности. Немаловажным является неполная совместимость с международными стандартами информационной безопасности, в которых прописаны требования к анализу и оценке рисков. И, наконец, стоимость некоторых из этих программных средств достаточно высока.

ИТ-сервис - это комплекс взаимодействующих ИТ-активов, цель которого состоит в производстве ценности для потребителя, определяемой полезностью, доступностью, мощностью, непрерывностью и безопасностью сервиса. Если говорить кратко, это совокупность активов [3].

Каждый ИТ-сервис имеет жизненный цикл, который согласно ITIL (библиотеке лучших руководств по управлению ИТ-сервисами) включает стадии стратегии, проектирования, внедрения, эксплуатации.

Лицу, принимающему решения (ЛИР), часто требуется классифицировать те или иные риски для облегчения процесса управления ими. Но до сих пор в литературе нет единой четкой классификации.

Ио мнению Батовой И.В. [4] в основу классификации в первую очередь должны быть положены такие факторы, как время, сфера, место, уровень возникновения рисков, степень определенности и опасности. В работе [5] указывается, что классификация рисков может быть проведена по двум принципам, внутри которых риски группируются по определенным признакам. Первая классификация носит название предметной, поскольку риски классифицируются по внутреннему содержанию и разбиваются на группы, виды, разновидности и т.д. Второй принцип - разбиение по источнику и этапу возникновения, такая классификация называется управленческой, так как часто используется при выборе стратегии управления рисками.

В работе [6] приводится авторская классификация информационных рисков по следующим признакам:

1. Функциональные риски, которые определяются той или иной частью ИС предприятия, то есть риски сбора, обработки, представления информации и т.д.;

2. Структурные риски характеризуются структурой предприятия, к ним относятся риски бухгалтерского или управленческого учета, планирования, контроля и т.д.;

3. Временные риски, определяющиеся тем или иным этапом жизненного цикла проекта, то есть риски разработки, согласования, реализации, эксплуатации;

4. Риски влияния, которые обуславливаются человеческим фактором и подразделяются на случайные и вынужденные.

Для более качественного управления рисками ИТ-сервисов следует знать, на какой из стадий его жизненного цикла они чаще возникают. Знание этого поможет при выборе защитных мер. Но классификации рисков, в основу которой положен принцип распределения рисков по стадиям и процессам жизненного цикла нигде в литературе, посвященной этим вопросам, не освещается, ее попросту не существует. На основе анализа работы крупного металлургического предприятия с привлечением месячных, квартальных и годовых отчетов, содержащих сведения о количестве реализованных ИТ-ин-цидентах, времени, затраченном на их устранение, а также с учетом мнений экспертов, в качестве которых выступали специалисты ИТ-службы этого предприятия, были определены те риски, которые возникают наиболее часто и на устранение которых затрачено больше всего времени. Далее было установлено, на какой стадии они возникают чаще, и в соответствии с этим была разработана классификация возможных рисков ИТ-сервисов в зависимости от стадии жизненного цикла [7]. Она приведена в таблице ниже.

Таблица

Классификация рисков по стадиям жизненного цикла ИТ-сервиса

Стадия | Название риска | Комментарий (причины)
Стратегия | Риск, связанный с неправильной оценкой востребованности сервиса | Требования к сервису изменились
Неверно определены активы, цели, планы, бюджет
Проектирование | Риск, обусловленный неправильной оценкой активов | Нехватка активов
Риск, связанный с несвоевременным запуском ИТ-сервиса | Ненадежный поставщик оборудования
Риск нарушения сроков | Неверно определены сроки и сложность работы, следовательно, срок внедрения затянут
Риск непринятия ИТ-сервиса заказчиком по причине изменения требований к сервису со стороны заказчика | Изменения внешних условий, изменение ситуаций у заказчика
Внедрение | Технический риск | Программное/аппаратное обеспечение устарело
Риск полной или частичной потери ИТ-сервиса | Форс-мажорные обстоятельства: пожар,наводнение, землетрясение, вирусные атаки
Эксплуатация | Длительное время отсутствия доступа к ИТ-сервису | Время восстановления работоспособности после сбоя больше ожидаемого
Риски, связанные с нарушением целостности, конфиденциальности и доступности данных | Несанкционированный доступ
Риск, связанный с невыполнением соглашений между заказчиком и ИТ-провайдером | Отсутствие поддержки со стороны провайдера
Риск полной или частичной потери ИТ-сервиса | Форс-мажорные обстоятельства: пожар,наводнение, землетрясение, вирусные атаки

Несомненным достоинством данной классификации является ее универсальность и гибкость. В случае обнаружения новых видов рисков, которые возникают довольно часто и наносят существенный ущерб предприятию, их легко включить в соответствующую стадию. Кроме того, такая классификация поможет избежать двойного учета рисков, который неизбежно возникнет в случае использования других принципов разбиения, а значит и ненужных затрат.

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:

На основе анализа известных признаков распределения рисков предложена классификация рисков ИТ-сервисов в привязке к стадиям его жизненного цикла, что позволит точнее определить меры защиты от ущерба, который понесет предприятие в случае реализации любого из этих рисков.

Литература

1. Киселева Е.В. Анализ информационных рисков / Т.В. Киселева, Е.В. Маслова // Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии: сборник трудов III Всероссийской научно-практической конференции. - Новокузнецк: изд. СибГИУ, 2011. С. 75-80.

2. Астахов А.М. Искусство управления информационными рисками / А.М. Астахов. - М.: ДМК Пресс, 2010. 312 с.

3. Киселева Т.В. Способ оценивания вероятности реализации рисков ИТ-сервиса при помощи методов нечеткой логики / Т.В. Киселева, Е.В. Маслова // Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в инновационных проектах (Инноватика-2015): сборник трудов Международной конференции и Российской научной школы. - М., 2015. С. 42-44.

4. Батова И.В. Классификация рисков и причины их возникновения [Электронный ресурс] / И.В. Батова // Электронный научный журнал «Международный студенческий научный вестник». - 2015. № 1. - Режим доступа: https://www.eduherald.ru/pdf/2015/1/25.pdf (дата обращения: 09.09.2016).

5. Панягина А.Е. Подходы к пониманию и классификации рисков [Электронный ресурс] / А.Е. Панягина // Современная экономика: проблемы, тенденции, перспективы. 2012. № 6. - Режим доступа: http://www.mivlgu.ru/site_arch/educational_activities/ joumal_ec/joumal_arch/N6/panyagina.pdf (дата обращения: 09.09.2016).

6. Гасанов, Г.М. Основы классификации рисков информационного обеспечения бизнес-планирования деятельности промышленных предприятий / Г.М. Гасанов // ТДР. 2009. № 3. С. 151-153.

7. Киселева Т.В. Классификация рисков ИТ-сервисов и возможные способы защиты / Т.В. Киселева, Е.В. Маслова // Современные методы прикладной математики, теории управления и компьютерных технологий (ПМТУКТ-2015): сборник трудов VIII Международной конференции. - Воронеж: Научная книга, 2015. С. 180-182.

The distribution of IT service risks by life cycle stages based on the analysis of known classification methods

Kiseleva Tamara Vasilievna, Doctor of Technical Sciences, Professor, Department of Applied Information Technologies and Programming, FBBOU VO ”SibGIU”

Maslova Elena Vladimirovna, Leading Programmer of the Information Department of the FCU ”GBE of the Kemerovo Region” of the Ministry of Labor of Russia

The process of IT service risk management is reviewed, a review of known software tools for risk assessment was conducted to summarize the experience in this area, and a developed classification of possible IT service risks in relation to the stages of its life cycle is presented.

Keywords: information risk, management of risks, IT service, risk classification, risk assessment, risk analysis.

УДК 519.8

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ НАЦИОНАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

Владимир Викторович Цыганов, д-р техн. наук, проф., глав. науч. сотр.

E-mail: bbc@ipu.ru

Институт проблем управления им.В.А. Трапезникова РАН

www ipu.ru

Чтобы адаптироваться к новым вызовам и модернизировать систему национальной безопасности, России требуется национальная система информационного управления. В докладе описывается теоретический и методологический фундамент исследования и разработки этой системы на основе теории безопасности больших социальноэкономических систем и теории информационного управления.

Ключевые слова: национальная безопасность, система, информация, управление

Глобальные ограничения ресурсов и экологии биосферы обуславливают ограничения роста потребления в странах Запада. Эти ограничения, при сохраняющемся программировании (зомбировании) их населения на безудержный рост потребления, всячески поощряемый СМИ, приводят к массовому недовольству. Возникает застой общества потребления. В этих условиях, важнейшее значение для безопасности глобальной олигархической системы, возглавляемой глобальным центром капитала (ГЦК), приобретает управление западным обществом, основанное на страхе [1]. Во внутренней политике ГЦК (США) оно во все большей степени основано на идеологии внешнего врага, в роли которого, в последнее время, СМИ выставляют Россию. С другой стороны, имперское внешнее управление на основе страха основано на ведении ГЦК информационных войн против нелояльных государств, в первую очередь - против России [2,3].

События последнего времени со всей очевидностью показывают, что против России ведется информационная война с системным использованием ведущих мировых СМИ, принадлежащие глобальной олигархии. При этом спецслужбы западных государств пытаются дестабилизировать ситуацию, используя информационные технологии, а также религиозные, этнические и правозащитные организации. Медийные корпорации государств-членов НАТО лишают общественность своих стран возможности объективно оценивать происходящее. В мировые СМИ вернулись штампы холодной войны. Формируемый ими имидж вредит России во внешней политике и бизнесе, представляет её агрессором и «нечистым на руку» партнером. С нами боятся идти на диалог и договариваться.

Россия, защитив независимость Сирии, поступила по справедливости. Однако, в результате информационной войны, ведомое США «мировое сообщество» осудило действия РФ. К сожалению, даже наши ближайшие партнеры, такие как Казахстан и Белоруссия, подчас не высказываются однозначно в поддержку России. Однако народы этих стран, как и подавляющее большинство россиян, поддерживают решения российской власти. В этой ситуации Президенту и Правительству РФ, как никогда, необходима поддержка и понимание международной общественности. Передача правды, формирование нового облика нашей Родины и наших ценностей за рубежом должны стать государственной программой.

Проблема улучшения имиджа России в мире назрела давно. Об этом неоднократно говорили, в том числе, и западные эксперты. Сегодняшние конфликты стал лакмусовой бумажкой, показав истинное отношение «мирового сообщества» к России. И на многих направлениях мы оказались информационно беззащитны. В зарубежных СМИ растет объем материалов, содержащих предвзятую оценку государственной политики России. Российским журналистам за рубежом создаются препятствия, российские СМИ подвергаются откровенной дискриминации. США используют технологическое превосходство для доминирования в информационном пространстве. Становится невозможным управление интернетом на принципах справедливости и доверия.

Задача опережающего управления информационными потоками со стороны России, применения перспективных отечественных разработок в данной области, а также проблема рационального использования информационных ресурсов диктуют необходимость освоения и использования новых инструментов государственной политики. Исходя из всего вышесказанного, можно констатировать, что Россия нуждается в национальной системе информационного управления (кратко - НСИУ), необходимой для модернизации системы национальной безопасности [4]. Для обеспечения её эффективности, необходимо последовательно реализовывать цикл «исследование - разработка -внедрение» применительно к НСИУ.

Теоретический фундамент исследований НСИУ составляет теория безопасности больших социально-экономических систем [1,4,5]. На её основе разработаны соответствующие положения теории информационного управления [6-14]. Исходя из них, в работах [15-17] была предложена научно обоснованная концепция формированию НСИУ.

В её развитие, в последнее десятилетие проводились работы, направленные на уточнение подходов и создание методов формирования НСИУ и её подсистем. Ниже приведен обзор основных направлений этих работ, с указанием научных публикаций по этим направлениям, за период, прошедший с момента публикации указанной концепции. В связи с ограниченностью объема обзора, большая часть названий этих работ указана лишь в списке литературы.

Цыганов В.В.

Информационные войны. Разработка методов и технологий информационных войн базировалась на монографиях [18,19]. В статье [20] выявлены предпосылки и особенности информационных агрессий в централизованных и либеральных социально-экономических системах. Проанализированы политико-экономические, антиолигархические, глобальные, региональные, экономические и экологические информационные войны и их механизмы [21-24]. В частности, подавляющие механизмы информационных войн рассмотрены в работах [2527], а механизмы управления поведением и изменением сознания - в работах [28-31]. Разработаны процедуры ситуационного анализа [32] и планирования информационных операций [33]. Исследованы технологии дезинформации [34] и провокации [35]. Поставлена и решена задача выбора объекта и времени информационного противоборства [36]. Разработана стратегия информационной операции по рефлексивному управлению противостоящим актором конфликта [37].

Информационный менеджмент. В обобщение полученных результатов, был разработан словарь-справочник информационного менеджмента, в котором описаны системы, структуры и механизмы управления и борьбы в бизнесе и политике [38]. Важным объектом исследований стал исторический информационный менеджмент. В частности, технологии подготовки цветной революции, основанные на фальсификации истории, рассмотрены в работе [39].

Адаптивные механизмы и высокие гуманитарные технологии. На следующем этапе разрабатывались адаптивные механизмы и высокие гуманитарные технологии информационного управления, учитывающие психофизиологические особенности человека [40,41]. Принципы модернизации системы национальной безопасности на основе высоких гуманитарных технологий рассмотрены в работе [42].

Социология общественной безопасности. На основе адаптивных механизмов и высоких гуманитарных технологий информационного управления, была разработана концепция системы общественной безопасности [43] и адаптивные механизмы её обеспечения при информационной агрессии [44]. Эти и другие результаты исследований легли в основу разработки моделей и методов социологии общественной безопасности [1]. Проводились также работы, направленные на создание системы мониторинга информационной безопасности. В частности, разрабатывались методы и технологии информационного мониторинга социально-экономической безопасности [45], а также интеллектуальные механизмы мониторинга и управления социально-экономической безопасностью на основе системы ситуационных центров [46].

Эти работы обрели новый импульс в результате принятия новой доктрины информационной безопасности РФ - целостной совокупности принципов, используемых в качестве основы программы действий. Заметим, что ещё в 1998 году Министерство обороны США приняло «Объединенную доктрину информационных операций» (см. [16]). Примечательно, что первоначально она называлась «Объединенная доктрина информационной войны». По мнению американских военных экспертов, информационная война включает действия, предпринимаемые для достижения информационного превосходства в обеспечении национальной стратегии, путем воздействия на информационные системы противника, с одновременным укреплением и защитой собственных информационных систем. При этом информационное противоборство осуществляется путем проведения мероприятий, направленных против систем управления и принятия решений (C2W -Command & Control Warfare).

К сожалению, в 1990-х годах в России практически не существовало ясной государственной позиции по этой проблеме. Только в 2000 году Президентом РФ была подписана доктрина информационной безопасности России, ставшая основой формирования государственной политики в этой области. В отличие от подхода, обозначенного США, в этой доктрине на первое место ставилось обеспечение информационной безопасности индивидуального, группового и общественного сознания.

Современная доктрина информационной безопасности Российской Федерации (кратко - Доктрина) была принята в 2016 г. Информационная безопасность в Доктрине понимается как состояние защищенности национальных интересов в информационной сфере, определяемых совокупностью сбалансированных интересов личности, общества и государства. К национальным интересам РФ в данной сфере относится соблюдение конституционных прав и свобод человека в области получения информации и пользования ею, а также информационное обеспечение государственной политики РФ (доведение до граждан РФ и международной общественности сведений о государственной политике РФ, официальной позиции по значимым событиям в России и в мире) и др. Согласно Доктрине, используются правовые, организационно-технические и экономические методы обеспечения информационной безопасности. С другой стороны, исследования и разработки НСИУ непосредственно направлены на создание организационных методов обеспечения информационной безопасности. В частности, разработаны методы и технологии информационного мониторинга социально-экономической безопасности [45], а также интеллектуальные механизмы мониторинга и управления социально-экономической безопасностью [46].

Выводы. Россия нуждается в национальной системе информационного управления для адаптации к новым вызовам и модернизации системы национальной безопасности. Для этого необходимо последовательно реализовывать цикл «исследование - разработка - внедрение» применительно к НСИУ. Теоретический и методологическую основу исследования и разработки НСИУ призвана составить теория безопасности больших социально-экономических систем и теория информационного управления.

Литература

1. Цыганов В.В., Шульц В.Л. Социология общественной безопасности. - М.: Наука, 2014.

2. Цыганов В.В. Глобальное информационное противоборство. I. Глобальное доминирование и управляемый хаос // Информационные войны. 2015. № 2. С. 2-6.

3. Цыганов В.В. Глобальное информационное противоборство. II. Антикризисное и информационное управление суверенной демократии // Информационные войны. 2015. № 2. С. 7-13.

4. Шульц В.Л., Цыганов В.В. Модернизация системы национальной безопасности. Модели и механизмы федеральной, региональной, муниципальной и корпоративной безопасности. - М.: Наука, 2010. 216с.

5. Шульц В.Л., Цыганов В.В., Идрисов Р.Ф., Терехова Н.Н. Безопасность социально-экономических систем. - М.: Наука. 2009. 272 с.

6. Кульба В.В., Кононов Д.А., Малюгин В.Д., Цыганов В.В. Теоретические основы информационного управления // Информационные войны. 2008. № 2. С. 16-23.

7. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Цыганов В.В., Чернов И.В. Характеристики, методы и функции информационного управления // Информационные войны. 2009. № 2. С.22-35.

8. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Цыганов В.В., Чернов И.В. Планирование и реализация информационного управления // Информационные войны. 2010. № 3. С.59-69.

9. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Цыганов В.В., Чернов И.В. Средства и объекты информационного управления // Информационные войны. 2009. №4. С. 20-32.

10. Кульба В.В., Кононов Д.А., Малюгин В.Д., Цыганов В.В. К теории информационного управления: Труды конф. «Проблемы управления» - М.: ИПУ РАН, 2009. С. 1100-1109.

11. Цыганов В.В. Информационное управление, как решение проблемы социально-экономического застоя при ограничениях глобального роста // Информационные войны. № 3. 2012. С. 59-69.

12.. Еналеев А.К, Цыганов В.В. Полигоны информационного управления в больших социальных и экономических сетях // Информационные войны. 2013. № 4. С. 62-68.

13.. Цыганов В.В. Информационное управление самоорганизацией сетевых структур // Информационные войны. 2015. № 3. С. 2-10.

14. Еналеев А.К., Цыганов В.В. Организационные структуры информационного управления крупномасштабными сетями // Информационные войны. 2015. № 4. С. 59-67.

15. Цыганов В.В. Информационный менеджмент и национальная система информационного управления и противоборства. - М.: ИПУ РАН, 2008. 28 с.

16. Цыганов В.В., Бухарин С.Н., Завьялов О.Ю., Лукьянова К.А. Национальная система информационного управления и противоборства // Информационные войны. 2009. № 2. С. 2-14.

17. Цыганов В.В. Доктрина информационной безопасности России и национальная система информационного управления и противоборства: Труды всеросс. конф. «Конституция и доктрины России современным взглядом». - М.: Научный эксперт, 2009. С. 166-180.

18. Цыганов В.В., Бухарин С.Н. Информационные войны в бизнесе и политике. Теория и методология. - М.: Академический проект, 2007. 336 с.

19. Бухарин С.Н., Цыганов В.В. Методы и технологии информационных войн. - М.: Академический проект, 2007. 387 с.

20. Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Предпосылки и особенности информационных агрессий в централизованных и либеральных социально-экономических системах // Информационные войны. 2014. № 1. С. 75-81.

21. Цыганов В.В., Кадымов Д. С. Политико-экономические информационные войны // Информационные войны. 2008. №4. С.52-63.

22. Шульц В.Л., Цыганов В.В. Антиолигархические информационные войны // Информационные войны. 2008. № 3. С. 57-77.

23. Бухарин С.Н., Цыганов В.В. Предотвращение экологических информационных войн в регионе // Системы управления и информационные технологии. №2.1 (32). 2008. С. 157-159.

24. Цыганов В.В. Защита отечественных высоких технологий и их разработчиков от информационной агрессии // Информационные войны. 2009. № 3. С.77-92.

25. Кадымов Д.С., Цыганов В.В. Подавляющие механизмы информационной борьбы: Труды XV межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем». - М.: РГГУ. 2007. Часть 1. С. 243-247.

26. Багамаев Р.А., Цыганов В.В. Подавляющие механизмы агитации: Труды межд. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». - М., 2007. С.417-418.

27. Цыганов В.В., Кадымов Д. С. Подавляющие механизмы агитации в информационном менеджменте: Труды межд. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе». - М., 2008. С. 400-401.

28. Бухарин С.Н., Цыганов В.В. Некоторые механизмы управления поведением целевых аудиторий // Стратегическая стабильность. № 3 (44). 2008. С. 15-19.

29. Цыганов В.В., Ковалев В.В., Бочкарева Ю.Г. Поведенческие стратегии при информационной конфронтации // Информационные войны. 2013. № 2. С. 17-24.

30. Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Механизмы манипулирования общественным сознанием в информационном противоборстве // Информационные войны. № 2 (22). 2012. С. 2-5.

31. Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Механизмы изменения сознания в информационном противоборстве. // Информационные войны. № 3 (23). 2012. С. 22013. 10.

32. Цыганов В.В., Бухарин С.Н. Ситуационный анализ в информационных войнах // Информационные войны. 2008. № 2. С. 47-58.

33. Бухарин С.Н., Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Концепция планирования информационной операции // Информационные войны. 2013. № 1. С. 32-40.

34. Цыганов В.В., Ковалев В.В., Бочкарева Ю.Г. Квалифицированная дезинформация как стратегический ресурс в информационной войне // Информационные войны. 2013. № 3. С. 2-9.

35. Бухарин С.Н., Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Провокации в информационном противоборстве // Информационные войны. 2013. № 1. С. 14-20.

36. Цыганов В.В., Бухарин С.Н. Выбор объекта и времени информационного противоборства // Информационные войны. № 1. 2008. С. 41-51.

37.. Цыганов В.В., Ковалев В.И., Бочкарева Ю.Г. Стратегия информационной операции по рефлексивному управлению противостоящим актором конфликта // Информационные войны. 2013. № 3. С. 10-17.

38.Цыганов В.В., Бухарин С.Н. Информационный менеджмент. Механизмы управления и борьбы в бизнесе и политике: Словарь-справочник. - М.: Академический проект, 2009. 506 с.

39.. Цыганов В.В. Технологии подготовки революции: модели и методы фальсификации истории // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 4 (7). С. 42-49.

40. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы и высокие гуманитарные технологии. Теория гуманитарных систем. - М.: Академический проект, 2012. 351 с.

41. Цыганов В.В., Искоростинский А.И. Высокие гуманитарные технологии информационного менеджмента // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. №2. С. 182-185.

42. Цыганов В.В. Принципы модернизации системы национальной безопасности на основе высоких гуманитарных технологий: Труды межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем». - М.: ИПУ РАН, 2010. С. 49-53.

43. Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Концепция системы общественной безопасности при информационных войнах // Информационные войны. 2014. № 3. С. 62-70.

44. Цыганов В.В., Бочкарева Ю.Г. Адаптивные механизмы общественной безопасности при информационной агрессии // Информационные войны. № 2. 2013. С. 77-85.

45. Завьялов О.Ю., Цыганов В.В. Методы и технологии информационного мониторинга социально-экономической безопасности // Информационные войны. 2011. № 2 (18). С.71-81.

46. Завьялов О.Ю., Цыганов В.В. Интеллектуальные механизмы мониторинга и управления социально-экономической безопасностью на основе системы ситуационных центров // Информационные войны. 2011. № 3 (19). С. 45-53/

Theoretical and methodological foundations of the national information management system

Tsyganov Vladimir Victorovich, Doctor of Science (Tech.), Professor, Head researcher of Institute of Control Sciences

In order to adapt to new challenges and modernize the national security system, Russia needs a national information management system. The report describes the theoretical and methodological foundation of research and development of this system based on the theory of safety of large socio-economic systems and the theory of information management.

Keywords: national security, system, information, management

УДК 004.89

ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ АНАЛИЗА АКТИВНОСТИ КОНТРАГЕНТОВ ТУРОПЕРАТОРА

Аль-Мерри Гайс М.С., асп.

E-mail: gaismr2009@mail.ru

Северо-Кавказский федеральный университет, г. Ставрополь Алла Григорьевна Кравец, д-р техн. наук, проф.

E-mail: agk@gde.ru

Волгоградский государственный технический университет, г. Волгоград

vstu.ru

В данной статье рассматривается метод анализа активности контрагентов туристического оператора на основе современных методов data mining. Авторами проведено исследование и разработка нового гибридного алгоритма анализа активности контрагентов.

Ключевые слова: анализ активности контрагентов, туристическая индустрия, гибридный алгоритм.

Введение

Кравец А.Г.

Туристский продукт формируется из комплекса услуг по перевозке и размещению, оказываемых за общую цену (независимо от включения в общую цену стоимости экскурсионного обслуживания и/или других услуг) по договору о реализации туристского продукта. Их оказывают транспортные фирмы и компании, гостиницы, рестораны, кафе, экскурсионные фирмы, музеи и выставочные залы, парки аттракционов, азартные мероприятия и заведения, спортивные и курортные организации.

Комплектацией туристского продукта, то есть формированием набора услуг, занимаются туроператоры. Туроператор составляет дифференцированные туристические продукты из составляющих услуг в соответствии с требованиями и пожеланиями клиентов.

Интенсивное развитие индустрии туризма, возникновение и усиление конкуренции повлияли на формирование структуры туроператоров и предопределили их дальнейшую специализацию.

Таким образом, целью исследования являлся реинжиниринг процесса анализа активности контрагентов туристического оператора на основе современных методов data mining.

Классификация туристической деятельности

По виду деятельности туроператоры бывают:

-операторами массового рынка - они продают много туристских пакетов, в которые часто включаются чартерные авиарейсы в определенные пункты назначения, главным образом в места развития массового туризма;

-специализированными операторами - они специализируются на определенном продукте или сегменте рынка (на определенной стране, на определенном виде туризма и т.д.).

По месту деятельности туроператоры бывают:

-местными (внутренними) - они ориентируют туристические пакеты в пределах Российской Федерации;

-выездными - они ориентируют туристические пакеты на зарубежные страны;

-операторами на приеме - они базируются в месте назначения (в стране назначения) и обслуживают прибывающих иностранных туристов в пользу других операторов и агентов.

Кроме того, туроператоров можно подразделить на инициативных и рецептивных.

Инициативные туроператоры - это операторы, отправляющие туристов за рубеж или в другие регионы по договоренности с принимающими (рецептивными) операторами или с туристскими организациями. Отличием их от туристских агентств, занимающихся исключительно продажей чужих туров, является то, что они занимаются комплектацией туристского продукта, состоящего из не менее чем трех услуг:

-размещение;

-транспортировка туристов;

-любая другая, не связанная с вышеназванными, услуга.

Турагент продвигает и реализует туристский продукт клиенту в виде комплексов (инклюзив-туров) или свободного набора услуг (заказных туров) [1].

Турагент - это посредник, занимающийся продажей сформированных туроператором туров, действующий на основе посреднических договоров, или продавец, действующий на основе договоров купли-продажи туристских продуктов.

Турагент добавляет к приобретаемому туру проезд туристов от места их проживания до первого по маршруту пункта размещения, от последнего на маршруте пункта размещения и обратно.

Турагентство - достаточно распространенный вид бизнеса в туризме. Значительная часть фирм действует как розничные турагентства, работая с клиентами напрямую.

Основные задачи турагентства [1]:

-полное и широкое освещение возможностей отдыха и путешествий по всем имеющимся турам, курортам, туристическим центрам и т.д.;

-продвижение этой информации с помощью рекламы;

-организация продажи туристского продукта в соответствии с современными методами торговли, с использованием специфики и особенностей туристского бизнеса.

Туристические агентства могут иметь разнообразные формы:

-чисто туристические агентства по продаже туров, сформированных туроператорами, на условиях комиссионного вознаграждения;

-транспортно-туристические агентства по организации транстуров.

Здесь есть перспективы для создания совместных фирм с транспортными организациями: авиационно-транзитными, авиакомпаниями, железными дорогами. Вариантом взаимодействия с перевозчиками также являются агентские соглашения по реализации транспортных билетов.

С точки зрения специфики деятельности, турагентства могут быть:

-многопрофильными (наиболее распространены), т.е. осуществляющими комплексное обслуживание любых клиентов, включая отпускников, командированных и пр.;

-специализированными, наиболее распространенными из которых являются коммерческие турагентства, организующие деловые поездки для крупных компаний, включая конгрессное обслуживание, а также специализирующиеся в организации отдыха.

Анализ бизнес процесса анализа активности контрагентов туроператора

Таким образом, контрагентами туроператора являются турагентства и/или ту-рагенты. Для оценки эффективности взаимодействия туроператор проводит анализ активности агентов (рис.1).

В ходе исследования показателей процесса «Анализ активности контрагентов» предложены следующие показатели эффективности взаимодействия [2].

Показатели эффективности бизнес-процессов представлены в табл. 1 (NA - неприменимо ввиду постоянной онлайн доступности данных).

Таблица 1

Показатели эффективности взаимодействия
--------- Модель | AS-IS | TO-BE
Показатель эффективности -- |  | 
1 Время на сбор информации для анализа (часов) | 24 | NA
2 Общее время работы на оценивание активности контрагентов (часов) | 15 | 5
3 Общее время работы на формирование отчетности (дней) | 2 | 1
4 Количество потерянных договоров и заказов в год (штук) | 24 | 1
5 Количество использованных материалов
5.1 Бумага (пачка) | 15 | 2
5.2 Картридж (штук) | 7 | 1

В модели TO-BE был подвергнут реинжинирингу [3] процесс «Анализ активности турагентов».

Процесс «Анализ активности турагентов» автоматизирован с помощью разработанной программы (рис.2).

Процессы модели «Анализ активности турагентов» (рис.3):

-создание и заполнение базы данных для всех турагентов;

-анализ активности турагентов;

- генерация рекомендаций [4] и формирование отчетности на основе результатов анализа.

Рис. 1. Структурно-функциональная модель AS-IS процесса «Анализ активности контрагентов»

О ABC-анализ О XYZ-анализ О FMR-анализ О RFM-анализ ® ABC/XYZ-анализ

^Совмещенный АБС/ХУг-анализ=

Число периодов [з | | Анализ |

Путевка | Описание | Сумма(руб,) | Сумма Доля (%) | Сумма ДоляНарастающим(%} | Средрее количество туристов (чел.) | Стандатноеотклонение | Коэффициент вариации (%) | ГруппаABC/XYZ | 
ДРСЕ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 419000.00 | 36,47 | 36.47 | 11.00 | 4.90 | 44,54 | Д-2
ЗИАМ1 | Италия , Абано Терме , The Westin Excelsior | 110000.00 | 9.57 | 46.04 | 4.67 | 3.68 | 78,90 | Д-2
КРСБ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 50000,00 | 4.35 | 88.69 | 0.67 | 0.94 | 141.42 | B-Z
М И ДМ 1 | Италия , Абано Терме , The Westin Excelsior | 0,00 | 0.00 | 100.00 | 0.00 | 0.00 | 0,00 | с-х
ОРСБ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 50000,00 | 4.35 | 93.04 | 1.67 | 2.36 | 141.42 | c-z
СИАМ1 | Италия , Абано Терме , The Westin Excelsior | 70000,00 | 6.09 | 73.02 | 4.33 | 6.13 | 141.42 | A-Z
СРСБ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 20000,00 | 1.74 | 98.26 | 1.67 | 2.36 | 141.42 | C-Z
К ИД Ml | Италия , Абано Терме , The Westin Excelsior | 40000,00 | 3.48 | 96.52 | 2.00 | 2.83 | 141.42 | C-Z
НРСБ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 60000,00 | 5.22 | 84.33 | 2.33 | 3.30 | 141.42 | B-Z
ХИДМ1 | Италия , Абано Терме , The Westin Excelsior | 80000,00 | б.96 | 53.00 | 3.00 | 4.24 | 141.42 | A-Z
ШРСБ1 | Россия, СанаторийДюны, Золотое Кольцо | 0,00 | 0.00 | 100.00 | 0.00 | 0.00 | 0,00 | С-Х

Рис. 2. Совмещенный анализ данных активности турагентов

Рис. 3. Структурно-функциональная модель TO-BE процесса «Анализ активности контрагентов»

Заключение

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения:

1) проведен реинжиниринг процесса анализа активности контрагентов туроператора,

2) разработан механизм реализации совмещенного анализа активности на базе гибридного алгоритма.

Литература

1. Особенности туроператорской и турагентской деятельности в Российской Федерации. - Режим доступа: http://lektsii.com/2-35965.html (Дата доступа 24.03.2018)

2. On Math Approach to Tourist Project Team Formation Problem Concerning Performance and Cooperative Effects / С.С. Укустов, И. Макаров, А.Г. Кравец, Е.В. Романенко // World Applied Sciences Journal (WASJ). 2013. Vol. 24. Spec. Issue 24: Information Technologies in Modern Industry, Education & Society. C. 238-242.

3. Simulation of the initial stages of software development / А. Коротков, А.Г. Кравец, Ю.Ф. Воронин, А.Д. Кравец // International Journal of Applied Engineering Research. 2014. Vol. 9, No. 22. C.16957-16964.

4. Кравец А.Г. Models and methods of professional competence level research / А.Г. Кравец, А.Г. Белов, Н.П. Садовникова // Recent Patents on Computer Science. 2016. Vol. 9. No. 2. C. 150159.

Hybrid algorithm for analyzing the counterparties’ activity of the tourist operator

Al-Merry Gais M.S. PhD Student, SCFU North-Caucasian Federal University, Stavropol Alla G. Kravetsprofessor, VSTU, vstu.ru Volgograd State Technical University, Volgograd

Abstract: In this article, we consider the method of analyzing the tourist operator counterparties’ activity based on modern methods of data mining. The authors conducted research and development of a new hybrid algorithm for analyzing counterparty activity.

Keywords: analysis of counterparty activity, tourism industry, hybrid algorithm

УДК 004.424.8

СПОСОБ КОНВЕЙЕРНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Андрей Александрович Борзяк, канд. техн. наук, вед. программист E-mail: aborziak@yahoo.com РосЕвроБанк, Москва, Россия Лариса Юсифовна Исмаилова, канд. техн. наук, внс E-mail: lyu.ismailova@gmail.com

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

https://mephi.ru/

Целью работы является автоматизация рутинных операций преобразования текстовых данных. Предложен способ конвейерной обработки для достижения указанной цели. На его основе разработана программа на языке C#. На примерах показана эффективность предложенного подхода.

Ключевые слова: конвейерная обработка, трансформация данных, регулярные выражения

Введение

При эксплуатации сайта дистанционного обучения pvobr.ru [1] зачастую возникают разнообразные небольшие задачи, например, генерация случайных фраз, поиск в тексте, пополнение базы данных и тому подобное. Для их решения разработано большое количество приложений с похожим кодом. Возникла идея их объединить в одно приложение с целью повышения универсальности и "мощности" трансформации данных, уменьшения сроков выполнения аналогичных задач. Идея была реализована в виде нового приложения на языке C#. Приложение напоминает службу SQL Server Integration Services, которая наряду с высокой производительностью имеет и высокую цену.

Структура управляющих данных

Приложение управляется данными. Имеется два уровня конфигурационных параметров. Верхний уровень задает последовательность команд трансформации. В нижнем уровне (ини-файл) определяются детали команд трансформации.

Задание на трансформацию (конвейер обработки) задается в виде команд через «;», например [IN1];[TRANSFORM4];[TRANSFORM5];[TRANSFORM6];[OUT1]

Каждая команда - это загрузка/выгрузка данных или трансформация (преобразование по некоторому алгоритму). Загрузка/выгрузка осуществляется источниками данных, в результате в памяти формируется массив строк для дальнейшей обработки.

Источник данных определяется параметрами: file - имя файла; enc - кодировка;

dir - in (входной файл), out (выходной файл), gen (генерация); ng - число строк генерации.

Если файл начинается как http:, то предполагается загрузка данных из интернета. Особый случай - шаблон, т.е. файл, содержащий символ * . В этом случае создается список, куда добавляются все файлы, удовлетворяющие шаблону. Ко всем файлам из этого списка будет применена цепочка команд.

Трансформация данных определяется параметрами:

sp_in - входной разделитель;

sp_out - выходной разделитель;

order - новый порядок разделяемых элементов;

all=1 - объединить все строки в одну;

regexp - регулярное выражение;

regout - формат выхода;

modifonly=1 - если нет совпадения в строке, то она становится пустой; regrep - строка для замены совпадения; connection - строка соединения с базой данных.

Ини-файл состоит из секций, каждая из которых задает команду генерации / модификации данных. Кроме команд, определенных в ини-файле, имеются встроенные. К ним относятся:

SORT - сортировать массив строк по возрастанию;

SORTDESC - сортировать массив строк по убыванию;

UNIQUE- удалить дубликаты;

EMPTY_DEL -удалить пустые строки;

END - задает конец диапазона для обработки списка;

LIST - добавляет текущие строки в список обрабатываемых файлов.

Рассмотрим несколько примеров.

Пример 1. Генерация случайных фраз.

Для генерации нужно задать секцию [TEMPLATE],

[TEMPLATE]

[NAME] [ACT] [WHAT]$ [WHERE].

[NAME] [ACT] [WHERE] [WHAT]$.

Здесь задано 2 шаблона для псевдослучайных фраз, каждый шаблон выбирается случайно.

В свою очередь шаблон использует секции [NAME] (распадается на [NAME_M] и [NAME_F]) и [ACT], [WHAT], [WHERE]., которые в примере выглядят так:

[NAMEM]

Филимон

Харитон

Эдуард

Яков

[NAMEF]

Авдотья

Изабелла

Эмилия

Ярослава

[ACT]

купил(а)

достал(а)

заказал(а)

приобрел(а)

[WHAT]

100

200

300

[WHERE] на ММВБ в банке

на криптобирже

[TEMPLATE], [NAME], [NAME_M] и [NAME_F] - зарезервированные названия секций. Остальные названия произвольные. Вместо имени секции в шаблоне происходит замена на случайную строку внутри секции, получается что-то вида:

Авдотья заказала 300$ на ММВБ.

Эдуард достал 200$ в банке.

Ярослава на криптобирже достала 200$.

Изабелла приобрела 100$ на ММВБ.

Харитон заказал на ММВБ 300$.

Пример 2. Удаление дубликатов в csv-файле, изменение разделителя, сортировка по 3-ей колонке. Зададим простые трансформации, которые разбивают входную строку с помощью разделителя sp_in, меняют порядок элементов (с помощью order) и формируют выходную строку, используя разделитель sp_out.

[TRANSFORM!] order=2,0,1,3 sp_i n=, sp_out=;

[TRANSFORM2]

order=1,2,0,3

sp_in=;

sp_out=;

[IN1]

fle= c:\a1.txt dir=in [OUT1] fle= c:\a2.txt dir=out

Имеем входной файл c:\a1.txt с данными

a2,b2,c2,d2

a3,b3,c3,d3

c1,b1,a1,d1

a2,b2,c2,d2

a3,b3,c3,d3

Если задать набор команд [IN1];UNIQUE;[TRANSFORM1];SORTDESC;[TRANS-FORM2];[OUT1], то в выходном файле c:\a2.txt появятся строки

c1;b1;a1;d1

a2;b2;c2;d2

a3;b3;c3;d3

Дубликаты удалены, сортировка проведена.

Пример 3. Сложная трансформация на основе регулярных выражений [2], запись результата в базу данных.

[INLIST] file=C: \in10.txt enc=utf-8 dir=in [IN2] fle = * enc=utf-8 dir=in [TR15]

regexp=.*?([a-zA-Z0-9_\.\-]+\@[a-zA-Z0-9\.\-]+ \.+[a-zA-Z0-9]{2,4}).* regout=INSERTINTO tblSubscribe (email, status) VALUES('{1}', 1); modifonly=1

[TR16]

connection=server=mysql62.1gb.ru;charset=utf8;

[OUT2] fle = * enc=utf-8

dir=out

Входной файл in10.txt содержит

http://isscctv.com/

http://lcs-sales.ru/

Если задать набор команд

[IN_LIST];LIST;[IN2];[TR15];UNIQUE;EMPTY_DEL;[TR16];[OUT2],

то произойдет загрузка страниц из интернета, генерация текста, запись в базу данных, а в выходных файлах появятся строки вида

INSERT INTO tblSubscribe (email, status) VALUES('support@isscctv.com', 1);

INSERT INTO tblSubscribe (email, status) VALUES('info@isscctv.com', 1);

Пример 4. Форматирование группы файлов в папке (замена размера шрифта, удаление).

[INLIST]

file=C: \tests\7\page*.htm

enc=1251

dir=in [IN1] file = * enc=1251 dir=in [TRANSFORM8]

regexp=(10pt)

regrep=12pt

[TRANSFORM9]

regexp=(à)

regrep==>

[TRANSFORM10]

regexp=(10.0pt)

regrep=12pt

[TRANSFORM11]

regexp=(9.0pt)

regrep=12pt

[TRANSFORM12]

regexp=(5.0pt)

regrep=12pt

[OUT1] file = * enc=1251 dir=out

Для форматирования надо задать команды

[IN_LIST];[IN1];[TRANSFORM8];[TRANSFORM9];[TRANSFORM 10];[TRANS-FORM11];[TRANSFORM12]; OUT1]

Время выполнения составляет доли секунды.

Заключение

Рассмотренные примеры показывают, что новое приложение может решать широкий круг задач по генерации / модификации текстовых данных. Стоит отметить простоту в использовании и реализации. Продолжая мыслить в рамках трансформаций, можно изобретать новые трансформации и встроенные команды для работы с веб-сервисами, обработки мультимедия-файлов, управления последовательностью выполнения, перезагрузки ини-файла и т.д.

Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты: разработаны способ конвейерной обработки данных и программа на его основе, имеющие широкую область применения.

Литература

1. Borziak A., Gretsky Y. "E-learning system 'Carat'". In: Proc. of 11th International Workshop on Computer Science and Information Technologies), Crete, Greece, October 5-8, 2009, Volume I, pp.224-226.

2. Фридл Дж. Регулярные выражения, 3-е издание, Издательство Символ-Плюс, ISBN - 978-5-93286-121-9, 5-93286-121-5, 0-596-52812-4

Method of pipeline data processing

Audrey Borziak, PhD. techn. sciences, leading programmer Larisa Ismailova, kand. techn. of sciences, leading researcher

The goal of the work is to automate the routine operations of converting text data. A method of conveyor processing for achieving this purpose is proposed. Based on this, a program is developed in C #. Examples show the effectiveness of the proposed approach.

Keywords: pipeline processing, data transformation, regular expressions

УДК 004.01

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ НОРМАТИВНОЙ БАЗЫ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ

Юрий Сергеевич Ионенков, ст. науч. сотр.

E-mail: Uionenkov@ipiran.ru

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН) www.frccsc.ru

Статья посвящена вопросам совершенствования нормативной базы разработки автоматизированных систем (АС). Проведен анализ состояния нормативной базы в данной области, приведены основные стандарты. Показаны основные проблемы применения нормативной базы, предложены направления ее совершенствования.

Ключевые слова: автоматизированная система; нормативная база; стандарт; технология; протокол; профиль стандартов.

В настоящее время информационные и телекоммуникационные технологии (ИКТ) и построенные на их основе автоматизированные системы (АС) все глубже проникают в повседневную жизнь, становятся определяющим фактором развития всех государств мира, в том числе и России.

Модернизация существующих и создание перспективных АС направлены на повышение эффективности государственного и муниципального управления, взаимодействия гражданского общества и бизнеса с органами государственной власти.

Развитие и совершенствование нормативной базы в области создания и развития АС является весьма актуальным. Это обусловлено как использованием в процессе управления современных ИКТ, так и отставанием Российской Федерации в области разработки компьютерных технологий и автоматизированном управлении от ведущих зарубежных стран [1]. В этих условиях недооценка важности развития нормативной базы будет увеличивать риски при разработке систем, приводить к их существенному удорожанию, увеличению сроков разработки и снижению качества изделий, основанных на применении ИКТ.

Целью настоящей статьи является формирование рекомендаций по направлениям развития нормативной базы, регламентирующей разработку АС.

Суть обсуждаемой проблемы заключается в анализе состояния отечественной нормативной базы в данной области, выявление проблемных вопросов и формирование на этой основе рекомендаций по ее совершенствованию.

В настоящее время процесс разработки отечественных АС осуществляется на основе следующих нормативных документов:

- ГОСТ класса 34 («Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы»);

- ГОСТ РВ класса 15.ххх («Система разработки и постановки продукции на производство. Военная техника»);

- государственных стандартов РФ (ГОСТ Р ИСО и ГОСТ Р ИСО/МЭК), в основу которых положены стандарты Международной организации по стандартизации - ИСО или Международной электротехнической комиссии - МЭК.

Основным нормативным документом серии ГОСТ класса 34 является ГОСТ

34.601- 90. Согласно этому стандарту под созданием системы понимается совокупность упорядоченных во времени, взаимосвязанных, объединенных в стадии и этапы работ. В указанную совокупность включаются все виды работ, выполнение которых необходимо и достаточно для создания системы, удовлетворяющей заданным требованиям. Перечень текстовых и графических документов, которые при этом могут входить в состав проектной и эксплуатационной документации определяется ГОСТ 34.201-89. Техническое задание на создание автоматизированной системы разрабатывается в соответствии с ГОСТ

34.602- 89. Испытания автоматизированных систем проводятся в соответствии с требованиями ГОСТ 34.603-92.

ГОСТ РВ класса 15.ххх - «Система разработки и постановки продукции на производство (СРПП)» представляет собой комплекс взаимосвязанных государственных стандартов, устанавливающих общие положения, правила и требования выполнения работ в процессе жизненного цикла изделия.

Основными нормативными документами, определяющими этапы разработки изделий, их содержание и порядок выполнения работ на этих этапах являются ГОСТ РВ 15.105-2004, ГОСТ РВ 15.103-2004 и ГОСТ РВ 15.203-2001, регламентирующие порядок выполнения научно-исследовательских работ, аванпроектов и опытно-конструкторских работ соответственно.

ГОСТ РВ класса 15.ххх ориентированы на разработку опытных образцов системы, комплекса, средства, а также их составных частей, и конструкторской документации для осуществления их серийного производства. ГОСТ же класса 34 ориентированы на создание автоматизированных систем, как функционально законченных изделий, на основе применения разрабатываемых в рамках ОКР системотехнических решений, общесистемного и специального программного, информационного, лингвистического и других видов обеспечения, а также использования готовых аппаратно-программных средств.

Сопоставительный анализ стадий и этапов разработки автоматизированных систем в соответствии с ГОСТ 34.601-90 и ГОСТ РВ 15.203-2001 показывает:

- содержание этапов разработки автоматизированных систем различается. При этом в соответствии с ГОСТ РВ 15.203-2001 в отличие от ГОСТ 34.601-90 в рамках ОКР не предусмотрены монтажные и пусконаладочные работы разработанных опытных образцов на объектах Заказчика;

- ГОСТ класса 34 не допускает гибкости действий Заказчика и исполнителя при модернизации отдельных компонентов автоматизированной системы и требует повторения основных стадий и этапов разработки системы в целом, что не позволяет проводить ее модернизацию в ограниченные сроки.

Необходимо также отметить, что указанные стандарты разработаны в 90-х годах XX века и в определенной степени устарели, так как в настоящее время применяются новые подходы как к проектированию АС, так и к тестированию и представлению результатов.

ГОСТ Р ИСО и ГОСТ Р ИСО/МЭК представляют собой практически дословный перевод англоязычных оригиналов. Ориентация на международные нормативные документы соответствует тенденциям к глобализации хозяйственной жизни. Такой подход позволяет унифицировать требования к объектам стандартизации и в некоторой упрощает интеграцию отечественных предприятий в мировую экономическую систему. Наиболее важное значение для разработчиков имеют следующие стандарты:

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288-2008 - «Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла систем»;

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010 - «Информационная технология. Процессы жизненно цикла программных средств»;

- ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504:1-9-2009 - «Информационная технология Оценка процессов программных средств».

Необходимо отметить, что данные стандарты практически не применяются при разработке отечественных систем. Это в определенной степени обусловлено тем, что они носят достаточно общий характер и не регламентируют детально взаимодействие заказчика и исполнителя, не содержат описания конкретных методов действий, а также перечня разрабатываемой документации. Стандарты содержат наборы задач, характеристики качества, критерии оценки, дающие всесторонний охват проектных ситуаций. Конкретные же решения по принципам и методам разработки, разрабатываемой документации и т.п. принимаются сторонами, использующими стандарт (заказчиком и разработчиком). Это обуславливает необходимость более активного и неформального взаимодействия заказчика и исполнителя (в ряде случаев и третьей стороны - экспертной организации), что пока не получило распространения в отечественной практике.

Анализ всей указанной выше нормативной базы, а также опыт разработки АС различного назначения показывает, что она достаточно подробно характеризуют механизм их разработки и производства. Вместе с тем, необходимо выделить ряд проблемных вопросов, накопившихся в ходе создания ряда крупных АС.

В качестве первой проблемы необходимо отметить недостаточное нормативное регулирование вопросов создания сложных АС. Такие системы включают в свой состав как готовые (заимствованные) аппаратно-программных комплексы, так и комплексы, которые необходимо разработать в рамках самой ОКР. Разработка новых комплексов с присвоением соответствующей литеры в рамках, например, ГОСТ класса 34 не предусмотрена, что вызывает определенные сложности в работе как исполнителя ОКР, так и ее заказчика.

Другой проблемой является то, что существующие документы не содержат требований информационного взаимодействия АС различных уровней управления и различного назначения, хотя необходимость такого взаимодействия становится все более актуальной. В результате каждая из АС создается на основе правил и решений, принимаемых соответствующими заказчиками и разработчиками. При этом указанные АС имеют различное общее и специальное программное обеспечение, различные протоколы информационного обмена, ориентированы на различные технические средства.

Следующей проблемой является отсутствие стандартов либо требований, регламентирующих применение единых технологий и стандартов, позволяющих всем предприятиям, участвующим в разработке АС, действовать в общем методологическом и технологическом пространстве. Исполнители ОКР применяют различные методы и технологии создания автоматизированных систем, принятые на данных предприятиях, что отрицательно влияет на процессы создания сложных систем, их развитие и модернизацию.

Еще одной проблемой видится отсутствие требований по согласованию действий главных конструкторов подсистем, в том числе распределению ответственности за их взаимодействие, включая ответственность за создание шлюзов и других инженерных решений, обеспечивающих сопряжение систем.

Кроме того, следует отметить, что в настоящее время имеются значительные проблемы в области национальной стандартизации в сфере информационных технологий на государственном уровне. Как правило, современные тексты международных стандартов большинству разработчиков и заказчиков не доступны. Общее количество современных национальных стандартов в области информационных технологий составляет менее 5% от числа международных. В год принимается в среднем всего 30-40 стандартов в области информационных технологий, что ещё больше увеличивает отставание от международного уровня [2]. Минпромторгом России и ФА «Росстандарт» стандарты в области информационных технологий до настоящего времени не отнесены к приоритетным.

Проведенный выше анализ позволяет сформулировать следующие направления совершенствования нормативного регулирования разработки АС.

Анализ и оценка опыта разработки автоматизированных систем показывает, что для повышения эффективности процесса их разработки представляется целесообразной и своевременной реализация комбинированного использования положительных свойств и подходов, определяемых обеими группами ГОСТ (класса 34 и класса 15). В целях оптимизации порядка их разработки представляется целесообразным реализовать комплексное решение на основе рационального совмещения требований ГОСТ 34.601-90 и ГОСТ РВ 15.203-2001 на отдельные стадии и этапы разработки системы и ее компонентов. Вариант комплексного применения данных стандартов подробно изложен в [3]. Следует отметить, что комплексное применение указанных стандартов начинает использоваться отдельными ведомствами при разработке информационных систем специального назначения.

Вторым направлением совершенствования нормативного является переработка ГОСТ класса 34 и ГОСТ РВ класса 15 с целью учета новых подходов к проектированию информационных систем, в частности технологий автоматизированного проектирования, электронной рабочей документации, «электронных моделей» и т.п.

Следующим направлением является разработка стандартов или требований, определяющих единые требования по технологии разработки АС. Эти стандарты должны содержать как организационные, так и технические требования к разработке АС. К числу организационных требований могут быть отнесены требования по распределению ответственности заказчиков и главных конструкторов подсистем за их взаимодействие, а к техническим - единые стандарты сопряжения подсистем. Эти стандарты должны устанавливать требования к входным и выходным параметрам интерфейсов подсистем, к информационному и лингвистическому обеспечению, а также к общему и специальному программному обеспечению. Это обеспечит техническую, информационную, лингвистическую и программную совместимость подсистем на основе реализации совместимых аппаратно-программных платформ, единой системы классификации и кодирования информации, единой системы протоколов информационного обмена, а также единых алгоритмов и форматов обмена информацией.

Очередным направлением является разработка профиля стандартов АС. При формировании профиля могут использоваться международные, национальные (ГОСТ Р) военные стандарты (ГОСТ РВ), а также (в необходимых случаях) ведомственные нормативные документы. Это может быть обусловлено отставанием в разработке некоторых вопросов в указанных группах стандартов или необходимостью учета конкретных особенностей систем. В составе профиля целесообразно иметь две группы стандартов:

- функциональные стандарты, регламентирующие архитектуру и структуру систем и их компонентов, функции, интерфейсы и протоколы взаимодействия, форматы данных;

- технологические стандарты, регламентирующие процессы проектирования, разработки, применения, сопровождения и развития систем.

В целом, в состав профиля могут войти следующие группы стандартов:

- стандарты управления жизненным циклом сложных проектов систем и программных средств;

- стандарты проектирования, разработки, сопровождения и управления конфигурацией;

- стандарты оценивания и обеспечения качества и документирования;

- стандарты по информационной безопасности;

- разработанные стандарты, определяющие единые требования по технологии разработки АС, требования к которым изложены выше.

Представляется также целесообразным расширение нормативной базы в области IT-технологий за счет перевода международных стандартов, их гармонизации и включения в профиль стандартов для АС. С этой целью должен производиться отбор стандартов по соответствующим методикам, их квалифицированный перевод и доведение до стадии принятия стандарта с участием заинтересованных предприятий промышленности и организаций Росстандарта. При необходимости в данные стандарты включаются дополнительные требования, отражающие специфику отечественной промышленности.

Кроме того, представляется целесообразным проведение научных исследований по оценке влияния современных международных IT-стандартов на технические и эксплуатационные характеристики разрабатываемых АС, на качество, стоимость и сроки их разработки.

Автор считает, что сформулированные в данной работе предложения по совершенствованию нормативной базы разработки АС являются новыми.

Литература

1. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Россия 2050 - стратегия инновационного прорыва. М.: ЗАО «Издательство Экономика», 2004. С. 191-195.

2. Головин С.А., Зацаринный А.А., Козлов С.В. Научно-методические подходы к совершенствованию нормативной базы для создания и развития информационно-телекоммуникационных систем // Системы и средства информатики. М.: ТОРУС ПРЕСС, 2017. Т. 27. № 2. С. 98-112.

3. Зацаринный А.А., Козлов С.В., Ионенков Ю.С. Проблемы применения нормативно-технической базы, регламентирующей процесс разработки автоматизированных нформационно-те-лекоммуникационных систем специального назначения // Системы и средства информатики. Специальный выпуск. Системы и средства специального назначения. М.: ИПИ РАН, 2007. С. 155-166.

Improving the regulatory framework for the development of automated systems

Ionenkov Yurij S., senior scientist, Federal Research Center «Computer and Control» of the Russian Academy of Sciences (FRC CSC RAS)

The article is devoted to the improvement of the regulatory frameworkfor the development of automated systems (AS). The analysis of the state of the regulatory framework in this area, the main standards. The basic problems of application of normative base are shown, directions of its improvement are offered. Keywords: automated system; regulatory framework; standard; technology; protocol; profile standards.

УДК 322.0+342.0

ТРАНСФОРМАЦИЯ ПОНЯТИЯ «СВЕТСКОСТИ»

И ГРАЖДАНСКИЙ АКТИВИЗМ

Василий Константинович Пинкевич, д-р ист. наук, проф. каф. государственно-конфессиональных отношений E-mail: titla@yandex.ru РАНХиГС при Президенте РФ http://www.ranepa.ru/

Предлагаемая статья представляют собой попытку осмысления процесса транс-формации понятия «светскости» за последние 20 лет, а также того, насколько эти трансформации, повлекшие изменения в религиозной политике, отвечают обществен-ным ожиданиям.

Ключевые слова: государственно-конфессиональные отношения, свобода совести, свобода вероисповеданий, гражданский активизм.

Наступление на принцип «светскости государства». Возрождение

православия, реабилитация института церкви и возобновление беспрепятственной церковной жизни в постсоветский период тесно было связано с процессом возвращения религии в соци-ально-политическое пространство страны. Это одобрялось политическим истеблишмен-том и определенной частью общества, поддерживающей активное включение церкви в процесс воздействия на политическую и идеологическую сферы жизни.

Усиление роли Русской православной церкви в идеологии и общественной жизни <уйопмиута©ФБШсаштое^иар(0'1вг¥,гя5Шс<К1®и^ги5рцш1шэ©(лшетнк ;тСЙВфйШ№ТтеосЖШ фрОТ0р0№.,

легитимации возрастающей роли православия. Вопросы изменения Конституции[6], в том числе в религиозных вопросах[7], стало предметом активного обсуждения. Принцип светскости подвергся атакам с разных полюсов идеологического спектра. Приведем лишь несколько примеров.

Так, Д. Узланер, один из авторов «Русского журнала», в статье «Трансформация светскости» утверждал, что «светский проект потерпел решающее поражение и утратил монополию на описание реальности», и что светскость (в понимании Д.Узла-нера светскость тождественна секуляризму) должна осознать себя стороной в конфликте с мировоззрением религиозным.[8] Религиовед Б. Кнорре, активно сотрудничающий с Московским Центром Карнеги писал, что светскость, помимо этической уязвимости «минимизирует» российское православие, мешает раскрыть его возможности, и вместо того чтобы признать за церковью право на общественно-политическую мотивацию, генерирует критику ее инициатив.[9] Правовед Шахов М.О., интервью с которым разместили разные по своей идеологической ориентации издания, указывал на то, что термин «светское государство», используемый в 14 статье Конституции РФ, является во многом декларативным и малосодержательным, что открывает дорогу для произвольных толкований принципа отделения религиозных организаций от государства. Приоритет вероисповедной политики России состоит в признании особой роли православия в истории страны, поэтому отношения церкви и государства должны строится на принципе сора-ботничества. Понятие «светскости», подверженное произвольным толкованиям, этому препятствует.[10]

Заметной вехой на пути пересмотра принципов светскости, стала встреча В. Путина с участниками Архиерейского собора 1 февраля 2013 г.. На ней президент заявил о необходимости «отказаться от вульгарного понимания светскости» и тем самым расширить толкование понятия «светское государство» в сторону признания за церковью больших полномочий в жизни общества. Это стало, по мнению экспертов, не только фактом признания общественной роли церкви, но и знаменовало собой «легитимирующий постсе-кулярный поворот в политике». [11]

Выступление В.Путина дало новый стимул дискуссиям о светскости, которые, уже и в связи с разговорами об изменении Конституции, переместились на государственные дискуссионные площадки.

Стоит обратить внимание на всплеск дискуссионной активности по религиозному вопросу, пришедшийся на лето 2017 года в Государственной думе РФ и Общественной палате РФ. Предметом обсуждения стало новое понимание государственно-конфессиональных отношений в свете изменившегося в обществе положения Православной церкви. 18 июня глава комитета Госдумы по развитию гражданского общества, вопросам общественных и религиозных объединений Сергей Гаврилов заявил, что толкование понятия «светское государство» должно каким-то образом прекратить антицерковные выступления и поддержать систему духовно-нравственных ценностей. Светскость не должна «потворствовать проведению разрушительной политики для нравственного фундамента России». Позднее, в заявлении «Интерфаксу» он уточнил, что необходимо толкование Конституционного суда на понятие «светское государство». Член президиума Всемирного русского народного собора Александр Рудаков, комментируя споры о светскости, также отметил, что Конституционный суд РФ должен защитить права религиозно ориентированных граждан в новой трактовке светскости.[12] Если попытаться обобщить думские прения, то нетрудно выделить основную мысль о том, что назрела необходимость придания Русской православной церкви особого конституционно-правового статуса, с наделением ее дополнительными правами.

В этом же ключе проходило выступление председателя комиссии Общественной палаты РФ по гармонизации межнациональных и межрелигиозных отношений И. Дис-кина. В частности он отметил, что принцип светскости сегодня не может рассматриваться лишь с номинально-правовых позиций и должен учитывать социальные процессы, меняющие характер взаимодействия государства, общества и религиозных организаций и что стране нужен закон, который бы опирался на принципы “новой светскости” и широкий общественный альянс всех сил. Действующий закон был написан в 90х годах прошлого века на основе либеральных представлений. Новый закон должен учитывать, что «две трети россиян рассматривают веру как нравственный ориентир». И хотя в выступлении И. Дискина так и не было прояснено, что же такое «новая светскость», но в «сухом остатке» легко просматривается атака на конституционные принципы светского государства.

Таким образом, мы можем сказать, что для различных партий в российской элите «светское государство» стало понятием, которое, при громадной роли РПЦ в идеологии и общественной жизни страны, является фактором, препятствующим окончательной легитимации этой роли. Есть основания также говорить и о том, что сложился некий элитный консенсус по отношению к этому вопросу. Не только политики, но и практически все религиозные объединения выступают против светскости как вытеснения религии из публичной сферы.[13]

Если большинство элитных групп настроены против светского государства, то осталось прояснить вопрос о том, разделяет ли такое отношение общество? 2016 и 2017 годы были богаты на резонансные события в общественно-религиозной сфере, поэтому представляется вполне логичным обратиться к некоторым из них.

События в парке «Торфянка» и принцип светскости. Остановимся на конфликте, возникшем вокруг строительства храма в парке «Торфянка» в Москве. Это событие - сравнительно небольшая коллизия, интересная тем, что в ней отразились типичные проблемы государственно-конфессиональных отношений в нашей стране за последние годы, а также некоторые «шероховатости» во взаимоотношениях общества и титульной конфессии.

Строительство храмового комплекса в небольшом парке «Торфянка» было одобрено в 2012-м — в рамках программы «200 храмов». Местные жители и примкнувшие к ним защитники природы выступили против строительства комплекса. Однако Церковь -не без поддержки городских властей - продолжала настаивать на строительстве храма в парковой зоне. Разгорелась горячая полемика, и противостояние носило порой очень жесткий характер, сопровождалось нарушениям общественного порядка и физическим насилием. Событие вызвало интерес средств массовой информации, политиков, общественных деятелей. В итоге строительство храма было заморожено, противники строительства одержали победу.

Происшедшее в парке «Торфянка» дает нам достаточно оснований говорить о случившемся не как о бытовом конфликте между местными жителями и застройщиками, а о более глубоком как с идейной, так и с событийной точек зрения, явлении. Рассмотрим эти основания.

В конфликте проявился высокий уровень солидарных действий местных жителей. Защитники Торфянки, организовали «оборону» своей территории, наладили круглосуточное дежурство на объекте и разработали стратегию и тактику сопротивления. Было создано общественное движение «За парк Торфянка».

Как показали события, здесь имел место не частный случай столкновения интересов в отдельно взятом месте, не локальный, но общественно значимый конфликт. Мы видим, что к протесту подключились не только местные жители, но и сторонние люди, чьи интересы непосредственно в этом конфликте не затрагивались. К ним относились граждане разных социальных слоев, возраста, образования, социального статуса, мировоззренческих и политических взглядов. Жителей «Торфянки» поддержали студенты[14] и дальнобойщики.[15] К протестующим присоединились представители политических партий (Яблоко, КПРФ), местных депутатов и общественных организаций.[16]

Не только событийный ряд, но, главным образом, сложная идеологическая палитра конфликта (традиционалисты против либералов, светскость против православной государственности, права человека против религиозных чувств и т.д.), вызвала большой общественный интерес, что привело к широкому освещению события в средствах массовой информации.

Отдельная резонансная тема - расслоение среди православных в их отношении к протестующим и позиции патриархии. Несмотря на то, что глава РПЦ МП патриарх Ки-рил (Гундяев) идентифицировал протестующих как «сектантов и язычников»[17], на стороне протестующих выступили православные «церковные интеллектуалы» и обычные православные миряне.[18]

Обращает на себя внимание высокий накал противостояния с властью, которая приняла в конфликте сторону Церкви. Еще со времен мэра Юрия Лужкова накоплен очень большой опыт споров между местными жителями и застройщиками. Власть и застройщики обычно легко справлялись со спорными ситуациями, переводя их из плоскости уличного противостояния в стандартный формат публичных слушаний. Но здесь все пошло по-другому. Борьба за парк продолжалась больше года. За это время у власти было множество возможностей остановить противостояние, но этого не произошло. Уже на начальной стадии конфликта митинги противников строительства разгоняла полиция. 14 ноября 2016 года у активистов, выступающих против строительства православного храма в московском парке «Торфянка», прошли обыски. Защитников парка обвиняли по 148 статье УК («Нарушение права на свободу совести и вероисповеданий»). Уголовное дело против защитников парка было возбуждено по факту публичного оскорбления чувств верующих (часть 1 статьи 148 УК) и незаконного воспрепятствования деятельности религиозной организации (часть 3 статьи 148 УК). Приостановление строительства храма показало, что государственно-церковный альянс отступил под давлением общественного мнения, что это мнение существует и способно проявлять себя в действии.

Отличительной чертой конфликта стало активное (в том числе и силовое) противостояние с православными активистами в лице движения «Сорок сороков». Движение объединяет лиц православного вероисповедания, одной из программных задач которого заявлена защита строительства православных храмов от всяческого противодействия. Оно аффилировано с руководством Православной церкви. «Сорок сороков» попали в фокус общественного внимания из-за того, что в социальных сетях противники строительства храма в парке Торфянка пожаловались на случаи нападения на них со стороны «православных активистов» и опубликовали соответствующие видеозаписи[19].

Успех «Торфянки» запустил так называемый «эффект умножения». Если в 2016 году конфликты вокруг строительства храмов были единичными, то уже в 2017 году их становится существенно больше. Против строительства новых церквей в 2017 году выступили жители Красноярска (храм на стрелке), Чувашии, подмосковной Черноголовки (поклонный крест), Екатеринбурга (набережная Исети), Нижнего Новгорода (парковая зона), Махачкалы (озеро Ак-Гель), Смоленска (Соловьиная роща), Ростова-на-Дону (сквер Анатолия Собино), Брянска (парковая зона), Каменска-Уральского, Томска (сквер) и др.[20]

Таким образом, если говорить о «технологической» стороне событий на «Торфя-нке», то мы, безусловно, имеем перед собой движение гражданского активизма, которое, по своей зрелости, активности и уровню солидарных действий, не имеет аналогов с другими в современной России, будь то пацифизм, зеленое движение, экология, борьба за права детей, или что-либо еще.

Если же говорить о содержательном (идейном) наполнении рассматриваемого явления, то все перечисленное позволяет нам квалифицировать события вокруг парка «Торфянка» как действия, предпринимаемые по собственной инициативе, независимо и вопреки государственной власти, направленные против использования одной конфессией близости к власти для решения своих задач за счет общества.

Выводы

Усиление роли Русской православной церкви в идеологии и общественной жизни страны, повлекшее за собой обсуждение вопроса о необходимости отказаться от конституционного принципа «светскости государства», не встречает поддержки в обществе.

Приведенный в статье пример с парком «Торфянка» является одним среди многих проявлений протестной активности, по которому можно судить о том, что отказ от конституционных принципов светского государства болезненно отзывается в обществе.

Литература

1. «Конституция Российской Федерации» (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 № 6-ФКЗ, от 30.12.2008 № 7-ФКЗ) // «Собрание законодательства РФ». 26.01.2009. № 4. С. 445.

2. Кнорре Б.К. Российское православие. Постсекулярная институционализация в пространстве власти, политики и права // Монтаж и демонтаж секулярного мира / под ред. А. Мала-шенко и С. Филатова. — М.: Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН), 2014. 406 с.

3. В Москве задержали дальнобойщиков, ехавших на митинг против строительства храма РПЦ МП в Торфянке. Кредо.ру: [портал о религии]. - Режим доступа: http://www.portal-credo.ru/site?act=news&id=118607.

4. ВИДЕО: Православные в защиту парка Торфянка. Рассказывают участники акции у

ХХС 16 ноября. Кредо.ру: [портал о религии]. - Режим доступа: http://www.portal-

credo.ru/site?act=news&id=122983.

5. Выступление Президента РФ В.В. Путина на встрече с участниками Архиерейского Собора Русской Православной Церкви. Русская Православная Церковь: [сайт]. Режим доступа: http://www.patriarchia.ru/db/text/2767741.html.

6. Глава РПЦ МП Кирилл (Гундяев) заявил, что те, кто протестует против строительства храмов его Церкви в городских парках, - "сектанты и язычники". Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.ru/site?act=news&id=122658.

7. Лункин Р.А. Светскость как оружие. Зачем в России хотят пересмотреть основы светского государства? Кредо.ру: [портал о религии]. - Режим доступа: http://www.portal-

credo.ru/site?act=news&id=127966.

8. Симкин Л.С. Гибридная демократия и свобода совести//Независимая газета 05.07.2017. Режим доступа: http://www.ng.ru/facts/2017-07-05/14_423_hybrid.html 7714.

9. Узланер Д.А. Трансформация светскости // Рус. журн.:сетевой журн. 28 дек. 2008. - Режим доступа: http://www.russ.ru/pole/Transformacii-svetskosti.

10. Филиппов А.Ф. О перспективе конституционного кризиса в России/ / Гефтер: интернет-журн. 19.01.2018. Режим доступа: http://gefter.ru/archive/23769.

11. Шахов М.О. Нужно ли России именовать себя в Конституции «светским государством? // Религия и право: сетевой журн. 23 ноября 2017. — Режим доступа: http://www.sclj.ru/analytics/comment/detail.php?ELEMENT_ID=6081.

Transformation of the concept of "secular" and civil activism

Vasily Pinkevich, Professor of Religions Studies at Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration

The proposed article is an attempt to comprehend the process of transformation of the concept of "secularism» over the past 20 years, and to what extent these transformations, which have led to changes in religious policy, meet public expectations

Keywords: secular state, Constitution, state-confessional relations, freedom of conscience, freedom of religion, civil activism

УДК 523.21

РАЗМЕЩЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Владимир Владимирович Ознамец, канд. техн. наук, проф.

E-mail: voznam@bk.ru

Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК)

http://www.miigaik.ru/

Статья предлагает метод размещения пространственных объектов с применением теории массового обслуживания. Показана связь устойчивого развития территорий с рациональным размещением предприятий. Доказано, что развитие региона зависит от эффективности использования производственных ресурсов и их наличия Показана связь пространственного анализа с теорией массового обслуживания. Статья показывает необходимость использования информационного и пространственного моделирования для пространственного анализа. Статья предлагает принимать решение о целесообразности размещения на основе эвристического анализа и имитационного моделирования. Статья рекомендует введение нового термина «информационная ситуация массового обслуживания».

Ключевые слова: информационная ситуация, моделирование, пространственный анализ, потоки, системы массового обслуживания.

Введение

Вопросам устойчивого развития регионов уделяется много внимания [1-6]. Разработка методов устойчивого развития территорий является актуальной. Это направление требует новых подходов в пространственном анализе территорий, разработки новых форм развития региона. Устойчивое развитие отдельного региона наряду с общими законами функционирования национальной экономики страны имеет свои региональные или территориальные особенности, определяемые характером размещения предприятий малого бизнеса. Устойчивое развитие региона определяется устойчивостью функционирования не только структурообразующих производств, но и малых предприятий, которые создают экономический климат региона. Устойчиво развивающимся может считаться предприятие, которое устойчиво функционирует с наименьшими издержками при эффективном использовании ресурсов. Устойчивость территориально-хозяйственного комплекса региона зависит от рационального размещения ресурсов и предприятий. Для региона важно минимизировать конкуренцию между малыми предприятиями, чтобы они согласованно обеспечивали нужды населения региона. Эта согласованность обусловлена максимальным удовлетворением спроса на продукты и услуги. Под устойчивостью развития производства имеется в виду его способность противостоять и предотвратить воздействия, способные привести к спаду производства. В данной работе использован ресурсный подход [7]. Предполагается, что развитие региона зависит от эффективности использования производственных ресурсов и их наличия. Анализ размещения ресурсов приводит к пространственному анализу [8, 9] и геоинформационному анализу [10]. Для решения задач размещения широко используют информационный подход, основанный на информационном моделировании. Для решения задач размещения широко используют геоинформационный подход, основанный на пространственном моделировании. В обеих случаях д ля решения задач пространственного анализа широко применяю модель информационной ситуации.

Информационная ситуация массового обслуживания

В общем случае информационная ситуация [11, 12] представляет собой множество информационных моделей со своей спецификой. В зависимости от применяемых методов информационная ситуация может иметь ту или иную окраску. При использовании теории массового обслуживания говорят о статистической информационной ситуации или информационной ситуации массового обслуживания, которая включает описание с использованием этой теории. Эта модель позволяет решать задачи оптимального размещения. Существует связь пространственного анализа и пространственных моделей с теорией массового обслуживания. Эта связь появляется, если пространственные объекты связаны с материальными потоками и эти потоки может анализировать теория массового обслуживания.

Рассмотрим метод пространственного размещения на примере автозаправочной станции. Эта модель характеризует информационную ситуацию с материальными потоками. Такая задача относится к классу задач теории массового обслуживания. Системы массового обслуживания (СМО) [13] образуют особый класс систем, содержащих в качестве исходных данных вероятностные характеристики и параметры потоков. Каждая СМО может включать несколько обслуживающих единиц, которые называют каналами обслуживания. Каждый канал облуживания может работать с потоком информационных единиц [14, 15], которые в реальности соответствуют объектам обслуживания. По признаку каналов СМО подразделяют на одноканальные и многоканальные системы. СМО предназначена для обслуживания потока заявок, она обладает пропускной способностью, которая зависит от числа каналов и производительности. Случайный характер заявок определяет стохастичность процесса обслуживания.

Системы массового обслуживания подразделяют на системы с отказами и с очередями (с ожиданием). В СМО с отказами заявка, поступившая в период времени, когда все каналы заняты, получает отказ и в дальнейшем процессе обслуживания не участвует.

В СМО с очередями заявка, поступившая в период времени, когда все каналы заняты, становится в очередь и ожидает освобождения канала. При освобождении канала принимается и обслуживается одна из заявок, стоявших в очереди.

Рассмотрим пункт автозаправки обслуживания автомобилей и проанализируем появление очередей. Информационная ситуация описывается следующими параметрами. В среднем на пункт поступает заказ в течении 20 минут. В пределах 20 минутного интервала момент поступления заказа - случайная величина. Каждый заказ занимает свое место в очереди в порядке появления и поступает на обслуживание при освобождении пункта обслуживания от предыдущего заказа. В среднем выполняется по одному заказу течении 12 минут. На выполнение заказа отводится ровно 12 минут и заказы обслуживаются в порядке поступления.

В таблице 1 приведены исходные ситуационные данные. Римскими цифрами обозначены: I - Момент поступления заказов. II - Момент начала обслуживания. III - Момент окончания обслуживания. IV - Время простоя. V - Время ожидания. VI - Длина очереди.

Таблица 1

Исходные данные для задачи технического обслуживания

I | II | III | IV | V | VI
9,00 | 9,00 | 9,12 | 0 | 0 | 0
9,13 | 9,13 | 9,25 | 1 | 0 | 0
9,30 | 9,30 | 9,42 | 5 | 0 | 0
9,50 | 9,50 | 10,02 | 8 | 0 | 0
10,00 | 10,02 | 10,14 | 0 | 2 | 1
10,19 | 10,19 | 10,31 | 5 | 0 | 0
Итого | 19 | 2 | 1

По данным таблицы 1 видно, что очередь образовалась один раз, время ожидания составило 2 мин, а полное время простоя 19 мин. Предположим, что с целью исключения простоя руководство пункта увеличило время обслуживания за счет введения дополнительных услуг. Рассмотрим, что произойдет при тех же условиях поступления заказов. Допустим, что время обслуживания составляет не 12, а 18 минут. В таблице 2 приведены результаты изменения времени обслуживания

Таблица 2

Техническое обслуживание при увеличении срока обслуживания

I | II | III | IV | V | VI
9,00 | 9,00 | 9,18 | 0 | 0 | 0
9,13 | 9,18 | 9,36 | 0 | 5 | 1
9,30 | 9,36 | 9,54 | 0 | 6 | 1
9,50 | 9,54 | 10,12 | 0 | 4 | 1
10,00 | 10,12 | 10,30 | 0 | 12 | 1
10,19 | 10,30 | 10,48 | 0 | 11 | 1
Итого | 0 | 38 | 5

По данным таблицы 2 видно, что очередь образовалась пять раз, время ожидания клиентами составило 38 мин, а полное время простоя фирмы 0 мин. В странах, в которых за простой клиента фирма не выплачивает компенсацию, не борется за своего клиента, не дорожит своей репутацией - выгодно образование очередей. В этом случае фирма экономит собственное время за счет потери времени клиентом. Однако в цивилизованных странах, в которых за простой клиента фирма обязана расплачиваться либо финансовыми средствами, либо потерей своей репутации, невыгоден как простой фирмы, так и очереди клиентов. В этих случаях на любом пункте обслуживания клиентов могут возникать, по крайней мере, две типичных ситуации:

• число заявок слишком велико для данной мощности пункта и возникают задержки в обслуживании. За подобные задержки приходится платить, фирма несет убытки;

• на пункт поступает слишком мало заявок, имеет место простой оборудования и персонала. Фирма несет убытки, вызванные простоем станции.

Таким образом, налицо конфликтная ситуация [16], требующая оптимального решения. Для решения задачи необходимо связать факторы, вызывающие убытки для разных ситуаций. Необходимо определить соотношение между потерями по причине очередей и по причине простоев станций. После этого необходимо провести анализ полученной связи с тем, чтобы получить такие оценки параметров модели, которые минимизируют конфликтную ситуацию [17] и сводят потери к минимуму. Моделирование систем массового обслуживания, позволяет

• использовать методику определения средней длины очереди и среднего времени ожидания заказа в тех случаях, когда скорость поступления заказов и время их выполнения заданы;

• найти оптимальное соотношение между издержками по причине ожидания в очереди и издержками простоя станций обслуживания;

• установить оптимальные стратегии обслуживания.

Особенность такого подхода в получении явной зависимости результатов моделирования и получаемых рекомендаций для поддержки принятия решений от двух внешних факторов: частоты поступления и сложности заказов (а значит — времени их исполнения). Эти параметры отражают связь рассматриваемой системы с внешней средой, а именно внешняя среда и служит источником стохастичности.

В качестве примера рассмотрим одноканальную СМО с ожиданием. Будем обозначать X число заказов, находящихся в очереди на обслуживании в единицу времени. Построим схему случайных событий для определения вероятности P. Вероятность того, что к моменту времени (t + At) в очереди находятся X заказов может наблюдаться в одной из четырех ситуаций и, следовательно, может быть описана как сумма вероятностей че-

тырех независимых событий.

Событие 1. Произведение вероятностей того, что

1.1. В очереди имеется X заказов Px(t);

1.2. За время At не поступило ни одного нового заказа 1-XAt;

1.3. За время At не был выполнен ни один заказ из

находящихся в работе 1-^At.

Событие 2. Произведение вероятностей того, что

2.1. В очереди было X - 1 заказов Px-i(t);

2.2. За время At поступил один новый заказ XAt;

2.3. За время At не был выполнен ни один заказ

из находящихся в работе 1-^At.

Событие 3. Произведение вероятностей того, что

3.1. В очереди было X + 1 заказов Px+i(t);

3.2. За время At не поступило ни одного нового заказа 1-XAt;

3.3. За время At был выполнен один заказ

из находящихся в работе ^At.

Событие 4. Произведение вероятностей того, что

4.1. В очереди было X заказов Px(t);

4.2. За время At поступил один новый заказа XAt;

4.3. За время At был выполнен один заказ

из находящихся в работе ^At.

Здесь X - интенсивность потока заявок, д - интенсивность потока обслуживания. Опишем перечисленные выше события в формальном виде, объединяя члены высокого порядка малости.

1. Px(t) (1-AAt) (1-|At) = Px(t) [1-AAt-|At] + Oi(At).

2. Px-i(t) AAt + O2(At).

3. Px+i(t) |At + O3(At).

4. Px(t) AAt |At + O4(At).

Если пренебречь величинами высоких порядков малости, то несложные преобразования суммы вероятностей всех четырех вариантов такого события приведут нас к выражению для вероятности длины очереди в X заказов:

P(X) = (A/|)x (1-A/|),

а также для математического ожидания длины очереди:

Mx = (A/|) /(1-A/|).

Отношение p=A/| называют интенсивностью нагрузки. Оно определяет средний объем обслуживания в единицу времени. На практике СМО может иметь несколько каналов. Кроме того, число реальных мест в очереди СМО может быть ограничено, что приводит к отказам в обслуживании. Пусть имеем n каналов и m мест в очереди. Для этих случаев приведем расчетные формулы. Заявка получает отказ, если заняты все n каналов и m мест в очереди. Вероятность этого события Pc™ определяется по формуле.

Pc^p11^ Po/nm n! (1)

Относительная пропускная способность q определиться как вероятность, дополняющая вероятность отказа до 1.

q=1- Pотк=1-pn+m Po/nm n! (2)

Абсолютная пропускная способность А определиться по формуле

A=A q (3)

Предельная вероятность состояния Po при нулевой длине очереди определиться как

Р_( Р

Po = [1+p/1!+ p2/2!+ +pn/n! +pn/n! n np ]'! (4)

1 _pp n

Среднее число занятых каналов Z определиться как

Z=A/|=P (1-pn+m Po/nm n! ) (5)

Среднее число заявок в очереди определиться как

A=pn+1 Po/n n! (1-(m+1) p/n+m p/n)/(1-p/n)2 (6)

Среднее время ожидания заявки в системе

tcж=Рn+1 Po(1-(p/n) m (m+1 +m p/n) / n| n! (1-p/n)2 (7)

Среднее время ожидания в системе

tcист Аж +q/i (8)

Рассмотрим далее эффективность работы автозаправочной станции с учетом пространственных факторов и пространственных отношений. На основе предварительного анализа определяют примерное место установки и плотность дорожного движения. Оценим эффективность работы проектируемой автозаправочной станции (АЗС) при следующих условиях. Предполагается поставить АЗС рядом с трассой, интенсивность движения которой составляет 100 автомашин в минуту (соответствует 60 км/час движение в один ряд). Статистические данные говорят о том, что в данном месте примерно 1% автомобилей нуждается в заправке.

Предполагается поставить две заправочные колонки. Каждая колонка имеет 2 подъезда и одновременно может обслуживать две автомашины. Каждый подъезд вмещает очередь 4 автомашины. Если по 4 автомашины стоят перед каждой заправочной точкой, то любая следующая получает отказ от заправки. Среднее время обслуживания автомашины составляет 2 минуты.

Необходимо определить:

- вероятность отказа в обслуживании;

- относительную и абсолютную пропускную способность АЗС;

- среднее число занятых заправочных мест;

- среднее число машин в очереди;

- среднее время ожидания заправки;

- среднее время пребывания автомашины на АЗС

- есть ли смысл увеличивать число колонок при такой интенсивности заказов, оставить ее на месте или переносить колонку в другое место?

В исходной информационной ситуации имеем число каналов 4. Интенсивность машин, подъезжающих на заправку А=100 0,01=1 маш/мин. Среднее время обслуживания одной машины на заправочном пункте (канале) ^об=1/д = 2мин.

n=4; m= 16; X =1; |д=0,5;р = 2; р/ n =0,5.

Получаем по формуле (1) вероятность отказа Ротк=1,3 10"[6] Это означает, что вероятность отказа в обслуживании ничтожно мала. Относительная пропускная способность q определиться по формуле (2) как q = 0,999999. Это означает, что очереди практически нет. Абсолютная пропускная способность А всей АЗС определиться по формуле (3) А= 0,999999, что соответствует обслуживанию одной машине в минуту (для всех каналов заправки).

Среднее число занятых каналов Z определиться согласно (5) Z=2. Это означает, что из 4 пунктов заправки в среднем 2 будет занято, а два будут простаивать. Среднее число автомашин в очереди на заправку определиться по формуле (6) как R = 0,2. Среднее время ожидания заправки составит по формуле (7) W=10,4 сек. Среднее время нахождения автомашины на АЗС, включая очередь и заправку составит по формуле (8) Хист= 2 мин. 10 сек.

Таким образом, из 4 заправочных узлов на такой трассе будут эффективно работать две. Поэтому открывать еще одну колонку с 2 заправочными узлами нецелесообразно.

Следует отметить, что интенсивность заправки различна для разного времени дня. Вечером заправляются чаще. В летние дни перед выездом на дачные участки заправляются в пятницу и т.д. Поэтому более корректно провести моделирование этих ситуаций для разных дней недели, по сезонам и по времени суток. После этого можно оценить рентабельность и целесообразность установки АЗС в данном месте.

В рассмотренном случае расположение АЗС устроит владельцев автомашин (времени ожидания на заправку практически нет), но не устроить владельцев заправки (простаивает половина оборудования).

По этой причине им было бы целесообразно поставить АЗС около трассы с более интенсивным движением. Например, если трасса имеет три полосы движения, то по сравнению с исходными данными это соответствует увеличению интенсивности транспортного потока и увеличению заказов в 3 раза. Будем иметь n=4; m= 16; X =3; д=0,5;Р = 2; р/ n =0,5.

Получаем по формуле (1) вероятность отказа в обслуживании

Ротк= 0,333481.

Это означает, что вероятность отказа существенна и имеют место очереди на заправку, а очереди выгодны для владельца системы массового обслуживания.

Относительная пропускная способность q определиться по формуле (2) как q = 0,666519. Это означает, что из подъезжающих на заправку обслуживаются примерно две трети. Остальных ждет отказ из-за отсутствия мест на заправке.

Абсолютная пропускная способность А всей АЗС определиться по формуле (3) А= 2, что соответствует обслуживанию двух машин в минуту (для всех каналов заправки). Это означает, что по сравнению с первоначальным вариантом, эффективность заправки возросла более чем в вдвое. Это обусловлено сокращением затрат на простои и повышением прибыли в два раза.

Среднее число занятых каналов Z определиться согласно (4) Z= 3,999116. Это означает, что из 4 пунктов заправки все 4 будут заняты и простои отсутствуют. Среднее число автомашин в очереди на заправку определиться по формуле (6) как R = 14. Из 16 мест в среднем 14 будут заняты. Среднее время ожидания заправки составит по формуле (7)

^ож= 4,669744 мин= 4 мин 40 сек.

Среднее время нахождения автомашины на АЗС, включая очередь и заправку составит по формуле (8) ^ист 6 мин.

Таким образом, из 4 заправочных узлов на такой трассе будут эффективно работать все. Время ожидания невелико и поэтому заправка будет пользоваться спросом у автовладельцев.

Можно продолжить модельный эксперимент для 3 и 4 колонок. Таким образом, данный пример показывает преимущество моделирования как средства экономии материальных и финансовых затрат при реализации проектов и повышения эффективности и надежности инвестирования.

Заключение

Представленный метод основан на имитационном моделировании с использованием реальных пространственных данных. выбираются данные о пространственной ситуации и о пространственных потоках и затем используют теорию массового обслуживания для анализа ситуации и оценки результата размещения. В основе метода лежит эвристическое правило «Если А, то В». Фактически в этом подходе решается обратная задача. По результатам имитационного моделирования принимается оппозиционное решение «размещать или не размещать» При решении подобных задач целесообразно введение нового термина «информационная ситуация массового обслуживания». Предложенный метод позволяет существенно экономить затраты за счет имитационного моделирования [18, 19].

Литература

1. Хуснутдинова С.Р. Устойчивое развитие территории //Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2008. Т. 3. №. 4. С. 67-68.

2. Морковкин Д.Е. Социально-экономические аспекты устойчивого развития экономики территорий // Вестник Московского университета имени СЮ Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2014. №. 1 (7).

3. Кликич Л.М. Устойчивое развитие сельских территорий в Республике Башкортостан: проблемы и пути их решения. - Уфа.: БГАУ, 2008. 292 с.

4. Хайруллов Д.С., Еремеев Л.М. Проблемы устойчивости социально-экономического развития региона // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2012. Т. 7. №. 1. С. 73-76.

5. Подпругин М.О. Устойчивое развитие региона: понятие, основные подходы и факторы //Российское предпринимательство. 2012. №. 24. С. 214-221.

6. Калинников М.Ю. Теоретико-методические основы концепции устойчивого развития региона // Региональная экономика: теория и практика. 2005. №. 9. С. 14-18.

7. Tsvetkov У.Уа. Resource Method of Information System Life Cycle Estimation // European Journal of Technology and Design . 2014. Vol. (4). № 2. pp. 86-91.

8. Цветков В.Я. Пространственные знания // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2013. № 7. С. 43-47.

9. Кудж С.А. Дихотомический структурный анализ // Славянский форум. 2017. № 2 (16). С. 7-11.

10. Майоров А.А. Системный геоинформационный анализ // Перспективы науки и образования. 2014. № 4. С. 38-43.

11. Tsvetkov V.Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012. Vol. (36). 12-1, p. 2166-2170.

12. Tsvetkov V.Ya. Dichotomic Assessment of Information Situations and Information Superiority // European researcher. Series A. 2014. Vol. (86). № 11-1. pp. 1901-1909.

DOI: 10.13187/er.2014.86.1901.

13. Дудин А.Н., Клименок В.И. Системы массового обслуживания с коррелированными потоками. - Минск: Изд-во БГУ, 2000.

14. Tsvetkov V.Ya. Information objects and information Units // European Journal of Natural History. 2009. № 2. p. 99

15. Tsvetkov V.Ya. Information Units as the Elements of Complex Models // Nanotechnology Research and Practice. 2014. Vol. (1). № 1. Р. 57-64.

16. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. - М.: Макс Пресс, 2001. 312 с.

17. Потапов В.И. Математическая модель и алгоритм оптимального управления подвижным объектом в конфликтной ситуации // Мехатроника, автоматизация, управление. 2014. №. 7. С. 16-22.

18. Лоу А.М., Кельтон В. Имитационное моделирование. - Питер, 2004.

19. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении: Учебное пособие. - М.: Издательство Московского университета, 2011.

Location of spatial objects using the theory of mass service

Oznamets Vladimir Vladimirovich,

PhD, Professor. Head of the chair

Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK)

Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK)

The article suggests and investigates the method of placing spatial objects with the application of queuing theory. The article shows the connection between the sustainable development of territories and the rational location of enterprises in this territory. The article proves that the effectiveness of the development of the region depends on the availability of production resources. The article proves that the development of the region depends on the efficient use of production resources. The article proves that the efficiency of using production resources depends on their rational placement. The article reveals the connection between spatial analysis and queuing theory. This connection appears in the presence of material or information flows in space. The article shows the need to use information and spatial modeling to solve the problems of placement. As the object of analysis, it is proposed to use the concept of information situation. The work uses simulation simulation, which is connected with the actual information situation in the territory. The article suggests making a decision on the feasibility of placement based on heuristic analysis and the result of simulation modeling. The article recommends the introduction of a new term "informational situation of mass service". The method reduces costs when installing a real object.

Key words: information situation, modeling, spatial analysis, flows, queuing systems.

МЕТОДИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ УДК. 004.6, 004.9, 004.827, 004.824

СИТУАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В АЛГОРИТМИЧЕСКОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ

Алексей Николаевич Щенников, Директор Института информационных технологий

и автоматизированного проектирования e-mail: anschennikov@mirea.ru Московский технологический университет (МИРЭА) https://www.mirea.ru/

Статья исследует алгоритмическое обеспечение информационных систем. Алгоритмы информационных систем зависят от технологий и связаны с ними. Статья вводит понятия технологические системы и алгоритмические системы. Исследования показывают возможность описания технологических систем и алгоритмических систем общей моделью информационной ситуации. Статья анализирует линейные и сетевые алгоритмы. Статья рекомендует введение понятия информационная ситуация вместо понятия условия решения. Статья показывает целесообразность введения понятия «топологическая информационная ситуация» вместо понятия условия решения.

Ключевые слова: алгоритмы, топология, модели алгоритмов, алгоритмические системы, информационная ситуация.

Введение

Алгоритмы описывают не только принципы решения задач, но и логику рассуждений. Поэтому термин алгоритм [1] применяют не только к вычислениям, но и к методам рассуждений и методам принятия решений [2]. Основой алгоритма является логическая цепочка [3]. Чем сложнее цепочка, тем больше вероятность ошибки в рассуждениях и построении алгоритма. Возникает необходимость верификации алгоритма и применения методов его анализа. Особое место занимают алгоритмы, которые функционируют не самостоятельно, а служат поддержкой технологии, например, внутри информационной системы [5, 6]. Такие алгоритмы должны создавать эффективность технологии, то есть являются зависимыми от нее. Можно говорить об особом классе технологически зависимых алгоритмов. Анализу таких алгоритмов посвящена данная работа.

1. Общий принцип построения

Алгоритм можно рассматривать как логику действий в динамической информационной ситуации. В области принятия решений также говорят об информационной ситуации [7-9], в которой возможны действия. При математическом решении задач условия решения задачи представляют собой исходную информационную ситуацию. Таким образом информационная ситуация как модель объединяет алгоритм и принятие решений, объединяет управленческие решения и математические решения задач.

При построении алгоритма необходимо анализ отношений в информационной ситуации. При наличии сложной информационной ситуации осуществляют ее декомпозицию. Этот фундаментальный процесс лежит в основе многих методов и алгоритмов решения задач. При объективном подходе логический метод позволяет получить достаточно объективные оценки отношений и связей в информационной ситуации. Это делает актуальным разработку методов оценки качества алгоритмов.

2. Технологические и алгоритмические системы

Технологическими системами называют совокупности связанных технологий, обладающих системными свойствами: связанности, структурности, целостности. Примером технологических систем являются программные системы и мультиагентные системы [5, 10].

Алгоритмическими системами называют совокупности связанных вычислительных процессов, обладающих системными свойствами: связанности, целостности. Это дает основание ввести понятие «алгоритмическая система». Алгоритмическая система может быть рассмотрена как алгоритм, обладающий свойствами сложной системы: связанности, структурности, целостности.

В отличие от технологических совокупностей, которые могут быть или не быть сложными системами, алгоритмы почти всегда представляют собой сложную систему. Это дает основание использовать системный подход [11, 12] при анализе алгоритмов и проверке их качества.

Алгоритмы в информационных системах всегда связаны с технологией данной системы. Технологические системы часто имеют сетевую структуру. Сеть является технической средой реализации технологий. Это проявляется в технологиях интернет вещей [13] и кибер-физических системах [14, 15]. В свою очередь технологические системы связаны с алгоритмической системой. Как правило, алгоритм подстраивают под технологию. Поэтому, говоря о топологии алгоритма как атрибута информационной системы, необходимо учитывать его связь с технологической системой и зависимость от нее.

3. Топологические модели алгоритмов

Графы являются распространенными математическими моделями в разных областях науки и техники. Они помогают с помощью визуальных моделей представить взаимоотношения между объектами или их частями в сложных системах и процессах. Многие алгоритмические задачи могут быть сформулированы как задачи, связанные с графами [20]. Их можно использовать для описания технологических и алгоритмических систем.

Топологической моделью технологической системы (ТС) являются ориентированные графы [21]. Звеном ТС является кортеж <V, А> , где V- множество вершин, А = {(vi , V2) : vi , V2 £ V} - множество дуг. Наличие дуги А соответствует наличию связи между технологическими этапами. Звено ТС имеет вид

3TCi: Vi^ Vi+1 (1)

Оно означает, что существует технологический этап Vi, после которого идет технологический этап Vi+1. Связь между этапами осуществляется через А. Топологической моделью алгоритма являются ориентированные графы. Однако звеном алгоритмической системы, соответствующим звену технологической системы, называют кортеж вида <VF, AF, VT, FT>, где VF - множество функциональных (вычислительных) вершин, VA - множество трансформационных вершин, AF - множество функциональных (вычислительных) дуг. АТ - множество трансформационных дуг. Качественное различие между ТС и алгоритмической системой состоит в том, что ТС создает канал связи А между вершинами, а алгоритм заполняет этот канал и осуществляет множество преобразований, из которых можно выделить два качественных вида преобразований.

Простейшая технологическая система ST может быть представлена как механизм преобразования входного множества X в выходное множество Y.

ST: X^ Y (2)

Это описание введено Месаровичем [22]. Оно дает основание относить технологическую систему к сложным системам. В алгоритмической системе AS выражение (2) соответствует i-му набору звеньев. Первый набор звеньев называется вычислительным.

Xij^ Yij (3)

Такой набор звеньев не является единственным, поскольку для следующего технологического Vi+1 этапа надо подготовить очередное входное множество Xi+1. Эта задача решается дополнением вычислительного (функционального) звена трансформационным звеном

Yij ^ Xij+1 (4)

Группа звеньев алгоритмической системы (GAS), соответствующая звену технологической системы, имеет вид

GASi: Xij^ Yij ; Yij ^ Xij+1 (5)

На рис.1 показано отношение между звеньями алгоритмической системы и технологической системы.

AFH

VFij VTij VFij+1

Рис. 1. Связь между звеном сети и звеном сложной технологической системы

Схема на рис.1 показывает, что звену технологической системы ЗТС соответствуют две группы звеньев алгоритмической системы. Если использовать обозначение информационного соответствия [23-25] как ^, то можно говорить о том, что между звеном технологической системы и группами звеньев алгоритмической системы существует информационное соответствие

(6)

ЗТС ~ GASi:

Сложная алгоритмическая система (САС) менее устойчива и менее предсказуема по сравнению с сетью. Причина этого кроется в большей вариабельности САС. Количество узлов n определяет количество связей в плоской сети пропорционально (n2/2). Это является и характеристикой сложности. В технологической системе сложность больше в 4 раза (2 n2). Из этого следует вывод, что сложность технологической системы больше чем сети, в которой она функционирует. В принципе сеть можно отождествить с технической системой. В этом случае можно говорить о сложной технологической системе, которая функционирует внутри сложной технической системы [27]. Однако нельзя считать любые технологии внутри технической системы или любую совокупность технологий внутри технической системы - технологической системой. Сложная технологическая система возникает только тогда, когда совокупность технологий образует целостную совокупность и обладает свойством эмерджентности [27], которое пропадает при исключении любой технологии из совокупности. Еще одним различием между сетью и сложной системой является возможность построения метрики для системы.

При анализе устойчивости алгоритма встречаются два качественно разных типа алгоритмов: линейные и сетевые. Линейные являются самыми простыми и, по сути, моделируют технологические схемы. Задачи, которые решают с их помощью часто называют задачами первого рода. Линейные алгоритмы имеют вид рис. 2.

Y В соответствии с системным выра-

►рГ| ►|~2| »|Т|_^ жением (5) X - входная информация, Y -

Рис.2. Линейный алгоритм результат или решение. Траектория или

логическая цепочка [3], описывающая решение на основе линейного алгоритма рис.2 является единственной. Она описывается линейным графом, не содержащим циклов. Точку входа (Х) называют начальной точкой решения, точку выхода (Y или Ат) называют конечной точкой или целью решения. В линейной задаче маршрут и топология совпадают.

На рис.3 приведен пример сетевого алгоритма. В ней допускается множество маршрутов. Поэтому, дополнительно к решению возникает задача оптимизации решений. Этим отличаются _

„ „ „ Рис.З. Сетевой алгоритм (транспортная сеть)

линейные задачи от сетевых. В линеи-

ных алгоритмах решение задачи единственное. В сетевых алгоритмах допустимо несколько решений. В сетевых алгоритма дополнительно к получению решения необходимо решить задачу оптимизации. Задачи такого рода связаны с анализом графа типа транспортной сети (Рис.3).

Преимуществом схемы рис.3 перед схемой рис.2 является много вариантность и адаптивность. Если в схеме рис.2 по любым причинам откажет любое звено. Она оказывается не работоспособной. Схема на рис.3 допускает много путей решения, поэтому она требует введения понятия «текущий путь решения», который выбирают исходя из информационной ситуации, складывающейся на момент принятия решений или на момент применения алгоритма. Соответственно, необходимо ввести понятие «начальная информационная ситуация», которая будет мотивировать выбор решения. В целом можно ввести обобщенную модель для описания структуры алгоритма и технологической системы на основе понятия «топологическая информационная ситуация». Топологическая информационная ситуация является моделью обобщающей топологические модели технологической системы и топологические модели алгоритмической систем. Топологическая информационная ситуация - граф, который описывает совместно структуру технологической и алгоритмической систем, или описывает их раздельно с возможностью наложения и объединения.

Простейшее вычисление строится по правилу прескриптивной модели [28] «Если А, то В».

А—B

Это означает, что если имеет место информационная ситуация «А», то следует действие «В». Такое действие или вычисление называют простым или однозвенным. Оно описывается одним технологическим и вычислительным звеном. Если конечную цель АТ нельзя достичь за одно действие, то имеет место последовательная совокупность действий, когда для получения решения требуется цепочка звеньев типа А, В.

А i ——Bi ——А 2——B2——......—Bn-1—Ат (7)

Ситуационно выражение (7) интерпретируется следующим образов. Информационная ситуация Ai влечет действие Bi, которое приводит к информационной ситуации Аз. Информационная ситуация А2 влечет действие B2 и так далее, пока не будет достигнуто целевое состояние Ат. Эта модель включает описание технологической и алгоритмической систем. Различие в том, что в алгоритмической системе количество этапов будет больше, чем в технологической системе. Однако при этом следует вывод о том, что ситуационное описание (7) является общим и может использовать при анализе алгоритмов и технологий

Цепочка действий (7) называется "маршрутом решения". Она служит основой построения последовательного алгоритма «текущий путь решения», который приводит к решению Ат от исходной ситуации А1. Совокупность действий B характеризует процессы вычислений или принятия решений, если алгоритм связан с решением. Вычисления связаны с компьютерными технологиями, принятие решений относится к когнитивным системам.

В сетевом алгоритме (рис.3) возможно наличие группы альтернативных маршрутов решений, например,

X—D—Е—Ат;

X—H—P— Ат;

X—G —K— Ат,

X—-G ——Z—— Ат и т.п.

Это решения, которые приводят к тому же результату. Однако многие из них допускают переход от одного маршрута к другому. Лицу, принимающему решение, необходимо выбрать оптимальный, по его мнению, маршрут и действовать согласно предписанию этого маршрута.

Особенность схем на рис.2 и рис.3 в том, что они представляют собой модель информационной ситуации. При этом схема на рис.3 допускает описание временной информационной ситуации. Это означает. Что при появлении зависимостей G(t), H(t), D(t), K(t), P(t), Z(t) схема на рис.3 является работоспособной. При этом критерий выбора оптимального маршрута будет оцениваться по текущим параметрам алгоритма.

Заключение

Объединяющим фактором для построения сетевых и линейных алгоритмов является понятие информационной ситуации. Информационная ситуация как модель объединяет алгоритм и принятие решений, объединяет управленческие решения и математические решения задач. Технологические системы являются моделью сложных систем. Алгоритмические системы также являются моделью сложных систем. Поэтому объединением обеих систем является понятие топологическая информационная ситуация. Обе системы соответствуют характеристикам сложной системы по Месаровичу. Это дает основание ввести понятие «алгоритмическая система». Особенность алгоритмических систем, обслуживающих информационные системы, в том, что они не функционируют самостоятельно, а вложены в технологические системы и требуют выполнения условия информационного соответствия. Алгоритмическая система функционирует либо внутри технологической системы, либо внутри компьютерной сети. Однако она обладает полной автономией и переносимостью из одной технологической системы в другую. Существует две качественно разных алгоритмических системы линейная и сетевая. Они обладают разными возможностями и применяются в разных условиях. Для описания обеих систем целесообразно использовать термин «алгоритмическая информационная ситуация». Эффективность сложной технологической системы зависит от свойств алгоритмической системы или сети, внутри которой она функционирует. Общим методов исследования таких связанных систем является топологическая информационная ситуация.

Литература

1. Кормен Т. и др. Алгоритмы. Построение и анализ:[пер. с англ.]. - Издательский дом Вильямс, 2009.

2. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. -М.: МаксПресс, 2001. 312 с.

3. Раев В.К., Цветков В.Я. Логические цепочки // Дистанционное и виртуальное обучение. 2018. № 1 (120). С. 14-21.

5. ГрунскийИ.С., Татаринов Е.А. Распознавание конечного графа блуждающим по нему агентом // Вестник Донецкого университета. Серия А. Естественные науки. 2009. №. 1. С. 492-497.

6. Батаев Р.А., Голубев А.С. Вероятностный подход при создании алгоритмов маршрутизации в сетях с изменяющейся топологией // Телематика: Труды XIV конф.«Телематика». 2007. С. 32.

7. Tsvetkov У.Уа. Dichotomic Assessment of Information Situations and Information Superiority // European researcher. SeriesA. 2014. Vol. (86). № 11-1. pp. 1901-1909.

8. Лотоцкий В.Л. Информационная ситуация и информационная конструкция // Славянский форум. 2017. № 2 (16). С. 39-44.

9. Tsvetkov V.Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. Series A. 2012, Vol. (36). 12-1. Р. 2166-2170.

10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Применение мультиагентных систем в интеллектуальных логистических системах // Международный журнал экспериментального образования. 2012. № 6. С. 107-109.

11. Кудж С.А. Многоаспектность рассмотрения сложных систем // Перспективы науки и образования. 2014. № 1. С. 38-43.

12. Цветков В. Я. Решение проблем с использованием системного анализа // Перспективы науки и образования. 2015. № 1. С. 50-55.

13. Дешко И.П., Кряженков К.Г., Цветков В.Я. Устройства, модели и архитектуры Интернета вещей: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2017. 88 с.

14. Lee Jay; Bagheri, Behrad; Kao, Hung-An (January 2015). A Cyber-Physical Systems architecture for Industry 4.0-based manufacturing systems // ManufacturingLetters. 3: рр. 1823. doi:10.1016/j.mfglet.2014.12.001.

15. Лёвин Б.А., Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Транспортные кибер-физические системы // Наука и технологии железных дорог. 2017. № 3 (3). С. 3-15.

20. Алексеев В.Е., Таланов В.А. Графы и алгоритмы. Структуры данных. Модели вычислений. - М.: Интернет-университет информационных технологий. 2006.

21. Цветков В.Я., Буравцев А.В. Ориентированные графы в сложных организационно-технических фискальных системах. // Образовательные ресурсы и технологии. 2017. № 3 (20). С. 33-40.

22. Месарович М., Такахара Н. Общая теория систем: математические основы. -М.: Мир, 1978. 311 с.

23. Цветков В.Я. Информационное соответствие // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 1-3. С. 454-455.

24. Ожерельева Т.А. Информационное соответствие и информационный морфизм в информационном поле // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 4. С. 86-92.

25. Булгаков С.В. Информационное соответствие в геоинформационном моделировании // Славянский форум. 2017. № 4 (18). С. 7-13.

26. Цветков В.Я. Сложные технические системы // Образовательные ресурсы и технологии 2017. № 3 (20). С. 86-92.

27. Болбаков Р.Г. Эмерджентная информация // Славянский форум. 2017. № 3 (17). С. 40-46.

28. Цветков В.Я. Дескриптивные и прескриптивные информационные модели // Дистанционное и виртуальное обучение. 2015. № 7. С. 48-54.

Situational modeling in algorithmic support

Schennikov A.N., Director of the Institute of Information Technologies and Computer-Aided Design, Moscow Technological University (MIREA)

The article explores the algorithmic support of information systems. Algorithms of information systems depend on technologies and are connected with them. The algorithm can be considered as the logic of actions in the information situation. In the field of decision-making, the concept of information situation is also used. The conditions for the mathematical solution of the problem are an information situation. Therefore, the information situation as a model unites the algorithm and decision-making. The information situation as a model unites managerial decisions and mathematical solutions of problems. The article recommends the introduction of the concept of "information situation" instead of the term "decision conditions". The article introduces the concepts of technological systems and algorithmic systems. The concept of algorithmic systems is a new concept. Algorithmic system is an algorithm possessing the properties of a complex system: connectivity, structure, integrity. Studies show that the algorithmic system is embedded in the technological system. The algorithmic system must be adapted to the technological system. Studies show the possibility of describing technological systems and algorithmic systems with a general model of the information situation. The article analyzes linear and network algorithms. The article proves that network algorithms have the advantage of choice of purpose and adaptability. The article shows the expediency of introducing the concept of "topological information situation" instead of the concept of a solution condition.

Keywords: algorithms, topology, models of algorithms, algorithmic systems, information situation

1

IoT - сокращение от Internet of Things (Интернет вещей). Этот термин неудачный, четко не определен и используется, в основном, в СМИ. Сегодня в официальных документах и научном мире используется термин КФС (киберфизические системы). КФС - информационно-технологическая концепция, подразумевающая интеграцию в различные физические процессы или объекты сенсоров, контроллеров, средств подключения к каналам связи и механизмам управления процессами (авт.).

2

Добавленная ценность — это дополнительные услуги и/или сервис.

3

Международная научная школа «Управление инцидентами и противодействие целевым кибер-физи-ческим атакам в распределенных крупномасштабных критически важных системах» (IM&CTCPA 2017).

4

Life expectancy at birth, total (years), https://data.worldbank.org/

5

В рис.2 были использованы фрагменты сложного решения, в котором отсутствуют механизмы управления на основе решающего триггера. Эти механизмы и связи с ними добавлены авт.

6

Филиппов А.Ф. О перспективе конституционного кризиса в России// Гефтер. Интернет-журн. 19.01.2018. Режим доступа: http://gefter.ru/archive/23769. (Дата обращения: 10.04.2018г.)

7

Симкин Л.С. Гибридная демократия и свобода совести//Независимая газета 05.07.2017. Режим доступа: http://www.ng.ru/facts/2017-07-05/14_423_hybrid.html. (Дата обращения: 08.04. 2018)

8

Узланер Д.А. Трансформация светскости // Рус. журн.:сетевой журн. 28 дек. 2008. Режим доступа: http://www.russ.ru/pole/Transformacii-svetskosti. (Дата обращения: 08.04.2018)

9

Кнорре Б.К. Российское православие. Постсекулярная институционализация в пространстве власти, политики и права//Монтаж и демонтаж секулярного мира / под ред. А. Малашенко и С. Филатова. М.: Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН), 2014. — с.42-103

10

Шахов М.О. Нужно ли России именовать себя в Конституции «светским государством? // Религия и право: сетевой журн. 23 ноября 2017. Режим доступа:

http://www.sdj.ru/analytics/comment/detaiLphp?ELEMENT_ro=6081. (Дата обращения: 08.04.2018)

11

выступление Президента РФ В.В. Путина на встрече с участниками Архиерейского Собора Русской Православной Церкви. Русская Православная Церковь: [сайт]. Режим доступа: http://www.patriarchia.rU/db/text/2767741.html. (Дата обращения: 08.04.2018).

12

См.: Лункин Р.А. Светскость как оружие. Зачем в России хотят пересмотреть основы светского государства? Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.ru/site?act=news&id=127966. (Дата обращения: 08.04.2018).

13

Лункин Р.А..Там же.

14

Православный фундаментализм опасен для общества, как и любой другой". Заявление инициативной группы студентов МГУ, 3 декабря 2017 г. Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.m/site?act=news&id=128953. (Дата обращения: 08.04.2018).

15

В Москве задержали дальнобойщиков, ехавших на митинг против строительства храма РПЦ МП в Торфянке. Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа:

http://www.portal-credo.m/site?act=news&id=118607. (Дата обращения: 08.04.2018).

16

Сергей Митрохин требует объяснить причину ареста защитников «Торфянки»". Пресс-релиз московского отделения Демократической партии "Яблоко". Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.m/site?act=news&id=122876. (Дата обращения: 08.04.2018).

17

Глава РПЦ МП Кирилл (Гундяев) заявил, что те, кто протестует против строительства храмов его Церкви в городских парках, - "сектанты и язычники". Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.rn/site?act=news&id=122658. (Дата обращения: 08.04.2018).

18

ВИДЕО: Православные в защиту парка Торфянка. Рассказывают участники акции у ХХС 16 ноября. Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.rn/site?act=news&id=122983. Ненавидящие себя православные. В РПЦ МП растет "внутренняя эмиграция", но она не спасет систему. Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа:

http://www.portal-credo.ru/site?act=news&id=127273. (Дата обращения: 08.04.2018).

19

В ответ на возбуждение дела против защитников Торфянки РПЦ МП обещала "проверить" сведения о противоправных действиях активистов движения "Сорок сороков". Кредо.ру: [портал о религии]. Режим доступа: http://www.portal-credo.ru/site?act=news&id=122937. (Дата обращения: 08.04.2018).

20

Основные проблемные зоны во взаимоотношениях общества, религиозных организаций и государства в 2017 году. Сова: [информационно-аналитический центр]. Режим доступа: http://www.sova-center.ru/religion/publications/2018/02/d38792/. (Дата обращения: 08.04.2018).