ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Исследование свойств информационной среды с помощью интервально-корреляционных функций

Information space analysis using interval-correlation functions
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2010 год.[ 22.03.2010 ]
Аннотация:Описывается подход к решению задачи анализа согласованности взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия на основе оценки интервально-корреляционных функций.
Abstract:The paper describes an approach of analysis of consonance of users’ interaction by means of enterprise integrated information space using interval correlation functions.
Авторы: Иващенко А.В. (anton-ivashenko@yandex.ru) - Самарский государственный аэрокосмический университет им. академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет), Самара, Россия, доктор технических наук
Ключевые слова: базы знаний, интегрированная информационная среда, интервально-корреляционный анализ
Keywords: database, self-organizing system, optimization of application specific integrated circuit testing
Количество просмотров: 6863
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.03Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.25Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Построение единого информационного пространства предприятия само по себе не является достаточным условием повышения эффективности бизнес-процессов – необходимо обеспечить взаимодействие пользователей, обмен знаниями и распределенный характер принятия решений.

Многие современные технологии позволяют построить такого рода системы, однако их применение требует не только хороших знаний бизнес-процессов предприятия и особенностей применяемой технологии, но и выработки на основе этих знаний некоторой логики взаимодействия пользователей. Часто эта логика имеет скрытый характер, ее сложно формализовать и описать, а при построении единого информационного пространства нужные решения по ее формированию часто находят лишь опытным путем.

Вместе с тем можно предложить модели и алгоритмы, использование которых показывает хорошие результаты при обработке сигналов и больших массивов данных, для облегчения анализа и определения наилучших вариантов логики взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды. В частности, эффективным оказалось применение средств интервально-корреляционного анализа в задачах построения интеллектуальных систем управления распределением ресурсов, что позволило снизить время на разработку и внедрение систем и повысить адаптивность разработанных программных комплексов к внешним изменениям.

Задача обеспечения согласованного взаимодействия пользователей

При построении единого информационного пространства предприятия необходимо не только интегрировать различные информационные ресурсы, но и обеспечить согласованное взаимодействие пользователей. Современные системы управления жизненным циклом изделия [1] в достаточно полной мере позволяют решить задачу информационной поддержки бизнес-процессов предприятия. Наряду с этим от такого рода систем в настоящее время требуется интеллектуальная поддержка принятия решений на основе обработки имеющейся информации, часто в режиме реального времени.

Например, при автоматизации распределения производственных ресурсов на промышленном предприятии обеспечивается взаимодействие его сотрудников на разных уровнях для согласованного решения возникающих проблем. В транспортной логистике планирование и обработка заказов производятся в тесном контакте диспетчеров и водителей с помощью сотовой связи [2]. Существует и много других практически важных задач автоматизированного управления предприятием, при решении которых необходимо не только накапливать информацию о происходящих событиях, но и своевременно использовать ее для анализа и выработки правильных управляющих решений.

Объединяет эти примеры одна особенность используемого в них программного и информационного обеспечения: автоматизированная система управления предприятием не только применяется для поддержки принятия решений, но и становится аналитическим центром по обработке хранимой информации и генерации управляющих воздействий. И все чаще сходит на нет роль пользователя, владеющего всей информацией в системе и отслеживающего ее обработку.

Это наглядно прослеживается в системах управления распределенными мобильными ресурсами: диспетчеры принимают заказы и контролируют их распределение, водители сообщают в систему о своих перемещениях и статусе выполнения заказов, руководство компании наблюдает за динамикой ключевых показателей эффективности в целом по компании.

Таким образом, принятие решений носит распределенный характер. Каждый пользователь может лишь косвенно участвовать в процессе управления, сообщая о своих целях и ограничениях. В этом случае можно говорить о том, что пользователи такой интегрированной информационной среды образуют виртуальное сообщество, взаимодействие в котором происходит непрерывно (с применением современных информационно-коммуникационных технологий) и имеет в результате согласованное решение, которое, несмотря на количество вовлеченных лиц, часто с противоречивыми интересами, должно быть принято в ограниченный срок.

Таким образом, всякий раз при разработке и внедрении подобной системы необходимо решать задачу не только интеграции гетерогенных составляющих единого информационного пространства предприятия, но и обеспечения своевременного поступления информации и ее аналитической обработки в процессе согласованного взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды.

Модели интервально-корреляционных функций

Для решения поставленной задачи можно предложить использование аппарата интервально-корреляционного анализа, доказавшего свою эффективность при исследовании неэквидистантных временных рядов.

Оценку взаимной интервальной корреляционной функции [3] для потоков событий, соответствующих действиям разных пользователей,  и , можно представить в виде

,

где ,

.                          (1)

Для анализа типичных временных интервалов между взаимосвязанными событиями (например, в случае поиска задержек при обработке данных и принятии решений) можно использовать следующую интервально-корреляционную функцию:

,

где ,

.                            (2)

Приведенная оценка представляет собой несимметричную функцию (имеет правую и левую ветви) и позволяет оценить локальные задержки одного потока относительно другого. В случае, когда эти задержки вносятся в связи с неточностью фиксации событий потоков и их не нужно принимать во внимание или когда они вызваны несущественными колебаниями в принятии решения, можно использовать следующую оценку  и :

,

.                   (3)

Представленные оценки целесообразно нормировать в целях сравнения разных реализаций потоков, а в качестве нормирующего значения можно выбрать максимальное или среднее количество событий на интервале Dt.

На основе анализа вида интервально-корре­ляционных функций можно делать выводы о согласованности принятия решений пользователей интегрированной информационной среды.

В частности, на рисунке приведен пример оценки взаимной интервальной корреляционной функции для случая взаимодействия сотрудников в транспортной компании. В качестве исходных данных использованы потоки действий диспетчера (по обработке и назначению заказов) и водителя (по принятию или отказу от исполнения заказа). Взаимодействие водителей и диспетчеров, как и планирование заказов, производилось под управлением автоматизированной системы, а связь с водителем поддерживалась с помощью специализированного программного обеспечения, установленного на сотовом телефоне. Информация о моментах наступления этих событий накапливалась в логах системы в процессе ее опытной эксплуатации.

Слева на рисунке (случай а) приведена оценка взаимной интервально-корреляционной функции на этапе опытной эксплуатации. Причины недостаточной корреляции были определены в результате имитационного моделирования, при котором учитывались следующие параметры: начало взаимодействия (совпадает с началом смены/рабочего дня), интервал между назначением заказов (используется модель «с дрожанием»), вероятность отклонения заказа водителем и время отклика водителя (также используется модель «с дрожанием»). В результате были определены пути улучшения синхронизации терминальной и серверной компонент автоматизированной системы, связанные с неправильной периодичностью опроса терминала в случае отмены заказа на стороне сервера. Оценка взаимной интервальной корреляционной функции после изменений приведена на рисунке справа (случай б).

Аспекты применения интервально-корреляционного анализа

Подпись:  
Пример оценки взаимной интервальной
 корреляционной функцииИнтервально-корреляционный анализ может применяться при обработке накопленной статистики взаимодействия пользователей для поиска возможных проблем обработки данных. Это прежде всего поиск ошибок функционирования системы (в исходном коде или конфигурации ролей и бизнес-процессов) на этапе опытной эксплуатации. Кроме того, при использовании интеллектуальных систем часто требуется тонкая настройка алгоритмов: определение весов, штрафов и бонусов, критериев и ограничений, что в самом начале внедрения системы можно сделать лишь экспертным путем. По истечении некоторого времени эксплуатации системы часто требуется произвести корректировку этих настроек, для чего целесообразно использовать интервально-корреляционный анализ.

Определение интервальных корреляционных функций возможно также автоматически в процессе функционирования системы в случае, когда логика обработки информации может изменяться в зависимости от ее актуальности. Так, при организации виртуального круглого стола пользователей системы, когда очередность действия жестко не определена и зависит от доступности пользователя, его активности, вовлеченности в данный процесс, оценка интервально-корреляционных функций позволяет определить эффективный с точки зрения временных затрат и достижения целей порядок взаимодействия.

Кроме этого, интервально-корреляционный анализ может быть полезен при обработке отчетов для выявления случаев неправильного функционирования пользователей системы. Например, по виду функции, описывающей взаимодействие диспетчеров и водителей в транспортной компании, можно определить потенциальные угрозы сговора между водителями и диспетчерами, приводящие к несправедливому планированию заказов.

Предлагаемый подход к применению интервально-корреляционного анализа в задачах создания и развития единого информационного пространства позволяет расширить инструментарий современного программиста по анализу вариантов использования создаваемых автоматизированных систем. В частности, на его основе могут решаться достаточно важные задачи подстройки интеллектуальных алгоритмов обработки информации и управления в случае, когда общая связность и прозрачность бизнес-процессов теряется в связи с неоднозначностью взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия.

Литература

1.   Колчин А.Ф., Овсянников М.В., Сумароков С.В. Интеграция данных об изделии на основе ИПИ/CALS-технологий. Ч. 1. Введение в ИПИ/CALS-технологии. М.: Янус-К, 2004. 29 с.

2.   Glaschenko A., Ivaschenko A., Rzevski G., Skobelev P. Multi-agent real time scheduling system for taxi companies AAMAS 2009. Budapest, Hungary, 2009, pp. 29–36.

3.   Прохоров С.А. Прикладной анализ случайных процессов. Самара, СНЦ РАН, 2007. 582 с.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2431
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (4.03Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.25Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: