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

1
Ожидается:
16 Декабря 2018

Система поддержки принятия решений по управлению информационными ресурсами

System of support of decision-making on management of information resources
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2010 год.[ 09.12.2010 ]
Аннотация:В статье рассматриваются принципы работы системы поддержки принятия решений по управлению информа-ционными ресурсами предприятия. Работа системы основывается на использовании математических моделей для структурирования и оценки целей управления, учета возмущающих воздействий и выбора наилучшего с точки зрения заданного критерия оптимизации управленческого воздействия, направленного на повышение эффективности использования информационных ресурсов.
Abstract:In article principles of work of system of support of decision-making on management of information resources of the enterprise are considered. System work is based on use of mathematical models for structurization and an estimation of the purposes of management, the account of revolting influences and a choice of the best from the point of view of the set criterion of optimization of the administrative influence directed on increase of efficiency of use of information resources.
Авторы: Стоянова О.В. (ovstoyanova@list.ru) - Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, г. Смоленск, Россия, кандидат экономических наук, Зайцев О.В. (tatjank@yandex.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске, , , Дли М.И. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске, г. Смоленск, Россия, доктор технических наук, Абраменкова И.В. (midli@mail.ru) - Филиал Московского энергетического института (ТУ) в г. Смоленске, , , доктор технических наук
Ключевые слова: математическое моделирование, информационные ресурсы, cистема поддержки принятия решений
Keywords: mathematical and computer modeling, information resources, system of support of decision-making on management
Количество просмотров: 10504
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (6.26Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.28Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Большинство крупных предприятий рассматривают информатизацию как инструмент для снижения издержек и повышения инвестиционной привлекательности в перспективе. Проведенный анализ позволяет выделить основные составляющие стратегии информатизации промышленных предприятий: стандартизацию и сертификацию применяемых решений, интеграцию компонентов корпоративных информационных систем на базе единого информационного пространства.

Подпись:  Рис. 2. Пример структуры модели целей управления
Решение этих стратегических задач в области информатизации направлено на обеспечение следующих возможностей:

-    предоставление всем пользователям быстрого доступа к необходимым информационным ресурсам (ИР);

-    повышение качества ИР;

-    управление информационными потоками внутри компании, их оптимизация;

-    стандартизация форматов данных, повышение их совместимости.

Как показывает практика, комплексное решение указанных задач невозможно без построения эффективной системы управления ИР. В то же время существующие методы управления ресурсами не в полной мере можно применить для такого вида ресурсов, как информационные, имеющие ряд специфических особенностей. Важнейшей из них, на взгляд авторов, является сложность измерения эффекта управленческих воздействий в отношении данного вида ресурсов. Поэтому управление ИР, как правило, осуществляется на основе опыта и интуиции лиц, ответственных за принятие решений.

В процессе исследований авторами разработан метод управления ИР, основанный на использовании взаимосвязанных математических моделей. Предлагаемая структура системы управления представлена на рисунке 1.

Рассмотрим алгоритм управления ИР в рамках предлагаемой системы.

Этап 1. Построение модели целей управления ИР.

Модель целей управления в виде дерева целей строится в соответствии со стратегическими и оперативными целями функционирования предприятия на основании ряда правил [1]. Пример структуры модели представлен на рисунке 2.

Описание узлов дерева, отмеченных на рисунке цифрами, дано в таблице 1.

Таблица 1

Описание

1.1

Минимизация числа попыток доступа к ИР с неавторизованных рабочих мест

1.2

Минимизация числа попыток доступа к ИР неавторизованным ПО

1.3

Минимизация числа прочих попыток несанкционированного доступа к ИР

1.3.1

Минимизация числа попыток перебора и подбора паролей

1.3.2

Минимизация числа попыток применения эксплоитов и атак на ИР

1.4

Минимизация числа нарушений регламента работы с ИР

1.4.1

Минимизация числа нарушений правил эксплуатации ИР

1.4.2

Минимизация случаев вмешательства в работу ИР и прикладного ПО для доступа к ИР

1.4.2.1

Обнаружение умышленного вмешательства

1.4.2.2

Обнаружение неумышленного вмешательства (установка несовместимого ПО и т.п.)

2.1

Исключение вредоносных программ на ПК пользователей

2.2

Исключение потенциально опасных и запрещенных программ, снижающих защищенность сети

2.3

Исключение сбоев в работе антивируса и вмешательства в его работу

2.3.1

Исключение сбоев по вине пользователя

2.3.2

Исключение сбоев по причине активного заражения компьютера вирусами

2.3.3

Исключение сбоев по техническим причинам, не зависящим от пользователя

3.1

Минимизация аномалий в локальном трафике КВС

3.2

Минимизация самовольных подключений сетевых устройств к ПК или КВС

3.3

Минимизация самовольного изменения сетевых настроек

4.1

Минимизация аномалий и нарушений работы Интернета и борьба с ними

4.2

Своевременное обнаружение аномалий и нарушений в работе электронной почты и борьба с ними

5.1

Минимизация случаев самовольной установки ПО

5.2

Минимизация случаев самовольного изменения аппаратной конфигурации ПК

Этап 2. Определение значимости целей.

После построения дерева целей необходимо рассчитать коэффициенты значимости целей. Для этого предлагается использовать модель оценки значимости целей, основанную на методе анализа иерархий [2].

Этап 3. Описание лингвистических переменных для каждого узла дерева целей.

Подпись:  Рис. 4. Система нечеткого логического вывода для лингвистической переменной «Эффективное использование информационных ресурсов» Рис. 5. Одна из проекций поверхности отклика для лингвистической переменной «Эффективное использование информационных ресурсов»
На данном этапе для каждой лингвистической переменной описывается базовое терм-множество и приводятся качественные определения нечетких переменных, составляющих его. Пример описания базового терм-множества для лингвистической переменной «Обеспечение требуемого уровня качества информации» приведен в таблице 2.

Таблица 2

Наименование нечеткой переменной

Качественное определение

НИЗКИЙ

Качество информации низкое, использование ее в процессе принятия управленческих решений нецелесообразно

СРЕДНИЙ

Качество информации удовлетворительное, однако для увеличения степени ее пригодности при принятии решений необходимо работать над его повышением

ВЫСОКИЙ

Качество информации достаточно высокое, ее можно использовать как основу для принятия решений

Этап 4. Построение функций принадлежности для лингвистических переменных.

Проведенные исследования показали, что в рамках решаемой задачи для построения функций принадлежности целесообразно использовать метод статистических данных [3]. Пример таких функций представлен на рисунке 3.

Этап 5. Формирование систем нечеткого вывода.

На этом этапе происходит построение систем нечетких продукционных правил и основанных на них систем нечеткого вывода для последовательного расчета узлов дерева целей. Для модели целей управления был выбран следующий вид правил: если (zij есть A), то (zi-1g есть В), поскольку при таком представлении существует возможность учета коэффициентов влияния Rij(i-1)g как весовых коэффициентов правил системы нечеткого вывода для узла zi-1g.

Программная реализация модели целей управления осуществлялась в системе Matlab с помощью стандартных инструментов и инструментов пакета расширения FuzzyLogic Toolbox. Нечеткие продукционные правила легли в основу системы нечеткого вывода, реализующей  алгоритм Мамдани с центроидным методом приведения к четкости [4]. Система нечетких продукционных правил и проекция поверхности отклика для конечной цели представлены на рисунках 4 и 5.

Этап 6. Оценка достижимости целей при реализации управленческих воздействий.

Указанная оценка проводится с помощью построенной модели, на вход которой подаются конкретные значения входных переменных для узлов нижнего уровня, характеризующие прогнозируемые состояния информационной инфраструктуры. В результате на выходе получаем значение, соответствующее некоторой точке на поверхности отклика и служащее для оценки достижимости цели управления при реализации конкретной управленческой альтернативы.

Этап 7. Выбор характеристик ИР, которые следует учитывать при построении моделей для учета возмущающих воздействий в процессе управления ИР.

Выбор характеристик ИР находится в непосредственной зависимости от целей управления и планируемых управленческих воздействий. Для рассматриваемого примера можно составить следующий перечень характеристик ИР, которые следует учесть при построении моделей: доступность, устойчивость, защищенность, актуальность, полнота, стоимость владения, достоверность.

Этап 8. Построение модели оценки взаимного влияния характеристик ИР и целей управления.

На данном этапе авторы предлагают использовать когнитивную модель, концептами которой являются характеристики ИР. Связи между концептами характеризуются силой и направлением. В процессе моделирования каждая из характеристик последовательно рассматривается как целевой концепт и по известным формулам [5] рассчитываются системные показатели взаимного влияния концепта и системы в целом. Полученные результаты далее используются в модели учета возмущающих воздействий.

Этап 9. Оценка характеристик ИР в момент, предшествующий управлению.

Для расчета характеристик ИР целесообразно использовать модель в виде совокупности СF-де­ревьев, которые строятся и рассчитываются для каждой характеристики. Выбор данного математического аппарата связан со сложностью не- посредственной оценки данных характеристик, с одной стороны, и возможностями метода СF-де­ревьев – с другой.

Этап 10. Построение модели учета возмущающих воздействий.

По завершении этапов 7–9 имеются все необходимые данные для построения модели учета возмущающих воздействий.

Для учета возмущающих воздействий авто- рами предложено использовать модель в виде системы нечетких продукционных правил, позволяющих оценить возможность получения прогнозируемых исходов реализации альтернатив на основе имеющихся значений характеристик ИР и степеней их взаимосвязи с целями управления.

Этап 11. Определение оптимальной управленческой альтернативы.

Поиск оптимальной альтернативы основывается на результатах, полученных на предыдущих этапах. В качестве критерия оптимизации выступает максимизация степени достижимости главной цели управления ИР (результаты этапа 6), скорректированная с учетом возможности ее получения (результаты этапа 10).

Таким образом, предложенная система позволяет сделать обоснованный выбор одной из множества управленческих альтернатив в сфере управления ИР. В основе выбора лежит использование взаимосвязанных математических моделей, что обеспечивает формализацию основных этапов процесса принятия решений, снижение субъективности и в конечном счете – повышение его эффективности.

Литература

1.   Стоянова О.В., Зайцев О.В. Метод дерева целей для оценки эффективности использования информационных ресурсов // Программные продукты и системы. 2009. № 3.

2.   Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

3.   Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: Знания, 1990.

4.   Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы. М.: Физматлит, 2002.

5.   Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций // CASC’2001: матер. 2-й Междунар. конф.: в 2-х т. [сост. В.И. Максимов]. М.: ИПУ РАН, 2002.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2615
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (6.26Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.28Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2010 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: