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

Публикационная активность

(сведения по итогам 2016 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,732
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,364
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,303
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 5022
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 355
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 499
Десятилетний индекс Хирша: 11
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год: 304
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2016 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 11

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2016 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2017

Информационное управление проектами интеллектуальных программных систем

Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2002 год.[ 21.12.2002 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Семенов Н.А. (dmitrievtstu@mail.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия, доктор технических наук, Миронов В.А. (нет) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия, доктор технических наук, Кузнецов В.Н. (is@tstu.tver.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия, доктор технических наук
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 7253
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.32Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Актуальность проблемы информационного управления проектами заключается в эффективном использовании научно-технического потенциала России в сложившихся условиях финансирования и социально-экономического положения научных, проектных и образовательных учреждений. Это осуществляется путем управления проектами по перспективным направлениям науки и техники, наиболее значимым из которых является искусственный интеллект, основу которого представляют проекты интеллектуальных программных систем.

Интеллектуальные программные системы в соответствии с прагматическим подходом [1] рассматриваются также как системы, которые по своим возможностям решения творческих задач человеческой деятельности превосходят все существующие программные системы обработки и отображения информации. Это, например, системы принятия и синтеза решений в плохо формализуемых СТЭП-системах [4] и информационные системы согласованного управления [5]. Особенностью научно-технических проектов по созданию интеллектуальных программных систем является большое многообразие подходов и точек зрения по определению понятия и основных характеристик интеллектуальных программных систем, по определению качества, стоимости и сроков научно-исследовательских и проектных работ. Исходными данными, применяемыми при управлении проектами, является количественная, качественная, неточная и нечеткая информация. Исполнители – творческие коллективы, отдельные ученые и специалисты с явно выраженными своими интересами, часто объединенные в рамках научных школ и др. Управление научно-техническими проектами осуществляется государственными и негосударственными структурами с привлечением внешних консультантов и экспертов, что вносит целенаправленное искажение информации при подготовке и принятии решений.

Система управления проектами может представлять трехуровневую активную систему (АС) [1]. Например, уровень руководства ведомства (финансово-экономическое управление, заместитель руководителя ведомства, руководство управления заказов и поставок и др.), центры управления проектами (фонды), исполнители (руководитель, организация-исполнитель, ученые-исполнители). Управляющие системы второго уровня или центры по распоряжению руководства в соответствии с утвержденной целевой программой осуществляют разработку с участием предполагаемых (участников конкурса) исполнителей предложений по проектам, их основным показателям и их финансированию. На основании этих предложений верхний уровень формирует (планирует), утверждает и доводит (управляющие воздействия верхнего уровня) до заказывающих управлений программу (может корректироваться) на разработку научно-технических проектов.

Центры с целью выполнения программы осуществляют управляющие воздействия на объекты управления (на руководителя и организации – исполнители проектов) в виде установления, изменения или прекращения гражданских прав и обязательств, которые закрепляются государственными контрактами. Государственные контракты заключаются по результатам конкурса на размещение проектов по исполнителям. Исполнители являются активными элементами в том смысле, что в современных рыночных условиях осуществляют свои гражданские права своей волей и в своем интересе. Контроль за исполнением обязательств осуществляют центры. Центры и активные элементы АС имеют свои непротивоположные и несовпадающие цели и возможности по их реализации. Целью центров является обоснованность, напряженность и реализуемость программы и проектов. Цель исполнителей – создание дополнительной стоимости своего капитала, включая и научно-технический потенциал. Содержание предложений по проектам, условий конкурса, прав и обязательств, способов обеспечения обязательств в виде количественных и качественных параметров, критериев и показателей определяется с помощью закона управления проектами. Если закон управления не будет учитывать интересы исполнителей, то в процессе планирования и реализации проектов будут достигнуты низкие показатели. Исполнители не будут заинтересованы в заключении и выполнении контрактов по напряженным проектам, в реализации всех своих возможностей и резервов. Они будут занижать свои предложения и завышать стоимость работ.

Управление в АС исследуется в теории управления в иерархических системах с активными элементами, в которой исследуются процессы управления с учетом человеческого фактора и оптимального сочетания интересов. Было сформулировано три основных направления: теория игр с непротивоположными интересами, информационная теория иерархических систем и теория АС [1]. В теории АС разработаны законы согласованного управления, обеспечивающие достоверность передаваемой активными элементами центру информации в условиях неопределенности, и выполнение плана, определяемого центром активным элементам в соответствии с принципом согласованного управления. Основу принципа составляет задача поиска оптимального плана АС на множестве планов, выгодных активным элементам. Наиболее эффективным для АС считается закон согласованного управления с прогнозом состояний актив- ных элементов [1]. Однако он является доста- точно сложным и нереализуемым для управле- ния проектами интеллектуальных программных сис- тем.

Сложность формализации и описания принятия административных, гражданско-правовых и научно-технических решений по управлению проектами по созданию интеллектуальных программных систем обусловила целесообразность применения подхода информационного управления. Информационное управление представляет целенаправленный процесс информационного воздействия на структуру управления проектами, на экспертов и исполнителей. Информационное управляющее воздействие отличается от информационного решения (или просто информации) тем, что последнее образует содержание информационного управляющего воздействия, а само воздействие реализуется рядом способов, к которым относятся доступ к базам данных и знаний, представление информации в печатном виде или с помощью средств отображения информации, сообщение в устной, печатной и электронной форме, разъяснение, убеждение, обсуждение, совещание, реклама, презентация и т.д. Это также специальные методы формирования коллективных решений (мозговой штурм и др.). Информационное управление должно обладать рядом свойств, к которым относится доверие к информации, согласованность управляющего информационного воздействия [2], ясность, понятность и прозрачность.

В соответствии с этим информационное управление будет иметь следующую двухконтурную структуру процессов. Первый контур – планирование или подготовка информационного решения, реализация непосредственного воздействия на лицо, принимающее решение (ЛПР), с применением того или иного способа, оценка и контроль фактического информационного содержания управленческого решения ЛПР, определение отклонений фактического информационного содержания от запланированного, поиск причин существенных отклонений (непонятность, недоверие, большой риск, трудность восприятия, нехватка времени для анализа, противоречие целям ЛПР, противоречие логике ЛПР, трудность реализации и др.). Это – регулирование (разъяснение содержания и логики его формирования, корректировка информационного содержания и др.), адаптация системы принятия информационного решения к требованиям и возможностям ЛПР. Второй контур составляют процессы информационного управления по этапам механизма организационно-правового и экономического управления проектами. Данный механизм представляет совокупность положений, правил, процедур и т.д. и, как правило (особенно при управлении научно-техническими проектами), неформализован. Это обусловливает целесообразность и необходимость применения информационного управления для постановки, интеграции, координации и согласования процессов организационно-правового и экономического управления проектами (информационные воздействия в виде результатов моделирования, плановых и контрольных расчетов, в виде сигналов о недостатках и в виде предложений).

На основании этого подхода система информационного управления проектами интеллектуальных программных систем реализует закон согласованного управления на информационном множестве компромиссных решений [3] на основе применения интеллектуальных систем принятия согласованных решений [5].

В соответствии с этим законом решается многокритериальная задача управления проектами в АС на информационном множестве компромиссных решений. Она будет иметь следующий вид:

wo(x¸y)=Wo[P(x)¸P*(x¸y)]max;

[Sj(xj) - Sj[Pj*(xj¸yj)]] ≤ S;

wij(xij¸yij)=Wij[Pij(xij)¸Pij*(xij¸yij)¸

Sij[Pij*(xij¸yij)]]max;

Xc[n]={(x,y)ôwoi(x[n], y[n])³wo,i(x[n=0], y[n =0]) +

+jo,i(x[n]),y[n]), jo,i(x[n=1], y[n=1])³Ño,i > 0, n Î N,

N={nôn=1,2, ..., n*}}.

Решение многокритериальной задачи управления проектами в АС на информационном множестве компромиссных решений состоит в том, что при заданном множестве Х информационных содержаний проектов х на этапах конкурса и планирования проектов и y на этапах выполнения и внедрения при ограничении на стоимость S проектов Sj(xj) с учетом убытков Sj[Pj*(xj¸yj)] найти на информационном множестве компромиссных решений Xc[n] любые согласованные R-оптимальные x* и y*, содержащие согласованную оптимальную информацию о проектах на различных этапах. При решении задачи считается, что заданы отображения P(x)¸ P*(x¸y), Pij(xij)¸ Pij*(xij¸yij) множества Х в векторные пространства показателей проектов, заданы бинарные отношения Ro, Rij предпочтения показателей проектов на эти пространства. Эти отношения, по которым осуществляется сравнение значений показателей проектов, определены функциями полезности Wo программы и Wij проектов.

Для построения информационного множества компромиссных решений формируется информационная коалиция, в которую входят представители АС и активных элементов, эксперты и внешние консультанты. Они формируют и корректируют информацию о содержании проектов, их доработки и модернизации, оценки их показателей, оценки отклонений от обязательств, оценки стоимости проектов и убытков, связанных с невыполнением обязательств.

В процессе подготовки конкурсных решений и планирования условий обязательств по контрактам, в процессе модернизации и доработки проектов организуется человеко-машинный процесс, позволяющий получить одновременно для всех членов коалиции решение задачи согласования или согласованной оптимизации. В ходе итераций осуществляется обучение центра АС и активных элементов, понимание ими возможности согласования своих интересов и достижения максимального выигрыша в условиях учета интересов коалиции. Формируются на каждом шаге nÎN представления о разумном компромиссе в виде информационного множества компромиссных решений с использованием функций выигрыша jo,i(x,y) элементов АС относительно достигнутых ими значений. Эта функция представляет также функцию нечувствительности относительно выбора центром и элементами АС (x,y) или (x[n=0], y[n=0]) в исходной точке поиска для n=0 с учетом входных барьеров, затрат на поиск и ограниченных возможностей человеко-машинных ресурсов, определяющих гарантированные значения Ño,i>0 функции нечувствительности.

Проведенные исследования [3] показали, что разработанный закон согласованного управления так же эффективен, как и все применяемые на практике в АС, в том числе и закон согласованного управления с прогнозом состояний активных элементов. Показано [3], что интерактивные процессы согласования и оптимизации на множестве компромиссных решений в трехуровневых АС соответствуют достижению множества компромиссных решений, которое является решением по Нейману-Моргенштерну. Оно обладает свойствами внутренней устойчивости, состоящими в том, что полученные согласованные решения нельзя противопоставлять друг другу, и внешней устойчивости, состоящими в возможности каждому не принадлежащему решению по Нейману-Моргенштерну и претендующему на роль более эффективного противопоставить согласованное решение, принадлежащее решению по Нейману-Моргенштерну.

Для информационного управления проектами интеллектуальных программных систем особое значение имеет вопрос определения состава показателей проектов. В соответствии с прагматическим подходом [1,2] показатель проектов интеллектуальных программных систем можно представить в следующем виде:

Pj=P1j*P2j*P3j*P4j.

Показатель P1j определяет оценку значимости проекта в программе и выполняет роль градиента функции полезности программы. Показатель Р2j определяет оценку степени практической реализации и является субъективной вероятностью возможности применения интеллектуальных программных систем для практического решения задач естественного интеллекта. Показатель P3j определяет оценку риска и играет роль субъективной вероятности при определении математического ожидания показателей проектов. Он зависит от научно-технического потенциала руководителя и исполнителей проектов и от финансовой устойчивости организации, через которую проходит проект. Показатель P4j определяется качеством и стоимостью проектов интеллектуальных программных систем.

P4j=a1j*(b1j*K1j +b2j *K2j +b3j *K3j +b4j *K4j)+a2j*Sj .

Коэффициенты aj и bj играют роль градиентов показателей проектов по показателям качества проектов Kj и цене Sj . Показатель K1j определяет, какие задачи естественного интеллекта решаются, он зависит от функциональной архитектуры интеллектуальных программных систем. Показатель K2j определяет, какие используются данные и знания при решении задач искусственного интеллекта. Показатель K3j определяет алгоритмическое описание стратегии решения задач искусственного интеллекта или эвристического моделирования процессов принятия решений естественного интеллекта. Показатель K4j определяет интеллектуальность проектов и зависит от применяемых методов и моделей. Эти показатели зависят и от характеристик системной архитектуры интеллектуальных программных систем.

Основу информационного управления проектами составляют интеллектуальные программные средства, обеспечивающие решение следующих информационных задач естественного интеллекта: 1) анализ и синтез информационного содержания проектных решений при подготовке предложений для конкурса проектов; 2) оценка и анализ экспертов при формировании информационной коалиции, оценка и анализ руководителей и исполнителей проектов, финансового состояния представляющих их организаций, оценка и анализ информационного содержания проектных решений при проведении конкурса; 3) синтез информационного содержания обязательств по заключаемым контрактам, синтез информационного содержания напряженных проектных решений; 4) анализ и контроль информационного содержания выполненных проектных решений, синтез информационного содержания способов обеспечения обязательств при выполнении контрактов; 5) синтез информационного содержания проектных решений по доработке и модернизации проектов и при изменении обязательств на промежуточных этапах.

При решении задач естественного интеллекта по управлению проектами используется неполная, неточная, нечеткая количественная и неколичественная информация, в том числе о знаниях ученых в области теории интеллектуальных программных систем и специалистов в области их разработки, внедрения и применения.

При создании интеллектуальных программных средств информационного управления проектами в АС используется взаимосвязанный комплекс моделей.

Модели теории АС расширяются необходимыми для описания человеко-машинных процессов согласования и оптимизации составляющими из условия получения результатов, непротиворечивых результатам теории АС. К таким составляющим относятся следующие.

·         Модели на языке теории АС задач согласования и согласованной оптимизации на множестве компромиссных решений.

·         Модель множества компромиссных решений по целевым функциям пользователей АС на языке теории кооперативных игр.

·         Модели человеко-машинных процессов согласования и оптимизации на языке теории АС.

·         Модели, описываемые на языке эвристических процедур, задач многокритериальной оптимизации с использованием локально-оптимальных значений экономических показателей, являющихся аргументами целевых функций АС и ее элементов и оцениваемых их пользователями.

·         Эвристические алгоритмические модели человеко-машинных процессов согласования и оптимизации в виде алгоритмов сводимости, то есть в виде алгоритмических предписаний.

·         Формальные алгоритмические модели человеко-машинных процессов решения экстремальных задач, описываемых с помощью алгоритмических методов оптимизации.

·         Модель устойчивости коллективной стратегии пользователей АС на языке теории игр с непротивоположными интересами.

·         Математические модели экстремальных задач, решаемых на каждой итерации человеко-машинных процессов, на языке исследования операций и теории АС.

·         Структурные модели информационных процессов, описывающие информационную технологию согласования и оптимизации на языке структурного программирования.

·         Экспериментальные модели человеко-машинных процессов согласования и оптимизации в виде имитационных игр в АС.

Управляющей и интегрирующей средой этих моделей друг с другом и с моделями теории АС является концептуальная модель человеко-машинных процессов согласования и оптимизации, дающая содержательное представление о существенных свойствах этих процессов и существенных связях между ними.

Интеллектуальность программных средств информационного управления проектами определяется реализуемыми ими методами. К ним относятся методы анализа и синтеза решений в плохо формализуемых СТЭП-системах [4] и методы формирования согласованных R-оптимальных информационных содержаний проектов [5].

Список литературы

1. Искусственный интеллект: В 3 кн. Справоч- ник /Под ред. Э.В. Попова, Д.А. Поспелова. –М.: Радио и связь, 1990.

2. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. –М.: Синтег, 1997. –188 с.

3. Кузнецов В.Н. Согласование и оптимизация в иерархических системах с активными элементами. - М.: Институт проблем управления РАН, 1996. -132 с.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Методы и системы принятия и синтеза решений в плохо формализуемых СТЭП-системах. //Тр. междунар. конф.: Искусственные интеллектуальные системы (IEEE AIS*02); Интеллектуальные САПР. - Науч. изд. - М.: Изд-во Физматлит, 2002. – 609 с. –ISBN 5-94052-031-6. - С.133-138.

5. Кузнецов В.Н., Семенов Н.А. Согласованное управление в интеллектуальных информационных системах. // Тр. междунар. конф.: Искусственные интеллектуальные системы (IEEE AIS*02); Интеллектуальные САПР. - Науч. изд. – М.: Изд-во Физматлит, 2002. –609 с. –ISBN 5-94052-031-6. - С.169-173.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=668&lang=
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.32Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2002 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: