Software & Systems

Информационно-управляющие системы предназначены для обеспечения эффективности управленческих решений на основе применения информации самонаблюдения, специальных наблюдений и экспериментов, взаимодействий, сообщений и анализа, формальных методов сбора и обработки информации и компьютеров [1]. Для их построения применяется системный анализ проблем принятия решений, ориентированный на решение конкретных практических задач с использованием сложной информации различной физической природы [2].

Методы системного анализа основаны на широком использовании ЭВМ и являются синтезом идей и принципов теории исследования операций и методов теории управления с возможностями вычислительной техники [2]. Системный анализ применяет гипотезу исследования операций об оперирующей стороне и исследователе операций. При этом исследователь берет то, что считает нужным, полезным и не вызывающим сомнения у него и у экспертов. Он не принимает решения о выборе способов действия, а лишь помогает в этом оперирующей стороне.

В системном анализе обязательно применяются традиционные методы анализа, использующие опыт и интуицию, способности человека к наблюдениям, к восприятию информации любой физической природы, к формированию образов, представлений и убеждений, к ассоциациям и использованию этого в принятии решений [2]. Методы системного анализа используют описание неформальных процедур, эвристические приемы и способы рассуждения в процессе принятия решений, поэтому необходима проверка качества решения, ее соответствия исходной цели исследования. Это важнейшая проблема системного анализа.

В задачах системного анализа применяются идеи машинного эксперимента на основе серии вариантных расчетов. На них идентифицируются характер изучаемого процесса, степень его управляемости, характер предельных возможностей. Эксперимент многократно повторяется и управляется исследователем или группой исследователей операций. Далее проводится анализ с помощью вариантных расчетов на ЭВМ.

Машинный эксперимент должен удовлетворять ряду условий:

–      доступность системы моделей;

–      достаточно быстрое выполнение итераций моделирования;

–      хорошая репрезентация результатов с помощью ЭВМ;

–      простое и эффективное управление моделированием.

Человеко-машинные процессы моделирования в машинном эксперименте должны использовать интуитивные, эвристические приемы [3], оценки удовлетворительности решений и убеждения в этом на основе сравнения с другими решениями с помощью ряда эвристических критериев. Используются неформальные правила управления проведением большого числа вариантных расчетов, например, правила остановки интерактивного процесса моделирования.

Системный анализ применяет различные концепции объединения математических и неформальных методов анализа, строгих способов исследования формализованных моделей с экспериментом, эвристическими приемами, суждениями экспертов и субъективными оценками [2].

На основе данного подхода разработан метод системного анализа принятия решений по созданию системы электронного документооборота, базирующийся на следующем:

–      принцип открытого управления и законы согласованного планирования [4];

–      неформальные процедуры управления проектом системы электронного документооборота;

–      формализация и постановка задач принятия решений в расплывчатых условиях с расплывчатой коалицией в управлении проектом системы электронного документооборота;

–      неформальная эвристическая процедура в виде нечеткого алгоритма нечеткой согласованной оптимизации, применяемой при принятии решений;

–      неформальная коалиционная стратегия согласованной оптимизации, обеспечивающая устойчивость принимаемых решений;

–      компьютерный эксперимент и мягкие вычисления;

–      эвристическая процедура нечеткой оценки метода.

Метод должен обеспечить получение нового знания, конкретной информационной технологии и достоверность (или хотя бы полезность) получаемых с ее помощью решений.

Неформальные процедуры управления проектом системы электронного документооборота

Система управления проектом состоит из руководства, поставщика, пользователей, командной и целевой групп проекта.

Задачи управления проектом создания системы электронного оборота с применением Microsoft Project имеет следующую структуру.

1.     Разработка плана проекта.

Видение (согласованное представление) проекта. Определение и согласование со всеми заинтересованными лицами и группами диапазона продукта, диапазона и структуры проекта. Ввод задач: творческий, последовательный, поэтапный, совместный. Консультация с экспертами. Добавление и удаление задач. Повторяющиеся задачи. Упорядочение списка задач. Представление задач в виде структуры: суммарные задачи, задачи, подзадачи. Вехи проекта.

Запуск нового проекта. Ввод задач: творческий, последовательный, поэтапный, совместный. Консультация с экспертами. Добавление и удаление задач. Повторяющиеся задачи. Упорядочение списка задач. Представление задач в виде структуры: суммарные задачи, задачи, подзадачи. Структурная декомпозиция работ.

Просмотр проектной информации. Сведения о задачах, ресурсах, назначениях. Представления проекта. Формы. Комбинированные представления. Таблицы. Фильтрация проектной информации. Организация рабочего пространства.

Планирование задач. Определение длительности задач: опыт рабочей группы, экспертная оценка, файлы проекта, стандартные нормативы. Предварительная и подтвержденная оценки. Ввод длительности задач. Вычисление наиболее вероятной длительности задачи. Определение зависимостей задач: окончание – окончание, окончание – начало, начало – начало, начало – окончание. Опережения и запаздывания. Изменения и удаления связей. Просмотр. Ограничения для начальных и конечных дат задач: начало не ранее, окончание не ранее, начало не позднее, окончание не позднее, фиксированное начало (окончание). Изменение и просмотр ограничений. Жесткие и гибкие ограничения. Установка крайних сроков. Создание вех в плане проекта. Промежуточные цели.

Определение ресурсов в проекте. Исполнители, оборудование, материалы. Трудовые (исполнители и оборудование) и материальные. Выделенные и используемые. Ввод названий в план проекта. Определение доступности через указание максимальных единиц или единиц ресурсов. Максимальные единицы в процентном и числовом форматах (50 %®40-часовая рабочая неделя). В календаре ресурса указывается рабочее время его использования (диапазон дат). Единицы измерения материальных ресурсов зависят от конкретного материала. Настройка календарей рабочего времени ресурсов. Добавление подробных сведений о ресурсах. Использование информации о ресурсах, имеющейся в Microsoft Excel.

Назначение ресурсов задачам. Установка соответствия между задачей и ресурсом с помощью назначения. Назначение трудовых ресурсов задачам: указываются название ресурса и степень его доступности. Единицы назначения указывают процентные доли от доступности ресурса, выраженной в максимальных единицах. Максимальные единицы и единицы назначения выражаются в процентном и числовом форматах. Доступность с учетом назначения, вычисляемая как единица назначения, умноженная на максимальную единицу. Создание назначений. Подбор ресурсов осуществляется руководителем проекта с учетом профессии, компетентности, опыта, энтузиазма, работы в команде, скорости и затрат. Вычисление трудозатрат назначений, то есть объемов работы ресурсов. Назначение материальных ресурсов. Если задача потребляет одно и то же количество материала (независимо от длительности), она имеет фиксированную норму его расхода. При переменной норме расхода материала его потребление пропорционально длительности задачи. Планирование с фиксированным объемом работ. Применение профилей загрузки к назначениям ресурсов.

Планирование затрат ресурсов. Работа с затратами и ресурсами: планирование ресурсов, оценка затрат, финансирование проекта, контроль затрат (отслеживание фактических затрат, оценка отклонений от плановых, корректировка плана проекта). Указание стоимости трудовых ресурсов (фиксированной и переменной). Указание стоимости материальных ресурсов. Указание метода начисления затрат. Планирование фиксированных затрат.

Контроль и корректировка плана проекта. Критический путь и критические задачи. Проверка параметров задач. Проверка и корректировка ограничений дат. Проверка и корректировка зависимостей задач. Проверка и корректировка длительности. Проверка и корректировка доступности ресурсов. Добавление ресурсов для уменьшения длительности задач. Снижение затрат проекта: просмотр, проверка плановых затрат, корректировка расписания для снижения затрат, корректировка назначений для их снижения. Обеспечение сбалансированной загрузки ресурсов: коррек- тировка доступности ресурсов, корректировка назначений, прерывание задач, выравнивание назначений, выравнивание загрузки ресурсов с использованием стандартных отклонений, проверка результатов выравнивания. Изменение диапазона проекта. Просмотр изменений и получение одобрения плана проекта.

2.     Отслеживание выполнения проекта.

Сохранение базового плана и фактических дан­ных. Перепланирование проекта. Обновление затрат проекта.

Реакция на изменения в проекте: контроль и корректировка календарного плана проекта, контроль и корректировка затрат, контроль и корректировка загрузки ресурсов. Контроль и корректировка календарного плана проекта: дата окон- чания проекта, критический путь, начальные и конечные даты критических задач, текущее состояние критических задач; корректировка ограничений, зависимостей и длительностей задач, добавление ресурсов, сокращение диапазона. Контроль и корректировка затрат: общие затраты, отклонения трудозатрат, затраты сверх бюджета, показатели освоенного объема, оценка состояния бюджета, приведение проекта в соответствие бюд­жету (ставки ресурсов, затраты на использование ресурсов, фиксированные затраты задач). Сокращение длительностей и уточнение зависимостей задач, снижение их затрат. Уменьшение затрат путем удаления или замены ресурсов, то есть корректировки назначений. Уменьшение диапазона проекта, например, исключением необязательных задач. Контроль и корректировка загрузки ресурсов: общие трудозатраты проекта, отклонения трудозатрат, трудозатраты сверх проекта, выделение ресурсов, выравнивание назначений. Обеспечение сбалансированности ресурсов: корректировка их доступности, изменение назначений путем добавки или замены ресурсов, откладывание работ или введение сверхурочных работ, разбивка задач на части, выравнивание загрузки ресурсов, корректировка диапазона проекта.

3.     Получение отчетов и анализ.

Получение отчетов на основе проектных данных.

Анализ проектной информации. Оценка выполнения проекта с помощью анализа освоенного объема. Показатели освоенного объема: базовая стоимость запланированных работ, базовая стоимость выполненных работ, фактическая стоимость запланированных работ, отклонение по сто- имости, отклонение от календарного плана, предварительная оценка по завершении, бюджет по завершении, отклонение по завершении, индекс отклонения стоимости, индекс отклонения от календарного плана, относительное отклонение по стоимости, относительное отклонение от календарного плана, показатель эффективности выполнения, фактический процент выполнения. Использование Microsoft Excel для обработки проектных данных, а именно: анализ числовых проектных данных, экспорт всех данных о задачах, ресурсах и назначениях, анализ повременных проектных данных, анализ повременных проектных данных с помощью перекрестных таблиц, графическое представление проектных данных.

Согласованная оптимизация в расплывчатых условиях

Формализация и постановка задач системного анализа в процессе управления проектом заключается в согласованной оптимизации плана (видения и диапазона) проекта внедрения системы электронного документооборота, в целенаправленном воздействии участников на проект внедрения системы электронного документооборота в процессе его отслеживания, в обработке нечеткой информации на ЭВМ.

При формализации осуществляется разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач согласованной оптимизации плана (видения и диапазона) проекта внедрения системы электронного документооборота (метод системного анализа нечеткой согласованной оптимизации) и целенаправленного воздействия участников на проект внедрения системы электронного документооборота в процессе его отслеживания (метод системного анализа целенаправленного воздействия на проект в расплывчатых условиях).

В статье описывается новый метод системного анализа согласования и принятия решений в расплывчатых условиях, который применяется при постановках, описании и решении задач принятия решений при управлении проектом создания системы электронного документооборота. Рассматривается самый простой случай, когда множество состояний системы управления проектом (активной системы) и множество альтернатив проекта являются дискретными множествами с небольшим количеством элементов. Применяются полный перебор альтернатив исследователем операций или группой исследования операций, эвристические процедуры измерения степеней истинности простых высказываний и эвристическая процедура анализа альтернатив решений по проекту или его изменению. При решении более сложных задач нечеткой согласованной оптимизации, учитывающих нечеткие количественные и качественные решения, непрерывное множество альтернатив, многошаговые процессы принятия решений и т.д., применяются методы решения математических задач системного анализа. Метод системного анализа представляет собой объединение формальных процедур оптимизации, эвристических процедур нечеткого согласования (нечеткие алгоритмы), компьютерного эксперимента и мягких вычислений, эвристической процедуры нечеткой оценки метода. Метод должен обеспечить получение нового знания, конкретной информационной технологии и достоверность получаемых с ее помощью решений.

Рассмотрим формализацию и постановку за- дачи нечеткой согласованной оптимизации. Применяется подход Р. Беллмана и Л. Заде к согласованной оптимизации как к принятию решений в расплывчатых условиях [5]. Расплывчатость (нечеткость) является одним из основных источников неточности в процессах согласованной оптимизации. Люди при принятии решений в основном применяют расплывчатые понятия и выполняют расплывчатые инструкции [5].

Расплывчатое решение определяется как расплывчатое множество в пространстве альтернатив, получающееся в результате пересечения расплывчатых целей, ограничений и условий согласования. При реализации согласованной оптимизации и обработки информации проще и удобнее использовать математический аппарат нечетких множеств, чем, например, аппарат теории вероятностей и математической статистики [5].

Описание активной системы (АС) в целом в расплывчатых условиях будем проводить в соответствии с [1]. Оно включает расплывчатые множества возможных состояний y=(y1, y2, …, yi, …, yn)ÎY= и планов АС x=(x1, x2, …, xi, …, xn)ÎX=, расплывчатое множество значений параметров ri и их оценок , множество управлений lÎL, множество реализаций yÎT(l(x,r)); расплывчатые цели АС, центра F и активных элементов (АЭ) Fi в виде нечетких множеств.

Множество реализаций T(l(x, r)) определяется нечетким отображением  Нечеткое отображение моделирует выбор АЭ своих реализаций после назначения им планов и управлений с учетом возможностей ri и информированности всех участников согласованной оптимизации.

Расплывчатые цели центра и АЭ отождествляются с фиксированными расплывчатыми множествами F и Fi. Расплывчатая цель АС может представлять пересечение целей центра и АЭ . Функции принадлежности расплывчатых целей m(yÎF), m(yÎFi),  выполняют роль функций предпочтительности. Функции принадлежности расплывчатых ограничений m(xÎX), m(yÎ Y) и т.д. измеряют степень их выполнения. Функция принадлежности расплывчатых отношений  определяет их правдоподобность.

Условия согласования задаются выражением цели АС и ограничениями m*,  (определяют степень согласования) на значения функций принадлежности m(yÎF), m(yÎFi).

Постановка задачи согласованной оптимизации в расплывчатых условиях для одного центра и нескольких АЭ будет иметь следующий вид:

                       (1)

Если некоторые цели являются более важными, чем другие, то целевая функция в выражении (2) может быть записана в виде

(2)

В выражении (2) весовые коэффициенты a0, ai, характеризующие относительную важность целей, являются такими, что  [5].

Целевую функцию и условия согласования задачи (1) можно, применив аппарат нечетких множеств, представить в виде

  (3)

Тогда запись (3) может считаться гибким выражением компромисса [6]. Положительное значение целевой функции (3) может быть достигнуто только при m(·)>m*для центра и всех АЭ. Увеличение целевой функции при определенных a будет означать и увеличение всех m(·) [6]. Условия (3) позволяют получить ситуацию равновесия, которая является лучшей (но не единственной) и для центра, и для всех АЭ [6]. Кроме того, всегда можно выбрать такие a, что максимизация (3) будет определять эффективные решения (принадлежат множеству Парето) [6].

Рассмотрим методы и технологии решения задач нечеткой согласованной оптимизации (1–3) с применением интерактивных процессов [3] с заданным и фиксированным количеством шагов и нечетких алгоритмов.

При решении задачи согласованной оптимизации применялись аппарат нечеткой логики, нечеткие предикаты и нечеткие алгоритмы [7].

Введем нечеткие предикаты «ПРИНАДЛЕ­ЖИТ(aÎA)» и «ИМПЛИКАЦИЯ (A®B)». Полученные с их помощью простые нечеткие логические выражения y=yjÎFj, y=yjÎF, yi=yijÎTi, l(x,r)k®yij отличаются от простых высказываний наличием в их описании лингвистических и нечетких переменных y, yj, yij и нечетких отношений Î, ®. Степень принадлежности нечетких логических выражений к множеству истинных представляет степень истинности. Для простых высказываний значения степеней истинности определяются путем специального опроса лиц, принимающих решения. Степень истинности сложных высказываний

,

определяется путем их сворачивания и применения выражений

В результате получим

.

Для описания процесса согласованной оптимизации в расплывчатых условиях применяется нечеткий алгоритм, представляющий последовательность следующих действий:

–      задание нечетких предикатов путем опроса исследователем операций агентов (центра и активных элементов) или с помощью нечетких алгоритмов по измерениям группы исследования операций (модератор и представители агентов);

–      формирование вариантов решения путем опроса исследователем операций агентов или с помощью нечеткого алгоритма;

–      решение задачи согласованной оптимизации (компьютерный эксперимент) и вычисление степеней истинности сложных высказываний;

–      представление результатов с помощью таблиц и графиков, сопоставляя степени истинности высказываний агентов и исследователя операций;

–      нечеткая оценка удовлетворительности результатов в виде нечеткого логического условия «удовлетворен»; непосредственное измерение исследователем операций или вычисление с помощью нечеткого алгоритма по измерениям группы исследования операций;

–      выполнение нечеткого условного оператора.

Нечеткий алгоритм представляет последовательность четких и нечетких операторов, приводящую к неполностью определенному результату. Нечеткий оператор содержит хотя бы одну нечеткую переменную, нечеткую функцию или нечеткое отношение.

Информационно-управляющая система принятия решений по созданию системы электронного документооборота

Рассмотрим пример разработки данной системы для ОАО «Системный оператор Единой энергетической системы» (СО ЕЭС).

Целями проекта являются:

–      создание и внедрение автоматизированной системы документационного обеспечения управления (АСДОУ);

–      организация использования электронных административных документов, обладающих юри­дической силой, с постепенным вытеснением бумажных документов;

–      организация использования АСДОУ вместо применяемых разнородных средств автоматизации делопроизводства.

С помощью информационно-управляющей системы принятия решений были проведены подготовительная очередь (2007–2008 гг.), пилотная очередь (2008–2010 гг.), вторая очередь (развитие, 2009 г.) и третья очередь (адаптация, 2010 г.), внедрение и тиражирование программной системы электронного документооборота СО ЕЭС в объединенных и региональных управлениях СО.

Информационно-управляющая система принятия решений по созданию системы электронного документооборота СО ЕЭС состоит из рабочей группы корпоративного проекта создания системы электронного документооборота, модели корпоративного проекта на основе использования Micro­soft Office Project Professional 2010 в сочетании с Microsoft Office Project Server 2007 и Microsoft Office Project Web Access, группы исследования операций, информационной системы нечеткого анализа и нечеткого согласованного выбора вариантов проекта, подпроектов, задач, ресурсов и т.д., групп-агентов, реализующих креативный процесс поиска новых решений (вариантов) при возникновении проблем, связанных с планированием и отслеживанием проекта.

Microsoft Office Project Server 2007 и Microsoft Office Project Web Access обеспечивают в процессе моделирования корпоративного проекта просмотр информации, ввод корректировок плана и прочего, внесение изменений в процессе отслеживания, формирование отчетов по моделированию, эффективный обмен информацией между участниками корпоративного проекта, между руководителями и всеми заинтересованными лицами, между исследователями операций и специалистами, формирующими творческие решения.

Исследователи операций и специалисты, формирующие творческие решения, с помощью информационной системы нечеткого анализа и нечеткого согласованного выбора вариантов реализуют интерактивные креативные процессы нечеткой согласованной оптимизации решений при планировании корпоративного проекта и его отслеживании.

На основании изложенного можно сделать следующие выводы. В статье рассмотрены идея системного анализа, его содержание применительно к формированию информационно-управля­ющей системы поддержки принятия решений, раскрыта сущность неформальных процедур управления проектом системы электронного документооборота, представлено содержание проекта системы электронного документооборота.

Для создания программной системы электронного документооборота предложено применять информационно-управляющую систему поддержки принятия решений. Она является активной и имеет один управляющий элемент – центр, в который входит группа участников процесса принятия решений. Каждый из участников, как правило, имеет собственное представление о существующей проблеме, не всегда поддающееся четкому описанию. В таких случаях для принятия общего решения предложен принцип нечеткого согласования и планирования, который позволяет найти компромиссное решение в условиях нечеткой, неполной информации и противоречивых суждений.

Данный принцип представлен в виде нечеткого алгоритма, состоящего из шести этапов. Он может быть реализован за конечное число итераций, которое зависит от сложности решаемой проблемы и числа задействованных в процессе принятия решений участников.

Установлено, что целевые функции всех участников процесса принятия решений и условия их согласования могут быть представлены с помощью аппарата нечетких множеств как выражение компромисса. Показано, как путем взаимных уступок, включающих пересмотр участниками процесса принятия решений своих приоритетов, может быть получено окончательное решение.

Принципы нечеткого согласования и планирования, изложенные в настоящей статье, были по-

ложены в основу проекта системы электронного документооборота для СО ЕЭС.

Литература

1.     Бурков В.Н., Кузнецов В.Н., Палюх Б.В. Информационно-управляющие системы принятия решений целеустремленными субъектами // Современные сложные системы управления (СССУ-2008): матер. VI Междунар. науч.-практич. конф. Тверь: ТГТУ, 2008. С. 31–40.

2.     Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука. Глав. ред. Физматлит, 1981. 488 с.

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

4.     Бурков В.Н. Основы математической теории активных систем. М.: Наука, 1977. 256 с.

5.     Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях: в кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 172–215.

6.     Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976. 328 с.

7.     Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В., Слядзь Н.Н., Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.

References

1.   Burkov V.N., Kuznetsov V.N., Palyukh B.V. Information and control systems of decision-making of purposeful persons. Sovremennye slozhnye sistemy upravleniya (SSSU-2008): mater. VI mezhdunar. nauch.-praktich. konf. [Modern complex management systems. Proc. 6th int. scient. practical conf.]. Tver, Tver St. Tech. Univ. Publ., 2008, pp. 31–40.

2.   Moiseev N.N. Matematicheskie zadachi sistemnogo anali­za [Mathematical problems of system analysis]. Moscow, Nauka Publ., the main ed. Fizmatlit Publ., 1981, 488 p.

3.   Kuznetsov V.N. Soglasovanie i optimizatsiya v ierarkhi­cheskikh sistemakh s aktivnymi elementami [Coordination and op­timization in hierarchical systems with active elements]. Moscow, Institute of management problems RAS Publ., 1996, 132 p.

4.   Burkov V.N. Osnovy matematicheskoy teorii aktivnykh sis­tem [Basics of the mathematical theory of active systems]. Moscow, Nauka Publ., 1977, 256 p.

5.   Bellman R., Zade L. Decision-making in vague terms. Voprosy analiza i protsedury prinyatiya resheniy [Analysis issues and decision-making procedures]. Moscow, Mir Publ., 1976, pp. 172–215.

6.   Germeyer Yu.B. Igry s neprotivopolozhnymi interesami [Games with non-opposite interests]. Moscow, Nauka Publ., 1976, 328 p.

7.   Borisov A.N., Alekseev A.V., Merkuryeva G.V., Slyadz N.N., Glushkov V.I. Obrabotka nechetkoy informatsii v sis­temakh prinyatiya resheniy [Processing fuzzy information in deci­sion-making systems]. Moscow, Radio i svyaz Publ., 1989, 304 p.