Формирование подсистемы мониторинга эффективности организационно-технологических комплексов Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Решетневские чтения. 2015

По результатам сравнения можно заключить, что на тестовой выборке на 5 задачах из 6 селекция обучающих примеров позволила повысить точность классификации. При этом на задаче Australian разница между оригинальным и модифицированным методом незначительна. Также стоит отметить, что селекция обучающих примеров позволяет снизить разницу между точностью на обучающей и тестовой выборках, т. е. снизить эффект переобучения. При этом время, требуемое для обучения классификаторов, снижается в среднем в 5 раз.

References

1. Stanovov V., Semenkin E. Hybrid self-configuring evolutionary algorithm for automated design of fuzzy logic rule base // 11th Intern. Conf. on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD, Xaimen, China). 2014. No. 19-21. Pp. 317-321.

2. Stanovov V., Semenkin E., Semenkina O. Instance Selection Approach for Self-configuring Hybrid Fuzzy Evolutionary Algorithm for Imbalanced Datasets // ICSI-CCI 2015. Part I, LNCS 9140, 2015. Pp. 451-459.

3. Khritonenko D. I., Semenkin E. S. Distributed Self-Configuring Evolutionary Algorithms For Artificial

Neural Networks Design // Vestnik SibGAU. 2013. No. 4(50). Pp. 112-116.

4. Khritonenko D. I., Semenkin E. S., Sugak E. V., Potilitsina E. N. Solving the problem of city ecology forecasting with neuro-evolutionary algorithms // Vestnik SibGAU. 2015. Iss. 16, No. 1, pp. 137-142.

5. Brester C., Semenkin E. Development of adaptive genetic algorithms for neural network models multicriteria design // Vestnik SibGAU. 2013. No. 4(50), pp. 99-103.

6. Akhmedova S. A., Semenkin E. S., Gasanova T., Minker. W. Co-Operation of Biology Related Algorithms for Support Vector Machine Automated Design // Engineering and Applied Sciences Optimization (OPT-i' 14). 2014.

7. Asuncion A., Newman D. UCI machine learning repository / University of California, Irvine, School of Information and Computer Sciences. 2007.

8. Alcala-Fdez J. [et al.]. KEEL: A software tool to assess evolutionary algorithms for data mining problems. Soft Comput. 2009. Vol. 13, no. 3, рp. 307-318.

© Становов В. В., Хрнтоненко H., MKpa6a A., 2015

УДК бб.012

ФОРМИРОВАНИЕ ПОДСИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ЭФФЕКТИВНОСТИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ

Е. В. Туева, Е. В. Туев

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, бб0037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: [email protected]

Одной из подсистем ОТК, предназначенной для информационного обеспечения управления, является подсистема мониторинга эффективности ОТК. В условиях повышения требований к автоматизированным системам управления производством эффективность ее работы во многом определяется эффективностью системы мониторинга как подсистемы ОТК.

Ключевые слова: подсистемы мониторинга, эффективность организационно-технологических комплексов, подсистемы мониторинга.

THE FORMATION OF THE SUBSYSTEM OF MONITORING THE EFFECTIVENESS OF ORGANIZATIONAL-TECHNOLOGICAL COMPLEXES

E. V. Tueva, E. V. Tuev

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, бб0037, Russian Federation E-mail: [email protected]

One of organizational-technological complexes subsystems intended for information support of management is the subsystem of monitoring of effectiveness (SME) OTC. While increasing requirements of automated production control systems, its efficiency is largely determined by the effectiveness of the monitoring system, as a subsystem of the OTC.

Keywords: subsystem monitoring the effectiveness of organizational and technological systems, monitoring subsystem.

Математические методы моделирования, управления и анализа данных

Одной из подсистем организационно-технологических комплексов (ОТК), предназначенной для информационного обеспечения управления, является подсистема мониторинга эффективности (ПМЭ) ОТК. В условиях повышения требований к автоматизированным системам управления производством эффективность ее работы во многом определяется эффективностью системы мониторинга как подсистемы ОТК. Тем более, что в рамках системы мониторинга циркулируют большие и сверхбольшие потоки информации, значительная часть которой является измерительной и составляет свыше 80 % от всего объема информации, используемой в контуре ОТК. При этом требования к процессам обработки и представления результатов обработки этой доли информации достаточно жесткие, так как на ее основе осуществляется управление системой мониторинга в режиме реального времени (РВ, realtime) [1].

Определим понятие ПМЭ ОТК. Подсистема мониторинга эффективности ОТК - составляющая системы мониторинга организационно-технологического комплекса, отвечающая за анализ и обеспечение комплексной эффективности предприятий.

Одним из свойств, которыми должна в определенной мере обладать подсистема мониторинга эффективности ОТК, это адаптивность (лат. adaptatio - прилаживание, приспособление) - свойство системы изменять свое поведение с целью сохранения, улучшения или приобретения новых характеристик в условиях меняющейся во времени среды, априорная информация о которой является неполной. Это свойство возникает в результате наличия у системы определенного механизма изменения параметров, структуры или стратегии управления на основе информации, поступающей в процессе функционирования системы. С точки зрения адаптивных систем и механизма адаптации целесообразно различать процессы обучения, самообучения, адаптивного управления, адаптивной организации и самоорганизации [2].

Автоматизация процессов мониторинга является сложной задачей, и ее решение наталкивается на следующие проблемы:

- измерение и учет параметров, характеризующих состояние предприятия;

- определение подходящего набора иерархических моделей для решения задач планирования и управления;

- эффективное применение математических методов.

Осуществление внедрения и сопровождения ПМЭ ОТК предполагает ряд следующих шагов [3]:

1. Внедрение подсистемы мониторинга:

- комплексный анализ предприятия;

- способы внедрения подсистемы;

- планируемые результаты внедрения.

2. Обеспечение эффективной работы подсистемы мониторинга:

- выбор режима анализа (постоянный или периодический опрос);

- глубина влияния на производственную систему (до каких структур, какие структуры остаются на саморегулировании);

- адекватность и исключение ошибочного анализа (верифицируемость).

3. Применение функций подсистемы мониторинга ОТК для повышения эффективности работы предприятий:

- способы продуцирования рекомендаций на основе анализа;

- структурирование и формализация рекомендаций (унификация для АСУ разных предприятий со своими особенностями);

- применение рекомендаций (в виде директив, управляющих воздействий АСУ, указаний по изменению структуры, прямой и самостоятельной реконфигурации систем производства и объектов управления).

Разберем основные задачи, которые должна решать подсистема для осуществления своих функций. Задачи подсистемы мониторинга эффективности в ОТК [4]:

1. Анализ и оценка целевых и информационно -технологических возможностей предприятия.

2. Анализ наблюдаемости производственной системы и достижимости целей повышения эффективности.

3. Анализ и прогнозирование структурных состояний, ситуаций, обстановки предприятия относительно внешних воздействий.

4. Определение внешней среды в вопросах:

- индифферентности (участности) внешней среды во влиянии на процесс автоматизации или (и) выполнении производственной деятельности;

- степени неопределенности сведений о параметрах (детерминированная, стохастическая, с нечетким описанием, с неизвестностью, с комбинированным описанием неопределенных факторов).

На подсистему мониторинга также накладываются требования систем OLAP (Online Analytical Processing) - сервиса, представляющего собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени [5]. Подсистема мониторинга эффективности может представляться в качестве специального программно-математического обеспечения.

Подсистема ОТК может также относиться к координирующим системам, предполагающим изменение структуры производственной системы, разрыв (расчленение) взаимодействий, сопряжение и вложение взаимодействующих подсистем. К числу основных недостатков (и соответствующих проблем), выявленных к настоящему моменту в ходе создания автоматизированной системы мониторинга эффективности, можно отнести следующие:

1. Многие автоматизированные системы (прежде всего системы управления) в основном имеют характер информационных систем, в которых не автоматизированы процессы, связанные собственно с принятием решений, или удельный вес автоматизации последних процессов незначителен по сравнению с автоматизацией процессов сбора и обработки информации. В них слабо используются возможности привлечения методов и алгоритмов комплексного моделирования для обоснования решений.

2. Во многих автоматизированных системах отсутствует необходимое программно-математическое обеспечение для проведения системного анализа функционирования производственного объекта, управления качеством его функционирования.

Решетнеескцие чтения. 2015

3. Создание автоматизированной системы не увязывается соответствующим образом с задачами развития, наделением данной системы высокой степенью гибкости и адаптации к изменениям в окружающей обстановке.

Таким образом, проблемы создания и развития автоматизированных систем - это прежде всего модель-но-алгоритмические и информационные проблемы, требующие для своего решения разработки фундаментальной теоретической базы [6].

Библиографические ссылки

1. Хасанов Е. Р., Зеленков П. В., Бахмарева К. К., Смирнов О. О. Система анализа эффективности деятельности предприятий социальной сферы // Путь науки. 2015. № 1 (11). С. 48-49.

2. Хасанов Е. Р., Смирнов О. О., Бахмарева К. К., Зеленков П. В. К вопросу анализа эффективности деятельности предприятий ЖКХ // Международный научно-исследовательский журнал. 2014. № 7-1 (26). С. 60.

3. Хасанов Е. Р., Зеленков П. В., Смирнов О. О. Баланс социальной и экономической эффективности в анализе деятельности предприятий ЖКХ // Потенциал современной науки. 2014. № 4. С. 30-32.

4. Хасанов Е. Р., Зеленков П. В. Информационные технологии в оценке эффективности деятельности предприятий // Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2012) : материалы Всерос. молодежной конф. Кемерово, 2012. С. 82.

5. Гончарова И. С., Ковалев И. В. Повышение эффективности метода DEA за счет предварительного анализа параметров предприятия // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2011. Т. 1, № 7. С. 313-314.

6. Ковалев Д. И., Туева Е. В., Клименко А. В. Анализ организационно-технологических комплексов предприятий на основе аналитического метода оценки эффективности сложных систем // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 8-2. С. 159-162.

References

1. Hasanov E. R., Zelenkov P. V., Bahmareva K. K., Smirnov O. O. [System analysis of efficiency of activity of enterprises of the social sphere] // Putnayka. 2015. No. 1(11), pp. 48-49 (In Russ.).

2. Hasanov E. R., Smirnov O. O. Bahmareva K. K., Zelenkov P. V. [To the question of analysis of efficiency of activity of the enterprises of housing and communal services] // Megdunarodniy nauchno-issledovatelskiy gurnal. 2014. No. 7-1(26), pp. 60 (In Russ.).

3. Hasanov E. R., Smirnov O. O. Smirnov O. O. [The balance of social and economic efficiency in the analysis of activity of the enterprises of housing and communal services] // Potential sovremennoi nauki. 2014. No. 4, pp. 30-32 (In Russ.).

4. Hasanov E. R., Zelenkov P. V. Information technology in the assessment of the efficiency of enterprises [Informacionnie tehnologii v ocenke effektivnosti deiatelnosti predpriatiy] // Materialy Vserossiyskoy molodegnoy konferencii "Informacionno-telecommynikacionnye sistemy i tehnologii" [Materials of all-Russian youth conference "Information and telecommunication systems and technologies"]. Kemerovo, 2012. Pp. 82 (In Russ/).

5. Goncharova I. S., Kovalev I. V. Improving the efficiency of the DEA method due to the preliminary analysis of the enterprise [Povyshenie effektivnosti metoda DEA za schet predvaritelnogo analiza parametrov predpryatia] // Aktualnie problemy aviacii i kosmonavtiki [Actual problems of aviation and cosmonautics]. Krasnoyarsk, 2011. No. 7, pp. 313-314 (In Russ.).

6. Kovalev D. I., Tueva E. V., Klimenko A. V. [The analysis of organizational and technological systems of the enterprises on the basis of an analytical method of evaluating the effectiveness of complex systems] // Megdunarodniy gurnal prikladnyh i fundamentalnyh issledovaniy. 2014. No. 8-2, pp. 159-162.

© TyeBa E. B., TyeB E. B., 2015

УДК 537.525.5

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ИОНИЗАЦИИ В КАТОДНОМ ПЯТНЕ ВАКУУМНОЙ ДУГИ

А. В. Ушаков1,2, И. В. Карпов1,2, А. А. Лепешев2,3

1 Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

2Сибирский федеральный университет Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, просп. Свободный, 79 3Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук Российская Федерация, 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50 E-mail: [email protected]

Рассматривается модель катодного пятна вакуумной дуги в рамках дрейфово-диффузионного представления. Показано, что основным источником электронов, обеспечивающих токоперенос вакуумной дуги, являются ионизационные процессы в прикатодной области, а эмиссионные процессы являются вспомогательным источником «затравочных» электронов.

Ключевые слова: моделирование, дуговой разряд, вакуумные дуги, катоды.