CC BY
20
92
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 11 (20), 2015 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
белка : ГОСТ 25011-81 - М.: Изд-во стандартов, 1988. - 5 с. - (Государственный стандарт СССР).
9) Основы современных технологий переработки мяса. Эмульгированные и грубоизмельченные мясопродукты, ч.1.: краткий курс. М.: Протеин технолоджиз интернэшнл, 1994. - 295 с.
10) Паачний В.М. Характеристики основно! м’ясно! сировини та субпродукпв для виробництва ковбасних виробiв варено! групи / В.М. Паачний, О. Захандревич // Мясное Дело. - 2008. - №1. - С. 39 - 41.
11) Продукты мясные. Общие условия проведения органолептической оценки : ГОСТ 9959-91. - [Дата введения 1993-01-01]. - М.: Стандартинформ, 2006. - 12 с. -(Межгосударственный стандарт).
12 Соснина В.А. Переработка мяса в миницехах и индивидуальных хозяйствах / В.А. Соснина, В.А.
Оноприенко, М.А. Трудова, Н.А. Рябченко. - Ставрополь, 2002. - 115 с.)
13) Топольник В.Г. Планування експериментального дослщження з пошуку оптимальних умов процесу шприцювання ковбасного фаршу /
14) Шалдеева Н. Влияние технологических факторов на качество фаршевой продукции / Н. Шалдеева // Рыбное хозяйство. - 1999. - № 6. - С. 52-54.
15) Warriss P.D. Meat science. An introductory text / P.D. Warriss. - Bristol, CABI Publishing, 2000. - 310 p.
16) Feiner G. Meat products handbook. Practical science and technology / Gerhard Feiner.- Cambridge, Woodhead Publishing & Boca Raton, CRC Press, 2006. - 627 p.
когнитивный анализ проектных рисков при модернизации телекоммуникационных сетей
Надеждин Евгений Николаевич
Д-р техн. наук, профессор, главный научный сотрудник, ФГАУГНИИИТТ «Информика», г. Москва
Забелин Дмитрий Алексеевич
Консультант, ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информика», г. Москва
АННОТАЦИЯ
Рассмотрена задача выбора рационального варианта модернизации телекоммуникационной сети образования и науки. Для оценки проектного риска предложена методика когнитивного анализа, основанная на исследовании нечётких
когнитивных карт.
ABSTRACT
Consider a problem of choosing a rational variant of modernization of telecommunication network of education and science. To assess project risk the proposed method of cognitive analysis, based on a study offuzzy cognitive maps.
Ключевые слова
Телекоммуникационная сеть, вариант модернизации сети, проектный риск, когнитивный анализ, нечёткая когнитивная карта.
Keywords
Telecommunications network, the option of network upgrade, project risk, cognitive analysis, fuzzy cognitive map.
Темпы социально-экономического развития России в значительной степени определяются потенциальными характеристиками используемых телекоммуникационных сетей (ТКС). Создание системы национальных исследовательских университетов и научнообразовательных центров дало толчок к интенсивному развитию ТКС образования и науки на основе внедрения новейших достижений в области НБИК-технологий [2, 7]. Реализация в существующих ТКС новых инфраструктурных решений, направленных на расширение функциональности и списка доступных для пользователей служб и сервисов, неизбежно сопровождается обострением ряда проблем, которые связаны с осуществлением масштабируемости, управляемости и совместимости аппаратно-программного обеспечения подсистем и повышением вероятности возникновения инцидентов [1, 6]. Поэтому на этапе исследования эффективности и выбора рационального способа модернизации ТКС представляются актуальными вопросы количественного анализа проектных рисков.
Рассмотрим традиционную постановку задачи
выбора рационального варианта системы на конечном множестве альтернатив в терминах известного метода построения последовательности планов [4, с. 228]. Пусть имеется конечное множество M = (M1,M2,....,Mn) существенно отличающихся вариантов модернизации
сети (ВМС). При этом каждый элемент M j е M характеризуется векторной функцией полезности
F( X ) = [ F1 (X) F2 ( X) ...; Fm (X ) ]
, (1)
где X е Dx - вектор изменяемых параметров ВМС размерности N.
Предполагается, что значения функций полезности Ft (x1, X2,..., X N ) при всех возможных наборах
параметров X априорно известны или могут быть
вычислены аналитически. Ограничения на компоненты вектора параметров X задаются в виде набора требований
Xj ев;, i =1,N; g^,...,Xn)<d
. (2)
Необходимо из исходного множества выделить
93
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 11 (20), 2015 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
подмножество моделей M *eM (M* Ф
0), элементы которого обладают общим свойством R(M * (х) е R V M* е M ). Дополнительно уточним, что элементы множества X принадлежат множеству натуральных чисел. Тогда указанное свойство R(M * (х) элементов множества M * можно
представить в виде условия F(х) < F VM* eM .
C учётом заданных условий (1), (2) указанную задачу выбора ВМС допустимо представить как задачу дискретной оптимизации:
F(xj = min F(х)
. (3) xeDx
В изложенной интерпретации исходная задача сводится численному решению задачи целочисленного программирования известными методами [7]. Наиболее трудоёмкой здесь является промежуточная процедура, заключающаяся в идентификации и количественной оценке компонентов Fk (х), к = 1, m , функции полезности (1). Аппроксимирующие зависимости частных показателей эффективности Fk (х) от изменяемых параметров х допустимых инфраструктурных решений могут быть получены на базе метода экспертных оценок [5]. Однако в этом случае появляется методическая ошибка, обусловленная нечёткостью и, нередко, противоречивостью оценок экспертов, характеризующих различные аспекты (функциональные, информационные, финансовые, эксплуатационные и др.) исследуемого варианта проекта.
В нашей работе для идентификации модели
ИПР предлагается использовать методику нечёткого когнитивного моделирования, в основу которой положены алгоритмы построения и анализа нечетких когнитивных карт (НКК) [8].
Формально определим НКК как кортеж трёх множеств:
K = (E, F, б), (4)
где E - конечное множество вершин (концептов);
F - конечное множество связей между концептами;
Q - конечное множество весов этих связей. Эти связи характеризуют степень (силу) влияния концептов друг на друга и задаются с помощью с помощью нечетких весов из диапазона [ —1_ +1J:_____
Q ={q, i = 1,П j = 1,п }.
В целях формализованного решения задачи анализа— проектных рисков множество концептов Et, i = 1, п, разделим на четыре непересекающиеся подмножества (см. табл.1):
множество дестабилизирующих факторов (угроз)
A =(^l,---’^m) ( О 2 ( О 2 J 2ч
множество активов (ресурсов) A = (A1 ,..., Ar )
множество промежуточных факторов (показателей)
A 3 = (A13,..., A3);
множество целевых факторов A4 = (A4,...,A^) .
При этом должно выполняться условие
E = E1 uE2 uE3 uE4.
Таблица 1.
Выделение множества концептов НКК
№ п.п. Расшифровка Условное обозначение
1. Угрозы E1
1 Изменение конъюнктуры рынка средств ИКТ E1
2 Нестабильность курса национальной валюты E1
3 Замедление темпов социально-экономического развития E3
4 Ухудшение инвестиционного климата E 4
5 Снижение репутации проектной организации E1
6 Ослабление ресурсной базы проектной организации E1
2. Активы проектно-конструкторской организации E2
7 Научно-технический и технологический задел E12
8 Интеллектуальный потенциал E 2
9 Затраты на рекламу и поддержание бренда продукции E3
10 Система связей с поставщиками E2
11 Затраты на автоматизацию производственных процессов E2
12 Методы диверсификации и страхования рисков E2
3. Промежуточные факторы E3
13 Конкурентоспособность продукции E3
14 Спрос на продукцию E 23
4. Целевые факторы E 4
15 Проектный риск е!
94
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 11 (20), 2015 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
На рис. 1 представлена НКК механизма формирования проектного риска. Пунктирными линиями со стрелками показаны связи между однородными концептами. Концепты второй группы Е , представляющие собой активы проектной организации, замкнуты на промежуточные факторы Е; и Е2. При обоснованном использовании ресурсы призваны стабилизировать эти показатели.
В интересах наглядности изложения материала ограничимся одним л4 = а; целевым фактором:
А4 = А; . В соответствии с рекомендациями работы [3] проектный риск по отношению к к -й угрозе Ек можно определить по следующей формуле:
Нк = Рк • G (Ак ^ А1 ) • в
, (5)
где Рк - вероятность возникновения к -й угрозы;
G(А1 ^ Aj4) - полный эффект от воздействия угрозы л 1 на целевой фактор Aj , в - весовой коэффициент целевого фактора в единицах стоимости.
Совокупный риск н 4 к по отношению к рассматриваемому множеству угроз с использованием НКК определяется выражением:
н =z нк, (6)
где тк=1количество существенных угроз.
Исследование по предлагаемой методике осуществляется в три этапа. На первом этапе разрабатывается НКК.
При этом методом экспертных оценок определяются
состав концептов г
Е,, i =1n
этапе на основании формул (5) и (6) определяют совокупный проектный риск н , обусловленный действием всей совокупности угроз. Здесь использование ресурсов проектно-конструкторской организации (ПКО) не учитывается.
На третьем этапе исследования вычисляют остаточный проектный риск. При этом базовую НКК (рис. 1) модифицируют таким образом, чтобы отобразить механизм уменьшения проектного риска за счёт комплексного использования активов ПКО. Для этого в НКК формально вводят пассивные фильтрующие элементы, расположенные на пути связей концептов А; с целевыми концептами Aj и A2. При прохождении через фильтрующий элемент влияние соответствующего дестабилизирующего фактора ослабляется. В формальном плане данный процесс выражается в уменьшении веса соответствующей связи. В простейшем случае используется операция алгебраического сложения весов.
В качестве примера на рис. 2 показан фрагмент НКК, отображающий коррекцию веса связи концепта A j с концептом А 2 за счёт использования ресурса А32 - увеличение затрат на рекламу и поддержание бренда продукции. В результате реализации процедуры фильтрации вес связи Aj ^ А 2 будет изменён по формуле: (01i = qli — . Здесь (Oli - новое значение
веса связи ^ ^ А ^ А23 , полученное за счёт
активизации ресурса А32.
и веса связей
Q ={ q. ■, i = 1, n, j = 1, n } между ними. На втором
Рисунок 1. Нечёткая когнитивная карта механизма формирования проектного риска
95
Евразийский Союз Ученых (ЕСУ) # 11 (20), 2015 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Рисунок 2. Фрагмент НКК с учётом эффекта ослабления риска
Таким образом, переход к технологии когнитивного анализа на основе НКК существенно расширяет возможности по прогностической оценке проектного риска, обусловленного невыполнением бизнес-плана по модернизации ТКС из-за проявления одиночных и групповых дестабилизирующих факторов (угроз). Наряду с этим при когнитивном анализе можно определить действенность мер по уменьшению проектного риска на основе рационального использования имеющихся в ПКО активов для ослабления влияния отдельных дестабилизирующих факторов.
Список литературы:
1. Зайченко Ю.П., Гонта Ю.В. Структурная оптимизация сетей ЭВМ.- Киев: Техника, 1986. - 168 с.
2. Куракин Д.В. О разработке
моделей и системных проектных решений для информационно-коммуникационной
инфраструктуры управления научно-технической сферой // Информатизация образования и науки. -2012.- № 2(14). - С. 68-78.
3. Надеждин Е.Н., Шептуховский В.А. Методика оценивания рисков информационной безопасности в вычислительных сетях образовательных учреждений // Педагогическая информатика. - 2012.- № 4.- С. 8492.
4. Надеждин, Е.Н. Методы
моделирования и оптимизации интегрированных систем управления организационно-
технологическими процессами в образовании: монография / Е.Н. Надеждин, Е.Е. Смирнова.-Тула: Изд-во ТулГУ 2013. - 250 с.
5. Надеждин Е.Н., Забелин Д.А. Методика многокритериальной экспертной оценки и ранжирования конкурирующих проектов // Eurasion Union of Scientis (Евразийский Союз Учёных).- 2014.-№ 8. (Технические науки). Часть 8. - С.85-89.
6. Ненадович Д.М. Методологические аспекты экспертизы телекоммуникационных проектов. - М.: Горячая линия-Телеком, 2008. - 280 с.
7. Проектирование распределённых вычислительных сетей и телеком-муникаций в сфере образования. Опыт ФГАУ ГНИИ ИТТ «Информика»: коллективная монография / К.В. Казаков, Ю.Л. Ижванов, Д.В. Куракин, Е.Н. Надеждин [и др.]. Под общ. ред. К.В. Казакова и Ю.Л. Ижванова.- М.: ФГАУ
ГНИИ ИТТ «Информика», 2015. - 233 с.
8. Силов В.Б. Принятие
стратегических решений в нечеткой обстановке: монография. - М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с.
