CC BY
106
УДК 681.513.8
КОМПЛЕКСНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОЦИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИ ОЦЕНИВАНИИ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ
SOCIAL ENGINEERING SYSTEMS INTEGRATED MODELLING FOR THEIR EFFICIENCY ESTIMATION
Цивирко Евгений Г еннадьевич
Учреждение Российской академии наук Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
Institution of the Russian Academy of Sciences St.Petersburg Institute for Informatics
and Automation RAS
Аннотация: Рассмотрены и обоснованы основные этапы методики комплексного моделирования информационных систем при оценивании их эффективности.
Abstract: The main steps of information systems integrated modeling technique for their efficiency estimation are proposed
Ключевые слова: Комплексное моделирование, многокритериальное оценивание качества и эффективности, информационные системы.
Keywords: Integrated modeling, multi-criterion estimation and evaluation of quality and efficiency, information systems/
Введение
В современных условиях важную роль в процессах моделирования устойчивого развития России занимают вопросы описания ее информационной инфраструктуры, которая на практике реализуется в виде многочисленных автоматизированных и информационных систем (АС и ИС), которые являются, по сути, разновидностями социотехнических систем. Процессы создания и развития крупномасштабных социотехнических систем (СС) (к числу которых относятся и АС и ИС) характеризуются значительными капиталовложениями и длительными сроками реализации [1-4]. Возможное изменение целевого предназначения синтезируемых систем рассматриваемого класса, высокая степень неопределенности условий их функционирования, а также влияние различного рода внешних возмущающих воздействий приводит к необходимости комплексного моделирования процессов управления их жизненным циклом, а также многокритериального оценивания и анализа эффективности данных процессов. В рамках такого подхода можно конструктивно установить
непосредственную взаимосвязь этапов жизненного цикла, осуществить целенаправленный выбор и распределение ресурсов между данными этапами.
Методика комплексного моделирования
Решение рассматриваемой задачи поиска и выбора наиболее эффективного варианта создания и развития ИС предполагает реализацию следующих этапов[2-4, 6]: построение соответствующего полимодельного комплекса, описывающего различные аспекты жизненного цикла существующей и создаваемой ИС; разработка методов, алгоритмов, и методик многокритериального структурнофункционального синтеза облика ИС и адаптивных программ их развития; разработка и исследование прототипа программно-математического и
информационного обеспечения решения задач комплексного моделирования процессов управления жизненным циклом ИС.
Анализ возможных способов моделирования сложных организационнотехнических систем, к числу которых относятся и ИС, показывает, что реализацию предложенного подхода целесообразно осуществлять в рамках интегрированной системы поддержки принятия решений (ИСППР)[1,3]. В ней, за счет «сильной» интеграции иерархического комплекса аналитических и имитационных моделей, описывающих элементы рассматриваемой предметной области, происходит взаимная компенсация недостатков каждого из перечисленных классов моделей. При этом, исходя из динамической интерпретации процессов, происходящих на различных этапах жизненного цикла СС, целесообразно в качестве основной математической структуры, описывающей данные процессы в рамках предлагаемой ИСППР, выбрать динамический альтернативный системный граф.
В докладе для иллюстрации предлагаемого подхода к организации комплексного моделирования ИС предлагается методика многокритериального оценивания, анализа и выбора вариантов создания и функционирования информационных систем (ИС). При разработке данной методики был проведен анализ возможных постановок задач полимодельного многокритериального исследования эффективности ИТ и ИС применительно к системам управления (СУ) СС можно выделить три, которые являются в настоящее время наиболее перспективными [1-4].
Вариант I. Постановка и решение задачи однокритериальной оптимизации показателя эффективности (ПЭ) ИТ и ИС на аналитической модели большой размерности как задачи выбора, осуществляемого путем формальной декомпозиции и проведения оптимизации на частных моделях по частным ПЭ с использованием того или иного правила согласования, обеспечивающего сходимость процесса оптимизации к решению исходной задачи. В работах [1-3] описаны методы и алгоритмы решения указанного класса задач.
Вариант II. Постановка задачи однокритериальной оптимизации ПЭ на имитационной модели ИТ и ИС большой размерности как задачи выбора, осуществляемого путем неформальной декомпозиции задачи, построения совокупности аналитических моделей, отражающих различные стороны функционирования системы и имеющих приемлемую размерность, согласования
аналитических моделей по принципу Парето и проведения имитационных экспериментов с паретовскими альтернативами с целью поиска точки, доставляющей экстремум исходному показателю эффективности системы.
Таким образом, в основу данной постановки задачи положена гипотеза о том, что экстремум по исходному (глобальному внешнему) показателю эффективности достигается в одной из точек множества Парето, определяемых при оптимизации по частным ПЭ, выявленных в результате неформальной декомпозиции. В частности, данная гипотеза выполняется во всех случаях, когда имеет место такая монотонная зависимость, при которой значения внешнего ПЭ не убывают, если не убывают значения частных ПЭ. Свойство монотонности в случае задания всех функций в аналитическом виде может быть установлено в результате соответствующего аналитического исследования. Однако, во многих случаях практики внешний ПЭ не может быть представлен через частные ПЭ в аналитическом виде и его значения могут быть определены лишь посредством имитационных экспериментов. В этих случаях монотонность может быть установлена на основе определенных "физических свойств" моделируемой системы [1].
Вариант III. Постановка задачи многокритериальной оптимизации на комплексе моделей как задачи выбора с многими отношениями предпочтения, осуществляемого путем задания множества Парето с помощью основополагающей многокритериальной модели, сужения этого множества на основе машинного анализа его свойств и введения соответствующей информации в ходе интерактивной процедуры, выполняемой ЛПР, лицом, обосновывающим решения (ЛОР) с ЭВМ, а также на основе привлечения дополнительных математических моделей, обеспечивающих последующее уточнение и сужение множества Парето вплоть до принятия единственного решения. Паретовский принцип согласования при условии дополнения его положениями о сужении множества Парето создает наиболее благоприятные возможности для принятия всесторонне обоснованных решений, основывающихся на анализе поведения различных показателей эффективности внутри этого множества. При этом важное значение имеет правильная разработка стратегии сужения с привлечением компетентных специалистов и математических моделей: аналитических и имитационных.
К настоящему времени в СПИИРАН разработаны комбинированные подходы (принципы, модели, методы, алгоритмы и методики) к постановке и решению задач многокритериального оценивания, анализа и выбора эффективных информационных технологий и систем, которые были апробированы на практике при создании интеллектуальных информационных технологий и систем для критических приложений (космонавтика, атомная энергетика) [6-9]. На основе проведенных исследований была разработана методика организации комплексного моделирования процессов создания и внедрения интегрированной системы информационно-аналитического обеспечения деятельности
исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга (далее ИС ИАО) [9]
На первом этапе реализации данной методики проводится формальное описание основных компонентов проектируемой системы и соответствующих отношений, вводится множество критериальных функций, с помощью которых можно количественно оценивать различные характеристики существующей и создаваемой ИС (например, показатели эффективности и устойчивости функционирования ИС). Далее на данном этапе осуществляется построение двух классов моделей, описывающих ИС на различных этапах ее жизненного цикла: статические модели, позволяющие с достаточной степенью адекватности описывать состав и структуры ИС, и динамические модели - описывающие процесс функционирования ИС в различных масштабах времени.
На втором этапе методики проводится анализ структур ИС, рассматриваются метрики (множество количественных характеристик проекта, характеризующих его сложность, надежность, мобильность и т.д.), созданные на основе описания проектируемой системы с помощью диаграммных языков. На этом этапе выделяется набор языков, с помощью которых система может быть конструктивно описана. Таковым может служить, например, язык UML, где существуют диаграммы, позволяющие достаточно наглядно представить многоструктурное описание синтезируемой системы.
При этом используются как характеристики отдельных диаграмм, так и метрики, проекта в целом. Примером таких метрик являются: число узлов системы, средняя производительность узла, число конструкций, связанных с конкретными средствами реализации, степень связи между различными диаграммами, список тестов с указанием результатов их прохождения (такие тесты строятся заранее на основе сведений о типовых ошибках, допускаемых при построении тех или иных диаграмм) и т.п. Таким образом, при помощи данного метода можно оценить как характеристики проектируемой системы, так и непосредственно сложность ее создания.
На третьем этапе исследуются процессы функционирования ИС. Для этого необходимо осуществить преобразование статического описания ее структур в динамическое описание (с помощью, например, диаграмм языка UML). При этом в качестве базовой динамической модели целесообразно выбрать сети Петри, представляющие собой, по сути, асинхронные дискретные динамические системы. Преобразование диаграмм подразумевает выделение на них некоторых «структурных элементов» системы (описываемых ранее) и формирование на их основе «типовых» подграфов сети Петри с заданными правилами функционирования, присущими данной структуре.
При моделировании используются, так называемые, «раскрашенные» сети Петри. В этом случае каждому потоку ставится в соответствие фишка «своего» цвета. Позициями являются узлы системы, программные модули и т.п.
На данном этапе анализа облика создаваемой ИС проводится расчет таких ее характеристик, как «количество недостижимых вершин», «количество тупиков», «средняя длина пути между входными и выходными позициями графа»,
«конфликты за ресурс», «степень загруженности отдельных компонент системы» и т.д.
На последнем этапе реализации методики проводится формирование обобщенного показателя качества функционирования ИС на основе ранее введенных частных показателей. При скаляризации векторного показателя предложено использовать метод анализа иерархии, предложенный Т. Саати. В итоге происходит упорядочение альтернативных вариантов описания структурнофункционального облика ИС, на основе которого осуществляется окончательный выбор рассматриваемой системы.
Заключение
В целом, подводя итог сказанному, следует, в первую очередь, отметить, что одна из основных тенденций развития информационных технологий и систем (ИТ и ИС) в XXI веке, с нашей точки зрения, будет связана с решением проблемы всесторонней интеграции указанных технологий и систем с существующими и будущими производственными и социально-экономическими структурами и соответствующими системами управления. Для успешного решения данной междисциплинарной проблемы, в свою очередь, необходимо решить целый ряд научно-методологических и прикладных проблем.
Одной из таких наиболее актуальных и интересных научно-
методологических проблем, возникающих в этом случае была и остается проблема комплексного моделирования ИТ и ИС на различных этапах их жизненного цикла. В докладе приведена конкретная методика разработанной автором технологии комплексного моделирования применительно к интегрированной системе информационно-аналитического обеспечения
деятельности исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга (далее ИС ИАО)
Исследования по рассматриваемой тематике проводились при финансовой поддержке РФФИ Исследования, проводимые по данной тематике, были поддержаны РФФИ (гранты № 10-07-00311,10-08-01071) и ОНИТ (проект № 2.3).
Список литературы
1. Краснощеков П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Декомпозиция в задачах проектирования// Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 1979.-т.6, №2.- с.7-18.
2. Методологические вопросы построения имитационных систем: Обзор
/С.В. Емельянов, В.В. Калашников, В.И. Лутков и др. Под научн. ред. Д.М. Гвишиани, С.В. Емельянова. -М.: МЦНТИ, 1973.
3. Надежность и эффективность в технике: Справочник в 10 томах./Ред. совет: Б.С. Авдуевский (пред) и др. - Машиностроение, 1988, т.3. Эффективность технических систем / Под общ. ред А.Ф. Уткина, Ю.Б. Крючкова. -328 с.
4. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. -М.: Наука, 1982.
5. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Структура многоуровневых и
крупномасштабных систем (синтез и планирование развития). М.: Наука, 1993.
6. Охтилев М.Ю., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. — 410 с.
7. Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Комплексное моделирование функционирования автоматизированной системы управления навигационными космическими аппаратами// Проблемы управления и информатики, 2002, №5, с. 103-117.
8. Юсупов Р.М., Заболотский В.П. Концептуальные и научно-методологические основы информатизации. - Спб.: Наука, 2009. - 543с.
9. http://www.iac.spb.ru.
