Методы и модели исследования и разработки автоматизированных информационных систем избирательного распространения информации и инициативного обслуживания Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

-►

Математическое моделирование: методы, алгоритмы, технологии

УДК 303.732.4

Ю.А. Голуб

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ИЗБИРАТЕЛЬНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ И ИНИЦИАТИВНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Наиболее распространенным классом информационных систем (ИС), предназначенных для обеспечения деятельности и управления организацией, являются в настоящий момент информационные системы, функционирующие в режиме регламентного информационного обслуживания. Однако на практике широкое распространение имеют задачи, требующие обеспечения без запроса со стороны пользователей, или задачи обеспечения информацией по произвольным запросам. Исследования в области информационного обеспечения подобных задач начались в 70-е гг. XX в. в связи с обеспечением руководителей и научных сотрудников научно-технической информацией. В результате были введены такие режимы информационного обеспечения, как избирательное распределение информации (ИРИ), дифференцированное обслуживание руководителей (ДОР), режим ретроспективного информационного обслуживания по произвольным запросам (ИОПЗ). Позднее был предложен термин «режим инициативного информационного обеспечения (ИИО)», который в настоящее время может быть применен к информационному обеспечению слабоструктурированных управленческих задач, обладающих сложной внутренней логикой и требующих большого количества разнообразной информации, поступающей из различных источников. Поэтому поставлена задача исследования и разработки методов и моделей создания автоматизированных информационных систем, обеспечивающих избирательное распространение информации, ретроспективный поиск по произвольным запросам и другие виды инициативного обслуживания пользователей.

На основе определения системы, реализующего системно-целевой подход [1], предложена многоуровневая модель структуры информационной системы (рис. 1).

Разработаны методы оценки взаимосвязей между стратами многоуровневой модели, базирующиеся на идее решающих матриц Г.С. Поспелова [2] и информационного подхода к анализу систем А.А. Денисова [6].

Четырехстратную структуру, представленную на этапе предварительных исследований, можно сократить до трехстратной, пропустив функциональную страту, которая практически отсутствует в существующих в настоящее время информационных системах вуза.

Для организации сложной экспертизы применим вначале метод решающих матриц (МРМ), предложенный Г.С. Поспеловым как средство стратифицированного расчленения проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошагового получения оценок.

С помощью метода решающих матриц можно оценить относительные информационные потребности, затем — компоненты информационной страты, обеспечивающие их, а затем — компоненты нижней страты, т. е. технические и программные средства, используемые для создания информационной страты [3].

Тогда в модели могут быть реализованы следующие страты (рис. 2, сверху вниз): информационные потребности с относительными оценками а1, а2, ..., а, ... , аиа; информационные массивы Р1, Р2, ..., ... , Рир; составляющие (компоненты) информационной супермагистрали ур у2, ... , ук, ... , у .

' ' «у

Научно-технические ведомости СПбГПУ 4' 2012 Информатика. Телекоммуникации. Управление

Страта 1. Пользовательская. Формирование информации и правила взаимодействия пользователей потребностей в

Страта 2. Функциональная. Совокупность услуг, предоставляемых пользователям различными поставщиками информации: доступ к базам данных и библиотекам, проведение видеолекций, видео по заказу, доступ к учебным планам и программам, стандартам и т. п.

Страта 3. Информационных ресурсов (базы данных).

Информационные ресурсы: документальная информация, учебники, учебные пособия, научно-техническая информация, нормативно-правовая информация; фактографическая информация, статистическая информация, нормативно-справочная информация и т. п.

Информация содержится в телекоммуникационных сетях и информационных хранилищах: библиотеках, отделах научно-технической информации, автоматизированных документально-фактографических базах данных с доступом в режимах ИРИ, ДОР, ретроспективного поиска.

Информационные ресурсы: документальная информация, учебники, учебные пособия, научно-техническая информация, нормативно-правовая информация; фактографическая, статистическая, нормативно-справочная информация и т. п.

Информация содержится в телекоммуникационных сетях и информационных хранилищах: библиотеках, отделах научно-технической информации, автоматизированных документально-фактографических базах данных с доступом в режимах ИРИ, ДОР, ретроспективного поиска.

Страта 4. Коммуникационная (информационная супермагистраль).

Информационные телекоммуникации, вычислительные сети и т. п. технические средства. Средства защиты информации.

Рис. 1. Представление информационной инфраструктуры

Каждая строка решающей матрицы характеризует относительную значимость компонентов нижележащего уровня для реализации вышестоящего. Вначале оценивается относительная значимость а. компонентов верхнего уровня - информационных потребностей. Оценка проводится методом нормирования. Проверяется выполнение условия нормирования:

па

.=1. (1)

.=1

Затем оценивается а — относительная значимость компонентами информационного слоя (баз данных, массивов научно-технической информации и т. п.) для реализации информационных потребностей пользователей.

Проверяется выполнение условия нормирования для каждойу:

I а, = 1. (2)

На основе а и а вычисляется В — относи-

У 1

тельная значимость компонент информационной страты:

в, =1 а. а.. (3)

у

Проверяется выполнение условия нормирования:

пв

1в,= 1. (4)

,=1

Далее оценивается Ь, — относительная значимость компонентов информационной суперма-

Информационные потребности

Информационный слой

Информационная супермагистраль

Рис. 2. Графическое представление модели решающих матриц

гистрали (т. е. информационных и программных средств) для реализации информационной страты.

Проверяется выполнение условия нормирования для каждой ,:

IК = 1.

(5)

Вычисляется ук - относительные веса компонент информационной супермагистрали для реализации информационной страты:

У к =1 ък1 р,.

(6)

Проверяется выполнение условия нормирова-

ния

" 1

Iy * = 1.

При оценке технических и программных средств возможно формирование двух отдельных матриц и оценка значимости их компонентов для реализации информационной страты.

Более объективный анализ можно получить с помощью информационного подхода к разработке модели организации сложных экспертиз, базирующегося на использовании методов структуризации и информационных оценок степени целесоответ-ствия исследуемых компонентов, что реализуется на основе многоуровневой оценки влияния компонентов каждой нижележащей страты на реализацию компонентов вышестоящей [4, 5].

В основу построении модели положена идея модели решающих матриц, а оценки между уровнями уточняются на основе информационного подхода А.А. Денисова, позволяющего приводить разнородные критерии (количественные и качественные) к единым информационным единицам, что помогает сопоставлять эти критерии и получать оценки потребности в различных видах услуг, используемых для проведения сравнительного анализа.

В качестве информационной меры, характеризующей значимость компонентов нижележащего уровня на вышестоящий условимся принять предложенную А.А. Денисовым меру потенциала Н, которая позволяет учесть одновременно два критерия p и q:

H , =-q,. log(1 - p,.'),

(7)

где р — степень влияния нижестоящего уровня на вышестоящий (изменяется в пределах от 0,7 до 0,99); ц. - вероятность выбора и реализации компонентов нижестоящего уровня с точки зрения лиц, принимающих решение, при их выборе на вышестоящем уровне.

В модели, приведенной на рис. 3, вводятся оценки р' и ц между стратами. Оценка р' производится единичными экспертами, для которых определяются сферы компетентности.

Информационные потребности

Информационные ресурсы

Технические и программные средства

Рис. 3. Графическое представление модели, базирующейся на информационном подходе

*

к

к=1

Научно-технические ведомости СПбГПУ 4' 2012 ^ Информатика. Телекоммуникации. Управление

Компоненты верхней страты могут быть оценены либо методом нормирования, либо для верхней страты информационная мера степени влияния информационных потребностей может быть оценена как степень влияния р потребностей пользователей на реализацию целей вуза, т. е. без учета д:

Иа =- l0g(1 - Ра. ). (8)

Для получения значения а. необходимо выполнить процедуру нормирования:

Н,а=! На . (9)

На рис. 2 приняты следующие обозначения:

Н а.

а . = —- — относительная значимость компо-

У НЕа

нентов верхнего уровня — информационных потребностей; Нр - информационная мера степени влияния информационного слоя (информационных баз) на реализацию информационных потребностей

Нв,=-Чу 1ов(1 - р.); (10)

Рр — степень влияния компонент информационной страты (информационных баз) на реализацию информационных потребностей; д. — вероятность выбора и реализации компонентов информационной страты с точки зрения лиц, принимающих решение при их выборе на вышестоящем уровне; Н — информационная мера степени влияния компонент информационной супермагистрали (технических средств) на реализацию информационных баз

Н1ь=- д, 1оё(1 - рь ); (11)

р— степень влияния компонент информационной супермагистрали (технических средств) на реализацию информационных баз; д, — относительная значимость компонент информационной супермагистрали (технических средств) на реализацию информационных баз; р. — относительная значимость компонент информационной страты

в,=1 а. - а.; (12)

Н

в обобщенном формализованном виде:

Ь=

Н

— относительная значимость компонен-

ЕУк

тов супермагистрали для реализации компонентов информационной страты; ук — относительные веса компонент информационной супермагистрали

У к =1 Ьи -р,. (13)

Рассматриваемую модель можно представить

р, =1аУа У =1

( Н р Н'^

у НЩ] НЕау

У к =1 Ьк,р,=1

Н

Н

ЕУк,

I

( Н р Н'^

у Н,р, НЕау

(14)

У к =1

Чщ - Рь ') . I Чы 1og(1 - Ры ')

(

Чу - Ру

1og(1 - Ра ')

V

I Чу -Ру ') I к^(1 - Ра/)

У • у

На основе проведенных исследований и оценки элементов многоуровневой структуры информационной системы вуза поставлена многокритериальная оптимизационная задача выбора компонентов многоуровневой структуры информационной системы для обеспечения информационных потребностей определенных групп потребителей. Предложен подход к решению многокритериальной оптимизационной задачи, базирующийся на поэтапном решении однокри-териальных оптимизационных задач по принятым критериям и обобщении результатов решения этих задач на основе их графического сопоставления и выбора на этой основе компонентов страт многоуровневой модели, необходимых для удовлетворения принятым критериям.

Проведены экспериментальные исследования предложенных моделей на примере разработки многоуровневой структуры информационной системы вуза и многомерной конфигурации информационной системы районной Администрации.

В статье рассмотрена задача исследования и разработки методов и моделей создания автоматизированных информационных систем, обеспечивающих избирательное распространение информации, ретроспективный поиск по произвольным запросам и другие виды инициативного обслуживания пользователей.

На основе определения системы, реализующем системно-целевой подход, предложена многоуровневая модель структуры информационной системы.

Разработаны методы оценки взаимосвязей между стратами многоуровневой модели, базиру-

ющиеся на идее решающих матриц Г.С. Поспелова и информационного подхода к анализу систем А.А. Денисова.

Поставлена многокритериальная оптимизационная задача выбора компонентов многоуров-

СПИСОКЛ

1. Волкова, В.Н. Теория систем и системный анализ: Учебник [Текст] / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. -М.: Изд-во «Юрайт», 2012. -579 с.

2. Волкова, В.Н. Методы организации сложных экспертиз: Учеб. пособие [Текст] / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. -128 с.

3. Волкова, В.Н. Автоматизированные информационные системы в высшей школе: история и перспективы [Текст] / В.Н. Волкова, Ю.А. Голуб. -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. -112 с.

4. Волкова, В.Н. Концепция многоуровневой ин-

невой структуры информационной системы для обеспечения информационных потребностей определенных групп потребителей.

Проведены экспериментальные исследования предложенных моделей.

ГЕРАТУРЫ

формационной системы и ее реализация на примере вуза [Текст] / В.Н. Волкова, Ю.А. Голуб // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. -2009. -№. 1-2. -С. 54-62.

5. Волкова, В.Н. Информационная система: к вопросу определения понятия [Текст] / В.Н. Волкова, Ю.А. Голуб // Прикладная информатика. -М.: Market. -2009. -№ 5 (23). -С. 112-120.

6. Денисов, А.А. Современные проблемы системного анализа: Учебник. [Текст] / А.А. Денисов. -3-е изд., перераб. и доп. -СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. -304 с.

УДК 364

В.Н. Деркаченко, А.Ф. Зубков, Н.В. Ковалерова, М.А. Бармин

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ

Недвижимость - важнейшая составная часть национального богатства, рынок недвижимости -необходимая составляющая любой национальной экономики. Он является предпосылкой существования всех других рынков: рынка труда, капитала, товаров и услуг.

Рынок жилой недвижимости оказывает большое воздействие на все стороны жизни и деятельности людей, выполняя ряд общих и специальных функций. Он находится под влиянием факторов, определяющих социально-экономическое развитие как страны в целом, так и отдельных регионов.

На практике для описания тенденции развития рынка недвижимости широко используются модели кривых роста, представляющие собой различные функции времени. При таком подходе изменение исследуемого показателя связывают лишь с течением времени и считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени.

Разработка математических моделей прогнозирования и прогнозная оценка показателей -важная и актуальная задача.

В статье выполнен сравнительный анализ динамики цен на рынке жилой недвижимости в регионах Приволжского ФО и Пензенской области, разработаны математические модели и сделан прогноз ввода в действие жилых домов на 2012 г., а также получена зависимость стоимости квартир на первичном и вторичном рынках в г. Пенза. Статистический анализ и построение моделей проводились на основе информации Российского статистического ежегодника [1].

В качестве показателей динамики использовались абсолютный прирост, темп роста и темп прироста [2].

Поквартальная динамика изменения цен на первичном рынке жилой недвижимости Пензенской области за период с 2002 по 2009 г. и темпы прироста средней цены 1 м2 показаны на рис. 1.