Некоторые подходы к ситуационному анализу потоков событий Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

4. Казаков В. А. Использование динамической интеллектуальной системы в управлении закупками // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2011): Материалы XIV научно-практической конференции. - М.: МЭ-СИ, 2011.

5. Павлова Е. В. Контроль облачных сервисов на базе многоагентных технологий // Открытое образование, 2011. № 3. С. 37-41.

УДК 681.3.06 (075.32)

НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К СИТУАЦИОННОМУ АНАЛИЗУ ПОТОКОВ СОБЫТИЙ

А. А. Зацаринный, д. т. н., заместитель директора института Тел.: (499) 137-60-31, e-mail: [email protected] А. П. Сучков, д. т. н., ведущий научный сотрудник Тел.: (499) 135-88-01, e-mail: [email protected] Институт проблем информатики РАН http://www.ipiran.ru

Formalization methods of events streams monitoring data and ways of their analysis are discussed in the article. The authors suggest using integral criteria of current situation, based on incoming information about changes of situation elements. The range of analytical problems, methods of their solution, tendencies and anomalies determination in events streams based on statistics data models creation and prediction of its development are substantiated.

В статье обсуждаются методы формализации данных мониторинга потоков событий в контролируемом пространстве и способы их анализа. Предлагается использовать интегральные показатели состояния обстановки, формируемые на основе поступающих данных об изменении элементов обстановки. Обосновывается круг аналитических задач и методов их решения с использованием статистических моделей данных и выявления на их основе тенденций и аномалий в потоках событий, а также прогнозирования их развития.

Ключевые слова: ситуационный анализ, системы управления, мониторинг, информационные технологии.

Key words: Situational Analysis, control systems, monitoring, information technology

Введение

Ситуационный анализ, реализующий процессы поддержки принятия решений в системах управления, опирается на такие понятия, как событие, обстановка, ситуация, угроза, управление. Ситуация определяется со-

стоянием взаимосвязанных элементов обстановки в контролируемом пространстве; изменения обстановки определяются событиями, образующими некоторые разворачивающиеся во времени, наблюдаемые и

регистрируемые потоки. При этом под управлением понимается целенаправленное воздействие органа управления на подчиненные ему или взаимодействующие элементы обста-

новки (ресурсы).

Совокупность ситуаций в системе управления распадается на текущие, прогнозируемые и целевые ситуации. При этом текущие ситуации являются результатом наблюдения и регистрации событий, прогнозируемые - определяются методами ситуационного анализа, а целевые - отражают краткосрочные,

среднесрочные и долгосрочные цели управления. Последнее немаловажно, т. к. зачастую ситуационный анализ понимается как обеспечение реакций системы управления на чрезвычайные ситуации после того, как они сложились. Однако теория ситуационного подхода предполагает учет «планируемой и прогнозируемой обстановки», отражающей стратегические, тактические и оперативные цели управления, а также учет факторов самоорганизации управляющего сегмента системы, определяющих стимулы для достижения этих целей [1, 2].

Под угрозой в процессах управления понимается ситуация или совокупность ситуаций, развитие которых противоречит целям управления и отдаляет текущее состояние от целевого.

Понятие ситуационного анализа используется в процессах управления, когда возникает необходимость выработки управленческих решений в режиме реального времени в условиях сложной обстановки, складывающейся в отношении контролируемых объектов. Ситуационный анализ обеспечивает на основе событийного мониторинга обстановки идентификацию ситуаций (угроз), слежение за состоянием ситуаций, прогноз сценариев их развития, а также поддержку процесса выработки управляющих воздействий для достижения целевой ситуации (нормализация ситуации).

Выделяя в процессах управления в крупных системах в целом четыре уровня: стратегический, оперативный, тактический и базовый, мы также выделяем четыре уровня средств поддержки принятия решений.

На стратегическом и оперативном уровне управления решаются задачи управления, связанные с анализом массовых потоков событий в зоне ответственности федерального органа управления или крупной корпорации, на важнейших направлениях и важнейших зонах ответственности подразделений. Для анализа обстановки и поддержки процессов принятия решений на этих уровнях применяются математические методы статистического анализа потоков событий с целью создания динамических моделей процессов (например, наркотрафик, незаконная миграция, ликвидация массовых стихийных и техно -генных бедствий и др.). На их основе осуществляется анализ текущего состояния, сравнительный анализ с прошедшим периодом времени, выявление тенденций и аномалий в потоках событий, прогнозирование развития ситуаций и угроз.

На тактическом и базовом уровнях управления осуществляются, во-первых, процессы принятия решений по планированию применения сил и средств на период времени и по складывающейся обстановке в соответствии с указаниями вышестоящих органов, во-вторых, - специальный анализ фактографических данных о конкретных элементах обстановки, формализованных в виде семантической сети, позволяющий выявлять неочевидные связи между элементами обстановки, определять схожие пространственно-событийные ситуации, выявлять ассоциативные связи и закономерности.

В данной статье основной акцент в рассмотрении ситуационного анализа мы сделаем на стратегическом и оперативном уровне управления, с присущими ему массовыми проявлениями событий и возможностью применения статистических методов анализа данных. При этом под целью ситуационного анализа мы понимаем поддержку процессов принятия решений для достижения поставленных целей путем применения доступных в системе управления сил и средств (ресурсов).

Предлагаются некоторые методы формального описания ситуаций и событий, отвечающие предложенному ситуационному подходу в процессах управления, а также приводятся возможные методы анализа.

1. Формализация данных мониторинга событий

Информационную модель данных мониторинга, ориентированную на ситуационный анализ, на наш взгляд, следует представлять в виде семантической сети вида:

• «ситуация» - a (принадлежность)» - «событие»,

• «событие» - a» - «элемент обстановки»,

• «элемент обстановки» - «has a (обладает)» -

«атрибут элемента обстановки».

При этом первая пара образует связи типа «один ко многим», а вторая и третья пара образует связи «многие ко многим» (см. рисунок).

Основные объекты и связи семантической сети обладают определенными атрибутами, описывающими свойства информационных объектов. Центральной частью информационной модели является объект «событие», который обладает обязательными атрибутами: дата события, место события, тип события. Два рода связей между элементами модели отражают иерархию и наследование свойств, а также семантику отношений между объектами.

Ситуация

Событие 1 “Наэ а” Элемент “їв а”

г ► обстановки 1 Контролируемые объекты

Событие 2

Событие N

Элемент обстановки 2

Элемент обстановки 3

Элемент обстановки М

Собственные ресурсы

Противодействующие ресурсы

Элементы окружающей среды

Атрибутами элементов обстановки являются:

— контролируемые объекты (объекты, задаваемые целями управления);

— собственные ресурсы (свои силы, материальные, технические, финансовые и др. средства);

— противоборствующие ресурсы (силы, средства);

— элементы окружающей среды (природные, техногенные, социальные, политические и экономические факторы контролируемого пространства).

Рассмотрим формальное описание данных мониторинга событий и элементов, подлежащих ситуационному анализу.

Событие 5 = (ґ, Р, Т, {Е}) , ґ - время осуществления события, Р - место осуществления события (геоинформационный объект), Т - тип события (код классификатора), Е - множество элементов обстановки, претерпевших изменение в ходе события.

Множество Е с точки зрения целей изложения некоторых наших подходов к ситуационному анализу представляется как Е = <{А},{В},{г}), где А - множество элементов обстановки, определяющих свои ресурсы, В - прочие элементы обстановки (ресурсы, объекты, средства, персоны, документы и др.), г - множество числовых характеристик компонентов элемента обстановки (количество, площади, объемы, вес, размеры и т. п.).

Ситуация характеризуется совокупностью «окрашенных» событий С = {5^,...,)

в определенном пространственно-временном интервале, например событий, связанных с обострением политической ситуации в регионе в прошлом году.

Определим первичный показатель Я ситуации как функцию от совокупности определяющих ее событий:

Я = Я (С (5,,..., 5, )).

Рисунок. Информационная модель данных мониторинга

Например, в качестве таких показателей могут использоваться:

Я =

и5(ґ,Р ,Т ,{Е,,і = 1,..,т})

- количество

событий определенного типа (Т) в определенном месте (Р ) и за определенное время;

к = 2% : 5 = <г,Р\Т\{Е}>,Е = Ег(А,В,г1к) -

г Л

суммарная числовая характеристика элемента обстановки (например, площадь лесных пожаров).

Наряду с постоянным мониторингом потоков событий на практике применяется выборочное обследование, когда об основных свойствах объекта наблюдения судят по результатам контроля некоторой части потока - выборки. При этом возможно формирование следующих интервальных первичных показателей ситуации [3]:

- доля аномальных событий 5 в общем потоке при оценивании по контрольной группе;

- оценка тг - числовых характеристик компонентов элемента обстановки - по контрольной группе и др.

Интегральный показатель I ситуации определяется как функция от первичных показателей ситуации:

I = !(Кг(С),I = 1,...,р), например:

I = 2^К (С) - взвешенная сумма первичных показателей (для интервальных показателей применяется среднее значение),

I = — 2^К (С) - нормированная взве-а

шенная сумма (например, нормированная на показатель укомплектованности или технической оснащенности подразделения),

1 К (С )

I = — 2 ^ I —i—г—100 - процентный

а Я1 (Сг-1)

рост показателя за период времени.

Предложенная формализация данных мониторинга обстановки позволяет сформулировать формализованную постановку за-

дач управления с использованием ситуационного подхода.

Обозначим множество целевых ситуаций системы управления как С0 = {Сг°, /',..., д}. Оно характеризуется системой пороговых

^ т0 т0

значений ,±2 для текущих интегральных показателей следующим образом:

С0 = {С°: I? < I(К,к (С,0)) < ф (1)

Целью управления является достижение

»-* гр 0

целевой ситуации за период времени Т :

(С(г,{А}),С0) —г<Т ,{А} > шт путем влияния на собственные и взаимодействующие ресурсы {А} .

Под угрозой понимается совокупность ситуаций, наиболее отклоняющихся в смысле (1) от целевых ситуаций в системе управления: и = <5;,...,5*> .

Степень отклонения й,5г(С(г,{А}),С0) текущей ситуации от целевой можно шкалировать и определить как уровень угроз -штатный, чрезвычайный, кризисный. Данная шкала задается системой критериев, опирающихся на евклидовы метрики в соответствующих пространствах интегральных показателей.

Перейдем к информационно-технологическим и алгоритмическим аспектам вычислений интегральных показателей и последующего ситуационного анализа. Для этого сформулируем перечень решаемых задач.

2. Задачи ситуационного анализа

Ниже приведен перечень задач информационно-аналитической системы поддержки принятия решений (ИА СППР), связанных с ситуационным анализом потоков событий в контролируемом пространстве. Данные группы задач сформулированы и реализованы в ряде крупных проектов, выполненных ИПИ РАН в интересах ряда федеральных органов власти [4-6].

Перечень задач ИА СППР представлен в виде следующих четырех групп.

Первая связана с первичным анализом оперативной обстановки для целей информирования руководства и включает задачи:

- расчета средних показателей статистики негативных событий за прошедший период в заданной зоне ответственности за заданное время;

- расчета отклонения текущих показателей статистики негативных событий от средних и индикации отклонений.

Вторая группа обеспечивает анализ потоков событий в контролируемом простран-

стве, прогнозирование и выявление тенденций и аномалий по результатам деятельности подчиненных органов и складывающейся обстановки на основе расчета интегральных показателей. Эта группа включает задачи:

- расчета интегральных показателей обстановки в заданной зоне ответственности за период времени и их отображения в графическом виде;

- формирования статистических моделей потоков событий различных видов на основе обучающих выборок событий в заданной зоне ответственности за заданное время;

- расчета и анализа аномалий в текущем потоке событий с использованием построенных моделей;

- расчета прогнозных значений интегральных показателей обстановки и результатов деятельности на будущий период;

- отображения расчетных значений в табличном, графическом и картографическом виде.

Третья группа обеспечивает оценку угроз в контролируемом пространстве на основе интегральной оценки ситуаций, включая:

- формирование модели реализации угрозы в виде совокупности ситуаций;

- определение уровня реализации угрозы (штатная, кризисная, чрезвычайная ситуация);

- подготовку и выдачу рекомендаций по нормализации ситуации.

Четвертая группа задач направлена на оценку негативных потоков событий, включая:

- оценку доли аномальных элементов обстановки в общем потоке событий при оценивании по контрольной группе;

- оценку числовых характеристик компонентов элемента обстановки по контрольной группе;

- сравнительную оценку двух негативных потоков (по месту или времени) с целью выявления изменений в худшую или лучшую сторону;

- вычисление тренда интенсивности потока событий.

Для решения указанных задач ИА СППР должны применяться следующие информационные технологии и расчетные алгоритмы:

- формирование выборок статистических данных по складывающейся обстановке;

- формирование, расчет и хранение значений системы индикаторов и интегральных показателей потоков событий на основе ОЬАР-технологии;

- создание и манипулирование динамическими адаптивными моделями для прогнозирования изменения обстановки, основанными на процедурах машинного обучения с использованием алгоритмов поиска ассоциативных правил, кластеризации, анализа главных компонент и регрессии (определение параметров функций распределения для многомерного статистического анализа данных);

- выделение угроз в проблемных ситуациях и опасных пространственно-временных ситуаций в складывающейся обстановке;

- прогнозирование значений показателей и поиск аномалий во временных рядах значений индикаторов и интегральных характеристик на основе построенных моделей;

- формирование образного отображения характеристик ситуационной обстановки в табличном и графическом виде с возможностью добавления текстовых комментариев эксперта;

- выявление факторов (условий) обстановки, требующих их образного отображения на картфоне;

- формирование данных для отображения складывающейся обстановки и динамики ее изменения на картфоне. Осуществление экспорта данных для визуализации в ГИС.

3. Последовательность решения аналитических задач

Процессы мониторинга и формирования решений для органов верхних уровней управления представляют собой совокупность последовательно выполняемых стадий обработки и анализа ситуационных данных. Рассмотрим содержание этих стадий.

Стадия 1. Формирование консолидированных выборок данных о событиях и ситуациях, полученных в результате мониторинга контролируемого пространства.

Такие выборки данных для ситуационного анализа строятся автоматически в соответствии с заданной схемой организации ОЬАР--хранилища. Основой схемы построения ОХАР-кубов являются данные о событиях в контролируемом пространстве, которые имеют следующие срезы:

- дата и время события;

- местоположение события (зоны ответственности органа управления);

- тип события (по классификатору событий);

- дополнительная информация о событии (количественные характеристики, объекты, связанные с событием и т. п.).

Типовые схемы организации ОЬАР-хранилища могут быть предварительно подготовлены, но эксперт предметной области имеет возможность их корректировать и создавать новые путем описания в терминах объектно-ориентированного программирования. На основе заданной схемы система подготавливает структуру и производит развертывание БД, пригодной для формирования ОХАР-отчетов согласно заданному алгоритму, после чего производится наполнение построенного ОХАР-хранилища данными из исходной БД событий.

Стадия 2. Формирование и управление интегральными показателями (ИП), характеризующими оперативную обстановку.

Интегральные показатели обстановки рассчитываются на основе первичных показателей (ПП), которые определяются как функции от характеристик одного или нескольких событий. В системе имеется всегда как минимум один первичный показатель -количество событий, - который характеризует, соответственно, количество зарегистрированных событий определенного типа (возможно, типов) за некоторый временной интервал (возможно, за весь представленный в системе) в некотором регионе (возможно, во всех представленных в системе). Другие первичные показатели могут характеризовать числовые характеристики обстановки, например укомплектованность подразделений.

Интегральный показатель (ИП), или индикатор, - агрегационная функция от значений выбранных первичных показателей, рассчитываемая для тематической подборки событий (ситуации). Например, это может быть нормированная на площадь зоны ответственности органа управления сумма первичных показателей.

Технология предполагает формирование и использование интегральных показателей, которые могут быть заданы в одной из следующих форм:

- в виде взвешенной суммы (для этого необходимо задать весовые коэффициенты по измерениям OLAP-куба);

- в виде запроса на языке программирования для создания новой меры в рамках существующего OLAP-куба.

Такая форма определения позволяет эксперту задать произвольный алгоритм расчета показателя (в рамках заданной структуры OLAP-куба). Например, язык MDX является стандартным языком запросов (впервые предложенным компанией Microsoft) по извлечению данных из OLAP--хранилищ.

Эксперт-аналитик формирует произвольные ИП, может сохранять их, корректировать и использовать как основу для анализа обстановки.

Стадия 3. Формализация представления угроз как функций от интегральных показателей состояния оперативной обстановки.

На данной стадии решается задача идентификации угроз и опасных пространственно-временных ситуаций в складывающейся обстановке, где под угрозой и опасной пространственно-временной ситуацией понимается именованный набор условий на

значения определенных индикаторов (ПИ), характеристик объектов и событий предметной области. Показатель уровня угрозы -специальный ИП, характеризующий степень неблагоприятного развития некоторой ситуации, который можно определить с помощью последовательности операций.

В рамках технологии используются механизмы управления угрозами, а именно: создание, редактирование и удаление угроз. Для каждого вида угроз эксперт-аналитик может указать множество степеней развития ситуаций, которое задается в виде набора уровней угроз. Каждый уровень характеризуется такими свойствами, как диапазон значений угрозы (ИП) и метка, которая может представляться в виде цветового кода и/или текстового описания (например, «штатная ситуация», «кризисная ситуация», «чрезвычайная ситуация»). Например, интегральный показатель, характеризующий величину наркотрафика в регионе, в зависимости от значения может индицировать различные виды ситуаций и степень угрозы.

Применяемая в настоящем подходе технология поддержки принятия решений предполагает, что в рассматриваемой предметной области имеются нормативно-правовые акты, регламентирующие действия должностных лиц при наступлении тех или иных типовых ситуаций обстановки. Эксперт-аналитик

должен на основе этих актов сформировать список типовых действий, которые предписано предпринять в определенных условиях. При отсутствии типовых решений предлагаются средства поддержки деятельности создаваемых оперативных групп для выработки нестандартных решений, которые, в свою очередь, могут быть сохранены в БД типовых решений.

В рамках указанной технологии эксперт формирует и поддерживает в актуальном состоянии (с использованием операций по созданию, редактированию и удалению) алгоритм действий должностных лиц согласно имеющимся нормативно-правовым документам настоящей предметной области.

Получаемые в рамках настоящего подхода данные можно применять для решения задачи управления силами и средствами: эксперту предоставляется информация о том, какие действия нужно применять согласно условиям складывающейся обстановки.

Стадия 4. Расчет и отображение текущего состояния ИП обстановки и угроз (формирование первичных аналитических отчетов).

На данной стадии формируются первичные аналитические отчеты (ПАО), которые в терминах используемой ОЬАР-технологии представляют собой разновидность статистических отчетов - срезы ОЬАР-кубов с рассчитанными значениями выбранных ИП по заданным измерениям.

Для формирования ПАО эксперту необходимо задать список измерений и ИП, которые должны быть рассчитаны. После этого формируется срез ОЬАР-куба, который может быть предоставлен эксперту на этапе отображения результатов в табличной или диаграммной форме, а также на геоинформа-ционной основе. Эта технология позволяет быстро и в наглядной форме оценить динамику развития обстановки по различным срезам.

В ПАО помимо рассчитанных значений интегральных показателей по заданным измерениям будет также представлена дополнительная информация о том, относятся ли поступающие ситуационные данные к контролируемым в системе угрозам, уровню каждой угрозы, а также доведена ли информация о предписанных действиях до должностных лиц (алгоритмы действий в типовых ситуациях).

Стадия 5. Формирование, управление и использование моделей для анализа обстановки.

Все процессы анализа ситуационных данных происходят на основе динамически формируемых моделей конфигурации обстановки. После формирования каждой модели она «помещается» в соответствующий репозиторий (организованный на основе реляционной СУБД), и в последующем эта модель будет доступна для использования при проведении анализа. Созданы механизмы управления моделями анализа, а именно: создание, редактирование и удаление модели из репозитория.

Технологии прогнозирования значений ИП обстановки

Технология предполагает применение полученных и сохраненных в репозитории моделей прогнозирования для проведения анализа по прогнозированию развития ситуации.

При этом виде анализа осуществляется решение задачи выявления тенденций и прогнозирования значений числовых показателей, которая заключается в том, чтобы по имеющемуся набору данных (обучающей выборке) восстановить неизвестную зависи-

мость между показателями, которая затем может быть использована для прогнозирования.

Прогнозирование выполняется в два этапа: обучение и применение.

На первом этапе (обучения) фиксируются набор «целевых» показателей (тех, для которых ищется зависимость) и набор показателей, от которых предположительно зависят целевые показатели, настраиваются параметры математической процедуры для определения тенденций. В результате получается ряд аналитических моделей, предназначенных для прогнозирования. Для создания аналитических моделей необходимо задать параметры обучающей выборки:

- О^АР-куб,

- список измерений выбранного ОЬАР-куба (например, место фиксации события, временной период и т. п.),

- индикаторы, определенные в рамках выбранного ОіАР-куба;

- внутренние параметры используемого алгоритма.

Обучающая выборка должна характеризовать элементы обстановки за прошедший период времени.

На втором этапе (применение) построенные модели применяются для расчета значений неизвестных целевых показателей в зависимости от значений заданных известных «осевых» показателей. Для прогнозирования значений интегральных показателей на будущий период времени задается значение временной метки - момент прогноза и значения известных «осевых» показателей.

Согласно поставленным требованиям на данном шаге используются модели прогнозирования на основе двух методов, реализующих алгоритмы поиска ассоциативных правил и кластеризации, анализа главных компонент и регрессии.

Технологии выявления аномальных значений ИП обстановки

В рамках рассматриваемой технологии на данном шаге предполагается использование метода выявления аномальных значений ИП, получаемых на срезе ОЬАР-куба по запросу эксперта. Под аномалиями подразумевается значимое отличие поступающих значений индикаторов обстановки от «нормальных» значений обучающей выборки. Указанный метод основан на применении процедуры выявления закономерностей и поиска аномалий, которая выполняется в два этапа (обучение и применение).

Первый этап (обучения) аналогичен технологии прогнозирования.

На втором этапе (применения) построенная модель применяется к заданному набору интегральных показателей и рассчитывается уровень аномальности каждого отдельного показателя и всех показателей в целом. Выдача результатов поиска аномалий осуществляется на этапе применения модели. Результат заключается в присвоении каждому набору интегральных показателей (описывающих отдельное событие или тематическую подборку событий) числовой характеристики «уровень аномальности» в соответствии со шкалой аномальности, которая также задается экспертом.

Технологии мониторинга потоков событий

Суть технологий состоит в применении методов статистического оценивания следующих характеристик:

- степени угрозы наличия значительного количества негативных событий (например, нарушений миграционного законодательства) в потоке наблюдаемых событий путем анализа лишь части потока - контрольной выборки данных; степень угрозы оценивается по порядковой шкале и принимает одно из следующих значений: отсутствие, незначительная, значительная, чрезвычайная;

- степени угрозы отклонения от нормы некоторой числовой характеристики события (например, частоты пожаров) в потоке наблюдаемых событий путем анализа лишь части потока - контрольной выборки данных; степень угрозы оценивается по порядковой шкале и принимает одно из следующих значений: отсутствие, незначительная, значительная, чрезвычайная;

- данных сравнительного анализа двух потоков событий (например, в двух пунктах пропуска или в одном, но за разные периоды времени) с целью выяснения, одинаковы ли эти потоки с точки зрения доли негативных событий, и если они значимо различны, то какой из потоков доминирует;

- гипотезу о том, что интенсивность потока изменяется за период наблюдения (по любой его выбранной характеристике, например количеству негативных событий в зоне ответственности)), а если она не постоянна, то описать характер этого изменения с целью прогноза.

Стадия 6. Представление результатов анализа обстановки.

Результаты анализа обстановки представляются в виде:

- статистических отчетов со значениями показателей (в двух формах представления - табличной и графической);

- аналитических отчетов по определению тенденций и прогнозированию значений показа-

телей (в двух формах представления - табличной и графической);

- аналитических отчетов по уровням аномальности для заданных показателей;

- аналитических отчетов по анализу угроз и принятию решений в случае их возникновения (в двух формах представления - табличной и графической);

- представления результатов анализа на геоинформационной основе.

При отображении данных на фоне ГИС возможны варианты отображения:

- точечных объектов (например, мест событий с помощью специальных знаков отображения обстановки);

- площадных объектов (например, значений ИП по регионам за указанный период, по заданной легенде).

Заключение

Итак, в статье представлены следующие результаты:

- даны подходы к основным понятиям ситуационного анализа для поддержки процессов принятия решений в крупных системах управле-

Литература

1. Стаффорд Б. Мозг фирмы. - М.: Радио и связь, 1993.

2. Босов А. В., Зацаринный А. А., Сучков А. П. Некоторые общие подходы к формированию функциональных требований к ситуационным центрам и их реализации // Системы и средства информатики. Вып. 20. № 3 - М.: ИПИ РАН, 2010. С. 98-125.

3. Кривенко М. П. Выборочный контроль при неполных данных // Системы высокой доступности, 2010. Т. 6. № 2. С. 46-52.

4. Зацаринный А. А., Сучков А. В., Босов А. В. Ситуационные центры в современных информационно-телекоммуникационных системах специального назначения // ВКСС Connect! (Ведомственные корпоративные сети и системы), 2007. № 5 (44). С. 64-76.

5. Сучков А. П. Ситуационный подход и информационная модель предметной области в правоохранительной сфере // Методы построения и технологии функционирования ситуационных центров. - М.: ИПИ РАН, 2011. С. 76-88.

6. Зацаринный А. А., Сучков А. П. Основные тенденции развития ситуационных центров // Методы построения и технологии функционирования ситуационных центров. - М.: ИПИ РАН, 2011. С. 239-255.

УДК 519.95

МЕТОДЫ РАНЖИРОВАНИЯ ПОИСКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ В КОРПОРАТИВНЫХ ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ

Т. Э. Галиев, асп. кафедры «Вычислительные системы и сети»

Тел.: (926) 430-31-08, e-mail: [email protected] Московский государственный институт электроники и математики (технический

университет)

www.miem.edu.ru

This article deals with basic search procedures used in corporate search engines. Mathematical models describing search procedures and estimating the utilization of communication channels are shown. The procedure of construction of a ranked search results list is shown.

ния. Предложенная формализация этих понятий позволила сформулировать задачу ситуационного анализа как экстремальную задачу;

- приведен состав и содержание задач ситуационного анализа потоков событий в контролируемом пространстве для информационноаналитической системы поддержки принятия решений;

- предложена последовательность выполнения и технологии решения задач ситуационного анализа, апробированные в ходе ряда проектов по созданию ситуационных центров.

Указанные результаты могут найти применение при создании автоматизированных информационно-аналитических систем для исполнительных органов власти, крупных корпораций, а также при организации учебных программ по специальности «Ситуационные центры». Предложенная формализация постановки задач может быть использована при постановке игровых задач с противоположными интересами при учете в системе управления действий противоборствующей стороны.