CC BY
33
УДК 681.3
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ ПОДСИСТЕМ КОРПОРАТИВНОЙ ИС НА ОСНОВЕ МНОГОВАРИАНТНОЙ ИНТЕГРАЦИИ
А.А. Рындин, С.В. Сапегин
Рассматриваются особенности оптимального планирования процесса развития корпоративных ИС с точки зрения многовариантной интеграции. Исследуется задача выбора оптимальных маршрутов развития аппаратного и программного обеспечения корпоративной ИС
Ключевые слова: многовариантная интеграция, энтропия, корпоративные ИС
Корпоративную информационную систему (ИС) можно определить как совокупность информационных ресурсов, процессов и
технологий, собирающих, преобразующих и распространяющих корпоративную информацию. Обобщенной целью корпоративной ИС является накопление, хранение и преобразование информации для использования ее в процессе принятия управленческих решений. Современные корпоративные ИС обладают сложной, зачастую гетерогенной структурой и предназначены для решения большого количества разнотипных задач автоматизации, возникающих на предприятии. Структура и функциональность корпоративных ИС, как правило, определяется характером организации источников и потребителей информации ИС, среди которых могут быть как пользователи, так и другие ИС.
Разработка и развитие корпоративной ИС на современном уровне развития технологий и методик является сложной, творческой задачей, решение которой, как правило, неочевидно и зачастую приводит к непредсказуемым результатам. Несмотря на большое количество попыток формализации процесса построения корпоративных ИС, на практике лишь немногие из них могут с определенной долей вероятности обеспечить требуемый результат. Это во многом обусловлено тем, что характер деятельности разработчика информационного обеспечения корпоративных систем достаточно специфичен по сравнению с другими видами человеческой деятельности. Кроме того, сами корпоративные ИС, как объект разработки, представляют собой сложные, многокомпонентные системы с динамично изменяющейся структурой.
Сложность структур современных корпоративных ИС обусловлена следующими факторами:
1. Изменение бизнес-процессов в ходе развития предприятия;
2. Совершенствование подходов к
автоматизации тех или иных задач;
3. Развитие технологий разработки программных компонентов;
4. Возникновение новых пользовательских потребностей.
Развитие информационной системы на основе
Рындин Александр Алексеевич - ВГТУ, д-р техн. наук профессор, тел. (4732) 43-77-04
Сапегин Сергей Владимирович - ВИВТ, канд. техн. наук, e-mail: svsapegin@mail.ru
стратегии поиска локальных оптимальных решений, как показывает практика, после осуществления нескольких итераций разработки способно привести к глобально неэффективным решениям за счет неучтенных внутрисистемных связей компонентов ИС. В то же время, разработка единого жесткого стандарта проектирования и разработки компонентов ИС зачастую требует не только значительных ресурсных вложений, но и накладывает существенные ограничения на возможности разработки и развития новых компонентов. Такой подход практически всегда способствует ухудшению качества удовлетворения пользовательских требований и, как следствие, сокращает срок использования системы в целом.
Таким образом, в процессе разработки,
модификации и сопровождения ИС разработчики сталкиваются с постоянной необходимостью принятия сбалансированных решений, исходя из набора противоречивых, часто взаимоисключающих требований, причем последствия принятия решений имеют определяющее значение в рамках развития корпоративной ИС.
Одной из самых распространенных задач, возникающих в процессе развития корпоративных ИС, является задача выбора оптимальных
маршрутов развития аппаратного и программного обеспечения, согласованных друг с другом. Возникновение этой задачи обусловлено
необходимостью распределения компонентов
программного обеспечения в сформированной структуре аппаратных средств ИС. При этом, в зависимости от вариантов распределения компонентов ПО в корпоративной сети
эффективность работы ИС будет различной. Часто даже бывает, что несогласованность развития аппаратной и программной инфраструктур
корпоративных ИС приводит к достаточно продолжительной полной неработоспособности
программных компонентов ИС.
Рассмотрим задачу согласования маршрутов развития аппаратной и программной подсистем ИС в виде задачи группирования элементов множеств
В и С в локальные маршруты проектирования компонентов. При объединении элементов программного обеспечения с номерами t = 1, Т в
t1 = 1,Т1 подсистем и аппаратных средств ] = 1,3 в
]1 = 1,31 локальных групп аппаратного
обеспечения число вариантов соответственно составит
L = (T У; L = (J')J ;
(i)
а априорная энтропия вариантов множества В:
Н (в) = Т 1в Т7; Н (в) = 31в 37. (2)
Общую структуру многовариантной
оптимизационной модели (р) можно
сформулировать в следующем виде:
%1(Хтп ) ^ extr, г1 6 1Ъ % 2 (Хтп ) ^ Ьг 2 , г2 6 12 = 1 ,
2 xmn = I m =i, М;
(З)
n=1
где 11 - множество индексов показателей
системы, требования к которым формализуются в виде критериев оптимизации; 12 - множество
индексов показателей системы, требования к которым формализуются в виде ограничений.
В обобщенном виде модель не позволяет произвести эффективный поиск рациональных вариантов решения, поэтому целесообразно осуществить ее декомпозицию на ряд локальных моделей. Данной постановке задачи можно поставить в соответствие выбор на множестве £ = (5'1,..., Si,..., 81), который можно описать булевыми переменными
Г1, если выбирается вариант объединения 81 (4)
г [0, в противном случае
(г = П).
Как следует из принципа адекватности многовариантной интеграции, должны быть установлены условия перехода от переменных хг (г = 1, I) к переменным хт (т = 1, М). Учитывая информационный характер интеграции, сформулируем условие адекватности путем анализа энтропии локальных задач и соответствующих им многовариантных оптимизационных моделей. Вычисление Н (р) зависит от характера переменных модели. Если переменные хтп, п = 1, Ыт, т = 1,М , то Н(р) = М ^ Ыт , если N1 = N2 = Nт = N, то Н(р) = М 1§ 2. Значения априорной энтропии многовариантной интеграции в этом случае можно представить в виде:
H(p) > H(s),
(5)
где Н(р) - энтропия, соответствующая процессу рационального выбора на основе многовариантной оптимизационной модели.
Исходя из этого соотношения, а также с учетом
H(s) - Hp(s) = H(p) - HS (p) имеем
H(s) = G lg G' < H(p) < М lg N,
(б)
при условии размерности поставленной задачи, сформулированным в виде
М = О, N > О'. (7)
Введем булевые переменные модели (р):
1, если т аппаратное средство
(S)
включается в n вариант 0, в противном случае
(m = 1, J, n = i, J) .
Оптимальность разбиения множества компонентов ПО на группы, разворачиваемые в пределах компонентов аппаратного обеспечения, характеризуемых некоторым частным показателем Р, который является функцией параметров /(Вт) и переменных хтп. В модели (р) необходимо учесть, что каждый компонент ПО Вт может входить только в одну группу и кроме того
существует _____порядок интеграции ПО
(Bg р Вт, g = 1, О, т = 1, О, g ф т). Окончательно имеем следующую оптимизационную модель:
Р = %(/(Вт ), Хтп ) ^ еХ/Т
2 xmn = i, (m = 1 G)^
n=1
Bg p Bm, (g = 1, G, m = 1, G, g Ф n),
(9)
1
xmn = 1^ (m = i, G, n = i, G ).
Основой численного решения задач оптимального структурного синтеза является схема ограничения разнообразия множеств B и C в рамках процесса многовариантной интеграции. Проанализируем, к каким структурам
экстремальных задач может быть сведена задача.
Простейший вариант - экстремальная задача с булевыми переменными без ограничений
T(xm) ^ max,
xm
\1
xm =10,(m = 1М).
(10)
В других случаях имеем задачу с ограничениями, которые можно учесть алгоритмически:
%(Хтп ) ^ max,
(m = 1,М, n = 1, N), 2 xmn = 1. (11)
В большинстве случаев множества 11 и 12, введенные в модели (р), содержат более одного
x =
mn
1
mn
0
n=1
элемента. Поэтому основными разновидностями структур оптимизационных моделей являются задачи с ограничениями общего вида и
многокритериальные задачи.
Первая особенность численных методов многовариантной интеграции заключается в том, что все переменные типы задач (без ограничений, с ограничениями, учитываемыми алгоритмически, с ограничениями общего вида, многокритериальные) решаются в рамках единой схемы. Для ее реализации используется следующий набор
алгоритмических процедур:
П - генерирование допустимого решения;
П2 - настройка законов распределения
альтернативных переменных;
П 3 - формирование расчетных оценок
рационального выбора;
П4 - определение составляющих векторов
безусловных вероятностей и матриц условных вероятностей предпочтительного использования;
П5 - оценка вариантов по энтропии
многовариантной интеграции;
П6 - учет ограничений общего вида и
многокритериальности.
Решение оптимизационных задач, таким образом, осуществляется путем объединения процедур (Пх,П6).
При наличии ограничений общего вида обычно переходят к специальным конструкциям
экстремальных задач без ограничений. В частности, можно использовать переход от оптимизационной модели к штрафной функции Лагранжа:
пшхтт ф( хтп, уп) =
xmn yi 2 (12)
= ^(Хтп) + ХУ-'2^2 -%2(*тп))
>2 =1
где у>2 - коэффициенты штрафной функции
Лагранжа.
Для учета многокритериальности используются функции полезности. Рассмотрим одну из разновидностей функции полезности, приводящую к аддитивному критерию оптимизации:
А'
F (xmn ДО = 2^'1>^>1(Хтп ) ^ max . (13)
>1=1
где Ап - коэффициенты относительной
значимости критериев ; 2^1 = 1; ^(Хтп) -
i1 =1
нормированное значение критерия. Ориентация на глобальный критерий обусловлена возможностью
Воронежский государственный технический университет Воронежский институт высоких технологий
вероятностной интерпретации коэффициентов Л-1 в рамках схемы ограничения разнообразия множеств
В и С, исходя их технических возможностей.
Выполнение преобразования к штрафной функции Лагранжа требует задания коэффициентов штрафной функции уг2 (г2 = 1,12), а преобразования (13) - коэффициентов значимости Лг1 (г1 = 111) • Для того, чтобы использовать единую алгоритмическую схему, вычисление этих параметров будем проводить итеративно. Поскольку на каждой итерации имитационного эксперимента реализуется исход опыта только по одной булевой переменной ~тп, то и настройку коэффициентов уг2 и Лп будем проводить только для одного индекса г2 612, г1 611. Для выбора индекса предназначена процедура П6.
Другая особенность численного решения задач многовариантной интеграции состоит в построении прогностических оценок, связанных с использованием локальных прогностических свойств экстремальных моделей. Эти оценки определяются на основе процедуры П3 .
Третья особенность заключается в возможности вычисления по параметрам Рхт и Рт, фигурирующим в алгоритмических процедурах, векторов безусловных вероятностей
а , а а а г
р = (Р1 ,•••, Р1 ,•••, Рьх р = (рг ,•••, р] ,•••, рз ),
р 7 = (р^ ,..., р ^,..., р^) и матриц условных вероятностей совместного использования, т.е. в возможности настройки и автоматического формирования исходных данных для проведения структурного синтеза ИС. Последняя особенность позволяет говорить об адаптивных алгоритмических процедурах многовариантной интеграции и строить вычислительные схемы интеграции с использованием априорно-заданных вероятностей предпочтительного использования или с использованием равновероятного начального распределения условных и безусловных вероятностей, описывающих конкурирующие множества вариантов организации множеств аппаратного и программного обеспечения корпоративных ИС.
Литература
1. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. М.:ДМК-Пресс, 2003, 368 с.
2. Малышев Н.Г., Мицук Н.В. Основы интеллектуализации процессов проектирования. М.: Энергоатомиздат, 1991, 263 с.
3. Проектирование корпоративных информационных систем. А.А. Рындин и др., Воронеж: изд-во Кварта, 2003, 447с.
OPTIMIZATION OF DEVELOPMENTS OF CIS SUBSYSTEMS ON THE BASIS OF MULTIPLE
INTEGRATION
A.A. Ryndin, S.V. Sapegin
Features of optimum planning of CIS development from the point of view of multiple integration are considered. The problem of a choice of optimum routes of development hardware and the software CIS is investigated
Key words: multiple integration, entropy, corporative IS
