CC BY
8DOI: 10.12731/2227-930X-2020-3-145-156 УДК 004.94
ПРИМЕНЕНИЕ
МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СТРУКТУР ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
Львович Я.Е., Преображенский А.П., Чопоров О.Н.
В данной работе рассматривается подход, связанный с управлением в компаниях, связанных с перевозками, при помощи разных видов программного обеспечения. При решении данной задачи мы рассматривали возможности использования компьютерных технологий, методик моделирования и оптимизации.
Ключевые слова: система перевозок; алгоритм; программа; управление.
APPLICATION OF METHODS OF MODELING
AND OPTIMIZATION OF INFORMATION STRUCTURES FOR MANAGEMENT OF TRANSPORT ENTERPRISES
Lvovich Ya.E., Preobrazhenskiy A.P., Choporov O.N.
In this paper, we consider an approach related to the management of transportation-related companies using various types of software. In solving this problem, we considered the possibility of using computer technology, modeling and optimization techniques.
Keywords: transportation system; algorithm; program; control.
Введение
Чтобы обеспечивать управление крупными компаниями, связанными с перевозками, в том числе и теми, которые будут территориально распределены, важно осуществлять разработку и
146
!п1егпа11опа! иоигпа! оТ Advanced 8Ш<1еБ, Vol. 10, N0 3, 2020
использование программно-ситуационных структур. С их применением будут происходить процессы группировки по самым разным ситуациям [1]. Можно провести их объединение в множества. Ситуации будут соответствовать разным типам состояний внутри организаций. Помимо этого, для них следует, чтобы были предусмотрены соответствующие программно-целевые мероприятия. Они будут соответствовать разным направлениям функционирования транспортной компании. Важно обеспечить соответствующую поддержку по процессам, относящимся к моделированию программно-ситуационных структур.
Алгоритм моделирования использования программного обеспечения. Необходимо формировать элементы, которые будут относиться к множеству ситуаций г = 1, К. При этом мы применяли следующие обозначения: Я - будет соответствовать общему количеству таких ситуаций, которые могут наблюдаться внутри анализируемой компании, а также множеству применяемых программных типов обеспечения V = 1, V. Здесь мы рассматриваем обозначение V. Оно будет соответствовать общему числу типов программного обеспечения. В ходе моделирования такие компоненты программного обеспечения будут рассматриваться как управляющие воздействия. После того, как проведено обозначение по соответствующим множествам, необходимо, чтобы по элементам г и V была проведена оценка, насколько они будут соответствовать друг другу. Мы должны решать задачи управления. В этой связи в множествах элементы необходимо упорядочить. Процесс упорядочения основывается на том, что в элементах мы будем учитывать значимость в ходе принятия управленческих решений [2, 3]. При этом необходимо ориентироваться на показатели эффективности работы транспортной компании. Отметим, как можно проводить процесс упорядочения относительно элементов, которые будут включаться в множества Я и V. Необходимо, чтобы был применен метод экспертных оценок. Вычисление экспертных оценок должно быть по нескольким направлениям. Первое связано с тем, каким образом идет контроль качества в ходе ре-
ализации транспортных процессов. Второе связано со степенью экологичности используемых видов техники. Третье базируется на рассмотрении того, насколько эффективным образом будут использоваться разные типы ресурсов [4]. Чтобы осуществлять ход решения таких задач следует использовать метод априорного ранжирования. Затем рассмотрим особенности того, как будет применен такой метод в рассматриваемой задаче. Необходимо получать оценки по рангам Qr и Q которые получаются при анализе множеств Я и V. В дальнейшем используется вероятностное представление для таких оценок:
г=1 г=1
У=1 М=1
Для указанных выражений мы применяем следующие обозначения: Р - рассматривается в виде вероятностной оценки, которая демонстрирует значимость компонента г; Ру - рассматривается в виде вероятностной оценки, которая демонстрирует значимость компонента V. Для реальных ситуаций мы можем встретить разные комбинации по компонентам г и V. Это определяется типом решаемых в компании задач, насколько они сложные [5]. В таких случаях компоненты г и V. будут характеризоваться разной степенью неоднородности. То есть, когда происходит формирование эффективных управленческих решений, они будут иметь различную степень значимости. Проводить ее оценку можно на основе того, что рассматриваются величины энтропии
Ш=~£ рг ■ 1ёр, -Ер„ • 1 %р. (2)
По величинам энтропии существуют соответствующие свойства, которые относятся к ее величине. Если вероятностир г р^ будут связаны с равномерным распределением, тогда величина энтропии будет расти. Чем распределение будет характеризоваться большей неравномерностью, тем по энтропии мы будем наблюдать меньшее значение. В случае максимальных значений энтропии мы можем применять такие формулы
Н(Я) = Н(У) = ЪГ. (3)
Когда анализируются такие величины можно сделать количественное описание того, какие будут изменения в характеристиках транспортного предприятия, какие могут быть возможности его развития.
Требуется в ходе анализа проводить рассмотрение всех возможных распределений, которые характеризуют компоненты. В противном случае есть риски, связанные с тем, что для определенных комбинаций компонентов г и V будут учтены не все возможные варианты, относящиеся к их сочетанию. Это может быть причиной того, что управление будет совсем не эффективным. Работа системы управления должна быть одинаково, когда мы будем наблюдать разные комбинации в компонентах [6]. Поэтому уровень неоднородности будет определен рациональным способом на основе применения коэффициента неравномерности 5 (0,4< 5< 0,7). В формуле показано, каким образом будет проведена оценка по уровню неоднородности
= «5 • Щ НР"Ц(Г) = 5-1ёГ. (4)
Разные ситуации в ходе процессов перевозок описываются на базе того, что используются соответствующие элементы информационно-телекоммуникационного оборудования. Эти элементы будут оказывать разное влияние на то, как будут меняться компоненты в множестве ситуаций.
Пусть мы анализируем влияние со стороны элемента V на компоненты, которые будут давать описание по множеству г = 1, Я. Влияние может быть различным. Предлагается проводить разбиение его по диапазонам, которые будут соответствовать экспертным оценкам Qv, указанным в выражении
существенно (10 баллов),
сильно (8 баллов), 2 = - несколько(6 баллов), (5)
немного (4 балла), мало (2 балла).
Процесс, связанный с вычислением условных вероятностей, основывается на том, что применяются значения экспертных оценок
/ V-!
С тем, чтобы управление на транспортном предприятии было эффективным, важно принимать соответствующие решения. Условную энтропию мы можем анализировать в виде некоторой характеристики в ходе принятия решений. Выражения показывают, как будут вычисляться условная энтропия:
НМ) = IРТНУ<Г\ НМ) = -^р(г/у)Лёр(г/у). (7)
Г=1 У=1
Необходимо осуществлять совместным образом контроль качества, а также степень эффективности функционирования по всем подразделениям на предприятии, связанном с перевозками. Это показывает выражение, описывающее программно-ситуационную структуру
Н (ЯЮ = Н{¥) + Н^). (8)
Как мы отмечали выше, приоритеты будут разные. Поэтому важно осуществить оценку [7] относительно адекватности модели приоритетов. Это связано с выбранным вариантом структуры Н (Я,У) < (9)
Обеспечение оптимизации процессов на транспортном предприятии. Процесс оптимизации относительно программно-ситуационной структур осуществляется на основе применения соответствующей модели. В ней дается описание приоритетов, связанных с компонентами г и V , а также взаимодействия между ними. Поэтому требуется провести задание по альтернативным переменным [8]:
1, если V - е воздействие, будет включено в ху = ■ программу работы транспорного предприятия, у = 1, V (10) 0, в противном случае.
По каждому из типов программного обеспечения необходимо предусмотреть финансовые затраты. Важно учитывать, что, так как по ресурсам существуют ограничения, поэтому следует осуществлять минимизацию относительно числа элементов V. Важно принимать во внимание, что необходима поддержка по каждой
150
!п1егпа11опа! иоигпа! оТ Advanced 8Ш1еБ, Vol. 10, N0 3, 2020
ситуации г со стороны мероприятий, которые будут в целевых программных компонентах. Поддержка может осуществляться не полная, но хотя бы частичным способом. Эти ограничения необходимо учитывать. При этом используем правило большинства [9]. Для этого осуществляется рассмотрение дискретной величины Скоторая будет характеризоваться тремя уровнями. В таких случаях вероятностные оценкир(г/у) будут соотнесены с наборами значений
1, если 0,7 < р{г/ч)< 1, Сп = • 0,5, если 0,3 < р(г/у) <0,7, (ц)
0, если 0 < р(г/у) < 0,3.
г = у = 1¥.
В указанной задаче следует учитывать две составляющих. С одной стороны, будет ограничение в ресурсах. С другой стороны, средства должны применяться целевым способом. В итоге будет управление ситуациями в процессах перевозок. Требуется при этом использовать следующую оптимизационную модель:
V
^ пип,
Г _ Го — (12)
г = \,я, х„ = > * =
Введены такие обозначения: z являются прогнозируемыми затратами, которые будут связаны с тем, что реализуется у-й вид программного обеспечения. Происходит учет минимизации ресурсов в критерии оптимизации. При этом будут рассмотрены затраты, которые связанны с тем, что происходит реализуется программное обеспечение. Ограничения будут соответствовать не менее 50% уровню, которые будут связаны с управленческими решениями. При этом происходит учет каждой из возможных ситуаций. Осуществлялось имитационное моделирование. В нем была применена созданная оптимизационная модель. В ходе его выполнения было рассмотрено несколько вариантов программных продуктов. Их число находится между 5 и 10. Следует использовать разные
затраты, для того, чтобы их реализовать. При этом будет обеспечен разный уровень, на который будет происходить рост эффективности процессов, связанных с перевозками. Чтобы эксперимент был реализован, необходимо осуществить такую операцию. Альтернативные переменных х^ будут заменены на случайные дискретные переменные Xv. При этом по ним распределение будет описываться такими параметрами:
р(3сv = Ч = РЫ> Р(Х. = = (13)
Была осуществлена генерация последовательности псевдослучайных чисел v = 1, V. Для них характерно то, что они будут иметь равномерное распределение. Такое распределение будет соответствовать интервалу (0,1). Те переменные, которые будут подвергаться варьированию, должны задаваться соответствующим образом. Закономерность будет описываться при помощи такого выражения:
11, еслиу< п
Г х
*» = 1п г" (14)
[0, в противном случае.
Мы проводим рассмотрение описания имитационного эксперимента при учете следующих условий. 1. Используется вероятностный подход. 2. В оптимизационной модели происходит учет ограничений.
Анализ случайных процессов рассматривается как случайное блуждание. Описание его происходит при помощи соответствующей марковской цепи. Следует корректным образом описать состояния этой цепи. Они будут относиться к различным сочетаниям, которые будут соответствовать альтернативным переменным х V = 1, V. Если мы делаем выбор сочетаний перспективных компонентов программного обеспечения, тогда их можно соотнести с поглощающими состояниями. При имитационном моделировании любой из циклов будет предоставлять возможности для того, чтобы получать перспективный вариант. Это можно объяснить особенностью марковской цепи. Вероятность перехода к поглощающему состоянию в течение определенного числа шагов будет равна единице. Переход при этом будет происходить от произвольного
начального состояния. Для Марковской цепи есть свойство неприводимости. После осуществления имитационного моделирования, мы придем к совокупности перспективных вариантов [10]. Такие варианты рассматриваются с точки зрения экспертного анализа. Анализ проводится руководством транспортного предприятия. Тогда образуется оптимизированная совокупность программных модулей. Они будут соответствовать обозначенным целям функционирования и развития транспортного предприятия.
На рис. 1 дана схема, связанная с моделированием и оптимизацией программных средств. Она базируется на том, что применяются компьютерные технологии управления.
Первичное формирование экспертами программных компонентов в структуре управления транспортным предприятием
I'
Экспертное оценивание значимости
множеств К и V и их отношений *
Вычисление вероятностных опенок рг . р'.-.
р(гЧ-)
I _
Определение значений трехуровневых дискретных величин отношений Сг^
Опенка адекватности модели по
" —- энтропийным оценкам Коррекция вероятностей альтернативных перспектив
Формирование оптимизационной модели
1
Проведение имитационного эксперимента и формирование множества перспективных вариантов
_____________Имеется ли вариант^ ' -удовлетворяющий экспертов ?
Определение множества программных компонентов для управления транспортным предприятием
Рис. 1. Схема, показывающая процессы моделирования и оптимизации программных средств в транспортном предприятии.
Коррекция исходных множеств
Выводы
В современных транспортных компаниях используется большое число информационно-телекоммуникационных структур. Предложен алгоритм моделирования использования программного обеспечения. Показано, как осуществляется процесс оптимизации относительно программно-ситуационной структур в транспортной компании.
Информация о конфликте интересов. Авторы заявляет об отсутствии конфликта интересов.
Информация о спонсорстве. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Список литературы
1. Преображенский Ю.П. Информационные технологии, используемые в сфере менеджмента // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2018. № 2 (25). С. 43-46.
2. Паневин Р.Ю., Преображенский Ю.П. Задачи оптимального управления многостадийными технологическими процессами // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 6. С. 77-80.
3. Ермолова В.В., Преображенский Ю.П. Методика построения семантической объектной модели // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2012. № 9. С. 87-90.
4. Преображенский Ю.П., Коновалов В.М. Анализ подходов к формированию рекомендательных систем // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2019. № 4 (31). С. 88-90.
5. Преображенский Ю.П., Коновалов В.М. О методах создания рекомендательных систем //Вестник Воронежского института высоких технологий. 2019. № 4 (31). С. 75-79.
6. Берман Н.Д., Белов А.М. Общественный транспорт и инновации // International Journal of Advanced Studies. 2019. Т. 9. № 2. С. 7-13.
7. Шакиров А.А., Зарипова Р. С. Особенности моделирования логистических систем // International Journal of Advanced Studies. 2019. Т. 9. № 4. С. 27-31.
8. Сапожникова С.М. Корпоративное управление в железнодорожном транспорте // International Journal of Advanced Studies. 2019. Т. 9. № 4. С. 19-42.
9. Лысанов Д.М., Бикмухаметова Л.Т. Анализ показателей качества и конкурентоспособности оборудования // International Journal of Advanced Studies. 2018. Т. 8. № 4-2. С. 50-55.
10. Преображенский Ю.П. Построение складской структуры предприятия // Молодежь и системная модернизация страны Сборник научных статей 3-й Международной научной конференции студентов и молодых ученых. В 4-х томах. Ответственный редактор А.А. Горохов. 2018. С. 286-290.
References
1. Panevin R.Yu., Preobrazhenskij Yu.P. Zadachi optimal'nogo upravleni-ya mnogostadijnymi tekhnologicheskimi processami // Vestnik Vorone-zhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2010. № 6. S. 77-80.
2. Preobrazhenskij Yu.P. Informacionnye tekhnologii, ispol'zuemye v sfere menedzhmenta // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2018. № 2 (25). S. 43-46.
3. Ermolova V.V., Preobrazhenskij Yu.P. Metodika postroeniya seman-ticheskoj ob»ektnoj modeli // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2012. № 9. S. 87-90.
4. Preobrazhenskij Yu.P., Konovalov V.M. Analiz podhodov k formiro-vaniyu rekomendatel'nyh sistem // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2019. № 4 (31). S. 88-90.
5. Preobrazhenskij YU.P., Konovalov V.M. O metodah sozdaniya rekomendatel'nyh sistem //Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2019. № 4 (31). S. 75-79.
6. Berman N.D., Belov A.M. Obshchestvennyj transport i innovacii // International Journal of Advanced Studies. 2019. T. 9. № 2. S. 7-13.
7. Shakirov A.A., Zaripova R.S. Osobennosti modelirovaniya logistich-eskih sistem // International Journal of Advanced Studies. 2019. T. 9. № 4. S. 27-31.
8. Sapozhnikova S.M. Korporativnoe upravlenie v zheleznodorozhnom transporte // International Journal of Advanced Studies. 2019. T. 9. №
4. S. 19-42.
9. Lysanov D.M., Bikmuhametova L.T. Analiz pokazatelej kachestva i konkurentosposobnosti oborudovaniya // International Journal of Advanced Studies. 2018. T. 8. № 4-2. S. 50-55.
10. Preobrazhenskij Yu.P. Postroenie skladskoj struktury predpriyatiya // Molodezh' i sistemnaya modernizaciya strany Sbornik nauchnyh statej 3-j Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii studentov i molodyh uchenyh. V 4-h tomah. Otvetstvennyj redaktor A.A. Gorohov. 2018.
5. 286-290.
ДАННЫЕ ОБ АВТОРАХ Львович Яков Евсеевич, профессор, доктор технических наук Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования Воронежский государственный технический университет
ул. 20 лет Октября, 84, г. Воронеж, 394006, Россия Komkovvivt@yandex.ru
Преображенский Андрей Петрович, профессор, доктор технических наук, доцент
Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования Воронежский институт высоких технологий ул. Ленина, 73а, Воронеж, 394043, Россия Komkovvivt@yandex.ru
Чопоров Олег Николаевич, профессор, доктор технических наук, профессор
Федеральное государственное образовательное учреждение высшего образования Воронежский государственный технический университет
ул. 20 лет Октября, 84, г. Воронеж, 394006, Россия Komkovvivt@yandex.ru
DATA ABOUT THE AUTHORS Lvovich Yakov Yevseevich, Professor, doctor of technical Sciences, Professor
Voronezh State Technical University
84, 20 years of October Str., Voronezh, 394006, Russia
Komkovvivt@yandex.ru
ORCID: 0000-0002-7051-3763
Preobrazhenskiy Andrey Petrovich, professor, doctor of technical sciences, associate professor
Voronezh Institute of High Technologies 73a, Lenin Str., Voronezh, 394043, Russia Komkovvivt@yandex.ru ORCID: 0000-0002-6911-8053
Choporov Oleg Nikolaevich, Professor, doctor of technical Sciences, Professor
Voronezh state technical University
84, 20 years of October Str., Voronezh, 394006, Russia
Komkovvivt@yandex.ru
ORCID: 0000-0002-3176-499X
