CC BY
26
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
ЕКОНОМ1КА ТА УПРАВЛ1ННЯ
УДК 351/353-047.58:004
О. М. ПШШЬКО1*, В. В. СКАЛОЗУБ2*
1 Каф. «Управлшня проектами, будшл1 та будшельщ матер1али», Дншропетровський нацюнальний ун1версптет зал1зничного транспорту 1мен1 академжа В. Лазаряна, вул. Лазаряна, 2, Дтпро, Украша, 49010, тел. +38 (056) 373 15 46, ел. пошта pshinko@r.diit.edu.ua, ORCID 0000-0002-1598-2970 2*Каф. «Комп'ютерн1 шформадшн технологи», Дншропетровський нацюнальний ушверситет затзничного транспорту 1мен1 академжа В. Лазаряна, ул. Лазаряна, 2, Дтпро, Украша, 49010, тел. +38 (056) 373 15 35, ел. пошта skalozhubtk@gmail.com, ORCID 0000-0002-1941-4751
ЗАСТОСУВАННЯ РЕЙТИНГОВИХ МОДЕЛЕЙ ТА 1НФОРМАЦ1ЙНИХ ТЕХНОЛОГ1Й ДЛЯ УПРАВЛ1ННЯ АДМ1Н1СТРАТИВНО-ТЕРИТОР1АЛЬНИМИ КОМПЛЕКСАМИ
Мета. У науковш робот необхвдно розглянути розвиток рейтингових моделей та вщповщних шформа-цшних технологш, призначених для виршення комплексу задач сфери стратепчного планування адмшст-ративно-територ1альних об'еднань, а також багатокритер1ального управлшня експлуатащею неоднорвдних клаав багатопараметричних об'екпв. Методика. При виршенш завдань стратепчного планування адмшютра-тивно-територ1ального розвитку та управлшня неоднорвдними класами контрольованих об'екпв застосовуеть-ся комплекс узгоджених метод1в. А саме - багатокритер1ального анал1зу властивостей об'екпв планування i управлшня, д1агностики параметр1в стану, прогнозування та управлшня складними системами р1зних клаав, стани яких ощнюються наборами рiзноякiсних показнишв, а також представляються iндивiдуальними моделями процесу функцiонування. Для реалiзацil комплексу завдань стратепчного планування та управлшня запропоновано i створено шформацшну технологш, яка мiстить процедури виршення типових завдань, що реалiзованi на основi програмного забезпечення MS SQL Server. Результата. Запропоновано пвд-хвд до формування моделей аналiзу та управлiння класами складних систем на основi рейтингових оцiнок. Отримано розвиток рейтингових моделей з аналiзу багатопараметричних i багатокритерiальних систем, ке-рування якими виконуеться на основi параметрiв поточного та прогнозованого сташв, шляхом розподiлу неоднорвдних ресурсiв. Розроблено процедуру аналiзу чутливостi рейтингово! моделi до змiн параметрiв розподiлу неоднорвдних ресурсiв. Створено iнформацiйну технологiю стратепчного планування та управ-лiння неоднорвдними класами об'ектiв на основi моделi рейтингових оцiнок. Наукова новизна. У стати запропоновано шдхвд до використання сукупностi рiзнорiдних показник1в рейтингування як загально! моделi для стратепчного планування розвитку та управлшня неоднорвдними класами об'ектiв, як1 можуть бути охарактеризовав наборами параметрiв, вимiряних за рiзними шкалами. При цьому контроль за окремими елемента-ми реалiзуеться шляхом побудови i застосування iндивiдуальних iнтелектуальних моделей процесiв функць онування. Запропоновано процедуру оцiнки достовiрностi прогнозування на основi методу багатовимiрноl лшшно1 екстраполяци. Практична значимiсть. Запропонований метод стратегiчного планування розвитку складних систем на основi рейтингових моделей, а також розроблена шформацшна технолопя створюють комплекс автоматизованих засобiв для забезпечення ефективного економiко-технологiчного управлiння мно-жинами неоднорвдних класiв багатопараметричних об'екпв. В iнформацiйнiй технологи рейтингового оцшю-вання реалiзовано процедури виршення типових завдань iз стратегiчного планування розвитку та управлшня складними об'ектами (визначення рейтингу, аналiз чутливостi, кластеризацiя, дiагностування, прогнозування, розподiл ресурсiв, багатокритерiальний вибiр iн.). Застосування пропоновано! шформацшно1 технологи дозво-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
ляе автоматизувати завдання аналiзу та стратегiчного планування розвитку адмiнiстративно-територiальних комплексiв. Технологiя може бути застосована для контролю, аналiзу, стратепчного планування та управлiння розвитком одночасно декшькох типiв складних систем.
Ключовi слова: адмiнiстративно-територiальне управлiння; класи систем; стратепчне планування; рейти-нгова модель; багатокритер1альний аналiз; неоднорiднi ресурси; шформацшна технологiя; iндивiдуальна модель функцiонування
Вступ
У робот виконано розвиток моделей для стратепчного планування розвитку складних соцiально-економiчних, адмшстративно-тери-торiальних, виробничо-технiчних та шших систем, а також методiв i iнформацiйних техноло-гш (1Т) по !х управлiнню на основi узагальне-них рейтингових оцшок [2, 5, 6]. При цьому враховусться основний принцип формування системного управлшня, яке повинно вщповща-ти вимогам i критерiям забезпечення сталого розвитку. Основою розроблених моделей i 1Т е особливостi завдань i моделей управлiння на основi рейтингових оцшок (РО). Це викликано тим, що проблеми керованого розвитку складних соцiально-економiчних утворень тюно пов'язаш з обмеженими можливостями форма-лiзацi! задач управлiння. У багатьох випадках тут мають мiсце слабоформалiзованi завдання в област подання даних, моделювання i вщпо-вiдно - управлшня. Причинами виникнення таких тишв завдань е надзвичайно висока скла-дшсть розглянутих об'ектiв управлiння, а також притаманних 1м комплексiв умов невизна-ченостi. Методологiчна та шформацшна тд-тримка таких процесiв управлшня повинна реа-лiзуватися шляхом видшення i формулювання базового набору типових задач, якi забезпечу-ються вщповщними вихiдними даними. Засоби 1Т створюють умови для реатзаци методiв розв'язання визначено! базово! сукупностi типових задач, а також для формування та тд-тримки в актуальному сташ необхщно! шфор-мацшно! бази.
У розглянутих задачах управлшня складни-ми об'ектами можуть бути видшеш таю типовi складовi: умови, формулювання завдань, моделью форми вщображення об'екта аналiзу, зв'язку мiж внутршшми i зовнiшнiми елемен-тами умов, встановлеш та неявнi залежностi i обмеження, рiзноманiтна часто неповна шфо-рмацiя про об'ект iн. Кожному з перерахованих елементiв можна поставити у вщповщшсть властивостi, що визначають слабку формалiза-
щю завдання в силу неповно! шформацп про умови та iн. Наявшсть в завданнi планування або управлшня хоча б одного з перерахованих факг^в невизначеносп робить !! слабоформа-лiзованою, слабоструктурованою [4, 7, 8].
Основш труднощi створення пропоновано! 1Т зумовленi комплексом завдань, пов'язаних з отриманням i управлiнням неоднорщною шфо-рмацieю, з багатокритерiальним анатзом дiя-льностi, а також плануванням стратеги розвитку на основi рейтингових оцшок (далi 1ТРО). Вщмшною рисою об'eктiв, для яких призначе-на 1ТРО, е загальна структура шформацшно! бази - системи рiзноякiсних показникiв, що по-дають результати дiяльностi за деякi перiоди (iншi властивостi системи), згрупованi заданим способом. При цьому через численшсть набору розглянутих складових та iн., не юнуе загально! моделi системи управлшня. Для порiвняння окремих елементiв множин, на основi яких ви-конуеться аналiз властивостей системи i !! складових, приймаються рiшення по управлшня, вводяться правила оцшки та порiвняння -рейтинговi оцiнки. За допомогою РО ранжу-ються елементи, що служить загальною вщнос-ною оцiнкою якостi елементiв, а управлшня окремими елементами зв'язуеться з шдвищен-ням рейтингу об'екта у своему клась Автома-тизоване розв'язання типових задач багатокри-терiального вибору варiантiв, управлiння мно-жинами об'ектiв, прогнозування параметрiв складних систем на основi еталонiв реалiзовано на основi баз даних СУБД MS SQL Server [2, 13]. Така структура 1ТРО вщкривае можли-вiсть управлiння широким колом складних систем (Адмшютративш Територiальнi Об'ед-нання - АТО, шдприемства, навчальнi заклади, персонал та ш.) на основi загально! теоретично! i прикладно! бази. Посилання на принцип ста-лого розвитку (як стратепчного завдання фор-мованого управлшня) вщображае вимогу щодо всебiчного аналiзу властивостей, поточних i перспективних потреб елементiв систем. В цшому завданням створення 1ТРО е забезпе-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету зашзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
чення можливостi шдвищення обгрунтованосп та дieвостi планiв розвитку складних сощально-економiчних систем, процедур ïx реалiзацiï.
Мета
Метою роботи е розвиток рейтингових моделей та вщповщних iнформацiйниx технологш, призначених для розв'язання комплексу задач в област стратегiчного планування розвитку адмiнiстративно-територiальниx об'ед-нань. Як засоби управлшня в 1Т передбачеш методи багатокритерiального аналiзy властиво-стей об'екпв yправлiння, дiагностики парамет-рiв ïx станiв, кластеризацiï численних даних, прогнозування значень необхщних параметрiв систем, на основi яких i формуються управлш-ня складними системами рiзниx класiв. Змiстом пропонованоï моделi та 1Т е використання правил «рейтингування» як моделi аналiзy та управлшня. Далi в 1Т процес управлшня пода-ний сyкyпнiстю ршень типових задач, реатза-цiя яких спираеться на оптимiзацiйнi процедури багатокритерiального iерарxiчного i мереже-вого аналiзy, розробленого Т. Саатi [8]. Для фо-рмування yправлiння використовуються процедури дiагностики станiв об'ектiв на осно-вi мереж Кохонена [11], процедури узагальнен-ня (кластерний аналiз [2, 3]), методи екстрапо-ляцшного прогнозування [7] з оцiнкою достов> рностi розрахункових параметрiв, а також планування розвитку системи на основi багатокрш^ально1' процедури ранжирування i впорядкування контрольованих об'ектiв для «обслуговування» - вибору черговостi видшен-ня ресyрсiв, виконання робiт тощо.
Методика
У роздш для вирiшення завдань стратепчного планування адмiнiстративно-територiального розвитку застосовуеться комплекс узгоджених методiв багатокритерiального аналiзy власти-востей об'екпв планування i yправлiння, дiаг-ностики параметрiв стану, прогнозування та управлшня складними системами рiзниx класiв, функщонування яких оцiнюеться наборами рiз-нояюсних показникiв. В першу чергу розвива-ються методи та засоби для виршення завдань аналiзy i управлшня класами складних систем на основi моделей рейтингових ощнок. Зазна-чимо, що завдання yправлiння складними орга-
нiзацiйно-теxнiчними системами (ОТС) е одними iз найбшьш складних i вiдповiдальниx, тому що залежно вiд категорiï системи вплива-ють на ефективнiсть фyнкцiонyвання значних адмiнiстративно-територiальниx об ' еднань (АТО), тдприемств рiзниx галузей iн. [2, 5, 8,]. Для таких завдань характерним е потреба в аналiзi значно1' кiлькостi рiзнорiдниx показ-никiв (десятки, сотш), вiдсyтнiсть моделi систем управлшня та необхщшсть застосування досвщу керiвникiв. До категорiï завдань, як можуть бути вирiшенi при цьому, належить також стратегiчне планування розвитку АТО районного, мюького та шших рiвнiв суспшьно-го утворення вщповщно до сучасно1' концепцiï сталого розвитку, а також створення необхщ-них засобiв автоматизацiï на основi сучасних iнформацiйниx теxнологiй (1Т) i вщповщних систем. Одним iз сучасних напрямюв реалiзацiï таких завдань е методи дшових iгор, якi спря-моваш на формування у керiвникiв уяв щодо керованостi, дiевостi заxодiв управлшня тощо.
Запропоноваш в роботi методики i вщповщ-нi засоби 1ТРО можуть бути застосованi для досить широкого кола складних оргашзацшно-техшчних та iншиx систем, фyнкцiонyвання яких визначаеться великою кшьюстю показни-юв. Пiдставою для розробки системи являеться Постанова Кабшету Мiнiстрiв Украши вщ 20 червня 2007 р. № 833 «Про запровадження комплексно!' оцшки соцiально-економiчного розвитку Автономноï Респyблiки Крим, областей, мм. Киева та Севастополя» [7]. У нш ви-значено методику розрахунку рейтингових оцшок окремих АТО на пiдставi показниюв дiяльностi. Запропонованi засоби 1ТРО перево-дять методику «рейтингування» у площину yправлiння ОТС, у тому чи^ для цiлей авто-матизованого планування стратеги розвитку на основi порiвнянь рейтингових оцiнок.
Методика автоматизованого формування та оптимального планування стратеги розвитку включае систему показниюв дiяльностi АТО, структуру математичноï моделi рейтингового оцiнювання, сyкyпнiсть математичних моделей i методiв для вибору та анатзу ефективностi заxодiв розвитку АТО, вщповщне програмне забезпечення та ш. Як методи реалiзацiï, при-значеш для планування стратегiï розвитку АТО або Т1, пропонуються дiловi ^ри - оптимальне планування вибору стратегш розвитку. Розроб-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
ленi засади та структура дшово! гри «Стратеги розвитку» на ochobí аналiзу i подальшого фор-мування стратегiй розвитку, що вiдображаe рейтингове оцiнювання соцiально-економiчних показниюв. При цьому пропонуються кiлька сценарив вибору стратеги, як набору головних показникiв, !х прогнозованих рiвнiв, а також систем обмежень ресуршв рiзних категорiй, необхiдних для розвитку.
Методами реатзаци завдань iз планування стратеги розвитку е: дiловi iгри, порiвняльний аналiз стратегiй розвитку, оптимальне планування завдань вибору параметрiв стратегш розвитку. Для вирiшення завдань стратепчного планування пропонуються кiлька сценарив ана-лiзу стану системи та вибору стратеги - набору головних заходiв, !х показникiв i !х прогнозованих рiвнiв, систем обмежень ресуршв рiзних категорiй, необхiдних для забезпечення сталого розвитку, а саме: сценарш С1: аналiз керовано-ст - визначення найбiльш впливових парамет-рiв; С2: самоаналiз - аналiз ефективностi захо-дiв на попередшх етапах; С3: порiвняльний аналiз, з урахуванням прогнозу розвитку тери-торш; С4: оптимальне планування - розподш обмежених ресурсiв за сферами, а також мiж показниками розвитку окремо1 сфери.
Приклад сценарiю порiвняльного аналiзу д> лово! гри для визначення стратегш розвитку АТО наведено на рис. 1. При цьому використо-вуються таю групи даних:
1. Значення показниюв W,, що визначають
У
розвиток АТО. Ai,i = 1,2,...,m .
2. Оцшки питомих витрат для окремих по-казникiв.
3. Фiнансово-економiчнi показники з урахуванням шфляцп.
4. Заходи призначенi для покрашення пока-зникiв V = {yx,V2,..,Vs(Xs)).
Методи дшових iгор, реалiзованi у 1Т, до-зволяють отримати та оцiнити очшуваш ре-зультати стратегiчного планування. Вони також доповнюються засобами автоматизовано! системи багатокрш^ального аналiзу (iерархiчна класифшащя) та вибору заходiв для планування стратеги розвитку (за методом аналiзу iерархiй, Т. Саатi [8]), як складово! системи пiдтримки прийняття ршень щодо стратегiчного розвитку АТО, мюько! або промислово! транспортно! iнфраструктури ш.
Особливiсть та ефективнiсть 1ТРО Í3 форму-вання управлiння на ochobí дшових irop поля-гае у тому, що в них «управлшня» подано як виршення системи вщповщних завдань, якi потребують використання обмежених ресуршв. Прикладами таких завдань е таю.
Рис. 1. Схема сценарш пор1вняльного анал1зу для завдань стратепчного планування розвитку АТО
Fig. 1. Scheme script of comparative analysis for tasks of ATA strategic planning
Завдання I. Маючи встановлений (заданий) ресурс, необхщно визначити показник, а також величину його змши (прирют/зменшення), що забезпечуе найкращий (найвищий) очшуваний рейтинг АТО (Замкнена модель розподшу ресурсу. Розвиток методу - урахування юлькох показниюв).
Завдання II. Вщкрита модель визначення та розподшу ресурсу. Встановлено бажаний рейтинг АТО. Необидно визначити: мшмальний потр1бний ресурс (систему ресурс1в); показник (систему показниюв); мшмальну потр1бну величину змши показника (показниюв) (прирют/зменшення), що забезпечують встановлений рейтинг АТО.
Завдання III. Аналггичне, розрахункове. Вважаються вщомими заплановаш показники за визначеними сферами для перел1чених (ука-заних) АТО. Необхщно розрахувати таю потр> бш оцшки цих показниюв для деяко! одше! АТО, значення яких дозволять мати рейтинг не менший, шж встановлений.
Завдання IV. Вщкрита модель визначення необхщних р1вшв та розподшу обмеженого ресурсу. Встановлено бажаний рейтинг АТО. Bi-дом1 заплановаш р1вш показники за визначе-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
ними сферами для перелiчениx (указаних) АТО. Необхщно (за умов завдання III) визначи-ти: мшмальний потрiбний ресурс (систему ре-сyрсiв); показник (систему показникiв); мшма-льну потрiбнy величину змiни показника (пока-зникiв) (прирiст /зменшення), що забезпечують встановлений рейтинг АТО. Перелш таких завдань можна продовжити.
Результати
Запропонований у роботi розвиток моделей управлшня на основi рейтингових оцшок ви-значаеться таким. У роботах [2, 6, 10] досл> джувалися завдання керованого розвитку складних соцiально-економiчниx утворень, вказано ïx тiсний зв'язок з обмеженими можливостями формалiзацiï задач yправлiння [1, 7, 14]. Голо-внi причини виникнення таких типiв (категорiй, рiзновидiв) завдань, яю необxiдно вирiшyвати при стратепчному планyваннi та yправлiннi складними АТО та ш., полягають в рiзноманiттi класiв об'ектiв, що мають специфiчнi характеристики, а також в юнуванш комплексiв умов невизначеностi [3, 10, 11, 14]. Рiзноманiття i суттева неоднорiднiсть класiв об'ектiв управлшня ютотно вiдрiзняють i ускладнюють процедури планування розвитку та управлшня «експлуатащею» таких систем, в тому чи^ вiд завдань управлшня парками однорщних техш-чних та шших систем (локомотивiв, вагонiв, електродвигушв та iн.), коли враховуються значення параметрiв ïx поточного стану [3, 9, 10].
Формальною характерною вщмшшстю ви-значеного нами об'екта управлшня е наявшсть декiлькоx класiв керованих об'ектiв (категорiй), що складаються з численних подiбниx елемен-тiв. Одночасно з цим ресурси з управлшня е загальними - неоднорщш, обмежеш i кiнцевi. Разом з тим деяю моделi, методики та автома-тизованi засоби yправлiння множинами техшч-них систем, парками, частково можуть бути використанi для об'ектiв АТО.
Важливою особливiстю завдань yправлiння на основi планування стратегiчного розвитку складних систем е значш трyднощi щодо вста-новлення критерiïв, якi досить повно характе-ризували б в цшому процеси ïx розвитку, тобто тут мае мюце невизначенiсть цiлей управлшня. На практищ неможливо уявити комплексш,
багатограннi завдання розвитку великих мют, територiй, персоналу, як реатзащю моделi де-якого одного принципу, наприклад, «витрати -вигоди», «витрати - ефективнiсть» тощо. Тому дат вважаеться, що найбiльш доцшьним для реалiзацiï завдань рацiонального (оптимального) управлшня системами, що розглядаються в цш робот^ е принцип «витрати - результати». Зпдно з цим принципом рацюнальним слiд вважати таке управлшня, яке забезпечуе найб> льшi можливостi позитивних змiн в комплекс сфер, що характеризують функцюнування мю-та, району, регiонy, окремих тдприемств, персон i ш. [1, 2, 7]. Тут наочною i об'ективною мiрою досягнення результат «розвитку» е змiна рейтингу.
У модел^ що розробляеться, i 1ТРО планування i yправлiння, через значну складшсть об'екта, одним з головних положень реатзацп е використання правил та методики рейтинго-воï оцшки (порiвняльний аналiз) в якостi ком-плексноï моделi системи yправлiння розвитком. Для цього за допомогою засобiв автоматизацп реалiзyють такi завдання: узагальнення даних на основi групування (кластеризащя, визначен-ня «близьких» мiж собою груп об'екпв) з метою застосування при управлшш однакових стратегш дш; багатокритерiальний оптималь-ний вибiр, як основа для формування рацюна-льних планiв yправлiння; прогнозування на ос-новi прототипiв (еталонiв, прецедента i т.д.) засобами екстраполяци, що дозволяе на раншх етапах формування прогнозiв визначити оцiнки ресyрсiв, значення параметрiв та iн.; аналiз чу-тливостi (впливовостi) рiвнiв значень окремих показниюв на загальний рейтинг складноï системи; модель дiалогового аналiзy (в формi дшо-воï гри) керованосп комплексом показникiв дiяльностi системи; - процедура планування на основi застосування оптимального розподшу ресyрсiв.
У свош сукупност зазначенi i низка шших завдань, реашзоваш в 1ТРО, забезпечують можли-вiсть виршення широкого спектра завдань управ-лiння розвитком в рiзниx сферах застосування вщ-повщно до принципу «витрати - результати».
Задачi та загальна структура iнформацiйноï теxнологiï 1ТРО, як автоматизованого формування i оптимального планування стратеги розвитку, включають: методики з реатзаци завдань планування стратеги розвитку (дiловi iï-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
ри, пор1вняльнии анал13, оптимальне планування параметр1в стратеги розвитку); систему показниюв для оцшки д1яльносп або властивос-теИ об'екпв; математичш модел1 реИтингового оцшювання та анал1зу ефективносп управлш-ня, заход1в та ш.; програмне забезпечення по автоматизаци завдань анал1зу, прогнозування та планування. Кожне з перерахованих завдань - певний сценарш дослщження властивостей об'екпв як системи показниюв, що узагальню-еться на основ! рейтингових моделей. Методи РО доповнюються засобами автоматизованого багатокритер1ального анал1зу (!ерарх1чна кла-сифшащя) i вибору заход1в з планування стратеги розвитку (МА1) [8], як складових системи шдтримки прийняття рiшень щодо стратепчного розвитку АТО i ш.
Зазначимо ще одну функцiю планування розвитку i управлшня класами неоднорщних об'екпв, реалiзовану в удосконаленiИ рейтин-говiИ моделi, а саме: впорядкування на основi розрахунку рейтингу дае послщовшсть «обслу-говування» окремих елеменпв класiв, формуе структуру для вибору ращонального управлш-ня. Зрозумiло, що при такому пiдходi до трак-тування «рейтингу» для кожно! окремо! задачi планування i управлiння необхщна розробка власно! системи показникiв, шкал вимiрювань параметрiв i iн., Проте загальний змiст i процедура вибору управлшня матиме подiбну, рей-тингову структуру.
Структура програм 1ТРО забезпечуе автома-тизоване рiшення наступних завдань у сферi управлiння складними системами: управлшня деюлькома базами даних; автоматичне досл> дження властивостей чутливосп, як змiна рейтингу системи при змш рiвнiв значень параме-трiв, а також графiчне вщображення показникiв чутливостi; багатокритерiальниИ аналiз i вибiр управлiнь на основi МА1 [8] i модифiкацiИ цьо-го методу; автоматичний в^^р на основi мiри Журавльова [1] системи багатопараметричних прототишв, екстраполяцiИне прогнозування значень показниюв для нових умов [2, 1], зi статистичною оцiнкою достовiрностi очшува-ного результату; кероване узагальнення, «стис-нення» даних - !х групування в кластери. Пере-рахованi завдання можуть використовуватися для рiзних категорш систем, поданих в базах даних комплексу 1ТРО.
Основна форма рейтингово! оцiнки визнача-еться вiдповiдно до [5], тому в 1ТРО викорис-
тана така модель рейтингових оцшок
n у — X "2 X — X
R _ ^ max-i ij ij min-i (1)
Ai t? Ai
i_1
де Хц - оцiнка 7-го показника для ]-го об'екта;
А7 = (Хтах-7 - Xmin-7); п1 - показники, якi потре-бують пiдвищення значень при рацюнальному керуваннi; п2 - показники, що потребують зниження рацюнальних значень, п = п1 + п2.
Розглянемо загальну форму моделi ресурав в задачах планування розвитку систем. При ре-алiзацii завдань оптимального розподшу ресур-сiв в 1ТРО використанi такi лiнiйнi моделi
к) = У АХ((кС) < и(к), (2)
} ¿—I V V } ' у '
7е1 (к)
де к - категорiя ресурсу j-го об'екта аналiзу,
що враховуеться в плаш; с.
(к ).
питомi витрати
ресурсу W(к\ вiднесенi до вимiрювань змiни показника AX7j- на одиницю; Ujk^ - граничне
значення ресурсу, к= 1, 2, ..., m.
Прикладом завдання порiвняльного аналiзу i розподшу ресурсiв, передбаченого в 1ТРО, е таке. Вважаючи вiдомими заплановаш значення деяких заданих показниюв для частини (вшх) об'ектiв, необхщно оцiнити необхiднi значення цих же показниюв для конкретного об'екта так, щоб вш отримав загальний рейтинг не менший, нiж заданий, а також визначити р^ внi необхщних для цього ресуршв.
Розглянемо питання автоматизаци прийняття ршень iз вибору керувань на основi методу аналiзу iерархiй та кластеризацiï. В цей час МА1 [4, 8] стае мiждисциплiнарним напрямком, приймае статус стандарту, забезпечуючи бага-токритерiальне управлшня складними системами. У 1ТРО реалiзована як стандартна процедура МА1, так i його мережевi форми, якi роз-рахованi на багато користувачiв, а також вершя, що реалiзуе уточнену процедуру перевiрки уз-годженостi даних. Така модифшащя МА1 пов'язана з тим, що (як показав числовий екс-перимент) узгодженють для таблиць великих розмiрiв в МА1 нiколи не може бути досягнута. Це призвело до необхщносп введення не одш-eï, а кiлькох таблиць для розрахунюв показни-кiв вiдносноï узгодженостi, уточнюючих про-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
цедуру МА1. У [2] наведено приклад моделi МА1 для багатокритерiального вибору техноло-пчного процесу переробки вiдходiв.
До задач аналiзу та керування класами под> бних об'eктiв вiдносять рiзноманiтнi завдання контролю та управлшня множинами територш, пiдприeмств, установ, персоналу iн. Мета: ви-значення груп подiбних мiж собою об'eктiв для встановлення i аналiзу загальних властивостей об'eктiв (контрольоване узагальнення показни-кiв i виключення вiдмiнностей); розрахункiв прогнозних оцiнок системи визначених показ-никiв; застосування стльно1 стратегiï управ-лiння до груп (фшансування iн.). Ступiнь под> бност (близькостi) значень показникiв об'eктiв визначасться за мiрою Журавльова. Наприклад, подiбнiсть може визначатися на основi порiв-нянь абсолютних значень i-го показника (для кожного вказаного):
I x(*) - xS()I <рг , (3)
де рг- - дiапазони змiни i-го показника, який вважасться не суттевим (визначае керiвник, експерт).
На основi значення розбiжностей мiж окре-мими характеристиками об'екпв формуеться загальна оцiнка ïx ступеня вiдмiнностi (мiра Журавльова) на основi порiвняння усix параметр
трiв об'ектiв: B = ^biWi , Wi - коефiцiент ваги
i=i
впливу показника. Якщо умова близькостi (3) виконуеться, то bi = 1. Порядок вирiшення за-дачi аналiзу та управлiння множинами об'екпв: - вибiр системи показниюв, що впливають на групування об'екпв; визначення характеристик подiбностi оцiнок показниюв (порогу близькос-тi); вибiр кшькосп близьких показникiв для формування груп подiбниx об'ектiв.
Ступiнь подiбностi ощнок показникiв, ви-значений у формi мiри Журавльова [1] - зваже-не значення, нормоване за середшм:
2(Xi(1) - x(2))/(xf + x^) <8i.
Для аналiзу та управлiння множинами об'екпв (територiï, установи, персонал тощо) в 1ТРО застосовуються процедури методу ви-сxiдноï багаторiвневоï кластеризацiï [4, 11, 13]. При цьому стутнь подiбностi («близькосп»)
значень показниюв об'eктiв визначаеться вщ-повiдно до мiри Журавльова [2, 1]. Пропону-еться застосування загально1 стратеги управлшня для елемеипв групи (фшансування, роз-подiл ресурсiв, заохочення та ш.). На рис. 3 наведено приклад вшна програми 1ТРО з результатами кластеризаци багатопараметри-чних об'екпв.
На рис. 5 наведено аналiз еколопчного стану райошв Дншропетровсько1 областi на основi еколого-стабшзуючих показникiв (лiсистiсть, % до земельного фонду; частка пасовищ у земельному фонд^ %; частка земель рекреацшно-го призначення до земельного фонду, %; вод-ний фонд до земельного фонду). Дiаграма визначае номери груп подiбних за параметрами районiв, до яких можна застосовувати «прибли-зно однаковЬ> заходи з керування.
При стратепчному плануваннi розвитку та керуванш складними системами у багатьох ви-падках вирiшуються задачi прогнозування па-раметрiв на основi еталонiв або попередньо в> домих аналогiв. Таю завдання ефективно вирь шуються на основi процедур багатовимiрноl лшшно1 екстраполяци [7]. При цьому ставиться мета: розрахувати прогнозш оцiнки результую-чих показникiв нового варiанта системи за в> домими значеннями показниюв кiлькох варiан-тiв - еталошв. Процедура застосовуеться для: отримання прогнозу за вщсутносп достатньо1 кiлькостi статистичних даних (про параметри еталошв, проектов ш.); отримання орiентовних значень вартосп та термiнiв виконання проекта; вiдновлення невiдомих характеристик тех-шчних та органiзацiйних систем; оцiнки кадрового потенщалу та необхiдних ресуршв для зростання; оцiнки достовiрностi зiбраних статистичних даних iн.
Подiбнiсть показникiв районiв визначена у наочнш формi дендрограм, приклад групування райошв наведено на рис. 5.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
Рис. 2. BiKHO програми для визначення групування об'екпв (число близьких napaMeTpiB - 5, сформовано груп - 11).
Fig. 2. The program window to determine the grouping of objects (Including some options - 5, formed groups - 11).
Рис. 3. Вшно програми для подання багатовимiрних даних Fig. 3. The program window for multidimensional data presenting
Рис. 4 Схема методу лшшно! екстраполяцп:
а - проспр вихщних ситуацш; б - прослр ршень
Fig. 4. Method scheme of linear extrapolation:
a - initial space situations; b - space of decisions
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
■и-
*i
ни-
¡а
£ К
Рис. 5. Дендрограма подання результатов кластеризаци об'екпв
Fig. 5. Dendrohrama presenting the results of objects clustering
В !ТРО реалiзованi завдання автоматичних розраxyнкiв прогнозних оцiнок результуючих показниюв нового варiанта системи з вщомими значеннями частини показникiв i умов на осно-вi використання декiлькоx вiдомиx варiантiв -еталошв (прототишв). Для цього використову-еться процедура лiнiйноï екстраполяцiï рис. 4 [7], де прототипи вщбираються з бази даних автоматично, використовуючи метрику Журавльова або iншi методи [1, 11, 13], за вихвдними даш про шуканий варiант, з оцшкою достовiр-ностi прогнозного значення.
Для оцшки адекватностi багатовимiрниx л> нiйниx моделей екстраполяцiйного (БЛЕ) про-гнозування (див. рис. 4) параметрiв контрольо-ваних неоднорiдниx класiв об'екпв застосуемо процедуру, запропоновану для автоматизованоï експлyатацiï паркiв однорiдниx теxнiчниx систем, електричних двигушв (ЕД) [2, 3, 10]. При експлуатаци парюв ЕД формуються бази шди-вщуальних моделей (БIМ-ЕД), якi зберiгають послщовшсть значень контрольованих параме-трiв. Для оцшки прогнозованих значень, крiм власноï iндивiдyальноï моделi (IМ), виконуеть-ся вiдбiр множини «подiбниx» ЕД iз БIМ-ЕД, реалiзyеться загальна процедура оцшки прогнозних показниюв станiв ЕД:
1. За даними !М iз БIМ-ЕД вiдбираеться множина «подiбниx» {ХЕд}, використовуючи
моделi Кохонена або визначеш процедури ст-вставлення зразкiв [11, 13].
2. На основi {ХЕд} формуеться множина ва-
рiантiв прогнозних за БЛЕ значень заданого вихщного параметра. Комбiнyвання елементiв {ХЕД}} дозволяе отримати набiр пiдмножин, якi
використовуються для розрахунку серп прогнозних оцшок { УМЛЕ(X)}, а також визначення статистичних параметрiв прогнозування за БЛЕ.
3. З використанням {Умле(X)}, {Х^} формуеться (МРГ) АУ (X) = УМЛЕ (X)) регресш-на модель залежностi вiдхилень параметрiв станiв ЕД вщ прогнозiв на основi методу БЛЕ, див. рис. 5. Точнють МРГ вважаеться також i точшстю наступних прогнозiв на основi БЛЕ.
4. Отримана модель МРГ перевiряеться на адекватшсть [4] i використовуеться для прогнозування станiв контрольованого ЕД на основi {Xm} та БЛЕ, рис. 4.
Загальний вигляд МРГ, яка використовуеть-ся для розрахунюв очшуваних значень параме-трiв деякого ЕД з власною 1М процесу експлуа-тацii, а також з множиною «прототитв» поточного стану контрольованого ЕД наведено на рис. 5. Модель регресп мае вигляд
АУ(X) = 126,05 - 0, 8Умле (X)
та встановлюе зв'язок мiж результатами прогнозування УМЛЕ (X) на основi БЛЕ, рис. 4, а також можливими значеннями вщповщних вiдхилень вихщного параметра АУ (X). За критерiем Фiшера на рiвнi значущостi в = 0,05 пiдтверджуе адекватшсть моделi МРГ [4]. Такi моделi використовують для прогнозування i подальшого планування процесiв експлуатацii паркiв ЕД.
Зазначимо, що при формуваннi баз знань Б1М-ЕД ураховувалися такi вхщш {Xk} та ви-
хщш {У.) параметри процесiв експлуатаци.
Вхщш параметри: перiод часу тсля обслугову-вання ЕД, перiод часу тсля останнього дiагно-стування, значення параметрiв на основi огля-ду, розрахунковi характеристики спектра струму на попередшх кроках (/ -1), (/ - 2); оцiнки параметрiв зовнiшнього середовища на етапах (г-2),(г-1); оцiнки достовiрностей типових видiв несправносп ЕД. Вихiднi параметри: очшува-ний перюд до вiдмови ЕД; очшувана величина вартостi ремонту ЕД; оцшки достовiрностi що-до визначення сташв ЕД. Зрозумiло, що при за-вданнях управлiння окремими класами об'екпв
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
АТО системи показниюв будуть змiнюватися, але сама процедура визначення прогнозованих napaMeTpiB з ощнкою ступеня достовiрностi бу-де однаковою або типовою.
Рис. 6. Графши залежностi в1дхилень прогнозованих значень napaMeTpiB об'екпв (БЛЕ-eкстpaполяцiя, рис. 4) big вимipювaних показнишв
Fig. 6. Graph of deviations predicted parameters of objects (MLE-extrapolation, 4) of measurable indicators
Як зазначалось, автоматизоване формування та оптимальне планування стpaтeгii розвитку включае: 1) систему покaзникiв дiяльностi АТО; 2) структуру мaтeмaтичноi модeлi рейтингового оцiнювaння; 3) сукупнють математич-них моделей i мeтодiв для aнaлiзу eфeктивностi та вибору зaходiв щодо розвитку тepитоpiй; 4) програмне забезпечення iз aвтомaтизaцii та ш. Наведемо приклади застосування 1ТРО для peaлiзaцii сцeнapiiв планування та управлшня АТО. На рис. 7 наведено вшно програми для в> дображення peзультaтiв бaгaтокpитepiaльного aнaлiзу на основi методики МА1 [8].
Приклад peaлiзaцii завдань за сцeнapiем 1: aнaлiз кepовaностi - визначення найбшьш впливових покaзникiв. Мета: визначити сфери i систему покaзникiв, змiнa значень яких найбшьш суттево впливае на рейтинг АТО, як у рамках окремо1' сфери дiяльностi, так i на ix загальний рейтинг, визначений для вшх сфер разом.
Сфера споживчого ринку. Показник «Абсо-лютний прирют обсягу peaлiзовaниx послуг на одну особу до вщповщного перюду попере-днього року, гривень». Вплив змши показника на рейтинг - при незначнш змiнi показника iз 40 (деяке зростання, максимальне - понад 500 грн) до 80 встановлюеться така динамша рей-
тингових оцiнок (ранжування райошв): при змiнi 40 => 80 рейтинг по сферi не змшився: 3 =>3, але загальний Í3 6 став 5; при змш 40 => 0 рейтинг по сферi змiнився: 3 => 4, але загальний залишився 6; при змш 40 => 500 рейтинг по сферi змiнився: 3 => 2, загальний також став 2.
I*1 '■-*■ " '
: у г ¡ -л i'j ii
■ H-I n-i tar tai 2лт
I ■
Phc. 7. BiKHO nporpaMH gna nogaHHa pe3ynbTaTiB 6araTOKpHTepianbHoro BH6opy 3a MAI
Fig. 7. The window for presenting the results of multi criteria choice by MAI
C^HapiM 2: caMoaHani3 - e^eKTHBHicTb Ha nonepegmx eTanax. MeTa: BH3HanHTH HegoniKH nonepegmx eTaniB, a caMe - BCTaHOBHTH c^epu
i CHCTeMy noKa3HHKiB y hhx, aKi MO^nHBO 6yno noKpa^HTH, npunoMy 3MiHH 3HaneHb aKHx HaM-6inbm cyTTeBo BnnHBana Ha peMTHHr ATO. C^epa iHBecTH^MHol Ta 3oBHimHboeKoHoMiHHoI gianb-HocTi, naBnorpagcbKHM paMoH. 3a cTaTHcraHHHMH gaHHMH BigcyTHiM po3BHToK (piBeHb 0) noKa3HH-KiB: «TeMn 3pocTaHHa (3MeHmeHHa) o6cary eKc-nopTy ToBapiB, % go BignoBigHoro nepiogy none-pegHboro poKy», «TeMn 3pocTaHHa (3MeHmeHHa) o6cary iMnopTy ToBapiB, % go BignoBigHoro nepiogy nonepegHboro poKy». BignoBigHo, HH3bKHM BHaBHBca i peMTHHr paMoHy 3a c^eporo - 15. Ha-npHKnag, 6yna BcTaHoBneHa HecBoenacmcTb no-gaHHa gaHHx a6o He Bci Mo^nHBocri BnnHBy Ha noKa3HHKH c^epu 6ynu BHKopucTaHi. Heo6xigHo BH3HanHTH peMTHHr paMoHy y pa3i noKpa^eHHa ynpaBniHHa.
BnnHB 3MiHH noKa3HHKa Ha peMTHHr - npH Ma-noMy piBHi 3pocTaHHa noKa3HHKa Big 0 go 100 BcTaHoBnroeTbca TaKa gHHaMiKa peMTHHroBHx oцiнoк: npH 3MiHi o6ox 0 => 100 peMTHHr no
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
сферi змiнився: 15 => 13, разом з тим i загаль-ний рейтинг Í3 6 став 3; при 3míhí обох 0 => 200 рейтинг по сферi змшився: 15 => 9, разом з тим i загальний рейтинг iз 6 став 2. Таким чином, виявлясться суттевий вплив показника на загальний рейтинг району, навпь без шших показ-никiв усiх сфер.
Прикладами завдань 1ТРО iз порiвняльного аналiзу та оптимального планування стратеги розвитку обласп як складу АТО е: розподш обмеженого ресурсу (декiлькох видiв також) мiж багатьма АТО. При цьому встановлено граничш рiвнi на обсяги використання ресуршв визначених категорш. Вiдомi рiвнi показники за визначеними сферами дiяльностi перелiче-них АТО або обласп у цiлому. Необхщно ви-значити розподiл ресурсiв мiж окремими АТО, який забезпечить загальний рейтинг обласп найвищий можливий при загальному ресурсi, -розподiл ресуршв мiж окремими АТО та сферами дiяльностi, який забезпечить рейтинг обласп не менший, шж встановлений.
Одним iз головних титв завдань оптимального планування стратеги розвитку АТО е на-ступне: визначити потрiбнi обсяги ресурсiв рiз-них категорiй, а також спошб 1'х розподiлу вщ-повiдно до встановленого рейтингу АТО.
Наукова новизна та практична значимкть
У статп запропоновано використання пока-зникiв рейтингування як деяко! загально! моде-лi для стратегiчного планування розвитку i управлшня неоднорiдними класами об'ектiв, зокрема АТО. Запропоновано процедуру ощнки достовiрностi прогнозування на основi методу багатовимiрноl лшшно! екстраполяци.
Запропонований метод стратепчного планування розвитку складних систем на основi рей-тингових моделей, а також розроблена шформацшна технологiя, створюють комплекс авто-матизованих засобiв для забезпечення ефектив-ного економшо-технолопчного управлiння множинами неоднорiдних клашв багатопараме-тричних об'ектiв. Застосування ще! шформа-щйно! технологи 1ТРО дозволяе автоматизува-ти завдання аналiзу та стратепчного планування адмiнiстративно-територiального розвитку. Планування i керування об'ектами в 1ТРО базу-еться на виршенш типових завдань, запропо-
нованих у роботi. При цьому контроль за окремими елементами реалiзуеться шляхом побудо-ви i застосування iндивiдуальних штелектуаль-них моделей процешв функцiонування. Також вона може бути застосована для широкого кола iнших клашв складних об'ектiв, якi можуть бути охарактеризовав наборами параметрiв, ви-мiряних за рiзними шкалами. Суттевою вщмш-нiстю таких завдань управлшня, в тому чи^ процесами експлуатаци паркiв технiчних систем, являеться iснування групи класiв, до яких може бути застосована однакова шформацшна технологiя, представлена у статтi.
Висновки
У робот розвинуто пiдхiд до формування рейтингових моделей стратегiчного планування розвитку та управлшня складними системами, яю подаш рiзноманiтними класами, що мiстять множини елементiв, а також щодо управлiння ними за рахунок розподшу неоднорiдних ре-сурсiв. Об'екти контролю характеризуются наборами показникiв рiзних категорiй, вишря-них у рiзних шкалах. Для розрахунку порiвня-льно! оцiнки якостi управлiння застосовуються правила визначення рейтингу, яю утворюють загальну модель управлiння класами об'ектiв. Створена шформацшна технолопя рейтингового оцшювання, в якiй реалiзовано процедури виршення типових завдань iз стратегiчного планування розвитку та управлшня складними об'ектами (аналiз чутливосп, кластеризацiя, дiагностування, прогнозування, розподш ре-сурсiв, багатокритерiальний вибiр iн.). техноло-гiя може бути застосована для контролю, анал> зу, стратепчного планування та управлшня од-ночасно декшькома типами складних систем. При цьому вщзначаеться можливiсть використання деяких титв шдивщуальних шформацш-них моделей процесiв експлуатацii техшчних систем.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: теория, синтез, эффективность / В. А. Тарасов, Б. М. Герасимов, И. А. Левин, В. А. Корнейчук. - Киев : МАКНС, 2007. - 336 с.
2. Информационная технология диагностики, прогнозирования и управления устойчи-
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету з^зничного транспорту, 2016, № 6 (66)
вым развитием сложных систем на основе рейтинговых оценок / В. В. Скалозуб, В. А. Андрющенко, С. Ю. Разумов [и др.] // Системш технологИ : регюн. м1жвуз. зб. наук. пр. - Дншропетровськ, 2011. - № 5 (76). - С. 178-185.
3. Исследование диагностических признаков стрелочных электроприводов переменного тока / С. Ю. Буряк, В. И. Гаврилюк, О. А. Гололобова, А. М. Безнарытный // Наука та прогрес транспорту. - 2014. - № 4 (52). - С. 7-22. doi: 10.15802/stp2014/27341.
4. Модел1 i методи соц1ально-економ1чного прогнозування : шдручник / В. М. Геець, Т. С. Клебанова, О. I. Черняк [та im]. -Харкв : 1НЖЕК, 2005. - 396 с.
5. Про запровадження комплексно! оцшки соцiально-економiчного розвитку Автономно! Республши Крим, областей, мм. Киева та Севастополя : постанова Кабшету Мiнiстрiв Укра!ни вiд 20 черв. 2007 р. № 833. - Кив, 2007.
6. Пшинько, А. Н. Проблемы и информационные технологии социально-экономического управления на железнодорожном транспорте Украины / А. Н. Пшинько, В. В. Скалозуб // Проблеми та перспективи розвитку залiзн. трансп. : тези доп. 74 мiжнар. наук.-практ. конф. / Дшпро-петр. нац. ун-т залiзн. трансп. iм. акад.
B. Лазаряна. - Дншропетровськ, 2014. -
C. 210-212.
7. Растригин, Л. А. Экстраполяционные методы проектирования и управления / Л. А. Растригин, Ю. П. Пономарев. - Москва : Машиностроение, 1986. - 120 с.
8. Саати, Т. Метод Анализа Иерархий / Т. Саати, Е. Кернес. - Москва : Радио и связь, 1991. - 352 с.
9. Скалозуб, В. В. Економшо-технолопчш моделi аналiзу i управлшня експлуатащею парюв електричних двигушв залiзничних стршочних переводiв / В. В. Скалозуб, В. М. Осовик, I. В. Клименко // Проблеми економши транспорту : зб. наук. пр. Дшпропетр. нац. ун-ту залiзн. трансп. iм. акад. В. Лазаряна. - Дшпропетровськ, 2015. - Вип. 9. - С. 129-137.
10. Скалозуб, В. В. Методы интеллектуальных систем в задачах управления парками объектов железнодорожного транспорта по текущему состоянию / В. В. Скалозуб, О. М. Швец, В. Н. Осовик // Питання прикладно! математики i математичного моделювання : зб. наук. пр. / Дшпропетр. нац. ун-т iм. Олеся Гончара. -Дшпропетровськ, 2014. - С. 40-47.
11. Kohonen, T. Self-Organizing Maps / T. Ko-honen. - Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2001. - 501 p. doi: 10.1007/978-3-64256927-2.
12. McCue, C. Data Mining and Predictive Analysis, Second Edition: Intelligence Gathering and Crime Analysis / C. McCue. - 2nd ed. - Butterworth-Heinemann, 2015. - 422 p. ISBN: 0128002298, 9780128002292.
13. Rutkovski, L. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Inteligencja obliczeniowa / L. Rutkovski. - Warszawa : Wydawnictwo naukove PWN, 2005. - 435 s. ISBN 83-0114529-3.
14. Witten, I. H. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques / I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall. - 3d еd. - San Francisco : Morgan Kaufmann, 2011. - 664 р. ISBN 0123748569.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нацюнального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
А. Н. ПШИНЬКО1*, В. В. СКАЛОЗУБ2*
1 Каф. «Управление проектами, здания и строительные материалы», Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта имени академика В. Лазаряна, ул. Лазаряна, 2, Днипро, Украина, 4*9010, тел. +38 (056) 373 15 46, эл. почта pshinko@r.diit.edu.ua, ORCID 0000-0002-1598-2970 2*Каф. «Компьютерные информационные технологии», Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта имени академика В. Лазаряна, ул. Лазаряна, 2, Днипро, Украина, 49010, тел. +38 (056) 373 15 35, эл. почта skalozhubtk@gmail.com, ORCID 0000-0002-1941-4751
ПРИМЕНЕНИЕ РЕЙТИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АДМИНИСТРАТИВНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНЫМИ КОМПЛЕКСАМИ
Цель. В научной работе необходимо рассмотреть развитие рейтинговых моделей и соответствующих информационных технологий, предназначенных для решения комплекса задач сферы стратегического планирования административно-территориальных объединений, а также многокритериального управления эксплуатацией неоднородных классов многопараметрических объектов. Методика. При решении задач стратегического планирования административно-территориального развития и управления неоднородными классами контролируемых объектов применяется комплекс согласованных методов. А именно - многокритериального анализа свойств объектов планирования и управления, диагностики параметров состояния, прогнозирования и управления сложными системами различных классов, состояния которых оцениваются наборами разнокачественных показателей, а также представляются индивидуальными моделями процесса функционирования. Для реализации комплекса задач стратегического планирования и управления предложена и создана информационная технология, которая содержит процедуры решения типовых задач, реализованных на основе программного обеспечения MS SQL Server. Результаты. Предложен подход к формированию моделей анализа и управления классами сложных систем на основе рейтинговых оценок. Получено развитие рейтинговых моделей анализа многопараметрических и многокритериальных систем, управление которыми выполняется на основе параметров текущего и прогнозируемого состояний, путем распределения неоднородных ресурсов. Разработана процедура анализа чувствительности рейтинговой модели к изменениям параметров распределения неоднородных ресурсов. Создана информационная технология стратегического планирования и управления неоднородными классами объектов на основе модели рейтинговых оценок. Научная новизна. В статье предложен подход к использованию совокупности разнородных показателей рейтингования как общей модели для стратегического планирования развития и управления неоднородными классами объектов, которые могут быть охарактеризованы наборами параметров, измеренных по разным шкалам. При этом контроль за отдельными элементами реализуется путем построения и применения индивидуальных интеллектуальных моделей процессов функционирования. Предложена процедура оценки достоверности прогнозирования на основе метода многомерной линейной экстраполяции. Практическая значимость. Предложенный метод стратегического планирования развития сложных систем на основе рейтинговых моделей, а также разработанная информационная технология создают комплекс автоматизированных средств для обеспечения эффективного экономико-технологического управления множествами неоднородных классов многопараметрических объектов. В информационной технологии рейтингового оценивания реализованы процедуры решения типовых задач по стратегическому планированию развития и управления сложными объектами (определение рейтинга, анализ чувствительности, кластеризация, диагностирование, прогнозирование, распределение ресурсов, многокритериальный выбор др.). Применение предлагаемой информационной технологии позволяет автоматизировать задачи анализа и стратегического планирования развития административно-территориальных комплексов. Технология может быть применена для контроля, анализа, стратегического планирования и управления развитием одновременно нескольких типов сложных систем.
Ключевые слова: административно-территориальное управление; классы систем; стратегическое планирование; рейтинговая модель; многокритериальный анализ; неоднородные ресурсы; информационная технология; индивидуальная модель функционирования
HayKa Ta nporpec TpaHcnopTy. BÍCHHK ^mnponeTpoBctKoro Ha^oH&atHoro yHÍBepcHTeTy 3&m3HHHHoro TpaHcnopTy, 2016, № 6 (66)
0. M. PSHINKO1*, V. V. SKALOZUB2*
1 Dep. «Projects Management, Buildings and Construction Materials», Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, Lazaryan St., 2, Dnipro, Ukraine, 49010, tel. +38 (056) 373 15 46, e-mail pshinko@r.diit.edu.ua, ORCID 0000-0002-1598-2970
2*Dep. «Computers and Information Technologies», Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after V. Lazaryan, Lazaryan St., 2, Dnipro, Ukraine, 49010, tel. +38 (056) 373 15 35, e-mail skalozhubtk@gmail.com, ORCID 0000-0002-1941-4751
RATING MODELS AND INFORMATION TECHNOLOGIES APPLICATION FOR MANAGEMENT OF ADMINISTRATIVE-TERRITORIAL COMPLEXES
Purpose. The paper aims to develop rating models and related information technologies designed to resolve the tasks of strategic planning of the administrative and territorial units' development, as well as the tasks of multi-criteria control of inhomogeneous multiparameter objects operation. Methodology. When solving problems of strategic planning of administrative and territorial development and heterogeneous classes management of objects under control, a set of agreed methods is used. Namely the multi-criteria properties analysis for objects of planning and management, diagnostics of the state parameters, forecasting and management of complex systems of different classes. Their states are estimated by sets of different quality indicators, as well as represented by the individual models of operation process. A new information technology is proposed and created to implement the strategic planning and management tasks. This technology uses the procedures for solving typical tasks, that are implemented in MS SQL Server. Findings. A new approach to develop models of analyze and management of complex systems classes based on the ratings has been proposed. Rating models development for analysis of multicriteria and multiparameter systems has been obtained. The management of these systems is performed on the base of parameters of the current and predicted state by non-uniform distribution of resources. The procedure of sensitivity analysis of the changes in the rating model of inhomogeneous distribution of resources parameters has been developed. The information technology of strategic planning and management of heterogeneous classes of objects based on the rating model has been created. Originality. This article proposes a new approach of the rating indicators' using as a general model for strategic planning of the development and management of heterogeneous objects that can be characterized by the sets of parameters measured on different scales. At this the control of separate elements is realized by the way of individual mental models construction and application of functioning processes. The procedure for evaluating of the prediction reliability based on multivariate linear extrapolation method was proposed. Practical value. The proposed method of strategic planning of the complex systems' development based on rating models and developed information technology are representing the complex of automated tools to ensure effective economical and technological control of non-uniform sets of multiparameter objects. The new solutions of typical tasks of strategic planning and development of complex objects management procedure are implemented in the information technology of rating estimation (rating definition, sensitivity analysis, clustering, diagnostics, forecasting, resource allocation, multi-criteria analysis etc.). Application of the proposed information technology can automate the task of analysis and strategic planning of the administrative-territorial complexes. The technology can be used for monitoring, analysis, strategic planning and management of several complex system types simultaneously.
Keywords: administrative and territorial management; classes of systems; strategic planning; rating model; multi-criterial analysis; heterogeneous resources; information technology; individual model of functioning
REFERENCES
1. Tarasov V.A., Gerasimov B.M., Levin I.A., Korneychuk V.A. Intellektualnyye sistemy podderzhki prinyatiya resheniy: teoriya, sintez, effektivnost [Intelligent Systems of Making Decisions Support: Theory, Synthesis, Efficiency]. Kyiv, MAKNS Publ., 2007. 336 p.
2. Skalozub V.V., Andryushchenko V.A., Razumov S.Yu. Informatsionnaya tekhnologiya diagnostiki, prognozi-rovaniya i upravleniya ustoychivym razvitiyem slozhnykh sistem na osnove reytingovykh otsenok [Information technology of diagnostics, prediction and control with sustainable development of complex systems on the basis of ratings]. Rehionalnyi mizhvuzovskyi zbirnyk naukovykh robit «Systemni tekhnolohii» [Regional Inter-university Collection of Scientific Papers «System Technologies»]. Dnipropetrovsk, 2011, no. 5 (76), pp. 178-185.
Наука та прогрес транспорту. Вкник Дншропетровського нащонального ушверситету залiзничного транспорту, 2016, № 6 (66)
3. Buryak S.Yu., Gavrilyuk V.I., Gololobova O.A., Beznarytnyy A.M. Issledovaniye diagnosticheskikh prizna-kov strelochnykh elektroprivodov peremennogo toka [Diagnostic features research of AC electric point motors]. Nauka ta prohres transportu - Science and Transport Progress, 2014, no. 4 (52), pp. 7-22. doi: 10.15802/stp2014/27341.
4. Heiets V.M., Klebanova T.S., Cherniak O.I., Ivanov V.V., Dubrovina N.A., Stavytskyi A.V. Modeli i metody sotsialno-ekonomichnohoprohnozuvannia [Models and methods of social and economic forecasting]. Kharkiv, INZhEK Publ., 2005. 396 p.
5. Pro zaprovadzhennia kompleksnoi otsinky sotsialno-ekonomichnoho rozvytku Avtonomnoi Respubliky Krym, oblastei, Kyieva ta Sevastopolia: Postanova Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 20 chervnia 2007 r. No. 833 [On introduction of a comprehensive assessment of social and economic development of the Autonomous Republic of Crimea, regions in Kyiv and Sevastopol: Resolution of the Cabinet of Ministry from June 20, 2007, No. 833]. Kyiv, 2007.
6. Pshinko A.N., Skalozub V.V. Problemy i informatsionnyye tekhnologii sotsialno-ekonomicheskogo uprav-leniya na zheleznodorozhnom transporte Ukrainy [Questions and information technologies of social and economic control at railway transport of Ukraine]. Tezy dopovidei 74 mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii: «Problemy ta perspektyvy rozvytku zaliznychnoho transportu» [Proc. of 74th Sci. and Practical Conf. «Problems and Perspectives of Railways Transport Development»]. Dnipropetrovsk, 2014, pp. 210-212.
7. Rastrigin L.A., Ponomarev Yu.P. Ekstrapolyatsionnyye metody proyektirovaniya i upravleniya [Extrapolation methods of design and management]. Moscow, Mashinostroyeniye Publ., 1986. 120 p.
8. Saati T., Kernes Ye. Metod analiza ierarkhiy [Hierarchy Analysis Method]. Moscow, Radio i svyaz Publ., 1991. 352 p.
9. Skalozub V.V., Osovyk V.M., Klymenko I.V. Ekonomiko-tekhnolohichni modeli analizu i upravlinnia ek-spluatatsiieiu parkiv elektrychnykh dvyhuniv zaliznychnykh strilochnykh perevodiv [Economic and technological models of analysis and control of electric motors park operation for railway turnouts]. Zbirnyk naukovykh prats Dnipropetrovskoho natsionalnoho universytetu zaliznychnoho transportu imeni akademika V. Lazariana: «Problemy ekonomiky transportu» [Proc. of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan «The Problems of Transport Economics»]. Dnipropetrovsk, 2015, issue 9, pp. 129-137.
10. Skalozub V.V., Shvets O.M., Osovik V.N. Metody intellektualnykh sistem v zadachakh upravleniya parkami obektov zheleznodorozhnogo transporta po tekushchemu sostoyaniyu [Methods of intelligent systems in the parks management tasks of railway transport objects on the current status]. Zbirnyk naukovykh prats: «Pytannia prykladnoi matematyky i matematychnoho modeliuvannia» [Proc. «Questions of Applied Mathematics and Mathematical Modeling»]. Dnipropetrovsk, 2014, pp. 40-47
11. Kohonen T. Self-Organizing Maps. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2001. 501 p. doi: 10.1007/978-3-64256927-2.
12. McCue C. Data Mining and Predictive Analysis, Second Edition: Intelligence Gathering and Crime Analysis. 2nd ed. Butterworth-Heinemann, 2015. 422 p. ISBN: 0128002298, 9780128002292.
13. Rutkovski L. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Inteligencja obliczeniowa. Warszawa, Wydawnictwo naukove PWN Publ., 2005. 435 s. ISBN 83-01-14529-3.
14. Witten I.H., Frank E., Hall M.A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 3d cd. San Francisco, Morgan Kaufmann Publ., 2011. 664 р. ISBN: 0123748569.
Стаття рекомендована до публтацп д.екон.н. Л. С. Головковою (Украта); д.екон.н.
Г. О. Крамаренко (Украта)
Надшшла до редколегп: 23.09.2016
Прийнята до друку: 05.12.2016
