CC BY
32
ческое нечеткое отношение попарного сходства вершин хеХ и у еУ, построенное с учетом весов на вершинах и на смежных с конкретными вершинами ребрах обоих графов. Рассматривая 1*-срез этого отношения, как четкое отношение Я, будем устанавливать соответствие между теми вершинами х, и у,, которым в Я соответствует элемент Гу = 1. Для полученного соответствия между X и У'сУ определяем степень сходства 1, и, если 1 < 1 *, то поиск продолжим.
В большинстве практических задач заранее задаются подмножества вершин из X и из У, между которыми может быть установлено соответствие. Очевидно, что введение тех или иных ограничивающих условий позволяет сокращать перебор при отыскании сходства или ^изоморфизма графов.
Наряду с рассмотренными подходами к определению ^изоморфизма или ^изоморфного вложения графов, основанными на использовании тех или иных формул для определения степени нечеткого сходства, возможен и другой подход. Суть его в том, что для заданных нечетких графов в и Н можно сразу определить четкие 1-срезы с заданным значением 1* и затем отыскивать изоморфизм или изоморфное вложение, используя уже известные алгоритмы и подходы для четких графов. Можно показать, что найденное ^соответствие между X и У определит для исходных нечетких графов в и Н ^изоморфизм или 1-изоморфное вложение со степенью сходства по Заде или по Лукасевичу не меньшей, чем 1* заданное.
Рассмотренные подходы к решению важных как с точки зрения теории, так в прикладном плане задач на графах позволяют применять их не только при когнитивном анализе моделей СЭС, но и при создании систем принятия решения для различных областей применения, характеризующихся как количественным, так и качественным описанием признаков, наличием нечетких исходных данных и сложной структуры связей. Примерами таких областей применения являются: создание систем планирования, структурного проектирования, прогнозирования, экологического мониторинга, управления сложными технологическими объектами и т.п.
ЛИТЕРАТУРА
1. Качаее C.B., Корноушенко Е.К., Максимов В.Л., Райков А.Н. Когнитивные модели и технологии интеллектуальной поддержки решений: В кн.: Новая парадагма развития России (комплексные исследования проблем устойчивого развития) /Под ред. В.АКопиога, В.М.Матросова, В. К. Левашова M : Academia, МГУК, 1999.
2. Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплекс ных исследований. Краснодар: ТУП Печатный двор Кубани, 2002.
3. Горелова Г. В., Карелин В. П. Комбинаторно-логические модели и когнитивные технологии в информационных системах планирования и стратегического управления: Проблемы градоведения. Социальные и экономические аспекты /Сб. научн. трудов ТИУиЭ. Таганрог: Изд-во ТИУиЭ, 2003.
4. Карелин В.П., Целых А.Н. Методы и модели принятия решений в социотехнических системах. Препринт. Ростов н/Д: Изд-во Сев.-Кав. научн. центра высш. шк., 1999.
5. Касти Дж. Большие системы: связность, сложность, катастрофы. М.: Мир, 1982.
6. Симанков B.C., Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении. Крас -нодар: ИСТэк КубГТУ, 2001.
7. Русинов Ф.М., Никулин Л.Ф., Фаткин Л.В. Менеджмент и самоменеджмент в системе рыночных отношений. М.: ИНФРА-М, 1996.
8. Карелин В.П., Новиков М.В. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений в социально-экономических системах //Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права: V Ме^дунар. научно-практ. конф. Сер. Информатика. Сочи - Москва, 2002.
9. Винер Н. Творец и робот. М: Прогресс, 1966.
10. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.
11. Берштейн Л. С., Карелин В.П., Целых А.Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах: Монография. Ростов н/Д, изд-во РГУ, 1999.
12.Мелихов А.Н., Карелин В.Н. Методы распознавания изоморфизма и изоморфного вложения четких и нечетких графов: Уч. пос. Таганрог: ТРТУ, 1995.
О.И. ОВЧАРЕНКО, А.Б. КЛИМЕНКО ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ И БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ
В последнее время значительно возрос интерес к сфере практического применения делового программного обеспечения (ПО). Сегодня уже всем ясно, что перспективы управления лежат в области информационных технологий. На рынке делового
программного обеспечения появилось большое количество программных продуктов, выпущенных фирмами Парус, 1С, Про-Инвест, Интеллект-Сервис, применяемых для управленческого, финансового и бизнес -консалтинга, управления предприятием или холдин-
гом, управления проектами, оптимизации товарооборота и автоматизации документооборота на предприятии.
Большинство пользователей делового ПО, а это достаточно широкий круг - начиная от студентов экономических вузов и заканчивая руководителями выс -шего звена, не всегда четко представляют, какие результаты хотят получить от внедрения конкретных программных продуктов или использования информационных технологий в управлении. И если молодежь в большей степени интересуют вопросы, связанные, например, с Web-дизайном, то руководители предприятий хотят ознакомиться с опытом успешного внедрения корпоративных информационных систем.
С некоторой долей условности существующее деловое программное обеспечение можно разбить на следующие категории:
• системы управления предприятием;
• программы для бизнес-планирования-аналитики
(управления проектами);
• информационно-справочные системы;
• системы автоматизации торговли;
• программы для бухгалтерского учета;
• системы автоматизации складского учета;
• системы автоматизации документооборота.
При выборе того или иного программного продукта необходимо учитывать, что функциональные особенности программ напрямую связаны со средой ее использования.
В настоящее время особенно актуальной становится задача развития методик управления проектами, современных стандартов и основных функциональных возможностей информационных систем для календарно-сетевого планирования.
Поскольку программы для бизнес-планирования-аналитики (управления проектами) различаются как по функциональным, так и по интеграционным возможностям, выбор необходимого программного продукта требует системного подхода.
Если учесть, что практически в любой организации можно выделить три группы сотрудников, участвующих в процессе управления ее деятельностью: высшее руководство, менеджеры и специалисты на местах, то существенные отличия в выполняемых задачах определяют различия в требованиях, которые предъявляют эти группы пользователей к программному обеспечению, призванному повысить эффективность их деятельности. Например, для руководителя, планирующего текущую деятельность своего предприятия, и начальников отделов, планирующих загрузку сотрудников, важнейшей характеристикой программного обеспечения является простота ис-пользования и легкость обучения. А сотрудники, занимающиеся детальным планированием сложных комплексных проектов и имеющие профессиональное образование в сфере управления проектами, к программному обеспечению предъявляют, в первую очередь, требования мощности и гибкости.
Компания Welcom Software Technologies провела исследование, позволившее определить различия в требованиях, предъявляемых к ПО на разных уровнях управления проектом. В результате были выделены три уровня управления [1]:
• уровень высшего руководства;
• стратегический уровень;
• уровень операций.
Для специалистов, осуществляющих постановку целей, общее планирование и контроль выполнения поставленных задач (уровень высшего руководства), необходимым требованием к программному обеспечению является простота и легкость в использовании, а также наличие возможностей для подготовки наглядных демонстрационных отчетов и презентаций.
Сотрудники, составляющие основу стратегического уровня руководства, как правило, являются ответственными за разработку детальных планов достижения целей, поставленных высшим руководством. Они осуществляют распределение работ по конкретным исполнителям и контроль выполнения поставленных планов. Поэтому главным в используемом программном продукте для них является, в первую очередь, наличие средств контроля всех показателей проекта, а также возможностей детальной проработки отдельных частей проекта и достаточное количество выходных форм для выдачи данных в обобщенном виде. Следует отметить, что при реализации достаточно простых проектов уровень стратегического управления могут составлять сотрудники, которые занимаются только планированием загрузки своих подчиненных и для которых работа с пакетами по управлению проектами не является основной работой.
Для специалистов на местах (уровень операций), ответственных за выполнение конкретных работ в соответствии с графиком, использующих ПО управления проектами достаточно редко, важнейшими характеристиками являются легкость освоения и простота использования на уровне ввода исходных данных. К этой категории относятся не только ис -полнители работ, но и руководители на местах.
Существующее программное обеспечение по управлению проектами можно разделить на две группы [2]: программы начального уровня (для составления расписаний), в которых упор сделан на легкость применения, и профессиональные системы с расширенными функциональными и коммуникационными возможностями (для создания среды управления несколькими сложными проектами). И если стоимость пакетов первой группы, представленных фирмами AEC Software, Kidasa Software, Visio Corp., не превышает $200, то стоимость комплексных систем, выпус-каемых компаниями Artemis Management Systems, Primavera Systems, Welcom Software Technologies, может превышать 10 тыс. долл. Такое разделение довольно условно, так как в настоящее время разработчики программного обеспечения включают в недорогие пакеты функциональные возможности, присущие профессиональным системам. Поэтому можно считать, что существует третья группа пакетов, стоимостью до $1000, представленная фирмами-производителями Computer Associated, Microsoft, Scitor, Primavera Systems, IMSI, которая занимает промежуточное место и интегрирует в себе черты первых двух групп.
Программные продукты по управлению проектами, пользующиеся в настоящее время наибольшей популярностью у пользователей и присутствующие на отечественном рынке, представлены в таблице.
Таблица
Программное обеспечение управления проектами_
Программный продукт Фирма-разработ чик
Project Expert Про-Инвест
Microsoft Project Microsoft Corp.
Триумф-аналитик Парус
IMSI Turbo Project LT IMSI
CA Super Project 5.0 Computer Associates International, Inc.
Primavera Sure Trak 3.0 Primavera INC.
Welcom Open Plan Pro 2.6 Welcom Software Technology
Spider Project Pro 7.23 Компания «Технологии управления «Спайдер»
Рассмотренное ПО предназначено для менеджеров, проектирующих финансовую модель нового или действующего предприятия различной отраслевой принадлежности и масштабов. Оно позволяет создать динамическую имитационную финансовую модель предприятия путем описания денежных потоков как событий, происходящих в различные периоды времени.
С помощью пакетов управления проектами финансовый менеджер может получить следующие информационные продукты:
• детальный финансовый план и потребность в денежных средствах на перспективу;
• схему финансирования предприятия, оценку воз -можностей и эффективности привлечения денеж-ных средств из различных источников;
• план развития предприятия или реализации инвестиционного проекта;
• серию сценариев развития предприятия для раз -ных наборов значений факторов, способных влиять на финансовые результаты;
• риски в оценке длительности как отдельных работ, так и всего проекта;
• описание логической структуры работ проекта в различных разрезах: WBS, сетевые диаграммы, кодировка по этапам, ответетвенным исполнителям и т.д.;
• стандартные финансовые документы и основные показатели;
• публикацию проектной информации на т^апеШШегпе^сервере;
• наглядную информацию о состоянии выполнения работ, загрузке ресурсов, расходах и т.д.;
• бизнес-план инвестиционного проекта. Известно, что успешная реализация проекта зависит от правильного управления и планирования, а не только от разработки технико-экономического обоснования. И если менеджером принято решение об использовании программного обеспечения для управления проектами, то для выбора пакета можно вое -пользоваться следующей методикой, позволяющей, поэтапно отвечая на вопросы, выбрать программный продукт с необходимым набором характеристик.
На основе анализа существующего программного обеспечения характеристики, которые необходимо учитывать при выборе программного продукта для управления проектами, разобьем на три группы. На первом этапе менеджер должен ответить на вопросы, связанные с установкой, освоением и обновлением пакета:
• стоимость программного продукта;
• установка программного продукта (возможно ли внедрить его самостоятельно, без привлечения сторонних специалистов);
• обновление существующей версии (расширение возможностей, консультации и обучение, устранение неполадок и т.д.);
• сложность программного продукта (достаточна ли квалификация персонала для его освоения, необходимо ли дополнительное обучение);
• наличие удобного интерфейса (функции настройки, справочник);
• масштабирование решений (наличие варианта программного продукта при увеличении числа пользователей);
• необходимость интеграции пакета с другими приложениями.
На втором этапе менеджер должен выбрать параметры, характеризующие количество проектов, а также размерность и степень их детализации:
• мультипроектность (какое количество проектов будет вестись одновременно и будут ли они взаимосвязанными) ;
• размерность проектов и степень детализации планирования;
• возможность создания подпроектов (наличие средств перехода из подпроекта в главный проект). На третьем этапе выбора программного продукта
менеджер должен выбрать характеристики, связанные с функциями планирования и управления, которые необходимо реализовать в проекте:
• ресурсы (количество видов ресурсов, задействованных в одном проекте; разделение ресурсов между проектами; возможность изменения стоимости во времени; иерархия ресурсов);
• кодирование работ (количество кодов для одной работы);
• наличие вычисляемых и пользовательских полей;
• временные единицы планирования (возможность замены одной единицы другой);
• составление расписания (наличие функции автоматического определения циклов);
• ресурсное выравнивание (наличие функций муль-типроектного выравнивания и выравнивания с использованием квалификаций);
• анализ рисков;
• использование клиент-серверной технологии;
• рассылка заданий исполнителям;
• отчетность (количество выходных форм);
• наличие функций контроля за ходом реализации проекта.
Очевидно, что решение вопросов финансового будущего компании требует огромного количества вычислений. Поэтому сегодня трудно переоценить значение пакетов бизнес-планирования-аналитики, которые помогают менеджерам строить эффективные финансовые модели ожидаемой реальности, динами-
чески имитируя ее с учетом множества изменяемых во времени факторов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Турчин С. Программный инструментарий менеджера проектов //Компьютерное обозрение. №34. 2000.
2. Турчин С. Как управляют проектами //Компьютерное обозрение. №25. 2000.
В.П. КАРЕЛИН, А.В. ЛОЗОВСКИЙ
МЕТОДЫ ПОНИЖЕНИЯ СЛОЖНОСТИ И СОКРАЩЕНИЯ ПЕРЕБОРА ПРИ РЕШЕНИИ КОМБИНАТОРНЫХ ЗАДАЧ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ОРГАНИЗАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ
Проблема выработки и принятия решений (ПР) в системах организационного управления предполагает умение анализировать и отыскивать оптимальные или близкие к оптимальным решения сложных однокритериальных или многокритериальных задач дискретной оптимизации.
Ситуация, в которой происходит процесс ПР, характеризуется наличием целей и различных способов их достижения, т.е. множеством альтернатив, с каждой из которых связаны определенные результаты -значение полезности и степень достоверности ее осуществления, которые не всегда могут быть известны. Поэтому анализ и ПР в большинстве случаев приходится проводить при неполной информации в условиях неопределенности и невозможности отыскания глобального оптимального решения. Следовательно, само по себе ПР есть компромисс.
При выработке решений необходимо учитывать множество факторов (например, экономических, социальных, экологических), определяющих степень полезности и степень достоверности различных альтернатив. Принять правильное решение - значит, выбрать такую альтернативу из числа возможных, в которой с учетом всех разнообразных факторов будет оптимизирована суммарная функция полезности. В сложных ситуациях, когда интуитивный метод ПР не является убедительным и требует объективного обоснования принимаемых решений, необходимо обращаться к научным методам ПР, т.е. использовать известные математические методы и модели.
Процесс ПР, являясь центральным элементом любого процесса управления, включает этапы постановки задачи, разработки модели, выработки решения, выбора варианта решения и оценки результата.
Сложность задач ПР связана со сложностью и особенностями объекта управления и обусловлена:
- объективной сложностью решаемой задачи или проблемы;
- дефицитом времени и учетом человеческого фактора;
- множественностью альтернатив и др.
При выработке и принятии решений в сложных системах в настоящее время используются как строгие количественные математические, так и менее строгие - качественные методы, которые, тем не менее, также допускают формализацию и могут быть реализованы в компьютерных сетях.
К количественным методам, используемым при анализе сложных систем, традиционно относят методы математического программирования, теорию графов и комбинаторный анализ, теорию вероятностей и статистический анализ, методы теории игр и статистических решений, теорию полезности и др. Эффективным средством при анализе сложных, слабофор-мализуемых систем, например, таких, как экономические, социальные, экологические и т.п., где элементами системы является человек или группа людей, являются методы нечеткой математики и нечеткой логики. Для действенного анализа подобных сис-тем как раз и нужны подходы, в которых точность и строгость количественных методов анализа не являются абсолютно необходимыми и в которых используются методы качественного анализа, допускающие нечеткости и частичные истины. Такие «нетрадиционные» методы рассмотрены в работах [1-6]. Большинство этих методов входит в арсенал научного направления «интеллектуальные системы». Это, например, теория нечетких множеств и теория возможностей, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети и моделирование рассуждений и др.
Многие комбинаторные задачи выбора и ПР в со-циотехнических системах являются по своей сути дискретными или целочисленными. Поиск оптимального решения таких задач - проблема существенно более сложная, чем задачи непрерывной оптимизации. Это связано с тем, что для задач с дискретной структурой характерны либо расчлененность области определения на отдельные элементы - точки или подобласти, либо конечность множества значений целевой функции и т.п. Средством анализа оп-
