CC BY
22
недвижимости (земельного участка), а именно: кадастровый номер квартала и земельного участка; наименование объекта недвижимости; статус объекта недвижимости; дата учета; кадастровые номера ранее присвоенные; адрес; категория земель; использование (разрешенное и фактическое); сведения о правах; сведения об обременениях; кадастровая стоимость.
Список литературы /References
1. Коноплев А.Л. Методика выявления закономерностей распределения категорий в земельном фонде // Достижения науки и образования: научно-методический журнал // Проблемы науки, 2017. № 1 (14). С. 24-27.
2. Коноплев А.Л. Динамика земель сельскохозяйственного назначения (на примере Яранского района Кировской области) // Достижения науки и образования: научно-методический журнал // Проблемы науки, 2017. № 2 (15). С. 15-17.
3. Коноплев А.Л. Сравнение физической площади полигона и расчетной // Научное сообщество студентов: материалы VIII Междунар. студенч. науч.-практ. конф., 2016. С. 183-187.
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ДЛЯ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ПО ОПТИМИЗАЦИИ ТРАНСПОРТНО-ЭКСПЕДИЦИОННЫХ УСЛУГ Яськов А.Д. Email: Yaskov17108@scientifictext.ru
Яськов Андрей Дмитриевич - магистрант, кафедра компьютерных технологий в проектировании и производстве, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева,
г. Нижний Новгород
Аннотация: в данной работе описывается процесс разработки алгоритма решения задачи оптимизации, лежащего в основе работы мобильного приложения, позволяющего выбрать транспортную компанию наиболее подходящую для условий грузоперевозки с возможностью выбора пользователем приоритетного критерия и позволяющего сопоставлять данные различных форматов. Выводятся критерии для оптимизации. Анализируются данные, полученные от экспертов, и обработанные методом анализа иерархий. Вычисляются оценки обозначенных критериев для сравнения альтернатив.
Ключевые слова: оптимизация, алгоритм, грузоперевозки, критерии.
DEVELOPMENT OF THE ALGORITHM FOR THE MOBILE APPLICATION FOR OPTIMIZATION OF FREIGHT FORWARDING SERVICES Yaskov A.D.
Yaskov Andrey Dmitrievich - Undergraduate, DEPARTMENT OF COMPUTER TECHNOLOGIES IN DESIGN AND DEVELOPMENT, NIZHNIYNOVGOROD STATE TECHNICAL UNIVERSITY, NIZHNIYNOVGOROD
Abstract: the article contains the description of process of developing the algorithm for optimization problem solving for the mobile application, choosing a freight company, which is the most suitable for the current shipping conditions with the ability to choose the priority
criterion and allowing comparing the data of different formats. Outputting optimization criteria. Analysis of the data received from experts and processed with the analytic hierarchy method, calculating the values of chosen criteria for the alternatives comparing. Keywords: optimization, algorithm, freight forwarding, criterions.
УДК 004.021
Основное назначение разрабатываемого приложения - оптимизация (то есть процесс нахождения наилучшего или оптимального решения какой-либо задачи при заданных критериях). В данном случае, задача, которую требуется решить - выбор подходящего перевозчика для доставки груза. Критерии - стоимость его услуг, время перевозки, географическая доступность для отправителя и получателя груза и т.д. При решении такой задачи невозможно выбрать один критерий, обеспечивающий всю полноту требований. Так как критериев несколько, то задача является многокритериальной или векторной. При этом условия решения задачи оптимизации будут меняться, и решать задачу нужно каждый раз заново.
В данном случае, важной особенностью конкретной задачи является требование иметь возможность нахождения решения при отсутствии выбора конкретного критерия. В этом случае, при расчете должны совокупно учитываться все критерии. При этом необходимо определить значимость каждого из них. По той причине, что роль различных факторов неодинакова, для оценки их влияния чаще всего используются весовые коэффициенты. Чаще всего весовые коэффициенты вычисляют на основании экспертных суждений, при сравнении факторов между собой.
Согласно методу Т. Саати, суждения экспертов представляются в виде матриц парных сравнений. Искомый вес факторов тождественен собственному весу матрицы парных сравнений.
При использовании метода Саати для нахождения весовых коэффициентов влияющих факторов полезным для оценки качества работы эксперта является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения численной (кардинальной) и транзитивной (порядковой) согласованности. Если ИС сравнить со средней согласованностью, полученной при случайном выборе количественных оценок, то можно найти критерий качества работы эксперта. По рекомендациям Т. Саати, значение относительной согласованности может быть близким к 10% или меньше, чтобы считаться допустимым. Иногда разрешается допускать значения до 20% [1].
Было выбрано 8 человек, чья профессиональная деятельность непосредственно связана с регулярным заказом грузоперевозок, каждый из которых представил свое мнение о значимости четырех обозначенных факторов в виде, рекомендованном Т. Саати.
После получения экспертных оценок проводится расчет среднего геометрического в каждой строчке матрицы, состоящей из значений, проставленных экспертами в ячейках таблицы, суммы средних геометрических в таблице каждого эксперта. После этого проводится расчет компонентов нормализованного вектора приоритетов (НВП), производится проверка согласованности локальных приоритетов путем расчета ИС, ОС, а также собственного значения матрицы.
Таблица 1 содержит средние геометрические значения по оценкам третьего эксперта (в качестве примера), их суммы, и значения нормализованного вектора приоритетов, а также показатель сводимости полученных значений в двух последних столбцах. Таблица 2 содержит рассчитанные значения ИС и ОС для 3, 5 и 6 эксперта.
Эксперт 3 Стоимость Расст. до отправителя Расст. до получателя Время доставки Среднее геом. ап НВП ап/Еа,
Стоимость 1 9 9 3 3,9482 0,5921
Расст. до отправителя 1/9 1 1 1/7 0,3550 0,0532
Расст. до получателя 1/9 1 1 1/7 0,3550 0,0532
Время доставки 1/3 7 7 1 2,0103 0,3015
Таблица 2. Результаты расчетов Хт1а, ИС и ОС
Эксперт ИС ОС
3 (4,09105-4)/(4-1)=0,03035 0,03035/0,9*100%=3,372%
5 (4,3626-4)/(4-1)=0,12087 0,12087/0,9*100%=10,878%
6 (4,27999-4)/(4-1)=0,09333 0,09333/0,9*100%=10,37%
Полученные результаты свидетельствуют о том, что пятый и шестой эксперт показали наиболее низкое качество работы, так как их показатели отношения согласованности превышают 10%. В то же время, они не превышают обозначенные границы в 15-20%, что говорит о том, что нет необходимости исключать их веса из исследования [2]. Наиболее согласованной является матрица 3. Итоговые значения весовых коэффициентов рассчитываются как среднее арифметическое коэффициентов для данного критерия у каждого из экспертов [3].
Отдельного внимания заслуживает особенность решения данной задачи, так как разрабатываемое приложение должно иметь возможность рассчитывать наилучшее решение не только на основе независимых экспертных мнений, но и при условии, что наиболее важный для себя критерий может выбрать сам пользователь непосредственно перед расчетом.
Эту ситуацию можно представить в таком виде, что пользователь лично как бы заполняет таблицу по методу анализа иерархий, выставляя наивысший балл заранее неизвестному критерию.
Учитывая то условие, что пользователь не сможет распределить значимость остальных критериев, будет лучше сохранить между ними пропорции, вычисленные на основе метода анализа иерархий независимыми экспертами.
Стоит отметить, что не все транспортные компании предоставляют информацию о расположении каждого офиса в формате, пригодном для использования в автоматизированном виде в мобильном приложении. Зато информация о количестве офисов в конкретном населенном пункте доступна на сайте любого перевозчика. Это значит, что в некоторых случаях для расчета доступности офиса той или иной компании в определенном городе придется использовать только эти данные. Это делает обязательным создание алгоритма приведения таких данных к общему виду. После работы такого механизма, можно будет получить расстояние, например, в метрах, чтобы можно было сравнивать его по критерию доступности офиса. Но важно предусмотреть ситуацию, когда нужно будет сравнивать доступность офисов компаний, одна из которых предоставляет информацию о локации отделения, а другая - только их количество в городе. Это значит, что оба значения будут иметь одинаковый коэффициент. Чтобы сделать корректным такой ход, необходимо проранжировать значения каждого из этих показателей, чтобы это рейтинговое значение умножать на весовой коэффициент [4]. Исходя из того, что именно
информация о количестве отделений на город является доступной у каждого перевозчика, в первую очередь нужно получать оценку именно величины этого показателя, и умножать ее на весовой коэффициент соответствующего критерия. Этот алгоритм сможет обрабатывать данные любого перевозчика. Для наглядности в последующих таблицах критерий «Расстояние от склада до отправителя» заменен на «Количество отделений в населенном пункте отправителя» и т.д. Однако информация о расположении отделений позволяет более точно охарактеризовать их доступность от местоположения отправителя или получателя груза. Поэтому в случае, если такая информация может быть получена, необходимо использовать в расчетах именно ее.
В таблице 3 представлены полученные весовые коэффициенты, используемые программой, для каждого из критериев как для случая, когда ни один из критериев не выбран пользователем, так и для выбранного пользователем приоритета по каждому из критериев.
Таблица 3. Полученные весовые коэффициенты
Приоритет
Критерии Без приоритета Стоимость Отд. в н.п. О Отд. в н.п. П Время
Стоимость 0,4383 0,5 0,2374 0,2371 0,3711
Отд. в н.п. О 0,0766 0,0682 0,5 0,0414 0,0648
Отд. в н.п. П 0,0756 0,0673 0,0409 0,5 0,0641
Срок доставки 0,4094 0,3645 0,2217 0,2215 0,5
После получения весовых коэффициентов необходимо получить оценки возможных значений каждого из критериев. Тогда можно будет сравнивать эти значения по полученным шкалам. Для этого можно прибегнуть к помощи тех же экспертов. Для группировки была выбрана десятизначная шкала, так как такое количество оценок позволит достаточно объективно характеризовать различные значения для их сравнения, но в то же время это позволит унифицировать написанный код и использовать один и тот же алгоритм для сравнения всех параметров. В таблице 4 представлены совокупные данные для критерия «Стоимость».
Таблица 4. Оценки возможных значений критерия
Цена
Значение <250р 250-350р 351-450р 451-600р 601-800р 801-1000р 1001-1300р 1301-1600р 1601-2000р >2000р
Оценка 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Используя разработанный алгоритм, можно создать мобильное приложение, позволяющее эффективно решать задачу по выбору транспортной компании, наиболее полно удовлетворяющей условиям конкретной грузоперевозки, позволяющее пользователю перед расчетом выбрать наиболее важный для него приоритетный критерий перевозки и имеющее инструментарий для сравнения данных различных форматов.
Список литературы /References
1. Киселев И.С. Показатель согласованности количественных предпочтений в матрице парных сравнений // Известия Томского политехнического университета, 2011. № 5. С. 22-24.
2. Саати Т. Аналитическое планирование. Организация систем / Т. Саати, К. Керис. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
3. Базара М. Нелинейное программирование: Теория и алгоритмы / М. Базара, К. Шелли. М.: Мир, 1982.
4. Коробов В.Б. Сравнительный анализ методов определения весовых коэффициентов влияющих факторов // Социология: методология, методы, математическое моделирование, 2005. № 20. С. 54-73.
РАЗРАБОТКА РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО ВЫБОРУ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБОРОТА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ Юсупова Э.Р. Email: Yusupova17108@scientifictext.ru
Юсупова Элина Руслановна - бакалавр, кафедра информационной безопасности, Национальный исследовательский университет Московский институт электронной техники, г. Москва
Аннотация: в данной статье приведены необходимые механизмы защиты и критерии, которые стоит учесть при выборе системы электронного документооборота для обработки персональных данных. Рассмотрены и проанализированы наиболее известные на отечественном рынке системы электронного документооборота относительно выбранных критериев. Также составлены рекомендации по выбору системы для различных предприятий, в зависимости от размеров организации, наличия территориально-распределенных филиалов или сотрудников, работающих удаленно, наличия заказчиков или внешних компаний, которым нужен доступ к персональным данным и прочие. Ключевые слова: персональные данные, система электронного документооборота, безопасность персональных данных, электронный документооборот.
THE DEVELOPMENT OF RECOMMENDATIONS FOR SELECTING AN ELECTRONIC DOCUMENT MANAGEMENT SYSTEM FOR THE PROCESSING OF PERSONAL DATA
Yusupova E.R.
Yusupova Elina Ruslanovna - Bachelor, THE DEPARTMENT OF INFORMATION SECURITY, NATIONAL RESEARCH UNIVERSITY OF ELECTRONIC TECHNOLOGY, MOSCOW
Abstract: this article provides the necessary protection mechanisms and criteria to consider for choosing an electronic document management system for the processing of personal data. Reviewed and analyzed the most famous in the domestic market of electronic document management system relative to the selected criteria. Also recommendations on choice of system for different enterprises, depending on the size of the organization, the availability of geographically distributed branch offices or employees working remotely, the presence of customers or external companies who need access to personal data and other. Keywords: personal data, electronic document management system, personal data security, electronic document management.
УДК 331.225.3
Проблема обеспечения защиты персональных данных напрямую зависит от защищенности систем электронного документооборота. Управление информацией в них происходит на протяжении всего жизненного цикла данных. Информация
