Система поддержки принятия решений, интегрируемая с продуктами платформы «1С: Предприятие 8» Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 51-77:004.021

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ИНТЕГРИРУЕМАЯ С ПРОДУКТАМИ ПЛАТФОРМЫ «1С: ПРЕДПРИЯТИЕ 8»

© Г.С. Малтугуева1, И.В. Орлова2

Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН, 664033, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134. Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Описан процесс разработки системы поддержки принятия решений, интегрируемой с программными продуктами на платформе «1С: Предприятие 8». Данная система позволяет пользователю вводить данные и загружать информацию из приложений, основанных на платформе, за счет реализации правил выгрузки данных об исследуемых объектах. В качестве способа обработки всей совокупности информации предлагается использовать много-методный подход. Приведен пример применения предложенного подхода и информационной системы для решения задачи оценки эффективности персонала в медицинском бюджетном учреждении.

Ключевые слова: принятие решений; многокритериальный групповой выбор; система поддержки принятия решений; программные продукты на платформе «1С».

DECISION SUPPORT SYSTEM INTEGRATED WITH 1C: ENTERPRISE 8 PLATFORM SOFTWARE PRODUCTS G.S. Maltugueva, I.V. Orlova

Matrosov Institute for System Dynamics and Control Theory SB RAS, 134 Lermontov St., Irkutsk, 664033, Russia. Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.

The article describes the process of developing a decision support system that integrates with 1C: Enterprise 8 software products. This system allows the user to enter data and upload information from the applications based on 1C: Enterprise 8 platform through the implementation of the rules of uploading the data on the objects under investigation. It is proposed to use a multimethod approach as a processing method for the total information. The article contains an example of the application of the proposed approach and the decision support system for solving a problem of personnel effectiveness evaluation at a budget health care facility.

Keywords: decision-making; multi-criteria group selection; decision support system; 1C platform software products.

Введение

В настоящее время для решения ряда практических задач, требующих оценивания объектов по нескольким параметрам, учета мнений нескольких экспертов, активно применяются системы поддержки принятия решений (СППР) [1-5]. В их структуре можно выделить следующие подсистемы:

- подсистема ввода информации;

- подсистема, реализующая модель и/или метод принятия решения;

- подсистема отображения результатов.

Основное отличие заключается в модели (способе) принятия решения. Ввиду

обширного аппарата теории принятия решений и методик выбора лучшего варианта, достаточно сложно определить методы, подходящие для решения конкретной практической задачи [3, 6-14]. В результате анализа особенностей задачи оценивания, в том числе персонала, было выявлено следующее:

- необходимо оценивать все варианты по набору различных критериев, параметров;

- шкалы оценивания могут быть различными;

- возможно получение информации из разных источников (пациенты, эксперты, коллеги, кадровая служба и т.д.);

1

Малтугуева Галина Станиславовна, программист, e-mail: [email protected] Maltugueva Galina, Programmer, e-mail: [email protected]

2Орлова Ирина Витальевна, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики института кибернетики им. Е.И. Попова, тел.: 89149210747, e-mail: [email protected]

Orlova Irina, Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor of the Department of Information Science of Popov Institute of Cybernetics, tel.: 89149210747, e-mail: [email protected]

- информация может быть представлена в различной форме: числовые или вербальные оценки, ранжировки вариантов, матрица парных сравнений.

Для решения задач оценивания разработан обширный математический аппарат, а также созданы разнообразные информационные системы. В данной работе предлагается использовать аппарат теории мультимножеств Петровского в качестве способа решения задач группового многокритериального выбора [7].

Постановка задачи

Рассмотрим следующую постановку задачи группового многокритериального выбора. Известно [3, 7, 9]:

- множество вариантов А = [А1, Л2, ..., А„}, которое задано априори, конечно и не изменяется в процессе решения задачи;

- перечень критериев С = [С1, С2, ..., Ст}, которые характеризуют свойства оцениваемых вариантов;

- шкалы Х1, Х2, ..., Хт критериальных оценок вариантов, имеющие числовые или вербальные градации значений;

- группа экспертов, которые независимо оценивают варианты, представляя результат либо в форме оценок по числовым и/или вербальным критериям, либо в виде упорядочений вариантов

Я = А0..0 А

] Ч^11 1п '

где} = 1, ..., д, д- число экспертных ранжировок; 01 - отношение строгого порядка или эквивалентности («).

Требуется построить агрегированное упорядочение вариантов (групповое

предпочтение) Яа^ = Л0Г...

Для решения подобной задачи группового многокритериального выбора в работе использованы следующие методы.

Метод АРАМИС (Агрегирование и Ранжирование Альтернатив около Многопризнаковых Идеальных Ситуаций) позволяет обрабатывать как числовые, так и вербальные оценки. Метод основан на представлении сравниваемых вариантов в виде мультимножеств оценок, которые упорядочиваются по относительной близости к лучшему и худшему вариантам (рис. 1) [7].

Метод АИР (Агрегирование Индивидуальных Ранжировок) позволяет агрегировать информацию, представленную в виде ранжировок вариантов. Вычислительная сложность алгоритма определения победителя влияет на манипулируемость процедуры голосования. Одним из способов усложнения процедуры голосования является последовательное исключение худших альтернатив. В методе АИР последовательно исключаются варианты, расположенные на минимальном расстоянии от худшей ситуации (рис. 2) [3].

11релСтацить каждым вариант и виде мультимножества опенок л<=1 1 > - ■ ■ ... ■ - где

А'л>(•*/') - число экспертов давших объекту А, оценку хД . .т.

+

Задать лучший и худший вариант (идеальные ситуации) А, = {Уга"1 ',0,.., Д Ат'АУД.-.Д..,, /Т^'Д.^О},

О предел ни. в пространстве мулыимножеечъ щсстояния <-ЦА,) =,/. .(--и А/) Г', ,

£ Щ = Щ£А , А ') кл ^^ШЗЩ^ВЙС критерия,,1^=1.

V

Упорядочить объекты по близости к лучшему варианту А-по величине показателя относительной близости /_(л,)-(/+{Д)/ [а. (.4/) I (ЦАг)1 объекта А,- к наилучшему объекту А в метрическом 1 фостранегае мул ыи множеств.

Рис. 1. Алгоритм метода АРАМИС

тмеются неисключаемые альтернативы Рис. 2. Алгоритм метода АИР

Метод решения

Для решения задачи группового многокритериального выбора разработан многометодный подход, в котором используются метод вербального анализа АРАМИС и процедура голосования, реализующая метод АИР.

Этап 1. Разделить группу экспертов на подгруппы по форме представления индивидуальных предпочтений:

1 подгруппа - эксперты, оценивающие варианты по критериям с числовым и/или вербальными шкалами;

2 подгруппа - эксперты, ранжирующие варианты.

Этап 2. Обработать результаты экспертного оценивания вариантов каждой из подгрупп разными методами группового многокритериального выбора:

1 подгруппа - построить методом АРАМИС первое групповое упорядочение вариантов, агрегирующее оценки по числовым и вербальным критериям;

2 подгруппа - построить методом АИР второе групповое упорядочение вариантов, агрегирующее индивидуальные ранжировки.

Этап 3. Построить результирующее упорядочение вариантов путем агрегирования результатов 2 этапа с помощью про-

цедуры Блэка, которая наиболее защищена от манипулирования [15]. Два групповых упорядочения вариантов обрабатываются по следующей схеме:

- агрегировать упорядочения по процедуре Кондорсе. Если будет получено транзитивное упорядочение, то оно считается результирующим. Иначе переход на следующий шаг;

- агрегировать упорядочения по процедуре Борда. Построенное упорядочение является результирующим.

В работе описан многометодный подход к решению задачи многокритериального выбора, который позволяет учитывать индивидуальные предпочтения, представленные в различной форме: числовые оценки вариантов по критериям, вербальные оценки вариантов по критериям, упорядочения альтернатив. Итоговый результат представлен в форме агрегированной ранжировки вариантов. Для того, чтобы затруднить манипулирование результатом, в предложенном подходе использованы три способа агрегирования экспертной информации.

Основное преимущество подхода заключаются в возможности изменения (дополнения, замены) методов, применяемых на каждом из этапов. Заметим, что

итоговый результат зависит от методов обработки индивидуальных предпочтений. Основной недостаток подхода состоит в слабой изученности его свойств и отсутствии формализованной оценки эффективности применения.

Предложенный подход применен для экспертного оценивания мероприятий по улучшению состояния атмосферы в городе Улан-Батор, Монголия [16]. Кроме того, создана динамическая библиотека, реализующая описанный многометодный подход.

Разработка СППР - «1С»

СППР - «1С» предназначена для повышения эффективности и обоснованности процесса принятия решений с использованием сведений, поступающих из информационных систем на платформе «1С». Соответственно, целями создания системы являются:

- реализация многометодного подхода к решению задачи многокритериального группового принятия решений, в частности, методов АРАМИС и АИР;

- выработка правила выгрузки информации из программных продуктов на платформе «1С».

СППР - «1С» должна быть централизованной, т.е. все данные должны располагаться в центральной базе данных. В

структуре СППР - «1С» предполагается выделить следующие подсистемы [2]:

- подсистема описания вариантов;

- подсистема задания критериальных оценок и ранжировок вариантов;

- подсистема управления методами;

- подсистема отображения результатов;

- подсистема объяснения полученных результатов;

- подсистема загрузки данных.

Источником данных для СППР -

«1С» являются: информация, хранящаяся и формирующаяся в продуктах «1С», а также база данных, реализованная в MS Access и содержащая описание вариантов, критериальных оценок ранжировок вариантов, результаты решения по каждой из решенных задач.

В основном режиме функционирования СППР - «1С» обеспечивает выполнение своих функций:

- загрузку данных из продуктов

«1С»;

- формирование агрегированных оценок вариантов;

- обоснование полученных результатов.

Перечень функций и задач всех подсистем СППР - «1С» приведен в табл. 1.

Таблица 1

Функции и задачи подсистем_

Подсистема Функция Задачи

описания вариантов полное описание всех возможных вариантов решения задачи 1. Описание альтернатив 2. Ввод обозначений альтернатив

задания критериальных оценок и ранжировок вариантов формирование индивидуальных предпочтений 1. Формирование значений на шкалах оценивания 2. Установление значений критериальных оценок альтернатив 3. Формирование ранжировок вариантов

управления методами выбор метода решения задачи 1. Реализация методов решения задачи принятия решений

отображения результатов представление результатов работы методов 1. Отображение результатов работы методов 2. Цветовая индикация парадоксов

объяснения полученных результатов обоснование полученного результата 1. Дезагрегирование обобщенных оценок вариантов

загрузки данных получение данных из продуктов на платформе «1С: Предприятие 8» 1. Реализация правила выгрузки информации

Математическое обеспечение должно содержать в себе способы обобщения информации, поступающей от группы экспертов в различной форме: числовые и вербальные оценки, ранжировки вариантов. Предлагается использовать ранее описанный многометодный подход, который позволяет обрабатывать разнородную информацию и для которого существует реализующая его динамическая библиотека.

Схема реализация информационного обмена между компонентами СППР - «1С» представлена на рис. 3.

Описание СППР - «1С». С учетом основных функциональных возможностей архитектура СППР включает: подсистему описания альтернатив, ранжировок; подси-

стему управления методами; подсистему отображения результатов; подсистему объяснения полученных результатов, подсистему (рис. 4).

Подсистема описания альтернатив и ранжировок позволяет описать решаемую задачу, а именно: указать альтернативы (возможные варианты решения проблемы) и сформировать ранжировки, являющиеся выражением индивидуального предпочтения участвующих в процессе выбора специалистов. При формировании ранжировок специалисты руководствуются только единственным критерием, неявно обобщающим и интегрирующим все множество возможных критериев, - своим субъективным предпочтением.

Рис. 3. Схема информационного обмена в СППР - «1С»

Рис. 4. Архитектура СППР - «1С»

Существует возможность пакетной загрузки задач из типизированных файлов и из файлов базы данных MS Access, что значительно повышает эффективность тестирования новых методов.

Визуально данная подсистема представлена в виде «Инспектора задач» -формы, отображающей список загруженных задач и позволяющей осуществить их редактирование, просмотр и активацию (активированная задача будет помещена в список решаемых задач).

Подсистема управления модулями, реализованная в виде «Инспектора методов», отображает список доступных методов, позволяет осуществить поиск и загрузку в СППР методов, определить количество шагов (этапов) поиска решения и методы для выполнения каждого из этапов.

Методы, на основе сформированных условий задачи (альтернативы и ранжировки), осуществляют поиск решения задачи группового выбора. Методы реализованы в виде динамических библиотек, обладающих унифицированным интерфейсом, что обеспечивает возможность их использования в составе других программных систем, например, в составе интеллектуальной системы поддержки принятия решений при определении причин отказов и аварий в нефтехимической промышленности. Унификация интерфейсов динамических библиотек позволяет в дальнейшем расширять набор доступных методов в СППР. Процедура добавления нового метода представляет собой перенос динамической библиотеки, реализующей метод, в каталог приложения и не требует перекомпиляции программного кода СППР.

Подсистема отображения результатов позволяет представить результаты поиска решения и с помощью цветовой индикации просигнализировать о возникновении парадокса или невозможности формирования группового предпочтения при заданном множестве индивидуальных предпочтений.

Наличие подсистемы объяснения позволяет ознакомиться с детализированным пошаговым описанием процесса фор-

мирования группового (коллективного) предпочтения, выполненного различными методами.

Исходные данные (альтернативы и ранжировки) и результаты (сформированные групповые предпочтения) могут быть сохранены (или загружены) в типизированный файл или базу данных Microsoft Access.

Модель хранения данных (структура базы данных) описывает особенности проблемной области решения задач группового выбора, в частности [2, 3]:

- каждая решаемая задача имеет свою предметную область применения;

- задача может быть решена при помощи различных методов;

- исходными данными задачи является набор альтернатив (возможных вариантов решения), формирующих ранжировки;

- каждая ранжировка является выражением индивидуального предпочтения одного из экспертов.

В качестве средства реализации программной системы выбрано свободное RAD-средство Turbo Explorer Delphi (Borland), что позволило применить принцип быстрого прототипирования при разработке программного обеспечения.

Пример применения. Рассмотрим возможность применения разработанной информационной системы СППР - «1С» к решению практической задачи по оценке эффективности медицинского персонала в бюджетном учреждении здравоохранения.

Критерии оценки эффективности деятельности вводятся с целью усиления мотивации труда конкретного работника, повышения его заинтересованности в конечном результате своего труда, усиления прозрачности и унификации принципов систем оплаты труда учреждений, повышения уровня и качества оказания медицинской помощи на всех этапах лечебно-диагностического процесса, включая профилактику и предупреждение заболеваемости. Департаментом здравоохранения разработаны перечни показателей, по которым необходимо оценивать всех меди-

цинских работников. В табл. 2 приведены некоторые критерии оценки эффективности деятельности врача-терапевта, врача общей практики.

Как видно из табл. 2, некоторые значения оцениваются в абсолютных значениях - например, числовые оценки, а некоторые носят вербальный характер. Кроме того, при оценке эффективности деятельности медицинского персонала необходимо учитывать мнения пациентов, которые, в свою очередь, в большинстве случаев представляются в виде частично упорядоченного множества всех врачей поликлиник. Ввиду неоднородности форм пред-

ставления индивидуальных предпочтений применение предложенного в работе мно-гометодного подхода является обоснованным.

Стоит отметь, что ввиду строгого учета оперативной деятельности врачей ежедневно ведется мониторинг количества приемов, поставленных диагнозов, выписанных больничных листов и т.д. Для ведения такого учета возможно использование определенной конфигурации продукта на платформе «1С: Предприятие 8». Схематично опишем процесс решения задачи по оценке эффективности персонала с помощью СППР - «1С» (рис. 5).

Таблица 2

Критерии оценки эффективности деятельности врача-терапевта, _врача общей практики_

2.1.1. Критерии оценки эффективности деятельности - за месяц:

Охват «Школами здоровья» охват школами, %

Выполнение установленного плана дополнительных диспансерных осмотров работающих граждан выполнения плана осмотров, %

Выполнение установленного плана углубленных осмотров работников вредных (опасных) производств выполнение плана осмотров, %

Выполнение установленного плана дополнительных диспансерных осмотров мужчин 35-55 лет выполнение плана осмотров, %

Число посещений прикрепленного населения с профилактической целью удельный вес числа посещений, %

2.1.2. Критерии качества профилактической работы:

Охват профилактическими прививками (ПП) прикрепленного населения: против дифтерии против гепатита В против краснухи против гриппа

Критерии качества диспансерного наблюдения

Охват лечебно-профилактической помощью (ЛПП) лиц, состо- полнота охвата ЛПП лиц, со-ящих под диспансерным наблюдением (ДН) по нозологическим стоящих под ДН, % формам

2.1.3. Критерии качества медицинской помощи

Оказание медицинской помощи в соответствии с федеральными (региональными) стандартами Выявленные дефекты при оформлении установленной документации, в т.ч. при выписке льготных рецептов, реализации приоритетного национального проекта «Здоровье» Штрафные санкции по вине работников структурного подразделения Критерии удовлетворенности пациентов медицинской помощью: обоснованные жалобы судебные иски по вине врача число случаев оказания медицинской помощи в соответствии с федеральными (региональными) стандартами число случаев (абсолютный показатель) число случаев (абсолютный показатель) число случаев (абсолютный показатель) число случаев (абсолютный показатель) число случаев (абсолютный показатель

Рис. 5. Схема процесса принятия решений

Заключение

Для повышения эффективности принятия решений группой экспертов при оценке вариантов по набору критериев разработана информационная система, интегрируемая с программными продуктами платформы «1С: Предприятие 8», названное СППР - «1С». Программное и методическое обеспечение, реализующее предложенные метод и подход, является

способом обоснования как индивидуального, так и группового принятия решений, необходимым для помощи специалистам при решении многовариантных практических задач.

Работа частично поддержана Российским фондом фундаментальных исследований (проекты 14-01-31321, 15-3750095).

Статья поступила 25.11.2015 г.

Библиографический список

1. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Корпоративные информационные системы и устойчивое развитие регионов: сб. материалов научн.-практ. конференции «Технико-экономические проблемы развития регионов». Иркутск, 3-4 октября 2013 г. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2013. С. 57-61.

2. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Модель информационной системы поддержки принятия решений на платформе «1С» // Вестник ИрГТУ. 2014. № 11. С. 14-19.

3. Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Агрегирование предпочтений в группах. Метод и программное средство. Berlin: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2014. 114 с.

4. Друкер П.Ф. Практика менеджмента. М.: ИД «Вильямс», 2000. 272 с.

5. Узденёва Т.А. Система поддержки принятия решений, интегрированная с «1С: Предприятие» // Молодой ученый. 2011. Т. 1. № 3. С. 105-107.

6. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. М.: Наука, 1990. 240 с.

7. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Академия, 2009. 400 с.

8. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000. 392 с.

9. Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Подход к принятию управленческих решений коллективом // Вестник ИрГТУ. 2014. № 6. С. 35-40.

10. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.

11. Друкер П.Ф. Эффективное управление. Экономические задачи и оптимальные решения. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2002. 284 с.

12. Орлов А.И. Менеджмент: учебник. М.: Изд-во «Изумруд», 2003. 298 с.

13. Орлов А. Методология принятия решений // Управляем предприятием: электрон. научн. журн. 2011. № 4 (4).

14. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. М: Знание, 1985. 32 с.

15. Веселова Ю.А. Вычислительная сложность манипулирования в задаче голосования: сб. мат-лов междунар. научн.-практ. конференции «Фундаментальная информатика, информационные технологии и систем управления: реалии и перспективы FIITM-2014». Красноярск: СФУ, 2014. С. 51-60.

16. Малтугуева Г.С., Малтугуева Н.С. Задача экспертного оценивания сценариев при многовариантных расчетах // Программные системы: теория и приложения: электрон. научн. журн. 2014. T. 5. № 5 (23). [Электронный ресурс]. URL:

http://psta. psi ras. ru/read/psta2014_5_11-21. pdf (10.06.2015).