CC BY
34
Kitaiskiy Maxim Sergeevich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected].
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634389358.
The Department of Antennas and Radio Transmitters; Assistant.
Kasyanov Alexander Olegovich
E-mail: [email protected].
Phone: 88634388844.
The Department of Antennas and Radio Transmitters; Associate Professor.
Zakovorotniy Sergey Ivanovich
E-mail: [email protected].
The Department of Antennas and Radio Transmitters; Postgraduate Student.
УДК 658.012.011
E^. Косенко, B.B. Шадрина, О.В. Косенко
ЗАДАЧА ВЫЯВЛЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ МЕЖДУ ПАРАМЕТРАМИ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
Выявление статистических зависимостей между параметрами структуры и факторами, влияющими на эти характеристики, позволяет унифицировать процесс проекти-
- . -ды корреляционного анализа. Предложена методика выявления нормативов, позволяющая решить задачу синтеза организационной структуры системы.
Граф организационной структуры; метод синтеза; моделирование.
E.J. Kosenko, V.V.Shadrina, O.V.Kosenko PROBLEM OF REVEALING OF STATISTICAL DEPENDENCES BETWEEN PARAMETERS OF STRUCTURE OF INFORMATION SYSTEM
Revealing of statistical dependences between parameters of structure and the factors influencing these characteristics allow to unify process of designing of information-operating systems. Methods of the correlation analysis are put in a basis of the given approach. The technique of revealing of the specifications, allowing to solve a problem of synthesis of organizational structure of system is offered.
Count the organizational structure; method of synthesis; simulation.
Современные тенденции создания информационно-управляющих систем направлены на унификации процедур и технологий реализации основных этапов . -тической реализации информационно-управляющих систем. В связи с чем сформировался теоретический и практический задел по оценке влияния отдельных факторов и параметров на организационную структуру системы.
Как показано в [1], организационная структура системы информационного обеспечения в общем виде представляется как симбиоз аппаратной и программной ,
подсистемами (2.1), которые определяются процессами функционирования пред.
.
Раздел III. Моделирование сложных систем
Граф организационной структуры информационно-управляющей системы определится как [1]
G=WuZuQ, (1)
где Ш - представление в виде графа аппаратной части системы, отображающей аппаратные элементы и связи между ними; Ъ - представление в виде графа программной части системы; Q - графовое представление структуры и взаимосвязей информационных потоков в системе.
Граф организационной структуры информационно-управляющей системы можно декомпозировать как
G=uGi, Gi=WiuZJuQk, (2)
где О; - это подграф графа О, имеющий смысл отдельной информационной операции в подсистемах информационно-управляющей системы, а ";, ^, - подграфы
графов "^7^ соответственно.
Параметры оценки организационной структуры системы описаны в [2]. Учет влияния данных параметров позволяет не только повысить эффективность функционирования информационного обеспечения системы, но и оценить организационную структуру предприятия в целом.
, - -лесообразно применять нормативный метод, основанный на выявлении статистических зависимостей между параметрами структуры и факторами, влияющими на эти характеристики [3]. Данный подход обусловлен прежде всего единообразием основных функций системы (сбор, хранение, анализ, обработка и т.д.), которые в свою очередь можно декомпозировать на вставку строки, изменение значения, удаление значения, обработку запроса по условию выборки, сохранение значений и т.д. Каждую из этих "простейших" операций можно оценить как по "индивидуальным параметрам", так и в рамках "системного взаимодействия", что позволит сформировать набор статистических данных для оценки на основе специализированного метода. Так, на,
структуры распределенной системы с учетом затрат на обмен информацией [4].
Статистические зависимости также могут устанавливаться в результате исследования однородной группы (етасса) лучших, в определенном смысле, информаци-онно-управляющих систем. Собирают данные о численных значениях структурных параметров и факторов. С помощью методов корреляционного анализа определяют степень влияния каждого фактора на структурные параметры и отбираются наиболее существенные факторы, выводятся нормативные формулы для расчета параметров организационной структуры информационно-управляющей системы. Для данного класса систем полученные зависимости считаются наилучшими, их используют при проектировании организационных структур информационно-управляющих систем аналогичного типа. С помощью нормативного метода разрабатываются нормативы по каждой из выделенных функций системы, коэффициенты распределения информационных потоков между управляющими и подчиненными подсистемами.
На основе статистического и логического анализа выделяют факторы, наибо-
( ).
,
И = СП х°', (3)
i
где Щ - параметр организационной структуры системы; с - постоянный коэффициент уравнения регрессии, отражающий средний уровень значения параметра в исследуемой группе (классе) информационно-управляющих систем; х; - численное значение ;-го фактора; ау - показатель степени, выражающий влияние ;-го фактора на >й параметр структуры.
Формирование нормативов проходит в два этапа. На первом этапе принимают во внимание производственные и технологические факторы. На втором этапе определяют границы допустимых отклонений от найденных нормативов и корректируют коэффициент с, исходя из другой группы факторов, характеризующих уровень организации процессов, наличие средств автоматизации, систему документооборота и другое. Предполагается, что производственные и технологические факторы обусловливают объем работ, а вторая группа факторов влияет на произ-.
Как показано в [1], задачи моделирования организационной структуры ин--
агрегирования, т.е. объединения в одну подсистему наиболее близких задач или в один узел наиболее тесно взаимодействующих подсистем и компонентов. Этот принцип базируется на интуитивно ясном и проверенном на практике соображе-
,
.
Тогда пусть множество Е графа G из (1) можно интерпретировать множеством различных подразделений предприятия или организации, а множество дуг V множеством взаимосвязей между ними. В результате решения задачи оптимального разбиения G получим множество модулей организационной структуры или под, -нейших задачах синтеза.
Задача синтеза организационной структуры в терминах теории графов формулируется как разбиение графа О(ЕУ) на подграфы G1,...,GN, где GicG и
____ N
О(пОу=0 для i,J = 1^ , О Ф ]) и ^ О1 = О . Полученное разбиение должно
i =1
N
минимизировать функцию I с(О) , где с( О{ ) - некоторая функция, опреде-
i =1
ленная на множестве разбиений О, І = 1^ .
В зависимости от вида целевой функции графовые задачи синтеза организационной структуры системы формализуются следующим образом:
1. Найти разбиение О(ЕУ) на подграфы О1,...,ОN при г(Е)<г, которое минимизирует некоторую функцию от величины внешних связей между подграфами ( , , -ми и т. д.).
2. Найти разбиение О(ЕУ) на сильносвязанные подграфы, т.е. подграфы, у которых связь между элементами внутри подграфа больше, чем с другими элементами графа Ои.-.&ы
3. Найти такое разбиение графа О(ЕУ), чтобы а(и)=0,52с(Е;)^тт при тах 1(Е)<а(и), где с(Е) - число связей всех вершин Е с другими вершинами
1(Е) - число связей вершин графа Оi между собой.
4. Найти разбиение О(ЕУ) на N не пересекающихся подмножеств и
N ____
^ О1 = О, О^О,=0, для 5 Ф ? (8,1 = 1N ) таким образом, чтобы,
i =1 N г
ЕЕ dilXisXJt ^ тп , где йу - показатель связи между вершинами графа О;
8,=1 І,J=1
1, EieQs;
0 - .
В основу метода синтеза организационной структуры информационно-управляющих систем положен принцип максимальной связности задач, решаемых в каждом подразделении предприятия или организации, для которых создается Р информационно-управляющая система [5]. Задача моделирования формулируется аналогично предыдущей задаче, но для получения многоуровневой структуры поиск автономных подсистем ведется не только по горизонтали (в пределах одного ), .
Вначале по заданному ограничению max b(Ei)<B для графа Q(E,V) решается
u1
целевой функцией a(E1)^min. Затем та же задача решается вновь, но уже для гра-
Qu , u2 ,
a(u2)^min. И так до тех пор, пока на некотором уровне Рзначение типа min a(up)
B. -
дится к определению частных (субоптимальных) разбиений u1, u2,..., up.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. . ., . ., . .
распределенных информациопно-управляющих систем. - Ростов-на-Дону: Изд-во Рост. - , 2004. - 20З .
2. . ., . . -
// . . - 2010.
- № 1 (102). - С. 1З0-1З6.
3. . . - -
тем (монография). Деп. ВИНИТИ №10211-5214/50 а-З9.
4. . ., . .
// . . -
молодых ученых, аспирантов и студентов «Интеллектуализация информационного по, ». - . - , 2010.
- С. 88-9З.
5. Цвиркун АД. Структура сложных систем. - М., 1975.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор Я.Е. Ромм.
Косенко Евгений Юрьевич
Технологический институт федерального государственного автономного
образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: [email protected].
З47928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
.: 886З468З075.
Кафедра систем автоматического управления; доцент.
Шадрина Валентина Вячеславовна
E-mail: [email protected].
Кафедра систем автоматического управления; доцент.
Косенко Олеся Валентиновна
E-mail: [email protected].
.: 886З4З9З029.
.
Kosenko Evgenie Jurevich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: [email protected].
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: +78634683075.
Department of Automatic Control Systems; Associate Professor.
Shadrina Valentina Vyacheslavovna
E-mail: [email protected].
Department of Automatic Control Systems; Associate Professor.
Kosenko Olesya Valentinovna
E-mail: [email protected].
Phone: +78634393029.
Leading engineer.
УДК 519.816
В.П. Терновой, C.M. Ковалев МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ НА ОСНОВЕ
*
НЕЧЕТКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Рассматривается один из возможных подходов к моделированию информационных потоков в телекоммуникационных системах с использованием методов нечеткологического моделирования. Предлагаемый подход позволяет при имитации информационных потоков учитывать априорные экспертные знания о возможном характере те.
Предлагаемый подход позволяет при имитации информационных потоков учитывать априорные экспертные знания о возможном характере телетрафика.
Моделирование информационных потоков; телетрафик; нечеткая динамическая .
V.P. Ternovoy, S.M. Kovalev
MODELING INFORMATION FLOWS BASED ON FUZZY DYNAMIC
SYSTEMS
This article discusses one possible approach to modeling the information flows in telecommunication systems using methods of fuzzy-logic modeling. The proposed approach allows us to simulate the flow of information to take into account a priori expert knowledge on the possible nature of teletraffic.
The proposed approach allows us to simulate the flow of information to take into account a priori expert knowledge on the possible nature of tele traffic.
Simulation of information flow; teletraffic; fuzzy dynamic model.
Одной из важнейших проблем, возникающих при создании современных телекоммуникационных сетей, является разработка их динамических моделей, способных достаточно быстро воспроизводить траекторию событий с учетом характера информационных потоков, генерируемых абонентами телекоммуникационной .
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, (проекты №: 10-01-00058, № 10-07-00158.
