авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ »«¬–“» ¬—–  ...»

-- [ Страница 3 ] --

A. E. Andreev, D. S. Popov, D. N. Zharikov, E. S. Sergeev BUILDING OF HIGH-PERFOMANCE CLUSTER SYSTEM BASED ON EXISTING POOL OF COMPUTERS USING GNU/LINUX OPERATING SYSTEM Presented paper deals with investigation of possibilities for building high-perfomance cluster system based on existing pool of computers (workstations). Paper focuses on building cluster using GNU/Linux operating system. Some problems influencing system perfomance where revealed while constructing cluster. Directions to resolve these problems and increase perfomance were suggested.

Cluster, HPC, MPI, parallelizing, Linux.

Вычислительный кластер это многопроцес- компьютерной лаборатории. Ну, и, конечно, та сорная система, в которой обмен между процес- кие кластеры могут использоваться при реше сорами организуется с помощью передачи со- нии сложных вычислительных задач в свобод общений по каналам ввода-вывода, чаще всего – ное от учебной работы время (так называемые по сетевым интерфейсам. Фактически кластер "ночные" кластеры рабочих станций).

может быть построен на базе обычной сети пер- Поскольку с одной стороны классической сональных ЭВМ, серверов или рабочих станций операционной платформой кластерных систем с использованием специального программного всегда являлась платформа UNIX, а с другой обеспечения (ПО). Целью построения такой сис- стороны для минимизации расходов на ПО ти темы является повышение производительности повым решением является использование про при решении задач, требующих больших объе- дуктов GNU, рассмотрим создание кластера на мов вычислений. В последние годы рост произ- базе небольшого учебного класса, оснащенного водительности процессоров общего назначения, двух и четырехядерными процессорами, с ис внедрение многоядерных процессоров, доступ- пользованием ОС GNU/Linux.

ность сетевого оборудования Gigabit Ethernet Кластер укомплектован 7 вычислительными позволяют даже на базе штатных вычислитель- узлами, управляющим узлом, вычислительной ных узлов (ПЭВМ, серверы начального и сред- сетью. Узлы кластера связаны обычным спосо него уровня) с минимальными затратами стро- бом, используя GigabitEthernet-адаптеры. На ить системы с относительно высокой произво- узлах размещен двухъядерный процессор Intel дительностью. Такие системы могут эффективно Dual Core с тактовой частотой 1.8 GHz, на 2 уз использоваться для обучения студентов, по- лах (в т. ч. и на управляющем узле) – четырех скольку, во-первых, могут по-прежнему выпол- ядерный Intel Quad-Core Xeon (2 и 1,6 GHz, нять роль учебных компьютерных классов, а во- 2x4Mb) В общей сложности кластер располага вторых, используемые в них программные паке- ет 18 процессорными ядрами с пиковой произ водительностью каждого 6-8 GFLOPS. Теоре ты, библиотеки, интерфейсы ничем не отлича ются от тех, что используются в больших кла- тическая (расчетная) производительность кла стерах, которые относят к суперкомпьютерам. стера в целом более 90 GFLOPS.

Таким образом, студенты смогут получить на- Для развертывания кластера необходимо:

выки создания, управления кластерами, а также 1. Выбрать подходящий дистрибутив опе их программирования, не выходя из обычной рационной системы Linux.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ 2. Установить и сконфигурировать ОС на чит более комфортную работу в параллельной узлах кластера. виртуальной машине (отпадет необходимость 3. Установить необходимый набор ПО для вводить пароли доступа при добавлении в вир решения задач. туальную машину каждого нового узла и при Выбор дистрибутива Linux является доста- копировании исполняемых модулей в локаль точно субъективной задачей и во многом опре- ные файловые системы узлов кластера).

деляется наличием собственно самих дистрибу- После установки и настройки ОС необхо тивов, знакомством исполнителей, устанавли- димо установить и настроить пакет для парал вающих ОС, c тем или иным дистрибутивом, их лельного программирования MPICH2. После личными предпочтениями и так далее. При распаковки пакета для дальнейшей инсталля этом существуют, по крайней мере, два объек- ции необходимо его сконфигурировать, что тивных момента: во-первых, дистрибутив дол- достигается следующей командой.

жен быть по возможности 64-разрядным, что $./configure -- prefix=/cluster/mpich2-1.0. позволит максимально использовать память уз Здесь опция – prefix позволяет выбрать путь лов и повысить производительность кластера.

к директории для установки, по умолчанию – Во-вторых, дистрибутив должен по возможно это следующий путь /usr/local/. Также может сти включать все необходимые драйверы и не быть весьма полезна опция --enable-fast, кото конфликтовать с оборудованием. В нашем слу рая, согласно документации, конфигурирует чае этим требованиям удовлетворил дистрибу MPICH2 для большей производительности на тив Fedora 8 x86-64 (kernel 2.6.23.1-42).

безошибочных приложениях или для тестиро Относительно выбора остального про вания производительности.

граммного обеспечения. Поскольку все процес Затем необходимо произвести собственно соры класса являются процессорами Intel, было сборку и инсталяцию пакета с помощью ко решено использовать компиляторы Intel C++ манды make. Все необходимое описано в файле и Fortran (Intel C++ Compiler 10. 1.008;

Intel For Makefile, а именно флаги и инструкции компи tran Compiler 10. 1.011), а также средства от лятора ладки программ Intel Debugger 10.0;

Intel Trace Analyzer and Collector 7.0.1. Наряду с продук $ make && make install clean тами Intel (в основном для Linux они предос После инсталляция пакета необходимо на тавляются бесплатно) использовался и стан строить реализацию MPI для работы на кластере.

дартный GNU компилятор GCC 4.1.2.

Для старта демона mpd требуется схема (список Для реализации обмена сообщениями необ узлов) кластера, которая храниться в файле ходимо использовать стандарт MPI и библио mpd.hosts. При построении описанного выше теки для поддержки этого стандарта, в частно кластера файл содержал следующую инфор сти, было решено использовать MPICH2 1.0.7;

мацию OpenMPI 1.2.6;

Intel MPI 3.1.037.

Наконец, для поддержки тестового и созда- #mpd.hosts ния прикладного ПО необходимо установить node1.cluster # основной узел математические библиотеки, нами были выбра- node2.cluster # клиентские узлы ны ATLAS 3.8.1;

GotoBLAS 1.2.5;

Intel Math nodeN.cluster Kernel Library (MKL, Cluster Edition) 9.1.

Перед началом работы необходимо в домаш После установки собственно операционных нем каталоге пользователя создать файл.mpd.conf, систем на узлы кластера необходимо:

содержащий строку secretword=secretword, где настроить сетевые адаптеры и присвоить secretword – это некоторое секретно слово.

каждому узлу кластера хост-имя;

После этого надо установить права доступа на настроить сетевую файловую систему (NFS):

него командой разрешить подключение nfs-клиентам к nfs-сер веру, настроить сетевые каталоги на узлах и кон- $ chmod 600.mpd.conf соли кластера для обеспечения запуска MPI Также необходимо скопировать этот файл программ и т. д.

в домашний каталог пользователя на все узлы Также можно предусмотреть настройку кластера беспарольного доступа с консоли кластера на узлы кластера по протоколу SSH, что обеспе- $ scp.mpd.conf nodeN:~/ 50 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ После развертывания кластера необходимо В приведенном файле строки 1,2 служат для выполнить тестирование и настройку его про- идентификации файла и более никакой роли не изводительности. играют (нужно заметить, что они переносятся Применительно к тестированию кластерных в файл результата HPL.out). Строки 3,4 опреде систем в настоящий момент традиционно пре- ляют, каким образом будет осуществляться вы обладают тесты, относящиеся к классу ядер вод результатов теста. Строки 5,6 содержат пе (Linpack, NAS Parallel Benchmarks), приложе- речисление размерностей задач, которые будут ний (NAS Parallel Benchmarks) и некоторых решаться в ходе теста. Строки 7,8 определяют микротестов, как правило, тестирующих ком- различные варианты параметра NB. Следует муникационную составляющую (Netperf, тесты отметить, что тест устроен таким образом, что лаборатории параллельных информационных перебирает всевозможные варианты заданных технологий НИВЦ МГУ). Поэтому в силу своей параметров, таким образом для трех различных широкой распространенности в дальнейшем размерностей и двух вариантов NB тест будет будет рассматриваться тест Linpack, который выполнен шесть раз. Поскольку число различ традиционно используется для измерения про ных параметров в конфигурационном файле изводительности суперкомпьютеров и обычных велико, следует быть осторожным и не забы ЭВМ. Этот тест предполагает решение системы вать об этой особенности. Строки 10,11,12 оп линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) ределяют различные варианты сетки PQ, для определенных размерностей методом Гаусса.

которых будет выполнен тест. Остальные стро Для того чтобы воспользоваться тестом, не ки (13-31) задают другие параметры алгоритма, обходимо загрузить его дистрибутив (вклю которые в данной статье не рассматриваются.

чающий в себя исходный код и make файлы, Результатом работы теста является доста предназначенные для компиляции под различ точно объемный файл, в котором для каждого ные платформы). Для компиляции также потре набора параметров, определенного в конфигу буется наличие какой-либо реализации MPI, рационном файле, указана достигнутая произ а также любая реализация библиотеки BLAS водительность на тесте, а также имеющаяся по (Basic Linear Algebra Subroutines) или библиотеки грешность решения.

VSIPL (Vector Signal Image Processing Library).

Для проведения тестовых испытаний Lin После сборки получившийся исполняемый pack был скомпилирован с использованием модуль использует файл HPL.dat, в котором различных библиотек линейной алгебры: это могут быть указаны существенные параметры коммерческая Intel MKL, бесплатная для не алгоритма. Для облегчения проведения тести коммерческого использования GotoBLAS и сво рования в файле HPL.dat может быть задана бодно распространяемая библиотека ATLAS, последовательность параметров, при этом бу разрабатываемая Арагонской национальной ла дет выполнена серия тестов со всеми перечис бораторией (США).

ленными значениями параметров.

Ниже приведен пример конфигурационного Тестирование кластера выявило некоторые файла HPL.dat для теста Linpack, строки кото- недостатки в аппаратной конфигурации узлов рого для удобства пронумерованы системы и определило несколько направлений развития указанной системы.

1. HPLinpack benchmark input file 2. Innovative Computing Laboratory, University of Tennessee 3. HPL.out output file name (if any) 4. 0 device out (6=stdout,7=stderr,file) 5. 3 # of problems sizes (N) 6. 1000 2000 3000 Ns 7. 2 # of NBs Gflops 8. 112 120 128 NBs 9. 0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column major) 10. 4 # of process grids (P x Q) 11. 1 2 1 4 Ps 12. 1 2 4 1 Qs 1 2 4 6 8 10 12 14 16 13. 16.0 threshold Количество процессоров (ядер) 14. 1 # of panel fact ATLAS GotoBLAS MKL … 30. 0 Equilibration (0=no,1=yes) Результаты тестирования кластерной системы 31. 8 memory alignment in double ( 0) ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ При тестировании всей кластерной системы модели, в общем случае рекомендуется исполь было выявлено явное увеличение производитель- зовать абсолютно идентичные узлы;

2) для общего увеличения производительно ности при использовании библиотеки MKL, что сти, как на тестовых, так и на прикладных задачах, объясняется ее большей оптимизацией под про необходимо увеличение объема ОЗУ до (как ми цессоры данного типа. Вследствие более низкой нимум) 1 GB на каждое ядро многопроцессорной частоты ядер процессора Xeon E5310, наблюда системы, а в некоторых случаях и более 1 GB в за лось ухудшение результатов при включении его висимости от возможностей процессора в данной в состав тестируемых узлов, что связано с необ системе, его тактовой частоты и кэша второго ходимостью синхронизации данных между про уровня (L2 cache). В частности на узлах с процес цессами и падения производительности на всех сором Dual Core 1.8 GHz рекомендуется увеличить узлах кластерной системы до производительно- объем оперативной памяти до 2 GB.

сти самого слабого. 3) для увеличения пропускной способности Для решения обозначенных проблем и уве- сети рекомендуется использовать не одну, а не личения производительности предложены сле- сколько сетевых карт, объединив их в один ло дующие меры по модернизации имеющейся гический канал с большей пропускной способ аппаратной конфигурации кластерной системы: ностью;

можно также предложить отделить 1) для преодоления проблемы падения про- сеть управления от сети передачи данных.

Приведенные предложения использованы при изводительности на всех узлах кластерной сис построении кластера на базе усовершенствован темы до производительности самого слабого ных рабочих станций и серверов, оснащенных че необходимо применение процессоров с одина тырехядерными процессорами Intel Quad / Xeon.

ковой тактовой частотой, желательно одной УДК 519. В. С. Боровик МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫХОДА ИЗ ПРОБЛЕМНОЙ СИТУАЦИИ В ОРГАНИЗАЦИОННО-ХОЗЯЙСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет borovikv@mail.ru В статье анализируются вопросы теории управления производством. Анализируются различные аспекты, связанные с формулированием производственных проблем в условиях инновационного развития. Приводится математическая мо дель, реализуемая при выходе из проблемной ситуации.

Ключевые слова: производственные проблемы, проблемная ситуация, математическая модель.

V. S. Borovik MODELLING OF PROCESS OF AN EXIT FROM A PROBLEM SITUATION IN ORGANIZATIONAL-ECONOMIC SYSTEMS In this article are analyzed the pressing questions of the theory of production management. There are also analyzed various aspects connected with a formulation of industrial problems the purposes in conditions of innovative development. Bring the mathematical model of an exit from a problem situation in organizational-economic systems.

Industrial problems, problem situation, mathematical model.

При всем многообразии информации, отра- не способствует выделению главного, – кон жающей изучение, исследование и разрешение тролируемого результата при решении пробле проблем в организационно-хозяйственных сис- мы. Возникает вопрос, если не ясно в чем, соб темах, как правило, отсутствуют четкие указа- ственно, проблема, то насколько точно можно ния на то в чем, собственно, авторы видят про- сформулировать цель?

блему. Отсюда можно сделать предположение, Как известно, в практической деятельности что в настоящее время, интуиция играет веду- постоянно возникают ситуации, разрешение щую роль в понимании сути и содержании то- которых с помощью имеющихся средств, зна го, что можно или следует считать проблемой. ний и опыта затруднено [1]. В таких случаях Однако интуитивное понимание порождает ряд принято говорить о том, что возникла пробле отрицательных следствий. Прежде всего, оно ма. Проблема, как и задача, берет свое начало 52 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ в проблемной ситуации [2]. Возникновение 1. Разработать проект восстановления качест проблемной ситуации обусловлено появлением венных характеристик и выполнить комплекс ра соответствующей информации [3]. бот в соответствии с проектом, т. е. решить задачу.

Анализ проблемной ситуации создает пред- 2. Отказаться от выполнения своих гарантий посылки для преобразования ее либо в задачу, ных обязательств, что создаст предпосылки для либо в проблему. Для наших дальнейших ис- возникновения проблемы, т. к. заказчик может следований будем считать достаточным такое представить соответствующие документы в ар деление проблемной ситуации при всем много- битражный суд и дело, вероятнее всего, выиграет образии противоречивых толкований понятия с последующими санкциями. Кроме того, для проблемы. Например, – задача;

бу- предприятия в будущем также могут возникнуть сложности с заключением контрактов, что вызо квально – нечто, брошенное вперед – сложный вет дефицит финансовых ресурсов и т. д.

теоретический или практический вопрос, тре Таким образом, общим свойством для про бующий разрешения, изучения, исследования [4].

Процесс распознавания и решения органи- блемы и проблемной ситуации является ин зационно-хозяйственных задач и проблем, вы- формация о несоответствии результатов. Отли деленных из проблемных ситуаций, не получил чие проблемной ситуации от проблемы заклю достаточно глубокого теоретического развития. чается в том, что возникновение проблемной Имеющиеся рекомендации достаточно подроб- ситуации обусловлено появлением информации но описывают различные, по мнению авторов о несоответствии запланированных результатов проблемы, не раскрывая чем конкретно харак- и результатов, имеющихся в текущий период теризуется это понятие, например [5]. времени, а проблемы – результатов текущего На наш взгляд, проблемная ситуация про- периода и прогнозируемого.

является в ходе сравнения информации о ре- Завершая содержательный базис статьи, зультатах процессов, происходящих в произ- следует отметить, что вероятно, наибольший водстве в текущий момент, с информацией о ре- интерес представляет направление решения:

зультатах, которые были запланированы ранее. проблемная ситуация – задача. Особенно это Несоответствие значений сравниваемых пара- относится к организационно-хозяйственным метров и отсутствие решения в данный кон- системам, для которых перспектива выхода на кретный момент времени обусловливает воз- проблемы мало привлекательна. Направление никновение проблемной ситуации, если пара- проблемная ситуация – проблема, представляет метры этого несоответствия выходят за грани- несомненный интерес и заслуживает отдельно цы ранее установленных пределов. Например, го более детального рассмотрения.

в соответствии с контрактом между заказчиком Для выхода из проблемной ситуации необ и предприятием выполнено производственное ходимо, чтобы каждому конечному множеству задание с гарантийными обязательствами на имеющихся факторов А соответствовало ко срок в пять лет. Через три года документально нечное множество необходимых факторов В, установлено, что по своим характеристикам из- участвующих в создании продукта. Тогда за делие не соответствует нормативным требова- пишем ниям. Гарантийные обязательства не выполне- А ~ В, (1) ны. Официально установлено несоответствие Если множества Аn не пересекаются между текущего состояния запланированному, и, по собой, т.е своим параметрам выходящему за ранее уста An An | = при n n /, (2) новленные пределы. Возникла проблемная си и множества Вn также не пересекаются между туация.

собой, т. е.

Возникновение проблемы обусловливается Bn Bn ? = при n n /.

информацией о несоответствии результатов (3) производственной деятельности в текущий мо Для всех n AnBn. Тогда каждому мент с результатами, которые планируются на m a0 An перспективный период также, если это несоот- (4) n = ветствие выходит за границы установленных соответствует единственный элемент пределов. Например, из проблемной ситуации, m изложенной выше, у руководства предприятия b0 Bn. (5) может быть два основных выхода. n = ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ полнительные требования к выбору критерия Если каждому элементу множества А по не оптимальности.

которому правилу можно соотнести один и Обозначим состояние организационно-хо только один элемент множества В и при этом зяйственной системы S после k-го преобразова каждый элемент множества В окажется соотне ния S k ( X ), где X ( x1, x2...x n ) – матрица-строка, сенным одному и только одному элементу из А, тогда элементами которой являются некоторые стои m m мостные величины, определяющие состояние An ~ Bn. (6) системы. Следует сказать, что это величины, n =1 n = характеризуют стоимостную информацию о ре Достижение взаимно однозначного соответ сурсах (в том числе информационных), имею ствия (6) путем реализации ряда мероприятий, щихся в организационно-хозяйственной систе будет свидетельствовать о выходе из проблем ме и необходимых для выхода из проблемной ной ситуации.

ситуации.

Попытаемся описать процесс выхода из Заметим, что после k-го преобразования проблемной ситуации с помощью экономико система S может перейти не в одно состояние.

математической модели.

Поэтому, в общем случае, состояния системы S Во-первых, выберем критерий экономиче после k-го шага будем обозначать компаунд ской эффективности.

матрицей Во-вторых, определим алгоритм нахожде S k = ( S k1) ( X 1k );

S k 2) ( X 2 )...S k ( X lk ) ( ( k l ния экстремума выбранного критерия.

По поводу формализации критерия будем или ( S k j ) ( X (j k ) )), ( иметь в виду, что применение математических где j = 1, l, k = 1, m.

методов часто приводит к функции многих пе Пошаговое преобразование системы S сво ременных, экстремум которых отыскать очень дится к преобразованию компаунд-матриц:

трудно. Трудность оценки эффективности ме тода напрямую зависит от вида исследуемой S0 S1 S 2...S k...S q, где S0 – начальное со функции. На наш взгляд следует применить та стояние системы S, в которой возникла про кие методы формализации процесса выхода из блемная ситуация;

S q – конечное состояние проблемной ситуации, которые бы мало зави системы S после выхода из проблемной ситуа сели от вида функции.

ции. Как правило, в реальных условиях, со Для этой цели наиболее подходящим являет ся метод оптимизации последовательности опе- стояния S и S q – представляют собой компа раций, основанный на рекуррентном уравнении унд-матрицы из одного элемента. Если это не Р. Беллмана [6]. Критерий оценки эффективности так, то приходится на основании выбранного операций должен удовлетворять всего лишь не ()( ) критерия отбирать из матриц S0i ) и S q (m ) те, ( большому числу условий. Критерий оптимально сти выхода из проблемной ситуации должен быть которые отвечают экстремуму выбранного кри аддитивным, т. е. он должен складываться из зна- терия. В качестве критерия эффективности ме чений, полученных при решении отдельных за- тода преобразования компаунд-матриц высту дач, возникающих в процессе выхода из про- пает стоимость таких преобразований. Обозна блемной ситуации. Следует иметь в виду, что чим его С. Учитывая сказанное об аддитивно множество преобразований в рамках конкретной сти критерия, отметим, что в нашем случае организационно-хозяйственной системы на кото- q C = c j, где q значение критерия полученного ром задан критерий эффективности, должен об- j = ладать тем свойством, что любое новое состояние при j-м преобразовании. Пусть Rk – управле системы S k, должно зависеть только от предше ние, переводящее систему из состояния S k ствующего состояния S k 1 и вида преобразова в состояние S k. Элементами этой матрицы яв ния (управления процессом выхода из проблем ляются стоимостные показатели преобразова ной ситуации) на k-м шаге.

ния компаунд-матриц S k 1 в S k. Тогда рекур Отметим два момента. Во-первых, этим ус ловиям отвечают практически все многошаго- рентное уравнение Р. Беллмана, позволяющее вые преобразования в организационно-хозяйст- получить оптимальное управление можно запи венных системах. Во-вторых, отсутствуют до- сать так:

54 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ветствия имеющихся ресурсов необходимым.

Ci ( Si(j1) ) = min (Ci ( Si(j1) ;

Ri ) + Ci+1 ( Si(l ) )) Априори можно констатировать, что при невоз Ri можности достижения такого соответствия (что Это уравнение символически описывает очень важно, заданного числом) в рамках рас принцип оптимальности Р. Беллмана, который сматриваемой организационно-хозяйственной можно сформулировать следующим образом:

системы будет свидетельствовать о перспективе в каком бы состоянии Si j1 система ни находи возникновения проблемы (оцененной числом) лась по (i–1) преобразований, дальнейшие пре и необходимости привлечения дополнительных образования, т. е. переход в состояния Si, Si +1... S q ресурсов для перевода проблемы в задачу.

должен происходить так, чтобы критерий С БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК принимал наименьшее значение. Поскольку критерий min C зависит от состояния Si(j1) и вы- 1. Герасимов, И. Г. Структура научного исследования / И. Г. Герасимов. – М.: Мысль. – 1985. – С. 44.

бранного управления Ri он называется условным 2. Краткий психологический словарь. – М.: Политиз и обозначается Ci. Заметим, что уравнение дат. 1985. Стр. 259.

Р. Беллмана позволяет определять условное оп- 3. Молодцов, Д. А. Устойчивость принципов опти тимальное преобразование матриц состояний мальности / Д. А. Молодцов. – М.: Наука. – 1987. – С. 22.

4. БСЭ. Издание второе. – М.: Т. 34. – С. 561.

системы S на каждом отдельном этапе выхода из 5. Михайлова, М. Новости фандрайзинга. Учебное проблемной ситуации.

пособие для фандрайзингов и тренеров. Фонд социально Прогнозные расчеты по приведенной модели го развития и охраны здоровья / М. Михайлова [и др.]. – позволяют определить "стоимость" выхода из С-Пб.: "Фокус-Медиа". – 2007. – С. 32.

проблемной ситуации и оценить реальную воз- 6. Беллман, Р. Динамическое программирование / можность такого выхода, т. е. достижения соот- Р. Беллман. – М.: 1960.

УДК 681. Л. Г. Комарцова, Д. С. Кадников ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МГТУ им. Н. Э. Баумана (Калужский филиал) komlg@bmstu-kaluga.ru, dskadnikov@yandex.ru В статье представлен и исследован новый алгоритм кластеризации, который, в отличие от других известных алго ритмов, позволяет создавать кластеры в режиме on-line, и не требует предварительного определения кластеров. Это дает возможность использования его в динамических интеллектуальных системах для адаптации к меняющейся входной ин формации.

Ключевые слова: эволюционный алгоритм, кластеризация, эволюционные системы, режим on-line, интеллектуальная обработка информации, нейронная сеть, обучение.

L. G. Komartsova, D. S. Kadnikov EVOLUTIONARY ALGORITHM OF CLUSTERING In this paper new algorithm of clustering is presented and studied. Instead of other known algorithms this algorithm allows creating clusters in on-line mode and doesn’t require preliminary determination of clusters. This gives a possibility of using it in dynamic intellectual systems for adaptation to changing input information.

Evolutionary algorithm, clustering, evolutionary systems, on-line mode, intellectual processing of information, neural net work, learning.

Задачи обработки временной информации ном использовании нейронных сетей, нечеткой встречаются во многих прикладных областях, логики и генетических алгоритмов для решения таких, как управление, телекоммуникации, рас- прикладных проблем.

познавание образов и т. д. Одним из эффектив- В работе исследуются некоторые вопросы, ных методов решения этого класса задач явля- которые необходимо решить для создания эво ется использование эволюционных подходов, люционных систем, моделирующих процедуру отслеживающих динамику изменения инфор- принятия решений человеком в сложных труд мации во времени и базирующихся на совмест- но формализуемых задачах в реальном време ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ни. Особенности, которые должны быть реали- входных данных. Для каждого нового вектора зованы в интеллектуальных эволюционных сис- обновляется только ближайший кластерный темах: 1) модульность;

2) открытость;

3) взаи- центр. Это правило известно как "локальный" модействие отдельных модулей при функцио- k-means (или победитель забирает все), кото нирования системы;

4) обучаемость и дообу- рый может работать с данными, поступающими чаемость в процессе всего жизненного цикла в интеллектуальную систему непрерывно.

существования системы;

5) адаптивность к ре- Другие известные методы кластеризации шаемой задаче;

6) необходимость работы в ре- DCA (Dynamic Clustering Algorithm) [2], FCMC жиме on-line. (Fuzzy C-means Clustering) [3] хотя и являются Запоминающая часть эволюционной систе- эффективными методами, работают в режиме мы представляет собой нейросетевую базу зна- off-line и требуют, как и алгоритм k-means, за ний (НСБЗ) [Комарцова, 2003] и формируется ранее определенного числа кластеров.

на основе информации, поступающей из раз- Менее известным является эволюционный личных источников в процессе ее функциони- кластерный метод (Evolving Clustering Method – рования: фундаментальных знаний, представ- ECM) [4], который обеспечивает кластериза ленных в виде стандартов, нормативно-спра- цию на протяжении всего жизненного цикла вочной информации и т. д., экспериментальной системы при непрерывном поступлении вход информации, получаемой из результатов моде- ных данных. Он предназначен для on-line кла лирования, натурного эксперимента, результа- стеризации, хотя и включает специальную ме тов тестирования;

экспертной информации о ка- тодику для уточнения кластерных центров при чественных и количественных характеристи- обучении в режиме off-line, что позволяет про ках конкретных объектов исследуемой пред- водить смешанное обучение при функциониро метной области в форме текстов, экспертных вании ИС.

правил и отдельных примеров (невербализо- Основное достоинство алгоритма заключа ванных описаний), а также информации мета – ется в том, что, в отличие от других методов уровня, определяющей правила использования кластеризации, число кластеров заранее не оп фундаментальных знаний. Эти данные, как пра- ределяется и может меняться в режиме on-line вило, носят фрагментарный характер, имеют по мере поступления входных данных. Ограни формат представления в различных шкалах чение заключается в том, что для каждого кла (числовых, лингвистических, порядка, наиме- стера ищется максимальное расстояние между нований) и задача системы состоит в обобще- примером и ближайшим кластерным центром, нии имеющихся данных и формировании со- и это расстояние не может быть больше задан ответствующих обучающих выборок. Таким ной величины Dist. Однако в процессе эволю образом, запоминающая часть представляет ции (в режиме on-line) эта величина может ме собой многомодульную структуру с эволю- няться в зависимости от текущей ошибки кла ционными связями между нейросетевыми стеризации.

модулями, объединенными в распределенные Сравнение алгоритмов кластеризации осу группы. ществлялось на тех же тестовых функциях, что Основные проблемы, которые необходимо и в [5].

решать для интеллектуальной обработки ин формации в реальном масштабе времени, свя Ошибка Ошибка Метод заны с выбором соответствующего метода кла- E-обучение E-обобщение стеризации. Наиболее известным методом кла K-means (off-line) 3.3 6. стеризации является k-means, который находит Fuzzy C-means (off-line) 1.4 5. k различных групп данных (кластеров) и их ECM (on-line) 1.2 5. кластерных центров как среднее векторов дан ных, находящихся внутри кластеров. Эта про цедура минимизирует расстояние каждого век- Эксперименты показали, что ошибка клас тора до его ближайшего кластерного центра. сификации на обучающей и тестовой выборке Обычно это достигается путем значительного для ECM, обучающегося в режиме on-line, даже числа итераций. меньше, чем для традиционных методов. Ос On-line версия k-means алгоритма [1] осно- новные достоинства ECM: более высокая ско вывается на априорном знании о распределении рость работы;

не требуется предварительное 56 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ определение числа кластеров;

создание класте- 2. Moody J., Darken C. Fast learning in networks of lo cally-turned processing units. – Neural Computation, 1(2), ров в on-line режиме;

возможность трассировки 281–294.

данных. Основная трудность реализации алго- 3. Bruske J., Ahrns L., Sommer G. An integrated archi ритмов on-line без учителя, в отличие от обуче- tecture for learning of reactive behaviors based on dynamic ния с учителем, – возможность не достижения cell structures. – Robotics and Autonomous Systems. – 22, 1998. – pp. 81–102.

минимума ошибки обучения. Поэтому целесо 4. Bezdek (ed.) Analysis of fuzzy information. – Vols. 1, образно чередовать циклы обучения с учителем 2, 3. CRC Press. 1987.

и без учителя. 5. Kasabov N., Song Q. DENFIS: Dynamic evolving neuro-fuzzy inference system and its application for time БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК series prediction. – IEEE. Trans. Fuzzy system, 10(2). – pp.

144–154.

1. MacQueen J. Some methods for classification and 6. Комарцова, Л. Г. Особенности построения эво analysis of multivariate observations. In Proc. Fifth Berkeley люционных систем на основе генетических алгоритмов.

Symposium of Mathematical, Statistical and Probability. – 1 Межд. Конф. САИТ-2005. – М. – 2005. – С. 201–204.

Vol. 1. – 1967. – pp. 281–297.

УДК 004.415. В. В. Лежебоков УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ ОБРАБОТКИ МАССИВОВ ДАННЫХ БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ Европейский институт ядерных исследований (ЦЕРН) valery.lezhebokov@gamil.com Приведено теоретико-множественное описание модели автоматизированной системы управления информационны ми процессами, рассмотрено применение данной модели к задаче мониторинга состояния оборудования. Приведено формализованное описание модуля автоматизации информационного процесса обработки данных. Представляемая мо дель легла в основу процесса разработки централизованной системы мониторинга состояния оборудования ускорителей элементарных частиц.

Ключевые слова: система автоматизированного управления, информационный процесс, автоматизация процессов обработки данных, модель системы.

V. V. Lezhebokov MANAGEMENT OF INFORMATION PROCESSES OF PROCESSING OF DATA FILES OF THE BIG DIMENSION The article represents a set-theoretic description of an automated control system of information processes and its application in the scopes of equipment state monitoring issue. Also the formal description of the corresponding data processing module is of fered. The presented model was used in the development process of the centralized equipment monitoring system of particle ac celerators.

Automated control system;

informational process;

data processing automation;

system model.

В условиях постоянно развивающихся про- цедуре препроцессинга перед их непосредст мышленных информационных комплексов, по- венной визуализацией. Данная статья посвящена является необходимость в разработке автомати- описанию модели автоматизированной системы зированных систем, внутренние информацион- управления информационными процессами ные процессы которой направлены на обработку (АСУИП), реализующей изоморфный подход и анализ больших объемов информации в ре- с точки зрения управления различными ИП, альном времени. В общем случае специфика а также применение данной модели к решению данных информационным процессов (ИП) оп- задачи препроцессинга данных получаемых от ределяется контекстом решаемой задачи. Од- оборудования. Работа ведется в рамках разра ной из наиболее типовых задач данного класса ботки централизованной системы мониторинга является мониторинг состояния оборудувания состояния оборудования основных акселерато в реальном времени. В целях повышения безо- ров, созданных организацией по ядерным ис пасности и эргономичности системы с точки следованиям (ЦЕРН), включая большой адрон зрения взаимодействия с пользователем, дан- ный коллайдер [1]. Предлагаемая модель ные о состоянии оборудования подлежат про- ориентированна на высокопроизводитель ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ную обработку информационых массивов большой размерности (порядка 3*104 значений в секунду).

Будем рассматривать автоматизированную систему в виде совокупности двух основных модулей, обеспечивающих выполнение опреде ленных задач в соответствии с функциональной структурой и множества модулей автоматиза ции ИП:

S = {sm, sc, H}, (1) Рис. 1. Общая структура подсистемы обработки сообщений где: H – множество модулей автоматизации ИП;

В основе информационных преобразований sm – подсистема обработки сообщений;

определенных отображением R лежит управле sc – подсистема управления информацион ние ИП на основе его политики жизненного ными процессами.

цикла. Под политикой жизненного цикла пони Подсистему обработки сообщений опреде мается дескриптивное описание множества лим в виде:

правил определяющих выработку управляю sm = (Xm, ym,, M, E), (1) щих воздействий в ответ на поступившее собы m где: X – множество входных информационных тие. Множество определенных в рамках данной потоков;

работы управляющих воздействий имеет вид:

ym – выходной информационный поток;

А = {ai, ar, ac} (5) – множество функций отображения мно i где: a – инициализация нового модуля автома жества сообщений на множестве со тизации ИП;

бытий;

r a – повторное выполнение алгоритмов мо M – множество сообщений;

дуля автоматизации ИП;

E – множество событий.

aс – завершение выполнения алгоритмов Следовательно, в основе информационных модуля автоматизации ИП.

преобразований на верхнем уровне для подсис Концептуальная структура подсистемы темы sm лежит отображение вида:

управления информационными процессами в ви i(Mi): Mi Ei;

EiE, MiM, (2) де основных ее элементов и взаимосвязей меж подразумевающее анализ входного информа ду ними представлена на рис. 2.

ционного потока, содержащего элементы мно В целях пояснения функциональной струк жества MiM с последующим отображением на туры описываемого объекта, рассмотрим еди множестве событий Ei. Основные элементы и ничную итерацию процедуры анализа посту взаимодействия, определенные между ними в пающих событий. В процессе обработки собы рамках функционирования подсистемы sm, при тия eiE подсистема управления o опрашивает ведены на рис. 1. Подсистему управления ин элементы множества дескриптивного описания формационными процессами представим как:

политик жизненного цикла на предмет необхо sc = (Xс, Yc, R, E, A), (3) димости выработки одного из видов управ с c где: X и Y – множество входных и выходных ляющих воздействий – инициализации нового информационный потоков;

модуля автоматизации ИП.

R – продукционная модель обработки со бытий;

E – множество событий;

A – множество управляющих воздействий.

Продукционная модель обработки событий позволяет перейти от теоретико-множествен ного описания входной для системы S инфор мации к выработке воздействий направленных на обеспечение механизмов управления ин формационными процессами по средствам пре дикатов вида:

ri(e, h(w)) A;

riR, eE, hH (4) Рис. 2. Концептуальная структура подсистемы управления ИП 58 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ В случае если соответствующей политикой ритмов адаптации) с последующей передачей предусмотрено данное управляющее воздействие, результатов вычислений модулям-клиентам.

инициализированный по средствам подсистемы f В общем случае значение параметра представ модуль помещается в соответствующий буфер ляет собой значение величины некоторой коли представленный множеством Hc. В последствии чественной характеристики оборудования.

процесс функционирования предполагает анализ Процесс адаптации подразумевает агрегиро события ei с точки зрения его влияния на множест- вание дополнительной информации (значений во уже существующих управляемых модулей ав- ассоциорованных параметров – экстра-парамет томатизации ИП и выработку соответствующих ров) в объекте представляющем значение основ управляющих воздействий. ного параметра, в целях повышения показателей Исходя из требований высокой производи- безопасности и эргономичности системы с точки тельности к системе, будем опираться на мно- зрения конечного пользователя.

гопоточный механизм организации вычислений Под значением основного параметра будем по средствам инкапсуляции алгоритмов ИП понимать значение параметра представляющее в соответствующем модуле автоматизации ин- собой объект адаптации в рамках задачи пре формационного процесса (МАИП). процессинга. Учитывая (6) представим модуль Представим модуль автоматизации ИП в сле- препроцессинга значений параметров в виде дующем виде: сложного объекта следующей структуры:

hi = (Xih, Yih, I, i, wi);

hi H (6) ha = (Xah, Yah, Pm,,, a, a, wa );

ha H (7) где: Xi и Yih – множество входных и выходных h где: Xah и Yah – множество входных и выходных информационных потоков;

информационных потоков соответст i – комплексный алгоритм информацион- венно;

ных преобразований ИП;

Pm – множество основных параметров;

i – функция оценки информационного со- – подсистема импорта данных (провай стояния ИП;

дер данных);

wi – текущее информационное состояние – подсистема экспорта данных (экспор ИП, wi W. тер данных);

Текущее информационное состояние ИП a – алгоритм адаптации значений парамет может принимать одно из следующих предо- ров;

пределенных значений: состояние ожидания a – функция оценки информационного со (wa), состояние выполнения (we) и ИП завершен стояния ИП адаптации;

(wc). Множество переходов между данными со- wa – текущее информационное состояние стояния определяет жизненный цикл информа- ИП адаптации.

ционного процесса. Под жизненным циклом Необходимым условием адаптации является ИП будем понимать описание последователь- наличие, как значения основного параметра, так ности типовых этапов, характеризующих его и значений соответствующих экстра-парамет состояние с течением времени [2]. ров. В ряде случаев временные задержки, вы Результатом визуализации основных инфор- званные различными вычислительными процес мационных преобразований верхнего уровня сами и неидеальностью каналов передачи ин в рассматриваемой системе является совокупность формации, приводят к отсутствию необходимых модулей и информационных потоков (рис. 3). значений параметров в момент применения ал горитмов адаптации. Данная проблема решена по средствам применения итерационного подхо да к адаптации значений реализованного соот ветствующей политики жизненного цикла. При наличии всех необходимых информационных ресурсов, к значению основного параметра при меняются соответствующие алгоритмы после Рис. 3. Основные информационные преобразования АСУИП чего, данное значение экспортируется подсис темой, а соответствующий параметр исключа Применение данной модели к задаче пре ется из множества Pm.

процессинга данных получаемых от оборудо В завершении каждой итерации произво вания предполагает разработку соответствую диться оценка ИП адаптации по средствам щего модуля автоматизации ИП реализующего функции a на предмет его завершенности:

информационную обработку множества значе a : yah(|P|) wa, yah Yah, wa Wa ний основных параметров (применение алго- (8) ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ В условиях вырожденности множества P на платформо-независимой многопоточной среды момент оценки информационного состояния программирования Java [3].

процесс адаптации считается завершенным Подсистема, реализованная на основе пред (wс). В противном случае ИП переходит в со- лагаемой модели, прошла успешные испытания стояние ожидания (wa), что предполагает повтор- в рамках централизованного тестирования сис ное выполнение алгоритмов адаптации в рамках тем мониторинга и управления оборудованием следующей итерации. 13 августа 2008 в ЦЕРНе. В целях проверки ра Предлагаемая модель разработана с учетом ботоспособности системы в условиях высоких требований масштабируемости с точки зрения нагрузок, операторами были запущены более функционально состава по средствам разработ- различных графических интерфейсов обеспечи ки и интеграции новых модулей автоматизации вающих визуализацию значений, прошедших ИП. В дальнейшем, помимо представленного процедуру адаптации. Единовременно системой модуля, предполагается разработка модуля ав- обеспечивалось наблюдение в реальном времени томатизации направленного на решение задачи более чем за 11000 параметрами. В целом ре исчисления значений виртуальных параметров зультаты проведенных тестов подтвердили со верхнего уровня (значение параметра опреде- стоятельность рассматриваемой модели с точки лено в виде функции от множества значений зрения решения задачи препроцессинга инфор других параметров). мационных массивов большой размерности.

Прототип предложенной модели лег в осно- Введение единой системы мониторинга и ву разработки подсистемы мониторинга данных управления в эксплуатацию намечено на сере в рамках проекта обновления систем монито- дину 2010 года.

ринга и управления оборудованием – InCA (Injection Control Architecture). Создание данной БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК системы обусловлено отсутствием единого под хода к управлению оборудованием различных 1. Wiedemann, H. Particle Accelerator Physics / H. Wiede mann. – Springer, 2004. – 908 p.

акселераторов, что затрудняет организацию 2. Бертран, М. Объектно-ориентированное конст взаимодействия между ними. В качестве средств руирование программных систем / М. Бертран. – Москва:

реализации примеденной модели АСУИП были Русская Редакция, 2005. – 1204 с.

выбранны технологии создания информацион- 3. Bruce, E. Thinking in Java, 4th edition / E. Bruce – ных систем на базе объектно-ориентированной, Prentice Hall PTR, 2006. – 1408 p.

УДК 658.8.001.18:681.3. Лу Лу, Я. В. Кукин, Л. Н. Бутенко, Дм. В. Бутенко ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ НА ОСНОВЕ ЦИКЛА ВЭНЬ-ВАНА Волгоградский государственный технический университет lulujnsd@mail.ru, butenko@vstu.ru, gindenburg@mail.ru, sc_yaric@bk.ru В статье представлены результаты прогнозирования по теории перемен (книга И-Цзин). Для интерпретации гекса грамм "Книги перемен" и построения стратегий развития экономической ситуации на основе цикла Вэнь-Вана предпо лагается использовать экспертную систему байесовского типа.

Ключевые слова: прогнозирование, гексаграмма, экспертная система, экономика.

Lu Lu, Y. V. Kukin, L. N. Butenko, D. V. Butenko FORECASTING DEVELOPMENT OF THE ECONOMIC SITUATION ON THE BASIS OF CYCLE-WEN WANG Article presented to predict the results of the Theory of change (book I-ISIGNY). For interpretation hexagram used in Book of change will planed expert system of Вayes-type.

Anticipation, hexagram, expert system, the economy.

Задачами экономического прогнозирования получаемых результатов;

оценка максимально являются: предвидение возможных вариантов возможного количества ресурсов, необходимо распределения ресурсов по различным направ- го для решения хозяйственных, научно-техни лениям;

определение нижних и верхних границ ческих и др. проблем [1].

60 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ По типам в прогнозировании различают [2]: В связи с этим нам представляется актуаль – творческое видение, основанное на ис- ной задача отыскания инвариантных законо пользование субъективного мнения прогнози- мерностей для прогнозирования поведения ста, эксперта, его интуиции;

экономических систем.

– поисковое прогнозирование, базирую- Для решения выявленной задачи нами щееся на изучении тенденций развития хозяй- предлагается использовать подход к прогнози ственной системы и продлении их в будущее. рованию на основе классической китайской Последний вид прогноза дает ответ на во- "Книги Перемен", которая в соответствии с со прос, что вероятнее всего произойдет при усло- временными естественно-научными представле вии сохранения существующих тенденций. Он ниями является моделью саморазвития инвари может быть основой для стратегического пла- антных систем из любых предметных областей.

нирования. Отметим, что это саморазвитие представлено Поисковое прогнозирование в свою очередь как смена качественных состояний в формали может быть двух видов [3]: зованном виде циклами Вэнь-Вана и Фу-Си.

– традиционным или экстраполятивным;

Эти циклы построены из одного и того же на – новаторским – альтернативным. бора 64-х гексаграмм. Каждая гексаграмма Нормативное прогнозирование исходит из представляет собой символическое описание общих целей и стратегических ориентиров на той или иной жизненной ситуации, которая будущий период. При данном подходе рас- развертывается во времени, но без привязки сматриваются только рациональные варианты к количественно определенному временному прогноза, т. е. варианты поискового прогноза, интервалу. Очередность гексаграмм жестко оп которые обеспечивают попадание в требуемое ределена. Таким образом возможно получение конечное состояние из текущего исходного с уче- прогноза развития, выраженного в описаниях том существующих ограничений на ресурсы цепочек качественных состояний. Закономер (в том числе, время). ности изменения базируются на следующих Выбор конкретного метода является одной принципах [6]:

из наиболее важных задач прогнозирования. • мир представляет собой и изменчивость Возрастание актуальности разработки фор- и неизменность, и, более того, их непосредст мальных, в том числе логических процедур, венное единство;

при выборе метода прогнозирования отмечает- • в основе этого лежит проходящая через ся во многих работах [4]. Проведенный анализ весь мир полярность, антиподы которой столь литературы показал, что основная масса мето- же противоположны друг другу, сколь и тяго дов прогнозирования делится на две основные теют друг к другу, и в их отношениях проявля группы: методы, использующие математиче- ется мировое движение как ритм;

ские модели и методы, основанные на эксперт- • благодаря этому ритму ставшее и еще не ных оценках [5]. наступившее объединяются в одну систему, по К существенным недостаткам первой груп- которой будущее уже существует, и в настоя пы методов относится невозможность их ис- щем оно может выглядеть как "ростки" насту пользования для долгосрочных прогнозов вви- пающих событий.

ду большой неопределенности в поведении Эти представления были положены нами экономических факторов. в разработку метода прогнозирования на осно Для второй группы основным недостатком, ве цикла Вэнь-Вана для экономических систем.


по нашему мнению, является неявное предпо- Общая схема процесса прогнозирования на ложение экспертов о том, что существующие цикле Вэнь-Вана для экономических систем тенденции сохранятся в будущем. Такая ситуа- может быть представлена следующим образом:

ция образно оценивается выражением В. В. На- • для построения сценария развития выби лимова о том, что "эксперты идут спиной впе- раются экономические показатели работы ред", что означает недооценку качественных предприятия. Их должно быть шесть – по числу возможных будущих состояний, при опоре на черт в гексаграмме;

сведения, полученные в прошлом. • по этим показателям определяется на Нами также не обнаружены методы, которые чальное состояние экономики предприятия;

использовали ли бы закономерности системоге- • для определения типа черты в гексаграм ме (активная или пассивная), характеризующей неза, характерные для экономических систем.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ начальное состояние, задается массив вопросов Концепт инварианта качественного состояния к экспертной системе. Этот последовательный на языке И-Цзин представлен на рис. 1 [7], откуда процесс позволяет сформировать всю гекса- следует, что общие показатели сбыта и производ грамму, описывающую отправную точку про- ства могут характеризоваться активными или цесса для прогнозирования;

пассивными характеристиками в виде сплошных • далее по циклу Вэнь-Вана определяются или прерывистых черт, соответственно.

возможные варианты развития начальной ситуа ции, которые определяются выбором направле ния развития в точке полифуркации и выглядят как варианты возможного сценария развития;

• каждая ситуация рассматривается с точки зрения интерпретации гексаграммы в "Книге Перемен". Это создает описание сценария раз- Рис. 1. Интерпретация качественного состояния предпри вития ситуации в качественном виде;

ятия на языке И-Цзин • далее при формировании сценариев воз Задавая вопросы, в соответствии с масси можен выбор нужной или доступной по ресур вом эвристик, характеризующих работу эконо сам линии развития ситуации, в соответствии мической системы предприятия [8], мы можем с которой можно принимать комплекс управ определить характер основных шести экономи ляющих решений.

ческих показателей, требуемых для осуществ В целом сочетание бинарных выражений ления процедуры прогноза.

активности и пассивности в виде гексаграмм В табл. 1 показан характер информации, ко представляет собой форму лингвистической торую можно использовать для создания экс конструкции контекстно-свободного языка для пертной процедуры.

описания термов инвариантных качественных На основе показанной информации можно ситуаций, а циклы Вэнь-Вана и Фу-Си пред построить базу знаний для определения значе ставляют собой синтаксические правила выво ний шести экономических показателей. Поль да, описывающие процесс перехода одного ка зователь должен иметь возможность выбора чественного состояния в другое.

значения показателя в полярной шкале, чтобы Например, для проведения финансового можно было сформировать черту гексаграммы прогноза нам необходимо знать уровень актив (сплошную и прерывистую).

ности по шести показателям: сбыт, производст В табл. 2 приведены возможные варианты во, поступление денежных средств, доход, за вопросов в экспертной системе.

траты, расход денежных средств.

Таблица Характер информации для разработки прогнозной модели [9] Стадии процесса прогнози Результирующие показатели Характер информации рования Цена на продукцию на внутреннем и Тенденции изменения индексов-дефляторов, 1. Прогноз сбыта внешнем рынках, курс доллара, тренды динамики курса доллара, ставок акциза, суммы акциза, объемы выручки от тенденции в объемах услуг, оказываемых на сто прочей реализации (работ, услуг) рону (в натуральном и стоимостном выражении) Объемы производства продукции в Экстраполяция объемов производства за предше 2. Прогноз производства целом по предприятию и по струк- ствующие периоды, норматив потерь при транс турным подразделениям, товарная портировке продукции до потребителя, расход продукция продукции на собственные нужды Остатки продукции на начало периода, период 3. Прогноз доходов Объемы реализации продукции, вы оборачиваемости остатков, среднесуточный объ ручка от реализации продукции, ем производства, ожидаемая величина остатков общий объем доходов, чистая вы продукции на конец периода, ставки НДС, уро ручка (без НДС и акцизов) вень сопоставимых и действующих цен Распределение затрат на условно-постоянные и ус 4. Прогноз затрат Смета затрат по статьям, себестои ловно-переменные, зависимость изменения числен мость основных видов продукции, ности от объема производства, динамика средней себестоимость единицы продукции, заработной платы под влиянием инфляции, тенден налоги, относимые на себестоимость ции в изменении амортизационных отчислений, из менение переменных затрат, ожидаемый уровень прочих и общепроизводственных затрат 62 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Окончание табл. Стадии процесса прогнози Результирующие показатели Характер информации рования 5. Прогноз денежных по- Объем реализации продукции по Размер отгруженной продукции в натуральном и ступлений направлениям сбыта, чистая выруч- стоимостном выражении на начало года, средний ка от реализации продукции, услуг срок транспортировки до потребителя, реализа на сторону по направлениям, сумма ция продукции в прогнозном периоде по отгруз денежных поступлений от потреби- ке, ожидаемый размер отгруженной продукции телей продукция (работ, услуг) на конец прогнозного периода, ожидаемый раз мер дебиторской задолженности Сумма денежных расходов 6. Прогнозирование де- Прогноз капитальных вложений, прогнозное зна нежных расходов чение налоговых платежей, эксплуатационные расходы, размер кредиторской задолженности на начало прогнозного периода, период оборота кредиторской задолженности, ожидаемая вели чина обязательств на конец прогнозного периода 7. Финансовый прогноз Прогноз избытка или дефицита де- Остаток средств на начало периода, прогноз по нежных средств, возможность пога- ступления и использования денежных средств, шения недоимки в бюджеты и вне- возможность использования краткосрочных и бюджетные фонды, прогноз созда- долгосрочных заемных средств, ожидаемый оста ния резервов денежных средств ток средств на конец прогнозного периода Таблица Вопросы для экспертной системы Показатель Вопросы для экспертной системы Производство Определите объем производства продукции в целом по предприятию в следующей шкале (большой-маленький)?

Каковы потери при транспортировке продукции до потребителя?

Каков объем производства за предшествующие периоды?

Каков расход продукции на собственные нужды?

Какова техническая оснащенность предприятия?

Какова сумма расходов?

Расход ден.средств Оцените масштаб капитальных вложений?

Каков размер налоговых платежей?

Каков размер кредиторской задолженности?

Каковы эксплуатационные расходы?

Каков налог, относимый на себестоимость?

Затраты в организа ции Какова себестоимость единицы продукции?

Какова себестоимость основных видов продукции?

Какова динамика средней заработной платы под влиянием инфляции?

Какова тенденция в изменении амортизационных отчислений?

Каково распределение затрат на условно-постоянные и условно-переменные?

Каков объем реализации продукции?

Сбыт в организации Какова выручка от реализации продукции?

Каков акциз?

Стабилен ли курс валюты?

Какова цена на продукцию на внутреннем рынке?

Какова цена на продукцию на внешнем рынке?

Какова сумма денежных поступлений от потребителей продукция(работа, услуг)?

Поступление денеж ных средств Каков объем реализации продукции по направлениям сбыта?

Каков срок транспортировки до потребителя?

Какова чистая выручка от реализации продукции?

Каков объем услуг на сторону?

Каков остаток продукции на начало периода?

Доход организации Каков период оборачиваемости остатков?

Каков среднесуточный объем производства?

Какова выручка от реализации продукции?

Какова ставка НДС?

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ В предлагаемом подходе отсутствуют не Задав экспертной системе эти группы во достатки следящего управления, в котором ча просов, необходимо получить шесть ответов ще всего присутствует только реагирование на для определения значения шести экономиче текущую ситуацию и отсутствует какое-либо ских показателей. Если получен положитель предвидение возможных полифуркаций. Дан ный ответ "Да", то означает на языке И-Цзин – ный подход лишен этого недостатка, учитывает "Ян", знак (сплошная черта), цифра 1. Если противоположные тенденции, присутствующие получен отрицательный ответ "Нет", то это оз в любом процессе, а также позволяет использо начает на языке И-Цзин – "Инь", его знак вать диалектику взаимодействия прошлого, на (прерывистая черта), соответствует цифре 0.

стоящего и будущего, что и является сутью Таким образом будет сформирована гексаграм эволюционного прогнозирования.

ма. Одновременно мы получим ее значение в виде цифр 0 и 1 [10].

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК Затем эта гексаграмма выбирается в соот 1. Козлов, Н. А. Перспективный экономический анализ / ветствии с правилом вывода по системе про Н. А. Козлов, Е. П. Бочаров. – М.: Финансы и статистика, гнозирования цикла Вэнь Вана. Возможно по- 1987. – 256 с.

строение дерева развития ситуации, которую 2. Евланов, Л. Г Экспертные оценки в управлении / эксперт может расшифровать с помощью тек- Л. Г. Евланов, В. А. Кутузов. – М.: Экономика, 1978. – 136 с.

3. Кукина, А. Н. Экономическое теория / А. Н. Куки стовых описаний гексаграмм и интерпретиро на. – М.: Глобус 2003. – 115 с.

вать прогноз развития ситуации. 4. Чжан Мин. Теория перемен. Китайская книга пе Кроме того, можно выбрать конечное со- ремен, Пекин. 2006. – 133 с.

стояние, которое допускает ресурсное обеспе- 5. Степанов, А. М. И-Цзин – древний канон перемен.


Взгляд из третьего тысячелетия новой эры / А. М. Степа чение работы этого предприятия построить нов, Б. Е. Агафонов. – М.: Препринт, 2005 г. – 122 с.

массив путей достижения этого состояния. 6. Балабанов, И. Т. Риск-менеджмент / И. Т. Балаба Таким образом, можно не только спрогно- нов. – М.: Финансы и статистика, 1996 г. – 192 с.

зировать развитие текущей ситуации, но и по- 7. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие ре шений / Г. Тейл. – М.: Статистика, 1977. – 282 с.

лучить важную информацию для принятия ре- 8. Дворянкин, А. М. Обучение экспертной системы шений в процессе управления уровнем бизнес- байесовского типа / А. М. Дворянкин. – Волгоградский процессов фирмы. технический университет, 2008. – 2 с.

9. Баканов, М. И. Теория экономического анализа / В случае интерпретации гексаграмм квали М. И. Баканов, А. Д. Шеремет. – М.: Финансы и статисти фицированным экспертом возможно получение ка, 1998.

инструмента для управления эволюцией биз- 10. Ли Лиин. Теория перемен и ее значение. Пекин.

нес-процессов. 2002. – 76 с.

УДК 519. С. П. Олейников, Л. Н. Бутенко МЕТОД ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИИ НЕОДНОРОДНОСТИ ИНФОРМАЦИИ (РУНИ) Волгоградский Государственный Технический Университет soleynikov@list.ru, butenko@vstu.ru В данной работе описан разработанный метод принятия решений в условии неоднородности информации (РУНИ), позволяющий максимально задействовать имеющуюся информацию в процессе принятия решений. В работе приведены имеющиеся проблемы при решении сложных (композитных) задач и возможные пути решения данной проблемы, с по мощью метода РУНИ.

Ключевые слова: принятие решений, неоднородность информации, метод, теория принятии решений.

S. P. Oleynikov, L. N. Butenko DECISION-MAKING METHOD IN A CONDITION OF HETEROGENEITY OF THE INFORMATION (RUNI) A new decision-making method (RUNI) is described in this paper. This method allows making decision in the condition of information heterogeneity. The paper consists describing of existing problems in decision-making which are appearing during solving multi-criteria problems and possible ways to solve described problems by RUNI-method.

Decision-making, information heterogeneity, decision-making theory.

В данной статье описан разработанный ме- В случае неоднородности имеющейся ин тод принятия решений в условии неоднородно- формации часто не представляется возможным сти [3] информации. использовать наиболее полно доступную ин 64 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ формацию в процессе принятия решения, т. к. процедуры, позволяющие вычислить и учесть одни оценки по критериям имеют качествен- все множество критериальных оценок, так, что ный [1, 2, 4] характер, а другие – количествен- для любой предложенной альтернативы с лю ный. В результате анализа, методов принятия бым набором критериальных оценок можно ус решений, использующих всю доступную ин- тановить ее ранг.

формацию, нами обнаружено не было. Однако если выбранные критерии, по кото В настоящее время часто невозможно ре- рым происходит оценивание альтернатив раз шить сложную задачу в целом, поэтому прихо- личных по смыслу, то лучше их разделить на дится данную задачу декомпозировать на подза- группы и решать раздельно, так как все равно дачи. Для решения такой задачи необходимо придется охватывать все множество пар крите применять методы, которые позволяют предста- риев, и на основании этого множества строить вить задачу в виде иерархии подзадач [1, 2, 5]. вопросы для опроса эксперта, что повлечет Метод анализа иерархии [2, 5] является од- увеличение времени опроса.

ним из немногих методов, позволяющих рас- Таким образом, если разделить критерии на сматривать задачу как определенную совокуп- группы и построить решающие правила для ность подзадач. Однако он использует количест- каждой группы критериев, останется приме венные преобразования, а значит решать задачи, нить правило, которое эти группы свяжет и по относящиеся к неструктурированным проблем- зволит ранжировать альтернативы, оцененные ным областям, с помощью него не представля- критериальными оценками по критериям в ка ется оправданным. Это было доказано экспери- ждой группе.

ментальными данными когнитивной психоло- Каждая группа критериев, объединенных гии [2]. Метод ЗАПРОС [1, 2], наоборот, для предметной областью, является отдельной за решения задачи использует качественные оцен- дачей, и мы можем ее решить тем же методом ки (присваивая им ранги), но не может предста- ЗАПРОС. Это означает, что мы можем полу вить задачи в виде иерархии и работает со всем чить полный или частичный порядок для пред множеством критериальных оценок. ложенных альтернатив и присвоить данным Время предъявления альтернативы также альтернативам ранги, где ранг, равный 1 – это обладает своими особенностями, выражен- лучшая альтернатива, 2 – альтернатива хуже ными в ограничениях. Например, если ре альтернативы с рангом 1, но лучше альтернати шающее правило строится на основе предъ вы с рангом 3 и т. д.

явленных альтернатив, то при предъявлении Аналогичным образом решаются задачи во следующей альтернативы решающее правило всех других группах критериев, и на выходе надо строить заново [2]. Подобного ограни каждой альтернативе тоже присваивается ранг.

чения не содержат методы, в которых альтер В итоге, альтернатива, составленная из рангов нативы предъявляются после построения ре своих проекций на каждую группу критериев, шающего правила.

будет иметь набор соответствующих рангов Поэтому для наиболее полного учета ин (векторную оценку). Теперь остается применить формации, имеющейся для решения задачи, не правило, которое позволит правильно упорядо обходимо, чтобы метод принятия решений:

чить альтернативы (набор ее рангов). Таким имел возможность иерархического пред правилом может являться правило упорядочи ставления задач;

вания альтернатив в методе ЗАПРОС [2].

мог использовать как качественные, так и ко личественные оценки по критериям;

умел строить решающее правило независи мо от времени предъявления альтернатив.

Нами не было обнаружено методов, которые соответствуют этим требованиям, поэтому раз работка методов, учитывающих вышеуказанные возможности, является актуальной задачей.

Как известно, метод ЗАПРОС для упорядо чивания альтернатив использует решающее правило, построенное на основе ответов экс- Рис. 1. Разбиение критериев для решения задач на группы перта [1]. При этом используются специальные критериев ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ В результате применения указанного пра вила, мы упорядочим все предложенные аль тернативы, и снова сможем присвоить ранги упорядоченным альтернативам выше обозна ченным способом.

Введем следующие определения.

Главная задача – первостепенная задача, ко торую необходимо решить.

Подзадача – задача, полученная в результа- Рис. 2. Иерархия задач при декомпозиции, где Z ji – i-я подзадача j-й задачи те разбиения главной задачи с учетом принад лежности критериев данной задачи к конкрет Метод принятия решений РУНИ может ис ной предметной области, не связанной с други пользовать методы, которые позволяют устано ми подзадачами. Главная задача состоит из вить порядок всех имеющихся альтернатив, что подзадач.

позволит присвоить ранги всем альтернативам.

Проекция (отображение) альтернативы за Пусть главная задача декомпозирована на дачи на подзадачу – это альтернатива, пред подзадачи и заданы методы решения каждой ставляющая интересы реальной альтернативы подзадачи. Альтернативы могут появляться до задачи в предметной области подзадачи.

или после построения решающих правил мето Поскольку мы строим упорядоченное мно дов подзадач.

жество имеющихся вариантов решения главной Требуется построить правило упорядочения задачи, то мы можем определить номер по по вариантов решения главной задачи. Формально рядку (ранг) для каждого варианта решения, эта задача может быть представлена следую т. о. после ранжирования вариантов решения щим образом. Дано:

{ } главной задачи мы будем знать ранг. Значит, а) Z0 – главная задача, Z 0 = Z10, Z 2,..., Z n ;

0 в соответствии с правилом ранжирования вари б) Z i j – i-я подзадача j-й задачи, где i = 1...n, антов решения главной задачи, главная задача сама может являться подзадачей. Следователь- n – количество подзадач j-й задачи. Подзадача но, получаем уже иерархическую структуру должна решаться методом, способным устано (рекурсивную композицию из задач). Тогда за- вить порядок среди всех предложенных альтер дачи, которые можно представить в виде сово- натив для этой подзадачи;

купности подзадач, будут являться составными в) Vk – k-й вариант решения главной задачи, объектами (композициями), остальные же зада- где k = 1..m, m – количество вариантов решения { } чи будут являться листьями (рис. 2). s t u главной задачи, Vk = ak1, ak 2,..., akn ;

Если для установки порядка на множестве f г) aki – f-я альтернатива i-й задачи k-го ва альтернатив, и, в соответствии с правилом ран рианта решения главной задачи;

жирования альтернатив, требуется только ранг д) C ip – p-й критерий для оценивания i-й проекции этой альтернативы на каждую подза дачу, то в качестве метода решения каждой подзадачи, где p = 1..r – количество критериев подзадачи можно использовать метод принятия для оценивания i-й подзадачи.

решений, позволяющий установить порядок Требуется: на основе построения решаю всех предложенных альтернатив, что позволит щих правил методов всех подзадач упорядо присвоить им ранги по выше описанному пра- чить все предложенные варианты решения вилу. Т.о. можно решать задачи, декомпозиро- главной задачи по предпочтению.

ванные на подзадачи, для решения которых мо- Метод содержит следующие основные стадии:

гут использоваться методы решения задач, от- а) Формирование главной задачи. Осущест носящихся как к хорошо структурированным, вляется экспертом совместно с консультантами так и плохо структурированным и неструкту- по проблемам принятия решений.

рированным проблемным областям, т. е. ис- б) Решение подзадач. Построение решаю щего правила для методов каждой подзадачи пользовать всю доступную информацию.

осуществляется экспертом.

В рамках приведенных рассуждений и на в) Ранжирование вариантов решения глав основе сделанных выводов нами был создан ной задачи. После построения решающих пра новый метод принятия решений.

66 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ вил ЛПР может упорядочить имеющиеся вари- В результате этого каждой альтернативе в каж анты решения главной задачи. Если на момент дой подзадаче будет присвоен ранг. Соответст принятия решения решающее правило не было венно, ранг альтернативы для задачи уровня построено для какой-либо подзадачи, или про- выше будет рассчитываться из совокупности сто отсутствовала информация, то имеется воз- рангов всех ее подзадач так, как это делается можность получить частичный порядок имею- в методе ЗАПРОС. Расчет рангов на примере щихся вариантов решения. показан на рис. 3.

Процедура расстановки рангов имеющихся Метод обладает следующими преимущест вариантов решения главной задачи, такая же, вами:

что и у метода ЗАПРОС. После определения • возможность решения подзадач, принад векторных оценок альтернативы им присваи- лежащих к разным проблемным областям (как ваются ранги. Данная процедура применяется к неструктурированным, так и к структуриро для всех предложенных альтернатив. И, нако- ванным);

нец, ранги всех альтернатив упорядочиваются • возможность ранжирования вариантов по возрастанию и сравниваются. При добавле- решения главной задачи, состоящих из альтер нии новой альтернативы, которая является од- натив разных подзадач;

ним из вариантов решения главной задачи, она • уменьшение времени на опрос эксперта.

(альтернатива) автоматически "отображается" Экономия времени достигается разделением во все подзадачи. Это означает, что для полно- главной задачи на подзадачи, за счет того, что го определения итогового ранга данной альтер- сравниваются не все пары критериев;

нативы ее необходимо оценить в контексте • возможность представления главной за всех подзадач. дачи в виде иерархии подзадач;

Методы, применяемые для решения подзадач, • возможность применения любых методов обязаны устанавливать частичный или полный принятия решений, позволяющих установить порядок на множестве имеющихся альтернатив. порядок предложенных альтернатив;

• возможность замены метода решения подзадачи на другой метод после определения решающих правил методов решения подзадач.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Ларичев, О. И. Качественные методы принятия решений: вербальный анализ решений / О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. – М.: Наука-Физматлит, 2004. – 209 с.

2. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия реше ний, а также хроника событий в волшебных странах. – М.:

Логос, 2000.

3. Олейников, С. П. Применение процедур вербального анализа решений для ранжирования вариантов в условии неполноты информации / С. П. Олейников, Д. П. Олейни ков, Л. Н. Бутенко // Изв. ВолгГТУ. Серия "Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и инфор матики в технических системах": межвуз. сб. науч. ст. / ВолгГТУ. – 2007. – Вып. 2, № 2. – С. 51–54.

4. Ларичев О. И. Качественные методы принятия реше ний / О. И. Ларичев, Е. М. Мошкович. – М.: Физматлит, 1996.

5. Саати, Т. Принятие решений: Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. – 316 с.

Рис. 3. Пример ранжирования альтернатив в методе РУНИ ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 658. К. С. Пачурова, А. М. Дворянкин, А. Х. Хыдыров ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕИНЖИНИРИНГА БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ Волгоградский государственный технический университет pachurova_ksenya@mail.ru, dvam@vstu.ru, agil@list.ru Проведено исследование методологий моделирования бизнес-процессов, систем построения бизнес-процессов, ал горитмов и средств реинжиниринга и систем управления проектами. В работе описаны задачи, решаемые с помощью реинжиниринга, его принципы, процесс реорганизации деятельности бизнес-системы и предложения по совершенство ванию этой деятельности.

Ключевые слова: реинжиниринг, бизнес-процессы, управление проектами, автоматизация нефтегазового комплекса, автоматизированная система, реинжиниринг бизнес процессов, управление бизнес-процессами.

K. S. Pachurova, A. M. Dvoryankin, A. Kh. Khidirov RESEARCH OF TECHNOLOGY OF REENGINEERING OF BUSINESS PROCESSES IN BUILDING The research of business process modeling methodologies, systems of business process construction, algorithms and means of reengineering, project management systems are carried out. The tasks being decided by reengineering, its principles, the reor ganization process of business system and improvement suggestions this activity are described in this paper.

Reengineering, business process, project management, automation of oil-and-gas complex, automation system, business process reengineering, business process management.

В период увеличения добычи нефти и газа улучшений в основных показателях деятельно неуклонно растет потребность в развитии сети сти предприятия" [2].

трубопроводного транспорта. Развитие транс- Целью реинжиниринга бизнес-процессов портной системы нефтегазового комплекса свя- (РБП) является целостное и системное модели зано, прежде всего, со строительством новых рование и реорганизация материальных, фи объектов: газопроводов, нефтепроводов, ком- нансовых и информационных потоков, направ прессорных и нефтеперекачивающих станций. ленная на упрощение организационной струк Увеличение объемов строительства вызыва- туры, перераспределение и минимизацию ис ет необходимость пересмотра существующих пользования различных ресурсов, сокращение методов организации ведения строительства сроков реализации потребностей клиентов, по крупных объектов. Современные экономиче- вышение качества их обслуживания [3].

ские условия поставили ряд проблем перед Реинжиниринг бизнес-процессов выполня строительными предприятиями отрасли: уско- ется на основе применения инженерных мето рение темпов, сокращение затрат, ликвидация дов и современных программных инструмен сезонности, повышение качества работ и уве- тальных средств моделирования бизнес-про личение контроля за состоянием окружающей цессов совместными командами специалистов среды. компании и консалтинговой фирмы [4].

Комплексное решение этих проблем может В соответствии с определением Е. Г. Ойх быть выполнено на основе системного анализа мана и Э. В. Попова: "Реинжиниринг бизнеса и зависит от принятия оптимальных проектных предусматривает новый способ мышления – решений, принятия новых материалов и конст- взгляд на построение компании как на инже рукций, повышения уровня механизации, раз- нерную деятельность. Компания или бизнес работки и внедрения современной технологии рассматривается как нечто, что может быть по производства работ, использовании информа- строено, спроектировано или перепроектирова ционных технологий, а также прогрессивных но в соответствии с инженерными принципа форм организации строительства мощных тру- ми" [5].

бопроводных систем [1]. Реинжиниринг бизнес-процессов обеспечи Согласно определению М. Хаммера и вает решение следующих задач:

Д. Чемпи реинжиниринг бизнес-процессов определение оптимальной последователь (BPR – Business process reengineering) опреде- ности выполняемых функций, которое приво ляется, как "фундаментальное переосмысление дит к сокращению длительности цикла изго и радикальное перепроектирование бизнес- товления и продажи товаров и услуг, обслужи процессов (БП) для достижения коренных вания клиентов, следствием чего служит по 68 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ На основе применения комплексов функ вышение оборачиваемости капитала и рост ционально-информационно-стоимостных моде всех экономических показателей фирмы;

лей производится:

оптимизация использования ресурсов в раз – анализ технологий реализации бизнес личных бизнес-процессах, в результате которой процессов по показателям эффективности;

минимизируются издержки производства и об – анализ и оценка информационных пото ращения и обеспечивается оптимальное соче ков и документооборота [7];

тание различных видов деятельности;

– анализ деятельности структурных подраз построение адаптивных бизнес-процессов, делений бизнес-системы;

нацеленных на быструю адаптацию к измене – формирование информации, которая необ ниям потребностей конечных потребителей ходима для понимания происходящих в струк продукции, производственных технологий, по- турных подразделениях бизнес-системы про ведения конкурентов на рынке и, следователь- цессов и для принятия обоснованных решений но, повышение качества обслуживания клиен- по их улучшению;

тов в условиях динамичности внешней среды;

– определение стоимости издержек произ определение рациональных схем взаимо- водства продукции;

– определение точного значения себестои действия с партнерами и клиентами, и как мости производства и сбыта продукции;

следствие, рост прибыли, оптимизация финан – определение эффективности применения совых потоков.

средств автоматизации в структурных подраз Важнейшими принципами реинжиниринга делениях бизнес-системы;

бизнес-процессов являются представленные на – выделение функций, которые обеспечи рис. 1.

вают достижение стратегических целей реали Реорганизация бизнес-системы есть подход зации бизнес-процессов и являются наиболее перепроектирования бизнес-процессов в струк- прибыльными;

турном виде, обеспечивающим увеличение ко- – обнаружение дорогостоящих функций (за личества производимой и количество потреби- тратных центров) технологий реализации биз телей продукции, а также уменьшение стоимо- нес-процессов, которые не оправдывают затра сти издержек производства при заданном коли- чиваемых на них средств;



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.