2012. №1(19)

Абросимов Вячеслав Константинович – доктор технических наук, старший научный сотрудник, руководитель отдела аналитики и консалтинга, компания «Cтэп Лоджик». 
Адрес: 121609, Москва, Осенний бульвар, 10/2. 
E-mail: v_abrosimov@step.ru

В настоящее время в деловой и научной литературе широко применяются такие термины, как «информационные ресурсы», «управление информационными ресурсами» и «управление жизненным циклом информационных ресурсов». В российском законодательстве присутствует понятие информационных ресурсов, однако содержание и определение этого понятия в контексте постановки задач создания информационных систем требуют уточнения, чем и объясняется актуальность рассматриваемой темы.

Особенность предлагаемого похода состоит в использовании общепринятых представлений о системе управления, основанных на теории систем, т.е. оперирование аналогами таких сущностей, как «органы управления», «управляющие воздействия», «программа управления», «управляющие сигналы» и «обратная связь». Из классических представлений системы управления заимствованы такие задачи, как задание и выполнение программы, стабилизация, слежение и оптимизация.

Стандартная задача управления в работе формализована через реализацию программ изменения параметров кортежей, с последующим сопоставлением целевых, прогнозируемых и фактических характеристик информационных ресурсов.

В работе также затронут вопрос определения места системы управления информационными ресурсами в общей системе управления организацией. В литературе предложено много вариантов таких систем (система управления автоматизацией предприятия «Галактика», ERP-системы Microsoft Dynamics, БЭСТ и др.). Однако проведенный анализ показал, что, хотя внутри таких систем обязательно циркулирует многочисленная и разнообразная информация, непосредственно   выделенные выше задачи  управления  информационными ресурсами организации не решаются ни в одном модуле. Поэтому можно предполагать, что система управления информационными ресурсами является самостоятельным блоком в системе управления организацией, связанным по данным с хранилищами данных, а по управлению – с  руководством организации и службой информационных технологий. 

Белов Владимир Викторович – доктор технических наук, профессор кафедры вычислительной и прикладной математики, факультет вычислительной техники, Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ).
Адрес: 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
E-mail: compvv@mail.ryazan.ru

Коричнева Юлия Леонидовна – аспирант кафедры вычислительной и прикладной математики, факультет вычислительной техники, Рязанский государственный радиотехнический университет (РГРТУ).
Адрес: 390005, Рязань, ул. Гагарина, 59/1.
E-mail: Koritchneva@mail.ru

Классический ABC-метод основан на разбиении всей номенклатуры используемых материалов на три неравноценных группы, в зависимости от значения определяющего показателя (параметра, критерия). Однако практическое применение интегральных критериев показало, что результаты многомерной классификации часто оказываются трудно интерпретируемыми и плохо согласуемыми с интуитивными представлениями аналитиков. Возникла потребность в разработке альтернативных методов многомерной ABC-классификации, включая создание критерия качества многомерных классификаций.

Целью настоящей статьи является формирование критериев качества и методов многомерной (пространственной) ABC-классификаций учетных данных, альтернативных методу интегрального критерия.

В статье предложены альтернативные формы представления результатов ABC-классификации в виде классификационных кортежей и векторов. Описаны четыре альтернативных показателя качества пространственной (многомерной) ABC-классификации, отражающие сходство классификационных векторов и кортежей пространственной и совокупности частных скалярных ABC-классификаций, для случаев одинаковой и различной проблемной значимости скалярных критериев, используемых для характеристики учетных элементов конкретной предметной области. Предложены четыре алгоритма пространственной ABC-классификации, названные каноническими, – оптимальные по предложенным показателям качества многомерного группирования учетных элементов для случаев одинаковой и различной проблемной значимости частных скалярных критериев.

Полученные результаты могут использоваться в качестве методологической платформы реализации средств сокращения информационного пространства в логистической практике для повышения эффективности управления товарно-материальными ресурсами за счет целесообразного и обоснованного распределения ресурсов, контроля ситуации и выработки управляющих мероприятий.

Решение задачи многомерной ABC-классификации по предлагаемым алгоритмам, сопоставление полученных результатов и сравнение с результатом ABC-классификации на основе свертки частных критериев осуществлено по учетным данным товарно-материальных запасов предприятия наукоемкого производства, занимающегося выпуском мелкосерийного и штучного технологического оборудования, имеющего отлаженный механизм поставки материалов, комплектующих и сопутствующих товаров в цеха точно в срок.

Дуничкина Надежда Александровна – аспирант кафедры информатики, систем управления и телекоммуникаций, факультет экономики и управления, Волжская государственная академия водного транспорта (ВГАВТ).
Адрес: 603005, Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5а.
E-mail: nadezhda.dunichkina@gmail.com

Рассматриваемая в статье проблема возникла в связи с созданием компьютерных средств поддержки оперативного управления снабжением дизельным топливом плавучих дизель-электрических комплексов, осуществляющих русловую добычу нерудных строительных материалов в крупномасштабных русловых районах внутренних водных путей Российской Федерации. В навигационный период в таких районах работает группировка из 15 – 20 единиц плавучих добывающих комплексов (ПДК). Снабжение ПДК дизельным топливом осуществляется закрепленными за полигоном специализированными танкерами-заправщиками.

Основная задача диспетчера группировки (лица, принимающего решения) заключается в выработке такой стратегии снабжения, при которой минимизируются экономические потери, связанные с непроизводительными простоями ПДК.

В статье рассматривается математическая модель одной из типовых технологических схем снабжения линейно рассредоточенной группировки ПДК, согласно которой доставка дизельного топлива осуществляется двумя идентичными танкерами в процессе их попутного движения от исходного базового пункта вдоль всего полигона. При этом качество оперативного плана снабжения оценивается по значениям двух независимых критериев, отражающих те или иные потери в связи с его реализаций. Выбор конкретной пары оценочных критериев зависит от эксплуатационной ситуации, складывающейся на горизонте планирования.

В целях разработки инструментария для решения описанной задачи принятия решений в работе предлагаются алгоритмы синтеза стратегий обслуживания, реализующие в рамках концепции Парето идеологию динамического программирования. Технология реализации алгоритмов и результаты синтеза оптимальных по Парето стратегий обслуживания демонстрируются на численных примерах. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, которые свидетельствуют о том, что для практически значимых размерностей рассмотренных моделей временные затраты синтеза стратегий обслуживания с запасом покрывают допускаемую производственным регламентом длительность автоматизированного формирования стратегии обслуживания (15 минут). Это позволяет рекомендовать предложенные в работе модели и алгоритмы для использования в компьютерных системах поддержки управления снабжением дизельным топливом группировок плавучих добывающих комплексов, функционирующих в крупномасштабных русловых районах внутренних водных путей. Прототип такой системы хорошо зарекомендовал себя в процессе экспериментальной эксплуатации в Камском грузовом районе Казанского речного порта.

Колданов Александр  Петрович – доктор физико-математических наук, профессор кафедры прикладной математики и информатики, факультет бизнес-информатики и прикладной математики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 603155, Нижний Новгород, ул. Б.Печерская, 25/12.
E-mail: akoldanov@hse.ru

Колданов Петр Александрович – кандидат технических наук, ассистент кафедры теории и методики дистанционного обучения, Нижегородский государственный университет им. Н.И.Лобачевского.  
Адрес: 603950, Нижний Новгород, пр. Гагарина, 23.
E-mail: kold@mail.ru

В работе рассматривается задача сравнения эффективности приемных кампаний в филиалы вуза по совокупности малых выборок. С прикладной точки зрения, актуальность такой задачи определяется необходимостью рационального управления деятельностью филиалов, в частности, распределения возможных капитальных вложений в филиалы и принятия других управленческих решений. С теоретической точки зрения, актуальность рассматриваемой задачи как задачи математической статистики определяется ее многоальтернативным характером и ограниченным объемом наблюдений.

Целью работы является построение и исследование статистической процедуры нестрогого упорядочения филиалов по их эффективности. Для построения статистической процедуры выбора одного из многих решений предложено использовать теорию процедур со многими решениями, предложенную Леманом. Данная процедура заключается в совместном рассмотрении результатов всех попарных сравнений. При этом в рассматриваемом случае возникает проблема непротиворечивого объединения таких результатов. В работе предложено решение проблемы противоречивости, основанное на введении дополнительной области неопределенности, что, с прикладной точки зрения, не меняет характера задачи.

Новизна результатов работы заключается в следующем: построены оптимальные в различных классах статистические процедуры со многими решениями; получены конкретные решающие правила упорядочения с заданной точностью;  проанализированы результаты применения этих правил к обработке реальных наблюдений; показана возможность улучшения характеристик статистических процедур со многими решениями за счет рационального использования совокупности малых выборок. Такое улучшение основано на использовании дополнительных гипотез однородности, что позволяет использовать результаты наблюдений во всех филиалах для каждого из тестов попарного сравнения.

Дьяконов Александр Геннадьевич – доктор физико-математических наук, доцент кафедры математических методов прогнозирования, факультет вычислительной математики и кибернетики, Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова.
Адрес: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ им. М.В.Ломоносова, 1, стр. 52.
E-mail: djakonov@mail.ru

В статье описаны алгоритмы, которые заняли первые места на Международном соревновании «ECML/PKDD Discovery Challenge 2011 (VideoLectures.Net Recommender System Challenge)» по написанию рекомендательной системы для ресурса VideoLectures.net (научного репозитария лекций). В работе охарактеризованы все альтернативные методы решения этой задачи, которые  можно разбить на две группы: методы коллаборативной фильтрации (collaborative filtering) и контентные методы (content-based, information filtering).

Первые используют статистику поведения пользователей (например, рекомендуют товары и услуги, которые были интересны для похожих пользователей), а вторые – описания товаров и услуг (например, рекомендуют товары из той же категории, ценовой группы, сопутствующие товары и т.д.). Естественно, возможно одновременное использование методов двух групп (hybrid prediction), а также алгоритмов, основанных на априорном знании потребностей пользователей (knowledge-based).

Рассмотренные в статье методы LENKOR ориентированы на задачи со сложным заданием объектов (признаками разных типов и/или непризнаковым описанием), относительно малыми выборками (недостаточными для применения статистических методов), а также нетрадиционной функциональностью алгоритмов. Предложено ввести множество функций близости между объектами (каждая оценивает сходство по своему типу информации), сформировать общую формулу вычисления близости (как правило, в виде обычной линейной комбинации введенных функций), а также способ получения ответа. Затем следует произвести настройку алгоритма и изменение общей формулы, с внесением в нее нелинейностей.

Описанные алгоритмы достаточно просты, универсальны, допускают возможности распараллеливания. Решение получается в удобном виде, как вектор оценок. Для рекомендации некоторого количества лекций достаточно отобрать несколько наибольших элементов вектора, при этом параллельно можно получить оценки популярности каждой лекции. По сути, в основе технологии LENKOR лежат идеи алгебраического подхода: выбирается «правильная» база пространства векторов оценок, а затем настраивается алгебраическое выражение.

Предложенные методы могут использоваться для других типов задач: например, алгоритм решения задачи «холодный старт» может быть легко адаптирован к решению задач кредитного скоринга и оценки перспективности проектов.

Зимин Константин Вячеславович – главный редактор портала GlobalCIO.ru.  
E-mail: kzimin@globalcio.ru

Маркин Александр Викторович – аспирант кафедры экономической информатики, экономический факультет, Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова.
Адрес: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ им. М.В.Ломоносова, 1, стр. 46.
E-mail: sanya.mn@gmail.com

Скрипкин Кирилл Георгиевич – кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической информатики, экономический факультет, Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова.
Адрес: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ им. М.В.Ломоносова, 1, стр. 46.
E-mail: k.skripkin@gmail.com

В статье рассматривается проблема исследования факторной производительности и влияние факторов производства на формирование рыночной стоимости предприятий. Исследования роли фактора расходов на информационные технологии и компьютерного капитала в росте производительности и рыночной стоимости активов российских фирм и иностранных предприятий в России находится лишь на ранних стадиях, тем не менее, это направление является обязательным компонентом  исследований в данной области.  Задачей исследования является анализ международного опыта в данной области, выбор наилучшего аналитического похода  и формирование соответствующих статистических моделей. Выбор моделей определялся на основе опыта их применения в мире, а также их очевидности, предполагающей ясную интерпретацию результатов. Принимались во внимание ограничения, связанные с недостаточной полнотой и качеством статистических данных, а также  особенности  управления российскими предприятиями.

В статье проанализирован широкий спектр исследований в данной области, проведенных в мире. Она опирается на методологию, демонстрирующую  явную  зависимость капитализации от комбинированных инвестиций в организационный и компьютерный капитал. Наибольший и явный эффект в капитализации дают регрессионные оценки, включающие эти две величины.

Рассмотрены скрытые ловушки (питфоллы) в этой области, феномен парадокса производительности, когда статистические оценки оказывались индифферентными к фактору компьютеризации предприятий. Тем не менее, были сформированы две модели, что и стало главным результатом работы. Первая предназначена для исследования влияния статусных и отраслевых факторов наряду с общими и административными расходами на компьютерный бюджет фирмы. Вторая исследует зависимость между компьютерным бюджетом, активами и затратами на персонал фирмы. Предполагается введение псевдопеременных для оценки качественных характеристик (отраслевой и национальной принадлежности фирмы). Использовалась схема функции Кобба-Дугласа  и ее модификации.

Будник Руслан Александрович – кандидат юридических наук, ведущий научный сотрудник, Научно-методический центр «Кафедра ЮНЕСКО по авторскому праву и другим правам интеллектуальной собственности», Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: rusbudnik@gmail.com

Большой объем оборота информационных объектов и операций вокруг них, а также их разнообразие и неоднородность ставят вопрос о правовых режимах объектов интеллектуальной собственности. С аналитической точки зрения правовое  регулирование информационных ресурсов не полностью отвечает сложившейся ситуации. В связи с этим в работе ставятся задачи анализа режимов защиты интеллектуальной собственности в информационной области и формирования юридической концепции для ресурсов, доступ к которым не ограничивается или, наоборот, стимулируется, поскольку является фактором его коммерциализации. В работе делается вывод о недостаточности существующих институтов правой защиты для информационных объектов, находящихся в открытом доступе. Поэтому в работе вводится преставление о таком правовом  институте как «дозволение».

В работе выделены три группы (класса) информационных объектов – открытые,  закрытые (на которые распространяется правовой запрет),  а также комбинированные. К первой группе относятся все виды бесплатно-открытых  ресурсов,  вторичная стоимость которых зависит от их доступности и востребованности. Ко второй группе отнесены все закрытые или ограниченные ресурсы, например, патенты на изобретения и все виды защиты интеллектуальной собственности. К третьей группе относятся программное обеспечение и базы данных,  статус которых  может  иметь различный  смысл в зависимости от ситуации. Для первой  категории существует практика открытых лицензий Creative Commons. Однако такая практика не обладает достаточной гибкостью и сдерживает развитие инновационных схем бизнеса.

Главная идея работы состоит в том, что основным методом правого регулирования информационных объектов первой группы должен стать метод дозволения беспрепятственного доступа и свободного использования по воле правообладателя. Более адекватное правовое регулирование обеспечит рост экономической активности на базе данного вида объектов, увеличит их доходность и распространенность. Инкорпорация метода правового дозволения является первоочередной задачей модернизации системы интеллектуальных прав. Необходимость применения метода дозволения обоснована с помощью анализа информационных объектов по экономическому основанию – потенциальной доходности, которая в свою очередь зависит от большей либо меньшей распространенности этих информационных объектов.

Адуева Татьяна Викторовна – старший преподаватель кафедры автоматизации обработки информации, факультет систем управления, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).  
Адрес: 634050, Томск, ул. Ленина, 40.
E-mail: avt@garant.tomsk.ru

Ахаев Александр Валерьевич – аспирант кафедры комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем, факультет вычислительных систем, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).
Адрес: 634050, Томск, ул. Ленина, 40.
E-mail: AkhaevAV@gmail.ru

Ходашинский Илья Александрович – доктор технических наук, профессор кафедры комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем, факультет вычислительных систем, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).
Адрес: 634050, Томск, ул. Ленина, 40.
E-mail: hodashn@rambler.ru

В статье рассматривается проблема обустройства рабочего места и функций менеджера по продажам, принимаюшего решения о конфигурации программных продуктов популярного российского производителя программного обеспечения компании «1С»,  наилучшем образом отвечающих потребностям клиента.

Потребность в данном исследовании обусловлена тем, что фирма «1С», ее партнеры и независимые организации поставляют на рынок большое количество программных продуктов системы «1С:Предприятие 8». Эти программы (конфигурации, решения) достаточно разнообразны, что предполагает достаточно сложный диалог между продавцом и покупателем и требует разносторонних знаний и хорошей подготовки не только менеджера, но и покупателя. На данный момент есть несколько вариантов решения этой проблемы. В частности, существуют специализированные  сайты, но их интерактивные сервисы лишь незначительно сужают круг поиска, а описания являются длинными и сами требуют дополнительного анализа. Для решения проблемы выбора оптимальной конфигурации разработана экспертная система, которая может частично или полностью заменить менеджера по продажам.

В статье описан подход к классификации программных продуктов системы  «1С:Предприятие 8», охватывающий весь спектр соответствующих программных продуктов.  Он обеспечивает формализацию как исходной информации о принятии решения о закупке (продаже), так и самого процесса принятия такого решения. В статье описан подход к формированию рабочей памяти, представлен язык описания базы знаний и их формального  описание. 

На базе предложенной классификации разработана продукционная система выбора данных программных продуктов по запросу пользователя. Созданный на этой основе прототип системы позволяет определять не более двух целесообразных конфигураций программ системы «1С:Предприятие 8», т.е существенно снизить круг анализируемых вариантов.

Островерх Александр Александрович – заместитель начальника отдела, Государственный космический научно-практический центр им. М.В.Хруничева.  
Адрес: 121309, Москва, ул. Новозаводская, 18.  
E-mail: tias@matias.ru 

Цырков Александр Владимирович – доктор технических наук, профессор, начальник комплекса, Государственный космический научно-практический центр им. М.В.Хруничева.
Адрес: 121309, Москва, ул. Новозаводская, 18.  
E-mail: tias@matias.ru 

Криштоп Алексей Алексеевич – заведующий лабораторией, МАТИ – Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского.
Адрес: 121552, Москва, ул. Оршанская, 3.
E-mail: tias@matias.ru 

Цырков Георгий Александрович – кандидат технических наук, доцент, МАТИ – Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского.
Адрес: 121552, Москва, ул. Оршанская, 3.
E-mail: tias@matias.ru 

В статье рассматривается деловой кейс, связанный с построением   высокопроизводительной вычислительной среды для управления производством сложной технической продукции на высокотехнологичном машиностроительном предприятии. Целевая функция для оценки высокопроизводительной вычислительной среды обобщена по укрупненным целям издержек и срокам выполнения работ.  Задача статьи состоит в том, чтобы обобщить и сформулировать принципы построения системы управления производством, исходя из тех ограничений, которые существует на реальном машиностроительном предприятии.

При этом система управления производством в данном случае формируется  в рамках технологии ИПИ/CALS, с учетом высокой степени разнородности программно-аппаратных средств на различных уровнях предприятия,  вне какой-либо стандартной платформы ERP и ее модулей. В то же время применены прогрессивные принципы межфункциональных структур, централизации планово-экономических аспектов данного производственного сегмента, а также мультиплексный похода  организации  каналов  обмена данными. В целом конфигурация характеризуется как самообучающаяся.

Для организации мультиплексной информационной среды необходимо использование средств структурно-параметрического моделирования. Следует отметить, что этот инструментарий прошел разностороннюю апробацию и признан полезным для решения многих практических инженерных задач. Ядром моделирующего комплекса, –структурно-параметрический моделлер (СП-моделлер), – ориентировано на построение моделей объектов корпоративной информационной системы. В свою очередь, формирование системы управления на принципах мультиплексности потребовало решения задачи оптимизации алгоритмов обмена и обработки данных, а также аналитических и модельных расчетов.

Особое внимание уделено различным приемам параллелизации обмена и обработки данных с учетом общей конфигурации производственных процессов и обработки соответствующих данных. Результатами работы являются анализ, обобщение и описание подходов и схемы организации  высокопроизводительной  вычислительной среды в рамках системы управления производством, с учетом различных ограничений и особенностей реального машиностроительного производства.

Восков Леонид Сергеевич – кандидат технических наук, профессор кафедры вычислительных систем и сетей, факультет информационных технологий и вычислительной техники, Московский институт электроники и математики (МИЭМ).
Адрес: 123022, Москва, Б.Трехсвятительский пер., 3.
E-mail: voskov@narod.ru  

Комаров Михаил Михайлович – аспирант кафедры вычислительных систем и сетей, факультет информационных технологий и вычислительной техники, Московский институт электроники и математики (МИЭМ).
Адрес: 123022, Москва, Б.Трехсвятительский пер., 3.
E-mail: michmanK@mail.ru

В настоящее время проведено множество исследований на тему таких важных аспектов беспроводных сенсорных сетей, как архитектура или проектирование протокола, сохранение энергии и позиционирование. Однако поддержка качества предоставления услуг в беспроводных сенсорных сетях до сих пор является огромным неисследованным полем для деятельности. Далеко не все аспекты функционирования и эксплуатации беспроводных сенсорных сетей, а также применяемых к ним  требований, разработаны достаточно четко. В частности, имеет место проблема  энергетической балансировки. Ее суть состоит в том, что для достижения долгого времени жизни сети энергия должна быть равномерно распределена между всеми сенсорными узлами, причем так, чтобы энергия одного узла или группы узлов не закончилась слишком быстро.

Задача исследования заключается в разработке  метода энергетической балансировки сенсорной сети, учитывающей влияние внешних факторов. Метод энергетической балансировки сенсорной сети, предложенный в результате исследования, основан на разработке модели беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания. Проведенные экспериментальные данные подтверждают повышение эффективности функционирования беспроводной стационарной сенсорной сети с автономными источниками питания за счет применения разработанного метода. Тесты проводились для различных режимов: при различном уровне мощности приемопередатчиков, при отправке данных и передаче подтверждения о приеме данных. Как показали расчеты, применение метода позволяет сэкономить 21% от общей затрачиваемой энергии и увеличить время автономной работы датчика на 34 минуты (на 1,5%). Предлагаемый метод энергетической балансировки также позволяет учитывать и другие внешние факторы, такие как приоритетность передаваемого трафика и помехообстановка.