2013. №1(23)

Чеботарев Валерий Георгиевич – кандидат технических наук, доцент кафедры моделирования и оптимизации бизнес-процессов, факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: vchebotarev@hse.ru

Громов Александр Игоревич – кандидат химических наук, профессор, заведующий кафедрой моделирования и оптимизации бизнес-процессов, факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: agromov@hse.ru

По мнению многих авторитетных ученых человечество стоит на пороге больших перемен, требующих пересмотра взглядов, как на природу организации (предприятия), так и на метод научного познания организации. Эти перемены  происходят и во внешней среде, и на самих предприятиях, нередко они требуют пересмотра системы понятий, ценностей и целей. В связи с этим представляются актуальными вопросы о том, в чем заключаются причины потери конкурентного преимущества передовых предприятий, как эти причины могут повлиять на понимание того, что есть предприятие (организация), и какие научные подходы нужно использовать для его исследования, Какие сущности и роли отводятся сотрудникам предприятия, как использовать потенциал сотрудников на благо предприятия и что для этого необходимо изменить, и наконец, как должно выглядеть предприятие XXI века.

Статья посвящена исследованию роли субъектности, субъектной структуры и рефлексивности в управлении бизнес-процессами предприятия. Один из выводов, сделанных по результатам исследования, состоит в том, что по мере становления сообществ субъектов (творческих коллективов) на предприятии субъектно-ориентированные модели начнут играть роль средства планирования деятельности коллективов, постепенно превращая их в саморефлексивные системы. При этом субъектность и субъектная структура становятся (и, возможно, уже стали) важнейшим фактором успешной деятельности предприятия. В первую очередь это касается творческих, инновационных предприятий, сознательно движущихся в сторону социокультурной ориентации и «мультиразумности». Также достаточно обоснованным выглядит мнение о том, что реальных успехов в инновационной деятельности можно добиться только на платформе субъектности.

Ивлев Михаил Алексеевич – кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерных технологий в проектировании и производстве, Институт радиоэлектроники и информационных технологий, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е.Алексеева.
Адрес: 603950, Нижний Новгород, ул. Минина, 24.
E-mail: ivlev-ma@yandex.ru

В рамках теории производства и потребления товаров и услуг  сохраняет актуальность вопрос формирования математических моделей, оптимизирующих решения компании по структуре производства продукции с учетом предпочтений ее клиентов и потребителей.  Основой моделей является конечный ориентированный граф (орграф) с потоками, формализующий оптимальные выборы по  показателям профиля,  качества и стоимости продукции.

На основе анализа компонентов орграфа определены целевые функции и необходимые ограничения для решения ряда оптимизационных задач. В частности, сформулированы целевые функции и ограничения, необходимые и достаточные для поиска решений, оптимальных по ряду критериев. При этом теория производства и потребления позволяет на семантическом уровне интуитивно проектировать и производить дифференцированную продукцию, свойства которой наилучшим образом отвечают запросам потребителей. В работе проиллюстрированы логика и процесс определения параметров при помощи строго оптимизационной модели, относящейся к классу задач нелинейного целочисленного программирования (целевая функция нелинейная, ограничения на решения – линейные). Также обоснован способ минимального разбиения графа на покрывающие его множества независимых дуг.

Практическая значимость работы состоит в том, что в ней предложена методика расчета минимального реберного разбиения, учитывающая особенности формирования вариантов путей в орграфе с потоками по сравнению с традиционным разбиением ребер в сетевых моделях. Дана классификация вершин орграфа и сформулированы правила, положенные в основу расчетов потоков модели во внешние вершины различных видов.

Теория производства-потребления и ее интерпретация, предложенная в виде цепочечных бинарных структур, предоставляют возможность сделать первый шаг процесса математического моделирования – выбор и обоснование соответствующего этой структуре вида математической модели, на основе анализа которой на следующих шагах конструируется целевая функция, формируются необходимые ограничения и разрабатывается алгоритм поиска оптимального решения.

Приведенная математическая модель может при необходимости быть распространена на область задач, в которых целевая функция определяется более, чем двумя факторами, при этом граф будет не плоским, а m-мерным, где m – число факторов.

Абросимов Вячеслав Константинович – доктор технических наук, старший научный сотрудник, начальник отдела компании «Cтэп Лоджик». 
Адрес: 127018, Москва, ул. Полковая, 3, стр. 3.
E-mail: v_abrosimov@step.ru

Лебидько Валентин Валерьевич – кандидат физико-математических наук, ведущий аналитик компании «Cтэп Лоджик».  
Адрес: 127018, Москва, ул. Полковая, 3, стр. 3.
E-mail: v_lebidko@step.ru 

К числу основных задач моделирования, возникающих при организации массовых мероприятий, следует отнести имитацию прохождения потоков людей через различные «ограничители» движения: металлорамки, турникеты, кассы для продажи билетов, полицейских, регулирующих поток людей при его движении. Наряду с моделированием препятствий целесообразно моделировать классы событий, возникновение которых может изменить как порядок проведения мероприятия, так и направление движения людей: отказ от проведения мероприятия, прекращение мероприятия в процессе проведения, последствия террористических актов и др.

Методом исследования ситуаций организации массовых мероприятий на примере проведения XXII Олимпийских Игр в Сочи являлось имитационное моделирование. Описание элементов системы «посетитель – обслуживающий персонал – олимпийский объект» и их взаимодействий друг с другом описано в рамках следующего алгоритма. В качестве объектов моделирования выступали группы людей, следующих на мероприятие (посетители) и обслуживающих его. Организация коллективного движения была описана как перемещение в пространстве «интеллектуальных агентов», относящихся к нескольким корневым классам. Агентами являлись лица, стремящиеся посетить массовое мероприятие (посетители). Каждый агент из соответствующего корневого класса имел собственные значения параметров поведения, функционировал независимо от других агентов, имея цель (попасть на мероприятие) и зависимо от внешней среды и «эффекта толпы». Параметрами агента являлась только его принадлежность к определенному классу, из чего вытекала стратегия его поведения.

Разработанная имитационная модель позволила описать поток следующих на массовое спортивное мероприятие посетителей Игр, имеющих и не имеющих соответствующие разрешительные документы для безопасного прохода на соревнования. В модели также предусмотрено описание таких явлений, как возникновение очередей и (как крайний случай) толпы при организации массового мероприятия в зависимости от работы транспорта и характеристик «приборов» обслуживания: количества турникетов и металлорамок, оперативности выдачи разрешительных документов, а также эффективности работы волонтеров в части времени правильного обслуживания посетителей Игр.

Основными результатами моделирования являются фиксация кризисных событий, приводящих к увеличению временных периодов выдачи разрешительных документов на проход к объектам олимпийской инфраструктуры с образованием очередей, а также форс-мажорных ситуаций, с образованием больших скоплений людей, приводящих к срыву спортивных мероприятий. Результаты моделирования представлены в виде процессных схем в нотации UML (Unified Modeling Language), реализованных в программном продукте AnyLogic 6.

Федотова Алена Валериевна – соискатель кафедры компьютерной автоматизации производства, факультет информационных систем управления, Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана.  
Адрес: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., 5.
E-mail: afedotova@acm.org

Овсянников Михаил Владимирович – кандидат технических наук, доцент кафедры компьютерной автоматизации производства, факультет информационных систем управления, Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана.
Адрес: 105005, Москва, 2-я Бауманская ул., 5.
E-mail: mvo50@mail.ru

Таратухин Виктор Владимирович – доктор философии, кандидат технических наук, заведующий базовой кафедрой SAP, факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; руководитель научной группы Европейского исследовательского центра в области информационных систем (ERCIS) Мюнстерского университета, Мюнстер, Германия.  
Адрес: Germany, Munster, Leonardo-Campus, 3, University of Muenster, ERCIS – Headquarters.  
E-mail: victor.taratoukhine@ercis.uni-muenster.de

Актуальность исследования объясняется тем, что на конкурентоспособность воздушных судов оказывает влияние целый ряд факторов, в том числе действующая система технического обслуживания и ремонта. Техническое обслуживание и ремонт (ТОРО) – это комплекс операций или операция по поддержанию работоспособности или исправности изделия при использовании по назначению, а также при ожидании, хранении и транспортировании. Основными параметрами, характеризующими совершенство системы ТОРО, являются объем и периодичность выполнения работ по техническому обслуживанию, оказывающие прямое влияние на эксплуатационные расходы и интенсивность эксплуатации воздушного судна. Необходимо отметить, что требования к содержанию программы ТОРО в России отличаются от требований, действующих за рубежом.

Задачей работы является рассмотрение методов планирования и обслуживания воздушного судна с точки зрения оптимизации объема и периодичности работ в рамках российской практики ТОРО.

В статье описываются результаты анализа методов планирования ТОРО, постановка задачи ТОРО, процессы формирование ограничений, а также методы удовлетворения ограничений, подходящие для решения задачи планирования периодических процессов обслуживания. Выбран метод и сформулирована методика решения задачи, основанная на комбинации методов перебора и предварительного ограничения пространства поиска. Данная методика основана на комбинации метода перебора с методами предварительного ограничения пространства поиска. В отличие от метода полного перебора, предлагаемая методика предполагает наличие предварительных этапов ограничения пространства поиска, что обеспечивает значительное сокращение времени поиска решения методом неоптимизированного полного перебора. Метод позволяет произвести полный обход всех комбинаций компонентов и найти все возможные решения. Реализация алгоритма предполагает наличие раздельных модулей: парсера (решателя) ограничений и генерации и поиска решений. Это позволяет без перепрограммирования  производить настройку на конкретные условия, что значительно упрощает поддержку системы в целом и расширяет область ее использования.

Мокеев Владимир Викторович– доктор технических наук, старший научный сотрудник, заведующий кафедрой информационных систем, факультет экономики и предпринимательства, Южно-Уральский государственный  университет (ЮУрГУ).
Адрес: 454080, Челябинск, проспект Ленина, 76.
E-mail:  mokeyev@mail.ru

Томилов Станислав Владимирович – аспирант кафедры информационных систем, факультет экономики и предпринимательства, Южно-Уральский государственный  университет (ЮУрГУ).
Адрес: 454080, Челябинск, проспект Ленина, 76.
E-mail:  tomilov_stas@mail.ru 

В настоящее время большое внимание уделяется проблемам обработки изображений. Это обусловлено многообразием прикладных задач, в которых используется либо сами изображения, либо результат их обработки. Наиболее актуальной задачей в данной области является распознавание фотоизображений лиц с целью идентификации личности человека. Одной из проблем, с которыми приходится сталкиваться, решая данную задачу, является отсутствие достаточного количества фотоизображений одного человека, которое хорошо описывало бы всю индивидуальную изменчивость данного субъекта.

Среди различных методов распознавания лиц широкое распространение сегодня нашли методы, базирующиеся на линейном дискриминантном анализе. Линейный дискриминантный анализ (LDA – Linear Discriminant Analysis) заключается в выборе проекции пространства изображений на пространство признаков таким образом, чтобы было минимизировано внутриклассовое и максимизировано межклассовое расстояние в пространстве признаков. Несмотря на то, что линейный дискриминантный анализ является полезным инструментом для классификации образов, алгоритмы на основе LDA, страдают от проблемы «малого размера выборки», в результате чего матрица внутриклассовых различий становится сингулярной. Чтобы решить данную проблему были разработаны различные разновидности алгоритмов LDA.

Среди различных путей решения данной проблемы наиболее успешными являются подходы, сочетающие линейный дискриминантный анализ с методом главных компонент. Хотя эффективность такого подхода при распознавании лиц очевидна, что применение PCA не может гарантировать успешное применение LDA. После преобразования ковариационная матрица внутриклассовых различий может все еще быть сингулярной. В статье предлагается алгоритм обобщенного линейного дискриминантного анализа, в котором вычисление дискриминантных компонент осуществляется с помощью обобщенного метода Якоби. Эффективность предлагаемого подхода демонстрируется в ходе экспериментальных исследования на базе данных ORL.

Гай Василий Евгеньевич – кандидат технических наук, доцент кафедры вычислительных систем и технологий, Институт радиоэлектроники и информационных технологий, Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е.Алексеева.
Адрес: 603950, Нижний Новгород, ул. Минина, 24.
E-mail: vasiliy.gai@gmail.com

Одним из этапов решения практически любой задачи обработки цифровых сигналов является формирование спектрального представления сигнала. Обычно целью формирования спектрального представления является выделение свойств сигнала, необходимых для решения поставленной задачи. Часто для формирования спектра сигнала используются вейвлет-преобразование, преобразование Фурье или дискретное косинусное преобразование. В работе предлагаются алгоритмы формирования многоуровневого (грубо-точного) спектрального представления сигнала на основе U-преобразования. При построении такого представления используются фильтры Уолша системы Хармута. Необходимо отметить, что существует также и точно-грубая концепция формирования разложения сигнала, которая реализуется, например, в вейвлет-преобразовании.

Преимущества U-преобразования по сравнению с существующими методами вычисления спектрального представления заключаются в использовании в процессе вычислений только операций сложения и умножения. По сравнению с преобразованием Фурье, в U-преобразовании выполняется работа с действительными, а не с комплексными числами. Имеет место инвариантность спектрального разложения, формируемого на основе U-преобразования, к амплитуде и частоте сравниваемых сигналов: если сравниваемые сигналы обладают разной частотой, но одинаковой формой, то их разложения будут подобны.

U-преобразование может использоваться для генерации спектрального представления в обработке звуковых сигналов, вибродиагностике, при анализе электрокардиограмм и т. д. Также данное преобразование может найти своё применение при решении задачи сравнения качественного поведения экономических временных рядов различной длины. 

Дягилев Вадим Викторович – аспирант кафедры высшей математики и математического моделирования, естественнонаучный факультет, Алтайский государственный технический университет им. И.И.Ползунова.  
Адрес: 656038, Алтайский край, Барнаул, пр. Ленина, 46.
E-mail: dyagilev@mail.ru

Цхай Александр Андреевич – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой математики и прикладной информатики в экономике, экономический факультет, Алтайская академия экономики и права.   
Адрес: 656038, Алтайский край, Барнаул, Комсомольский пр., 82.
E-mail: taa1956@mail.ru

Бутаков Сергей Владимирович – кандидат технических наук, доцент кафедры математики и прикладной информатики в экономике, экономический факультет, Алтайская академия экономики и права.   
Адрес: 656038, Алтайский край, Барнаул, Комсомольский пр., 82.
E-mail: sergey.butakov@gmail.com

В работе проанализированы известные подходы к обнаружению текстового плагиата и выявлены потенциальные проблемы, связанные с аутсорсингом поиска схожих документов в сети Интернет. Недостаток существующих систем состоит в том, что организация-контролер, оказывающая услуги по поиску плагиата, должна получить проверяемый документ полностью, что может быть не всегда приемлемо, например, с точки зрения авторского права.

На основе проведенного анализа представлена усовершенствованная архитектура системы обнаружения плагиата. Приведены результаты эксперимента, показывающего эффективность предложенного подхода. В предложенном варианте поисковый Интернет-сервис выделен в отдельный модуль, размещаемый на стороне организации-контролера. В отличие от традиционных архитектур предполагается, что контролер вместо проверяемого документа получает только некоторую его часть, содержащую ключевые фразы, которых достаточно для обнаружения идентичных фрагментов текста в сети Интернет. При этом контролер передает обратно только возможные источники заимствования, а детальное сравнение проводится на стороне клиента. Проведенный эксперимент связывает количество текста, заимствованного из документов, размещенных в глобальной сети, с качеством обнаружения плагиата малым числом запросов. Показано, что если объем заимствованного текста из сети Интернет составляет как минимум 5% от всего объема анализируемого на плагиат узкоспециализированного текста, то предложенный подход позволяет обнаруживать идентичные фрагменты по запросам, на основе которых практически невозможно полное восстановление исходного проверяемого текста. Для текстов общей направленности данный минимум несколько выше. В целом предложенный подход позволяет избежать необходимости посылать проверяемый документ организации-контролеру полностью.

Исаев Дмитрий Валентинович – кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-аналитики, факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: disaev@hse.ru

В настоящее время системы управления эффективностью (performance management systems, PMSs), как средства информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента, приобретают все более важное значение как для бизнеса, так и для некоммерческих организаций. Одним из важнейших элементов PMS является система корпоративного планирования и бюджетирования, играющая роль связующего звена между стратегией организации и ее текущей деятельностью. Цель статьи состоит в разработке концептуальной модели системы корпоративного планирования и бюджетирования (принимая во внимание ее позиционирование в составе PMS), а также определении классов информационных систем, которые могут применяться для решения соответствующих задач.

Функциональный блок планирования и бюджетирования связан с реализацией стратегии (формированием основы для детального оперативного планирования), контролем (фиксацией отклонений между плановыми и фактическими значениями) и анализом исполнения планов (выявлением причин отклонений). Этот блок включает два функциональных модуля – модуль формирования планов и бюджетов и модуль анализа исполнения планов. Для каждого из модулей в статье представлено детальное описание входящих и исходящих информационных потоков.

Специализированные информационные системы планирования и бюджетирования представляют собой класс приложений, функциональность которых позволяет разрабатывать стратегически ориентированные долгосрочные планы (в операционных терминах) и бюджеты (в финансовых терминах). Однако многие важные задачи (формирование предпосылок планирования, принятие решений, анализ исполнения планов, визуализация управленческой информации) находятся за пределами функциональности таких систем. Поэтому в качестве комплементарных систем, способных обеспечить полноту решения задач корпоративного планирования и бюджетирования, рассмотрены системы имитационного моделирования, системы статистического анализа данных, системы финансового анализа и моделирования, системы принятия решений на основе экспертных оценок и системы бизнес-интеллекта.

Краснов Федор Владимирович – кандидат технических наук, директор проектного офиса «Виртуальное Сколково», Фонд развития центра разработки и коммерциализации новых технологий –  ФРЦ РИКНТ (Фонд Сколково).
Адрес: 123610, Москва, Краснопресненская наб., 12.
E-mail: fk@sk.ru

Яворский Ростислав Эдуардович – кандидат физико-математических наук, менеджер по связям с партнерами, Фонд развития центра разработки и коммерциализации новых технологий –  ФРЦ РИКНТ (Фонд Сколково).
Адрес: 123610, Москва, Краснопресненская наб., 12.
E-mail: ryavorsky@sk.ru

В настоящее время построение формальных моделей онлайн-сообществ представляет собой малоизученную область социально-экономических систем. Для оценки уровня развития онлайн-сообществ могут применяться подходы, основанные на моделях зрелости. Модели зрелости – это распространенный подход к институциированию видов деятельности творческого характера. Например, такие модели зрелости как CMM и CMMI, разработанные по инициативе Software Engineering Institute,  широко применяются на практике, поэтому перспективы работы над моделированием и измерением уровня зрелости профессиональных сообществ представляются весьма актуальными.

В статье предложен подход для оценки уровней зрелости профессиональных онлайн-сообществ, который основан на измерении двух групп параметров, характеризующих уровень компетенции и плотность сети контактов в сообществе. При этом формальная модель описывается в терминах комбинации социальной и семантической сетей. Также приведены результаты пилотной апробации предлагаемого подхода для оценивания нескольких городских ИТ-сообществ центральной части России. Авторы используют свой опыт и наработки для развития онлайн-сообщества портала http://sk.ru, в рамках программы «Виртуальное Сколково».

Определение рейтинга онлайн-сообщества по предлагаемой методике позволяет системно подойти к задаче оценки текущего состояния профессиональных сообществ. Тем не менее, предлагаемый подход (в его нынешнем виде) обладает определенной ограниченностью. Прежде всего, требует уточнения список параметров и их веса, в частности, с учетом финансовых показателей региона, социально-демографической информаций о регионе, данные о зарегистрированных юридических лицах и т.п. Также требует отдельной проработки методика оценивания каждого параметра. В настоящее время оценки выставляются экспертами, но в перспективе представляется целесообразным избежать, или, по крайней мере, минимизировать влияние фактора субъективности.

Предложенный подход к построению модели оценки уровня зрелости профессионального сообщества нуждается в более тщательном экспериментальном подтверждении и дальнейшем изучении. Авторы планируют развивать предложенную методику рейтингования сообществ в направлении замены субъективных экспертных оценок системой формальных показателей, рассчитываемых на основе предлагаемой модели. 

Латышев Константин Владимирович - аспирант кафедры прикладной математики и аналитической поддержки принятия решений, Московский городской университет управления Правительства Москвы.
Адрес: 107045, Москва, ул. Сретенка, 28.  
E-mail: konstantin73@inbox.ru

Сидоренко Владимир Николаевич – кандидат экономических наук, кандидат физико-математических наук, кандидат юридических наук, доцент экономического факультета, Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова; доцент кафедры прикладной математики и аналитической поддержки принятия решений, Московский  городской университет управления Правительства Москвы.  
Адрес: 107045, Москва, ул. Сретенка, 28.  
E-mail: v_sidorenko@mail.ru

В настоящее время правительственные организации и крупные международные компании широко используют различные информационные системы для поддержки принятия решений. Это системы постановки целей по направлениям деятельности и подразделениям, долгосрочного детального планирования, а также географически распределенные системы сбора отчетности подразделений. Как правило, такие системы содержат компоненты для визуализации пространственно агрегированных данных, трендов, представлений (подмножеств, сформированных в результате группировки на основе  определенных критериев), которые обеспечивают удобство анализа и интерпретации информации.

В статье рассматриваются современные методы анализа и представления социально-экономической информации. Для решения рассматриваемых задач предлагается применение «пространственных» OLAP-систем. Комплексный анализ социально-экономической информации может осуществляться с привязкой к пространственному анализу географических данных. Предлагаемое решение, являющееся инновационным и недорогим в своем классе, основано на применении широко распространенных, проверенных программных продуктах крупных разработчиков программного обеспечения. В настоящее время в академической среде и бизнес-сообществе подобные решения отсутствуют.

Предлагаемое решение, позволяющее осуществлять обработку социально-экономических данных в режиме реального времени, обеспечивает гибкий взгляд на состояние дел. В терминах информационных технологий в предлагаемом решении применяются стандартные средства бизнес-интеллекта, OLAP-системы, а также геоинформационные системы ведущих разработчиков. Функциональность систем бизнес-интеллекта дополняется аналитическими возможностями геоинформационных систем, формируя пространственную BI-систему, основанную на пространственных OLAP-технологиях. Такие решения в настоящее время не предлагаются ни одним из крупных вендоров, решением с ограниченной функциональностью обладает только SAS Institute.