Журналы
НЕФТЕГАЗОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Серия: Морская техника и технология Серия: РЫБНОЕ ХОЗЯЙСТВО Серия: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА Серия: ЭКОНОМИКА

Вестник АГТУ (АРХИВНЫЙ)
История Ссылки Новости Контакты
Отправить рукопись
Главная / Журналы / Вестник Астраханского государственного технического университета / Том 2022 Номер 1 / Система принятия решений с разнотипными элементами
Система принятия решений с разнотипными элементами
Отправить рукопись Скачать PDF
Текст
Цитировать
Цитирований:

Система принятия решений с разнотипными элементами
УДК 004 Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Фатхи Владимир Ахатович 1
Ганжур Марина Александровна 2
Дьяченко Никита Владимирович 3
Шабанов Рамазан Муслимович 4
Авторы:
1.  Донской государственный технический университет (доктор технических наук, профессор; профессор кафедры вычислительных систем и информационной безопасности)

Россия
2.  Донской Государственный технический университет (cтарший преподаватель кафедры вычислительных систем и информационной безопасности)

Аксай, Ростовская область, Россия
3.  Донской Государственный технический университет (магистрант кафедры вычислительных систем и информационной безопасности)

Ростов-на-Дону, Ростовская область, Россия
4.  Донской Государственный технический университет (аспирант кафедры вычислительных систем и информационной безопасности)

Россия
Тип:
Статья
DOI:
https://doi.org/10.24143/1812-9498-2022-1-57-62
Страницы:
с 57 по 62
Статус:
Опубликован
Получено:
20.12.2021
Одобрено:
02.05.2022
Опубликовано:
06.06.2022
Классификаторы:
УДК 004 Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
принятие решений, физический уровень, информационный уровень, элемент, вычислительная функция, исполнительная функция
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Корпоративная среда, ориентированная в настоящее время на инклюзивность рабочего процесса, подразумевает объединение сотрудников из разных стран для достижения единой организационной цели. Трудности, возникающие в процессе ее достижения, могут быть обусловлены отсутствием достаточного опыта, или, напротив, прошлый опыт мешает принять решение. Для преодоления таких проблем важно разработать систему поддержки принятия решений, инструмент поддержки командных решений и информационную систему для руководителей. Информационная безопасность системы принятия решения осуществляется за счет моделирования элементов защиты системы, анализирующих целостность информации в процессе ее функционирования. Моделирование информационной безопасности базируется на методах обеспечения информационной безопасности на основе разгруппировки и создания подсистем с разнотипными данными. Данный метод обеспечивается графовой и гипографовой реализацией, которую можно преобразовать в матричный вид. Для понятийного аппарата используются правила вида «Если А, то В» и их аналоги. Описана модель функционирования системы принятия решений на основе мультиагентного подхода. Полученные результаты могут быть использованы в создании симуляторов и самих систем принятия решений в различных предметных областях. Путем разделения потоков данных на вычислительные и исполнительные выполняется разграничение типов данных и проводится более качественное моделирование всей системы в целом. Решение задачи максимального выполнения поставленных перед системой принятия решения целей может быть реализовано модифицированными сетевыми методами, такими как сети Маркова, сети Петри и др.

Ключевые слова:
принятие решений, физический уровень, информационный уровень, элемент, вычислительная функция, исполнительная функция
Текст
Текст (PDF): Читать Скачать
Введение Благодаря современной системе хранения данных в информационных системах имеется большой объем внутренних организационных данных. Однако не все доступные данные могут быть полезны для принятия решения. Поток информации, поступающий через сеть Интернет, увеличивается с каждым днем. Лица, принимающие решения, должны следить за последней информацией, доступной в Интернете. Все больше и больше деловых операций совершается в Интернете. Распространение электронной коммерции создало возможности, а также проблемы для лиц, принимающих решения. Многонациональные компании сталкиваются со сценариями, когда лица, принимающие решения, могут находиться в разных станах мира. Каждый человек, принимающий решения, привносит свое собственное восприятие проблемы во время группового обсуждения. Таким образом, принятие решения посредством консенсуса затрудняется [1, 2]. В настоящее время корпоративная среда поощряет инклюзивный подход к решению задач, когда сотрудники из разных стран объединяются для достижения единой организационной цели, что усложняет процесс принятия решений [2–6]. Некоторые решения могут быть приостановлены из-за отсутствия опыта, в частности в области операций, а зачастую прошлый опыт мешает принять решение, и для определения «узких мест» требуется свежий взгляд на проблему. Для преодоления таких препятствий важно разработать систему поддержки принятия решений, инструмент поддержки командных решений и информационную систему для руководителей. Материалы исследования Рассмотрим предложенную авторами статьи систему принятия решений, состоящую из следующих элементов. ; – набор свойств при использовании данного множества: . Элементы данного множества разнородны, тогда: 1. pi и pj – характеризуются как количественные значения. 2. pj – расширяет и дополняет свойства, характеризующие элемент pi. 3. pi и pj – неоднородные, дающие нечеткое значение. Свойства верны при разнесении их в пространстве следовательно, соотношение 3 выполняется только для элементов с нечеткими значениями. О количественных характеристиках, применимых к системам принятия решения при переводе нечетких значений в количественные различными математическими методами, упоминается в работах [7–9]. В работах [3, 4] данные в информационных системах рассматриваются как совокупность элементов различных (информационного и физического) уровней. Таким образом, можно говорить о существовании свойства, характеризующего принадлежность характеристик к информационному или физическому уровню на основе выполняемого элемента функций: – свойство, характеризующее принадлежность элемента e к физическому или информационному уровню: Функции, выполняемые элементами систем принятия решений, можно разделить на два типа: – вычислительные; – исполнительные. Вычислительные функции позволяют выработать план действий, необходимых для выполнения задач. Исполнительные функции позволяют выполнить задачу, основываясь на плане, разработанном ранее. Таким образом, элементам информационного уровня присущи вычислительные функции, а элементам физического уровня – исполнительные. Можно говорить том, что элементы информационного уровня вырабатывают план, согласно которому элементы физического уровня выполняют поставленные задачи [10–15]. Любой элемент системы принятия решения может относиться только к одному уровню с точки зрения выполняемых функций. Таким образом, , где Pinf – множество элементов информационного уровня ( ), Pphy – множество элементов физического уровня ( ). Графически система принятия решения на основе различных уровней представлена на рис. 1. Рис. 1. Графическое представление системы принятия решения на основе физического и информационного уровня Fig. 1. Graphical presentation of the decision making system based on physical and information layer ∀p_i, p_j ∈ P, i ≠ j осуществляют ИВ ⇒∃ С_(i_j ) – устойчивый канал связи, где ИВ – информационное взаимодействие объектов; С – детерминированный канал связи. В общем случае любой элемент физического уровня должен иметь устойчивый канал связи с одним из элементов информационного уровня, при этом необязательно у каждого элемента информационного уровня будет связь с физическим. Так как тогда и где – множество элементов, взаимодействие которых связано с элементом pi и элементом, находящимся в связи с ним. Тогда . Если то pi может осуществлять взаимодействие с любым элементом системы принятия решения. Если система принятия решений является полносвязной, то , обратное неверно. Основываясь на вышеприведенных тезисах, можно представить систему принятия решения в виде графа G(P), где – множество вершин графа – множество устойчивых каналов связи между . Графическое представление графов приведено на рис. 2. а б в Рис. 2. Графы на основе простейших взаимодействий элементов системы принятия решения: а, б – графы на основе полносвязных киберфизических систем; в – граф на основе киберфизической системы без полной связи Fig. 2. Graphs based on the simplest interactions of elements of the decision-making system: a, б - graphs based on fully connected cyber-physical systems; в - graph based on cyber-physical system without full connection Таким образом, если система принятия решений является полносвязной, то G(P) является связным, т. е. – путь от вершины pi до вершины pj, показанной на рис. 2 а, б. Однако не каждая система является полносвязной (рис. 2, в), т. к. не каждый элемент имеет прямую связь с другими элементами. При данных условиях можно констатировать наличие подсистемы. – подсистема системы принятия решения равносильна следующему выражению: при этом и Следовательно, , где k – количество подсистем системы принятия решений. Полносвязная система имеет только одну подсистему, состоящую из более сложных систем. Заключение Предлагается обобщенная модель функционирования киберфизической системы, определяются критерии выполнения задач и элементы киберфизической системы, рассматривается процесс функционирования системы. Модель защищенного информационного взаимодействия между элементами киберфизической системы позволяет оценить целостность информации во время работы самой системы. Модель защищенного информационного взаимодействия основана на двух основных методах: обеспечении информационной безопасности на основе социальных механизмов и методе временной централизации. Метод обеспечения информационной безопасности, основанный на социальных механизмах, обеспечивает целостность на основе анализа поведения элементов системы и/или проверки данных с использованием приведенных методов. Метод временной централизации представляет угрозу, поскольку позволяет решать проблемы в конкретных точках при использовании централизованного подхода, организующего информационные взаимодействия между элементами киберфизической системы, риск внедрения снижается в момент организации информационного взаимодействия
Список литературы

1. Rowstron A., Druschel P. Pastry: Scalable, decentralized object location, and routing for large-scale peer-to-peer systems // IFIP/ACM International Conference on Distributed Systems Platforms and Open Distributed Processing. Berlin: Heidelberg, Springer, 2001. P. 329-350.

2. Юдина М. А. Индустрия 4.0: перспективы и вызовы для общества // Гос. упр. Электрон. вестн. 2017. № 60. С. 197-215.

3. Schollmeier R. A definition of peer-to-peer networking for the classification of peer-to-peer architectures and applications // Peer-to-Peer Computing, 2001. Proceedings. First International Conference on IEEE. 2001. P. 385-388. DOI:https://doi.org/10.1109/P2P.2001.990434.

4. Каляев И. А., Гайдук А. Р. Стайные принципы управления в группе объектов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. № 12. P. 27-38.

5. Добрынин А. П., Черных К. Ю., Куприяновский В. П., Куприяновский П. В., Синягов С. А. Цифровая экономика - различные пути к эффективному применению технологий (BIM, PLM, CAD, IOT, Smart City, BIG DATA и другие) // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4. № 1. С. 4-11.

6. Santucci G. The internet of things: Between the revolution of the internet and the metamorphosis of objects // Vision and Challenges for Realising the Internet of Things. 2010. P. 11-24.

7. Новиков Д. А. Теория управления организационными системами. М.: Изд-во Моск. психол.-соц. ин-та, 2005. 584 c.

8. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. М.: Наука, 1983. 344 c.

9. Тюхтин В. С. Отражение, системы, кибернетика. М.: Наука, 1972. 256 с.

10. Wayne W. Cyber-physical systems // Computer. 2009. N. 42 (3). P. 88-89.

11. Rajkumar R. R., Lee I., Sha L., Stankovic J. Cyber-physical systems: the next computing revolution // Proceedings of the 47th Design Automation Conference ACM (2010, June). P. 731-736. DOI:https://doi.org/10.1145/1837274.1837461.

12. Sha L., Gopalakrishnan S., Liu X., Wang Q. Cyber-physical systems: A new frontier // Sensor Networks, Ubiquitous and Trustworthy Computing, 2008. SUTC'08. IEEE International Conference on IEEE (2008, June). P. 1-9. DOI:https://doi.org/10.1109/SUTC.2008.85.

13. Ganzhur M. A., Ganzhur A. P., Smirnova O. V. Modeling of critical systems implementing negative events using dual Petri nets // MATEC Web of Conferences Volume 226 (2018), XIV International Scientific-Technical Conference “Dynamic of Technical Systems” (DTS-2018). URL: doi.org/10.1051/matecconf/201822604001 (дата обращения: 16.10.2021).

14. Зотов А. И., Ганжур М. А., Авакьянц А. В. Характеристика управленческой структуры и системы прохождения команд // Проблемы современного педагогического образования. 2018. № 58-3. С. 111-116

15. Marković N., Živanić J., Lazarević Z., Iričanin B. The Mathematical Model for Analysis and Evaluation of the Transient Process of the three-phase Asynchronous Machine Performance // Serbian Journal of Electrical Engineering (DTS-2018). URL: http://www.journal.ftn.kg.ac.rs/Vol_15-3/05-Markovic-Zivanic-Lazarevic-Iricanin.pdf (дата обращения: 16.10.2021).

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 3.0 Unported

© "Редакция научных журналов"
Поддержка Powered by Editorum,  Инструкции
Войти или Создать
* Забыли пароль?