Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,737

ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Терехов В.Г. 1 Белая Т.И. 1 Васильев А.В. 1 Швецов А.С. 1
1 Военно-космическая академия имени А.Ф.Можайского, Санкт-Петербург, Россия
¬¬Проведен анализ проблемы оценки эффективности применения автоматизированных систем (АС) общего и специального назначения, функционирующих в условиях динамически меняющихся требований к АС и параметров окружающей техносферы. В качестве объекта рассмотрения выбрана автоматизированная система, выполняющая задачи по предназначению. Рассмотрена информационная модель для оценки эффективности функционирования АС. Для решения проблемы в информационной модели выделены три уровня иерархии, на каждом из которых для оценки эффективности используется аппарат нечетких множеств. Определены входные и выходные данные для классификаторов каждого уровня, определены нечеткие оценки степеней принадлежности эффективности функционирования АС к установленным классам
оценка эффективности
автоматизированная система
информационная модель
аппарат нечетких множеств
многомерный размытый классификатор
иерархия
1. Актерский Ю.Е., Багрецов С.А., Терехов В.Г. Системный подход к исследованию эффективности применения автоматизированных систем специального назначения: сб. ст. н. – т. конф. СПб, ВИКУ, 2000. – 12 с.
2. Багрецов С.А. Алгоритм размытой классификации объектов с учетом нечеткой оценки исходных параметров: сб. ст. н. конф. – Минск, МВИЗРУ, 1987. – 16 с.
3. Багрецов С.А. Моделирование процессов принятия решений в исследованиях сложных человеко-машинных системах: СПб: Петродворец,1989.- 53 с.
4. Багрецов С.А. Применение методов размытой классификации в диагностике сложных систем // Приборостроение. – 1995, №9,10. – с.74-76.
5. Терехов В.Г. Методика подготовки инженерных кадров на основе использования специализированных тренажно-обучающих комплексов: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. воен. наук. – СПб., 2003. – 23 с.

В статье рассматривается проблема оценки эффективности применения автоматизированных систем общего и специального назначения. Для решения этой проблемы предлагается использовать представление процесса оценки эффективности применения АС в виде иерархической информационной модели. Такой подход к оценке эффективности применения АС позволяет решить ряд задач:

  • оценивание эффективности применения АС как общего, так и специального назначения;
  • оценивание эффективности применения АС с различной степенью локализации технических и людских ресурсов;
  • оценивание эффективности применения АС с различной производительностью и уровнем подготовки обслуживающего и эксплуатирующего АС персонала;
  • оценивание эффективности применения АС с учетом модернизации аппаратного и программного обеспечения [1].

Работа описанной в статье информационной модели основана на использовании в ней аппарата нечетких множеств и многомерных размытых классификаторов.

Актуальность проблемы

В настоящее время одним из факторов, определяющим сложность оценки эффективности применения автоматизированных систем (АС) специального назначения, является функционирование данных систем в условиям динамически меняющихся требований, предъявляемых к таким системам и постоянно изменяющихся параметров окружающей техносферы .

Появление новых видов программно-аппаратных воздействий (ПАВ), компьютерных атак (КА) и других деструктивных факторов и угроз, оказывающих негативное действие на стабильное функционирование АС, а также все более усложняющееся техническое обеспечение с одной стороны и снижающаяся квалификация обслуживающего персонала с другой, усложняют задачу оценки эффективности применения АС.

В этой ситуации разумным видится разработка способа оценки эффективности применения АС, учитывающая по возможности все вышеперечисленные факторы, оказывающие воздействие на функционирование АС [3].

Информационная модель оценки эффективности применения АС

В статье рассматривается один из вариантов оценки эффективности применения АС, основанный на представлении данного процесса в виде информационной модели (рис. 1). В качестве математического аппарата используется аппарат нечетких множеств. В качестве базового элемента систем измерения используется многомерный размытый классификатор (CL [i,j]), предназначенный для оценивания уровня эффективного применения различных сложноструктурированных автоматизированных комплексов и систем [5].

Информационная модель для оценивания эффективности применения АС должна иметь как минимум три уровня иерархии и содержать M многомерных размытых классификаторов, где М – число типологических структур [2,4].

Классификаторы первого уровня предназначены для решения задач распознавания образов ситуаций, характеризующих профессиональный уровень подготовки сотрудников эксплуатирующих и обслуживающих АС – Wпi (i = 1,N1, где N1 – количество структурных подразделений, входящих в организацию и решающие функциональные задачи с помощью АС).

Входными данными для классификаторов первого уровня являются оценки деятельности персонала различных филиалов, отделов, отделений предприятия (организации), эксплуатирующих и обслуживающих АС – Wоцi,r (i = 1,N1; r = 1,N2, где N2 – количество людей, эксплуатирующих АС, в каждом подразделении).

В формализованном виде образ состояния уровня профессиональной подготовки сотрудников может быть описан следующим выражением:

Wпi = {< Wоцi,r> : i = 1,N1; r = 1,N2},

где Wоцi,r – оценки уровня профессиональной подготовки каждого сотрудника.

Поскольку оценки деятельности персонала формируются на основе опосредованно предоставляемой информации: в виде данных о результатах функциональных контролей аппаратуры и оборудования, оценок действий сотрудников в различных ситуациях, результатов проверок теоретической и практической подготовленности для решения конкретных задач и т.п., то очевидно, что элементы образа уровня их подготовки будут иметь нечеткий (размытый) характер [3,5].

Деятельность подразделений по решению частных задач оценивается в соответствии с требованиями действующих руководящих документов, регламентирующих деятельность организации.

В результате классификации данных групп показателей определяются нечеткие оценки степеней принадлежности уровня профессиональной подготовки персонала каждого структурного подразделения предприятия (организации) – µk (Wпi), k=1,3 к каждому из классов:

  • класс 1 – «уровень подготовки высокий»;
  • класс 2 – «уровень подготовки хороший»;
  • класс 3 – «уровень подготовки удовлетворительный».

Классификаторы второго уровня предназначены для оценивания уровня подготовки персонала АС, оценки технического состояния аппаратуры и оборудования АС. Также на этом уровне оценивается степень отрицательного влияния техносферы.

• • •


Рис. 1. Информационная модель оценки эффективности применения автоматизированной системы

Первый из классификаторов второго уровня предназначен для оценивания технической исправности АС – Wти. Входными данными для этого классификатора являются оценки технической исправности отдельных компонент АС – Wтиi (I = 1,N1, где N1 – количество структурных подразделений, входящих в организацию и решающие функциональные задачи с помощью АС.

В формализованном виде образ состояния уровня профессиональной подготовки сотрудников может быть описан следующим выражением:

Wти = {< Wтиi> : i = 1,N1},

где Wтиi – оценки технической исправности отдельных компонент АС

В результате классификации данных групп показателей определяются нечеткие оценки степеней принадлежности уровня готовности АС к практическому использованию µk (Wти) к каждому из классов:

  • класс 1 – «уровень готовности высокий»;
  • класс 2 – «уровень готовности хороший»;
  • класс 3 – «уровень готовности удовлетворительный».

Для оценивания уровня профессиональной подготовки персонала предприятия, эксплуатирующего и обслуживающего АС организации на вход соответствующего классификатора подаются вектора нечетких оценок степеней принадлежности, характеризующие уровни профессиональной подготовки персонала каждого структурного подразделения предприятия (организации) – µ (Wпi) (i = 1,N1), то есть образ профессионализма персонала организации определяется следующими признаками:

Wп = {< µi (Wпi)> : i = 1, N1}.

В результате классификации указанных признаков определяются нечеткие оценки степеней принадлежности уровня профессиональной подготовки персонала предприятия (организации) – µk (Wп), k=1,3 к каждому из классов:

  • класс 1 – «уровень подготовки высокий»;
  • класс 2 – «уровень подготовки хороший»;
  • класс 3 – «уровень подготовки удовлетворительный».

Следующий классификатор второго уровня обеспечивает оценивание отрицательного влияния окружающей техносферы – Wтсф. Входной информацией для данного классификатора являются признаки, характеризующие количественные и качественные деструктивные факторы, оказывающие негативное влияние на функционирование автоматизированной системы. В случае, если учитываются программно-аппаратные воздействия, компьютерные атаки и компьютерные вирусы, образ уровня отрицательного воздействия техносферы на эффективность применения АС определяется следующим выражением:

Wтсф = {< Ппавq, Пкаq, Пквq > : q = 1,N3},

где: Ппавq – вектор признаков, характеризующих ПАВ q-ого типа;

Пкаq – вектор признаков, характеризующих КА q-ого типа;

Пквq – вектор признаков, характеризующих компьютерный вирус q-ого типа.

Результатом обработки данных о состоянии техносферы в конкретной предметной области является вектор нечетких оценок степеней принадлежности µ (Wтсф) уровня ее отрицательного воздействия на общую эффективность применения АС предприятия в анализируемых условиях обстановки к каждому из следующих классов:

· класс 1 – «воздействие отсутствует»;

· класс 2 – «допустимое воздействие»;

· класс 3 – «недопустимое (критическое) воздействие»:

µ(Wтсф) = {< µk (Wтсф)> : i = 1, 3}.

Классификатор верхней (третьей) ступени иерархии осуществляет окончательное решение задачи определения степени принадлежности уровня эффективности применения АС предприятия (организации) к классам:

· класс 1 – «уровень эффективности высокий»;

· класс 2 – «уровень эффективности удовлетворительный»;

· класс 3 – «уровень эффективности неудовлетворительный».

С этой целью на вход данного классификатора подаются все значения степеней принадлежности к заданным классам, сформированные на выходах классификатора второго уровня, т.е. образ состояния уровня эффективности применения АС в целом определяется выражением:

WАС = {< µk (Wп), µk (Wти), µk (Wтсф) > : k = 1,3},

а выходной вектор нечетких оценок степеней принадлежности уровня эффективности к соответствующему классу имеет вид:

µ(WАС) = {< µk (WАС)> : i = 1, 3}.

Заключение

Таким образом, рассмотренный в статье вариант оценки эффективности применения автоматизированных систем общего и специального назначения, реализованный на основе математического аппарата нечетких множеств и многомерных размытых классификаторов, при условии рассмотрения этого процесса в виде иерархической информационной модели, позволяет учитывать динамически меняющиеся параметры окружающей техносферы, техническое состояние самой системы и уровень подготовки сотрудников.

Использование данного варианта позволяет своевременно принять меры организационного или технического характера для поддержания эффективности применения автоматизированной системы на требуемом уровне.

В статье рассмотрена трехуровневая модель процесса оценки эффективности применения АС, однако, в случае более глубокого агрегирования оцениваемых параметров, возможно представление процесса оценки в виде информационной модели с другой иерархией.

Рецензенты:

Колбанев М.О., д.т.н., профессор кафедры прикладных информационных технологий СПбГЭУ, г. Санкт-Петербург.

Татарникова Т.М., д.т.н., профессор кафедры комплексной защиты информации Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, г. Санкт-Петербург.


Библиографическая ссылка

Терехов В.Г., Белая Т.И., Васильев А.В., Швецов А.С. ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=15979 (дата обращения: 18.08.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252