Архив рубрики: Выпуск №3(30)


УПРАВЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПЕРСОНАЛА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМ


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.039

К.И. Львович


В статье исследуются характерные изменения в деятельности персонала в условиях цифровой трансформации организационных систем. Показано, что изменения прежде всего связаны с возрастающей ролью корпоративной информационной системы, обеспечивающей все виды взаимодействия структурных компонентов организации нового типа. При функционировании самой информационной системы как человеко-машинной системы усиливается значимость эффективности деятельности персонала. Предлагается процесс управления эффективностью деятельности персонала рассматривать с позиции обеспечения его адаптации к новым трудовым функциям в условиях цифровой трансформации организационных систем. В качестве средств управления рассматриваются компоненты образовательных ресурсов базовой и практикоориентированной подготовки персонала. Обоснована целесообразность управленческих решений на основе оптимизационного подхода. Сформирована последовательность задач редукционной, агрегационно-балансовой и ресурсной оптимизации, позволяющая выбрать решение на множестве тематических модулей подготовки к выполнению трудовых функций в условиях цифровой трансформации с учетом балансовых и ресурсных ограничений. Полученное решение позволяет решить поставленную задачу управления эффективностью деятельности персонала с учетом видов деятельности и трудовых функций, существенно отличающихся от традиционных.

Ключевые слова: управление, цифровая трансформация, организационная система, оптимизация, образовательные ресурсы.

Полный текст статьи:
LvovichKI_3_20_1.pdf


ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ОБСТАНОВКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫМИ СРЕДСТВАМИ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ СТАНЦИЙ


УДК 004.942
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.038

М.Б. Сергеев, А.А. Сенцов, Е.К. Григорьев, С.А. Ненашев


Начало массового использования малых беспилотных летательных аппаратов в различных целях породило проблему их безопасного и контролируемого перемещения в пространстве. Соответственно, возникает задача построения новых интеллектуальных систем контроля. В примерный перечень действий, который должны осуществлять указанные системы можно указать управление режимами работы каждого источника данных по сканированию области воздушного пространства, получение информации о движущихся объектах, вычисление по обработанным данным координат и направления движения (составляющих векторов скорости), а также прогнозирование положения воздушного объекта для принятия решения о выдаче информации в сопряженные системы. В статье описан процесс моделирования распределенной системы, состоящей из двух мобильных радиолокационных станций, применимой для отработки методов обнаружения и оценки координат воздушных объектов. Для разрабатываемой имитационной модели получены аналитические соотношения для расчета координат наблюдаемых физических объектов как по дальномерной информации, так и по угломерной. Предложена структурная схема этапов моделирования для определения траекторных координат объекта. Показана целесообразность применения распределенной системы в целях повышения точности измерений траекторных координат. Предложены различные варианты расположения разнесенных пунктов наблюдения, а также их достоинства и недостатки. Модель построена с учетом экспериментальных данных, полученных от имитатора воздушного подвижного объекта. Разработанная имитационная модель предназначена для проведения экспериментов, а также для определения тактико-технических характеристик на этапе разработки функциональных взаимодействий интеллектуальной системы управления распределенными мобильными средствами.

Ключевые слова: определение координат, воздушные объекты, двухпозиционная система, радиолокационная станция, комплексная обработка информации, имитационная модель.

Полный текст статьи:
SergeevSoavtors_3_20_1.pdf

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭПИДЕМИЙ:АГЕНТНЫЙ ПОДХОД


УДК 004.94, 616.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.030

А.Ф. Агеева


Последствия эпидемий могут оказаться весьма негативными, приводить к значительным экономическим и социальным потерям, в связи с чем актуальными являются вопросы создания современных инструментов для тестирования стратегий снижения ущерба и разработки эффективных мер борьбы с эпидемиями. В статье обосновывается перспективность использования агент-ориентированных моделей для этих целей, на примерах агент-ориентированных моделей эпидемий, разработанных зарубежными исследователями. Проведен анализ архитектуры агент-ориентированных моделей распространения эпидемий и выявлены основные конструктивные концепции и ключевые компоненты для моделирования эпидемических процессов. Рассмотрены преимущества агентного подхода имитационного моделирования, позволяющие имитировать динамику распространения инфекционных заболеваний в максимально приближенной к реальному обществу неоднородной синтетической популяции, а также воспроизводить различные схемы и механизмы передачи конкретных контагиозных заболеваний с учетом демографических, социально-экономических и территориально-пространственных факторов. Использование агентного подхода имитационного моделирования предоставляет возможность исследовать течение эпидемических и инфекционных процессов на детализированном уровне, а также проигрывать всевозможные сценарии эпидемических вспышек, тестировать вариативные стратегии борьбы с эпидемией и оценивать влияние на динамику эпидемий многокомпонентных стратегий вмешательства. Результаты исследования передового опыта проектирования агент-ориентированных моделей распространения эпидемий планируется использовать для создания агент-ориентированной модели распространения эпидемии в условиях мегаполиса.

Ключевые слова: агент-ориентированное моделирование, вычислительная эпидемиология, имитационные модели распространения эпидемий.

Полный текст статьи:
Ageeva_3_20_1.pdf


МОДЕЛЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕМОВ И ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕН МАТЕРИАЛЬНОГО ПОТОКА В ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ «ПРОИЗВОДИТЕЛЬ – КОНЕЧНЫЙ ПОТРЕБИТЕЛЬ»


УДК 519.816
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.029

А.С. Дулесов, И.А. Гиманова, О.Л. Мельникова, В.И. Яковченко


В работе рассматривается построение экономико-математической модели распределения объемов и формирования цен в логистических каналах торгово-посреднической сети однопродуктового рынка. Исследуется логистическая цепь «производитель — конечный потребитель» с последовательно соединёнными агентами через микрорынки. Описаны условия для построения модели. Каждый участник сети характеризуется своими параметрами. Особое внимание уделено рассмотрению коэффициента реализации товара для каждого экономического агента и для всей цепи. Решены на практике задачи для трёх и четырёх участников последовательной цепи с заданным распределением цен и единым объемом продвижения товара (идеальный случай, который в практике отсутствует из-за присутствия неопределенности информации в виде случайных факторов воздействия на динамику показателей). Представлено решение задачи с опорой на значение показателей с учетом опыта купли/продаж, собственных предпочтений и добавленной цены каждого агента. Исходя из полученных значений коэффициента реализации товара (при рассмотрении реальной ситуации продвижения товара),представлены выводы о дальнейшем поведении участников цепи. Предлагается план коррекции полученных результатов сучётом спроса конечного потребителя. Определены объемы и коэффициенты реализации товара с соблюдением баланса между спросом и предложением. Построенная экономико-математическая модель распределения объемов и формирования цен позволит выработать и принять решение овыборе транзитной или складской цепи поставок.

Ключевые слова: моделирование, торгово-посредническая сеть, спрос и предложение, логистические цепи, коэффициент реализации товара.

Полный текст статьи:
DulesovSoavtors_3_20_1.pdf

ДВУХЭТАПНАЯ ПРОЦЕДУРА СИНТЕЗА УПРАВЛЕНИЯ НЕЛИНЕЙНЫМИ НЕСТАЦИОНАРНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА


УДК 62-54
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.028

С.В. Фролов, С.В. Синдеев, А.А. Коробов, К.С. Савинова, А.Ю. Потлов


Представлен обзор методов нейроуправления и анализ их достоинств и недостатков. Поставлена задача поиска квазиоптимальных настроечных параметров нейроуправления нелинейным нестационарным объектом при наличии случайных возмущений. Предложена процедура синтеза управления нелинейными нестационарными объектами с использованием многослойного персептрона, состоящая из двух этапов. На первом этапе решается задача робастного нейроуправления путем поиска вектора настроечных параметров алгоритма адаптации на основе предполагаемого множества вариантов модели объекта. Найденные настроечные параметры алгоритма адаптации используются на втором этапе – безмодельном нейроуправлении, на котором осуществляется поиск квазиоптимальных настроечных параметров алгоритма безмодельного нейроуправления. Устойчивость поиска настроечных параметров алгоритма безмодельного нейроуправления достигается за счет применения метода регуляризации. На основе модельного примера показана эффективность и устойчивость предложенной процедуры синтеза управления нелинейными нестационарными объектами. В численном эксперименте был выбран объект, описываемый нелинейным дифференциальным уравнением с коэффициентами, которые зависят от времени. На первом этапе было сформировано случайным образом 20 вариантов модели объекта, найдена архитектура нейронной сети, настроечные коэффициенты алгоритма адаптации. Нейронная сеть включает 2 нейрона во внутреннем слое и использует сигмоидальную функцию активации. На втором этапе проведены численные исследования процесса адаптивного управления. В результате работы алгоритма адаптации степень затухания переходных процессов превышает 50% и процесс управления является устойчивым при значительном отклонении параметров объекта от номинальных значений. Представленный метод является эффективным при управлении многосвязными нестационарными нелинейными объектами в робототехнике, в транспортных системах, химических производствах.

Ключевые слова: нейроуправление, нейроконтроллер, многослойные персептрон, система управления, адаптивное управление.

Полный текст статьи:
FrolovSoavtors_3_20_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ РЕЙТИНГОВОГО ПОДХОДА


УДК 681.3
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.026

И.Я. Львович, Я.Е. Львович, А.П. Преображенский, Ю.П. Преображенский, О.Н. Чопоров


В данной статье рассматриваются возможности моделирования управления производственными организациями на основе рейтинговых подходов. Существует центр управления производственными объектами. Предлагается организовать взаимодействие центра управления с объектами с учетом рейтинговой оценки и затем перейти к процессу рейтингового контроля. При этом рейтинг используется для анализа, контроля, учета, прогнозирования и регулирования деятельности включенных в него объектов в анализируемой производственной системе. Сформирована модель взаимодействия центра управления промышленным производством с объектами производственной системы на основе критериев классификации. Приведена структура взаимодействия центра управления с объектами производственной системы при рейтинговом контроле. Механизмы рейтингового контроля основаны на: контроле распределения ресурсной поддержки реализации всех направлений основной деятельности производственной системы, контроле согласования интересов центра управления и объектов производственной системы, контроле распределения дополнительного ресурса, поддержке развития. Приведена структурная схема реализации механизмов рейтингового контроля. Указаны особенности моделирования взаимодействия центра управления и объектов промышленных систем. Приведены результаты рейтинговой оценки объектов промышленного производства на примере роста продаж продукции предприятия.

Ключевые слова: производственная организация, модель, рейтинговый подход, ресурс, управление, контроль.

Полный текст статьи:
LvovichSoavtors_3_20_1.pdf

СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ МЕТОДОВ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ПРЕДСКАЗАНИЯ НАСТУПЛЕНИЯ БЕРЕМЕННОСТИ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ЭКСТРАКОРПОРАЛЬНОГО ОПЛОДОТВОРЕНИЯ


УДК 519.683, 519-7
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.025

С.Л. Синотова, О.В. Лимановская, А.Н. Плаксина, В.А. Макутина


Определение круга факторов, влияющих на объект исследования, является важнейшей задачей медицинских исследований. Ее решение осложняется большим числом разнообразных данных, включающих в себя обширную анамнестическую информацию и данные клинических исследований часто сочетающимся с ограниченным количеством наблюдаемых пациентов. Данная работа посвящена сравнению результатов, полученных различными методами отбора признаков для поиска набора предикторов, на основе которого создана модель с лучшим качеством прогноза, для решения задачи бинарной классификации предсказания наступления беременности при проведении экстракорпорального оплодотворения (ЭКО). В качестве признаков использовались данные анамнеза женщин, представленные в бинарном виде. Выборка состояла из 68 признаков и 689 объектов. Признаки были исследованы на наличие взаимной корреляции, после чего применены методы и алгоритмы для поиска отбора значимых факторов: непараметрические критерии, интервальная оценка долей, Z-критерий для разности двух долей, взаимная информация, алгоритмы RFECV, ADD-DELL, Relief, алгоритмы, основанные на важности перестановок (Boruta, Permutation Importance, PIMP), алгоритмы отбора признаков при помощи модели (lasso, random forest). Для сравнения качества отобранных наборов признаков построены различные классификаторы, посчитана их метрика AUC и сложность модели. Все модели имеют высокое качество предсказания (AUC выше 95%). Лучшие три из них построены на признаках, отобранных с помощью непараметрических критериев, отбора при помощи модели (lasso-регрессия), алгоритмов Boruta, Permutation Importance, RFECV, ReliefF. Оптимальным набором предикторов был выбран набор, состоящий из 30 бинарных признаков, полученный алгоритмом Boruta, из-за меньшей сложности модели при сравнительно высоком качестве (AUC модели 0,983). К значимым признакам отнесены: данные о наличии беременностей в анамнезе в целом, о внематочных и замерших беременностях, самостоятельных и срочных родах, абортах на ранних сроках в частности; гипертония, ишемия, инсульт, тромбозы, язвы, ожирение, сахарный диабет у ближайших родственников; проведение гормонального лечения в настоящее время, не связанного с процедурой ЭКО; аллергия; вредные профессиональные факторы; наличие нормальной продолжительности и стабильности менструального цикла без приема медицинских препаратов; гистероскопия, лапароскопия и лапаротомия в анамнезе; проведение резекций любого органа в мочеполовой системе; первая ли попытка ЭКО, наличие любых хирургических вмешательств, заболеваний мочеполовой системы; возраст и ИМТ пациентки; отсутствие хронических заболеваний; наличие диффузной фиброзно-кистозной мастопатии, гипотиреоза.

Ключевые слова: отбор признаков, задача бинарной классификации, анализ малых данных, машинное обучение, вспомогательные репродуктивные технологии.

Полный текст статьи:
SinotovaSoavtors_3_20_1.pdf

ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА БАЗЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СООБЩЕНИЙ ОБ ОШИБКАХ ДЛЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ВЫПОЛНЕНИЯ СЛОЖНЫХ ОТКРЫТЫХ ЗАДАЧ


УДК 004.85, 005.9
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.027

В.А. Латыпова


Среди процессов различных организаций есть процессы, связанные с выполнением задач, качество выполнения которых контролируется вручную. Это происходит из-за отсутствия результата-эталона для таких задач, и есть только система требований, которым должна удовлетворять решенная задача. Задачи такого рода в области дистанционного обучения называют сложными открытыми задачами. Однако кроме данной области такие задачи присутствуют и в других областях, например, в издательском процессе, в процессе производства оборудования и устройств и др. Этап контроля качества выполнения сложных открытых задач осуществляется неэффективно из-за больших временных затрат контролера, который не только осуществляет проверку работ на соответствие заданным требованиям, но и подготавливает отклик для исполнителя. Для ряда задач начинают использовать интеллектуальную поддержку контроля. Интеллектуальная поддержка основана на автоматической классификации решений с использованием машинного обучения. Однако автоматическая классификация может приводить к некорректному оцениванию качества выполнения задач, а также в результате работы классификатора не генерируется отклик, являющийся достаточным для переработки решения до требуемого уровня. В статье предложен метод поддержки принятия решений на базе кластеризации сообщений об ошибках, позволяющий создавать «полноценный» отклик по выполненным сложным открытым задачам. Разработано специальное программное обеспечение, которое совместно с существующей системой кластеризации Carrot2, реализует предложенный метод. Осуществлено внедрение программного обеспечения при организации дистанционных предзащит выпускных квалификационных работ, в результате которого сокращено время на подготовку контролером отклика по выполненной задаче.

Ключевые слова: поддержка принятия решений, кластеризация текста, алгоритм Lingo, сообщение об ошибке, сложная открытая задач, контроль качества.

Полный текст статьи:
Latypova_3_20_1.pdf

БАЙЕСОВСКИЕ МЕТОДЫ В АНАЛИЗЕ ПРОТИВОПРАВНОЙ АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДОК


УДК 004.931
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.024

А.Г. Романов


В работе рассмотрены вопросы предупреждения и раскрытия преступлений совершаемых в информационно–коммуникационной среде, а также с ее использованием. С учетом возрастающей востребованности сети Интернет как важной социальной составляющей в стратегии развития государства разработка и внедрение в систему правоохранительной деятельности средств, превентивных мер и методик раскрытия преступлений, совершаемых в виртуальной среде, невозможно переоценить. Несмотря на то, что алгоритмы совершения преступлений данной направленности достаточно широко известны и хорошо изучены отечественными и зарубежными авторами, методики раскрытия таких преступлений и вопросы их практического применения остаются актуальным предметом научных разработок. В настоящей статье рассматривается возможный механизм деятельности правоохранительных органов, основанный на предварительном изучении и выявлении закономерностей в использовании средств сети Интернет ее пользователями. На основе методов интеллектуального анализа данных рассматриваются пути повышения эффективности деятельности органов внутренних дел в области применения мер предупреждения и раскрытия преступлений в информационно–коммуникационной среде. Предлагаемый в работе метод предоставляет возможность прогнозирования спроса и предложения на размещенные в глобальной сети коммерческие предложения, ассоциированные с криминальными проявлениями. Применение рассмотренных сценариев в правоохранительной деятельности предоставляет возможность не только организовать предупредительные меры по предотвращению наступления преступных последствий, но и раскрыть ранее совершенные уголовно-наказуемые деяния.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, сеть Интернет, преступления, прогнозирование, электронная коммерция, апостериорная вероятность.

Полный текст статьи:
Romanov_3_20_1.pdf


ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ВНУТРИ ПОМЕЩЕНИЙ ПО ДАННЫМ BLUETOOTH-МАЯКОВ


УДК 004.8
DOI: 10.26102/2310-6018/2020.30.3.023

В.М. Гриняк


Работа посвящена проблеме определения местоположения внутри помещений в тех случаях, когда сигнал спутниковых средств (GPS, Глонасс) недоступен или ограничен. В этом случае для определения координат используют другие источники навигационной информации. К ним относятся инерциальные навигационные средства (гироскопы, акселерометры), устройства для беспроводной передачи данных Wi-Fi и Bluetooth, магнитометр, датчик атмосферного давления, видеокамера и др. В настоящее время системы позиционирования внутри помещений на основе Bluetooth и Wi-Fi (по отдельности или совместно) получили наибольшее распространение. Использование для позиционирования Bluetooth маяков имеет целый ряд преимуществ. Самыми значимыми являются возможность произвольного размещения маяков из-за их автономности и малых размеров и возможность использования недорогого и распространённого оборудования, работа с которым не требует привлечения узких, редких и высокооплачиваемых специалистов. В статье рассматривается задача позиционирования объекта в трёхмерном пространстве по данным Bluetooth устройств, расположенных в помещении и образующих многопозиционную маячную систему наблюдения. Отмечается, что для успешной работы такой системы необходимо заранее оценивать характерную погрешность оценки координат позиционируемых объектов и при необходимости изменять конфигурацию маяков. Предлагается модельная интерпретация задачи позиционирования в виде системы алгебраических линейных уравнений. Такое представление позволяет строить априорные теоретические оценки погрешности определения координат объекта, определять области пространства, где точность позиционирования недостаточна. В работе приводятся данные расчётов ожидаемой точности решения задачи в различных характерных ситуациях и результаты натурных экспериментов, подтверждающих расчёты. В целом исследование оптимистично оценивает перспективы решения 3D задач позиционирования внутри помещений с помощью Bluetooth маяков.

Ключевые слова: информационная система, позиционирование внутри помещений, маячная система, Bluetooth, определение местоположения, метод наименьших квадратов.

Полный текст статьи:
Grinyak_3_20_1.pdf