автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Оптимизация системы управления Федерального казначейства в регионе на основе имитационно-прогностического моделирования

На правах рукописи

БЕРЕЖНОЙ Алексей Алексеевич

ОПТИМИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО КАЗНАЧЕЙСТВА В РЕГИОНЕ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННО-ПРОГНОСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность^.13.10

□□347130Э

Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж-2009

2 8 М А г] ?РР]

003471309

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Львович Яков Евсеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

Лапшина Марина Леонидовна;

кандидат технических наук Прийма Виктор Николаевич

Ведущая организация Международный университет «Дубна»

(г. Москва)

Защита состоится 19 июня 2009 г. в 13— часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.03 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан «_» мая 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета - '' Федорков Е.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современный этап развития общества характеризуется его глубокой и всесторонней информатизацией на всех уровнях функционирования. Социальные последствия информатизации являются одним из основных и определяющих факторов в выборе приоритетных научных исследований в области информатики. Направления развития информатики связаны со множеством возможных решений основополагающих проблем развития человечества. Одна из них заключается в создании эффективного инструмента, способного оказать существенную помощь человеку в принятии решений любого уровня сложности в любой сфере деятельности. Основой такого инструмента служит совокупность знаний, информации, хранящаяся на носителях компьютерных систем. Однако анализ состояния разработок в области принятия решений показывает крайнюю ограниченность функционала реализаций методов, используемых для решения подобного класса задач.

Существует внушительное множество решений на основе применения средств современных вычислительных машин, построенных в условиях недостаточной научной обоснованности.

Рассматриваемая в работе система управления Федерального казначейства по Воронежской области является одной из характерных экономических систем региона, и эффективность ее функционирования влияет на все экономические процессы в регионе в целом.

Повышение эффективности функционирования системы достигается за счет внедрения информационных технологий, систем. Но в настоящее время этот процесс проходит в основном на эмпирическом уровне. Требуется научное обоснование развития информационной системы с использованием методов моделирования и оптимизации.

Таким образом актуальность диссертации определяется необходимостью совершенствования системы управления федеральным казначейством на основе формализованного подхода к моделированию и оптимизации информационной системы для повышения уровня автоматизации и интеллектуальной поддержки процесса принятия оптимальных управленческих решений.

Диссертационная работа выполнена в рамках основного научного направления ГОУ ВГЮ «Воронежский государственный технический университет» «Проблемно-ориентированные системы управления» в соответствии с ГБ НИР 07-19 «Интеллектуализация принятия решений в условиях неопределенности».

Цель н задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей и . алгоритмов оптимизации функционирования системы УФК в регионе как экономической системы с

использованием методов имитационно-прогностического моделирования и оптимизации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие

задачи:

проанализировать существующие подходы к повышению эффективности управления казначейским исполнением на основе информационных систем и возможность использования для данных целей методов моделирования и оптимизации;

сформировать имитационно-прогностическую модель

функционирования и развития ИС УФК с учетом специфики экономических процессов;

формализовать процедуры моделирования и оптимизации функционирования и развития ИС УФК;

разработать алгоритмическое и программно-методическое обеспечение процесса поиска оптимальных управленческих решений.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории вероятностей и случайных процессов, методы дискретной математики, формальной логики, теории графов, исследования операций, математического моделирования и оптимизации.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты, характеризующиеся научной новизной:

имитационно-прогностическая модель функционирования и развития системы управления федерального казначейства в регионе, позволяющая осуществить адекватную формализацию процесса документооборота путем объединения в едином цикле формирование и инициализацию переходов между компонентами сети массового обслуживания и расчет показателей эффективности;

структура модели принятия решений, отличающаяся трехуровневой схемой параметрической оптимизации управления ресурсами и выбором схем документооборота УФК;

процедуры формализации критериев и ограничений, обеспечивающие возможность минимизации среднего времени обслуживания заявок при альтернативных маршрутах их прохождения в экономической системе регионального казначейства на основе многокритериальной оптимизационной модели;

алгоритмическая схема оптимизации функционирования и развития УФК, отличающаяся совмещением имитационно-прогностического моделирования с рандомизированным поиском седловой точки функции Лагранжа на каждом этапе экспертного оценивания ' в задаче многокритериального выбора.

Практическая значимость и реализация результатов работы.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

разработаны структурные схемы информационной системы УФК по Воронежской области с указанием направлений информационных потоков;

разработано программное средство, реализующее имитационный алгоритм ИС УФК с использованием языка программирования высокого уровня С#;

разработан многоуровневый оптимизационный алгоритм ИС, подразумевающий использование ПО, реализующего имитационный алгоритм, а также деятельность ЛПР.

Результаты работы применены для моделирования и оптимизации ИС УФК по Воронежской области, что позволило сформулировать научно обоснованный план развития ИС, и предоставило в руки специалистов УФК мощный инструмент моделирования и оптимизации как отдельных подсистем ИС УФК, так и системы в целом.

Проведенная работа позволяет формализовать подход к оптимизации работы системы, определению направления ее дальнейшего развития, что, в свою очередь, влечет за собой снижение трудозатрат и повышение эффективности.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2007), семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем Воронежского государственного технического университета (Воронеж, 2007-2009).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: структура многоуровневой модели принятия оптимальных решений [!], поисковая процедура по функции Лагранжа [2].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований, приложения. Основная часть изложена на 102 страницах, содержит 25 рисунков, 4 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, сформулирована цель и поставлены задачи исследования, необходимые для ее достижения, определяются основные направления работы, показана научная новизна и практическая значимость работы, даны сведения об апробации результатов диссертационного исследования.

В первой главе «Пути повышения эффективности казначейской системы в регионе на основе современных информационных технологий» рассматривается НС УФК в разрезе структурного и процессного подходов, выявляются основные структурные элементы ИС, связи между ними и особенности их функционирования.

Проводится анализ существующих возможностеП повышения эффективности информатизации управления экономической системой на основе методов моделирования и оптимизации.

Проанализировав структуру и состав ИС УФК и существующие на данный моменты способы повышения эффективности функционирования ИС, сделаны следующие выводы.

Если говорить о казначействе страны как единой системе, то это фактически "большая касса России". Ведомство выполняет большое количество однотипных операций, имеет свыше 2 тыс. отделений и 89 управлений по всей стране.

Временной интервал поступления документов ИС УФК определен в регламенте. В его пределах момент времени поступления документа на обработку является случайной величиной с экспоненциальным законом распределения.

Основные характеристики ИС УФК на региональном уровне.

1. Обработка большого количества однотипных операций.

2. Момент времени поступления документа на обработку является

случайной величиной с экспоненциальным законом распределения.

3. Любой документ, поступивший в ИС, должен быть обработан.

Учитывая указанные особенности рассматриваемой системы, ее

моделирование проведено на основе теории массового обслуживания. При этом структурный уровень описания использован в качестве базы модели, а процессный - для представления взаимодействия между структурными блоками (основой будут служить регламенты обработки различных типов документов).

Имитационное моделирование на ЭВМ рассматривается в качестве инструмента проверки и уточнения модели, а также для оценки эффективности оптимизации.

Учитывая многообразие методов оптимизации управления, принята рабочая концепция алгоритма - многоуровневая структура, включающая на каждом из уровней наиболее подходящий метод оптимизации параметров.

Принимая во внимание тот факт, что при управлении социально-экономическими системами процесс принятия решения не может быть осуществлен без человека, введен специалист федерального казначейства как активный элемент оптимизационного алгоритма.

Во второй главе «Моделирование функционирования и развития системы федерального казначейства в регионе» определен уровень абстракции при структурном моделировании ИС УФК. В качестве атомарной единицы выбран отдел. Построена структурная схема ИС УФК.

В качестве модели ИС УФК в целом используем сеть массового обслуживания, элементами сети выступают СМО(М|М| 1).

Переход заявок между узлами происходит мгновенно в соответствии с переходными вероятностями ру , /,у = , - вероятность того, что заявка после обслуживания в узле /' перейдет в узел_/. Естественно, что если узлы непосредственно не связаны между собой, то ру = 0. Если из /го узла переход только в один какой-нибудь узел/, то рч = 1.

Обоснованы следующие характеристики компонентов СМО: входные потоки СеМО пуассоновские; во всех N СМО время обслуживания заявок имеет экспоненциальную функцию распределения вероятностей, и заявки обслуживаются в порядке прихода;

переход заявки с выхода /-й СМО на входу'-й является независимым случайным событием, имеющим вероятность ри , у = 1,Л'; рл - вероятность ухода заявки из СеМО.

Показано, что адекватной этим характеристикам является разомкнутая экспоненциальная СеМО со следующими параметрами:

1. Общим числом СМО в сети - N+2, где N - число структурных подразделений;

2. К|,...,Км+2=1, где К( - число каналов в ¡-ой СМО;

3. Матрицей Р = || р,-, || вероятностных переходов, / =

1,...,ЛМ-2;у" =0,..., N+2;

4. Интенсивностями /ь..., 1ц12 входных потоков заявок;

5. Средними временами обслуживания То0с!,...,ТоГ1С^,2 заявок в СМО. Разработан имитационный алгоритм функционирования ИС для

чего была осуществлена трансляция описания построенной модели на язык программирования ЭВМ.

Построение модели произведено на основе теории объектно-ориентированного программирования.

Основными классами объектов модели выступают СеМО и СМО, также модель включает в себя структуру БМОЕу!, содержащую идентификатор СМО и идентификатор события.

Рис.1. Структурная схема имитационного алгоритма

Основные компоненты класса СМО:

1. Поступление новой заявки IncomingEvent (EvtNum)

2. Начало обслуживания очередной заявки

StartProcessing(CurrentTime)

3. Завершение обслуживания заявки EventProcessed(CurrentTime)

Основные компоненты класса СеМО:

1. Поступление заявки в сеть IncEvt(t)

2. Расчет путей перехода заявок между СМО EvDirections(int time)

3. Реализация метода Гаусса решения системы линейных уравнений

Gauss(Matrix)

4. Расчет имитационной модели Imitate(T)

На основе результатов работы имитационного алгоритма и входных параметров рассчитываются показатели эффективности:

1) Для всех СМО коэффициенты загрузки pj, j=l,N.

2) Проверим условия стационарности СеМО р. <l,j = \,N.

3) Среднее время Тпр пребывания в сети. Рассчитывается на основе массива CompTimeArr - сумма его элементов делится на величину CompEvt.

Разработанный имитационный алгоритм, структурная схема которого представлена на рис.1, реализован на языке программирования высокого уровня CU .

Обеспечена возможность простого и быстрого модифицирования кода под практически любую задачу. Так, в случае необходимости использования альтернативного алгоритма расчета интервалов поступления заявок в СеМО достаточно пометить метод класса СеМО IncEvt() как virtual, произвести наследование нового класса СеМОА от СеМО и затем перекрыть реализацию метода lncEvt() своей, отвечающей изменившимся требованиям. При этом нет необходимости разбираться в тонкостях написания всего остального кода.

В третьей главе «Оптимальный выбор варианта развития информационной системы федерального казначейства» выявлен тот факт, что особенностью сконструированной схемы является то, что на эффективность ее функционирования и развития влияют три группы фактов: интенсивности и механизмы обслуживания всех типов входных потоков заявок в каждом блоке системы; механизмы разделения входного потока заявок в каждом блоке на несколько выходных; дисциплина очереди заявок каждого блока в зависимости от уровня и приоритета.

Для учета этих особенностей при оптимизации ИС УФК предлагается формирование многоуровневой оптимизационной модели (рис.2):

Рис.2. Многоуровневая оптимизационная модель развития ИС УФК

первый (нижний) уровень - установление оптимального характера приоритетов при обработке разного типа заявок ( выбор между оптимальными, абсолютными и смешанными приоритетами);

второй уровень - выбор оптимального механизма разделения (коэффициентов разделения) входного потока заявок в каждом блоке на несколько выходных;

третий (верхний) уровень - оптимальный выбор сбалансированного с интенсивностью входного потока и ресурсным обеспечением ИС УФК интенсивности обслуживания в каждом блоке.

На основе трехуровневой параметрической оптимизации осуществляется окончательный выбор ресурсов ИС и формировние схем документооборота для каждого блока.

На рис.2 введены следующие обозначения: / = 1,/ -

интенсивность входного потока заявок x¿Jt¡ ¡-го блока; / = 1,/ - номера блоков

ИС УФК; Яц - гарантированный уровень ]-го = ресурса ¡-го блока;

] = - номера ресурсных обеспечений; ¿и, / = 1, / — интенсивность обслуживания заявок ¡-м блоком; ц*- оптимальное значение интенсивности; - коэффициент разделения заявок ¡-го потока к 1-му

выходному; /=1,1 - номера выходных потоков; о*( - оптимальное

значение коэффициента разделения; к = 1, К - номера исходных потоков

заявок, образующих входной поток ¡-го блока; к' = 1 ,К' - номера исходных потоков, соответствующие оптимальным приоритетам; 1ыкм — время прерывания обслуживания заявки к| заявкой к^ при смешанных приоритетах; ¡1 ы - оптимальное время прерывания обслуживания заявки к; заявкой кп.

Определены этапы многоальтернативной оптимизации ИС УФК. Первый этап. Определяется значение случайной величины 77 по

распределению Р'(г] = «) = —,/'= 1,/V с использованием генерации

N

случайной величины равномерно распределенной на интервале [0,1]. Пусть 77-со, где ш - номер индекса из Осуществляется поисковая

процедура по функции Лагранжа Ф„(//,7) с использованием алгоритмов

У =//-аг'Х ФД/ЛУ),

к

определяется ^кш,укш- Для значения р= // вычисляются значения всех целевых функций и формируется вектор:

Ч^)

УМ

Второй этап. Он осуществляется с участием ЛПР. Ему задается вопрос: "Все ли компоненты вектора Т* имеют удовлетворительное значение?" В случае удовлетворительного ответа получено компромиссное решение, которое используется при последовательном решении задач многоуровневой оптимизационной модели.

В случае отрицательного ответа оптимизируется возможность сворачивания нормированных локальных целевых

ч'„ОО-ЧТМ

функций ¥„(/<) :

где ¥?"(//),Т™"Сц)- максимальное и

минимальное значения п-ой целевой функции в области допустимых решений, устанавливаемое экспертами, в глобальную целевую функцию

N

= „(м) > где К ' установившиеся в процессе поиска значения

Л = 1

вероятностей Рк (т/ = п).

Выход значений вероятностей Рк(т} = п) на установившиеся значения регистрирует визуально ЛПР по графическому изображению Р(т} = п) как функцию номера итерации к. В этой ситуации формируется функция Лафанжа Ф(//,.у),где в

ФЛм,у) = Ч'Л^+ТуЛ^-£/;,Сц))+1>!СЧ-МП+Т^РГ -М,) 7 = 1 1 = 1 1 = 1

заменяется на Р(р), и решается задача оптимизации функции Лафанжа с

использованием определенных выше алгоритмов. При этом полученное решение принимается в качестве оптимального ц .

Третий этап. По мнению ЛПР компоненты Рк (77 = и) не вышли на установившиеся значения. Тогда ему задается вопрос: "Какое из значений компонентов вектора Ч** наиболее неудовлетворительное?" Пусть ЛПР указал компонент с номером [3, где /? е 1, N . Его ответ на к-м шаге интерпретируется как знаковые оценки следующих

дF(ЧJ)

частная производная

величин: = -) = ^ где

с№„ 1-1,1* А Э¥и

глобальной целевой функции по показателю .

Четвертый этап. ЛПР отвечает на следующий вопрос: "В какой

степени его не удовлетворяет значение целевой функции Ч'Д//*) и какое

для нее прогнозируемое желательное значение ?" Ответ формализуется

с помощью размытых оценок <ткр в форме лингвистических переменных

у:у=1 —> < необходимо выполнить >,у=2 —> < необходимо изменить >.В качестве термов этих переменных определим следующие:

сильно существенно

несколько . По параметрическим немного мало

при нормированных значениях целевой

увеличить уменьшить уравнять безразлично

функциям принадлежности 1р"/>

функции =--- определяется значение акр.

^ Р (/'а> )

Пятый этап. Производится изменение значений вероятности Рк*'(Й = п), по которым будет осуществляться генерирование случайной дискретной величины т) на (к+1)-й

итерации Pkt[ (т} = п)-

величина

шага

величины 7

\+ек*1

на (к+1)-й итерации:

= I, /V, где е -

, , fl,fl>0, г (а) - числитель

] 0,а < О,

соответствует итеративнои фадиентнои процедуре, а знаменатель

N

обеспечивает выполнение условия нормировки ^ Р*+| (77 = п) = 1.

Рис.3 .Структурная схема многокритериальной оптимизации УФК

12

При выборе величины шага ек*] будем исходить из следующих эвристических соображений. Если ЛПР на двух соседних итерациях (к-1) и (к) отдает предпочтение одной и той же целевой функции , то это

указывает на необходимость увеличения значения вероятности Рк*1(т) =' /3), что достигается за счет увеличения по сравнению с предыдущей итерацией величины шага ек*1. При несовпадении предпочтений величины шага по сравнению с ек должна уменьшиться. Степень увеличения или уменьшения регулируется значением функции принадлежности <т*,

полученному в результате анализа лингвистических оценок ЛПР на четвертом этапе. Приведенным соображениям отвечает следующее правило выбора величины шага: ек^=£к ехр^Х^ ^).

После коррекции значений вероятностей Рк*\т] = п) возвращаются к первоначальному этапу.

В четвертой главе «Анализ эффективности использования методов моделирования и оптимизации при управлении казначейской системой Воронежской области» в силу сложности предметной области задачи и с целью снижения трудозатрат при использовании разработанного математического и программного аппарата принятия управленческих решений приводятся методические рекомендации по его использованию. В общем случае предлагается разбить обозначенную деятельность на пять последовательных этапов:

1. Определение входных параметров имитационной модели ИС УФК.

2. Имитационное моделирование ИС УФК.

3. Оценка результатов моделирования ИС УФК, формирование входных параметров оптимизационного алгоритма.

4. Оптимизация функционирования ИС УФК.

5. Оценка результатов оптимизации, формирование управленческих решений.

Разработанный имитационный алгоритм и его реализация на ЭВМ позволяют проводить моделирование отдельных подсистем ИС УФК, любой комбинации подсистем и системы в целом.

Выделены три основных типа моделирования:

1. Полное моделирование.

Тип моделирования, при котором задаются все параметры системы. Позволяет проследить за функционированием системы как целого.

2. Единичное моделирование.

Моделируется функционирование подсистемы, обслуживающей определенный тип документов. Позволяет проследить за

функционированием каждой отдельной интересующей исследователя подсистемы без корреляции с остальными.

3. Смешанное моделирование. Моделируется функционирование нескольких подсистем, рассматриваемых как единое целое. Позволяет проследить за функционированием определенного набора подсистем в рамках рассматриваемого комплекса.

Рис.4. Структурная схема алгоритма

Совмещение различных типов моделирования позволяет получить максимально точную и наиболее полную картину процессов, происходящих в системе. Выбор конкретного типа моделирования или их комбинации осуществляется ЛПР и зависит от комплекса поставленных перед ним задач.

На основе полученных данных производится выбор оптимизируемых переменных исходя из значений параметров системы, не удовлетворяющих или представляющих интерес для ЛПР.

Так же как и имитационный оптимизационный алгоритм обладает определенной гибкостью и в зависимости от поставленной перед исследователем задачи часть его шагов может быть опущена. Алгоритм позволяет проводить оптимизацию не только указанной ранее в работе структуры ИС, но и может быть адаптирован к ее изменениям, что позволяет проводить не только оптимизацию любых подсистем ИС УФК, но и возможно его применение в случае видоизменения и расширения указанной системы в рамках обозначенной парадигмы моделирования.

Оценка результатов оптимизации осуществляется с помощью ввода оптимизированных параметров ИС УФК в ПО, реализующее имитационную модель и сравнение выходных параметров с параметрами, полученными по результатам второго шага исследования. Т.е. выполняются первый и второй шаги с входными параметрами, полученными на выходе четвертого шага. Последующая интеллектуальная оценка ЛПР полученных данных позволяет перейти непосредственно к формированию управленческих решений.

Формирование имитационного алгоритма функционирования ИС УФК и его реализация на ЭВМ дает в руки аналитика мощный инструмент моделирования и оценки эффективности как отдельных частей ИС УФК, так и всей системы в целом.

В силу того, что ИС УФК на настоящий момент находится на стадии внедрения, уточняется состав и количество ее подсистем, часть которых пока реализована другими средствами, что затрудняет получение статистических данных, необходимых для проведения полномасштабного исследования. В силу этого оптимизация системы осуществляется поэтапно.

Рассмотрено применение оптимизационного алгоритма к ИС УФК в разрезе задачи "работа с входящими документами, а также жалобами и обращениями граждан, подготовка ответного (исходящего) документа, контроль исполнения".

Освещено использование результатов имитационно-прогностического моделирования и оптимизации при выборе этапов развития УФК.

В заключении сформулированы основные полученные результаты

работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Сформирована структурная модель УФК с отделами (подразделениями) в качестве элементов, маршрутами движения документов.

2. Сформирована функциональная модель УФК в виде экспоненциальной сети массового обслуживания с простейшими системами массового обслуживания в качестве узлов и матрицей вероятностных переходов между узлами.

3. Разработан имитационный алгоритм, описывающий функционирование модели УФК с расчетом основных параметров модели.

4. Разработана многоуровневая оптимизационная модель, осуществляющая установление оптимального характера приоритетов при обработке различного типа заявок, выбор оптимального механизма разделения входного потока заявок в каждом блоке на несколько выходных,

оптимальный выбор интенсивности обслуживания в каждом блоке, на базе процедур рандомизации и сглаживания градиентных алгоритмов поиска седловой функции Лагранжа, использования экспертной оценки информации ЛПР при реализации стохастического алгоритма многокритериальной оптимизации.

5. Разработано программное обеспечение для ЭВМ, реализующее имитационный алгоритм ИС УФК.

6. Разработаны методические рекомендации по применению математического алгоритма и программных средств моделирования и оптимизации ИС УФК.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Львович Я.Е., Бережной A.A. Многоуровневая оптимизационная модель функционирования информационной системы регионального управления федерального казначейства // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 2. С. 6-8.

2.' Львович Я.Е., Бережной A.A. Алгоритмическая схема многоальтернативной оптимизации информационной системы регионального управления федерального казначейства // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 9. С. 53-56.

Статьи и материалы конференций

3. Бережной A.A. Информационная система федерального казначейства в регионе // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 19-22.

4. Бережной A.A. Информационная система федерального казначейства, ее структуризация на региональном уровне как объекта управления // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 3740.

5. Бережной A.A. Моделирование информационной системы федерального казначейства на региональном уровне // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 150-153.

6. Бережной A.A. Имитационное моделирование информационной системы федерального казначейства на региональном уровне // Прикладные

задачи моделирования и оптимизации: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 154-158.

7. Бережной A.A. Особенности применения математического алгоритма и программных средств моделирования и оптимизации информационной системы федерального казначейства на региональном уровне // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 46-48.

Подписано в печать 18.05.2009. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 85 экз. Заказ ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ.

-ГЛАВА L. Пути повышения эффективности казначейской системы в регионе на основе современных информационных технологий.

1.1 Организация управления казначейской системой с использованием информационных технологий.

1.2 Возможности повышения эффективности информатизации управления экономической системой на основе методов моделирования и оптимизации.

1.3 Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. Моделирование функционирования и развития системы управления Федерального казначейства в регионе.

2.1 Структуризация системы как системы массового обслуживания.

2.2 Сетевое моделирование информационных потоков в системе управления.

2.3 Имитационное моделирование функционирования и развития системы управления.

Выводы.

ГЛАВА 3. Оптимальный выбор варианта развития системы управления Федерального казначейства.

3.1 Структура многоуровневой модели принятия оптимальных решений.

3.2 Формирование многоуровневой оптимизационной модели функционирования и развития УФК.

3.3 Алгоритмическая схема оптимизации.

Выводы.

ГЛАВА 4. Анализ эффективности использования методов моделирования и оптимизации при управлении казначейской системой Воронежской области.

4.1 Особенности применения разработанного математического алгоритма и программных средств моделирования и оптимизации УФК.

4.2 Оптимизация подсистемы УФК.

4.3 Использование результатов имитационно-прогностического моделирования и оптимизации для выбора этапов развития УФК.

Актуальность темы. Современный этап развития общества характеризуется его глубокой и всесторонней информатизацией на всех уровнях функционирования. Социальные последствия информатизации являются одним из основных и определяющих факторов в выборе приоритетных научных исследований в области информатики. Направления развития информатики связаны со множеством возможных решений основополагающих проблем развития человечества. Одна из них заключается в создании эффективного инструмента, способного оказать существенную помощь человеку в принятии решений любого уровня сложности в любой сфере деятельности. Основой такого инструмента служит совокупность знаний, информации, хранящаяся на носителях компьютерных систем. Однако анализ состояния разработок в области принятия решений показывает крайнюю ограниченность функционала реализаций методов, используемых для решения подобного класса задач.

Существует внушительное множество решений на основе применения средств современных вычислительных машин, построенных в условиях недостаточной научной обоснованности.

Рассматриваемая в работе информационная система управления Федерального казначейства по Воронежской области является одной из характерных экономических систем региона, и эффективность ее функционирования влияет на все экономические процессы в регионе в целом.

Повышение эффективности функционирования системы достигается за счет внедрения информационных технологий, систем. Но в настоящее время этот процесс проходит в основном на эмпирическом уровне. Требуется научное обоснование развития информационной системы с использованием методов моделирования и оптимизации.

Таким образом, актуальность диссертации определяется необходимостью совершенствования системы управления Федеральным казначейством на основе формализованного подхода к моделированию и оптимизации информационной системы для повышения уровня автоматизации и интеллектуальной поддержки процесса принятия оптимальных управленческих решений.

Диссертационная работа выполнена в рамках основного научного направления ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Проблемно-ориентированные системы управления» в соответствии с ГБ НИР 07-19 «Интеллектуализация принятия решений в условиях неопределенности».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей и алгоритмов оптимизации функционирования системы УФК в регионе как экономической системы с использованием методов многоальтернативной оптимизации. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проанализировать существующие подходы к повышению эффективности управления казначейским исполнением на основе информационных систем и возможность использования для данных целей методов моделирования и оптимизации;

- сформировать имитационно-прогностическую модель функционирования и развития ИС УФК с учетом специфики экономических процессов;

- формализовать процедуры моделирования и оптимизации функционирования и развития ИС УФК;

- разработать алгоритмическое и программно-методическое обеспечение процесса поиска оптимальных управленческих решений.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории вероятностей и случайных процессов, методы дискретной математики, формальной логики, теории графов, исследования операций, математического моделирования и оптимизации.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие научные результаты, характеризующиеся научной новизной:

- имитационно-прогностическая модель функционирования и развития системы управления Федерального казначейства в регионе, позволяющая осуществить адекватную формализацию процесса документооборота путем объединения в едином цикле формирование и инициализацию переходов между компонентами сети массового обслуживания и расчет показателей эффективности;

- структура модели принятия решений, отличающаяся трехуровневой схемой параметрической оптимизации управления ресурсами и выбором схем документооборота УФК;

- процедуры формализации критериев и ограничений, обеспечивающие возможность минимизации среднего времени обслуживания заявок при альтернативных маршрутах их прохождения в экономической системе регионального казначейства на основе многоальтернативной оптимизационной модели;

- алгоритмическая схема оптимизации функционирования и развития УФК, отличающаяся совмещением имитационно-прогностического моделирования с рандомизированным поиском седловой точки функции Лагранжа на каждом этапе экспертного оценивания в задаче многокритериального выбора.

Практическая значимость. Практическая значимость работы заключается в следующем:

- разработаны структурные схемы информационной системы УФК по Воронежской области с указанием направлений информационных потоков;

- разработано программное средство, реализующее имитационный алгоритм ИС УФК с использованием языка программирования высокого уровня С#;

- разработан многоуровневый оптимизационный алгоритм ИС подразумевающий использование ПО, реализующего имитационный алгоритм, а также деятельность ЛПР.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы применены для моделирования и оптимизации ИС УФК по Воронежской области, что позволило сформулировать научно обоснованный план развития ИС и предоставило в руки специалистов УФК мощный инструмент моделирования и оптимизации как отдельных подсистем ИС УФК, так и системы в целом.

Проведенная работа позволяет формализовать подход к оптимизации работы системы, определению направления ее дальнейшего развития, что, в свою очередь, влечет за собой снижение трудозатрат и повышение эффективности.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2008), Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах (Воронеж, 2007), семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем Воронежского государственного технического университета (2007-2009).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 7 печатных работах, в том числе 2 по перечню изданий, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: структура многоуровневой модели принятия оптимальных решений [31], поисковая процедура по функции Лагранжа [32].

В работах [6,7] рассмотрены вопросы формализации информационной системы УФК по Воронежской области, работа [9] описывает модель ИС УФК, работы [31,32] посвящены вопросам построения модели и алгоритма многоуровневой оптимизации ИС УФК, работа [8] описывает особенности построения и функционирования имитационного алгоритма ИС УФК, работа [10] затрагивает особенности применения разработанного программно-математического аппарата.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 70 наименований, приложения. Основная часть изложена на 102 страницах, содержит 25 рисунков и 4 таблицы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведенного исследования были решены следующие поставленные задачи: сформирована структурная модель компонентов ИС УФК; предложена функциональная модель документооборота; разработан имитационный алгоритм, описывающий функционирование модели ИС; формализованы процедуры оптимизации ИС; разработан алгоритм процесса оптимального поиска решения в задаче оптимизации функционирования ИС УФК, с применением методов многокритериальной оптимизации.

На основе проведенных исследований получены следующие результаты и выводы:

1. Сформирована структурная модель ИС УФК с отделами (подразделениями) в качестве элементов, путями движения документов;

2. Сформирована функциональная модель ИС УФК в виде экспоненциальной сети массового обслуживания с простейшими системами массового обслуживания в качестве узлов и матрицей вероятностных переходов между узлами;

3. Разработан имитационный алгоритм, описывающий функционирование модели ИС УФК с расчетом основных параметров модели;

4. Разработано программное обеспечение для ЭВМ, реализующее имитационный алгоритм ИС УФК;

5. Разработана многоуровневая оптимизационная модель на базе процедур рандомизации и сглаживания градиентных алгоритмов поиска Седловой функции Лагранжа, использования экспертной оценки информации ЛПР при реализации стохастического алгоритма многокритериальной оптимизации;

6. Разработаны методологические рекомендации по применению математического алгоритма и программных средств моделирования и оптимизации ИС УФК.

По итогам проведенных исследований обозначены направления совершенствования разработанных методов и алгоритмов.

Основной характеристикой разработанной структурно-функциональной модели и имитационного алгоритма с точки зрения их эффективности является точность отражения ими предметной области или коэффициент аппроксимации. Исходя из этого, говоря о совершенствовании обозначенных структур, в первую очередь, имеется в виду точность приближения.

В разрезе построения модели возможны три направления развития (уточнения):

1. Увеличение числа систем массового обслуживания (как элементов модели), что с точки зрения связи предметной области и модели означает ступенчатый переход от связи «один ко многим» к связи «один к одному». Например, можно моделировать как СМО не отдел, а автоматизированное рабочее место сотрудника отдела.

2. Увеличение числа обслуживаемых каналов как каждой отдельной СМО, так и системы в целом, там где это даст выигрыш в точности модели. Подход в некотором смысле противоположен предыдущему т.к. при произвольной структуре моделируемой системы разбиение ее на достаточно мелкие элементы исключает необходимость сложного моделирования последних.

3. Совмещение двух вышеописанных подходов с выработкой соответствующей формальной методологии, позволяющей сделать научно обоснованный выбор в каждом конкретном случае.

В разрезе расширения применимости оптимизационного алгоритма:

1. Добавление поддержки многоканальных СМО и СеМО;

2. Учет показателя времени перехода заявок между элементами сети, что позволит не только учитывать показатели пропускной способности сетевого оборудования и программного обеспечения, но и моделировать сбои последних, аналогично моделированию нарушения регламента (резкий рост на общем фоне времени пребывания заявки в сети).

Оптимизационный алгоритм представляется достаточно гибким к изменению модели в рамках выбранной парадигмы и единственным его элементом, претерпевающим существенные изменения, является целевая функция, описывающая время пребывания заявки в с сети исходя из усредненного (или максимального) маршрута ее движения.

1. Азарнова Т.В., Каширина И.Л., Чернышева Г.Д. Методы оптимизации: Учеб. пособие. / Воронеж: Изд-во ВГУ, 2003г. - 86с.

2. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели. / М.: РУДН, 1999.

3. Барановская Т.П. Информационные системы и технологии в экономике / 2-е изд., доп и перераб. М.: Финансы и статистика, 2006. 416с

4. Беллман Р. Динамическое программирование. / М.: Издательство иностранной литературы, 1960.

5. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие. / М.:Финансы и статистика, 2002.

6. Бережной А.А. Информационная система Федерального казначейства в регионе // Прикладные задачи моделирования и оптимизации. Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 19-22.

7. Бережной А.А. Информационная система Федерального казначейства, ее структуризация на региональном уровне как объекта управления // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах. Воронеж, 2007. С. 37-40.

8. Бережной А.А. Имитационное моделирование информационной системы Федерального казначейства на региональном уровне // Прикладные задачи моделирования и оптимизации. Межвуз. сб. науч. тр.-Воронеж: ВГТУ, 2008. С. 154-158.

9. Бережной А.А. Моделирование информационной системы Федерального казначейства на региональном уровне // Прикладные задачи моделирования и оптимизации. Межвуз. сб. науч. тр. — Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 150-153.

10. П.Бешелев С.Д., Гурович Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. / М.:Статистика, 1974.

11. Брызгалов Е. В. Динамическое программирование / Интернет ресурс: http://comp-science/WebPage/lesson2.htm

12. З.Вагнер Г. Основы исследования операций. В 3-х книгах. / М.: Мир, 1973.

13. М.Габасов Р., Кириллова Ф. М. Основы динамического программирования. / Мн.: БГУ, 1975 г. — 262 с.

14. Дубов A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. / М.: Финансы и статистика, 2000.

15. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / под ред. И.И.Елисеевой.— М.:Финансы и статистика, 2005.

16. Ермольев Ю.Н. Методы стохастического программирования. / М.: Наука, 1976.

17. Жуковский В.И., Жуковская JI.B. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределенности. / М.:Едиториал УРСС, 2004.-с.

18. Иванецкий В.А. Теория сетей массового обслуживания / Физико-математическая литература, 2004г., 772с.

19. Ивлев В., Попова Т. Два подхода к проектированию информационных систем. // Интернет ресурс: http://www.talgar.ru/Articles/Base/ks99/Vip/infs.doc

20. Ильченко А.Н. Экономико-математические методы: Учеб. пособие. / М.: Финансы и статистика, 2006. 288с.

21. Калихман И.JI. , Войтенко М.А. Динамическое программирование в примерах и задачах. / М.:Высш. Шк., 1979.

22. А.И.Каплинский, Гарусин М.И., А.С.Красненкер, Я.З.Цынкин Рандомизация и сглаживание в задачах стохастической оптимизации. // Автоматика и телемеханика №6, 1974г., с.47-57.

23. Колбин В.В. Многокритериальные задачи оптимизации / СПбГУ: НИИХ СПбГУ, 2002, 57с.

24. Колбин В.В. Принятие решений в условиях неполной информации / СПбГУ: НИИХ СПбГУ, 2002, 81с.

25. Кормен Т.Х. Алгоритмы: построение и анализ = INTRODUCTION ТО ALGORITHMS. / 2-е изд. — М.: «Вильяме», 2006. — 1296с.

26. Лабскер Л.Г. Теория массового обслуживания в экономической сфере: Учеб. пособие. /М.:ЮНИТИ, 1998.

27. Ли Э.Б. Основы теории оптимального управления. / Ли Э.Б., Маркус Л. М.Наука, 1972.

28. Львович Я.Е. Методы поиска экстремума в задачах разработки конструкций и технологии РЭА. / Воронеж, политехнический институт, 1982г., 77с.

29. Львович Я.Е., А.И.Каплинский, В.Н.Фролов, Н.А.Ступаченко Алгоритмическое обеспечение задач исследования и оптимизации сложных процессов. / Воронеж, ВГТУ, 1977г., 85с.

30. Львович Я.Е., Бережной А.А. Многоуровневая оптимизационная модель функционирования информационной системы регионального управления Федерального казначейства // Вестник ВГТУ. Том 4. № 2. 2008. С. 6-8.

31. Львович Я.Е., Бережной А.А. Алгоритмическая схема многоальтернативной оптимизации информационной системы регионального управления Федерального казначейства // Вестник ВГТУ. Том 4. № 9. 2008. С. 53-56.

32. Я.Е.Львович, В.Н.Фролов, Н.П.Меткии Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства. / М.: Высшая школа, 1991г., 463с.

33. Я.Е.Львович, С.Ю.Белецкая Алгоритмизация слабоформализованных задач оптимального выбора с использованием рандомизированных процедур. / Информационные технологии. 2004г., №11.

34. Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов. / М.:Финансы и статистика, 2004.

35. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Подлазов А.В. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды. / М.: УРСС, 2006.

36. Манквин Крейг, Нагель Кристиан, Джей Глин, Морган Скиннер, Джерод Моемика, Карли Ватсон, Олли Корнес, Бартон Харвей, Симон Робинсон С# для профессионалов. / Том I. М.: «ЛОРИ», 2005г. - 478с.

37. Митрофанов Ю. И., Брагина И. Т., Тананко И. Е., Юдаева Н. В. Анализ и оптимизация сетей массового обслуживания. Программное обеспечение. / Саратов, Изд-во "Колледж", 1995 144 с.

38. Митрофанов Ю. И. Синтез сетей массового обслуживания./ Саратов: Изд-во ГуНЦ "Колледж", 1995 -168 с.

39. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник для вузов. / М.:Экзамен, 2004. с.

40. Попов А.Ю. "После того, что мы прошли в 2005 году, нам теперь любое внедрение по плечу" // "Cnews", 2006

41. Попов А.Ю., Гусельников A.M., Регламентация деятельности органов Федерального казначейства с использованием прикладного программного обеспечения / М.:УФК, 2008.

42. Раскин Л. Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления = Operations Research: An Introduction. / Раскин Л. Г. — М.: Сов. Радио, 1976. 344с.

43. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации / Олимп-Бизнес, 2003

44. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. / М.:Наука, 1973г.

45. Страуструп Б. Язык программирования С++. Специальное издание / Пер. с англ. М.: ООО «Бином-Пресс», 2008г. - 1104с.

46. Таха Х.А. Глава 18. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. — 7-е изд. / М.: «Вильяме», 2007. — С. 697-737.

47. Форрестер Д. Мировая динамика. / М., ACT, 2003

48. Щербина О. А. Методологические аспекты динамического программирования // Динамические системы, 2007, вып. 22. — с.21-36.

49. Щербина О. А. О несериальной модификации локального алгоритма декомпозиции задач дискретной оптимизации // Динамические системы, 2005, вып. 19.

50. Юдин Д.Б. Математические методы в условиях неполной информации. / Юдин Д.Б. М.: Советское радио, 1974.

51. Общая аппаратная, программная, телекоммуникационная и информационная архитектура АС ФК / Воронеж: УФК, 2005г.

52. Описание АС ФК / Воронеж: УФК, 2005г.

53. Развитие электронного документооборота в Федеральном казначействе / журнал Бюджет май 2008г.

54. Стратегия создания прикладного программного обеспечения автоматизированной системы Федерального казначейства / Воронеж: УФК, 2004г.

55. Техническое задание на АС ФК / Воронеж: УФК, 2004г.

56. Требования к Автоматизированной системе Федерального казначейства / Воронеж: УФК, 2004г. 226с.

57. Технологический регламент / М.: УФК, 2007, 34с.

58. Федеральное казначейство: доклад о результатах и основных направлениях деятельности на 2009-2011гг., 2008г., 62ст.

59. Bertele U. Nonserial dynamic programming. / Bertele U., Brioshi F. — N.Y.: Academic Press, 1972. — 235 pp.

60. Epstein, Joshua Generative Social Science. Studies in agent-based computational modeling. Princeton University Press. Forrester, Jay W. Industrial Dynamics. / MIT Press, 1961.

61. Goodman, Michael Study Notes in System Dynamics. / Pegasus, 1989.

62. Meadows, Donella H. Limits to Growth. / New York: University books, 1972.

63. Miller, John; Page, Scott Complex Adaptive Systems. Princeton University Press.

64. Renders Jorden Elements of System Dynamics Method / Cambridge: MIT Press, 1980.

65. Roberts Edward, Managerial Applications of System Dynamics, 1978.

66. Sterman, John (2000). Business Dynamics. Irwin McGraw-Hill.