автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Разработка и исследование моделей пользователя сервисной системы в контексте обслуживания для интеллектуального управления информационными услугами

Хоанг Суан Бать □ОЗОВ7'44В

РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЫ В КОНТЕКСТЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ

УСЛУГАМИ

Специальность 05.13.17 - Теоретические основы информатики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Таганрог - 2006

003067448

Работа выполнена на кафедре математического обеспечения и применения ЭВМ (международной лаборатории ЕЬ01С) Таганрогского государственного радиотехнического университета.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Вишняков Юрий Муссович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Чернухин Юрий Викторович;

кандидат технических наук Спиридонов Олег Борисович

Ведущая организация: ФГНУ НИИ «Спецвузавтоматика»

, г. Ростов-на-Дону.

Защита состоится «8» февраля 2007 г. в 1420 на заседании диссертационного совета Д-212.259.02 при Таганрогском государственном радиотехническом университете по адресу: Ростовская область, г. Таганрог, ГСП-17А, пер. Некрасовский, 44.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Таганрогского государственного радиотехнического университета по адресу: Э47928, Ростовская область, г. Таганрог, ул. Чехова, 22.

Автореферат разослан «29» декабря 2006 года.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность исследования. Новые возможности глобальной информационной сети и ее широкое практическое использование требуют разработки и исследования эффективных способов коммуникаций и управления предоставлением услуг пользователям для обеспечения их деятельности. Один из подходов к усовершенствованию коммуникаций представляет интеллектуализация управления сервисами в информационных системах, основанных на концепции АУЕВ-портала и называемых сервисными системами.

Для сервисных систем наибольший интерес представляет задача интеллектуального управления сервисами на основе установления взаимоотношения между пользователем и системой в контексте обслуживания. Взаимоотношение между пользователем и системой определяет необходимость предоставления услуг каждому пользователю, адекватных его статусу в системе. Исходя из этого, отношение должно учитывать интерес пользователя к услуге, необходимость услуг для обеспечения деятельности организации, а также динамику изменения самого отношения. Такое отношение позволяет системе построить образ (портрет) пользователя и предложить ему определенный план обслуживания с соответствующим набором услуг. Выбор плана обслуживания осуществляется с целью предоставления такого варианта управления, чтобы сохранялось равновесное соответствие сервисов и запрашиваемых услуг всех пользователей. При этом само управление должно потреблять как можно меньше вычислительных ресурсов.

Таким образом, задача управления сервисами характеризуется следующими особенностями: учетом человеческого фактора, небольшим требованием к вычислительным ресурсам и адаптивностью к изменению состояния системы, что требует разработки новых подходов для построения модели пользователя сервисной системы в контексте интеллектуального управления обслуживанием. В этом смысле данная задача является актуальной как с теоретической, так и с практической точек зрения, а само диссертационное исследование направлено на ее решение.

Целью диссертационного исследования является разработка модели пользователя сервисной системы в контексте обслуживания для интеллектуального управления информационными услугами. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

• систематизировать модели классификации пользователей и категоризации услуг;

• построить модель пользователя в контексте обслуживания;

• разработать механизмы интеллектуального управления сервисами.

Объектом исследования в диссертационной работе являются способы и механизмы идентификации пользователей, определение равновесного

соответствия сервисов и запрашиваемых услуг, интеллектуального управления сервисами в информационных сервисных системах.

Методы исследований основаны на математическом аппарате теории нечеткой логики и методах мягкого вычисления. Кроме того, для решения разных возникающих задач привлекались теория экспертных систем, нейронных сетей и инструментальные средства и языки программирования.

Наиболее существенные положения, выдвигаемые на защиту:

1. Модель идентификации пользователей для выбора плана обслуживания;

2. Модель динамического поддержания оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг;

3. Алгоритмы интеллектуального управления для равновесного соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов.

Теоретическая значимость результатов исследований состоит в разработке моделей нечеткой классификации пользователей, на основе которой разработан подход для построения модели пользователя в системе с учетом всестороннего взаимодействия с сервисами в контексте обслуживания. Результат работы внесет существенный вклад в интеллектуализацию управления информационными сервисными

системами.

Практическая ценность работы состоит в том, что полученные теоретические результаты позволяют реализовать эффективный механизм коммуникации с пользователями в сервисных системах, основанных на Web-технологиях, а также возможностью использования полученных в диссертации научных результатов для решения задач информатизации организаций с целью повышения эффективности управленческой деятельности.

Апробация. Результаты работы докладывались и обсуждались на VII Всероссийской научной конференции с международным участием "Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения", (Таганрог, ТРТУ, 2004 г.); на III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление», (ТРТУ, 2005 г.); на Международной конференции по системам искусственного интеллекта при поддержке IEEE AIS'06, (Дивноморское, 2006 г.); VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», (ТРТУ, 2006 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в которых отражены основные результаты диссертации.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти разделов с выводами по каждому из них, заключения, списка литературы. Она изложена на 130 страницах машинописного текста, включает 32 рисунка, 5 таблиц и список литературы из 73 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационной работы, приводится формулировка цели и задач исследований, отмечаются полученные новые научные результаты, их практическая ценность, реализация, апробация и структура диссертации.

В первой главе приводится анализ современного состояния информационных технологий с точки зрения коммуникации, как одного из важнейших элементов осуществления информатизации в корпорации. Предлагается классификация моделей коммуникации, а также анализируются возможности создания информационной сервисной системы, как одной из перспективных моделей коммуникации. Выделение процесса коммуникации из общей задачи информатизации позволяет сформулировать проблемы интеллектуализации информационной системы на концептуальном уровне в контексте регулирования услуг между пользователями.

По структуре организации коммуникации, корпоративные информационные системы разделяются на три типа: модель отдельных приложений, модель комплексного решения и модель сервисной системы. Выделение трех моделей схематично отражает динамику эволюции информационных коммуникаций. Результат анализа моделей коммуникации показывает, что среди них наиболее перспективной является модель многоканального обслуживания, в основе которой лежат технологии Web-портала.

Информационная сервисная система характеризуется следующими свойствами:

• общий клиентский интерфейс для всех компонентов, например стандартный Web браузер;

• персонификация, осуществляемая на центральном сервере;

• вычислительная часть (business logic), распределенная на сервисах.

Технология Web-портал построена на универсальной платформе XML, что позволяет организовать единое представление и обрабатывать информационные ресурсы в общей единице XML-документов, что обеспечивает потенциальную возможность управления сервисами в информационных системах.

Механизм персонификации в Web-портале направлен на индивидуальное обслуживание пользователя, поэтому возникает необходимость в разработке механизма регулирования информационных услуг между пользователями. При этом план обслуживания должен удовлетворять требованиям пользователей в контексте деятельности организации и соответствовать возможностям системы, которая работает в условии ограниченных ресурсов. Решением задачи является механизм регулирования, который будет реализовывать интеллектуальное управление

сервисами. Само управление должно удовлетворять следующим требованиям:

• управление не должно требовать больших вычислительных ресурсов;

• управление должно учитывать приоритеты;

• управление должно обладать некоторой прогнозирующей способностью и учитывать динамику изменения множества пользователей и затребованных ими множества сервисов;

• максимально охватывать все факторы, влияющие на формирование приоритета обслуживания.

Во второй главе проводится анализ и формирование оптимального математического инструментария для описания процессов управления сервисами в информационных сервисных системах. Анализу подвергаются теория массового обслуживания, методы искусственных нейронных сетей и нечеткая логика.

Поставленная в первой главе задача интеллектуального управления сервисами в информационной системе нуждается в поиске адекватных формальных моделей и языков для ее представления и анализа. При этом такие средства должны, с одной стороны, обладать возможностью выразить все особенности процесса управления сервисами, а, с другой стороны, позволить разработать алгоритмы управления, не требующие больших вычислительных ресурсов.

Из анализа такого математического инструментария как системы массового обслуживания и нейросети следует, что они не подходят в качестве основы для построения модели управления сервисами в информационных системах. Основная причина состоит в том, что в информационных сервисных системах характеристики заявки могут меняться, а также могут меняться статистические характеристики потока заявок, в то время как моделирование управления этим инструментариями проводится в условиях стационарности таких характеристик. Здесь управление и моделирование являются несвязанными процедурами.

Инструментарий нечеткой логики наиболее полно соответствует требованиям к математическому инструментарию для моделирования системы управления обслуживанием в сервисной информационной системе. Основное достоинство нечеткой логики состоит в том, что совершенствование модели объекта управления не требует коренной ее перестройки, а происходит путем уточнения функций принадлежности и/или добавления новых правил рассуждения.

В теории нечеткой логики предложена форма обобщенного ограничения для представления и обработки данных воспринимаемого характера. Суть обобщенного ограничения заключается в следующем.

Пусть Х- переменная, принимающая значения из множества {/. Обобщенное ограничение на значения переменной X имеет вид X мг Я. Здесь /? - отношение ограничения, ¡яг - связка, в которой г является дискретной переменной, указывающей на тип, которым отношение 7? ограничивает

переменную Л. К примерам данного вида ограничения относятся: г=Ыапк-possibilistic (тип возможности); r=p — probabilistic(™n вероятности); r-v -veristic (тип истинности, или конъюнктивный тип); r=u - usuality (специальный тип вероятности - тип «часто»); r=rs - random set (тип случайности); r=fg - fuzzy graph (тип нечеткого графа, или нечеткого соответствия); r=bm - bimodal (бимодальный тип); and r=g - group (групповой тип).

В терминах нечеткой логики модель взаимоотношения между пользователем и сервисом сводится к задаче оценки отношения каждого пользователя к набору услуг в контексте обслуживания, которая имеет следующей формулировку.

Пусть Л" - переменная, соответствующая некоторому параметру задачи, которая принимает значения из универсума U. Оценивание параметра означает дискретизацию универсума и указание на принадлежность значения. В терминах нечеткой логики вместо четкой дискретизации используется нечеткая дискретизация, а понятие принадлежности заменяется обобщенным ограничением.

Учитывая особенности множества пользователей и множества услуг в сервисных системах, предлагается использовать ограничение конъюнктивного типа для построения модели отношения пользователя к набору услуг сервисной системы. Конъюнктивный тип ограничения позволяет оценить отношение естественным и приемлемым образом (нечеткая оценка) при фиксировании гранул в четком виде. Например, некто Иванов является студентом, подрабатывает на полставки сотрудником и готовит себя к поступлению в аспирантуру. Оценка пользователя в рамках определения плана обслуживания для пользователя Иванова имеет вид Иванов isv (0.5/сотрудник + 1.О/студент + 0.2/аспирант), где множество гранул = {«преподаватель», «студент», «аспирант», «сотрудник»}.

В третьей главе разрабатывается модель пользователя для реализации интеллектуального механизма обслуживания в информационных сервисных системах. Математическую основу модели образует установление нечеткого соответствия на гранулированных множествах. Задача определения взаимоотношения между множеством пользователей и набором услуг в контексте обслуживания сервисной системы, относится к классу задач вычисления соответствия между двумя множествами. Однако большинство пользователей поддаются некоторой классификации на основе общих требований к ресурсам системы, поэтому для целей интеллектуального управления достаточны не отношения между конкретным пользователем и сервисом, а отношения между группами пользователей и наборами сервисов. Таким образом, в данной постановке задача управления сервисами сводится к вычислению нечеткого соответствия между гранулированными множествами. Для получения оценки соответствия между двумя параметрами сначала разделим множества на подмножества по разным критериям, при этом предполагаем, что имеется возможность вычислить

соответствие между этими подмножествами. Итоговый результат вычисляем в виде композиции полученных результатов в разных грануляциях.

Пусть X ={x¡, х2, ..., х„) и Y~{y¡, у2, ..., у,,,} - области рассуждения. Задача оценивания заключается в том, чтобы определить соответствие между этими множествами с условием того, что невозможно оценивать его напрямую. Однако такая возможность имеется, если разобьем эти множества на подмножества соответственно некоторым наперед заданным правилам. Эти подмножества называются гранулами и обозначаются GA = {А/, Л2, ...,

Ак} и GB = {B¡, В2.....В/}, а сами правила разбиения - мерами грануляции на

Хи Y соответственно. В частном случае, множество гранул могут совпадать с областями рассуждения.

Пусть для этих областей рассуждений заданы грануляции GA = (А,, А2, ..., A¡¡} и GB = {Вi, В2, ..., BJ и имеются нечеткая оценка параметра х^Х по

шкале GA: xisv £ ^; нечеткая оценка параметра yeYпо шкале GB: yisv Г —!—; а также нечеткое соответствие между GA и Ge:

b,ÍOB Вj

Rr1 <■„ = X t'AA'B,) -рогда нечеткое соответствие R между Хи Y строится по

CM'" ОА-С.К (A„Bj) '

формуле super-Ткомпозиции следующим образом:

MÁ*,y)= SUP {/'Лх)*Рк(А>В1)'*Рв Mí, Для V(x,y)eXxY. (1)

.■(e&l.íjeüe

т

где, * - T-norm функция.

(1) может представить в следующем обобщенном виде:

. , , , V /',.,(*)

xisv А,где/3 = > —--

A,eGA Д

• » л В V

yisvB,edeB = 2_, —-

U,nGB В,

(.A,B)isRa4,aB_

(x,y)ts А о R(;a.GB 0 В Правила грануляции являются результатом экспертной оценки, поэтому они порождают различные варианты грануляций. Однако при вычислениях необходимо было бы иметь некоторый итоговый результат по всем вариантам (совокупности) грануляций.

Пусть ¡R¡, R2, ..., Rij - множество всех результатов вычисления нечеткого соответствия между Хи У в различных вариантах грануляции; a R - итоговый результат. Задачу можно записать в виде обобщенного ограничения:

(х, у) /у Л/ О Г (х, у) /5 К2

ОГ (х, у) ¿5 Як

(х, у) и? Я

В данном случае, рассматривается только тип ограничения ¡я. Самый простой способ получения Я осуществляется по дизъюнктивному правилу: (*,;><) = тах{//й:(х,у)\ для \/(х,у)е Л'хУ . Более сложные формы Я можно

представить в виде: я = •

где функционал F задает правила построения итогового результата.

В диссертационной работе, в качестве функционала Т7 рассмотрены два случая: формула усреднения и системы нечеткого вывода.

В случае использования формулы усреднения, функция принадлежности нечеткого соответствия между X и У вычисляется по формуле усреднения.

//„(*,>) = -!—-для УМеА'хУ. (2)

Г '

где {е,},/ = 1,А -коэффициенты влияния грануляции на общий результат.

В случае использования системы нечеткого вывода, правила оформляются на основе экспертного анализа влияния грануляции на общий результат.

Формула усреднения (2) представляет собой самой простое решение, при этом позволяет учитывать влияния грануляции на общий результат.

Таким образом (1) и (2) позволяет построить нечеткое соответствие на заранее заданных гранулированных множествах. Для применения этой модели в оценке взаимоотношения между множеством пользователей и набором услуг в контексте обслуживания сервисной системы, следует рассматривать модели грануляции. Задача грануляции в этом случае, сводится к задаче классификации пользователей в контексте обслуживания. Для такой классификации, предлагаются следующие модели:

1. Субъективная модель. В этой модели пользователи классифицируется по определяемому ими интересу к услугам. Субъективная модель достаточно проста в построении, что является ее достоинством. Но в то же время, она основана на информации самоописания, и по этой причине в ней отсутствует внешняя по отношению к пользователю экспертная оценка, что учитывается в шаблонной модели.

2. Шаблонная модель. Данная модель основывается на внешней экспертной оценке интереса заранее выделенных типовых групп пользователей, называемых шаблоном, к рассматриваемой категории услуг.

3. Динамическая модель. Модель строится на основе информации, получаемой в результате обработки "пользовательского следа". Например, в качестве такого следа можно было бы использовать данные по темпу обращения к услуге, релевантным ей ресурсам и пр. Динамическая модель оформляется в процессе работы системы и может со временем изменяться. Хотя реализация динамической модели сложна, но именно эта модель имеет высокий уровень адаптации.

Модель пользователя строится как алгоритм вычисления соответствия между двумя множествами, где грануляцию множества пользователей определяют три рассмотренные модели.

Предполагаем, что U = {г/, }"=| - множество п пользователей сервисной системы;

Serv = {serv,- набор m предлагаемых услуг.

Cat = \cail i=YYi7) ' множество р систем категории, каждая из

которых содержит N(p) элементов.

Например, cat' = {cat\,cat\,...,cat\) = {«образование», «естественные науки», «гуманитарные науки», «развлечение», «спорт», «искусство», «новости»}.

cat1 = {caif,cat\,...,catl}={«для студентов», «для преподавателей», «для абитуриентов», «для гостей», «для выпускников», «для сотрудников»}.

Каждая услуга определяется по шкале категоризации в виде:

v fU(serVi)

serv.isv 2-i —-—г-,\/serv. е Serv. (3)

cAeCat cat)

Системы категоризации представляют собой разные варианты грануляции набора услуг.

В модели субъективного представления, каждый пользователь выбирает уровень интереса к категории предлагаемых услуг. Результат опроса установит нечеткое соответствие между пользователем и категорией, функцией принадлежности которого:

/'(•■о»(»/.catj)»v", б U, Wcat) 6 Cat. (4)

Соответствие между пользователем и услугой в модели субъективного представления определяется по формуле композиции (1):

//R («„serv,) = SUp , (5)

cat' eCat

ДЛЯ Vi/f e U. Vierv, 6 Serv.

В шаблонной модели: список шаблонных групп выбирается экспертами в контексте взаимоотношения со списком в системе категоризации.

Gr = l?r:'j/ г^.,-Гд/7<Г) _ матрица q списков шаблонных групп, каждая строка gr/ которой представляет собой список M(q) шаблонных групп.

Например, #/-' = {gr^gr,1,^,1 gr5'} = {«студенты 1-ого курса», «студенты 2-ого курса», «студенты 3-ого курса», «студенты 4-ого курса», «студенты 5-ого курса»}.

После составление списка шаблонных групп, следует определить принадлежность пользователя к группе по шкале Gr. Оценка записывается в виде:

V("'}

U,isv I -^-J-,Vu,eU. (6)

gr/eG/- gr,

Экспертная оценка соответствия между пользователями шаблонной группы и категорией услуг

//GV,r,„ (gr',catJ), Vgrk G Gr, Vcat) e Cat будет использоваться для вычисления соответствия между пользователем и услугой в модели

шаблонного представления по формуле super-T композиции:

т т

И (u„serv,)= sup {ц .„(»,)* »агл-Л^ ,« (serv-)}, (7)

gifeGrfiat'/eCai Si ■'

ДЛЯ Vw, e C, Vserv( s Serv .

Оценка в динамической модели вычисляется по статистическим данным использования услуг пользователем. Результат вычисления этой оценки записывается в виде:

fj (и ,serv ,),Vri: st/,Vserv. е Serv . (8)

И,

Итоговь(й результат оценки отношения между пользователем и услугой можно вычислить по формуле усреднения (2): ,

2>, * Mr, (и,,servj)

Mit(u,,servj) = —-=-,для V)/. е U,\/servt е Лгу. (9)

Полученный результат оценки отношения между пользователем и системой является основой для осуществления управления системой, а именно: регулирование услуг, сбалансирования нагрузки на сервисы и пользователей.

В четвертой главе рассматриваются принципы и алгоритмы управления сервисами в информационной системе. Достижения оптимальности обслуживания в смысле максимизации числа пользователей при сохранении работоспособности системы основано на учете интересов пользователей к услугам. Политика управления сервисами учитывает изменения и эволюцию «Интереса» пользователей к сервису на основе трех видов регулирования: управление в критических ситуациях, регулирование сервисов между пользователями, и перенастройка.

Принцип регулирования услуг в сервисной системе формулируется на основе понятии порога принятия решения по предоставлению сервиса, который определяется в следующем.

Пусть в контексте оценки отношения между пользователем и системой имеется нечеткое соответствие R с функцией Принадлежности ft „(¿и,, servдля V», е U,\tsen/j с Serv. Для каждого у-ого сервиса назначим число др которое назовем порогом принятия решения. Если fJn(Ui,serVi)>di для V«. eU, то принимается решение о

предоставлении пользователю и, услуги serv,.

Темп обращения h) к у-му сервису - число обращений к данному сервису в единицу времени. Для каждого сервиса, минимальное значение темпа обращения к сервису обозначается Nj0.

Частота появления перегрузки сервиса fj. — это число перегрузок сервиса в единицу времени. Предельная частота появления перегрузки сервиса обозначается /о.

Если частота появления перегрузок fj>fu, то следует повысить значение порога на некоторое малое число к„ для снижения риска перегрузки за счет усложнения условия доступа (fii,(uhservj > dj. В ином случае, система проверяет условие А'/ < Np, если оно выполнено, то следует уменьшить порог на для упрощения условия доступа с целью привлечения большего числа пользователей к сервису. Таким образом, время от времени порог принятия корректируется, и стремится к оптимальной зоне, в которой имеется компромиссное решение проблемы перегрузки и проблемы привлечения пользователей к сервису. Сходимость к зоне оптимальности имеется, потому что за сколь угодно большое, но конечное время, текущее значение порога принятия решения переводится в зону оптимальности, что следует из конструкции алгоритма.

Сформулированный принцип регулирования также позволяет управлять системой в критических ситуациях, возникающих при перегрузках следующих типов: сервиса, имеющего тип системы с потерями; сервиса, имеющего тип системы с ожиданием; интегрирующего сервера; пользователя. Принцип регулирования в этом случае, состоит в том, что при изменении порога доступности, новое значение сохранится только временно. Такая временность в этом случае, необходима для адаптации к «капризному»

Рис. 1 Алгоритм регулирования доступности.

короткому изменению интереса пользователей к сервису при сохранении адаптивности к его тенденции изменения.

В этой главе также рассматривается схема оценки обслуживающей способности сервисов, предназначенная для оказания помощи администраторам в выборе объема перенастройки. Разработанный механизм оценки обслуживающей способности позволяет провести учет актуальности сервиса не только в настоящее время, но и на ближайшее время. Он основан на правилах оценивания, оформленных в привычном для человека виде, и обладает простотой и ясностью оценивания.

В пятой главе разрабатывается методика информатизации организации на основе модели сервисной системы и разработанного интеллектуального механизма управления сервисами.

Анализ состояния информатизации показывает, что, не смотря на присутствие в организации самых современных аппаратных средств и программных продуктов, коэффициент использования этой материальной базы может быть крайне низким. Причина этого кроется в неразвитой информационной структуре организации и низкой коммуникативности ее подразделений. А причины низкой коммуникативности могут находиться в сложном взаимодействии модулей системы, неэффективном взаимодействии системы с пользователями, неправильном распределение функций системы по пользователям и пр. Таким образом, анализ качества информатизации в организациях должен исходить в большей степени из исследования влияния информатизации на конечные результаты деятельности организации и в меньшей степени оценивать аппаратные элементы.

С целью повышения коммуникативности, предлагается осуществлять информатизацию на основе концепции сервисной системы. При этом показатели интеграции, накопления и предоставления повышаются за счет упрощения процесса взаимодействия системы с пользователями и расширения круга пользователей, что обеспечивается доступностью в едином рабочем пространстве, независимости от мест получения доступа, поддержке стандартов. Кроме того, в сервисной системе можно сформулировать требования к постоянному обновлению и динамической поддержке изменений и новаций учреждений.

В данной главе, для исследования организации с целью информатизации предложен механизм распределения пространства коммуникаций между подразделениями и группами пользователей, а для построения функции интереса пользователей к сервисам предложена иерархическая схема организации экспертизы. Схема экспертизы обладает повышенной степенью объективизации экспертных оценок.

Для проверки эффективности работы механизма регулирования был построен программный эмулятор процесса обработки запросов сервисом. Результаты моделирования показывают, что интеллектуальное регулирование доступности сервисов при изменении характеристик потока запросов стремится все время перенастроить доступность сервиса таким образом, чтобы сервис находился в режиме максимальной загрузки.

В заключении приводятся основные результаты диссертационной работы, полученные в процессе проводимых исследований, делаются общие выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

На основе анализа моделей информационной коммуникации в условии глобальной сети Интернета, обосновано использование сервисной системы для организации единого пространства коммуникаций и поставлена задача разработки интеллектуального механизма управления обслуживанием. В рамках такого управления необходимо построить модель пользователя для выбора плана обслуживания и поддерживать равновесное соответствие сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов.

При решении поставленной в диссертационной работе задачи получены следующие научные результаты:

1. Разработаны нечеткие модели классификации пользователей сервисной системы и категоризации услуг, которые позволяют получить разносторонние оценки взаимоотношения между пользователем и системой в контексте обслуживания.

2. Предложен подход к построению модели пользователя с учетом его образов в разных классификациях, названный «грануляция-композиция».

3. Разработан механизм управления, направленный на поддержание равновесного соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов.

Проведенное экспериментальное моделирование и полученные экспериментальные оценки подтвердили результаты теоретического исследования.

Разработана методика информатизации организации на основе сервисной системы с использованием технологии Web-портала и разработанного интеллектуального механизма управления сервисами.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Хоанг Суан Бать. Концепция научно-образовательного портала // Труды VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения». - Таганрог: Изд-во ПБОЮЛ В.А. Кравцов, 2004. - С. 362-363.

2. Вишняков Ю.М., Хоанг Суан Бать. XML в описании структуры графического интерфейса //Электронный Интернет-журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». - 2005. № 1. - С. 83-87. http://pitis.tsure.ru.

3. Хоанг Суан Бать, Вишняков Ю.М. Однократная аутентификация в WEB-портале ,'/ XVI Международная конференция «Применение

новых технологий в образовании». - - Троицк, 2005. http://ito.edu.rU/2005/Troitsk/2/2-0-19.html.

4. Хоанг Суан Бать. Проектирование информационной системы на основе технологий портала с учетом эффективности коммуникации. Порталы в университете // Сборник трудов III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов "Информационные технологии, системный анализ и управление". — Таганрог: ТРТУ, 2005,-с. 135-137.

5. Хоанг Суан Бать. Оценка информационных ресурсов Web-портала // Материалы международной научной конференции «Оптимальные методы решения научных и практических задач». - Таганрог: ТРТУ, 2005, Ч. 4. - с. 76.

6. Вишняков Ю.М., Хоанг Суан Бать. Персонификация как средство интеллектуализации обслуживания многоканальной информационной системы // Электронный Интернет-журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». - 2006. № 2. - с. 29-38. http://pitis.tsure.ru.

7. Хоанг Суан Бать, Вишняков Ю.М. Классификация пользователей в информационной системе на основе нечеткой логики // Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS'06) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2006). - М.: Физматлит, 2006, Т.1. - с. 133-138.

8. Вишняков Ю.М., Хоанг Суан Бать. Модель пользователя на основе нечеткого представления для многоканальной информационной системы // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». - Таганрог: ТРТУ, 2006. № 8.-е. 156-158.

9. Хоанг Суан Бать, Вишняков Ю.М. Управление услугами в многоканальной информационной системе на основе нечеткой логики // Труды Международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS'06) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2006). - М.: Физматлит, 2006, Т.1. - с. 126-132.

10.Хоанг Суан Бать. Концепция информатизации коммуникационной системы на основе web технологии // Тезисы докладов VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» . - Таганрог: ТРТУ, 2006. - с. 255-256.

Личный вклад автора в работах, написанных в соавторстве, состоит в следующем:

• работа [2] - предложена универсальная структура разработки графического интерфейса;

• работа [3] - разработана схема организации однократной аутентификации;

• работа [6] - предложен механизм персонификации в качестве меры интеллектуализации информационных систем.

работа [7] — предложены модели нечеткой классификации пользователей;

работа [8] - предложен подход к построению модели пользователя;

работа [9] - разработан механизм управления сервисной системой.

Тип. ТРТУ Заказ №Шир. 100 экз.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ КОММУНИКАЦИИ В КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМАХ. СЕРВИСНАЯ СИСТЕМА.

1.1. АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ КОММУНИКАЦИИ В КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ.

1.1.1. МОДЕЛЬ ОТДЕЛЬНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ.

1.1.2. КОМПЛЕКСНОЕ РЕШЕНИЕ «КЛИЕНТ-СЕРВЕР».

1.1.3. МОДЕЛЬ МНОГОКАНАЛЬНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

1.2. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ТЕХНОЛОГИИ ^VEB-ПOPTAЛA ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЫ.

1.2.1. АРХИТЕКТУРА ШЕВ-ПОРТАЛА.

1.2.2. ЯЗЫК ХМЬ - ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА ШЕВ-ПОРТАЛА.

1.2.3. ПЕРСОНИФИКАЦИЯ В ТЕХНОЛОГИИ ШЕВ-ПОРТАЛА. ФОРМИРОВАНИЕ ТРЕБОВАНИЙ К ПОДСИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ОБСЛУЖИВАНИЕМ В СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЕ.

1.2.4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ.

1.3. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И ФОРМИРОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ДЛЯ ОПИСАНИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ОБСЛУЖИВАНИЕМ В СЕРВИСНЫХ СИСТЕМАХ.

2.1. ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ СЕРВИСАМИ.

2.2. АНАЛИЗ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ.

2.3. АНАЛИЗ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ПОДХОДОВ.

2.4. АНАЛИЗ ТЕОРИИ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ.

2.4.1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИКО-МНОЖЕСТВЕННЫЕ ПОНЯТИЯ.

2.4.2. ОБОБЩЕННАЯ ФОРМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ.

2.4.3. НЕЧЕТКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРА: НЕЧЕТКАЯ ГРАНУЛЯЦИЯ И ОБОБЩЕННОЕ ОГРАНИЧЕНИЕ.

2.4.4. ПОЛУЧЕНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК.

2.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ СЕРВИСНОЙ СИСТЕМОЙ В КОНТЕКСТЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ.

3.1. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА ВЫЧИСЛЕНИЯ СООТВЕТСТВИЯ МЕЖДУ ГРАНУЛИРОВАННЫМИ МНОЖЕСТВАМИ.

3.2. МОДЕЛИ КЛАССИФИКАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ.

3.2.1 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ.

3.2.2. СУБЪЕКТИВНАЯ МОДЕЛЬ.

3.2.3. ШАБЛОННАЯ МОДЕЛЬ.

3.2.4. ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ.

3.3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЕ.

3.4. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 4. УПРАВЛЕНИЕ СЕРВИСАМИ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ.

4.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ УПРАВЛЕНИЯ ДОСТУПНОСТЬЮ СЕРВИСОВ.

4.2. ОБЩИЙ ПРИНЦИП РЕГУЛИРОВАНИЯ ДОСТУПНОСТИ СЕРВИСА И МЕХАНИЗМ ПЕРИОДИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ.

4.3. УПРАВЛЕНИЕ В КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЯХ, ОБУСЛОВЛЕННЫХ ПЕРЕГРУЗКАМИ.

4.4. ПЕРЕНАСТРОЙКА СЕРВИСОВ В СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЕ.

4.5. ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 5. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИЙ НА ОСНОВЕ СЕРВИСНОЙ СИСТЕМЫ.

5.1. АНАЛИЗ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В ОРГАНИЗАЦИЯХ.

5.1.1. КОММУНИКАТИВНОСТЬ.

5.1.2. ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАТИЗАЦИИ.

5.1.3. ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА ИНФОРМАТИЗАЦИИ.

5.2. ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОММУНИКАТИВНОСТИ СЕРВИСНОЙ СИСТЕМОЙ.

5.3. МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЕРВИСАМИ.

5.3.1. ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЩЕГО ПРОСТРАНСТВА КОММУНИКАЦИИ ОРГАНИЗАЦИИ.

5.3.2. СХЕМА ЭКСПЕРТИЗЫ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУРЫ СЕРВИСОВ.

5.4. РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ СЕРВИСАМИ.

5.5. ВЫВОДЫ.

В настоящее время развитие сети Интернет и появление в связи с этим новых информационных технологий, превратило ее в глобальный и важнейший фактор цивилизованного развития. Фактически на сегодняшний день налицо формирование единого информационного пространства, в рамках которого возникают совершенно новые взгляды на производственную деятельность и отношения, создаются их новые виды. Так, например, уже стали реальностью виртуальные производственные корпорации, различные объединения людей по интересам, в которых физические расстояния перестают быть ограничивающим фактором. В основе этих возможностей лежат такие фундаментальные свойства глобальной сети, как обеспечение быстрых коммуникаций и интеграция людей в корпоративные группы посредством соответствующих информационных систем и технологий.

Одним из примеров, отражающим динамику вхождения в практическое использование глобальной сети, служит информатизация российского образования. Так, Постановлением Правительства РФ от 28 августа 2001г. № 630 (http://www.ed.gov.ru/ntp/fp/pfzp) утверждена Федеральная Программа развития единой образовательной информационной среды, которая ставит своей целью разработку концепции единого информационного образовательного пространства России [0-3].

Со своей стороны, неоспоримо новые возможности глобальной информационной сети и ее широкое практическое использование требуют разработки и исследования эффективных способов коммуникаций и предоставления адекватных услуг для обеспечения деятельности пользователей. Таким образом, развитие информационных технологий в сторону обеспечения максимально эффективного обслуживания пользователей с точки зрения коммуникаций является одним из важнейших направлений развития информационных технологий настоящего времени.

Рассматривая нынешнее состояние коммуникативных возможностей корпоративных информационных систем, нужно отметить, что в них реализованы разные модели информационной коммуникации: обмен сообщениями, обмен письмами по электронной почте, передача документов, передача мультимедиа-данных и т.д. [4], но до сих пор не разработана единая концепция организации корпоративной коммуникации в целостном информационном пространстве. Отсутствие единого рабочего пространства приводит к снижению эффективности информатизации организации, так как для осуществления коммуникации требуется приобретать и внедрять различные программные продукты, и соответственно этому внедрению строить процесс обучения персонала.

Поэтому решение проблемы повышения коммуникативных возможностей информационной системы видится в разработке универсальных подходов построения единой модели коммуникации. В такой модели должны учитываться эффективность работы системы, сложность ее внедрения, обновления и сопровождения, а так же удобство использования с точки зрения пользователя. Очевидно, что такая модель должна одновременно учитывать архитектурные свойства и особенности системы, а также методы управления ресурсами системы.

Анализ сегодняшнего состояния технических возможностей и тенденций в развитии корпоративных систем приводит к выводу о том, что самой эффективной схемой осуществления коммуникации является сервисная система. Сервисная система состоит из компонент, каждая из которых выполняет некоторую функцию обслуживания, моделирующую реальный процесс деятельности организации. К примерам сервисной системы относится корпоративный портал [5-8].

Сложность проектирования сервисной системы заключается в том, что она состоит из большого числа элементов, связи между которыми носят трудно формализуемый характер. Функционирование системы происходит в условиях нечеткости и неопределенности, которую вносит человеческий фактор.

Обобщая вышеизложенное, можно указать, что эффективная сервисная система должна иметь:

1. Модель динамического поддержания оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг.

2. Модель идентификации пользователей для выбора плана обслуживания.

3. Механизм интеллектуального управления для поддержания баланса обслуживания таким образом, чтобы пользователи могли получать самые полезные и необходимые услуги при сохранении работоспособности системы.

Проведенный информационный поиск и анализ показали, что к настоящему времени полного комплексного решения этих вопросов не существует. На основании вышеизложенного можно сделать вывод о том, что создание эффективного обслуживания в сервисных системах является актуальной проблемой, а практика глобальных сетей актуализирует поиск и разработку новых подходов ее решения.

Классические математические методы [9-12], например методы теории управления, не эффективно решают задачу моделирования сложной системы такого рода, поскольку учет многих факторов, которые зачастую носят случайный характер, приводит к громоздкому математическому описанию, моделирование которого само является сложной научной задачей. Результаты многих исследовательских работ последних лет показывают, что для решения задач со сложными вычислениями в условиях нечеткости и неопределенности очень хорошо подходят интеллектуальные методы обработки информации [1324], в основе которых лежат теория нечеткой логики, теория искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов и пр.

На наш взгляд, основу моделей динамического поддержания оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг и модели идентификации могут быть положены нечеткие классификации и соответствия, в основу механизма интеллектуального управления мягкие вычисления, на разработку которых направлено настоящее диссертационное исследование.

Цель диссертационного исследования - разработка и исследование моделей пользователя сервисной системы в контексте обслуживания для интеллектуального управления информационными услугами.

Объектом исследования являются способы и механизмы идентификации пользователей, определения оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых услуг, интеллектуального управления сервисами в информационных сервисных системах.

В диссертации решаются следующие научные задачи:

1. Систематизация моделей классификации пользователей и категоризации услуг;

2. Построение модели пользователя в контексте обслуживания;

3. Разработка механизма интеллектуального управления сервисами.

Научная новизна. В результате проведённых диссертационных исследований были разработаны:

1. Нечеткие модели классификации пользователей и категоризации услуг сервисной системы;

2. Новый подход к построению модели пользователя с учетом его образов в разных классификациях, названный «грануляция-композиция»;

3. Механизм управления, направленный на поддержание равновесного соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модель идентификации пользователей для выбора плана обслуживания;

2. Модель динамического поддержания оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг;

3. Алгоритмы интеллектуального управления для поддержания равновесного соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов.

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертационной работе классификации пользователей и категоризации услуг, модели классификации, алгоритмы интеллектуального управления сервисами использованы в рамках работ по госбюджетной НИР №12456 «Исследование и разработка гибридных логико-математических и нечетко-лингвистических моделей задач искусственного интеллекта, информационного поиска и распознавания образов» и учебном процессе по магистерской программе 552805 «Интеллектуальные системы» факультета автоматики и вычислительной техники ТРТУ (Таганрогского государственного радиотехнического университета).

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на:

• VII Всероссийской научной конференции с международным участием «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения», (Таганрог, ТРТУ, 2004 г.);

• III Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление», (ТРТУ, 2005 г.);

• Международной конференции по системам искусственного интеллекта при поддержке IEEE AIS'06, (Дивноморское, 2006 г.);

• VIII Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», (ТРТУ, 2006 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, в которых отражены основные результаты диссертации.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и четырех приложений. Основная часть работы изложена на 130 страницах машинописного текста, 32 рисунках, 5 таблицах.

5.5. ВЫВОДЫ

1. Анализ состояния информатизации показывает, что, не смотря на присутствие в организации самых современных аппаратных средств и программных продуктов, коэффициент использования этой материальной базы может быть крайне низким. Причина этого кроется в неразвитой информационной структуре организации и низкой коммуникативности. А причины низкой коммуникативности могут находиться в сложном взаимодействии модулей системы, неэффективном взаимодействии системы с пользователями, неправильном распределение функций системы по пользователям и пр. Таким образом, анализ качества информатизации в организациях должен исходить в большей степени из исследования влияния информатизации на конечные результаты деятельности организации и в меньшей степени оценивать аппаратные элементы.

2. Если требования к коммуникации высоки, то следует предпочесть информатизацию на основе концепции сервисной системы. При этом показатели интеграции, накопления и предоставления повышаются за счет упрощения процесса взаимодействия системы с пользователями и расширения круга пользователей, что обеспечивается доступностью в едином рабочем пространстве, независимости от мест получения доступа, поддержки стандартов. Кроме того, в сервисной системе можно сформулировать требования к постоянному обновлению и динамической поддержке изменений и новаций корпоративной системы.

3. Для исследования организации с целью информатизации предложен механизм распределения пространства коммуникации между подразделениями и пользователями, а для построения функции интереса пользователей к услугам предложена иерархическая схема организации экспертизы. Схема экспертизы обладает повышенной степенью объективизации оценок.

4. Приведенные экспериментальные результаты моделирования интеллектуального управления сервисами на основе разработанных алгоритмов подтверждают теоретические результаты об эффективности регулирования доступности. Результаты моделирования показывают, что интеллектуальное регулирование доступности сервиса при изменении характеристик потока запросов стремится все время перенастроить доступность сервиса таким образом, чтобы сервис находился в режиме максимальной загрузки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Развитие глобальной сети Интернет привело фактически к формированию единого информационного пространства, в основе которого лежат такие фундаментальные свойства глобальной сети, как обеспечение быстрых коммуникаций и интеграция людей в корпоративные группы посредством соответствующих информационных систем и технологий. Новые возможности глобальной информационной сети и ее широкое практическое использование актуализируют разработку и исследование эффективных методов коммуникаций и предоставления адекватных услуг для обеспечения деятельности пользователей.

Анализ сегодняшнего технического состояния и тенденций в развитии корпоративных систем приводит к выводу о том, что самой эффективной схемой осуществления коммуникации является сервисная система. Сервисная система состоит из компонент, каждая из которых выполняет некоторую функцию обслуживания, моделирующую реальный процесс деятельности организации. Однако сложность проектирования сервисной системы обуславливается тем, что она включает большое число элементов, связи между которыми носят нерегулярный и трудно поддающийся формализации характер. Само функционирование системы также протекает в условиях внешней нечеткости и неопределенности, которую вносят пользователи (человеческий фактор).

В диссертационном исследовании показано, что управление обслуживанием в сервисной системе должно иметь:

1. Модель динамического поддержания оптимального соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг.

2. Модель идентификации пользователей для выбора плана обслуживания.

3. Механизм интеллектуального управления для поддержания баланса обслуживания таким образом, чтобы пользователи могли получать самые полезные и необходимые услуги при сохранении работоспособности системы.

Анализ известных подходов для решения поставленных задач показал (глава 2), что методы теории управления не подходят для моделирования сервисной системы, поскольку учет многих факторов, которые зачастую носят случайный характер, приводит к громоздкому математическому описанию, моделирование которого само является сложной научной задачей. Аналогично инструментарий систем массового обслуживания и нейросетей также не подходят для моделирования управления обслуживанием в информационных системах. Основная причина состоит в том, что моделирование управления этими инструментариями проводится в условиях стационарности характеристик потоков заявок, в то время как в сервисных системах эти характеристики могут меняться. Из проанализированных подходов только нечеткая логика наиболее полно соответствует требованиям к математическому инструментарию для моделирования системы управления обслуживанием в информационной сервисной системе, поскольку совершенствование модели объекта управления не требует коренной ее перестройки, а происходит путем уточнения функций принадлежности и/или добавления новых правил рассуждения в систему логического вывода. Кроме того, проанализированное понятие обобщенного ограничения может служить основой для представления данных и правил в сервисных системах для обработки данных воспринимаемого характера. Также обобщенное ограничение может составить основу моделирования процесса обслуживания в сервисной системе, позволяя учитывать и отслеживать изменяющееся отношение пользователей к заказываемым сервисам.

В главе 3 диссертации показано, что проблема классификации пользователей и проблема оформления политики их обслуживания должны рассматриваться во взаимном единстве. А в этом контексте система должна располагать достаточно полным портретом пользователя, учитывающим его интересы для осуществления выбора правильного варианта обслуживания. Исходя из этого, предложены модели классификации пользователей в сервисной системе.

Проведенное исследование показало, что субъективная модель достаточно проста в построении, что является ее достоинством, но в то же время, она основана только на информации самоописания пользователя и его понимании своей роли в системе. Шаблонная модель в сравнении с субъективной моделью включает в себя внешнюю экспертные оценки. Однако обе эти модели не имеют возможности адаптироваться к изменениям условия эксплуатации. Динамическая модель классификации пользователей адаптивна к эволюции интересов пользователя и изменению набора услуги в этом отношении является более адаптивной к условиям эксплуатации.

В главе 4 диссертации разработан и исследован механизм регулирования доступности сервисов, который реализует интеллектуальное управление в условиях ограниченности доступа к сервисам системы и широкого круга пользователей. Само регулирование направлено на разрешение следующих противоречивых обстоятельств:

• сервисы должны быть максимально загружены и не должны простаивать, т.е. система должна стремиться к обслуживанию максимально возможного числа пользователей;

• система не должна допускать перегрузку сервиса и связанную с ней потерю «потенциальных» запросов пользователей. (При снятии ограничения на доступность сервиса одновременное число запросов пользователей может превышать возможности сервиса и приводить к его перегрузке).

Для снятия этого противоречия в диссертации предложен такой механизм обслуживания пользователей, в котором сервис должен выделяться только максимально заинтересованным в нем пользователям, а число таких пользователей должно приближаться к предельно возможно загрузке сервиса.

Данный механизм управления приводит систему в такое состояние, когда сервисы работают на предельной нагрузке и адаптируются к запросам пользователей на основе их интереса.

В механизме политика управления сервисами учитывает изменения и эволюцию «Интереса» пользователей к сервису исходя из трех обстоятельств: управления в критических ситуациях, регулирования сервиса между пользователями и перенастройки системы.

Для построения алгоритмов управления сформулированы понятия порога доступности сервиса, зоны его оптимальных значений, перегрузки, функции потерь и предложен общий подход к управлению доступностью сервиса и его перегрузкой на основе регулирования текущего значения порога доступности.

На основе сформулированного принципа регулирования рассмотрены критические ситуации, возникающие при перегрузках, и построено управление ими в следующих случаях перегрузок:

• сервиса, имеющего тип системы с потерями;

• сервиса, имеющего тип системы с ожиданием;

• интегрирующего сервера сервисной системы;

• пользователя.

В диссертации разработана схема экспертной оценки обслуживающей способности сервисов, позволяющая упростить задачи администраторов в перенастройке системы. Данная схема оценки обслуживающей способности позволяет провести учет актуальности сервиса не только в настоящее время, но и на ближайшее время. Она использует оформленные в привычном для человека виде правила оценивания, что делает ее простой и прозрачной оценивания.

В главе 5 диссертационной работы проведено исследование и предложены рекомендации для информатизации организаций на основе сервисной системы. С этой целью исследованы критерии информатизации и показано, что, не смотря на присутствие в организации самых современных аппаратных средств и программных продуктов, коэффициент использования этой материальной базы может быть крайне низким. Причина этого кроется в неразвитой информационной структуре организации и низкой коммуникативности ее подразделений. А причины низкой коммуникативности могут находиться в сложном взаимодействии модулей системы, неэффективном взаимодействии системы с пользователями, неправильном распределении функций системы по пользователям и пр. Таким образом, анализ качества информатизации в организациях должен исходить в большей степени из исследования влияния информатизации на конечные результаты деятельности организации и в меньшей степени оценивать аппаратные элементы.

Если требования к коммуникации при информатизации высоки, то следует предпочесть информатизацию на основе сервисной системы. Здесь предложен критерий качества информатизации, включающий показатели интеграции, накопления и предоставления. При этом доступность в едином рабочем пространстве, независимость от мест получения доступа, поддержка стандартов повышают показатели интеграции, накопления и предоставления повышаются за счет упрощения процесса взаимодействия системы с пользователями и расширения круга пользователей. Кроме того, в сервисной системе можно сформулировать требования к постоянному обновлению и динамической поддержке изменений и новаций корпоративной системы.

Для исследования организации с целью информатизации предложен механизм распределения пространства коммуникаций между подразделениями и группами пользователей на основе нечеткой логики, а для построения функции интереса пользователей к сервисам предложена иерархическая схема организации экспертизы. Схема экспертизы обладает повышенной степенью объективизации экспертных оценок за счет объединения экспертов в группы по иерархии.

Приведенные экспериментальные результаты моделирования интеллектуального управления сервисами на основе разработанных алгоритмов подтверждают теоретические результаты об эффективности интеллектуального регулирования. Результаты моделирования показывают, что регулирование доступности сервисов при изменении характеристик потока запросов стремится все время перенастроить доступность сервиса таким образом, чтобы сервис находился в режиме максимальной загрузки.

Таким образом, в результате проведённых диссертационных исследований были разработаны и исследованы новые:

1) нечеткие модели классификации пользователей сервисной системы и категоризации услуг;

2) подход к построению модели пользователя с учетом его образов в разных классификациях, названный «грануляция-композиция»;

3) механизм управления, направленный на поддержание равновесного соответствия сервисов и запрашиваемых пользователями услуг в режиме максимальной загрузки сервисов, которые составили основу интеллектуального управления информационными услугами в сервисной системе.

Разработанные в диссертационной работе классификации пользователей и категоризации услуг, модели классификации, алгоритмы интеллектуального управления сервисами прошли экспериментальную апробацию и использованы в проекте создания научно-образовательного портала в лаборатории.

1. Б. Кришнамурти, Дж. Рексфорд. Web-протоколы. Теория и практика. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2002. - 592 с.

2. Гуруге А. Корпоративный портал на основе XML и Web-служб / Пер. с англ. М: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. - 368 с.

3. Chris Harris-Jones. Portals and Web services // KMWorld. 2002. - Vol. 11. http://www.kmworld.com.

4. Joseph M. Firestone. Portal progress and knowledge management: eKnowledge Portal // KMWorld. 2003. Vol. 12. http://www.kmworld.com.

5. Jim Farmer. Improving Service Delivery: Portal and Web Service Technologies //Management of Student Information Systems, 2002. http://www.uportal.org.

6. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М.: Энергоатомиздат, 1987.-496 с.

7. Ю.Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине / 2-е изд. М.: Наука 1983. - 344 с.

8. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. -2-е изд. -М.: Наука, 1987. 336 с.

9. Кельтон В., JToy А. Имитационное моделирование. Классика CS. СПб.: Питер, Киев: BHV, 2004. - 847 с.

10. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие. -МГТУ, 2001.-350 с.

11. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. -М.: Знание, 1980. -64 с.

12. Жданов А. А. Формальная модель нейрона и нейросети в методологии автономного адаптивного управления // Сборник "Вопросы кибернетики". Научный совет по комплексной проблеме " Кибернетика" РАН. Выпуск 3. -М., 1997.-С. 258-274.

13. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

14. Астанин C.B., Захаревич В.Г. Обработка и представление знаний в информационно-советующих комплексах систем гибридного интеллекта. -Таганрог, 1997. 136 с.

15. Нильсон H.Д. Принципы искусственного интеллекта. Радио и связь, 1985. -376 с.

16. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. -М.: «АНВИК», 1998.-427 с.

17. Jyh-Shing Roger Jang, and Chuen-Tsai Sun. Neuro-Fuzzy Modeling and Control // IEEE Fuzzy Systems. 1995. - Vol. 83. - № 3. - P. 378-406.

18. Круглов B.B. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода: учеб. пособие. / Круглов В.В, Дли М.И. М.: Физматлит, 2002. - 254 с.

19. Hiam Hiok Lim, Bin Qiu. Fuzzy Logic Traffic Control in Broadband Communication Networks // IEEE Fuzzy Systems. 2001. - P. 99-102.

20. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 р.

21. Х.М. Дейтел, П. Дж. Дейтел, Т.Р. Нието, Т. М. Лин, П. Садху. Как программировать в XML / Пер. с англ. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2001.-944 с.

22. Питц-Моултис Н., Кирк Ч. XML / Пер. с англ. СПб.:ВНУ - Санкт Петербург, 2000.-736 с.

23. Вишняков Ю.М., Хоанг Суан Бать. XML в описании структуры графического интерфейса //Электронный Интернет-журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». 2005. № 1. -С. 83-87. http://pitis.tsure.ru.

24. Doug Tidwell, James Snell, Pavel Kluchenko. Programming Web Services with SOAP. O'Reilly, 2001. - 216 p.

25. Jesse James Garrett. Ajax: A New Approach to Web Applications. Статья на сайте http://www.adaptivepath.com/publications/essavs/archives/000385.php.

26. Бочаров П.П., Печинкин A.B. Теория массового обслуживания: Учебник для вузов. М.: РУДН, 1995. - 592 с.

27. Финаев В.И. Алгоритмизация и имитационное моделирование с применением аппарата систем массового обслуживания: Учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 2003. 72 с.

28. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н. Теория массового обслуживания: Учеб. пособие для студентов вузов. -М.: Высшая школа, 1982.-256 с.

29. Чернухин Ю.В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997.-273 с.

30. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 400 с.

31. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейрокомпьютеры и их применение. Кн. 8: Учебное пособие для вузов. М.: ИПРЖР, 2002. - 408 с.

32. L. A. Zadeh. Soft Computing and Fuzzy Logic // IEEE Software. 1994. - P. 4856.

33. L. A. Zadeh. Fuzzy sets // IEEE Information and Control. 1965. - Vol. 8. - № 3. -P. 338-353.

34. Fuzzy Logic Toolbox User's Guide // The Mathworks Inc., 1999. http://www.mathworks.com.

35. Leszek Rutkowski. Flexible Neuro-fuzzy Systems: Structures, Learning and Performance Evaluation. New York, Boston, Dordrecht, London, Moscow: Kluwer Academic Publishers, 2004. - 279 p.

36. William Siler and James J. Buckley. Fuzzy Expert System and Fuzzy Reasoning. New Jersay: John Wiley & Son, 2005. - 405 p.

37. Robert Fuller. Neural Fuzzy Systems. Abo: Abo Akademis tryckeri, 1995. - 249 p. http://www.abo.fi/~rfuller/.

38. L. A. Zadeh, R.E. Kalman, N. DeClaris. Toward a theory of fuzzy systems // Aspects of Network and System Theory. 1971. - P. 469-490.

39. Л. Заде. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Москва: Мир, 1976. - 166 с.

40. L. A. Zadeh, M. Gupta, R. Ragade, R. Yager. Fuzzy Sets and Information Granularity // Advances in Fuzzy Set Theory and Applications. 1979. - P. 3-18.

41. L. A. Zadeh. Fuzzy logic = computing with words // IEEE Trans, on Fuzzy Systems. 1996. - Vol. 4. - P. 103-111.

42. Ronald R. Yager. On the Retranslation Process in Zadeh's Paradigm of Computing With Words // IEEE Trans, on Fuzzy Systems. 2004. - Vol. 34. - P. 1184-1195.

43. A. Kaufmann. Introduction to the theory of Fuzzy subsets // New York: Academic. 1975.- №1.

44. L. A. Zadeh. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic // IEEE Fuzzy Sets and Systems. 1997. -Vol. 90.-P. 111-127.

45. L. A. Zadeh. From Computing with Numbers to Computing with Words From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions // IEEE Transactions on circuits and systems. - 1999. - Vol. 45. - P. 105-119.

46. Francisco Herrera, Luis Martinez. A 2-Tuple Fuzzy Linguistic Representation Model for Computing with Words // IEEE Trans, on Fuzzy Systems. 2000. -Vol. 8. - P. 746-752.

47. L. A. Zadeh. Toward a perception-based theory of probabilistic reasoning with imprecise probabilities // Journal of Statistical Planning and Inference. 2002. -Vol. 105.-P. 233-264.

48. L. A. Zadeh. Toward a Generalized Theory of Uncertainty (GTU) An Outline. Electronic version available at http://www-bisc.cs.berkeley.edu/Zadeh2005.doc.

49. Otman. M. Ahtiwash, Mohd. Z. Abdulmuin, Siti Fatimah Siraj. A Neural-Fuzzy Logic Approach for Modeling and Control of Nonlinear Systems // IEEE International Symposium Intelligent Control. 2002. - P. 270-275.

50. Pramath Ramaswamy, Martin Riese, Robert M. Edwards , and Kwang Y. Lee. Two approaches for automating the tuning process of fuzzy logic controllers // IEEE Decision and Control. 1993. - P. 1753-1758.

51. Byeong-Mook Chung, Chang-Ook Jung, and Chang-Hyo Park. Neuro-Fuzzy Modeling and Control for Magnetic Field of Deflection Yoke // IEEE Fuzzy Systems.- 1995.-P. 210-215.

52. Ching-Ten Lin, C. S. George Lee. Neural-Network-Based Fuzzy Logic Control and Decision System // IEEE Transactions on Computers. 1991. - Vol. 40. - № 12.-P. 1320-1336.

53. Mario Koppen, Javier Ruiz-del-Solar. Fuzzy-based Texture Retrieval // IEEE Fuzzy Systems. 1997. - P. 471-474.

54. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 290 с.

55. Вишняков Ю.М., Хоанг Суан Бать. Модель пользователя на основе нечеткого представления для многоканальной информационной системы // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». -Таганрог: ТРТУ, 2006. № 8.-е. 156-158.

56. Берштейн Jl.C., Дзюба Т.А. Решение задач классификации на нечетких графах // Интернет журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». 2001. -№ 2. - С. 16-24.

57. Л.С. Берштейн, А.Н. Целых, Р.П. Тимошенко. О различных подходах к решению задачи нечеткой классификации // Интернет журнал «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». 2000. - № 4. - С. 20-25.

58. Chris Dunne. Integrate an open source, Java-based authentication component into a Web portal. IBM, 2003. Статья на сайте http://www-128.ibm.com/developerworks/web/library/wa-singlesign/.

59. Pat Patterner, Pirasenna Velandai Thiyagarajan, Marina Sum. Federated Identity: Single Sign-On Among Enterprises. Sun Microsystems, Inc., 2005. Статья на сайтеhttp://developers.sun.com/prodtech/identserver/reference/techart/federated.html.

60. Хоанг Суан Бать, Вишняков Ю.М. Однократная аутентификация в Web-портале // XVI Международная конференция «Применение новых технологий в образовании». Троицк, 2005. http://ito.edu.ru/2005/Troitsk/2/2-0-19.html.

61. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. Электронная книга на сайте http://www.citforum.ru/database/case/.

62. Липаев В.В. Стандарты, регламентирующие жизненный цикл сложных комплексов программ информационных систем // Жирнал «Инженерное образование». 2006. - №7.