Информационно-программное обеспечение рационального распределения судебных дел Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ИНФОРМАЦИОННО-ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАЦИОНАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СУДЕБНЫХ ДЕЛ

Ващекин А.Н., ВащекинаИ.В.*

Ключевые слова: судьи, судебные дела, моделирование, математические методы, нечеткие множества, компьютерная программа, табличный редактор, принцип единства.

Аннотация.

Цель работы. Совершенствованию и повышению качества судебных решений должно служить внедрение комплекса средств «аналитической юриспруденции», предполагающего создание типовых моделей разрешения спорных отношений. Эти модели, положенные в основу принимаемого судебного решения, должны обеспечивать однозначное определение как предмета спора, так и предмета доказывания.

Предваряя внедрение моделей такого типа, мы представили модель, реализующую распределения судебных дел в судах первой инстанции. В статье рассмотрен процесс создания компьютерной программы, обеспечивающей вычисления в рамках этой математической модели.

Метод. Модель построена на основе метода нечетких множеств. Математические вычисления, производимые с помощью матриц, удобнее всего организовать с помощью табличного редактора. В данном случае использован Microsoft Excel. При этом погрешность экспертных оценок, обеспечивающих полноту информации в условии задачи, будет сглаживаться в дальнейшем минимаксными вычислениями, которые также удобно производить, не выходя за рамки возможностей табличного редактора.

Результаты. Вычисления, производимые на матрицах достаточно больших размеров, обеспечивают надежное получение результата, который доступен даже для пользователя, не имеющего специальной математической подготовки. Нагрузка на судебную систему оптимизируются путем сокращения временных затрат на управленческие процедуры, сроков рассмотрения дел, времени на подготовку и оформление судебных документов, т.е. в результате модернизации информационной инфраструктуры судопроизводства.

Р01: 10.21681/1994-1404-2017-4-24-30

Действующие в России федеральные законы «О компенсации за нарушение права на судопроизводство в разумный срок или права на исполнение судебного акта в разумный срок», «О бесплатной юридической помощи в Российской Федерации», «Об альтернативной процедуре урегулирования споров с участием посредника (процедуре медиации)» создают необходимость обеспечения процесса судопроизводства современными информационно-компьютерными технологиями [11].

Важным направлением институционального развития судебной системы Российской Федерации стала реализация принципа единства судебной си-

стемы в информационно-телекоммуникационной сфере. В соответствии со ст. 3 Федерального конституционного закона от 31 декабря 1996 г. № 1-ФКЗ «О судебной системе Российской Федерации», приоритетным направлением обеспечения единства является «соблюдение всеми федеральными судами и мировыми судьями установленных федеральными законами правил судопроизводства».

Повышению качества судебных решений должно служить внедрение комплекса средств «аналитической юриспруденции», предполагающего создание типовых моделей разрешения спорных отношений. Эти модели, положенные в основу принимаемого судебного решения, должны обеспечивать однозначное определение как предмета спора, так и предмета доказывания.

* Ващекин Андрей Николаевич, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры информационного права, информатики и математики Российского государственного университета правосудия, Российская Федерация, г. Москва. Email: [email protected]

Ващекина Ирина Викторовна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры банковского дела Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, Российская Федерация, г. Москва. Email: vaschekinа@mail.ru

Предваряя внедрение моделей такого типа, мы представили модель, реализующую распределения судебных дел в судах первой инстанции. Математическая постановка и решение задачи были изложены в предыдущем номере журнала, который держит перед собой читатель [6]. Целью настоящей работы является описание процесса создания компьютерной программы, обеспечивающей вычисления в рамках этой модели, с целью предоставления доступа к предложенному методу для широкого круга пользователей [8].

Методы нечетких множеств не всегда легко находят компьютерную реализацию [12]. Дополнительные осложнения возникают в случаях, когда модель строится в условиях неполной информации [16]. Поскольку условие задачи имеет матричный вид, математические вычисления удобнее всего организовать с помощью табличного редактора [10]. При этом погрешность экспертных оценок, обеспечивающих полноту информации в условии задачи, будет сглаживаться в дальнейшем минимаксными вычислениями, которые также удобно производить, не выходя за рамки возможностей табличного редактора [15]. В данном случае можно воспользоваться широко распространенным табличным редактором Microsoft Excel.

На начальном этапе руководителем (председателем) суда проводится экспертная оценка, которая позволяет получить формализованное условие задачи. Судебные дела х е X оцениваются экспертом по признакам судебных дел у е У. В результате выполнения алгоритма они будут распределены среди судей г е Z . Задаваемые экс-пертно отношения Я и £, которые показывают соответственно в какой степени конкретному делу хг присущ признак у^ и насколько важен признака у1 для судьи 2 ^, в матричной форме представляются следующим образом:

x

R =

x

У\

f r(xi ,y1 ) r(x2 >У1 )

У 2 r(xi', y2 ) r(x2 ' У2)

Xn l г(хп'У1 ) r(xn ' У 2 )

z-

z2

S =

У1 У2

Ур

^(У1 ,z1 ) э(У1 ,z2 ) s(У2 ,z1) s(У2 ,z2)

v^Ур'Ч) s(Уp'z2)

Ур

r(xi ,Ур) 1 r(x2 'Ур)

r(Хп'У p ) J

s(У1 ,zm) 1 Э(У2 ,zm)

Уp 'zm )J

- 11

' A" A*

1=1^ Перенос текста

Числовой

I Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид Easy Document Creator ^ Arial Cyr

Буфер обмена ; Шрифт

Вставить ' Ж А- Ч • Щ* 3» - ^ Ш Ш Ш ÏW Ш Ш Объединить и поместить в центре - Çf • "к «

Выравнивание

о ,

Числе

44

À В~~

Условие:

jGr =CYMM(C4:G4)

1 2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12

13

14

15

16

17

18

S=

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7

У1

У2

уз

y4 y5

□

H

I

К

у1 У2 уЗ у4 у5 сумма сл

0,400 0,600 1,000 0,300 0,000 2,300

0,900 0,800 0,000 0,900 0,100 2,700

0,800 1,000 0,900 0,300 0,000 3,000

0,300 0,700 0,600 0,000 0,400 2,000

0,700 0,000 1,000 0,000 0,000 1,700

0,500 0,500 0,200 0,800 0,000 2,000

0,100 0,500 0,000 0,800 0,200 1,600

z1 z2 z3 z4 z5

0,000 0,400 0,400 0,700 0,900

0,800 0,200 0,800 0,700 0,000

0,600 1,000 0,000 0,000 0,300

0,200 0,000 1,000 0,000 0,900

0,700 0,000 0,000 1,000 0,100

Рис. 1. Отображение условия задачи

z

В зависимости от количества судей, дел и признаков судебных дел, матрицы могут менять размер [5]. На рис. 1 представлен случай распределения семи дел, оцениваемых по пяти признакам среди пяти судей. Как видно из рисунка, в начале списка судей стоят наименее загруженные и относительно опытные, а ближе к концу списка располагаются судьи с высокой степенью занятости.

Для облегчения расчетов по выполнению Шага 1 решения задачи удобно сразу добавить матрице Я столбец, в котором будут вычисляться суммы элементов, составляющих строки этой матрицы. Команда в ячейках этого столбца выглядит так:

«=СУММ(С6:06)».

В соответствии с алгоритмом распределения судебных дел, для всех х е X, у е У, г е Z вычисляем

Е г(х,у) •

= ■у

Zr(x,y) , '

которые составляют матрицу Т, дающую представление о том, в какой степени дело подходит для судьи:

X

T =

Xx

xr

't(x1 ,zl) t(xx ,Z2) ... t(xi ,zm)\

t(x2 ,Z1) t(x2 ,z2 ) ... t(x2 ,zm)

t(xn,zl) t(xn,z2) ... t(xn,Zm)J

Для оптимального выполнения вычислений, следует использовать прием закрепления операндов, с помощью клавиши Г4. Тогда в ячейке будет стоять, например,

«=($С4*С$13+$Б4*С$14+$Б4*С$15+$Р4*С$ 16+$04*С$17)/$И4».

Тогда при изменении условия (в том числе количества дел и судей, т.е. размера матриц Я и £), перестроить программу простым растягиванием этих матриц по вертикали и горизонтали.

На Шаге 2 нам необходимо построить матрицу попарных минимумов:

Z

Z

Z

Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид Easy Document Creator

J * Вставить . j Буфер обмена ^ Arial Су г 11 - А" А' = = ' Щр Перенос текста Числовой •

Ж К ч Шриф J- > Т - . — — — Объединить и поместить в центре т Выравнивание Ш- % ' г.Го Число форм

С20 - & =($С4*С$ 13+$ D4*C$ 14+$ Е4*С$ 15+$ F4*C$ 16+$G4*C$ 17)/$ Н4

А В С D Е F G Н I J К L м

18

19 Z1 z2 z3 z4 z5

20 х1 0,496 0,557 0,409 0,304 0,404

21 22 х2 хЗ 0,330 0,193 0,704 0,478 0,604

0,467 0,473 0,473 0,420 0,420

23 Т= х4 0,600 0,430 0,340 0,550 0,245

24 25 х5 хб 0,353 0,753 0,165 0,288 0,547

0,340 0,250 0,700 0,350 0,615

26 х7 0,438 0,088 0,775 0,388 0,519

27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 L= Мах п

0,496 0,409 0,304 0,404 0,409 0,304 0,404 0,304 0,404 0,304

0,193 0,330 0,330 0,330 0,193 0,193 0,193 0,478 0,604 0,478

0,467 0,467 0,420 0,420 0,473 0,420 0,420 0,420 0,420 0,420

0,430 0,340 0,550 0,245 0,340 0,430 0,245 0,340 0,245 0,245

0,353 0,165 0,288 0,353 0,165 0,288 0,547 0,165 0,165 0,288

0,250 0,340 0,340 0,340 0,250 0,250 0,250 0,350 0,615 0,350

0,088 0,438 0,388 0,438 0,088 0,088 0,088 0,388 0,519 0,388

о столб. 0,496 0,467 0,550 0,438 0,473 0,430 0,547 0,478 0,615 0,478

37

38 39 Min из них 0,430

Рис. 2. Вычисления по Шагам 1 - 4 алгоритма распределения

min(t(xl,zl) t(xj,z2)

min(t(xx,zm-j) t(xJ ,zm)

min (t(xn,zJ) t(xn,z2 ) ■■■ min(t(xn,zm-j )t(xn,zm )

С помощью команды «=МИН($С20:$Р20)» с закрепленными операндами заполняем левую ячейку матрицы, а затем заполняем остальные ячейки растягиванием вправо и вниз.

Аналогично поступаем и при выполнении Шагов 3 и 4. Они таковы: в каждом столбце матрицы Ь, полученной на предыдущем шаге, находим максимальный элемент, а из полученных чисел находим минимальное. Используем команды

«=МАКС(C$28:C$34)» и «=МИН(C36:L36)».

Выполнение Шагов с 1 по 4 показано на рис. 2.

Уже на этом этапе вычислений можно заметить, что наиболее подходящим для первого судьи является дело под номером четыре, для второго судьи - дело номер пять, третий судья легче всего справится с делами под номерами два, пять и семь и т.д.

На рис. 2 также видно, что число, полученное на Шаге 4, равно 0,43.

Реализацию Шага 5 приходится производить в два этапа. Суть вычислений такова: в матрице Т (результате Шага 1), находим элемент, чуть меньший, чем число, которое мы получили на Шаге 4.

Поэтому вначале обнуляем все элементы матрицы Т , значения которых больше числа, полученного на четвертом шаге, с помощью команды:

«=ЕСЛИ(C20<$C$38;C20;0)»,

а затем вычисляем максимум среди всех элементов по строкам и столбцам, применяя команды:

«=МАКС(C41:G41)» «=МАКС(Ш1:Ш7)».

Эти действия показаны в верхней части рис. 3.

Пороговое число, найденное на этом шаге, обозначаем буквой I. На рисунке видно, что в нашем примере оно равно 0,42.

Теперь, для выполнения Шага 6, нам необходимо поочередно рассмотреть столбцы матрицы, и если элемент Х^г^) больше или равен I, то дело поместить в множество Мj. Фактически мы создаем матрицу множеств предпочтения, обнуляя элементы, значения которых меньше I, применяя команду:

«=ЕСЛИ($C$38<C20;C20;0)».

Этот процесс отражен в нижней части рис. 3.

Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид Easy Document Creator

^ Arial Cyr

н- ■

Вставить g i| т

А" А*

1

Буфер обмена ^

■ »-А

Шрифт

— = ш Перенос текста Числовой

Щ: t^ t^ igl Объединить и поместить в центре т т % ' *оо Too

Выравнивание 1J Число

фС'рГ

С41

fic =ЕСЛИ(С20<$С$38;С20;0)

А В С D Е F G H I J К L M

39 40 Z1 z2 z3 z4 z5

41 42 х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 0,000 0,000 0,409 0,304 0,404 0,409 0,330

0,330 0,193 0,000 0,000 0,000

43 0,000 0,000 0,000 0,420 0,420 0,420

44 0,000 0,000 0,340 0,000 0,245 0,340

45 46 47 48 0,353 0,000 0,165 0,288 0,000 0,353 0,350 0,388

0,340 0,250 0,000 0,350 0,000

0,000 0,088 0,000 0,388 0,000

49 50 1= 0,420

51 Множества предпочтений (по столбцам):

52 53 54 55 M1 М2 МЗ М4 М5

х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 0,496 0,557 0,000 0,000 0,000

0,000 0,000 0,704 0,478 0,604

0,467 0,473 0,473 0,000 0,000

56 0,600 0,000 0,000 0,550 0,000

57 0,000 0,753 0,000 0,000 0,547

58 59 аг\ 0,000 0,000 0,700 0,000 0,615

0,438 0,000 0,775 0,000 0,519

Рис. 3. Вычисления по шагам 5 и 6

L

Как видим в нашем примере, множество подходящих для первого судьи дел состоит из четырех элементов, для второго - из трех, для третьего -снова из четырех и т.д.

Шаги 7, 8 на первый взгляд могут быть реализованы только с помощью циклов. Однако, применяя логические операции в совокупности с перебором, можно за семь итераций достичь надежного результата. Для повышения надежности (на случай составления экспертом абсурдного условия) можно применить девять итераций - ограничений на их число не имеется [7].

Выбираем множество предпочтений наименее загруженного на данный момент судьи (это будет судья 2-). В множестве предпочтений М1 выбираем такое дело Х(, которое вошло в него с наибольшим абсолютным показателем, т.е. с наибольшим значением X1 ,2-). Это дело распределяется судье 2-, т.е. добавляется в множество М- и удаляется из всех множеств М.

В программе это выглядит так: команда

«=ЕСЛИ($С53=$С$61;0,001;С53)»

Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид Easy Document Creator

^ Arial Cyr

«и

Буфер обмена

Ж К ч

^ * А А "= Ф " Перенос текста

_ =

>t " ^^ ' — := jjaj| Объединить и поместить в центре '

Шрифт ^ | Выравнивание

Числовой

S % »

Число

Hi

т

Условное Фор форматированиет icai Сти/

С65 w @ & =ЕСЛИ($С53=$С$61;0,001;С53)

А В с D Е F G Н J к L М N

63 Первый круг- дело первому судье

64 М1 М2 мз М4 М5

65 х1 0,496 0,557 0,000 0,000 0,000

66 х2 0,000 0,000 0,704 0,478 0,604

67 хЗ 0,467 0,473 0,473 0,000 0,000

68 х4 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000

69 х5 0,000 0,753 0,000 0,000 0,547

70 хб 0,000 0,000 0,700 0,000 0,615

71 х7 0,438 0,000 0,775 0,000 0,519

72

73 Мах 2 столбца 0,753

74

75 Первый круг- дело второму судье

76 М1 М2 МЗ М4 М5

77 х1 0,496 0,557 0,000 0,000 0,000

78 х2 0,000 0,000 0,704 0,478 0,604

79 хЗ 0,467 0,473 0,473 0,000 0,000

80 х4 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000

81 х5 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000

82 хб 0,000 0,000 0,700 0,000 0,615

83 х7 0,438 0,000 0,775 0,000 0,519

84

85 Мах 3 столбца 0,775

86

87 Первый круг - дело третьему судье

Рис. 4. Вычисления по Шагам 7 и 8

превращает значение при нужном х^ для судьи 21 в 0,001.

Далее ту же операцию проделываем с М 2, и со всеми остальными множествами предпочтений по кругу, пока все дела не будут распределены. В нашем случае после первых пяти кругов останутся два нераспределенных дела, а после семи итераций все дела будут распределены гарантированно. После этого с помощью команды: «=ЕСЛИ(С139=0,001;»да»;»нет»)» числа 0,001 превращаются в «да», а все остальные - в «нет», и мы получаем удобное представление ответа (см. рис. 5).

Итак, первый судья получает для рассмотрения дела за номерами 1 и 4, второму достаются дела с номерами 3 и 5, третьему - дело номер 7, четвертому и пятому - соответственно номера 2 и 6.

По соображениям удобства представления материала в журнальном формате мы привели пример с небольшим числом параметров [3]. Однако, как видим, простым растяжением таблиц можно добиться того, чтобы вычисления производились на матрицах достаточно больших размерностей, обеспечивая при этом надежное получение результата [13]. Полученная нами программа удобна

Главная Вставка Разметка страницы Формулы Данные Рецензирование Вид Easy Document Creator

Hi Вставить - 4 Буфер обмене Arial Суг . 11 - Д А — — " ¡ü^ Перенос текста ЩЬ = t~ t~ Объединить и поместит Выравнивание в центре ж Гм Числовой • №

S* ж к ч L ^ А • Т ¿Н -г ол f +.0 >.о Условное '0 * .00 .00 форматирование ж Число г* С

С179 - jt =ЕСЛИ(С13Э=0,001;"да";"нети)

А в с D Е F G Н I J К L М N

176 177 178 Ответ после 7 итераций М1 М2 мз М4 М5

179 180 181 Х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 да нет нет нет нет

нет нет нет да нет

нет да нет нет нет

182 да нет нет нет нет

183 184 нет да нет нет нет

нет нет нет нет да

185 нет нет да нет нет

186

187

188

189 Ответ после 9 итераций

190 191 х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 М1 М2 МЗ М4 М5

да нет нет нет нет

192 нет нет нет да нет

193 194 195 нет да нет нет нет

да нет нет нет нет

нет да нет нет нет

196 197 198 199 нет нет нет нет да

нет нет да нет нет

Рис. 5. Представление ответа в программе

и доступна для любого пользователя, в том числе юриста, не имеющего достаточной математической подготовки [14].

Важно также заметить, что немалое количество экономико-математических моделей может столь же успешно программироваться предложенными в настоящей статье средствами [1, 9]. Особенно это справедливо для микроэкономических задач, моделирование и программную реализацию которых следует проводить на принципах информационной открытости и аппаратной ориентированности [2, 4, 17].

Возвращаясь к решению задач повышения уровня эффективности деятельности органов судебной власти, заметим, что развитие информационной инфраструктуры судебной системы России обеспечивает высокое качество как организационно-правового, так и информационно-аналитического ее обеспечения. Происходит оптимизация нагрузки на судебную систему путем сокращения временных затрат на управленческие процедуры, сроков рассмотрения дел, времени на подготовку и оформление судебных документов, т.е. модернизация информационной инфраструктуры судопроизводства.

Рецензент: Квачко Вячеслав Юрьевич, доцент, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационного права, информатики и математики Российского государственного университета правосудия. E-mail: [email protected]

Литература

1. Ахмадеев Р.Г. Таможенная пошлина: акцент на гармонизацию // Основные направления экономического, правового и социально-культурного развития в современной России: сб. трудов Международной научно-практической конференции. В 2 частях. Отв. редактор А.А. Власов. 2013. С. 7-12.

2. Бондаренко Т.Г. Использование модели факторного анализа деятельности банка при разработке мероприятий менеджмента // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2014. №1-1. С. 91-96.

3. Быканова О.А., Филиппова Н.В. Экономическое мышление и финансовая грамотность как составные элементы профильной направленности школьной математики для абитуриентов и учащихся на летней практике в экономическом вузе // Проблемы и перспективы развития образования. Материалы VI международной научной конференции. 2015. С. 249-251.

4. Ващекин А.Н. Рациональная стратегия торговой корпорации в условиях импортозамещения. Математическая модель // Современные тенденции в науке, технике, образовании: сб. трудов Международной научно-практической конференции. Ч. 3. Смоленск. 2016. С. 85-87.

5. Ващекин А.Н. Моделирование взаимодействия субъектов в условиях неполной экономической и правовой информации // Актуальные проблемы информационно-правового пространства: Сборник статей по материалам ежегодных Всероссийских научно-практических конференций. Отв. редакторы М.Е. Бегларян, Н.В. Зем-лякова. Краснодар, 2017. С. 14-20.

6. Ващекин А.Н., Ващекина И.В. Нечеткий алгоритм распределения судебных дел в суде первой инстанции: формализация и математическое моделирование // Правовая информатика. 2017. № 3. С. 43-49.

7. Ващекин А.Н., Ващекина И.В. Информационное право: прикладные задачи и математические методы // Информационное право. 2017. № 3. С. 17-21.

8. Ващекина И.В. О точках бифуркации в развитии банковских систем // Вестник РГТЭУ. 2013. №6 (77). С. 21-31.

9. Косов М.Е. О критериях равновесия-неравновесия экономической системы // Вестник Московского университета МВД России. 2011. № 2. С. 54-59.

10. Косова Л.Н. Задачи и инструменты управления информационным потоком организации // Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 2011. № 8. С. 29-32.

11. Ловцов Д.А., Ниесов В.А. Модернизация информационной структуры судопроизводства - ключевое направление оптимизации нагрузки на судебную систему // Российское правосудие. 2014. № 9 (101). С. 30-40.

12. Полевая М.В. Обобщённый подход к оценке эффективности персонала на основе нечётких отношений // Транспортное дело России. 2015. № 4. С. 107-109.

13. Славянов А.С. Проблемы противодействия технологиям управляемого хаоса в развивающихся экономических системах // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 22 (307). С. 2-12.

14. Терентьева Л.В. Компетенция государственных судов по рассмотрению доменных споров // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. 2015. № 2 (6). С. 116-121.

15. Федосеев С.В., Микрюков А.А., Беркетов Г.А. Подход к проектированию программных комплексов как интеллектуальных систем // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2012. № 1. С. 242-243.

16. Хрусталев М.М., Халина А.С. Синтез оптимальных регуляторов линейных стохастических систем при неполной информации о состоянии. Необходимые условия и численные методы // Автоматика и телемеханика. 2014. № 11. С. 70-87.

17. Эюбов З.В., Бектенова Г.С. Комплексная оценка эффективности использования материальных и финансовых ресурсов после ввода проекта в эксплуатацию // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 2-3 (31). С. 186-192.