CC BY
90
5. Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM, 1994, vol. 37, no. 3, pp. 77-84.
6. Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators with Application to an Upper Limb Exoskeleton. Cybernetics, IEEE Transactions, 2013, vol. 43, no. 2.
7. Meza J.L., Santibanez V., Soto R., Llama M.A. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators. Industrial Electronics, IEEE Transactions, 2012, vol. 59, no. 6.
8. Николаева А.В., Ульянов С.В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором. Ч. 2: Декомпозиция управления и физический эксперимент на основе технологии мягких вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2013. № 1. С. 1-22.
9. Patel J., Gianchandani R. ANFIS control for robotic manipulators: Adaptive neuro fuzzy inference systems for intelligent control. LAP Lambert Academic Publ., 2011.
References
1. International assessment of research and development in robotics. WTEC Panel Report, 2006.
2. Lewis F.L., Munro N. Robot Manipulator Control. NY, 2004, 607 p.
3. Chernousko F.L., Bolotnik N.N., Gradeckiy V.G. Mani-pulyatsionnye roboty: dinamika, upravlenie, optimizatsiya [Manipulation Robots: Dynamics, control, optimization]. Moscow, Nauka Publ., 1989, 368 p.
4. Ulyanov S.V., Litvintseva L.V., Dobrynin V.N., Mi-shin A.A. Intellektualnoe robastnoe upravlenie: tekhnologii myag-kikh vychisleniy [Intelligent robust control: soft computing technology]. Moscow, VNIIgeosystem Publ., 2011, 408 p.
5. Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM. 1994, vol. 37, no. 3, pp. 77-84.
6. Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators with Application to an Upper Limb Exoskeleton. Cybernetics, IEEE Transactions. 2013, vol. 43, no. 2.
7. Meza J.L., Santibanez V., Soto R., Llama M.A. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators. Industrial Electronics, IEEE Transactions. 2012, vol. 59, no. 6.
8. Nikolaeva A.V., Ulyanov S.V. Intelligent control system of a robot manipulator. Pt. 2. Control decomposition and physical experiment based on soft computing technology. Sistemny analiz v nauke i obrazovanii [System analysis in science and education]. 2013, no. 1, pp. 1-22 (in Russ.).
9. Patel J., Gianchandani R. ANFIS control for robotic manipulators: Adaptive neuro fuzzy inference systems for intelligent control. LAP Lambert Academic Publ., 2011.
УДК 338.2:681
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКИХ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ
(Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 12-07-00238-а)
Б.В. Палюх, д.т.н., профессор (Тверской государственный технический университет, наб. Аф. Никитина, 22, г. Тверь, 170026, Россия, [email protected]); М.И. Дли, д.т.н.., профессор; Т.В. Какатунова, д.э.н., доцент; О.В. Багузова, аспирант (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, Энергетический проезд, 1, г. Смоленск, 214013, Россия, midti@m■aiLru, [email protected], baguzю[email protected])
Обоснована необходимость использования алгоритмов когнитивного моделирования для определения согласованности стратегий социально-экономического и инновационного развития региона. Показана возможность реализации методов когнитивного моделирования, предполагающих применение многоуровневой динамической нечеткой когнитивной модели управления региональными инновационными процессами, в виде компьютерной программы. В процессе стратегического управления инновационной деятельностью в регионе выделены его основные функциональные блоки, что позволило сформулировать ключевые функциональные возможности предлагаемой интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению сложными объектами. На основе результатов проведенного структурно-функционального моделирования бизнес-процессов стратегического управления инновационной деятельностью в регионах разработана адаптивная интеллектуальная информационно-аналитическая система, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений в области развития инновационной деятельности в регионе. Предложена архитектура адаптивной интеллектуальной информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью в регионе. Настоящая адаптивная интеллектуальная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью в регионе включает четыре блока: формирования стратегии регионального управления инновационной деятельностью, моделирования, оценки эффективности инвестиционных решений в области поддержки инновационной деятельности, контроллинга инновационной деятельности.
Ключевые слова: интеллектуальная система поддержки принятия решений, многоуровневая нечеткая когнитивная модель, инновационная деятельность, управление сложными объектами.
INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM TO MANAGE COMPLEX OBJECTS USING DYNAMIC FUZZY COGNITIVE MAPS Palyukh B. V., Dr. Tech. Sc., professor (Tver State Technical University, Quay Nikitin, Tver, 22, 170026, Russian Federation, [email protected]);
Dli M.I., Dr. Tech. Sc., professor; Kakatunova T.V., Dr.Sc. (Economics), associate professor;
Baguzova O.V., postgraduate student (Smolensk Branch of the Moscow Power Engineering Institute, Energeticheskiy proezd, 1, Smolensk, 214013, Russian Federation, [email protected], [email protected], [email protected]) Abstract. The article discusses the necessity of using cognitive modeling algorithms to determine the consistency of strategies for social, economic and innovative development of the region. It also shows the way of implementing cognitive modeling techniques based on the use of fuzzy dynamic multi-level cognitive model of regional innovation processes management as a computer program. The authors identify the main functional blocks in the process of strategic innovation management in the region. It allows choosing the key features of the proposed intelligent decision support system for complex objects management. Based on the results of the structural and functional modeling of business processes for strategic management of innovative activity in the regions, an adaptive intelligent information-analytical system has been developed. This system provides decision- making support for innovative development in the region. The authors propose an architecture of adaptive intelligent information and analytical decision support system for managing innovations in the region. Proposed system consists of four blocks: the formation of a regional strategy for innovation management, modeling, performance evaluation of investment decisions to support of innovation; innovation controlling.
Keywords: intelligent decision support system, multi-level fuzzy cognitive model, innovation, complex objects management.
Одной из важнейших задач управления на региональном уровне является обеспечение экономического роста за счет разработки и внедрения инноваций. В то же время внести существенные коррективы в источники экономического роста регионов можно только путем разработки и обоснования стратегий их инновационного развития, ориентированных в том числе и на достижение основных показателей социального и экономического развития регионов. Эффективность указанных стратегий определяется согласованностью предлагаемых в соответствии с ними мероприятий с задачами социально-экономического развития регионов, а также учетом специфики уже сформированной инновационной инфраструктуры и выбранных направлений ее развития [1, 2]. Наличие сложных причинно-следственных отношений между мероприятиями, направленными на социально-экономическое и инновационное развитие регионов, а также формирование региональной инновационной инфраструктуры, определяет необходимость использования математического аппарата, позволяющего осуществлять моделирование инновационной деятельности.
Одним из наиболее перспективных подходов к решению задачи моделирования и интеллектуального анализа сложных систем, к которым в полной мере можно отнести региональные инновационные системы, является использование многоуровневых динамических когнитивных моделей, позволяющих выявить взаимное влияние показателей реализации стратегий социально-экономического развития региона, инновационных стратегий развития региона и стратегий развития региональной инновационной инфраструктуры, а также обеспечить согласованность процессов их разработки, реализации и контроля выполнения [3].
Для учета таких особенностей региональных инновационных систем, как изменение во времени связей между концептами (элементами) карты и
характера их влияния, а также необходимость расчета системных показателей, характерных для традиционных видов когнитивных карт, целесообразно применять нечеткие динамические когнитивные модели сложных систем, в которых используются нечеткие множества для представления отношений влияния между концептами, а для учета отрицательного влияния концептов базовое множество для этих нечетких множеств расширяется на область отрицательных значений. При этом предлагается использовать интервальный метод с реализацией операций над интервалами а-уровней нечетких множеств с целью решения задачи аккумулирования воздействия ряда входных концептов на один выходной концепт, а также для выявления опосредованного воздействия концептов друг на друга [4]. Для определения системных характеристик нечеткой динамической когнитивной модели может применяться транзи-тивно замкнутая матрица взаимовлияний с основными элементами в виде нечетких множеств, а непосредственно сами системные показатели рассматриваться как результат преобразований нечетких множеств.
Значительно повысить эффективность применения аппарата когнитивного моделирования для управления региональными инновационными процессами можно путем разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений, позволяющей моделировать инновационные процессы и осуществлять проверку согласованности стратегий социально-экономического и инновационного развития региона на основе расчета системных показателей (консонанс, диссонанс, взаимное влияние и т.д.), используемых для анализа когнитивных карт. В этом случае использование информационной системы позволит сократить время, необходимое для построения и анализа когнитивной модели управления инновационными процессами в регионе, а также учесть значитель-
ное число внешних и внутренних факторов, влияющих на данную систему.
Рассмотрим основные функциональные возможности и особенности построения предлагаемой адаптивной интеллектуальной информационно-аналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР), которая позволит осуществить планирование, бюджетирование и мониторинг инновационной деятельности на уровне региона, а также выработку решений по повышению эффективности реализации мероприятий для ее поддержки.
В общем случае в процессе стратегического управления инновационной деятельностью в регионе можно выделить три основных функциональных блока:
- разработка региональных инновационных стратегий, осуществляемая с учетом стратегии социально-экономического развития и инновационного потенциала;
- проверка согласованности стратегии социально-экономического развития региона и его инновационной стратегии, реализуемая на основе результатов анализа взаимного влияния показателей их эффективности в результате построения динамических нелинейных нечетких когнитивных карт инновационных процессов;
- разработка мероприятий по поддержке инновационной деятельности и мониторинг их осуществления, реализуемый с учетом результатов расчета дисконтированных показателей эффективности функционирования инновационной системы региона, а также выработка процедуры корректировки предлагаемой системы мероприятий в случае необходимости.
С учетом выявленных функциональных задач стратегического управления инновационной деятельностью в регионе можно сформулировать следующие функциональные возможности предлагаемой ИАСППР.
1. Оценка инновационного потенциала региона и его промышленного комплекса, осуществляемая на основе сбора данных и анализа значений показателей, характеризующих социально-экономическое развитие и региональную инновационную активность, результаты которой являются основой выработки региональной инновационной стратегии развития.
2. Моделирование инновационной деятельности с помощью многоуровневой нечеткой динамической когнитивной модели, позволяющей определить взаимное влияние показателей реализации стратегий социально-экономического и инновационного развития региона.
3. Обмен информацией с базами данных органов государственной власти и ведомственных учреждений, осуществляющих информационное обеспечение инновационной деятельности в регионе и стране в целом, например, Федеральной
службой государственной статистики и Государственной системой научно-технической информации.
4. Идентификация и оценка рисков, сопутствующих внедрению инноваций, осуществляемые с целью определения ставки дисконтирования, используемой для оценки эффективности различных инвестиционных решений, направленных на активизацию региональной инновационной деятельности.
5. Выбор социально и экономически эффективных инноваций для региона на основе результатов оценки инвестиционных предложений с точки зрения их полезности и соответствия основным запросам потребителей.
6. Разработка комплекса мероприятий по поддержке инновационной деятельности в соответствии с выбранной инновационной стратегией развития региона.
7. Мониторинг реализации комплекса указанных мероприятий в результате анализа соответствия показателей функционирования элементов формируемой региональной инновационной среды целевым значениям показателей уровня инновационного развития региона.
8. Формирование отчетности по результатам мониторинга реализации комплекса мероприятий, направленных на развитие инновационной деятельности в регионе.
На основе анализа основных бизнес-процессов стратегического управления инновационной деятельностью в регионе, осуществленного с помощью методологии функционального моделирования сложных систем IDEF0, была разработана архитектура ИАСППР по управлению инновационной деятельностью в регионе (см. рис.).
Данная информационно-аналитическая система построена по принципу трехзвенной архитектуры с целью удаленного размещения бизнес-логики и данных, а также организации доступа к ним через сеть Интранет/Интернет. Реализация указанного принципа обеспечивает повышение безопасности данных, масштабируемости, надежности и эффективности функционирования информационной системы, а также оптимизацию распределения ее программно-аппаратных ресурсов. ИАСППР по управлению инновационной деятельностью в регионе разработана с помощью средств web-программирования на языках HTML, PHP, JavaScript, а также ActionScript 3.0, позволяющего создать различные интерактивные web-приложения.
Предлагаемая ИАСППР по управлению инновационной деятельностью в регионе представляет собой GUI-приложение, которое включает четыре блока, реализованных в виде динамических web-страниц.
1. Блок формирования стратегии регионального управления инновационной деятельностью,
Модуль обработки транзакций Модуль репликации
Модуль управления данными во внешней памяти Модуль конвертирования форматов
Блок контроллинга
Модуль бюджетирования мероприятий
Модуль мониторинга реализации
Модуль планирования инвестиционных мероприятий
Блок оценки эффективности
Модуль идентификации рисков
Модуль качественной оценки рисков
БД оценки эффективности
Модуль расчета
показателей эффективности
Модуль количественной оценки рисков
Модуль расчета ставки дисконтирования
Архитектура интеллектуальной ИАСППР по управлению инновационной деятельностью в регионе
предназначенный для определения инновационной стратегии региона на основе данных социально-экономического развития и региональной инновационной активности.
Для обоснования выбора конкретной инновационной стратегии региона может быть использован такой инструмент, как лепестковые диаграммы инновационного профиля исследуемого региона, построение которых предполагается осуществлять путем разработки системы нормированных показателей инновационного потенциа-
ла региона и введения для соответствующего ряда значений каждого нормированного показателя собственной оси координат, что позволяет сравнивать несколько рядов показателей одновременно. В этом случае сравнение полученной лепестковой диаграммы инновационного профиля исследуемого региона с лепестковыми диаграммами инновационного профиля, отображающими каждую из типовых инновационных стратегий региона, построенными с учетом соответствующих установленных для них нормативных значений
показателей инновационного потенциала региональной экономики, позволит осуществить выбор рациональной инновационной стратегии исследуемого региона.
Для объяснения системой результатов выбора конкретной стратегии предлагается выводить графическое изображение сравнения лепестковых диаграмм, программа для построения которого реализована в мультимедийной среде Adobe Flash CS3, предназначенной для создания векторной анимации и интерактивных элементов, а также для интеграции SWF-файлов в web-стра-ницы.
2. Блок моделирования, осуществляющий проверку согласованности стратегий социально-экономического и инновационного развития региона, которая проводится с целью повышения эффективности оценки стратегических инновационных программ. Также предоставляется возможность визуального просмотра результатов нечетко-логического динамического моделирования инновационных процессов в регионе с помощью SWF-программы графического построения многоуровневой когнитивной карты, разработанной в мультимедийной среде Adobe Flash CS3.
3. Блок оценки эффективности инвестиционных решений в области поддержки инновационной деятельности, осуществляемой с учетом выявленных рисков, сопутствующих предлагаемым инвестиционным проектам, на основе результатов которого выбираются эффективные инновации для региона.
4. Блок контроллинга инновационной деятельности, в рамках которого осуществляется календарное и ресурсное планирование комплекса мероприятий, направленных на развитие инновационной деятельности в регионе, а также мониторинг их исполнения, на основе результатов которого вносятся соответствующие корректировки в процесс реализации инновационных решений с целью повышения эффективности.
В качестве варианта технической реализации системы контроллинга инновационной деятельности региона также можно предложить создание виртуализированного координационного центра управления инновациями. В этом случае к основным функциям данного виртуализированного координационного центра управления инновациями необходимо отнести следующие:
- нормативное правовое обеспечение специалистов в сфере организации инновационной деятельности;
- обеспечение взаимодействия разработчиков инноваций с потенциальными потребителями в регионе и за его пределами;
- исследование региональных потребностей в инновациях;
- проведение экспертизы инновационных предложений;
- поддержка в составлении бизнес-планов инновационных проектов, а также в мониторинге их реализации;
- организация подготовки специалистов в инновационной сфере под конкретные потребности предприятий региона с использованием дистанционных обучающих курсов, виртуальных тренажеров и т.д.;
- помощь специалистам в сфере инноваций в трудоустройстве и др.
Реализация указанных функций позволит повысить качество средне- и долгосрочного планирования инновационной деятельности в регионе. В целом ПО, которое целесообразно использовать для организации деятельности виртуализирован-ного координационного центра управления инновациями, предлагается разбить на два блока.
1. Интернет-портал координационного центра, который представляет собой внешний информационно-аналитический блок управления его деятельностью, размещенный в свободном доступе в сети Интернет. Данный web-ресурс предназначен для обеспечения информационной поддержки участников инновационного процесса, в том числе и в области законодательства в сфере организации инновационной деятельности; размещения сведений об имеющихся вакансиях в сфере инновационной деятельности, а также резюме специалистов, желающих работать в данной области; организации взаимодействия разработчиков и потребителей; исследования региональных инновационных потребностей.
2. Информационная система управления координационным центром, используемая для организации его функционирования как субъекта экономической деятельности (то есть управление финансовыми, материальными, кадровыми, информационными ресурсами). В то же время ее важнейшими функциями будут являться организация и управление инновационными процессами в рамках данного координационного центра.
Для организации целостности и безопасности данных в разработанной информационной системе управления координационным центром применяется центральное хранилище (единый интегрированный источник данных), которое обеспечивает постоянное хранение агрегированной информации (в то время как детальная информация хранится в оперативных базах данных каждой подсистемы), а также осуществляет обмен данными между различными подсистемами. Для организации информационного взаимодействия данной системы с интернет-порталом используется специальная витрина, представляющая собой БД с выдержками из центрального хранилища, что обеспечивает повышение степени защиты информации от несанкционированного доступа.
Обмен информацией, предусмотренный в ИАСППР по управлению инновационной дея-
тельностью в регионе, с БД органов государственной власти, Федеральной службой государственной статистики и Государственной системой научно-технической информации осуществляется с помощью XML-технологии. Пользователи системы получают возможность использовать в качестве клиентского приложения обычный web-браузер с установленным Adobe Flash Player 9.0 и выше, что значительно снижает предъявляемые к системе программно-аппаратные требования и делает интерфейс системы удобным, привычным и интуитивно понятным для пользователя. Установку и администрирование СУБД предполагается осуществлять на главном сервере департамента, отвечающего за экономическое развитие исследуемого региона. При ее инсталляции проводятся автоматическая проверка настроек операционной системы и необходимое конфигурирование ресурсов, в частности, автоматическое определение web-сер-вера, конфигурирование компонентов и создание необходимых виртуальных директорий.
Применение разработанной ИАСППР по управлению сложными объектами, в частности, региональной инновационной системой, с использованием динамических нечетких когнитивных карт в качестве инструмента моделирования, анализа, выработки и мониторинга рациональных стратегически ориентированных предложений в области развития инновационной деятельности в регионе позволит значительно повысить их эффективность и обоснованность. Это представляется особенно актуальным в условиях необходимости учета значительных объемов изменяющихся во времени качественных и количественных характеристик региональной инновационной среды,
являющихся исходным материалом при построении и исследовании динамических нечетких когнитивных моделей управления региональной инновационной деятельностью для определения согласованности предлагаемых мероприятий социально-экономического и инновационного развития региона.
Литература
1. Дли М.И., Какатунова Т.В. Общая процедура взаимодействия элементов инновационной среды региона // Журнал правовых и экономических исследований. 2009. N° 3. С. 60-63.
2. Дли М.И., Какатунова Т.В. О перспективах создания виртуальных технопарковых структур // Инновации. 2008. № 2. С. 118-120.
3. Палюх Б.В., Какатунова Т.В. Нечеткая когнитивная карта как инструмент моделирования инновационной деятельности на региональном уровне // Программные продукты и системы. 2012. № 4. С. 128-131.
4. Дли М.И., Какатунова Т.В. Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона // Прикладная информатика. 2013. № 1. С. 5-10.
References
1. Dli M.I., Kakatunova T.V. The general procedure of elements interaction in the innovation environment of the region. Zhurn. pravovykh i ekonomicheskikh issledovaniy [Journ. of Legal and Economic Studies]. 2009, no. 3, pp. 60-63 (in Russ.).
2. Dli M.I., Kakatunova T.V. On the prospects of creating virtual technopark structures. Innovatsii [Innovations]. 2008, no. 2, pp. 118-120 (in Russ.).
3. Palyukh B.V., Kakatunova T.V. A fuzzy cognitive map as a tool to model innovations at the regional level. Programmnye produkty i sistemy [Software & Systems]. Tver, 2012, no. 4, pp. 128-131 (in Russ.).
4. Dli M.I., Kakatunova T.V. A three-level fuzzy cognitive model to analyse the processes of innovation development in the region. Prikladnaya informatika [Applied Informatics]. 2013, no. 1, pp. 5-10 (in Russ.).
УДК 004.891
РАЗРАБОТКА АДАПТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ПОВЕДЕНИЯ АГЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ
(Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 12-01-00266)
В.В. Гимаров, к.э.н., доцент; В.А. Гимаров, д.т.н., профессор; М.И. Дли,, д.т.н., профессор, зам. директора; И.В. Иванова, аспирант (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, Энергетический проезд, 1, г. Смоленск, 214013, Россия, [email protected], [email protected], [email protected], ivanova_il>@list.ш)
Исследование и анализ рынка как открытой социально-экономической системы, объединяющей большое количество взаимодействующих элементов, требует обработки огромных массивов статистических данных и информационной поддержки прогнозирования маркетинговых ситуаций с целью выбора стратегий и принятия решений по их реализации на основе формализованных знаний. В то же время известные на сегодняшний день методы, основанные на использовании аналитических выражений и теории игр, описывают состояние элементов статистически, без учета динамики их поведения и взаимовлияния. Динамика поведения системы в условиях неопределенности, риска, нечеткой или неполной информации в большинстве случаев непредсказуема. В связи с этим для принятия эффективных
