CC BY
90
- выдача отчетов по отклонениям от намеченных показателей, использование наглядных индикаторов;
- экспорт данных в Microsoft Excel для дальнейшего анализа.
• Для стадии завершения проекта:
- подготовка итоговых отчетов по всем параметрам плана проекта: сроки выполнения и стоимость работ, трудозатраты исполнителей и расход ресурсов;
- архивация плана проекта.
Вывод данных в Microsoft Project производится с помощью таблицы работ, ресурсов и назначений, диаграммы Ганта, сетевого графика, графика загрузки ресурсов, вычисляемых пользовательских полей.
Кроме того, существуют аналоги: Primavera Project Planner (P3) (Primavera); Time Line (Time Line Solutions); Open Plan (Welcome Software); Artemis Views (Artemis Management Systems); CA-Super Project (Computer Associates International Inc.); Project Scheduler (Scitor Corp.); TurboProject (IMSI); Project Workbench (Applied Business Technology); Spider Project (технологии управления Спайдер).
В заключение следует отметить, что уровень развития методологий управления проектами и внедрения ERP-систем достиг высокого уровня. В состав методологий входят направления для анализа бюджета, ресурсов, временных границ проекта, а также рисков. Но на рынке размещены программные продукты, поддерживающие стандарты управления проектами без привязки к методологии внедрения. Использование таких продуктов может дать преимущество при внедрении нескольких программных продуктов разных производителей, к примеру, ERP-системы от одного производителя, аналитического инструмента от другого и системы документооборота от третьего.
Литература
1. Руководство к Своду знаний по управлению проектами. 3-е изд.: Руководство РМВОК / ANSI/PMI 99-001-2004. Project Management Institute, Inc. 2004.
2. Microsoft Dynamics http://www.microsoft.com/Rus/dyna-mics/about/overview .mspx (дата обращения: 18.10.2010).
3. Кале В. Внедрение SAP R/3. Руководство для менеджеров и инженеров; [пер. с англ. П.А. Панов]. М.: Компания АйТи, 2006. 511 с.
4. Microsoft Project http://www.microsoftproject.ru/ (дата обращения: 18.10.2010).
УДК 004.42
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ ГРУППОВОГО ВЫБОРА
(Работа выполнена по интеграционному проекту СО РАН № 116)
А.Ю. Юрин, к.т.н.; Г.С. Малтугуева; А.И. Павлов, к.т.н.
(Институт динамики систем и теории управления СО РАН, г. Иркутск, [email protected], [email protected], [email protected])
Рассмотрена система поддержки принятия решений в задачах группового выбора, обеспечивающая формирование отношения группового предпочтения с помощью набора методов Борда, Кондорсе, Доджсона, Коупленда, Кум-бса, Нансона, Фишберна и нового метода, основанного на модификации метода Кондорсе. Приведены описание функции и архитектура разработанного программного обеспечения.
Ключевые слова: групповой выбор, система поддержки принятия решений, иерархическая схема решения.
Необходимость быстрого и эффективного решения проблем, связанных с коллегиальным обсуждением и формированием отношений группового предпочтения (являющегося обобщенным мнением всех участвующих в процессе обсуждения индивидуумов), обусловливает актуальность разработки систем поддержки этого процесса.
Большинство существующих методов выбора (голосования) для эффективного решения данной задачи требуют определения наборов критериев оценивания, по которым каждым экспертом в отдельности проводится многокритериальное оценивание каждой альтернативы, что не всегда воз-
можно. В таких случаях целесообразно применение методов, не требующих явного выделения критериев (правило большинства, принцип Кон-дорсе, метод Борда и др.). Но методы данного класса не всегда обеспечивают получение решения, приводят к возникновению парадоксов и ошибок, когда результат согласования индивидуальных предпочтений не отражает мнения всего коллектива или же решение вообще не может быть найдено [1, 2].
Целью данной работы является создание системы поддержки принятия решений (СППР) в задачах группового выбора на основе использования
набора методов группового выбора, не требующих явного выделения критериев оценки. При этом совместное использование набора методов обеспечивает получение решения в сложных ситуациях, когда отдельные методы не дают корректного решения.
СППР в задачах группового выбора
Задачу коллективного выбора можно сформулировать следующим образом [2]: пусть задано множество альтернатив Х={х19 х2, ..., хп}, из элементов которого все члены коллектива, принимающие решение, должны составить свои предпочтения (упорядочить альтернативы по убыванию их предпочтительности), из которых формируется т-элементное множество ранжировок 8={81, 82, ..., 8т}. Пусть индивидуальные предпочтения заданы обобщенными ранжировками
^х^х^х^-.О^, где .¡ = Т^;
У а = 1,п — 1 ; е {Р", } (Р^ - отношение строгого предпочтения, Р - отношение эквивалентности). Таким образом, О1 принимает значение либо строгого отношения предпочтения, либо эквивалентности. Требуется построить отношение коллективного предпочтения, то есть отношение должно выражать мнение всего коллектива, быть компромиссным.
При решении задачи повышения эффективности процесса формирования отношения группового предпочтения была разработана СППР в задачах группового выбора [3]. Важными функциями программной системы, составляющими основные этапы решения задач, являются:
• описание альтернатив (возможных вариантов решения);
• описание индивидуальных предпочтений (путем строгого или нестрогого ранжирования альтернатив с указанием количества экспертов);
• формирование отношения группового предпочтения (путем сведения индивидуальных предпочтений);
• отображение результатов.
С целью повышения эффективности процесса группового (коллективного) выбора в состав СППР введены программные модули, реализующие методы Борда, Кондорсе, Доджсона, Коуп-ленда, Кумбса, Нансона, Симпсона, Фишберна и новый метод [4], основанный на модификации метода Кондорсе. Данные модули позволяют сравнивать результаты, полученные различными методами группового выбора, и использовать иерархическую схему получения окончательного решения.
Иерархическая схема дает возможность получить решение постепенно, в несколько этапов. На каждом из этапов функционирует определенный набор методов, формирующий отношение группо-
вого предпочтения. Решения сравниваются, совпадающие группируются. Полученные данные являются исходными (ранжировками) для применения следующей группы методов, то есть исходные данные для первого этапа формирует пользователь, исходными данными для каждого следующего этапа являются результаты предыдущего.
Такая схема позволяет сравнивать различные методы, комбинировать, анализировать и получать решение, не зависящее от особенностей (ограничений) того или иного метода, что актуально как в учебном процессе, так и при решении практических задач в различных предметных областях.
Набор методов, задействованных на каждом из этапов, и их количество задаются пользователем. Данная информация в совокупности с информацией об успешности/неуспешности решения задачи сохраняется в системе и используется для формирования дальнейших рекомендаций ЛПР.
Ориентируясь на специалистов-предметников, было решено разработать простой и инструктивный пользовательский интерфейс, исключающий необходимость тщательного и длительного изучения документации. В связи с этим создано многодокументное приложение, состоящее из нескольких рабочих форм, в соответствии с основными функциями СППР.
С учетом основных функциональных возможностей СППР включает подсистемы описания альтернатив и ранжировок, управления методами, отображения результатов, объяснения полученных результатов.
Подсистема описания альтернатив и ранжировок позволяет описать решаемую задачу, а именно: указать альтернативы (возможные варианты решения проблемы) и сформировать ранжировки, отражающие индивидуальные предпочтения участвующих в процессе выбора специалистов. При формировании ранжировок специалисты руководствуются только единственным критерием, неявно обобщающим и интегрирующим все множество возможных критериев, - своим субъективным предпочтением.
Существует возможность пакетной загрузки задач из типизированных файлов и из файлов БД MS Access, что значительно повышает эффективность тестирования новых методов.
Визуально данная подсистема представлена в виде инспектора задач - формы, отображающей список загруженных задач и позволяющей осуществить их редактирование, просмотр и активацию (активированная задача будет помещена в список решаемых задач).
Подсистема управления модулями, реализованная в виде инспектора методов, отображает список доступных методов и позволяет осуществить поиск и загрузку в СППР методов, определить количество шагов (этапов) поиска решения и методы для выполнения каждого из этапов.
Методы на основе сформированных условий задачи (альтернативы и ранжировки) предназначены для поиска решения задачи группового выбора. Они реализованы в виде динамических библиотек, обладающих унифицированным интерфейсом, что обеспечивает возможность их использования в составе других программных систем, например, в составе интеллектуальной СППР при определении причин отказов и аварий в нефтехимической промышленности. Унификация интерфейсов динамических библиотек позволяет в дальнейшем расширять набор доступных методов в СППР. Процедура добавления нового метода представляет собой перенос динамической библиотеки, реализующей метод, в каталог приложения и не требует перекомпиляции программного кода СППР.
Подсистема отображения результатов позволяет представить результаты поиска решения и с помощью цветовой индикации просигнализировать о возникновении парадокса или невозможности формирования отношения группового предпочтения при заданном множестве индивидуальных предпочтений.
Наличие подсистемы объяснения позволяет ознакомиться с детализированным пошаговым описанием процесса формирования группового (коллективного) предпочтения, выполненного различными методами.
Модель хранения данных (структура БД изображена на рисунке) описывает особенности про-
блемной области решения задач группового выбора, в частности:
• каждая решаемая задача имеет свою предметную область применения;
• задача может быть решена при помощи различных методов;
• исходными данными задачи является набор альтернатив (возможных вариантов решения), формирующих ранжировки;
• каждая ранжировка - это выражение индивидуального предпочтения одного из экспертов.
Для реализации программной системы выбрано Л4.0-средство Turbo Explorer Delphi (Borland), что позволило применить принцип быстрого про-тотипирования при разработке ПО.
Подводя итоги, можно отметить, что в статье рассмотрена СППР в задачах группового выбора, описываются ее архитектура и функции. Программная система содержит динамические библиотеки, реализующие методы Борда, Кондорсе, Доджсона, Коупленда, Кумбса, Нансона, Симпсо-на, Фишберна и новый метод на основе метода Кондорсе. Унификация интерфейсов библиотек позволяет расширять набор доступных методов СППР и осуществлять их интеграцию в другие программные системы для поддержки процесса группового выбора.
Для получения окончательного решения используется многоэтапная иерархическая схема вычисления отношения группового предпочтения. Подобная схема позволяет сравнивать различные
Логическая модель данных
методы, комбинировать, анализировать и получать решение, не зависящее от особенностей (ограничений) того или иного метода, что актуально как в учебном процессе, так и при решении практических задач в различных предметных областях, например в нефтехимии. Для дальнейшего развития системы необходимо создать механизм, оценивающий эффективность применяемых иерархических схем вычисления и помогающий ЛПР в применении данного подхода. Создание подобного механизма эффективно на основе методов прецедентных и продукционных экспертных систем.
Литература
1. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М.: Мир, 1991.
2. Петровский А.Б. Теория принятия решений. М.: Академия, 2009.
3. Малтугуева Г.С., Наумов И.А., Юрин А.Ю. Система поддержки принятия решений в задачах группового выбора / Свид. о гос. регистр. Прогр. для ЭВМ № 2009614243, РФ: дата поступления 16.06.2009; дата регистр. в Реестре программ для ЭВМ 12.08.2009.
4. Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Алгоритм коллективного выбора на основе обобщенных ранжировок для поддержки принятия решений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2009. N° 3. С. 57-62.
УДК 004.056.53
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
Е.Н. Давыдова, к.т.н.
(Вологодский государственный технический университет, [email protected])
Рассматривается построение математической модели распределенной системы защиты, за основу которой взята архитектура многоагентной системы защиты. Описаны формирование и формализация математической модели разрабатываемой системы безопасности на базе модифицированных Е-сетей после выделения каждого агента общей модели системы защиты. Приведена структура макроперехода.
Ключевые слова: распределенные системы, защита информации, математические модели, Е-сети.
Управление защитой в вычислительных сетях является критическим элементом, непосредственно влияющим на все службы вычислительной системы. Успех в достижении высокой информационной защиты вычислительных сетей зависит от тщательности разработки и реализации модуля управления, имеющегося в системе защиты. Как показывает практика, наилучшие результаты в создании безопасных систем достигаются в том случае, когда разработчики учитывают требования защиты уже на этапе формулирования целей разработки и самых общих принципов построения системы.
При разработке систем защиты информации вычислительных сетей точность в описании компонентов и их взаимосвязей является едва ли не решающим условием достижения успеха, поэтому для обеспечения надлежащей степени точности применяется строгий аппарат формальной математики, что составляет суть формального метода разработки.
Построение математической модели требует значительных усилий и дает хорошие результаты только при наличии времени и ресурсов. К настоящему времени разработан широкий спектр различных математических моделей защиты информации, которые могут использоваться при решении задач анализа, синтеза и управления,
возникающих при создании механизмов защиты.
В данной статье предлагается комплекс моделей на базе модифицированных Е-сетей, позволяющий разрабатывать и анализировать распределенные системы защиты информации с учетом особенностей функционирования систем защиты с поддержкой требований к качеству безопасности данных, заключающихся в использовании необходимости учета стоимостных и временных характеристик.
Модули распределенных систем защиты, решающие задачи, не перекликающиеся с задачами других модулей, являются функционально-независимыми, и поэтому целесообразнее устанавливать их на отдельных устройствах или реа-лизовывать отдельными программными комплексами. К настоящему времени разработан широкий спектр различных моделей распределенных систем защиты информации, которые могут использоваться при решении задач анализа, синтеза и управления, возникающих при разработке механизмов системы защиты.
Первым этапом разработки математической модели распределенной системы защиты является построение общей модели. За основу разработки архитектуры общей модели возьмем архитектуру базовых агентов многоагентной системы защиты информации - сложной системы, в которой функ-
