Книги автора: Александр Анатольевич Емельянов

В статье проводится анализ проблем создания новых информационных технологий прогнозирования экономических процессов управления финансовыми пузырями, в основе которых лежат комплекс имитационных моделей. Необходимость разработки таких технологий связана с возрастающей ролью финансовых пузырей в экономике, а особенно цифровой, которой характерно применение искусственного интеллекта и интернета для принятия решений на основе сырых данных. В основе предлагаемой информационной технологии прогнозирования экономических процессов управления финансовыми пузырями лежат теоретически обоснованные модели, методы и методики принятия решений. Предлагается подход, основанный на теории равновесных случайных процессов, и новые способы измерения финансовых пузырей и управления ими. Рассмотрены варианты решения актуальных экономических проблем России на основе управления финансовыми пузырями.

Компьютерное имитационное моделирование обычно заключается в запуске параллельных взаимодействующих вычислительных процессов, аналогичных реальным процессам, но в виртуальных пространствах и времени. Такая модель позволяет получать метрологические характеристики реального процесса, натурное исследование которого или очень дорого, или невозможно по причине риска получения невосполнимого ущерба. Однако для создания модели иногда нет полного набора исходных данных удовлетворительного уровня значимости, и создавать модель приходится в условиях неопределенности. В таком случае наряду с программами, получающими метрологические характеристики, возникает необходимость включать в модель программы, реализующие методы искусственного интеллекта для получения новых квалиметрических характеристик. В этом направлении идет развитие современных методов имитационного моделирования и соответствующего software.

Ю. Б. Рубин – известный российский ученый, доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент Российской академии образования, ректор Университета «Синергия», заведующий кафедрой теории и практики конкуренции, сопредседатель Редакционного совета журнала «Прикладная информатика», в общественном рейтинге РИНЦ входит в число ТОП-100 «Сто самых цитируемых ученых России».

Качественный и количественный анализ функциональных параметров, эксплуатационных свойств и живучести распределенной многоуровневой информационно-управляющей системы выполняется с помощью компьютерных средств моделирования, в том числе имитационного моделирования. Модели учитывают неоднородность и изменчивость структуры, пропускную способность каналов связи и свойства распределенной базы данных. В последнее время актуальными становятся исследования свойств эволюционирующих информационных систем в управлении холдингами. Данная статья посвящена эволюции информационно-управляющих систем.

Задачи развития предприятия, в том числе улучшения качества процессов и выпускаемой продукции, изменение внутренней и внешней обстановки, – это основные причины непрерывной модернизации АСУ с целью повышения эффективности автоматизации процессов предприятия. На каждом этапе жизненного цикла системы используется ее соответствующая версия. Кроме положительных свойств новые версии привносят новые дефекты системы. В статье рассматривается эволюция – процесс структурно-функциональных изменений системы во времени с учетом появления, диагностики и устранения дефектов.

Полнота содержания и точность информации, получаемой с помощью топографических карт, позволяют решать разнообразные региональные экономические, технические и экологические задачи, а также задачи гражданской защиты. Системный анализ быстроменяющейся обстановки при решении таких задач требует применения мощных средств имитационного моделирования. Одним из таких средств является общецелевая система имитационного моделирования Actor Pilgrim, которая в отличие от других обладает уникальными возможностями моделирования финансово-экономических процессов, и она не нуждается в приобретении специализированных геоинформационных систем. Технологические свойства геоинформационных программных средств этой моделирующей системы представлены в данной статье.

Методы планирования экстремальных экспериментов используются при проведении производственно-технологических экспериментов в заводских лабораториях, как с натурными моделями, так и с физико-математическими моделями технологических, физических и химических процессов в промышленности. Однако они редко применяются экономистами-математиками при постановке имитационных экспериментов с компьютерными моделями экономических процессов. Причина в том, что методология имитационного моделирования начала внедряться в область экономики не так давно по сравнению с другими предметными областями.

В результате развития науки и технологий во всем мире стала необходимой «интеллектуализация» многих специальностей высшего и среднего профессионального образования (ВПО и СПО), изменились требования, предъявляемые к специалистам. Возникают типичные ситуации, когда работодатель с удовольствием возьмет математика-программиста по специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», но крепко подумает, стоит ли брать техника по специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». Дело в том, что техники-программисты и сейчас нужны. Но без понятия компетенции и разработки новых стандартов, в том числе и СПО, трудно определить место специальностей СПО и их взаимодействие с соответствующими направлениями (специальностями) ВПО.

В последнее время увеличился интерес к инструментальным средствам имитационного моделирования (simulation systems). Это связано с тем, что далеко не всегда исследуемые процессы можно описать математическими моделями, а если и можно, то с существенными допущениями, приводящими к значительным погрешностям, а иногда – к абсурдным результатам. Для создания имитационной модели не нужны громоздкие математические выражения, которые, часто, либо неизвестны, либо описывают отдельные идеализированные случаи. Пакеты имитационного моделирования предоставляют разработчику модели возможность наблюдения пространственной динамики процесса: GPSS World, Vensim, Pilgrim и др. Для моделирования экономических процессов часто используют пакет Pilgrim в связи с развитыми в нем возможностями создания дискретно-непрерывных моделей экономического назначения, а также «способностями» имитации не только временной, но и пространственной, а также финансовой динамики. В статье изложены основные концептуальные положения и моделирующие функции современной актуализированной версии пакета Pilgrim.

Типовое программное обеспечение, применяемое для финансового анализа, сопоставимо по возможностям с программными средствами решения задач внешней финансовой диагностики, проводимой по соответствующим методикам на основе данных стандартной бухгалтерской отчетности. Решение задач внутрихозяйственного анализа требует привлечения дополнительных информационных источников и проведение не вполне традиционных расчетов. Поэтому возникает потребность создания специализированных программных средств для реализации особых информационных технологий. В статье рассмотрена специализированная система мониторинга проблемных предприятий. Приведено математическое обоснование алгоритмов, используемых для принятия решений. Соответствующее программное обеспечение реализовано на базе Microsoft Business Solutions Navision – программного продукта, официально рекомендованного Минфином РФ. При разработке использовались свойства этого продукта, включая технологию вычисляемых полей (SumIndexFiels).

В последнее время в состав программного обеспечения систем поддержки принятия решений всё чаще стали включать особые компьютерные (имитационные) модели. В данной статье приведены IT-методы создания таких моделей на базе пакета Pilgrim-5, обладающего рядом положительных свойств. Рассмотрены технология работы с пакетом при создании моделей, проектирование диалоговых окон, ориентированных на конечного пользователя, а также управление процессом выполнения модели. Приведены фрагменты отлаженных моделей.

Любая моделируемая система может быть описана в терминах небольшого набора абстрактных элементов – объектов. Подобным же образом логические правила, лежащие в основе систем, могут быть сведены к обобщённому набору простых операций. Таким образом, язык моделирования состоит из абстрактных объектов и операций. Специфические элементы и логические правила конкретных систем представляются в терминах абстрактных объектов и операций этого языка. GPSS обеспечивает такой системный язык. Он строится из наборов простых объектов, разделяемых на четыре класса: динамические, аппаратно-ориентированные, статистические и операционные. Динамические объекты, представляющие собой элементы потока обслуживания, называются в GPSS транзактами. Они создаются и уничтожаются так, как это нужно в процессе моделирования. С каждым транзактом может быть связано некоторое число параметров, которые назначаются пользователем для задания характеристик этого транзакта. Аппаратно-ориентированные объекты соответствуют элементам оборудования, которые управляются транзактами. Они включают в себя устройства, накопители и логические переключатели. Устройство может обслуживать одновременно только один транзакт. Оно представляет собой потенциальное «узкое место». Накопитель может обслуживать одновременно несколько транзактов. Логический переключатель является бистабильным индикатором, который, принимая при прохождении одного транзакта состояние «включено» или «выключено», может изменять путь других транзактов. Для того чтобы оценить поведение системы, применяются два типа статистических объектов: очереди и таблицы. Каждой очереди соответствует перечень транзактов, задержанных в какой-либо точке системы, и запись длительности этих задержек. Таблицы могут использоваться для построения распределений выбранных величин. Наконец операционные объекты, называемые блоками, формируют логику системы, давая транзактам указания, куда идти и что делать дальше. Эти блоки в совокупности с другими классами объектов, указанными выше, и составляют средства языка GPSS.

В настоящее время используются десятки видов компьютерного моделирования. Особую популярность завоёвывает так называемое имитационное моделирование. Имитационной моделью называется специальный программный комплекс, который позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам аналогами исследуемых. В странах, занимающих лидирующее положение по созданию новых компьютерных систем и технологий, направление Computer Science использует именно такую трактовку имитационного моделирования. Особую популярность приобрела аналоговая разновидность имитационного моделирования – симуляция (англ. simulation) реальных процессов в памяти компьютера в виртуальном времени (в модельном времени, не связанном с реальным какими-либо масштабами). Симулятор – это главное программное обеспечение, которое позволяет корректно и точно моделировать исследуемые процессы в виртуальном времени. Модель на языке GPSS не компилируется в машинный код и не является программой в обычном понимании. Она выполняется посредством простого и эффективного интерпретатора, который и является симулятором. Но следует понимать, что режим интерпретации замедляет выполнение модели по сравнению с моделью в виде exe-программы, подготовленной компилятором и собранной редактором связей. Pilgrim-модель компилируется и выполняется как exe-программа в Windows XP в виде обычного приложения Win API. Её можно встраивать в программные комплексы, в интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Зачастую она выполняется на вычислительной установке, где нет системы имитационного моделирования Pilgrim. Поэтому в составе Pilgrim-модели имеется компактный скоростной диспетчер процессов, который и выполняет функции симуляции. Данная статья предназначена для тех, кто знаком с GPSS World и хотел бы расширить свои аналитические возможности с помощью Actor Pilgrim. Здесь дан некоторый сравнительный анализ идеологий двух систем, используемых в настоящее время: GPSS World и Actor Pilgrim.

Данная статья предназначена, прежде всего, для обоснования методов компьютерной имитации как разновидности аналогового моделирования – одного из мощных средств системного анализа. Сейчас некоторые аналоговые методы и модели, зародившиеся в мире аналоговых вычислительных машин, перекочевали на цифровые компьютеры и благодаря новым цифровым вычислительным возможностям стали еще более эффективными. Иногда под термином «компьютерное моделирование» понимают автоматизированное решение задач на основе методов высшей математики. Но такое моделирование является не компьютерным, а чисто математическим. Моделирующие возможности вычислительной техники гораздо шире, и не следует ограничиваться её использованием только лишь в качестве быстродействующего калькулятора. В статье рассмотрен принцип работы программного аналогового симулятора, который является основным компонентом современной системы имитационного моделирования. Аналоговые действия на макетах массового обслуживания составляют методическую основу алгоритмов программных симуляторов (интерпретаторов и диспетчеров), входящих в состав пакетов прикладных программ имитационного моделирования. Эти алгоритмы позволяют получать решения задач массового обслуживания значительно быстрее и точнее по сравнению с экономико-математическими методами, основанными на системах дифференциальных уравнений.

Впервые задача взаимного исключения и координации параллельных процессов возникла в 80-х годах ХХ века, когда активно развивались различные платформы компьютеров (от больших вычислительных комплексов на базе вычислительной техники IBM, Cray и Burrows до компьютеров на базе 32-разрядных микропроцессоров Intel, IBM, SAN и Hewlett Packard). В статье приводится решение этой задачи, используя систему имитационного моделирования Pilgrim для иллюстрации динамики процесса координации. Решение задачи координации можно осуществить с помощью переменной величины особого вида – семафора, а также особых функций, работающих с этой переменной.

В связи с большим интересом работодателей и специалистов к вопросу определения компетентностных характеристик, предъявляемых в сфере ИТ, по инициативе АП КИТ и редакционного совета журнала Прикладная информатика подготовлена данная публикация, представляющая вниманию читателя положения стандарта, содержащие описание должностных обязанностей специалистов различного уровня, а также соответствующих им умений и навыков. В продолжение нашей публикации, посвященной данному стандарту, в одном из последующих номеров журнала будет дана также информация о знаниях, необходимых для выполнения указанных должностных обязанностей специалистов по информационным системам. Как отмечают разработчики стандарта, настоящий стандарт устанавливает требования к профессиональным компетенциям по квалификационным уровням. Рекомендован для применения в организациях всех форм собственности; для организаций крупного, среднего и малого бизнеса. Стандарт применяется в качестве нормативного документа для подбора и расстановки кадров; планирования и нормирования труда; развития систем управления персоналом; для решения задач по профессиональной ориентации; для создания системы добровольной сертификации персонала и оценки уровня компетентности работников; для разработки образовательных стандартов и программ обучения в соответствии с требованиями работодателей; для проведения профессиональной подготовки, переподготовки и повышения квалификации персонала. Стандарт включает 5 квалификационных уровней специалиста. По каждому уровню представлен перечень должностных обязанностей специалиста и 2 соответствующих перечня: того, что специалист должен уметь и к чему иметь навык, и того, что специалист должен для этого знать. Данная публикация ограничивается перечнем умений и навыков. Публикация подготовлена по материалам Квалификационных требований (профессионального стандарта) в области информационных технологий по профессии «Специалист по информационным системам».

В статье установлены особенности задачи планирования нового производственного процесса внутри предприятия, позволяющие разработать интегрированную систему планирования и управления выпуском, в которой одновременно анализируются и создаются программы развития производственных мощностей и выпуска продукции с максимальным выигрышем. Авторами предложен алгоритм расшивки узких мест опытного производства. Этот алгоритм учитывает связанную с входными параметрами многоступенчатость процесса выпуска продукции и производственные возможности опытного производства с учётом лимитирующих мощностей и человеческих ресурсов. Составлена динамическая схема расширения опытного производства. Предложенная модель позволяет проанализировать различные варианты развития производства с целью выбора наиболее рационального из них. Предложен способ определения рационального пути достижения максимального выигрыша E. В статье рассмотрены основные варианты внешнего воздействия и корректировка производственного плана по месяцам планового года с помощью адаптивных методов. Определен порядок расчёта устойчивости производственного процесса с помощью критерия Михайлова и проведён его анализ с использованием годографа. Продемонстрированы возможности созданного авторами соответствующего программного обеспечения.

В связи с большим интересом работодателей и специалистов к вопросу определения компетентностных характеристик, предъявляемых в сфере ИТ, по инициативе АП КИТ и редакционного совета журнала «Прикладная информатика» в №1(13) за 2007 год были опубликованы положения стандарта, содержащие описание должностных обязанностей специалистов различного уровня, а также соответствующих им умений и навыков. В этом номере вниманию читателей представлена информация о знаниях, необходимых для выполнения указанных должностных обязанностей специалистов по информационным системам. Как отмечают разработчики стандарта, настоящий стандарт устанавливает требования к профессиональным компетенциям по квалификационным уровням. Рекомендован для применения в организациях всех форм собственности; для организаций крупного, среднего и малого бизнеса. Стандарт применяется в качестве нормативного документа для подбора и расстановки кадров; планирования и нормирования труда; развития систем управления персоналом; для решения задач по профессиональной ориентации; для создания системы добровольной сертификации персонала и оценки уровня компетентности работников; для разработки образовательных стандартов и программ обучения в соответствии с требованиями работодателей; для проведения профессиональной подготовки, переподготовки и повышения квалификации персонала. Стандарт включает 5 квалификационных уровней специалиста. По каждому уровню представлен перечень должностных обязанностей специалиста и 2 соответствующих перечня: того, что специалист должен уметь и к чему иметь навык, и того, что специалист должен для этого знать. Данная публикация содержит перечень необходимых знаний. Публикация подготовлена по материалам Квалификационных требований (профессионального стандарта) в области информационных технологий по профессии «Специалист по информационным системам».

В статье изложены основные разделы современного математического аппарата исследования систем массового обслуживания, представляющие интерес для предпринимателей и руководителей компаний в качестве инструментального средства поддержки принятия решений в области управления процессами и ресурсами. Материал содержит большое количество наглядных примеров и методических рекомендаций.

Модельно-логистический метод оценки территорий для выбора мест размещения филиалов университетов учитывает экономико-математические факторы, связанные с экономической географией и демографией. Этот метод дает возможность дополнить результаты маркетинговых исследований численными оценками, позволяющими получить представления о возможных расходах учащихся и вуза. Соответствующие модели реализованы в системе имитационного моделирования «Actor Pilgrim».