Материал: Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах

− картографическая визуализация результатов

ГИС-ориентированного

, = 1,

( , )

мониторингового оценивания функционирования объектов основной системы

на основе значений

( , ),

,

= 1,

= 1,

темы

на основе значений показателей

и объектов связанной сис-

показателей

;

− фиксация результатов анализа интенсивности связей основной системы

и связанной с ней системы;

= 1,

− экспертный анализ интенсивности на основе ГИС-ориентированной

временной информации и с учетом

вариантов перспективного плани-

различных типов результатов деятель-

рования объемных показателей (объемы

ности всей совокупности объектов основной системы, передаваемых объектам

1

1

+

,

= 1,

связанной системы внутри отраслевого кластера) с горизонтом планирования

[3];

варианта

, наилучшим образом обес-

на множестве

− выбор 1

основной и связанной с ней системы внутри от-

печивающего взаимодействие

раслевого кластера [1];

= 1,

,

варианта между объекта

= 1,

объемных показателей

− распределение

внутри отраслевого кластера.

новной системы по объемным показателям результативного взаимодействия

;

(1)

− временные ряды

результатов мониторингового оценивания показателей

функционирования связанной системы

(2)

;

− коэффициенты

и

;

(3)

парной корреляции между показателями

( )

( )

за период мониторингового наблюдения

1

1

+

,

= 1,

− временные ряды прогнозных оценок объемных показателей основной

−

,

(4)

системы

= 1,

, предложенные экс-

с горизонтом прогнозирования

( +

),

( +

1), … ,

( +

), … ,

= 1,

=

1

1

1, ;

пертами для каждого

го варианта,

1

1

−

1

),

;

( + 1), … ,

( + ), … ,

( +

= 1,

связанной системы

− временные ряды прогнозных оценок показателей

коэффициенты парной корреляции между экспертными и прогнозными

,

, +

1

,

,

= 1,

= 1,

,

= 1, .

(6)

оценками показателей

поддержки

предлагается

Алгоритм интеллектуальной

выполнять в сле-

дующей последовательности:

= 1,

− редукция

нумерационного множества вариантов перспективного пла-

1

1

(7)

= 1,

1,

в

нирования объемных показателей результативного взаимодействия

−

1

:

1

1

, +

1

,

, ,

,

;

,

>

= 1,

= 1,

подмножество

по условию

1

результативного

взаимодействия

= 1,

определение

наилучшего

варианта

1

по условию

сочетания1 1

экспертных1

1

1

(8)

=1,

оценок и трансформации

Таким образом путем

новной системы, обеспечивающий эффективное результативное взаимодейст-

, ( +

),

,

.

вие со связанной системой внутри отраслевого кластера

1

Литература1

1

(9)

цифровой

трансформации [4,5]. В этом случае бинарная декомпозиция аспектов

цифровизации осуществляется на следующих условиях:

= 1

−

МЦС;

интерфункциональные и интрафункциональные аспекты;

= 2

−

интерфункциональные аспекты: аспекты взаимодействия с

= 3

−

управляющим центром и внешней средой;

= 4

−

интрафункциональные аспекты: технологические и когни-

и

= 2:

тивные аспекты;

все аспекты

требующие мониторингового оценивания

определяющие распределение ресурсного обеспечения;

= 5 −

требующие мониторингового оценивания:

аспекты оценивания эффективности деятельности однород-

ного объекта и аспекты административного контроля, опре-

= 6 −

деляющие распределение ресурсного обеспечения: на функ-

ционирование и развитие однородного объекта;

аспекты оценивания эффективности деятельности: количе-

ственные и визуальные,

= 7 −

аспекты административного контроля: документарные и от-

раженные в информационных ресурсах;

количественные аспекты оценивания эффективности: поро-

говые и интегральные,

визуальные аспекты: диаграммные и картографические.

= 1,8

Структура бинарной модели МЦС представлена на рисунке.

Агрегация этих множеств по ветвям с номером

должна обеспечи-

вать наилучший вариант решения в соответствии с

требованиями управляюще-

Для формирования оптимизационной модели агрегации введем следую-

щие альтернативные переменн

′

(1)

′

6

альтернативный

вариант

1,

,

=

1 6

16

1

0, в противном случае,

1

′

= 1,

.

′

1

6

2 6

=

альтернативный вариант

1,

,

2

0, в противном случае,

6

2

′

(2)

(

′

= 1,

.

пасности,

= 1, )

(1), (2) при расчете количествен-

В зависимости от значений переменных2

ных показателей

, характеризующих требования надежности,

безо-

есть

6

= 1, 2 6 = 1,

производительности, стоимости и т.п., используются значения соот-

ветствующих характеристик

варианта, для которого

′

′

то

При постановке

задачи

′

′

(3)

оптимальной агрегации показатели (3) разделяют-

6

2 6

1

= 1,

ся на две группы. Первая группа – те, к которым предъявляются экстремальные

2

[9]

= 1,

, вторая – те, к которым предъявляются граничные требо-

требования

вания

.1Задача оптимизации на множестве оптимизируемых пере-

менных (1), (2)2

запишется следующим образом:

1

1

1

1

1′ 6

2′ 6

1

2

2

1

1′ 6

2′ 6

16

2 2

2 1 2

1 6

0,

16

(4)

′

′

Предлагается

2

6

6

6

с

2

2

использованием оптимизационной модели (4) осуществ-

лять направленный рандомизированный0,

поиск по случайным реализациям пе-