DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2019.02.01

ОЦІНКА СТАНУ СКЛАДНИХ СИСТЕМ (НА ПРИКЛАДІ IT-КОМПАНІЇ)

Alexander Goloskokov, Artem Anatolievich Yakovenko

Анотація


У роботі розглянута проблема оцінки стану підприємства (на прикладі IT-компанії). Проблема представлена у вигляді двох задач, а саме: агрегування вихідної інформації і ідентифікація стану складної системи. Сформульовано постановки задачі та обрані методи їх вирішення. Це дозволило сформувати математичне забезпечення для вирішення задачі дослідження. Для вирішення задачі агрегування вхідних даних використаний нечіткий кластерний аналіз, а саме нечіткий метод К-середніх. Здійснено числові дослідження та прорахований тестовий приклад в середовищі MATLAB. В рамках даного тестового прикладу здійснено приведення вхідних даних до безрозмірного вигляду. Після цього, вже приведені до єдиної шкали, вхідні ознаки були приведені до нечіткості в результаті чого вдалося формалізувати лінгвістичні змінні, які характеризуються терм-множинами і областями визначення. Отриманий чисельний результат був апроксимований аналітичними функціями належності. Вирішення першого завдання дозволило сформувати множину можливих нечітких еталонних ситуацій, що відображають можливі стани системи. Кожна еталонна ситуація характеризується інформаційної гранулою, яка містить інформацію про формалізовані лінгвістичні змінні. Друга задача була вирішена за допомогою методу нечіткої логіки в середовищі MATLAB. Прорахований тестовий приклад, який полягає в пошуку ситуації, в якій знаходиться IT-компанія. На даному етапі поточна ситуація підлягає порівнянню з кожною еталонною ситуацією, в результаті чого визначається найбільш схожа ситуація до поточної. В результаті аналізу отриманої ситуації здійснюється аргументування стану IT-компанії. Вирішення другої задачі дозволило встановити оцінку стану IT-компанії. Отримані теоретичні та практичні результати дозволяють підвищити ефективність процесу управління складною системою.

Ключові слова


управління складною системою; оцінка стану об’єкту; нечіткий кластерний аналіз; нечіткий ситуаційний підхід; еталонні ситуації; інформаційна гранула

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Borisov A. I., Alekseev A. V., Krumberg O. A. Modeli prinyatiya reshenij na osnove lingvisticheskoj peremennoj [Decision models based on a linguistic variable]. Riga, Nauka Publ., 1982. 256 p.

Melixov A. N., Bershtejn L. S., Korovin S. Y. Situacionnye sovetuyushhie sistemy s nechetkoj logikoj [Situational advisory systems with fuzzy logic]. Moscow, Fizmatlit Publ., 1990. 312 p.

Melixov A. N., Bershtejn L. S. Ekspertnaya diagnostika i audit finansovo-khozyaystvennogo polozheniya predpriyatiya [The formation of classes of vague situations by a specialized device sensed by a robot.]. Moscow, Fizmatlit Publ., 1990. 194 p.

Koryachko V. P. Intelektualnye sistemy i nechetkaya logika [Intellectual systems and fuzzy]. Moscow, Fizmatlit Publ., 2016. 352 p.

Kudinov Yu. I., Kelina A. Y. Nechetkie modeli i sistemy upravleniya [Fuzzy models and control systems]. Moscow, "URSS" Publ., 2017. p. 323.

Rotshteyn A. P. Intellektual'nye tekhnologii identifikatsii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti [Intellectual identification technologies: fuzzy sets, genetic algorithms, neural networks]. Vinnitsa, Universum-Vinnytsya Publ., 1999. 295 p.

Orlov A. I. Postroenie nechetkikh lingvisticheskix peremennyx s ispolzovaniem metodov klasternogo analiza dannykh [Construction of fuzzy linguistic variables using methods of cluster data analysis]. Moscow, OOO LitRes Publ., 2015. 105 p.

Vasiljev A. A. Samouchitel po MATLAB i prakticheskij podkhod [MATLAB Tutorial and Practical Approach]. Moscow, Nauka i Texnika Publ., 2012. 448 p.

Grachev A. V. Finansovaya ustojchivost predpriyatiya: Kriterii i metody ocenki v rynochnoj ekonomike [The financial stability of the enterprise: Criteria and methods of assessment in a market economy]. Moscow, Dis Publ., 2010. 64 p.

Shtovba S. D. Vvedenie v teoriyu nechetkikh mnozhestv i nechetkuyu logiku [Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic]. Available at: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php (accessed 13.04.2019).

Goloskokov A. E., Drach T. A., Shapoval S. E. Nechetkaya identifikatsija dinamicheskikh objektov [Fuzzy identification of dynamic objects]. Vestnik Nats. tekhn. un-ta “KhPI”: sb. nauch. tr. Temat vyp.: Sistemnyy analiz, upravlenie i informatsionnye technologii [Bulletin of the Kharkov Polytechnic Institute: a collection of scientific papers. Thematic issue: System analysis, management and information technology]. Kharkov, NTU “Khpi” Publ., 2017, no. 55(1276), pp. 82–87.

Borisov V. V., Kruglov V. V., Fedulov A. S. Nechetkie modeli i seti [Fuzzy models and networks]. 2-e izd. Moscow, Goryachaya liniya–Telekom Publ., 2012. 284 p.