Scientific journal

Modern high technologies

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

В настоящее время как в России, так и за рубежом активно ведутся исследования в области создания моделей и методов анализа сложных слабо формализуемых систем и процессов, в том числе организационно-технических и социально-экономических систем различного уровня, характеризующихся сложными взаимосвязями, взаимодействиями и поведением между субъектами, объектами управления и внешней средой.

Одновременно с развитием информационных технологий сбора, накопления, обобщения, анализа, подготовки и передачи информации всё более актуальными становятся вопросы совершенствования взаимодействия отдельных участников процессов такого взаимодействия. Особенно актуальна указанная проблема в условиях многократного роста количества региональных электронных ресурсов, служащих для налаживания взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления.

Информационные ресурсы региона содержат комплексную многоаспектную информацию о субъектах, о природных ресурсах и имущественном фонде, о земельных ресурсах и региональной инфраструктуре, о социально-экономическом состоянии и т.д.

При этом зачастую нагрузка на такие ресурсы является достаточно высокой, что замедляет выполнение отдельных функций как субъектами, так и объектами управления. Таким образом, актуальной является проблема исследования процессов взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления, в особенности, в условиях конкуренции за ресурсы.

Формально, отражением взаимодействия субъектов и объектов регионального управления являются бизнес-процессы, протекающие как с одной, так и с другой стороны.

Понятие нечеткого бизнес-процесса

Основными элементами бизнес-процессов [4] являются:

– F = {f1...fh} – множество функций ARIS eEPC, где h – количество функций в бизнес-процессе;

– E = {e1...er} – множество событий ARIS eEPC, где r – количество событий в бизнес-процессе;

– P = {p1...pc} – множество организационных единиц ARIS eEPC, где c – количество организационных единиц в бизнес-процессе;

– D = {d1...dv} – множество документов ARIS eEPC, где v – количество документов в бизнес-процессе;

– S = {s1...sz} – множество прикладных систем ARIS eEPC, где z – количество прикладных систем в бизнес-процессе;

– K = {k1...ky} – k множество кластеров информации ARIS eEPC, где y – количество кластеров информации в бизнес-процессе.

Совместно множества P, D, S, K называют ресурсами бизнес-процесса, которые обозначают множеством R – ресурсов бизнес-процесса.

При этом именно через организационные единицы P происходит учет субъектов и объектов регионального управления. Отметим, что субъекты и объекты регионального управления одновременно являются и участниками бизнес-процесса и его ресурсами, поскольку выполнение отдельных действий без указанных организационных единиц не представляется возможным.

Таким образом, модель бизнес-процесса, представленного в нотации ARIS eEPC, является 3-дольным графом. Для установления связей между элементами вводятся следующие матрицы переходов:

– EF – матрица размерности r * h, отражающая связи между событиями и вызываемыми ими функциями;

– FE – матрица размерности h * r, отражающая связи между функциями и порождаемыми ими событиями;

– RF – матрица размерности (c + v + z + y) * h, отражающая связи ресурсов с функцией, в которую они передаются;

– FR – матрица размерности h * (c + v + z + y), отражающая связи функции с порождаемыми ей ресурсами.

Таким образом, бизнес-процесс представляется в виде кортежа:

BP = (F, E, P, D, S, K, EF, FE, RF, FR).

Способ интерпретации выраженного таким образом бизнес-процесса в сеть Петри частично был представлен в работе [7] и расширен в работе [5].

Интерпретированный в сеть Петри бизнес-процесс может быть использован для моделирования и анализа взаимодействия субъектов и объектов регионального управления. Однако представленного формализма недостаточно для получения количественных характеристик такого моделирования. Так, не учитываются временные характеристики отдельных действий, доступность и достаточность ресурсов, а также сопутствующие указанным параметрам неточность и неопределенность.

Введение нечеткости в сеть Петри

Как уже было отмечено выше, полученная сеть Петри не позволяет учитывать влияния отдельных атрибутов ресурсов процесса на его результаты. В соответствии с предложенной в [10] трактовкой нечетких бизнес-процессов, все факторы, способные повлиять на ход или результат бизнес-процесса, учитываются в качестве атрибутов элементов бизнес-процесса. Для расширения возможностей полученной сети Петри по работе с значениями атрибутов, выраженных, например, лингвистическими оценками или некоторыми нечеткими значениями, дополним сеть Петри до высокоуровневых нечетких сетей Петри (HLFPN, ВНСП), предложенных в [9].

В состав данной сети входят:

1) двудольный ориентированный граф вида HLFPN = (P, T, F), где P и T – два непересекающихся множества вершин (P ? T = 0), называемых позициями и переходами соответственно, а F – множество направленных дуг, каждая из которых соединяет позицию p ? P с переходом t ? T. Позиции соответствуют переменным, переходы представляют оценку новых нечетких подмножеств;

2) маркированные дуги с кортежами переменных, длина каждого кортежа является арностью базового набора переменной, связанной с дугой;

3) структура, расположенная в переходах T, реализует нечеткий продукционный вывод.

Определим V как лингвистическую переменную множества X. Маркер A – нечеткое число (значение) или функция принадлежности, определяющая множество T(V).

Для каждого перехода t ? T может быть задано множество входных и выходных позиций . Аналогичные множества могут быть заданы и для каждой позиции p ? P. Переход t ? T активен, когда каждая позиция p ? I(t) содержит маркер с меткой (p, t). При срабатывании перехода t ? T маркеры с меткой (p, t) удаляются из каждого входа и для каждого выхода добавляется маркер (t, p). Переход может моделировать нечеткий продукционный вывод или конъюнкцию антецедентов, что определяет значения маркёров выходных позиций.

Таким образом, между формальным описанием бизнес-процесса в нотации ARIS eEPC и HLFPN устанавливается следующее соответствие [8]:

– множество функций F соответствует множеству переходов T HLFPN – F - T;

– множество атрибутов событий и ресурсов ARIS eEPC E, P, D, S, K ставится в соответствие множеству позиций P HLFPN – E ? P ? D ? S ? K ? P;

– множества переходов ARIS eEPC EF, FE, RF, FR ставятся в соответствие с набором направленных дуг F HLFPN EF ? FE ? RF ? FR - F.

Построение альбома нечетких бизнес-процессов взаимодействия

Для целей исследования процессов взаимодействия субъектов и объектов регионального управления должен быть построен альбом нечетких бизнес-процессов, отражающий указанные взаимодействия. Альбом строится на основании следующих данных:

– утвержденных регламентах оказания государственных услуг;

– предложенной в рамках [6] карты процессов взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления;

– технических заданий и технических проектов на информационные системы различного типа, участвующие в процессах взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления;

– результатах экспертных опросов субъектов и объектов регионального управления, участвующих во взаимодействии.

Построение альбома бизнес-процессов взаимодействия осуществляется в соответствии со следующими этапами:

1. На основании регламентов оказания государственных услуг осуществляется построение диаграмм бизнес-процессов взаимодействия субъектов с объектами регионального управления.

2. На основании экспертных опросов представителей субъектов и объектов регионального управления осуществляется дополнение построенных на этапе 1 бизнес-процессов, а также построение бизнес-процессов, отражающих взаимодействие субъектов регионального управления между собой, а также взаимодействие объектов регионального управления между собой.

3. Построенные диаграммы бизнес-процессов проходят проверку на соответствие карте процессов взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления (при её наличии).

4. Осуществляется консолидация ресурсов бизнес-процессов, т.е. сопоставление физически одних и тех же ресурсов бизнес-процессов, отраженных в разных процессах. Так, например, необходимо консолидировать роль субъекта управления, если он участвует в нескольких бизнес-процессах одновременно. В дальнейшем, результаты консолидации потребуются для построения комплекта сетей Петри.

5. Осуществляется трансляция полученных диаграмм бизнес-процессов в сети Петри, на основании предложенных в [5] правил.

6. Проводится консолидация ресурсов бизнес-процессов в сетях Петри путём построения единой гиперсети, называемой в дальнейшем альбомом нечетких бизнес-процессов взаимодействия.

7. На основании данных о реальных текущих и ретроспективных взаимодействий осуществляется обучение гиперсети ВНСП, представленной в альбоме.

Полученный таким образом альбом нечетких бизнес-процессов взаимодействия используется для моделирования взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления.

Перед моделированием осуществляется наполнение гиперсети ВНСП знаниями в соответствии со следующими шагами.

Шаг 1. Проводится извлечение информации об обстоятельствах протекания бизнес-процессов (атрибутах ресурсов бизнес-процессов) и их результатах (атрибутах выходных ресурсов каждой функции) из экспертов и/или баз данных. Эта выборка станет обучающей выборкой для каскада продукционных моделей, представленных HLFPN.

Шаг 2. Для всех атрибутов всех ресурсов с привлечением экспертов формируются функции принадлежности (membership functions).

Шаг 3. Набор нечетких продукционных правил образуется путем полного комбинаторного перебора всех возможных комбинаций всех термов всех атрибутов всех ресурсов, поступающих на вход перехода.

Следует учитывать, что ряд атрибутов ресурсов может одновременно являться и входными и выходными для нечеткой продукционной модели.

Шаг 4. Проводится обучение каждой отдельной нечеткой продукционной модели.

Рассмотрим обучение на примере продукционной модели Сугэно 0-го порядка, в которой консеквент каждого из нечетких продукционных правил является константой. Такая модель может быть достаточно быстро обучена на нескольких примерах с использованием метода генетического алгоритма, как показано, например в [2], или с использованием градиентного метода [1].

Моделирование взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления

Моделирование взаимодействия между субъектами и объектами регионального управления осуществляется на основе разработанной гиперсети ВНСП в соответствии с правилами моделирования сетей ВНСП.

В результате такого моделирования может быть решена задача анализа коллективного поведения в рамках совместной конкуренции за ресурсы. Анализ коллективного поведения может осуществляться с использованием классических алгоритмов анализа сетей Петри, широко представленных, например, в [3]. Проведение анализа коллективного поведения в условиях конкуренции за ресурсы позволяет ответить на ряд вопросов, относящихся как к системе в целом, так и к отдельным её элементам (включая субъекты и объекты регионального управления). Применимость классических для сетей Петри задач для анализа коллективного поведения представлена в таблице.