Введение
Одним из характерных проявлений достижений научно-технической революции на этапе становления информационного общества является быстрое внедрение информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) во все сферы нашей жизни. Высокие темпы социально-экономического развития России стимулируют повышенный общественный спрос на инновационные проекты в области информационных технологий (далее – ИТ-проекты), которые отвечают приоритетным задачам Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Сегодня предпочтение отдается ИТ-проектам, которые в наибольшей степени удовлетворяют известным требованиям к перспективным информационным системам (конкурентоспособность, универсальность, масштабируемость, переносимость, адаптивность и др.), обладают высокой функциональностью при относительно низкой себестоимости и способны существенно повысить эффективность управления экономическими, социальными, технологическими и бизнес-процессами.
Современный ИТ-проект представляет собой универсальный наукоемкий продукт с большой добавочной стоимостью и является выгодным объектом для потенциальных инвестиций [1]. Уникальность ИТ-проектов проявляется, прежде всего, в их проблемной ориентации, в использовании гибкой архитектуры, в интеграции доступных информационных ресурсов и реализации математических методов и моделей, основанных на новейших достижениях в области ИКТ, прикладной информатики и искусственного интеллекта.
Создание конкурентоспособных отечественных ИТ-проектов связано с существенными затратами финансовых, интеллектуальных, информационных, вычислительных и других ресурсов и требует привлечения большого коллектива высококвалифицированных разработчиков, обладающих междисциплинарными профессиональными компетенциями [2]. В интересах преодоления актуальных научно-технических, социальных, гуманитарных и иных проблем одновременно разрабатываются несколько ИТ-проектов. Фирмы – разработчики прикладных ИКТ и ИТ-проектов участвуют в кастинге и представляют свои продукты и технические решения потенциальному заказчику (инвестору). Выбор предпочтительного ИТ-проекта на конечном множестве альтернативных вариантов неизбежно связан выполнением большого объема информационно-аналитических и экспертных работ, ориентированных на сравнительный анализ ИТ-проектов по совокупности разнородных показателей эффективности. Возникает нетривиальная научно-техническая задача многокритериальной сравнительной оценки эффективности конкурирующих ИТ-проектов, которая в настоящее время не имеет стандартного решения [3].
Для количественной оценки и анализа проектов и инноваций в сфере ИКТ наряду с традиционными методами и инструментальными средствами системного анализа и исследования операций применяют методы теории полезности [3, с. 54], методы экономического анализа [4], методы экспертных оценок [5, 6], методы теории игр. В последние годы для прогнозирования системных показателей технико-экономической эффективности ИТ-проектов привлекаются методы и модели искусственного интеллекта [7]. Однако по-прежнему актуальной является задача создания специализированных информационных систем поддержки интеллектуальной деятельности специалистов, связанной с многокритериальным анализом и выбором перспективных проектных решений.
Целью исследования является обоснование концепции прототипа интеллектуальной информационной системы (ИИС), предназначенной для информационно-аналитической поддержки решения задач экспертной оценки и выбора предпочтительного ИТ-проекта на конечном множестве альтернатив.
Материалы и методы исследования
В процессе исследования предполагается, что конкурирующие (альтернативные) ИТ-проекты ориентированы на решение одной априорно известной проблемы и отвечают специфике заданной предметной области. В интересах конкретизации предметной области и структуризации проблемы выбора укажем, что в настоящей работе предметом исследования является задача комплексной оценки и ранжирования (по интегрированному показателю эффективности) конечного набора конкурирующих ИТ-проектов. Для корректности формального представления задачи выбора и создания предпосылок для проведения объективной экспертизы будем также полагать, что все представленные на конкурс ИТ-проекты относятся к гуманитарной сфере и каждый из проектов имеет полный набор унифицированной технической документации, в частности: заявку (на конкурс) установленного формата и полное техническое описание. Дополнительно авторы приняли условие, что конкурирующие проекты отвечают общим системным требованиям единого технического задания (ТЗ). Указанное допущение определяет возможность для введения фиксированного подмножества частных показателей технико-экономической эффективности и унифицированной шкалы их оценки, что облегчает формализацию базовых процедур регистрации и обработки экспертных оценок и способствует повышению объективности результатов сравнительной оценки альтернатив.
Математическую постановку задачи выбора предпочтительного варианта ИТ-проекта можно представить как модель задачи дискретной оптимизации.
Пусть требуется определить:
x*=arg 
при условиях ∑С∈Сx , 
. (1)
Здесь 
– вектор управляемых системных переменных, характеризующих конкретное техническое решение; H – матрица коэффициентов; B – вектор граничных условий; 
– векторный показатель эффективности; С – потребляемые ресурсы; Cx – выделяемые ресурсы; Dx – область допустимых значений управляемых параметров.
В соответствии с математической моделью (1), задача выбора предпочтительного проекта заключается в нахождении такого множества допустимых параметров 
базового ИТ-проекта, при которых обеспечивается наибольший интегральный эффект maxF(x) от практической реализации при ограничениях, накладываемых на используемые ресурсы С(x). В рассматриваемой задаче необходимо сравнить конкурирующие ИТ-проекты между собой и с заданным опорным вариантом (проектом-прототипом) по интегральному показателю эффективности, представленному в виде свертки взвешенных частных показателей, и затем выполнить их ранжирование.
На практике модель задачи (1) не отвечает традиционной схеме конкурсного отбора и сравнительного анализа конкурирующих проектов. Уникальность реализованных и/или заявленных программно-аппаратных решений и вариативность управляемых параметров ИТ-проектов во многих случаях не позволяют свести исходную задачу выбора к численному решению тривиальной экстремальной задачи [3].
Предлагаемая авторами методика прогностической комплексной оценки и ранжирования конкурирующих ИТ-проектов представляет собой способ реализации эвристического подхода к проблеме сравнительной оценки альтернатив, разработанного с учетом рекомендаций современной теории принятия решений в условиях многокритериальности [8]. Для преодоления математических трудностей, обусловленных учетом множества частных показателей эффективности, выбором шкалы их оценивания и неопределенностью исходных данных, авторы использовали методический подход, объединяющий метод экспертных оценок, метод парного сравнения вариантов и алгоритм скалярной свертки векторного показателя эффективности [9]. В целях снижения инструментальных ошибок в ходе решения задачи авторами реализована итерационная схема расчета весовых коэффициентов частных показателей [6].
Авторы рассматривают клиент-серверную модель архитектуры ИИС, в которой пользовательский интерфейс находится на рабочей станции, а ядро математического и программного обеспечения ИИС размещается на сервере корпоративной информационной сети. Отметим, что преобразование исходной информации и приобретенных знаний осуществляется через выполнение цепочки логически связанных процедур регистрации, предобработки и аналитического анализа экспертных оценок. В результате этих действий определяются веса частных показателей эффективности, и ИТ-проекты оцениваются на основе интегрированного показателя. Последующее ранжирование и формирование итогового отчета и рекомендаций осуществляются с привлечением сетевых информационных ресурсов в режиме интерактивного диалога с координатором конкурса.
Для обоснования функционала и структуры прототипа ИИС воспользуемся известными рекомендациями технологии функционального моделирования информационных систем с использованием диаграмм IDEF0 [10, с. 25].
На рисунке 1 показана контекстная диаграмма функциональной модели ИИС поддержки процесса комплексной оценки и ранжирования ИТ-проектов в нотации IDEF0.
При автоматизированном решении задачи выбора авторы выделяют категории исходных данных (рис. 1):
1) запрос на решение задачи комплексной экспертной оценки ИТ-проектов;
2) комплект технической документации по всем ИТ-проектам, представленной в унифицированном формате;
3) экспертные оценки, полученные при независимом опросе экспертов по схеме парного сравнения вариантов.
Рис. 1. Контекстная диаграмма функциональной модели ИИС
Выходными данными работы ИИС являются (рис. 1):
1) результаты (комплексной) оценки ИТ-проектов (по интегральному показателю);
2) результаты ранжирования (ИТ-проектов);
3) итоговый протокол экспертизы;
4) рекомендации.
Методологическую основу разработки ИИС как сложной человеко-машинной системы составляют базовые положения системного подхода. В соответствии с известными принципами системного подхода, авторская методика комплексной оценки и ранжирования ИТ-проектов включает следующие действия [8]:
1) анализ и декомпозицию предметной области в виде множества информационно связанных вычислительных и аналитических задач;
2) определение целевого назначения ИИС, обоснование обобщенного (интегрального) показателя и совокупности частных показателей ее эффективности;
3) совместное применение вычислительных и эвристических подходов, алгоритмов и процедур при определении оценки обобщенного (интегрального) показателя эффективности проекта;
4) привлечение экспертов для считывания в режиме диалога индивидуальных оценок и заполнения (обновления) базы знаний предметной области;
5) контроль со стороны координатора (администратора) конкурса проектов;
6) доступ к внешним информационным ресурсам и библиотекам, включая базу стандартов, ГОСТов и других нормативных документов, базу патентных материалов и т.п.;
7) реализацию апробированной методики комплексной оценки ИТ-проектов и инструментальных средств автоматизации (процедур преобразования информации, расчетов и моделирования).
На рисунке 2 представлена IDEF0-диаграмма 1-го уровня, отражающая декомпозицию контекстной диаграммы функциональной модели прототипа ИИС.
Ядро функционала прототипа ИИС составляют следующие задачи:
• подбор прототипа и отбор (множества) частных показателей (ЧП) эффективности;
• сравнение частных показателей и расчет их весовых коэффициентов;
• формирование рабочей выборки (подмножества) из состава элементов исходного множества ИТ-проектов;
• итерационная оценка частных показателей (эффективности);
• оценка интегрированного показателя (в виде скалярной свертки ЧП);
• ранжирование проектов (рабочей) выборки;
• документирование результатов (комплексной) экспертизы.
В интересах увеличения универсальности и расширения функциональных возможностей ИИС в ее структуре реализованы следующие инновационные идеи:
• использование в качестве опорного варианта (прототипа) ИТ-проекта реально существующей информационной системы аналогичного назначения с высокими технико-экономическими характеристиками;
• независимый опрос экспертов (по принципу парного сравнения вариантов) с последующим представлением качественных оценок в цифровом формате;
• итерационный подход к расчету весовых коэффициентов частных показателей эффективности ИТ-проектов;
• гибкая схема сравнительной оценки и ранжирования исходного множества ИТ-проектов на основе реализации процедуры формирования и обновления (в процессе перебора) подмножества (рабочей выборки) доминирующих проектных решений [6].
На рисунке 3 показана укрупненная структура прототипа ИИС, которая включает: базу данных, базу знаний, интерпретатор знаний, блок предобработки, блок комплексной оценки (эффективности ИТ-проекта), блок ранжирования проектов и интеллектуальный пользовательский интерфейс.
База данных обеспечивает хранение и обновление структурированных данных, необходимых для поддержки функционирования интеллектуальной информационной системы.
База знаний выступает в качестве хранилища актуальных знаний предметной области, включая специальные знания, полученные при опросе экспертов.
Интерпретатор знаний поддерживает процедуры форматирования, нормирования и цифровизации качественных оценок, полученных от экспертов.
Блок предобработки обеспечивает реализацию итерационной процедуры расчета весовых коэффициентов частных показателей эффективности (ПЭ) на основе статистической обработки полученных экспертных оценок.
В блоке комплексной оценки осуществляется алгоритм вычисления интегрированного показателя эффективности ИТ-проекта как скалярной свертки взвешенных частных показателей эффективности.
Рис. 2. Декомпозиция функциональной модели ИИС в виде IDEF0-диаграммы 1-го уровня
Рис. 3. Укрупненная структура интеллектуальной информационной системы
Блок ранжирования реализует алгоритм ранжирования по интегрированному показателю эффективности ИТ-проектов, представленных в рабочей выборке, и возвращает результаты их оценки в базу данных. Отметим, что в логике процедуры ранжирования предусмотрена возможность учета предпочтений координатора конкурса проектов (указанная связь блока ранжирования с базой знаний показана пунктирной линией).
Интеллектуальный пользовательский интерфейс обеспечивает сетевое взаимодействие пользователей и связь ИИС с внешними базами данных, функционально поддерживает в рамках априорно заданных прав ролевую модель работы трех групп пользователей: экспертов, координатора (администратора) конкурса проектов и собственно потенциальных пользователей (например, разработчиков ИТ-проектов). Дополнительными функциями интеллектуального интерфейса являются защита информационных ресурсов ИИС от несанкционированного доступа, визуализация и документирование результатов на всех стадиях комплексной оценки ИТ-проектов.
Результаты исследования и их обсуждение
Практическая значимость предлагаемой ИИС определяется сокращением сроков и повышением уровня объективности прогностической комплексной оценки эффективности конкурсных ИТ-проектов, а также возможностью достижения гарантированной точности определения их рангов относительно заданного опорного варианта информационной системы.
Количество сравниваемых ИТ-проектов на основе применения ИИС не регламентируется. Однако на практике рекомендуется сопоставлять число ИТ-проектов от 3 до 15, что обусловлено особенностями реализованной итерационной схемы формирования рабочего множества вариантов и удобством интерпретации полученных результатов. Количество привлекаемых экспертов желательно выбирать нечетным в диапазоне 3…9. Число частных показателей эффективности, формирующих интегрированный показатель эффективности проекта (в виде взвешенной суммы частных показателей), рекомендуется выбирать в диапазоне 3…8.
Используемые модели, алгоритмы и процедуры, составляющие основу математического и алгоритмического обеспечения прототипа ИИС, многократно проверены на основе численного решения прикладных задач выбора вариантов в различных предметных областях: в образовании, в здравоохранении, в радиоэлектронике. Промежуточные результаты выполненного исследования и варианты реализации прототипа ИИС апробированы в научных дискуссиях на профильных научно-технических конференциях и опубликованы в рецензируемых научных изданиях [6, 8].
Выводы
Предлагаемый проект прототипа ИИС информационно-аналитической поддержки решения задач комплексной экспертной оценки и ранжирования альтернативных ИТ-проектов обладает необходимым функционалом и имеет существенный инновационный потенциал для последующей модификации. Базовые компоненты математического и программного обеспечения прототипа ИИС выполнены на алгоритмических языках высокого уровня, успешно прошли тестирование и отвечают типовым требованиям, предъявляемым к современным информационным системам и их подсистемам (модульная организация, переносимость, масштабируемость, адаптивность и др.). Реализация предложенной авторами концепции с учетом полученного в ходе настоящего исследования научно-технического задела позволит создать рабочую версию ИИС, практическое использование которой даст возможность сократить сроки и повысить качество проведения комплексной экспертизы представленных на конкурс инновационных ИТ-проектов.