Опыт разработки методического обеспечения инновационной оценки качества функционирования одного класса сложных систем

Аннотация

Согласно общепринятых критериев классификации систем представлены особенности одного класса сложных систем.
Предложены методы и способы оценки качества и эффективности функционирования сложных систем. Методы и способы разработаны в целях учета специфики функционирования различных систем, а также для проведения оценки в условиях возрастающего объема разнородных источников информации в комплексе со стохастическим характером динамики структурированных и неструктурированных данных о сложных системах.
Представлены модель и формулы алгоритмов управления в сложных системах, в которых управленческие решения принимаются на основе оценки качества функционирования сложных систем и (или) их подсистем (элементов) и с учетом воздействия внешней среды.
Модифицированный метод DEA, предназначенный для оценки эффективности систем, представляет собой симбиоз классического метода DEA, расчета корреляции зависимости значений показателей и применения коэффициентов вето.
Представлены направления совершенствования способов расчета вероятностных характеристик сложных систем различной физической природы на основе применения методики оценки вероятности выхода из строя заданного количества элементов сложной системы в зависимости от вероятности выхода одного элемента в ее составе в процессе функционирования. В методике на основе системного подхода разработана последовательность оценки соответствующих вероятностных характеристик, для рациональной реализации в компьютерных программах.
В способах расчета комплексных показателей качества разработаны базовые формулы и сформулированы условия их применения.
Описаны программы для ЭВМ, реализующие методики и приведены примеры оценки эффективности и вероятностных характеристик систем при помощи данных программ для ЭВМ.
Рассмотрены перспективы применения методического обеспечения инновационной оценки качества функционирования одного класса сложных систем для обеспечения решения актуальных задач системной инженерии.
Предлагаемый вариант представления методов, способов и алгоритмов позволяет наиболее рационально их использовать в компьютерных программах для оценки эффективности и качества сложных систем в условиях ограничения ресурсов и времени.

Сведения об авторах

Kamil Zakirovich Biliatdinov, Национальный исследовательский университет ИТМО

доцент факультета инфокоммуникационных технологий, кандидат военных наук, доцент

Vasiliy Stanislavovich Dosikov, Независимый исследователь

доктор экономических наук, доцент

Литература

1. Biliatdinov K.Z. Complex method of quality assessment of big technical systems. Nauchno-tehnicheskij vestnik Povolzh'ja = Scientific and Technical Volga region Bulletin. 2020; (11):20-23. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=44421366 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
2. Biliatdinov K.Z., Meniailo V.V. Modified method DEA and methodology of technical systems effectiveness assessment. Informacionnye Tehnologii = Information Technologies. 2020; 26(11):611-617. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.17587/it.26.611-617
3. Han P., Wang L., Song P.X.-K. Doubly robust and locally efficient estimation with missing outcomes. Statistica Sinica. 2016; 26(2):691-719. (In Eng .) doi: http://dx.doi.org/10.5705/ss.2014.030
4. Kalimoldayev M.N., Abdildayeva A.A., Mamyrbayev O.Zh. Information system based on the mathematical model of the EPS. Open Engineering. 2016; 6(1):464-469. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1515/eng-2016-0053
5. Zou G., Faber M.H., González A., Banisoleiman K. A holistic approach to risk-based decision on inspection and design of fatigue-sensitive structures. Engineering Structures. 2020; ‏221:110949. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2020.110949
6. Lütje A., Wohlgemuth V. Tracking Sustainability Targets with Quantitative Indicator Systems for Performance Measurement of Industrial Symbiosis in Industrial Parks. Administrative Sciences. 2020; 10(1):3. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.3390/admsci10010003
7. Ratner S., Ratner P. Developing a Strategy of Environmental Management for Electric Generating Companies Using DEA-Methodology. Advances in Systems Science and Applications. 2017; 17(4):78-92. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.25728/assa.2017.17.4.521
8. Baker J., Henderson S. The Cyber Data Science Process. The Cyber Defense Review. 2017; 2(2):47-68. (In Eng.)
9. Calabrese R., Osmetti S. A. A new approach to measure systemic risk: A bivariate copula model for dependent censored data. European Journal of Operational Research. 2019; 279(3):1053-1064. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.06.027
10. Farrell M.J. The Measurement of Productive Efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A (General), Part III. 1957; 120(3):253-281. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.2307/2343100
11. Price M., Walker S., Wiley W. The Machine Beneath: Implications of Artificial Intelligence in Strategic Decision making. PRISM. 2018; 7(4):92-105. Available at: https://www.jstor.org/stable/26542709 (accessed 04.02.2022). (In Eng.)
12. Banker R., Kotarac K., Neralić L. Sensitivity and stability in stochastic data envelopment analysis. Journal of the Operational Research Society. 2015; 66(1):134-147. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1057/jors.2012.182
13. Karagiannis G. On structural and average technical efficiency. Journal of Productivity Analysis. 2015; 43(3):259-267. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1007/s11123-015-0439-x
14. Putz M., Wiene, T., Pierer A., Hoffmann M. A multi-sensor approach for failure identification during production enabled by parallel data monitoring. CIRP Annals. 2018; 67(1):491-494. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2018.04.079
15. Sinitsyn I.N., Shalamov A.S. Stochastic CALS-technologies for highly available aftersale product management systems. Sistemy vysokoj dostupnosti = Highly Available Systems. 2016; 12(2):13-27. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26495574 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
16. Sinitsyn I.N., Shalamov A.S. Development of Russian integrated logistic support management system for life cycle management: methodological aspects. Sistemy vysokoj dostupnosti = Highly Available Systems. 2016; 12(3):3-8. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27706562 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
17. Yang R., Zheng W.X. Output-Based Event-Triggered Predictive Control for Networked Control Systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2020; 67(12):10631-10640. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1109/TIE.2019.2958303
18. Dulá J.H. Computations in DEA. Pesquisa Operacional. 2002; 22(2):165-182. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1590/S0101-74382002000200005
19. Trevino M. Cyber Physical Systems: The Coming Singularity. PRISM. 2019; 8(3):2-13. Available at: https://www.jstor.org/stable/26864273 (accessed 04.02.2022). (In Eng.)
20. Gerami J. An interactive procedure to improve estimate of value efficiency in DEA. Expert Systems with Applications. 2019; 137:29-45. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.06.061
21. Sinitsyn I.N. Interpolatonal analytical modeling in complex stochastic systems. Informatika i ee primenenija = Informatics and Applications. 2019; 13(1):2-8. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.14357/19922264190101
22. Biliatdinov K.Z., Meniailo V.V. Methodology of quality assessment of systems in the sphere of stability of big technical objects. Vek kachestva = Age of Quality. 2020; (2):198-214. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=43107559 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
23. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science. 1984; 30(9):1078-1092. Available at: https://www.jstor.org/stable/2631725 (accessed 04.02.2022). (In Eng.)
24. Chen J.-X. Overall performance evaluation: new bounded DEA models against unreachability of efficiency. The Journal of the Operational Research Society. 2014; 65(7):1120-1132. Available at: https://www.jstor.org/stable/24503167 (accessed 04.02.2022). (In Eng.)
25. Duer S. Assessment of the operation process of wind power plant’s equipment with the use of an artificial neural network. Energies. 2020; 13(10):2437. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.3390/en13102437
26. Kostogryzov A.I., et al. Standarty, metody i tehnologii sistemnoj inzhenerii [Standards, methods and technologies of systems engineering]. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2013; (9):14-33. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23020507 (accessed 04.02.2022). (In Russ.)
27. Kostogryzov A.I. Risk prediction for providing information quality in complex systems. Sistemy vysokoj dostupnosti = Highly Available Systems. 2016; 12(3):25-38. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27706565 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
28. Kostogryzov A.I., Nistratov A.A. About the Promising Directions of System Engineering Development. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2021; 17(2):223-240. (In Russ., abstract in Eng.) doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.17.202102.223-240
29. Zatsarinny A.A., Kostogryzov A.I., Nistratov A.A. Priority directions of system engineering development, providing for the use of risk-oriented approach. IT-Standart = IT Standard. 2021; (4):23-37. Available at: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48225571 (accessed 04.02.2022). (In Russ., abstract in Eng.)
30. Shafik M.B., Chen H., Rashed G. Planning and reliability assessment to integrate distributed automation system into distribution networks utilizing binary hybrid PSO and GSA algorithms considering uncertainties. International Transactions on Electrical Energy Systems. 2020; 30(11):e12594. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1002/2050-7038.12594
31. Yizhen P., Yu W., Jingsong X., Yanyang Z. Adaptive stochastic-filter-based failure prediction model for complex repairable systems under uncertainty conditions. Reliability Engineering and System Safety. 2020; 204:107190. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107190
32. Zhang Z., David J. Structural order measure of manufacturing systems based on an information-theoretic approach. Expert Systems with Applications. 2020; 158:113636. (In Eng.) doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113636
Опубликована
2022-03-31
Как цитировать
BILIATDINOV, Kamil Zakirovich; DOSIKOV, Vasiliy Stanislavovich. Опыт разработки методического обеспечения инновационной оценки качества функционирования одного класса сложных систем. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 18, n. 1, p. 119-133, mar. 2022. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/840>. Дата доступа: 09 dec. 2022 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.18.202201.119-133.