Моделирование сетевых информационных систем и управление ими в процессе функционирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование сетевых информационных систем и управление ими в процессе функционирования

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

информационный управление интеллектуальный интерфейс

Актуальность темы. При рассмотрении процессов передачи информации в сетевых информационных системах (СИС) актуальной является задача управления ими и разработка методов ее решения. Это обусловлено тем, что постоянно меняется нагрузка в сети, которая приводит к бурстному характеру информационных процессов. Поэтому необходимо разработать аналитическую модель, учитывающую оценки параметров информационных процессов для последующего использования в системе управления, которая позволит уменьшить бурстный характер протекающих процессов, что неминуемо влияет на повышение эффективности функционирования информационной сети.

Этой проблеме посвящен ряд работ (Бертсекаса Д., Галлагера Р., Спортака М., Паппаса Ф., Барфилда Э., Брайена У., Петрова В.В., Богатырева Е.А., Заборовского B.C. Шелухина О.И.). В них разработаны аналитические модели, адекватно описывающие информационные процессы на малых и больших интервалах времени функционирования, тем не менее, в настоящее время актуальной является задача разработки аналитического описания, обобщающего полученные ранее результаты, относящиеся к различным интервалам функционирования (малым и большим), которое позволит не только осуществить разработку новых методов проектирования СИС, но и ставить и решать задачи управления

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка системы управления информационными процессами в сетевых информационных системах, функционирующих на различных временных интервалах, на основе моделирования и использования результатов экспериментальных исследований. Данная цель позволила сформулировать следующие задачи:

- провести анализ оценки параметров информационных процессов в СИС;

- построить аналитическую модель информационных процессов в СИС, пригодную для целей управления, и оценить ее адекватность по результатам экспериментальных исследований;

- на основе использования разработанной модели предложить блочную структуру интерактивной системы управления информационными процессами (СУИП) и выполнить синтез входящих в нее блоков;

- разработать интеллектуальный интерфейс, обеспечивающий взаимодействие лица, принимающего решение (ЛПР), с СУИП для принятия управленческих решений.

Объект исследования. Информационные процессы в СИС.

Предмет исследования. Моделирование информационных процессов в СИС и управление ими в процессе функционирования.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в работе использованы методы: системного, статистического анализа, аналитического моделирования, теории нечетких множеств.

Научная новизна работы.

1. Построена аналитической модели СИС с использованием ядра Вольтера, которая совместно с результатами экспериментальных данных дала возможность исследовать поведение процессов в ней и сформулировать требования к системе управления.

2. Предложена блочная структура интерактивной системы управления информационными процессами, включающая: блок текущего анализа передачи информации, модель поведения информационных процессов, анализатор адекватности, анализатор эффективности функционирования, блок прогнозирования поведения информационных процессов, блок формирования управляющих воздействий.

3. Разработана структура интеллектуального интерфейса, обеспечивающая взаимодействие ЛПР с СУИП, использующая информацию, отобранную по критерию полезности, для формализации которого были использованы методы теории нечетких множеств.

Практическая ценность. На базе диссертационного исследования разработана аналитическая модель, позволяющая осуществлять анализ информационных процессов в СИС, результаты которого используются для целей управления, что позволило уменьшить пиковость нагрузки и как следствие повысить эффективность функционирования СИС. Использование предложенных подходов оценки информации позволяет разрабатывать интерфейсы информационных систем имеющие оптимальную структуру.

Реализация результатов работы. Полученные результаты аналитических и экспериментальных исследований информационных процессов в процессе функционирования сетевой информационной системы использованы:

- в опытно конструкторских работах, выполненных на ООО “Шинный комплекс “Амптел-Черноземье” при разработке концепции сетевой информационной системы контроля и управления технологическими процессами производства шин нового поколения класса “Premium”;

- при обучении студентов специальности “Информационные системы и технологии” на факультете информационных технологий Тамбовского государственного технического университета (ТГТУ), что позволило повысить качество и эффективность учебного процесса;

- при разработке учебно-методических пособий, лабораторных работ и обучающих программных комплексов по дисциплинам “Теория информационных процессов и систем”, “Информационные сети”, “Теория информации” на кафедре информационных систем ТГТУ;

- при обучении студентов специальности “Автоматизированные системы обработки информации и управления” в Тамбовском профессиональном лицее №17.

Положения, выносимые на защиту.

- аналитическая модель информационных процессов в СИС, позволяющая проводить анализ информационных процессов на различных временных интервалах, показано ее преимущество с точки зрения практических приложений;

- результаты экспериментальных исследований, позволившие провести оценки параметров информационных процессов - тяжесть хвоста, показатель Херста;

- блочная структура интеллектуальной интерактивной системы управления информационными процессами и формализация ее блоков, позволяющая управлять перераспределением нагрузки в информационной сети, что дало возможность за счет повышения эффективности ее функционирования устранять выбросы большой амплитуды;

- методика построения структуры интеллектуального интерфейса, в основу которой положено использование таких характеристик информации, как достоверность и полезность, для формализации которых применяются методы теории нечетких множеств.

Апробация работы. Основные результаты работы представлены и обсуждены на Всероссийских и международных научных конференциях “Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования” (VII Всероссийская научно-техническая конференция, Тамбов 2004), “Формирование специалиста в условиях региона Новые подходы” (IV и V Всерос.межвузов.науч.конф., Тамбов, 2004 и 2005), ”Наука на рубеже тысячелетий (Международная конференция Тамбов 2004), на семинарах кафедры “Информационных систем” ТГТУ и кафедры “Прикладной информатики” Тамбовского филиала МГУКИ.

Публикации: По теме диссертации опубликовано 17 работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы. Она содержит 127 страниц основного текста, 3 приложения. Список литературы включает 155 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулирована цель работы, поставлены задачи, решения которых позволяют достичь цели исследования.

В главе 1 “Состояние вопросов моделирования и управления информационным обменом в сетевых системах” на основе изучения литературных источников проведен анализ методов формализации и управления информационными процессами в СИС, основанный на составлении спецификаций параметров виртуальных соединений в сети и их свойств с учетом особенностей информационных приложений. Для обеспечения формализации этих спецификаций рассмотрен подход к их параметризации, основанный на упрощенной модели межсетевого взаимодействия.

Проведен анализ информационных процессов, для которых используются различные системы управления:

-категория "Постоянная скорость передачи” (CBR-Constant Bit Rate) используется для информационных приложений, требующих жестких ограничений на величину задержки или ее вариации, а также для изохронных приложений с упорядоченной доставкой информации;

-категория "Переменная скорость передачи" (VBR-Variable Bit Rate) применяется для приложений, которые имеют такие же, как CBR, строгие ограничения на величину задержки, но передают информацию с переменной интенсивностью; соединения, соответствующие категории VBR, организуется только в том случае, если значение эквивалентной пропускной способности может быть выделено во всех узлах сети, через которую проходит виртуальное соединение;

-категория "Неопределенная скорость передачи" (UBR - Unspecify Bit Rate) разработана для приложений, которые обеспечивают "сервис наилучших попыток" (best effort service). Категория UBR характерна для тех информационных приложений, функционирующих в сети Интернет, которые используют протокол управления интенсивностью передачи TCP;

-категория "Доступная скорость передачи" (ABR-Avaible Bit Rate) - структура регулирования информационного потока, образованная введением подчиненных контуров управления, позволяющая повысить точность отслеживания текущего состояния виртуального соединения и избежать потерь пакетов. Использование такого сложного, но эффективного механизма управления позволяет применять ABR-соединения для информационных приложений, которые нуждаются в надежном сервисе, который не могут обеспечить UBR-соединения, например, для приложений типа "клиент-сервер" передачи файлов.

Анализ механизмов управления передачей информации в СИС позволил выявить два типа управляющих воздействий на виртуальный канал и маршрутные таблицы. В результате анализа реализаций моделей систем управления процессами передачи информации в установившихся режимах (системы обслуживания информационных процессов в сетевом накопителе, разомкнутой системы передачи пакетов через виртуальный канал, замкнутой системы управления потоком пакетов, замкнутой системы со скользящим окном, замкнутой системы с одним подтверждением на окно, системы обслуживания с обратной связью, виртуального соединения без системы управления) установлено, что все они позволяют качественно оценить влияние отдельных параметров сетевых соединений лишь в установившихся режимах, что ограничивает их применение для анализа динамического управления процессами в СИС.

Сделан вывод, что для анализа и управления информационными процессами в СИС необходимо использовать стохастические фрактальные объекты (процессы), которые описываются масштабной инвариантностью (самоподобием) статистических характеристик второго порядка (свойство неизменности коэффициента корреляции при масштабировании).

Впервые самоподобный характер процессов передачи информации установлен в 1993 году группой ученых W.Leland, M.Taqqu, W.Willinger и D.Wilson, которые исследовали Ethernet-трафик в сети корпорации Bellcore и обнаружили свойства самоподобия на больших масштабах, то есть качественную одинаковость при любых (достаточно больших) масштабах временной оси. При этом оказалось, что для информационных процессов, обладающих свойством самоподобия, методы расчета информационной сети, которые с успехом используются при проектировании телефонных каналов, дают неоправданно оптимистические решения и приводят к недооценке скорости передачи информации.

Отмечено, что с развитием исследований самоподобия появляется все больше работ по предсказанию поведения СИС.

На основе проведенного анализа литературных источников сформулированы цель и задачи исследования.

В главе 2 “Анализ характеристик и моделирование информационных процессов в СИС” показана необходимость создания адекватной аналитической модели процессов, протекающих в СИС. Это обусловлено, прежде всего, тем, что работа СИС напрямую связана с необходимостью обработки входного потока требований/запросов на получение информации. Интенсивность потока запросов носит случайный характер, поскольку множество пользователей любой СИС не связаны друг с другом, и потребность в получении информации возникает в случайные моменты времени. Время отклика на запрос в СИС тоже носит случайный характер и зависит от сложности конкретного запроса, загрузки СИС, её технического состояния и других факторов.

В настоящее время доказано, что информационные процессы, происходящие в СИС, являются “самоподобными”, но до сих пор отмечается два факта:

- неприменимость к современным сетям методов расчетов и концепций теории телевизионных сигналов;

- неэффективность передачи самоподобного телевизионного сигнала по существующим сетям вследствие значительных перегрузок (даже при низких уровнях загрузки) и низком суммарном коэффициенте использования пропускной способности устройств передачи информации.

Кроме того, в этой области остаются нерешенные задачи технического плана, т.к. большинство исследований проведено на моделях конкретных систем, какими являются: системы радиотелефонной связи (одноканальное устройство обслуживания); системы общеканальной сигнализации; разомкнутые системы самоподобных потоков (групповые Марковские входные потоки) и др. Результаты этих исследований применимы только для перечисленных конкретных случаев.

Для проведения экспериментальных исследований поведения СИС, создания системы управления сетевыми информационными процессами и разработки интерфейса управления выбрана СИС кафедры ИС ТГТУ, фрагмент структуры которой представлен на рисунке 1. СИС состоит из 20 ПЭВМ, трех серверов и трех коммутаторов (HUBов). Топология СИС-звезда. Протокол FastEthernet (100Мбит/cек). СИС работает на витой паре 5 категории.

В СИС кафедры ИС используется сеть класса С с “серыми” IP-адресами, запрещающими доступ из Internet к компьютерам в обход прокси-сервера. СИС сегментирована на две подсети с IP-адресами 192.168.0.1-192.168.0.8 и 192.168.1.1-192.168.1.14. ПЭВМ работают под операционной системой LINUX . WEB-сервер Базы данных работает под ОС Windows 2000 Server, WEB сервер APACHE работает под ОС LINUX, и сервер, выполняющий роль межсетевого экрана, работает с протоколом NAT под OC LINUX.

 Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 1 - Структура СИС кафедры ТГТУ

Проведена оценка параметров информационных процессов в СИС (оценка тяжести хвоста, показатель Херста).

Анализ литературных источников позволяет сделать вывод о существовании в информационных процессах в СИС тяжелых хвостов, подчиняющихся закону Парето. Поэтому выбор фрактального ограниченного устойчивого движения (fTSm) с разработкой аналитической модели и управлением процессов в СИС обоснован:

- наличием хвостов, тяжелее чем гауссовские устойчивые движения, но легче чем негауссовские устойчивые движения;

- существованием второго порядка, как у фрактального броуновского движения.

Преимущество применения fTSm на основе использования ядра Вольтерра с точки зрения практических приложений заключается в том, что ядро:

- определено только на интервале , область определения ядра находится на действительной прямой и является целой действительной функцией, что позволяет генерировать фон, управляющий стохастическими процессами на ;

- записывается в виде дробного интеграла, обратная функция которого имеет замкнутую форму и обладает дробной производной.

Здесь - время, - текущее значение времени, - показатель Херста, - показатель оценки тяжести хвоста, - множество вещественных чисел.

Влияние потерь и причина появления протяженных зависимостей учтены с помощью введения операции дробного интегрирования. Это свойство позволяет выполнить прогноз поведения модели fTSm. Получено необходимое и достаточное условие, которому удовлетворяет показатель Херста. При значении показателя Херста fTSm имеет продолжительные траектории, которые приблизительно можно описать экспонентой со степенью из интервала . При показателе поведения fTSm становятся неограниченными. Для изучения свойств рассматриваемого движения использованы результаты, полученные в работах Петрова В.В., Богатырева Е.А., Заборовского B.C., Шелухина О.И.

В результате проведенных исследований разработана аналитическая модель информационных процессов в СИС (на основе использования ядра Вольтерра) и выявлена структура ковариационной функции, которая имеет вид:

(1)

где - fTSm, для описания которого предложено использовать ядро Вольтерра.

Выражение (1) позволяет сделать следующий вывод:

, (2)

, (3)

где выражение (2) характеризует так называемый второй порядок самоподобия, а выражение (3) показывает, что fTSm имеет второй порядок постоянных приращений, это подразумевает непрерывность по вероятности и позволяет рассмотреть протяженную временную зависимость для fTSm:

- на коротком временном интервале fTSm похоже на fSm (фрактальное устойчивое движение), что обусловлено анализом ковариационной функции и расчетом соответствующих параметров;

- на длительном временном интервале fTSm ведет себя подобно fBm, как фрактальное броуновское движение.

В главе 3 “Экспериментальные исследования и идентификация информационных процессов” рассмотрены результаты исследований оценки параметров информационных процессов (H, ), происходящих в СИС кафедры ИС ТГТУ.

Результаты экспериментальных исследований информационных процессов показанные на рисунках 2.1-2.2 (фрагмент), позволяют, с одной стороны, проверить предположения о свойствах самоподобия процессов в СИС, а с другой стороны - выполнить идентификацию неизвестных параметров разработанной аналитической модели. Анализ позволяет сделать вывод, что популярная гипотеза самоподобия, которая была положена в основу построения аналитической модели, имеет явное подтверждение.

Данные результаты - усредненные, т.е основным свойством передачи информации является пачковость, а не технические ошибки или сбои, воз- никновение которых носит случайный характер.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Собранная информация по исследованию поведения информационных процессов в СИС содержится в диссертационной работе (фрагмент - в таблице 1) для режима запрос-ответ, а ее анализ подтверждает гипотезу о самоподобности информационного процесса.

Таблица 1.Общая статистика информационных процессов кафедры ИС за 6 месяцев 2004 - 2005 гг.

Месяцы	Статистика по месяцам
	Ежедневный -Средний	Ежемесячная
	Количество файлов	Количество страниц	Количество файлов	Количество страниц	Количество посещений	Объем KB байты
Март 2005	10482	2394	115304	26338	196	1082774
Февраль2005	13236	3138	370634	87874	545	3790781
Январь 2005	9576	2423	296882	75113	502	8412105
Декабрь 2004	15739	3607	487911	111837	769	5407924
Ноябрь 2004	18793	4005	563814	120166	705	4913861
Октябрь 2004	7965	1490	87623	16395	183	2628061
Итог	66215	17057	1922168	437723	2900	26235506

На рисунке 3 представлена одна из 48 (снятых при помощи RRDtool - Round Robin Database хранение и отображение данных мониторинга) реализаций информационных процессов передачи информации в СИС, которая представляет собой агрегированный по уровню временной ряд, подтверждающий, что исследуемому процессу передачи информации в СИС присуще свойство пиковости.

Для определения коэффициента Херста H и оценки тяжести хвоста использованы данные, которые представляют собой количество запросов пользователей ПЭВМ в сеть Интернет в течение часа за период длиной 4 месяца с 1 февраля информации (фрагмент)

Полученный временной ряд состоит из 2808 наблюдений, каждое из которых представляет собой количество запросов пользователя в течение часа .

Распределение с тяжелым хвостом имеет ряд свойств, которые существенно отличают его от наиболее известных распределений, таких как экспоненциальное, нормальное или пуассоновское.



Рисунок 3 -Процесс передачи информации

Распределение полученных данных является распределением с тяжелым хвостом c функцией распределения следующего вида: , , медленно меняющаяся функция, т.е. , при , для всех , где случайная величина. Наиболее простой случай медленно меняющейся функции - константа. Тогда тангенс угла наклона линии регрессии, построенной по группам данных , равен значению индекса - . На рисунке 4 приведен график хвоста эмпирической функции распределения в логарифмической шкале. Если , то F(x) имеет очень тяжелый хвост, при этом случайная величина X имеет бесконечные математическое ожидание и дисперсию. При X имеет бесконечную дисперсию, если , дисперсия конечна.

Существует несколько методов для оценки тяжести хвоста по экспериментальным данным. Предположим для простоты, что .

Рисунок 4 - Хвост функции распределения

Значение индекса можно определить, исходя из соотношения Анализируя результаты, представленные на рисунке 4, определено значение параметрa =1,15.

Анализ проведенных экспериментальных исследований позволил сформулировать следующие выводы:

- определен коэффициент =1.15, являющийся оценкой тяжести хвоста распределения, который попадает в промежуток от 0 до 2 и (согласно теории) подтверждает, что распределение имеет свойство тяжелого хвоста;

-по известной зависимости от определен параметр самоподобия (коэффициент Херста) _, рассматриваемого процесса Значение параметра самоподобия попадает в промежуток от 1/2 до 1, что означает подтверждение свойства самоподобия информационного процесса;

-выявлено, что исследуемому информационному процессу в СИС присуще свойство пиковости (рисунок 3).

Результаты исследований дали возможность сделать вывод об адекватности разработанной аналитической модели и о правильности введенной структуры ковариационной функции.

В главе 4 “Разработка структуры интерфейса интерактивной системы управления информационными процессами” для структурирования интерактивной системы управления информационными процессами и разработки ее интерфейса использована построенная и исследованная нами аналитическая модель передачи информации.

Процесс функционирования автоматизированной интерактивной системы управления существенно зависит от ЛПР, которые основаны на информационных преобразованиях, переводе текста с естественного языка входных запросов на алгоритмический язык (т.е язык принятия решений). Структура дружественного интерфейса, позволяющего проанализировать имеющуюся информацию и оценить для принятия необходимых решений ее полезность и достоверность (на основе теории нечетких множеств), разработана именно с этих позиций, т.е. учитывает передачу информации в сети, прием запросов и их анализ.

СУИП строится как набор объектов. Преимущества такого подхода очевидны - ЛПР не нужно понимать программную реализацию того или иного проекта, ему важно знать: какие объекты существуют в СУИП, какие связи установлены между этими объектами. Каждое сообщение в СИС несет четко определенное количество информации, независимо от ее ценности. В СУИП важно передать нужное количество информации за определенное время. В этом ЛПР полностью игнорирован, а присутствует только количественный подход к передаче информации. Процесс преобразования информации в СУИП состоит из восприятия осведомляющей информации, распознавания, предсказания, принятия решения и исполнения. На каждом из этих этапов информация выражается на своем алгоритмическом языке, а качество ее преобразования характеризуется преобразующими свойствами соответствующих алгоритмов.

Абсолютное количество информации, используемой в СУИП, - количество взвешенной по полезности информации (т. е. полезной информации), вычислено по формуле , где 'I - количество взвешенной по полезности (ценности) информации, I количество единиц (элементов) информации, - кривая ценности.

Для разработки структуры интерфейса СУИП вместе с «полезной» информацией введены в рассмотрение следующие лингвистические переменные, характеризующие виды информации: “пустая” информация I, II, III классов, “вредная” информации I,II классов.

«Пустой» информацией I класса называется информация типа пропусков, образующихся в результате отказа алгоритма переводить отдельные предложения (недостаточных объемов тезаурусов, эталонов или методов преобразования). «Пустой» информацией II класса называется информация, которая образуется в результате преобразования запроса на алгоритмический язык, получения конструкций, лишенных смысла. «Пустой» информацией III класса называется избыточная информация (в отношении цели, стоящей перед потребителем информации).

«Вредной» информацией I класса называется ошибочная информация, которая образуется из-за ошибок функционирования алгоритма преобразования, «вредной» информацией II класса называется ошибочная информация, которая образуется из-за ошибок функционирования алгоритма, вызванных тем, что в тезаурусах содержится ошибочная информация. Достаточно легко показать, что качественные преобразования «пустой» информации могут превращать ее только в «полезную» или оставлять без изменения, но в отдельных случаях и во «вредную».

Для того чтобы интерфейс СУИП был эффективным, позволял строить сложные запросы и получать в качестве ответа на них полные хорошо организованные информационные единицы, разработано специальное аналитическое обеспечение (анализатор эффективности), входящий в состав блока формирования управляющих воздействий и основанное на использовании методов теории нечетких множеств, позволяющее построить количественные оценки используемой для этого информации на основе анализа ее полезности, противоречивости и организованности (рисунок 5).

Поступающие запросы потребителей к СИС обрабатываются блоком управления информационными процессами (БУИП), входящим в состав СУИП, который формирует необходимые управляющие воздействия для изменения поведения информационных процессов при различном функ-ционировании СИС.

Рисунок 5 - Структурная схема организации работы СУИП

Управляющие воздействия формируются на основе работы анализатора адекватности, в котором сравниваются характеристики текущего информационного процесса с полученными в результате проведений имитационных исследований и принимается решение о необходимости проведения повторной идентификации параметров разработанной аналитической модели.

На основе анализа проведенных экспериментальных исследований и идентификации информационных процессов приема-передачи возможно выполнить прогноз поведения информационных процессов на различных временных интервалах. Структурная схема блока формирования управляющих воздействий, при помощи которого осуществляется качественное изменение поведения информационных процессов, показана на рисунке 6.

Рисунок 6 - Блок формирования управляющих воздействий

Для формирования управляющих воздействий в интерактивном режиме необходим анализ текущего состояния СИС, прогнозирование поведения информационных процессов, формирование необходимой информации о работе служб, приложений и нагрузки системы. Поэтому при разработке интерфейса СУИП особое значение уделено вопросам оценки информационных характеристик, в первую очередь, полезности неупорядоченности неорганизованности. Применяя подход, предложенный нами в работе и основанный на построении и последующей композиции функции принадлежности, проведена оценка полезности информации, используемой в разрабатываемом интерфейсе СУИП, который будем называть интеллектуальным. При построении функций принадлежности использован метод экспертных оценок (подробно описан в диссертационной работе).

Фрагмент значений функций принадлежности показан в таблице 2. Значения, приведенные в таблице, показывают, что максимального значения функция принадлежности достигает на 5 уровне, а далее ее показатели постепенно уменьшаются, что позволяет сделать вывод о целесообразности построения эффективного интерфейса с глубиной вложения до 5 уровня.

В таблице 3 приведен фрагмент оценки полезности выбранных полей главного экрана. Значения функций принадлежности позволяют также судить об эффективности выбора полей главного экрана.

В результате оценки меры полезности выбрана структура и построен интерфейс системы управления информационными процессами (рисунок 7).

Таблица 2 Оценка меры полезности информации в интерфейсе СУИП

Оценка глубины интерфейса	Оценка полезности (значение функции принадлежности при количестве экспертов)
	1	2	3	4	5	…	10
1	0,1	0,15	0,11	0.09	0,09		0.12
2	0,5	0,61	0,6	0,59	0,42		0,54
3	0,71	0,72	0,73	0,61	0,64		0,7
4	0,85	0,84	0,79	0,81	0,82		0,82
5	0,85	0,87	0,84	0,9	0,95		0,92
10	0.11	0.14	0.12	0.13	0.08	…	0,09

Таблица 3 Оценка полезности выбранных полей

Наименование полей главного экрана	Оценка полезности выбранных полей (значение функции принадлежности при количестве экспертов)
	1	2	3	4	5	…	10
Настройка меню пользователя	0,7	0,75	0,8	0,95	0,1		0,85
Настройка СУИП	0,55	0,77	0,8	0,76	0,98		0,78
Пользователи СУИП	0,85	0,88	0,79	0,95	0,97		0,96
Журнал действий СУИП	0,91	0,92	0,95	0,89	0,98		0,96
…
Серверы СУИП	0,89	0,95	0,91	0,98	0,97	…	0,95

Рисунок 7- Структура интерфейса СУИП

Интерфейс позволяет настраивать СУИП, определять пользователей СУИП, настраивать серверы СУИП, просматривать журналы действий СУИП, а также осуществлять управление информационными процессами.

Результатом разработки СУИП явилась возможность оперативно управлять информационными процессами и оценивать эффективность функционирования на различных временных интервалах (сутки, месяц, год и т.д.).

СУИП	Система	Службы	Сеть	Оборудование	Кластер
Изменение настроек Настройка меню пользователя Настройка СУИП Пользователи СУИП Серверы СУИП Журнал дейст- вий СУИП

Рисунок 8 - Главное окно интерфейса управления информационными процессами

На рисунке 9 показано изменение динамики реализации процесса передачи- приема информации в СИС с помощью СУИП.



Рисунок 9 - Реализация процесса передачи-приема информации:a) без СУИП, б) после работы СУИП

СУИП обеспечивает режим функционирования, который заключается в перераспределении на грузки, т.е. отсутствием выбросов большой амплитуды на кривой передачи.

В Заключении сформулированы основные результаты работы:

- разработана аналитическая модель информационных процессов, протекающих в СИС на основе fTSm, для описания которого доказано преимущество иcпользования ядра Вольтерра для практического приложения.

- в результате аналитических исследований получена структура ковариационной функции и экспериментально определены ее параметры, построены выражения для формализации математического описания на коротко и долгосрочных интервалах времени осуществления процесса передачи-приема информации;

- проведен анализ оценок параметров информационных процессов в СИС, показывающий адекватность разработанной модели и правильный выбор ковариационной функции;

- разработана структура интеллектуального интерфейса, обеспечивающая взаимодействие ЛПР с СУИП, использующая информацию, отобранную по критерию полезности, для формализации которого применены методы теории нечетких множеств;

- на основе использования теории нечетких множеств, для целей построения системы управления информационными процессами предложен подход, позволяющий осуществлять построение количественных оценок полезности и неупорядочности информации, которые дали возможносить провести анализ, на основе которого разработана структура системы управления информационными процессами, позволяющая использовать процедуры оптимизации и прогнозирования для повышения качества функционирования СИС.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Анализ структуры и статистических процессов в компьютерных сетях / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Повышение эффективности средств обработки информации на базе математического моделирования VII Всерос. науч.-техн. конф., Тамбов, 2004. C.145-154.

2. Aнализ модели управления трафиком в установившемся режиме / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. C.155-162.

3. Построение количественной оценки информации в задачах управления / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, В.Н. Точка, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. C.163-178.

4. Построение оценки неупорядочности и неорганизованности функционирования / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. C.179-191.

5. Оценки неупорядоченности и неорганизованности функционирования информационной системы / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнннк // Там же. С.146-147.

6. Модели управления трафиком в установившемся режиме / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. С.150-157.

7. О количественной оценке информациив задачах управления/ Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, В.Н. Точка, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. С.157-159.

8. Анализ статистических характеристик процессов в компьютерных сетях / Ю.Ю.Громов, С.В. Данилкин, Н.А. Земской, О.Г. Иванова, А.В. Лагутин, А.Ю. Сергеев, А.В. Старущенко, В.М. Тютюнник // Там же. 2004.-С.159-163.

9. К вопросу построения аналитических моделей информационных систем / Ю.Ю.Громов, Д.Е.Винокуров, С.В.Данилкин, А.В.Старущенко // Наука на рубеже тысячелетий: Сб. науч. cт. Междунар. конф. Тамбов: Изд-во БМА, 2004. C.164-165.

10. К проблеме анализа связности и живучести информационной сети / Ю.Ю.Громов, Д.Е.Винокуров, А.В.Старущенко О.И. Горностаева // Формирование специалиста в условиях региона Новые подходы: Материалы V Всерос.межвуз.науч.конф.-Тамбов.-2004.-С.96-98.

11. Математическое моделирование сложных информационных систем / Ю.Ю Громов, С.В.Данилкин, А.В. Старущенко // Там же. С.101-102.

12 .Спектральный подход к анализу структуры сложной информационной системы / Ю.Ю Громов, Д.Е Винокуров, С.В.Данилкин, А.В. Старущенко // Там же. С.102-103.

13.Модели распределенной информационной системы на различных тезаурусах / Ю.Ю Громов, С.В.Данилкин, А.В. Старущенко // Там же. С.103-104.

14. Старущенко, А.В. Экспериментальные исследования и идентификация сетевых процессов / А.В Старущенко // Информационные системы и процессы: сб. научн. тр. / под ред. В.М.Тютюнника.-Тамбов; М.,СПб.; Баку; Вена: Нобелистика, 2005. Вып. 3.-С.47-57.

15. Старущенко, А.В. Разработка структуры интерфейса интерактивной системы управления информационными процессами / А.В.Старущенко / Информационные системы и процессы: сб. научн. тр. / под ред. В.М. Тютюнника.-Тамбов; М.; СПб.; Баку; Вена: Нобелистика, 2006.-Вып. 4.-С.63-70.

16.Построение структуры интеллектуальной информационной системы принятия решений в условиях конфликтных ситуаций / Ю.Ю.Громов, В.О.Драчев, А.В. Старущенко и др. // Иженер. физика. - 2006.-№4.-С.54-58.

17. Построение интерфейса интерактивной системы управления информационными процессами / Ю.Ю.Громов, О.Г.Иванова, Т.Г. Самхарадзе, А.В.Старущенко //Иженер. физика. - 2006.-№4.-С.59-63.

Размещено на Allbest.ru

...