Введение. 
Концепция разработки интеллектуальных технологий повышения эффективности информационных систем

Совершенствование методами системного анализа совокупности гетерогенных (разнородных) показателей эффективности информационных систем (ИС), используемых в новых технологиях, становится проблемным в связи с необходимостью комплексного оценивания подобных сложных систем. Решение этой проблемы требует описания динамики изменения уровня эффективности ИС с учетом индивидуальных предпочтений (интуитивных суждений эвристического характера — важнейшей компоненты человеческого фактора) всех заинтересованных лиц.

Сделанное уточнение требует развития понятия эффективности ИС как технической системы с учетом предпочтений экспертов (ПЭ) путем установления функциональной зависимости данного показателя от его частных характеристик, носящих объективный характер: готовности, надежности, производительности, пропускной способности, помехоустойчивости, экономических, массогабаритных характеристик и других.

Эффективность ИС как средства анализа, обработки информации и управления сложными объектами требует изучения дополнительных свойств ИС, также связанных с человеческим фактором: интерпретируемости состояний и селективности управлений сложными объектами в рамках предпочтений лиц принимающих решения (ЛПР).

Обсуждаемая в настоящей статье концепция разработки интеллектуальных технологий повышения эффективности ИС является актуальной, поскольку она способствует преодолению сложившегося гносеологического противоречия при обосновании направлений повышения эффективности ИС между объективностью процессов измерения характеристик и рефлексивной субъективностью процедур их агрегирования в комплексную оценку является актуальным.

Степень разработанности проблемы. Вопросы формализации, постановки, разработки критериев, моделей описания и оценки эффективности, развития методов и алгоритмов решения задач системного анализа широко освещены в трудах Д. Клиланда, Э. Квейда, Я. Такахары, Дж. Касти, Б. А. Резникова, Н. П. Бусленко, А. И. Яблонского, Б. С. Флейшмана, Б. Г. Волика, М. Месаровича [8, 9, 10, 14, 15, 17, 23, 26, 30, 34]. В меньшей степени это коснулось принятия решений по оптимизации ИС как технических систем и средств обработки информации и управления другими сложными объектами.

Отдельные аспекты повышения эффективности ИС посредством управления надежностью, качеством, помехоустойчивостью, массогабаритными и другими объективно измеряемыми характеристиками рассмотрены в работах А. Авижениса, Ж.-К. Лапри, А. П. Ершова, А. Г. Мамиконова, Р. Б. Мазепы, Б. А. Мандзия, В. В. Липаева, В. И. Матова, В. И. Сагунова, М. Б. Игнатьева [1, 11, 20, 21, 22, 27, 29] и других [3, 4, 5, 13, 18, 19]. Известные результаты в этой области трудно считать исчерпывающими из-за недостаточного внимания в них к ИС как к сложным системам, которые должны исследоваться методом имитационного моделирования для достижения большей точности и объективности результатов в сравнении с экспертным (субъективным) оцениванием.

Проблемы учета влияния человеческого фактора на сложные системы нашли глубокое отражение в трудах по теории нечетких множеств, игр, организационных систем и квалиметрии таких авторов как Л. Заде, Э. А. Трахтенгерца, Ю. Б. Гермейера, А. И. Орлова, Д. А. Поспелова, В. Н. Буркова, Д. А. Новикова, Г. Г. Азгольдова [6, 7, 12, 24, 25, 33]. Однако методологические и математические основы моделирования человеческого фактора, получившие широкую известность, не затрагивают технологические аспекты интерпретации комплексной оценки эффективности сложных систем с учетом индивидуальных и коллективных предпочтений экспертов, в том числе лиц принимающих решения, и обоснования требований к разрабатываемым управленческим решениям, адекватным вариантам интерпретации. Известные перспективные методы моделирования предпочтений (механизмы комплексного оценивания (МКО)) на основе деревьев критериев и матриц свертки характеризуются ограниченными функциональными возможностями, недостаточно развитым научно-методическим аппаратом конструирования матриц свертки и моделирования коллективных предпочтений. Это обстоятельство сдерживает развитие систем интеллектуальной поддержки повышения эффективности ИС, учитывающих человеческий фактор, и делает востребованным создание более эффективных методов моделирования предпочтений экспертов.

Основы моделирования изложены в трудах Дж. Кейслера, Э. Ханта, Н. П. Бусленко, Б. Я. Советова, С. А. Яковлева, И. М. Яглома [8, 16, 28, 31, 35]. Однако результаты, опубликованные в известных работах, посвященных моделированию мотивационных аспектов деятельности экспертов, не в полной мере обеспечивают необходимый уровень адекватности, многообразия и технологичности процессов моделирования, что требует разработки новых подходов.

Не смотря на наличие значительного количества работ по отдельным аспектам проблемы повышения эффективности ИС, необходимо отметить ее недостаточную изученность в целом и на стыках отдельных задач. Разработка положений формулируемой концепции должна быть поддержана рядом моделей, описывающих складывающуюся ситуацию в области обоснования перспективных направлений повышения эффективности ИС.